朱富,劉暢,王貴勇,楊永燦

(1. 昆明理工大學(xué) 機(jī)電工程學(xué)院,昆明 650500; 2. 云南省先進(jìn)裝備智能制造技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,昆明 650500; 3. 內(nèi)蒙古第一機(jī)械集團(tuán)有限公司,內(nèi)蒙古包頭 014000)

近年來,隨著智能制造的深入,機(jī)械設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測在國家的先進(jìn)裝備制造業(yè)中起著舉足輕重的作用,其通過對關(guān)鍵部件的狀態(tài)監(jiān)測與評估來保證設(shè)備的可靠與安全運(yùn)行。滾動(dòng)軸承作為旋轉(zhuǎn)設(shè)備的核心部件,其狀態(tài)直接決定了整個(gè)設(shè)備的性能、穩(wěn)定性和壽命周期,因此對軸承進(jìn)行準(zhǔn)確、高效的實(shí)時(shí)故障診斷對于保證生產(chǎn)可靠性和促進(jìn)安全具有重要意義。傳統(tǒng)上,人們常借助于信號變換提取特征,利用特征來進(jìn)行故障診斷。例如,李道軍等[1]對所采集的軸承振動(dòng)信號進(jìn)行局部均值分解成若干乘積函數(shù),把乘積函數(shù)的能量作為故障特征輸入到支持向量機(jī)(Support vector machine, SVM)中對軸承故障狀態(tài)進(jìn)行識別;Chen等[2]用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)對滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號進(jìn)行分解得到固有模態(tài)函數(shù),然后再經(jīng)過分位數(shù)排列熵算法得到分位數(shù)排列熵作為特征輸入到粒子群優(yōu)化算法中實(shí)現(xiàn)故障診斷;Yuan等[3]利用采集到的對原始信號進(jìn)行小波變換,提取特征,然后采用聚類方法進(jìn)行故障識別。上述方法的診斷效果很大程度上取決于前期提取的故障特征是否有效,因此受人為因素影響較大,并且在數(shù)據(jù)量較大時(shí)很難有效地表征特征與健康狀態(tài)之間的映射關(guān)系。

隨著人工智能的快速發(fā)展,深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在故障診斷領(lǐng)域得到了廣泛的研究,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在層與層之間深入挖掘信號故障特征并對其進(jìn)行學(xué)習(xí),精確地對軸承狀態(tài)進(jìn)行識別,實(shí)現(xiàn)從特征提取到故障識別整個(gè)過程自動(dòng)進(jìn)行,從根本上解決了傳統(tǒng)方法受人為因素干擾大、效率低等問題。Khorram等[4]將原始信號的時(shí)域特征作為一種新型卷積長短時(shí)記憶遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN+LSTM)的輸入,得到了較高的軸承檢測精度;Wang等[5]提出了一種基于多頭注意機(jī)制的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),利用空間變換將一維信號轉(zhuǎn)變?yōu)槎S灰度圖像實(shí)現(xiàn)了端到端的軸承故障診斷;Zhang等[6]提出了一種寬核深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)WDCNN,利用第一卷積層中的寬核來提取特征和抑制高頻噪聲,實(shí)現(xiàn)了正常軸承信號的100%故障分類診斷;Ye等[7]提出了基于深度學(xué)習(xí)提出了一種帶干擾的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(TICNN),其可以在不依賴于任何自適應(yīng)算法的情況下對噪聲環(huán)境、變工況軸承數(shù)據(jù)進(jìn)行高精度診斷,并且具有很好的泛化性能。

