馬朝永，馬興杰，胥永剛,b

(北京工業(yè)大學 a.先進制造技術北京市重點實驗室；b.北京市精密測控技術與儀器工程技術研究中心，北京 100124)

滾動軸承故障特征的識別與提取是故障診斷的關鍵環(huán)節(jié)，國內(nèi)外學者對其進行了廣泛而深入的研究。文獻[1-2]創(chuàng)造性地提出了經(jīng)驗模態(tài)分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)，廣泛應用于信號處理以及機械故障診斷等工程領域[3-5]；但該方法仍然存在許多問題，如過包絡、欠包絡、模態(tài)混疊和端點效應等[6]。在經(jīng)驗模態(tài)分解的基礎上，一些學者提出了局部均值分解[7]、固有時間尺度分解[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、端點效應等問題。文獻[10]提出了基于短時傅里葉變換的譜峭度圖方法，文獻[11]提出了基于1/3-二叉樹快速譜峭度圖，文獻[12-14]對其進行改進并應用于滾動軸承的故障診斷；但這種方法采用固定規(guī)則劃分頻帶，不具有自適應性。文獻[15]提出了經(jīng)驗小波變換(Empirical Wavelet Transform, EWT)，可以根據(jù)頻譜的特性自適應劃分頻帶，以較小的模態(tài)混淆與嚴謹?shù)臄?shù)學理論推導等優(yōu)點廣泛應用于機械故障診斷領域[16-17]，但存在需預先設置大量參數(shù)，易劃分無效邊界等弊端。

近幾年，基于深度學習的語義分割方法快速發(fā)展:文獻[18]提出了全卷積網(wǎng)絡(Fully Convolutional Networks，F(xiàn)CN)，能夠判斷圖像中每個像素所屬的種類，但分割結果比較粗糙且分割邊界不連續(xù)；文獻[19]在FCN末端增加了全連接條件隨機場，并使用空洞卷積增大感受野，提出了DeepLab網(wǎng)絡；文獻[20]在此基礎上提出了DeepLabV2網(wǎng)絡，將空洞卷積與空間金字塔池化相結合，提出了空洞空間金字塔池化(Atrous Spatial Pyramid Pooling, ASPP)；文獻[21]提出了DeepLabV3網(wǎng)絡，在ASPP結構中加入了全局平均池化，同時在空洞卷積后加入了批標準化；文獻[22]提出的DeepLabV3+網(wǎng)絡是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，進一步提高了分割準確率。

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

1 基本理論

1.1 DeepLabV 3+網(wǎng)絡

本文使用的DeepLabV3+網(wǎng)絡結構如圖1所示，采用編碼-解碼結構。編碼器的主要作用是利用神經(jīng)網(wǎng)絡對時頻分布進行特征提取，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頻分布的尺寸，恢復其空間信息。編碼器部分主干網(wǎng)絡使用的是MobileNetV2，ASPP結構對主干網(wǎng)絡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行融合，再通過3×3卷積對融合后的總特征信息進行簡單特征合并；最后對合并的特征圖用4倍雙線性插值上采樣恢復至輸入圖像大小。

圖1 DeepLabV3+網(wǎng)絡結構示意圖

1.2 MobileNetV 2

MobileNetV2是DeepLabV3+的主干網(wǎng)絡，是Google提出的一種輕量化網(wǎng)絡，在準確度略微降低的情況下，大幅度減少了網(wǎng)絡參數(shù)，可用于移動設備和嵌入式設備。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，其結構如圖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準化層和ReLU6激活函數(shù)，降維后僅使用標準化，不使用激活函數(shù)。這是因為在低維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，用于解決訓練深層卷積網(wǎng)絡過程中存在的梯度消失問題。瓶頸層結構在MobileNetV2網(wǎng)絡中被大量使用，表1列出了MobileNetV2的各層結構，其中e為瓶頸層中維數(shù)擴展倍數(shù)，c為輸出的通道數(shù)，n為重復次數(shù)，s為步長。

圖2 反向殘差連接的瓶頸層

表1 MobileNetV2 網(wǎng)絡結構

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的結構如圖1標記位置所示，由1個1×1卷積，3個3×3的空洞卷積和1個池化層組成，其中空洞卷積的膨脹率分別為6，12和18?？斩淳矸e在ASPP結構中被廣泛使用，能夠保證在不使用池化的前提下擴大感受野，在相同計算條件下提高預測精度。在空洞卷積中引入膨脹率描述卷積核處理樣本時各值之間的間隔，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)絡的故障特征提取方法

本文提出了在時頻分布中識別滾動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，使用該方法進行滾動軸承故障診斷的流程如圖4所示。

圖4 滾動軸承故障診斷的流程圖

2 仿真驗證

軸承運行過程中，復雜的工況往往使采集到的振動信號存在噪聲干擾，設備的異常振動也會產(chǎn)生偶然沖擊干擾。使用仿真信號對提出的方法進行驗證，仿真信號模擬了噪聲及偶然沖擊干擾下的滾動軸承外圈故障信號，表達式為

