收稿日期：2023-01-25

基金項(xiàng)目：國家自然科學(xué)基金（62063020；61763028）；國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃（2020YFB1713600）；甘肅省自然科學(xué)基金（20JR5RA463）

通信作者：王進(jìn)花（1976—），女，博士、副教授，主要從事智能信息處理、深度學(xué)習(xí)算法研究及應(yīng)用、多源信息融合、智能故障診斷方面研究。

wjh0615@lut.edu.cn

DOI：10.19912/j.0254-0096.tynxb.2023-0081 文章編號(hào)：0254-0096（2024）05-0051-11

摘 要：提出一種基于注意力機(jī)制的多級(jí)特征融合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（A2ML2F-CNN）故障診斷方法。該方法將原始電流和振動(dòng)信號(hào)作為輸入，首先使用基于注意力卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（AMCNN）模塊分別進(jìn)行數(shù)據(jù)信號(hào)特征提取，并進(jìn)行一級(jí)特征融合連接。在此基礎(chǔ)上，再次分別采用注意力機(jī)制一維卷積神經(jīng)網(wǎng)（AM1DCNN）和二維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（2DCNN）提取相關(guān)信息，并進(jìn)行二級(jí)特征融合，以此來解決單傳感器數(shù)據(jù)故障信息不足及互補(bǔ)特征難以提取的問題，最后采用全連接層和Softmax層進(jìn)行分類，得到診斷結(jié)果。為驗(yàn)證所提方法的故障診斷效果，通過帕德伯恩數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，并將其與CNN、LSTM、SVM等方法的診斷精度進(jìn)行對(duì)比，相較于上述方法，該文方法的診斷準(zhǔn)確率分別提高1.8、3.2和4.8個(gè)百分點(diǎn)，驗(yàn)證了所提方法的有效性。

關(guān)鍵詞：風(fēng)力機(jī)；故障診斷；特征融合；注意力機(jī)制；卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；風(fēng)力發(fā)電機(jī)軸承

中圖分類號(hào)：TH133.33；TP277"""""""""""" 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

0 引 言

風(fēng)力發(fā)電機(jī)通常運(yùn)行在極端惡劣的環(huán)境下，易發(fā)生故障。滾動(dòng)軸承作為風(fēng)電系統(tǒng)中的主要部件，據(jù)統(tǒng)計(jì)在風(fēng)力發(fā)電機(jī)中有40%～50%的故障與軸承有關(guān)［1］，因此對(duì)風(fēng)力發(fā)電機(jī)軸承的健康狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷越來越受重視［2-3］。然而，傳統(tǒng)方法主要用電流不平衡、過電壓等指標(biāo)，通過支持向量機(jī)（support vector machine，SVM）、隨機(jī)森林（random forest，RF），K-近鄰算法（K nearest neighbor，KNN）［4］等傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法進(jìn)行故障診斷。但因故障信號(hào)弱、持續(xù)時(shí)間短，導(dǎo)致在早期可能無法準(zhǔn)確診斷和定位故障。此外，上述機(jī)器學(xué)習(xí)方法在診斷過程中其特征提取和故障分類是分開進(jìn)行的，通常需與其他算法結(jié)合使用來進(jìn)行特征提取，而對(duì)于復(fù)雜的工業(yè)系統(tǒng)，則展示出較低的特征提取能力，且上述方法大多為淺層網(wǎng)絡(luò)，難以解決復(fù)雜的工業(yè)系統(tǒng)中的非線性問題。

近年來，深度學(xué)習(xí)（deep learning，DL）因其強(qiáng)大的特征提取能力以及在分類中強(qiáng)大的識(shí)別能力，逐漸成為當(dāng)前故障診斷研究中的主流方法［5］。而卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（convolutional neural networks，CNN）可逐層提取輸入數(shù)據(jù)的局部特征并提取高級(jí)特征，獲得良好的分類效果，被廣泛用于故障分類與識(shí)別中［6-7］?？紤]到標(biāo)準(zhǔn)CNN的自適應(yīng)特征學(xué)習(xí)能力有限，一些學(xué)者用改進(jìn)后的CNN對(duì)機(jī)械設(shè)備進(jìn)行診斷研究。文獻(xiàn)［8］提出一種基于多級(jí)信息融合和分層自適應(yīng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（harmonious attention CNN，HACNN）的離心式鼓風(fēng)機(jī)故障診斷方法，所構(gòu)造的HACNN極大地提高了網(wǎng)絡(luò)的特征學(xué)習(xí)能力，并通過自適應(yīng)擴(kuò)展避免了不必要的計(jì)算消耗；文獻(xiàn)［9］針對(duì)雙通道多尺度特征融合的故障診斷方法，提出一種包含一維（1D）和二維（2D）卷積通道的多尺度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其可學(xué)習(xí)振動(dòng)信號(hào)和其他周期性信號(hào)中相鄰和非相鄰區(qū)間的局部相關(guān)性，從而降低數(shù)據(jù)維度并提高分類精度；文獻(xiàn)［10］提出一種新的針對(duì)變速箱的多尺度CNN（multiscale CNN，MSCNN）故障診斷方法，解決了標(biāo)準(zhǔn)CNN自適應(yīng)特征學(xué)習(xí)能力低問題；文獻(xiàn)［11］針對(duì)滾動(dòng)軸承故障診斷建立adaptive deep CNN（ADCNN）模型，顯示出更好的診斷性能；文獻(xiàn)［12］提出一種用于電機(jī)故障診斷的級(jí)聯(lián)CNN（C-CNN），避免了信息丟失，提高了診斷精度。

