趙小強(qiáng),張亞洲

(1.蘭州理工大學(xué)電氣工程與信息工程學(xué)院,730050,蘭州;2.蘭州理工大學(xué)甘肅省工業(yè)過(guò)程先進(jìn)控制重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,730050,蘭州;3.蘭州理工大學(xué)國(guó)家級(jí)電氣與控制工程實(shí)驗(yàn)教學(xué)中心,730050,蘭州)

隨著“智能制造”戰(zhàn)略的不斷推進(jìn),現(xiàn)代化機(jī)械設(shè)備開(kāi)始朝著自動(dòng)化、高效化和智能化趨勢(shì)發(fā)展。旋轉(zhuǎn)機(jī)械是機(jī)械設(shè)備中最重要的組成部分,被廣泛應(yīng)用于國(guó)民經(jīng)濟(jì)的各個(gè)行業(yè)中。滾動(dòng)軸承作為旋轉(zhuǎn)機(jī)械中關(guān)鍵的零部件,其運(yùn)行狀態(tài)直接影響到整個(gè)旋轉(zhuǎn)機(jī)械的工作進(jìn)程[1-3]。因此,對(duì)滾動(dòng)軸承進(jìn)行更準(zhǔn)確、更智能的故障診斷是減少經(jīng)濟(jì)損失的重要保障。

滾動(dòng)軸承故障診斷包括數(shù)據(jù)采集、預(yù)處理、特征提取和故障分類等,其中特征提取和故障分類對(duì)診斷結(jié)果起到關(guān)鍵作用。傳統(tǒng)故障診斷技術(shù)需依賴于專家和技術(shù)人員對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行多步驟繁瑣的人工特征提取,無(wú)法滿足大數(shù)據(jù)時(shí)代的要求[4]。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展,研究人員利用機(jī)器學(xué)習(xí)中支持向量機(jī)(SVM)[5]、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[6]和K近鄰法(KNN)[7]等方法進(jìn)行滾動(dòng)軸承的故障診斷,雖然這些方法具有一定的非線性擬合能力,并在故障診斷領(lǐng)域取得一定的效果,但因其淺層的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)難以提取到深層的特征信息而降低滾動(dòng)軸承故障診斷準(zhǔn)確率。

深度學(xué)習(xí)是近年來(lái)機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)展中新型的研究熱點(diǎn),由Hinton等于2006年提出[8],因其強(qiáng)大的特征自動(dòng)提取能力被學(xué)者應(yīng)用到故障診斷領(lǐng)域。其中,Sun等提出一種基于稀疏自編碼器的單層網(wǎng)絡(luò)模型,實(shí)現(xiàn)對(duì)感應(yīng)電動(dòng)機(jī)的故障分類[9];Li等基于深度置信網(wǎng)絡(luò)(DBN)在滾動(dòng)軸承故障診斷中取得較好的診斷精度[10]。

深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)是一種有監(jiān)督的深度學(xué)習(xí)算法,無(wú)需對(duì)原始采集到的故障數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理就能實(shí)現(xiàn)端到端滾動(dòng)軸承故障診斷[11-14]。Zhang等提出基于自適應(yīng)批量歸一化(AdaBN)算法的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自特征提取,實(shí)現(xiàn)了變工況下軸承故障診斷[15];雷亞國(guó)等提出了基于深度學(xué)習(xí)的機(jī)械裝備大數(shù)據(jù)健康監(jiān)測(cè)方法,能夠自適應(yīng)地提取故障數(shù)據(jù)中的特征信息,實(shí)現(xiàn)智能診斷[16];Lei等提出了一種基于長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)力發(fā)電機(jī)故障診斷方法[17]。雖然上述方法在各自的故障診斷任務(wù)中取得了較好的故障分類效果,故障診斷準(zhǔn)確率相比傳統(tǒng)診斷方法和機(jī)器學(xué)習(xí)方法高,但也受到以下兩個(gè)因素的限制:其一,這些方法采用單尺度的卷積層提取特征,而滾動(dòng)軸承在變工況時(shí),同種故障信息存在不同的頻率變化,單尺度卷積網(wǎng)絡(luò)不能有效提取到這些微小故障特征;其二,這些方法的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)較為復(fù)雜,未使用優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)容易造成網(wǎng)絡(luò)難以訓(xùn)練甚至退化等問(wèn)題。

