方群玲，馬智宇，張銳，陳創(chuàng)，張晏晴

自動化與智能化技術(shù)

MDCNet軸承智能故障診斷方法研究

方群玲，馬智宇，張銳，陳創(chuàng)，張晏晴

（中北大學(xué) 機械工程學(xué)院，太原 030051）

為解決軸承故障特征時頻圖像難以識別的問題，在進(jìn)行時頻圖像訓(xùn)練和學(xué)習(xí)故障特征的基礎(chǔ)上，提出新的故障診斷方法。本文提出一種MDCNet網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)由多尺寸卷積核模塊（Multi-Size Convolution Kernel Module）、雙通道池化層（Dual-Channel Pooling Layer）和跨階段部分網(wǎng)絡(luò)（Cross Stage Partial Network）組成。首先，將采集的振動信號經(jīng)過同步壓縮變換，得到信號的瞬時頻率圖像，然后輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲得故障診斷結(jié)果。將提出的方法在西儲大學(xué)軸承數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)測，準(zhǔn)確率達(dá)到了99.9%。與AlexNet、VGG–16、Resnet等傳統(tǒng)方法進(jìn)行對比試驗，結(jié)果表明MDCNet方法分類精度可達(dá)99.9%，高于傳統(tǒng)方法的分類精度（95.70%、98.51%、97.64%）。結(jié)果表明，本文所提出方法的預(yù)測準(zhǔn)確率高于其他方法的，驗證了該方法在包裝機械故障診斷中是可行的。

故障診斷；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；機器學(xué)習(xí)；瞬時頻率；MDCNet

軸承是包裝機械中的重要部件，軸承在低速和大負(fù)荷的條件下經(jīng)常發(fā)生故障，并且它們的封閉運行環(huán)境和環(huán)境噪聲使得及時發(fā)現(xiàn)故障變得困難。振動信號分析是常用的故障診斷方法。近年來，隨著工業(yè)智能化的發(fā)展，數(shù)據(jù)驅(qū)動的軸承故障診斷振動信號分析技術(shù)引起了學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注。軸承故障識別作為故障診斷的一個重要組成部分，很多學(xué)者為此進(jìn)行了大量研究[1-4]。該項技術(shù)在不破壞設(shè)備的情況下判斷是否需要更換軸承具有很強的必要性。同時，軸承故障識別能夠為設(shè)備可靠性提供良好的參考信息，這對機械設(shè)備的維護(hù)具有重要意義。

隨著大數(shù)據(jù)時代的快速發(fā)展，深度學(xué)習(xí)已被廣泛應(yīng)用于故障診斷。在軸承故障診斷中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）是一種流行的診斷方法。采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從原始振動信號提取故障特征，從而預(yù)測軸承是否產(chǎn)生故障，實現(xiàn)智能故障診斷。為了從原始振動信號中提取微弱故障特征，研究人員們采用了許多有效的方法。Sun等[5]使用MSST獲取時頻圖像；然后通過帶稀疏約束的非負(fù)矩陣分解選擇特征；最后，利用訓(xùn)練后的線性支持向量機對測試樣本進(jìn)行故障分類診斷。Xin等[6]通過短時傅里葉變換（STFT）計算時頻特征，并將偽彩色映射作為新的識別對象，提出了一種基于稀疏自編碼和線性解碼的特征學(xué)習(xí)方法來提取這些時頻特征。Liu等[7]設(shè)計了一種LeNet–5網(wǎng)絡(luò)，通過同步壓縮小波變換（CWT）實現(xiàn)對軸承的10種分類。Wen等[8]將原始振動信號轉(zhuǎn)換成二維灰度圖像，然后使用基于LeNet–5的CNN實現(xiàn)了滾動軸承的4種故障分類。Sun等[9]將原始信號通過二階時間重分配多同步壓縮變換（STMSST），獲得分辨率比較高的時頻圖像，然后通過均勻小批量訓(xùn)練法與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN相結(jié)合實現(xiàn)軸承的分類。

以上的研究已實現(xiàn)了利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行軸承的故障診斷分析，但仍存在軸承故障特征時頻圖像難以識別的問題。為解決上述問題，本文提出一種MDC–Net的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行軸承故障分析，利用軸承振動信號進(jìn)行故障診。

