李澤東， 李志農(nóng)， 陶俊勇， 毛清華， 張旭輝

(1.南昌航空大學(xué) 無損檢測(cè)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 江西 南昌 330063；2.國防科技大學(xué) 裝備綜合保障技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 湖南 長沙 410073；3.陜西省礦山機(jī)電裝備智能監(jiān)測(cè)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 陜西 西安 710054)

0 引言

滾動(dòng)軸承作為航空發(fā)動(dòng)機(jī)的關(guān)鍵部件，通常處于高轉(zhuǎn)速、大噪聲環(huán)境下，極易產(chǎn)生故障，從而影響發(fā)動(dòng)機(jī)正常有效的工作。因此，有必要研究高轉(zhuǎn)速下航空發(fā)動(dòng)機(jī)滾動(dòng)軸承的故障診斷方法。

近年來，基于深度學(xué)習(xí)的滾動(dòng)軸承智能診斷方法取得了很大進(jìn)展。其基本思路是提取振動(dòng)信號(hào)的時(shí)頻特征、灰度圖等，然后，輸入到深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行故障識(shí)別[1-5]。例如，文獻(xiàn)[1]中先將軸承振動(dòng)信號(hào)通過傅里葉變換預(yù)處理為頻譜圖，然后將頻譜圖作輸入到深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行軸承故障診斷。文獻(xiàn)[2]將軸承振動(dòng)信號(hào)預(yù)處理為時(shí)頻圖，再將時(shí)頻圖作為深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入以識(shí)別不同類型的軸承故障。文獻(xiàn)[3]中將振動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)換為灰度圖像，再結(jié)合深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷軸承不同類型的故障。文獻(xiàn)[4]中利用連續(xù)小波變換對(duì)軸承的原始振動(dòng)信號(hào)處理為時(shí)頻圖，再結(jié)合深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別不同故障。文獻(xiàn)[5]中結(jié)合紅外熱圖像和深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)軸承進(jìn)行故障診斷。還有以端到端的方式直接對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行訓(xùn)練從而進(jìn)行故障診斷[6-10]。文獻(xiàn)[6-10]中均將軸承的原始振動(dòng)信號(hào)直接作為深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，形成了端到端的故障診斷。這些方法都是建立在深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中卷積層可以自適應(yīng)地提取信號(hào)特征的基礎(chǔ)上[11]。然而，深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的卷積層在對(duì)輸入進(jìn)行卷積運(yùn)算時(shí)，主要針對(duì)局部感受野提取信息，容易忽略全局信息?？紤]到注意力機(jī)制是一種可以捕捉全局感受野捕捉的方法，通過對(duì)不同特征賦予不同權(quán)重，以提取更加有用的局部信息[12]。目前，一些結(jié)合注意力機(jī)制和深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法已經(jīng)被應(yīng)用到故障診斷中。文獻(xiàn)[13-14]將軸承故障振動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)換為時(shí)頻圖后，輸入到深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，利用注意力機(jī)制進(jìn)行融合圖像的多通道信息，進(jìn)行故障識(shí)別。文獻(xiàn)[15]通過構(gòu)建多尺度的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)信號(hào)進(jìn)行訓(xùn)練，利用注意力機(jī)制對(duì)多尺度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行融合，實(shí)現(xiàn)軸承的故障診斷。文獻(xiàn)[16]提出一種特征注意力機(jī)制，考慮了故障信號(hào)時(shí)間尺度的干擾，從而進(jìn)行滾動(dòng)軸承的故障診斷。然而，上述關(guān)于注意力機(jī)制與深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合是將兩個(gè)孤立部分機(jī)械式地結(jié)合，注意力機(jī)制要么在深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之前，要么在深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之后，注意力機(jī)制中的參數(shù)未參與到整個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練中。很顯然，這種注意力機(jī)制與深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合，若注意力機(jī)制中的參數(shù)選擇不恰當(dāng)，往往得不到滿意的故障識(shí)別效果。因此，有必要探討新的注意力機(jī)制卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以克服此不足。

