嚴(yán)周民，艾志亮，宋學(xué)偉

(1.陜西能源職業(yè)技術(shù)學(xué)院，陜西 咸陽 712000； 2.陜西能源馮家塔礦業(yè)運(yùn)營有限責(zé)任公司，陜西 榆林 718100)

隨著我國煤礦采掘工業(yè)化進(jìn)程的加速，煤礦綜采已成為煤礦生產(chǎn)的主要方式。采煤機(jī)作為煤礦綜采的核心設(shè)備，其安全性和可靠性決定了煤礦的生產(chǎn)效益。因此，對采煤機(jī)故障的準(zhǔn)確診斷，尤其是對采煤機(jī)搖臂傳動系統(tǒng)的故障準(zhǔn)確診斷十分必要。為此，研究者們通過研究機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，提出基于支持向量機(jī)(SVM)、長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)等技術(shù)的采煤機(jī)搖臂傳動故障診斷模型。如秦波等[1-2]主要根據(jù)采煤機(jī)搖臂傳動齒輪、軸承在故障狀態(tài)下的振動規(guī)律，利用SVM技術(shù)，對采煤機(jī)故障進(jìn)行診斷，得到一種較為全面的故障診斷模型。丁恩杰等[3-4]基于LSTM技術(shù)及物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了采煤機(jī)故障狀態(tài)的自診斷，建立了采煤機(jī)故障診斷通用模型，但由于模型本身學(xué)習(xí)能力和泛化能力較弱，且無法自動提取特征，難以實(shí)現(xiàn)故障的準(zhǔn)確識別與分類。因此，不適用于本研究采煤機(jī)搖臂傳動的故障診斷。近年來，遷移學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)的廣泛應(yīng)用，為采煤機(jī)故障搖臂傳動故障診斷提供了一種新思路。遷移學(xué)習(xí)可實(shí)現(xiàn)不同設(shè)備診斷知識的遷移，但其對事物的表達(dá)能力不如深度學(xué)習(xí)；深度學(xué)習(xí)可自動對故障模式進(jìn)行識別與分類，但其對事物的轉(zhuǎn)化能力較弱，不及遷移學(xué)習(xí)?；诖耍芯刻岢龌谏疃冗w移學(xué)習(xí)的采煤機(jī)搖臂傳動故障診斷模型。通過將VGG-16深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)遷移到采煤機(jī)搖臂傳動故障診斷中，得到采煤機(jī)搖臂傳動遷移故障診斷模型，實(shí)現(xiàn)對采煤機(jī)搖臂傳動復(fù)合故障的診斷。

1 基本方法

1.1 基于深度模型的遷移學(xué)習(xí)

遷移學(xué)習(xí)是一種將已習(xí)得的經(jīng)驗(yàn)運(yùn)用到相關(guān)問題上的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。通過遷移學(xué)習(xí)，可解決傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)間相互獨(dú)立的問題，實(shí)現(xiàn)從不同源任務(wù)及不同數(shù)據(jù)中挖掘出與目標(biāo)任務(wù)相關(guān)的知識，進(jìn)而幫助目標(biāo)任務(wù)進(jìn)行學(xué)習(xí)?？紤]到遷移學(xué)習(xí)可實(shí)現(xiàn)不同設(shè)備診斷知識的遷移，但其對事物的表達(dá)能力不如深度學(xué)習(xí)；深度學(xué)習(xí)可自動對故障模式進(jìn)行識別與分類，但其對事物的轉(zhuǎn)化能力較弱，不及遷移學(xué)習(xí)，故研究建立一個(gè)基于深度遷移學(xué)習(xí)的綜合模型，以提高模型的表達(dá)能力和轉(zhuǎn)化能力[5-6]。

設(shè)領(lǐng)域D中的特征空間及其邊緣分布分別為X、P(x)，則X可表示為x={x1，x2，…，xn}。若存在2個(gè)不同鄰域，則它們的特征空間及特征空間的邊緣分布概率存在一定的差異。假設(shè)鄰域表示為D={Y，f(x)}，則目標(biāo)域T包括1個(gè)Y標(biāo)簽空間和1個(gè)f(x)目標(biāo)預(yù)測函數(shù)。假設(shè)其中一個(gè)任務(wù)表示為T={Y，f(x)}，則無法直接獲取目標(biāo)預(yù)測函數(shù)，但可通過樣本學(xué)習(xí)獲取目標(biāo)預(yù)測函數(shù)，即通過P(Y/X)表示目標(biāo)預(yù)測函數(shù)f(x)，任務(wù)T則可表示為T={Y，f(x)}。

