曹正志,葉春明

(上海理工大學(xué) 管理學(xué)院,上海 200093)

滾動(dòng)軸承作為許多機(jī)械的基礎(chǔ)零部件,其運(yùn)行狀態(tài)往往會(huì)影響整臺(tái)機(jī)械的工作狀態(tài),對(duì)生產(chǎn)和安全造成直接影響[1].有關(guān)資料記載,大型企業(yè)因滾動(dòng)軸承故障而引發(fā)的一次生產(chǎn)線非計(jì)劃停產(chǎn)造成的經(jīng)濟(jì)損失可達(dá)數(shù)千萬(wàn)元[2].因此對(duì)滾動(dòng)軸承進(jìn)行科學(xué)有效的故障診斷具有十分重要的意義.

故障診斷方法的研究主要分為基于解析模型和基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)兩方面.Hsiao 等[3]提出了一種分層多模型方案來(lái)檢測(cè)和隔離機(jī)器人機(jī)械手的執(zhí)行器故障.代祥[4]提出了一種電網(wǎng)信息物理模型故障診斷優(yōu)化模型,將故障問(wèn)題表示成求解目標(biāo)函數(shù)是極值的0-1 整數(shù)規(guī)劃問(wèn)題,從而通過(guò)嚴(yán)密的數(shù)學(xué)方法來(lái)確定故障元件.基于解析模型的方法需要對(duì)故障診斷問(wèn)題進(jìn)行解析化表達(dá),對(duì)于復(fù)雜度較高的系統(tǒng)建模難度大,且建立的模型在其他系統(tǒng)上的普適性較低[4],實(shí)際推廣使用具有一定局限性.近年來(lái),隨著機(jī)器學(xué)習(xí)研究的興起,基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的故障診斷方法已成為重點(diǎn)研究領(lǐng)域之一[5].姚德臣等[6]將改進(jìn)后的支持向量機(jī)(SVM)應(yīng)用于軸承的故障診斷研究當(dāng)中.Peng 等[7]將主成分分析(PCA)算法應(yīng)用到電動(dòng)潛水器泵軸的損壞原因檢測(cè)中.Yang 等[8]將BP 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BPNN)應(yīng)用于滾動(dòng)軸承的故障診斷.這些傳統(tǒng)的基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法都取得了相對(duì)不錯(cuò)的效果,但隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展,現(xiàn)已證實(shí)這些淺層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),因其特征提取能力不足,難以挖掘提取故障數(shù)據(jù)中更深層次的微小特征[9],從而限制了診斷準(zhǔn)確率的提升.

隨著互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等快速興起與普及,當(dāng)前社會(huì)數(shù)據(jù)的增長(zhǎng)速度比以往任何時(shí)期都要迅猛[10].大數(shù)據(jù)給深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供了充足的訓(xùn)練“原料”,給基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的機(jī)械智能故障診斷的深入研究和應(yīng)用提供了新的機(jī)遇[11].

深度學(xué)習(xí)理論由Hinton 等[12]于2006年提出,近年來(lái),深度學(xué)習(xí)技術(shù)因其強(qiáng)大的特征提取和學(xué)習(xí)能力在語(yǔ)音識(shí)別[13]和計(jì)算機(jī)視覺(jué)[14]領(lǐng)域迅速發(fā)展,并產(chǎn)生了許多新的突破.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)由LeCun 等[15]于1989年提出.2012年,Krizhevsky 等[14]將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)理論結(jié)合提出“AlexNet”網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu).深度卷積網(wǎng)絡(luò)能夠由淺到深逐步抽象特征,自動(dòng)特征提取,其獨(dú)特的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)能有效的在保留數(shù)據(jù)特征的同時(shí)減少參數(shù)數(shù)量降低數(shù)據(jù)復(fù)雜度,并通過(guò)多層次的非線性映射關(guān)系學(xué)習(xí)深層次的故障特征[16].將深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于故障診斷領(lǐng)域產(chǎn)生了不錯(cuò)的效果,宮文峰等[17]通過(guò)引入全局均值池化技術(shù)代替?zhèn)鹘y(tǒng)CNN的全連接層部分,使用改進(jìn)后的CNN 算法識(shí)別軸承故障種類(lèi).杜小磊等[18]提出一種基于SSST和DCCNN的滾動(dòng)軸承故障診斷方法提高了信號(hào)的時(shí)頻分辨率.

