摘要：針對軸承傳統(tǒng)的故障診斷方法存在辨別故障類型難和預處理步驟多的問題，提出一種基于 Conv-LSTM（卷積長短期記憶網(wǎng)絡）的模型。該模型以 Conv-LSTM單元模塊作為處理層，能自識別和自處理故障特征信息;同時該模型可直接處理切片后的原始信號，通過 Conv-LSTM模型的分類結(jié)果并結(jié)合標簽可診斷出滾動軸承的故障類型。對 SKF6205型軸承進行實驗，實驗結(jié)果表明相對于 LSTM ，基于 Conv-LSTM的診斷模型具有更好的分類效果和更高的分類準確率，且在迭代過程中準確率在0.96以上，可作為診斷滾動軸承故障類型的一種方法。

關(guān)鍵詞：Conv-LSTM;軸承;故障診斷;分類

中圖分類號：TH133.33;TP206+.3文獻標志碼：A文章編號：1009-9492（2021）11-0113-03

A Rolling Bearing Fault Diagnosis Method Based on Conv-LSTM

Bi Pengyuan

（College of Electrical Engineering， Henan University of Technology， Zhengzhou 450001， China）

Abstract： Aimingat the problems of traditional faultdiagnosis methods of bearing，suchasdifficult toidentify fault typesand many preprocessing steps， a model based on Conv-LSTM （convolutional long-term and short-term memory network） was proposed. The model took Conv-LSTM unit module as processing layer， which could self identify and self process fault feature information; at the same time， the model could directly process the sliced original signal; through the classification results of Conv-LSTM model and combined with labels， the fault type of rolling bearing could be diagnosed. SKF6205 bearing was tested. The experimental results show that compared with LSTM， Conv-LSTM based diagnosis model has better classification effect and higher classification accuracy， and the accuracy is more than 0.96 in the iterative process. Therefore， it can be used as a method to diagnose rolling bearing fault types.

Key words： Conv-LSTM; rolling bearing; fault diagnosis; classification

0 引言

軸承是機械設備中不可缺少的元件，其運行情況關(guān)系著整個機械設備的運行。滾動軸承作為一種常見的軸承，診斷滾動軸承故障對降低危險系數(shù)和保障人員安全有著現(xiàn)實意義。

機械的故障診斷是指利用計算機技術(shù)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和測控檢測技術(shù)等方法通過對機械的振動信號進行檢測和判斷從而達到故障診斷的目的，包括故障提取和故障分類兩個環(huán)節(jié)。機械的故障診斷一般診斷機械的故障位置、故障時間、故障程度、故障類型和使用壽命等，滾動軸承作為一種基礎的機械零件，主要由內(nèi)環(huán)、外環(huán)、滾珠和保持架所構(gòu)成，因此滾動軸承的故障類型為內(nèi)環(huán)故障、外環(huán)故障、滾珠故障和保持架故障。傳統(tǒng)的滾動軸承故障診斷方法有基于振動噪聲診斷法、共振調(diào)頻法、脈沖檢測法等，但這些傳統(tǒng)的診斷方法依賴人工經(jīng)驗，且存在在外界強干擾的情況下辨別程度不高的問題;此外，傳統(tǒng)診斷方法在強噪聲，多諧波的環(huán)境下很難從采集到的振動信號中提取有效特征信息，因此需要一種區(qū)分度高的滾動軸承故障診斷方法;本文以滾動軸承作為研究對象，直接采集滾動軸承的振動數(shù)據(jù)作為深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入，并利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡的故障特征分類能力對不同的故障類型進行分類，從而實現(xiàn)故障診斷。

