湯武初,呂亞博,劉佳彬,韓 丹

(大連交通大學 機械工程學院,遼寧 大連 116000)

0 引 言

作為一種常見的支撐零部件,軸承的主要作用是連接設備旋轉(zhuǎn)部件和固定部件。由于起動性能好、結構緊湊、重量輕等特點,滾動軸承被廣泛應用于中低速旋轉(zhuǎn)設備中[1]。在轉(zhuǎn)動機械的實際工作過程中,特別是在運行環(huán)境比較惡劣時,隨著設備運轉(zhuǎn)所需要的承載力不斷變化,在交變應力的作用下,滾動軸承的整體工作性能也會隨之發(fā)生變化。

因此,為保證軸承的健康運行,國內(nèi)外學者針對軸承的狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷方法進行了大量的研究[2]。

近年來,隨著數(shù)據(jù)挖掘、深度學習[3]等科技的快速發(fā)展,基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的深度學習方法成為故障診斷領域發(fā)展的新趨勢。其基本思路是利用不同方法提取到振動信號的數(shù)學特征,然后將其輸入到人工智能算法中,進行狀態(tài)識別,以完成故障診斷任務[4]。

目前,已有不少學者采用上述方法在故障診斷領域取得了一定成果。例如:劉強等人[5]提出了優(yōu)化變分模態(tài)分解與融合包絡熵結合支持向量機的故障診斷方法。JIANG Lu-yang等人[6]運用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡直接提取了原始數(shù)據(jù)中的時頻特征,并測試在原始數(shù)據(jù)、頻譜和組合時頻數(shù)據(jù)中學習特征的不同性能,結果表明,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的提取效果要優(yōu)于手動的特征提取效果。

但是,在上述研究中,有一部分沒有結合深度學習的優(yōu)勢,極度依賴故障診斷專家的經(jīng)驗和知識;另一部分在研究中由于數(shù)據(jù)量不夠而選擇重疊數(shù)據(jù),導致結果的準確度有待考究。也有學者使用特征融合結合神經(jīng)網(wǎng)絡的方法取得了一定的成績,比如,魏秀業(yè)等人[7,8]將特征融合方法運用到齒輪箱故障診斷中,能夠有效地識別故障,且訓練結果要優(yōu)于傳統(tǒng)故障診斷方法;但需要上千次的迭代周期,訓練周期太長。

基于此,筆者提出一種基于特征融合并結合改進的一維殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(ResNet)的滾動軸承故障診斷方法。該方法是根據(jù)相關系數(shù)和方差貢獻率指標來篩選確定變分模態(tài)分解(VMD)和經(jīng)驗模態(tài)分解(EMD)的有效成分,這些有效成分可以將原始信號按照由高頻到低頻的特征信息表現(xiàn)出來;但是沒有專家豐富的基礎知識,其仍然不能直接識別出是否出現(xiàn)了故障。

因此,筆者結合改進的ResNet可高效地自動提取多尺度特征信息,對滾動軸承進行端對端的高精度故障分類診斷工作。

1 基于特征融合的ResNet診斷模型

根據(jù)分解出來的不同頻率成分下的時頻信號,可辨別出不同的故障類型;同時,經(jīng)EMD、VMD分解出來的有效分量,由高頻到低頻的每一條有效模態(tài)分量代表原始信號的某一頻率成分的特征。

筆者將代表不同原始信號特征的模態(tài)分量進行拼接、融合,形成新的特征樣本數(shù)據(jù)。該方法可將原始信號的特征表達得更全面、多樣,便于輸入到ResNet中,使其更加容易識別出故障信息,提高故障診斷的精度。

基于EMD、VMD特征融合的ResNet故障診斷模型如圖1所示。

圖1 EMD、VMD特征融合的ResNet故障診斷模型

該模型的診斷步驟為:

1)利用EMD、VMD方法分別對原始數(shù)據(jù)進行分解,得到不同的模態(tài)分量IMF;

2)根據(jù)方差貢獻率和相關系數(shù)篩選有效分量,對有效特征的分量進行融合,形成新的數(shù)據(jù)樣本;

3)將融合后的數(shù)據(jù)樣本輸入到ResNet中,對其進行端對端的故障識別與診斷工作。

1.1 EMD算法

EMD算法的本質(zhì)是無需設置任何預定的目標函數(shù),依據(jù)振動信號自身的時間尺度特征進行自適應地分解,最終篩選出多個IMF分量[9],其算法流程如圖2所示。

