雷高偉，張清華，蘇乃權(quán)，邵龍秋

(廣東石油化工學院，廣東省石化裝備故障診斷重點實驗室，廣東茂名 525000)

0 前言

旋轉(zhuǎn)機械廣泛應(yīng)用于石化、冶金、鋼鐵以及軌道交通等領(lǐng)域，滾動軸承是旋轉(zhuǎn)機械的關(guān)鍵部件之一，并且旋轉(zhuǎn)機械45%～55%故障是由滾動軸承引起的，因此對滾動軸承進行狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷有著重要的實際意義。

針對滾動軸承故障診斷，基于振動信號的故障監(jiān)測也存在一定的缺陷，尤其對于大型復(fù)雜的設(shè)備，軸承的振動信號相對于設(shè)備其他部件如轉(zhuǎn)軸、設(shè)備外殼等振動信號強度一般較弱，很容易被淹沒，特別是在軸承早期輕微故障時，振動信號上并沒有反應(yīng)，利用聽診棒，卻能聽到軸承運行聲音信號發(fā)生異常。另外，振動監(jiān)測技術(shù)需要把振動傳感器放到特定的位置才能得到較為準確有意義的數(shù)據(jù)，并且振動數(shù)據(jù)分布會隨著傳感器的位置不同而改變，而聲傳感器可以放在被監(jiān)測器械外圍方便的地方，且聲學監(jiān)測對故障信號比振動傳感器更敏感。因此，與基于振動信號的監(jiān)測方法相比，基于聲學的監(jiān)測方法具有一定的優(yōu)勢。聽診已被設(shè)備維護工程師使用多年，并被證明是用于檢測軸承和機器運行狀況變化的簡單、有效的方法，幾乎已普及至各工業(yè)領(lǐng)域。傳統(tǒng)的聽診方法包括使用改錐、聽棒(銅棒)等?，F(xiàn)在，電子聽診器已成為企業(yè)設(shè)備巡檢員/點檢員、維護工程師使用的常見的基本檢測儀器。聽診器探針傳聲質(zhì)量高，與麥克風采集的聲音信號相比，不容易被環(huán)境噪聲污染，可以獲得更高的信噪比。在實際中，設(shè)備管理檢修人員對軸承進行巡檢時，常常通過聽軸承的運行聲音是否有異來判斷軸承狀態(tài)的好壞以及故障類型，該方法簡單易行，而且非常有效。但是該做法對人員要求高，而且不能實現(xiàn)自動化診斷。利用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行滾動軸承故障診斷，具有“一體化”的特點，即將信號濾波、特征提取、特征分類以及故障識別所有過程集成化處理。因此，本文作者提出一種電子聽診器與深度學習相結(jié)合的故障診斷方法。

目前，深度學習被廣泛應(yīng)用于故障診斷領(lǐng)域，并且取得了顯著的診斷效果。文成林、呂菲亞全面總結(jié)了深度學習在故障診斷研究中所使用的算法模型，并提出了“集成創(chuàng)新”、“數(shù)據(jù)+知識”和“多技術(shù)融合”等故障診斷思想。陳保家等利用DBN網(wǎng)絡(luò)強大的自動提取特征能力獲取故障信號的特征，然后對故障信號進行傅里葉變換，再利用DBNs進行故障診斷，獲得高達99.7%的正確率。GAN等利用一種基于CNN的兩層分層檢測網(wǎng)絡(luò)，檢測軸承的故障類型和故障程度。曲建嶺等提出一種“端到端”具有自適應(yīng)能力的一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷算法，所搭建的模型在美國凱斯西儲大學(CWRU)滾動軸承數(shù)據(jù)庫上能夠達到99%以上的正確率，并具有良好的泛化能力識別未知故障情況，具有一定的實用性。HOANG、KANG利用基于二維的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在CWRU軸承數(shù)據(jù)集上識別振動圖像，進行故障的檢測和分類。孫文珺等提出一種將去噪自編碼與稀疏自動編碼器相結(jié)合的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，并在訓練過程中運用“dropout”函數(shù)防止過擬合，最終模型的故障診斷能力高于傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。王崇宇等針對汽輪機轉(zhuǎn)子不平衡與不對中故障，提出一種卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的診斷方法，實現(xiàn)了故障類別、位置以及程度的診斷。EREN提出一種利用一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(1D-CNNs)實現(xiàn)軸承故障快速準確檢測的方法。在計算復(fù)雜度方面，1D-CNNs的實現(xiàn)使得系統(tǒng)更加高效，在不影響故障檢測精度的前提下，降低了計算復(fù)雜度。將深度學習強大的特征提取能力與機械故障大數(shù)據(jù)的特點相結(jié)合，雷亞國等提出了一種新的機械裝備健康監(jiān)測方法，實現(xiàn)了變工況下不同故障位置不同故障類型的故障診斷問題。為了解決深度學習模型訓練數(shù)據(jù)不平衡的問題，JIA等提出了一種深度歸一化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并在滾動軸承故障診斷中達到較高的準確率。李濤等人提出了一種基于粒子群優(yōu)化(PSO)算法的自適應(yīng) CNN 故障診斷方法，解決了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)模型構(gòu)建缺乏自適應(yīng)性等問題。

