陳仁祥，徐培文，韓坤林，曾 力，王 帥，朱玉清

(1.重慶交通大學(xué) 交通工程應(yīng)用機(jī)器人重慶市工程實(shí)驗(yàn)室，重慶 400074；2.招商局重慶交通科研設(shè)計(jì)院有限公司,重慶 400067)

風(fēng)機(jī)作為工程中主要通風(fēng)裝置，在實(shí)際工程中，其工作環(huán)境惡劣、連續(xù)長(zhǎng)時(shí)間運(yùn)轉(zhuǎn)，且受自身質(zhì)量影響，容易致使風(fēng)機(jī)安裝基礎(chǔ)螺栓松動(dòng)，影響風(fēng)機(jī)正常工作和通風(fēng)安全，甚至造成重大安全事故[1]。因此，對(duì)風(fēng)機(jī)基礎(chǔ)螺栓松動(dòng)進(jìn)行有效檢測(cè)具有重要意義。

目前，國(guó)內(nèi)外主要通過3種方法對(duì)風(fēng)機(jī)基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)進(jìn)行檢測(cè)：①機(jī)械式加載檢測(cè)其承載負(fù)荷；②采用無損探傷的方法進(jìn)行結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性檢測(cè)；③通過振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行健康性檢測(cè)。然而，機(jī)械式加載本身具有一定的破壞性，容易造成預(yù)埋件的鋼板被拉出、鋼板與拱頂混凝土脫離等問題。無損探傷對(duì)風(fēng)機(jī)結(jié)構(gòu)無損傷，但只能檢測(cè)基礎(chǔ)表面附近損傷，且無損探傷設(shè)備對(duì)安裝環(huán)境要求較高。振動(dòng)傳感器的安裝、振動(dòng)信號(hào)的采集更為方便，且對(duì)風(fēng)機(jī)結(jié)構(gòu)無損傷，對(duì)環(huán)境要求不高，更適合于風(fēng)機(jī)基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)檢測(cè)。

近年來，國(guó)內(nèi)外學(xué)者通過振動(dòng)信號(hào)對(duì)風(fēng)機(jī)基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)檢測(cè)進(jìn)行了廣泛研究。韓坤林[2]利用LLTSA(linear local tangent space alignment)算法對(duì)人工提取24維振動(dòng)混合域特征參數(shù)進(jìn)行特征約簡(jiǎn)，結(jié)合最近鄰分類器(K-nearest neighbors classifier，KNNC)實(shí)現(xiàn)風(fēng)機(jī)基礎(chǔ)健康檢測(cè)。陳仁祥等[3]結(jié)合敏感特征與流行學(xué)習(xí)約簡(jiǎn)構(gòu)造風(fēng)機(jī)基礎(chǔ)連接螺栓松動(dòng)程度低維特征集，通過加權(quán)最近鄰分類器(weight K-nearest neighbors classifier，WKNNC)實(shí)現(xiàn)風(fēng)機(jī)基座螺栓松動(dòng)診斷。以上方法在同轉(zhuǎn)速下效果不錯(cuò)，但這些方法需要依靠人工提取振動(dòng)信號(hào)特征，依賴于大量信號(hào)處理技術(shù)和專家知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)，難以利用人工提取的淺層特征對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行全面準(zhǔn)確刻畫，更難以解決不同轉(zhuǎn)速下風(fēng)機(jī)基礎(chǔ)螺栓松動(dòng)檢測(cè)問題。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(convolution neural network，CNN)作為經(jīng)典的深度學(xué)習(xí)模型，其局部感知、權(quán)值共享及下采樣技術(shù)等思想可有效降低網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜度，具有強(qiáng)魯棒性和容錯(cuò)能力[4],在故障診斷和健康檢測(cè)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。Zhang等[5]將軸承一維振動(dòng)時(shí)域信號(hào)轉(zhuǎn)化為二維圖像作為輸入，利用CNN進(jìn)行訓(xùn)練和故障分類。Wen等[6]提出一種將時(shí)域信號(hào)轉(zhuǎn)化為二維圖像的方法，結(jié)合CNN實(shí)現(xiàn)軸承和離心泵的故障診斷。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理的數(shù)據(jù)一般是二維的，而鑒于原始振動(dòng)信號(hào)自身一維性的特點(diǎn)，使用一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可避免將一維振動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)化為二維圖像的過程，在處理一維信號(hào)上更具備優(yōu)勢(shì)[7]。安晶等[8]通過改進(jìn)的一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)旋轉(zhuǎn)機(jī)械進(jìn)行了故障識(shí)別。周奇才等[9]以原始信號(hào)作為輸入，通過一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)旋轉(zhuǎn)機(jī)械進(jìn)行了故障識(shí)別。以上方法均取得不錯(cuò)效果,但單層卷積層如果只使用單一尺度的卷積核容易忽略其他精細(xì)度的特征，導(dǎo)致提取的特征表達(dá)信息不夠完整[10],影響特征學(xué)習(xí)效果，且懸掛風(fēng)機(jī)往往工作在不同轉(zhuǎn)速下，單一尺度卷積核不利于學(xué)習(xí)轉(zhuǎn)速變化下振動(dòng)信號(hào)特征。

