李云飛,蘇文勝

(1.江蘇省特種設(shè)備安全監(jiān)督檢驗(yàn)研究院，江蘇無錫 214174；2.國家橋門式起重機(jī)械產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)督檢驗(yàn)中心，江蘇無錫 214174)

0 前言

回轉(zhuǎn)支承作為旋轉(zhuǎn)類起重機(jī)的重要轉(zhuǎn)向部件，在運(yùn)行時會受到多種力的作用，因此易出現(xiàn)故障?；剞D(zhuǎn)支承出現(xiàn)故障時維修成本高，而且可能會導(dǎo)致生產(chǎn)線停工，因此對回轉(zhuǎn)支承進(jìn)行故障診斷具有重大意義?；剞D(zhuǎn)支承部位產(chǎn)生的聲發(fā)射信號復(fù)雜，需要對信號進(jìn)行必要的處理以提高故障診斷的精度。文獻(xiàn)[2]利用包絡(luò)譜分析方法，有效消除了聲發(fā)射信號中的背景噪聲的影響，提取到了隱藏在信號中的特征。文獻(xiàn)[4]運(yùn)用EEMD方法，根據(jù)分解所得到的IMF分量很好地實(shí)現(xiàn)了回轉(zhuǎn)支承的故障診斷。文獻(xiàn)[5]針對多工況下滾動軸承故障聲發(fā)射信號智能識別問題,提出了一種長短時記憶網(wǎng)絡(luò)與遷移學(xué)習(xí)相結(jié)合的故障識別方法，端對端地實(shí)現(xiàn)多種工況下故障的實(shí)時在線智能監(jiān)測。回轉(zhuǎn)支承的轉(zhuǎn)速低、特征頻率小，傳統(tǒng)的故障診斷方法具有一定的局限性，而且進(jìn)行診斷的特征是人為選擇的，不一定是最優(yōu)的特征。深度學(xué)習(xí)方法可以從原始數(shù)據(jù)中自適應(yīng)地提取特征，特征是計(jì)算機(jī)通過訓(xùn)練和學(xué)習(xí)得到的，因此在信號識別方面更有優(yōu)勢，常用的網(wǎng)絡(luò)模型為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Networks，CNN)。模型的特征提取效果受結(jié)構(gòu)和輸入的影響，雖然也有基于一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搭建的CNN網(wǎng)絡(luò)，但是1D-CNN的學(xué)習(xí)能力有限，不能很好地提取到復(fù)雜工況中的聲發(fā)射信號特征。CNN以圖像為輸入時，具有更好的特征提取能力。

綜合上述研究，本文作者提出一種基于時序二維化和ResNet的回轉(zhuǎn)支承聲發(fā)射信號處理方法。通過灰度圖編碼方式將聲發(fā)射信號編碼為二維圖像。以識別能力優(yōu)越的ResNet模型搭建分組網(wǎng)絡(luò)框架，并以此框架作為底層結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)分類模型；重點(diǎn)關(guān)注圖像的細(xì)節(jié)特征，使模型具備更好的特征提取能力，并準(zhǔn)確區(qū)分聲發(fā)射信號的時序差異性，以精準(zhǔn)識別回轉(zhuǎn)支承連接狀態(tài)。結(jié)果表明：二維化后的聲發(fā)射信號更加容易被識別和分類；所構(gòu)建的模型可以更好地實(shí)現(xiàn)起重機(jī)回轉(zhuǎn)支承聲發(fā)射信號的識別，效果優(yōu)于傳統(tǒng)方法，具有較高的故障診斷精度。

1 聲發(fā)射信號的時序二維化

灰度圖(Gray Scale Image, GSI)可將白色與黑色兩種顏色按照對數(shù)關(guān)系進(jìn)行等級劃分?；叶葓D可分為256階，數(shù)字0代表全黑，數(shù)字255代表全白?；叶葓D編碼方式可將一維時序信號編碼為單通道的灰度圖像，其核心思想是將長度為的時間序列編碼成為×的矩陣，其中和、之間滿足以下數(shù)量關(guān)系：

=×

(1)

對矩陣進(jìn)行歸一化處理，將矩陣中的數(shù)值全部轉(zhuǎn)換為0～1內(nèi)，轉(zhuǎn)換公式為

(2)

得到歸一化后的矩陣后，將矩陣中所有的數(shù)值進(jìn)行灰度化處理，得到信號值在0～255之間的矩陣，就可以得到編碼后的灰度圖像。

=()×255.0

(3)

任何一個彩色圖像都具備3個通道，由紅、綠、藍(lán)三原色組成，而灰度圖只有一個通道，因此采用灰度圖可以顯著降低模型在訓(xùn)練時所需的內(nèi)存和時間。圖1所示為一維聲發(fā)射信號及轉(zhuǎn)換為的灰度圖像。