以上都是單一信號(hào)的故障診斷方法，然而單個(gè)信號(hào)的有用信息有限，對(duì)故障的敏感程度低。相比之下，多傳感器信息融合能提供更完備的數(shù)據(jù)信息，可提高診斷模型的魯棒性和可靠性［13］。一些學(xué)者利用多傳感器信息融合方法對(duì)故障診斷進(jìn)行研究。文獻(xiàn)［14］提出一種基于多傳感器圖像融合和改進(jìn)的CNN的增強(qiáng)型智能診斷方法，解決了傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)集融合難的問題；文獻(xiàn)［15］應(yīng)用無諧卷積的CNN融合多個(gè)振動(dòng)信號(hào)，結(jié)果顯示優(yōu)于其他融合方法的性能；文獻(xiàn)［16］應(yīng)用CNN從多種傳感器信號(hào)中自動(dòng)學(xué)習(xí)層次表示，可實(shí)現(xiàn)魯棒性能和準(zhǔn)確的感應(yīng)電機(jī)故障識(shí)別。以上研究主要是對(duì)最后一層特征的融合，然而，隨著對(duì)特征層的不斷加深，造成故障信息的缺失，因此部分學(xué)者又采用數(shù)據(jù)級(jí)融合，充分利用同質(zhì)信號(hào)之間的相關(guān)性，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為圖片，提供了完整的信息。文獻(xiàn)［17］將多個(gè)振動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)換為圖像，具有比單一振動(dòng)信號(hào)更豐富的特征，解決了傳統(tǒng)單一信號(hào)故障診斷低的問題；文獻(xiàn)［18］應(yīng)用CNN融合多個(gè)振動(dòng)信號(hào)，獲得了較高的診斷精度能獲得最重要的特征并實(shí)現(xiàn)信息壓縮；文獻(xiàn)［19］提出深度耦合AE（DCAE）融合模型，結(jié)果表明其比未融合的性能更優(yōu)越；文獻(xiàn)［20］提出一種具有互補(bǔ)數(shù)據(jù)的深耦合密集CNN（CDCNN），用于行星齒輪箱診斷。以上卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征融合方法只是用網(wǎng)絡(luò)最基本的卷積與池化來提取特征，然后將這些特征連接成一個(gè)單維數(shù)據(jù)，但不同卷積核生成的特征圖之間存在相關(guān)性，然而上述方法中并未將其完全聯(lián)系起來。與此同時(shí)，傳統(tǒng)的對(duì)發(fā)電機(jī)軸承的故障診斷大多通過振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行診斷，研究表明在旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備中，轉(zhuǎn)子系統(tǒng)在載荷作用下，轉(zhuǎn)子系統(tǒng)會(huì)產(chǎn)生振動(dòng)，提供動(dòng)力的電機(jī)中定子電流也會(huì)相應(yīng)變化，通過大量實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了單一信號(hào)和融兩信號(hào)有互補(bǔ)特征的存在，對(duì)實(shí)現(xiàn)信息融合的故障診斷，具有重要的研究意義和實(shí)際價(jià)值［21］。

基于以上分析，結(jié)合文獻(xiàn)［22-24］，本文提出一種基于注意力的多級(jí)融合CNN網(wǎng)絡(luò)（A2ML2F-CNN），首先構(gòu)建A2ML2F-CNN模型，通過多對(duì)卷積層和池化層，來提高網(wǎng)絡(luò)的特征學(xué)習(xí)能力，并能在無先驗(yàn)信息的情況下自適應(yīng)地捕獲高級(jí)特征來解決振動(dòng)和電流信號(hào)之間的互補(bǔ)特征難以有效提取和特征融合的問題。所提出的多層次信息融合方法，將數(shù)據(jù)級(jí)融合和特征級(jí)融合進(jìn)行結(jié)合，通過數(shù)據(jù)級(jí)融合，將多個(gè)均勻傳感器信號(hào)融合成一個(gè)信號(hào)，即可保持均勻信號(hào)之間的時(shí)間相關(guān)性，又可避免關(guān)鍵故障信息的丟失。

