常凱，許敬能，吳啟東，夏宇棟

基于小波包分解與半監(jiān)督生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的軸流通風(fēng)機(jī)故障診斷

常凱1，許敬能2，吳啟東1，夏宇棟1

（1.杭州電子科技大學(xué) 自動(dòng)化學(xué)院，浙江 杭州 310018；2.上海市質(zhì)量監(jiān)督檢驗(yàn)技術(shù)研究院 機(jī)電產(chǎn)品質(zhì)量檢驗(yàn)所，上海 200072）

針對(duì)軸流通風(fēng)機(jī)故障診斷中需要大量帶標(biāo)簽數(shù)據(jù)用于分類(lèi)模型訓(xùn)練的問(wèn)題，提出基于小波包分解（Wavelet packet decomposition，WPD）與半監(jiān)督生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（Semi-supervised generative adverserial networks，SGAN）的軸流通風(fēng)機(jī)故障診斷方法。首先對(duì)預(yù)處理后的通風(fēng)機(jī)振動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行小波包分解，將提取到的有效頻帶能量信息作為故障診斷模型的特征輸入；其次利用訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的帶標(biāo)簽數(shù)據(jù)與無(wú)標(biāo)簽數(shù)據(jù)，訓(xùn)練SGAN的生成器和鑒別器，將訓(xùn)練后的鑒別器作為分類(lèi)器用于實(shí)現(xiàn)少量帶標(biāo)簽數(shù)據(jù)下的軸流通風(fēng)機(jī)故障診斷。搭建了軸流通風(fēng)機(jī)故障診斷試驗(yàn)臺(tái)，采集了包括正常運(yùn)行、基座松動(dòng)與4種不同程度轉(zhuǎn)子不平衡的6類(lèi)狀況下通風(fēng)機(jī)振動(dòng)數(shù)據(jù)。利用數(shù)據(jù)訓(xùn)練得到了基于WPD-SGAN的通風(fēng)機(jī)故障診斷模型。故障診斷實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，在少標(biāo)簽樣本情況下，該方法的診斷準(zhǔn)確率達(dá)到80%以上。相比傳統(tǒng)支持向量機(jī)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，該方法的準(zhǔn)確率有大幅提升；與半監(jiān)督支持向量機(jī)方法相比，該方法的準(zhǔn)確率提高了9～14個(gè)百分點(diǎn)。

軸流通風(fēng)機(jī)；故障診斷；小波包分解；半監(jiān)督生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)

0 引言

軸流通風(fēng)機(jī)是一種重要的流體機(jī)械設(shè)備，其工作原理是利用風(fēng)機(jī)葉片的旋轉(zhuǎn)動(dòng)力實(shí)現(xiàn)氣體輸送和增壓。軸流通風(fēng)機(jī)具有效率高、構(gòu)造緊湊、流量大等特點(diǎn)，廣泛應(yīng)用于建筑通風(fēng)、冷卻系統(tǒng)、化工工業(yè)等領(lǐng)域[1]。然而，軸流通風(fēng)機(jī)在運(yùn)行過(guò)程中可能會(huì)發(fā)生基座松動(dòng)、轉(zhuǎn)子不對(duì)中、不平衡、葉片損壞、軸承失效等各類(lèi)故障，如果不及時(shí)處理可能會(huì)導(dǎo)致設(shè)備性能下降、能耗增高、停機(jī)甚至發(fā)生安全事故[2]。因此，構(gòu)建準(zhǔn)確可靠的故障診斷系統(tǒng)對(duì)于軸流通風(fēng)機(jī)的正常運(yùn)行和系統(tǒng)安全至關(guān)重要。

