基于VMD和CNN-BiLSTM的矿井提升电动机故障诊断方法.pdf

基于 VMD 和 CNNBiLSTM 的矿井提升电动机故障诊断方法李敬兆1，何娜1，张金伟2，王擎3，李化顺1（1.安徽理工大学电气与信息工程学院，安徽淮南232000；2.安徽理工大学计算机科学与工程学院，安徽淮南232000；3.中国电子信息产业集团有限公司，广东深圳518057）摘要：针对传统基于音频信号的电动机故障诊断方法获取电动机音频信号特征信息不足和故障诊断精度不高的问题，提出了一种基于优化的变分模态分解（VMD）和卷积神经网络 CNN双向长短期记忆（BiLSTM）的矿井提升电动机故障诊断方法。针对模态混叠和端点效应问题，采用鲸鱼算法（WOA）优化的 VMD 对电动机音频信号进行分解，将电动机音频信号分解为 K 个本征模态分量（IMF），经 Pearson 相关系数筛选后，提取主 IMF 分量的 13 维静态 MFCC 特征参数，为了获取信号的动态特征，提取 13 维静态 MFCC 的一阶差分和二阶差分系数，构成 39 维特征向量，从而把动静态特征结合起来，提高故障诊断性能。为了提高故障诊断精度，在 CNN 中引入BiLSTM 层，CNN 在空间维度上提取音频信号的局部特征，BiLSTM 在时间维度上保留音频信号的双向时间序列信息，捕获音频信号长距离依赖关系，从而最大程度保留全局和局部特征。实验结果表明：VMD 分解的每个IMF 分量都具有独立的中心频率且分布均匀，在频域上表现出稀疏性的特点，能够有效避免模态混叠问题；在IMF 求解中，VMD 分解通过镜像延拓的方式避免了经验模态分解（EMD）和集合经验模态分解（EEMD）中出现的端点效应问题。基于 13 维静态 MFCC 特征的故障诊断准确率为 97.5%，基于 39 维动静态 MFCC 特征的故障诊断准确率比基于 13 维静态 MFCC 特征的故障诊断准确率提高了 1.11%。基于 CNNBiLSTM 诊断模型的准确率达到 98.61%，与目前通用诊断模型 CNN，BiLSTM 和 CNNLSTM 相比，准确率分别提高 5.83%，4.17%和 3.89%。关键词：矿井提升电动机故障诊断；音频信号；变分模态分解；梅尔倒谱系数；CNNBiLSTM中图分类号：TD67文献标志码：AFaultdiagnosismethodforminehoistingmotorbasedonVMDandCNN-BiLSTMLIJingzhao1,HENa1,ZHANGJinwei2,WANGQing3,LIHuashun1(1.SchoolofElectricalandInformationEngineering,AnhuiUniversityofScienceandTechnology,Huainan232000,China；2.SchoolofComputerScienceandEngineering,AnhuiUniversityofScienceandTechnology,Huainan232000,China；3.ChinaElectronicsCorporation,Shenzhen518057,China)Abstract:Thetraditionalmotorfaultdiagnosismethodbasedontheaudiosignalisinsufficienttoobtainthefeatureinformationofthemotoraudiosignalandthefaultdiagnosisprecisionisnothigh.Inordertosolvetheabove problems,a mine motor fault diagnosis method based on optimized variational mode decomposition收稿日期：2022-12-20；修回日期：2023-07-20；责任编辑：王晖，郑海霞。基金项目：国家自然科学基金项目（51874010）；淮南市科技计划项目（2021A243）。作者简介：李敬兆（1964），男，安徽淮南人，教授，博士研究生导师，博士，主要研究方向为嵌入式系统、人工智能技术，E-mail:。通信作者：何娜（1999），女，安徽宿州人，硕士研究生，主要研究方向为信号处理、设备故障诊断，E-mail:。引用格式：李敬兆，何娜，张金伟，等.基于 VMD 和 CNNBiLSTM 的矿井提升电动机故障诊断方法J.