于 地

（長春光華學(xué)院，吉林 長春 130033）

隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展，機(jī)械設(shè)備愈加復(fù)雜化、智能化，使設(shè)備具有更完善、精確的性能[1]。但在機(jī)械設(shè)備愈加復(fù)雜的過程中，增大了機(jī)械設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的不確定性，需要在機(jī)械設(shè)備運(yùn)行過程中對機(jī)械設(shè)備的零件性能、設(shè)備精度、部件磨損程度等進(jìn)行檢測，以提升機(jī)械設(shè)備運(yùn)行的安全性與可靠性。但現(xiàn)有故障診斷工作以假設(shè)故障樣本為同分布的方式進(jìn)行，樣本數(shù)量較少，難以對多工況機(jī)械故障進(jìn)行精準(zhǔn)診斷。據(jù)此，本文提出具有域自適應(yīng)能力的基于少參數(shù)CNN網(wǎng)絡(luò)LiNet算法的機(jī)械故障診斷方法，并對該方法進(jìn)行驗(yàn)證，旨在為提升機(jī)械故障診斷實(shí)效提供方法借鑒與參考。

1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network,CNN）由卷積層、池化層、激活層構(gòu)成，具有較強(qiáng)的特征提取能力，被廣泛應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)、科學(xué)研究等領(lǐng)域[2]。在CNN網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行過程中，全連接層可以接收壓縮信號特征，經(jīng)過多個卷積池化處理后，輸出到全連接層，并對輸出數(shù)據(jù)信息進(jìn)行分類和更新。

CNN算法流程如下：

第一，對特征圖、激活函數(shù)進(jìn)行點(diǎn)積計(jì)算，利用非線性激勵函數(shù)映射輸入，公式表示為：

卷積層運(yùn)行中，需要利用激活函數(shù)增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)表達(dá)能力，激活函數(shù)公式表示為：

卷積層操作如圖1所示。

圖1 卷積層操作示意圖

第二，在池化層，對提取到的特征進(jìn)行向下采樣，公式表示為：

第三，利用全連接，對特征進(jìn)行分類，分類使用softmax激活函數(shù)[3]。全連接公式表示為公式（4），softmax函數(shù)表示為公式（5）。

2 基于LiNet算法的CNN批歸一化層優(yōu)化

為有效對多工況機(jī)械故障進(jìn)行檢測，應(yīng)用LiNet算法對CNN的批歸一化層進(jìn)行優(yōu)化，挖掘其自適應(yīng)能力，使算法更適用于圖像識別[4]。

首先，輸入信號，對批歸一化層的神經(jīng)元進(jìn)行表達(dá)，公式表示為：

式中，j表示目標(biāo)信號；表示目標(biāo)信號j在批歸一化層中第i個神經(jīng)元的表達(dá)。

其次，應(yīng)用目標(biāo)域計(jì)算批歸一化層的統(tǒng)計(jì)量，確保CNN網(wǎng)絡(luò)的算法更適用于目標(biāo)域數(shù)據(jù)計(jì)算。

3 基于CNN網(wǎng)絡(luò)LiNet算法的故障診斷方法實(shí)現(xiàn)

3.1 基于CNN網(wǎng)絡(luò)LiNet算法結(jié)構(gòu)分析

LiNet算法總體結(jié)構(gòu)與CNN網(wǎng)絡(luò)部分結(jié)構(gòu)相似，包括特征提取和模式識別。特征提取是應(yīng)用2個light_module、1×1結(jié)構(gòu)卷積核進(jìn)行特征提?。荒Ｊ阶R別是參數(shù)壓縮后，將提取特征輸入到池化層進(jìn)行識別[5]。

在LiNet算法具體應(yīng)用中，主要包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、方法訓(xùn)練、方法測試[6]。數(shù)據(jù)準(zhǔn)備方面，需要收集足夠的數(shù)據(jù)樣本，將樣本按照比例劃分為測試集、訓(xùn)練集。為保證算法具有輕量化特征，能夠更精準(zhǔn)地診斷機(jī)械故障，在LiNet算法中引入疊加light_module模塊[7]。該模塊可以用1×1結(jié)構(gòu)卷積核代替3×3卷積核，有效減少了參數(shù)的總數(shù)量。同時，壓縮light_module模塊中的輸入通道數(shù)量，進(jìn)一步減少參數(shù)總量。方法訓(xùn)練方面，對訓(xùn)練集參數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練，若訓(xùn)練集、測試集的負(fù)載工況不同，則對批歸一化層進(jìn)行更換，保證訓(xùn)練集和測試集的輸入?yún)?shù)分布呈對齊的狀態(tài)。方法測試即對方法的應(yīng)用結(jié)果進(jìn)行診斷。

