張旭輝,潘格格,郭歡歡,毛清華,樊紅衛(wèi),萬 翔

(1.西安科技大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院,陜西 西安 710054;2.陜西省礦山機(jī)電裝備智能監(jiān)測重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,陜西 西安 710054)

0 引 言

電牽引采煤機(jī)作為煤礦綜采工作面的主要機(jī)電設(shè)備,為實(shí)現(xiàn)煤礦智能化、無人化、安全高效生產(chǎn)的重要保障,采煤機(jī)故障的發(fā)生可能會導(dǎo)致停產(chǎn),甚至引發(fā)嚴(yán)重的礦井事故,因此煤礦綜采設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測以及關(guān)鍵部位的故障診斷與預(yù)警對于煤礦安全生產(chǎn)發(fā)展至關(guān)重要。

隨著工業(yè)大數(shù)據(jù)的出現(xiàn),機(jī)器學(xué)習(xí)逐漸成為采煤機(jī)故障診斷研究的熱點(diǎn),減少設(shè)備因故障而停機(jī)檢修的發(fā)生[1]。遼寧工程技術(shù)大學(xué)劉旭南等[2]將小波包分解和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合,能夠有效診斷采煤機(jī)截割部的故障類型。劉沖[3]提出了一種基于優(yōu)化支持向量機(jī)的采煤機(jī)故障診斷新方法,有效地實(shí)現(xiàn)了對采煤機(jī)特征參數(shù)的提取。中國礦業(yè)大學(xué)任眾[4]運(yùn)用粒子群算法對支持向量機(jī)的相關(guān)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,對采煤機(jī)截割部行星輪減速器故障進(jìn)行實(shí)時(shí)自動地診斷。中國礦業(yè)大學(xué)楊健健等[5]將粒子群算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合對掘進(jìn)機(jī)截割部進(jìn)行故障診斷。由于淺層網(wǎng)絡(luò)模型自學(xué)習(xí)、特征自提取能力弱,以至于其具有故障識別精度低、泛化能力弱等特點(diǎn)[6]。

相反,基于深度學(xué)習(xí)的故障診斷方法能夠進(jìn)行故障模式的自動識別與分類,具有較高的故障模式識別精度及效率。遼寧工程技術(shù)大學(xué)毛君等[7]為了準(zhǔn)確診斷采煤機(jī)截割部減速器故障,提取多個(gè)特征在深度自編碼網(wǎng)絡(luò)下學(xué)習(xí)并訓(xùn)練進(jìn)行準(zhǔn)確診斷。西安交通大學(xué)JIA等[8]提出了基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能診斷方法,避免了因傳統(tǒng)方法依賴于專家經(jīng)驗(yàn)和專門知識導(dǎo)致的缺陷,并獲得了滾動軸承和行星齒輪箱的分類結(jié)果。清華大學(xué)LU等[9]利用深度學(xué)習(xí)對標(biāo)準(zhǔn)軸承數(shù)據(jù)集的頻域數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算,并對結(jié)果進(jìn)行可視化,得到的較好的分類準(zhǔn)確率。解放軍理工大學(xué)袁建虎等[10]通過連續(xù)小波變換,將獲得的時(shí)頻圖輸入到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類器模型中進(jìn)行滾動軸承智能故障識別。海軍工程大學(xué)李俊等[11]在大數(shù)據(jù)下提取振動信號峭度指標(biāo)并通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成故障分類。上述深層模型在具有足夠多標(biāo)簽數(shù)據(jù)樣本下取得了良好的故障分類效果。正常服役采煤機(jī)監(jiān)測數(shù)據(jù)中故障數(shù)據(jù)少,不足以訓(xùn)練好深層模型,因此并不適用于變工況下非線性、非平穩(wěn)信號的故障識別。

