張雪英，欒忠權(quán)，劉秀麗

（北京信息科技大學(xué)現(xiàn)代測控技術(shù)教育部重點實驗室，北京 100192）

基于深度學(xué)習(xí)的滾動軸承故障診斷研究綜述

張雪英，欒忠權(quán)，劉秀麗

（北京信息科技大學(xué)現(xiàn)代測控技術(shù)教育部重點實驗室，北京 100192）

深度學(xué)習(xí)以其他方法不可比擬的優(yōu)勢為軸承的故障診斷提供了新思路和新方法。分析深度學(xué)習(xí)的主要模型及在滾動軸承故障診斷中的應(yīng)用，指出深度學(xué)習(xí)在滾動軸承故障診斷方面面臨的一些挑戰(zhàn)和可行的解決方法。

深度學(xué)習(xí)；滾動軸承；故障診斷

10.16621/j.cnki.issn1001-0599.2017.12.59

0 引言

在現(xiàn)代工業(yè)中，機械設(shè)備的故障診斷具有十分重要的意義，一旦機械設(shè)備發(fā)生故障，則會造成巨大的經(jīng)濟財產(chǎn)損失，更有甚者會帶來不同程度的人員傷亡。因此，尋找更好的故障診斷方法以保證機器的正常運行就顯得十分必要。滾動軸承是機械設(shè)備中最常用的部件，被人們稱為機械的關(guān)節(jié)。它具有效率高、摩擦阻力小、裝配方便、潤滑易實現(xiàn)等優(yōu)點，因此在旋轉(zhuǎn)機械上應(yīng)用非常普遍。滾動軸承作為旋轉(zhuǎn)機械如齒輪箱、渦輪機械的核心部件之一，其健康狀況對機器的穩(wěn)定性和壽命有很大的影響。在工作過程中，滾動軸承由于潤滑劑污染，過載等原因可能會發(fā)生外圈損壞，內(nèi)圈損壞，滾動體損壞等故障。因此，有效的故障診斷方法對滾動軸承的壽命和穩(wěn)定性至關(guān)重要。傳統(tǒng)的滾動軸承的診斷系統(tǒng)包含信號測取、特征提取、狀態(tài)識別、診斷分析和決策干預(yù)等5個環(huán)節(jié)。常用的滾動軸承的故障診斷方法包括溫度法，油液法，振動法。由于溫度法不能及時的診斷出軸承早期磨損的微小故障，而油液法僅適合與油潤滑軸承，因此振動法在軸承故障診斷中應(yīng)用較為廣泛[1]。

近年來，深度學(xué)習(xí)以其他方法不可比擬的優(yōu)勢為軸承的故障診斷提供了新思路和新方法。分析深度學(xué)習(xí)的4種主要模型以及近年來國內(nèi)外將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于滾動軸承故障診斷的實例。指出深度學(xué)習(xí)在滾動軸承故障診斷方面存在的挑戰(zhàn)。

1 深度學(xué)習(xí)的發(fā)展

近年來，深度學(xué)習(xí)在視覺方面和語音識別方面取得了飛速的進展并大獲成功，但在故障診斷領(lǐng)域應(yīng)用稍顯不足。深度學(xué)習(xí)是含有多個隱層的多層感知器。相較于傳統(tǒng)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)而言，在網(wǎng)絡(luò)深度方面，深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)中隱含層的層數(shù)增加，網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)得到的函數(shù)中非線性運算組合的數(shù)量增多。在算法方面，深度學(xué)習(xí)的算法具有更好的逼近復(fù)雜函數(shù)的能力，可以很好的實現(xiàn)復(fù)雜高維函數(shù)的表示。深度學(xué)習(xí)經(jīng)過近十年的發(fā)展，形成的基本框架有：深度置信網(wǎng)絡(luò)（DBN）、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、堆疊自動編碼機（SAE）、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）[2]。