MoblieNet是一種輕量化的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),在圖像處理領(lǐng)域取得了不錯(cuò)的效果。文獻(xiàn)[8]研究發(fā)現(xiàn),在圖像處理領(lǐng)域相比于AlexNet[9]、VGG 16[10]等這種經(jīng)典網(wǎng)絡(luò),MoblieNet不論從診斷精度還是模型的運(yùn)行效率等方面都展現(xiàn)出了極好的性能;但MoblieNet在設(shè)備故障診斷領(lǐng)域中的研究較少,Yu等[11]將一維振動(dòng)信號轉(zhuǎn)成二維信號作為網(wǎng)絡(luò)的輸入,利用MoblieNet網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)故障自動(dòng)分類,并在瀏覽器中實(shí)現(xiàn)輕量化部署。綜上所述,以深度學(xué)習(xí)為代表的智能診斷方法能夠準(zhǔn)確有效地實(shí)現(xiàn)在變工況等復(fù)雜條件下軸承的故障識別,解決傳統(tǒng)診斷方法的不足,但由于模型參數(shù)量巨大,對設(shè)備的硬件資源提出了更高的要求,增加了模型部署難度和成本,影響診斷的實(shí)時(shí)性,難以滿足工業(yè)現(xiàn)場的要求。

針對上述傳統(tǒng)模型參數(shù)量大、實(shí)時(shí)性差以及MobileNet網(wǎng)絡(luò)無法處理一維信號的問題,本文提出了一種基于一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)的MobileNet網(wǎng)絡(luò)(One diamension CNN MobileNet,1D-CMN)的故障診斷方法。該方法利用深度可分離卷積搭建了網(wǎng)絡(luò),在保證準(zhǔn)確率的同時(shí),使模型的參數(shù)量和診斷效率極大地提升;并通過西儲大學(xué)公開滾動(dòng)軸承數(shù)據(jù)集和QPZZ-Ⅱ型故障模擬試驗(yàn)臺的數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行了驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了該方法的有效性,為輕資源嵌入式系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)軸承的實(shí)時(shí)狀態(tài)監(jiān)測提供了一種可行的方案。

1 背景理論

1.1 一維卷積網(wǎng)絡(luò)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[12](Convolutional neural network, CNN)是一種帶有多層卷積結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),采用局部連接和權(quán)值共享的方式對輸入的數(shù)據(jù)進(jìn)行反復(fù)自適應(yīng)學(xué)習(xí)和多層表示來提取相關(guān)的特征,并將學(xué)習(xí)到的特征不斷傳入下一高層進(jìn)行多層表示,利用多層的高層次特征來有效表示數(shù)據(jù)的抽象信息,最后采用分類器對最后的高層特征進(jìn)行處理實(shí)現(xiàn)對輸入數(shù)據(jù)的分類預(yù)測。

一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(1D-CNN)[13]在自然語言處理(NLP)[14],一維時(shí)間序列數(shù)據(jù)集分析、信號處理等領(lǐng)域廣泛應(yīng)用,它從數(shù)據(jù)片段中沿正方向進(jìn)行局部特征提取來獲取感興趣的特征;其輸出特征圖的計(jì)算式為

Yi=f(Wi*x+bi)

(1)

式中:Yi為第i層卷積的輸出;Wi為第i層卷積的權(quán)重矩陣;x為第i層卷積層的輸入,即第i-1層卷積的輸出;bi為第i層卷積的偏置參數(shù);f(·)為該層卷積層使用的非線性激活函數(shù),一般常見的有Rule、tanh等激活函數(shù),能夠使神經(jīng)元提取數(shù)據(jù)的非線性特征,增加表達(dá)能力。

1.2 MobileNet網(wǎng)絡(luò)

MobileNet網(wǎng)絡(luò)是2017年由谷歌提出的一款輕量級網(wǎng)絡(luò)機(jī)構(gòu),其最大的特點(diǎn)就是利用深度可分離卷積(Depthwise separable convolution)替代傳統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)卷積,在保證模型精度的基礎(chǔ)上,以更小的空間代價(jià)(參數(shù)減少)和更少的時(shí)間代價(jià)(計(jì)算量更少)實(shí)現(xiàn)與標(biāo)準(zhǔn)卷積層一樣特征提取的功能,降低對設(shè)備硬件資源的要求和模型運(yùn)行時(shí)間。