工矿自动化，2023，49（7）：49-59.LIJingzhao,HENa,ZHANGJinwei,etal.FaultdiagnosismethodforminehoistingmotorbasedonVMDandCNN-BiLSTMJ.JournalofMineAutomation，2023，49（7）：49-59.第49卷第7期工矿自动化Vol.49No.72023年7月JournalofMineAutomationJul.2023文章编号：1671251X（2023）07004911DOI：10.13272/j.issn.1671-251x.2022120065(VMD)andconvolutionalneuralnetworkCNNbidirectionallongshort-termmemory(BiLSTM)isproposed.Thewhalealgorithm(WOA)optimizedVMDisusedtodecomposethemotoraudiosignaltoaddresstheissuesofmodalaliasingandendpointeffects.ThemotoraudiosignalisdecomposedintoKintrinsicmodefunctions(IMF).AfterPearsoncorrelationcoefficientscreening,the13-dimensionalstaticMFCCfeatureparametersofthemainIMFcomponentareextracted.Inordertoobtainthedynamicfeaturesofthesignal,thefirstandsecond-orderdifferencecoefficientsofthe13-dimensionalstaticMFCCareextractedtoforma39-dimensionalfeaturevector.By combining dynamic and static features,the performance of fault diagnosis can be improved.In order toimprovetheprecisionoffaultdiagnosis,aBiLSTMlayerisintroducedintotheCNN.TheCNNextractslocalfeaturesoftheaudiosignalinthespatialdimension.TheBiLSTMpreservesbidirectionaltimeseriesinformationoftheaudiosignalinthetemporaldimension.Itcaptureslong-distancedependenciesoftheaudiosignal,therebymaximizingthepreservationofglobalandlocalfeatures.Theexperimentalresultsshowthefollowingpoints.EachIMFcomponentofVMDdecompositionhasanindependentcenterfrequencyanduniformdistribution,andexhibitssparsityinthefrequencydomain.Itcaneffectivelyavoidmodalaliasingproblems.InIMFsolving,VMDdecompositionavoidsendpointeffectsinempiricalmodedecomposition(EMD)andensembleempiricalmodedecomposition(EEMD)throughmirrorextension.Thefaultdiagnosisaccuracybasedon13-dimensionalstaticMFCCfeaturesis97.5%.Thefaultdiagnosisaccuracybasedon39-dimensionaldynamicandstaticMFCCfeaturesis 1.11%higher than that based on 13-dimensional static MFCC