2 深度學(xué)習(xí)主要框架及故障診斷研究現(xiàn)狀

2.1 深度置信網(wǎng)絡(luò)（DBN）及故障診斷研究現(xiàn)狀

深度置信網(wǎng)絡(luò)是2006年由Hinton提出的一種典型的深度學(xué)習(xí)框架。深度置信網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)類似于是由多個受限玻爾茲曼機（RBM）堆疊而成的網(wǎng)絡(luò)。每個RBM由可見層和隱層組成，可見層和隱層之間由權(quán)重連接，輸入層接收數(shù)據(jù)并將數(shù)據(jù)傳遞至隱層組成第一個受限玻爾茲曼機，低層的RBM的輸出作為高一層的RBM的輸入，通過逐層傳遞，高層的特征表達(dá)則比低層的更加抽象和更具有表征能力。DBN通過這種逐層傳遞的思想可以直接對軸承的原始數(shù)據(jù)進行故障的識別和診斷[3]。RBM原理如圖1所示。

圖1 受限玻爾茲曼機（RBM）網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

采用傳統(tǒng)故障診斷方法時，對預(yù)處理后的數(shù)據(jù)一般是通過時域、頻域等分析其單變量特征，通過頻域、熵、能量譜等分析提取多變量特征，通過時頻分析提取圖像特征，然后進行模型的分類與故障的診斷。深度置信網(wǎng)絡(luò)則是對預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進行特征自動提取與選擇，從而進行模型的分類與故障診斷。這種特征的自動提取可以有效避免傳統(tǒng)的特征提取方法所帶來的不確定性和復(fù)雜性。

目前將DBN應(yīng)用于滾動軸承故障診斷仍處于起步階段。Shao等[4]提出了一種帶有DTCWPT（dual tree complex wavelet package transform，雙樹復(fù)小波包）的自適應(yīng)DBN的新方法，并將其應(yīng)用于滾動軸承的故障診斷，結(jié)果表明該方法可以減少特征選擇的必要性，有效的識別滾動軸承的故障。單外平等[3]則分別將通過原始數(shù)據(jù)直接輸入、提取多變量14組特征輸入、提取5組特征作為輸入、提取時頻圖圖像像素300×400作為輸入、將時頻圖經(jīng)雙向主成分分析壓縮至10×10后的像素作為輸入、5種輸入方法，并將上述5種方法所得到的結(jié)果與DBN相比較，實驗結(jié)果以原始數(shù)據(jù)為輸入的DBN應(yīng)用于軸承故障識別取得了最高的正確率，實驗結(jié)果表明：DBN可以直接通過原始數(shù)據(jù)對軸承進行高效識別。李巍華等[5]直接將DBN應(yīng)用于處理軸承振動的原始信號并進行試驗驗證，結(jié)果表明DBN可以直接通過原始數(shù)據(jù)對軸承故障進行分類識別。Wang等[6]提出了基于希爾伯特包絡(luò)譜和DBN的軸承故障診斷方法。首先，對不同測試條件下的軸承振動信號進行重新采樣。其次，直接用重采樣信號的希爾伯特包絡(luò)譜作為特征向量來表征軸承的故障類型。最后，建立一個DBN分類器模型來識別軸承的故障類型。實驗結(jié)果表明，基于希爾伯特包絡(luò)譜和DBN的方法可以獲得更好的診斷性能。

2.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）及故障診斷研究現(xiàn)狀

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個多層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，享有共同權(quán)值的結(jié)構(gòu)大大降低了網(wǎng)絡(luò)模型的復(fù)雜度。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由輸入層、交替連接的卷積層和子采樣層、全連接層以及輸出層組成[7]。CNN典型架構(gòu)如圖2所示。

圖2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）典型架構(gòu)

