趙小強，郭?？?/p>

（1.蘭州理工大學電氣工程與信息工程學院，蘭州 730050；2.甘肅省工業(yè)過程先進控制重點實驗室，蘭州 730050；3.蘭州理工大學國家級電氣與控制工程實驗室教學中心，蘭州 730050）

0 引言

隨著制造業(yè)信息化的要求與無人制造等多方要素推動下，現(xiàn)有旋轉(zhuǎn)機械設(shè)備的發(fā)展方向朝著信息化、智能化的方向前進，而滾動軸承作為機械設(shè)備中最常見的零部件，使用條件十分苛刻，這也導致其很容易發(fā)生故障[1-2]。據(jù)不完全統(tǒng)計，旋轉(zhuǎn)機械的故障約有45%～55%是由滾動軸承引起的，滾動軸承的故障可能會使機械設(shè)備工作異常，甚至造成嚴重的經(jīng)濟損失與人員傷亡[3-5]。因此，為了確保旋轉(zhuǎn)設(shè)備的正常運行，對滾動軸承進行迅速高效的故障診斷是十分重要的。

近年來，隨著深度學習的蓬勃發(fā)展，包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(convolutional neural networks,CNN) [6-8]在內(nèi)的諸多網(wǎng)絡(luò)模型被應(yīng)用到故障診斷領(lǐng)域，并取得了良好的診斷效果。例如，李恒等[9]通過短時傅里葉變換，將原始振動信號轉(zhuǎn)化為時頻譜圖作為CNN 網(wǎng)絡(luò)的輸入，取得了良好的診斷效果。卞景藝等[10]提出了一種多尺度一維深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的診斷方法，構(gòu)建了多個含有不同尺寸卷積核通道的特征提取層，最后進行故障識別。董紹江等[11]采用奇異值分解與經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解對原始信號進行降噪處理，然后將其輸入到帶注意力機制的CNN 網(wǎng)絡(luò)模型中進行故障識別與分類。

盡管上述方法取得了良好的診斷效果，但是由于CNN 網(wǎng)絡(luò)具有局部連接與權(quán)值共享的特點，導致其無法獲得特征信息的全局感受野，因此YU 等[12]提出了空洞卷積的概念。相比于普通卷積而言，空洞卷積可以增大感受野，讓每個卷積輸出都包含較大范圍的信息。段浩明等[13]提出了一種端到端基于一維注意力混合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的滾動軸承故障診斷方法，引入空洞卷積以增加感受野，并加入注意力機制實現(xiàn)對滾動軸承的智能診斷。喬美英等[14]提出了一種改進稀疏濾波與深層空洞門卷積網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的故障診斷模型，利用空洞門卷積與雙向LSTM 網(wǎng)絡(luò)進行故障分類識別。然而，空洞卷積在增大感受野的同時，也造成了邊緣信息的丟失，并且損失了信息的連續(xù)性。

Swin transformer 網(wǎng)絡(luò)是LIU 等[15]提出的一種基于移動窗口自注意力機制的網(wǎng)絡(luò)，解決了Transformer 網(wǎng)絡(luò)[16]中計算量巨大的問題，已經(jīng)在自然語言處理領(lǐng)域(natural language processing,NLP)取得了巨大成功，該網(wǎng)絡(luò)模型通過層次化的結(jié)構(gòu)，既能獲得全局感受野，又能提高運行效率。