1 一維深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)起源于圖像處理，具有強大的圖像處理能力，是一種二維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。由于聲音信號屬于一維信號，并不適用于直接處理，因此構(gòu)建一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，包括三部分，輸入層、特征提取層以及輸出層，其中特征提取層包括卷積層、池化層和全連接層。完整的一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如圖1所示。

圖1 一維深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

卷積層主要用來提取高維特征，對每個卷積中輸出的logits值運用激活函數(shù)進行非線性變換。激活函數(shù)的作用是將原本線性不可分割的多維特征映射到另一個空間中，從而增強特征的線性可分性。采用ReLU函數(shù)作為激活函數(shù)，當輸入變量大于零時，其導(dǎo)數(shù)恒為1，解決了梯度彌散問題。卷積運算及輸出數(shù)學表達式為

(1)

其中:為卷積層輸出;為卷積層輸入;為權(quán)值;為偏置;為卷積核大小。

池化層采用降采樣操作，用于提取主要特征和降低維度，可以防止過擬合以及降低計算量。

(2)

全連接層的每一個結(jié)點都與上一層的所有結(jié)點相連，用來把前邊卷積層提取到的局部特征綜合起來。其數(shù)學表達式如式(3)：

(3)

Softmax激活函數(shù)又稱歸一化指數(shù)函數(shù)，它能將全連接層網(wǎng)絡(luò)輸出的最后一層神經(jīng)元的每一個數(shù)值映射到0～1的一個實數(shù)空間，并且使得所有神經(jīng)元的數(shù)值加起來為1，其數(shù)學表達式如式(4)所示：

(4)

其中:表示輸出層第個神經(jīng)元的值;為類別的個數(shù)。

2 數(shù)據(jù)集構(gòu)建

文中的數(shù)據(jù)是利用瑞典斯凱孚公司的TMST3電子聽診器進行聲音信號采集，軸承型號為6309深溝球軸承，運行在同樣轉(zhuǎn)速2 000 r/min、負載2×10N條件下的運行數(shù)據(jù)。一共包括5種狀態(tài)，分別為正常狀態(tài)、內(nèi)圈損傷、外圈損傷、滾動體受損以及煙灰污染狀態(tài)，畫出它們的時域波形，如圖2所示。

圖2 5種不同狀態(tài)的軸承聲音信號波形

針對軸承5種不同的狀態(tài)，在其穩(wěn)定運行狀態(tài)下，利用電子聽診器采集音頻數(shù)據(jù)，每種狀態(tài)音頻時長為12 s，采樣頻率為32 kHz，把12 s音頻數(shù)據(jù)以3∶1的比例分成兩段，9 s作為訓練數(shù)據(jù)，3 s作為模型測試數(shù)據(jù),故障樣本數(shù)據(jù)集見表1。其中訓練數(shù)據(jù)集采用重疊采樣的數(shù)據(jù)集增強方法進行處理，每個樣本的長度按照軸承旋轉(zhuǎn)周期進行截取，長度為960個數(shù)據(jù)點，重疊長度為480個數(shù)據(jù)點。測試數(shù)據(jù)集不采用重疊采樣。重疊采樣過程如圖3所示。

表1 滾動軸承故障樣本數(shù)據(jù)集

圖3 重疊采樣過程

3 實驗過程及超參數(shù)調(diào)試

為了構(gòu)建具有最佳性能的1D-CNN故障診斷模型，針對模型優(yōu)化器類型、學習率、卷積層數(shù)目、卷積核大小以及每批次處理樣本的數(shù)目等參數(shù)，通過反復(fù)試驗的方法進行參數(shù)選擇。

3.1 優(yōu)化器及學習率

優(yōu)化器是提高訓練速度的一個重要因素。目前常用的最佳優(yōu)化器為Adam，并且與B N聯(lián)合使用在一定程度上防止過擬合作用。若選擇的學習率過高，會導(dǎo)致?lián)p失函數(shù)振蕩，難收斂到最優(yōu)值；相反學習率過低，則訓練效率低，達到收斂所需要的時間較長。在實驗過程中設(shè)置Adam的學習率為0.1、0.01、0.001、0.001 2、0.000 1，在相同數(shù)據(jù)集下保持其他參數(shù)不變，進行200次迭代，得到的結(jié)果記錄見表2。

