陳軻，黃民，李一鳴

(北京信息科技大學 機電工程學院，北京 100192)

0 引言

滾動軸承作為旋轉(zhuǎn)機械的核心部件之一，其故障狀態(tài)關乎整個機械設備的可靠性[1]。而由于長期處于復雜的工況下，滾動軸承不可避免地會發(fā)生損傷[2]。因此，為了避免事故發(fā)生以及減少經(jīng)濟損失，針對滾動軸承的故障診斷是十分必要的。

在軸承故障診斷中，振動信號能夠很好地反映出故障狀態(tài)，且振動信號的檢測不受機械結構的影響，因此，如何從振動信號中提取特征信息是判斷軸承故障類型的關鍵。常用的特征提取方法包括經(jīng)驗模態(tài)分解(empirical mode decomposition，EMD)[3]、小波變換(wavelet transform，WT)[4]、變分模態(tài)分解(variational mode decomposition，VMD)[5]等等。王一鵬等[6]將軸承的振動信號進行小波分解及重構，提取混合特征，通過t分布隨機近鄰嵌入(t-distribution stochastic neighbour embedding，t-SNE)方法將樣本數(shù)據(jù)集降維，觀測樣本集的數(shù)據(jù)分布，最后通過支持向量機(support vector machine，SVM)進行故障分類。谷玉海等[7]將軸承的振動信號通過EMD轉(zhuǎn)化為二值化圖像，將二值化圖像作為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(convolutional neural network，CNN)的輸入得到訓練模型，與訓練好的模型作對比，確定故障類型。韓朋朋等[5]通過將峭度與包絡熵組合得到遺傳算法的適應度函數(shù)，進行參數(shù)尋優(yōu)，對最優(yōu)參數(shù)進行增強包絡譜分析，提升軸承故障診斷的準確率。這類方法大多網(wǎng)絡結構淺，在復雜的工況下，診斷效果較差。

近年來隨著人工智能等技術發(fā)展，深度學習逐步應用于故障診斷領域。深度學習彌補了淺層網(wǎng)絡模型難以從海量數(shù)據(jù)中挖取表征軸承狀態(tài)的特征信息的不足，深度學習的深層網(wǎng)絡結構能夠直接從軸承的原始振動信號中提取特征，避免了手動提取信號特征的過程。謝錦陽等[8]將軸承特征信息進行注意力反向以及剪枝，凸顯重要特征，再通過長短時記憶網(wǎng)絡(long short-term memory network，LSTM)和全連接層進行故障分類。徐敏等[9]提出將反向注意力機制與LSTM相結合的軸承故障診斷方法，通過Inception網(wǎng)絡完成信號預處理，再經(jīng)過融合雙向長短時記憶殘差網(wǎng)絡(fusion bidirectional LSTM residual network,FB-LSTM ResNet)完成故障特征的提取以及故障診斷分類。周俊宏等[10]將蝴蝶算法(butterfly optimization algorithm，BOA)優(yōu)化后的深度置信網(wǎng)絡(deep belief network，DBN)應用到軸承故障診斷中，提高模型故障診斷的精確度。茅健等[11]將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡與雙向長短時記憶網(wǎng)絡(bidrectional LSTM，BiLSTM)相結合，對原始信號進行特征提取，并在BiLSTM隱藏層中加入注意力機制，提高了故障診斷準確率。姚齊水等[12]提出一種基于改進Inception V2模塊和卷積注意力模塊(convolutional block attention module，CBAM)的軸承故障診斷方法，可以優(yōu)化網(wǎng)絡結構并加快模型收斂速度。

盡管上述方法取得相對不錯的診斷效果，但是軸承特征提取不充分，無法自適應提高模型對重要特征的關注程度，且故障診斷率有待提升。對此，本文提出一種融合CNN-LSTM和注意力機制的軸承故障診斷方法。軸承的原始振動信號作為模型的輸入，通過CNN模塊提取振動信號的特征信息，再通過注意力機制對特征信息分配權重，提高模型對關鍵信息的關注程度后輸入LSTM模塊，進一步提取時序特征，最后通過全連接層完成對軸承狀態(tài)的識別和分類。

1 相關理論

1.1 CNN

CNN作為前饋神經(jīng)網(wǎng)絡，通過利用局部相關性以及權值共享的思想，減少神經(jīng)網(wǎng)絡的參數(shù)量，達到更高的訓練效率。CNN主要由卷積層、池化層以及全連接層3部分組成。卷積層通過卷積核對每個通道的矩陣進行互相關運算來提取數(shù)據(jù)的特征信息，再通過非線性激活函數(shù)，增加模型的表達能力。卷積層的計算公式如下：

(1)

