火久元, 李宇峰, 常 琛, 李超杰, 許繼豪

(1. 蘭州交通大學(xué) 電子與信息工程學(xué)院,蘭州 730070;2. 蘭州瑞智元信息技術(shù)有限責(zé)任公司,蘭州 730070)

目前,故障診斷技術(shù)已逐漸成為提升機(jī)械系統(tǒng)可靠性和安全性的關(guān)鍵手段[1]。優(yōu)秀的故障診斷方法可以準(zhǔn)確判斷故障發(fā)生的位置,辨識(shí)發(fā)生故障的類型,避免造成嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)損失和人身傷害[2]。滾動(dòng)軸承作為旋轉(zhuǎn)機(jī)械系統(tǒng)關(guān)鍵部件之一,在各個(gè)行業(yè)中都有非常廣泛的應(yīng)用[3],是影響機(jī)械設(shè)備能否安全運(yùn)行的重要因素[4]。因此,開展?jié)L動(dòng)軸承故障診斷研究對(duì)提高機(jī)械設(shè)備運(yùn)行效率,實(shí)現(xiàn)機(jī)械設(shè)備健康管理具有重要意義。

對(duì)滾動(dòng)軸承進(jìn)行故障診斷的方法通常分為4類,分別是基于模型的、基于經(jīng)驗(yàn)的、基于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的與基于深度學(xué)習(xí)的[5]。但是由于現(xiàn)代工業(yè)設(shè)備比較復(fù)雜并且缺乏足量的先驗(yàn)知識(shí),因此通過基于模型的或者基于經(jīng)驗(yàn)的故障診斷方法存在一些限制條件[6]。傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法已經(jīng)被廣泛的應(yīng)用于故障診斷領(lǐng)域。Van 等[7]使用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解對(duì)信號(hào)進(jìn)行分解,然后利用支持向量機(jī)算法來對(duì)軸承故障進(jìn)行分類,取得了顯著的分類效果,但其需要手動(dòng)進(jìn)行特征提取與特征選擇,存在一定的局限性。He等[8]提出了一種利用多尺度隨機(jī)共振譜圖來對(duì)軸承進(jìn)行故障制度的方法,但是此方法在處理大量振動(dòng)信號(hào)時(shí)計(jì)算難度大,且過度依賴于研究人員的專業(yè)知識(shí)。

近年來,深度學(xué)習(xí)方法由于其具有自適應(yīng)地從監(jiān)測數(shù)據(jù)中進(jìn)行故障特征學(xué)習(xí)的優(yōu)勢,得到越來越廣泛的關(guān)注。如吳春志等[9]設(shè)計(jì)出了一種一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),以原始振動(dòng)信號(hào)作為模型輸入完成了對(duì)齒輪箱的故障診斷。張立智等[10]提出了一種利用短時(shí)傅里葉變換結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行故障診斷的方法,該模型具有強(qiáng)大的特征提取能力。Han等[11]提出了一種將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征處理能力與支持向量機(jī)的泛化能力相結(jié)合的方法,解決了小樣本數(shù)據(jù)集難以訓(xùn)練復(fù)雜模型的問題。此外,一些學(xué)者在故障診斷模型中引入了注意力機(jī)制來增強(qiáng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理長距離依賴關(guān)系等方面的能力。Li等[12]引入了一種注意力機(jī)制來輔助單位信息數(shù)據(jù)段,提取輸入的判別特征來完成滾動(dòng)軸承的故障診斷。Ding等[13]構(gòu)建了一種擁有全新的注意力機(jī)制的TransFormer結(jié)構(gòu),實(shí)現(xiàn)了滾動(dòng)軸承端到端的故障診斷。

