烟草行业是国民经济中非常重要的组成部分，因此保障烟草机械的安全平稳运行具有非常重要的意义[1-2]。由于塑料齿轮具有较好的强度性能，能够实现很好的轻量化设计，因而被广泛应用于烟草机械的设计中[3-4]。然而，由于塑料齿轮的功能在于传递动力和运动，是烟草机械中容易失效的部件。一旦发生问题，就会导致整个烟草机械设备停转，带来比较大的经济损失。因此，及时通过传感器监测塑料齿轮的早期信号，有助于尽早发现塑料齿轮中的故障信息，进行及时维护避免发生故障。目前，齿轮箱的故障识别的方法比较多样。时域分析[5-6]和频域分析[7-8]是比较常见且基础的分析方法。时域分析通过在原始信号上直接提取出特征值，包括有量纲特征和无量纲特征，比如方差、幅值、均值、峰值因子、脉冲因子和裕度因子等[9-10]。频域分析主要是通过傅里叶变换将时域信号转化到频域进行分析计算，进而方便地观察出信号的频率组成和幅值大小。经验模态分解(EMD)是一种新型自适应信号时频处理方法[11-12]，用于非线性非平稳信号的分析处理。随着人工智能大数据的快速兴起，机器学习和深度学习算法也被广泛应用于齿轮信号的故障识别中。支持向量机(SVM)是一种比较流行的机器学习算法，通过保证两个间隔点的距离最大化，鲁棒性比较好。在此过程中，一般先通过主成分分析对特征进行降维处理后，通过SVM进行故障识别[13-14]。此外，人工神经网络(ANN)由于其强大的学习能力在齿轮故障识别领域也得到了非常广泛的应用，能够取得比较好的识别效果[15]。然而，由于塑料齿轮在烟草加工机械的广泛兴起，其故障信号识别还没有得到比较广泛的探究。因此，本实验提出了一种基于人工神经网络的塑料齿轮故障识别方法。通过提取出原始信号的故障特征，进而利用人工神经网络进行学习和识别。1人工神经网络原理人工神经网络是计算机科学人工智能的重要组成之一，是人类大脑的数字化模型，用来模拟人类大脑处理信息。人工神经网络可以通过学习以往经验进行训练，通过以往的知识学习出成熟的模型，预测待求解的模型。人工神经网络与人类大脑很相似，一个大脑平均包含1 000亿个神经元，每个神经元有1 000~10 000个连接。通过这些神经元组合的输入和输出运算，就能模拟人脑的工作过程。图1为人工神经元示意图，人工神经网络的基本单元是人工神经元，其模拟的是人类的神经元细胞。从图1可以看出，左侧的x1，x2…xn为神经元的输入变量，而w1，w2…wn为对应的权重值，因而单个神经元的总输入为Σxiwi，通过激活函数得到输出y。10.15925/j.cnki.issn1005-3360.2021.02.001.F001图1人工神经元Fig.1Artificial neuron常见的人工神经网络的激活函数主要包括Sigmoid函数、tanh函数、ReLU函数、ELU函数。Sigmoid函数的表达式为：σx=11+e-x (1)Sigmoid函数的优点是有界、可微。但缺点是容易出现梯度消失、复杂且耗时，且输出不是0均值。tanh函数的表达式为：tanhx=sinhxcoshx=ex-e-xex+e-x (2)tanh函数是Sigmoid函数变形而来，相比之下，tanh函数是0均值，且效果更好。但依然存在梯度消失和运算比较复杂的问题。ReLU是线性整流函数，表达式为：ReLU=max0,x (3)可以看出，当x0时，函数的输出值为0。而当x0时，而函数的输出值为x本身。这类函数的优点是基本没有梯度消失的问题，计算过程比较简单，但存在非零均值以及在原点不可导的情况。ELU函数较好地兼容了Sigmoid和ReLU函数的优点，当x处于左侧时具有软饱和性，右侧时则没有饱和性。ELU=x,x0αex-1,其他 (4)这类函数的输出均值能够接近于0，并且能够有效地缓解梯度消失，且收敛速度比较快。激活函数相当于建立起了输入和输出之间的桥梁，对于有多个神经元建立起来的多层神经网络，包含两种常见的神经网络模型，前馈神经网络和反馈神经网络,图2和图3分别为前馈神经网络和反馈神经网络示意图。从图2可以看出，前馈神经网络的原理比较简单，神经元都按照分层进行排列，上一层的输出会作为下一层的输入，各层神经元之间不存在反馈。10.15925/j.cnki.issn1005-3360.2021.02.001.F002图2前馈神经网络Fig.2Feedforward neural network10.15925/j.cnki.issn1005-3360.2021.02.001.F003图3反馈神经网络Fig.3Feedback neural network从图3可以看出，反馈神经网络中各个神经元都具有反馈功能。各个神经元将输出信号输送给下一个神经元作为输入信号，而且还作为反馈给神经元。这种反馈需要训练一段时间才能达到比较稳定的装填，是一种应用比较广泛的模型，适合于各类非线性问题。2烟草机械塑料齿轮故障分析2.1实验设置图4为烟草机械塑料齿轮故障诊断流程图。故障检测实验中分别采取了常见故障的齿轮，包括磨损、胶合、裂纹和断齿等。首先，传感器布置在烟草机械的塑料齿轮上，主要是振动传感器，用于监测烟草机械的加速度信号。采集的原始数据通常需要去除噪声，采用SANC对原始信号进行自相关分析提取周期信号成分，可以进行周期信号的随机信号的分离。