張春青,畢 劍,高 月

(中國航發(fā)沈陽黎明航空發(fā)動機有限責(zé)任公司,沈陽 110862)

0 引言

滾動軸承是航空發(fā)動機中極其重要的連接部件,其一旦失效,就會導(dǎo)致重大的事故,輕則增加發(fā)動機維護(hù)成本,重則飛機墜毀,造成機毀人亡的慘劇。因此,研究針對航空發(fā)動機滾動軸承的智能診斷技術(shù),形成完善的航空發(fā)動機健康管理體系,對于保障飛行安全、提高經(jīng)濟(jì)效益均具有重要的意義[1]。

當(dāng)前,通過提取特征頻率實現(xiàn)軸承狀態(tài)診斷的信號分析方法是完成滾動軸承狀態(tài)監(jiān)測任務(wù)的有效手段之一。如MED[2]、EMD[3]、LMD[4]、變分模態(tài)分解(VMD)[5]、小波分析[6]等方法在滾動軸承狀態(tài)監(jiān)測中均有不俗的表現(xiàn)。然而,對于航空發(fā)動機這種復(fù)雜的機械系統(tǒng),通過機匣測點獲得的異常狀態(tài)的軸承沖擊信號本就十分微弱,再加之摻雜了各種氣動和燃燒等噪聲成分以及各種其他的頻率成分,使得采用上述信號分析方法很難甚至無法提取有效的特征頻率,因此也很難實現(xiàn)精確的診斷。

鑒于此,能夠?qū)崿F(xiàn)端到端診斷的深度學(xué)習(xí)方法成為了解決該“瓶頸”問題的有效手段之一。周奇才等[7]采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(convolutional neural network,CNN)很好的解決了滾動軸承的診斷問題。ZENG等[8]采用稀疏自編碼器實現(xiàn)了滾動軸承的診斷。XU等[9]提出了一種基于遷移卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的滾動軸承在線診斷方法,并在多組數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了方法有效性驗證。上述方法雖取得了較好的診斷效果,但是均是需要大量的樣本進(jìn)行方法的訓(xùn)練,對于絕大多數(shù)機械系統(tǒng)而言,很難甚至無法獲取其異常狀態(tài)數(shù)據(jù),導(dǎo)致很難訓(xùn)練高精度的智能診斷方法。在此現(xiàn)實條件下,少量樣本下的智能診斷方法在滾動軸承狀態(tài)監(jiān)測中也得到了一定的發(fā)展。邵海東等[10]將仿真數(shù)據(jù)和遷移學(xué)習(xí)方法相結(jié)合,提出了少樣本下滾動軸承的遷移診斷方法。郭偉等[11]采用生成對抗網(wǎng)絡(luò)(generative adversarial network,GAN)實現(xiàn)了少量異常樣本下滾動軸承高精度的診斷。然而,當(dāng)前絕大部分少樣本智能診斷方法是在簡單的滾動軸承試驗臺上完成的驗證,且針對的是軸承座測點的振動加速度信號,并不能很好的適用于基于機匣測點的航空發(fā)動機滾動軸承的診斷。因此,當(dāng)前采用深度學(xué)習(xí)方法實現(xiàn)航空發(fā)動機滾動軸承的智能診斷,存在以下挑戰(zhàn):①很難獲得航空發(fā)動機滾動軸承各種異常狀態(tài)下的高質(zhì)量樣本;②如何在不改變現(xiàn)有結(jié)構(gòu)的前提下,開發(fā)適用于機載測點的航空發(fā)動機滾動軸承高精度、高可靠性的診斷方法;③如何有效利用現(xiàn)有的滾動軸承試驗臺數(shù)據(jù)來提高航空發(fā)動機滾動軸承診斷的精度。