在理想的環(huán)境中,各種故障診斷方法都能夠取得出色的效果,尤其是在大量故障樣本和健康樣本進(jìn)行訓(xùn)練的情況下對(duì)滾動(dòng)軸承進(jìn)行故障診斷。這樣的訓(xùn)練數(shù)據(jù)確保了算法具備足夠的準(zhǔn)確性。如果在沒有環(huán)境噪聲和人為噪聲干擾的情況下,這些方法甚至可以實(shí)現(xiàn)接近100%的故障診斷精度。然而,機(jī)械設(shè)備通常處于正常服役狀態(tài),其故障樣本數(shù)量往往遠(yuǎn)少于正常樣本數(shù)量[14]。此外,大多數(shù)滾動(dòng)軸承密閉于機(jī)械系統(tǒng)內(nèi)部,受到電磁干擾的影響會(huì)讓采集到的振動(dòng)信號(hào)中不可避免地包含噪聲[15]。同時(shí),在對(duì)故障數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)記時(shí)可能會(huì)出現(xiàn)人為的操作失誤而導(dǎo)致真實(shí)標(biāo)簽與標(biāo)記標(biāo)簽不符的情況發(fā)生[16]。這些情況的出現(xiàn)都會(huì)大幅度降低故障診斷模型的診斷精度。因此,本文提出了一種基于混合裁剪失衡數(shù)據(jù)增強(qiáng)與SwinNet網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的故障診斷模型,利用混合裁剪失衡數(shù)據(jù)增強(qiáng)算法來解決故障類別失衡問題,同時(shí)有效地結(jié)合SwinNet網(wǎng)絡(luò),完成在有噪聲干擾與在有噪聲標(biāo)簽干擾時(shí)對(duì)滾動(dòng)軸承的故障診斷。

1 理論基礎(chǔ)

1.1 小波變換

相較于一維信號(hào),二維圖像是更強(qiáng)大的信息表達(dá)方式。小波變換是一種信號(hào)處理技術(shù),它能夠?qū)⑿盘?hào)分解為不同尺度和頻率成分。在低頻段,小波變換能夠提供更高的頻率分辨率和更低的時(shí)間分辨率,在高頻段,小波變換能夠提供更高的時(shí)間分辨率和更低的頻率分辨率,這與信號(hào)變換的特性相符[17]。因此,本文使用小波變換來將滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)換為二維時(shí)頻圖像,從而能夠同時(shí)顯示全局的低頻信息和局部的高頻特征,更好地揭示故障信號(hào)的本質(zhì)特征[18]。小波變換操作如式(1)所示

(1)

式中:a為尺度參數(shù),a>0;b為時(shí)間平移量;P(b)為原始的故障信號(hào);φ為母小波;Wp(a,b)為連續(xù)小波變換。

1.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(convolutional neural networks, CNN)是一種常見的深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,常用于圖像和視頻等數(shù)據(jù)的分類和處理。CNN的基本結(jié)構(gòu)大多由卷積層、池化層和全連接層組成。

卷積層是CNN中最重要的層級(jí)之一,它的主要目的是從輸入數(shù)據(jù)中提取特征[19]。一般的卷積計(jì)算如式(2)所示

Mi+1=[Mi?Wi]+d

(2)

式中:Mi+1為第i層的特征輸出圖;Mi為第i層的特征張量;Wi為第i層感受器的權(quán)值向量;d為第i層的偏置向量; ?為卷積計(jì)算。

池化層是一種常用的降采樣技術(shù),用于減少卷積層輸出的特征圖的大小[20]。主要池化操作有最大池化和平均池化,如式(3)、式(4)所示

(3)

(4)

式中:uP(i,t)為第p層中第i個(gè)特征張量的第t個(gè)神經(jīng)元;w為卷積核寬度;j為第j個(gè)池化層。

全連接層是將前面的卷積層和池化層的輸出連接成一個(gè)全連接的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層,用于對(duì)輸入特征進(jìn)行分類或者回歸。如式(5)所示

q(x)=f(wx+c)

(5)

式中:x為全連接層的輸入;w為權(quán)重;c為偏置;f為激活函數(shù)。

1.3 Transformer

隨著Transformer模型在自然語言處理領(lǐng)域的成功應(yīng)用,研究人員開始將其引入到了圖像處理領(lǐng)域。最早的工作是將Transformer應(yīng)用于圖像分類任務(wù)中,這些模型通常被稱為ViT(vision transformer)[21]。ViT將圖像的像素?cái)?shù)據(jù)視為一維序列,通過將像素轉(zhuǎn)換為一組向量后送入到對(duì)應(yīng)模塊中進(jìn)行分類。為解決ViT在處理圖像時(shí)需要大量的計(jì)算和內(nèi)存資源的問題,提出了一種Swin Transformer網(wǎng)絡(luò)作為可行解決方案,其擁有類似于金字塔形式的架構(gòu),可以大大降低模型對(duì)于計(jì)算和內(nèi)存的要求[22]。傳統(tǒng)的Swin Transformer塊結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 Swin Transformer塊結(jié)構(gòu)Fig.1 Swin Transformer block structure