通風(fēng)機(jī)工作時(shí)產(chǎn)生的振動(dòng)信號(hào)、噪聲信號(hào)、電流電壓信號(hào)等都蘊(yùn)含著大量有關(guān)通風(fēng)機(jī)健康狀況的信息[3]，通過(guò)對(duì)其進(jìn)行分析可以實(shí)現(xiàn)對(duì)通風(fēng)機(jī)的故障診斷。通風(fēng)機(jī)往往工作在環(huán)境復(fù)雜的工業(yè)場(chǎng)所，由于其周?chē)喾N設(shè)備噪聲混疊，且其本身在運(yùn)行過(guò)程中所產(chǎn)生的信號(hào)在傳播中存在嚴(yán)重衰減，所以采集可靠的風(fēng)機(jī)噪聲信號(hào)變得困難，信號(hào)質(zhì)量難以保證；同時(shí)，其電流電壓信號(hào)也容易受到負(fù)載變化、電網(wǎng)波動(dòng)等因素的影響。相比之下，振動(dòng)信號(hào)能夠直接反映風(fēng)機(jī)運(yùn)行狀況，其靈敏度高且采集時(shí)不需要侵入設(shè)備，故在機(jī)械故障診斷領(lǐng)域已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用。

一般情況下，在利用振動(dòng)信號(hào)對(duì)風(fēng)機(jī)進(jìn)行故障診斷前應(yīng)先對(duì)其進(jìn)行時(shí)域與頻域分析，然后提取信號(hào)中的有效特征作為故障診斷的依據(jù)?；谛盘?hào)處理的特征提取方法包括小波包分解（Wavelet packet decomposition，WPD）、經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（Empirical mode decomposition，EMD）等。文獻(xiàn)[4]利用WPD處理通風(fēng)機(jī)故障振動(dòng)信號(hào)并提取特征向量，使用改進(jìn)支持向量機(jī)對(duì)風(fēng)機(jī)故障進(jìn)行診斷。文獻(xiàn)[5]使用一種基于離散小波變換（Discrete wavelet transform，DWT）的多尺度斜坡特征提取方法來(lái)對(duì)旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障進(jìn)行分類(lèi)。文獻(xiàn)[6]提出了一種結(jié)合WPD與稀疏自動(dòng)編碼器的特征提取方法并將其用于故障診斷。文獻(xiàn)[7]利用EMD將軸承振動(dòng)信號(hào)分解為多個(gè)分量，并將切比雪夫距離作為特征用于軸承的故障診斷。文獻(xiàn)[8]總結(jié)了EMD用于旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷的方法，并列舉了幾種目前研究中所存在問(wèn)題的改進(jìn)方法。

改進(jìn)的集成EMD雖然提高了故障識(shí)別性能，但適應(yīng)性較差。為了減少信號(hào)調(diào)制的負(fù)面影響，文獻(xiàn)[9]提出了一種利用WT（Wavelet transform）和Hilbert變換進(jìn)行故障識(shí)別的方法。除上述方法之外，目前已有大量的信號(hào)處理方法被用于提取信號(hào)中的有效信息，其中經(jīng)典的小波包頻帶能量特征提取方法如今依然被廣泛使用。

對(duì)提取到的信號(hào)特征進(jìn)行分類(lèi)是對(duì)通風(fēng)機(jī)進(jìn)行故障診斷至關(guān)重要的環(huán)節(jié)。如今，除了通過(guò)信號(hào)處理方法分析故障信號(hào)對(duì)故障進(jìn)行直接分類(lèi)外，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的故障分類(lèi)方法亦是風(fēng)機(jī)故障診斷領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一。常見(jiàn)的故障分類(lèi)方法包括基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的支持向量機(jī)[10,11]（Support vector machine，SVM）、樸素貝葉斯分類(lèi)器[12]等和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[13]（Back propagation，BP）、極限學(xué)習(xí)機(jī)[14,15]（Extreme learning machine，ELM）等。

然而，上述基于機(jī)器學(xué)習(xí)的故障分類(lèi)方法皆為有監(jiān)督的診斷模型，其精確度一般取決于是否有足夠的帶標(biāo)簽數(shù)據(jù)可用于訓(xùn)練。在實(shí)際工程應(yīng)用中，帶標(biāo)簽數(shù)據(jù)的獲取往往極為困難，而大多數(shù)現(xiàn)有方法無(wú)法利用無(wú)標(biāo)簽數(shù)據(jù)中包含的信息，這就嚴(yán)重限制了故障診斷系統(tǒng)性能的提高。因此，僅需要少量帶標(biāo)簽數(shù)據(jù)和大量無(wú)標(biāo)簽數(shù)據(jù)就可以取得較好的故障診斷準(zhǔn)確度的半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法可以考慮應(yīng)用于風(fēng)機(jī)故障診斷系統(tǒng)[16]。