針對(duì)以上不足,本文提出了改進(jìn)CNN的滾動(dòng)軸承變工況故障診斷方法,設(shè)計(jì)了多尺度特征提取模塊,能夠有效挖掘故障數(shù)據(jù)中的特征信息;同時(shí)引入通道注意力機(jī)制,幫助網(wǎng)絡(luò)獲得更重要的特征信息;設(shè)計(jì)了帶跳躍連接線的卷積模塊,能夠獲取更多前層網(wǎng)絡(luò)的特征信息,使得故障診斷準(zhǔn)確率更高。

1 基本方法

1.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

在深度學(xué)習(xí)中,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)是一種前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),具有強(qiáng)大的特征自動(dòng)提取能力,通過(guò)構(gòu)建多個(gè)卷積核將輸入數(shù)據(jù)中的深層特征逐層提取出來(lái),并且空間上降采樣,達(dá)到降低輸入維度的目的[18]。CNN典型結(jié)構(gòu)圖如圖1所示,主要由卷積層、池化層(下采樣)和損失函數(shù)Softmax或SVM等分類器的全連接層構(gòu)成。

圖1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

卷積層主要是對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取,其內(nèi)部存在多個(gè)卷積核,組成卷積核的每個(gè)元素包含一個(gè)權(quán)重系數(shù)和偏差。圖1中的卷積操作可視為卷積核與前一層特征圖做卷積,并通過(guò)激勵(lì)函數(shù)進(jìn)行非線性變換形成輸出特征圖,具體計(jì)算如下

(1)

(2)

1.2 Inception網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

Inception模塊是GoogLetNet神經(jīng)框架中首次使用的優(yōu)化模塊[19],主要思想是利用不同大小的卷積核,通過(guò)堆疊的方式增加網(wǎng)絡(luò)寬度,使其能夠提取到豐富的特征信息,同時(shí)利用1×1尺度的卷積核,對(duì)輸入的特征圖進(jìn)行降維,減少參數(shù)計(jì)算量,加快網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練速度。目前,經(jīng)過(guò)幾個(gè)版本的迭代,Inception模塊已經(jīng)更新到Inception-v4和Inception-ResNet模塊[19]。其中,Inception-ResNet模塊通過(guò)結(jié)合ResNet中殘差思想,使得網(wǎng)絡(luò)層數(shù)更深。

1.3 注意力機(jī)制

注意力機(jī)制最初被成功應(yīng)用于機(jī)器翻譯領(lǐng)域[20],現(xiàn)在已成為深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域中一個(gè)重要概念,并且是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的重要組成部分。注意力機(jī)制通過(guò)借鑒人類的注意力方式被廣泛應(yīng)用在自然語(yǔ)言處理、統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)及語(yǔ)音識(shí)別等領(lǐng)域中。

2 故障診斷方法

滾動(dòng)軸承一般工作在強(qiáng)噪聲、變負(fù)荷等復(fù)雜的環(huán)境中,采集的振動(dòng)信號(hào)容易受到外界因素影響。為了充分發(fā)揮CNN網(wǎng)絡(luò)特征提取能力,同時(shí)預(yù)防梯度消失和退化問(wèn)題,本文提出了改進(jìn)CNN的滾動(dòng)軸承變工況故障診斷方法,設(shè)計(jì)了多尺度特征提取模塊和跳躍連接卷積模塊并引入通道注意力機(jī)制,實(shí)現(xiàn)對(duì)強(qiáng)噪聲和變工況下故障數(shù)據(jù)的分類。

2.1 多尺度特征提取模塊

為了從輸入數(shù)據(jù)中最大化提取到特征信息,本文設(shè)計(jì)了一種多層多通道的多尺度特征提取模塊。該模塊的設(shè)計(jì)主要基于Inception模塊,相比于傳統(tǒng)CNN網(wǎng)絡(luò)輸入數(shù)據(jù)池化層,它具有較強(qiáng)的特征提取能力,其結(jié)構(gòu)如圖2所示:①在第1層分別用1×1、3×3和5×5并行的卷積層對(duì)輸入故障數(shù)據(jù)進(jìn)行不同尺度的特征提取,通道數(shù)設(shè)置為16、8、8;②第2層使用5×5和3×3的卷積層,并串接在3×3和5×5的卷積層后面,通道數(shù)都為16;③第3層使用2個(gè)1×1卷積層,通道數(shù)為32和16。為了優(yōu)化故障數(shù)據(jù),提升網(wǎng)絡(luò)診斷效果,在每個(gè)卷積層后面都使用批量標(biāo)準(zhǔn)化和激活函數(shù);然后通過(guò)Concat層將不同分支的特征維度堆疊拼接到一起,并使用通道注意力機(jī)制獲得不同特征信息的重要程度,依據(jù)重要程度增強(qiáng)有用特征,抑制干擾特征;最后通過(guò)最大池化層輸出提取到的特征信息。

