姜萬錄 李 滿 張培堯 趙亞鵬 張淑清

1.燕山大學河北省重型機械流體動力傳輸與控制重點實驗室，秦皇島，0660042.燕山大學先進鍛壓成形技術與科學教育部重點實驗室，秦皇島，066004 3.燕山大學電氣工程學院，秦皇島，066004

0 引言

旋轉(zhuǎn)設備中的液壓泵、滾動軸承等部件在動力傳動方面有著不可替代的作用，被廣泛應用于航空航天、交通運輸?shù)戎匾I域[1-2]。一旦這些部件發(fā)生故障，將對工業(yè)生產(chǎn)整個過程的穩(wěn)定性和安全性產(chǎn)生影響。然而,由于旋轉(zhuǎn)機械固有的復雜性，對其進行有效的故障診斷變得十分具有挑戰(zhàn)性。

隨著數(shù)據(jù)驅(qū)動技術的日漸成熟，直接對故障數(shù)據(jù)進行深度挖掘以實現(xiàn)故障診斷成為可能。傳統(tǒng)基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的故障診斷方法通常包含括兩個步驟，即故障特征提取[3-5]和分類模型訓練[6-8]。為提高故障分類的效率，許多經(jīng)典機器學習方法已被廣泛使用，如隨機森林(random forest，RF)、支持向量機(support vector machine，SVM)和極限學習機(extreme learning machine，ELM)等。但是，相關研究表明，上述淺層學習模型難以直接使用原始數(shù)據(jù),需要依據(jù)特征工程提取故障特征。復雜的特征提取過程需要豐富的專業(yè)知識，且特征提取的好壞會嚴重影響診斷準確率。

深度學習的出現(xiàn)克服了這一不足，它可從原始數(shù)據(jù)中挖掘有價值的信息，避免依賴于專家知識的特征提取，從而實現(xiàn)端到端診斷?；谏疃葘W習的故障診斷逐漸成為研究熱點，深度置信網(wǎng)絡(deep belief network，DBN)[9]、深度自編碼器(deep auto-encoders，DAE)[10]、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(recurrent neural network，RNN)[11]和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(convolutional neural network,CNN)[12]等深度學習方法被廣泛地研究并應用。這些深度學習算法都屬于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(deep neural network, DNN)。眾所周知，深度神經(jīng)網(wǎng)絡的超參數(shù)較多，需要進行微調(diào)，并且在訓練數(shù)據(jù)不足時，很容易出現(xiàn)過擬合[13]。

相關研究表明，振動信號在表征旋轉(zhuǎn)設備狀態(tài)信息方面有著獨特優(yōu)勢，振動信號分析方法也是國內(nèi)外比較成熟的旋轉(zhuǎn)機械設備故障診斷方法。但是，多數(shù)方法采用單源信號進行故障識別與診斷，而旋轉(zhuǎn)機械設備發(fā)生故障時，會在不同方向表現(xiàn)出不同的振幅值和相位角，因此單源信號所獲取的信息不全面，易造成誤判[14]。

全矢譜(full vector spectrum，F(xiàn)VS)技術[15]可對兩通道同步獲取的振動信號進行有效融合，通過主振矢特征保證信息的完備性。此外，多粒度級聯(lián)森林(multi-grained cascade forest，gcForest)是一種隨機森林在深度學習上的衍生方法[16]，又稱深度森林，其超參數(shù)較少且模型大小可自適應調(diào)整。卞凌志等[17]針對增加級聯(lián)森林層數(shù)后出現(xiàn)特征消失的問題，對級聯(lián)森林進行了改進，提出了級聯(lián)殘差森林(cascade residual forest，grcForest)。PANG等[18]針對級聯(lián)層中增強特征被淹沒在原始特征中的問題，設置特征選擇機制，提出了特征篩選級聯(lián)森林(gcForest with feature screening, gcForestFS)。

