院老虎,陳源強,杜白雨,張澤鵬,劉 剛

(1.沈陽航空航天大學(xué) 航空宇航學(xué)院,遼寧 沈陽 110136;2.中油國際管道有限公司,北京 102206)

0 引 言

滾動軸承的應(yīng)用非常廣泛,在裝備制造中是不可缺少的重要基礎(chǔ)零部件,是決定重大裝備產(chǎn)品性能、質(zhì)量和可靠性的關(guān)鍵部件,被稱為“工業(yè)的關(guān)節(jié)”。同時,它們必須以固定的轉(zhuǎn)速支撐重負載,故也是最常發(fā)生故障的組件,約占所有故障組件的51%[1,2]。因此,研究準(zhǔn)確、高效的滾動軸承狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷方法具有十分重要的意義,該研究內(nèi)容也一直是機械故障診斷的重點發(fā)展方向[3]。

目前,滾動軸承故障檢測的方法主要有溫度診斷法[4]、聲學(xué)診斷法[5]、振動診斷法[6]等。振動診斷法主要分為特征提取和篩選、故障分類兩個主要步驟。由于振動信號分析方法有適用軸承類型廣、能診斷早期故障等優(yōu)點,已廣泛應(yīng)用于旋轉(zhuǎn)機械故障診斷中。當(dāng)前，已有一些學(xué)者提出了如集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解[7]、經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸鈁8]、小波變換[9]等基于振動信號的滾動軸承故障特征提取方法。

然而,這些方法均不能進行大數(shù)據(jù)批量處理。為解決這一問題,一些學(xué)者提出將振動信號里提取的特征用貝葉斯分類器[10]、支持向量機(support vector machine, SVM)[11]、模糊推斷及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[12-14]等分類器進行分類,批量處理數(shù)據(jù)。但是,傳統(tǒng)的智能故障診斷方法需要進行復(fù)雜的人工特征提取,且不同的軸承故障類型也需要不同的特征提取方法,故此類方法在簡易性方面有一定的局限性。

隨著深度學(xué)習(xí)方法的興起,其逐漸被人們應(yīng)用于故障診斷領(lǐng)域,以解決傳統(tǒng)方法中存在的特征提取問題。2006年,HINTON G E等人[15]提出了使用自編碼器降低數(shù)據(jù)的維度,并提出了使用預(yù)訓(xùn)練的方法,快速訓(xùn)練深度置信網(wǎng)絡(luò)以抑制梯度消失。自此開始,深度學(xué)習(xí)作為一種興起的模式識別方法,在圖像識別、聲音識別以及自然語言處理等方面進入了快速發(fā)展階段[16,17]。同時,由于深度學(xué)習(xí)的多層次結(jié)構(gòu),可以學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的隱含表征參數(shù),并建立表征參數(shù)與類別之間的復(fù)雜映射關(guān)系,在故障診斷領(lǐng)域中也得到了大量的關(guān)注。CHEN Zhi-qiang等[18]提出了用DBN、DBM和SAE 3種深度模型進行軸承故障診斷,證明了這3種方法所實現(xiàn)的結(jié)果非?？煽俊ANSSENS O等[19]使用FFT對軸承振動信號進行了預(yù)處理,再使用深度卷積模型對輸入數(shù)據(jù)進行了特征提取,從而得出診斷結(jié)果。GUO Sheng等[20]提出了一種先對滾動軸承振動信號進行連續(xù)小波變換,并使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對得到的尺度圖進行分類的診斷方法。ZHANG Wei等[21]直接處理了振動信號并結(jié)合區(qū)域適應(yīng)性方法,使用深度卷積模型對軸承故障進行了診斷,提高了模型診斷的效果。雖然深度學(xué)習(xí)方法避免了人工設(shè)計特征,使識別準(zhǔn)確率有了大幅提升,但是模型的訓(xùn)練往往依賴大量的帶標(biāo)簽數(shù)據(jù),而數(shù)據(jù)的標(biāo)注也會使人力成本增加。此外,與圖像數(shù)據(jù)不同,軸承的振動數(shù)據(jù)需要使用專用的加速度傳感器進行采集,這會使物力成本增加。因此,帶標(biāo)簽的軸承振動樣本數(shù)據(jù)數(shù)量較少且不易獲取。