目前，許多半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，如半監(jiān)督支持向量機(jī)（Semi-supervised SVM，S3VM）、半監(jiān)督生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（Semi-supervised generative adverserial networks，SGAN）等，在多個(gè)領(lǐng)域都已經(jīng)得到了應(yīng)用。文獻(xiàn)[17]使用SGAN，充分利用帶標(biāo)簽數(shù)據(jù)和無(wú)標(biāo)簽數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含的信息，實(shí)現(xiàn)了對(duì)冷水機(jī)組的故障診斷。文獻(xiàn)[18]將軸承振動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)換為二維時(shí)頻圖像，以此作為SGAN的輸入實(shí)現(xiàn)了少量標(biāo)簽樣本下的軸承故障診斷。文獻(xiàn)[19]利用標(biāo)簽傳播策略和動(dòng)態(tài)圖注意力網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)了復(fù)雜環(huán)境下軸承的故障診斷。但目前鮮有研究將半監(jiān)督生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于通風(fēng)機(jī)的故障診斷。

本文提出基于小波包分解與半監(jiān)督生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的軸流通風(fēng)機(jī)故障診斷方法，主要思路是對(duì)采集到的軸流通風(fēng)機(jī)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，并利用小波包頻帶能量特征提取方法獲得特征向量作為SGAN的輸入，最終實(shí)現(xiàn)利用只有少量帶標(biāo)簽數(shù)據(jù)對(duì)軸流通風(fēng)機(jī)進(jìn)行故障診斷。

1 研究方法

1.1 小波包頻帶能量特征提取

小波包分解原理是，使用低通濾波器和高通濾波器將信號(hào)按低頻、高頻分量進(jìn)行分解，實(shí)現(xiàn)信號(hào)在不同時(shí)域、頻域的分析。小波包分解提高了信號(hào)的時(shí)頻分辨率。

對(duì)信號(hào)進(jìn)行3層小波包分解的樹(shù)形結(jié)構(gòu)圖如圖1所示。

圖1中，每層的節(jié)點(diǎn)代表該層分解的一個(gè)頻帶分量。例如，第3層8個(gè)頻帶分量，可表示為：

圖1 3層小波包分解樹(shù)形結(jié)構(gòu)

低通濾波器與高通濾波器的濾波系數(shù)應(yīng)滿(mǎn)足如下正交關(guān)系：

式中：()為低通濾波系數(shù)；()為高通濾波系數(shù)。

根據(jù)Parseval原理，信號(hào)在時(shí)域與頻域上的總能量相等。小波包分解將信號(hào)高低頻成分分離，分離前后總能量保持不變。因此，小波包分解后的頻帶能量E,j為：

以各頻帶的能量為元素并對(duì)其進(jìn)行歸一化，得到小波包頻帶能量特征向量：

1.2 生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)

圖2示出了一個(gè)典型的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。圖中，生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)由生成器與鑒別器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架組成。其中，以隨機(jī)噪聲為輸入，生成偽數(shù)據(jù)特征；偽數(shù)據(jù)特征與真實(shí)數(shù)據(jù)特征一起作為的輸入，用于訓(xùn)練對(duì)真實(shí)數(shù)據(jù)特征的識(shí)別能力。

圖2 生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

GAN中的與訓(xùn)練目標(biāo)相互沖突。的目標(biāo)是生成盡可能接近真實(shí)數(shù)據(jù)特征的偽數(shù)據(jù)特征。的目標(biāo)是盡可能準(zhǔn)確識(shí)別出輸入數(shù)據(jù)特征的真?zhèn)?，在?duì)抗訓(xùn)練中使其各自損失函數(shù)最小，達(dá)到納什平衡點(diǎn)。因此，GAN可以看作是一個(gè)尋找極大值極小值的問(wèn)題，其目標(biāo)函數(shù)為：