1 MDCNet網(wǎng)絡(luò)

為了提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對微弱故障的識別提取能力，本文提出了一種MDC–Net的網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)包括多尺寸卷積核模塊（Multi-size Convolution Kernel Module）、雙通道池化層（Dual-Channel Pooling Layer）和跨階段部分網(wǎng)絡(luò)（Cross Stage Partial Network）等3個部分組成。圖1是MDC–ResNet網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)，由圖1可知，當(dāng)需要診斷的數(shù)據(jù)集輸入后，分別進(jìn)入訓(xùn)練集與測試集中，在訓(xùn)練集中的數(shù)據(jù)經(jīng)過多尺寸卷積核模塊、雙通道池化層、CPS跨階段網(wǎng)絡(luò)塊后，保存模型與測試集中的數(shù)據(jù)共同輸出為診斷結(jié)果。輸出層神經(jīng)元的數(shù)量由具體診斷軸承的故障類型數(shù)量決定。在訓(xùn)練過程中使用多尺寸卷積核模塊，不僅縮減網(wǎng)絡(luò)空間的整體大小，還同時降低過度擬合現(xiàn)象。該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)擴大了網(wǎng)絡(luò)的整體寬度，同時提升了網(wǎng)絡(luò)對不同尺度的適應(yīng)能力，而且把2種池化方式結(jié)合形成了雙通道池化層。最后采用CPS跨階段網(wǎng)絡(luò)塊。使用圖1結(jié)構(gòu)可以很大程度上減少計算量的同時降低內(nèi)存成本，增強CNN的學(xué)習(xí)能力。

圖1 MDCNet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

1.1 多尺寸卷積核模塊

多尺寸卷積核模塊因其減少神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)空間的整體大小和降低過渡擬合問題的優(yōu)異表現(xiàn)而備受關(guān)注。Szegedy等[10]提出了一種Inception v1的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，該網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)將常用的卷積核（1×1，3×3，5×5）與池化操作（3×3）相互堆疊分析，最終采用concat函數(shù)將4條路徑的運算結(jié)果進(jìn)行合并通道，從而得到特征信息。不同尺寸的卷積核得到的特征信息不同。一個大的卷積核可以提取圖像細(xì)節(jié)信息，而一個小的卷積核可以得到的特征是顏色、紋理等。卷積核越大，感受野越大，獲得的圖像特征信息也越多。然而，較大的卷積核將導(dǎo)致計算量的劇增，這會限制模型深度和計算性能。

本文采用的多尺寸卷積核模塊采用一個5×5大小的卷積核，對大部分的接受層輸入進(jìn)行覆蓋，在卷積后直接進(jìn)行池化操作，簡化操作流程，從而達(dá)到減少網(wǎng)絡(luò)空間的大小，降低過度擬合的功能。該網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)通過合并通道的方式擴大了網(wǎng)絡(luò)的寬度，并且提高了網(wǎng)絡(luò)對尺度變化的適應(yīng)能力。

在此基礎(chǔ)上，本文創(chuàng)新性提出了一種與Inception v1原理類似的多尺寸卷積核模塊，多尺寸卷積核模塊與Inception v1相比提高了分析的精度：在函數(shù)算法上，多尺寸卷積核模塊采用add函數(shù)代替concat函數(shù)連接分支與合并通道。concat函數(shù)進(jìn)行通道數(shù)的合并，其本質(zhì)是增加了描述圖像的本身維度即增加通道數(shù)，但各維度內(nèi)的特征信息量并未增加，因此采用該函數(shù)存在圖像分析精度難以提高的問題；采用add函數(shù)進(jìn)行通道數(shù)的合并，本質(zhì)是在不增加描述圖像本身特征維度的情況下，增加每一維度下的特征信息量，從而提高圖像分析的精度。

1.2 雙通道池化層

殘差網(wǎng)絡(luò)是由一系列殘差塊組成的，它的池化層只存在于殘差塊前層與后層，因存在位置與功能不同分別叫作最大值池化層和平均池化層。其中，最大池化層的功能是將感受野區(qū)域中激活的最大值作為最終的池化輸出，以此平衡卷積參數(shù)誤差所引起的估計均值的誤差偏移[11]，并用于提取圖像的紋理信息。

平均池化層的功能是將感受野區(qū)域中激活的平均值作為最終的池化輸出，以此減少由于鄰域大小的限制導(dǎo)致估計方差增大引起的估計均值的誤差偏移，并用于提取圖像的背景信息。雙通道池化層根據(jù)上一步輸出圖像信息的不同特征，將分析路徑分為2條，使信息特征同時經(jīng)過最大值池化層和平均池化層，進(jìn)一步提高圖像信息的分析精度，隨后再次使用add函數(shù)將2條分析路徑的輸出結(jié)果合并起來，輸送到下一步運算中。

1.3 跨階段部分網(wǎng)絡(luò)