基于此，本文提出一種基于注意力增強(qiáng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(AACNN)的機(jī)械故障診斷方法。相對(duì)傳統(tǒng)的注意力卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，所提方法將注意力機(jī)制和卷積層結(jié)合構(gòu)造了注意力增強(qiáng)卷積層，使得注意力參數(shù)和卷積參數(shù)在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行正向傳播和反向調(diào)優(yōu)。然后，將所提方法應(yīng)用到航空發(fā)動(dòng)機(jī)滾動(dòng)軸承故障診斷中，并與傳統(tǒng)的注意力卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行對(duì)比研究，以驗(yàn)證構(gòu)建的AACNN有效性。

1 面向故障診斷的AACNN構(gòu)建

傳統(tǒng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的卷積運(yùn)算主要針對(duì)局部感受野進(jìn)行的，因此，在提取特征時(shí)會(huì)失去一些全局信息。而注意力機(jī)制具有捕獲遠(yuǎn)程交互的作用，可以更好地關(guān)注全局信息。因此，將注意力機(jī)制和卷積運(yùn)算融合起來構(gòu)造了一種注意力增強(qiáng)卷積運(yùn)算。該運(yùn)算可以通過注意力機(jī)制將輸入經(jīng)卷積后的映射圖進(jìn)行級(jí)聯(lián)來提取和融合特征，并且將注意力機(jī)制貫穿整個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。AACNN中使用多頭注意力機(jī)制與卷積融合構(gòu)造注意力增強(qiáng)卷積層，使模型對(duì)數(shù)據(jù)在高維空間和特征子空間中進(jìn)行融合，具體過程如下。

(1)

MHA(X)=Concat[O1,…,ONh]WO

(2)

式中：Concat[]表示將每個(gè)單頭的輸出串聯(lián)到一起；Wo表示線性變換矩陣，Wo∈dv×dv。

(3)

(4)

(5)

注意力增強(qiáng)卷積采用多頭注意力機(jī)制共同構(gòu)建原始空間，每一個(gè)頭都對(duì)應(yīng)自己的特征子空間。同時(shí)，將卷積操作加入對(duì)局部特征提取，所得注意力增強(qiáng)卷積可以更容易地對(duì)不同空間維度的輸入X進(jìn)行操作，其輸出XAA為

XAA=Concat[Conv(X),MHA(X)]

(6)

式中：Conv(·) 為標(biāo)準(zhǔn)卷積運(yùn)算。

輸入通過注意力增強(qiáng)卷積層提取融合特征后，接下來需要進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)的卷積運(yùn)算。對(duì)于經(jīng)過注意力增強(qiáng)卷積層后的輸出XAA，通過卷積核繼續(xù)計(jì)算其不同的特征，具體的卷積過程為

(7)

卷積層之后通常是池化層，用于對(duì)經(jīng)過卷積操作后得到的高維輸出的降維，池化的具體計(jì)算為

(8)

池化的方式通常有最大池化和平均池化等。經(jīng)過卷積和池化后，通常會(huì)對(duì)池化后的輸出進(jìn)行鋪平操作，再通過全連接層進(jìn)行連接，最后進(jìn)行分類輸出。

(9)

(10)

(11)

在模型的訓(xùn)練反向傳播中，以(12)式所示的交叉熵?fù)p失函數(shù)，作為模型的損失函數(shù)，用于衡量模型輸出yo與真實(shí)輸出y之間的誤差。對(duì)模型進(jìn)行反向求導(dǎo)，訓(xùn)練的目標(biāo)就是使輸出值與真實(shí)值盡可能地接近。

loss=-(ylg (yo)+(1-yo)lg (1-y))

(12)

(13)

式中：L(fθ(θw;X,y))為每次迭代中所有樣本的損失；m為總樣本數(shù)。

為了加快尋找最優(yōu)值的速度，利用Adam優(yōu)化器對(duì)損失函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，具體過程如下：

在每次迭代t(t=1，2，…，N，N為最大迭代次數(shù))中，對(duì)θw求梯度gt，得

(14)