圖2 多尺度特征提取模塊結(jié)構(gòu)

2.2 帶跳躍連接線的卷積模塊

在傳統(tǒng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,前一層的卷積層模塊與后一層的卷積層進(jìn)行端對(duì)端的首尾相連,不能有效利用該層輸入向量與下一層之間的相關(guān)性,從而限制卷積網(wǎng)絡(luò)對(duì)特征信息的學(xué)習(xí)效率。為此本文設(shè)計(jì)了帶跳躍連接線的卷積模塊,結(jié)構(gòu)如圖3所示。

圖3中,在第1個(gè)卷積層輸入向量和第2個(gè)卷積層之間添加了一條d倍的跳躍連接線,這樣第2個(gè)卷積層不僅可以學(xué)習(xí)到第1個(gè)卷積操作后的特征信息,而且學(xué)習(xí)了前一層輸入向量的傳遞信息,具有更高的學(xué)習(xí)效率。

圖3 帶跳躍連接線的卷積模塊結(jié)構(gòu)

假設(shè)跳線連接的卷積模塊的輸入為x,經(jīng)過(guò)第1個(gè)卷積層輸出為y1(x),第2個(gè)卷積層輸出為y2(x),則

y1(x)=w1(x)+dx

(3)

y2(x)=w2(y1)+dy1=

w2(w1(x)+dx)+dw1(x)+d2x

(4)

由y2(x)輸出可知,式(4)含有第1層卷積模塊輸入x和dw1(x),這使得下一個(gè)卷積模塊接受到的特征信息增多,有利于將數(shù)據(jù)中微小故障特征提取出來(lái),提高故障診斷的準(zhǔn)確率。雖然跳躍連接能使每個(gè)卷積模塊接受到更多的特征信息,然而這也導(dǎo)致整個(gè)網(wǎng)絡(luò)模型最后的輸出量很龐大,參數(shù)的計(jì)算量增加嚴(yán)重,不利于滾動(dòng)軸承的故障快速診斷。因此,在Inception模塊之后,我們只加兩層帶跳躍線連接的卷積模塊,從而保證整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的輕量化。

2.3 網(wǎng)絡(luò)模型框架

本文提出改進(jìn)CNN模型的結(jié)構(gòu)如圖4所示。以重構(gòu)二維數(shù)據(jù)作為輸入,然后進(jìn)入多尺度特征提取模塊,通過(guò)不同尺度的卷積核和通道注意力機(jī)制,獲得更多更有效的故障數(shù)據(jù)信息,整個(gè)多尺度特征提取模塊相當(dāng)于一個(gè)卷積塊。第2個(gè)卷積塊為Inception模塊,由大小為1、3、5的卷積層和大小為3的最大池化層構(gòu)成,通過(guò)對(duì)這些卷積層和最大池化層拼接,進(jìn)一步提取故障數(shù)據(jù)中的特征信息。第3個(gè)卷積塊為帶跳躍連接線的卷積模塊,主要作用是增加網(wǎng)絡(luò)通道數(shù),學(xué)習(xí)更多特征信息。最后,通過(guò)全連接層把前3個(gè)卷積塊提取的特征轉(zhuǎn)化成一維數(shù)據(jù),經(jīng)過(guò)交叉熵?fù)p失函數(shù)輸出故障診斷結(jié)果。

圖4 改進(jìn)的CNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

3 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與分析

為了評(píng)估本文提出的改進(jìn)CNN模型對(duì)故障診斷的有效性和準(zhǔn)確性,本文實(shí)驗(yàn)以滾動(dòng)軸承為對(duì)象,采用來(lái)自美國(guó)凱斯西儲(chǔ)大學(xué)(CWRU)的軸承數(shù)據(jù)[21]和東南大學(xué)變速箱數(shù)據(jù)集中的軸承數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證[22]。