上述研究都只是單獨(dú)使用深度CNN 進(jìn)行訓(xùn)練,忽略了滾動(dòng)軸承在發(fā)生故障時(shí)的時(shí)序特征.滾動(dòng)軸承性能退化是依存于服役時(shí)間的連續(xù)演化過(guò)程,相較于常規(guī)“事后診斷”,變工況下滾動(dòng)軸輕微損傷甚至早期退化狀態(tài)的準(zhǔn)確識(shí)別對(duì)于指導(dǎo)預(yù)測(cè)性維護(hù)工作等有更大價(jià)值[19].

CNN 有著強(qiáng)大的圖像特征提取能力,但在處理帶時(shí)序問(wèn)題時(shí)準(zhǔn)確率和效率都沒(méi)有循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)高,RNN 可以學(xué)習(xí)到歷史信息,因而RNN 更適合處理時(shí)間序列.作為RNN的變體,長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)通過(guò)遺忘門(mén)、輸入門(mén)和輸出門(mén)等機(jī)制解決了普通RNN不易處理的遠(yuǎn)距離信息上下文依賴(lài)、梯度消失或梯度爆炸等問(wèn)題.LSTM 在語(yǔ)音識(shí)別、文本識(shí)別等方面有成功的應(yīng)用,同時(shí)也被用于故障診斷領(lǐng)域提取故障信號(hào)時(shí)間序列的特征.Qu 等[20]使用基于LSTM的深度學(xué)習(xí)方法對(duì)研磨系統(tǒng)進(jìn)行故障診斷,診斷錯(cuò)誤率小于3%.于洋等[21]使用LSTM 結(jié)合遷移學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)了多種類(lèi)型工況下軸承故障聲發(fā)射信號(hào)特征的自適應(yīng)提取與智能識(shí)別.

針對(duì)以上分析,本文擬將CNN 與LSTM的優(yōu)勢(shì)結(jié)合,提出一種首先使用CNN 提取數(shù)據(jù)特征,再結(jié)合LSTM 處理時(shí)序特征的滾動(dòng)軸承故障診斷方法.為了最大程度的保留振動(dòng)信號(hào)的時(shí)序特征,采用一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(1D-CNN)進(jìn)行特征提取,用全局池化層代替?zhèn)鹘y(tǒng)CNN 網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)中的Flatten 層以及全連接層,從而避免Flatten 操作和全連接層帶來(lái)的參數(shù)特征的割裂.以達(dá)到減少人工特征提取時(shí)間、適應(yīng)時(shí)序問(wèn)題、提高故障診斷精度的目的.

1 1D-CNN-LSTM 診斷模型

1.1 CNN 模型

CNN 模型通常包含3 個(gè)主要組成部分:卷積層、池化層、全連接層.卷積層的作是通過(guò)對(duì)輸入數(shù)據(jù)的局部區(qū)域與卷積核進(jìn)行卷積運(yùn)算,通過(guò)滑動(dòng)卷積核窗口使局部感受野遍歷整個(gè)輸入數(shù)據(jù).卷積計(jì)算公式如下:

式中,表示第l層的輸出值的第i個(gè)特征;表示第l層的第i個(gè)卷積核的權(quán)重矩陣;?運(yùn)算符表示卷積運(yùn)算;X(l?1)為第l-1 層的輸出;表示偏置項(xiàng);函數(shù)f表示輸出的激活函數(shù),CNN 通過(guò)非線性的激活函數(shù)來(lái)解決現(xiàn)實(shí)世界中的非線性問(wèn)題,選擇整流線性單元(ReLU)作為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的激活函數(shù).

池化層的作用是空間合并也叫做子采樣或者下采樣,可以在保持最重要信息的同時(shí)降低特征圖的維度.它有多種類(lèi)型,一般采用平均池化或者最大池化,采用最大池化表達(dá)式為:

式中,(j)為經(jīng)過(guò)池化后的第l+1 層的第i個(gè)特征圖中的元素;Dj表示第j個(gè)池化區(qū)域;(k)表示第l層第i個(gè)特征圖在池化核范圍內(nèi)的元素.