圖1 聲發(fā)射信號及轉(zhuǎn)化后的灰度圖

2 基于分組ResNet的分類模型

CNN自從誕生以來，取得了較大發(fā)展，涌現(xiàn)出了各種各樣的CNN模型。在初期，使用最多的是LeNet5模型，該模型是深度學(xué)習(xí)中最經(jīng)典的模型，包含2個卷積、1個池化層、2個全連接層和1個輸出層，這種方式也被稱為平鋪式網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。LeNet5在簡單圖像分類識別中發(fā)揮了較大優(yōu)勢，但是在較復(fù)雜的圖像識別工作中，受限于模型層數(shù)限制，該模型不能很好地實(shí)現(xiàn)復(fù)雜圖像的識別。為解決這個問題，相繼出現(xiàn)了學(xué)習(xí)能力更加優(yōu)秀的AlexNet、GoogLeNet和VGG，這些模型有著合理的結(jié)構(gòu)和較深的層數(shù)，因此在對復(fù)雜圖像識別方面優(yōu)于傳統(tǒng)的LeNet5模型。

但是在實(shí)際使用時，較深層次的網(wǎng)絡(luò)沒有達(dá)到預(yù)估的理想效果，雖然模型層數(shù)很多，但模型的訓(xùn)練精度卻出現(xiàn)了下降，甚至深層次網(wǎng)絡(luò)的表現(xiàn)比淺層次的網(wǎng)絡(luò)更差。在理論上，網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)越深，網(wǎng)絡(luò)可以提取到的特征參數(shù)就越復(fù)雜，所以深層次網(wǎng)絡(luò)的表現(xiàn)應(yīng)該比淺層網(wǎng)絡(luò)好。研究發(fā)現(xiàn)，當(dāng)模型深度過深時，容易出現(xiàn)梯度消失和梯度彌散問題，這使得深層次網(wǎng)絡(luò)的識別效果比淺層次網(wǎng)絡(luò)的識別效果差。ResNet在平鋪的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上引入了Shortcut分支結(jié)構(gòu)，使殘差單元以跳層連接的形式實(shí)現(xiàn)，解決了反向傳播過程中梯度無法更新的問題，有效地解決了CNN模型在設(shè)計(jì)時的層數(shù)限制，采用ResNet搭建的模型有更加優(yōu)越的性能。殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ResNet)中的Basic Block和Bottleneck Block結(jié)構(gòu)如圖2所示。

圖2 殘差網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

文中所用數(shù)據(jù)為通過聲發(fā)射信號編碼得到的灰度圖像。為使模型在保留全部輸入特征信息的同時又具備細(xì)節(jié)特征提取和抗噪聲干擾的能力，避免網(wǎng)絡(luò)過擬合，選擇性能優(yōu)越的ResNet18作為網(wǎng)絡(luò)模型，并對網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，使它適用于文中所使用的灰度圖。優(yōu)化后的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖3所示。

圖3 基于ResNet18網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn)模型

優(yōu)化后的網(wǎng)絡(luò)模型將ResNet18模塊作為子結(jié)構(gòu)，每個子模塊卷積核大小不同，以便更好地識別時頻域特征圖。將3個子模塊的輸出展平為一維張量，并通過設(shè)置3個全連接層以及Dropout操作防止過擬合現(xiàn)象的發(fā)生，通過Softmax輸出分類結(jié)果。優(yōu)化后的模型計(jì)算原理如圖4所示。

圖4 優(yōu)化后的模型計(jì)算原理

3 試驗(yàn)結(jié)果分析

3.1 試驗(yàn)設(shè)置

試驗(yàn)中采用的回轉(zhuǎn)支承為某船廠150T大型回轉(zhuǎn)支承，結(jié)合工程實(shí)際信號開展試驗(yàn)，進(jìn)行信號采集和處理。該回轉(zhuǎn)支承型號為132.45.2800.03，運(yùn)轉(zhuǎn)速度為5 r/min。試驗(yàn)現(xiàn)場如圖5所示。

圖5 試驗(yàn)現(xiàn)場

試驗(yàn)所用傳感器型號為SR150M諧振式傳感器，頻率為60～400 kHz，3個傳感器等距環(huán)向布置。傳感器采集到的信號經(jīng)PAI前置放大器放大處理后，被SAEU2S型聲發(fā)射主機(jī)接收，然后將數(shù)據(jù)傳輸給計(jì)算機(jī)。此次試驗(yàn)所設(shè)置信號采樣頻率為2 500 kHz、采樣點(diǎn)數(shù)為4 096，經(jīng)現(xiàn)場空采和斷鉛試驗(yàn)后，設(shè)定采集時的波形和參數(shù)門限為38 dB，以減少外界環(huán)境干擾。共采集了4種不同運(yùn)動狀態(tài)下的回轉(zhuǎn)支承聲發(fā)射信號數(shù)據(jù)，分別為內(nèi)環(huán)、外環(huán)和滾動體故障，再加上正常狀態(tài)信號，試驗(yàn)中共采集4種回轉(zhuǎn)支承的聲發(fā)射信號，如圖6所示。

圖6 實(shí)測回轉(zhuǎn)支承信號

采集結(jié)束后共得到回轉(zhuǎn)支承在4種運(yùn)行狀態(tài)下各60 min的聲發(fā)射信號。根據(jù)需要將采集到的聲發(fā)射信號分為兩部分：一部分(采樣50 min)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，用于訓(xùn)練模型；另一部分(采樣10 min)作為測試數(shù)據(jù)，用于驗(yàn)證模型，樣本集劃分如表1所示。經(jīng)編碼得到的4種信號灰度圖如圖7所示。

