Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật: Nghiên cứu giải pháp nâng cao hiệu quả chẩn đoán lỗi vòng bi động cơ điện bằng kỹ thuật xử lý tín hiệu tiên tiến và học máy

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:151

Thêm vào BST

Báo xấu

1
lượt xem 0
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật "Nghiên cứu giải pháp nâng cao hiệu quả chẩn đoán lỗi vòng bi động cơ điện bằng kỹ thuật xử lý tín hiệu tiên tiến và học máy" trình bày các nội dung chính sau: Tổng quan về chẩn đoán lỗi vòng bi động cơ điện; Giải pháp nâng cao hiệu quả chẩn đoán lỗi vòng bi động cơ điện sử dụng kết hợp kỹ thuật học máy và các kỹ thuật xử lý tín hiệu tiên tiến; Giải pháp nâng cao hiệu quả chẩn đoán lỗi vòng bi động cơ điện dựa trên mô hình học sâu MI-CNN sử dụng kết hợp ước lượng trạng thái và phổ của dòng điện động cơ.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật: Nghiên cứu giải pháp nâng cao hiệu quả chẩn đoán lỗi vòng bi động cơ điện bằng kỹ thuật xử lý tín hiệu tiên tiến và học máy

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ QUỐC PHÒNG VIỆN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ QUÂN SỰ -------------------------- ĐẶNG HỮU HẢI NGHIÊN CỨU GIẢI PHÁP NÂNG CAO HIỆU QUẢ CHẨN ĐOÁN LỖI VÒNG BI ĐỘNG CƠ ĐIỆN BẰNG KỸ THUẬT XỬ LÝ TÍN HIỆU TIÊN TIẾN VÀ HỌC MÁY LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT Hà Nội - Năm 2025
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ QUỐC PHÒNG VIỆN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ QUÂN SỰ -------------------------- ĐẶNG HỮU HẢI NGHIÊN CỨU GIẢI PHÁP NÂNG CAO HIỆU QUẢ CHẨN ĐOÁN LỖI VÒNG BI ĐỘNG CƠ ĐIỆN BẰNG KỸ THUẬT XỬ LÝ TÍN HIỆU TIÊN TIẾN VÀ HỌC MÁY Ngành: Kỹ thuật điện tử Mã số: 9 52 02 03 LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: 1. PGS.TS Bùi Ngọc Mỹ 2. PGS.TS Hoàng Văn Phúc Hà Nội - Năm 2025
i LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của tôi. Các kết quả nghiên cứu trong luận án là trung thực, chưa từng được ai công bố ở trong bất kỳ công trình nào khác, tài liệu tham khảo được trích dẫn đầy đủ. Hà Nội, ngày tháng 3 năm 2025 TÁC GIẢ LUẬN ÁN Đặng Hữu Hải
ii LỜI CẢM ƠN Trong quá trình học tập, nghiên cứu và hoàn thành đề tài luận án, Nghiên cứu sinh (NCS) luôn nhận được sự quan tâm, tạo điều kiện về mọi mặt của Thủ trưởng đơn vị, cơ quan quản lý đào tạo và gia đình; sự nhiệt tình và tâm huyết của tập thể giáo viên hướng dẫn; các ý kiến đóng góp quý báu của các nhà khoa học và đồng nghiệp. Trước hết, NCS xin được bày tỏ lời cảm ơn sâu sắc tới PGS.TS Bùi Ngọc Mỹ, PGS.TS Hoàng Văn Phúc đã trực tiếp hướng dẫn NCS trong quá trình nghiên cứu và hoàn thành luận án. Xin cảm ơn TS Bùi Quý Thắng đã có những tư vấn, góp ý bổ ích cho NCS trong quá trình thực hiện luận án. NCS trân trọng cảm ơn Thủ trưởng Viện KH-CN quân sự, Thủ trưởng Phòng Đào tạo, Thủ trưởng Viện Điện tử, và các bộ phận quản lý liên quan đã tạo mọi điều kiện thuận lợi để NCS hoàn thành nhiệm vụ. NCS xin chân thành cảm ơn Quý thầy cô, các nhà khoa học của Viện Khoa học và Công nghệ quân sự; Viện Điện tử; Học viện Kỹ thuật quân sự; Viện Kỹ thuật Hải quân đã có các góp ý, nhận xét, đánh giá quý báu cho NCS trong quá trình thực hiện và hoàn thiện luận án này. Cuối cùng xin bày tỏ lời cảm ơn tới các đồng nghiệp, gia đình, bạn bè đã luôn động viên, chia sẻ, ủng hộ và giúp đỡ tôi vượt qua khó khăn để hoàn thành tốt luận án này. Hà Nội, ngày tháng 3 năm 2025 TÁC GIẢ LUẬN ÁN Đặng Hữu Hải
iii MỤC LỤC Trang DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT ...................................................... vi DANH MỤC CÁC BẢNG.......................................................................................... x DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ................................................................................. xiii MỞ ĐẦU ..................................................................................................................... 1 Chương 1. TỔNG QUAN VỀ CHẨN ĐOÁN LỖI VÒNG BI ĐỘNG CƠ ĐIỆN ..... 