深度可分離卷積[15](Depthwise separable convolution,DSC)由深度卷積(Depthwise convolution, DW)和逐點(diǎn)卷積(Pointwise convolution, PW)構(gòu)成,如圖1所示。DW卷積和標(biāo)準(zhǔn)卷積有較大的不同,其只有一維的卷積核,每個(gè)卷積核只對一個(gè)通道的特征進(jìn)行卷積操作,在完成深度卷積操作之后無法對通道進(jìn)行擴(kuò)展,即輸出特征通道數(shù)與輸入特征通道數(shù)保持一致。由于每個(gè)卷積運(yùn)算都是在每個(gè)通道之間獨(dú)立進(jìn)行,得到的特征圖各通道之間是不關(guān)聯(lián)的,因此需要PW卷積來將DW卷積生成的特征重新進(jìn)行排列組合生成新的特征圖,將其與各通道關(guān)聯(lián)起來。PW卷積與標(biāo)準(zhǔn)卷積唯一的不同就是利用1×1卷積核每次對一個(gè)像素區(qū)域進(jìn)行卷積,對各通道的特征進(jìn)行組合,以較少的計(jì)算量對數(shù)據(jù)的維度進(jìn)行改變。

圖1 深度可分離卷積結(jié)構(gòu)圖Fig.1 Depth-separable convolution structure

2 基于MoblieNet的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與訓(xùn)練

2.1 模型概述

本文以深度可分離卷積為模塊,構(gòu)建了一種基于1D-CNN改進(jìn)的MobileNet的輕量化網(wǎng)絡(luò)模型(1D-CNN),其結(jié)構(gòu)如圖2所示。由于振動(dòng)數(shù)據(jù)為一維的,不能直接應(yīng)用于標(biāo)準(zhǔn)MobileNet網(wǎng)絡(luò),故本文對標(biāo)準(zhǔn)的MobileNet網(wǎng)絡(luò)利用1D-CNN進(jìn)行了改進(jìn),使其能夠直接適應(yīng)于一維信號。模型由輸入層、特征提取模塊層和融合分類層組成,其第一層是一個(gè)卷積核為64×1的標(biāo)準(zhǔn)卷積層,然后接4個(gè)深度可分離卷積層來自適應(yīng)提取特征,并對每個(gè)通道輸出的特征進(jìn)行最大池化處理,最后使用全連接層對所提取到的特征進(jìn)行全連接并通過Softmax函數(shù)輸出信號屬于各類別的概率分布,實(shí)現(xiàn)軸承的故障分類識別,其模型的具體參數(shù)如表1所示。

圖2 1D-CNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖Fig.2 1D-CNN network structure

表1 1D-CNN網(wǎng)絡(luò)參數(shù)設(shè)置Tab. 1 1D-CNN network parameters

2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

2.2.1 歸一化

為了降低數(shù)據(jù)分布變化的影響、提高模型的收斂速度和診斷精度,對數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化預(yù)處理,通過線性變換將結(jié)果映射到[0～1]區(qū)間,其轉(zhuǎn)換公式為

(2)

式中:yi為進(jìn)行歸一化后的結(jié)果;xi為每一個(gè)樣本數(shù)據(jù);max{xj}為樣本數(shù)據(jù)中的最大值;min{xj}為樣本數(shù)據(jù)中的最小值。

2.2.2 數(shù)據(jù)增強(qiáng)

在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域,擁有足夠大的訓(xùn)練樣本是提高模型的精度,有效減少模型過擬合的關(guān)鍵。本文提出使用移動(dòng)滑窗重疊采樣的方式來增加訓(xùn)練樣本,具體如圖3所示。該方法可以有效地增加訓(xùn)練樣本,同時(shí)保持一維時(shí)序振動(dòng)信號的周期性和連續(xù)性,避免等距采樣、抽樣采樣造成信號丟失等問題。