式中：“:=”表示更新運(yùn)算。

計(jì)算1階矩估計(jì)mt和2階矩估計(jì)vt，可得

mt=β1mt-1+(1-β1)gt

(15)

(16)

式中：β1為控制動(dòng)量與當(dāng)前梯度的指數(shù)衰減率；β2為控制之前梯度的平方影響情況的指數(shù)衰減率。為防止mt和vt在初始化時(shí)偏向0，采用(17)式和(18)式對(duì)其進(jìn)行糾正：

(17)

(18)

對(duì)參數(shù)集θw進(jìn)行更新，可得

(19)

式中：η為學(xué)習(xí)率；ε為避免除數(shù)為0的修正項(xiàng)。

2 AACNN故障診斷流程

基于AACNN進(jìn)行滾動(dòng)軸承故障定性診斷時(shí)，分為信號(hào)采集與樣本劃分、樣本信號(hào)特征模量提取、數(shù)據(jù)集構(gòu)建、AACNN設(shè)計(jì)與訓(xùn)練、航空發(fā)動(dòng)機(jī)滾動(dòng)軸承故障診斷5個(gè)步驟，流程如圖1所示。圖1中head1和head2為注意力機(jī)制操作的輸出對(duì)象。

圖1 面向故障診斷的AACNNFig.1 Fault diagnosis model based on AACNN

具體步驟如下：

1)信號(hào)采集與樣本劃分：通過加速度傳感器采集滾動(dòng)軸承的振動(dòng)信號(hào)，利用等長的窗口進(jìn)行劃分，得到信號(hào)的樣本。為了對(duì)數(shù)據(jù)增強(qiáng)處理，采用重疊切片方法，即劃分樣本的窗口長度小于單個(gè)樣本信號(hào)。

2)樣本信號(hào)特征模量提?。涸诟咿D(zhuǎn)速、大噪聲條件下，滾動(dòng)軸承的振動(dòng)信號(hào)非線性、非平穩(wěn)性較強(qiáng)。因此，通過信號(hào)處理的方式，如經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)、變分模態(tài)分解(VMD)和小波包分解(WPD)等，將原始振動(dòng)信號(hào)分解成不同尺度的特征模量。

3)數(shù)據(jù)集構(gòu)建：將上述特征模量按順序堆疊成一個(gè)多通道樣本，將所有樣本進(jìn)行同樣的操作構(gòu)造多通道樣本數(shù)據(jù)集。創(chuàng)建好多通道數(shù)據(jù)集后，將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集。

4)AACNN設(shè)計(jì)與訓(xùn)練：AACNN的性能與卷積層的數(shù)量和大小密切相關(guān)。其中卷積核尺寸大小需要根據(jù)一些基本的設(shè)計(jì)來確定，相對(duì)小卷積核來說，大卷積核可以提高感受野。但是AACNN中包含注意力增強(qiáng)卷積層，它可以通過多頭注意力機(jī)制關(guān)注全局感受野。因此，AACNN具有強(qiáng)大的自適應(yīng)提取和融合特征的能力。在設(shè)計(jì)時(shí)，注意力增強(qiáng)卷積層的注意力機(jī)制頭數(shù)目等于輸入多通道特征模量數(shù)。其余卷積層采用小尺寸的卷積核，目的是加深網(wǎng)絡(luò)，從而更好地學(xué)習(xí)特征，提高網(wǎng)絡(luò)的表達(dá)能力。

按照上述原則建立AACNN模型，通過反復(fù)實(shí)驗(yàn)調(diào)整參數(shù)，模型具體參數(shù)如表1所示。為防止模型過擬合，在模型中加入Dropout，它將網(wǎng)絡(luò)中的神經(jīng)元以一定的概率置為0，以提高網(wǎng)絡(luò)的泛化能力。用構(gòu)建好的訓(xùn)練集進(jìn)行訓(xùn)練，調(diào)試超參數(shù)，獲得性能較好的AACNN模型。