全連接層是一個(gè)傳統(tǒng)的多層感知器,在輸出層使用一個(gè)Softmax 激活函數(shù).主要作用就是將前面提取到的特征結(jié)合在一起進(jìn)行非線性激活輸出各分類(lèi)的概率分布然后進(jìn)行分類(lèi),表達(dá)式為:

1.2 LSTM 模型

長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)[22],是一種帶有記憶功能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),是RNN的一種變種,LSTM 對(duì)時(shí)序型數(shù)據(jù)處理具有極為優(yōu)秀的表現(xiàn),被廣泛應(yīng)用于自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域.LSTM 使用輸入門(mén)、輸出門(mén)與遺忘門(mén)實(shí)現(xiàn)對(duì)信息的控制.單個(gè)LSTM 神經(jīng)元如圖1所示,圖中σ表示激活函數(shù)Sigmoid,tanh 函數(shù)用于調(diào)節(jié)數(shù)值大小,輸出范圍為?1 到1 之間.

遺忘門(mén)用于控制先前時(shí)刻的狀態(tài)是否保留到當(dāng)前神經(jīng)元狀態(tài),實(shí)現(xiàn)對(duì)記憶的篩選.輸入門(mén)將前一時(shí)刻的狀態(tài)值與當(dāng)前輸入值輸入激活函數(shù)Sigmoid,得到一個(gè)重要度值來(lái)決定信息的更新情況,再通過(guò)tanh 函數(shù)來(lái)處理前一時(shí)刻的狀態(tài)值和輸入信息得到候選單元狀態(tài).輸出門(mén)控制單元狀態(tài)的最終輸出,單元狀態(tài)通過(guò)輸出門(mén)的過(guò)濾,經(jīng)由tanh 函數(shù)壓縮得到單元最終輸出.

圖1 LSTM 神經(jīng)元結(jié)構(gòu)圖

1.3 改進(jìn)的1D-CNN-LSTM 故障診斷模型

在使用CNN 處理一般二維圖像信號(hào)時(shí)通常會(huì)選用二維卷積核(2D-CNN),而滾動(dòng)軸承性能退化一般是依存于服役時(shí)間的連續(xù)演化過(guò)程,因此原始的滾動(dòng)軸承故障振動(dòng)信號(hào)一般為基于時(shí)間序列的一維數(shù)據(jù).宮文峰等[18]通過(guò)人工裁剪和堆疊將一維振動(dòng)信號(hào)處理成了二維圖像進(jìn)行診斷.這種處理方法割裂了數(shù)據(jù)的時(shí)間序列連續(xù)性,導(dǎo)致模型難以捕捉振動(dòng)信號(hào)的時(shí)間序列特性.本文模型為了保留輸入振動(dòng)信號(hào)的時(shí)間序列信息,以及盡量減少人工處理信息操作,直接使用一維卷積核對(duì)一維的時(shí)間序列振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行卷積處理(1DCNN),避免了時(shí)間序列的割裂.

傳統(tǒng)的CNN 在卷積層之后同常會(huì)使用Flatten 層降維再使用全連接層得到目標(biāo)形狀的特征向量進(jìn)行分類(lèi)或預(yù)測(cè).Flatten 操作通過(guò)將二維矩陣按行或列展平來(lái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)降維,其在按行或列拆分圖形矩陣時(shí)改變了各數(shù)據(jù)的空間位置,從而丟失了部分有用特征.本文采用最大池化層代替Flatten 層和全連接層作為1D-CNN層與LSTM 層之間的連接,來(lái)避免這部分特征的丟失.這種類(lèi)似全卷積網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)支持網(wǎng)絡(luò)采用反卷積層對(duì)最后一個(gè)卷積層的特征圖進(jìn)行上采樣,使它恢復(fù)到與輸入圖像相同的尺寸,因此通過(guò)這種方法輸入到下一步即LSTM 層中的特征圖保留了原始輸入的空間信息.

