科学技术与工程

标签	故障类型
F0	失效25 Hz截割煤岩
F1	失效50 Hz截割煤岩
F2	缺齿25 Hz截割煤岩
F3	缺齿50 Hz截割煤岩
F4	无故障25 Hz截割煤岩
F5	无故障50 Hz截割煤岩

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F3	缺齿50 Hz截割煤岩
F4	无故障25 Hz截割煤岩
F5	无故障50 Hz截割煤岩

模型	平均准确率/%	R²	RMSE
RCMFDE-SVM	98	0.987 80	0.009 457 8
RCMFDE-ELM	98.833	0.982 15	0.007 629 4
RCMFDE-PSO-RF	99.667	0.991 47	0.007 894 4
RCMFDE-HO-RF	100	0.991 48	0.007 889 5

模型	平均准确率/%	R²	RMSE
RCMFDE-SVM	98	0.987 80	0.009 457 8
RCMFDE-ELM	98.833	0.982 15	0.007 629 4
RCMFDE-PSO-RF	99.667	0.991 47	0.007 894 4
RCMFDE-HO-RF	100	0.991 48	0.007 889 5

基于改进RCMDE与优化随机森林的掘进机截割头故障诊断

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马天兵 ¹^,²^,³ , 杨婷 ¹ , 李长鹏 ¹^,²^,³ , 杜菲 ¹^,³^,^* , 史瑞 ¹^,²^,³ , 于平平 ¹

科学技术与工程 | 论文·矿冶工程 2025,25(9): 3629-3636

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科学技术与工程 | 论文·矿冶工程 2025, 25(9): 3629-3636

基于改进RCMDE与优化随机森林的掘进机截割头故障诊断

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马天兵¹^,²^,³, 杨婷¹, 李长鹏¹^,²^,³, 杜菲¹^,³^,^*, 史瑞¹^,²^,³, 于平平¹

作者信息

¹ 安徽理工大学深部煤矿采动响应与灾害防控国家重点实验室, 淮南 232001

² 合肥综合性国家科学中心能源研究所, 合肥 230051

³ 安徽理工大学机电工程学院, 淮南 232001

马天兵(1981—),男,汉族,安徽淮南人,博士,教授。研究方向:故障诊断与数字孪生等。E-mail: dfmtb@163.com。

通讯作者:

^* 杜菲(1981—),女,汉族,安徽淮南人,硕士,副教授。研究方向:振动主动控制。E-mail: 2002022@aust.edu.com。

Fault Diagnosis of Roadheader Cutting Head Based on Improved RCMDE and Optimised Random Forests

Tian-bing MA¹^,²^,³, Ting YANG¹, Chang-peng LI¹^,²^,³, Fei DU¹^,³^,^*, Rui SHI¹^,²^,³, Ping-ping YU¹

Affiliations

¹ State Key Laboratory of Mining Response and Disaster Prevention and Control in Deep Coal, Anhui University of Science and Technology, Huainan 232001, China

² Institute of Energy, Hefei Comprehensive National Science Center (Anhui Energy Laboratory), Hefei 230051, China

³ School of Mechanical Engineering, Anhui University of Science and Technology, Huainan 232001, China

出版时间: 2025-03-28 doi: 10.12404/j.issn.1671-1815.2403688

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摘要

收起

针对掘进机截割振动信号故障特征不易提取和识别困难等问题,提出了一种精细复合多尺度模糊散布熵(refined composite multiscale fuzzy dispersion entropy, RCMFDE)与河马优化随机森林(hippo optimized random forest, HORF)的掘进机截割头故障诊断新方法。首先,利用RCMFDE全面表征掘进机截割头故障特征信息,构建故障特征数据集;其次,采用HORF对故障类型进行训练和测试,实现掘进机截割头的故障模式识别;最后,将所提方法运用在掘进机截割头实验数据分析中,并将其与现有的多尺度模糊熵、精细复合多尺度散布熵故障特征提取方法做比较。实验结果显示:RCMFDE在挖掘故障特征信息方面优于其他两种熵方法,而河马随机森林在故障分类方面优于极限学习机和支持向量机等分类器,所提故障识别模型可以更加精确地识别掘进机截割头的故障类型,且识别准确率达到100%。