5)航空發(fā)動(dòng)機(jī)滾動(dòng)軸承故障診斷：利用測(cè)試集驗(yàn)證AACNN模型故障診斷的有效性，并使用10-fold交叉驗(yàn)證方式來評(píng)估模型的性能。為了驗(yàn)證模型的泛化能力，通過不同信噪比的信號(hào)來測(cè)試模型。

本文所提方法通過信號(hào)處理的方式對(duì)高轉(zhuǎn)速下的滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)提取特征模量，利用AACNN對(duì)特征模量按一定權(quán)重進(jìn)行自適應(yīng)特征融合和選擇，更好地適用于高轉(zhuǎn)速下的滾動(dòng)軸承故障診斷。

表1 AACNN模型結(jié)構(gòu)參數(shù)Table 1 Parameters of the AACNN model

3 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)描述

實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來源于高速環(huán)境下航空發(fā)動(dòng)機(jī)滾動(dòng)軸承測(cè)試臺(tái)[18]，如圖2所示。實(shí)驗(yàn)臺(tái)上包含一個(gè)帶有3個(gè)軸承的高速主軸(見圖3)，一套動(dòng)力系統(tǒng)，潤滑器和兩個(gè)加速度傳感器等。動(dòng)力系統(tǒng)通過一個(gè)滑架為軸承加載，潤滑系統(tǒng)通過油脂潤滑的方式為軸承潤滑，主軸的速度是通過變頻器的控制面板設(shè)置的。主軸安裝時(shí)，在兩個(gè)相同的滾柱軸承外圈帶有一對(duì)支撐架(見圖3中的位置B1和B3)。該高速軸專門設(shè)計(jì)用于高達(dá)35 000 r/min的速度。本文采用的航空高速軸承數(shù)據(jù)是在12 000 r/min轉(zhuǎn)速下和無負(fù)載條件下采集的，采樣頻率為51 200 Hz，共采集了B1位置的軸承7種不同損傷程度工況進(jìn)行故障診斷，包含正常工況，450 μm內(nèi)圈故障，250 μm內(nèi)圈故障，150 μm內(nèi)圈故障，450 μm滾動(dòng)體故障，250 μm 滾動(dòng)體故障和150 μm滾動(dòng)體故障，每種工況400個(gè)樣本。

圖2 實(shí)驗(yàn)臺(tái)Fig.2 Test rig

圖3 航空發(fā)動(dòng)機(jī)滾動(dòng)軸承和主軸Fig.3 Rolling bearings and spindle of an aero-engine

3.2 不同損傷程度的滾動(dòng)軸承故障診斷結(jié)果分析

為驗(yàn)證AACNN對(duì)航空高速軸承故障診斷的效果，將其與注意力機(jī)制+深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ACNN)進(jìn)行對(duì)比研究。首先，分別對(duì)軸承振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行WPD[19]、VMD[20]和EMD[21]，提取特征模量；然后，將特征模量分別通過AACNN與ACNN進(jìn)行訓(xùn)練，AACNN按上述1.2節(jié)中第4步設(shè)計(jì)，對(duì)比的ACNN模型則將注意力增強(qiáng)卷積層直接換為“注意力機(jī)制+卷積層”，其他參數(shù)不變。通過模型對(duì)比驗(yàn)證所提方法的自適應(yīng)特征提取能力和故障識(shí)別能力。

對(duì)于WPD-AACNN模型，將采集到的信號(hào)樣本進(jìn)行WPD，對(duì)其進(jìn)行3層分解，得到8個(gè)低頻和高頻分量信號(hào)特征模量，如圖4所示。然后將其堆疊成一個(gè)多通道的信號(hào)特征樣本。按圖1中的故障診斷流程，通過AACNN對(duì)其進(jìn)行特征融合和分類識(shí)別，識(shí)別結(jié)果如圖5所示，訓(xùn)練集和測(cè)試集的損失函數(shù)曲線逐漸收斂并穩(wěn)定下降，測(cè)試集準(zhǔn)確率約為99%，兩條曲線幾乎重合，模型過程中也并未產(chǎn)生過擬合。

圖4 軸承250 μm內(nèi)圈故障WPD特征模量Fig.4 Feature modulus of the faults of a 250 μm inner ring using WPD

