劉 俊，吳海軍，周華西

(1.江蘇電子信息職業(yè)學院數(shù)字裝備學院，淮安 223003；2.上海交通大學機械系統(tǒng)與振動國家重點實驗室，上海 200001；3.南京理工大學機械工程學院，南京 210094)

0 引言

滾動軸承的健康狀況對機械系統(tǒng)的穩(wěn)定運行具備重要影響，但高速變載的惡劣工作環(huán)境不僅容易使其發(fā)生故障，還會對其采集信號產生強烈干擾[1]。研究在強噪聲環(huán)境下的軸承故障診斷技術對故障的及時發(fā)現(xiàn)、機械系統(tǒng)的安全運行具有重大意義。

傳統(tǒng)的信號處理方法如奇異值分解(singular value decomposition，SVD)、經驗模態(tài)分解(empirical mode decomposition，EMD)、獨立分量分析及小波閾值降噪被廣泛應用于滾動軸承的故障特征提取[2-4]；雖取得良好的診斷效果，但大多存在以下問題：①識別方法均是針對某種特定情況下專門設計的，泛化能力較差；②人工提取的方法難以獲取軸承故障的深層特征；③當噪聲干擾強度增大到一定程度后，很難直接從采集信號中提取出軸承特征頻率。

隨著人工智能技術的高速發(fā)展，基于深度學習的特征提取技術成為機械部件故障診斷的強有力工具[5-6]。卷積神經網絡憑借其強有力的非線性映射特性和深度特征自適應提取能力成為當前軸承故障診斷的主流方法。趙小強、吳楠等[7-8]雖證實了CNN在軸承故障診斷中有效性，但未能考慮到軸承實際運行中的強噪聲干擾。昝濤等[9]結合信號譜分析和CNN對強噪聲環(huán)境下進行軸承故障診斷，但其在信噪比(signal-to-noise ratio，SNR)為10 dB下的診斷正確率僅為56.4%；董紹江等[10]以SVD和EMD降噪處理的信號作為輸入，利用注意力機制驅動的CNN中進行識別，雖然在強噪聲環(huán)境下表現(xiàn)良好，但其基于SVD和EMD的信號處理過程需要消耗大量的計算成本；劉恒暢等[11]結合多分支網絡架構結和可分離CNN在SNR為-2 dB環(huán)境下的實現(xiàn)了準確率為91.2%的軸承故障識別，但與其在SNR為8 dB時的99.6%準確率相比產生了較大的落差，說明其模型在抵抗噪聲干擾方面仍有待提高。

因此，本文提出一種基于降噪多分支CNN和注意力機制的滾動軸承故障診斷方法，設計對始信號及其頻譜、濾波信號同步處理的多分支CNN特征提取結構；并引入注意力機制對各分支的輸出進行權重分配，在增強有效信息的同時抑制無效信息對診斷結果的影響。實驗結果證明了本文方法在強噪聲干擾下對軸承故障識別的有效性和魯棒性。

1 基礎理論

1.1 卷積神經網絡

CNN強大的特征提取能力源于自身的3個重要特性：參數(shù)共享、稀疏交互、等變表示。通過卷積核以局部連接的方式在整體輸入信號上進行特征提取，CNN具有良好的模型泛化能力以及出色的訓練速度[12]。在信號處理方面，由于輸入信號大多為一維時序傳感器信號，目前用于故障診斷的CNN大多是一維CNN(one-dimensional CNN，1-D CNN)。1-D CNN不僅繼承了CNN強大的特征提取能力和非線性映射能力，還由于自身結構從二維到一維的簡化提升了運算速度。典型的1-D CNN通常由輸入層、多個交替連接的卷積層和池化層、全連接層和最終的輸出層構成。以x表示卷積層的輸入信號，卷積層的計算可表示為：

(1)

式中，w為卷積核的權重；b為偏執(zhí)單元；conv1D()為卷積操作；h為隱藏層的輸出；y為卷積層的輸出；本文采用ReLU()作為激活函數(shù)，其目的是防止神經網絡訓練過程中出現(xiàn)梯度消失現(xiàn)象。在卷積層之后緊接著是池化層，有：

x′=maxpool(y,s)

(2)

式中，x′為經由一個卷積層和池化層映射后的輸出；s為池化核尺寸，本文選擇最大值池化，其作用是輸出為池化范圍內的最大神經元數(shù)值。池化層賦予了1-D CNN等變表示的能力，提升了網絡的泛化能力和抗干擾能力。

(3)

1.2 注意力機制

注意力機制作為深度學習模型中的一種特殊嵌入結構，可以在模型訓練過程中自動學習和計算輸入數(shù)據(jù)對輸出結果的貢獻大小，并廣泛應用于圖像識別、自然語言處理等領域[13]。在基于1-D CNN的故障診斷模型訓練過程中，由于深度神經網絡的自適應學習機制，不同通道提取的故障特征存在著一定的差異性，其中既包含了對實現(xiàn)故障識別有顯著貢獻的特征，也存在貢獻低、甚至起負激勵的特征。因此，將注意力機制引入深度學習模型，可以對輸入中每個部分實現(xiàn)不同的權重分配，從而抽取出更加有效及重要的特征，提升模型的自適應能力及準確性。

