王保勤

潞安化工集團(tuán)五里堠煤業(yè)公司 山西潞安 032600

礦井提升機(jī)是礦山企業(yè)的主要提升設(shè)備，是連接礦井上下的“咽喉”，一旦其發(fā)生故障，不但影響礦山的日常生產(chǎn)，甚至危及工作人員的生命安全。據(jù)統(tǒng)計，由提升系統(tǒng)故障所造成的安全事故約占煤礦安全事故的 1/3[1]，因此對提升機(jī)的狀態(tài)監(jiān)測、故障診斷與預(yù)測具有重要意義。隨著我國工業(yè)化步伐的加快，機(jī)器設(shè)備也越來越復(fù)雜，需要監(jiān)測的數(shù)據(jù)也越來越多，通過專家知識來進(jìn)行特征提取的傳統(tǒng)故障診斷方法已遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足現(xiàn)在的發(fā)展。得益于當(dāng)代計算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展以及信息化與工業(yè)化的融合，機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)得到不斷發(fā)展，其中能夠從海量數(shù)據(jù)中自主挖掘數(shù)據(jù)內(nèi)在特性的機(jī)器學(xué)習(xí)方式受到越來越多的關(guān)注。如何將這些技術(shù)應(yīng)用于礦井提升機(jī)的故障診斷中，也引起大家越來越多的關(guān)注[2]。

一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (One-dimensional Convolutional Neural Networks，1DCNN) 作為深度學(xué)習(xí)的經(jīng)典算法，具有局部感知和參數(shù)共享兩個特點，能夠有效降低網(wǎng)絡(luò)模型的復(fù)雜度，減少權(quán)值的數(shù)量，使得卷積核對輸入的空間局部模式具有最強的響應(yīng)。T.Ince 等人提出一種具有自適應(yīng)設(shè)計的一維 CNN 用于電動機(jī)狀態(tài)監(jiān)測[3]，Sun W J 等人提出了一種用于感應(yīng)電動機(jī)故障診斷的卷積判別特征學(xué)習(xí)方法[4]，Xia M 等人提出了一種基于CNN的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷方法[5]。這些研究都有效驗證了利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對電動機(jī)軸承故障診斷具有較高的準(zhǔn)確率與魯棒性。

然而卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一般是處理二維數(shù)據(jù)，而電動機(jī)軸承原始振動信號是一維數(shù)據(jù)，因此筆者提出了一種利用一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電動機(jī)軸承故障診斷模型，直接將原始振動信號作為輸入信號來進(jìn)行端到端的故障診斷。這樣能夠有效避免因為人工信號處理以及特征提取所帶來的誤差，提高故障診斷的準(zhǔn)確率。

1 一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

1.1 一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一類包含卷積計算且具有深度結(jié)構(gòu)的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它與普通神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別在于，一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含了濾波級與分類級，濾波級用于提取信號特征，分類級用于對濾波級所提取的特征信號進(jìn)行分類，兩級網(wǎng)絡(luò)共同作用。一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要由輸入層、卷積層、池化層和分類器構(gòu)成，其中分類器由全連接的多層感知機(jī)構(gòu)成。1DCNN 模型[6]如圖 1 所示。

圖1 一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型Fig.1 Model of one-dimensional convolutional neural network

激活函數(shù)用于將非線性引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它會將值縮小到較小的范圍。常見的激活函數(shù)有 Sigmoid、Tanh 以及 ReLU，前 2 種激活函數(shù)的函數(shù)曲線較為平滑，利于求導(dǎo)，但是當(dāng)輸入值較大時，它們的導(dǎo)數(shù)值都趨近于零，并且隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)的增加都會出現(xiàn)梯度彌散，甚至無法訓(xùn)練的情況；ReLU 函數(shù)能夠在一定程度上解決梯度彌散的問題，因此采用 ReLU 函數(shù)作為激活函數(shù)。

ReLU 激活函數(shù)

1.2 一維卷積層

一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵在于其卷積運算，在卷積層中使用一維數(shù)組作為卷積核，通過多個卷積核對上一層輸出的特征矢量進(jìn)行卷積后加上偏置，然后經(jīng)過非線性激活函數(shù)便可得到下一層的激活值其表達(dá)式為

式中：為第l層的輸出；為上一層 (l-1 層)的輸出，也是當(dāng)前層l的輸入；f為激活函數(shù) ReLU 函數(shù)；∑為遍歷輸入特征映射；為神經(jīng)元的卷積核；為網(wǎng)絡(luò)偏置。

不含激活函數(shù)的卷積運算流程如圖 2 所示。

圖2 卷積運算流程Fig.2 Process flow of convolution algorithm

1.3 池化層

池化層進(jìn)行的是降采樣操作，主要目的是減少神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)。池化方法主要有 2 種，最大值池化和平均值池化。最大值池化是輸出池化窗口中的最大值，平均值池化是將池化窗口中值的平均值作為輸出。在最大值池化中，能夠獲取位置的無關(guān)特征，因此筆者采用的降采樣操作是最大值池化。其公式為

式中：為第l層的第i個神經(jīng)元的輸出值；為第(l-1) 層第i個特征矢量中神經(jīng)元的值；sscale為池化區(qū)域的尺度；sstride為池化區(qū)域的步長。

1.4 分類層

全連接層則是利用卷積層和池化層所提取的特征來進(jìn)行分類。當(dāng)輸入數(shù)據(jù)經(jīng)過多個卷積層和池化層交替?zhèn)鞑ズ螅B接層會對所提取到的特征進(jìn)行分類，該層能夠?qū)⑸弦粚虞敵龅木仃嚱禐?1×n維矩陣，最終通過 Softmax 激活函數(shù)輸出該樣本被分為n類中某一類的概率[7]。