圖5 WPD-AACNN 模型診斷曲線圖Fig.5 Diagnostic curve of the WPD-AACNN model

為更好地對(duì)模型進(jìn)行分析，挖掘模型提取的隱式特征，采用t-SNE算法對(duì)模型中的卷積層的高維輸出進(jìn)行降維，使高維數(shù)據(jù)可視化。由于散點(diǎn)圖的坐標(biāo)軸無實(shí)際意義，采用P1、P2來表示[22]。圖6為輸入數(shù)據(jù)經(jīng)WPD-AACNN模型訓(xùn)練后注意力增強(qiáng)卷積層和其余卷積層的輸出特征可視化散點(diǎn)圖。觀察圖6可以發(fā)現(xiàn)，經(jīng)過卷積層提取特征后，不同故障特征逐漸聚攏，到了第4層各狀態(tài)特征之間已經(jīng)明顯分開。

圖6 WPD-AACNN模型卷積層t-SNE特征散點(diǎn)圖Fig.6 Scatter plot of features extracted by convolution layers of the WPD-AACNN model using t-SNE

同樣，采用相同的多通道特征模量樣本，訓(xùn)練WPD-ACNN模型，所得結(jié)果如圖7所示，準(zhǔn)確率為95%左右，損失函數(shù)曲線平穩(wěn)收斂，模型收斂較好。圖8是輸入數(shù)據(jù)經(jīng)WPD-ACNN模型訓(xùn)練后各卷積層的特征可視化散點(diǎn)圖?？梢园l(fā)現(xiàn)每層的不同故障特征逐漸聚攏，到了第4層各狀態(tài)特征之間已經(jīng)明顯分開。但與圖6相比，由于AACNN關(guān)注了全局信息，可以將不同工況下故障特征聚合得更好、更精確。

圖7 WPD-ACNN模型診斷曲線圖Fig.7 Diagnostic curve of the WPD-ACNN model

圖8 WPD-ACNN模型卷積層t-SNE特征散點(diǎn)圖Fig.8 Scatter plot of features extracted by convolution layers of WPD-ACNN model using t-SNE

對(duì)于VMD-AACNN模型，通過VMD對(duì)信號(hào)進(jìn)行分解。將原始信號(hào)進(jìn)行分解為如圖9所示的3層，并作為特征模量構(gòu)造多通道樣本輸入，進(jìn)行AACNN模型訓(xùn)練。所得結(jié)果如圖10所示。準(zhǔn)確率為95%左右，訓(xùn)練集和測(cè)試集兩條曲線幾乎重合，訓(xùn)練集和測(cè)試集損失函數(shù) 曲線逐漸收斂并穩(wěn)定下降，模型過程中也并未產(chǎn)生過擬合。圖11是輸入經(jīng)過VMD-AACNN模型訓(xùn)練后注意力增強(qiáng)卷積層和其余卷積層的輸出特征可視化散點(diǎn)圖?？梢园l(fā)現(xiàn)不同故障特征逐漸聚攏，到了第4層各狀態(tài)特征之間幾乎明顯分開，只有部分特征重疊，不同類故障未完全分開。

圖9 軸承250 μm內(nèi)圈故障VMD特征模量Fig.9 Feature moduli of the faults of a 250 μm inner ring by VMD

圖10 VWD-AACNN損失函數(shù)曲線和準(zhǔn)確率曲線Fig.10 Diagnostic curve of the VMD-AACNN model

圖11 VWD-AACNN卷積層t-SNE特征散點(diǎn)圖Fig.11 Scatter plot of features extracted by convolution layers of the VMD-AACNN model using t-SNE

同樣，采用相同的VMD多通道特征模量樣本，訓(xùn)練VMD-ACNN模型，所得結(jié)果如圖12所示，準(zhǔn)確率為87%左右，損失函數(shù)曲線平穩(wěn)收斂，模型收斂較好。圖13為輸入經(jīng)VMD-ACNN模型后各卷積層的特征可視化散點(diǎn)圖，可以發(fā)現(xiàn)每層的不同故障特征逐漸聚攏，但是到了第4層，部分狀態(tài)特征之間已經(jīng)明顯分開，還有一些工況特征重疊，沒有完全分開。

