馬朝永，馬興杰，胥永剛,b

(北京工業(yè)大學(xué) a.先進(jìn)制造技術(shù)北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室；b.北京市精密測控技術(shù)與儀器工程技術(shù)研究中心，北京 100124)

滾動(dòng)軸承故障特征的識別與提取是故障診斷的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，國內(nèi)外學(xué)者對其進(jìn)行了廣泛而深入的研究。文獻(xiàn)[1-2]創(chuàng)造性地提出了經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)，廣泛應(yīng)用于信號處理以及機(jī)械故障診斷等工程領(lǐng)域[3-5]；但該方法仍然存在許多問題，如過包絡(luò)、欠包絡(luò)、模態(tài)混疊和端點(diǎn)效應(yīng)等[6]。在經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的基礎(chǔ)上，一些學(xué)者提出了局部均值分解[7]、固有時(shí)間尺度分解[8]和局部特征尺度分解[9]等方法，然而仍未解決模態(tài)混疊、端點(diǎn)效應(yīng)等問題。文獻(xiàn)[10]提出了基于短時(shí)傅里葉變換的譜峭度圖方法，文獻(xiàn)[11]提出了基于1/3-二叉樹快速譜峭度圖，文獻(xiàn)[12-14]對其進(jìn)行改進(jìn)并應(yīng)用于滾動(dòng)軸承的故障診斷；但這種方法采用固定規(guī)則劃分頻帶，不具有自適應(yīng)性。文獻(xiàn)[15]提出了經(jīng)驗(yàn)小波變換(Empirical Wavelet Transform, EWT)，可以根據(jù)頻譜的特性自適應(yīng)劃分頻帶，以較小的模態(tài)混淆與嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)學(xué)理論推導(dǎo)等優(yōu)點(diǎn)廣泛應(yīng)用于機(jī)械故障診斷領(lǐng)域[16-17]，但存在需預(yù)先設(shè)置大量參數(shù)，易劃分無效邊界等弊端。

近幾年，基于深度學(xué)習(xí)的語義分割方法快速發(fā)展:文獻(xiàn)[18]提出了全卷積網(wǎng)絡(luò)(Fully Convolutional Networks，F(xiàn)CN)，能夠判斷圖像中每個(gè)像素所屬的種類，但分割結(jié)果比較粗糙且分割邊界不連續(xù)；文獻(xiàn)[19]在FCN末端增加了全連接條件隨機(jī)場，并使用空洞卷積增大感受野，提出了DeepLab網(wǎng)絡(luò)；文獻(xiàn)[20]在此基礎(chǔ)上提出了DeepLabV2網(wǎng)絡(luò)，將空洞卷積與空間金字塔池化相結(jié)合，提出了空洞空間金字塔池化(Atrous Spatial Pyramid Pooling, ASPP)；文獻(xiàn)[21]提出了DeepLabV3網(wǎng)絡(luò)，在ASPP結(jié)構(gòu)中加入了全局平均池化，同時(shí)在空洞卷積后加入了批標(biāo)準(zhǔn)化；文獻(xiàn)[22]提出的DeepLabV3+網(wǎng)絡(luò)是DeepLab系列最新版本，該模型增加了編碼-解碼模塊，并使用Xception為主干網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)一步提高了分割準(zhǔn)確率。

本文提出了一種新的故障特征識別方法，與在時(shí)域、頻域中提取故障特征的方法不同，使用DeepLabV3+網(wǎng)絡(luò)識別時(shí)頻分布中的故障特征。首先通過短時(shí)傅里葉變換(Short-time Fourier Transform，STFT)得到振動(dòng)信號的時(shí)頻分布；然后將其看作圖像，使用labelme標(biāo)注故障沖擊分量所在的區(qū)域，用來訓(xùn)練DeepLabV3+網(wǎng)絡(luò)；最后使用訓(xùn)練好的DeepLabV3+網(wǎng)絡(luò)識別所采集信號的故障區(qū)域，找到故障區(qū)域?qū)?yīng)的時(shí)頻故障分量并使用短時(shí)傅里葉逆變換進(jìn)行重構(gòu)，得到故障分量的時(shí)間波形。DeepLabV3+主干網(wǎng)絡(luò)使用的輕量級網(wǎng)絡(luò)MobileNetV由文獻(xiàn)[23]提出，在準(zhǔn)確率較高的前提下極大地減少了網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)量。