1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）

CNN是一種模擬人腦系統(tǒng)前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)［25-26］，由全連接層、池化層、卷積層3部分組成，其作用是信號(hào)濾波、數(shù)據(jù)降維、特征融合、故障分類。為提取不同維度特征，分別采用一維CNN（1D CNN）和二維CNN（2D CNN）來提取特征，通過1D CNN和2D CNN組建雙通道網(wǎng)絡(luò)模型，2D CNN有可學(xué)習(xí)二維特征圖的全局信息的特點(diǎn)，彌補(bǔ)了1D CNN忽略信息相關(guān)性的問題，因此有利于對(duì)全局故障信息的特征提取。1D CNN更適合于處理序列數(shù)據(jù)，為將特征提取和故障分類集成到一個(gè)網(wǎng)絡(luò)，使用1D CNN直接作用于原始信號(hào)，將原始信號(hào)線性縮放到［0，1］區(qū)間，作為1D CNN的輸入。卷積層和池化層過程如圖1所示［27］，其中上層的虛線框?yàn)榫矸e過程，下層框?yàn)槌鼗僮鬟^程。

圖1所示1DCNN的卷積池化計(jì)算過程，第[l]個(gè)卷積池化模塊中卷積層的計(jì)算式為：

[ylk=fblk+i=1ncov1DWlk，Sl-1i， k=1，2，…，Ml]""""" （1）

[i=1ncov1DWlk，Sl-1i=wlk1sl-1i+wlk2sl-1i+1+wlknsl-1i+n-1]"" （2）

式中[f?]——[ReLU]激活函數(shù)和[sigmoid]激活函數(shù)；[bik]和[Wlk]——第[k]個(gè)卷積層的神經(jīng)元偏差和神經(jīng)元的內(nèi)核；cov1D—— 一個(gè)一維卷積運(yùn)算；[Sl-1i]——第[i]個(gè)神經(jīng)元的輸出；[n]——卷積核大小。

假設(shè)使用零填充，卷積的步幅為[sd]，然后輸出大小[Ml]與輸入大小[Nl-1]之間的關(guān)系可示為：

[Ml=ceilNl-1-nsd+1]"""" （3）

式中：[ceil?]——[ceil]函數(shù)，卷積的步幅為[sd]通常被設(shè)置為[1]。

第[l]個(gè)卷積池模塊池化層輸出計(jì)算式為：

[Sl=dsYl]"""""" （4）

式中：[ds]——降采樣。

與1D CNN不同，2D CNN可學(xué)習(xí)二維局部相關(guān)特征，對(duì)于互補(bǔ)特征的提取至關(guān)重要，典型的2D CNN，包括兩個(gè)階段：第一階段由幾個(gè)局部特征學(xué)習(xí)塊組成，第二階段包括全連接層和分類層。與1D CNN類似，局部特征學(xué)習(xí)塊包含卷積層和池化層。2D CNN的工作方式與一維CNN幾乎相同，唯一的區(qū)別是應(yīng)用二維卷積核和池化窗口來提取特征。

1D CNN和2D CNN對(duì)特征提取各有優(yōu)勢(shì)，因此本文采用1D CNN和2D CNN組建雙通道網(wǎng)絡(luò)模型，進(jìn)行多尺度特征提取。

2 AM1DCNN模型結(jié)構(gòu)

不同激活圖對(duì)故障特征的識(shí)別程度不同，因此一些特征可能與故障信息無關(guān)，甚至表示錯(cuò)誤信息，為有效提高CNN的診斷性能，本文引入注意力機(jī)制模塊（AM1DCNN）［28］，建立AM1DCNN模型，提高對(duì)故障相關(guān)特征的學(xué)習(xí)能力?；谧⒁饬Φ囊痪SCNN模塊組成如圖2所示。

對(duì)于AM1DCNN模塊中，假設(shè)輸入量為[x]，首先執(zhí)行式（5）所示卷積：

[y11=fb11+cov1DW11，x]""""" （5）

應(yīng)用最大池化操作（[Maxpooling]）MP來降維，并進(jìn)行批歸一化處理（[Batch"normalization]）BN：

[s11=MPy11]" （6）

[n11=BNs11]" （7）

得到[C1]特征圖，每個(gè)特征圖的維數(shù)為[M×1]。然而，[C1]特征圖是否用于生成一個(gè)評(píng)估向量，采用全局平均池（[Global"average]）GA和兩個(gè)全連接層（[Full"connection]）FC來估計(jì)特征映射的重要性：