在此基礎(chǔ)上，理想的鑒別器*與生成器*可以表示為：

1.3 改進(jìn)的半監(jiān)督生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)

GAN是一種無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)框架，其目的是生成與真實(shí)數(shù)據(jù)特征類(lèi)似的偽數(shù)據(jù)特征。綜合GAN與監(jiān)督式學(xué)習(xí)的特征，并將其擴(kuò)展到半監(jiān)督學(xué)習(xí)領(lǐng)域，構(gòu)建半監(jiān)督生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)，其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖3所示。

圖3 半監(jiān)督生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

由圖3可以看出，該網(wǎng)絡(luò)利用少量帶標(biāo)簽數(shù)據(jù)特征與大量無(wú)標(biāo)簽數(shù)據(jù)特征以及GAN對(duì)抗訓(xùn)練的方式，將鑒別器訓(xùn)練為一個(gè)具有多分類(lèi)能力的分類(lèi)器。

式中：為預(yù)測(cè)標(biāo)簽；c為第類(lèi)的標(biāo)簽；為類(lèi)的數(shù)量；l為輸出向量的第個(gè)元素。

采用該方法使+1始終為0。此時(shí)鑒別器不再需要額外的+1類(lèi)，變成類(lèi)的分類(lèi)器，式（12）的概率計(jì)算公式更改為：

在該網(wǎng)絡(luò)中，對(duì)于帶標(biāo)簽數(shù)據(jù)特征樣本，的損失函數(shù)為：

對(duì)于無(wú)標(biāo)簽數(shù)據(jù)特征樣本，應(yīng)盡量將其鑒別為真，即不將其分到第+1類(lèi)。的損失函數(shù)為：

2 基于WPD與SGAN的軸流通風(fēng)機(jī)故障診斷模型

為了解決帶標(biāo)簽訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足情況下軸流通風(fēng)機(jī)故障診斷準(zhǔn)確率低的問(wèn)題，本文提出了將小波包分解與半監(jiān)督生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的故障診斷方法用于軸流風(fēng)機(jī)的實(shí)時(shí)故障診斷。由于振動(dòng)加速度信號(hào)已經(jīng)經(jīng)過(guò)預(yù)處理以及小波包頻帶能量特征提取，其故障分類(lèi)難度大幅降低，因此使用復(fù)雜度較低的網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建GAN反而可以更好地完成分類(lèi)任務(wù)且占用資源更少。

本文采用多層感知機(jī)搭建生成器網(wǎng)絡(luò)與鑒別器網(wǎng)絡(luò)，以此構(gòu)成基于半監(jiān)督學(xué)習(xí)的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)用于完成軸流風(fēng)機(jī)的故障診斷任務(wù)。該方法整體框架如圖4所示。

圖4 基于WPD與SGAN的軸流風(fēng)機(jī)故障診斷框架

圖4所示框架的總體思路是：首先對(duì)采集到的軸流風(fēng)機(jī)振動(dòng)加速度信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，并對(duì)預(yù)處理后的信號(hào)進(jìn)行小波包頻帶能量特征提取以獲得包含其時(shí)頻信息的能量特征向量；其次，將劃分為帶標(biāo)簽數(shù)據(jù)、無(wú)標(biāo)簽數(shù)據(jù)、驗(yàn)證數(shù)據(jù)和測(cè)試數(shù)據(jù)，其中、、作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)被用于SGAN的訓(xùn)練。訓(xùn)練后的SGAN鑒別器作為分類(lèi)器用于軸流風(fēng)機(jī)的故障診斷；最后將測(cè)試數(shù)據(jù)輸入訓(xùn)練得到的分類(lèi)器，得到最終的故障診斷結(jié)果。

圖5為基于WPD與SGAN的軸流風(fēng)機(jī)故障診斷流程圖。圖中展示了該方法信號(hào)采集與預(yù)處理、特征提取、故障診斷模型訓(xùn)練及測(cè)試具體流程。