如圖1所示介紹注意力機制的工作原理，其中Z=[z1,z2,…,zn]為包含n個通道的輸入，zi∈RH×1表示第i個通道的特征。首先，如式(4)所示，利用平均池化操作avgpool()將輸入Z的通道特征zi進行壓縮，獲取具備表征該通道全局信息的向量a=[a1,a2,…,an]。

圖1 注意力機制的工作原理

(4)

(5)

(6)

式中，?表示矩陣對應元素間的點乘。

2 本文方法

2.1 模型概覽

本文所提出的基于降噪多分支CNN和注意力機制的診斷模型如圖2所示。以軸承監(jiān)測的原始振動信號為輸入，首先分別利用快速傅立葉變換(fast fourier transform，F(xiàn)FT)和高斯濾波得到原始信號的頻譜和濾波信號；然后將原始信號、信號頻譜、高斯濾波信號分別輸入到均由1-D CNN構建的直接映射分支、頻譜映射分支和高斯降噪分支的多分支1-D CNN中實現(xiàn)特征提??；隨及將多分支CNN提取的多通道特征作為注意力網絡輸入，獲取經由注意力加權的輸出；最后將加權后的分支輸出作為分類CNN的輸入，實現(xiàn)滾動軸承故障模式的端到端識別。

圖2 本文模型

2.2 信號處理

本文方法首先將原始信號進行FFT和高斯濾波處理，其中FFT[14]被廣泛應用于時域信號的頻譜獲取，本文不再贅述。高斯濾波屬于線性平滑濾波，廣泛應用于高斯噪聲的消除，其降噪過程本質上是經由本身和鄰域范圍內的其他數(shù)據(jù)點進行加權平均的過程。由于機械運轉過程中的干擾噪音屬于獨立不同源分布，經由疊加后對軸承本身的影響近似于高斯白噪聲影響[15-16]。因此，本文選擇高斯濾波信號作為多分支CNN中的濾波降噪分支的輸入。由于傳感器數(shù)據(jù)均為一維離散的時序信號，故本文選取一維高斯離散濾波函數(shù)進行濾波處理，其表達式為：

(7)

式中，m為濾波半徑，由于是高斯離散濾波，半徑對應信號點個數(shù)，所以m為正整數(shù)；δ為高斯濾波函數(shù)的標準差，其大小直接影響高斯離散濾波過程中周圍數(shù)據(jù)點對濾波結果的權重，本文中取m=2，δ=1。

2.3 模型架構

本文模型中的多分支CNN和分類CNN均采用1-D CNN作為基礎結構進行構造。其中，多分支CNN中每個分支的CNN結構完全相同，均只包含兩個相互交替的卷積層和池化層。分類CNN同樣由包含兩個卷積層和池化層的1-D CNN構成，但與傳統(tǒng)1-D CNN經卷積池化映射后利用全連接層實現(xiàn)預測輸出不同，本文中分類CNN采用全局平均池化層實現(xiàn)最終預測結果的輸出。相較于全連接層參數(shù)多、計算量大、易產生過擬合等缺點，全局平均池化層不僅可以對神經網絡中的參數(shù)數(shù)量進行縮減，提升訓練速度；另一方面還能避免深度神經網絡發(fā)生過擬合問題。全局平均池化層的計算表達式為：

(8)

表1 故障類別

3 試驗驗證

3.1 數(shù)據(jù)集構造

為了驗證本文模型在面向強噪聲環(huán)境下的抗噪性和有效性，選取某大學軸承數(shù)據(jù)集為研究對象[17]，在其采集信號的基礎上人為添加高斯白噪聲，獲取包含不同SNR的數(shù)據(jù)集。式(9)為SNR計算公式。

(9)

式中，Ps為信號的有效功率；Pn為噪聲的有限功率。

試驗選取軸承數(shù)據(jù)集中轉速為1772 r/min時驅動端的加速度傳感器信號，其對應軸承型號為SKF6205-2RS，信號采樣頻率為12 kHz。如表2所示，構造的基礎數(shù)據(jù)集由包含正常狀態(tài)、內圈故障、外圈故障以及滾動體故障在內的10類軸承故障狀態(tài)構成，以重采樣的方式構造采樣點數(shù)為1200的數(shù)據(jù)樣本，每類故障狀態(tài)對應的樣本數(shù)為320，最終構成包含10類共3200個數(shù)據(jù)樣本的基礎數(shù)據(jù)集。在此基礎上，基于式(9)向基礎數(shù)據(jù)集中添加高斯白噪聲，構造SNR分別為-5 dB、0 dB、5 dB、10 dB和15 dB的數(shù)據(jù)集。如圖3所示，以軸承內圈故障信號為例，展現(xiàn)了原始信號及不同SNR值的加噪信號時域波形。由圖可知，隨著噪聲強度的不斷增加，信號中因內圈故障引起的周期性脈沖越來越不明顯，表明軸承的故障特征逐漸被加入的噪聲所淹沒。