features.The accuracy of thediagnosticmodelbasedonCNN-BiLSTMreaches98.61%,whichis5.83%,4.17%,and3.89%higherthanthecurrentuniversaldiagnosticmodelsCNN,BiLSTM,andCNN-LSTM,respectively.Key words:fault diagnosis of mine hoist motor;audio signal;variational mode decomposition;Melcepstrumcoefficient;CNN-BiLSTM 0引言矿井提升机安全稳定运行是保障煤炭高效生产的关键1。电动机作为矿井提升机的核心部件，一旦出现故障，严重影响矿井提升机正常工作。因此，对矿井提升电动机进行故障诊断具有重要意义。目前，电动机故障主要通过监测振动信号和音频信号进行诊断分析2。音频信号作为振动信号的同源信号，可通过非接触方式采集，传感器安装便捷，且频带比振动信号宽，含有大量设备运行状态和早期故障信息3，近年来，基于音频信号处理的电动机故障诊断逐渐成为研究热点。文献4提出采用经验模态分解（EmpiricalModeDecomposition，EMD）算法对电动机音频信号进行分解，提取各模态分量的能量作为特征进行故障诊断，但 EMD 分解存在模态混叠和端点效应问题，相邻模态分量波形混叠难以辨别，降低了提取特征对电动机故障的表征能力。文献5提出采用集合经验模态分解（EensembleEmpiricalModeDecomposition，EEMD）和 Hilbert 结合的方法，对峭度准则筛选后的模态分量进行信号重构，通过 Hilbert 变换提取故障信息，但 EEMD 分解中加入的白噪声无法完全消除，增大了重构误差。文 献 6提 出 利 用 变 分 模 态 分 解（VaritionalModeDecomposition，VMD）结合相关系数准则提高音频信号信噪比，避免模态混叠和端点效应问题，但VMD 分解需要预设模态分量的个数。因此，本文选取优化的 VMD 对电动机音频信号进行提取。基于音频信号的电动机故障诊断需要对分析处理后的音频信号进行故障辨识7。文献8设计了一种基于音频信号的一维卷积神经网络（ConverlutionNeuralNetwork，CNN），对电动机进行故障诊断，在一定程度上提高了数据集的泛化能力，但是 CNN感受野有限,很难捕获全局信息。文献9利用长短期记忆（LongShort-TermMemory，LSTM）神经网络对风力发电机齿轮箱进行故障诊断，但 LSTM 网络限制了模型的并行能力，存在诊断时间较长的缺陷。文献10建立了基于 CNNLSTM 的风电机组异常状态检测模型，可提前发现机组早期故障，但未优化的复杂网络结构难以训练，甚至会出现退化问题。为了充分提取电动机音频信号的特征，提高矿井提升电动机故障诊断精度，基于上述研究成果，本文 提 出 一 种 基 于 优 化 VMD 和 CNN-BiLSTM（Bi-directionalLongShort-TermMemory，双向长短期记忆）的矿井提升电动机故障诊断方法。使用鲸鱼算法（Whale Optimization Algorithm，WOA）优 化 的VMD 对电动机音频信号进行分解，有效避免了模态混叠和端点效应问题11。同时，在 CNN 中引入50工矿自动化第49卷BiLSTM 层，使网络结构能够最大程度保留全局和局部特征，提高故障诊断准确率。1音频信号特征提取1.1WOA 优化 VMD传统 VMD12分解信号主要分为 2 个步骤：1）构造变分模型将信号分解问题转换成一个有约束最优化的问题。minuk,wkKk=1?t(t)+jt)uk(t)exp(jwkt)?22s.t.Kk=1uk(t)=f(t)（1）ukwkt(t)f(t)式中：为各模态函数；为各中心频率；K 为模态总个数；为梯度运算；t 为时间；为狄克拉函数；*为卷积符号；为输入信号。2）引入二次惩罚因子 和拉格朗日算子，将有约束最优化的问题转换成无约束最优化的问题。VMD 算法将信号分解为指定个数的本征态分量（IntrinsicModeFunction，IMF），每个 IMF 都具有独立的中心频率，且频域上表现出稀疏性特征。