為解決上述問題,遷移學(xué)習(xí)受到機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的廣泛關(guān)注[12-14],遷移學(xué)習(xí)能夠運(yùn)用先前學(xué)習(xí)的知識和技巧完成新任務(wù)。南京航空航天大學(xué)張振良等[15]基于樣本遷移對發(fā)動機(jī)軸承進(jìn)行故障預(yù)測。哈爾濱理工大學(xué)康守強(qiáng)等[16]在滾動軸承故障診斷方法引入遷移學(xué)習(xí),提升診斷性能。西安交通大學(xué)雷亞國等[17]基于深度殘差網(wǎng)絡(luò),提取遷移故障特征,通過施加領(lǐng)域適配正則項(xiàng)約束形成深度遷移診斷模型,并運(yùn)用實(shí)驗(yàn)室滾動軸承與機(jī)車軸承進(jìn)行遷移診斷試驗(yàn),試驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了該方法具有更高的準(zhǔn)確率。南京航空航天大學(xué)錢偉偉[18]基于深度遷移學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)對旋轉(zhuǎn)機(jī)械進(jìn)行故障診斷,取得了良好效果。沈陽工業(yè)大學(xué)于洋等[19]將長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)與遷移學(xué)習(xí)相結(jié)合判別滾動軸承故障聲發(fā)射信號。

然而上述研究均為同一機(jī)械設(shè)備在不同工況間進(jìn)行遷移診斷,且數(shù)據(jù)充足。本文針對采煤機(jī)傳動系統(tǒng)滾動軸承提出基于深度遷移學(xué)習(xí)的故障診斷方法,經(jīng)過時(shí)頻變換將結(jié)果作為模型的輸入圖像數(shù)據(jù)集,然后構(gòu)建預(yù)訓(xùn)練模型并將其網(wǎng)絡(luò)參數(shù)遷移至采煤機(jī)搖臂傳動系統(tǒng)智能故障診斷模型中,將參數(shù)進(jìn)行微調(diào),實(shí)現(xiàn)模型的優(yōu)化與權(quán)值更新,進(jìn)而獲得最終的遷移故障診斷模型,實(shí)現(xiàn)少量樣本下的采煤機(jī)智能故障診斷。

1 遷移學(xué)習(xí)問題描述

在深度學(xué)習(xí)中,需要數(shù)據(jù)量足夠大的訓(xùn)練集與測試集數(shù)據(jù),且分布相同,這就造成訓(xùn)練過程需要消耗大量的時(shí)間。遷移學(xué)習(xí)是針對2組數(shù)據(jù)相似但分布不同的數(shù)據(jù),在模型上進(jìn)行故障知識遷移來實(shí)現(xiàn)故障診斷精度的提高。領(lǐng)域D可以表示為{X,P(x)},其中，X為特征空間，P(x)為X的邊緣分布,x={x1,x2,…,xn}∈X。一個(gè)任務(wù)包括標(biāo)簽空間Y和一個(gè)目標(biāo)預(yù)測函數(shù)f(x),即:T={Y,f(x)},其中,f(x)=P(Y|X),通過訓(xùn)練樣本獲取目標(biāo)預(yù)測函數(shù)[17，20-21]。

遷移學(xué)習(xí)主要是將源領(lǐng)域Ds與目標(biāo)任務(wù)Ts的知識進(jìn)行遷移,提高目標(biāo)函數(shù)的學(xué)習(xí)能力。所提出的智能故障診斷方法,在源領(lǐng)域?yàn)镈s的基礎(chǔ)上訓(xùn)練函數(shù)為fd(x)的模型,當(dāng)目標(biāo)領(lǐng)域Tt僅有小數(shù)據(jù)量樣本時(shí)也能夠完成訓(xùn)練。