圖1中,Swin Transformer采用了一種窗口化的自注意力機(jī)制,將輸入的特征圖分割成多個(gè)大小相同的窗口,每個(gè)窗口內(nèi)部進(jìn)行多頭注意力機(jī)制的計(jì)算。通過這種方式,模型可以僅對(duì)每個(gè)窗口內(nèi)的信息進(jìn)行關(guān)注和計(jì)算,避免了對(duì)整個(gè)圖像的計(jì)算。此外,為了使信息在窗口之間進(jìn)行傳遞,Swin Transformer還采用了一種移動(dòng)窗口的自注意力運(yùn)算機(jī)制,該機(jī)制可以將注意力權(quán)重向左或向右偏移一定距離,以實(shí)現(xiàn)窗口間的信息交流。

2 基于混合裁剪失衡數(shù)據(jù)增強(qiáng)與SwinNet網(wǎng)絡(luò)的故障診斷模型

2.1 混合裁剪失衡數(shù)據(jù)增強(qiáng)算法

在實(shí)際工況下,正常樣本數(shù)量通常遠(yuǎn)遠(yuǎn)多于故障樣本數(shù)量,這往往會(huì)導(dǎo)致故障診斷模型診斷能力降低以及泛化能力不夠等問題。受到Bai等[23]提出的數(shù)據(jù)增強(qiáng)算法啟發(fā),通過借鑒圖像裁剪的數(shù)據(jù)增強(qiáng)思想,本文提出了一種混合裁剪失衡數(shù)據(jù)增強(qiáng)(mixed-cutout imbalanced data augmentation,MCIDA)算法,如式(6)所示

(6)

式中:S為通過一次MCIDA算法進(jìn)行擴(kuò)充后的樣本數(shù);M為數(shù)據(jù)集原始時(shí)間序列長度;N為數(shù)據(jù)樣本長度;K為需要對(duì)原始數(shù)據(jù)集進(jìn)行擴(kuò)充的倍數(shù);i的取值為1～K的整數(shù)。

當(dāng)數(shù)據(jù)失衡的情況發(fā)生時(shí),為生成足夠多的數(shù)據(jù)來作為故障診斷模型的輸入,對(duì)于失衡的故障數(shù)據(jù)類別通過MCIDA算法進(jìn)行樣本擴(kuò)充,保證擴(kuò)充后的故障類別樣本數(shù)盡量與滾動(dòng)軸承健康狀況下的樣本數(shù)相同。以對(duì)失衡的故障類別進(jìn)行5倍混合裁剪失衡數(shù)據(jù)增強(qiáng)為例,其原理如圖2所示,對(duì)應(yīng)的算法原理偽代碼如表1所示。

表1 算法原理偽代碼Tab.1 Pseudocode for algorithm principle

圖2 5倍混合裁剪失衡數(shù)據(jù)增強(qiáng)Fig.2 5 times mixed cropping imbalanced data augmentation

結(jié)合圖2與見表1,原始數(shù)據(jù)集的失衡類別樣本按照該算法最終可以獲得5組樣本集,將這5組樣本集進(jìn)行混合就可以獲得最后的增強(qiáng)數(shù)據(jù)集。

通過MCIDA算法進(jìn)行重新劃分獲得的樣本集中的各個(gè)樣本一定不會(huì)發(fā)生重復(fù),并且增強(qiáng)數(shù)據(jù)集中的任何一個(gè)樣本也不會(huì)與原始數(shù)據(jù)集失衡類別中的樣本相同。

2.2 SwinNet網(wǎng)絡(luò)

滾動(dòng)軸承的故障特征受到振動(dòng)耦合的影響往往會(huì)表現(xiàn)出多尺度性質(zhì)[24]。基于傳統(tǒng)CNN的故障特征提取方法已無法適用于較為復(fù)雜的滾動(dòng)軸承故障診斷場景中,為提高故障診斷模型的性能,需要獲取更加全面的故障特征,因此,本文將CNN與Swin Transformer編碼器相結(jié)合設(shè)計(jì)出了以時(shí)頻圖像作為輸入的SwinNet網(wǎng)絡(luò)模型。該SwinNet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖3所示。

圖3 SwinNet網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)Fig.3 SwinNet network model architecture

該網(wǎng)絡(luò)包含了一個(gè)多尺度局部感受野特征提取(multi-scale local receptive field feature extraction,MSLRF)層和多個(gè)Swin Transformer編碼器。首先,借助卷積核的帶通濾波特性,利用MSLRF 層中的卷積模塊提取圖像的低維特征,保證每個(gè)卷積層可以捕獲不同尺度和方向的局部信息。然后,利用MSLRF層中的Patch Embedding能力將每一張圖片分解為多個(gè)小塊,從而更好地表示圖像中的局部信息。最后,將提取到的每個(gè)小塊中的局部窗口特征傳遞到Swin Transformer編碼器中實(shí)現(xiàn)跨窗口交互捕捉全局信息,從而進(jìn)一步提高特征提取能力。總之,SwinNet網(wǎng)絡(luò)可以將CNN的歸納偏置能力與Swin Transformer編碼器的移動(dòng)窗口多頭注意力機(jī)制進(jìn)行結(jié)合從而完成滾動(dòng)軸承故障的高效診斷。

