謝鋒云，董建坤，符羽，劉翊，肖乾

（1.華東交通大學 機電與車輛工程學院，南昌 330013；2.國家先進軌道交通裝備創(chuàng)新中心，湖南 株洲 412001）

三相異步電機是旋轉機械中重要的動力設備，被廣泛應用于工程領域[1-2]。電機在運行過程中受負載、使用年限等影響，不可避免的產(chǎn)生故障，從而影響生產(chǎn)效率的同時，對經(jīng)濟效益及生命安全等問題造成巨大的影響[3]。因此對電機故障診斷并確定其工作狀態(tài)有重要意義。

Hinton 等在2006 年提出深度學習相關概念和梯度消失問題的解決方法使其應用范圍趨于廣泛[4]，大量學者開始將深度學習算法應用于機械設備的故障診斷領域。仝鈺等提出一種基于格拉姆角差域和CNN 的軸承故障診斷模型，并取得了很好的效果[5]。丁承君等提出一種基于變分模態(tài)分解與深度CNN 相結合的特征提取方法并應用于滾動軸承故障診斷，實現(xiàn)了變工況情況下的滾動軸承故障類別[6]。雷亞國等提出了一種基于深度學習的機械健康監(jiān)測的方法，并對齒輪箱進行了健康監(jiān)測[7]。孫文珺等采用稀疏自動編碼深度神經(jīng)網(wǎng)絡對電機狀態(tài)進行識別，并獲得較好效果[8]。王麗華等通過堆疊降噪自編碼對實驗數(shù)據(jù)進行訓練得到特征編碼,最終完成了電機狀態(tài)的精準識別[9]。深度學習模型在進行故障診斷過程中可以自動對其進行深層次的特征提取以及最終的模式識別工作，從而很好的解決了傳統(tǒng)機器機器學習模型十分依賴特征選擇以及本身對選取的特征學習能力不足的缺點，為機械設備的故障診斷工作提供了一條新的道路。

在實際工作生產(chǎn)過程中，機械設備的故障診斷工作因時常缺少大量有效數(shù)據(jù)而往往存在較大難度。遷移學習作為一種新的機器學習方法應運而生，能把從某些領域上獲取的知識遷移到與其相似的領域上，給缺少大量有效數(shù)據(jù)的問題提供一個新的思路[10]。文獻[11-12]針對滾動軸承故障診斷中，存在訓練樣本不足的問題，提出了遷移學習與支持向量機（SVM）結合的識別方法，并對滾動軸承變工況狀態(tài)進行了識別，并取得了良好的效果。沈飛等為了實現(xiàn)電機在目標域少量數(shù)據(jù)下對健康、轉子彎曲、轉子不平衡以及斷條4 種狀態(tài)進行有效識別工作而采用調(diào)整輔助振動數(shù)據(jù)權重的方法來幫助目標數(shù)據(jù)進行學習，并最終取得了較好的提升效果[13]。

雖然在機械設備的故障診斷中上述方法均獲得了較好的效果，但是在電機故障診斷中一維CNN 的應用較少，并且沒有與遷移學習相結合的例子。同時轉子斷條與軸承故障是三相異步電機的故障類型中較為常見的兩種[14]。因此本文將三相異步電機作為研究對象，在不同工況下結合深度學習與遷移學習的相關知識對電機正常、軸承故障以及轉子斷條3 種狀態(tài)進行故障診斷研究。

1 基本理論

1.1 CNN

CNN 始于20 世紀80 至90 年代，是目前流行的一種深度學習算法，具有很強的表征學習和分類能耐力，其避免了特征提取與數(shù)據(jù)重建等過程[15]。CNN 可以分為由卷積層、池化層（特征提?。┮约坝扇B接層、分類器組成的識別層兩部分。