遷移學(xué)習(xí)是一種解決域適應(yīng)問題的方法,即對于帶大量標(biāo)簽數(shù)據(jù)及可用參數(shù)設(shè)置的源域,通過遷移已學(xué)習(xí)的知識,處理帶少量標(biāo)簽的目標(biāo)域[22]。在遷移學(xué)習(xí)中,只需微調(diào)訓(xùn)練后的模型并使用少量標(biāo)記數(shù)據(jù)對其進行訓(xùn)練,即可將其應(yīng)用于不同的工作。遷移學(xué)習(xí)可以在普通的個人計算機上實現(xiàn),對硬件沒有太高的要求,且通常只需較短的時間即可完成模型的訓(xùn)練。近年來,在機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域,遷移學(xué)習(xí)引起了人們極大的興趣,已廣泛地應(yīng)用于故障診斷、情感識別以及圖像分類等相關(guān)的領(lǐng)域。LI Xu-dong等[23]設(shè)計了一種用于不同類型組件故障診斷的集成方法,擴展了遷移學(xué)習(xí)應(yīng)用的范圍。HUNG J C等[24]通過兩階段遷移學(xué)習(xí)的設(shè)計,改進了學(xué)習(xí)情感識別模型。KHAN S等[25]使用了將預(yù)先訓(xùn)練的CNN架構(gòu)進行遷移學(xué)習(xí)的方法,在乳腺癌細胞學(xué)圖像中對乳腺癌進行了檢測和分類。

本文結(jié)合AlexNet和遷移學(xué)習(xí),構(gòu)建一種用于滾動軸承故障類型檢測的振動圖像模式識別方法;利用AlexNet網(wǎng)絡(luò)模型在深層特征提取方面的優(yōu)勢和遷移學(xué)習(xí)方法在樣本量需求方面的優(yōu)勢,解決傳統(tǒng)診斷方法的復(fù)雜人工特征提取問題和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練需要海量數(shù)據(jù)的問題。

1 方法介紹

本文提出了一種基于AlexNet和遷移學(xué)習(xí)的滾動軸承智能故障診斷方法,用于解決工程實際中滾動軸承故障數(shù)據(jù)較少且難以獲取的問題。該章節(jié)包括兩個部分:AlexNet的遷移學(xué)習(xí)和所提出方法的一般步驟。

1.1 AlexNet的遷移學(xué)習(xí)

2012年,KRIZHEVSKY A和HINTON G E等人在深度學(xué)習(xí)思想的影響下設(shè)計了基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的AlexNet模型,AlexNet模型已在數(shù)量100多萬張、種類1 000類的圖像上進行了訓(xùn)練,學(xué)習(xí)了豐富的特征表示。在機器視覺領(lǐng)域?qū)W術(shù)競賽(image-net large scale visual recognition challenge, ILSVRC)中,AlexNet模型在Top-5上的分類精度達到了84.7%,而第2名僅為73.8%[26]。

AlexNet神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包含5個卷積層以及3個全連接層,共8個學(xué)習(xí)層。所有卷積層和全連接層的激活函數(shù)均采用新的激活函數(shù)-整流線性單元ReLU,即:

ReLU(x)=max(x,0)

(1)

如果輸入不小于0,則ReLU的梯度始終為1。已經(jīng)證明,以ReLU作為激活函數(shù)比以tanh作為激活函數(shù)的深層網(wǎng)絡(luò)的收斂速度更快。最后的輸出層為一個1 000類的Softmax層,產(chǎn)生一個1 000類標(biāo)簽的分布。其激活函數(shù)可以表示為:

(2)

Softmax可以將輸出限制在(0,1)范圍內(nèi),從而確保神經(jīng)元被激活。

AlexNet的第一個卷積層由96個尺寸為11×11×3、步長為4的卷積核組成。第二個卷積層將第一個卷積層的輸出作為輸入(包括局部響應(yīng)歸一化和池化),該層由256個尺寸為5×5×48的卷積核組成。第三、第四、第五個卷積層順序相連,其間不進行池化和歸一化。第三個卷積層由384個尺寸為3×3×256的卷積核組成,并與第二個卷積層相連(歸一化、池化)。第四個卷積層的卷積核大小為3×3×192,數(shù)量為384,第五個卷積層中含有256個尺寸為3×3×192的卷積核。

AlexNet的模型圖如圖1所示。

圖1 AlexNet模型圖

AlexNet表現(xiàn)出了很好的分類能力,但是訓(xùn)練十分耗時。此外,本文的故障圖像數(shù)據(jù)集僅包含少量樣本,不適合如此規(guī)模的深度網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練。

因此,本文運用遷移學(xué)習(xí)來解決這個問題,AlexNet的遷移學(xué)習(xí)如圖2所示。

圖2 AlexNet的遷移學(xué)習(xí)