6 1.1. Cấu tạo động cơ điện, vòng bi và các phương pháp chẩn đoán lỗi vòng bi động cơ điện................................................................................................................6 1.1.1. Cấu tạo và nguyên lý hoạt động cơ bản của động cơ điện ................................6 1.1.2. Các hỏng hóc thường gặp trong động cơ điện ..................................................7 1.1.3. Cấu tạo vòng bi .................................................................................................8 1.1.4. Các phương pháp chẩn đoán lỗi vòng bi .........................................................10 1.2. Một số kỹ thuật xử lý tín hiệu để chẩn đoán lỗi vòng bi động cơ điện .............. 12 1.2.1. Kỹ thuật phân tích phổ ....................................................................................12 1.2.2. Kỹ thuật biến đổi wavelet rời rạc ....................................................................13 1.2.3. Kỹ thuật phân rã mô hình thực nghiệm...........................................................14 1.2.4. Kỹ thuật phân rã giá trị trung bình ..................................................................15 1.3. Học máy và ứng dụng trong bài toán chẩn đoán lỗi vòng bi động cơ điện ....... 17 1.3.1. Khái quát về học máy, học sâu .......................................................................18 1.3.2. Một số thuật toán học máy phổ biến ...............................................................19 1.3.3. Mạng nơ-ron và kỹ thuật học sâu ....................................................................20 1.4. Tình hình nghiên cứu về chẩn đoán lỗi động cơ điện sử dụng dòng điện động cơ và kỹ thuật học máy, học sâu .................................................................. ....24 1.4.1. Tình hình nghiên cứu ngoài nước ...................................................................24 1.4.2. Tình hình nghiên cứu trong nước ....................................................................34 1.5. Đặt vấn đề nghiên cứu........................................................................................ 38 1.6. Kết luận Chương 1 ............................................................................................. 38 Chương 2. CÁC GIẢI PHÁP NÂNG CAO HIỆU QUẢ CHẨN ĐOÁN LỖI VÒNG BI ĐỘNG CƠ ĐIỆN SỬ DỤNG KẾT HỢP KỸ THUẬT HỌC MÁY VÀ CÁC KỸ THUẬT XỬ LÝ TÍN HIỆU TIÊN TIẾN........................................... 39
iv 2.1. Giải pháp đề xuất ............................................................................................... 39 2.1.1. Chẩn đoán lỗi vòng bi động cơ điện sử dụng tín hiệu dòng điện động cơ và ước lượng trạng thái .............................................................................................39 2.1.2. Chẩn đoán lỗi vòng bi động cơ điện sử dụng chân dung phổ tín hiệu dòng điện động cơ và kỹ thuật học máy.............................................................................46 2.1.3. Chẩn đoán lỗi vòng bi động cơ điện sử dụng thành phần phần dư của tín hiệu dòng điện động cơ và kỹ thuật học máy............................................................51 2.2. Dữ liệu mô phỏng............................................................................................... 58 2.3. Kịch bản mô phỏng ............................................................................................ 62 2.3.1. Kịch bản mô phỏng giải pháp chẩn đoán lỗi vòng bi động cơ điện sử dụng tín hiệu dòng điện động cơ và ước lượng trạng thái .................................................62 2.3.2. Kịch bản mô phỏng giải pháp chẩn đoán lỗi vòng bi động cơ điện sử dụng chân dung phổ tín hiệu dòng điện động cơ và kỹ thuật học máy ..............................63 2.3.3. Kịch bản mô phỏng giải pháp chẩn đoán lỗi vòng bi động cơ điện sử dụng thành phần phần dư của tín hiệu dòng điện động cơ và kỹ thuật học máy ...............64 2.4. Kết quả mô phỏng .............................................................................................. 64 2.4.1. Kết quả mô phỏng giải pháp chẩn đoán lỗi vòng bi động cơ điện sử dụng tín hiệu dòng điện động cơ và ước lượng trạng thái .................................................64 2.4.2. Kết quả mô phỏng giải pháp chẩn đoán lỗi vòng bi động cơ điện sử dụng chân dung phổ tín hiệu dòng điện động cơ và kỹ thuật học máy ..............................73 2.4.3. Kết quả mô phỏng giải pháp chẩn đoán lỗi vòng bi động cơ điện sử dụng thành phần phần dư của tín hiệu dòng điện động cơ và kỹ thuật học máy ...............78 2.5. Kết luận Chương 2 ............................................................................................. 