3.1 CWRU軸承故障數(shù)據(jù)集

3.1.1 故障數(shù)據(jù)集描述與處理 CWRU實(shí)驗(yàn)臺(tái)由電機(jī)、扭矩傳感器和測(cè)功器組成,被測(cè)試的故障軸承是驅(qū)動(dòng)端軸承型號(hào)為SKF6205電機(jī)。采用電火花方法分別在內(nèi)圈、滾動(dòng)體和外圈的表面上依次加工出損傷直徑為0.177 8、0.355 6、0.533 4和0.711 2 mm的單點(diǎn)凹槽,以模擬滾動(dòng)軸承在實(shí)際運(yùn)行中出現(xiàn)的磨損。本實(shí)驗(yàn)采樣頻率為12 kHz,分別采集了轉(zhuǎn)速為1 797、1 772、1 750和1 730 r/min時(shí),對(duì)應(yīng)負(fù)載為0、0.745 7、1.491、2.237 kW狀態(tài)下的加速度數(shù)據(jù)集,并將其標(biāo)記為數(shù)據(jù)集A、數(shù)據(jù)集B、數(shù)據(jù)集C和數(shù)據(jù)集D。采集到的數(shù)據(jù)集根據(jù)不同位置以及損傷程度劃分為16種狀態(tài)標(biāo)簽,并且每種狀態(tài)標(biāo)簽中的樣本數(shù)量大致相同。采集的數(shù)據(jù)按照比例3∶1劃分訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本,每段的采樣點(diǎn)數(shù)設(shè)置為784點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)變工況數(shù)據(jù)集描述見(jiàn)表1。

表1 變工況實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集

(1)重構(gòu)輸入數(shù)據(jù)格式。實(shí)驗(yàn)臺(tái)采集的數(shù)據(jù)集為一維時(shí)間序列,為了適應(yīng)改進(jìn)CNN網(wǎng)絡(luò)模型輸入數(shù)據(jù)格式,有效地進(jìn)行卷積和下采樣操作,本文將采樣點(diǎn)數(shù)為784的一維數(shù)據(jù)重構(gòu)為[28,28]的二維輸入特征圖,具體操作如圖5所示。將長(zhǎng)度為784點(diǎn)數(shù)的一維時(shí)間序列進(jìn)行等長(zhǎng)截取,每段有28數(shù)據(jù)點(diǎn),共28段,最終獲得[28,28]的二維輸入特征圖。

圖5 數(shù)據(jù)重構(gòu)結(jié)構(gòu)

(2)對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化操作。為了更好地加快網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練速度,讓數(shù)據(jù)便于計(jì)算和獲得更加泛化的結(jié)果,所以對(duì)輸入數(shù)據(jù)做標(biāo)準(zhǔn)化處理,數(shù)學(xué)表達(dá)式為

(5)

為了進(jìn)行變?cè)肼晫?shí)驗(yàn),選取不同數(shù)據(jù)集下測(cè)試樣本作為變?cè)肼暅y(cè)試樣本,并且在測(cè)試樣本中加入不同信噪比的高斯白噪聲(SNR)以獲取變?cè)肼暅y(cè)試樣本。

(3)對(duì)診斷結(jié)果輸出。為了評(píng)估歸一化后的預(yù)測(cè)結(jié)果與對(duì)應(yīng)樣本標(biāo)簽之間的差異情況,采用交叉熵?fù)p失函數(shù)進(jìn)行誤差損失值的計(jì)算,相比于均方誤差損失函數(shù),交叉熵?fù)p失函數(shù)更適應(yīng)于目標(biāo)輸出為位矢量的分類問(wèn)題,數(shù)學(xué)表達(dá)式為

(6)

3.1.2 模型結(jié)構(gòu)參數(shù) 實(shí)驗(yàn)是在配置Windows10系統(tǒng)、AMD銳龍5-4600H處理器、16 GB內(nèi)存的計(jì)算機(jī)上,利用Pycharm平臺(tái),編程語(yǔ)言為Python,使用Tensorflow深度學(xué)習(xí)框架實(shí)現(xiàn)的。