蒸餾學(xué)習(xí)[12-14]模型中包含有教師和學(xué)生兩個網(wǎng)絡(luò)。其中,教師網(wǎng)絡(luò)是由大規(guī)模數(shù)據(jù)集訓(xùn)練而來,通過蒸餾的方式將教師網(wǎng)絡(luò)的知識傳遞給學(xué)生網(wǎng)絡(luò)。學(xué)生網(wǎng)絡(luò)只需少量的樣本即可完成網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練。因此,可以采用現(xiàn)有的滾動軸承公開數(shù)據(jù)集完成教師網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練。①可以解決航空發(fā)動機滾動軸承數(shù)據(jù)集難以獲取的問題;②可以將教師網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)得到的滾動軸承異常狀態(tài)中具有共性的特征知識傳遞給學(xué)生網(wǎng)絡(luò),以提高診斷精度。綜上所述,提出了一種基于蒸餾學(xué)習(xí)的航空發(fā)動機滾動軸承診斷方法。在同型號的多臺航空發(fā)動機滾動軸承數(shù)據(jù)上進(jìn)行了充分的驗證,表明了所提方法的有效性。

1 Vision Transformer (ViT)

Vision Transformer[15]在圖像處理、機器視覺等領(lǐng)域相比CNN獲得了更大的成功,近年來也被廣泛用于滾動軸承的診斷中。ViT中包含了多個Transformer編碼器,而Transformer編碼器中包含了由多頭自注意力機制、多層感知機以及殘差連接等部分。Vit的結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 ViT總體結(jié)構(gòu)

ViT首先將輸入切割為相同大小的塊(patch);然后,通過Embedding層將patch映射為二維向量,作為Transformer編碼器的輸入;最后,將編碼器的輸出經(jīng)過全連接層后作為作為ViT的最終輸出。將ViT的輸入x∈Rw×h×c切割后獲得大小為p×p×c的N個塊xp∈RN×p×p,其中c、p、h、w分別表示圖像的通道數(shù)、patch塊的大小以及原始圖像的高、寬。則N=hw/p2。加入位置編碼cls以及類標(biāo)簽y后,Transformer編碼器的輸入z0為:

(1)

式中:E(x)為Embedding層。

Transformer編碼器中,首先對輸入進(jìn)行歸一化處理,記為:LN(zi),zi為第i層編碼器的輸入。多頭注意力機制計算方式如式(2)所示。

(2)

(3)

式中:dk為K的維度。

MLP多層感知器的運算過程如式(4)所示。

FFN(x)=FC(Gelu(FC(x)))

(4)

式中:Gelu為激活函數(shù),FC為全連接層函數(shù)。

通過多個編碼器的疊加計算后,由全連接層輸出計算類別。

2 基于蒸餾學(xué)習(xí)的診斷方法

2.1 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

蒸餾學(xué)習(xí)由教師網(wǎng)絡(luò)和學(xué)生兩個網(wǎng)絡(luò)組成。其中,教師網(wǎng)絡(luò)是在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練完成的模型,一般在蒸餾學(xué)習(xí)中僅提供計算結(jié)果,不參與訓(xùn)練?；谡麴s學(xué)習(xí)的診斷方法流程如圖2所示。

傳統(tǒng)的蒸餾學(xué)習(xí)中教師網(wǎng)絡(luò)和學(xué)生網(wǎng)絡(luò)為VGG[14]、CNN[15]等,相比VGG、CNN、Resnet[16]等網(wǎng)絡(luò),當(dāng)前ViT的性能表現(xiàn)更優(yōu),因此,為提高診斷精度本文采用ViT網(wǎng)絡(luò)替換原始的VGG模型,作為蒸餾學(xué)習(xí)的主干特征提取網(wǎng)絡(luò)。基于蒸餾學(xué)習(xí)的滾動軸承狀態(tài)診斷步驟為:

步驟1:采集原始的振動加速度信號,并采用FFT對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理;

步驟2:將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為灰度圖,圖像大小為224×224×3。轉(zhuǎn)換后的3個通道的灰度圖相同;