84 Chương 3. GIẢI PHÁP NÂNG CAO HIỆU QUẢ CHẨN ĐOÁN LỖI VÒNG BI ĐỘNG CƠ ĐIỆN DỰA TRÊN MÔ HÌNH HỌC SÂU MI-CNN SỬ DỤNG KẾT HỢP ƯỚC LƯỢNG TRẠNG THÁI VÀ PHỔ CỦA DÒNG ĐIỆN ĐỘNG CƠ ............................................................................................................................. 85 3.1. Giải pháp đề xuất ............................................................................................... 86 3.1.1. Mô hình CNN cơ bản để chẩn đoán lỗi vòng bi động cơ điện........................86 3.1.2. Đề xuất mô hình MI-CNN để nâng cao độ chính xác phân loại lỗi vòng bi ..87 3.2. Dữ liệu mô phỏng............................................................................................... 90
v 3.3. Kịch bản mô phỏng ............................................................................................ 92 3.4. Kết quả mô phỏng đánh giá độ chính xác phân loại lỗi và thời gian thực thi của mô hình MI-CNN đề xuất với các dữ liệu mô phỏng khác nhau ....................... 95 3.4.1. Kết quả mô phỏng khi thay đổi tốc độ huấn luyện khởi đầu ..........................95 3.4.2. Kết quả mô phỏng khi thay đổi kích thước ảnh đầu vào mô hình ..................98 3.4.3. Kết quả mô phỏng khi thay đổi kích thước bộ lọc ........................................104 3.4.4. Kết quả mô phỏng khi thay đổi số bộ lọc .....................................................107 3.4.5. Kết quả mô phỏng khi thay đổi số lớp tích chập...........................................110 3.4.6. So sánh độ chính xác phân loại lỗi của mô hình MI-CNN đề xuất với các mô hình sử dụng đồng thời 2 pha tín hiệu ..............................................................115 3.4.7. So sánh độ chính xác và độ phức tạp tính toán của mô hình MI-CNN đề xuất với mô hình IF-CNN, CNN cơ bản .................................................................117 3.4.8. So sánh độ chính xác phân loại lỗi của mô hình MI-CNN đề xuất với mô hình CNN đã công bố sử dụng tín hiệu dòng điện động cơ ....................................120 3.4.9. Kết quả mô phỏng với các trạng thái hoạt động khác nhau của động cơ .....122 3.5. Kết luận Chương 3 ........................................................................................... 123 KẾT LUẬN ............................................................................................................. 125 DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC ĐÃ CÔNG BỐ ......................... 127 TÀI LIỆU THAM KHẢO ....................................................................................... 128
vi DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT Ký hiệu, Ý nghĩa Chữ viết tắt C, F, H Một ma trận Em Trung bình công suất phổ trong bộ lọc thông dải thứ m  en Sai số dự đoán en Sai số ước lượng fbf Tần số phụ xuất hiện trong phổ tín hiệu dòng điện fc Tần số đặc trưng khi vòng bi bị lỗi fi Tần số đặc trưng khi vòng bi bị lỗi vòng trong fo Tần số đặc trưng khi vòng bi bị lỗi vòng ngoài fr Tần số quay của trục rotor f ref Tần số của tín hiệu tham chiếu fs Tần số nguồn điện cấp cho động cơ f' Ký hiệu đạo hàm riêng của hàm f Fs Tần số lấy mẫu I Ma trận đơn vị i Ký hiệu đạo hàm của biến trạng thái hệ thống ia Tín hiệu đo lường và tín hiệu ước lượng thành phần tần số cơ bản ia_est Tín hiệu ước lượng thành phần tần số cơ bản int[] Phép lấy phần nguyên K Trọng số bộ lọc Kalman Pn Hiệp phương sai quá trình đo lường Pn Hiệp phương sai quá trình ước lượng Q Ma trận hiệp phương sai nhiễu xử lý R Ma trận hiệp phương sai nhiễu đo lường r Tín hiệu dư của dòng điện S Tốc độ quay của trục rô-to
vii Ký hiệu, Ý nghĩa Chữ viết tắt ms Mi li giây Sn Hiệp phương sai của phần dư trong thuật toán lọc Kalman s Giây x ˆn Trạng thái dự đoán ˆ xn Trạng thái ước lượng x, z Một véc-tơ tín hiệu v, w Một véc-tơ nhiễu  Bậc của các hài của stator có trong nguồn điện cấp cho động cơ  Giá trị trung bình 2 Giá trị phương sai εn Giá trị phần dư trong thuật toán lọc Kalman [.]T Phép chuyển vị ma trận  Phép nhân chập AI Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence) ACC Độ chính xác (Accuracy) ANN Mạng nơ-ron nhân tạo (Artificial Neural Network) AVA Biên độ trung bình (Average Amplitude) BT Cây quyết định tăng cường (Boosted Tree) CAOR Ước lượng trạng thái và lọc nhiễu (Condition Assessment and Outlier Removal) CART Cây phân loại và hồi quy (Classification And Regression Tree) CE Trích xuất đặc trưng (Characteristic Extraction) CLF Hệ số khoảng cách (Clearance Factor) CNN Mạng nơ-ron tích chập (Convolutional Neural Network) CNRM Lớp tích chập, lớp chuẩn hóa, lớp phi tuyến và lớp gộp (Convolutional, Normalization, Relu, Max-pooling) CRF Hệ số đỉnh (Crest Factor) CS Lựa chọn đặc trưng (Characteristic Selection)