圖5 基于WPD與SGAN的軸流風(fēng)機(jī)故障診斷流程

3 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

為驗(yàn)證本文提出方法的可行性，搭建了軸流通風(fēng)機(jī)故障診斷試驗(yàn)臺(tái)。

3.1 實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)及實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)

實(shí)驗(yàn)所用通風(fēng)機(jī)為HTF-Ⅰ型排煙專(zhuān)用軸流通風(fēng)機(jī)，其電壓為380 V，頻率為50 Hz，功率為1.5 kW，轉(zhuǎn)速為2 900 r/min。

為采集軸流通風(fēng)機(jī)故障數(shù)據(jù)，如表1所示設(shè)置模擬故障。實(shí)驗(yàn)中傳感器采樣頻率為1 kHz，風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速為1 500 r/min，每次采集時(shí)間為20 min。

表1 數(shù)據(jù)集詳細(xì)信息

如表1所示，實(shí)驗(yàn)?zāi)M了基座松動(dòng)與不同程度轉(zhuǎn)子不平衡2類(lèi)共5組故障：通過(guò)松動(dòng)風(fēng)機(jī)與基座連接處的螺栓來(lái)模擬基座松動(dòng)故障；通過(guò)對(duì)風(fēng)機(jī)葉片添加配重塊模擬轉(zhuǎn)子不平衡故障。為模擬不同程度的轉(zhuǎn)子不平衡故障，設(shè)置了1 g、3 g、6 g、10 g共4種重量的配重塊。因此，連同正常運(yùn)行數(shù)據(jù)，共得到6組數(shù)據(jù)用于模型訓(xùn)練和測(cè)試。

3.2 振動(dòng)信號(hào)預(yù)處理

在信號(hào)采集過(guò)程中，直流分量、環(huán)境噪音等會(huì)影響信號(hào)質(zhì)量。為減小其對(duì)故障診斷的影響，對(duì)其進(jìn)行去直流分量和濾波處理。

首先采用均值法去除振動(dòng)加速度信號(hào)中的直流分量。其次，設(shè)計(jì)濾波器使其在濾除環(huán)境噪音的同時(shí)盡可能地保證振動(dòng)信號(hào)中的故障信息不被破壞。

圖6為環(huán)境噪音頻譜分析圖。圖中橫軸為信號(hào)歸一化頻率，是將物理頻率按采樣頻率歸一化后的結(jié)果。此處使用頻率標(biāo)幺值表示，基準(zhǔn)頻率為500 Hz。由圖可知噪音頻率主要集中在50 Hz附近，因此可以使用Butterworth方法設(shè)計(jì)IIR帶阻濾波器。

圖6 環(huán)境噪音頻譜

軸流通風(fēng)機(jī)故障振動(dòng)加速度信號(hào)濾波前后頻譜對(duì)比如圖7所示。由圖7可以看出，經(jīng)過(guò)濾波后，環(huán)境噪音的影響被大幅度降低，并且信號(hào)其余部分基本被保留。

圖7 濾波前后頻譜圖對(duì)比

最后，將振動(dòng)加速度信號(hào)分割成長(zhǎng)度為5 000的樣本，并為其添加標(biāo)簽。

經(jīng)小波包頻帶能量特征提取后，將樣本按比例劃分為帶標(biāo)簽數(shù)據(jù)、無(wú)標(biāo)簽數(shù)據(jù)、驗(yàn)證數(shù)據(jù)、測(cè)試數(shù)據(jù)。

3.3 模型參數(shù)確定

對(duì)經(jīng)過(guò)預(yù)處理的數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行小波包頻帶特征提取，需選擇合適的小波基函數(shù)及小波包分解層數(shù)。

針對(duì)軸流通風(fēng)機(jī)振動(dòng)加速度信號(hào)，對(duì)其進(jìn)行小波包分解需要一個(gè)具有良好時(shí)頻局部化特性以及較高階數(shù)的小波基函數(shù)。Daubechies小波基函數(shù)在提取信號(hào)高低頻成分時(shí)表現(xiàn)良好，并且還具有良好的去噪性能，非常適合用于對(duì)振動(dòng)加速度信號(hào)的分析。同時(shí)，為了更好地關(guān)注信號(hào)低頻成分，選擇較高階數(shù)的小波基函數(shù)。因此，本文選擇db10小波基函數(shù)用于軸流風(fēng)機(jī)振動(dòng)加速度信號(hào)的特征提取。