本文提出的基于1D-CNN-LSTM的故障診斷方法網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖2所示,模型主要分為1D-CNN 部分、LSTM 部分以及分類(lèi)輸出部分,損失函數(shù)采用交叉熵?fù)p失函數(shù),梯度下降采用Adam 優(yōu)化器.輸入信號(hào)為同一工況下滾動(dòng)軸承不同狀態(tài)的振動(dòng)信號(hào).1D-CNN 部分通過(guò)一系列的一維卷積層來(lái)提取振動(dòng)信號(hào)圖像特征,并通過(guò)MaxPooling 操作逐漸降低特征圖維度.這一操作降低了輸入LSTM 部分?jǐn)?shù)據(jù)的復(fù)雜度,既可以加快LSTM 網(wǎng)絡(luò)處理信號(hào)的速度,同時(shí)又避免了Flatten 操作,盡可能的保留了輸入數(shù)據(jù)的時(shí)序特征,確保了模型的精度.LSTM 部分由兩層LSTM 網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成,借由LSTM獨(dú)特的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),通過(guò)遺忘門(mén)、輸入門(mén)、輸出門(mén)的選擇過(guò)濾操作可以進(jìn)一步提取出1D-CNN 部分所忽略的時(shí)間序列特征,從而提高故障診斷模型的精度.最后通過(guò)Softmax 層分類(lèi)輸出該振動(dòng)信號(hào)所表示的滾動(dòng)軸承的工作狀態(tài),模型各層具體參數(shù)如表1所示.

圖2 模型結(jié)構(gòu)圖

表1 1D-CNN-LSTM 結(jié)構(gòu)參數(shù)

由于提出的模型具有較深的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),為了增強(qiáng)模型魯棒性,防止發(fā)生過(guò)擬合現(xiàn)象,模型在1D-CNN 部分與LSTM 部分連接處引入了隨機(jī)丟棄機(jī)制(dropout),隨機(jī)丟棄神經(jīng)元之間的權(quán)重,從而降低網(wǎng)絡(luò)對(duì)某一單一神經(jīng)元的依賴(lài),該操作同樣可以降低輸入振動(dòng)信號(hào)中帶有的噪聲影響,dropout 層按一定的比例隨機(jī)將神經(jīng)元權(quán)重置為0,其表達(dá)式為:

式中,表示服從伯努利分布的概率向量;表示經(jīng)過(guò)隨機(jī)丟棄機(jī)制后的輸出.

2 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

2.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集及預(yù)處理

本實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來(lái)自美國(guó)凱斯西儲(chǔ)大學(xué)(CWRU)的軸承實(shí)驗(yàn)平臺(tái).如圖3所示,實(shí)驗(yàn)平臺(tái)包括一個(gè)2 馬力的電機(jī),一個(gè)轉(zhuǎn)矩傳感器,一個(gè)功率計(jì)以及電子控制設(shè)備(沒(méi)有顯示),被測(cè)試軸承支承電機(jī)軸.模擬現(xiàn)實(shí)中的點(diǎn)蝕等故障,實(shí)驗(yàn)使用電火花加工技術(shù)在軸承上布置了單點(diǎn)故障.實(shí)驗(yàn)中使用加速度采集振動(dòng)信號(hào),傳感器安放在電機(jī)殼體上.振動(dòng)數(shù)字信號(hào)的采樣頻率為12 kHz,驅(qū)動(dòng)端軸承故障數(shù)據(jù)同時(shí)以48 kHz的采樣頻率采集.

圖3 軸承振動(dòng)數(shù)據(jù)采集試驗(yàn)臺(tái)

外圈故障是固定不變的,為了對(duì)該故障相對(duì)于軸承受載區(qū)域的位置對(duì)電機(jī)/軸承系統(tǒng)的振動(dòng)響應(yīng)直接影響進(jìn)行定量研究,實(shí)驗(yàn)中分別對(duì)驅(qū)動(dòng)和風(fēng)扇端的軸承外圈布置3、6 以及12 點(diǎn)鐘方向的故障.