步驟3:采用滾動軸承公開數(shù)據(jù)集完成教師網(wǎng)絡(luò)的預(yù)訓(xùn)練;

步驟4:將預(yù)處理完成的灰度圖輸入至教師和學(xué)生網(wǎng)絡(luò),計算特征對比損失。然后,采用優(yōu)化算法對學(xué)生網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,完成學(xué)生網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練;

步驟5:在測試階段僅利用學(xué)生網(wǎng)絡(luò)完成異常部位的識別。

2.2 損失函數(shù)及網(wǎng)絡(luò)參數(shù)

(5)

本文在式(5)所示的傳統(tǒng)特征對比損失函數(shù)的基礎(chǔ)上,增加了學(xué)生網(wǎng)絡(luò)輸出誤差引起的損失,包含交叉損失和距離損失,如式(6)所示。

(6)

本文采用的最終損失函數(shù)為L=L1+L2。

本文所采用的模型參數(shù)如表1所示。

表1 模型參數(shù)

由于教師網(wǎng)絡(luò)和學(xué)生網(wǎng)絡(luò)采用了不同的層數(shù),在計算特征對比損失的時候,教師網(wǎng)絡(luò)每隔3層和學(xué)生網(wǎng)絡(luò)的一層輸出計算相應(yīng)的損失。之所以學(xué)生網(wǎng)絡(luò)的輸出維度是2,是因為某型航空發(fā)動機滾動軸承通常會出現(xiàn)外圈剝落異常,所收集樣本數(shù)據(jù)僅為正常和外圈異常兩類。

3 診斷實例

3.1 數(shù)據(jù)情況

為說明本文所提方法的優(yōu)勢及泛化性能,選用某大學(xué)和NASA智能維護(hù)系統(tǒng)中心分別公開的CWRU[17]和IMS[18]兩組開源軸承數(shù)據(jù)集(試驗平臺如圖3所示)分別完成教師網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練,然后在航空發(fā)動機滾動軸承數(shù)據(jù)上進(jìn)行驗證。為全面比較所提方法的優(yōu)勢,和SVM、CNN、Resnet18、ViT等模型進(jìn)行了對比驗證。

(a) CWRU軸承試驗臺 (b) IMS軸承試驗臺 (c) 真實的航空發(fā)動機

CWRU滾動軸承數(shù)據(jù)集是在圖3a所示的試驗器上完成的試驗,本文中選用的軸承型號為SKF6205,數(shù)據(jù)采集過程中,振動信號由16通道數(shù)據(jù)記錄儀采集得到,采樣頻率為12 kHz,試驗轉(zhuǎn)速范圍為1720～1797 r/min。軸承共有正常、內(nèi)圈、外圈、滾動體4種狀態(tài)。數(shù)據(jù)選擇時采用連續(xù)劃分的方式將數(shù)據(jù)劃分為1 s的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)點數(shù)為12 000個點。連續(xù)劃分時的重疊樣本量為8000個樣本點。4種狀態(tài)均選擇300組樣本。

IMS滾動軸承全壽命周期振動數(shù)據(jù)采用了Rexnord ZA-2115滾動軸承,軸承的主要參數(shù)如表2所示。使用PCB 353B33加速度傳感器進(jìn)行振動信號監(jiān)測,試驗臺(如圖3b所示)由4個安裝在軸上的滾動軸承組成,試驗中轉(zhuǎn)速為2000 r/min,試驗中向軸承施加26.67 kN的徑向載荷。使用某公司的DAQ6062E數(shù)據(jù)采集卡進(jìn)行信號采集,采樣頻率設(shè)置為20 480 Hz,每間隔10 min采集1 s數(shù)據(jù),作為一個數(shù)據(jù)樣本,每個樣本采樣點數(shù)為20 480。樣本信息如表3所示。

表2 滾動軸承參數(shù)