其中卷積層完成的主要工作是對輸入樣本進行逐層特征提取工作，每層卷積層都設有多個卷積核的同時其參數(shù)由反向傳播算法計算而得。卷積層因為權值共享特點使其計算量得以大大降低，從而滿足了處理大數(shù)據(jù)運算的條件。而池化層所完成的任務是對卷積層提取的特征進行選擇，兩者在CNN 模型中的位置一般交替連接，這樣的布局不僅可以控制過擬合，同時可以減少參數(shù)的訓練從而加快了CNN 模型的訓練速度。

池化層計算公式一般為

全連接層的主要工作是綜合前面層提取的特征樣本，并最終在分類器中完成模式識別工作。

1.2 遷移學習

遷移學習是一種在此領域進行學習所獲得相關知識遷移應用到其他相似領域的一種方法。比如將在學習駕駛自行車的經(jīng)驗應用到學習駕駛電動車當中。

在使用現(xiàn)有的多種機器學習算法對數(shù)據(jù)進行分類或預測時往往需要收集大量的標記和未標記數(shù)據(jù)，大量的帶標簽數(shù)據(jù)才能保證訓練模型的有效性和準確性，即在少量數(shù)據(jù)樣本情況下，這些所建立的模型往往沒有良好的預測和分類能力。在這種背景下，半監(jiān)督分類的出現(xiàn)可以利用大量的未標簽數(shù)據(jù)與少量的標簽數(shù)據(jù)來建立良好的訓練模型，達到分類和預測的目的。同時監(jiān)督分類和半監(jiān)督分類的每項任務都是從頭開始學習的，在實際工程中的某些情況下無法獲得大量帶標簽數(shù)據(jù)，此時就需要從現(xiàn)有的源領域中將建好的模型遷移到目標領域并進行改進以完成目標領域的任務。遷移學習的特點是可以將不同的領域之間進行數(shù)據(jù)的訓練和預測任務，因此遷移學習可以在目標域帶標簽數(shù)據(jù)較少的情況下對其進行有效的分類和預測。表1 為遷移學習和傳統(tǒng)機器學習在數(shù)據(jù)分布以及標簽數(shù)據(jù)等方面的主要區(qū)別。

表1 遷移學習和傳統(tǒng)機器學習的區(qū)別Tab.1 Differences between transfer learning and traditional machine learning

2 遷移CNN 電機故障診斷模型

2.1 CNN 結構設計

本文采用一維CNN 模型對三相異步電機的運行狀態(tài)進行識別工作，其模型結構如圖1 所示。首先將實驗采集到的一維振動數(shù)據(jù)輸入至已經(jīng)建立好的一維CNN 模型當中，每個樣本的大小為1 024 × 1，第一層卷積層設有64 個濾波器，以完成輸入信號的初步特征提取工作。然后通過ReLu 函數(shù)將超過閾值的特征進行映射并通過最大池化層對其進行降維和采樣。后續(xù)經(jīng)過三層卷積層和兩層池化層完成更深層次的特征提取工作。經(jīng)過全局平均池化進行二維數(shù)據(jù)轉一維數(shù)據(jù)的操作，經(jīng)全連接層和分類層完成最終的分類工作。模型所用的損失函數(shù)為CrossEntropyLos 函數(shù)，CNN 模型的各層激活函數(shù)均為ReLu 函數(shù)，同時添加Dropout 層以防止模型過擬合現(xiàn)象的產(chǎn)生，且Dropout = 0.75。Epoch 和批次大小分別為30 和20。一維CNN 模型具體參數(shù)如表2 所示。

圖1 CNN 模型結構圖Fig.1 CNN model structure diagram

表2 CNN 模型參數(shù)Tab.2 CNN model parameters

2.2 遷移CNN

遷移CNN 模型是一種CNN 模型與遷移學習方法都進行使用的學習方式。前提假設源域數(shù)據(jù)擁有大量的有標簽數(shù)據(jù)，而目標域只有少量的有標簽數(shù)據(jù)。通過訓練源域的數(shù)據(jù)，獲得優(yōu)化的深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型，然后遷移此模型到目標域進行識別[16]。其具體流程如圖2 所示。