1 基于神經(jīng)網(wǎng)絡的故障診斷方法

20世紀50年代末是神經(jīng)網(wǎng)絡興起的時代，由于神經(jīng)網(wǎng)絡基本上具有特征自提取和故障分類的能力，因此基于神經(jīng)網(wǎng)絡的故障診斷的相關(guān)研究也隨之涌現(xiàn)。范申民[1]將 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡運用到機器人故障診斷之中，從而診斷出機械臂故障類型。任學平等[2]在 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡的基礎上進行了大的改進，引入了免疫粒子群調(diào)整 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡的權(quán)閾值，并通過小波變換方法使?jié)L動軸承的故障特征進一步清晰。RBF 徑向基網(wǎng)絡是在 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡出現(xiàn)后發(fā)展出來的一種新型神經(jīng)網(wǎng)絡，曹樺松等[3]在 RBF 的基礎上加入了主成分分析從而使故障特征可視化。20世紀90年代末，隨著深度學習網(wǎng)絡的提出，深度學習網(wǎng)絡應用于故障診斷領域的相關(guān)研究也越來越多。馮連強等[4]以普通的一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡直接處理輸入數(shù)據(jù)，最終分類出不同的故障類型，周永慶[5]在馮連強[4]的基礎上增加了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的層數(shù)，并改善了卷積函數(shù)從而更好地提高了分類效果;趙志宏等[6]則在卷積網(wǎng)絡的基礎上加入了密集塊使 CNN能更深入地處理數(shù)據(jù)信息。除了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN），長短期記憶網(wǎng)絡（LSTM）用于診斷滾動軸承故障也被提上了日程，莊雨璇等[7]和Xiuhui Wang等[8]直接將 LSTM 作為診斷滾動軸承故障類型的方法。 LSTM 家族有很多 LSTM 的衍生型，如 Conv-LSTM、 CLSTM 和 Multi-LSTM 等。曹學飛[9]分別構(gòu)建了BiLSTM （雙向長短期記憶網(wǎng)絡）模型分類出故障類型從而達到診斷滾動軸承故障的目的。王丹丹等[10]在 LSTM的基礎上進行了改進（Enhanced-LSTM），加入了神經(jīng)網(wǎng)絡全連接層從而提高了 LSTM處理時序信息的能力。

2 卷積長短期記憶網(wǎng)絡（Conv-LSTM）

卷積長短期記憶網(wǎng)絡（Conv-LSTM）是在 LSTM 的基礎上發(fā)展而來的一種循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡，該網(wǎng)絡不僅具有循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡所具有的特征自提取的能力，同時，其在 LSTM的基礎上加入了卷積操作從而比 LSTM更加擅長處理時序信息[11]。Conv-LSTM作為一種新的 LSTM衍生神經(jīng)網(wǎng)絡，同樣由門結(jié)構(gòu)所構(gòu)成。圖1所示為 Conv-LSTM單元結(jié)構(gòu)圖。Conv-LSTM的輸入量有3個輸入量，分別是上個時刻單元狀態(tài) Ct-1、即刻輸入xt、上個時刻輸入 Vt-1。首先，信息經(jīng)過遺忘門，遺忘門首先篩選信息 C t-1，保留一部分信息留在 Ct 中。f的表達式如下：

式中：δ為 Sigmoid函數(shù)。

當信息流入輸入門時，輸入門也同樣篩選xt和 Vt-1那些信息應被保留。輸入門的計算式如下：

經(jīng)過遺忘門和輸入門對信息的遺忘和篩選后，需要向細胞增添新的狀態(tài)信息，增添信息表達式如下：

最后輸出門輸出即刻狀態(tài) Ct ， C 包含之前的狀態(tài)信息 Ct-1和增添信息 t ，其表達式為：

3 診斷實驗

3.1 實驗條件

本文在 LC-80A滾動軸承轉(zhuǎn)子試驗臺上完成故障分類實驗，圖 2所示為實驗臺原理。實驗臺中的傳感器可采集多種類型的原始數(shù)據(jù)，包括轉(zhuǎn)速振動數(shù)據(jù)、位移振動數(shù)據(jù)和加速度振動數(shù)據(jù);在本文中以實驗軸承的加速度振動數(shù)據(jù)作為輸入量。傳感器收集的原始信號存儲在數(shù)據(jù)采集箱中然后傳至用戶端。其中以工業(yè)計算機作為用戶端，所用軟件為基于 python 環(huán)境的 PyCharm 軟件;硬件為 AMD A10處理器;GPU型號為 MX-350;實驗軸承為 SKF6004型軸承。