圖3 數(shù)據(jù)增強(qiáng)示意圖Fig. 3 1D-CNN network structure

由圖3可知:若某種狀態(tài)下數(shù)據(jù)的總長度為L,每個(gè)樣本的數(shù)據(jù)長度為l。若不采用增強(qiáng)方式,當(dāng)前振動(dòng)信號可分割的樣本數(shù)量A為

(3)

式中?·」為向下取整運(yùn)算符,下同。

采用移動(dòng)滑窗重疊方式,以偏移量α進(jìn)行數(shù)據(jù)采樣,則重疊部分的數(shù)據(jù)長度為1-α;當(dāng)前信號可分割得到的樣本數(shù)量為

(4)

采用數(shù)據(jù)增強(qiáng)后樣本擴(kuò)充的倍數(shù)γ為

(5)

2.3 模型訓(xùn)練

數(shù)據(jù)集在經(jīng)過預(yù)處理之后,按7∶2∶1的比例劃分訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測試集。模型使用訓(xùn)練和驗(yàn)證精度最高的參數(shù)作為最終參數(shù),優(yōu)化器選用收斂速度較快且穩(wěn)定的Adam優(yōu)化器,損失函數(shù)為交叉熵?fù)p失函數(shù)(CrossEntropy loss),學(xué)習(xí)率為0.001,使用Batch normalization 批標(biāo)準(zhǔn)化處理,以加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂速度,簡化超參數(shù)調(diào)節(jié),消除過擬合,其大小設(shè)置為70;最后使用Softmax函數(shù)對目標(biāo)進(jìn)行分類,輸出各個(gè)類別的概率分布。

3 實(shí)驗(yàn)分析與討論

3.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境

本文通過西儲大學(xué)公開的軸承數(shù)據(jù)集和QPZZ-Ⅱ型機(jī)械振動(dòng)分析及故障模擬試驗(yàn)臺,實(shí)驗(yàn)配置如下:

1) 硬件環(huán)境: CPU 為 Inter core i5-10400@

2.90 Hz,運(yùn)行內(nèi)存為16 G,GPU為GTX2060。

2) 軟件環(huán)境:操作系統(tǒng)為Windows10 64bit,編程語言為Python3.7,深度學(xué)習(xí)框架為TensorFlow+keras。

3.2 實(shí)驗(yàn)1

3.2.1 數(shù)據(jù)描述

本實(shí)驗(yàn)的數(shù)據(jù)來源于西儲大學(xué)公開的軸承數(shù)據(jù)集,實(shí)驗(yàn)臺如圖4所示。左端為一個(gè)1.5 kW(2 HP)的電機(jī),中部為一個(gè)扭矩傳感器/編碼器,右側(cè)為一個(gè)功率測機(jī),其電子控制器在圖中沒顯示。為了更好地說明該方法的有效性,本文選擇處于驅(qū)動(dòng)端的6205-2RS JEM SKF 深溝球軸承實(shí)驗(yàn)對象,在1.5 kW負(fù)載、軸承轉(zhuǎn)速為1 772 r/min、采樣頻率為12 kHz的條件下采集的數(shù)據(jù),其數(shù)據(jù)包括正常、滾動(dòng)體故障、內(nèi)圈故障和外圈故障4類狀態(tài),而每種故障類別又包含0.007 mm、0.014 mm、0.021 mm這3種不同故障直徑的等級共10組數(shù)據(jù),如表2所示。

圖4 西儲大學(xué)軸承實(shí)驗(yàn)臺Fig. 4 Western Reserve University bearing test bench

表2 實(shí)驗(yàn)1數(shù)據(jù)集Tab. 2 Experiment 1 data set

3.2.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

將得到的數(shù)據(jù)按7∶2∶1的比例劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測試集。將訓(xùn)練集和驗(yàn)證集送入網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,在訓(xùn)練前對數(shù)據(jù)進(jìn)行了歸一化和數(shù)據(jù)增強(qiáng)預(yù)處理操作,訓(xùn)練過程中學(xué)習(xí)率設(shè)置為0.001,使用交叉熵?fù)p失函數(shù)來優(yōu)化訓(xùn)練過程中的參數(shù),訓(xùn)練次數(shù)設(shè)置為25次,批處理大小設(shè)置為70,其訓(xùn)練過程如圖5所示。由圖5可知:模型在訓(xùn)練15次之后便能很好的收斂并保持穩(wěn)定,其訓(xùn)練精度和驗(yàn)證精度都能達(dá)到99.5%以上。