基于以上原因本文不再單純的使用ResNet18網(wǎng)絡(luò)中的Residual block用于特征提取，采用CPS模塊結(jié)構(gòu)對原始網(wǎng)絡(luò)中的各個殘差塊進(jìn)行改進(jìn)，改進(jìn)之后的CPSNet基本結(jié)構(gòu)模塊如圖2所示。

圖2 CPS模塊結(jié)構(gòu)

數(shù)據(jù)進(jìn)入CPS模塊結(jié)構(gòu)被拆解為2個部分：第1部分進(jìn)行卷積操作，用于提取特征圖；第2部分用于與第1部分的卷積操作結(jié)果拼接。采用該結(jié)構(gòu)操作，可大量減少計算量，同時減少計算機的內(nèi)存消耗，增強CNN的學(xué)習(xí)能力，達(dá)到計算輕量化的同時保持計算的準(zhǔn)確性[12]。

在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中層的輸出可表示為式（1）。

式中：為卷積操作和非線性激活操作等的組合。ResNet可以表示為式（2）。

式中：為殘差層，包含卷積操作和非線性激活操作等的組合[13]。殘差層可最小化梯度流經(jīng)的路徑長度，使其進(jìn)行更加有效地反向傳播。然而，這種連接同時也會增加大量的冗余信息，如第層的信息需要傳遞給第?1,?2,..., 1層。

CPS塊的具體操作如下，通過通道0=[0,0]將上一個階段中的基礎(chǔ)特征層分成兩部分，即0和0。0部分經(jīng)過CPS block進(jìn)行卷積等操作，與連接生成輸出。CPS塊的梯度是分開整合的，未穿過CPS block的特征圖，0是跟0獨立的。對用于更新權(quán)重的梯度信息來說，兩邊不會有相同的部分。

CPS塊具有以下優(yōu)點：通過通道劃分合并的策略，可以使梯度路徑翻倍，同時跨階段策略能夠緩解重復(fù)特征圖帶來的梯度重復(fù)計算[14]；Convolutional Input Output（IO）是一個用來評價DRAM的IO狀態(tài)的度量準(zhǔn)則，假設(shè)Residual block中的特征圖大小為××，增長率為，共有層，則Residual block的IO和PS見式（3）—（4）。

通常和遠(yuǎn)小于，則CPS塊能節(jié)省約一半的內(nèi)存。

MDCNet可以減少專家系統(tǒng)的人工干預(yù)，在輕量化的同時保持準(zhǔn)確性。

2 實驗與結(jié)果

實驗數(shù)據(jù)集是凱斯西儲大學(xué)（CWRU）軸承數(shù)據(jù)集。圖3為該實驗平臺實驗裝置圖片，該實驗平臺主要由一臺轉(zhuǎn)速為1 796 r/min的電機、一個扭矩傳感器和一個加速度計組成。該系統(tǒng)包含2個測試軸承，分別位于電機驅(qū)動端和電機風(fēng)扇端。本實驗主要研究型號為6105–2RS JEM SKF的軸承。該軸承用于電動機與風(fēng)扇相連的驅(qū)動端以及電動機與聯(lián)軸器相連的驅(qū)動端。在工作時，該軸承轉(zhuǎn)速與電機轉(zhuǎn)速相同，可達(dá)1 796 r/min。

圖3 CWRU實驗裝置

本文選取了軸承的10種狀態(tài)：正常狀態(tài)和9種故障狀態(tài)，故障狀態(tài)分別是滾動體、內(nèi)圈和外圈在0.017 78、0.035 56、0.053 34 cm等3種不同故障直徑的樣本[15]，每個樣本速度都是1 797 r/min，采樣頻率為12 kHz。利用SST方法將信號轉(zhuǎn)化為IF圖，每一個樣本的圖像數(shù)為2 000，共20 000張圖片，表1列出了關(guān)于CWRU數(shù)據(jù)集的更多細(xì)節(jié)。表中N代表正常狀態(tài)，BF_1—BF_3表示軸承滾動體在0.017 78、0.035 56、0.053 34 cm等3種故障直徑下的樣本。IRF_1—IRF_3表示軸承內(nèi)圈在0.017 78、0.035 56、0.053 34 cm等3種故障直徑下的樣本。ORF_1—ORF_3表示軸承外圈在0.017 78、0.035 56、0.053 34 cm等3種故障直徑下的樣本。

表1 CWRU數(shù)據(jù)集細(xì)節(jié)