本實(shí)驗(yàn)選擇了在同一工況下驅(qū)動(dòng)端滾動(dòng)軸承的6 種不同狀態(tài)的12 kHz 采樣振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集,滾動(dòng)軸承數(shù)據(jù)集詳細(xì)信息如表2所示.

實(shí)驗(yàn)選取樣本為載荷為1 馬力,轉(zhuǎn)速約為1772 r/min的驅(qū)動(dòng)端滾動(dòng)軸承的6 種工作狀態(tài)數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù).12 kHz 采樣頻率下每秒采集12 000 個(gè)點(diǎn),轉(zhuǎn)軸每轉(zhuǎn)一圈傳感器采集的點(diǎn)數(shù)為406 個(gè)點(diǎn)(12 000×60/1772≈406),在保障數(shù)據(jù)可信度的情況下考慮到數(shù)據(jù)集的長(zhǎng)度,每種工作狀態(tài)的每個(gè)樣本長(zhǎng)度設(shè)置為400 個(gè)采樣點(diǎn).由于各故障數(shù)據(jù)集采樣點(diǎn)數(shù)量不一致,最少為121 410 最多為122 426,因此全部取前120 000 采樣點(diǎn),每個(gè)樣本長(zhǎng)度為400 個(gè)采樣點(diǎn),每種工作狀態(tài)包含300 個(gè)樣本.按8:2的比例將300 個(gè)樣本分成訓(xùn)練集與測(cè)試集進(jìn)行訓(xùn)練.訓(xùn)練樣本共計(jì)1440 個(gè),測(cè)試樣本共計(jì)360 個(gè).

表2 滾動(dòng)軸承故障數(shù)據(jù)集

2.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

不同的dropout 比率對(duì)模型的表現(xiàn)存在一定的影響,該值取值一般在0.2 到0.5 之間,為了選擇最佳的dropout 比率,本文對(duì)0.2、0.3、0.4、0.5 這4 個(gè)常用比率分別進(jìn)行了5 組實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖4所示.

圖4 不同dropout 比率結(jié)果對(duì)比圖

如圖4所示,曲線表示不同dropout 比率下的模型5 組實(shí)驗(yàn)預(yù)測(cè)平均準(zhǔn)確率,柱形表示模型的平均損失值.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明dropout 比率為0.3 時(shí)模型平均損失值最低,且正確率最高,因此本文模型的dropout 比率定為0.3.

本文采用上述模型進(jìn)行了10 次實(shí)驗(yàn),迭代次數(shù)為50 次.10 次實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明1D-CNN-LSTM 模型在滾動(dòng)軸承故障診斷問(wèn)題中最高準(zhǔn)確率可達(dá)100%,平均準(zhǔn)確率達(dá)到了99.833%.結(jié)果如表3所示.

表3 1D-CNN-LSTM 模型實(shí)驗(yàn)結(jié)果

第10 次實(shí)驗(yàn)的訓(xùn)練損失率下降曲線以及正確率曲線如圖5所示.隨著訓(xùn)練迭代次數(shù)增加,損失率下降,準(zhǔn)確率逐步上升,模型表現(xiàn)良好.

圖5 訓(xùn)練損失和訓(xùn)練精度

為驗(yàn)證本方法在故障診斷精度上的優(yōu)勢(shì),本文利用相同數(shù)據(jù)集使用不同的算法模型另外進(jìn)行了5 組對(duì)比實(shí)驗(yàn),每個(gè)模型運(yùn)行5 次,迭代次數(shù)均為50,結(jié)果如表4所示.實(shí)驗(yàn)1采用本文所提出的改進(jìn)1D-CNNLSTM 模型;實(shí)驗(yàn)2采用未改進(jìn)的1D-CNN-LSTM 模型,該模型CNN 與LSTM的連接部分采用了傳統(tǒng)的Flatten 層和全連接層;實(shí)驗(yàn)3 單獨(dú)使用1D-CNN 模型;實(shí)驗(yàn)4 單獨(dú)使用LSTM 模型;實(shí)驗(yàn)5 單獨(dú)使用2DCNN 模型;實(shí)驗(yàn)6 使用2D-CNN 與LSTM 組合的模型.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表名本文所提出的改進(jìn)1D-CNN-LSTM模型在故障診斷準(zhǔn)確率上有最好的表現(xiàn),準(zhǔn)確率達(dá)到了99.83%.