目前，多尺度一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以其強(qiáng)大的特征學(xué)習(xí)能力應(yīng)用在復(fù)雜的目標(biāo)識(shí)別等領(lǐng)域。郭晨等[11]運(yùn)用深度多尺度一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)雷達(dá)艦船目標(biāo)識(shí)別。吳俊等[12]通過多尺度一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)光纖振動(dòng)事件識(shí)別。多尺度一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可從復(fù)雜的信號(hào)中提取出不同精細(xì)度的特征為從風(fēng)機(jī)基礎(chǔ)振動(dòng)信號(hào)(特別是變轉(zhuǎn)速工況下)的處理提供了解決思路。

鑒于以上問題，提出多尺度一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)機(jī)基礎(chǔ)螺栓松動(dòng)智能檢測(cè)方法。以原始振動(dòng)時(shí)域信號(hào)作為輸出，最大程度保留原始信號(hào)特征；通過設(shè)計(jì)多尺度卷積運(yùn)算，提取到不同精細(xì)度的特征，實(shí)現(xiàn)風(fēng)機(jī)基礎(chǔ)時(shí)域信號(hào)特征精細(xì)化表征，并與模式識(shí)別有機(jī)融合在一起，形成了端到端的風(fēng)機(jī)基礎(chǔ)螺栓松動(dòng)智能檢測(cè)，解決了風(fēng)機(jī)基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)振動(dòng)信號(hào)(特別針對(duì)存在轉(zhuǎn)速變化情況)特征提取難的問題。通過在穩(wěn)定轉(zhuǎn)速和變轉(zhuǎn)速下對(duì)風(fēng)機(jī)基礎(chǔ)螺栓松動(dòng)檢測(cè)試驗(yàn)，證明了所提方法的可行性和有效性。

1 多尺度一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

1.1 多尺度卷積層

從學(xué)習(xí)局部感受野特征信息角度考慮：不同尺度的卷積核能提取不同精細(xì)度的特征。卷積核的尺度越小，提取的特征越細(xì)致，對(duì)于高頻特征較敏感；尺寸較大的卷積核能獲取更大的感受野，可以學(xué)習(xí)更長(zhǎng)時(shí)間范圍的信息，即信號(hào)中存在的低頻特征。因而融合不同尺度卷積核的優(yōu)勢(shì)，通過設(shè)置不同尺度卷積核進(jìn)行卷積運(yùn)算，可避免單一尺度卷積核對(duì)不同精細(xì)度特征的忽略，將信號(hào)特征進(jìn)行精細(xì)化表征，使特征信息表達(dá)更充分。

