王國新, 徐興偉, 汝洪芳, 謝子殿

(黑龍江科技大學(xué) 電氣與控制工程學(xué)院, 哈爾濱 150022)

0 引 言

滾動軸承是電機(jī)設(shè)備的重要元件,但同時也較容易受損傷而出現(xiàn)故障,影響整個電機(jī)設(shè)備的性能[1],因此,開發(fā)一種可用于工業(yè)環(huán)境的軸承故障識別方法具有重要意義。深度學(xué)習(xí)方法可以直接從原始數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到具有代表性的特征,并將特征提取與故障診斷相結(jié)合[2],是一種端到端的模型。唐斯等[3]通過模型對比發(fā)現(xiàn),在電機(jī)軸承故障診斷方面,與基于特征工程的方法相比,基于深度學(xué)習(xí)的方法更具優(yōu)勢。賴華友等[4]構(gòu)建了基于dropout技術(shù)的一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行軸承故障診斷。王琦等[5]提出一種改進(jìn)一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(FRICNN-1D)的滾動軸承故障識別方法。彭成等[6]將正態(tài)分布與萊維飛行(NLF)相結(jié)合,并以此提出NLF-LSTM的滾動軸承故障診斷方法。鄭直等[7]提出改進(jìn)鯨魚算法優(yōu)化LSTM的滾動軸承故障診斷方法。黃曉玲等[8]采用了深度殘差網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行滾動軸承故障診斷。可以發(fā)現(xiàn),現(xiàn)有方法多是將一維的信號直接輸入長短時記憶網(wǎng)絡(luò)或一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,或者是通過參數(shù)量較大的殘差網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)故障診斷,但是現(xiàn)階段提出的方法僅在固定的工況下有較高的準(zhǔn)確率,在變工況下故障識別率低。由于深度學(xué)習(xí)模型本質(zhì)上具有高度可復(fù)用性,因此它們可以與遷移學(xué)習(xí)相結(jié)合,利用現(xiàn)有數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)新領(lǐng)域的分類。

筆者提出了利用輕量化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)對滾動軸承快速故障診斷的方法,使用輕量化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對彩色時頻圖進(jìn)行特征提取,并引入遷移學(xué)習(xí),提高變工況下故障識別的準(zhǔn)確性。

1 小波與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

1.1 小波變換

小波變換[9]是時頻法的一種,它使用的小波基是有限且衰減的,可以同時獲得頻率和時間信息。相比于短時傅里葉變換,小波變換在時間分辨率和頻率分辨率方面具有更好的性能平衡。相比于離散小波變換,連續(xù)小波變換產(chǎn)生的小波系數(shù)能描述信號的整體特征,對于相似信號的識別和分析更有利。

對于函數(shù)f(t)∈L2(R),該函數(shù)的連續(xù)小波變換公式為

CWTf(a,τ)=[f(t),ψa,τ(t)]=

式中:ψa,τ(t)——小波基函數(shù);

a——尺度因子;

τ——平移因子。

連續(xù)小波變換在選擇小波基時應(yīng)該相似于分析對象的特性,因此,文中選擇cmor3-3作為小波基。

1.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有強(qiáng)大的圖像處理能力,是一種應(yīng)用廣泛的深度學(xué)習(xí)模型。傳統(tǒng)的CNN由卷積層、池化層、全連接層和softmax分類器構(gòu)成。由于卷積層學(xué)習(xí)的是局部模式并具有平移不變性,從而可以有效地利用數(shù)據(jù)進(jìn)行感知任務(wù)。此外,CNN的多層結(jié)構(gòu)能夠從大量數(shù)據(jù)中提取深層次的關(guān)系,避免人工特征提取,從而實(shí)現(xiàn)特征工程的自動化[10]。

1.3 遷移學(xué)習(xí)

遷移學(xué)習(xí)(Transfer learning,TL)的定義[11]如下:給定源域Ds={Xs,P(Xs)}和學(xué)習(xí)任務(wù)Ts={Ys,fs(·)}、目標(biāo)域Dt={Xt,Q(Xt)}和學(xué)習(xí)任務(wù)Tt={Yt,ft(·)},遷移學(xué)習(xí)的目的是獲取源域Ds和學(xué)習(xí)任務(wù)Ts的知識,以改進(jìn)目標(biāo)域中預(yù)測函數(shù)ft(·)的學(xué)習(xí),其中,Ds≠Dt或Ts≠Tt。