(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。

仿真信號時間波形與時頻分布如圖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)驗小波變換是一種經(jīng)典的滾動軸承故障診斷方法，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行包絡解調(diào)，求出包絡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譜如圖6所示，提取頻帶時使用的指標是峭度，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果。

圖5 仿真信號時間波形與時頻分布

圖6 經(jīng)驗小波變換法提取的仿真信號故障分量及其包絡譜

訓練神經(jīng)網(wǎng)絡需要大量數(shù)據(jù)，在使用模型信號對本文方法進行驗證時共生成了1 000個信號，按照6∶2∶2的比例隨機將數(shù)據(jù)分為訓練集、驗證集和測試集，用于神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練與測試。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得到時頻分布，將其保存為圖片，使用labelme對其中的故障區(qū)域進行標注。本試驗僅識別時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，因此對每個像素點是1個二分類任務，將故障區(qū)域內(nèi)像素點的標簽標記為1，其他部分的值為0。如果要識別時頻分布中其他成分，對每個像素點進行判斷時由二分類變?yōu)槎喾诸惣纯伞?/p>

將訓練集中原始時頻分布作為網(wǎng)絡的輸入，labelme標注后的時頻分布作為標簽，訓練DeepLabV3+網(wǎng)絡。訓練過程使用驗證集中的數(shù)據(jù)檢驗訓練效果，避免出現(xiàn)過擬合。網(wǎng)絡訓練完成后，使用測試集中的數(shù)據(jù)對網(wǎng)絡進行測試。以1個數(shù)據(jù)為例說明使用DeepLabV3+識別故障分量并進行故障診斷的整個過程，如圖7所示：將圖7a的時頻分布輸入訓練后的DeepLabV3+網(wǎng)絡中，網(wǎng)絡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，將其與時頻分布相乘即可得到該故障區(qū)域所對應的時頻分量(圖7d)；使用短時傅里葉逆變換對其進行重構，即可得到該故障區(qū)域對應的時域信號分量；圖7e的重構結果與原信號相比，提取后的信號不含有偶然沖擊分量且受噪聲影響變??；對時域信號分量進行包絡解調(diào)，然后使用傅里葉變換得到包絡譜(圖7f)，從包絡譜中可以明顯看出故障頻率及其倍頻，說明該方法可以準確地提取故障分量。

圖7 仿真信號用本文方法識別故障分量并進行故障診斷的過程

3 試驗驗證

3.1 軸承外圈故障信號

第1組試驗信號使用圖8所示的HZXT-008滾動軸承試驗臺采集的滾動軸承外圈故障信號，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，損傷點位于滾動軸承外圈，內(nèi)圈旋轉，在試驗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為電動機轉頻)。采樣頻率為12 000 Hz，電動機轉速為1 500 r/min，計算得到的外圈故障頻率fe約為76.65 Hz。

圖8 HZXT-008滾動軸承試驗臺

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

圖9 滾動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組試驗信號使用的是凱斯西儲大學的滾動軸承內(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損傷，損傷直徑0.178 mm，損傷點位于滾動軸承內(nèi)圈，內(nèi)圈旋轉。故障頻率為5.415F1，采樣頻率為12 000 Hz，電動機轉速為1 800 r/min，計算得到的內(nèi)圈故障頻率fi約為162.46 Hz。驗證時共使用400個數(shù)據(jù)集，每個數(shù)據(jù)集包含2 500個數(shù)據(jù)點，按照6 ∶2 ∶2的比例隨機將數(shù)據(jù)分為訓練集、驗證集和測試集。為模擬偶然沖擊干擾，每個數(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)絡訓練和驗證的過程與上文一致，使用測試集中數(shù)據(jù)進行測試時所有數(shù)據(jù)都可以被準確提取故障分量，整個測試過程如圖10所示：圖10a為測試集中1個數(shù)據(jù)集的時間波形，可以看見在0.09 s存在幅值較大的偶然沖擊；圖10b為其時頻分布，將其輸入到訓練好的網(wǎng)絡中，識別出的故障區(qū)域(圖10c)；圖10d為該故障區(qū)域對應的時頻分量，然后使用短時傅里葉逆變換可以得到該時頻分量對應的時域分量(圖10e)；圖10f為其包絡譜，在包絡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確識別滾動軸承內(nèi)圈信號的故障沖擊成分。

4 結束語

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

圖10 滾動軸承內(nèi)圈信號故障識別過程

不同型號軸承的時頻分布中，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，需要使用同類型或者相似的軸承對網(wǎng)絡進行訓練。目前該方法僅用于滾動軸承的故障特征識別，后續(xù)研究可以將其用于轉子、齒輪等的故障診斷中。