網(wǎng)絡(luò)模型的結(jié)構(gòu)越深,對(duì)特征的表達(dá)能力越強(qiáng),但是隨著網(wǎng)絡(luò)層數(shù)的增加,梯度爆炸以及退化問(wèn)題就會(huì)表現(xiàn)出來(lái)。如滾動(dòng)軸承的故障數(shù)據(jù)為一維時(shí)間序列,在轉(zhuǎn)化成二維特征圖像輸入時(shí),有效特征不如純圖像有效特征多,所以設(shè)計(jì)診斷模型時(shí)考慮網(wǎng)絡(luò)的輕量化。在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中,采用Adam自適應(yīng)優(yōu)化器不斷更新網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練參數(shù),批次設(shè)置為64,迭代批數(shù)為2 200;使用動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)率訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò),學(xué)習(xí)步長(zhǎng)設(shè)置為0.001,衰減率為0.9。該模型是在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型上構(gòu)建的,因此參數(shù)設(shè)計(jì)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類似,參數(shù)設(shè)計(jì)如表2所示。

表2 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)設(shè)計(jì)

表2中多尺度采樣模塊共有3個(gè)并行通道,分別從輸入二維特征圖中進(jìn)行特征提取,如卷積層中參數(shù)(3,3,1)、(5,5,1)、(1,1,1)表示的是:首先使用3×3卷積核進(jìn)行特征提取,步長(zhǎng)設(shè)置為1;其次串接尺寸為5×5卷積核,步長(zhǎng)為1;最后使用大小為1×1卷積核,步長(zhǎng)為1。這樣設(shè)計(jì)主要是減少計(jì)算參數(shù),提升網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練速度。Inception模塊中卷積層(1,1,1)、(3,3,2)也是同樣的設(shè)計(jì)方法,不過(guò)卷積核步長(zhǎng)為2。

為了驗(yàn)證本方法在變?cè)肼?、變?fù)荷和變工況實(shí)驗(yàn)中,是否能夠獲得較高的故障診斷準(zhǔn)確率和較好的泛化能力,將本文實(shí)驗(yàn)結(jié)果與文獻(xiàn)[23-24]的實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比,文獻(xiàn)[23]方法簡(jiǎn)稱IRB,文獻(xiàn)[24]方法簡(jiǎn)稱AICNN,方法的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如表3所示。

表3 不同方法的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)

3.1.3 變?cè)肼暪收显\斷結(jié)果與分析 在實(shí)際工況中,滾動(dòng)軸承不僅工作的環(huán)境里存在噪聲,而且因自

身零件震動(dòng)和相互磨損也產(chǎn)生噪聲,這些因素往往會(huì)對(duì)采集到的振動(dòng)數(shù)據(jù)產(chǎn)生污染,所以進(jìn)行變?cè)肼晫?shí)驗(yàn)在滾動(dòng)軸承故障診斷中必不可少。本文以數(shù)據(jù)集B下的滾動(dòng)軸承數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本,并且在該測(cè)試樣本中加入信噪比分別為3、6、9和12 dB的高斯白噪聲,最終將得到的實(shí)驗(yàn)結(jié)果與IRB和AICNN方法的診斷結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析,實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表4所示。

表4 不同方法的故障診斷準(zhǔn)確率

由表4可以看到,在不同信噪比的實(shí)驗(yàn)結(jié)果中,本文方法診斷的準(zhǔn)確率總是優(yōu)于對(duì)比方法?；贏lexnet的方法因?yàn)槿狈μS連接卷積模塊,導(dǎo)致特征信息在前向傳遞時(shí)被丟失,所以抗噪性能有一定下降;基于IRB的方法,雖然改進(jìn)了數(shù)據(jù)池化層而增強(qiáng)了網(wǎng)絡(luò)特征學(xué)習(xí)能力,但是沒(méi)有引入注意力機(jī)制并且網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)過(guò)多使用殘差塊,限制診斷的準(zhǔn)確率;基于AICNN的方法輸入數(shù)據(jù)池化層采用單尺度卷積核,對(duì)輸入二維圖像數(shù)據(jù)特征提取能力不足,當(dāng)信噪比為6 dB時(shí),故障診斷準(zhǔn)確率為93.24%,相比于前兩種方法準(zhǔn)確率90.56%和92.29%提升不是很高;本文方法在數(shù)據(jù)池化層采用多尺度卷積模塊,最大限度的提取了故障數(shù)據(jù)中的信息,在6 dB的噪聲下故障診斷率達(dá)到97.70%,相比于前3種診斷方法其抗噪性能更強(qiáng)。圖6是本文方法在不同信噪比下的故障診斷結(jié)果圖,可以直觀看到,在3 dB的強(qiáng)噪聲環(huán)境下,測(cè)試集的診斷準(zhǔn)確率達(dá)到88%以上。