基于以上分析，針對變工況條件下CNN 網(wǎng)絡(luò)在特征提取過程中無法充分提取特征全局信息的問題，本文提出一種MSCNN-SwinT 的滾動軸承故障診斷方法。首先設(shè)計數(shù)據(jù)處理模塊，利用連續(xù)小波變換保留原始信號的時頻特性，將一維振動信號轉(zhuǎn)化為二維時頻圖像；然后設(shè)計局部感知模塊，構(gòu)建多尺度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，利用不同尺度的卷積核對故障信息的局部特征進行提取，并使用卷積塊注意模塊(convolutional block attention module,CBAM)剔除冗余信息，提取更重要的故障特征；之后設(shè)計特征提取模塊，引入殘差連接提高前后特征信息的利用效率并緩解梯度消失現(xiàn)象，通過SwinT 網(wǎng)絡(luò)學習故障信息的全局特征；最后，為減少參數(shù)量和抑制過擬合現(xiàn)象，使用全局平均池化層代替全連接層進行故障識別。使用美國凱斯西儲大學軸承數(shù)據(jù)集和自制數(shù)據(jù)集進行試驗驗證，并與幾種相關(guān)網(wǎng)絡(luò)模型進行對比，驗證本文方法的有效性。

1 MSCNN-SwinT 故障診斷方法

滾動軸承通常工作在十分復雜的環(huán)境中，在故障診斷過程中，特征提取的充分與否將直接影響診斷效果。本文首先使用無重疊方式將采集到的原始軸承振動信號構(gòu)造數(shù)據(jù)樣本，通過連續(xù)小波變換將一維信號轉(zhuǎn)化為二維時頻圖像作為模型輸入，利用所設(shè)計的多尺度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取故障信息的局部特征，同時引入CBAM 注意力機制，提取更重要的信息；之后通過卷積殘差連接將原始二維時頻圖像和局部感知圖像進行融合，通過Swin transformer 網(wǎng)絡(luò)學習故障信息的全局特征；最后使用全局平均池化來代替全連接層，減少參數(shù)量，加快訓練速度，對故障信息進行分類并輸出識別結(jié)果。圖1 為本文網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖。

圖1 Multiscale convolutional neural networks-Swin transformer 診斷網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)Fig.1 Multiscale convolutional neural networks-Swin transformer diagnostic network architecture

1.1 數(shù)據(jù)處理模塊

連續(xù)小波變換[17]是將一維振動信號轉(zhuǎn)換為二維時頻圖的有效方法，具有強大的時頻特征提取能力。對于連續(xù)小波變換而言，小波基函數(shù)的選擇至關(guān)重要。Morlet小波是一種雙邊指數(shù)衰減余弦信號，與滾動軸承產(chǎn)生的脈沖故障特征十分相似。而Morlet 小波中的Cmor 小波表示具有強適應(yīng)性的特點，因此選擇Cmor 小波作為本文小波變換的基函數(shù)，其表達式為

式中Ψr(·)為 小波基函數(shù)；t為時間，s；fb為帶寬參數(shù)；exp(·)為 指數(shù)函數(shù)；f為小波中心頻率，Hz。參考文獻[18-19]，本文取fb=3，f=3 Hz。

1.2 局部感知模塊

傳統(tǒng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常使用單一尺度卷積層進行特征提取，提取的特征信息有限。因此，為了最大程度地獲取故障數(shù)據(jù)的特征信息，本文設(shè)計了一種多尺度的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其結(jié)構(gòu)如圖2 所示。第一層使用1 個1×1的卷積層對故障數(shù)據(jù)進行特征提取，通道數(shù)設(shè)置為32；第二層使用3×3，5×5，1×1 的卷積層，其通道數(shù)分別為8、16、32；第三層使用5×5，3×3，1×1 的卷積層，其通道數(shù)分別為8、16、32。為了提升網(wǎng)絡(luò)性能，每一個卷積層后面都使用BN 層和ReLU 激活函數(shù)，然后通過Concat 層將不同通道的特征維度拼接到一起，最后通過卷積塊注意模塊[20]提取關(guān)鍵信息并輸出特征圖。

圖2 多尺度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)Fig.2 Multiscale convolutional neural network structure