表3 數(shù)據(jù)樣本信息

航空發(fā)動機滾動軸承樣本來自3臺同型號的發(fā)動機試驗數(shù)據(jù),(記為:發(fā)動機1、發(fā)動機2、發(fā)動機3)。試驗中采用頻率為64 kHz,連續(xù)采樣。選用轉(zhuǎn)速為13 900 r/min以上的數(shù)據(jù)進(jìn)行診斷分析。3種型號軸承的采集數(shù)據(jù)如圖3d～圖3f所示。

訓(xùn)練時按照7∶3的比例劃分訓(xùn)練集和測試集。分別采用CWRU和IMS數(shù)據(jù)集實現(xiàn)教師網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練結(jié)果如表4所示。試驗過程中由于CWRU和IMS兩個數(shù)據(jù)集中所得樣本中數(shù)據(jù)點數(shù)不盡相同,為了和真實發(fā)動機數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)樣本大小相同,采用數(shù)據(jù)擴充的方法,將這兩個數(shù)據(jù)集的1 s的數(shù)據(jù)進(jìn)行頻譜變換處理,并取頻譜中一半的數(shù)據(jù),同時擴充變換為大小224×224×3的樣本,作為模型的輸入。模型的其余參數(shù)見表1中教師網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)。采用T-SNE方法所獲的可視化結(jié)果如圖4所示。

表4 教師網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)果

(a) CWRU數(shù)據(jù)集分類特征可視化 (b) IMS數(shù)據(jù)集分類特征可視化

結(jié)果表明,對于CWRU和IMS兩種數(shù)據(jù)集,均能實現(xiàn)很高的分類精度,其中CWRU數(shù)據(jù)集的分類精度達(dá)到了99.65%,IMS數(shù)據(jù)集的分類精度為98.74%。說明本文教師網(wǎng)絡(luò)在兩種試驗臺數(shù)據(jù)上具有很高的診斷精度。圖4中的結(jié)果同樣可以直觀的看出,教師網(wǎng)絡(luò)可以將4種狀態(tài)完全的進(jìn)行分開,進(jìn)一步反映了本文方法的有效性。

3.2 不同方法對比驗證及泛化性能測試

為說明本文方法的優(yōu)越性,在相同的數(shù)據(jù)集上對上述幾種方法進(jìn)行了測試。其中 CNN模型選用5層常用的模型、其中ViT模型的參數(shù)與本文中學(xué)生網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)一致。所測試的幾種方法均通過發(fā)動機實測數(shù)據(jù)進(jìn)行驗證,此時不對發(fā)動機進(jìn)行區(qū)分,采用所有的發(fā)動機數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和測試。測試結(jié)果如表5所示。同時展示了表現(xiàn)最優(yōu)的ViT方法和本文方法的測試精度變化曲線,如圖5所示。

表5 不同方法對比結(jié)果

圖5 發(fā)動機數(shù)據(jù)上測試精度變化趨勢

表5表明,將航空發(fā)動機滾動軸承振動加速度數(shù)據(jù)經(jīng)過預(yù)處理后直接輸入至診斷模型,所獲得的效果并不理想。例如,SVM方法在航空發(fā)動機滾動軸承診斷中僅獲得了63.34%的診斷精度,說明采用該方法不能很好的實現(xiàn)診斷。Resnet18的診斷精度高出CNN約6.75%,說明殘差網(wǎng)絡(luò)相比于傳統(tǒng)的CNN網(wǎng)絡(luò)在航空發(fā)動機滾動軸承診斷中具有更加明顯的優(yōu)勢。而ViT則相比Resnet18精度提高了約2.57%,也從側(cè)面反映了ViT模型的性能要優(yōu)于Resnet18。診斷精度最高的是本文所提的蒸餾學(xué)習(xí)方法,其診斷準(zhǔn)確率為96.38%,相比診斷效果最優(yōu)的ViT精度提高11.42%。分析認(rèn)為,出現(xiàn)這種差異的主要原因是本文模型中的學(xué)生網(wǎng)絡(luò)通過蒸餾學(xué)習(xí)的方式,學(xué)習(xí)獲得了教師網(wǎng)絡(luò)中的知識,且這種知識是不同型號軸承之間的共性。圖5中精度變化曲線同樣表明本文方法相比ViT模型,具有更高的診斷精度,且收斂速度更快。