綜上，本文提出了一種全矢數(shù)據(jù)融合增強深度森林(full vector-grained residual cascade forest with feature screening，F(xiàn)V-grcForestFS)的旋轉(zhuǎn)設備故障診斷新方法，實現(xiàn)對旋轉(zhuǎn)機械端到端的故障診斷。首先將全矢同源信息融合技術與多粒度掃描相結合，提出全矢多粒度掃描(full vector multi-grained scanning，F(xiàn)V-MGS)，以獲得基于完備信息的特征向量；然后在級聯(lián)森林的基礎上添加類似殘差網(wǎng)絡的結構及特征選擇機制，提出特征篩選級聯(lián)殘差森林(cascade residual forest with feature screening，crForestFS)，用于接收FV-MGS輸出的特征向量并進行分類。最后通過兩種不同旋轉(zhuǎn)設備故障診斷實驗，驗證所提方法的有效性。

1 全矢譜理論

旋轉(zhuǎn)機械動態(tài)特征與多傳感器信息融合技術相結合便產(chǎn)生了全矢譜技術。假設設備運轉(zhuǎn)平穩(wěn)，由轉(zhuǎn)子動力學理論，它在兩個垂直方向的運動學方程[19]如下：

(1)

Xci=XicosφxiXsi=Xisinφxi

Yci=YicosφyiYsi=Yisinφyi

式中，Xi、Yi分別為諧波ωi在x、y方向的振幅；φxi、φyi分別為諧波ωi在x、y方向的初始相位角，如圖1a所示。

由式(1)可進一步推知轉(zhuǎn)子渦動的軸心運動軌跡為一系列橢圓。軸心沿橢圓的運動可分解為沿兩個正圓運動的合成，如圖1b所示。這兩個正圓定義為正進動圓和反進動圓，橢圓長短半軸可通過兩圓得到[19]。橢圓長短半軸可由下式求得：

(a)坐標轉(zhuǎn)換

(2)

式中，Xpi、Xri分別為兩正反進動圓半徑。

橢圓軌跡長半軸RLi被定義為諧波頻率ωi下的主振矢，短半軸RSi被定義為該諧波頻率ωi的副振矢。

為了保證全矢數(shù)值計算的快速性、穩(wěn)定性，將x、y兩方向上的振動信號序列{xn}、{yn}構造為復數(shù)序列{zn}={xn}+j{yn}(n=0,2,…,N-1)，其中N為序列長度。復數(shù)序列{zn}由傅里葉變換可得到{Zn}，進一步由傅里葉變換的共軛性可得

(3)

由上述數(shù)值計算可知，該種多傳感器數(shù)據(jù)級融合方法計算簡單可靠，兼容性強。實際情況中，加速度信號較位移信號幅度更高，因此同源位移信號可被同源加速度信號替代[20]。

2 全矢數(shù)據(jù)融合增強深度森林方法

深度學習技術因具有強大的表征學習能力而迅速發(fā)展，在各種應用中都取得了很大成功。本文所提FV-grcForestFS方法的深度學習功能是通過FV-MGS和crForestFS兩部分實現(xiàn)的。

2.1 全矢多粒度掃描

多粒度掃描(MGS)采用了類似卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的滑動窗口，用于掃描原始輸入信號，旨在提取更多有用的特征信息。旋轉(zhuǎn)設備振動信號呈現(xiàn)出復雜性、非線性和非平穩(wěn)性[21]，通過MGS提取故障特征較為困難，同時單通道信號分析所獲取的信息總是不完備不充分,因此引入全矢譜融合技術對MGS加以改進，提出FV-MGS，其結構如圖2所示。

圖2 FV-MGS結構示意圖

2.2 特征篩選級聯(lián)殘差森林

級聯(lián)森林采用多層結構，每一層可包含多個不同的基學習器，如RF、CRF、XGBoost、LightGBM、CasCatBoost等[22], 它通過層數(shù)的增加來使模型獲取更多的信息，但可能出現(xiàn)類似DNN梯度消失或梯度爆炸的問題。為了避免在級聯(lián)層中增加隨機森林層數(shù)時出現(xiàn)此問題，采用類似殘差連接的結構，可在增加隨機森林層數(shù)時使模型能夠在保留之前效果的基礎上向最優(yōu)值靠近[17,22]。