3.2 LiNet算法訓(xùn)練

基于CNN網(wǎng)絡(luò)LiNet算法的損失函數(shù)是輸出概率分布與目標(biāo)類概率分布間的交叉熵Loss(θ)[8]，公式表示為：

式中，θ表示參數(shù)集；yi表示目標(biāo)分布；hθ(xi)表示模型輸出的分布；m表示樣本個數(shù)。

在訓(xùn)練過程中，需要對CNN網(wǎng)絡(luò)中的不同層的反向傳播進(jìn)行描述。

卷積層反方向傳播描述δl-1，公式表示為：

式中，δl表示第l層的誤差矩陣；rot180(WL)表示對WL（權(quán)重矩陣）反轉(zhuǎn)180°；zl表示第l層的輸出特征圖。

池化層反方向傳播描述ρl-1，公式表示為：

式中，upsample(δl)表示降采樣函數(shù)。

需要指出的是，在卷積層反方向傳播描述后，需要對批歸一化層進(jìn)行反方向傳播描述，該描述過程如下：

式中，ki表示歸一化處理后的樣本值；yi表示ki縮放后的輸出；γ、β均表示尺度因子；σ表示方差；xi表示批歸一化層輸入；μ表示樣本均值；表示歸一化處理的方差。

3.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理

通過多次樣本訓(xùn)練，可以提升算法的泛化能力。為擴(kuò)大訓(xùn)練樣本數(shù)量，本研究在數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)中引入LiNet，并設(shè)置不同機(jī)械故障類型下的機(jī)械設(shè)備振動信號，應(yīng)用算法對不同振動信號進(jìn)行重疊采樣分析，在增加數(shù)據(jù)集數(shù)量的基礎(chǔ)上，提升算法的精準(zhǔn)性[9]。

4 算法驗(yàn)證

4.1 驗(yàn)證分析

為驗(yàn)證算法的可行性、有效性，采集工業(yè)齒輪箱的模擬運(yùn)行數(shù)據(jù)，提取數(shù)據(jù)中有關(guān)齒輪、軸承的多類型故障信息。其中，齒輪故障類型包括齒輪缺損、汽輪斷齒、齒面磨損、齒根磨損，軸承故障類型包括滾動體故障、軸承內(nèi)圈故障、軸承外圈故障、軸承內(nèi)外圈聯(lián)合故障[10]。

為保證驗(yàn)證的可靠性，將試驗(yàn)工況分為1 200 r/min且無負(fù)載工況、1 800 r/min且有負(fù)載工況（負(fù)載的力矩為7.34 N·m）。

4.2 數(shù)據(jù)集

為對兩種工況下的故障進(jìn)行充分檢測分析，在驗(yàn)證前，設(shè)置了4個數(shù)據(jù)集，具體如表1所示。

表1 數(shù)據(jù)集

需要指出的是，每個數(shù)據(jù)集中含有4種不同故障狀態(tài)，在故障診斷過程中，應(yīng)用LiNet對神經(jīng)元輸出層進(jìn)行替換[11]。

4.3 驗(yàn)證結(jié)果

通過測試，基于CNN網(wǎng)絡(luò)LiNet算法的故障診斷方法的檢測結(jié)果為：工況1狀態(tài)下，能夠100%檢測出數(shù)據(jù)集1中的軸承故障，且能夠99.51%檢測出數(shù)據(jù)集2中的齒輪故障；工況2狀態(tài)下，能夠100%檢測出數(shù)據(jù)集3中的軸承故障，且能夠99.84%檢測出數(shù)據(jù)集4中的齒輪故障。由此可以看出，基于CNN網(wǎng)絡(luò)LiNet算法的故障診斷方法對于軸承的故障診斷精度達(dá)到100%，對于齒輪的故障診斷精度達(dá)到95%以上。同時，數(shù)據(jù)集1檢測時間為6 s、數(shù)據(jù)集2檢測時間為80 s、數(shù)據(jù)集3檢測時間為20 s、數(shù)據(jù)集4檢測時間為84 s。綜合來看，基于CNN網(wǎng)絡(luò)LiNet算法的故障診斷方法用時較短、精度較高，且具有較高的穩(wěn)定性，實(shí)現(xiàn)了算法的輕量化目標(biāo)。另外，通過算法訓(xùn)練發(fā)現(xiàn)，LiNet算法的收斂速度較快，并具有一定泛化能力、域自適應(yīng)能力[12]。驗(yàn)證結(jié)果表明，基于CNN網(wǎng)絡(luò)LiNet算法的故障診斷方法能夠精準(zhǔn)提取到故障信息數(shù)據(jù)，可以在實(shí)際機(jī)械故障檢測中進(jìn)行深度應(yīng)用。

5 結(jié)語

綜上所述，故障診斷系統(tǒng)的應(yīng)用能夠?yàn)闄C(jī)械設(shè)備安全、高質(zhì)量運(yùn)行提供保障。為了對多工況機(jī)械故障進(jìn)行精準(zhǔn)診斷，本文提出了基于少參數(shù)CNN的多工況機(jī)械故障診斷方法。在機(jī)械設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)特征提取過程中，設(shè)計(jì)light_module模塊，減少參數(shù)量，同時應(yīng)用目標(biāo)域樣本計(jì)算的方式，保證數(shù)據(jù)分布對齊，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的域自適應(yīng)設(shè)計(jì)，使故障診斷系統(tǒng)的應(yīng)用范圍更加廣泛。算法驗(yàn)證結(jié)果表明，基于CNN網(wǎng)絡(luò)LiNet算法的故障診斷方法能夠精準(zhǔn)提取到故障信息數(shù)據(jù)，可以在實(shí)際機(jī)械故障檢測中進(jìn)行深度應(yīng)用。但整體而言，本文未對故障位置、故障原因進(jìn)行細(xì)致分析，未以故障模式分類為視角，對故障檢測系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)計(jì)，需要在后續(xù)研究中補(bǔ)充和完善。