L(uk,wk,)=k?t(t)+jt)uk(t)exp(jwkt)?22+?f(t)kuk(t)?22+(t),f(t)kuk(t)（2）式中 L 为拉格朗日变换。模态总个数 K 和惩罚系数 的设定对 VMD 的分解效果至关重要，K 值过大或过小会引起过分解或欠分解的问题，值决定着 IMF 分量的带宽。通常由研究者根据经验知识来选取 K 和 值，但不够精确。因此，本文利用 WOA13优化 VMD 参数。WOA 是一种模拟座头鲸狩猎行为的元启发式群体智能优化算法，操作简单，调整的参数少，跳出局部最优的能力强。WOA 算法流程如下：1）初始化鲸鱼种群个体的大小、位置、迭代次数等参数。2）假设当前最优候选解是目标猎物，鲸鱼个体以 50%的概率随机选择收缩包围或螺旋路径向最优位置不断靠近，鲸鱼位置更新公式为D=|CX(r)X(r)|X(r+1）=X(r)ADp0.5（3）D=|X(r)X(r)|X(r+1）=Dexp(bl)cos（2l）+X(r)p0.5（4）a=22(r/Rmax)（5）A=2asa（6）C=2s（7）DDX(r)rX(r)plaRmax式中：为收缩包围猎物时鲸鱼个体到最佳鲸鱼位置的距离；为螺旋包围猎物时鲸鱼个体位置到最佳鲸鱼位置的距离；C 为摆动因子；为当前最佳鲸鱼位置；为当前迭代次数；为当前鲸鱼个体位置；A 为收敛因子；为捕食机制概率，一般取 0.5；b 为对数螺旋形状的常数；为（1，1）的随机数；为控制系数，在搜索的过程中，随着迭代次数的增加，a 由 2 减小到 0；为最大迭代次数；s 为（0，1）的随机数。|A|13）当时，随机选择一个搜索代理，根据随机选择的鲸鱼位置来更新其他鲸鱼位置，迫使鲸鱼偏离猎物，借此找到一个更合适的猎物，这样可以加强算法的勘探能力，使 WOA 进行全局搜索，鲸鱼位置为D=|CXrand(r)X(r)|X(r+1)=Xrand(r)AD（8）DXrand式中：为随机搜索时鲸鱼个体位置到最佳鲸鱼位置的距离；为种群中随机选取的鲸鱼个体位置。4）达到最大迭代次数，算法终止。使用 WOA求解 VMD 最优参数 K 和，选择合适的适应度函数是参数优化的关键。包络熵反映了原始信号的稀疏特性14，得到的包络值越大，则分量信号中的特征信息越少；得到的包络熵越小，则分量信号中的特征信息越多。因此，本文以包络熵极小值作为适应度函数。信号的包络熵为qk=h(k)/Kk=1h(k)Eq=Kk=1qklgqk（9）qkh(k)Eq式 中：为 归 一 化 的 概 率 分 布 序 列；为 经 过Hilbert 解调后的包络信号；为信号的包络熵。|A|A|1|A|1利用 WOA 对 VMD 进行寻优，计算流程如图 1所示。鲸鱼捕猎方法主要包括随机搜索、螺旋式包围和收缩包围，首先设置鲸鱼种群初始参数和位置信息，计算每条鲸鱼的适应度，找到当前最优位置并保留；然后判断的大小，若，鲸鱼种群扩大搜索范围，按式（8）更新群体位置，若，根据 p 值的大小按式（3）和式（4）更新鲸鱼个体位置，采取收缩包围或螺旋式包围进行捕猎；最后判断是否满足终止条件，如果满足，计算结束，否则进行下一次迭代。2023年第7期李敬兆等：基于 VMD 和 CNNBiLSTM 的矿井提升电动机故障诊断方法51设置鲸鱼种群初始参数和位置信息开始开始迭代,r=1|A|1?rRmax?p0.5?YNYYNN随机搜索收缩包围螺旋式包围采用 VMD 处理音频信号计算每个鲸鱼个体的适应度并记录最优个体位置r=r+1输出最优参数组合图1WOA 优化 VMD 参数流程Fig.1FlowofWOA-VMD1.2MFCC 特征提取MFCC（Mel-scaleFrequencyCepstralCoefficients，梅尔倒谱系数）是基于人耳听觉特性提出来的，利用Mel 频率与采样频率之间的非线性关系计算得到的频谱特征15-17。本文对 VMD 分解后的主 IMF 分量进行 13 维 MFCC 特征参数提取；为了获取信号的动态特征，提取 MFCC 的一阶差分和二阶差分系数，构成 39 维特征向量，把动静态特征结合起来，以提高系统的诊断性能。MFCC 特征提取流程如图 2 所示。具体步骤如下：1）筛选主 IMF 分量。滤波降噪后的音频信号经 VMD 分解为 K 个 IMF 分量，不同故障对应的音频信号频率范围不同，则 IMF 分量的个数也不同，各个分量中包含原始信号的故障信息的多少也不同，利用 Pearson 相关系数筛选与原始音频信号相关性大的主 IMF 分量进行特征提取。