在級聯(lián)森林中，除第一層級外，其余各層級輸入為原始輸入特征與上一層級輸出增強特征的拼接向量。原始輸入特征比每層輸出增強特征維數(shù)大很多，增強特征可能被淹沒在原始輸入特征中。特征篩選可以促進增強特征和原始特征之間保持平衡，提高各層模型的學習能力[18, 23]，并且，通過篩選出無關特征，增加了每棵決策樹分裂時選擇相關特征的機會，通過增強單座森林的性能提高了整體性能。

因此，為減少級聯(lián)森林特征消失及特征冗余，本文對級聯(lián)森林增加殘差連接和特征選擇機制加以改進，提出crForestFS，其結構如圖3所示。

圖3 crForestFS結構示意圖

在crForestFS的每個層級中，特征篩選是依據(jù)各個特征對模型分類的重要程度進行的，而基于樹的森林模型可充分利用各層模型內(nèi)決策樹生成過程中的相關信息實現(xiàn)特征重要性量化。不同功能的決策樹量化特征重要性有所差異，對于分類問題主要通過基尼系數(shù)進行最優(yōu)特征選擇。在基尼系數(shù)基礎上，使用g(a)刻畫特征a在各層模型中的重要性[23]，計算如下：

(4)

式中，K為每座森林中決策樹棵數(shù)，且每個級聯(lián)層中包含四座森林；L為特征a在此層模型中被用作決策樹節(jié)點劃分的次數(shù)；Gini(Dl)為特征a在第l次被作為節(jié)點特征劃分時，當前決策樹節(jié)點中樣本集的純度；Gini(Dl,a)為第l次經(jīng)過特征a分割后樣本集的純度。

假設給定決策樹當前節(jié)點中的樣本集D，特征a可將樣本集D劃分為W個不同子集，即D1,D2,…,DW，則Gini(D)與Gini(D,a)可由下式計算：

(5)

式中，C為D中樣本的種類數(shù)；pc為第c類樣本在D中所占比例；|D|為D中樣本數(shù)量;Gini(D)越小，樣本D純度越高。

在crForestFS訓練過程中，全部輸入特征x用于第一層模型中所有森林的訓練。之后，在各層模型訓練開始之前，使用各個特征在上一層模型中返回的g值衡量其特征重要程度，并從上一層模型使用的原始輸入特征子集中篩選出相對重要的特征。

(6)

式中，θ(0<θ≤1)為選擇比例；|At|為第t層模型輸入特征重要性和；zt(x)為t層原始輸入特征子集。

crForestFS逐層學習可以看成從特征空間X(X?RM)到類別概率空間Y(Y=[0,1]C)，進而得到類別Z={1,2,…,C}的監(jiān)督學習映射問題，C為每個樣本可能的標記類型。那么，crForestFS可由(h,f)二元數(shù)組形式表示。h=(h1,h2,…,hT)，f=(f1,f2,…,fT)，其中ht為第t層森林的集成；ft為級聯(lián)至t層時模型的集成,t∈{1,2,…,T}，T為模型層數(shù)。

對于層數(shù)t，X→Y的映射函數(shù)ft定義為

(7)

對于層級t，ht和ft都將輸出類概率向量(p1，t,p2，t,…,pC，t)，z1(x)為原始輸入特征經(jīng)過特征重要性選擇后的子集。第一層h1(x)的輸入為x；第二層輸入為原始特征約減子集z1(x)與第一層輸出f1(x)的拼接向量h2((z1(x),f1(x)))；其余ht輸入為t-1層輸入特征子集zt-1(x)、前層級聯(lián)輸出ft-1(x)和第一層輸出f1(x)的拼接向量(zt-1(x),ft-1(x),f1(x))。

改進級聯(lián)森林模型M:X→Z可由(h,f)定義[18]：

M(x)=argmax([fT(x)]c)c={1,2,…,C}

(8)

式中，[fT(x)]c為類別向量fT(x)中第c類的預測概率。

為了避免過擬合，訓練過程中樣本的類概率特征向量和特征重要性度量都以k折交叉驗證的方式獲得。在級聯(lián)森林的基礎上增加殘差連接與特征選擇機制，并且設置森林樹木棵數(shù)線性增加。隨著級聯(lián)層級的增加，從低到高去改變模型復雜性可以帶來更好的泛化性能，同時可進一步降低內(nèi)存要求和時間成本[24]。