关键词

掘进机 / 截割振动信号 / 特征提取 / 故障诊断 / 精细复合多尺度模糊散布熵

Abstract

收起

To address the challenges of extracting and identifying fault features from roadheader cutting vibration signal, a new fault diagnosis method of roadheader cutting head based on the refine composite multi-scale fuzzy dispersion entropy(RCMFDE) and hippo optimized random forest(HORF) was proposed. Firstly, RCMFDE was used to comprehensively characterize the fault feature information of the roadheader cutting head, and the fault feature data set was constructed. Secondly, the fault type was trained and tested by the HORF to realize the fault pattern recognition of the cutting head of the roadheader. Finally, the proposed method was applied to the experimental data analysis of the cutting head of the roadheader, and compared with the existing multi-scale fuzzy entropy and fine-complex multi-scale spread entropy fault feature extraction methods. The results of the trial indicate that RCMFDE performs better than the other two entropy approaches in discovering defect features, and hippo random forest outperforms extreme learning machine and support vector machine in error recognition. The fault diagnosis method can more correctly recognize the error type of the cutting head of the roadheader, and the rate of accuracy of the recognition obtained 100%.

Key words

roadheader / cutting vibration signal / feature extraction / fault diagnosis / fine composite multiscale fuzzy scatter entropy

引用本文

马天兵, 杨婷, 李长鹏, 杜菲, 史瑞, 于平平. 基于改进RCMDE与优化随机森林的掘进机截割头故障诊断. 科学技术与工程, 2025 , 25 (9) : 3629 -3636 . DOI: 10.12404/j.issn.1671-1815.2403688

Tian-bing MA, Ting YANG, Chang-peng LI, Fei DU, Rui SHI, Ping-ping YU. Fault Diagnosis of Roadheader Cutting Head Based on Improved RCMDE and Optimised Random Forests[J]. Science Technology and Engineering, 2025 , 25 (9) : 3629 -3636 . DOI: 10.12404/j.issn.1671-1815.2403688

正文

收起

掘进机作为重要设备,具有复杂的系统结构、恶劣的运行环境和检测信号干扰大等特点。传统监测设备难以安装在掘进机上,导致监测效果不佳,作为掘进机关键部件的截割头掩埋在煤岩层中与煤岩产生剧烈摩擦,加速了截割头的磨损^[1-2],另外由于在截割头大端缺乏齿座的保护,从而加速了掘进机截割头的故障,在掘进工作中产生了安全隐患。因此,研究先进有效的方法及时发现截割头故障^[3],对提高巷道掘进的安全性具有重要的现实意义。

掘进机截割头发生故障时其振动信号常显现出非线性的特点。而非线性信号的复杂程度能够被熵值有效衡量,在机械故障诊断领域已经得到一些应用,例如排列熵(permutation entropy, PE)和样本熵(sample entropy, SE)等。SE方法对数据运算效率较低,且熵值缺乏连续性易发生突变;PE虽然计算简单,但忽视了不同幅值之间的差异。对此,Chen等^[4]提出模糊熵(fuzzy entropy, FE)的概念,模糊函数的指数形式使得FE表现为随参数的变化而连续平滑变化,能够准确和稳定地识别故障特征。Rostaghi等^[5]提出的散布熵(dispersion entropy, DE),在计算过程中考虑了信号的幅值大小关系。但这些方法都局限于单一时间尺度,因此陆续提出了多尺度模糊熵^[6](multiscale fuzzy entropy,MFE)、多尺度排列熵^[7](multiscale permutation entropy, MPE)等方法,相较于传统熵方法,多尺度方法提取特征更加可靠。但在粗粒化过程中,单一的多尺度方法可能会缺失部分特征,王海峰等^[8]提出了精细复合多尺度散布熵(refined composite multiscale dispersion entropy, RCMDE),粗粒化时间序列被精细化能够降低时间序列长度对结果的影响。和另外几种多尺度熵方法进行对比时,发现RCMDE方法在特征提取和计算误差上拥有更好的表现。但在掘进机截割的实际情况中,由于噪声、干扰或系统本身的复杂性,数据往往存在不确定性。现采用精细复合多尺度模糊散布熵(refined composite multiscale fuzzy dispersion entropy, RCMFDE)方法进行数据特征提取,RCMFDE通过模糊熵的计算,量化这种不确定性,从而提高分析的鲁棒性。