不同的小波包分解層數(shù)對(duì)特征提取時(shí)間、模型訓(xùn)練時(shí)間、故障診斷準(zhǔn)確度都有影響。由于通風(fēng)機(jī)一般在復(fù)雜環(huán)境中工作，振動(dòng)信號(hào)采集易受到環(huán)境影響，且故障一般為微小故障，故障時(shí)振動(dòng)信號(hào)波形變化不明顯，因此小波包分解層數(shù)選擇應(yīng)保證分解后的信號(hào)能充分表達(dá)故障信息。

為盡可能減小隨機(jī)因素的影響，對(duì)同一組數(shù)據(jù)的不同分解層數(shù)進(jìn)行了10次實(shí)驗(yàn)。圖8為小波包分解5、7、9層情況下的故障診斷結(jié)果對(duì)比。由圖8可知，小波包分解層數(shù)提高后故障診斷準(zhǔn)確度也提高，但是9層分解相對(duì)于7層分解不僅沒(méi)有提高，反而有所降低，表明9層分解引入了過(guò)多的冗余信息，影響了故障診斷的準(zhǔn)確度。

圖8 不同小波包分解層數(shù)故障診斷準(zhǔn)確度

另外，不同小波包分解層數(shù)的平均特征提取時(shí)間t、平均網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí)間t、平均診斷準(zhǔn)確度如表2所示。從表中結(jié)果可知，分解層數(shù)提高后，t、t都明顯增長(zhǎng)；當(dāng)小波包分解層數(shù)為7層時(shí)，故障診斷準(zhǔn)確度最高，且t、t處于適當(dāng)?shù)姆秶?/p>

表2 不同小波包分解層數(shù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果

綜上，本文選擇對(duì)數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行7層小波包頻帶特征提取。需要說(shuō)明的是，該分解層數(shù)的選擇僅針對(duì)該實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)軸流通風(fēng)機(jī)，不同的實(shí)驗(yàn)對(duì)象小波包分解層數(shù)的選擇可能略有不同。

由于本文采用7層小波包分解提取特征，特征向量具有128個(gè)元素，故鑒別器網(wǎng)絡(luò)輸入層應(yīng)有128個(gè)神經(jīng)元，生成器網(wǎng)絡(luò)的輸出層也應(yīng)有128個(gè)神經(jīng)元。本文設(shè)置了5種不同的故障，鑒別器應(yīng)為6類(lèi)的分類(lèi)器，即正常類(lèi)與5個(gè)故障類(lèi)，故鑒別器的輸出層應(yīng)有6個(gè)神經(jīng)元。因此，生成器網(wǎng)絡(luò)各層神經(jīng)元數(shù)量為16、32、64、128；鑒別器網(wǎng)絡(luò)各層神經(jīng)元數(shù)量為128、64、32、6。鑒別器網(wǎng)絡(luò)輸出層與Softmax分類(lèi)層連接。

3.4 故障診斷結(jié)果

所有實(shí)驗(yàn)均在相同配置設(shè)備下完成。故障診斷模型運(yùn)行配置如下。

1）軟件環(huán)境：MATLAB R2022b，Python3.9，Pytorch1.12.1。

2）硬件環(huán)境：11th Gen Intel(R) Core(TM) i7-11800H @ 2.30GHz，NVIDIA GeForce RTX 3050 Ti Laptop GPU，16GB Memory，1TB SSD。

為驗(yàn)證不同數(shù)量的帶標(biāo)簽數(shù)據(jù)對(duì)故障診斷結(jié)果的影響，本次實(shí)驗(yàn)從數(shù)據(jù)集中劃分帶標(biāo)簽數(shù)據(jù)數(shù)量為40～320條，無(wú)標(biāo)簽數(shù)據(jù)數(shù)量固定為5 000條。