2.3 故障診斷流程

基于MCIDA-SwinNet方法的故障診斷整體流程如圖4所示。具體過程如下:

圖4 基于MCIDA-SwinNet方法的故障診斷流程Fig.4 Thefault diagnosis process based on MCIDA-SwinNet method

(1) 對(duì)原始的振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行樣本的劃分,將需要進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)的失衡數(shù)據(jù)集按照MCIDA算法進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)。通過小波變換算法對(duì)增強(qiáng)數(shù)據(jù)集與原始數(shù)據(jù)集進(jìn)行時(shí)頻圖像的轉(zhuǎn)換,并且將增強(qiáng)數(shù)據(jù)集按照比例劃分為訓(xùn)練集與驗(yàn)證集,原始數(shù)據(jù)集作為測試集。

(2) 對(duì)SwinNet網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)進(jìn)行初始化,設(shè)置SwinNet網(wǎng)絡(luò)的drop_rate參數(shù)為0.1,droppath參數(shù)為0.2,使模型在訓(xùn)練過程中隨機(jī)丟棄網(wǎng)絡(luò)中的某些連接,減少不同層之間的耦合和復(fù)雜性,從而增加模型的魯棒性和泛化能力,防止過擬合的產(chǎn)生。此外,設(shè)置SGD(stochastic gradient descent)優(yōu)化算法來更新網(wǎng)絡(luò)超參數(shù),將學(xué)習(xí)率初始化為0.001,根據(jù)驗(yàn)證集的損失函數(shù)值動(dòng)態(tài)更新學(xué)習(xí)率,并且設(shè)置權(quán)重衰減參數(shù)進(jìn)一步減小過擬合的風(fēng)險(xiǎn)。

(3) 網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,首先,輸入數(shù)據(jù)經(jīng)過MSLRF層和多個(gè)Swin Transformer塊得到表示圖像信息的特征向量。然后,特征向量輸入到全局池化層中得到完整的圖像語義表示。最后,通過全連接層進(jìn)行故障分類。當(dāng)驗(yàn)證集的損失函數(shù)值不再下降時(shí),保存收斂后的模型。將測試集輸入到訓(xùn)練好的模型之中,最終得到故障診斷分類結(jié)果,完成故障診斷流程。

3 試驗(yàn)驗(yàn)證與分析

為驗(yàn)證所提出的故障診斷方法的診斷性能,本文使用美國凱斯西儲(chǔ)大學(xué)(Case Western Reserve University,CWRU)電擊軸承采集的公開數(shù)據(jù)集進(jìn)行試驗(yàn)。采用的深度學(xué)習(xí)框架為Pytorch,在Windows Server 2016上利用python語言進(jìn)行編程。計(jì)算機(jī)的配置為:Inter(R) Xeon(R) Silver 4210R CPU @ 2.40 GHz 2.39 GHz,NVIDIA Tesla T4顯卡,64 GB內(nèi)存。為客觀反映試驗(yàn)的有效性并且排除偶然性,每組試驗(yàn)都重復(fù)多次,然后取平均值作為最終結(jié)果。

3.1 數(shù)據(jù)說明

本試驗(yàn)進(jìn)行診斷的軸承型號(hào)為SKF6205[25],該軸承存在3種故障損傷的位置,分別是軸承滾動(dòng)體故障、外圈故障與內(nèi)圈故障。3種故障損傷的損傷直徑大小分別為0.177 8 mm、0.355 6 mm、0.533 4 mm。每一種故障數(shù)據(jù)可以分別通過驅(qū)動(dòng)端、風(fēng)扇端、底座端的加速度計(jì)來收集到。本文所使用的故障數(shù)據(jù)是當(dāng)電機(jī)轉(zhuǎn)速為1 772 r/min,采樣頻率為12 kHz時(shí),從驅(qū)動(dòng)端的傳感器獲得的軸承振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)。按照該軸承故障位置與故障直徑進(jìn)行軸承狀態(tài)類別劃分,其狀態(tài)類別可以劃分為10類。將該軸承振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)以1 024個(gè)樣本點(diǎn)為1個(gè)樣本進(jìn)行樣本劃分,得到不同狀態(tài)類別的時(shí)域波形圖像與頻域波形圖像如圖5所示。