圖2 電機遷移CNN 學習流程圖Fig.2 Flow chart of CNN transfer learning for motor

首先通過電機故障診斷實驗平臺采集電機的大量帶標簽實驗數(shù)據(jù)作為源域數(shù)據(jù)，例如工況在900 r/min轉速下采集電機風扇端3 種狀態(tài)的原始振動數(shù)據(jù)并進行訓練以獲得一個CNN 模型，然后通過遷移學習當中模型遷移的方法將此CNN 模型遷移至目標域，即使用少量600 r/min 轉速下3 種狀態(tài)風扇端的帶標簽數(shù)據(jù)作為目標域數(shù)據(jù)對CNN 模型進行參數(shù)調(diào)優(yōu)，在目標域中可使用優(yōu)化后的的模型進行故障診斷。

3 實驗平臺搭建

本文驗證提出模型的有效性，搭建了電機故障診斷實驗平臺，包括變頻器、電機、齒輪箱、磁粉制動器、壓電加速度傳感器、數(shù)據(jù)采集卡、PC 機，以獲得研究所需要的原始振動數(shù)據(jù)[1]。經(jīng)過綜合考慮，研究對象選用YE2-100L2-4 的三相異步電機，并搭配JZQ250 定軸齒輪箱，為測得變工況情況下振動數(shù)據(jù)，利用G7R5/P011-T4 變頻器以達到調(diào)節(jié)電機轉速的目的，同時利用YE6231 數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)和CAYD051V 壓電式加速度傳感器以完成對振動數(shù)據(jù)的采集工作。

在完成相關實驗設備的選擇后，對實驗方案進行設計，其工作關系如圖3 所示，由三相異步電機帶動齒輪箱，齒輪箱通過磁粉制動器增加負載，同時由變頻器對電機轉速進行調(diào)節(jié)，由壓電式加速度傳感器對電機進行相關數(shù)據(jù)采集，通過數(shù)據(jù)采集卡儲存到PC 機。

圖3 實驗裝置連接圖Fig.3 Connection of experimental devic

電機故障診斷實驗平臺的搭建過程如下：

1）首先為確保實驗過程中的安全問題，將空氣開關安裝在電源插頭與變頻器之間。

2）將變頻器與電機相連，通過皮帶連接電機和齒輪箱，再通過聯(lián)軸器將齒輪箱與磁粉制動器相連，然后將電機、齒輪箱與磁粉制動器固定到底板上。

3）將加速度傳感器固定在三相異步電機的軸向位置，并將傳感器的信號輸出線與采集卡的通道1連接[1]。

在齒輪箱數(shù)據(jù)采集過程中，需要通過變頻器來調(diào)節(jié)電機的轉速進而控制齒輪箱的轉速，電機的轉速為

式中：v為電機的轉速；f與fmax分別為變頻器的實時輸出頻率和最大輸出頻率，fmax=50 Hz。在實驗過程中需將轉速調(diào)節(jié)為600 r/min，調(diào)整變頻器的輸出頻率為20 Hz。

電機故障診斷實驗平臺如圖4 所示。

圖4 電機故障診斷實驗平臺Fig.4 Motor fault diagnosis experimental platform

4 遷移CNN 的故障識別結果分析

采用轉速為600 r/min、900 r/min 及1 200 r/min的振動數(shù)據(jù)，將加速度傳感器采集到的實驗數(shù)據(jù)分成A、B、C 這3 個數(shù)據(jù)集，每個數(shù)據(jù)集包含了電機3 種轉速下3 種狀態(tài)數(shù)據(jù)：正常、轉子斷條和軸承故障。利用源域數(shù)據(jù)進行模型訓練時，訓練集由每種狀態(tài)525 個樣本總共1 575 個樣本組成，測試集由每種狀態(tài)75 個樣本總共225 個樣本組成。對于源域所訓練好的CNN 模型遷移到目標域進行微調(diào)時，訓練集由每種狀態(tài)10 個樣本共計30 個樣本組成，驗證集由每種狀態(tài)2 個樣本共計6 個樣本組成，測試集則由每種狀態(tài)600 個樣本共計1 800 個樣本組成。