得到稳定的截割头故障特征信息后,通过分类器对所提取特征进行故障分类。目前故障分析大多采用神经网络,但其需要大量阈值和权值的初始值,因此不能很清晰地解释分类结果等问题,随机森林(random forest, RF)与神经网络相比,拥有更低的计算成本^[9-10],并且能够对不同决策树给出不同解释,但决策树棵数和分裂特征数两个关键参数均为人为设置,若参数被盲目设置,则不能发挥模型最佳性能。

鉴于上述分析,针对掘进机截割头故障模式难以识别的难题,现提出一种改进的RCMDE和优化随机森林的故障诊断方法。首先,对获得的掘进机截割振动信号进行RCMFDE特征提取,获得不同工况下每种故障的特征向量;其次,使用河马优化算法(hippopotamus optimization algorithm,HO)优化RF的两个关键参数,建立故障模型;最后,通过对比不同模型在掘进机截割故障数据集上的诊断效果,验证所提出方法的分类效果。

1 精细复合多尺度模糊散布熵

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1.1 多尺度模糊熵

模糊熵加入尺度因子得到多尺度模糊熵,能够反映时间序列在不同尺度条件下的复杂性,具体求解方法如下。

步骤1 对于时间序列x={(x(i),i=1,2,…,N},利用式(1)、式(2)定义粗粒化序列。

(1)y⁽^τ⁾={y⁽^τ⁾(j)}:y⁽^τ⁾(j)=$\frac{1}{\tau }\stackrel{j\tau }{\sum _{i=(j-1)\tau +1}}$x(i)

(2)

j=1,2,…,N/τ

式中:N为数据长度;τ为尺度因子。

步骤2 构造向量${R}_{i}^{m}$,并求解两个向量的距离${d}_{ij}^{m}$。

(3)${R}_{i}^{m}$={ξ(i),ξ(i+1),…,ξ(i+m-1)-ξ₀(i)}

(4)ξ₀(i)=$\frac{1}{m}\stackrel{m=1}{\sum _{j=0}}$ξ(i+j)

(5)${d}_{ij}^{m}$=d[R_m(i)-R_m(j)]

步骤3 定义R_m(i)与相似度R_m(j),可表示为${D}_{ij}^{m}$=${\mathrm{e}}^{-\mathrm{l}\mathrm{n}2({d}_{ij}^{m}/r)n}$,r为宽度,n为边界梯度。

步骤4 定义平均相似度函数和模糊熵。

平均相似度函数定义为

(6)ϕ^m(n,r)=$\frac{1}{N-m}\stackrel{N-m}{\sum _{i=1}}\left(\frac{1}{N-M-1}\sum _{N-m}{D}_{ij}^{m}\right)$

模糊熵定义为

(7)

E_FE(m,n,r,N)=lnϕ^m(n,r)-lnϕ^m⁺¹(n,r)

步骤5 得到不同尺度因子τ下粗粒化序列,分别计算其FE,求出MFE。

1.2 精细复合多尺度散布熵

粗粒化序列的长度会因为尺度τ的增加而变短,引起E_MFE发生偏差。因此使用RCMDE解决这一问题。复合粗粒化计算时间序列x(i)得

(8)y⁽^τ⁾={y⁽^τ⁾(j)}:y⁽^τ⁾(j)=$\frac{1}{\tau }\stackrel{j\tau +k-1}{\sum _{i=(j-1)\tau +k}}$x(i)

(9)

j=1,2,…,N/τ

精细化运算τ下k个粗粒化序列中的概率p_k,得到RCMDE熵值,即

(10)E_RCMDE(x,c,m,d,τ)=-$\stackrel{{c}^{m}}{\sum _{\pi =1}}\overline{{p}_{k}}$(π)ln$\overline{{p}_{k}}$(π)

(11)$\overline{{p}_{k}}$(π)=$\frac{1}{\tau }$p_k(π)