圖5 不同狀態(tài)類別的時(shí)域波形圖與頻域波形圖Fig.5 Time-domain waveform and frequency-domain waveform images of different state categories

3.2 基于MCIDA算法的數(shù)據(jù)增強(qiáng)試驗(yàn)

本試驗(yàn)依據(jù)滾動(dòng)軸承不同狀態(tài)類別的失衡樣本數(shù)量的失衡比值(imbalance ratio,IR)構(gòu)造了4組失衡數(shù)據(jù)集。其失衡樣本數(shù)量的比值如式(7)所示。

IR=X∶Y

(7)

式中:X為故障樣本的數(shù)量;Y為健康樣本的數(shù)量。IR分別設(shè)置為1∶20、1∶10、1∶5、1∶2,4組失衡數(shù)據(jù)集的9種故障狀態(tài)與1種健康狀態(tài)的樣本數(shù)量如表2所示。設(shè)置每組失衡數(shù)據(jù)集的健康樣本數(shù)量為200個(gè),故障類別樣本數(shù)量分別設(shè)置為10、20、40、100個(gè)。得到劃分后的4組失衡數(shù)據(jù)集的樣本總數(shù)分別為290、380、560、1 100個(gè)。

基于MCIDA算法來構(gòu)造增強(qiáng)數(shù)據(jù)集,對(duì)第1組失衡數(shù)據(jù)集進(jìn)行增強(qiáng),每一類的失衡故障樣本數(shù)將由10個(gè)擴(kuò)增到180個(gè)。同樣的使用該MCIDA算法可以分別將第2、3、4組的失衡故障樣本數(shù)擴(kuò)充到190、195和198個(gè)。這樣最后獲得的4組增強(qiáng)數(shù)據(jù)集的樣本總數(shù)分別為1 820、1 910、1 955、1 982個(gè)。自此一共得到8組數(shù)據(jù)集,即4組原始失衡數(shù)據(jù)集與4組增強(qiáng)數(shù)據(jù)集。

使用小波變換算法將8組數(shù)據(jù)集的振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)樣本轉(zhuǎn)換為二維時(shí)頻圖像數(shù)據(jù)樣本,以此圖像數(shù)據(jù)作為SwinNet網(wǎng)絡(luò)的輸入數(shù)據(jù)?？紤]到較小尺寸時(shí)頻圖像信號(hào)的某些部分會(huì)糾纏到一起導(dǎo)致無法區(qū)分,而根據(jù)奈奎斯特-香農(nóng)采樣定理,適當(dāng)?shù)脑黾訄D像尺寸可以改善這一問題[26]。綜合考慮使用尺寸為224×224的時(shí)頻圖像作為網(wǎng)絡(luò)模型的輸入數(shù)據(jù)。該滾動(dòng)軸承10種不同狀態(tài)類別下的二維時(shí)頻圖像,如圖6所示。由圖6(a)～圖6(c)可知,不同直徑的滾動(dòng)體故障呈現(xiàn)出周期性的、分離的特征,其周期性特征與故障直徑相關(guān); 由圖6(d)～圖6(f)可知,不同直徑的內(nèi)圈故障在特定頻率上展現(xiàn)出獨(dú)特的時(shí)域反射特征強(qiáng)度;而由圖6(g)～圖6(i)可知,不同直徑的外圈故障在不同頻率和時(shí)域上會(huì)表現(xiàn)出短時(shí)能量集中的特征;只有圖6(j)所展示的健康軸承狀態(tài)的二維時(shí)頻圖像呈現(xiàn)出了均勻且較為平滑的特征。