viii Ký hiệu, Ý nghĩa Chữ viết tắt DB Cơ sở dữ liệu (Data Base) DCT Biến đổi cosine rời rạc (Discrete Cosine Transform) DL Học sâu (Deep Learning) DNN Mạng nơ-ron sâu (Deep Neural Network) DWT Biến đổi wavelet rời rạc (Discrete Wavelet Transform) DTW Co giãn thời gian động (Dynamic Time Warping) ECS Tín hiệu dòng điện ước lượng (Estimated Current Signal) EKF Bộ lọc Kalman mở rộng (Extended Kalman Filter) ELM Học máy tăng cường (Extreme Learning Machine) EMD Phân rã mô hình thực nghiệm (Empirical Mode Decomposition) ETY Entropy FC Lớp kết nối đầy đủ (Fully Connected Layer) FDR Tỷ lệ phân biệt của Fisher (Fisher’s discriminant ratio) FFT Biến đổi Fourier nhanh (Fast Fourier Transform) IF Trộn thông tin (Information Fusion) IM Động cơ cảm ứng (Induction Motor) IMF Hàm dạng (Intrinsic Mode Function) IMFA Hệ số xung (Impulse factor) IRF Lỗi vòng trong (Inner Race Fault) k-NN k-lân cận gần nhất (k-Nearest Neighbor) KUR Độ nhọn (Kurtosis) LMD Phân rã giá trị trung bình (Local Mean Decomposition) LRF Trường tiếp nhận cục bộ (Local Receptive Field) MC Dòng điện động cơ (Motor Current) MCSA Phân tích tín hiệu dòng điện động cơ (Motor Current Signal Analysis) MCT Cảm biến MC (MC Transducer) MI-CNN Mạng nơ-ron tích chập đa đầu vào ML Học máy (Machine Learning)
ix Ký hiệu, Ý nghĩa Chữ viết tắt MLP Mạng nơ-ron tiêu chuẩn đa lớp truyền thẳng (Multilayer Perceptron) N/D Bình thường/Hỏng hóc (Normal/Damage) NM5 Mô-men chuẩn hóa bậc 5 (5th normalized moment) NM6 Mô-men chuẩn hóa bậc 6 (6th normalized moment) NN Mạng nơ-ron (Neural Network) NCS Nghiên cứu sinh ORF Lỗi vòng ngoài (Outer Race Fault) PF Hàm tích (Product Function) RF Rừng ngẫu nhiên (Random Forest) RMS Căn bậc hai của giá trị bình phương trung bình (Root Mean Square) SCIM Động cơ cảm ứng lồng sóc (Squirrel Cage Induction Motor) SFSMR Bình phương trung bình của căn bậc hai giá trị tuyệt đối chia biên độ trung bình SHF Hệ số hình dạng (Shape Factor) SMR Bình phương trung bình của căn bậc hai giá trị tuyệt đối (Square Mean Root) SNR Tỷ số tín hiệu/tạp âm (Signal-to-noise ratio) SPC Trung tâm phổ (Spectral Centroid) SPP Đỉnh phổ (Spectral Peak) SPS Phổ phân tán (Spectral Spread) SS Phân đoạn tín hiệu (Signal Split) STE Năng lượng trong thời gian ngắn (Short Time Energy) SVM Máy véc-tơ hỗ trợ (Support Vector Machine) SVM-PSO SVM với các tham số được điều chỉnh tối ưu bằng cách sử dụng tối ưu hóa phần tử (SVM with parameters optimally tuned using particle swarm optimization) VMD Phân rã mô hình biến đổi (Variational Mode Decomposition) WT Biến đổi wavelet (Wavelet Transform)
x DANH MỤC CÁC BẢNG Trang Bảng 2.1 Các đặc trưng thống kê để chẩn đoán lỗi vòng bi động cơ điện................42 Bảng 2.2 Các trạng thái hoạt động của động cơ .......................................................58 Bảng 2.3 Tần số lấy mẫu của các tín hiệu đo lường .................................................60 Bảng 2.4 Các mã vòng bi được sử dụng để mô phỏng .............................................60 Bảng 2.5 Kịch bản mô phỏng giải pháp chẩn đoán lỗi vòng bi động cơ điện sử dụng tín hiệu dòng điện động cơ và ước lượng trạng thái ........................................62 Bảng 2.6 Kịch bản mô phỏng giải pháp chẩn đoán lỗi vòng bi động cơ điện sử dụng chân dung phổ tín hiệu dòng điện động cơ và kỹ thuật học máy .....................63 Bảng 2.7 Kịch bản mô phỏng giải pháp chẩn đoán lỗi vòng bi động cơ điện sử dụng thành phần phần dư của tín hiệu dòng điện động cơ và kỹ thuật học máy ......64 Bảng 2.8 Điểm FDR của các đặc trưng được trích xuất bởi các phương pháp khác nhau với tín hiệu không có nhiễu .....................................................................65 Bảng 2.9 Điểm FDR của các đặc trưng được trích xuất bởi các phương pháp khác nhau với tín hiệu có nhiễu nhiễu chuẩn với SNR = 20 dB ...............................66 Bảng 2.10 So sánh ACC của giải pháp ước lượng trạng thái với các phương pháp