多尺度一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖1所示，多尺度卷積層包含n個(gè)并行的卷積層，每個(gè)卷積層使用不同尺度的一維卷積核對(duì)輸入信號(hào)進(jìn)行不同尺度的卷積，實(shí)現(xiàn)不同精細(xì)度信號(hào)特征的提取。然后對(duì)各卷積層所提取特征進(jìn)行拼接，輸出到下一層，如圖2所示。

圖1 多尺度一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)Fig.1 Multi-scale one-dimensional convolutional neural network structure

圖2 多尺度卷積層Fig.2 Multi-scale convolutional layer

多尺度一維卷積定義為

(1)

f(x)=max(0,x)

(2)

1.2 池化層

池化層是對(duì)上一層數(shù)據(jù)的縮放映射，通過池化核對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行子采樣，可大幅減少輸入數(shù)據(jù)的空間維度。如式(3)所示

yi=f[βidown(x)+bi]

(3)

式中:down(*)為下采樣函數(shù);βi為第i個(gè)特征的權(quán)值；x對(duì)應(yīng)上一層(卷積層)的輸出；bi為第i個(gè)特征的偏置。

1.3 全連接層和Softmax多分類器

全連接層中的每個(gè)神經(jīng)元與前一層的所有神經(jīng)元進(jìn)行全連接，可以整合卷積層或者池化層中具有類別區(qū)分性的局部信息。全連接層后接一個(gè)隱藏層，最后由Softmax多分類器完成分類。假設(shè)由k類的分類問題，Softmax多分類器的輸出可以計(jì)算如下[13]

(4)

式中：W和b分別為權(quán)重矩陣和偏置值；O為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最終輸出。

2 多尺度一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)機(jī)基礎(chǔ)螺栓松動(dòng)智能檢測(cè)方法

所提多尺度一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)機(jī)基礎(chǔ)螺栓松動(dòng)智能檢測(cè)方法過程如下：首先，將風(fēng)機(jī)運(yùn)行時(shí)原始振動(dòng)時(shí)域信號(hào)作為多尺度一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，前向傳播經(jīng)交替的多尺度卷積層和池化層將時(shí)域信號(hào)變換形成精細(xì)化分布式特征表達(dá)，完成風(fēng)機(jī)基礎(chǔ)螺栓松動(dòng)特征自適應(yīng)提??；然后，反向傳播逐層微調(diào)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，建立特征空間到松動(dòng)狀態(tài)空間的映射；最終，由Softmax多分類器輸出檢測(cè)結(jié)果。整個(gè)過程將松動(dòng)特征自學(xué)習(xí)與松動(dòng)識(shí)別融合為一個(gè)整體，其具體流程如圖3所示。

具體步驟如下：

步驟1獲取原始振動(dòng)時(shí)域信號(hào)，劃分訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本；

步驟2以批量方式輸入訓(xùn)練樣本，設(shè)置多尺度一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及其卷積核大小，逐層向前傳播獲取精細(xì)化樣本特征，在輸出層獲取實(shí)際松動(dòng)狀態(tài)類別，計(jì)算期望輸出與實(shí)際輸出的誤差；

步驟3將誤差反向傳播，逐層微調(diào)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)；

步驟4重復(fù)步驟2、步驟3，直到將訓(xùn)練樣本全部訓(xùn)練完畢且滿足網(wǎng)絡(luò)精度要求或者達(dá)到了迭代次數(shù)，得到理想網(wǎng)絡(luò)；

步驟5輸入測(cè)試樣本，輸出檢測(cè)結(jié)果。

圖3 方法流程圖Fig.3 The flow chart of method

3 風(fēng)機(jī)基礎(chǔ)螺栓松動(dòng)檢測(cè)試驗(yàn)

通過風(fēng)機(jī)基礎(chǔ)連接螺栓松動(dòng)情況進(jìn)行檢測(cè)試驗(yàn)?；A(chǔ)鋼板上一共有10個(gè)連接螺栓，每個(gè)螺栓都存在預(yù)緊和松動(dòng)兩種狀態(tài)?；A(chǔ)鋼板上連接螺栓松動(dòng)情況測(cè)試布置12個(gè)測(cè)點(diǎn)，12個(gè)通道采集。1～10號(hào)測(cè)點(diǎn)布置在1～10號(hào)螺栓旁邊，測(cè)點(diǎn)11、測(cè)點(diǎn)12分別布置在兩塊安裝支架上，安裝及測(cè)試示意圖如圖4所示。