圖3 原始信號及加噪信號時域波形

表2 故障類別

3.2 模型建立

以SNR為5 dB的情況為例，介紹本文模型的訓練過程。圖4中展現(xiàn)了模型訓練過程的損失曲線及識別精度，可以看出本文模型在SNR為5 dB的情況下，迭代30次之后基本收斂，且識別精度穩(wěn)定保持在99%以上。進一步地，利用混淆矩陣將模型各個類別的分類結果可視化如圖5所示，可以看出本文模型在軸承內圈故障、外圈故障以及滾動體故障上均取得突出的診斷效果，能夠準確分辨出軸承故障的強弱程度，僅在故障類別3(滾動體故障，故障尺寸0.021 ft)上未實現(xiàn)100%的準確診斷。

(a) 訓練損失曲線 (b) 訓練及預測識別精度圖4 模型訓練過程

圖5 診斷結果混淆矩陣(SNR=-5 dB)

3.3 對比分析

為了進一步驗證本文提出方法的有效性，以支持向量機(support vector machine，SVM)、BP神經網絡、1-D CNN為對象開展對比實驗研究。其中SVM的核函數(shù)選擇高斯核函數(shù)；BP神經網絡由1個輸入層、2個隱藏層及1個輸出層共4層網絡構成，神經元數(shù)分別為1200、512、256和10；1-D CNN的卷積部分包含3個交替連接的卷積層和池化層，全連接層由1個輸入層、1個隱藏層和1個輸出層構成。對比實驗中所有模型使用相同的訓練集和測試集，并在五種不同SNR下對模型的診斷能力進行評估。圖6所示為SNR為5 dB的情況下，采用BP神經網絡以及CNN方法的模型訓練過程的損失曲線及識別精度。所有模型在每種SNR情況下均重復實驗10次，其最終的平均診斷正確率和標準差如圖7所示。

(a) BP神經網絡訓練損失曲線 (b) BP神經網絡訓練及預測識別精度

圖7 不同模型對比實驗結果

從實驗結果可以看出，本文模型在-5 dB～15 dB的所有SNR水平下均取得了最優(yōu)的診斷結果，且在0 dB的強噪聲干擾下，仍取得的高達93.79%的診斷精度。在所有對比模型中，SVM模型的診斷精度相對較弱，即使在15 dB水平下也僅獲得82.76%的診斷正確率，說明在噪聲干擾下淺層機器學習模型相對于深層網絡模型的特征提取能力較弱。此外，從1-D CNN和本文模型在SNR從低到高時診斷正確率的變化過程可以看出，在10 dB和15 dB的低SNR情況下，1-D CNN作為深層神經網絡其診斷精度與本文模型差距較小，也能取得高于95%的診斷正確率；而隨著噪聲強度增加，1-D CNN與本文模型在診斷正確率上的差距逐漸拉大，在-5 dB水平下的診斷正確率相差接近20%，進一步證明了本文模型具備對強噪聲環(huán)境的抗干擾能力。

3.4 模型分析

為了進一步論述本文模型多分支結構和注意力機制的有效性，在本文模型的基礎上取消注意力機制，并將模型的輸入改為僅原始信號、僅信號頻譜和僅高斯濾波信號，其訓練的模型分別記作原始信號模型，頻譜信號模型和高斯濾波模型。各模型在不同SNR情況下均重復實驗10次，其平均診斷正確率和標準差如圖8所示。

圖8 不同輸入對比實驗結果

實驗結果表明，本文多分支結構和注意力機制能在所有SNR水平下均能幫助模型獲取更高的故障識別精度；且相較于噪聲干擾較弱的高SNR情況，多分支結構和注意力機制在強噪聲干擾的低SNR情況下能帶來更為明顯的提升。例如，在15 dB水平下的本文模型的診斷正確率為99.87%，而第二高的診斷正確率為原始信號模型的97.79%，正確率提升了2%左右；而在-5 dB水平下本文模型的診斷正確率為87.45%，相較于診斷正確率為80.38%的高斯濾波模型，提升了將近7%的診斷正確率。

4 結論

本文提出一種基于降噪多分支CNN和注意力機制的滾動軸承故障端到端診斷方法，實現(xiàn)了故障信號在原始時域和頻域特征的充分提取及權重自適應分配。試驗結果表明，本文模型在不同SNR水平下均能實現(xiàn)較傳統(tǒng)機器學習模型SVM、BP神經網絡以及深層神經網絡CNN更高的故障識別精度；尤其是在強噪聲干擾的環(huán)境下，本文模型表現(xiàn)出更強的抗干擾能力和更高的診斷精度。通過改變輸入信號和取消注意力機制的對比試驗，進一步驗證了提出模型中多分支結構和注意力機制的有效性。本文方法可為滾動軸承在強噪聲環(huán)境下的故障診斷提供有力工具。