1.3 特征提取模塊

CNN 網(wǎng)絡(luò)因局部連接與權(quán)值共享，在特征提取的過程中總是通過卷積層提取局部特征，而后將局部特征進行整合，最終得到包含特征信息的特征圖，會導致部分關(guān)鍵信息丟失。因此，本文基于Swin transformer 網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建特征提取模塊。首先在Swin transformer 網(wǎng)絡(luò)之前使用一個卷積核大小為1×1 的卷積層，在減少參數(shù)量的同時增加了通道間信息的交流；其次引入殘差連接將局部特征提取模塊的輸入與1×1 卷積層的輸出進行融合，提高前后特征信息的利用效率，并將融合后的特征圖作為Swin transformer 網(wǎng)絡(luò)的輸入，最后通過Swin transformer 網(wǎng)絡(luò)對特征信息的全局特征進行提取，具體結(jié)構(gòu)如圖3 所示。

圖3 多頭注意力機制結(jié)構(gòu)圖Fig.3 Structure diagram of multi-head attention mechanism

在圖3 中，多頭注意力機制的輸入為多個查詢矩陣、鍵矩陣和值矩陣，查詢矩陣、鍵矩陣、值矩陣為固定的單個值，經(jīng)過多個線性層和縮放點積注意力層，然后通過融合層進行融合并利用線性層輸出，所得到的注意力如式(2)。

式中Attention代表注意力機制函數(shù)，Softmax代表歸一化函數(shù)，dk代表鍵矩陣維度。

本文Swin transformer 網(wǎng)絡(luò)分為4 個階段，對應(yīng)的多頭注意力數(shù)量分別為3、6、12 和24，除第一階段由線性嵌入層和Swin transformer 塊組成之外，其余3 個階段均由切片合并層和Swin transformer 塊組成。

1.4 MSCNN-SwinT 模型訓練流程

本文方法的具體流程如下：首先采用連續(xù)小波變換將一維原始振動信號轉(zhuǎn)化為二維時頻圖，并按照7∶3 的比例將數(shù)據(jù)集劃分訓練集與測試集，之后將訓練集輸入到MSCNN-SwinT 模型中進行訓練，獲取最優(yōu)參數(shù)并保存模型，最后將測試集輸入到訓練好的模型中，實現(xiàn)對滾動軸承的故障診斷。圖4 為本文方法的流程圖。

圖4 MSCNN-SwinT 模型訓練流程Fig.4 MSCNN-SwinT model training process

2 試驗驗證

為了驗證所提方法的有效性和泛化能力，本文選擇美國凱斯西儲大學軸承數(shù)據(jù)集(case western reserve university，CWRU)和自制數(shù)據(jù)集進行試驗。

2.1 CWRU 數(shù)據(jù)集驗證結(jié)果與分析

2.1.1 數(shù)據(jù)集及數(shù)據(jù)處理

CWRU 滾動軸承數(shù)據(jù)集的試驗平臺由一個1.5 kW電機、一個扭矩傳感器、一個功率測試儀和電子控制器組成。被測軸承型號SKF6205，采樣頻率12 kHz，選用軸承驅(qū)動端數(shù)據(jù)進行試驗驗證，采集4 種不同工況狀態(tài)下的加速度數(shù)據(jù)集，在本文中，將電機載荷0 kW、電機轉(zhuǎn)速1 797 r/min 所獲取的數(shù)據(jù)標記為數(shù)據(jù)集0，將電機載荷0.75 kW、電機轉(zhuǎn)速1 772 r/min 所獲取的數(shù)據(jù)標記為數(shù)據(jù)集1，將電機載荷1.5 kW、電機轉(zhuǎn)速1 750 r/min所獲取的數(shù)據(jù)標記為數(shù)據(jù)集2，將電機載荷2.2 kW、電機轉(zhuǎn)速1 750 r/min 所獲取的數(shù)據(jù)標記為數(shù)據(jù)集3。將采集到的4 種數(shù)據(jù)集根據(jù)軸承損傷程度及位置用10 種狀態(tài)標簽進行表示，具體標簽與對應(yīng)的故障狀態(tài)如表1所示。

表1 CWRU 數(shù)據(jù)集標簽及對應(yīng)故障Table 1 CWRU dataset labels and corresponding faults