池化層的作用是減少特征圖實現(xiàn)尺寸縮減，簡化網(wǎng)絡計算的復雜度；同時對特征進行壓縮，保留顯著特征，防止過擬合。池化層通常夾在連續(xù)的卷積層之間。全連接層的作用是將卷積層以及池化層計算得到的特征整合，映射到樣本空間中。全連接層通常放在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡結構的最后。

1.2 LSTM

LSTM由科學家Hochreiter和Schmidhuber[13]于1997年提出。作為循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(recurrent neural network，RNN)的優(yōu)秀變種模型，LSTM繼承了RNN的大部分特性。相對于RNN，其記憶力更強，更擅長于處理長序列信號數(shù)據(jù)。

LSTM引入門控機制，通過利用3個門控：輸入門、遺忘門和輸出門來控制信息的遺忘和刷新。其神經(jīng)元結構如圖1所示。

圖1 LSTM神經(jīng)元結構

ft=σ(Wf[ht-1,xt]+bf)

(2)

(3)

it=σ(Wi[ht-1,xt]+bi)

(4)

(5)

ot=σ(Wo[ht-1,xt]+bo)

(6)

ht=ot*tanh(ct)

(7)

式中：σ為Sigmoid激活函數(shù)；W和b為對應門的參數(shù)張量。

1.3 注意力機制

注意力機制是借鑒人類視覺的特有的信號處理機制。當人將注意力轉(zhuǎn)移到圖像重點區(qū)域時，會對該區(qū)域投入更多的注意力資源，并忽略無關部分。注意力機制本質(zhì)上可以看成基于輸入圖像的特征動態(tài)調(diào)整權重的過程，通過相似度計算捕獲每一個特征信息的重要程度，再通過分配權重讓模型提高對重要特征的關注程度，并抑制無用特征。注意力機制已經(jīng)成為計算機視覺、深度學習領域不可或缺的技術。

本文采用的注意力模型為高效通道注意力(efficient channel attention，ECA)網(wǎng)絡。ECA網(wǎng)絡由Wang等[14]首次提出。ECA模塊通過Sigmoid函數(shù)學習通道注意力，通過快速進行大小為k的一維卷積來生成每個通道的權重值s，將歸一化權重和原輸入X逐通道相乘，生成加權后的輸出Y。以此，讓神經(jīng)網(wǎng)絡重點關注權重值大的通道，并抑制權重值低的特征通道。相比于SE模塊，該模塊避免了降維，并有效地捕獲了跨通道之間的交互。計算公式如下：

s=FECA(X,θ)=σ(Conv1D(GAP(X)))

(8)

Y=sX

(9)

(10)

式中：s為ECA模塊通道的權重值；X為輸入；θ為通道數(shù)；σ為Sigmoid激活函數(shù)；Conv1D表示穿過通道域的核為k的一維卷積；GAP表示全局平均池化；Y為輸出；k為局部跨通道交互的覆蓋范圍，通過通道維度C的映射自適應確定；γ和b為超參數(shù)；|·|odd表示求最近的奇數(shù)。

2 軸承故障診斷模型

整體模型由CNN模塊、注意力模塊和LSTM模塊組成。傳統(tǒng)的CNN模型盡管能從軸承的原始振動信號中提取形狀特征，但是卻難以捕捉振動信號在時間序列上的特性，從而丟失時間序列的相關特征。LSTM通過特殊的門控機制能有效處理與時序高度相關的問題，學習振動信號中的時序特征。同時，注意力機制能夠?qū)斎氲奶卣鲃討B(tài)賦予權重，提高重要特征的表達能力，抑制無用的特征。故本文將幾個模塊融合，提出基于CNN-LSTM和注意力機制的軸承故障診斷方法。

本文采用的模型包括2個卷積池化層，1個注意力層、1個LSTM層、1個全連接層以及1個Softmax層，模型結構如圖2所示，其中BN層為批歸一化層，ReLU為激活函數(shù)。輸入信號長度為2 048，為了讓模型獲得較大感受野，將第一層的卷積步長設置為16，大小設置為64×1。為了抑制過擬合，將Dropout比率設置為0.5。Softmax層輸出為10種故障類別的概率，具體參數(shù)如表1所示。

圖2 模型結構

表1 模型的結構參數(shù)

3 實驗驗證和結果分析

本文仿真實驗環(huán)境為Windows10，采用Tensorflow2.0學習框架，計算機配置為AMD R7-5800H CPU，內(nèi)存為16 GB。

3.1 凱斯西儲大學軸承數(shù)據(jù)集

實驗數(shù)據(jù)來自凱斯西儲大學(Case Western Reserve University，CWRU)軸承數(shù)據(jù)集。CWRU試驗臺主要由電機、扭矩傳感器和測功機組成，如圖3所示。本實驗的實驗對象為驅(qū)動端軸承，軸承型號為深溝球軸承6205-2RS JEMSKF。系統(tǒng)信號采樣頻率為12 kHz。實驗軸承通過電火花加工而引入單點故障，故障類型分為滾動體損傷、內(nèi)圈損傷以及外圈損傷3種，損傷直徑分為0.178 mm、0.356 mm以及0.533 mm 3種，共計9種故障類別。