1 基本理論

1.1 DeepLabV 3+網(wǎng)絡(luò)

本文使用的DeepLabV3+網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖1所示，采用編碼-解碼結(jié)構(gòu)。編碼器的主要作用是利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對時(shí)頻分布進(jìn)行特征提取，解碼器的主要作用是采用雙線性插值的方法進(jìn)行上采樣，將編碼器提取的較小尺寸的特征圖放大到輸入的時(shí)頻分布的尺寸，恢復(fù)其空間信息。編碼器部分主干網(wǎng)絡(luò)使用的是MobileNetV2，ASPP結(jié)構(gòu)對主干網(wǎng)絡(luò)提取的特征圖使用不同膨脹率的空洞卷積得到多尺度信息，再使用1×1卷積進(jìn)行通道壓縮并交由解碼器處理。解碼器部分借鑒了全卷積網(wǎng)絡(luò)跳步連接的方式，將低層次與高層次特征融合。首先利用1×1卷積對低層次特征圖進(jìn)行卷積，減少特征圖的通道數(shù)；然后對多尺度的高層次特征進(jìn)行4倍雙線性插值上采樣，并將其與處理后的低層次特征進(jìn)行融合，再通過3×3卷積對融合后的總特征信息進(jìn)行簡單特征合并；最后對合并的特征圖用4倍雙線性插值上采樣恢復(fù)至輸入圖像大小。

圖1 DeepLabV3+網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖

1.2 MobileNetV 2

MobileNetV2是DeepLabV3+的主干網(wǎng)絡(luò)，是Google提出的一種輕量化網(wǎng)絡(luò)，在準(zhǔn)確度略微降低的情況下，大幅度減少了網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，可用于移動(dòng)設(shè)備和嵌入式設(shè)備。MobileNetV2繼承了MobileNetV1的深度可分離卷積，使用了反向殘差連接的瓶頸層，其結(jié)構(gòu)如圖2所示。首先使用1×1卷積升維，然后使用3×3的深度可分離卷積提取特征，最后使用1×1卷積降維。在升維和深度可分離卷積后加入標(biāo)準(zhǔn)化層和ReLU6激活函數(shù)，降維后僅使用標(biāo)準(zhǔn)化，不使用激活函數(shù)。這是因?yàn)樵诘途S度中使用非線性激活函數(shù)會丟失很多信息，在升維后的高維度中進(jìn)行非線性激活可以很大程度上緩解信息丟失。輸入和輸出通過殘差邊直接相連，用于解決訓(xùn)練深層卷積網(wǎng)絡(luò)過程中存在的梯度消失問題。瓶頸層結(jié)構(gòu)在MobileNetV2網(wǎng)絡(luò)中被大量使用，表1列出了MobileNetV2的各層結(jié)構(gòu)，其中e為瓶頸層中維數(shù)擴(kuò)展倍數(shù)，c為輸出的通道數(shù)，n為重復(fù)次數(shù)，s為步長。