每段的采樣點數(shù)設(shè)置為784，生成500 個樣本，對于每一類故障狀態(tài)生成500 張時頻圖，并按照7:3 的比例劃分訓練樣本和測試樣本。具體而言，在4 個數(shù)據(jù)集中，每個數(shù)據(jù)集的訓練樣本和測試樣本分別為3 500 個和1 500 個。使用連續(xù)小波變換將樣本轉(zhuǎn)化為二維時頻圖像，生成圖像的像素分辨率為224×224，圖5 為10 種故障樣本的時頻圖，從圖中可以看出，由于樣本信號中含有的頻率成分以及對應(yīng)的時間區(qū)間不同，不同故障的時頻圖中相同位置的顏色深淺均不相同，表明連續(xù)小波變換可以很好地保留原始樣本信號的時頻特性。

2.1.2 試驗結(jié)果與分析

試驗在pycharm 的pytorch 框架下完成，電腦配置為Windows10 系統(tǒng)、i7-11800H 處理器、16 GB 內(nèi)存。選取Adam 優(yōu)化器優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，批次設(shè)置為16，迭代批數(shù)為30，學習率為0.001。

選用CrossEntropyLoss 交叉熵作為損失函數(shù)，表達式如式(3)所示。

式中L表示誤差損失值，K表示故障類別的數(shù)量，表 示第i個類別的真實標簽，表示模型判定可能為第i類故障的預(yù)測概率值。

圖6 為本文方法迭代30 次的故障識別準確率曲線與Loss 函數(shù)變化曲線。

圖6 本文方法在CWRU 數(shù)據(jù)集的驗證結(jié)果Fig.6 Validation results of method in this paper on CWRU dataset

從圖6 中可以看出，在經(jīng)過30 次訓練后，訓練集和測試集的準確率均達到100%，訓練集的損失函數(shù)值從0.667 2 降低至0.005 以下，測試集的損失函數(shù)值從0.035 7降低至0.003 以下，模型訓練至第2 個批次時，準確率達到100%，損失函數(shù)值降低至0.01 以下，模型達到完全收斂，之后準確率與損失函數(shù)值趨于穩(wěn)定。

為了進一步驗證本文方法的特征提取與分類能力，采用T-SNE 降維技術(shù)，對本文網(wǎng)絡(luò)模型的分類結(jié)果進行三維立體可視化，結(jié)果如圖7 所示。

圖7 原始數(shù)據(jù)與分類層的特征可視化結(jié)果Fig.7 Results of feature visualization of raw data and classification layer

從圖7 中可以看出，在原始數(shù)據(jù)中，10 類故障數(shù)據(jù)雜亂無章，相互混疊，難以區(qū)分，而經(jīng)過本文所提方法的特征提取和分類輸出之后，故障數(shù)據(jù)已經(jīng)完全聚集，相互分離，這表明本文方法具有很強的故障分類能力，最終分類準確率達到了99.67%。

2.1.3 變工況條件下的試驗驗證

變工況試驗是對診斷方法是否具有良好泛化性能的一種檢驗，本文選取數(shù)據(jù)集0、數(shù)據(jù)集1、數(shù)據(jù)集2、數(shù)據(jù)集3 中的一種作為訓練樣本，其余3 種為測試樣本，例如0～1、0～2、0～3 代表的是以數(shù)據(jù)集0 為訓練樣本，數(shù)據(jù)集1、數(shù)據(jù)集2、數(shù)據(jù)集3 為測試樣本。為了驗證連續(xù)小波變換與MSCNN-SwinT 網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的優(yōu)勢，進一步選擇LeNet5[21]、VGG16[22]、ResNet18[23]、SwinT 網(wǎng)絡(luò)進行對比，為了避免偶然誤差，試驗進行5 次，結(jié)果取平均值，如表2 所示。

表2 變工況條件下不同方法的診斷結(jié)果Table 2 Diagnostic results of different methods under variable working conditions

