程 凱

（航空工業(yè)哈爾濱飛機工業(yè)集團有限責(zé)任公司，黑龍江 哈爾濱 150066）

由于現(xiàn)今的故障識別模型中存在識別速率不足，新增故障無法識別等問題，不能滿足化工旋轉(zhuǎn)機械故障識別的要求，因此，迫切需要對故障識別模型進行改進。本文基于一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過選取多種特征提取算法和降維優(yōu)化算法，經(jīng)過仿真測試，選出最優(yōu)算法，構(gòu)建適用性更強且具有可持續(xù)發(fā)展的故障識別模型，提高了模型生成速率、故障檢測速率和準(zhǔn)確率，且能夠分辨出故障種類，基本滿足化工旋轉(zhuǎn)機械的故障識別要求。

1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）簡介

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）是一種基于深度學(xué)習(xí)的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，具有出色的特征對比能力，因此廣泛應(yīng)用于各類數(shù)據(jù)信息處理。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一般由輸入層、卷積層、池化層、輸出層4部分組成，其中，輸入層主要利用權(quán)值共享將二維信息轉(zhuǎn)換為一維信息，通過信息網(wǎng)絡(luò)對一維信息進行整合處理，得到完整的感知特征集。該部分在保留特征數(shù)據(jù)的完整性的前提下，對不必要或多余參數(shù)進行過濾，使CNN的特征識別量減少，以提高識別速度。卷積層主要利用可學(xué)習(xí)的卷積核，通過尺寸轉(zhuǎn)換和卷積計算，對特征信息進行集結(jié)整理，構(gòu)建目標(biāo)特征集。池化層主要利用池化降維公式降低特征維度，減少過擬合現(xiàn)象的出現(xiàn)，增加CNN識別的穩(wěn)定性。

傳統(tǒng)二維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 傳統(tǒng)二維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)Fig.1 Traditional two-dimensional convolutional neural network

2 基于一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的旋轉(zhuǎn)機械故障識別 模型構(gòu)建

2.1 一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本結(jié)構(gòu)

一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)即在二維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，增加1層卷積層和池化層，去除了二維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中信號維度轉(zhuǎn)換操作，使特征信息更為完整，特征處理速度也得以加快。一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)如圖2所示。

圖2 一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)Fig.2 One-dimensional convolutional neural network structure

由于CNN模型中的非線性能力較低，為實現(xiàn)對非線性特征的處理，還需在模型中額外加入可求導(dǎo)、輸出值有限等性質(zhì)的非線性函數(shù)，這里選用Sigmoid激活函數(shù)，表達式如下：

2.2 時頻域特征提取

一維原始振動信號能夠極大地保留了現(xiàn)場的特征，其中包含趨于完整的故障特征，大量的無關(guān)信息和環(huán)境噪聲，因此需要進行特征提取和處理。

通過統(tǒng)離心泵的故障理論分析，選用脈沖指標(biāo)和峭度指標(biāo)來排除環(huán)境干擾，提取設(shè)備本身產(chǎn)生的振動沖擊；選用振動頻率的均值、方差、幅值來反映振動的能量分布情況、收斂情況和頻率波段，判別設(shè)備故障的位置和類型；選用峰值和峰峰值來反映軸承故障；選用穩(wěn)定性差均方根值（振動有效值）來診斷緩變故障。

故障特征是一個隨時間變化而變化的訊息，通過小波時頻變換的分析方法即可將其完整地提取出來，基于小波變換的特征生成過程如下：

設(shè)函數(shù)() ∈()，若其傅里葉變換滿足：

則可以稱()為小波基。

引入尺度因子和平移因子，將式（2）進行伸縮及平移，得到小波函數(shù)簇：

定義()為信號連續(xù)的小波變換，則：

選用Morlet小波基：

根據(jù)式（4）和式（5），對旋轉(zhuǎn)機械的振動數(shù)據(jù)進行分析，即可得到小波時頻圖，能夠得到振動頻率與時間的對應(yīng)關(guān)系。

由于旋轉(zhuǎn)機械運作時，會產(chǎn)生沖擊波，因此還可以通過頻譜分量提取沖擊波頻率的峰值和能量變化，進而實現(xiàn)對設(shè)備的故障診斷。基于頻譜分量的特征生成過程流程如下：

引入傅里葉變換公式：

式（6）中，()為頻域波形；()為時域波形；為頻率；e為自然對數(shù)的底；j為虛數(shù)單位。

式（7）中，為分析頻率；(·)表示計算數(shù)值向上取整；為頻率分量個數(shù)。

頻譜峰值（()）的求解公式為：

式（8）中，為頻段序號；為單個頻段內(nèi)頻譜成分的序號；f為第個頻段第j個信號分量的幅值。

頻譜能量（()）的求解公式為：

式（10）即可作為一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入數(shù)據(jù)。由于式（10）中的構(gòu)建過程中，充分考慮了故障診斷中的多重特征，得到的有效信息趨于完整，因此，能夠準(zhǔn)確表達旋轉(zhuǎn)機械的運行狀態(tài)，實現(xiàn)對故障的精準(zhǔn)定位和種類判別；由于式（10）過程中，設(shè)定的矩陣元素數(shù)遠(yuǎn)小于原始振動波形點數(shù)，因此，將式（10）作為故障識別模型的輸入數(shù)據(jù)，可以極大地減少模型的計算量，同時還能提高模型的前反饋構(gòu)造速度。

2.3 特征集降維

為去除特征集中不必要的環(huán)境噪音等冗余特征，可以通過補償距罔評估技術(shù)（CDET）選取發(fā)生故障時變化最敏感的信號特征，該方法能有效診斷集中且穩(wěn)定的故障；也能通過主分量分析法（PCA），將相關(guān)指標(biāo)整合成高代表性的綜合指標(biāo)，能夠有效除去重復(fù)信息，使特征識別趨于簡單直觀。