由實(shí)驗(yàn)1和實(shí)驗(yàn)2 對(duì)比可以發(fā)現(xiàn),改進(jìn)后的1D-CNNLSTM 網(wǎng)絡(luò)在精度和訓(xùn)練速度都有更好的表現(xiàn),通過(guò)卷積池化層連接CNN和LSTM 兩部分網(wǎng)絡(luò)相對(duì)于Flatten層和全連接層來(lái)說(shuō)輸入信號(hào)的有效特征保留的更加全面,降維效果也更加優(yōu)秀;實(shí)驗(yàn)1和實(shí)驗(yàn)3 結(jié)果對(duì)比可以看出,在引入了LSTM 后,模型精度確實(shí)有相應(yīng)提高;實(shí)驗(yàn)1和實(shí)驗(yàn)4 對(duì)比可以發(fā)現(xiàn),通過(guò)卷積操作降低特征圖的維度可以大大加快LSTM 模型的訓(xùn)練速度;實(shí)驗(yàn)3和實(shí)驗(yàn)5 對(duì)比可以發(fā)現(xiàn),一維卷積網(wǎng)絡(luò)在處理一維的滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)方面可以保留更多有效的特征,在故障診斷精度方面比二維的卷積網(wǎng)絡(luò)更具優(yōu)勢(shì);實(shí)驗(yàn)1和實(shí)驗(yàn)6 對(duì)比可以看出,相對(duì)與二維卷積網(wǎng)絡(luò)改良后的一維卷積網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可以保留下更多可以被LSTM所提取的時(shí)間序列特征,從而提高模型的診斷精度.

表4 對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果

首先通過(guò)1D-CNN 提取特征并簡(jiǎn)化特征圖維度再輸入LSTM 進(jìn)行時(shí)序特征提取的方法比直接使用LSTM進(jìn)行故障診斷訓(xùn)練速度減少了461.35 s.在引入LSTM后改進(jìn)的1D-CNN-LSTM 模型訓(xùn)練時(shí)間僅增加了8.61 秒.實(shí)際使用環(huán)境中一般采用已訓(xùn)練好的模型對(duì)現(xiàn)有故障進(jìn)行診斷分類(lèi),且對(duì)模型精度的要求遠(yuǎn)高于訓(xùn)練速度,本文所提出的模型在對(duì)包含360 個(gè)樣本的測(cè)試集進(jìn)行診斷分類(lèi)操作時(shí)所需時(shí)間不足1 s,可以滿(mǎn)足絕大對(duì)數(shù)的使用場(chǎng)景要求,因此相對(duì)于精度的提高訓(xùn)練時(shí)長(zhǎng)的增加是可以接受的.

以上實(shí)驗(yàn)分析表明,采用1D-CNN 與LSTM 組合的結(jié)構(gòu),利用全局最大池化層規(guī)避使用Flatten 層的操作,可以有效的保留并利用輸入信號(hào)的時(shí)序特征,從而提高模型在故障診斷時(shí)的精度;通過(guò)1D-CNN 提取并簡(jiǎn)化信號(hào)特征,減少輸入LSTM的參數(shù)量,可以有效降低LSTM的訓(xùn)練時(shí)間,增強(qiáng)模型時(shí)序特征提取能力.因此本文所提出的模型改進(jìn)方案是有意義的.

2.3 不同負(fù)載遷移實(shí)驗(yàn)

為驗(yàn)證改進(jìn)的1D-CNN-LSTM 模型的魯棒性和泛化能力,采用遷移學(xué)習(xí)的方法評(píng)估算法模型在不同負(fù)載下的遷移適應(yīng)性,同時(shí)可以解決一部分對(duì)訓(xùn)練時(shí)間有較高要求的問(wèn)題.