[g1=GAn11]"" （8）

[z11=FCg1，C1/r]""" （9）

[z12=FCz11，C1]"""" （10）

式中：[r]——降維比；[z12]——特征映射[C1]特征圖的評(píng)估向量。

另外，[ReLU]和[softmax]分別為兩個(gè)全連接的激活函數(shù)。然后，將[C1]特征圖乘以這個(gè)評(píng)估向量[z12]，以重新校準(zhǔn)如下：

[Y11=n11?z12]"""""" （11）

為了盡可能減少在特征層加深過程中丟失部分故障信息，確保輸入數(shù)據(jù)的完整性。因此，通過使用核大小為1和步幅1的卷積操作對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行卷積來保證最大限度地減少故障信息的丟失。卷積操作如下：

[y12=fb12+cov1DW12，x]"""" （12）

[s12=MPy12]" （13）

[n12=BNs12]" （14）

此特性映射被連接到以前的[C1]特性映射上。最后，該模塊的新的[C1+1]輸出。

[Y1=ConcY11，n12]"""""" （15）

式中：[Conc]——連接操作。

3 注意力機(jī)制的多級(jí)特征融合的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（A2ML2F-CNN）

結(jié)合AM1DCNN模型建立注意力機(jī)制的多級(jí)特征融合的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（A2ML2F-CNN）模型，A2ML2F-CNN的模型示意圖如圖3所示。A2ML2F-CNN被設(shè)置為一個(gè)雙通道，分別在兩個(gè)通道進(jìn)行特征提取和特征融合，最后對(duì)融合后的特征進(jìn)行故障分類。A2ML2F-CNN可對(duì)輸入的不同傳感器信號(hào)互補(bǔ)特征特征提取并進(jìn)行相關(guān)分析。A2ML2F-CNN包含信號(hào)預(yù)處理、基于注意的特征提取階段、特征連接、特征融合和故障分類5個(gè)步驟。

3.1 信號(hào)預(yù)處理

在用對(duì)原始電流信號(hào)直接進(jìn)行故障識(shí)別時(shí)診斷效果不佳，因?yàn)殡娏餍盘?hào)受到電源頻率的影響會(huì)造成故障特征被電源頻干擾，不能很好地凸顯特征。可通過希爾伯特變換的有效包絡(luò)分析消除電源頻率的方法來消除電源頻率對(duì)電流信號(hào)的影響。時(shí)間信號(hào)[x（t）]的希爾伯特變換為：

[x（t）=Hx（t）=1π-∞∞xτ1t-τdτ]"""" （16）

利用希爾伯特變換，對(duì)信號(hào)[x（t）]引入[±90°]的相移。[x（t）]的包絡(luò)表示為：

[c（t）=x（t）2+x（t）2]"" （17）

包絡(luò)分析可有效消除直流電流，對(duì)故障特征進(jìn)一步凸顯，便于對(duì)故障特征的診斷。因此，電流包絡(luò)線[c（t）]將取代原始電流信號(hào)[x（t）]作為A2ML2F-CNN的輸入之一。

3.2 分段劃分?jǐn)?shù)據(jù)集

模型的輸入表示為：

[Xpvib，Xpcur，p=1，2，3，…，s]""" （18）

式中：[Xvib]和[Xcur]——振動(dòng)信號(hào)和電流信號(hào)包絡(luò)；[s]——采樣數(shù)量。

在應(yīng)用序列模型處理振動(dòng)和電流序列信號(hào)時(shí)，逐點(diǎn)將信號(hào)導(dǎo)入模型的計(jì)算量很大。解決這個(gè)問題的一個(gè)典型方法是將信號(hào)分解成相等長度的段。以振動(dòng)信號(hào)的分割為例，計(jì)算公式為：

[Xvib=X1：hvib，Xh+1：2hvib，…，X（s/h-1）h+1：svib] （19）

式中：[h]——用于分段的時(shí)間窗口的長度，經(jīng)過分段處理，振動(dòng)被分成[sh]段。

在所提出的框架中，將不同長度的時(shí)間窗口進(jìn)行多個(gè)分割操作，以獲得原始信號(hào)的多分辨率表示。

3.3 特征提取

特征提取采用兩個(gè)階段進(jìn)行，第一個(gè)特征提取階段，由AM1DCNN模型兩個(gè)通道獨(dú)立處理。在每個(gè)通道內(nèi)進(jìn)行兩次特征提取，第一階段的特征提取之后再融合屬于自融合階段。然而，特征層的簡(jiǎn)單連接并不能完全融合兩種信號(hào)的特征，因此引入2DCNN進(jìn)一步對(duì)相關(guān)全局特征進(jìn)行提取。