圖6 本文方法在不同信噪比下的診斷結(jié)果

3.1.4 變負(fù)荷故障診斷結(jié)果與分析 在實(shí)際工作中,滾動(dòng)軸承經(jīng)常工作在變負(fù)荷狀態(tài),所以要求故障診斷方法具有良好的泛化能力。為了模擬負(fù)荷變化情況,以數(shù)據(jù)集A、數(shù)據(jù)集B、數(shù)據(jù)集C和數(shù)據(jù)集D中的一種作為訓(xùn)練樣本,另外3種負(fù)荷數(shù)據(jù)集作為測(cè)試樣本。圖7中A-B、A-C、A-D表示為以數(shù)據(jù)集A作為訓(xùn)練樣本,分別以數(shù)據(jù)集B、數(shù)據(jù)集C和數(shù)據(jù)集D作為測(cè)試樣本,變負(fù)荷實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖7所示。

圖7 變負(fù)荷故障診斷結(jié)果

由圖7可以看到,本文提出的方法在變負(fù)荷實(shí)驗(yàn)結(jié)果中均高于其他3種方法,其中以數(shù)據(jù)集D作為訓(xùn)練樣本,數(shù)據(jù)集A、數(shù)據(jù)集B和數(shù)據(jù)集C作為測(cè)試樣本時(shí),故障診斷準(zhǔn)確率分別為92.16%、93.78%和96.62%,平均診斷率為94.19%,而基于AICNN方法的診斷平均值為89.26%。原因?yàn)?本文方法采用了跳躍連接和多尺度特征提取,能夠充分提取故障數(shù)據(jù)中的信息,從而使故障診斷準(zhǔn)確率得到顯著提升。

3.1.5 變工況故障診斷結(jié)果與分析 在變工況情況下,本文方法的診斷具體過(guò)程為:以數(shù)據(jù)集B作為訓(xùn)練樣本,以數(shù)據(jù)集A、數(shù)據(jù)集B、數(shù)據(jù)集C和數(shù)據(jù)集D作為測(cè)試樣本并且向測(cè)試樣本中分別添加6、9和12 dB的高斯白噪聲,將取得的實(shí)驗(yàn)結(jié)果與IRB和AICNN比較,結(jié)果如表5所示。

表5 變工況故障診斷對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果

由表5看到,本文所提方法在不同信噪比的噪聲環(huán)境下,故障數(shù)據(jù)診斷準(zhǔn)確率都是優(yōu)于其他兩種比較方法。當(dāng)信噪比為6 dB時(shí),不同負(fù)荷測(cè)試樣本的準(zhǔn)確率平均值為93.40%;以負(fù)荷2.237 kW為測(cè)試樣本時(shí),隨著信噪比的減少,基于AICNN的診斷精度從88.10%降到了84.18%,而本文方法從93.91%降到了90.40%,診斷精度仍在90%以上。

為了檢測(cè)所提方法的泛化能力,本文以不同的數(shù)據(jù)集作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)并且加入6 dB的高斯白噪聲,實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖8直方圖所示,直方圖的橫軸表示負(fù)荷變化,如A-B表示以數(shù)據(jù)集A為訓(xùn)練樣本,數(shù)據(jù)集B作為測(cè)試樣本,縱軸表示診斷準(zhǔn)確率。由圖8可知,本文方法的診斷準(zhǔn)確率整體高于IRB和AICNN方法,并且診斷效果更加平穩(wěn),這說(shuō)明本文方法診斷準(zhǔn)確率更高,泛化能力更強(qiáng)。

圖8 不同方法變工況下的診斷結(jié)果

3.2 變速箱數(shù)據(jù)集

3.2.1 故障數(shù)據(jù)集描述與處理 為了進(jìn)一步驗(yàn)證所提方法的有效性,本文采用來(lái)自東南大學(xué)變速箱數(shù)據(jù)集中的軸承數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證[22]。該數(shù)據(jù)從傳動(dòng)系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模擬器(DDS)上獲取,在轉(zhuǎn)速負(fù)載設(shè)置為20 Hz-0 V和30 Hz-2 V兩種工況下,共收集8個(gè)通道的數(shù)據(jù)。本實(shí)驗(yàn)采用通道2的數(shù)據(jù),包括正常、滾動(dòng)體故障、內(nèi)圈故障、外圈故障和內(nèi)外圈聯(lián)合故障,每種故障選取600個(gè)樣本,按照3∶1的比例劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集,整個(gè)數(shù)據(jù)集描述如表6所示。