圖2 反向殘差連接的瓶頸層

表1 MobileNetV2 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

1.3 空洞空間金字塔池化

ASPP的主要作用是使用不同膨脹率的空洞卷積提取不同尺度的信息，并將它們?nèi)诤显谝黄?。ASPP的結(jié)構(gòu)如圖1標(biāo)記位置所示，由1個(gè)1×1卷積，3個(gè)3×3的空洞卷積和1個(gè)池化層組成，其中空洞卷積的膨脹率分別為6，12和18?？斩淳矸e在ASPP結(jié)構(gòu)中被廣泛使用，能夠保證在不使用池化的前提下擴(kuò)大感受野，在相同計(jì)算條件下提高預(yù)測精度。在空洞卷積中引入膨脹率描述卷積核處理樣本時(shí)各值之間的間隔，正常的卷積核膨脹率為1。膨脹率越大，提取的特征范圍越大，產(chǎn)生的感受野越大，故而獲取圖像中的語義特征信息越多。不同膨脹率的卷積核示意圖如圖3所示。圖3a—圖3c的感受野分別為3×3，7×7和11×11。

圖3 不同倍數(shù)的空洞卷積

1.4 基于DeepLabV 3+網(wǎng)絡(luò)的故障特征提取方法

本文提出了在時(shí)頻分布中識別滾動(dòng)軸承故障特征的一種新方法，其中故障區(qū)域的識別方法采用了DeepLabV3+網(wǎng)絡(luò)，使用該方法進(jìn)行滾動(dòng)軸承故障診斷的流程如圖4所示。

圖4 滾動(dòng)軸承故障診斷的流程圖

2 仿真驗(yàn)證

軸承運(yùn)行過程中，復(fù)雜的工況往往使采集到的振動(dòng)信號存在噪聲干擾，設(shè)備的異常振動(dòng)也會產(chǎn)生偶然沖擊干擾。使用仿真信號對提出的方法進(jìn)行驗(yàn)證，仿真信號模擬了噪聲及偶然沖擊干擾下的滾動(dòng)軸承外圈故障信號，表達(dá)式為

(1)

式中：x1為故障脈沖模擬信號，脈沖周期為0.008 s；x2為偶然沖擊的模擬信號；η為高斯白噪聲；A1，A2，fn1，fn2，ζ1，ζ2分別為故障信號和偶然沖擊信號的幅值、固有頻率和阻尼比，由脈沖周期可以得到仿真信號的故障頻率f0=125 Hz。

仿真信號時(shí)間波形與時(shí)頻分布如圖5所示，該信號存在噪聲干擾，并且在0.12 s左右存在幅值較大的偶然沖擊。

經(jīng)驗(yàn)小波變換是一種經(jīng)典的滾動(dòng)軸承故障診斷方法，獲得故障信號后首先使用傅里葉變換得到其頻譜，然后通過劃分頻譜提取故障沖擊所在頻帶來獲得故障分量，最后對提取的故障分量進(jìn)行包絡(luò)解調(diào)，求出包絡(luò)譜并觀察是否含有故障頻率。使用該方法提取的仿真信號故障分量及其包絡(luò)譜如圖6所示，提取頻帶時(shí)使用的指標(biāo)是峭度，由于峭度對偶然沖擊敏感，提取了偶然沖擊和噪聲所在的頻段，因此最終沒有得到理想的結(jié)果。

圖5 仿真信號時(shí)間波形與時(shí)頻分布

圖6 經(jīng)驗(yàn)小波變換法提取的仿真信號故障分量及其包絡(luò)譜

訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量數(shù)據(jù)，在使用模型信號對本文方法進(jìn)行驗(yàn)證時(shí)共生成了1 000個(gè)信號，按照6∶2∶2的比例隨機(jī)將數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測試集，用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練與測試。為保證樣本多樣性，信號生成過程中故障信號和偶然沖擊信號的幅值和固有頻率不斷變化。在生成信號后，使用STFT得到時(shí)頻分布，將其保存為圖片，使用labelme對其中的故障區(qū)域進(jìn)行標(biāo)注。本試驗(yàn)僅識別時(shí)頻分布中的故障沖擊，不要求識別偶然沖擊等其他信號成分，因此對每個(gè)像素點(diǎn)是1個(gè)二分類任務(wù)，將故障區(qū)域內(nèi)像素點(diǎn)的標(biāo)簽標(biāo)記為1，其他部分的值為0。如果要識別時(shí)頻分布中其他成分，對每個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行判斷時(shí)由二分類變?yōu)槎喾诸惣纯伞?/p>