2.3 總體結構

圖4是FV-grcForestFS總體結構示意圖，由設置多個不同大小的滑動窗口對雙通道原始信號于旋轉(zhuǎn)設備振動信號具有非平穩(wěn)、非線性特點，故進行采樣。類似于短時傅里葉變換思想，假設信號在很短的時間內(nèi)是平穩(wěn)的，通過窗函數(shù)切割成有限個平穩(wěn)信號片段，使得模型具有一定的非線性信號處理能力，多窗口同時也可挖掘更多的有用信息。采用M1、M2、M3三種不同窗長在同一步長S下對P維雙通道信號進行掃描，經(jīng)過全矢融合以獲得主振矢特征，不同窗長主振矢特征分別訓練相應的森林子模型，通過FV-MGS分別得到R、U、V維增強特征向量。將三類特征向量拼接組成的R+U+V維向量作為crForestFS的輸入，以訓練集k(k=5)折交叉驗證準確率為層級生長依據(jù)，最后將所有森林生成的類概率平均，取概率最大的類別為預測結果。

圖4 FV-grcForestFS結構示意圖

3 故障診斷實驗及分析

為了評估所提出的旋轉(zhuǎn)設備故障診斷模型的性能，進行了兩種不同的實驗驗證。所使用計算機配置為：Intel Core i7-8750H 2.20 GHz CPU; 8 GB RAM; 512 GB SSD; 1 TB HDD，Python IDE為PyCharm 2020.1。

3.1 軸承故障診斷(實驗1)

3.1.1數(shù)據(jù)集獲取

在本實驗中，使用來自XJTU-SY 的滾動軸承加速壽命實驗振動數(shù)據(jù)集[25]去評估所提出的方法的性能。實驗設備如圖5a所示[25]，滾動軸承型號為LDKUER204，共采集3類工況，每類工況5個軸承，共15個滾動軸承從正常運行到故障的數(shù)據(jù)。實驗中振動信號采集頻率為25.6 kHz，采樣間隔時間為1 min，每次同步采樣1.28 s同一截面水平和垂直兩方向的同源振動信號。

XJTU-SY數(shù)據(jù)集在工況2250 r/min與11 kN下退化出現(xiàn)三種不同故障類型，即軸承2_1內(nèi)圈故障、軸承2_2外圈故障、軸承2_3保持架故障，如圖5b所示[25]。峭度對振動信號沖擊特性十分敏感，當軸承出現(xiàn)故障時，瞬態(tài)沖擊將會加劇[26]，故對出現(xiàn)故障的軸承數(shù)據(jù)采用峭度指標進行選取標定。

(a)實驗平臺 (b)故障部件

提取軸承故障前期、中期同源雙通道數(shù)據(jù)，每種類型順序選取30組數(shù)據(jù)。選擇軸承 2_1的第11～40組標記為正常狀態(tài)數(shù)據(jù)。本實驗采用無重疊截斷的方式生成相應的訓練集與測試集，其中窗口大小為1024個數(shù)據(jù)點，每種類型可生成900組樣本，采用兩種比例的數(shù)據(jù)集隨機劃分方法，得到數(shù)據(jù)集A1、B1如表1所示。

表1 XJTU-SY數(shù)據(jù)集及劃分

3.1.2參數(shù)設定

FV-grcForestFS能夠自適應更新關鍵模型參數(shù)(如級聯(lián)森林的層數(shù))，并有著深度森林超參數(shù)少，模型對其不敏感等特點[27-28]。本文中，F(xiàn)V-MGS中森林樹木棵數(shù)采用深度森林MGS默認設置[16]，即30棵；crForestFS中森林樹木棵數(shù)采用線性增長方式[24](即初始樹木棵數(shù)設置為40，逐層步長設置為30，上限為200)。自適應生長條件設置為：若2層模型性能均未提高，停止生長，且丟棄這2層，并保存模型。同時原始深度森林級聯(lián)層也采用同樣參數(shù)，便于對所提方法優(yōu)越性、先進性進行說明。