圖2 經(jīng)驗模態(tài)算法流程

1.2 VMD算法

VMD作為一種信號分析估計方法,目前已被廣泛應用于狀態(tài)監(jiān)測和智能診斷領域,可實現(xiàn)自適應的信號處理功能[10]。

與EMD方法不同的是,VMD是一種完全非遞歸分解方法,其基本思路是將原始振動信號按照實際分析需求,自適應地將其分解成具有特別頻率中心和有限帶寬的模態(tài)分量[11]。

1.3 基于EMD和VMD的特征融合

在滾動軸承實際運行環(huán)境中所采集的振動信號是復雜的,雖然原始時域波形代表了滾動軸承最原始的狀態(tài)信息,但筆者直接將原始信號輸入神經(jīng)網(wǎng)絡進行端對端的故障診斷時,發(fā)現(xiàn)其存在特征識別度低、診斷精度低等問題。無論是時域分析法還是頻域分析法只能整體表達信號的信息,無法表達信號的局部特征。

因此,筆者根據(jù)時頻分析法,利用EMD、VMD分解原始信號,將其分解成由高頻至低頻的不同特征分量,這些分量分別代表某一頻率下的特征信息。通過串聯(lián)拼接的方式,按照由高頻到低頻的順序?qū)⒏饔行B(tài)分量融合成多倍擴容的一維向量T:

T=[imf1,imf2,imf3,…imfn]

(1)

式中:imf為篩選出的表達原始信號局部特征信息的有效模態(tài)分量。

對于不同工況下的振動信號,融合后的特征向量包含可表達原始信號的局部特征信息:時域特征、頻域特征以及時頻域特征。

筆者將融合后的特征向量輸入到ResNet網(wǎng)絡中,其可自動識別并提取特征向量T中的融合特征。

對于不同工況、不同故障頻率,不用人為提取時域指標特征(均值、峭度值、均方根等),也不用進行頻域分析,可直接對其進行故障診斷,該方法有利于提高故障診斷的速度以及結果的準確性。

2 網(wǎng)絡模型構建

2.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)是一種典型的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡,其可自動提取多尺度特征信息[12],一般由輸入層、卷積層、池化層和全連接層組成。

傳統(tǒng)CNN模型[13]是5層神經(jīng)網(wǎng)絡結構,網(wǎng)絡模型如圖3所示。

圖3 傳統(tǒng)CNN網(wǎng)絡模型結構

該模型包括2個卷積層、3個全連接層。卷積層中使用非線性整流函數(shù)(rectified linear unit,ReLU)作為激活函數(shù),筆者提出隨機失活(Dropout)方法防止過擬合,傳統(tǒng)CNN主要參數(shù)設置如表1所示。

表1 傳統(tǒng)CNN網(wǎng)絡結構參數(shù)的設置

2.2 深度殘差網(wǎng)絡模型

深度殘差網(wǎng)絡和傳統(tǒng)CNN的主要區(qū)別在于其使用了殘差塊,可以根據(jù)需要靈活使用殘差塊個數(shù)及殘差塊的結構,從而實現(xiàn)跳躍連接目的,解決了傳統(tǒng)CNN網(wǎng)絡特征難提取的問題;且殘差塊通過跨層數(shù)據(jù)通路,跳過卷積運算,將輸入直接加在激活函數(shù)前,因此可以有效地避免梯度消失和梯度爆炸的問題[14,15]。

筆者設計的一維ResNet網(wǎng)絡模型基本結構如圖4所示。

圖4 深度殘差神經(jīng)網(wǎng)絡模型基本結構

由圖4可以看出:相比于傳統(tǒng)CNN模型,該深度殘差神經(jīng)網(wǎng)絡模型是由8個不同的的殘差塊堆疊而成。每個殘差塊由不同的卷積層、規(guī)范化層(batch normalization,BN)和激活函數(shù)ReLU組成。

利用BN和平均池化方法可進行正則化,防止網(wǎng)絡過深產(chǎn)生過擬合現(xiàn)象[16],并達到加速訓練、節(jié)省時間的目的。

深度殘差神經(jīng)網(wǎng)絡結構的主要參數(shù)設置如表2所示。

表2 深度殘差神經(jīng)網(wǎng)絡結構參數(shù)的設置

3 故障診斷試驗

筆者設置了兩種不同的數(shù)據(jù)集對上述模型進行試驗驗證:

1)美國凱斯西儲大學軸承數(shù)據(jù)中心提供的開源數(shù)據(jù)集,利用開源數(shù)據(jù)集對其進行有效性驗證,同時將其與不同的數(shù)據(jù)處理方法相對比,驗證其優(yōu)越性;

2)大連交通大學雙列圓錐滾子軸承振動質(zhì)量動態(tài)分析試驗臺采集的數(shù)據(jù)集,利用滾動軸承實例數(shù)據(jù)集進一步驗證其泛化能力。

3.1 開源數(shù)據(jù)集試驗

3.1.1 試驗數(shù)據(jù)

筆者采用美國凱斯西儲大學提供的開源數(shù)據(jù)集(該數(shù)據(jù)集被廣泛用于軸承故障診斷試驗)。試驗軸承為SKF6205深溝球軸承,通過電火花放電的方式造成滾動體、外圈、內(nèi)圈各3種故障,其故障直徑依次為0.177 8 mm、0.355 6 mm、0.533 4 mm,電機近似轉(zhuǎn)速1 797 r/min,采樣頻率為12 kHz。

外加正常工況共計10種不同工況,如表3所示。

表3 滾動軸承10類工況

3.1.2 分解信號篩選有效分量

筆者將上文各工況下的軸承數(shù)據(jù)進行歸一化處理,并以2 048個數(shù)據(jù)點為一個樣本,去分割振動信號,共計3 189個樣本集;再利用EMD和VMD方法去分解樣本,得到多個IMF分量。

以正常工況樣本為例,原始數(shù)據(jù)和經(jīng)EMD分解的各個IMF分量的時域波形圖如圖5所示。

圖5 正常工況EMD分解圖

原始數(shù)據(jù)和經(jīng)VMD分解的各個IMF分量的時域波形圖如圖6所示。

圖6 正常工況VMD分解圖

由圖(5)和圖(6)可以看出:各IMF分量與原始信號的相關程度不同,每一個IMF分量代表了原始信號中存在的一種內(nèi)涵模態(tài)分量,最后一階分量為殘差。由于信號成分復雜、VMD分解參數(shù)選擇等因素,導致分解結果中存在虛假分量[17]。因此,筆者根據(jù)相關系數(shù)和方差貢獻率來確定有效分量,剔除與故障特征無關的分量。

根據(jù)文獻[7]可知相關系數(shù)大小所代表的相關程度高低,如表4所示。

表4 相關系數(shù)程度表

經(jīng)VMD分解后的各分量與原始數(shù)據(jù)的相關系數(shù)如表5所示。

表5 VMD各分量與原始數(shù)據(jù)相關系數(shù)表

經(jīng)VMD分解后的各分量與原始數(shù)據(jù)的方差貢獻率如表6所示。

表6 VMD各分量方差貢獻率表

經(jīng)EMD分解后的各分量與原始數(shù)據(jù)的相關系數(shù)如表7所示。

表7 EMD各分量與原始數(shù)據(jù)相關系數(shù)表

經(jīng)EMD分解后的各分量與原始數(shù)據(jù)的方差貢獻率如表8所示。

表8 EMD各分量方差貢獻率表

從表(5)和表(7)可以看出:在各工況下,原始數(shù)據(jù)經(jīng)VMD、EMD分解后,前兩階IMF分量與原始信號的相關系數(shù)均大于0.3。由此可以初步判斷出經(jīng)VMD、EMD分解出的前兩階分量為有效分量。

從表6可以看出:原始數(shù)據(jù)經(jīng)VMD分解后,前兩階分量的方差貢獻率大于0.01,且大于其平均值0.125。

同樣,從表8可以看出:經(jīng)EMD分解的前兩階分量的方差貢獻率均大于其平均值0.125。

綜合表(5)～表(8)最終確定:經(jīng)VMD、EMD分解出的分量中,有效分量為前兩階,IMF1和IMF2。

筆者將上述篩選出的有效分量進行特征融合,形成新的數(shù)據(jù)樣本,提取出了更為有效的特征信息,并實現(xiàn)了數(shù)據(jù)擴容和數(shù)據(jù)預處理的目的;同時,抑制了因分解原始信號導致的模態(tài)混疊和端點效應,使提取的故障信息更有效、更全面,也解決了滾動軸承因?qū)嶋H工作環(huán)境惡劣而導致的故障特征難提取的問題。