3.2 數(shù)據(jù)預處理

為了模擬滾動軸承不同故障，采用電刻度方法分別在實驗軸承的內(nèi)圈、外圈和滾珠上刻度出劃痕來模擬故障。由于軸承運行呈周期性和平穩(wěn)性的特點，加速度振動信號最可能反映出故障特征，在本文中，采集3種故障類型和正常運行下的加速度原始信號并進行數(shù)據(jù)劃分與切片。首先，將實驗軸承的轉(zhuǎn)速調(diào)至1800 r/min 左右，并將采樣頻率調(diào)至3 kHz左右。根據(jù)計算，軸承轉(zhuǎn)動一圈的采樣點數(shù)為60×3000/1800=100。取軸承轉(zhuǎn)動兩圈的采樣點數(shù)為采樣點樣本，之后將樣本點按4∶1的比例進行訓練集和測試集劃分;由于輸入樣本越多， Conv-LSTM的輸出結(jié)果越準確，因此使用滑動窗口切片法對樣本切片;設置窗口長度為22，窗口移動量為2，因此樣本數(shù)為200-22+2=180。圖3所示為滑動窗口切片法。

3.3 故障分類模型

本文需要構(gòu)建 Conv-LSTM 模型，圖4所示為該模型。該模型將2.2節(jié)中經(jīng)過數(shù)據(jù)劃分與切片后的原始信號作為輸入。該模型包含輸入層、中間層、全連接層、輸出層，其中，中間層由3層 Conv-LSTM單元組成，每層包含32個 Conv-LSTM 單元;每個 Conv-LSTM 單元包含63個時間步。為了保留最完善的數(shù)據(jù)特征同時為了減少參數(shù)冗余，添加全連接層介于處理層和輸出層之間作為過渡層分類出不同的故障類型從而達到故障診斷的目的。

4 實驗結(jié)果與分析

利用 t-sne可視化算法提取輸出層的故障特征并繪制可視化散點圖，設置迭代次數(shù)為400。圖5所示為可視化分類結(jié)果，圖 6所示為迭代過程分類準確率曲線。在圖5中，標簽0～3分別表示滾動軸承的滾珠故障、內(nèi)圈故障、外圈故障和正常情況。將圖4中的 Conv-LSTM單元替換成 LSTM單元，圖 5（a）則是基于 LSTM單元模型的分類結(jié)果。從圖5～6可明顯觀察到相比于 LSTM 模型， Conv-LSTM模型分類錯判點少，分類點聚度高;在迭代過程中其分類準確率一直在0.96以上且分類準確率一直高于 LSTM模型的分類準確率。

5 結(jié)束語

本文提出一種基于 Conv-LSTM 單元的故障診斷模型，通過該模型的分類結(jié)果并結(jié)合標簽可診斷出滾動軸承不同的故障類型;此外，該模型能直接處理原始信號且不需要復雜的數(shù)據(jù)預處理步驟。相比于莊雨璇等[8]的 LSTM 方法，基于 Conv-LSTM 單元的模型分類效果更好，分類準確率更高，因此更適合作為區(qū)分滾動軸承故障類型的一種診斷方法。但單獨的 Conv-LSTM難以勝任更高層次的深度學習，因此需要結(jié)合其他的深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡進行組合研究，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、GRU 等。此外，針對滾動軸承故障程度的診斷方法可做進一步探究。

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作者簡介：畢鵬遠（1997-），男，安徽安慶人，碩士，工程師，研究領域為機械故障診斷，已發(fā)表論文2篇。

（編輯：刁少華）