在预处理阶段需要进行特征提取，从原始信号中直接提取出方差、幅值、均值、峰值因子、脉冲因子和裕度因子等时域指标。由于各个特征指标的数量级不同，因此需要进行归一化，采用Z归一化。按照一定的比率将数据分成测试集、训练集和验证集，至此数据预处理已经完成。通过将训练集用于pycharm软件中进行人工神经网络的模型构建，进行参数初始化。对构建的模型进行批次训练，使损失函数达到最小值确定模型参数。通过验证集的数据对模型进行验证。如果满足准确度要求，则训练完成，如果不满足要求，返回模型训练，直到满足准确度为止。通过测试集对模型进行最终的测试，完成人工神经网络模型的构建。10.15925/j.cnki.issn1005-3360.2021.02.001.F004图4塑料齿轮故障诊断流程图Fig.4Plastic gear fault diagnosis flowchart表1为塑料齿轮的数据信息。10.15925/j.cnki.issn1005-3360.2021.02.001.T001表1塑料齿轮的数据信息Tab.1Data information of plastic gear齿轮序号故障类型训练集/验证集/测试集转速/(r·min-1)1磨损700/200/10012002磨损700/200/1006003胶合700/200/10012004胶合700/200/1006005裂纹700/200/10012006裂纹700/200/1006007断齿700/200/10012008断齿700/200/1006009正常700/200/100120010正常700/200/100600从表1可以看出，塑料齿轮的数据信息共包括10组齿轮，磨损、胶合、裂纹、断齿以及正常齿轮各两组。每两组相同故障的齿轮包括两个转速1 200 r/min和600 r/min。所有组齿轮的训练集、验证集和测试集的比例为700:200:100。实验采样频率为100 Hz，每组齿轮共采集1 000组数据，每组数据的时间长度为1 s。2.2人工神经网络模型实验图5为通过实验采集的磨损、胶合、裂纹、断齿以及正常齿轮的原始时域信号图。从图5可以看出，5种齿轮箱的原始信号在时域上都是周期信号，并夹杂着噪声。很显然，从时域幅值的大小很难判定出齿轮故障信号的所属类别，且周期信号的特征并不明显。因此，采用时域上的特征很难分辨出故障。10.15925/j.cnki.issn1005-3360.2021.02.001.F005图5磨损、胶合、裂纹、断齿以及正常齿轮的时域信号Fig.5Time domain signals of wear, glue, cracks, broken teeth and normal gears因此，为了提高故障识别的准确率，通过在原始信号中进行特征提取，包括时域上的方差、幅值、均值、峰值因子、脉冲因子和裕度因子等指标，以及频域上的频率、相位和幅值等指标。将这9个指标作为样本的特征值，与其对应的标签值组成样本集。从表1可知，数据集一共包括10组齿轮，每组齿轮的数据量为1 000组，因此，样本集的总数为10 000组。将样本集进行打乱，按照7:2:1进行划分训练集、验证集和测试集。在pycharm软件中进行模型训练，得到最终的人工神经网络模型。为了对模型的准确率进行评价，对损失函数变化进行测定。图6为具体测试结果。从图6可以看出，随着迭代次数的增加，损失会越来越小。具体来说，训练集损失的初始损失为6.7，高于验证集的损失5。随着迭代次数的增加，在迭代次数为15轮时验证集损失高于训练集损失。此后，验证集损失和训练集损失都一直随着迭代次数的增加保持降低的趋势。10.15925/j.cnki.issn1005-3360.2021.02.001.F006图6损失函数变化Fig.6Loss function changes此外，为了进一步进行模型评估，分析了模型的测试准确率。图7为模型测试准确率随神经元数目的变化关系。从图7可以看出，随着模型汇总神经元数目的增加，测试准确率一直在上升。当模型中神经元数目为100时，测试准确率约为91.7%，而当模型中神经元数目为240时，测试准确率约为98.6%。考虑到神经元数目越多，所需要的计算时间会越长，考虑时间成本选取神经元数目220左右比较合适。综上，将训练好的模型用于新的数据，能够非常准确地预测出齿轮的故障，为烟草机械的平稳安全运行提供了重要的保障。10.15925/j.cnki.issn1005-3360.2021.02.001.F007图7测试准确率随神经元数目的变化Fig.7Test accuracy varies with the number of neurons3结论针对烟草机械设备中塑料齿轮容易失效的问题，提出了一种基于人工神经网络的塑料齿轮故障识别方法。推导了人工神经网络在塑料齿轮信号监测中的理论模型，并比较了不同激活函数对模型结果的影响。实验选取了磨损、胶合、裂纹、断齿以及正常齿轮的信号进行研究，结果表明：验证集损失和训练集损失随着迭代次数的增加而一直降低；当模型中神经元数目为240时，模型测试识别的准确率约为98.6%，能够很好地预测出塑料齿轮的故障结果。