2.4 故障識別模型構(gòu)建

基于特征處理改進和一維神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，將旋轉(zhuǎn)機械的故障識別流程分為以下5步：

①提取故障信息顯著特征集。查閱相關(guān)資料，得到離心泵的故障種類和相關(guān)數(shù)據(jù)信息，再通過時域分析得到16維時域特征；通過頻域分析和特征構(gòu)造算法，得到13維頻域特征；通過小波變換，得到信號的72維能量信號及其熵特征。最后將3種特征整合，得到一維混合全域特征集，以該特征集對故障識別模型進行訓(xùn)練，即可實現(xiàn)利用一維神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對故障信息的挖掘操作；②特征降維優(yōu)化。選取n組不同故障的訓(xùn)練樣本和一組正常的訓(xùn)練樣本構(gòu)成訓(xùn)練集，利用補償距離評估方法或主分量分析法，對訓(xùn)練集樣本進行計算分析降維，得到對組不同故障都識別敏感的c維特征集（＜101）；③建立故障識別模型。構(gòu)建一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，設(shè)置初始化網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，再使用訓(xùn)練集對模型進行故障識別訓(xùn)練，若達到最大步數(shù)&Loss曲線收斂，則保存模型數(shù)據(jù)，輸出故障識別模型；若不滿足最大步數(shù)&Loss曲線收斂，則調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，不斷訓(xùn)練優(yōu)化。最終構(gòu)建的模型對訓(xùn)練集中包含的故障進行識別，并標(biāo)明故障類型；④故障識別測試。首先構(gòu)建測試樣本集，通過步驟②的降維優(yōu)化，輸入步驟③構(gòu)建的模型中，即可得到測試樣本集的故障識別結(jié)果，和實際故障結(jié)果比對，得出結(jié)論；⑤后續(xù)模型優(yōu)化。當(dāng)出現(xiàn)新的故障類型時，只需要重新構(gòu)建該故障的訓(xùn)練集進行訓(xùn)練，留存新的模型數(shù)據(jù)，即可實現(xiàn)對新故障的識別判斷。

上述①~④的步驟可用圖3示意。

圖3 故障識別模型Fig.3 Fault recognition model

3 基于仿真試驗的算法選取

在對一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障識別模型的構(gòu)建中，運用了多種算法來保證識別精度和準(zhǔn)確率，而實際應(yīng)用中，并非所有算法的優(yōu)化都具有參考意義，那些不必要的算法在故障識別過程中只會降低識別速率、增加許多不必要的工作量，以下將通過仿真實驗除去那些不必要的算法，并對得到最終的一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障識別模型。

3.1 數(shù)據(jù)來源與參數(shù)設(shè)置

為進行仿真模擬，還需要獲取旋轉(zhuǎn)機械的各種故障類型及其出現(xiàn)故障時和正常運行時的相關(guān)樣本，此處選擇離心泵作為測試旋轉(zhuǎn)機械，選用試驗轉(zhuǎn)速為600、900、1 200 r/min三擋，選取無故障、葉輪偏心、不平衡、軸承內(nèi)圈故障、軸承外圈故障等5種設(shè)備狀態(tài)，選擇樣本長度為4 120字節(jié)，分別對每個設(shè)備狀態(tài)設(shè)置600個訓(xùn)練樣本和60個檢測樣本，選擇特征圖維度為32×32×1像素，采樣頻率24.43 kHz。

在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，該選擇卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一批次可以處理90個樣本數(shù)據(jù)，最大迭代次數(shù)為400次，機器學(xué)習(xí)效率為0.55。

3.2 仿真測試結(jié)果及算法選取

分別用小波變換和頻譜分量的算法進行特征提取，其余部分的處理過程完全相同，得到兩者的模型測試結(jié)果，如表1所示。

從表1中可得，基于頻譜分量的快速特征構(gòu)造算法在模型的各處理階段都具有更高的優(yōu)勢，因此，最終故障識別模型的特征提取算法選擇快速特征構(gòu)造算法。

表1 小波變換和頻譜分量的算法的故障預(yù)測模型測試結(jié)果Tab.1 Test results of fault prediction model for wavelet transform and spectral components

分別用CDET和PCA進行特征降維，其余部分的處理過程完全相同，得到兩種算法的降維后特征集指標(biāo)，如表2所示。

表2 降維后特征集指標(biāo)Tab.2 The feature set metrics after dimension reduction

為直觀顯現(xiàn)降維算法的整體優(yōu)勢，引入未降維的特征集，通過模型仿真，得到CDET降維前后的模型測試結(jié)果，如表3所示。

從表3中則可以看出，降維算法在模型的在各類工況下的各處理階段都具有明顯優(yōu)勢，具有極高的普適性、模型生成速率、模型檢測速率、準(zhǔn)確率。

表3 CDET降維前后的故障預(yù)測模型測試結(jié)果Tab.3 Test results of the failure prediction model before and after the CDET dimension reduction

4 結(jié)語

本文基于一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)建了一個故障的自動識別系統(tǒng)，通過對特征提取優(yōu)化和降維優(yōu)化，獲得了模型生成迅速、故障檢測迅速、準(zhǔn)確率高且具有故障種類分析的故障識別模型，并且具有極高的普適性，能夠適應(yīng)多數(shù)工況，且可以隨著故障樣本的增加而不斷進行優(yōu)化，具有可持續(xù)發(fā)展性能，滿足大多數(shù)旋轉(zhuǎn)機械的故障識別要求。