本文將AlexNet的最后三層替換為具有與故障類別數(shù)目相同的節(jié)點數(shù)的全連接層、Softmax層和分類輸出層。然后,整個結(jié)構(gòu)將分為兩部分:保留層和替換層。

預(yù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)中的參數(shù)已經(jīng)在ImageNet上使用數(shù)百萬張圖像進行了訓(xùn)練,并且提取的特征已被證明對分類有效。只需要對這些參數(shù)進行邊際調(diào)整即可適應(yīng)新圖像。

因此,保留層中的參數(shù)將保留并用作初始化,可以幫助訓(xùn)練收斂。替換層中的參數(shù)僅占整個網(wǎng)絡(luò)的一小部分,使用小型數(shù)據(jù)集便可進行訓(xùn)練。

1.2 所提方法的一般步驟

本文提出了一種基于AlexNet和遷移學(xué)習(xí)的方法,用于軸承智能故障診斷。

所提方法的流程圖如圖3所示。

一般步驟描述如下:

步驟1:搜集滾動軸承的振動數(shù)據(jù);

步驟2:不進行任何信號預(yù)處理或特征提取,將原始振動數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為振動信號圖,給圖像設(shè)定對應(yīng)故障標(biāo)簽并分為訓(xùn)練樣本和測試樣本;

步驟3:微調(diào)預(yù)訓(xùn)練的AlexNet以構(gòu)造適用于圖像集的新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);

步驟4:使用訓(xùn)練樣本對新構(gòu)造的網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練;

步驟5:使用測試樣本對訓(xùn)練完成的網(wǎng)絡(luò)模型進行測試。

2 實驗驗證

本文使用美國凱斯西儲大學(xué)軸承數(shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)集[27]作為實驗數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)通過恒轉(zhuǎn)速臺架試驗獲得。

2.1 數(shù)據(jù)采集

美國凱斯西儲大學(xué)測試臺如圖4所示。

圖3 所提方法流程圖

圖4 實驗設(shè)施

測試臺包括:測力計(右)、2 HP電動機(左)、扭矩傳感器/編碼器(中心)。該測試臺還包括一個控制電子設(shè)備,但未在圖中顯示。

通過放電加工將直徑為7密耳(1密耳=0.001英寸)的單點故障引入這些軸承中,分別設(shè)置了內(nèi)圈和滾動體上破壞直徑為0.177 8 mm、0.355 6 mm、0.533 4 mm和0.711 2 mm的損傷,外圈6點鐘位置破壞直徑為0.177 8 mm、0.355 6 mm、0.533 4 mm的損傷。使用加速度計收集震動數(shù)據(jù),將該加速度計通過磁性底座固定在外殼上。

兩個驅(qū)動器外殼上的加速度計均位于12點鐘位置。使用16通道DAT記錄儀收集振動信號。試驗軸承為SKF 6205-2RS JEM型深溝球軸承,軸承轉(zhuǎn)速為1 797 r/min,采樣頻率為12 kHz和48 kHz。

2.2 數(shù)據(jù)處理

筆者選擇在驅(qū)動端以12 kHz的頻率采集軸承正常狀態(tài)、內(nèi)圈故障、滾動體故障、外圈故障這4種狀態(tài)的振動數(shù)據(jù)來驗證所提出方法的有效性,振動信號圖如圖5所示。

圖5 故障振動信號

為了有足夠的樣本用于訓(xùn)練和測試分類器,筆者從每種狀態(tài)下的故障信號原始數(shù)據(jù)中劃分出15個長度為400的段,劃分過程如圖6所示。

圖6 信號分割

將這4種類別的故障圖分別保存并設(shè)定對應(yīng)標(biāo)簽為正常狀態(tài)、內(nèi)圈故障、滾動體故障、外圈故障,將所有類別的數(shù)據(jù)文件整合到一起，構(gòu)成一個包含60張圖像的數(shù)據(jù)集。最后,在整理好的圖像中隨機選擇每種故障類型下的70%作為訓(xùn)練樣本,其余30%均作為測試樣本。

2.3 網(wǎng)絡(luò)模型的構(gòu)建

(1)輸入樣本數(shù)據(jù)定義

要想使訓(xùn)練后的網(wǎng)絡(luò)有較好的軸承故障診斷結(jié)果,需要提供一定數(shù)量的樣本數(shù)據(jù)給網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練。筆者把2.2節(jié)中處理好的美國凱斯西儲大學(xué)的訓(xùn)練樣本作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入。

(2)不同輸出狀態(tài)定義

筆者定義4種輸出狀態(tài),分別對應(yīng)美國凱斯西儲大學(xué)數(shù)據(jù)集中的正常狀態(tài)、內(nèi)圈故障、滾動體故障、外圈故障。