khác............................................................................................................................71 Bảng 2.11. So sánh độ chính xác của giải pháp ước lượng trạng thái với các phương pháp khác khi mô phỏng với tín hiệu có nhiễu chuẩn..................................................72 Bảng 2.12 So sánh thời gian thực thi của các giải pháp ...........................................72 Bảng 2.13 Độ chính xác của thuật toán đề xuất với số hệ số MSCC khác nhau ......73 Bảng 2.14 Độ chính xác của thuật toán đề xuất với các hàm Kernel khác nhau ......74 Bảng 2.15 Độ chính xác của thuật toán đề xuất với các thuật toán SVM và k-NN ..75 Bảng 2.16 So sánh ACC của các phương pháp DWT, EMD và giải pháp sử dụng chân dung phổ của tín hiệu dòng điện động cơ .........................................................78 Bảng 2.17 Độ chính xác phân loại lỗi của các phương pháp lọc tín hiệu khác nhau ...........................................................................................................................79
xi Bảng 2.18 Độ chính xác phân loại lỗi của các phương pháp lọc tín hiệu khác nhau khi mô phỏng với tín hiệu có nhiễu chuẩn..........................................................79 Bảng 2.19 Thời gian thực thi của các phương pháp lọc tín hiệu khác nhau .............83 Bảng 3.1 Các mã vòng bi được sử dụng để mô phỏng .............................................91 Bảng 3.2 Các tham số của mô hình MI-CNN đề xuất ..............................................92 Bảng 3.3 Kịch bản mô phỏng để lựa chọn bộ tham số tối ưu của mô hình đề xuất ......93 Bảng 3.4 Kịch bản mô phỏng so sánh độ chính xác phân loại lỗi của các phương pháp khác nhau ..........................................................................................................94 Bảng 3.5 Kịch bản mô phỏng so sánh độ chính xác phân loại lỗi của giải pháp đề xuất với các trạng thái hoạt động khác nhau của động cơ ...................................95 Bảng 3.6 Độ chính xác phân loại lỗi của mô hình MI-CNN đề xuất với các tốc độ huấn luyện khởi đầu khác nhau ............................................................................97 Bảng 3.7 Thời gian phân loại một ảnh, số trọng số của mô hình MI-CNN đề xuất với các tốc độ huấn luyện khởi đầu khác nhau .................................................98 Bảng 3.8 Độ chính xác phân loại lỗi của mô hình MI-CNN đề xuất với các kích thước ảnh dữ liệu đầu vào khác nhau ......................................................................100 Bảng 3.9 Thời gian phân loại một ảnh, số trọng số của mô hình MI-CNN đề xuất với các kích thước ảnh dữ liệu vào khác nhau ................................................104 Bảng 3.10 Độ chính xác phân loại lỗi vòng bi của mô hình MI-CNN đề xuất khi thay đổi kích thước bộ lọc .......................................................................................106 Bảng 3.11 Thời gian phân loại một ảnh, số trọng số của mô hình MI-CNN đề xuất với các kích thước bộ lọc ở mỗi lớp tích chập khác nhau ...............................107 Bảng 3.12 Độ chính xác phân loại lỗi của mô hình MI-CNN đề xuất với số lượng bộ lọc ở mỗi lớp tích chập khác nhau .....................................................................109 Bảng 3.13 Thời gian phân loại một ảnh, số trọng số của mô hình MI-CNN đề xuất với số lượng bộ lọc ở mỗi lớp tích chập khác nhau ........................................110 Bảng 3.14 Độ chính xác phân loại lỗi của mô hình MI-CNN đề xuất khi thay đổi số lớp tích chập .................................................................................................112
xii Bảng 3.15 Thời gian phân loại một ảnh, số trọng số của mô hình MI-CNN đề xuất với số lớp tích chập khác nhau ........................................................................113 Bảng 3.16 Các tham số tối ưu của mô hình MI-CNN đề xuất. ...............................114 Bảng 3.17 Cấu trúc của mô hình MI-CNN đề xuất ................................................115 Bảng 3.18 So sánh độ chính xác của các mô hình sử dụng đồng thời 2 pha tín hiệu dòng điện động cơ ...........................................................................................116 Bảng 3.19 So sánh độ chính xác phân loại lỗi của mô hình MI-CNN đề xuất và mô hình IF-CNN, CNN cơ bản ...............................................................................119 Bảng 3.20 So sánh độ phức tạp tính toán của mô hình MI-CNN đề xuất và mô hình IF-CNN, CNN cơ bản .....................................................................................119 Bảng 3.21 So sánh độ chính xác phân loại lỗi của giải pháp ECS+FFT+MI-CNN đề xuất và các phương pháp khác ...........................................................................121 Bảng 3.22 Độ chính xác phân loại lỗi của mô hình MI-CNN đề xuất với các trạng thái hoạt động khác nhau của động cơ ...........................................................123