圖3 CWRU軸承試驗臺

本實驗數(shù)據(jù)集分別取電機轉(zhuǎn)速為1 797 r/min、1 772 r/min、1 750 r/min及1 730 r/min下滾動體、內(nèi)圈、外圈正常及故障數(shù)據(jù)，外圈損傷位置在6點鐘方向。每個數(shù)據(jù)集包含7 000個訓練樣本、2 000個測試樣本，每個樣本包含2 048個數(shù)據(jù)點。其中，訓練樣本進行數(shù)據(jù)增強。數(shù)據(jù)集詳細信息如表2所示。

表2 數(shù)據(jù)集描述

3.2 實驗參數(shù)設置

實驗采用小批量訓練方法，將批大小設置為128，訓練次數(shù)為60次。將Adam算法學習率設置為0.001。為驗證訓練結果的可靠性，將每個數(shù)據(jù)集訓練20次，并取平均值作為最終結果。

3.3 實驗結果分析

3.3.1 對比傳統(tǒng)信號處理方法

如圖4所示為滾動軸承滾動體、內(nèi)圈和外圈故障原始振動信號的時域圖和頻譜圖。

圖4 軸承典型故障振動信號的時域圖和頻譜圖

由圖可以看出，在時域圖和頻譜圖的波形中很難直接識別出故障沖擊信號。通過傳統(tǒng)信號處理方法如短時傅里葉變換、小波變換、魏格納分布、自適應時頻分析方法等實現(xiàn)振動信號的降噪以及分離，需合理選擇某一分解后的分量，通過包絡分析提取軸承的故障特征頻率從而實現(xiàn)故障分類。而本文模型直接將原始振動信號輸入神經(jīng)網(wǎng)絡中，避免了手動提取時域特征、頻域特征。

3.3.2 模型穩(wěn)定性

模型在不同電機轉(zhuǎn)速下數(shù)據(jù)集的故障識別準確率如圖5所示，由圖可知，經(jīng)過20次訓練，模型的數(shù)據(jù)集識別率均超過99%，其中，模型在轉(zhuǎn)速為1 750 r/min和1 730 r/min下故障識別準確率最高且最穩(wěn)定，準確率均不低于99.9%。

圖5 模型在不同電機轉(zhuǎn)速下數(shù)據(jù)集的故障識別準確率

3.3.3 模型性能分析

以轉(zhuǎn)速1 730 r/min最后一次訓練為例，訓練的準確率和損失如圖6所示。在訓練次數(shù)為4時，訓練集的準確率達到100%，損失由0.847 2降到0.0048；測試集的準確率達到97.6%，損失由0.8749降至0.0614。在訓練次數(shù)為7時，訓練集的準確率達到100%，損失降至0.004 3；測試集的準確率達到100%，損失降至0.004 7。此時，模型收斂且趨于穩(wěn)定。本文模型在經(jīng)過較少的訓練次數(shù)后，可達到較高的準確率和較低的損失值。

3.3.4 故障診斷結果對比

為了驗證本文模型的優(yōu)勢，將本文方法與CNN、LSTM、CNN-LSTM診斷結果進行對比，將20次訓練平均值作為最終結果，每次訓練迭代次數(shù)設置為60次，如表3所示。本文方法平均準確率為99.83%，相對于CNN和LSTM模型，分別提高了11.63%和8.07%。本文模型擁有更高的故障診斷準確率，其綜合性能更優(yōu)秀。與未添加注意力機制的CNN-LSTM模型相比，本文模型平均準確率提高0.27%，說明注意力機制提高了模型的綜合性能。

圖6 故障診斷準確率和損失值

表3 對比實驗結果 %

4 結束語

本文提出一種結合CNN-LSTM和注意力機制的端對端軸承故障診斷模型。該模型以原始一維振動信號作為輸入，通過CNN和LSTM模塊自動提取特征信息，基于注意力機制自適應分配權重，突出重要特征，抑制無用特征，有效提高了模型的故障診斷精度。端對端的模型結構具有良好的通用性，避免了手動提取特征。

通過與其他模型作對比，本文模型的故障診斷能力更優(yōu)越，且診斷精度更高。與單一結構的算法如CNN和LSTM相比，本文模型具有更好的穩(wěn)定性。同時，本文模型在經(jīng)過較少的迭代次數(shù)后，可達到較高的準確率和較低的損失值，模型的收斂速度快且穩(wěn)定。

然而，本文僅驗證定負載下模型的故障診斷能力，對于變負載的診斷能力以及噪聲環(huán)境的抗噪性能有待進一步研究。