為了保持信息的相關(guān)性，首先將特征轉(zhuǎn)化為二維圖像如圖4所示，此外設(shè)置內(nèi)設(shè)置內(nèi)核大小［1，1］和步幅［1，1］的卷積操作來確保輸入信息的完整性。

3.4 特征連接

特征連接階段屬于兩種信號(hào)特征融合，其中將兩個(gè)不同通道的特征圖從進(jìn)行特征連接，與第一階段的特征連接不同，本階段主要連接不同維度的特征圖。如果雙通道的特征映射分別為[F1]和[F2]，則輸出如式（20）所示。通過此方法，進(jìn)行特征圖的連接，實(shí)現(xiàn)特征融合。

[F=Conc（F1，F(xiàn)2）"" =ConcTransf11，1f11，2…"""""""""""""f11，W1????f1C2+1，1f1C2+1，2…f1C2+1，W1×Transf21，1f21，2"""…""""""""""f21，W2"????f2C2+1，1f2C2+1，2…f2C2+1，W2"" =Transf11，1""""""f11，W1…"""""f21，W2????f1C2+1，1f1C2+1，W1…f2C2+1，W2]""""" （20）

式中：Trans——換位操作；[W1]和[W2]——特征圖的長度；[C2+1]——雙通道的特征圖數(shù)量。

3.5 故障分類

對(duì)于分類分配，網(wǎng)絡(luò)的末端通常是一個(gè)分類器，如多層感知器、softmax回歸或支持向量機(jī)。由于計(jì)算快速和準(zhǔn)確的分類能力，選擇softmax函數(shù)作為分類器。給定一個(gè)[K]類的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，softmax回歸的輸出：

[O=py=1|x′，W1，b1py=2|x′，W2，b2""""""""""""""?py=K|x′，WK，bK=1i=1KexpWix+biexpW1x+b1expW2x+b2"""""""""""?expWKx+bk]""""""""""""""" （21）

式中：[O]——分類的結(jié)果；[Wi]和[bi]——第[i]個(gè)權(quán)重矩陣和偏差。

3.6 A2ML2F-CNN故障診斷流程

為解決故障特征難提取和單傳感器故障特征不足的問題，將1D CNN與2D CNN加以結(jié)合，來搭建故障診斷模型。1D CNN更適合于處理序列數(shù)據(jù)，可提高對(duì)原始數(shù)據(jù)的高效利用，2DCNN可學(xué)習(xí)二維全局相關(guān)特征，對(duì)于互補(bǔ)特征的提取至關(guān)重要。故障診斷流程如圖5所示。

故障診斷流程主要包括以下步驟：

1）對(duì)電流信號(hào)和振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。將原始數(shù)據(jù)切割，按照80%為訓(xùn)練集和20%為測(cè)試集的比例進(jìn)行劃分。同時(shí)采用快速傅里葉變換（fast fourier transform，F(xiàn)FT）預(yù)處理電流信號(hào)和振動(dòng)信號(hào)，可減少其他信息的干擾，影響診斷的精度。

2）AM1DCNN提取特征。采用雙通道網(wǎng)絡(luò)，分別為兩層AM1DCNN結(jié)構(gòu)進(jìn)行特征提取，最大池化、歸一化處理之后進(jìn)行全局平均池化。引用Reshape改變數(shù)據(jù)維度，選用sigmoid為激活函，最后進(jìn)行第特征連接。

3）特征向量進(jìn)行多尺度融合。一個(gè)通道采用以上兩層AM1DCNN結(jié)構(gòu)進(jìn)行特征提取，另一個(gè)用重塑（Reshape）改變數(shù)據(jù)維度，轉(zhuǎn)換為二維數(shù)據(jù)采用2D CNN進(jìn)行全局特征提取，對(duì)兩種特征向量進(jìn)行特征融合，添加AM提高網(wǎng)絡(luò)對(duì)故障特征的權(quán)重，提高故障的診斷精度。

4）模型訓(xùn)練。鑒于Adam算法計(jì)算效率高內(nèi)存需求小的優(yōu)點(diǎn)，選取Adam優(yōu)化器與Softmax分類器的loss損失函數(shù)。學(xué)習(xí)率為0.001。在訓(xùn)練集上訓(xùn)練模型，當(dāng)?shù)螖?shù)達(dá)到50次后停止訓(xùn)練，保存模型。