下面對掃描窗口的數(shù)量、大小及特征選擇比例θ進行分析選取。在數(shù)據(jù)集A1上，改變不同窗長，重復實驗20次，記錄結果均值，如表2所示。

表2 不同窗長M的診斷結果對比

從表2中可知，單窗口長度M越大，F(xiàn)V-MGS所輸出的增強特征向量的x維度越少，訓練與測試所需時間成本越低。同時窗長越大，對信號的感受野越大，有著更好的信息挖掘能力，但增強特征維度的減少會導致模型泛化性降低，故測試準確率在單窗口上表現(xiàn)為先升再降。

多窗口的測試準確率高于單窗口的測試準確率，但時間成本相應更高。多窗口可對樣本進行多尺度采樣，從而獲得更多的樣本信息。三種多窗口的測試準確率相近，但{256,512,1024}窗口搭配方式的時間成本最低。綜上分析，設置掃描窗口長度分別為256、512、1024，掃描步長為64，在保證獲取樣本信息多樣性的情況下，最大化計算效率。

在數(shù)據(jù)集A1上，改變不同特征選擇比例θ，得到的結果如表3所示。其中，lmax表示最大級聯(lián)層數(shù)。

表3 不同特征選擇比例θ的診斷結果對比

從表3中可知，當θ取值較小時，crForestFS并不能得到有效擴展生長，此時保存的模型中最大級聯(lián)層數(shù)lmax僅為1。隨著θ值的增大，有效特征保留數(shù)量增加，crForestFS能通過級聯(lián)生長獲得更好的性能，同時訓練時間有所增長。當θ值為0.7～0.9時，測試準確率相近，當θ=0.9時，最大級聯(lián)層數(shù)lmax為4。當θ=1時，訓練所需時間有較大增長，測試準確率也有所下降，大量的冗余特征增加了訓練時間成本，也使得測試集準確率下降。綜上，將θ設置為0.9，以此獲得最佳性能。

3.1.3診斷結果及分析

為對crForestFS的有效性進行分析，在數(shù)據(jù)集A1上采用FV-MGS提取增強特征向量，將crForestFS固定生長層數(shù)設置為10，繪制出每層訓練集交叉驗證準確率和所需訓練時間，結果如圖6所示。為保證結果的準確性，重復實驗20次，將均值和標準偏差作為結果記錄。由圖6可以看出，crForestFS的準確率較傳統(tǒng)級聯(lián)森林的準確率略有提高；對于訓練時間，crForestFS對無效特征進行篩減，有效減少特征維數(shù)，減短模型訓練時間近50%。

(a)訓練集交叉驗證準確率

為了說明所提出FV-MGS方法的優(yōu)越性，將數(shù)據(jù)集A1中X通道信號、Y通道信號分別輸入MGS，X、Y同源雙通道信號輸入FV-MGS中，分別得到相應的增強特征向量，然后輸入crForestFS，模型參數(shù)同上。結果如圖7所示，相對于單通道信號MGS，F(xiàn)V-MGS的訓練時間大幅縮短，同時測試集準確率也有所提高。

圖7 全矢多粒度掃描的性能(實驗1)

為了可視化故障識別性能，采用t分布隨機鄰域嵌入(t-distributed stochastic neighbor embedding，t-SNE)[29]描繪一次實驗中MGS與FV-MGS輸出特征的二維圖。圖8所示為單源信號經(jīng)MGS和同源雙通道信號經(jīng)FV-MGS提取特征的t-SNE可視化結果，可以看出，對于不同訓練數(shù)據(jù)集大小，F(xiàn)V-MGS較MGS能更有效地提取故障特征，可以清楚地區(qū)分軸承的4種狀態(tài)。

(a)X(MGS)

為驗證FV-grcForestFS的優(yōu)越性，采用三種傳統(tǒng)淺層模型(RF、ELM、SVM)和兩種深度學習模型(gcForest、CNN)與所提出模型的性能進行比較。