另外，為驗(yàn)證本文提出的方法在帶標(biāo)簽樣本數(shù)量不足情況下故障診斷的優(yōu)越性，將其與改進(jìn)前SGAN、兩種監(jiān)督學(xué)習(xí)算法（SVM和BPNN）、一種半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法（S3VM）在相同數(shù)據(jù)預(yù)處理方法和特征提取方法下的故障診斷準(zhǔn)確度進(jìn)行對(duì)比。

實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)按原始數(shù)據(jù)集順序隨機(jī)化后劃分。由于多次劃分?jǐn)?shù)據(jù)會(huì)得到不同的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，并且多次訓(xùn)練的診斷結(jié)果會(huì)存在一定的差異，因此，為了減小隨機(jī)因素產(chǎn)生的影響，重復(fù)劃分不同數(shù)量的數(shù)據(jù)10次，并采用不同數(shù)據(jù)重復(fù)訓(xùn)練模型10次，取其均值作為最終故障診斷準(zhǔn)確度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表3所示。

表3 不同帶標(biāo)簽數(shù)據(jù)數(shù)量下不同方法準(zhǔn)確度對(duì)比

由表3可知，本文所提方法在4種帶標(biāo)簽數(shù)據(jù)數(shù)量情況下故障診斷準(zhǔn)確度均高于改進(jìn)前SGAN，這表明式（14）的改進(jìn)增強(qiáng)了SGAN的故障診斷性能。當(dāng)只有40個(gè)帶標(biāo)簽數(shù)據(jù)時(shí)，2種監(jiān)督學(xué)習(xí)算法準(zhǔn)確度不到45%，半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法S3VM的準(zhǔn)確度只有72.4%，而本文方法的準(zhǔn)確度已經(jīng)達(dá)到了82.9%。隨著帶標(biāo)簽數(shù)據(jù)數(shù)量的增加，故障診斷準(zhǔn)確度也隨之提高。當(dāng)有160個(gè)帶標(biāo)簽數(shù)據(jù)時(shí)，本文方法準(zhǔn)確度達(dá)到96.6%，S3VM的準(zhǔn)確度為87.2%，監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的準(zhǔn)確度仍不理想。

圖9 所提方法在不同帶標(biāo)簽數(shù)據(jù)數(shù)量情況下驗(yàn)證數(shù)據(jù)xv準(zhǔn)確度

圖10為對(duì)應(yīng)測(cè)試數(shù)據(jù)診斷結(jié)果的混淆矩陣。通過(guò)分析圖中召回率和準(zhǔn)確率可以看出，故障診斷錯(cuò)誤主要出現(xiàn)在同類(lèi)型不同程度的故障和輕微故障之間，且隨著帶標(biāo)簽數(shù)據(jù)數(shù)量的增加，其分類(lèi)錯(cuò)誤的概率也在逐漸減少。

以上結(jié)果表明，在帶標(biāo)簽數(shù)據(jù)數(shù)量不足時(shí)，本文所提出的基于小波包分解與半監(jiān)督生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的軸流通風(fēng)機(jī)故障診斷方法可以充分利用無(wú)標(biāo)簽數(shù)據(jù)獲取故障信息，極大地提高故障診斷準(zhǔn)確度，其性能優(yōu)于改進(jìn)前SGAN及監(jiān)督學(xué)習(xí)算法和一般的半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，并且針對(duì)同類(lèi)型的不同程度故障、輕微故障，在增加帶標(biāo)簽數(shù)據(jù)數(shù)量時(shí)其準(zhǔn)確度也會(huì)得到明顯提升。

圖10 所提方法在不同帶標(biāo)簽數(shù)據(jù)數(shù)量時(shí)測(cè)試結(jié)果的混淆矩陣

4 結(jié)論

本文提出了一種基于小波包分解與生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的軸流通風(fēng)機(jī)故障診斷方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：