現(xiàn)有煤礦井下設(shè)備運(yùn)行過程中產(chǎn)生的振動信號呈現(xiàn)非線性、非平穩(wěn)性等特點(diǎn),而源域信號和目標(biāo)域信號都是通過旋轉(zhuǎn)機(jī)械傳動系統(tǒng)獲取的振動信號,其兩者之間的數(shù)據(jù)存在較大差異,但仍存在一定的數(shù)據(jù)分布相似性?；诖?研究了在深度遷移學(xué)習(xí)基礎(chǔ)上的采煤機(jī)搖臂部滾動軸承故障診斷方法,如圖1所示,模型(VGG-16)經(jīng)過預(yù)訓(xùn)練后,將其網(wǎng)絡(luò)參數(shù)遷移到模型中,運(yùn)用參數(shù)微調(diào)對權(quán)值進(jìn)行更新,經(jīng)過多次迭代訓(xùn)練使模型最優(yōu)化,得到基于遷移學(xué)習(xí)的采煤機(jī)搖臂部滾動軸承故障診斷模型。

圖1 基于深度遷移學(xué)習(xí)的故障診斷方法流程

2 基于深度遷移學(xué)習(xí)的故障診斷方法

利用在大型自然圖像數(shù)據(jù)集(Imagenet)下進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)模型,根據(jù)目標(biāo)域數(shù)據(jù)對該網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行參數(shù)微調(diào),通過更新高層網(wǎng)絡(luò)參數(shù)并保留低層網(wǎng)絡(luò)參數(shù)不變來適用不同領(lǐng)域的數(shù)據(jù),高層網(wǎng)絡(luò)特征根據(jù)自身的抽象特性反映數(shù)據(jù)的特有信息[22]。圖2為預(yù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)微調(diào)示意。

圖2 預(yù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)微調(diào)示意

2.1 基于深度遷移學(xué)習(xí)的故障診斷模型

在運(yùn)用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行圖像識別時(shí),通常采用離散卷積運(yùn)算進(jìn)行計(jì)算,卷積運(yùn)算如下:

(1)

式中:x(t)為輸入圖像;*為卷積操作；h(t)為核函數(shù),其輸出為特征映射。

運(yùn)用二維卷積核K(m,n)處理二維輸入圖像I(i,j),其卷積運(yùn)算如下:

(2)

式中,m和n為卷積核的尺寸。

卷積運(yùn)算具有可交換性:

(3)

偏置和權(quán)重作為卷積層的重要參數(shù),其公式為

(4)

選取ReLU函數(shù)作為激活函數(shù)對卷積輸出進(jìn)行激活,防止出現(xiàn)“梯度彌散”問題[24]:

(5)

式中,f為ReLU激活函數(shù)。

為提高模型的泛化能力,降低計(jì)算量,在卷積層后添加最大池化層:

(6)

故障特征分類由softmax函數(shù)通過映射softmax值的大小實(shí)現(xiàn),因此,第j個(gè)特征xj的softmax值為：

(7)

2.2 基于Adam算法的模型優(yōu)化

為使模型更好地適應(yīng)目標(biāo)域數(shù)據(jù),計(jì)算輸出和真實(shí)標(biāo)簽值的交叉熵,并將其作為模型誤差[25],通過Adam算法進(jìn)行權(quán)值更新最小化損失函數(shù)。

以含c個(gè)樣本數(shù)的樣本I(c)為研究對象，求取樣本標(biāo)簽值qc與實(shí)際標(biāo)簽值pc的交叉熵,即損失函數(shù)L:

(8)

(9)

(10)

(11)

(12)

(13)

(14)

(15)

(16)

(17)

其中,(im,jm)為正向池化區(qū)特征值的最大特征點(diǎn)[24]。若令:

(18)

(19)

s=ρ1s+(1-ρ1)g,r=ρ2s+(1-ρ2)g⊙g

(20)

(21)

更新后的權(quán)值θ為

(22)