xiii DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ Trang Hình 1.1 Cấu tạo động cơ điện cảm ứng .....................................................................7 Hình 1.2 Phân loại các lỗi thường gặp trong động cơ điện cảm ứng ..........................8 Hình 1.3 Cấu tạo vòng bi và lỗi thường gặp ...............................................................9 Hình 1.4 Phổ dòng điện stator trong dải tần 450-600 Hz .........................................13 Hình 1.5 Mối tương quan giữa AI, ML, DL, ANN, DNN và CNN..........................19 Hình 1.6 Kiến trúc mạng nơ-ron tích chập ...............................................................21 Hình 1.7 Minh họa phép tích chập giữa ảnh đầu vào và ảnh nhân ...........................23 Hình 1.8 Minh họa kỹ thuật Max-pooling ................................................................24 Hình 1.9 Phổ của dòng điện stator khi động cơ hỏng vòng bi ..................................26 Hình 1.10 Phương pháp chẩn đoán lỗi vòng bi động cơ do Nishat Toma đề xuất ........27 Hình 1.11 Phương pháp chẩn đoán lỗi vòng bi do Hoang và cộng sự đề xuất .........29 Hình 1.12 Phương pháp chẩn đoán lỗi vòng bi do Wang và cộng sự đề xuất ..........31 Hình 1.13 Sơ đồ phương pháp chẩn đoán lỗi vòng bi do D. Zhen và cộng sự đề xuất ...33 Hình 1.14 Phương pháp chẩn đoán hỏng hóc bánh răng bằng EMD-ANN..............35 Hình 2.1 Chẩn đoán lỗi vòng bi động cơ điện sử dụng tín hiệu dòng điện động cơ và ước lượng trạng thái ........................................................................................40 Hình 2.2 Phân đoạn tín hiệu:. ....................................................................................41 Hình 2.3 Sơ đồ ước lượng trạng thái .........................................................................44 Hình 2.4 Phổ công suất dòng điện động cơ khi vòng bi tốt ......................................48 Hình 2.5 Phổ công suất dòng điện động cơ khi vòng bi bị lỗi vòng ngoài ...............48 Hình 2.6 Phổ công suất dòng điện động cơ khi vòng bi bị lỗi vòng trong ...............49 Hình 2.7 Chẩn đoán lỗi vòng bi sử dụng chân dung phổ của tín hiệu dòng điện động cơ và kỹ thuật học máy ....................................................................................49 Hình 2.8 Các bộ lọc băng với fl=0 kHz và fu=32 kHz. .............................................50 Hình 2.9 Chẩn đoán lỗi vòng bi động cơ điện sử dụng thành phần phần dư của tín hiệu dòng điện động cơ và kỹ thuật học máy ......................................................53 Hình 2.10 Thuật toán ước lượng thành phần cơ bản sử dụng EKF ..........................55
xiv Hình 2.11 Sơ đồ giá thử đo đạc các tham số động cơ ...............................................58 Hình 2.12 Sơ đồ quá trình đo ....................................................................................59 Hình 2.13 Một đoạn tín hiệu dòng điện động cơ ứng với trạng thái vòng bi tốt ......61 Hình 2.14 Ma trận nhầm lẫn khi chọn 4 đặc trưng quan trọng ...................................68 Hình 2.15 Ma trận nhầm lẫn khi chọn 7 đặc trưng quan trọng ...................................68 Hình 2.16 Ma trận nhầm lẫn khi chọn 10 đặc trưng quan trọng...................................68 Hình 2.17 Ma trận nhầm lẫn của các giải pháp khác nhau với tín hiệu không có nhiễu .... 69 Hình 2.18 Ma trận nhầm lẫn của các giải pháp khác nhau với tín hiệu có nhiễu chuẩn ....70 Hình 2.19 Độ chính xác của giải pháp đề xuất với số hệ số MSCC khác nhau ........73 Hình 2.20 Độ chính xác của thuật toán đề xuất với các hàm Kernel khác nhau ......75 Hình 2.21 Độ chính xác của thuật toán đề xuất với các bộ phân loại SVM và k-NN ...76 Hình 2.22 Ma trận nhầm lẫn của các giải pháp khác nhau ..........................................77 Hình 2.23 Ma trận nhầm lẫn của phương pháp lọc tín hiệu sử dụng kỹ thuật DTW ..... 