圖12 VWD-ACNN模型損失函數(shù)曲線和準(zhǔn)確率曲線Fig.12 Diagnostic curve of the VMD-ACNN model

圖13 VWD-ACNN模型卷積層t-SNE特征散點(diǎn)圖Fig.13 Scatter plot of features extracted by convolution layers of the VMD-ACNN model using t-SNE

對(duì)于EMD-AACNN模型，在提取特征模量時(shí)，由于EMD對(duì)信號(hào)樣本分解不確定性，通過峭度指標(biāo)對(duì)內(nèi)稟模式函數(shù)(IMF)分量進(jìn)行選擇有效的IMF。軸承250 μm內(nèi)圈故障通過EMD分解的IMF分量峭度值如圖14所示，為了清楚展示取了6個(gè)樣本。其中一個(gè)樣本只被分解了5次，與其他樣本分解值相差較大，剔除該樣本，得到圖15所示的IMF分量。對(duì)于樣本的峭度值從大到小的順序排列，即IMF3、IMF5、IMF6、IMF2、IMF4和IMF1，按此順序?qū)?個(gè)IMF分量進(jìn)行堆疊成一個(gè)多通道的不同特征樣本。

圖14 軸承250 μm內(nèi)圈故障EMD分解IMFs分量峭度值Fig.14 Kurtosis value of IMFs decomposed by EMD for the fault of a 250 μm inner ring bearing

圖15 軸承250 μm內(nèi)圈故障EMD信號(hào)分解特征模量Fig.15 Feature moduli of faults of a 250 μm inner ring by EMD

將上述構(gòu)建好的多通道特征模量樣本輸入到AACNN模型中進(jìn)行訓(xùn)練，所得結(jié)果如圖16所示。訓(xùn)練集和測(cè)試集的損失函數(shù)曲線逐漸收斂并穩(wěn)定下降，測(cè)試集準(zhǔn)確率約為85%，兩條曲線幾乎重合，模型過程中也并未產(chǎn)生過擬合。圖17為輸入經(jīng)EMD-AACNN模型訓(xùn)練后注意力增強(qiáng)卷積層和其余卷積層特征的可視化散點(diǎn)圖?？梢园l(fā)現(xiàn)每層的不同故障特征逐漸聚攏，但是各工況特征之間并沒有明顯分開。

圖16 EMD-AACNN模型損失函數(shù)曲線和準(zhǔn)確率曲線Fig.16 Diagnostic curve of the EMD-AACNN model

圖17 EMD-AACNN卷積層t-SNE特征散點(diǎn)圖Fig.17 Scatter plot of features extracted by convolution layers of the EMD-AACNN model using t-SNE

同樣，采用EMD多通道特征模量樣本，訓(xùn)練EMD-ACNN模型，所得結(jié)果如圖18所示。準(zhǔn)確率約為76%左右，損失函數(shù)曲線平穩(wěn)收斂。圖19為輸入經(jīng)EMD-ACNN模型訓(xùn)練后各卷積層的特征可視化散點(diǎn)圖?？梢园l(fā)現(xiàn)每層的不同故障特征聚類效果不好，各狀態(tài)特征之間特征混雜，從而反映了EMD-ACNN模型識(shí)別效果不好。

圖18 EMD-ACNN模型損失函數(shù)曲線和準(zhǔn)確率曲線Fig.18 Diagnostic curve of the EMD-ACNN model

圖19 EMD-ACNN模型卷積層t-SNE特征散點(diǎn)圖Fig.19 Scatter plot of features extracted by convolution layers of the EMD-ACNN model using t-SNE

對(duì)上述所建模型通過10-Fold交叉驗(yàn)證來驗(yàn)證模型的性能，所得結(jié)果如圖20所示。WPD-AACNN的平均準(zhǔn)確率為99.02±0.37，VMD-AACNN的平均準(zhǔn)確率為95.22±0.83，EMD-AACNN的平均準(zhǔn)確率為85.02±1.01，WPD-ACNN的平均準(zhǔn)確率為94.85±0.61，VMD-ACNN的平均準(zhǔn)確率為87.25±1.21，以及EMD-ACNN的平均準(zhǔn)確率為76.11±1.40。