其中,ε為學(xué)習(xí)步長；ρ1、ρ2為矩估計(jì)的指數(shù)衰減速率；δ為小常數(shù),被用來穩(wěn)定數(shù)值[24]。

3 試驗(yàn)驗(yàn)證

軸承是旋轉(zhuǎn)機(jī)械傳動系統(tǒng)中的關(guān)鍵部件,其運(yùn)行狀態(tài)對保障設(shè)備安全運(yùn)行起著重要的作用。實(shí)際工況下采煤機(jī)搖臂部傳動系統(tǒng)中的滾動軸承監(jiān)測數(shù)據(jù)具有非線性、非平穩(wěn)性等特點(diǎn),且可用典型故障數(shù)據(jù)少,難以達(dá)到較高的診斷精度?？紤]采煤機(jī)搖臂部傳統(tǒng)系統(tǒng)“兩級直齒兩級行星減速”的傳動特點(diǎn),為驗(yàn)證本文提出的深度遷移學(xué)習(xí)算法有效性,實(shí)測數(shù)據(jù)采用具有相同結(jié)構(gòu)的傳統(tǒng)系統(tǒng)的試驗(yàn)平臺,并設(shè)變轉(zhuǎn)頻模擬采煤機(jī)振動信號的非線性、非平穩(wěn)性特點(diǎn)。

深度遷移學(xué)習(xí)算法驗(yàn)證以Case Western Reserve University標(biāo)準(zhǔn)滾動軸承數(shù)據(jù)集作為訓(xùn)練集,輔助訓(xùn)練遷移模型,將Spectra Quest公司的DDS平臺實(shí)測的故障滾動軸承數(shù)據(jù)作為測試集。

3.1 遷移學(xué)習(xí)算法驗(yàn)證試驗(yàn)

采用的試驗(yàn)數(shù)據(jù)分為數(shù)據(jù)集A和數(shù)據(jù)集B,數(shù)據(jù)詳細(xì)信息見表1。

表1 試驗(yàn)樣本數(shù)據(jù)信息

數(shù)據(jù)集A為由Case Western Reserve University通過如圖3a所示的測試平臺得到的滾動軸承測試數(shù)據(jù)。該測試平臺由感應(yīng)電機(jī),一個(gè)轉(zhuǎn)矩傳感器/編碼器、加載電機(jī)以及控制電子設(shè)備所組成[26]。試驗(yàn)選取驅(qū)動端滾動軸承,并在其徑向加載徑向載荷4.02 N·m,采樣頻率設(shè)置為12 kHz,轉(zhuǎn)速設(shè)置為1 772 r/min,獲取正常狀態(tài)、內(nèi)圈故障、外圈故障及滾動體故障等4種軸承狀態(tài)數(shù)據(jù)作為試驗(yàn)數(shù)據(jù),同時(shí)選取故障直徑分別為1.778、0.356、0.533 mm的數(shù)據(jù)作為補(bǔ)充數(shù)據(jù)集。樣本數(shù)據(jù)為3 000個(gè),包括正常狀態(tài)300個(gè),剩余數(shù)據(jù)由各故障數(shù)據(jù)樣本均勻分配,最終構(gòu)成本文使用的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集[26]。

數(shù)據(jù)集B為由Spectra Quest公司通過DDS測試平臺收集的數(shù)據(jù),該測試平臺由變速驅(qū)動電機(jī)、行星齒輪箱、平行軸齒輪箱、軸承徑向負(fù)載、磁力制動器組成[26],如圖3b所示。由于采煤機(jī)在變工況下的振動信號存在非線性、非平穩(wěn)性的特點(diǎn),為模擬采煤機(jī)在井下的運(yùn)行狀態(tài),選取該平臺平行軸齒輪箱中的第2級傳動軸,并在輸出端的軸承上沿徑向加載4種載荷0，4.02，8.04，12.06 N·m,設(shè)置轉(zhuǎn)頻為20、25、30 Hz,采樣頻率為10.24 kHz,與數(shù)據(jù)集A設(shè)置相同的4種狀態(tài)[26],4種狀態(tài)測試數(shù)據(jù)集分別選擇樣本數(shù)為100、300、300、300個(gè)。