圖4 安裝及測(cè)試示意圖Fig.4 Installation and test diagram

由于風(fēng)機(jī)基礎(chǔ)螺栓分布對(duì)稱，試驗(yàn)?zāi)M了5種典型的松動(dòng)狀態(tài)來采集其振動(dòng)信號(hào)，如表1所示。其中：L1表示螺栓全緊；L2～L4表示不同數(shù)量螺栓松動(dòng)程度。若松動(dòng)程度達(dá)到L5以上(即松動(dòng)螺栓數(shù)量超過4顆)，則風(fēng)機(jī)運(yùn)行非常危險(xiǎn)，必須停機(jī)維修。試驗(yàn)采用PCB加速度傳感器，NI9234采集卡；分別在風(fēng)機(jī)穩(wěn)定轉(zhuǎn)速(1 500 r/min)和變轉(zhuǎn)速(升速由500 r/min升至1 500 r/min,降速有1 500 r/min降至500 r/min)運(yùn)行下采集振動(dòng)信號(hào)，采樣頻率為25.6 kHz，采樣長(zhǎng)度為102 400點(diǎn)。

表1 風(fēng)機(jī)基礎(chǔ)連接螺栓松動(dòng)程度Tab.1 Looseness of connecting bolts of fan foundation

3.1 網(wǎng)絡(luò)參數(shù)設(shè)置

3.1.1輸入樣本構(gòu)造

輸入為一維振動(dòng)時(shí)域信號(hào)，考慮深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)樣本數(shù)的需求，同時(shí)為充分利用試驗(yàn)數(shù)據(jù)，采用滑窗的形式截取訓(xùn)練和測(cè)試樣本，如圖5所示。滑窗長(zhǎng)度為1 024，移動(dòng)步長(zhǎng)為512，可以使樣本數(shù)量增加一倍，同時(shí)避免樣本的截?cái)鄬?dǎo)致特征丟失。

圖5 滑窗構(gòu)造樣本示意圖Fig.5 Schematic diagram of sliding window construction sample

3.1.2多尺度卷積層設(shè)置

多尺度卷積層設(shè)計(jì)主要包含卷積核尺度選取、卷積核個(gè)數(shù)n的確定兩部分。根據(jù)樣本長(zhǎng)度，同時(shí)參照目前一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)卷積核尺度的設(shè)置，卷積核尺度主要從1×2，1×5，1×10，1×20，1×32，1×64進(jìn)行選取，以獲取信號(hào)從低到高不同精細(xì)度的特征。針對(duì)兩層多尺度卷積層設(shè)計(jì)思路如下：第一層多尺度卷積層設(shè)置尺度范圍較大的卷積核，以提取范圍更廣的不同精細(xì)度特征；第二層使用尺度范圍相對(duì)小的卷積核，對(duì)前面所提取不同精細(xì)度特征再次精細(xì)化，提取信號(hào)更高層抽象特征。同時(shí)針對(duì)兩層多尺度卷積層中不同尺度卷積核個(gè)數(shù)n1，n2進(jìn)行比選試驗(yàn)，根據(jù)上述設(shè)計(jì)思路，第一層多尺度卷積層卷積核個(gè)數(shù)n1=2時(shí)尺度分別為1×2，1×32，n1=3時(shí)尺度分別為1×2，1×32，1×64，n1=4時(shí)尺度分別為1×2，1×10，1×32，1×64；第二層多尺度卷積層卷積核個(gè)數(shù)n2=2時(shí)尺度分別為1×5，1×10，n2=3時(shí)尺度分別為1×5，1×10，1×20，n2=4時(shí)尺度分別為1×2，1×5，1×10，1×20。比選結(jié)果如表2所示。