Pearson 相关系数为(x,y)=v(x,y)(x)(y)（10）xyv(x,y)xy(x)x(y)y式中：为模态分量信号；为原始音频信号；为信号 和 的协方差；为信号 的标准差；为信号 的标准差。2）13 维 MFCC 特征参数提取。对各主 IMF 分量进行预加重、分帧、加窗、快速傅里叶变换、Mel 滤波和离散余弦变换，分别提取 13 维 MFCC 特征参数18。3）MFCC 一阶差分和二阶差分系数特征提取。由于语音信号是时域连续的，分帧提取的特征信息只反映了本帧语音的特性，为了使特征更能体现时域连续性，对 MFCC 进行一阶差分和二阶差分特征提取，获取音频信号的动态特征。一阶差分计算公式为d(m)=Nn=Nncm+nNn=Nn2（11）d(m)cm+n式中：为第 m 帧差分系数；n 为差分计算的帧数；N 为差分计算的总帧数，N=2，2；为第 m+n帧 MFCC 系数。将一阶差分系数代入式（10），可得到二阶差分系数。提升电动机音频信号VMD 分解预加重分帧加窗快速傅里叶变换Mel 滤波器组对数运算离散余弦变换13 维静态特征提取39 维 MFCC一阶和二阶差分特征提取图2MFCC 特征提取流程Fig.2MFCCfeatureextractionprocess 2故障诊断模型及优化设计的 CNNBiLSTM 故障诊断模型如图 3 所示，其中，Vt1，Vt，Vt+1分别为 t1，t,t+1 时刻的隐藏状态，t1，t，t+1分别为 t1，t，t+1 时刻的输入，t1，t，t+1分 别 为 t1，t，t+1 时 刻 的 输 出。该 模 型 由CNN 层、BiLSTM 层、全 连 接 层 和 输 出 层 组 成，CNN 层由卷积层和最大池化层堆积组成，通过卷积层提取电动机音频信号的 MFCC 空间特征，引入BiLSTM 模 型 提 取 降 维 数 据 的 时 间 特 征，结 合CNN 的局部相关性和 BiLSTM 的全局相关性，全面捕获音频数据的特征信息，提高对电动机的故障诊断准确率。2.1BiLSTM 模型优化 CNNCNN 由输入层、卷积层、激活函数、池化层和全连接层组成19。传统 CNN 使用卷积核对输入数据作卷积操作，学习到的特征对应的区域有限，难以获取全局信息。因此，本文在池化层和全连接层之间增加 BiLSTM 层，以捕获音频信号长距离依赖关系。将多维 MFCC 特征向量作为输入层，卷积层提52工矿自动化第49卷取 MFCC 的空间特征，其中 ReLU 函数用来增加神经网络的非线性和稀疏性，池化层通过池化来降低卷积层输出的特征向量维度，不易出现过拟合，BiLSTM层由一个前向传播 LSTM 和一个反向传播 LSTM 组成20，能够更加深入提取原始序列的深层特征，全连接层用于连接所有的特征，将输出值送给 Softmax 分类器。2.2模型结构参数卷积层的数据边界填充方式为“same”，池化方式为最大池化，采用 Adam 随机优化算法对网络进行训练，设置网络学习率为 0.001，迭代次数为 600 次。模型结构相关参数见表 1。表1各网络层参数Table1Parametersofeachnetworklayer网络层主要参数卷积层151核大小：，数量：32，步长：1池化层121核大小：，步长：1卷积层231核大小：，数量：64，步长：1池化层221核大小：，步长：1BiLSTM层单元数：5全连接层Softmax层 3实验与分析3.1数据采集通过 MAX9814 型麦克风对淮南某煤矿型号为TDBS530020 的矿井提升交流同步电动机进行音频信号采集，分别采集电动机正常状态、电流故障、机械故障、超载故障 4 种状态音频信号，每种信号取300 个样本。音频信号处理和模型框架软件为Matlab2022a，CPU 为 R75800H，GPU 为 RTX3060，运行内存为 16GB。利用全志 H3 芯片搭配 128GB 的 SD 卡实时处理与存储音频数据，通过有线局域网传输，获取矿井提升电动机 1a 的音频信号，并对其进行分析。采集装置和现场安装分别如图 4 和图 5 所示。降压模块音视频处理器通信模块图4采集装置Fig.4Acquisitiondevice麦克风图5现场安装Fig.5Siteinstallation3.2基于 VMD 和 MFCC 的特征提取电动机音频信号采集过程中容易受到周围环境噪声的干扰，本文采用小波阈值降噪方法对音频信号进行去噪处理。采用 db3 小波、“qtwolog”阈值和4 层小波分解的方法进行音频信号预处理，降噪效果如图 6 所示。