由于CNN的輸入數(shù)據(jù)需要滿足2D的結(jié)構(gòu)特征，所以基于CNN算法實現(xiàn)滾動軸承故障診斷不如基于DBN的關(guān)于滾動軸承故障診斷的算法多，還處于摸索階段。Wei Zhang等[8]提出了一種帶有新的訓(xùn)練方法的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于嘈雜環(huán)境和變化的工作負(fù)載下滾動軸承故障診斷的方法，經(jīng)過試驗驗證該方法能在嘈雜環(huán)境和變化負(fù)載情況下都具有較高的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，且在該方法中原始數(shù)據(jù)無需手工提取過程即不需要任何的輔助算法。Xia M等[9]提出了一種基于CNN的旋轉(zhuǎn)機械故障診斷方法，即利用CNN的結(jié)構(gòu)優(yōu)勢來實現(xiàn)多傳感器的融合。通過對滾動軸承和齒輪箱對該方法進行試驗，結(jié)果表明與傳統(tǒng)的旋轉(zhuǎn)機械故障診斷方法相比該方法能達(dá)到更高的診斷精度。而Janssens等[10]則采用CNN實現(xiàn)了無需專家經(jīng)驗的故障檢測與識別算法，成功解決了旋轉(zhuǎn)機械中外圈滾道故障和潤滑性能退化兩種傳統(tǒng)方法很難實現(xiàn)的故障診斷.

2.3 堆棧自動編碼機（SAE）及故障診斷研究現(xiàn)狀

堆棧自動編碼機（SAE）是由多個自動編碼器（AE）堆疊而成。自動編碼器是一種數(shù)據(jù)驅(qū)動的、非監(jiān)督地學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)特征的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。堆棧自動編碼機（SAE）可以視為一個輸出節(jié)點數(shù)與輸入節(jié)點數(shù)相等的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。由自動編碼器層疊后，再在頂層加上一個單層的邏輯回歸分類器所得到的整個深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)即為堆棧自動編碼機（SAE）[11]。SAE實現(xiàn)故障診斷的兩大功能是降噪濾波和特征提取。

近年來，人們越來越關(guān)注將SAE用于實現(xiàn)故障診斷，俞嘯等[12]在基于HHT和有監(jiān)督稀疏編碼的滾動軸承故障狀態(tài)識別方法中為了實現(xiàn)對滾動軸承故障位置和損傷程度的準(zhǔn)確定位，將類別判別信息引入到無監(jiān)督的稀疏編碼中，提出一種有監(jiān)督稀疏編碼方法。采用SKF-6205-2RS軸承試驗臺數(shù)據(jù)對提出方法進行實驗分析，使用HHT-SSC-SVM模型，驅(qū)動端軸承故障狀態(tài)識別率為99.5%，風(fēng)扇端軸承故障狀態(tài)識別率為98.25%，在故障狀態(tài)識別率上表現(xiàn)出了較強的適應(yīng)能力。苗中華等[13]將稀疏編碼應(yīng)用于軸承振動信號分析并通過實驗驗證表明基于稀疏編碼的振動信號特征提取算法該方法可用于設(shè)備故障診斷。Liu H[14]等提出了一種基于短時傅里葉變換和堆疊稀疏自動編碼器的新型滾動軸承故障診斷方法。在通過短時傅里葉變換獲得頻譜圖之后，采用堆疊稀疏自動編碼器自動提取故障特征，采用softmax回歸作為故障模式分類方法，并通過滾動軸承振動信號測試來驗證所提出的方法的性能和有效性。

2.4 遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及故障診斷研究現(xiàn)狀

在BP網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上加入反饋信號及偏差單元構(gòu)成遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)反饋途徑的不同，RNN可構(gòu)成Jordan和Elman型兩種不同的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[15]。2種模型的結(jié)構(gòu)如圖3所示。

在Elman網(wǎng)絡(luò)中含有一個特別的能從隱層接收反饋信號的關(guān)聯(lián)層，相當(dāng)于狀態(tài)反饋[16]。Jordan網(wǎng)絡(luò)中只含有輸出反饋，不含有狀態(tài)反饋，所以只有反映到輸出的特性可由Jordan網(wǎng)絡(luò)表達(dá)[17]RNN充分考慮了以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之間的連接體現(xiàn)出來的樣本之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系[18-20]。在故障診斷方面，RNN提高了故障診斷效率，改善了現(xiàn)有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷方法，適用于復(fù)雜設(shè)備或系統(tǒng)的實時故障診斷。