遷移學(xué)習(xí)能夠?qū)W習(xí)到以往任務(wù)中的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn),并用于新任務(wù)中.其目的是從一個(gè)或多個(gè)源任務(wù)中抽取知識(shí)、經(jīng)驗(yàn),應(yīng)用于一個(gè)新的目標(biāo)領(lǐng)域中.本文采用基于參數(shù)的遷移學(xué)習(xí)(parameter-transfer learning):目標(biāo)領(lǐng)域和源領(lǐng)域的任務(wù)之間共享相同的模型參數(shù).本次遷移實(shí)驗(yàn)通過(guò)凍結(jié)上文所述在1 馬力載荷下的1DCNN-LSTM 模型的主要參數(shù)從而保留已訓(xùn)練好的模型的特征提取能力,再添加一層全連接層使其適應(yīng)目標(biāo)領(lǐng)域,并將模型運(yùn)用到3 馬力載荷下的軸承故障識(shí)別診斷中,遷移學(xué)習(xí)模型結(jié)構(gòu)如圖6所示.

圖6 遷移學(xué)習(xí)模型結(jié)構(gòu)

使用遷移學(xué)習(xí)模型對(duì)3 馬力載荷工況下得滾動(dòng)軸承信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行故障診斷,模型所使用的超參數(shù)與1 馬力載荷工況下的相同,5 次實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表5所示,測(cè)試集準(zhǔn)確率達(dá)99.72%,表明本文所使用的算法模型在不同工況下仍具有較高準(zhǔn)確率,有較強(qiáng)的泛化能力,且平均訓(xùn)練用時(shí)僅有18.024 s,相比于源領(lǐng)域訓(xùn)練用時(shí)下降了63.13%.

表5 遷移學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)結(jié)果

第5 次實(shí)驗(yàn)的訓(xùn)練損失率下降曲線以及正確率曲線如圖7所示.隨著訓(xùn)練迭代次數(shù)增加,損失率平滑下降,準(zhǔn)確率逐步上升,在15 次迭代左右,故障診斷正確率到達(dá)相對(duì)穩(wěn)定狀態(tài),因此考慮通過(guò)減少迭代次數(shù)到20 次迭代,進(jìn)一步壓縮模型訓(xùn)練時(shí)間,從而適應(yīng)對(duì)模型訓(xùn)練時(shí)間有極端要求的場(chǎng)景.通過(guò)實(shí)驗(yàn)表明,在僅20 次迭代訓(xùn)練情況下遷移學(xué)習(xí)模型仍能達(dá)到99.72%的故障診斷準(zhǔn)確率,且訓(xùn)練用時(shí)僅為8.43 s,與源領(lǐng)域相比下降了82.76%,這對(duì)緊急情況下的快速故障診斷有著指導(dǎo)性的意義.

圖7 遷移學(xué)習(xí)訓(xùn)練損失和訓(xùn)練精度

3 結(jié)束語(yǔ)

針對(duì)傳統(tǒng)CNN 以及現(xiàn)在故障診斷算法的不足,本文提出了基于改進(jìn)的1D-CNN-LSTM的深度學(xué)習(xí)算法用于電機(jī)滾動(dòng)軸承的智能化故障診斷.所提方法改進(jìn)了傳統(tǒng)CNN 模型的結(jié)構(gòu),引入最大池化層來(lái)替代Flatten 層和全連接層避免了特征時(shí)序特征割裂,并引入LSTM 來(lái)提取時(shí)序特征.該方法無(wú)需手工特征提取,端到端的算法結(jié)構(gòu)有較好的可操作性和通用性.通過(guò)對(duì)比實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了該方法故障診斷精度的優(yōu)越性,將所提的方法與單一結(jié)構(gòu)的深度學(xué)習(xí)算法以及基于傳統(tǒng)的二維CNN的算法相關(guān)算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)對(duì)比,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明所提方法模型的測(cè)試精度方面具有一定優(yōu)勢(shì).通過(guò)遷移學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn),縮短了模型訓(xùn)練時(shí)間并驗(yàn)證了該算法模型在其他工況下仍有較好的表現(xiàn),模型具有較好的泛化能力.然而,由于提出的模型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)較深,模型在訓(xùn)練速度上并不具有明顯優(yōu)勢(shì).在以后的研究中將對(duì)其進(jìn)行深入研究,提高模型的訓(xùn)練速度.