研究提出的基于深度遷移學(xué)習(xí)的故障診斷模型，首先通過深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練得到一個(gè)模型，確定模型函數(shù)，然后利用遷移學(xué)習(xí)提高目標(biāo)預(yù)測函數(shù)的能力，最終實(shí)現(xiàn)無需通過目標(biāo)領(lǐng)域大量樣本數(shù)據(jù)完成訓(xùn)練?？紤]到煤礦井下環(huán)境惡劣，采煤機(jī)搖臂傳動信號具有非線性、非平穩(wěn)特點(diǎn)，研究選用VGG-16網(wǎng)絡(luò)作為深度學(xué)習(xí)的預(yù)訓(xùn)練模型，獲取模型函數(shù)，然后通過遷移學(xué)習(xí)將該函數(shù)遷移到采煤機(jī)搖臂傳動故障診斷模型中。

1.2 VGG-16網(wǎng)絡(luò)

VGG-16網(wǎng)絡(luò)是由Visual Geometry Group提出的一種深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過不斷加深網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，主要解決深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練難度大的問題。VGG-16網(wǎng)絡(luò)由相同尺寸的卷積核和最大池化組成，具體結(jié)構(gòu)如圖1所示，包括5個(gè)由小卷積層堆疊形成的卷積塊、5個(gè)池化層、3個(gè)全連接層、1個(gè)softmax層。其中，5個(gè)卷積層均采用非線性激活函數(shù)ReLU作為激活函數(shù)；全連接層中前2個(gè)全連接層神經(jīng)元數(shù)量含4 096，第3個(gè)全連接層尺寸為1 000。通過采用連續(xù)堆積的小卷積核，提高了VGG-16網(wǎng)絡(luò)模型性能；通過多次使用ReLU激活函數(shù)，加強(qiáng)了VGG-16網(wǎng)絡(luò)模型對特征學(xué)習(xí)的能力，減少了學(xué)習(xí)的參數(shù)數(shù)量，同時(shí)，保證了VGG-16網(wǎng)絡(luò)模型可學(xué)習(xí)更復(fù)雜的模式。

圖1 VGG-16網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意Fig.1 VGG-16 network structure diagram

2 深度遷移學(xué)習(xí)的搖臂傳動故障診斷模型

2.1 模型構(gòu)建

圖像識別中，圖像像素越小越容易識別，但由于實(shí)際應(yīng)用中，圖像像素不可能實(shí)現(xiàn)無窮小，因此研究通過離散卷積的卷積操作盡可能減小圖像像素，以實(shí)現(xiàn)圖像的準(zhǔn)確快速識別。首先，對輸入的二維圖像I(i，j)進(jìn)行卷積運(yùn)算，如式(1)：

S(i，j)=(I*K)(i，j)=∑m∑nI(m，n)K(i-m，j-n)

(1)

由于卷積運(yùn)算具有可交換性，因此S(i，j)可表示為：

S(i，j)=(I*K)(i，j)=∑m∑nI(i-m，j-n)K(m，n)

(2)

式中，m、n為卷積核尺寸。

考慮到偏置權(quán)重對VGG-16網(wǎng)絡(luò)具有一定影響，其影響關(guān)系可通過式(3)表示：

(3)

其次，通過式(4)激活卷積的輸出：

(4)

式中，f(·)為ReLU激活函數(shù)。

然后，通過最大池化增強(qiáng)模型的泛化能力，同時(shí)減小計(jì)算的難度，即：

(5)

最后，通過softmax值大小實(shí)現(xiàn)分類。如第j個(gè)特征xj的softmax值可表示為：

(6)

2.2 模型改進(jìn)