3.1.3 試驗結果及對比分析

1)深度殘差神經(jīng)網(wǎng)絡診斷結果與分析

為了說明數(shù)據(jù)處理方法的有效性,筆者將其與不同數(shù)據(jù)處理方法進行對比。經(jīng)反復訓練學習,選用最大值為0.001的余弦退火學習率,該學習率為周期循環(huán)學習率,周期為50,批量大小為8,迭代周期為100。

特征融合后數(shù)據(jù)樣本的訓練集、測試集、損失值隨訓練迭代次數(shù)的變化,如圖7所示。

圖7 融合特征網(wǎng)絡訓練結果

由圖7可以看出:在前40個迭代周期內(nèi),損失值下降很快,且訓練精度達到了95%以后,再經(jīng)過100次迭代,2條準確率曲線都逐漸趨于平穩(wěn),達到完全收斂,測試集的準確率為99.8%,損失值為0.025。

筆者將原始數(shù)據(jù)輸入ResNet網(wǎng)絡模型中進行分類,概率混淆矩陣如圖8所示。

圖8 原始數(shù)據(jù)的分類結果

由圖8可知:將未經(jīng)過數(shù)據(jù)融合的原始數(shù)據(jù)輸入ResNet模型中,其分類精度較差,僅正常工況的能被完全識別出,其他工況均有較大誤差,總體準確度為91.3%。

筆者將經(jīng)EMD分解并融合有效分量的數(shù)據(jù),輸入ResNet網(wǎng)絡模型中進行分類,概率混淆矩陣如圖9所示。

圖9 EMD分解重構數(shù)據(jù)的分類結果

從圖9可以看出:其結果優(yōu)于原始數(shù)據(jù)的分類結果,總體準確度達到96.5%。

筆者將經(jīng)VMD分解并融合有效分量的數(shù)據(jù),輸入ResNet網(wǎng)絡模型中進行分類,概率混淆矩陣如圖10所示。

圖10 VMD的分類結果

從圖10可以看出:總體準確度達到98.5%,但仍然有多個工況存在較大誤差。

筆者將經(jīng)EMD、VMD分解并融合有效分量的數(shù)據(jù),輸入ResNet網(wǎng)絡模型中進行分類。

概率混淆矩陣如圖11所示。

圖11 特征融合的分類結果

從圖11可以看出:總體準確度達到99.8%,僅有一個樣本被錯誤分類,且其訓練速度最快,損失值最小。

根據(jù)不同數(shù)據(jù)樣本的概率混淆矩陣圖可以看出:其他數(shù)據(jù)樣本對于故障類別分類都有明顯偏差,而特征融合后的數(shù)據(jù)樣本僅在滾動體故障上有極小的偏差。因此,在故障信息的提取和識別方面,筆者提出的方法更為有效。

基于不同數(shù)據(jù)處理方法,樣本在ResNet網(wǎng)絡模型中的訓練結果,如表9所示。

表9 不同數(shù)據(jù)樣本的故障診斷結果

從表9可以看出:經(jīng)過特征融合的數(shù)據(jù)樣本的準確率達到99.8%,高于其他數(shù)據(jù)樣本的準確率,且損失值最小,訓練速度最快,證明了特征融合后,能夠提高滾動軸承故障診斷正確率。

2)與傳統(tǒng)CNN網(wǎng)絡結構診斷結果對比分析

為了進一步說明ResNet網(wǎng)絡模型的優(yōu)勢,筆者選擇對比傳統(tǒng)CNN網(wǎng)絡,將相同的EMD和VMD分解融合的數(shù)據(jù)樣本輸入傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練。

CNN網(wǎng)絡訓練結果如圖12所示。

圖12 CNN網(wǎng)絡訓練結果

從圖12的CNN網(wǎng)絡訓練結果可以看出:與ResNet網(wǎng)絡模型相比,其收斂速度慢,且測試集的準確率僅達到90%,損失值大;通過混淆矩陣得知,僅正常工況的分類準確度達到100%,其余工況的分類準確度均有誤差。