表2 卷積核個(gè)數(shù)比選結(jié)果Tab.2 Comparison results of convolution kernels

由表2可以看出，在兩層多尺度卷積層卷積核個(gè)數(shù)分別為3，3時(shí)，檢測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)到99.7%，而再增加卷積核個(gè)數(shù)準(zhǔn)確率差別不大，同時(shí)考慮網(wǎng)絡(luò)尺寸和訓(xùn)練參數(shù)的增加使得網(wǎng)絡(luò)模型占用計(jì)算資源和內(nèi)存資源過高，導(dǎo)致訓(xùn)練速度降低。因而針對(duì)兩層多尺度卷積層設(shè)置不同尺度卷積核個(gè)數(shù)均為3，第一層多尺度卷積層卷積核尺度分別為1×2，1×32，1×64，第二層多尺度卷積層卷積核尺度分別為1×5，1×10，1×20，兩層多尺度卷積層設(shè)置步長(zhǎng)分別為3，2。并設(shè)置padding方式為samepadding，避免邊緣信息丟失，同時(shí)保證多尺度卷積層內(nèi)并行的卷積層輸出維度一致，以便特征拼接。

3.1.3 其余參數(shù)設(shè)置

池化方式設(shè)置為最大值池化，兩層池化層池化核大小分別為1×2，1×4，步長(zhǎng)均為2。全連接層單元數(shù)分別為500，100，針對(duì)全連接層設(shè)置Dropout和L2正則化以減少因多尺度卷積層設(shè)置帶來的計(jì)算復(fù)雜度，同時(shí)防止過擬合。第一層Dropout設(shè)置在第一層全連接層前，系數(shù)為0.25，后兩層Dropout分別設(shè)置在兩層全連接層后，系數(shù)為0.5，L2正則化系數(shù)為0.000 1。選用交叉熵作為損失函數(shù)，衡量預(yù)測(cè)的Softmax輸出概率分布和目標(biāo)類概率分布的相似性。優(yōu)化器選用AdadeltaOptimizer自適應(yīng)調(diào)整學(xué)習(xí)率。批量大小為128，學(xué)習(xí)率為1.0，迭代次數(shù)為200。模型運(yùn)行的軟件環(huán)境為：python+keras。硬件環(huán)境為：Inter i7-8750H+Nvidia 1050ti。

3.2 穩(wěn)定轉(zhuǎn)速下基礎(chǔ)螺栓松動(dòng)檢測(cè)

3.2.1 數(shù)據(jù)集劃分

針對(duì)5種風(fēng)機(jī)基礎(chǔ)連接螺栓松動(dòng)狀態(tài)，每種狀態(tài)選取樣本數(shù)為190，共計(jì)950個(gè)樣本。并以7∶3的比例隨機(jī)劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集，其中訓(xùn)練集為665個(gè)樣本，測(cè)試集為285個(gè)樣本。訓(xùn)練集樣本數(shù)目是確保網(wǎng)絡(luò)是否訓(xùn)練充分以及模型檢測(cè)精度的重要影響因素之一。一般來講，網(wǎng)絡(luò)層數(shù)和節(jié)點(diǎn)多則需要更多的訓(xùn)練樣本，反之亦然。經(jīng)多次試驗(yàn)，在此確定的訓(xùn)練樣本數(shù)可滿足所設(shè)置的網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練之需求。

3.2.2 對(duì)比模型及參數(shù)設(shè)置

為評(píng)估所提方法的性能，將所提方法與二維CNN、使用單一尺度卷積核的一維CNN以及韓坤林研究中人工提取特征算法進(jìn)行對(duì)比。單尺度一維CNN在卷積層設(shè)置單一尺度卷積核，兩層卷積層卷積核尺度分別為10，5，其余參數(shù)與所提方法設(shè)置一致。二維CNN參照經(jīng)典卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Lenet5結(jié)構(gòu)，結(jié)合Wen等的研究將時(shí)域信號(hào)轉(zhuǎn)化為二維圖像的方法，構(gòu)造32×32大小的二維圖像作為輸入。各CNN算法學(xué)習(xí)率、批量大小、迭代次數(shù)、損失函數(shù)及優(yōu)化器設(shè)置均相同。人工提取特征算法參照韓坤林的研究構(gòu)建包含11個(gè)時(shí)域特征參數(shù)和13個(gè)頻域特征參數(shù)的24維混合域特征集，以LLTSA流行學(xué)習(xí)算法降維后輸入KNNC獲得檢測(cè)結(jié)果。