考慮到實(shí)際工況中，采煤機(jī)搖臂傳動可能同時(shí)存在多種故障，傳統(tǒng)的基于深度遷移學(xué)習(xí)的采煤機(jī)搖臂傳動故障診斷模型僅可識別單一故障，無法對復(fù)合故障進(jìn)行有效識別與分類。因此，研究采用多標(biāo)簽分類采煤機(jī)搖臂傳動復(fù)合故障進(jìn)行分類，并運(yùn)用sigmoid函數(shù)改進(jìn)該故障模型最后一層激活函數(shù)，最終實(shí)現(xiàn)對采煤機(jī)搖臂傳動復(fù)合故障的識別與分類。

多標(biāo)簽分類即通過學(xué)習(xí)訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)集，建立一個(gè)分類模型，并利用已知類別標(biāo)簽分類待測樣本標(biāo)簽。多標(biāo)簽分類的數(shù)學(xué)描述如下。

假設(shè)X=Rd表示一個(gè)d維樣本的特征空間，而q個(gè)不同標(biāo)簽構(gòu)成的標(biāo)簽空間集合表示為Y={l1，l2，…，lq}，xi、yi分別表示實(shí)例及實(shí)例的標(biāo)簽向量，則含N個(gè)樣本的標(biāo)簽訓(xùn)練集表示為D={(xi，yi)|1≤i≤N，xi∈X，yi∈Y}。其中+1、-1均為構(gòu)成的元素。對于多標(biāo)簽分類，若一個(gè)訓(xùn)練集通過函數(shù)h，可實(shí)現(xiàn)X→2Y的學(xué)習(xí)，那么對于未知實(shí)例x∈X，通過函數(shù)h可實(shí)現(xiàn)h(x)∈X等標(biāo)簽信息的預(yù)測。

通過多分類標(biāo)簽，研究選用具有求導(dǎo)容易和優(yōu)化穩(wěn)定的sigmoid函數(shù)替代模型最后一層的softmax函數(shù)。sigmoid函數(shù)的定義如式(7)：

(7)

由sigmoid公式定義可知，其第j個(gè)特征xj的sigmoid值可表示為：

(8)

根據(jù)標(biāo)簽方式不同，sigmoid輸出層采用binary-crossentropy作為損失函數(shù)，具體表述為：

(9)

式中，σ(x)為sigmoid函數(shù)。

其反向傳播導(dǎo)數(shù)表示為：

(10)

3 仿真實(shí)驗(yàn)

3.1 實(shí)驗(yàn)平臺

為驗(yàn)證提出的基于深度遷移學(xué)習(xí)的采煤機(jī)搖臂轉(zhuǎn)動故障模型效果，研究以PHM2009挑戰(zhàn)賽齒輪箱復(fù)合故障為實(shí)驗(yàn)平臺，如圖2所示，并在齒輪箱兩側(cè)分別安裝振動傳感器用以采集數(shù)據(jù)。

圖2 實(shí)驗(yàn)平臺Fig.2 Experimental platform

3.2 數(shù)據(jù)集來源及預(yù)處理

本研究的故障數(shù)據(jù)集由齒輪和軸承的復(fù)合故障信息構(gòu)成。其中，齒輪故障信息包括包括斷齒、缺齒、偏心3類信息，軸承故障信息包括滾動體故障、內(nèi)圈故障、外圈故障3類故障信息；研究選取其中5種故障模式作為本研究采煤機(jī)搖臂傳動復(fù)合故障類型及其對應(yīng)的多個(gè)故障標(biāo)簽，具體見表1。

表1 齒輪箱復(fù)合故障Tab.1 Complex fault of gearbox

研究選取振動傳感器采集的數(shù)據(jù)作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。該傳感器采樣頻率為65.68 kHz，采樣時(shí)間為4 s；選取高荷載、低荷載的工況下，不同轉(zhuǎn)速的信號數(shù)據(jù)作為測試數(shù)據(jù)，獲得實(shí)驗(yàn)樣本數(shù)據(jù)信息，見表2。

表2中，數(shù)據(jù)集A、C表示低荷載工況下，每類故障狀態(tài)分別在轉(zhuǎn)速為1 800、2 100 r/min時(shí)的信號數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)集B、D表示高荷載工況下，每類故障分別在轉(zhuǎn)速為2 400、2 700 r/min時(shí)的信號數(shù)據(jù)。