為說明本文方法的優(yōu)勢,采用T-SNE方法對各個模型的輸出結(jié)果進(jìn)行了可視化顯示。如圖6所示。圖6中結(jié)果反映出,SVM、CNN、Resnet18三種網(wǎng)絡(luò)無法直觀的實現(xiàn)外圈可正常狀態(tài)的區(qū)分,很容易看出,其輸出結(jié)果和發(fā)動機號有關(guān),比較分散。而ViT卻克服了這種不同發(fā)動機之間的差異,結(jié)果相對更加集中。最直觀的是本文所提出的方法,正常狀態(tài)和外圈異常狀態(tài)的輸出結(jié)果完全不一致,且相對更加集中。

(a) SVM的結(jié)果可視化 (b) CNN的結(jié)果可視化

不同模型的對比結(jié)果能夠表征本文方法具有很高的診斷精度,而為了說明本文方法的泛化性能,進(jìn)行了不同發(fā)動機之間的對比試驗。分別僅利用1臺發(fā)動機完成學(xué)生網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練,采用其余兩臺發(fā)動機數(shù)據(jù)進(jìn)行測試。測試結(jié)果如表6所示。

表6 泛化性能驗證結(jié)果

由表6可知,采用不同發(fā)動機數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練所得到的了檢測精度略有差異,但是均保持了95%以上的診斷精度,具體而言,采用發(fā)動機1的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,其余兩臺發(fā)動機數(shù)據(jù)進(jìn)行測試的診斷精度最低,為95.98%;采用發(fā)動機3的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,其余兩臺發(fā)動機數(shù)據(jù)進(jìn)行測試,相比前一種情況診斷精度提高了0.54%;效果最好的是采用發(fā)動機2的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,其余兩臺發(fā)動機數(shù)據(jù)進(jìn)行測試,達(dá)到了97.64%的診斷精度。對比結(jié)果說明無論是那臺發(fā)動機數(shù)據(jù)進(jìn)行的測試,本文方法均表現(xiàn)了很高的穩(wěn)定性,表明該方法具有很強的泛化能力。

4 結(jié)論

提出了一種蒸餾學(xué)習(xí)的航空發(fā)動機滾動軸承診斷的方法,旨在解決航空發(fā)動機滾動軸承異常難檢測的問題。可以得出如下結(jié)論:

(1)直接采用傳統(tǒng)的智能方法很難獲得高精度的診斷結(jié)果,這是因為航空發(fā)動機振動的傳遞路徑相對較長,基于機匣測點的航空發(fā)動機滾動軸承振動加速度數(shù)據(jù)相對更加復(fù)雜,其中夾雜了各種振動源數(shù)據(jù),使得高精度精度診斷難上加難。

(2)航空發(fā)動機滾動軸承異常狀態(tài)的數(shù)據(jù)很難獲取,采用現(xiàn)有的滾動軸承試驗臺數(shù)據(jù)集向?qū)崪y數(shù)據(jù)遷移可以獲得更高的診斷精度。

(3)在不同發(fā)動機數(shù)據(jù)集上的測試結(jié)果表明本文方法具有很高的泛化性能。為實際的航空發(fā)動機診斷提供了新的思路,且本文方法具有一定的實用價值。

然而,采用本文方法所得的模型具有參數(shù)量大,計算效率不高的不足,很難將其部署至飛機機載診斷設(shè)備中。因此,后續(xù)為了滿足機載診斷的要求,實現(xiàn)機載在線診斷,同時提高診斷的精度。一是研究輕量化的智能診斷方法;二是采用應(yīng)用遷移診斷方法,提高模型的診斷精度。