其中在CNN 模型訓練過程為了提高分類的可靠性，將所搭建的CNN 模型連續(xù)訓練10 次并取識別效果最好的模型作為遷移學習的載體，分別對A→B、B→A、A→C、C→A、B→C、C→B 共6 種情況下的遷移進行研究分析，以A→B 的遷移情況為例，數(shù)據(jù)集的具體參數(shù)設置如表3 所示。

表3 A→B 遷移數(shù)據(jù)集Tab.3 A→B migration dataset

以A→B 為例，選擇數(shù)據(jù)集B 中3 種狀態(tài)各10 組樣本組成訓練樣本，各2 組樣本組成驗證集以判別模型擬合程度，各狀態(tài)600 組樣本組成測試集樣本驗證模型分類精度。模型運行10 次，具體識別結果如圖5 所示，最高和最低的識別精度分別為98.72%和64.11%，可以看出兩者相差34.61%，結果線上傳統(tǒng)的CNN 模型在目標域帶標簽數(shù)據(jù)量較少的情況下存在著識別精度不穩(wěn)定的問題，因此傳統(tǒng)的CNN 診斷模型中，如果數(shù)據(jù)量少，使用遷移學習很有必要。圖6 為模型運行第10 次時的測試結果混淆矩陣，結果表明：模型對電機轉子斷條故障的識別精度可以達到100%；對電機軸承故障的識別率只有90.83%；對正常狀態(tài)的識別率最低，其中有541 個正常狀態(tài)被錯識別為電機軸承故障狀態(tài)。

圖5 小樣本情況下傳統(tǒng)CNN 的10 次識別結果Fig.5 10 recognition results of traditional CNN undersmall sample size

圖6 B 工況使用傳統(tǒng)CNN 測試結果混淆矩陣Fig.6 Confusion matrix of test results using traditional CNN in Condition B

取源域工況A 數(shù)據(jù)集中的電機風扇端3 種狀態(tài)的實驗數(shù)據(jù)樣本各525 個組成訓練集，3 種狀態(tài)各75 組樣本組成驗證集完成CNN 模型的訓練工作，將此CNN 模型直接對目標域B 中每種狀態(tài)600 組的測試集進行測試，即不進行參數(shù)優(yōu)化工作。其測試結果如圖7 所示，可以看出此時的識別率為60.17%，CNN 模型對電機軸承故障狀態(tài)的識別準確率可達100%，而模型在對電機轉子斷條狀態(tài)的識別過程中， 有335 個樣本被識別成了電機正常狀態(tài)，265 個樣本則被識別成了電機軸承故障狀態(tài)，正常狀態(tài)也有115 個樣本被識別成了軸承故障，此結果證明了一維CNN 模型在源域數(shù)據(jù)和目標域數(shù)據(jù)分布不同時診斷精度受到很大程度的影響，同時也說明采用遷移學習很有必要。

圖7 A→B 直接使用訓練模型識別結果Fig.7 A→B recognition results using the training model

以A→B 工況為例，對遷移CNN 模型分別進行卷積層不凍結，凍結至卷積層1、卷積層2、卷積層3、卷積層4、全連接層以及凍結至Softmax 分類層，以研究不同網(wǎng)絡層數(shù)的凍結對目標域的診斷精度的影響，同時為了減少模型在運行過程中的偶然性，每種方法運行10 次并計算平均值，不同凍結方法的測試平均識別率如表4 所示。