圖20 10-Fold交叉驗(yàn)證診斷結(jié)果Fig.20 Diagnosis result of 10-fold cross validation

綜上所述， AACNN可以有效地對(duì)高轉(zhuǎn)速下的滾動(dòng)軸承進(jìn)行診斷，可以有效地融合通過信號(hào)處理提取的特征模量，而且相比于ACNN，其在融合特征信息時(shí)，收斂速度更快。因此，所提算法可以有效地診斷不同損傷程度的滾動(dòng)軸承故障。

3.3 不同信噪比下模型泛化能力驗(yàn)證

在實(shí)際應(yīng)用中，航空發(fā)動(dòng)機(jī)滾動(dòng)軸承處于噪聲的干擾，判斷模型是否適應(yīng)噪聲的分析尤為重要。上述實(shí)驗(yàn)中，數(shù)據(jù)為不添加噪聲的原始數(shù)據(jù)，為更好地驗(yàn)證模型在噪聲環(huán)境下的泛化能力，將上述實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)添加不同信噪比的高斯白噪聲以模擬噪聲信號(hào)。信噪比SNR定義為信號(hào)功率與噪聲功率的比值，通常用分貝表示，定義如下：

SNR=10lg(Psignal/Pnoise)

式中：Psignal表示信號(hào)的功率值；Pnoise表示噪聲的功率值。將SNR設(shè)置為-6～4 dB，為信號(hào)添加噪聲，信噪比越小，噪聲功率越大。通過對(duì)含噪數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，不同信噪比下的測(cè)試集識(shí)別準(zhǔn)確率如表2所示。由表2分析可知，在添加噪聲后，信噪比越低，原信號(hào)的能量比越小，通過WPD、VMD和EMD構(gòu)建的多通道特征模量樣本也會(huì)包含更多的噪聲信息，通過WPD提取的特征模量包含各頻率的故障信息，在輸入網(wǎng)絡(luò)時(shí)更容易選擇有用的故障特征模量進(jìn)行特征提取。AACNN相對(duì)于“注意力機(jī)制+深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”而言，注意力機(jī)制參數(shù)也參與了訓(xùn)練，在提取故障信息時(shí)選擇和關(guān)注的信息更精準(zhǔn)。雖然AACNN和ACNN都隨著信噪比的提升測(cè)試集準(zhǔn)確率提升，但AACNN模型在低信噪比下依舊能獲得較高的準(zhǔn)確率，而且在信噪比-2～4 dB中模型較為穩(wěn)定，能保持較高的準(zhǔn)確率。因此，所提模型在強(qiáng)噪聲下的環(huán)境下，對(duì)于滾動(dòng)軸承可以有效地進(jìn)行故障診斷。

表2 不同信噪比模型測(cè)試準(zhǔn)確率Table 2 Test accuracy of different SNR models

4 結(jié)論

1)本文提出一種AACNN的滾動(dòng)軸承故障診斷方法，沿整個(gè)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)使用了注意力機(jī)制，關(guān)注全局信息，彌補(bǔ)了深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積層局部感受野特征提取的不足。

2)本文方法可以更好地對(duì)信號(hào)處理方式提取的特征模量進(jìn)行融合，進(jìn)行自適應(yīng)選擇和融合特征模量，更好地關(guān)注了全局空間和特征子空間。

3)將本文方法應(yīng)用于高轉(zhuǎn)速下的航空發(fā)動(dòng)機(jī)滾動(dòng)軸承故障診斷中，對(duì)于不同損傷程度的故障可以有效地識(shí)別。

4)在不同信噪比的條件下，對(duì)本文方法進(jìn)行訓(xùn)練測(cè)試。測(cè)試結(jié)果表明，本文模型的抗噪性能得到明顯提升，并保持一定的診斷精度。