表1 樣本集劃分

圖7 轉(zhuǎn)換得到的灰度圖

3.2 對比模型設(shè)置

回轉(zhuǎn)支承部位的聲信號復(fù)雜，在設(shè)計(jì)模型時需要解決的問題就是從復(fù)雜的信號中提取到可以很好地區(qū)分回轉(zhuǎn)支承故障的信號，提高故障診斷精度。為評估文中所用模型的優(yōu)越性，選取傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)常用的SVM和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器，以及深度學(xué)習(xí)中主流的CNN模型和自動編碼器(SAE)作為對比。參與對比的試驗(yàn)算法有SVM、BP、SAE、1D-CNN、ResNet18、VGG16。

SVM本質(zhì)上是一種二分類器，目的是從輸入特征中學(xué)習(xí)一個0/1的分類模型。SAE類似于SVM，但SAE可以很好地實(shí)現(xiàn)多分類問題。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種采用反向傳播算法訓(xùn)練的多層反饋網(wǎng)絡(luò)，訓(xùn)練后會得到輸入-輸出模式映射關(guān)系。

SVM和SAE需要具有較少特征的樣本進(jìn)行訓(xùn)練，而BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值太多，也需要較少特征的樣本來減小計(jì)算量。SVM和SAE所需的存儲空間小，但是調(diào)參困難，SVM較難解決多分類問題。1D-CNN是由一維卷積核搭建的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可實(shí)現(xiàn)信號的端到端識別，省去信號處理步驟，缺點(diǎn)是其特征提取能力較差，模型層數(shù)受限，對于復(fù)雜的信號難以實(shí)現(xiàn)分類。VGG16、ResNet18都是基于二維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搭建的，但是結(jié)構(gòu)和層數(shù)都不同，特征提取能力優(yōu)于采用一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搭建的模型，但需要輸入為二維圖像。

各方法參數(shù)如下：(1)SVM以聲發(fā)射信號時頻域特征(fea)為輸入，核函數(shù)選擇RBF高斯徑向基，懲罰因子為50，核函數(shù)半徑為0.25；(2)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以聲發(fā)射信號時頻域特征(fea)為輸入，有10個隱含層和1個輸出層；(3)1D-CNN以原始聲發(fā)射信號(ori)為輸入，有3個卷積、1個池化層、3個全連接層、1個輸出層；(4)SAE以聲發(fā)射信號時頻域特征(fea)為輸入，有5個全連接層、1個輸出層；(5)VGG16以灰度圖為輸入，有13個卷積層、5個池化層、3個全連接層；(6)ResNet18以灰度圖輸入，有15個Basic Block模塊、2個全連接層、1個輸出層。

3.3 試驗(yàn)結(jié)果分析

在參與對比的模型里，SVM分類器的輸入為聲發(fā)射信號的時頻域特征，較少樣本即可完成模型的訓(xùn)練，因此不進(jìn)行200次的迭代，其余每種算法都進(jìn)行200輪次的迭代。經(jīng)過迭代后，各模型的訓(xùn)練結(jié)果如圖8所示。表2所示為最終的訓(xùn)練結(jié)果。

圖8 不同模型訓(xùn)練結(jié)果

表2 不同診斷模型的診斷準(zhǔn)確率

由圖8和表2可知：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器的最終損失函數(shù)值最大，最終分類準(zhǔn)確率也最低；采用1D-CNN方式訓(xùn)練，訓(xùn)練損失值較大，其最終準(zhǔn)確率也較低；SAE和VGG16模型最終損失值和準(zhǔn)確率相近，SAE經(jīng)過30輪次迭代后逐漸收斂，VGG16則是經(jīng)過60輪迭代后趨于穩(wěn)定，VGG16的最終準(zhǔn)確率高于SAE；ResNet18和文中模型的初始準(zhǔn)確率最高，損失值收斂最快，訓(xùn)練損失值小于其他模型，最終分類準(zhǔn)確率也高于其他模型，但是ResNet18的準(zhǔn)確率波動較大，呈現(xiàn)出不穩(wěn)定的狀態(tài)，而文中模型的測試準(zhǔn)確率更加穩(wěn)定，曲線更平滑，因此性能更好。

4 結(jié)論

本文作者以起重機(jī)大型回轉(zhuǎn)支承為研究對象，以回轉(zhuǎn)支承的聲信號作為評價手段，針對回轉(zhuǎn)支承的聲信號進(jìn)行數(shù)據(jù)重構(gòu)，得到了灰度圖。將灰度圖作為文中所提改進(jìn)模型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入，通過對改進(jìn)模型進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí)，獲得具備較高精度的回轉(zhuǎn)支承故障診斷模型。在此基礎(chǔ)上，與傳統(tǒng)的特征提取識別方法和傳統(tǒng)分類模型進(jìn)行對比。結(jié)果表明：文中所提方法的性能更優(yōu)。