蔡文波，賈 延，吳一鳴，李 默，郭大志

(1.海軍裝備部，陜西 西安 710000；2.海軍工程大學，湖北 武漢 430200；3.中國船舶集團 703研究所 無錫分部，江蘇 無錫 214000)

0 引言

軸承作為旋轉機械系統(tǒng)里重要的元件之一，在各大領域被廣泛應用。因其重要性，如何提早發(fā)現(xiàn)故障種類和位置并進行消除顯得尤為重要。滾動軸承的狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷一般以采集的振動信號作為分析對象。高金吉院士將引起旋轉機械故障的原因分析總結為10類共計45種[1]。McFadden P.D.等將時域同步平均技術與高頻共振解調技術相結合分析滾動軸承振動信號[2]。Wang Y.F.針對低速滾動軸承故障診斷提出了包絡自相關技術[3]。Prabhakar S.等使用離散小波變換(DWT)分析了滾動軸承外環(huán)、內環(huán)故障[4]。Altmann J.等利用小波包分析與軸承振動信號包絡的AR分析相結合，大大提高了信噪比[5]。Rubmi R.等利用連續(xù)小波提取脈沖的優(yōu)良特性，使用若干頻率截面平均幅值譜監(jiān)測滾動軸承故障的發(fā)展趨勢[6]。比利時根特大學Janssens O等[7]首次利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡對齒輪箱中的齒輪進行故障診斷，將常規(guī)算法的故障診斷率提高了6%。陸爽等[8]利用AR模型參數(shù)建立了徑向基函數(shù)(RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡，將該網(wǎng)絡應用于對正常軸承與外環(huán)故障軸承的識別，最后通過計算機仿真驗證了該網(wǎng)絡的有效性。王平等[9]將振動信號首先進行包絡分析，從包絡信號中提取特征信號用于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入，實現(xiàn)了對軸承故障模式的精細化識別。何寬芳等[10]提出小波重構與神經(jīng)網(wǎng)絡相結合的算法，并通過遺傳算法對網(wǎng)絡中的各項參數(shù)進行優(yōu)化調整，使網(wǎng)絡運行速度和診斷準確率得到提高。2017年，張偉[11]研究了傳統(tǒng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡應用于軸承故障診斷的諸多不便，提出了一種新的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡框架WDCNN模型，并給出了該模型的超參數(shù)設計準則，降低了模型的調參難度，最后運用該模型在第三方標準軸承數(shù)據(jù)庫CWRU數(shù)據(jù)集上驗證并取得了優(yōu)異的結果。李恒、安晶等[12，13]將時域信號通過短時傅里葉變換轉換成頻域信號，結合DCNN網(wǎng)絡實現(xiàn)軸承故障精準預測。

本文提出基于一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡軸承故障精細化智能識別方法，利用實驗數(shù)據(jù)進行網(wǎng)絡參數(shù)的確定，確定網(wǎng)絡模型實驗參數(shù)進行故障識別，并以西儲大學的軸承數(shù)據(jù)進行計算機仿真，驗證該方法的正確性。

1 一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡算法

典型的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(Convolutional Neural Networks,CNN)通常包含輸入層、卷積層、池化層、全連接層和輸出層。在CNN的前期特征提取算法中，通過交替利用卷積層和池化層進行輸入數(shù)據(jù)特征的層層提取，接近輸出層則采用普通多層神經(jīng)網(wǎng)絡。在卷積層中，卷積核對前一層輸出的特征矢量進行卷積操作，利用非線性激活函數(shù)構建輸出特征矢量，每一層的輸出均為對多輸入特征的卷積結果，其數(shù)學模型可以描述為:

其中：h(x)為輸出量；wi為第i個神經(jīng)元權重；f為激活函數(shù)；xi為第i個神經(jīng)元輸入特征量；bi為第i個神經(jīng)元偏置。

一維CNN網(wǎng)絡的輸入為一維數(shù)據(jù)，因此其卷積核也相應地采用一維結構，每個卷積層和池化層的輸出也相應的為一維特征矢量。一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型如圖1所示。

圖1 一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型

2 實驗數(shù)據(jù)

為了驗證本文方法的有效性，選取凱斯西儲大學軸承數(shù)據(jù)庫(Case Western Reserve University,CWRU)的數(shù)據(jù)作為驗證數(shù)據(jù)。CWRU實驗裝置如圖2所示。軸承通過電火花加工設置成四種尺寸的故障，直徑分別為0.007英寸、0.014英寸、0.021英寸、0.028英寸(對應1.778×10-4m、3.556×10-4m、5.334×10-4m、7.112×10-4m)。實驗中使用加速度傳感器采集振動信號，傳感器分別被放置在電機驅動端與風扇端。由于驅動端采集到的振動信號數(shù)據(jù)全面，并且受到其他部件和環(huán)境噪聲的干擾較少，因此本文選取驅動端采集的振動信號作為實驗數(shù)據(jù)。選取采樣點數(shù)為2 048個，轉速維持在1 800 r/min左右，提取正常情況、內/外圈故障下、滾動體故障下的數(shù)據(jù)。

圖2 CWRU滾動軸承試驗臺

3 滾動軸承故障診斷仿真

為擴充樣本數(shù)量，提高訓練準確度，對所有故障類型以及故障尺寸的數(shù)據(jù)進行處理，因為數(shù)據(jù)集中外圈故障直徑只有0.007英寸、0.014英寸、0.021英寸三種，因此選取內圈、外圈、滾動體的三種故障進行驗證。因此數(shù)據(jù)集以50%的重疊率擴充樣本，將1 024個數(shù)據(jù)作為一組進行分割，最終得到每類樣本900組數(shù)據(jù)，以500、200、200的數(shù)量配比分為訓練集、驗證集和測試集并設置類型標簽，如表1所示。

表1 數(shù)據(jù)集分組情況

通過仿真分析方法，確定的一維CNN模型參數(shù)如表2所示。模型設置的最大迭代次數(shù)為100次，在經(jīng)過20次迭代訓練后模型網(wǎng)絡趨于穩(wěn)定，訓練精度達100%，損失函數(shù)趨于0；在驗證集中精度也趨于100%，如圖3、圖4所示，表明該模型訓練完畢，準確率較高。將該模型應用于測試集，最終結果如圖5所示，其中絕大部分計算值與真實值吻合，圖中出現(xiàn)的灰色點即代表了計算誤差。實驗結果表明，該模型最終的整體準確率達到99.75%，說明該方法具有較高準確性，可應用于軸承故障精準識別。

表2 最終網(wǎng)絡模型參數(shù)

圖3 最終模型在訓練集與 圖4 最終模型在訓練集與 圖5 模型應用的識別故障 驗證集上的損失曲線 驗證集上的準確率曲線 分布

4 結束語

本文提出一種基于一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡用于軸承故障診斷的方法，對軸承故障進行精準化分類識別。通過仿真得到模擬訓練確定參數(shù)的一維CNN模型，對于軸承精細化診斷具有較高的故障識別率，平均準確率達99.75%。