表4 不同凍結方法測試對比Tab.4 Comparison of tests using different freezing methods

由表4 可以得出：隨著凍結層數(shù)的不斷增加，模型的平均識別率不斷降低的同時，單次模型訓練時間不斷加快，但是不凍結情況下，運行時間為1.79 s，即此時模型運行時間也是比較快的，故本文不對遷移模型進行凍結網(wǎng)絡層操作，在電機故障診斷工作中直接使用目標域的訓練集樣本對遷移CNN 模型進行參數(shù)調(diào)優(yōu)。

同樣以A→B 工況為例，取A 工況數(shù)據(jù)集中3 種狀態(tài)各525 組樣本為源域訓練樣本對CNN 模型進行訓練，3 種狀態(tài)各75 組樣本組成驗證集用來驗證CNN 模型的擬合程度。CNN 模型經(jīng)過30 個Epoch 訓練后遷移到目標域B，使用B 工況下的少量樣本對遷移模型的參數(shù)進行微調(diào)，同時利用B 工況下大量測試樣本來驗證參數(shù)微調(diào)后的模型。圖8為A→B 情況下10 次遷移學習的識別準確率，可以看出遷移學習模型的診斷精度較高，10 次運行的平均識別率為97.39%，同時識別效果比較穩(wěn)定。圖9為第10 次運行的識別結果混淆矩陣。

圖8 A→B 情況下10 次識別結果Fig.8 10 recognition results in the A→B case

圖9 A→B 情況下測試結果混淆矩陣Fig.9 Confusion matrix of test results in the A→B case

表5 為A→B 情況下最后一次參數(shù)微調(diào)得到的遷移模型的評價指標。

表5 A→B 情況下遷移學習模型指標Tab.5 Transfer learning model indicators in the A→B case

將本文所提方法與傳統(tǒng)機器學習方法進行對比[17]。為減少實驗的偶然性，將本文提出的遷移CNN 方法與傳統(tǒng)CNN、VMD-SVM、VMD-KNN 以及VMDBP 進行對比，每種方法測試10 次，不同方法識別結果如表6 所示。其中傳統(tǒng)CNN 方法為本文中進行遷前的模型，VMD-SVM、 VMD-KNN 和VMDBP 分別采用VMD 提取能量特征后輸入SVM、KNN、BP 分類器的方法。

表6 不同方法對比Tab.6 Comparison of different methods

由表6 可以看出：在目標域訓練樣本較少的情況下，傳統(tǒng)CNN 模型與其余機器學習方法各有優(yōu)缺點,采用的VMD-BP 方法由于訓練樣本較少，識別率最低，而對不同工況的電機狀態(tài)識別，本文采用的遷移CNN 比其余識別方法高，尤其是B→A 的工況下，識別率為98.43%，證明了本文所提的遷移學習和CNN 的電機故障診斷方法，與其余方法相比具有優(yōu)越性。

5 結論

針對在實際工作中的電機故障診斷工作往往因為目標域帶標簽數(shù)據(jù)少而無法獲得對其進行良好分類能力模型的問題，本文利用CNN 模型結合遷移學習方法提出了基于遷移CNN 的三相異步電機故障診斷方法。通過采集到的電機A 工況下大量帶標簽樣本對搭建的CNN 模型進行訓練擬合，把訓練后所得的CNN 模型利用遷移學習遷移到B 工況下，并微調(diào)遷移后的模型參數(shù)，最終獲得一個分類精度較高并且可以對B 工況下的樣本有良好分類效果的 CNN 模型。同時傳統(tǒng)CNN 診斷模型應用中，針對小樣本數(shù)據(jù)測試的結果不佳問題，提出了使用遷移學習的必要性。并對是否凍結CNN 模型的網(wǎng)絡層進行研究，結果顯示CNN 最優(yōu)的遷移模型是不需凍結網(wǎng)絡層。最后通過對比傳統(tǒng)CNN、VMDKNN、VMD-BP 等方法，證明了本文所提出的遷移CNN 模型對于三相異步電機故障診斷的可行性和有效性。