為了更加清晰地展示模型在測試集上對各類信號的識別結(jié)果,引入了混淆矩陣對實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析。由圖6可知:模型除了對故障直徑分別為0.007 mm、0.014 mm的滾動(dòng)體故障有較少的識別錯(cuò)誤外,對于其他8種狀態(tài)都能達(dá)到100%的識別準(zhǔn)確率,展現(xiàn)出了極好的性能。

圖6 混淆矩陣Fig. 6 Confusion matrix

T-SNE作為一種數(shù)據(jù)可視化和探索高維數(shù)據(jù)特征非常有效的算法,能夠?qū)⒏呔S數(shù)據(jù)映射到三維或者二維空間進(jìn)行可視化。為了進(jìn)一步表征模型對不同類別特征的學(xué)習(xí)能力,本文使用T-SNE對模型最后全連接的結(jié)果進(jìn)行可視化分析,如圖7所示。由圖7可知:網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)⒏鞣N特征信息清晰準(zhǔn)確地分辨出來。

圖7 全連接層T-SNE可視化結(jié)果Fig. 7 Fully connected layer T-SNE visualization results

為了進(jìn)一步驗(yàn)證所提方法的有效性,本文選取了標(biāo)準(zhǔn)CNN、傳統(tǒng)的SVM機(jī)器學(xué)習(xí)方法與所提出的方法進(jìn)行了對比分析,其中標(biāo)準(zhǔn)CNN模型的層數(shù)和各層之間的參數(shù)設(shè)置都與本文所使用的模型相一致,實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表3所示。從實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出,利用深度學(xué)習(xí)的診斷方法不論是從診斷的精度和診斷效率都相較于傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法有較大的提升;對比標(biāo)準(zhǔn)的CNN可以看出,本文所提出的方法和標(biāo)準(zhǔn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識別準(zhǔn)確率都能達(dá)到99.6%以上,但在模型的大小(模型的參數(shù)量)方面,本文所提出的參數(shù)量只有標(biāo)準(zhǔn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一半左右,從61 190降到了30 998,在保證診斷準(zhǔn)確率的前提下大大降低了模型的復(fù)雜程度。

表3 不同模型性能對比Tab. 3 Comparison of different model performances

3.2.3 模型抗噪性能驗(yàn)證

為了使數(shù)據(jù)更加符合實(shí)際的工況,驗(yàn)證模型的抗噪性能,本文在原始數(shù)據(jù)上加上了不同信噪比(Signal noise ratio, SNR)的高斯白噪聲,并通過上述的標(biāo)準(zhǔn)CNN、SVM來和本文所提出的方法進(jìn)行對比實(shí)驗(yàn),其實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖8所示。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:在加上噪聲干擾之后,譬如支持向量機(jī)這種傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法已經(jīng)很難滿足診斷要求,其準(zhǔn)確率從不加噪聲的88%下降到了加噪聲后的最高51%;而對于深度學(xué)習(xí)所使用的兩種方法都能在噪聲干擾情況下很好地將故障識別出來,其準(zhǔn)確率都高達(dá)99%以上,表現(xiàn)出了良好的抗噪性能。

圖8 模型抗噪性能對比Fig. 8 Comparison of model anti-noise performance

3.3 實(shí)驗(yàn)2

3.3.1 數(shù)據(jù)集描述

為了進(jìn)一步地驗(yàn)證本文所提出的方法,證明其泛化性能,本文進(jìn)一步利用QPZZ-Ⅱ型故障模擬試驗(yàn)臺進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),結(jié)構(gòu)如圖9所示。