3.2.3 試驗(yàn)結(jié)果及分析

為展現(xiàn)所提方法相對(duì)于單尺度一維CNN和二維CNN的優(yōu)勢(shì)。每個(gè)CNN經(jīng)過200次迭代，每次迭代更新權(quán)重后輸入測(cè)試集進(jìn)行測(cè)試，得到風(fēng)機(jī)穩(wěn)定轉(zhuǎn)速下不同方法準(zhǔn)確率對(duì)比曲線,如圖6所示(曲線通過smooth函數(shù)擬合),同時(shí)計(jì)算單次迭代時(shí)間，如表3所示。

圖6 穩(wěn)定轉(zhuǎn)速下不同方法準(zhǔn)確率對(duì)比Fig.6 Comparison of the accuracy of different methods under steady speed

表3 不同方法檢測(cè)結(jié)果Tab.3 Test results of different methods

由表3各CNN方法一次迭代時(shí)間對(duì)比可知，本文方法一次迭代時(shí)間相對(duì)于另外兩種CNN方法稍長(zhǎng)，其主要原因是本文方法是一種多尺度并行處理算法模型，其空間復(fù)雜度稍高導(dǎo)致耗時(shí)有所增加，而對(duì)于訓(xùn)練完成的各CNN方法，輸入測(cè)試樣本進(jìn)行測(cè)試，時(shí)間以毫秒計(jì)，差異可忽略。由圖6可以看出，隨著迭代次數(shù)的增加，各組的準(zhǔn)確率不斷提高。對(duì)比一維CNN模型和二維CNN模型，一維的CNN模型在檢測(cè)準(zhǔn)確率上均優(yōu)于二維的網(wǎng)絡(luò)模型，證明了一維的CNN模型更適合于時(shí)域信號(hào)的處理；同時(shí)，所提方法在檢測(cè)準(zhǔn)確率上均優(yōu)于其余兩種方法，在迭代50次時(shí)便達(dá)到99%以上檢測(cè)準(zhǔn)確率，且隨迭代次數(shù)增加，檢測(cè)精度波動(dòng)平穩(wěn)；單尺度一維CNN迭代50次時(shí)準(zhǔn)確率為80.15%，在迭代100次后趨于平穩(wěn)；二維CNN迭代50次時(shí)僅達(dá)到32.12%，在迭代150次后趨于平穩(wěn)。展現(xiàn)了所提方法在風(fēng)機(jī)穩(wěn)定轉(zhuǎn)速下能有效地對(duì)風(fēng)機(jī)基礎(chǔ)螺栓松動(dòng)進(jìn)行檢測(cè)，且所需迭代次數(shù)更少，彌補(bǔ)了本文方法單次迭代時(shí)間稍長(zhǎng)的缺陷，穩(wěn)定性好。

所提方法隨機(jī)抽取樣本后10次訓(xùn)練和測(cè)試后取平均，得到平均準(zhǔn)確率，并計(jì)算其標(biāo)準(zhǔn)差，同時(shí)與人工提取特征算法檢測(cè)結(jié)果作對(duì)比，檢測(cè)結(jié)果如表3所示。從檢測(cè)結(jié)果可以看出，相對(duì)于人工提取特征算法，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法平均準(zhǔn)確率均高于人工提取特征算法，證明了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)提取信號(hào)深層特征更具備優(yōu)勢(shì)。所提方法平均檢測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)99.7%，優(yōu)于其余算法，且標(biāo)準(zhǔn)差更小，證明了所提方法能對(duì)風(fēng)機(jī)基礎(chǔ)螺栓松動(dòng)有效檢測(cè)，方法是可行、有效的，且偏差小，穩(wěn)定性好。