可看出经过滤波后的信号振幅比原始信号的振幅有所减小，去除了很多由噪音产生的干扰，说明该方法能够保留原始信号的有效成分。当电动机正常工作时，发出的声音比较清脆，没有金属ReLUReLUReLUSoftmax MFCC卷积层卷积卷积卷积MaxpoolingMaxMaxMaxMaxpoolingMaxpoolingt1tVtVttVt1t1Vt+1t+1Vt+1t+1Vt1Softmax Softmax 池化层BiLSTM 层全连接层输出层图3CNNBiLSTM 模型结构Fig.3StructureofCNN-BiLSTMModel2023年第7期李敬兆等：基于 VMD 和 CNNBiLSTM 的矿井提升电动机故障诊断方法53摩擦声；当电动机处于超载运行状态时，声音比较沉闷；当电动机电流处于非正常范围时，声音比正常情况大；当电动机轴承产生机械故障时，会发出刺耳的机械摩擦声且声音波形具有一定的周期性。00.0500.0510 000采样点数幅值20 00000.100.110 000采样点数幅值20 00000.200.210 000采样点数幅值20 00000.100.10.210 000采样点数幅值20 00000.0500.0510 000采样点数幅值20 00000.100.110 000采样点数幅值20 00000.200.210 000采样点数幅值20 00000.100.110 000采样点数（e）滤波后信号超载故障（f）滤波后信号正常状态（g）滤波后信号电流故障（h）滤波后信号机械故障（a）原始信号超载故障（b）原始信号正常状态（c）原始信号电流故障（d）原始信号机械故障幅值20 000图6滤波降噪前后音频信号波形Fig.6Waveformofaudiosignalbeforeandafternoisereduction在 WOA 优化 VMD 算法时，设置模态总个数K 的取值范围为（2，8），二次惩罚因子的取值范围为（1000，4000），种群规模为 30，最大迭代次数为 30。对 一 台 电 动 机 超 载 故 障 音 频 信 号 进 行 WOAVMD 分解，最小包络熵迭代曲线如图 7 所示。可看出最小包络熵在迭代第 8 次时达到最小值 10.7339。此时，最小包络熵对应的鲸鱼位置为（2976.6，7）。010.73310.73410.73510.73610.73710.73810.73910.74010.74110.742510迭代次数最佳适应度包络熵15202530图7VMD 参数的 WOA 优化结果Fig.7WOAoptimizationresultsofVMDparameters为了提高准确性，分别对每种运行状态的 10 组优化参数取均值，得到最优参数，见表 2。表2最优 VMD 参数Table2OptimalVMDparameters数据类型惩罚因子模态个数电流故障20645正常状态19685机械故障25326超载故障26667为了验证 WOAVMD 方法的有效性，采用 VMD，EMD 和 EEMD3 种方法分别对电动机机械故障音频信号进行分解，设置优化后的 VMD 参数，3 种方法得到的 IMF 分量时域图和频域图如图 8图 10 所示。可看出 EMD 分解的 IMF1 出现模态混叠问题，而 EEMD 和 VMD 分解的每个 IMF 分量都具有独立的中心频率且分布均匀，在频域上表现出稀疏性的特点，能够有效避免模态混叠问题21；在 IMF 求解中，VMD 分解通过镜像延拓的方式避免了 EMD 和EEMD 分解中出现的端点效应问题。VMD，EMD 和 EEMD 分解分别得到 6、8、9 个IMF 分量，3 种方法各分量相关系数见表 3。可看出EMD 分解的 IMF5IMF8 与原始信号相关性弱，EEMD 分解的 IMF7IMF9 与原始信号相关性弱，2 种方法都含有较多虚假分量，而 VMD 分解的 IMF分量与原始信号相关程度大，且没有出现无趋势分量。因此，VMD 分解能更加充分反映原始信号的静态和动态特征，从而提高故障诊断准确率。由于电动机不同运行状态的音频信号分解后得到的 IMF 分量个数不同，且大多数重要信息集中在低频模态中，VMD 将音频信号按低频到高频分解为K 个模态分量，为了方便构建相同大小的特征模块，采用 Pearson 相关系数对 IMF 分量进行筛选，各IMF 分量相关系数如图 11 所示。