表6 東南大學(xué)軸承數(shù)據(jù)集劃分

3.2.2 故障診斷結(jié)果與分析 該部分實(shí)驗(yàn)的模型結(jié)構(gòu)與采用美國(guó)凱斯西儲(chǔ)大學(xué)軸承數(shù)據(jù)集類似,具體模型結(jié)構(gòu)參數(shù)見(jiàn)表2所示。

在轉(zhuǎn)速負(fù)載分別設(shè)置為20 Hz-0 V和30 Hz-2 V兩種工況下,以軸承5種故障類型為基礎(chǔ),構(gòu)建10個(gè)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集。為了避免實(shí)驗(yàn)結(jié)果的偶然性,對(duì)5次實(shí)驗(yàn)結(jié)果求平均值,同時(shí)將實(shí)驗(yàn)結(jié)果與Alexnet、IRB和AICNN方法的結(jié)果作比較,結(jié)果如圖9所示。

圖9 不同方法故障診斷結(jié)果

由圖9可知,本文所提方法的故障診斷準(zhǔn)確率相比較其他方法具有顯著優(yōu)勢(shì),其診斷準(zhǔn)確率達(dá)到99.54%。原因是,本文方法設(shè)計(jì)了跳躍連接模塊和多尺度特征提取模塊,能夠充分提取故障數(shù)據(jù)中的信息,從而使故障診斷準(zhǔn)確率得到顯著提升。

為了更進(jìn)一步考察本文方法對(duì)故障誤判的情況,對(duì)測(cè)試結(jié)果做了混淆矩陣實(shí)驗(yàn)。從圖10a中可知,IRB方法對(duì)于軸承滾動(dòng)體故障和內(nèi)圈故障的診斷準(zhǔn)確率僅僅只有74%和91%。圖10b中可知,本文所提方法除了將9%的Ball故障誤診為Outer故障外,其他狀態(tài)均有較高的診斷準(zhǔn)確率,其整體診斷準(zhǔn)確率達(dá)97.80%。這表明本文所提方法在不同的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集上,仍然具有較高的診斷準(zhǔn)確率并且具有更好的泛化能力。

(a)IRB方法

4 結(jié) 論

本文提出的一種改進(jìn)CNN的滾動(dòng)軸承變工況故障診斷方法,是基于Inception網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)池化層并引入注意力機(jī)制搭建而成,能夠解決滾動(dòng)軸承運(yùn)行時(shí)負(fù)荷變化和強(qiáng)噪聲干擾導(dǎo)致故障診斷率低和泛化能力差的問(wèn)題。主要結(jié)論如下。

(1)設(shè)計(jì)了多尺度特征提取模塊,通過(guò)多通道不同尺度卷積層從輸入數(shù)據(jù)中進(jìn)行特征提取,從而保證最大限度地提取到故障數(shù)據(jù)中的有效信息;在多尺度特征提取模塊中的融合卷積層之后,引入通道注意力機(jī)制模塊,以此實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)地增強(qiáng)有效信息、抑制干擾信息;在全連接層之前,設(shè)計(jì)帶跳躍連接線的卷積模塊,增強(qiáng)卷積模塊對(duì)前一模塊的特征學(xué)習(xí)效率,減少信息丟失;整個(gè)模型框架相當(dāng)于由3個(gè)卷積塊組成,易于訓(xùn)練,滿足輕量化要求。

(2)由實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證可知,與幾種深度網(wǎng)絡(luò)模型相比,本文方法不僅在強(qiáng)噪聲和變負(fù)荷的環(huán)境里有著極高診斷準(zhǔn)確率,而且在變工況環(huán)境中也有較高的準(zhǔn)確率。

(3)由變工況實(shí)驗(yàn)可知,本文方法在不同訓(xùn)練集下,不同測(cè)試集的故障診斷準(zhǔn)確率更高,這表明本網(wǎng)絡(luò)的泛化性優(yōu)于其它幾種相比較的網(wǎng)絡(luò)。