5）模型測(cè)試。利用測(cè)試集測(cè)試模型的效果，并取5次平均值為最終結(jié)果。

4 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

4.1 數(shù)據(jù)集描述

本文實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采用德國帕德伯恩（Paderborn）的滾動(dòng)軸承數(shù)據(jù)集［29］，主要有正常和損壞兩種數(shù)據(jù)。損壞的軸承包括外環(huán)（OR）和內(nèi)環(huán)（IR）上的損壞，軸承的損害程度分為人工損傷和加速損傷如圖6所示。此外，數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)臺(tái)如圖7所示，由電動(dòng)機(jī)、滾動(dòng)軸承測(cè)試模塊、扭矩測(cè)量軸、飛輪、負(fù)載電機(jī)組成，并在64 kHz采樣頻率下將人為故障的軸承依次安裝在測(cè)試模塊中以生成不同軸承故障的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。在實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采集過程中，溫度保持在45～50 ℃之間。其中，通過采用改變的系統(tǒng)的轉(zhuǎn)速、軸承的徑向力，以及負(fù)載轉(zhuǎn)矩等方式來獲得實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，共取得包含4種工況下的數(shù)據(jù)集，4種工況（設(shè)置為No.0～No.3）的工作條件如表1所示。每次測(cè)量時(shí)，所有3個(gè)參數(shù)均保持不變。例如在參數(shù)基本設(shè)置No.0時(shí)，試驗(yàn)臺(tái)運(yùn)行在[n=1500]r/min，負(fù)載扭矩為[M=0.7]N·m，徑向力[F=1 kN。]

已有研究表明，在旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備中，通過大量實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了電流和振動(dòng)信號(hào)單一信號(hào)和融合后的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，說明兩信號(hào)之間存在互補(bǔ)特征。多傳感器數(shù)據(jù)融合的目的是將來自不同傳感器的信息進(jìn)行綜合處理，得出更加準(zhǔn)確、全面描述被測(cè)對(duì)象的結(jié)果。這個(gè)過程主要涉及到對(duì)多余或互補(bǔ)的空間和時(shí)間信息的處理，以產(chǎn)生一個(gè)新的融合信號(hào)。此外，多傳感器數(shù)據(jù)融合還可提高傳感器系統(tǒng)效果，例如提高數(shù)據(jù)的可靠性、準(zhǔn)確性和魯棒性，并且減少數(shù)據(jù)采集和處理的時(shí)間和成本［21］。因此，本文選用電流和振動(dòng)信號(hào)驗(yàn)證本文方法。

本文主要對(duì)帕德伯恩（Paderborn）數(shù)據(jù)集4種工況下的電流和振動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，選擇數(shù)據(jù)集標(biāo)號(hào)為N15_M07_F10、N09_M07_F10、N15_M01_F10、N15_M07_F04的4種工況電流和振動(dòng)信號(hào)，每種工況數(shù)據(jù)集下有兩類故障數(shù)據(jù)和一類正常數(shù)據(jù)，分別為正常（K001）、外圈故障（KA01）、內(nèi)圈故障（KI01）。每種工況得到60組樣本，4種工況共60×4個(gè)樣本。本文采用常用的隨機(jī)拆分方法將數(shù)據(jù)集劃分為80%訓(xùn)練集和20%測(cè)試集，其中48個(gè)樣本用于模型訓(xùn)練，12個(gè)樣本用于模型測(cè)試。為了直觀了解軸承故障發(fā)生的部位，選取轉(zhuǎn)速900 r/min，負(fù)載轉(zhuǎn)矩0.7 Nm，徑向力1000 N工況（N09_M07_F10）下的數(shù)據(jù)集，將其原始數(shù)據(jù)的正常（K001）、外圈（KA01）、內(nèi)圈（KI01）3個(gè)數(shù)據(jù)集的6種狀態(tài)作出時(shí)域波形分析，如圖8所示。

4.2 信號(hào)預(yù)處理

以N09_M07_F10（工況1）的數(shù)據(jù)為例，正常（K001）、外圈（KA01）、內(nèi)圈（KI01）的電流和振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行FFT預(yù)處理如圖9所示。

4.3 A2ML2F-CNN參數(shù)設(shè)置

由圖3可知，本文提出的A2ML2F-CNN包含2次特征融合，第一次特征融合是分別由2個(gè)AMCNN模塊組成電流信號(hào)輸入通道和振動(dòng)信號(hào)輸入通道進(jìn)行第一次特征提取融合。第二次特征融合是由第一次融合之后的特征圖進(jìn)行第二次雙通道特征融合，其中2個(gè)通道分別設(shè)置2個(gè)1D CNN和2D CNN進(jìn)行互補(bǔ)特征的提取。表2所示為部分網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)。在所有卷積層中都選擇步幅為1的16×1的內(nèi)核。在卷積后，采用零填充策略保持特征映射大小不變。特別是在所提A2ML2F-CNN中，采用全局平均池化代替?zhèn)鹘y(tǒng)CNN分類層之前的全連接層。全局平均池化的一個(gè)優(yōu)點(diǎn)是擺脫了完全連接層的設(shè)計(jì)，而更適合于卷積結(jié)構(gòu)，另一個(gè)優(yōu)點(diǎn)是可防止過擬合。