79 Hình 2.24 Ma trận nhầm lẫn của phương pháp lọc tín hiệu sử dụng bộ lọc Notch ..81 Hình 2.25 Ma trận nhầm lẫn của giải pháp sử dụng phần dư tín hiệu dòng điện .....82 Hình 3.1 Sơ đồ áp dụng mạng CNN cơ bản để chẩn đoán lỗi vòng bi động cơ điện ....86 Hình 3.2 Giải pháp chẩn đoán lỗi vòng bi dựa trên mô hình học sâu MI-CNN sử dụng kết hợp ước lượng trạng thái và phổ của dòng điện động cơ ......................88 Hình 3.3 Minh họa quá trình ghép đặc trưng trong mô hình MI-CNN đề xuất ........90 Hình 3.4 Một đoạn tín hiệu dòng điện động cơ khi vòng bi không lỗi: ....................91 Hình 3.5 ACC của mô hình MI-CNN đề xuất với các giá trị tốc độ huấn luyện khởi đầu khác nhau khi sử dụng tín hiệu ước lượng dòng điện động cơ và phổ của chúng...................................................................................................................96 Hình 3.6 ACC của mô hình MI-CNN đề xuất với các giá trị kích thước ảnh đầu vào khác nhau khi sử dụng tín hiệu ước lượng dòng điện động cơ và phổ của chúng .........................................................................................................................99 Hình 3.7 Cách sắp xếp dữ liệu vào có kích thước 40  40 ......................................101 Hình 3.8 Cách sắp xếp dữ liệu đầu vào có kích thước 60  60 ...............................102 Hình 3.9 Cách sắp xếp dữ liệu đầu vào có kích thước 80  80 ...............................102
xv Hình 3.10 Cách sắp xếp dữ liệu đầu vào có kích thước 100  100 .........................103 Hình 3.11 Độ chính xác phân loại lỗi vòng bi của mô hình MI-CNN đề xuất khi thay đổi kích thước bộ lọc .......................................................................................105 Hình 3.12 Độ chính xác phân loại lỗi vòng bi của mô hình MI-CNN đề xuất khi thay đổi số bộ lọc ....................................................................................................108 Hình 3.13 Độ chính xác phân loại lỗi khi thay đổi số lớp tích chập .......................111 Hình 3.14 Độ chính xác của các mô hình sử dụng đồng thời 2 pha tín hiệu dòng điện động cơ ............................................................................................................116 Hình 3.15 So sánh độ chính xác phân loại lỗi của mô hình MI-CNN đề xuất với mô hình IF+CNN+k-NN và CNN cơ bản với các tín hiệu mô phỏng khác nhau ...118 Hình 3.16 So sánh độ chính xác phân loại lỗi của các phương pháp khác nhau cùng tập dữ liệu mô phỏng ......................................................................................120
1 MỞ ĐẦU 1. Tính cấp thiết của đề tài luận án Máy điện quay nói chung và động cơ điện nói riêng được sử dụng phổ biến trong các dây chuyền sản xuất tại các nhà máy trong Quân đội, trong các tàu chiến và tàu vận tải của Quân chủng Hải quân, trong các thiết bị dân dụng như xe điện, xe nâng, trong các hệ thống trang thiết bị y tế như máy xét nghiệm tự động, máy lọc thận, máy chụp CT, MRI...Do phải hoạt động thường xuyên, các thành phần cấu trúc của chúng phải chịu rất nhiều ứng suất điện và cơ học sẽ dẫn đến bị hỏng dần theo thời gian và có thể hỏng đột ngột bất cứ lúc nào. Để ngăn ngừa các hỏng nghiêm trọng, việc phát hiện lỗi sớm đối với các động cơ điện đã thu hút các nhà nghiên cứu trong nhiều thập kỷ gần đây. Hiện nay, việc phát hiện lỗi động cơ điện trên các tàu chiến và tàu vận tải thường thông qua phán đoán kinh nghiệm của kỹ thuật viên dựa trên tiếng ồn hoặc độ rung khi động cơ hoạt động. Do đó, để đảm bảo tính năng, chất lượng và hiệu quả hoạt động của các động cơ điện cần có giải pháp tự động phát hiện sớm, dự báo, cảnh báo sớm các lỗi trong động cơ điện mà chủ yếu là các lỗi liên quan đến vòng bi là vấn đề hết sức quan trọng. Quy trình chẩn đoán hỏng vòng bi của động cơ điện dựa trên tín hiệu dòng điện của động cơ trong các phương pháp đã công bố thường khử nhiễu tín hiệu thu được từ các cảm biến dòng điện, sau đó trích xuất các đặc trưng điển hình từ tín hiệu đã khử nhiễu và sử dụng bộ phân loại học máy để phân biệt trạng thái của vòng bi hoặc sử dụng kỹ thuật phân tích, giám sát phổ tín hiệu. Tuy nhiên, các tín hiệu dòng điện trong thực tế dễ bị ảnh hưởng bởi nhiễu xung quanh, tạo ra các đỉnh bất thường trong tín hiệu hoặc các tần số nhiễu bằng đúng tần số đặc trưng trong các phương pháp phân tích phổ có thể dẫn đến kết quả chẩn đoán không chính xác. Hơn nữa, bản thân các phép đo tín hiệu mẫu cũng có sai số. Do đó, các phương pháp xử lý tín hiệu truyền thống chỉ hiệu quả trong việc chẩn đoán lỗi vòng bi đối với động cơ điện sử dụng tín hiệu dòng điện động cơ trong phòng thí nghiệm. Đối với các công trình dựa trên kỹ thuật học sâu sử dụng tín hiệu dòng điện chỉ công bố việc trích xuất đặc trưng trên
