段澤森， 郝如江， 張曉鋒， 程 旺， 夏晗鐸

(石家莊鐵道大學 機械工程學院，河北 石家莊 050043)

段澤森，郝如江，張曉鋒，等.基于優(yōu)化殘差卷積網(wǎng)絡的滾動軸承變工況故障診斷[J].石家莊鐵道大學學報(自然科學版),2022,35(1):81-85.

0 引言

滾動軸承存在磨損等問題，導致各種故障的出現(xiàn)，很有可能會出現(xiàn)安全事故[1]。由于滾動軸承常被應用于變噪聲和變負載共存的復合變工況中，經(jīng)常出現(xiàn)收集到的故障信號被淹沒的現(xiàn)象，進而導致故障的發(fā)生，使得機械設備發(fā)生非常嚴重的損壞[2]。因此，對復合變工況下滾動軸承運行狀態(tài)的實時監(jiān)測和故障診斷方法非常有理論意義和應用價值。

近些年，深度學習變得越來越熱門，其算法成為人們廣泛學習的對象，它利用深度網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)對輸入樣本進行深層次、更全面特征提取，再經(jīng)過每一層非線性激活函數(shù)實現(xiàn)特征的自動提取，克服了傳統(tǒng)方法的缺陷[3-4]。利用深度學習在復雜多變的工況下對滾動軸承進行提取特征及故障識別，是未來發(fā)展的趨勢，目的在于在眾多干擾因素和振動信息共存情況下，能進行有效的特征提取和識別，是考驗故障診斷模型穩(wěn)定性的有效方法[5]。文獻[6]使用改進殘差網(wǎng)絡對變工況下的滾動軸承進行故障診斷，該網(wǎng)絡穩(wěn)定性較好；文獻[7]使用自適應一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡對滾動軸承進行故障診斷，該網(wǎng)絡模型直接利用原始信號進行處理，最后的故障識別率達到了99%以上。但是，這些方法在模型結(jié)構(gòu)與參數(shù)選擇上并不是最優(yōu)，這使得在處理復合變工況數(shù)據(jù)時沒有較好的抗噪性和泛化性能。因此，提出了一種一維卷積與殘差連接的優(yōu)化模型，致力于在復雜工況下保持良好的穩(wěn)定性，使得故障診斷更加精準。

圖1 一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡示意圖

1 理論基礎

1.1 一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡

一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡主要由多個卷積池化層、全連接層組成[8]，如圖1所示。

卷積層主要是進行局部特征提?。怀鼗瘜邮峭ㄟ^對輸入進來的特征信息進行降維、對特征進行壓縮處理等；全連接層是把一個個深度處理過的局部特征進行整合，然后輸入到分類器中[9]。

一維卷積公式為

(1)

圖2 殘差塊示意圖

1.2 殘差連接

殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(ResNet)的核心思想是引入殘差模塊來進行殘差學習。殘差塊結(jié)構(gòu)如圖2所示，殘差學習的定義為

y=F(x,{Wi})+x

(2)

式中，x、y分別為模塊的輸入、輸出；F為將要學習的殘差映射；Wi為模塊參數(shù)[11]。

2 一維殘差卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型設計

圖3 一維殘差卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型

針對滾動軸承在實際運行過程中由于變噪聲、變負荷的復合工況的干擾和有效樣本不足導致的故障診斷準確率低、泛化性能弱、抗噪能力差的問題， 提出了一維殘差卷積神經(jīng)網(wǎng)絡方法，如圖3所示。其過程為：(1)一維滾動軸承振動數(shù)據(jù)輸入網(wǎng)絡輸入層進行歸一化預處理。(2)特征提取部分。經(jīng)過卷積輸出分成2部分：一部分保存為identity；另一部分繼續(xù)輸入到殘差部分。殘差部分采用了2個殘差塊組成，適量的殘差塊不僅能提高深度挖掘復合變工況中的有效特征信息能力，還能避免在訓練過程中出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象，每個殘差塊由多個BN層ReLU激活函數(shù)和一維卷積層組成，使用多個BN層不僅能替代池化層，還能改善梯度消失問題；加入多個ReLU激活函數(shù)能夠加強池化層對故障特征信息的提取能力。2個殘差塊并進行2次跳躍連接構(gòu)成整個殘差連接部分。得到的結(jié)果再經(jīng)過深層處理，最終得到提取的特征。(3)經(jīng)過Dropout層、扁平層“壓平”，然后通過全連接層和Softmax層進行分類。

3 實驗仿真和結(jié)果分析

3.1 無負載噪聲實驗數(shù)據(jù)與設置

實驗數(shù)據(jù)來自美國凱斯西儲大學的SKF6205深溝球軸承實驗臺，負載為0，轉(zhuǎn)速為1 797 r/min。以12 kHz頻率采樣，人為在內(nèi)圈、外圈以及滾動體加工出不同程度的磨損，數(shù)據(jù)每個樣本長度為3 000，共采用5 000個樣本，根據(jù)不同的選取比例，其中訓練集、測試集、驗證集分別選取的數(shù)量為3 000、1 250、750。表1所示為10種工況，其中包括1種健康、9種軸承故障類型。實驗所用網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)設置如表2所示。