4.4 不同層次信息融合效果對(duì)比

對(duì)于工況No.1將原始振動(dòng)和電流信號(hào)分別分為256000×1和256000×1的數(shù)據(jù)塊，通過快速傅里葉變換處理后進(jìn)行歸 一化操作分為128000×1和128000×1的數(shù)據(jù)塊。分別對(duì)A2ML2F-CNN、AMCNN融合效果進(jìn)行比較，結(jié)果如表3所示。A2ML2F-CNN的精度明顯優(yōu)于一維CNN。特別是，僅與融合信號(hào)相比，A2ML2F-CNN的準(zhǔn)確率從98.2%顯著提高到100%。此外，A2ML2F-CNN的分類性能優(yōu)于基于注意力的一維CNN（AM1DCNN），說明在第二次特征提取階段應(yīng)用二維CNN提取了2種信號(hào)的相關(guān)特征，即電流號(hào)表現(xiàn)出振動(dòng)信號(hào)的互補(bǔ)特征。

為直觀理解診斷效果，A2ML2F-CNN的故障精度如圖10所示?？汕宄乜吹紸2ML2F-CNN的模型處理原始數(shù)據(jù)，訓(xùn)練過程更穩(wěn)定，診斷性能更好。

4.5 不同工況下信息融合對(duì)比

在實(shí)際的故障診斷中，工作條件總是復(fù)雜多變，為進(jìn)一步說明A2ML2F-CNN模型的診斷能力，驗(yàn)證模型的泛化性，分別對(duì)帕德博恩數(shù)據(jù)集的4種工況（N15_M07_F10、N09_M07_F10、N15_M01_F10、N15_M07_F04）下的電流和振動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，將原始振動(dòng)和電流信號(hào)分別分為256000×1和256000×1的數(shù)據(jù)塊，通過快速傅里葉變換處理后進(jìn)行歸一化分為128000×1和128000×1的數(shù)據(jù)塊作為模型的輸入。對(duì)于工況No.0進(jìn)行驗(yàn)證，精度如圖11所示?；驹诘?0次的時(shí)測(cè)試集的精度達(dá)到平穩(wěn)趨近于1，而測(cè)試集損失率趨近于0。為更突出模型優(yōu)越性，分別對(duì)工況No.1～No.3進(jìn)行驗(yàn)證，如圖12所示、從圖12可看出，3種工況下，該模型測(cè)試集的精度損失基本迭代10次到達(dá)平衡，說明A2ML2F-CNN的訓(xùn)練速度快，具有一定的泛化性。

condition No.0-No.3

為更直觀研究所提A2ML2F-CNN方法的有效性，詳細(xì)分析每個(gè)類別的分類精度，使用4種工況條件下的60個(gè)樣本來獲得混淆矩陣，4種工況下的混淆矩陣如圖13所示。

行和列分別表示預(yù)測(cè)標(biāo)簽和實(shí)際標(biāo)簽，對(duì)角則是對(duì)3個(gè)試驗(yàn)進(jìn)行正確分類的樣本。從圖13可看出，每種工況下3種故障類別的準(zhǔn)確性達(dá)到100%，說明外圈故障、內(nèi)圈故障、正常3種樣本類型分類沒有錯(cuò)誤，這說明所提方法對(duì)于不同類型的健康狀況的有效性。

結(jié)合上述對(duì)4種工況數(shù)據(jù)的診斷結(jié)果，4種工況數(shù)據(jù)的診斷結(jié)果都達(dá)到100%，測(cè)試集的混淆矩陣表明3種故障類型全部分類正確，說明該模型對(duì)于不同工況下的故障都具有較好的診斷效果，即該模型具有較好的泛化性能，與此同時(shí)，不同工況下的診斷精度進(jìn)一步說明了該方法對(duì)類型軸承故障診斷具有一定的借鑒意義。

4.6 不同方法對(duì)比

為驗(yàn)證本文方法的故障診斷效果，將所提A2ML2F-CNN與其他方法進(jìn)行比較。本文選擇CNN、LSTM、SVM作為對(duì)比模型進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，4個(gè)模型采用和A2ML2F-CNN相同的數(shù)據(jù)集。采用FFT處理信號(hào)，然后，選擇這些特征進(jìn)行故障分類，其對(duì)比結(jié)果見表4。如表4所示，僅僅考慮電流和振動(dòng)的融合效果，與原始CNN、LSTM、SVM相比該方法的診斷精度分別提高了1.8、3.2和4.6個(gè)百分點(diǎn)，說明本方法的效果優(yōu)于其他方法。與原始CNN相比精度明顯提高，說明A2ML2F-CNN模型加入二維CNN有效提取了互補(bǔ)特征?？紤]A2ML2F-CNN方法融合前后，顯然，可看出單個(gè)信號(hào)的診斷效果明顯略低于該方法，說明2種信號(hào)表現(xiàn)出互補(bǔ)性。此外，采用多次實(shí)驗(yàn)求其平均值，結(jié)果顯示5組實(shí)驗(yàn)的診斷準(zhǔn)確率高于99%，證明了此方法的優(yōu)于其他方法。