將訓(xùn)練集中原始時(shí)頻分布作為網(wǎng)絡(luò)的輸入，labelme標(biāo)注后的時(shí)頻分布作為標(biāo)簽，訓(xùn)練DeepLabV3+網(wǎng)絡(luò)。訓(xùn)練過程使用驗(yàn)證集中的數(shù)據(jù)檢驗(yàn)訓(xùn)練效果，避免出現(xiàn)過擬合。網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練完成后，使用測試集中的數(shù)據(jù)對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行測試。以1個(gè)數(shù)據(jù)為例說明使用DeepLabV3+識別故障分量并進(jìn)行故障診斷的整個(gè)過程，如圖7所示：將圖7a的時(shí)頻分布輸入訓(xùn)練后的DeepLabV3+網(wǎng)絡(luò)中，網(wǎng)絡(luò)會識別出故障分量區(qū)域并將其輸出(圖7c)，其中故障區(qū)域的值為1，其他部分值為0，將其與時(shí)頻分布相乘即可得到該故障區(qū)域所對應(yīng)的時(shí)頻分量(圖7d)；使用短時(shí)傅里葉逆變換對其進(jìn)行重構(gòu)，即可得到該故障區(qū)域?qū)?yīng)的時(shí)域信號分量；圖7e的重構(gòu)結(jié)果與原信號相比，提取后的信號不含有偶然沖擊分量且受噪聲影響變??；對時(shí)域信號分量進(jìn)行包絡(luò)解調(diào)，然后使用傅里葉變換得到包絡(luò)譜(圖7f)，從包絡(luò)譜中可以明顯看出故障頻率及其倍頻，說明該方法可以準(zhǔn)確地提取故障分量。

圖7 仿真信號用本文方法識別故障分量并進(jìn)行故障診斷的過程

3 試驗(yàn)驗(yàn)證

3.1 軸承外圈故障信號

第1組試驗(yàn)信號使用圖8所示的HZXT-008滾動(dòng)軸承試驗(yàn)臺采集的滾動(dòng)軸承外圈故障信號，軸承為NSK-6200深溝球軸承，球數(shù)9、外徑30 mm、內(nèi)徑10 mm、損傷直徑0.2 mm，損傷點(diǎn)位于滾動(dòng)軸承外圈，內(nèi)圈旋轉(zhuǎn)，在試驗(yàn)過程中使用力錘敲擊聯(lián)軸器模擬偶然沖擊，外圈故障頻率為3.066F1(F1為電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)頻)。采樣頻率為12 000 Hz，電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速為1 500 r/min，計(jì)算得到的外圈故障頻率fe約為76.65 Hz。

圖8 HZXT-008滾動(dòng)軸承試驗(yàn)臺

本次試驗(yàn)共測得10組數(shù)據(jù)，每組數(shù)據(jù)的采樣時(shí)間約為60 s。以采樣時(shí)間0.5 s對數(shù)據(jù)進(jìn)行分段，并通過短時(shí)傅里葉變換得到時(shí)頻圖， 然后使用labelme對故障區(qū)域進(jìn)行標(biāo)注，按照6∶2∶2的比例隨機(jī)將數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測試集。使用訓(xùn)練集和驗(yàn)證集將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練好后，用測試集中的數(shù)據(jù)對網(wǎng)絡(luò)識別性能進(jìn)行測試，故障診斷過程如圖9所示：圖9a為測試集中1個(gè)數(shù)據(jù)的時(shí)間波形，可以看見在0.26 s左右出現(xiàn)幅值較大的偶然沖擊；圖9b為其時(shí)頻分布，將其輸入到訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)中，識別出故障區(qū)域(圖9c)；圖9d為該故障區(qū)域?qū)?yīng)的時(shí)頻分量；然后使用短時(shí)傅里葉逆變換可以得到該時(shí)頻分量對應(yīng)的時(shí)域分量(圖9e)，圖9f為其包絡(luò)譜，在包絡(luò)譜中可以明顯看到外圈故障頻率及其倍頻，證明該方法可以準(zhǔn)確識別出試驗(yàn)信號的故障沖擊。