Tab.1 Details of CWRU data set

圖4為將原始信號轉(zhuǎn)化為的IF圖像，圖4中分別為正常狀態(tài)、內(nèi)圈故障、外圈故障以及滾動體故障轉(zhuǎn)化的IF圖像。

為提高分類精度，本文提出MDCNet網(wǎng)絡(luò)，獲得高分辨率時頻圖像尺寸為512×1 024。為了滿足所提出的MDCNet模型的輸入大小，將圖像隨機裁剪成MDCNet模型訓(xùn)練的大小。然后，將訓(xùn)練圖像輸入MDCNet進(jìn)行訓(xùn)練。最后將測試圖像全部輸入到訓(xùn)練好的MDCNet模型中進(jìn)行故障診斷，獲得診斷準(zhǔn)確率。

圖4 IF圖像

圖5是MDCNet網(wǎng)絡(luò)分類的混淆矩陣，從圖5中可以看到分類精度達(dá)到了99.9%。只有在內(nèi)圈故障這一類中出現(xiàn)錯誤分類，沒有正確地將不同故障直徑分類出來。從結(jié)果可以看出，提出的模型的故障診斷結(jié)果與實際結(jié)果非常相近。

圖6顯示了MDCNet網(wǎng)絡(luò)輸出層的可視化，從圖6可以看出，同類樣本聚集在一起，并且相互距離較遠(yuǎn)，沒有任何交集，符合用于軸承故障分類的條件。證明了軸承故障分類的實用性和準(zhǔn)確性。

為了評估所提出的CNN模型的分類性能，選擇了其他分類方法來比較這種情況下的預(yù)測精度。原始振動信號轉(zhuǎn)換為IF圖像，然后使用不同方法進(jìn)行分類。有基于徑向基函數(shù)（RBF）的支持向量機（SVM）、K近鄰（KNN）、AlexNet網(wǎng)絡(luò)、VGG–16網(wǎng)絡(luò)、Resnet網(wǎng)絡(luò)。平均預(yù)測精度是該比較的最終測量項。比較結(jié)果如表2所示。從結(jié)果可以看出，本研究的方法效果較好，準(zhǔn)確率達(dá)到99.9%。KNN、AlexNet、VGG–16、RBF–SVM、Resnet的預(yù)測結(jié)果分別為95.70%、98.51%、97.64%、93.46%、98.45%。對比可以得到，傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)沒有MDCNet網(wǎng)絡(luò)分類精度高，這些傳統(tǒng)的分類器并沒有將一些微弱的故障特征識別出來，表明了所提出的CNN方法故障分類準(zhǔn)確率具有明顯優(yōu)勢，驗證了該方法的有效性。

圖5 MDCNet網(wǎng)絡(luò)得到的混淆矩陣

圖6 MDCNet網(wǎng)絡(luò)的可視化輸出

表2 不同分類方法比較

Tab.2 Comparison of different classification methods

3 結(jié)語

本文提出的故障診斷方法包括時頻圖像生成和故障分類2個步驟。從原始振動信號中提取出IF圖像，將圖像輸入MDCNet網(wǎng)絡(luò)中，對不同類型故障的軸承進(jìn)行測試。文中設(shè)計了MDCNet，提高了訓(xùn)練模型的性能，降低了計算過程的內(nèi)存消耗。用不同的數(shù)據(jù)集驗證了該方法的適用性和有效性，測試精度達(dá)到99.9%。與現(xiàn)有的其他診斷方法相比，該方法在精度和速度方面都有明顯的優(yōu)勢。所提出的故障診斷方法可以用于包裝機械的軸承故障診斷。

[1] WANG Z, HE X, YANG B, et al. Subdomain Adaptation Transfer Learning Network for Fault Diagnosis of Roller Bearings[J]. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2021(99): 1.

[2] WANG Z, ZHOU J, DU W, et al. Bearing Fault Diagnosis Method Based on Adaptive Maximum Cyclostationarity Blind Deconvolution[J]. Mechanical Systems and Signal Processing, 2022, 162(5/6/7/8): 108018.

[3] WANG Z, YANG N, LI N, et al. A New Fault Diagnosis Method Based on Adaptive Spectrum Mode Extraction[J]. Structural Health Monitoring, 2021, 20(6): 3354-3370.

[4] ZHAO Wen-lei, WANG Zhi-jian, CAI We-nan, et al. Multiscale Inverted Residual Convolutional Neural Network for Intelligent Diagnosis of Bearings Under Variable Load Condition[J]. Measurement, 2022, 188: 110511.

[5] SUN G, GAO Y, LIN K, et al. Fine-Grained Fault Diagnosis Method of Rolling Bearing Combining Multisynchrosqueezing Transform and Sparse Feature Coding Based on Dictionary Learning[J]. Shock and Vibration, 2019 (19): 1531079.