3.2.4 特征學(xué)習(xí)驗(yàn)證

為展現(xiàn)所提方法精細(xì)化提取特征的優(yōu)勢(shì)，利用t分布隨機(jī)鄰域嵌入(t-distributed stochastic neighbor embedding,t-SNE)對(duì)上述各卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型倒數(shù)第二層全連接層學(xué)習(xí)到的特征進(jìn)行分析和可視化，并將韓坤林研究中人工提取特征算法進(jìn)行對(duì)比，如圖7所示。由圖7可知，對(duì)于人工提取特征算法，所提取到的特征存在多個(gè)部分混疊在一起，特征分離度不高，無法對(duì)風(fēng)機(jī)基礎(chǔ)螺栓松動(dòng)狀態(tài)進(jìn)行有效表征；對(duì)比各組CNN算法特征可視化結(jié)果，所提方法所提取的同一種松動(dòng)狀態(tài)特征很好地聚集在一起，不同松動(dòng)狀態(tài)的特征則被有效地分離，而其余兩種CNN算法提取的特征均存在部分混疊，證明了本文方法精細(xì)化提取特征更具備優(yōu)勢(shì)，所提特征具有良好的分類性能，能有效表征風(fēng)機(jī)基礎(chǔ)螺栓松動(dòng)狀態(tài)。

圖7 學(xué)習(xí)特征t-SNE分析Fig.7 t-SNE analysis of learning features

3.3 變轉(zhuǎn)速下基礎(chǔ)螺栓松動(dòng)檢測(cè)

工程實(shí)際中，不同風(fēng)機(jī)通常具有不同的運(yùn)行轉(zhuǎn)速，采集的振動(dòng)信號(hào)因受轉(zhuǎn)速影響存在差異。所提方法以其多尺度精細(xì)化提取信號(hào)深層特征的特點(diǎn)為適應(yīng)不同轉(zhuǎn)速下風(fēng)機(jī)基礎(chǔ)螺栓松動(dòng)智能檢測(cè)提供了可能。通過風(fēng)機(jī)升速和降速運(yùn)行時(shí)采集振動(dòng)信號(hào)，涵蓋從500～1 500 r/min的轉(zhuǎn)速情況以適應(yīng)對(duì)不同轉(zhuǎn)速風(fēng)機(jī)的智能檢測(cè)。針對(duì)5種風(fēng)機(jī)基礎(chǔ)連接螺栓松動(dòng)狀態(tài)，每種狀態(tài)取樣本數(shù)為380(包含風(fēng)機(jī)升速、降速兩種變轉(zhuǎn)速狀態(tài)各190個(gè)樣本)，共計(jì)1 900個(gè)樣本，同樣以7∶3的比例隨機(jī)劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集，其中，訓(xùn)練集為1 330個(gè)樣本，測(cè)試集為570個(gè)樣本。對(duì)比人工提取特征算法、二維CNN、單尺度一維CNN三種算法。

3.3.1 試驗(yàn)結(jié)果及分析

經(jīng)過200次迭代，風(fēng)機(jī)變轉(zhuǎn)速下不同CNN方法準(zhǔn)確率曲線如圖8所示，不同方法檢測(cè)結(jié)果如表4所示。由圖8可以看出，風(fēng)機(jī)變轉(zhuǎn)速下，所提方法在檢測(cè)準(zhǔn)確率上仍優(yōu)于二維CNN方法和單尺度一維CNN方法，在迭代50次時(shí)準(zhǔn)確率達(dá)到97.19%，單尺度一維CNN為77.02%，二維CNN僅56.32%。由表3可知，變轉(zhuǎn)速下，人工提取特征算法檢測(cè)準(zhǔn)確率僅為75.6%，單尺度一維CNN為93.8%，二維CNN為85.8%，所提方法仍保持98.9%的高檢測(cè)準(zhǔn)確率，且標(biāo)準(zhǔn)差小，證明了所提方法在變轉(zhuǎn)速下也具備良好的檢測(cè)能力，可適應(yīng)不同轉(zhuǎn)速下風(fēng)機(jī)基礎(chǔ)螺栓松動(dòng)檢測(cè)。