由表2 可知，在變工況條件下，CWT-LeNet5、CWT-VGG16、CWT-ResNet18 和CWT-Swin 的平均故障識別準確率分別為89.15%、89.30%、94.45%和94.76%，本文方法的故障識別準確率為97.94%，較其他4 種方法分別提高8.79、8.64、3.49 和3.18 個百分點。相比于其他幾種方法，本文方法的準確率變化趨勢較為平緩，例如，CWT-LeNet5 方法的最高平均準確率為96.12%，最低平均準確率為77.40%；本文方法的最高平均準確率為99.66%，最低平均準確率為95.01%，這表明本文方法在變工況條件下具有更好的診斷效果和泛化性能。

2.1.4 特征圖像生成方式對診斷結(jié)果的影響

為了進一步驗證小波變換與MSCNN-SwinT 模型結(jié)合的故障識別分類能力，對比了其他幾種圖像生成方法：文獻[24]使用遞歸圖編碼技術(shù)(recurrence plots，RP)將一維振動信號轉(zhuǎn)化為二維紋理圖像輸入到ResNet 網(wǎng)絡(luò)中對滾動軸承進行故障診斷；文獻[25]使用馬爾可夫轉(zhuǎn)移場編碼技術(shù)(markov transfer field，MTF)將一維原始振動信號轉(zhuǎn)化為具有時間相關(guān)性的二維特征圖像，然后輸入到CNN 網(wǎng)絡(luò)中實現(xiàn)故障分類；文獻[26]采用格拉姆角場法(gramian angular field，GAF)將一維信號轉(zhuǎn)化為二維圖像作為PAM-ResNet 網(wǎng)絡(luò)的輸入，驗證小樣本環(huán)境下方法的可行性。本文將相同數(shù)據(jù)集應(yīng)用于上述3 種方法，圖8 為0.014-Ball 故障狀態(tài)下3 種方法生成的特征圖像。

圖8 不同編碼技術(shù)生成的特征圖像Fig.8 Feature images generated by different encoding techniques

將3 種方法生成的特征圖像分別作為MSCNNSwinT 網(wǎng)絡(luò)模型的輸入，為避免偶然現(xiàn)象，試驗進行5 次，結(jié)果取平均值，如表3 所示。

表3 不同特征圖像的故障診斷準確率Table 3 Fault diagnosis accuracy of different feature images

由表3 可知，同一種圖像生成方式下，本文模型的故障診斷準確率均高于其他4 種方法。不同圖像生成方式下，RP-MSCNN-SwinT、MTF-MSCNN-SwinT 和GAFMSCNN-Swin 的準確率分別為96.37%、94.26%和95.47%，本文方法的故障識別準確率達到100%，相比于其他3 種方法分別提高3.63、5.74 和4.53 個百分點，表明本文模型與連續(xù)小波變換結(jié)合具有更強的故障學習能力。

2.2 自制數(shù)據(jù)集驗證結(jié)果與分析

2.2.1 數(shù)據(jù)集及數(shù)據(jù)處理

自制數(shù)據(jù)集的試驗平臺如圖9 所示，主要由三相交流異步電機、加負載裝置、不同故障種類軸承、變頻控制器、傳感器、DHDAS 動態(tài)信號采集分析系統(tǒng)組成。軸承固定在主軸上，并將主軸與聯(lián)軸器連接，最終將軸承定位在軸承鎖圈中。

圖9 試驗臺Fig.9 Test platform

試驗中被測軸承為M-BFK-3/4 的深溝球軸承（內(nèi)徑19.05 mm，外徑25.4 mm，滾動體9 個，接觸角0°），包含正常，滾動體故障，內(nèi)圈故障，外圈故障，混合故障5 種狀態(tài)。試驗使用的是剪切加速度傳感器型號為333B30，靈敏度為102.7 mV/g，剪切加速度傳感器分別固定在軸承座的9 點鐘（x軸）方向和12 點鐘（y軸）方向。本試驗使用的是固定在9 點鐘方向的剪切加速度傳感器采集到的振動信號數(shù)據(jù)，通過變頻控制器調(diào)節(jié)電機頻率，分別為20、30 和40 Hz。在固定的電機頻率上使用加載裝置通過單一控制變量法采集負載分別為0、0.745、1.490、2.235 和2.980 kW 共5 種工況的數(shù)據(jù)，樣本數(shù)據(jù)的采集頻率為25 600 Hz。本文選擇其中10 類故障狀態(tài)作為試驗數(shù)據(jù)集，具體標簽及對應(yīng)故障如表4所示。每段樣本的采樣點為784，每種故障的樣本為500，共生成5 000 張時頻圖，按照7:3 的比例劃分訓練集與測試集。