考慮到淺層模型難以直接從原始信號中挖掘有效信息，使用db3小波對Y通道信號進行三層小波包分解，取其第三層子帶能量譜作為特征向量。RF中設置決策樹棵數(shù)為200，決策樹分枝標準依據(jù)特征基尼系數(shù)，其余參數(shù)采用默認值。ELM中隱層神經(jīng)元數(shù)目設置100，激活函數(shù)選擇Sigmoid函數(shù)。SVM中核函數(shù)采用高斯徑向基(RBF)核函數(shù)，懲罰因子與RBF核參數(shù)通過鯨魚優(yōu)化算法(whale optimization algorithm，WOA)[30]來實現(xiàn)最佳選擇。WOA設置種群數(shù)量為10，迭代次數(shù)30，懲罰因子與RBF核參數(shù)取值范圍均為[0.01,100]。

深度學習模型能自適應地從原始振動數(shù)據(jù)中挖掘有效信息，因此直接對原始振動信號進行診斷。gcForest相關參數(shù)與FV-grcForestFS設置相同，其級聯(lián)森林中每座森林樹木棵數(shù)也逐層增加以便于對照分析。CNN網(wǎng)絡模型設置為三個卷積層、三個池化層、一個全局最大池化層和一個全連接層。卷積層C1卷積核大小為128×1，個數(shù)為7，池化層P1大小為3×1；卷積層C2卷積核大小為64×1，池化層P2大小為5×1；卷積層C3卷積核大小為32×1，池化層P3大小為5×1；全連接層F的神經(jīng)元個數(shù)為32，設置Dropout機制，Dropout率為50%。模型訓練次數(shù)設置為100，batch_size為128，優(yōu)化函數(shù)采用Adam，學習率為1×10-3。

各類算法診斷結果對比如表4所示。

表4 實驗1各類算法診斷結果對比

表4結果表明，RF在傳統(tǒng)淺層模型中診斷準確率最高，同時在訓練集數(shù)據(jù)較少時也有較好的性能，但由于其需要提取小波包子帶能量作為特征向量，導致測試時間較長。相比于傳統(tǒng)淺層模型，深度學習模型在診斷準確率上更高。CNN所需測試時間最短，但它受訓練集數(shù)據(jù)規(guī)模影響較大，在訓練集數(shù)據(jù)較少的情況下，性能下降較為明顯，并且訓練所需時間較長。所提出的FV-grcForestFS在兩種不同規(guī)模訓練數(shù)據(jù)集上診斷準確率分別為99.81%和99.19%，比其他方法更高，訓練時間在深度學習模型中也最短。對于測試時間，由于FV-MGS時間花費較長，造成整體檢測時間較CNN更長。盡管如此，這三種深度學習模型在識別速度上仍處于相同量級。綜合來看，F(xiàn)V-grcForestFS用于滾動軸承的故障診斷時具有較高的診斷準確率和診斷效率，這對工程實際應用有著重要意義。

3.2 液壓泵故障診斷(實驗2)

3.2.1數(shù)據(jù)采集

本實驗所需的數(shù)據(jù)采集于液壓泵故障模擬實驗臺。液壓原理如圖9所示，使用固定在柱塞泵殼體上的三個振動加速度傳感器進行同源信號采集，分別為徑向水平方向X、徑向垂直方向Y和軸向Z。實驗臺部分主要元件的性能參數(shù)如表5所示，實物照片如圖10a所示。

圖9 液壓泵故障模擬實驗臺液壓原理圖

表5 實驗臺主要元件

數(shù)據(jù)采集軟件采用NI公司的LabView，該采集系統(tǒng)可以保證同源雙通道20 kHz的采集速率。實驗前，準備好相應的故障替換部件，包括滑靴磨損(輕、中、重)、松靴(輕、中、重)、中心彈簧磨損(輕、中、重)和斜盤磨損，如圖10b所示。