對于CNN模型,Yosinski等發(fā)現(xiàn),低層特征具有很強(qiáng)的可遷移性,更高層次卷積層的特征是與特定任務(wù)相關(guān)的抽象特征,不適合遷移,需要在新數(shù)據(jù)集上重新訓(xùn)練。基于這一結(jié)論,文中采用凍結(jié)低層網(wǎng)絡(luò)參數(shù),使用軸承故障數(shù)據(jù)重新訓(xùn)練高層網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的遷移學(xué)習(xí)方法。

2 滾動軸承快速故障診斷方法

2.1 小波變換構(gòu)建圖像數(shù)據(jù)集

文中振動信號數(shù)據(jù)選自美國凱斯西儲大學(xué)(Case Western Reserve University, CWRU)和渥太華大學(xué)軸承試驗(yàn)臺,其中,凱斯西儲大學(xué)數(shù)據(jù)集驅(qū)動端軸承型號為SKF6205,采樣頻率為12和48 kHz,風(fēng)扇端軸承型號為SKF6203,采樣頻率為12 kHz,文中選取采樣頻率為12 kHz的驅(qū)動端軸承振動數(shù)據(jù)。該試驗(yàn)臺用加速度傳感器對振動信號進(jìn)行采樣,包含四種類型的樣本:正常狀態(tài)、內(nèi)圈故障、滾動體故障和外圈故障。其中,轉(zhuǎn)速有1 730、1 750、1 772和1 797 r/min四種,分別對應(yīng)四種不同的工況。在各工況下,除正常狀態(tài)外,滾動體、內(nèi)圈、外圈分別引入直徑為0.007、0.014和0.021 inch的單點(diǎn)故障,因此每個工況有10種類型,選取轉(zhuǎn)速為1 797 r/min、單點(diǎn)故障直徑為0.007 inch的內(nèi)圈故障振動信號數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)點(diǎn)1～5的幅值分別為-0.083、-0.196、0.233、0.104和-0.181 m/s2。渥太華大學(xué)數(shù)據(jù)集包含在時變轉(zhuǎn)速條件下收集不同健康狀況的軸承振動信號,有兩個試驗(yàn)設(shè)置,分別為軸承健康狀況和轉(zhuǎn)速條件,采樣頻率為200 kHz,采樣時間為10 s,選取第一組數(shù)據(jù)進(jìn)行試驗(yàn)。軸承的健康狀況包括健康、內(nèi)圈故障、外圈故障、滾動體故障,以及內(nèi)圈、外圈和滾動體組合故障,轉(zhuǎn)速條件包括增加速度、降低速度、增加然后降低速度和降低然后增加速度,如表1所示。其中,H-A-1、H-B-1、H-C-1等為數(shù)據(jù)文件的名稱。在凱斯西儲大學(xué)數(shù)據(jù)集中對轉(zhuǎn)速為1 979 r/min工況下的振動信號進(jìn)行連續(xù)小波變換,得到彩色時頻圖(大小為236×236),如圖1所示。

圖1 時頻圖Fig.1 Time-frequency diagram

表1 渥太華大學(xué)數(shù)據(jù)集軸承健康狀況和轉(zhuǎn)速條件

2.2 輕量化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

文中提出了利用輕量化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Lightweight Convolutional Neural Network)實(shí)現(xiàn)對滾動軸承快速故障診斷的方法,其網(wǎng)絡(luò)模型以下簡稱LCNN,設(shè)計主要包含卷積層、BN層、最大池化層以及全局平均池化層的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),緩解復(fù)雜學(xué)習(xí)模型參數(shù)冗余的問題,將網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練參數(shù)量降至148 362和145 797個,模型結(jié)構(gòu)如圖2所示。

圖2 模型結(jié)構(gòu)Fig.2 Model structure

前兩個卷積層使用常規(guī)卷積,第三個卷積層使用深度可分離卷積(Depthwise seperable convolution),其包括逐通道卷積(Depthwise convolution)和逐點(diǎn)卷積(Pointwise convolution),深度可分離卷積的使用可有效降低網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練參數(shù)量。卷積層的激活函數(shù)選擇Relu函數(shù),即為線性整流函數(shù)(Rectified linear unit),可以起到防止“梯度消失”的作用。卷積層后添加的BN層可以讓網(wǎng)絡(luò)模型的收斂速度更快,更有利于網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練,且可以抑制過擬合。池化層的池化方式選擇最大池化,起到降低維度的功能。全局平均池化層沒有訓(xùn)練參數(shù),代替?zhèn)鹘y(tǒng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所使用的全連接層后,可明顯降低網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練參數(shù)的數(shù)量。