圖6 二維時(shí)頻圖像Fig.6 Two dimensional time-frequency images

使用失衡數(shù)據(jù)集按照7∶3的比例劃分出訓(xùn)練集和驗(yàn)證集進(jìn)行SwinNet網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的訓(xùn)練情況如圖7(a)所示,unba_10、unba_20、unba_40、unba_100分別代表的是使用4組失衡數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練的曲線。由于失衡數(shù)據(jù)集故障樣本較少,正常樣本較多,這導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練曲線波動(dòng)性較大,穩(wěn)定性不夠。隨著類失衡程度加劇,SwinNet網(wǎng)絡(luò)的特征提取能力減弱,其在IR為1∶20時(shí)的訓(xùn)練精度只能達(dá)到94.12%左右。為了驗(yàn)證MCIDA算法不僅能夠提高網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的穩(wěn)定性,還可以提高網(wǎng)絡(luò)的特征提取能力,針對(duì)每一組增強(qiáng)數(shù)據(jù)集按照7∶3的比例劃分出訓(xùn)練集和驗(yàn)證集,而將原始的失衡數(shù)據(jù)集作為測試集。SwinNet網(wǎng)絡(luò)使用增強(qiáng)數(shù)據(jù)集訓(xùn)練的情況如圖7(b)所示,ba_10、ba_20、ba_40、ba_100分別代表的是使用4組增強(qiáng)數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練的曲線。可以發(fā)現(xiàn)使用增強(qiáng)數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練的曲線波動(dòng)非常小,具有較強(qiáng)的穩(wěn)定性,當(dāng)?shù)降?0次后,所有的訓(xùn)練曲線都達(dá)到收斂狀態(tài)。最后4組增強(qiáng)數(shù)據(jù)集的訓(xùn)練集平均收斂精度都可以達(dá)到98.7%左右。

圖7 SwinNet網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練曲線Fig.7 SwinNet network training curves

為了驗(yàn)證MCIDA算法擁有較強(qiáng)的泛化能力,使用4組增強(qiáng)數(shù)據(jù)集來對(duì)AlexNet、ResNet、M1DCNN[27]、MTSC-CNN[28]故障診斷模型進(jìn)行訓(xùn)練,使用原始數(shù)據(jù)集來作為測試集。本文提出的SwinNet網(wǎng)絡(luò)與其他4種對(duì)比算法的測試集結(jié)果如表3所示。

表3 不同故障診斷模型的測試集精度Tab.3 Test set accuracy of different fault diagnosis models

由表3可知所有模型使用測試集進(jìn)行測試的診斷精度均能夠達(dá)到96%以上,這充分證明了MCIDA算法的普適性,大多數(shù)深度學(xué)習(xí)故障診斷模型通過該增強(qiáng)算法增強(qiáng)后的增強(qiáng)數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練后都可以獲得不錯(cuò)的故障診斷精度,其中SwinNet網(wǎng)絡(luò)在第3、第4組測試集中的精度更是達(dá)到了99%以上。

SwinNet網(wǎng)絡(luò)模型的測試集分類結(jié)果可以通過圖8的混淆矩陣更加直觀的展示。結(jié)合數(shù)據(jù)集的描述可以發(fā)現(xiàn)SwinNet網(wǎng)絡(luò)在4組不同測試集進(jìn)行測試的結(jié)果中分別只有5、5、4、10個(gè)狀態(tài)類別被錯(cuò)誤的分類。

圖8 4組測試集混淆矩陣Fig.8 Confusion matrices for the 4 test sets

3.3 噪聲環(huán)境測試

機(jī)械設(shè)備在實(shí)際運(yùn)行過程中通過傳感器采集到的振動(dòng)信號(hào)往往攜帶環(huán)境噪聲,而CWRU數(shù)據(jù)集的振動(dòng)信號(hào)所包含的噪聲級(jí)別還達(dá)不到“強(qiáng)噪聲”的程度。考慮到機(jī)械設(shè)備運(yùn)行環(huán)境中,許多噪聲源的統(tǒng)計(jì)特性近似為高斯分布,而高斯白噪聲作為一種隨機(jī)噪聲能夠涵蓋多種頻率范圍內(nèi)噪聲成分,因此使用高斯白噪聲來模擬真實(shí)環(huán)境中的復(fù)雜噪聲是一種較為有效的方式。為了評(píng)估SwinNet網(wǎng)絡(luò)在噪聲環(huán)境下的診斷性能,在4組原始失衡數(shù)據(jù)集中分別添加信噪比為-4～12 dB的高斯白噪聲,然后使用通過4組增強(qiáng)數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練的模型來進(jìn)行抗噪試驗(yàn)。通過增強(qiáng)數(shù)據(jù)集訓(xùn)練的模型的抗噪測試驗(yàn)證結(jié)果如圖9所示。

圖9 噪聲測試驗(yàn)證結(jié)果Fig.9 The results of noise testing verification

使用MCIDA算法增強(qiáng)IR為1∶20的失衡數(shù)據(jù)集,通過該增強(qiáng)數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練的模型抗噪測試具體值如表4所示。

表4 增強(qiáng)IR為1∶20的數(shù)據(jù)集訓(xùn)練的模型的噪聲測試結(jié)果Tab.4 Noisy test results for a model trained on a dataset with an augmentation imbalance ratio of 1∶20