圖3 數(shù)據(jù)集試驗(yàn)平臺

為驗(yàn)證本文提出方法,試驗(yàn)數(shù)據(jù)集A為源域數(shù)據(jù),試驗(yàn)數(shù)據(jù)集B為目標(biāo)域數(shù)據(jù),完成從數(shù)據(jù)集A遷移至數(shù)據(jù)集B的故障診斷,且設(shè)定數(shù)據(jù)集B在任務(wù)中無健康標(biāo)記數(shù)據(jù)。

對該數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理,使用連續(xù)小波變換將一維原始信號轉(zhuǎn)換成二維時(shí)頻分布圖像,如圖4所示。

圖4 圖像數(shù)據(jù)集

3.2 遷移診斷結(jié)果

遷移診斷模型的主要參數(shù)迭代次數(shù)設(shè)置為30，批次大小設(shè)置為8，步長設(shè)置為300，Dropout設(shè)置為0.1。為防止過擬合情況出現(xiàn),在全連接層使用Dropout。為驗(yàn)證提出方法的遷移診斷有效性,將對比分析提出方法(TDCNN)與不采用遷移學(xué)習(xí)的完全重新訓(xùn)練的方法(DCNN)的診斷結(jié)果。

診斷結(jié)果如圖5所示,提出方法的平均診斷率為99.586 2%;而DCNN方法的平均診斷率僅為31.083 6%。與傳統(tǒng)的從頭開始訓(xùn)練的深層卷積網(wǎng)絡(luò)相比，TDCNN方法在第2次迭代訓(xùn)練時(shí)就已經(jīng)達(dá)到較高的分類準(zhǔn)確率,且保持穩(wěn)定的結(jié)果,而DCNN方法存在無法收斂的現(xiàn)象,在第2次迭代訓(xùn)練后始終無法提升準(zhǔn)確率,且無法識別故障數(shù)據(jù)。因此，TDCNN方法在保證網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)深度的前提下能夠快速收斂,縮短訓(xùn)練時(shí)間,能夠?qū)W習(xí)到更深層次的圖像特征并更好地分類,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)高精度診斷[27]。

圖5 TDCNN與DCNN方法故障分類結(jié)果

為直觀地表達(dá)出所提出方法的特征提取效果,將目標(biāo)域數(shù)據(jù)B的特征值通過t-SNE(t分布隨機(jī)近鄰嵌入)算法映射到二維空間中,進(jìn)而運(yùn)用散點(diǎn)圖將其特征進(jìn)行可視化,如圖6所示。由圖6可得出本文提出的方法能夠有效地進(jìn)行故障特征分類,并且具有較高的提取精度。

圖6 TDCNN方法樣本特征可視化

4 結(jié) 論

1)針對煤礦井下采煤機(jī)搖臂傳動系統(tǒng)的有效數(shù)據(jù)少、有標(biāo)簽數(shù)據(jù)不足等問題,研究了基于深度遷移學(xué)習(xí)的采煤機(jī)搖臂部傳動系統(tǒng)故障診斷方法,并對傳動系統(tǒng)中的關(guān)鍵零部件滾動軸承進(jìn)行了對比試驗(yàn)并將遷移結(jié)果可視化。

2)較于未采用遷移學(xué)習(xí)的傳統(tǒng)訓(xùn)練方法,遷移學(xué)習(xí)方法能夠?qū)⒉煌O(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行故障診斷知識遷移,實(shí)現(xiàn)較高的診斷精度,表明了該方法的可行性。

3)下一步研究將針對已采集到的多種機(jī)型采煤機(jī)搖臂部傳動系統(tǒng)基線數(shù)據(jù),發(fā)掘遷移學(xué)習(xí)在有效數(shù)據(jù)少情況下的優(yōu)勢,為實(shí)現(xiàn)煤礦機(jī)電裝備健康狀態(tài)監(jiān)測自動化與智能化奠定基礎(chǔ)。