對模型進(jìn)行訓(xùn)練時,以不改變原圖像大小進(jìn)行輸入,在訓(xùn)練集和測試集上均取得較好的效果。網(wǎng)絡(luò)模型的具體參數(shù)為:前三個卷積層的濾波器分別為3×3×64、3×3×128、3×3×128和1×1×512,步長均為1,激活函數(shù)均使用“relu”,填充均設(shè)置為“same”。池化層大小均是2×2,步長均為2。

2.3 小樣本遷移

在凱斯西儲大學(xué)數(shù)據(jù)集中變工況下進(jìn)行域適應(yīng)方案設(shè)置。其中,源域是指訓(xùn)練數(shù)據(jù),目標(biāo)域是指測試數(shù)據(jù)。A、B、C、D分別指轉(zhuǎn)數(shù)為1 797、1 772、1 750和1 730 r/min下的數(shù)據(jù)集?；?種工況數(shù)據(jù)集的組合,有12種域適應(yīng)方案。分別是源域?yàn)橛?xùn)練集A,目標(biāo)域?yàn)闇y試集B、測試集C和測試集D,源域?yàn)橛?xùn)練集B,目標(biāo)域?yàn)闇y試集A、測試集C和測試集D,源域?yàn)橛?xùn)練集C,目標(biāo)域?yàn)闇y試集A、測試集B和測試集D,源域?yàn)橛?xùn)練集D,目標(biāo)域?yàn)闇y試集A、測試集B和測試集C。

對于在變工況下的故障診斷問題,采用小樣本遷移的方法對模型進(jìn)行調(diào)整[12],具體操作是使用源域工況圖像訓(xùn)練集訓(xùn)練生成的模型,凍結(jié)其前兩個卷積層、BN層網(wǎng)絡(luò)參數(shù),第三個卷積層、BN層和SoftMax層網(wǎng)絡(luò)參數(shù)使用目標(biāo)域工況小樣本圖像訓(xùn)練集重新訓(xùn)練。

3 實(shí)例分析

3.1 試驗(yàn)驗(yàn)證與參數(shù)設(shè)置

試驗(yàn)在凱斯西儲大學(xué)數(shù)據(jù)集和渥太華大學(xué)數(shù)據(jù)集中進(jìn)行。在凱斯西儲大學(xué)數(shù)據(jù)集中所使用樣本的長度為1 024個采樣點(diǎn),使用重疊采樣,重疊比例為0.5,通過連續(xù)小波變換,共得到8 000個樣本。其中,每一種工況得到2 000個樣本。在渥太華大學(xué)數(shù)據(jù)集中所使用樣本的長度為1 024個采樣點(diǎn),通過連續(xù)小波變換,共得到32 000個樣本。其中,每一種轉(zhuǎn)速條件下得到8 000個樣本。劃分?jǐn)?shù)據(jù)集時訓(xùn)練集、驗(yàn)證集與測試集的彩色時頻圖樣本數(shù)量比例為6∶2∶2。在凱斯西儲大學(xué)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行試驗(yàn),分別繪制模型在工況B訓(xùn)練集與驗(yàn)證集上的損失函數(shù)和準(zhǔn)確率曲線,如圖3和圖4所示。

圖3 訓(xùn)練與驗(yàn)證損失函數(shù)曲線Fig.3 Training and validation loss function curve

圖4 訓(xùn)練與驗(yàn)證準(zhǔn)確率曲線Fig.4 Training and validation accuracy curve

驗(yàn)證在Ubuntu 20.04.4 LTS的操作系統(tǒng)下進(jìn)行,處理器為Intel Xeon(R) Gold 6226R CPU @ 2.90 GHz×64。所用深度學(xué)習(xí)框架為TensorFlow和Keras,編程語言為Python 3.9。參數(shù)的設(shè)置有迭代次數(shù)為30,批處理樣本數(shù)目為16,優(yōu)化器為Adam,學(xué)習(xí)率為0.001,損失函數(shù)為Sparse_categorical_crossentropy。