圖9 QPZZ-Ⅱ型機(jī)械振動(dòng)分析及故障模擬試驗(yàn)臺Fig. 9 QPZZ-Ⅱ mechanical vibration analysis and fault simulation test bench

實(shí)驗(yàn)臺通過電機(jī)進(jìn)行驅(qū)動(dòng),所測軸承類型為圓柱滾子軸承N205EN,選取了包含正常狀態(tài)、內(nèi)圈故障、外圈故障和滾動(dòng)體故障4類軸承狀態(tài)。其滾動(dòng)軸承的轉(zhuǎn)速為1 200 r/min,采用NI-9234采集卡采集軸承的振動(dòng)信號,采樣頻率為25.6 kHz,傳感器垂直安裝在軸承座的上方。本文選取每種狀態(tài)的樣本1 000個(gè),共計(jì)4 000個(gè)樣本量。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)如表4所示,信號的時(shí)域波形圖如10所示。

表4 實(shí)驗(yàn)2數(shù)據(jù)表Tab. 4 Experiment 2 data set

圖10 信號時(shí)域波形Fig. 10 Signal time domain waveform

3.3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

將所得到的數(shù)據(jù)集按7∶2∶1的比例劃分訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測試集。在經(jīng)過數(shù)據(jù)預(yù)處理后將訓(xùn)練集和驗(yàn)證集送入到模型進(jìn)行訓(xùn)練和驗(yàn)證,其中訓(xùn)練參數(shù)按上述實(shí)驗(yàn)的參數(shù)設(shè)置,其訓(xùn)練過程如圖11所示。由圖11可知:模型在訓(xùn)練13次之后就收斂穩(wěn)定了,訓(xùn)練和驗(yàn)證的精度都接近于100%,不存在過擬合的情況,取得了良好的效果。

圖11 模型訓(xùn)練情況Fig. 11 Model training

利用T-SNE對最后全連接層學(xué)習(xí)的特征進(jìn)行降維可視化,結(jié)果如圖12所示。由圖12可知:模型能夠準(zhǔn)確地將特征分開,充分展示了所提方法的有效性。

圖12 T-SNE可視化結(jié)果Fig. 12 T-SNE visualization results

在本實(shí)驗(yàn)中,同樣利用了標(biāo)準(zhǔn)CNN模型、傳統(tǒng)SVM方法和本文所提方法進(jìn)行了對比分析,其實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表5所示。相較于傳統(tǒng)的SVM機(jī)器學(xué)習(xí)算法,利用深度學(xué)習(xí)搭建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更能準(zhǔn)確有效地將各類特征識別出來,而與標(biāo)準(zhǔn)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比,本文所提出的方法在準(zhǔn)確率高達(dá)100%的前提下,大大降低了模型的復(fù)雜程度,極大地提升了運(yùn)行效率。

表5 模型性能對比Tab. 5 Model performance comparison

4 結(jié)論

本文通過將MoblieNet輕量化網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于一維振動(dòng)信號,提出了一種基于一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)的MobileNet(1D-CNN)網(wǎng)絡(luò)的軸承故障診斷方法,并通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法的有效性。相較于傳統(tǒng)的診斷方法具有以下優(yōu)點(diǎn):

1) 良好的魯棒性和泛化性能。通過實(shí)驗(yàn)證明,該方法能夠在變工況變負(fù)載的條件下以較高的準(zhǔn)確率和良好的穩(wěn)定性對故障特征進(jìn)行分類識別;并在噪聲干擾的情況下依舊能以較高的識別率對信號進(jìn)行分類,證明了該方法的有效性。

2) 與標(biāo)準(zhǔn)的CNN等模型相比,本文所提的方法能夠在模型的參數(shù)量、復(fù)雜度、運(yùn)算效率等方面有大幅度的提升,降低了利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行故障診斷對硬件資源的限制,提升了診斷的效率和實(shí)時(shí)性,為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)走向具體的工程實(shí)際提供了一種可行的方案。