1）小波包分解可以有效地提取軸流風(fēng)機(jī)振動(dòng)加速度信號(hào)中的時(shí)頻信息，所提取的小波頻帶能量特征向量有利于后續(xù)半監(jiān)督生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和故障診斷。在只有160個(gè)帶標(biāo)簽數(shù)據(jù)時(shí)，實(shí)驗(yàn)風(fēng)機(jī)故障診斷準(zhǔn)確率已達(dá)98.4%。

2）該方法可以有效地將無(wú)標(biāo)簽數(shù)據(jù)用于提高故障診斷準(zhǔn)確度，解決了在實(shí)際工業(yè)中帶標(biāo)簽數(shù)據(jù)獲取困難、數(shù)據(jù)量稀少的問(wèn)題。在同樣只有少量帶標(biāo)簽數(shù)據(jù)數(shù)量前提下，與監(jiān)督學(xué)習(xí)算法相比，該方法的故障診斷準(zhǔn)確率獲得大幅提升；與S3VM相比，故障診斷準(zhǔn)確率也提升了9～14個(gè)百分點(diǎn)。

展望：該方法的局限性在于無(wú)法診斷軸流通風(fēng)機(jī)出現(xiàn)的未知故障，對(duì)于多種故障混合出現(xiàn)的情況也很難精確診斷。未來(lái)的研究將重點(diǎn)關(guān)注混合故障的精確診斷，并優(yōu)化故障診斷框架，提高對(duì)于未知故障的異常檢測(cè)能力。

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Fault Diagnosis of Axial Fan Based on Wavelet Packet Decomposition and Semi-supervised Generation Adversarial Network

CHANG Kai1, XU Jingneng2, WU Qidong1, XIA Yudong1

(1. School of Automation, Hangzhou Dianzi University, Hangzhou 310018, China; 2. Institute for Quality Inspection of Mechanical and Electrical Products, Shanghai Institute of Quality Inspection and Technical Research, Shanghai 200072, China)

Aiming at the problem that a lot of labelled data are needed for classification model training in axial fan fault diagnosis, a fault diagnosis method for axial fan based on wavelet packet decomposition (WPD) and semi-supervised generative adversarial networks (SGAN) is proposed. Firstly, the pre-processed fan vibration data are decomposed by wavelet packet, and the effective frequency band energy information is taken as the feature input of the fault diagnosis model; secondly, the generator and discriminator of SGAN are trained by using the labelled data and unlabelled data in the training data, and the trained discriminator is used as a classifier to realize fault diagnosis of axial flow fan with a small amount of labelled data. The test-bed for fault diagnosis of axial-flow fan is set up, and the vibration data of fan under 6 kinds of conditions including normal operation, loose base and 4 different levels of rotor unbalance are collected. The fault diagnosis model of fan based on WPD-SGAN is obtained by data training. The experimental results of fault diagnosis show that the diagnostic accuracy of this method can reach more than 80% under the condition of less label samples. Compared with the traditional support vector machine and neural network supervised learning method, the accuracy of the proposed method is greatly improved, and the accuracy of the proposed method is also improved by 9～14 percentage points compared with the semi-supervised support vector machine method.

axial ventilation; fault diagnosis; wavelet packet decomposition; semi-supervised generative countermeasure network

TK284.8；TH43

A

1672-0792(2023)11-0022-10

10.3969/j.ISSN.1672-0792.2023.11.003

浙江省“尖兵”“領(lǐng)雁”研發(fā)攻關(guān)計(jì)劃（2023C01024）；上海市質(zhì)量監(jiān)督檢驗(yàn)技術(shù)研究院科研項(xiàng)目（KY-2022-9-JD）。

2023-08-26

常凱（1998—），男，碩士研究生，研究方向?yàn)楣收显\斷；

許敬能（1993—），男，助理工程師，研究方向?yàn)闄C(jī)電檢測(cè)；

吳啟東（1999—），男，碩士研究生，研究方向?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)、能耗預(yù)測(cè)；

夏宇棟（1988—），男，副教授，研究方向?yàn)榻ㄖㄔO(shè)備建模仿真、控制、調(diào)度優(yōu)化及故障診斷。

夏宇棟