由圖9(d)可知,通過MCIDA算法對(duì)輕微失衡數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)后再訓(xùn)練得到的模型的抗噪測試準(zhǔn)確率最高,其中本文所提出的SwinNet網(wǎng)絡(luò)在信噪比為-4 dB時(shí)可以獲得超過90%的準(zhǔn)確率,精度遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過其他模型。隨著失衡數(shù)據(jù)集的失衡程度升高,雖然所有診斷算法可以通過使用MCIDA算法來增強(qiáng)其故障診斷精度,但是模型在“強(qiáng)噪聲”的影響下其精度還是會(huì)有不同程度的下降,通過圖9(a)再結(jié)合表4數(shù)據(jù)可知本文所提出的SwinNet網(wǎng)絡(luò)的故障診斷穩(wěn)定性比其他所有模型都好。即使受到原始數(shù)據(jù)類別嚴(yán)重失衡與噪聲環(huán)境干擾的雙重影響,SwinNet網(wǎng)絡(luò)的診斷精度仍然高于其他模型,達(dá)到了74.45%。

為了驗(yàn)證SwinNet網(wǎng)絡(luò)在更加極端的噪聲環(huán)境中診斷的有效范圍,針對(duì)失衡比值為1∶5與1∶2的原始數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)后進(jìn)行訓(xùn)練的SwinNet網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行更多信噪比場景下的抗噪測試,其結(jié)果如圖10所示。

圖10 SwinNet網(wǎng)絡(luò)極端噪聲環(huán)境測試結(jié)果Fig.10 Testing results of SwinNet network under extreme noise environment

由圖10(a)可知,隨著噪聲的增加,SwinNet對(duì)故障信號(hào)的提取能力減弱。當(dāng)信噪比為-10 dB時(shí),其診斷精度相比于信噪比為-4 dB時(shí)下降了22.4%,但此時(shí)的精度可以達(dá)到66.39%,仍然是可以接受的水平,隨著信噪比下降到-14 dB,其診斷精度迅速下降了29.9%,可以認(rèn)為此時(shí)SwinNet網(wǎng)絡(luò)不再具備故障診斷能力。由圖10(b)可知當(dāng)原始數(shù)據(jù)集只有輕微失衡時(shí),使用數(shù)據(jù)增強(qiáng)后再訓(xùn)練獲得的SwinNet網(wǎng)絡(luò)在信噪比為-12 dB時(shí)的診斷精度為67.57%,仍然具有較強(qiáng)的診斷能力。究其原因是因?yàn)镾winNet模型擁有MSLRF層可以充分的提取二維時(shí)頻圖像的低維特征,同時(shí)擁有Swin Transformer編碼器的局部窗口機(jī)制與移動(dòng)窗口機(jī)制,可以更加關(guān)注當(dāng)前像素點(diǎn)相鄰的像素點(diǎn),減少對(duì)噪聲或者異常數(shù)據(jù)點(diǎn)的關(guān)注,進(jìn)一步提高模型的泛化能力。

3.4 噪聲標(biāo)簽測試

在實(shí)際的故障數(shù)據(jù)采集過程中,經(jīng)常由于人為操作失誤導(dǎo)致某些樣本被標(biāo)記上錯(cuò)誤的標(biāo)簽,這種錯(cuò)誤標(biāo)簽被稱為噪聲標(biāo)簽。為了驗(yàn)證SwinNet網(wǎng)絡(luò)在樣本集輕微失衡且混入了噪聲標(biāo)簽的情況下仍然具有很好的診斷精度,使用3.2節(jié)中的失衡比值為1∶2的失衡數(shù)據(jù)集來作為該試驗(yàn)的原始數(shù)據(jù)集。由于實(shí)際故障診斷中不可能出現(xiàn)某類樣本集存在大量噪聲標(biāo)簽的情況,因此在這里對(duì)原始數(shù)據(jù)集按照3∶1∶1的比例劃分出訓(xùn)練集、驗(yàn)證集、測試集后,將不添加噪聲標(biāo)簽的訓(xùn)練集記為A,而按照5%、8%、10%的噪聲標(biāo)簽率(Label Noise Rates,LNR)對(duì)訓(xùn)練集中的樣本進(jìn)行替換后獲得的3組含有噪聲標(biāo)簽的訓(xùn)練集記為B、C、D,具體劃分細(xì)節(jié)由表5給出。