表4 自制數(shù)據(jù)標簽及對應(yīng)故障Table 4 Self-made data labels and corresponding faults

2.2.2 故障診斷結(jié)果分析

本部分試驗除試驗數(shù)據(jù)與凱斯西儲大學數(shù)據(jù)集不同以外，所有網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)均相同。

為了驗證本文方法的有效性與良好的泛化性能，將本文方法與已有方法進行對比，試驗結(jié)果如表5所示。

表5 各種方法診斷結(jié)果Table 5 Diagnostic results by various methods

從表5 中可以看出，本文方法的準確率達到99.18%。較其他4 種方法分別提高5.23、2.74、1.40 和1.26 個百分點。這是因為CWT-LeNet5、CWT-VGG16 和CWTResNet18 均采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行特征提取，雖然利用了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像分類中的強大能力，但是并沒有從根本上突破卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無法提取故障數(shù)據(jù)全局特征的局限，導致準確率不佳；而CWT-SwinT 單純使用Swin transformer 網(wǎng)絡(luò)，雖然對故障信息的全局特征進行了提取，但是其對于微小特征的學習能力不足。而本文方法通過多尺度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取故障信息的局部特征，采用Swin transformer 網(wǎng)絡(luò)學習故障信息的全局特征，有效提高了故障診斷的準確率。

為進一步驗證所提方法的泛化性能，本文對上述10種故障做了混淆矩陣試驗，結(jié)果如圖10 所示。

圖10 混淆矩陣圖Fig.10 Confusion matrix diagram

由圖10 可知，本文所提方法只有1.0%標簽為0 的故障和4.0%標簽為3 的故障出現(xiàn)誤分現(xiàn)象，其他故障狀態(tài)的分類效果良好，整體故障診斷準確率達到了99.33%，這表明本文方法在不同數(shù)據(jù)集上有較高的故障識別能力和良好的泛化能力。

3 結(jié)論

為了解決變工況條件下卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無法充分提取全局特征信息的問題，本文提出了一種基于MSCNNSwinT 的滾動軸承故障診斷方法，主要結(jié)論如下：

1)本文利用連續(xù)小波變換將一維振動信號轉(zhuǎn)化為時頻圖像，保留了原始信號的時頻域特征，設(shè)計了多尺度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)捕捉時頻圖像的局部特征，同時引入CBAM 注意力機制提取更關(guān)鍵的特征信息，通過殘差連接加強前后信息的利用效率，并通過Swin transformer 網(wǎng)絡(luò)捕獲特征圖的全局信息，解決了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無法學習全局特征的問題。

2)針對CNN 網(wǎng)絡(luò)無法提取全局信息的問題，結(jié)合Swin transformer 網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點，本文提出MSCNN-Swin-T 模型，并與幾種典型網(wǎng)絡(luò)模型進行試驗對比，結(jié)果表明，在變工況條件下本文方法的平均故障診斷準確率達到97.94%，較對比方法分別提高8.79、8.64、3.49 和3.18 個百分點，這說明本文方法在復雜條件下仍具有很高的診斷準確率。

3)試驗表明，在不同圖像編碼方式下，本文方法的故障診斷準確率為100%，較其他幾種對比方法分別提高3.63、5.74 和4.53 個百分點，這表明連續(xù)小波變換與本文所提網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)合可以學習更多的特征信息從而有更高的準確率；在不同數(shù)據(jù)集中，本文方法的故障識別準確率分別達到100%與99.18%。這說明本文方法具有良好的泛化性能。