可看出 IMF1IMF4 包含较多有效信息，故对 IMF1IMF4 进行MFCC 特征提取。3.3模型性能对比为了验证本文提出的 CNNBiLSTM 模型的诊断效果，将其与 CNN，BiLSTM 和 CNNLSTM 模型进行对比。各模型训练的损失函数曲线如图 12 所示。可看出 CNNBiLSTM 模型收敛速度最快，且损失函数值较稳定，而 CNN 模型收敛速度较慢，CNNLSTM 和 BiLSTM 模型损失函数值波动较大,说明CNNBiLSTM 模型仅需较少的迭代次数便可得到相对精确的值。对提取的音频信号特征按训练样本和测试样本73 的比例进行实验。设置电动机正常状态、电流故障、机械故障和超载故障标签分别为 1、2、3、4。不同模型的测试集诊断效果如图 13 所示。可看出54工矿自动化第49卷00.020.0100.010.020.05时间 t/s幅值幅值/103幅值幅值幅值幅值/103幅值幅值/103幅值幅值/103幅值幅值/1030.100.1502464 000频率/Hz8 00000.010.020.034 000频率/Hz8 00000.100.0500.050.100.050.10时间 t/s0.1500.0200.020.05时间 t/s0.100.1502464 000频率/Hz8 000042684 000频率/Hz8 00000.040.0200.020.040.050.10时间 t/s0.1500.0200.020.05时间 t/s0.100.1501234 000频率/Hz8 00001234 000频率/Hz8 00000.0200.020.050.10时间 t/s0.15（a）IMF1 时域特征（b）IMF1 频域特征（c）IMF2 时域特征（d）IMF2 频域特征（e）IMF3 时域特征（f）IMF3 频域特征（g）IMF4 时域特征（h）IMF4 频域特征（i）IMF5 时域特征（j）IMF5 频域特征（k）IMF6 时域特征（l）IMF6 频域特征图8VMD 分解Fig.8VMDdecomposition00.0500.050.05时间 t/s0.100.1500.020.0100.020.010.05时间 t/s0.100.150123频率/Hz4 0008 0000246频率/Hz4 0008 00000.100.10.05时间 t/s0.100.150630630.05时间 t/s0.100.1500.0100.0050.0200.0150.025频率/Hz4 0008 00001.00.52.01.52.5频率/Hz4 0008 00000.0400.040.05时间 t/s0.100.150420420.05时间 t/s0.100.150426频率/Hz4 0008 0000213频率/Hz4 0008 00000.0400.040.020.020.05时间 t/s0.100.15020420.05时间 t/s0.100.150426频率/Hz4 0008 00001.00.51.5频率/Hz4 0008 000幅值幅值/103幅值幅值/103幅值幅值幅值/103幅值/103幅值幅值/103幅值/103幅值/103幅值幅值/103幅值/103幅值/103（a）IMF1 时域特征（b）IMF1 频域特征（c）IMF2 时域特征（d）IMF2 频域特征（e）IMF3 时域特征（f）IMF3 频域特征（g）IMF4 时域特征（h）IMF4 频域特征（i）IMF5 时域特征（j）IMF5 频域特征（k）IMF6 时域特征（l）IMF6 频域特征（m）IMF7 时域特征（n）IMF7 频域特征（o）IMF8 时域特征（p）IMF8 频域特征图9EMD 分解Fig.9EMDdecomposition2023年第7期李敬兆等：基于 VMD 和 CNNBiLSTM 的矿井提升电动机故障诊断方法55CNN 故障诊断出错最多，BiLSTM 和 CNNLSTM 模型故障诊断出错比 CNN 要少，但准确率均不超过95%，CNNBiLSTM 模型出错最少，准确率最高，达98.6111%。以故障诊断准确率和训练时间对 4 种故障诊断模型进行评价，结果见表 4。