1.3 精细复合多尺度模糊散布熵

引入模糊熵的连续平滑性和散布熵的幅值信息构建模糊散布熵^[11],能够从多尺度表现时间序列的复杂程度,促进提取特征的稳定性,其运算步骤如下。

步骤1 对时间序列x(i),采用模糊散布粗粒化运算方式,即

(12)${M}_{k}^{\left(\tau \right)}$=(x_k,x_k₊_τ,x_k₊₂_τ,…),1≤k≤τ

步骤2 精细化运算获得RCMFDE,即

(13)E_RCMFDE(x,c,m,d,τ)=-$\stackrel{{c}^{m}}{\sum _{\pi =1}}\overline{p\text{'}{\mathrm{ }}_{k}}$(π)ln$\overline{p\text{'}{\mathrm{ }}_{k}}$(π)

(14)$\overline{p\text{'}{\mathrm{ }}_{k}}$(π)=$\frac{1}{\tau }$p'_k(π)

2 仿真信号分析

收起

利用仿真信号分析RCMFDE的相关性能,白噪声(white Gaussian noise, WGN)和粉红噪声(1/f) 在不同频率范围内能够评价算法的性能优劣,是常用的测试信号。选取30组数据长度为3 000的白噪声和1/f噪声依次作30个尺度MFE、RCMDE和RCMFDE的熵值均值图,其时延d=1、类别c=3和嵌入维数m=4。结果如图1所示。

可以看出,MFE与RCMDE相比,MFE可以将两种噪声完全分开,但RCMDE的熵值均值曲线波动较小,因为在同一尺度下,MFE仅研究了单个粗粒化序列,而RCMDE思考到更多的复合粗粒化序列,其效果更优。

与MFE和RCMDE相比, RCMFDE不仅能够完全区分出两种噪声。而且熵值均值曲线更加平滑。说明时间序列中大部分的幅值信息被RCMFDE保留,进而使熵值更加稳定。

3 河马优化随机森林

收起

随机森林是一种基于CRAT决策树和Bagging的特征分类算法,所有树的预测结果依靠随机向量的平均值,在训练模型过程中,可以利用缩小方差来升高分类准确度,其目标函数为

(15)Y(x)=argmin$\stackrel{N}{\sum _{c=1}}\stackrel{N}{\sum _{i=1}}$(${\stackrel{ \sim }{x}}_{i}$-l_c)

河马优化算法是一种群智能优化算法,从河马观察到的固有行为中汲取灵感而构思的,该算法通过自适应地调整搜索空间的分辨率和搜索速度,以快速而准确地找到最优解,具有收敛速度快、求解精度高等特点,能够处理随机森林中决策树和最大特征数确定的问题。因此建立HORF模型,具体步骤如下。