圖8 變轉(zhuǎn)速下不同方法準(zhǔn)確率對(duì)比Fig.8 Comparison of the accuracy of different methods under variable speed

表4 變轉(zhuǎn)速下不同方法檢測(cè)結(jié)果Tab.4 Test results of different methods under variable speed

3.3.2 特征學(xué)習(xí)驗(yàn)證

為驗(yàn)證變轉(zhuǎn)速下所提方法特征提取能力的優(yōu)勢(shì)，同樣利用t-SNE對(duì)各算法所提取特征進(jìn)行分析和可視化，如圖9所示。根據(jù)圖9，所提方法在風(fēng)機(jī)變轉(zhuǎn)速下所提取到的各松動(dòng)狀態(tài)特征同樣具備較高的分離度，其余三種算法各松動(dòng)狀態(tài)特征混疊明顯，證明了所提方法精細(xì)化特征提取的優(yōu)勢(shì)，具備更好的特征學(xué)習(xí)能力，能從風(fēng)機(jī)變轉(zhuǎn)速下的原始時(shí)域信號(hào)提取到有效的特征。

圖9 學(xué)習(xí)特征t-SNE分析Fig.9 t-SNE analysis of learning features

4 結(jié) 論

多尺度一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)機(jī)基礎(chǔ)螺栓松動(dòng)智能檢測(cè)方法將原始振動(dòng)時(shí)域信號(hào)作為輸入，通過多尺度卷積運(yùn)算將風(fēng)機(jī)基礎(chǔ)螺栓松動(dòng)狀態(tài)特征精細(xì)化表征，并與模式識(shí)別有機(jī)融合在一起，整個(gè)過程擺脫了對(duì)信號(hào)處理和專業(yè)知識(shí)的依賴，讓模型從原始信號(hào)自動(dòng)學(xué)習(xí)信號(hào)特征完成松動(dòng)檢測(cè)，解決了風(fēng)機(jī)基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)振動(dòng)信號(hào)(特別針對(duì)存在轉(zhuǎn)速變化情況)特征提取難的問題，實(shí)現(xiàn)了“端到端”的風(fēng)機(jī)基礎(chǔ)螺栓松動(dòng)智能檢測(cè)。所提方法的主要優(yōu)勢(shì)在于：運(yùn)用一維的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)來處理一維時(shí)域信號(hào)，減少了信號(hào)預(yù)處理的工作量，更利于對(duì)懸掛風(fēng)機(jī)基礎(chǔ)螺栓松動(dòng)實(shí)時(shí)智能檢測(cè)；運(yùn)用多尺度卷積運(yùn)算，融合不同尺度提取的特征信息，使不同尺度特征之間信息相互補(bǔ)充，以對(duì)原始信號(hào)特征精細(xì)化表征；通過在穩(wěn)定轉(zhuǎn)速和變轉(zhuǎn)速運(yùn)行下對(duì)懸掛風(fēng)機(jī)基礎(chǔ)螺栓松動(dòng)檢測(cè)試驗(yàn)，證明了所提方法能有效地對(duì)風(fēng)機(jī)基礎(chǔ)螺栓松動(dòng)進(jìn)行檢測(cè)，且可適應(yīng)不同運(yùn)行轉(zhuǎn)速風(fēng)機(jī)，并具有良好的穩(wěn)定性。

下一步研究重點(diǎn)算法的計(jì)算效率提升，以及螺栓由預(yù)警到松動(dòng)的中間狀態(tài)的檢測(cè)和不同型號(hào)風(fēng)機(jī)間的螺栓松動(dòng)檢測(cè)方法。