(3)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建

結(jié)合以上兩步所述,筆者構(gòu)造了一種基于AlexNet和遷移學(xué)習(xí)的新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

具體步驟如下:

(1)加載預(yù)訓(xùn)練的AlexNet網(wǎng)絡(luò)模型;

(2)用包含4個神經(jīng)元的全連接層、Softmax層以及分類輸出層替換原AlexNet模型中的分類層,將輸出的類別由原有的1 000類替換為標(biāo)簽的種類數(shù)。

2.4 實驗結(jié)果

初步搭建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)要通過訓(xùn)練才能用于新對象的分類,筆者將處理好的滾動軸承振動數(shù)據(jù)中的44組樣本導(dǎo)入MATLAB中作為構(gòu)建好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入,設(shè)置最小批量大小為10,最大歷時為8,期望誤差為10-4。

隨著訓(xùn)練的進行,訓(xùn)練集和驗證集的準(zhǔn)確率變化曲線和損失函數(shù)變化曲線如圖7所示。

圖7 準(zhǔn)確率變化曲線(上)和損失函數(shù)值變化曲線(下)

由圖7可知:當(dāng)?shù)螖?shù)達到13次時,誤差已降低至期望誤差限。

當(dāng)完成模型訓(xùn)練后,筆者將振動數(shù)據(jù)中的剩余6組樣本作為檢驗樣本,測驗訓(xùn)練出的網(wǎng)絡(luò)模型對滾動軸承的故障診斷準(zhǔn)確率。

為了進一步驗證所得模型的魯棒性,重復(fù)試驗10次,最終試驗結(jié)果如表1所示。

表1 10次試驗的準(zhǔn)確率

從表1可以看出:本文構(gòu)建的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)了從源任務(wù)(對ILSVRC中的1 000類圖像進行分類識別)到目標(biāo)任務(wù)(對CWRU中軸承的4種不同狀態(tài)的振動信號圖進行分類識別)的遷移學(xué)習(xí),且具有很高的穩(wěn)定性。

2.5 對比分析

筆者將本文方法與基于從頭開始隨機初始化權(quán)重的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)方法進行比較。為了確保試驗的公平性和結(jié)果的可靠性,兩種網(wǎng)絡(luò)均使用CWRU數(shù)據(jù)集進行訓(xùn)練,并在各自的環(huán)境下進行了5次試驗。此外,還采用了3種其他診斷方法來分析同一數(shù)據(jù)集,包括SVM、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BPNN)和深度自動編碼器(DAE)。

平均分類準(zhǔn)確率與平均訓(xùn)練時間如表2所示。

表2 平均分類準(zhǔn)確率與平均訓(xùn)練時間

每種方法的5次試驗診斷準(zhǔn)確度如圖8所示。

圖8 分類準(zhǔn)確率對比圖

通過與現(xiàn)有的先進故障診斷方法對比可知:本文提出的方法在診斷準(zhǔn)確率方面有所提高。與不使用遷移學(xué)習(xí)的常規(guī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型相比,本文提出的基于遷移學(xué)習(xí)的診斷方法的模型平均訓(xùn)練時間大大減少。進一步驗證了本文所提出的基于AlexNet和遷移學(xué)習(xí)的軸承故障診斷方法的有效性和優(yōu)越性。

3 結(jié)束語

本文提出了一種基于AlexNet和遷移學(xué)習(xí)的滾動軸承振動圖像模式識別方法,將處理好的原始振動圖像構(gòu)造為模型的訓(xùn)練樣本集,構(gòu)建了適用于滾動軸承故障診斷的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,并使用準(zhǔn)備好的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對網(wǎng)絡(luò)模型進行訓(xùn)練,使用CWRU軸承數(shù)據(jù)集對模型進行了驗證。

研究結(jié)果表明:

(1)使用遷移學(xué)習(xí)方法構(gòu)造網(wǎng)絡(luò)模型可以有效降低模型對訓(xùn)練數(shù)據(jù)樣本數(shù)量的要求,更加適用于實際工程應(yīng)用中樣本數(shù)量較少的情況;

(2)使用AlexNet和遷移學(xué)習(xí)方法訓(xùn)練出的軸承故障診斷模型在使用CWRU軸承數(shù)據(jù)集進行驗證時得到了100%的分類精度,優(yōu)于現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)模型。

本文方法的局限性在于,滾動軸承在不同故障狀態(tài)下的振動信號差異較大、易于分別。筆者后續(xù)將就差異較小的故障診斷問題做進一步研究。