步骤1 使用RCMFDE处理数据,构建特征数据集,划分训练集与测试集,并进行归一化,作为HO-RF模型的输入。

步骤2 初始化HO算法的优化参数个数、迭代次数、种群规模与位置。设置RF中被优化参数的上下边界。同时也是HO算法的上下边界。

步骤3 将训练集的平均误差定义为适应度值,更新每只河马的位置,如果新位置的适应度值低于原位置,则替换,否则保留,即寻找全局最小适应度值。

步骤4 判决是否终止迭代,输出最佳分裂特征数和决策树棵树。

步骤5 依照优化结果,构建RF预测模型并进行测试集故障类型分类。

4 实验测试与分析

收起

基于RCMFDE故障提取和HORF故障分类的优势,建立了一种基于RCMFDE和HO-RF的掘进机故障诊断新模型,流程如图2所示。

采集数据。采用加速度传感器采集掘进机截割头不同故障工况的振动信号,同时分成测试集和训练集。

特征提取。利用RCMFDE方法对测试样本和训练样本提取熵值特征,全面挖掘截割头振动信号特征信息。

故障分类。把测试和训练特征集输入HORF分类器里进行故障分类,得到截割头故障模式识别结果。

4.1 掘进机截割振动信号采集

为了采集掘进机截割振动信号,并确保这些数据在实际工况下截割煤岩时产生的振动信号一致,基于相似理论,以EBZ260H型掘进机为原型,通过简化模型并按1/3比例缩小,搭建了掘进机截割部实验台及仿真煤壁,尽可能地模拟掘进机的实际运行情况,如图3所示,实验台保留了主要的动力源和传动装置以及执行机构^[12]。EBZ260H型掘进机截割时截割头转速一般设置为55 r/min。结合搭建的掘进机截割部物理实体,设置变频器输入频率为50 Hz,得到截割电机实际转速为1 500 r/min。截割电机通过联轴器连接行星减速器,最后驱动截割头进行旋转截割。通过计算,截割头实际转速为55.6 r/min,与EBZ260H型掘进机截割头转速基本一致。

掘进机工作时,通过截割头上的截齿与煤岩体直接接触。截割头的作业性能与截齿的稳定状态有重要关系。实际工况中,截割头截齿从全新到一定程度磨损的状态变化,会改变掘进机截割头的受力情况,影响截割头的作业稳定性。所以,通过采集掘进机截割时产生的振动信号并进行分析,可以判断截割头的健康状态^[13]。为此,课题组设计了3种截割头工况,分别为全新正常截齿截割头、磨损截齿截割头和缺齿截割头,如图4所示。

结合前期研究,制作模拟煤壁进行截割实验。其中煤粉、沙子、水泥、水的质量配比关系为71∶5∶10∶14,对应天然煤岩10 MPa的模拟煤岩。加速度传感器为INV9832,数据采集仪型号为INV3062T0,设置采样频率2 048 Hz,采样时间1 s。截割方向为从右向左,掘进机截割臂回转速度为0.6 m/min。分别使用无故障、失效和缺齿的3种截割头,搭配2种转速截割模拟煤岩,设置无故障25 Hz截割煤岩、无故障50 Hz截割煤岩、失效25 Hz截割煤岩、失效50 Hz截割煤岩、缺齿25 Hz截割煤岩及缺齿50 Hz截割煤岩,共6种截割工况截割模拟煤岩如表1所示。每种工况下采集100组样本,每组样本有2 000个采样点,随机选择50组用作训练样本,其余50组用作测试样本,掘进机不同工况对应的时域波形如图5所示。

4.2 掘进机截割振动信号特征提取

依次利用MFE,RCMDE和RCMFDE对每组样本进行熵值特征提取,其结果如图6所示,可以看出,与MFE和RCMDE相比,RCMFDE的熵值均值曲线更加平滑和稳定,可用于掘进机截割头故障特征的提取。

4.3 故障识别性能验证

为了更好地验证RCMFDE的优越性,通过t分布随机邻域嵌入(t-distributed stochastic neighbor embedding,t-SNE)方法可视化出掘进机不同工况下的故障数据,其结果如图7所示,能够发现RCMFDE提取的6种故障样本点比较集中,无混叠现象。而MFE特征提取结果发生大量混叠,只存在F4与F5完全分开,对应的是截割头无故障的两种状态,说明MFE无法完全区分不同故障状态。RCMDE提取的特征依然有少量状态混叠,F1和F3区分性较差,说明在50 Hz转速下,RCMDE不能很好地区分出失效截割煤岩和缺齿截割煤岩两种故障状态。

分别将MFE、RCMDE、RCMFDE的熵值作为特征向量输入HO-RF的分类器中进行训练测试,设置最大迭代次数为30,种群规模为20,优化迭代曲线如图8所示,图9为测试结果。MFE-HO-RF得到94.67%的准确率,但F0和F2相互出现了2次错判,F1和F3相互发生了6次错判,说明在相同转速下,MFE不能很好地区分出失效和缺齿状态;RCMDE-HO-RF取得了98%的识别率,F5被错判1次F2,5个F3分别被错判3次F1、1次F4以及1次F5;RCMFDE-HO-RF的模型取得了100%的准确率,没有出现错误分类现象,对比MFE和RCMDE依次提高了7.53%和2%,表明该模型不仅能够分类出掘进机截割头故障类型,也能够分类出故障程度,适用于掘进机截割头故障监测。