表2 實(shí)驗(yàn)樣本數(shù)據(jù)Tab.2 Experimental sample data

3.3 模型驗(yàn)證

為驗(yàn)證提出的基于深度遷移學(xué)習(xí)的采煤機(jī)搖臂復(fù)合故障診斷模型(ML-TDCNN)多標(biāo)簽分類效果，研究采用ML-TDCNN診斷模型對A→B、A→BCD、AB→D、AC→BD共4組遷移任務(wù)進(jìn)行訓(xùn)練測試，得到如圖3所示故障分類結(jié)果。由圖3可知，在A→B遷移任務(wù)中，ML-TDCNN模型的平均遷移診斷率為92.6%；在A→BCD遷移任務(wù)中，模型的平均遷移診斷率為87.9%；在AB→D遷移任務(wù)中，模型的平均遷移診斷率為93.1%；在AC→BD遷移任務(wù)中，模型的平均遷移率為91.8%。由此說明，研究提出的基于深度遷移學(xué)習(xí)的采煤機(jī)搖臂復(fù)合故障診斷模型具有較高且穩(wěn)定的分類準(zhǔn)確率，且當(dāng)訓(xùn)練樣本較多時(shí)，模型的分類性能更高。

圖3 多標(biāo)簽分類準(zhǔn)確率Fig.3 Accuracy of multi label classification

3.4 模型對比

為進(jìn)一步說明ML-TDCNN模型的優(yōu)勢，在同等條件下，對比了傳統(tǒng)DCNN網(wǎng)絡(luò)模型、SVM分類模型、LSTM網(wǎng)絡(luò)模型、CNN網(wǎng)絡(luò)模型在4種遷移任務(wù)中的遷移結(jié)果，如圖4所示。

圖4 不同模型遷移結(jié)果對比Fig.4 Comparison of migration results of different models

由圖4可知，4種遷移任務(wù)中，DCNN模型平均分類準(zhǔn)確率為53%，存在無法收斂的情況，該模型分類準(zhǔn)確率最低；本研究ML-TDCNN模型平均分類準(zhǔn)確率為91%，分類準(zhǔn)確率最高；LSTM和CNN網(wǎng)絡(luò)模型平均分類準(zhǔn)確率均為88%，SVM分類模型平均分類準(zhǔn)確率為84%。由此可以得出，研究提出的深度遷移學(xué)習(xí)的采煤機(jī)搖臂傳動復(fù)合故障診斷模型可準(zhǔn)確識別采煤機(jī)搖臂傳動復(fù)合故障類型，且分類準(zhǔn)確率最高。

為驗(yàn)證本研究模型對各故障類別的分類準(zhǔn)確率，研究對比DCNN、SVM、LSTM、CNN這4種模型在遷移任務(wù)中的分類準(zhǔn)確率，得到如圖5所示結(jié)果。由圖5可知，4種遷移任務(wù)中，本研究提出的ML-TDCNN模型分類準(zhǔn)確率均在90%左右，分類準(zhǔn)確率最高；模型訓(xùn)練時(shí)間較短，可實(shí)現(xiàn)快速收斂。此外，模型可通過多標(biāo)簽分類得到理想分類結(jié)果，實(shí)現(xiàn)了高精度的采煤機(jī)搖臂傳動復(fù)合故障診斷。

圖5 不同模型分類準(zhǔn)確率結(jié)果Fig.5 Classification accuracy results of different models

4 結(jié)語

綜上所述，研究通過建立基于深度遷移學(xué)習(xí)的復(fù)合故障診斷模型，實(shí)現(xiàn)了對采煤機(jī)搖臂傳動復(fù)合故障的準(zhǔn)確識別與分類。在不同的遷移任務(wù)中，本研究提出的基于深度遷移學(xué)習(xí)的采煤機(jī)搖臂出阿東

復(fù)合故障診斷模型的分類準(zhǔn)確率均在90%以上，且相較于傳統(tǒng)智能故障診斷模型，包括DCNN網(wǎng)絡(luò)模型、SVM分類模型、LSTM網(wǎng)絡(luò)模型、CNN網(wǎng)絡(luò)模型，本研究提出的模型可通過多標(biāo)簽分類得到理想分類結(jié)果，具有收斂速度快、準(zhǔn)確度高的特點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)了高精度的采煤機(jī)搖臂傳動復(fù)合故障診斷。