通過以上對比分析可知:與傳統(tǒng)CNN相比,無論是準確度還是收斂速度,深度殘差神經(jīng)網(wǎng)絡都有更大的優(yōu)勢,且損失值更低,訓練效率更高。因此,筆者設計的ResNet網(wǎng)絡對滾動軸承故障的診斷更有效。

3.2 故障模擬試驗

為了進一步驗證該方法在實際應用中的有效性、可行性,以及ResNet網(wǎng)絡模型的泛化能力,筆者設計了軸承故障模擬試驗,除正常工況外,另外設置了外圈、內(nèi)圈、滾動體這3種故障,共4種工況。

軸承試驗平臺如圖13所示。

所測軸承是353130B的雙列圓錐滾子軸承,筆者利用試驗臺側面的振動加速度傳感器采集信號,采樣頻率為20 kHz,轉(zhuǎn)速為900 r/min。

試驗軸承基本參數(shù)如表10所示。

表10 試驗軸承尺寸表

按照2 048個采樣點為一個數(shù)據(jù)樣本,筆者對采集到的數(shù)據(jù)進行分割;同時,為防止數(shù)據(jù)的重復疊加使用影響其準確度,將窗口移動步長也設置為2 048。四種工況共計生成2 560條數(shù)據(jù)樣本,隨機選取20%的數(shù)據(jù)樣本作為測試集,剩余80%作為訓練集[18]。

筆者對2 560條樣本進行VMD、EMD分解,同樣根據(jù)方差貢獻率和相關系數(shù)篩選有效分量,將融合后的數(shù)據(jù)輸入前文設計的殘差神經(jīng)網(wǎng)絡中,經(jīng)過100次迭代后,測試集的準確率為98.3%,訓練集的準確率為97.3%。

其訓練結果如圖14所示。

圖14 353130B軸承數(shù)據(jù)訓練結果

結合美國凱斯西儲大學開源數(shù)據(jù)集試驗結果可知:筆者設計的ResNet網(wǎng)絡具有收斂速度快、準確率高的特點,進而可以說明,在滾動軸承故障診斷方面,采用基于特征融合和改進ResNet神經(jīng)網(wǎng)絡的方法具有較強的魯棒性和通用性。

4 結束語

由于滾動軸承信號非平穩(wěn)、非線性,導致軸承的故障信息提取困難,并且采用傳統(tǒng)故障診斷方法的診斷精度低,為此,筆者提出了一種基于特征融合和改進ResNet的滾動軸承故障診斷方法。

首先使用EMD和VMD方法對原始數(shù)據(jù)進行預處理,再根據(jù)相關系數(shù)和方差貢獻率,篩選出代表原始信號的有限特征分量,并進行特征的融合,最后將其輸入ResNet網(wǎng)絡中進行故障診斷;同時,將該方法與傳統(tǒng)CNN網(wǎng)絡和不同數(shù)據(jù)處理方法進行對比,利用美國凱斯西儲大學開源數(shù)據(jù)集和滾動軸承實例數(shù)據(jù)集對其進行了驗證。

研究結果表明:

1)采用EMD和VMD的方法分解原始信號,篩選有效分量IMF,更便于表達軸承故障特征,得到更全面的故障信息,其診斷結果可以達到99.8%,優(yōu)于原始數(shù)據(jù)的診斷結果(91.3%),且收斂速度更快;

2)根據(jù)改進ResNet網(wǎng)絡和傳統(tǒng)CNN網(wǎng)絡診斷結果的對比分析,改進ResNet網(wǎng)絡診斷結果為99.8%,其明顯優(yōu)于CNN網(wǎng)絡診斷結果的(90%),可見改進ResNet網(wǎng)絡對滾動軸承故障的診斷更為科學有效;

3)滾動軸承實例試驗結果表明,原始數(shù)據(jù)經(jīng)過EMD和VMD處理后并結合ResNet網(wǎng)絡,故障診斷精度達到97.3%,證明了該方法具有良好的泛化能力和較強的魯棒性。

鑒于ResNet網(wǎng)絡模型的最優(yōu)超參數(shù)需要反復試驗訓練才能確定,因此,在后續(xù)的工作中,筆者會對基于網(wǎng)絡模型的超參數(shù)選擇算法進行深入研究。