圖9 滾動(dòng)軸承外圈信號故障識別過程

3.2 軸承內(nèi)圈故障信號

第2組試驗(yàn)信號使用的是凱斯西儲大學(xué)的滾動(dòng)軸承內(nèi)圈故障信號，軸承為SKF-6205深溝球軸承，球數(shù)9、外徑52 mm、內(nèi)徑25 mm，使用電火花加工單點(diǎn)損傷，損傷直徑0.178 mm，損傷點(diǎn)位于滾動(dòng)軸承內(nèi)圈，內(nèi)圈旋轉(zhuǎn)。故障頻率為5.415F1，采樣頻率為12 000 Hz，電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速為1 800 r/min，計(jì)算得到的內(nèi)圈故障頻率fi約為162.46 Hz。驗(yàn)證時(shí)共使用400個(gè)數(shù)據(jù)集，每個(gè)數(shù)據(jù)集包含2 500個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，按照6 ∶2 ∶2的比例隨機(jī)將數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測試集。為模擬偶然沖擊干擾，每個(gè)數(shù)據(jù)集都添加了噪聲和偶然沖擊信號,即

(2)

式中：xc為凱斯西儲軸承內(nèi)圈故障信號；A，fn，ζ分別為偶然沖擊信號的幅值、固有頻率和阻尼比。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和驗(yàn)證的過程與上文一致，使用測試集中數(shù)據(jù)進(jìn)行測試時(shí)所有數(shù)據(jù)都可以被準(zhǔn)確提取故障分量，整個(gè)測試過程如圖10所示：圖10a為測試集中1個(gè)數(shù)據(jù)集的時(shí)間波形，可以看見在0.09 s存在幅值較大的偶然沖擊；圖10b為其時(shí)頻分布，將其輸入到訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)中，識別出的故障區(qū)域(圖10c)；圖10d為該故障區(qū)域?qū)?yīng)的時(shí)頻分量，然后使用短時(shí)傅里葉逆變換可以得到該時(shí)頻分量對應(yīng)的時(shí)域分量(圖10e)；圖10f為其包絡(luò)譜，在包絡(luò)譜中可以明顯看到內(nèi)圈故障頻率及其倍頻，證明該方法也可以準(zhǔn)確識別滾動(dòng)軸承內(nèi)圈信號的故障沖擊成分。

4 結(jié)束語

本文提出了一種在時(shí)頻域中識別目標(biāo)信號分量的方法，使用了最新提出的DeepLabV3+語義分割網(wǎng)絡(luò)，將STFT得到的時(shí)頻分布作為網(wǎng)絡(luò)的輸入，提取信號中的目標(biāo)分量。在時(shí)頻分布中提取特征的主干網(wǎng)絡(luò)使用了輕量化網(wǎng)絡(luò)MobileNetV2，大幅減少了網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。使用滾動(dòng)軸承的故障模擬信號與試驗(yàn)信號對提出方法進(jìn)行驗(yàn)證，結(jié)果表明該方法可以去除噪聲及偶然沖擊的干擾，準(zhǔn)確提取出滾動(dòng)軸承的故障沖擊成分。

圖10 滾動(dòng)軸承內(nèi)圈信號故障識別過程

不同型號軸承的時(shí)頻分布中，故障特征可能表現(xiàn)不同，因此用此方法識別某套軸承是否含有故障成分時(shí)，需要使用同類型或者相似的軸承對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。目前該方法僅用于滾動(dòng)軸承的故障特征識別，后續(xù)研究可以將其用于轉(zhuǎn)子、齒輪等的故障診斷中。