4.4 对比分析

为防止随机实验对结果的影响,进一步对比本文方法的优越性,通过平均准确率、决定系数(R²)和均方根误差(root mean squared error,RMSE)3种指标判断不同分类模型的性能,结果如表2所示。

从表2中可以看出,提取不同截割头振动信号的RCMFDE值经过传统SVM^[14]和ELM分类器处理后的平均准确率在98%以上,表明该种特征提取方法的稳定性好。同时经过优化算法优化RF参数后,平均准确率被提高。对比其他3种模型,提出的RCMFDE-HO-RF模型达到了100%的准确率,同时R²最大,RMSE最小,体现了该方法的优越性。

5 结论

收起

提出了一种基于精细复合多尺度模糊散布熵和河马优化随机森林的掘进机截割头故障诊断模型,通过仿真实验和掘进机截割头故障诊断试验进行有效验证,得到如下结论。

(1)对比MFE和RCMDE方法,WGN和1/f噪声仿真实验说明了RCMFDE方法对不同类型噪声可分度好,能够有效衡量时间序列复杂特性,同时熵值均值曲线波动小,稳定性更优,体现了出色的可靠性和鲁棒性。

(2)针对不同工矿下的故障数据集,RCMFDE-HO-RF模型能够高质量地提取掘进机截割头故障特征,识别准确率达到100%。相较于其他两种模型,分别提升了7.53%和2%,验证了该模型能够精准地识别掘进机截割头不同类型的故障,具有良好的泛化能力,为掘进机截割头健康状态监测研究提供了有效的理论和实验基础。

基金

收起

安徽高校协同创新项目(GXXT-2022-019)
安徽省重点研究与开发计划(202104a07020005)
安徽省自然科学基金面上项目(2008085ME178)
国家重点实验室资助项目(SKLMRDPC20ZZ01)
深部煤矿采动响应与灾害防控国家重点实验室开放基金(SKLMRDPC22KF26)
安徽省智能矿山技术与装备工程实验室开放基金(AIMTEEL202202)
安徽理工大学引进人才科研启动基金(2022YJRC63)

参考文献

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文献

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2025年第25卷第9期

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doi: 10.12404/j.issn.1671-1815.2403688

接收时间：2024-05-18
首发时间：2025-07-09
出版时间：2025-03-28

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收稿日期：2024-05-18
修回日期：2024-12-27

基金

安徽高校协同创新项目(GXXT-2022-019)

安徽省重点研究与开发计划(202104a07020005)

安徽省自然科学基金面上项目(2008085ME178)

国家重点实验室资助项目(SKLMRDPC20ZZ01)

深部煤矿采动响应与灾害防控国家重点实验室开放基金(SKLMRDPC22KF26)

安徽省智能矿山技术与装备工程实验室开放基金(AIMTEEL202202)

安徽理工大学引进人才科研启动基金(2022YJRC63)

作者信息

¹ 安徽理工大学深部煤矿采动响应与灾害防控国家重点实验室, 淮南 232001

² 合肥综合性国家科学中心能源研究所, 合肥 230051

³ 安徽理工大学机电工程学院, 淮南 232001

通讯作者:

^* 杜菲(1981—),女,汉族,安徽淮南人,硕士,副教授。研究方向:振动主动控制。E-mail: 2002022@aust.edu.com。

参考文献

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https://castjournals.cast.org.cn/joweb/kxjsygc/CN/10.12404/j.issn.1671-1815.2403688

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2种不同金属材料的力学参数

科 Family	属数 Number of genus	种数 Number of species	占总种数比例 Percentage of total species (%)	属 Genus	种数 Number of species	占总种数比例 Percentage of total species (%)
鹅膏菌科Amanitaceae	2	11	5.26	鹅膏菌属 Amanita	10	4.78
小菇科 Mycenaceae	2	12	5.74	丝盖伞属 Inocybe	5	2.39
多孔菌科 Polyporaceae	8	14	6.70	蜡蘑属 Laccaria	5	2.39
红菇科 Russulaceae	3	23	11.00	小皮伞属 Marasmius	6	2.87
				小菇属 Mycena	11	5.26
				光柄菇属 Pluteus	5	2.39
				红菇属 Russula	17	8.13
				栓菌属 Trametes	5	2.39

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