5 結(jié) 論

本文針對(duì)在風(fēng)力發(fā)電機(jī)滾動(dòng)軸承故障診斷中單傳感器數(shù)據(jù)中獲得的故障特征有限和多傳感器信號(hào)之間互補(bǔ)特征難以提取的問題，提出一種基于電流和振動(dòng)信號(hào)的A2ML2F-CNN故障診斷方法。驗(yàn)證了不同層特征融合的故障診斷性能。然后，采用多級(jí)階段特征融合的方法提取振動(dòng)和電流信號(hào)的特征，實(shí)現(xiàn)多級(jí)特征提取融合策略。并采用二維CNN來提取特征圖之間的相關(guān)性，應(yīng)用注意機(jī)制為特征圖分配不同的權(quán)重，突出顯示重要特征，并減少冗余特征。最后使用帕德伯恩滾動(dòng)軸承數(shù)據(jù)集驗(yàn)證了A2ML2F-CNN的性能。得出以下主要結(jié)論：

1）本文提出的A2ML2F-CNN模型解決了滾動(dòng)軸承振動(dòng)和電流信號(hào)之間難以有效提取和融合互補(bǔ)特征的問題。

2）本文結(jié)合1D CNN、2D CNN的優(yōu)勢(shì)可解決隨特征層增加故障特征丟失的問題，學(xué)習(xí)全局信息，避免丟失。同時(shí)應(yīng)用注意機(jī)制為特征圖分配不同的權(quán)重，突出顯示重要特征，并減少冗余特征。

3）實(shí)驗(yàn)表明，電流信號(hào)和振動(dòng)信號(hào)之間存在的互補(bǔ)特征。當(dāng)采用單一的電流信號(hào)和振動(dòng)信號(hào)時(shí)，其診斷精度為75.0%和98.9%，而當(dāng)2種信號(hào)融合時(shí)，其診斷精度達(dá)到100%，由此可見軸承故障診斷的性能提升明顯。

4）通過對(duì)帕德博恩滾動(dòng)軸承數(shù)據(jù)集下四種工況的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，表明該模型在不同工況下均具有較好的診斷效果，也即說明在相似的故障類型數(shù)據(jù)下該模型具有較好的泛化性能。

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FAULT DIAGNOSIS METHOD OF WIND TURBINE BEARING BASED ON AM AND CNN MULTI-LEVEL FEATURE FUSION

Wang Jinhua1-3，Han Jinyu1，Cao Jie1，4，Wang Yali1

（1. College of Electrical amp; Engineering， Lanzhou University of Technology， Lanzhou 730050， China；

2. Key Laboratory of Gansu Advanced Control for Industrial Processes， Lanzhou University of Technology， Lanzhou 730050， China；

3. National Experimental Teaching Center of Electrical and Control Engineering， Lanzhou University of Technology， Lanzhou 730050， China；

4. Engineering Research Center of Manufacturing Information of Gansu Province， Lanzhou 730050， China）

Abstract：In this paper， we proposed a attention mechanism multi-level feature fusion convolutional neural network（A2ML2F-CNN） fault diagnosis method. The method takes the original current and vibration signals as inputs， firstly uses the attention mechanism convolutional neural network （AMCNN） module to extract the data signal features separately， and perform a first-level feature fusion connection. On this basis， the attention mechanism one-dimensional convolutional neural network （AM1DCNN） and the two-dimensional convolutional neural network （2DCNN） are used to extract relevant information， and perform a secondary feature fusion， to solves the problem of insufficient fault information of single-sensor data and the difficulty of extracting complementary features. Finally， the fully connected layer and the Softmax layer are used to classify and the diagnostic results are obtained. In order to verify the fault diagnosis effect of the method proposed in this paper， the Paderborn data set is used for experimental verification， and its diagnosis effect is compared with CNN， LSTM， SVM. The results showed that the diagnostic accuracy of the method in this paper increased by 1.8， 3.2 and 4.8 percentage points respectively compared to the above methods， which shows the effectiveness of the method in this paper.

Keywords：wind turbines； fault diagnosis； feature fusion； attention mechanism； convolutional neural network（CNN）； wind turbine bearings