可看出 CNN 模型的诊断准确率最低，训练时间最短，BiLSTM 和 CNNLSTM模型的诊断效果相近且都优于 CNN 模型，但BiLSTM 的训练时间相对较短，CNNBiLSTM 模型的故障诊断准确率最高，达 98.61%，诊断效果最好，但训练时间也相对增加，这是因为 BiLSTM 进行双向时间序列特征提取，网络模型复杂度增加，训练效00.030.020.0100.010.020.05时间 t/s0.100.150123频率/Hz4 0008 0000840840.05时间 t/s0.100.1501243频率/Hz4 0008 00000.20.100.10.05时间 t/s0.100.1500.0050.010频率/Hz4 0008 00002020.05时间 t/s0.100.1500.51.51.0频率/Hz4 0008 00000.0200.020.05时间 t/s0.100.1502431频率/Hz4 0008 000000.05时间 t/s0.100.150132频率/Hz4 0008 00000.0200.020.05时间 t/s0.100.15025431频率/Hz4 0008 000301240.05时间 t/s0.100.1501432频率/Hz4 0008 000幅值幅值/103幅值/103幅值/103幅值幅值幅值/103幅值/103幅值幅值/103幅值/104幅值/104幅值幅值/103幅值/103幅值/103（a）IMF1 时域特征（b）IMF1 频域特征00.20.100.10.20.05时间 t/s0.100.1500.0100.0050.0150.020频率/Hz4 0008 000幅值幅值（c）IMF2 时域特征（d）IMF2 频域特征（e）IMF3 时域特征（f）IMF3 频域特征（g）IMF4 时域特征（h）IMF4 频域特征（i）IMF5 时域特征（j）IMF5 频域特征00.0200.020.05时间 t/s0.100.1502486频率/Hz4 0008 000幅值幅值/103（k）IMF6 时域特征（l）IMF6 频域特征（m）IMF7 时域特征（n）IMF7 频域特征（o）IMF8 时域特征（p）IMF8 频域特征（q）IMF9 时域特征（r）IMF9 频域特征（s）res 时域特征（t）res 频域特征图10EEMD 分解Fig.10EEMDdecomposition表3不同分解方式的相关系数Table3Correlationcoefficientsofdifferentdecompositionmodes分解方式IMF1IMF2IMF3IMF4IMF5IMF6IMF7IMF8IMF9VMD0.34900.33510.40580.82510.24920.1660EMD0.26260.79470.31840.25910.08870.03870.01800.0092EEMD0.19540.68640.42130.20110.19420.21400.05420.03220.022556工矿自动化第49卷率也会有所降低，但符合实时性要求。将提取的 13 维音频信号 MFCC 特征与 39 维音频信号 MFCC 特特征进行对比，诊断结果如图 14 所示。可看出仅提取 13 维 MFCC 特征的故障诊断准确率为 97.5%，2 种特征提取方法下故障诊断的平均准确率均达到 95%以上，而 39 维度信号特征更加充分提取了音频信号的静态特征和动态特征，平均准确率提高了 1.11%。4结论1）提出了基于 WOAVMD 的电动机音频信号特征提取方法，采用 WOA 对 VMD 模态个数和惩罚因子进行寻优，对电动机不同运行状态音频信号进行 分 解，与 EMD 和 EEMD 分 解 方 法 相 比，WOAVMD 不会出现模态混叠问题且无虚假分量，有利于提取原始信号的故障信息。2）通过提取各主模态分量的 39 维 MFCC 构成特征向量，输入到 CNNBiLSTM 进行故障诊断。与仅提取 13 维 MFCC 静态特征进行对比实验，基于VMD 和 CNNBiLSTM 的电动机故障诊断方法的精确度更高，说明 39 维 MFCC 可更加充分地表征电动机原始音频信号故障特征。3）采用基于 CNNBiLSTM 的电动机故障诊断方法对输入的 MFCC 特征向量进行故障识别，通过100.20.40.60.81.02 3 4IMF 分量（a）超载故障相关系数5 6 7100.20.40.60.8234IMF 分量（b）电流故障相关系数5100.20.40.60.81.0234IMF 分量（c）正常状态相关系数5100.20.40.60.8234IMF 分量（d）机械故障相关系数56图11IMF 相关系数值Fig.11Correl