表5 4組噪聲標(biāo)簽訓(xùn)練集具體劃分展示Tab.5 4 sets of noise label training set specific division display

將SwinNet網(wǎng)絡(luò)與對(duì)比模型在4組含有不同噪聲標(biāo)簽數(shù)量的訓(xùn)練集中進(jìn)行訓(xùn)練,使用不含噪聲標(biāo)簽的測試集對(duì)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行測試,各個(gè)模型的測試集對(duì)比結(jié)果如表6所示。從表6中的結(jié)果可知在樣本集輕微失衡的情況下,錯(cuò)誤的標(biāo)簽占比確實(shí)會(huì)在一定程度上影響模型的故障診斷精度。隨著訓(xùn)練集中噪聲標(biāo)簽數(shù)量的增加,各個(gè)模型的診斷精度都呈現(xiàn)明顯的下降趨勢。結(jié)合圖11與表6可知,本文所提出的SwinNet網(wǎng)絡(luò)在樣本集輕微失衡且訓(xùn)練集中混入了噪聲標(biāo)簽的情況下診斷性能仍然表現(xiàn)優(yōu)異。即使在訓(xùn)練集噪聲標(biāo)簽率為10%的情況下,其診斷精度仍然達(dá)到了98.12%,遠(yuǎn)超過了其他的故障診斷模型的診斷精度。

表6 不同噪聲標(biāo)簽率下訓(xùn)練的模型的測試集對(duì)比結(jié)果

圖11 不同噪聲標(biāo)簽率結(jié)果對(duì)比Fig.11 Comparison of results with different noise label rates

為了更加直觀地觀察SwinNet網(wǎng)絡(luò)的故障診斷效果,采用t-SNE技術(shù)可視化處理測試集樣本,獲得測試集的樣本特征分布如圖12所示。其中,圖12(a)是使用不含噪聲標(biāo)簽訓(xùn)練集訓(xùn)練的SwinNet網(wǎng)絡(luò)對(duì)測試集進(jìn)行分類后的可視化特征分布情況,圖12(b)～圖12(d)分別是使用噪聲標(biāo)簽率為5%、8%、10%的訓(xùn)練集訓(xùn)練的SwinNet網(wǎng)絡(luò)對(duì)測試集進(jìn)行分類后的可視化特征分布情況。

圖12 不同噪聲標(biāo)簽率下t-SNE特征可視化顯示Fig.12 t-SNE feature visualization display under different noise label rates

由圖12可知,在樣本集輕微失衡且訓(xùn)練集含有噪聲標(biāo)簽的情況下,本文所提出的SwinNet網(wǎng)絡(luò)仍然可以將測試集中的樣本特征進(jìn)行很好的分割。這充分說明了SwinNet網(wǎng)絡(luò)優(yōu)秀的故障診斷能力,該網(wǎng)絡(luò)利用MSLRF 層對(duì)二維時(shí)頻信號(hào)進(jìn)行特征提取后,借助移動(dòng)窗口自注意力機(jī)制對(duì)輸入的圖像特征進(jìn)行全局信息的建模,讓模型可以更好地學(xué)習(xí)到魯棒的特征表示,從而進(jìn)一步提高模型的魯棒性。

4 結(jié) 論

針對(duì)在較為復(fù)雜的環(huán)境中對(duì)滾動(dòng)軸承進(jìn)行高精度的故障診斷問題,本文提出了一種將混合裁剪失衡數(shù)據(jù)增強(qiáng)算法與SwinNet網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行結(jié)合的故障診斷方法。具體結(jié)論如下:

(1) 提出了一種混合裁剪失衡數(shù)據(jù)增強(qiáng)(MCIDA)算法,利用該算法可以很好地解決滾動(dòng)軸承故障診斷領(lǐng)域存在的故障數(shù)據(jù)類別失衡問題。

(2) 提出了一種SwinNet故障診斷網(wǎng)絡(luò),該網(wǎng)絡(luò)與MCIDA算法進(jìn)行結(jié)合使用能夠很好地應(yīng)對(duì)診斷中存在的環(huán)境噪聲干擾與噪聲標(biāo)簽干擾問題。

(3) 本文在公開數(shù)據(jù)集上做了大量仿真測試。結(jié)果表明,與現(xiàn)有方法相比本文所提出的方法故障診斷精度相對(duì)更高。

雖然本文所提方法在一定程度上提高了滾動(dòng)軸承的故障診斷效果,但是在針對(duì)變負(fù)載條件下滾動(dòng)軸承故障診斷方面還要做進(jìn)一步研究。