(a)實驗臺 (b)故障替換件

在實驗中，調(diào)定工作壓力為15 MPa，對X、Y、Z方向的振動信號進行采樣，采樣頻率設為20 kHz。通過故障件替換正常件的方法進行故障注入，實現(xiàn)對柱塞泵不同故障下的同源振動信號采集。采集時間設置為10 s，即每組采集2×106個數(shù)據(jù)點。本實驗采用重疊截斷的方式生成相應的訓練集與測試集，其中截斷窗口大小為1024個數(shù)據(jù)點，重疊大小為512。每種類型可生成380組樣本，并采用了兩種不同比例的數(shù)據(jù)集劃分方法，得到數(shù)據(jù)集A2、B2，如表6所示。

表6 液壓泵數(shù)據(jù)集及劃分

3.2.2診斷結果及分析

在本實驗中，F(xiàn)V-grcForestFS、gcForest以及各對比方法的參數(shù)與實驗1設置相同。FV-MGS性能如圖11所示，可以看出，相對于單通道信號MGS，F(xiàn)V-MGS使模型在訓練時間以及測試準確率上都有較大改善。單源信號經(jīng)MGS與同源雙通道信號經(jīng)FV-MGS提取特征的可視化結果如圖12所示。

圖11 全矢多粒度掃描的性能(實驗2)

由圖12可以看出，單通道信號經(jīng)MGS處理無法有效提取增強特征，各類型樣本重疊嚴重，這也導致模型診斷準確率較低。與之相比，同源信號經(jīng)過FV-MGS處理后，可清楚地區(qū)分液壓泵11種不同狀態(tài)，即便是小訓練樣本依然有較好表現(xiàn)。

(a)X(MGS)

使用混淆矩陣對20次重復實驗中的一次測試結果進行展示，圖13所示為FV-grcForestFS在兩種不同比例數(shù)據(jù)集A2、B2上的診斷結果。由圖13可以看出，在兩種不同比例數(shù)據(jù)集上，F(xiàn)V-grcForestFS對柱塞泵各種不同程度狀態(tài)類型均能做到有效識別。

(a)數(shù)據(jù)集A1

表7所示為各類算法故障診斷結果，可以看出，由于柱塞泵故障具有種類多、程度變化大的特點，給診斷帶來了難度。因此，傳統(tǒng)淺層診斷方法在兩種比例數(shù)據(jù)集上性能較差，也表明液壓泵比軸承診斷難度更大。當各類訓練集樣本數(shù)量為260時，CNN和gcForest模型診斷準確率分別為95.30%和95.81%，而FV-grcForestFS接近100%。同時FV-grcForestFS模型在各類訓練集樣本僅為40的條件下，也達到了99.23%的診斷準確率，遠高于其余模型的診斷準確率。因此，所提出的FV-grcForestFS模型能有效地對液壓泵進行故障診斷，既能區(qū)別出不同故障類型，同時又能分辨出不同的故障程度。

表7 實驗2各類算法診斷結果對比

4 結論

(1)全矢多粒度掃描(FV-MGS)能有效提取旋轉(zhuǎn)設備完備的故障信息，彌補單源信號信息不完備的弊端，為提高故障診斷準確率提供了可靠特征。

(2)特征篩選級聯(lián)殘差森林(crForestFS)能對輸入特征進行篩選，通過剔除無效特征來進行特征約減，在提高性能的同時使每層模型訓練時間節(jié)約近50%。

(3)將所提FV-grcForestFS與三種傳統(tǒng)淺層智能診斷模型(ELM、SVM、RF)和兩種深度學習模型(CNN、gcForest)進行比較，F(xiàn)V-grcForestFS在軸承與液壓泵故障診斷實驗中的端對端診斷準確率均達到了99%以上，遠高于其他模型結果，訓練時間相較于深度學習模型也最短，且在小訓練樣本條件下(訓練/測試約為1∶8.5)仍能分別達到99.19%和99.23%的故障識別準確率。

(4)盡管所提端對端模型取得了較高的診斷準確率和較短的訓練時間，但是FV-MGS中全矢數(shù)據(jù)融合的加入與其特殊的數(shù)據(jù)傳遞機制，會在一定程度上導致測試時間的增長。在未來的研究中，將探究優(yōu)化FV-MGS，進一步提高故障診斷效率，使其更適于工程實際應用。