表2 不同學習率下訓練記錄

從表2可以看出：學習率為0.1、0.01較高時，訓練的正確率偏低，而且訓練過程顯示損失函數(shù)處于較高值，且反復(fù)振蕩，200次迭代都沒有收斂的趨勢；而當學習率為0.000 1時，訓練平均正確率能達到98.3%的高值，但是在訓練過程中其正確率提升的速度較慢，并且可能會陷入局部最優(yōu)的情況，因此綜合考慮選擇學習率為0.001 2。雖然0.001和0.001 2的正確率相差不遠，速度也差不多，但是訓練過程中發(fā)現(xiàn)0.001 2的訓練正確率更穩(wěn)定出現(xiàn)98.9%附近的數(shù)值，損失函數(shù)值的震蕩更小。

3.2 卷積層數(shù)及卷積核數(shù)量與大小

嚴格來說卷積層數(shù)不屬于超參數(shù)，但是對模型有著重要的影響，所以放在這里和超參數(shù)一起討論。卷積層數(shù)決定了網(wǎng)絡(luò)模型的深度，一定程度上模型深度越深越能充分地提取高維非線性特征，但是層數(shù)過多會導(dǎo)致參數(shù)過多影響訓練的速度，同時增加過擬合的風險。另外，針對不同的對象及任務(wù)，卷積層數(shù)也不同，因此需要選擇合適的卷積層數(shù)。卷積核的作用主要用來提取特征，一般來說核的數(shù)量越多，特征提取越充分，并且隨著模型深度的增加，卷積核的數(shù)量倍增。而卷積核的大小則選擇比較常用的兩種3×1和5×1進行實驗，實驗結(jié)果見表3。

表3 不同卷積層數(shù)、卷積核個數(shù)實驗記錄

綜合考慮此數(shù)據(jù)集訓練得到的卷積層數(shù)、卷積核尺寸、準確率以及訓練時間，最終的模型卷積層層數(shù)為4層，每層卷積核個數(shù)分別為16、32、64、128，卷積核尺寸為5×1。

3.3 Batch_Size大小的選擇

Batch_Size的值太小，會造成模型訓練時間長，收斂速度慢甚至無法收斂；若Batch_Size的值過大，首先顯存可能無法支撐，其次會造成迭代次數(shù)變少而使得參數(shù)修正變得緩慢。通過設(shè)計不同大小的Batch_Size量來訓練模型，并將結(jié)果記錄在表4。

表4 批量處理量對模型判準率的影響

從表4可以看出：Batch_Size的值為16時，雖然正確率高，但訓練模型所需要花費的時間太長;Batch_Size的值為512時，雖然訓練時間短，但正確率低。綜合訓練時間效率以及性能方面考慮，確定1D-CNN故障診斷模型批量處理量為128。

3.4 1D-CNN模型實驗結(jié)果

經(jīng)過前面的實驗，最終確定1D-CNN的模型參數(shù)如表5所示。

表5 1D-CNN故障診斷模型參數(shù)

確定最后模型之后，利用表1中的數(shù)據(jù)集進行模型測試，得到的準確率曲線如圖4所示。

圖4 1D-CNN模型訓練正確率曲線

3.5 分類過程可視化

深度學習一直被說成是一個黑匣子。為了更直觀地理解模型的工作過程，利用可視化工具t-SNE對分類過程進行可視化。t-SNE是在SNE(Stochastic Neighbor Embedding)的基礎(chǔ)上發(fā)展而來，由Geoffrey HINTON等于2008年提出，是目前最理想的一種降維機器學習算法，可將高維數(shù)據(jù)降到2維或3維進行可視化，為實現(xiàn)可視化帶來了極大的方便。分類過程可視化結(jié)果如圖5所示。

從圖5可以直觀地看到：原始數(shù)據(jù)全部混和聚集在一起無法分開，隨著不同類別的數(shù)據(jù)隨著模型深度的增加，從不同卷積層輸出的結(jié)果逐漸被分開，到全連接層輸出的結(jié)果幾乎完全分開，這說明了模型的有效性以及網(wǎng)絡(luò)深度的必要性。

圖5 1D-CNN分類過程可視化

4 結(jié)語

針對滾動軸承的故障診斷，提出一種基于電子聽診器與深度學習的故障診斷方法，利用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行滾動軸承故障診斷，可以直接作用于時域信號，實現(xiàn)“端到端”的學習，具有“一體化”的特點，即將信號濾波、特征提取、特征分類以及故障識別所有過程集成化處理；和傳統(tǒng)采集聲音信號利用麥克風不同，采用的是電子聽診器，利用電子聽診器采集的聲音信號不容易被周圍噪聲污染，得到的信號信噪比更高，不需要去噪處理。