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(cè)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(shí)別與提取是故障診斷的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)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(hào)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(guò)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(duì)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(wú)效邊界等弊端。

近幾年，基于深度學(xué)習(xí)的語(yǔ)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(chǎng)，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(shí)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(shí)別時(shí)頻分布中的故障特征。首先通過(guò)短時(shí)傅里葉變換(Short-time Fourier Transform，STFT)得到振動(dòng)信號(hào)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(lái)訓(xùn)練DeepLabV3+網(wǎng)絡(luò)；最后使用訓(xùn)練好的DeepLabV3+網(wǎng)絡(luò)識(shí)別所采集信號(hào)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(jí)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(duì)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(duì)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(duì)低層次特征圖進(jìn)行卷積，減少特征圖的通道數(shù)；然后對(duì)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(guò)3×3卷積對(duì)融合后的總特征信息進(jìn)行簡(jiǎn)單特征合并；最后對(duì)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(huì)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(guò)殘差邊直接相連，用于解決訓(xùn)練深層卷積網(wǎng)絡(luò)過(guò)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(zhǎng)。

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)诤显谝黄稹SPP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(cè)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(yǔ)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(shí)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(shí)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(guò)程中，復(fù)雜的工況往往使采集到的振動(dòng)信號(hào)存在噪聲干擾，設(shè)備的異常振動(dòng)也會(huì)產(chǎn)生偶然沖擊干擾。使用仿真信號(hào)對(duì)提出的方法進(jìn)行驗(yàn)證，仿真信號(hào)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(hào)，表達(dá)式為

(1)

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

仿真信號(hào)時(shí)間波形與時(shí)頻分布如圖5所示，該信號(hào)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(hào)后首先使用傅里葉變換得到其頻譜，然后通過(guò)劃分頻譜提取故障沖擊所在頻帶來(lái)獲得故障分量，最后對(duì)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(hào)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(duì)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(hào)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(hào)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(hào)對(duì)本文方法進(jìn)行驗(yàn)證時(shí)共生成了1 000個(gè)信號(hào)，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(cè)試集，用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練與測(cè)試。為保證樣本多樣性，信號(hào)生成過(guò)程中故障信號(hào)和偶然沖擊信號(hào)的幅值和固有頻率不斷變化。在生成信號(hào)后，使用STFT得到時(shí)頻分布，將其保存為圖片，使用labelme對(duì)其中的故障區(qū)域進(jìn)行標(biāo)注。本試驗(yàn)僅識(shí)別時(shí)頻分布中的故障沖擊，不要求識(shí)別偶然沖擊等其他信號(hào)成分，因此對(duì)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(shí)別時(shí)頻分布中其他成分，對(duì)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(guò)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(guò)擬合。網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練完成后，使用測(cè)試集中的數(shù)據(jù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行測(cè)試。以1個(gè)數(shù)據(jù)為例說(shuō)明使用DeepLabV3+識(shí)別故障分量并進(jìn)行故障診斷的整個(gè)過(guò)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(huì)識(shí)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(duì)應(yīng)的時(shí)頻分量(圖7d)；使用短時(shí)傅里葉逆變換對(duì)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(hào)分量；圖7e的重構(gòu)結(jié)果與原信號(hào)相比，提取后的信號(hào)不含有偶然沖擊分量且受噪聲影響變小；對(duì)時(shí)域信號(hào)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(shuō)明該方法可以準(zhǔn)確地提取故障分量。

圖7 仿真信號(hào)用本文方法識(shí)別故障分量并進(jìn)行故障診斷的過(guò)程

3 試驗(yàn)驗(yàn)證

3.1 軸承外圈故障信號(hào)

第1組試驗(yàn)信號(hào)使用圖8所示的HZXT-008滾動(dòng)軸承試驗(yàn)臺(tái)采集的滾動(dòng)軸承外圈故障信號(hào)，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(guò)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(tái)

本次試驗(yàn)共測(cè)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(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分段，并通過(guò)短時(shí)傅里葉變換得到時(shí)頻圖， 然后使用labelme對(duì)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(cè)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(cè)試集中的數(shù)據(jù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別性能進(jìn)行測(cè)試，故障診斷過(guò)程如圖9所示：圖9a為測(cè)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(shí)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(duì)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(shí)別出試驗(yàn)信號(hào)的故障沖擊。

圖9 滾動(dòng)軸承外圈信號(hào)故障識(shí)別過(guò)程

3.2 軸承內(nèi)圈故障信號(hào)

第2組試驗(yàn)信號(hào)使用的是凱斯西儲(chǔ)大學(xué)的滾動(dòng)軸承內(nèi)圈故障信號(hào)，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(cè)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(hào),即

(2)

式中：xc為凱斯西儲(chǔ)軸承內(nèi)圈故障信號(hào)；A，fn，ζ分別為偶然沖擊信號(hào)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(guò)程與上文一致，使用測(cè)試集中數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)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(cè)試過(guò)程如圖10所示：圖10a為測(cè)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(shí)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(duì)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(shí)別滾動(dòng)軸承內(nèi)圈信號(hào)的故障沖擊成分。

4 結(jié)束語(yǔ)

本文提出了一種在時(shí)頻域中識(shí)別目標(biāo)信號(hào)分量的方法，使用了最新提出的DeepLabV3+語(yǔ)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(hào)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(hào)與試驗(yàn)信號(hào)對(duì)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(hào)故障識(shí)別過(guò)程

不同型號(hào)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(shí)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(duì)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(shí)別，后續(xù)研究可以將其用于轉(zhuǎn)子、齒輪等的故障診斷中。