1.5 故障診斷模型

基于一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的提升機(jī)軸承故障診斷算法流程如圖 3 所示，具體步驟為：首先，將采集到的軸承振動信號數(shù)據(jù)集劃分訓(xùn)練集和測試集；然后，將訓(xùn)練集的信號樣本提前做好對應(yīng)標(biāo)簽 (每一種故障信號對應(yīng)一個故障標(biāo)簽)，輸入到 1DCNN 進(jìn)行模型訓(xùn)練；最后，將測試集數(shù)據(jù)輸入到模型中從而得到標(biāo)簽分類的準(zhǔn)確率[8]。

圖3 1DCNN 故障診斷流程Fig.3 Process flow of fault diagnosis based on onedimensional convolutional neural network

2 試驗驗證

2.1 數(shù)據(jù)集介紹

筆者采用美國凱斯西儲大學(xué)軸承數(shù)據(jù)中心公開的滾動軸承故障振動數(shù)據(jù)集[9]，系統(tǒng)的采樣頻率為 12 kHz，電動機(jī)轉(zhuǎn)速為 1 730 r/min，試驗對象為驅(qū)動端軸承。該試驗將故障類型分為 10 種，具體如表 1 所列。

表1 故障類型數(shù)據(jù)集Tab.1 Data set of various fault types

電動機(jī)在不同狀態(tài)時有不同的特征，故障診斷的依據(jù)就是根據(jù)這些不同的特征值來進(jìn)行分類，圖 4 所示為不同狀態(tài)時振動信號的時域圖。

圖4 不同狀態(tài)時振動信號的時域圖Fig.4 Time domain diagram of vibration signal in various states

2.2 數(shù)據(jù)擴(kuò)增

為了進(jìn)一步增強一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力，需要大量的數(shù)據(jù)來對模型進(jìn)行訓(xùn)練，然而在當(dāng)前軸承故障診斷領(lǐng)域并沒有足夠的訓(xùn)練樣本，因而筆者采用滑動數(shù)據(jù)窗口采樣技術(shù)對數(shù)據(jù)集進(jìn)行擴(kuò)增，如圖 5 所示。

圖5 滑動數(shù)據(jù)窗口采樣Fig.5 Sliding data window sampling

假設(shè)數(shù)據(jù)集中數(shù)據(jù)總長度N=120 000，每次訓(xùn)練樣本長度n=2 000，偏移量m=500，根據(jù)公式x=可以算出，每種故障狀態(tài)數(shù)據(jù)能夠制作 236 組訓(xùn)練樣本，一共能夠獲得 2 360 組試驗數(shù)據(jù)，相比之前的 200 組試驗數(shù)據(jù)擴(kuò)增加了 11.8 倍。數(shù)據(jù)擴(kuò)增能夠很好地滿足一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)訓(xùn)練要求。

2.3 試驗驗證

本試驗采用的語言為是 Python 語言，框架為Google 公司的 TensorFlow 深度學(xué)習(xí)框架，開發(fā)工具為 Pycharm。試驗選取 4 種載荷狀態(tài)，每種載荷狀態(tài)包含 10 種故障類型，每種故障類型包含 2 048 個訓(xùn)練樣本，訓(xùn)練數(shù)據(jù)分為 70% 訓(xùn)練集和 30% 測試集，其中訓(xùn)練集、測試集樣本均采用數(shù)據(jù)增強技術(shù)。利用搭建好的網(wǎng)絡(luò)對 4 種載荷狀態(tài)進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練時算法的學(xué)習(xí)率設(shè)置為 0.001，訓(xùn)練輪次為 12 次。不同試驗方案的驗證結(jié)果如圖 6～ 8 所示。

圖6 4 種載荷狀態(tài)下訓(xùn)練輪次與準(zhǔn)確率和損失率的關(guān)系曲線Fig.6 Relationship curve of training rounds with accuracy ratio and loss ratio in four load states

圖7 4 種載荷狀態(tài)下平均準(zhǔn)確率與損失率曲線Fig.7 Curves of average accuracy ratio and loss ratio in four load states

圖8 不同方法下訓(xùn)練輪次與準(zhǔn)確率的關(guān)系曲線Fig.8 Relationship curve between training rounds and accuracy ratio with various methods

由圖 6～ 8 可知，訓(xùn)練集在經(jīng)過一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的 12 次迭代之后，準(zhǔn)確率能夠達(dá)到 98% 以上，其中對載荷為 0、2、3 hp 狀態(tài)下的診斷準(zhǔn)確率高達(dá) 99%以上。在測試集中，平均準(zhǔn)確率也都在 96% 以上。相較于傳統(tǒng)的 BP-NN 方法，采用 1DCNN 方法的準(zhǔn)確率明顯提高，可見該算法具有較高的故障診斷識別率。

3 結(jié)論

筆者提出了基于一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的提升機(jī)軸承故障診斷方法，采用凱斯西儲大學(xué)軸承數(shù)據(jù)中心采集的軸承振動信號數(shù)據(jù)，利用了滑動數(shù)據(jù)窗口采樣技術(shù)來對數(shù)據(jù)集進(jìn)行擴(kuò)增，通過試驗驗證了該方案對軸承故障診斷的準(zhǔn)確率達(dá)到了 96% 以上，說明一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在對軸承故障診斷中具有較強的診斷能力。同時，這一試驗結(jié)果為之后的一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在軸承故障診斷的應(yīng)用提供了參考。