3.2 單一工況對比

為了驗(yàn)證文中所提方法的優(yōu)越性,將文中方法與WDCNN、TICNN、LSTM、LeNet-5[13]和Resnet-18網(wǎng)絡(luò)在相同試驗(yàn)環(huán)境中進(jìn)行單一工況、變工況對比分析,均重復(fù)10次試驗(yàn)。在凱斯西儲大學(xué)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行試驗(yàn),對文中模型在工況A測試集上的分類結(jié)果繪制混淆矩陣,如圖5所示。其中,橫坐標(biāo)代表樣本被預(yù)測的標(biāo)簽值,縱坐標(biāo)代表樣本真實(shí)的標(biāo)簽值。

不同模型在凱斯西儲大學(xué)數(shù)據(jù)集上單一工況下的準(zhǔn)確率對比,如表2所示。由表2可知,在單一工況下,各個模型的平均分類準(zhǔn)確率都可達(dá)到95%以上,但是LCNN的平均分類準(zhǔn)確率可達(dá)到99.99%,且在訓(xùn)練集上遍歷一次僅需要2.5 s。

表2 CWRU單一工況準(zhǔn)確率對比

在渥太華大學(xué)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行試驗(yàn),不同模型在渥太華大學(xué)數(shù)據(jù)集上單一工況下的準(zhǔn)確率對比,如表3所示。其中,A1、B1、C1和D1分別對應(yīng)增加速度、降低速度、先增速后降速和先降速后增速的轉(zhuǎn)速條件。由表3可知,在時變轉(zhuǎn)速條件下,各個模型在渥太華大學(xué)數(shù)據(jù)集上的分類準(zhǔn)確率都有所下降,LCNN的平均分類準(zhǔn)確率為92.55%,在訓(xùn)練集上遍歷一次僅需要9 s。

表3 渥太華大學(xué)數(shù)據(jù)集單一工況準(zhǔn)確率對比

3.3 變工況對比分析

對比分析各模型在凱斯西儲大學(xué)數(shù)據(jù)集中12種域適應(yīng)方案下的故障診斷準(zhǔn)確率結(jié)果,如表4所示。表中的域設(shè)置A→B表示將工況A下訓(xùn)練生成的模型,遷移應(yīng)用到工況B下的軸承故障診斷。

表4 變工況準(zhǔn)確率對比

變工況下選取源域工況數(shù)據(jù)集的60%樣本作為訓(xùn)練集,選取目標(biāo)域工況數(shù)據(jù)集的80%樣本作為測試集。由表4可知,受變工況運(yùn)行條件的影響,這些模型的準(zhǔn)確率較單一工況下降了很多。而LCNN的平均準(zhǔn)確率達(dá)到了92.50%,比WDCNN提高了46.54%,比TICNN提高了49.11%,比LSTM提高了55.07%,比LeNet-5提高了6.24%,比Resnet-18提高了9.58%,模型的域適應(yīng)性明顯提升,泛化能力提高。對于在變工況下的故障診斷問題,采用小樣本遷移的方法對模型進(jìn)行調(diào)整,為了較好平衡性能提升與小樣本大小,將目標(biāo)域工況數(shù)據(jù)集中20%的樣本作為小樣本訓(xùn)練集,剩下的目標(biāo)域工況數(shù)據(jù)集樣本作為測試集。采用小樣本遷移(TL-LCNN)與直接應(yīng)用的方法開展對比試驗(yàn),當(dāng)采用小樣本遷移的方法時,模型的平均準(zhǔn)確率達(dá)到了99.87%。

4 結(jié) 論

提出利用輕量化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)對滾動軸承快速故障診斷的方法,分別用于診斷10類不同類別、不同損傷程度、不同轉(zhuǎn)速量和5類不同類別、不同轉(zhuǎn)速條件的軸承故障信號。結(jié)果表明,所提出的輕量化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練參數(shù)量少,訓(xùn)練速度快,能夠有效提取故障信號特征,對數(shù)據(jù)規(guī)模需求小,適用于現(xiàn)階段工業(yè)軸承故障數(shù)據(jù)稀缺的實(shí)際情況。對變工況下的故障診斷問題,采用小樣本遷移的方法提高診斷準(zhǔn)確率,其方法有效提高了診斷模型的域適應(yīng)性,可適用于變工況下的故障診斷。