[6] XIN Y, LI S, CHENG C, et al. An Intelligent Fault Diagnosis Method of Rotating Machinery Based on Deep Neural Networks and Time-Frequency Analysis[J]. Journal of Vibroengineering, 2018, 20(6): 2321-2335.

[7] LIU Q, HUANG C. A Fault Diagnosis Method Based on Transfer Convolutional Neural Networks[J]. IEEE Access, 2019(99): 1.

[8] WEN Long, LI Xin-yu, GAO Liang, et al. A New Convolutional Neural Network-Based Data-Driven Fault Diagnosis Method[J]. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2018, 65(7): 5590-5598.

[9] SUN G, GAO Y, XU Y, et al. Data-Driven Fault Diagnosis Method Based on Second-Order Time-Reassigned Multisynchrosqueezing Transform and Evenly Mini-Batch Training[J]. IEEE Access, 2020(99): 1.

[10] SZEGEDY C, WEI L, JIA Y, et al. Going Deeper with Convolutions[C]// 2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), IEEE, 2015.

[11] CHANG J , ZHANG L , GU N , et al. A Mix-Pooling CNN Architecture with FCRF for Brain Tumor Segmentation[J]. Journal of Visual Communication & Image Representation, 2019, 58: 316-322.

[12] WANG C Y, LIAO H Y M, YEH I H, et al. CSPNet: A New Backbone that can Enhance Learning Capability of CNN[C]// 2020 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW), 2020.

[13] 況且, 李娟, 白淑華. 基于深度殘差網(wǎng)絡(luò)的SSO模態(tài)參數(shù)辨識[J]. 電子測量技術(shù), 2022, 45(11): 57-63.

KUANG Qie, LI Juan, BAI Shu-hua. Modal Parameter Identification of SSO Based on Deep Residual Network[J]. Electronic Measurement Technology, 2022, 45(11): 57-63.

[14] 王一, 董光林, 馬鉦東, 等. 基于機器視覺的壓縮機滑片計數(shù)系統(tǒng)設(shè)計[J]. 包裝工程, 2022, 43(1): 202-209.

WANG Yi, DONG Guang-lin, MA Zheng-dong, et al. Design of Compressor Slide Counting System Based on Machine Vision[J]. Packaging Engineering, 2022, 43(1): 202-209.

[15] 馬航宇, 周笛, 衛(wèi)宇杰, 等. 變工況下基于自適應(yīng)深度置信網(wǎng)絡(luò)的軸承智能故障診斷[J]. 上海交通大學(xué)學(xué)報, 2022, 56(10): 1368-1378.

MA Hang-yu, ZHOU Di, WEI Yu-jie, et al. Intelligent Bearing Fault Diagnosis Based on Adaptive Deep Belief Network under Variable Working Conditions[J]. Journal of Shanghai Jiao Tong University, 2022, 56(10): 1368-1378.

Intelligent Fault Diagnosis Method of Bearing Based on MDCNet

FANG Qun-ling, MA Zhi-yu, ZHANG Rui, CHEN Chuang, ZHANG Yan-qing

(School of Mechanical Engineering, North University of China, Taiyuan 030051, China)

The work aims to propose a new fault diagnosis method based on time-frequency image training and fault feature learning, in order to solve the problem that the time-frequency image of bearing fault feature is difficult to recognize. MDCNet network was proposed, which was composed of Multi-Size Convolution Kernel Module, Dual-Channel Pooling Layer and Cross Stage Partial Network. Firstly, the acquired vibration signal was compressed and transformed synchronously to obtain the instantaneous frequency image of the signal. Finally, the fault diagnosis result was obtained by inputting the neural network. The prediction accuracy of the proposed method was 99.9% after applied to the bearing data set of Case Western Reserve University. Compared with AlexNet, VGG -- 16, Resnet and other traditional methods, MDCNet method realized a classification accuracy of 99.9%, which was higher than the classification accuracy of 95.70%, 98.51% and 97.64% of traditional methods. The results show that the prediction accuracy of the proposed method is higher than that of other methods, which verifies the feasibility of the proposed method in fault diagnosis of packaging machinery.

fault diagnosis; neural network; machine learning; instantaneous frequency; MDCNet

TH165+.3

A

1001-3563(2023)09-0218-06

10.19554/j.cnki.1001-3563.2023.09.027

2022?06?20

國家自然科學(xué)基金（51305409）

方群玲（1976—），女，碩士，講師，主要研究方向為故障診斷技術(shù)。

責(zé)任編輯：曾鈺嬋