表1 滾動軸承10種故障類型

表2 參數(shù)設置

3.2 無負載和無噪聲實驗結(jié)果及分析

經(jīng)過多次實驗結(jié)果如圖4所示，準確率、損失率和預測準確量分別如圖4(a)、圖4(b)和圖4(c)。本文提出的模型利用1 250個測試樣本得出的準確率為99%，損失率近乎于0.2。最后，圖4(c)為預測準確量的結(jié)果，其中輕度外圈故障、重度的滾動體故障檢測出錯誤，其他故障均能準確識別出來。

圖4 實驗結(jié)果

3.3 變工況實驗數(shù)據(jù)與設置

在3.1節(jié)實驗數(shù)據(jù)與結(jié)構(gòu)設置的基礎上，利用不同電機轉(zhuǎn)速，選取對應的負荷數(shù)據(jù)分別為0、750、1 500、2 250 W。分別在樣本中添加不同負荷和不同強度的信噪比(SNR)作為變負荷測試樣本和變噪聲測試樣本。變工況數(shù)據(jù)的具體分類如表3所示。

表3 變工況數(shù)據(jù)

3.4 變工況實驗結(jié)果及分析

3.4.1 變噪聲工況故障診斷結(jié)果

圖5 不同信噪比與不同模型準確率對比

滾動軸承運轉(zhuǎn)過程中，零件振動以及相互摩擦會產(chǎn)生噪聲，嚴重影響到軸承的運行狀態(tài)。以1 500 W負荷下滾動軸承數(shù)據(jù)樣本作為訓練樣本和測試樣本。通過加入不同程度的高斯白噪聲，得到信噪比為-10、-8、-5、-3、3、5、10 dB的變噪聲測試樣本，以檢測每種方法的抗噪性，為了客觀比較方法的優(yōu)劣，對比實驗依次使用了AlexNet、LeNet-5、一維CNN和本文方法進行對比，以上4種模型在不同噪聲強度下的對比結(jié)果如圖5所示。

根據(jù)圖5所得，隨著樣本信噪比的降低，分類準確率結(jié)果明顯下降，當測試樣本的信噪比為-10 dB，噪聲強度較強的情況下，本文方法的精度最高，達到了78.63%，LeNet-5方法精度為72.34%，而一維CNN、AlexNet方法的精度均低于60%。當樣本的信噪比大于-3 dB時，本文方法、LeNet-5的方法能達到較高的精度。以上表明，與3種模型相比，本文方法具有更好的精度和更出色的抗噪聲穩(wěn)定性。

3.4.2 變負荷工況故障診斷結(jié)果

圖6 不同方法的變負荷故障診斷結(jié)果

滾動軸承的載荷不可避免地會發(fā)生變化，因此故障診斷方法必須具有良好的泛化能力。因此，實驗是在變負荷的條件下進行的，并與AlexNet、LeNet-5、一維CNN故障診斷方法進行了比較。負荷變化是指在0、750、1 500、2 250 W這4種不同的負荷數(shù)據(jù)中，用0-1、0-2和0-3分別表示在0負荷下的數(shù)據(jù)作為訓練樣本，以750、1 500、2 250 W負荷下的數(shù)據(jù)作為測試樣本3組實驗編號，其他實驗組編號同理。不同方法的變負荷故障診斷結(jié)果如圖6所示。

由圖6可見，本文方法的故障準確率平均達到95.31%，均高于其他方法。這是因為帶跳躍連接線的殘差塊通過構(gòu)造跳躍線使得殘差塊增加了學習過程，通過多個卷積池化的深層處理，能夠多層次和更全面挖掘特征信息。本文方法在變負荷工況條件下有較好的適應性和泛化能力。

3.4.3 復合工況故障診斷結(jié)果

設置變噪聲、變負荷共存的復合工況環(huán)境，并與一維CNN方法比較，結(jié)果如圖7所示。從圖7(a)可得，一維CNN方法在3種不同噪聲下，故障診斷準確率平均值最高為77.23%，最低為64.36%；從圖7(b)可得，本文方法在3種較強噪聲干擾下，故障診斷準確率平均值最高為92.32%，最低為86.73%。由此可得，本文方法的故障診斷準確率更高且平穩(wěn)。

圖7 不同方法的變工況故障診斷結(jié)果

4 結(jié)論

本文方法在滾動軸承運行環(huán)境中變負荷和變噪聲同時存在的復合工況下進行實驗，得到以下結(jié)論：

(1)基于一維殘差神經(jīng)網(wǎng)絡能夠有效地提取軸承故障特征,其中帶跳躍連接線的殘差塊和多個卷積池化，能極大提高模型的學習效率并高效率提取特征信息。

(2)在變噪聲工況條件下，本文方法的平均故障診斷率均高于其他對比方法。在變負荷工況條件下，本文方法在每一組負荷變化實驗的故障診斷準確率均高于其他方法，在2-3組變負荷實驗中的準確率最高。在復合工況條件下，本文方法的故障診斷準確率平均值更高。

(3)本文提出的故障診斷模型中各個參數(shù)的選取會不同程度地影響診斷結(jié)果，而且人工調(diào)試參數(shù)有些繁雜，后續(xù)的研究重點是建立自適應的故障診斷模型，優(yōu)化確定參數(shù)，進一步提升診斷準確率。