2 miền thời gian hoặc trên miền tần số, chưa có công trình nào công bố trích xuất đặc trưng đồng thời trên miền thời gian và miền tần số. Ngoài ra, các công trình chưa công bố kết quả mô phỏng với bộ dữ liệu có tạp để sát với tình huống gặp trong thực tế. Với những phân tích trên đây, đề tài “Nghiên cứu giải pháp nâng cao hiệu quả chẩn đoán lỗi vòng bi động cơ điện bằng kỹ thuật xử lý tín hiệu tiên tiến và học máy” là cấp thiết, có giá trị khoa học và thực tiễn. Kết quả của đề tài có thể được phát triển, áp dụng vào thực tế để chẩn đoán lỗi động cơ điện của thiết bị quân sự, máy móc dân dụng như ô tô điện, xe nâng điện, thiết bị y tế để hạn chế những rủi ro, thiệt hại trong quá trình hoạt động. 2. Mục tiêu nghiên cứu Mục tiêu chính của luận án hướng tới là đề xuất các giải pháp mới nhằm nâng cao độ chính xác, giảm thời gian thực thi trong chẩn đoán lỗi vòng bi động cơ điện bằng cách kết hợp các kỹ thuật xử lý tín hiệu tiên tiến và kỹ thuật học máy, học sâu. 3. Đối tượng, phạm vi nghiên cứu - Đối tượng nghiên cứu: các phương pháp tự động phát hiện và chẩn đoán lỗi vòng bi động cơ điện; kỹ thuật xử lý tín hiệu để phát hiện lỗi, các thuật toán học máy, các mô hình mạng nơ-ron học sâu để chẩn đoán lỗi vòng bi động cơ điện. - Phạm vi nghiên cứu: các phương pháp xử lý tín hiệu như biến đổi Wavelet, biến đổi Fourier, lọc Kalman, phân tích phổ; các mô hình và thuật toán học máy, học sâu để nâng cao độ chính xác chẩn đoán, phân loại lỗi vòng bi động cơ điện sử dụng tín hiệu dòng điện động cơ. 4. Nội dung nghiên cứu Để đạt được mục tiêu nghiên cứu trên, luận án thực hiện các nội dung nghiên cứu chính như sau: - Nghiên cứu về cấu tạo, nguyên lý hoạt động, đặc trưng kỹ thuật, ứng dụng của động cơ điện và các phương pháp chẩn đoán lỗi vòng bi; - Nghiên cứu các kỹ thuật xử lý tín hiệu tiên tiến. Các phương pháp nâng cao chất lượng tín hiệu thu thập được; - Thu thập cơ sở dữ liệu với các tập mẫu tín hiệu đã được công bố;
3 - Nghiên cứu, tối ưu hóa mô hình, cấu trúc mạng nơ-ron và thuật toán học sâu theo giải pháp mới, ứng dụng trong việc chẩn đoán và phân loại lỗi vòng bi động cơ điện nhằm nâng cao độ chính xác phân loại lỗi, giảm thời gian thực thi; - Đánh giá kết quả nghiên cứu bằng mô phỏng với tập dữ liệu mẫu. 5. Phương pháp nghiên cứu Luận án kết hợp giữa nghiên cứu lý thuyết, giải tích với mô phỏng trên phần mềm máy tính. Cụ thể: - Nghiên cứu về lý thuyết, các phương pháp chẩn đoán lỗi vòng bi động cơ điện truyền thống và khả năng ứng dụng các thuật toán học máy, học sâu để chẩn đoán lỗi vòng bi động cơ điện. Tổng quan tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước, các vấn đề tồn tại. - Nghiên cứu tổng hợp tài liệu đề xuất các kỹ thuật xử lý tín hiệu kết hợp mô hình mạng học máy, mạng nơ-ron học sâu nâng cao độ chính xác chẩn đoán lỗi vòng bi động cơ điện. - Đề xuất các giải pháp mới, mô phỏng các mô hình đề xuất bằng phần mềm để đánh giá độ chính xác phân loại lỗi và thời gian thực thi. 6. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của luận án - Ý nghĩa khoa học: Kết quả của luận án sẽ góp phần tạo ra một số mô hình mới, giải pháp xử lý tín hiệu mới hoặc kết hợp kỹ thuật xử lý tín hiệu truyền thống với các mô hình học máy, học sâu để nâng cao độ chính xác phát hiện, chẩn đoán lỗi vòng bi động cơ điện sử dụng tín hiệu dòng điện động cơ. - Ý nghĩa thực tiễn: Các kết quả đạt được của luận án có thể tham khảo trong nghiên cứu, thiết kế và chế tạo các hệ thống chẩn đoán hỏng hóc vòng bi động cơ điện trực tiếp hoặc theo định kỳ. 7. Bố cục luận án Ngoài phần mở đầu, phần kết luận, danh mục các công trình khoa học đã công bố và tài liệu tham khảo, luận án được bố cục thành ba chương như sau: Chương 1: Tổng quan về chẩn đoán lỗi vòng bi động cơ điện Chương này giới thiệu tổng quát về bài toán chẩn đoán lỗi vòng bi của động cơ