圖3 遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

在應(yīng)用RNN進行滾動軸承的故障診斷方面，湯寶平等[21]提出了一種基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的旋轉(zhuǎn)機械故障診斷模型，其綜合了經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解的特征提取和Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在故障模式識別方面的優(yōu)勢，通過對深溝球軸承故障診斷實例驗證了所提故障診斷模型的有效性。李文強等[22]提出了基于粒子群優(yōu)化算法（PSO）優(yōu)化Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的滾動軸承故障診斷模型。采用具有動態(tài)遞歸特性的Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)代替常用的前向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以增強滾動軸承故障診斷模型的聯(lián)想和泛化能力。采用粒子群優(yōu)化算法對Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)訓(xùn)練過程進行優(yōu)化，充分利用粒子群優(yōu)化算法的全局尋優(yōu)性能，能克服常規(guī)學(xué)習(xí)算法易于陷入局部最優(yōu)解、收斂速度慢、編程復(fù)雜等缺陷。仿真結(jié)果顯示，較之傳統(tǒng)方法，該模型能夠快速準(zhǔn)確的對滾動軸承進行故障診斷。Tang BP等[23]提出了一種基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的旋轉(zhuǎn)機械故障診斷方法。利用經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解（EMD）將故障振動信號分解為幾個靜止固有模態(tài)函數(shù)（IMF），并將其視為Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于故障診斷的輸入特征向量，通過深溝球軸承故障診斷實例驗證了故障診斷模型的有效性。

3 深度學(xué)習(xí)在滾動軸承故障診斷方面的挑戰(zhàn)和研究思路

經(jīng)過近些年的發(fā)展，將深度學(xué)習(xí)方法應(yīng)用于滾動軸承的故障診斷已初現(xiàn)端倪，國內(nèi)外也有一些將深度學(xué)習(xí)方法用于對滾動軸承的故障特征有效的進行提取、選擇和分類的報道，但仍存在一些挑戰(zhàn)性問題需要解決。

（1）多層次、非線性的復(fù)雜故障診斷。由于滾動軸承可能出現(xiàn)早期故障、微弱故障、系統(tǒng)故障和復(fù)合故障等，深度學(xué)習(xí)對滾動軸承在這方面的診斷還沒有較可靠的方法。一種可行的思路是利用CNN適合處理海量數(shù)據(jù)的特點，將滾動軸承的監(jiān)測數(shù)據(jù)組合為2維數(shù)據(jù)圖譜從而利用CNN實現(xiàn)多層次、非線性的復(fù)雜特征提取。

（2）深度學(xué)習(xí)的模型層數(shù)和模型參數(shù)的調(diào)整。深度學(xué)習(xí)在進行滾動軸承的故障診斷時其特征提取模型需要調(diào)節(jié)模型層數(shù)和模型參數(shù)，而模型層數(shù)和模型參數(shù)的確定需要不斷的嘗試以及極大的經(jīng)驗，目前還沒有確定的方法。一個可行的思路是可以從最大化特征提取數(shù)量、識別精度來實現(xiàn)有監(jiān)督的模型訓(xùn)練[2，24]。

（3）深度學(xué)習(xí)方法在滾動軸承故障數(shù)據(jù)樣本缺失情況下的故障診斷。在數(shù)據(jù)樣本不全面的情況下進行有效的特征提取是現(xiàn)在面臨的一個挑戰(zhàn)。一個可行的思路是先將滾動軸承不同類型的故障注入實驗仿真分析平臺得到仿真信號，然后利用RNN進行滾動軸承故障特征信號的預(yù)測并與現(xiàn)有的狀態(tài)信號作殘差來實現(xiàn)滾動軸承的故障特征提取[2]。

4 結(jié)論

本文主要介紹深度學(xué)習(xí)4種主要模型的基本原理，并對目前為止部分國內(nèi)外將深度學(xué)習(xí)方法用于滾動軸承故障診斷的實例進行闡述。深度學(xué)習(xí)方法為提高滾動軸承更加準(zhǔn)確和高效的故障診斷提供了新思路。最后指出目前深度學(xué)習(xí)在滾動軸承故障診斷方面的應(yīng)用尚不成熟，對于復(fù)雜性的故障診斷、模型的參數(shù)優(yōu)化調(diào)整等方面存在的一些挑戰(zhàn)并提出了進行深入研究的思路。

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TH165+.3

B

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〔編輯 凌 瑞〕