基于多任務(wù)深度學(xué)習(xí)的齒輪箱多故障診斷方法

趙曉平，吳家新，錢承山，張永宏，王麗華

(1. 南京信息工程大學(xué) 計算機與軟件學(xué)院，南京 210044； 2. 南京信息工程大學(xué) 信息與控制學(xué)院，南京 210044)

齒輪箱主要由齒輪、軸承、軸和箱體等重要零部件組成，具有結(jié)構(gòu)緊湊、傳動效率高、壽命長、工作可靠等特點，是航空、電力系統(tǒng)、汽車、工業(yè)機床等現(xiàn)代化工業(yè)中必不可少的通用部件[1]。但是由于齒輪箱的結(jié)構(gòu)復(fù)雜，并且通常在惡劣的環(huán)境下持續(xù)高速運轉(zhuǎn)，很容易發(fā)生故障，因此齒輪箱的故障是誘發(fā)機器故障的重要因素。齒輪和軸承作為齒輪箱的兩個重要零件，極易因疲勞磨損出現(xiàn)局部故障，導(dǎo)致齒輪箱運行的異常，輕則機器中斷，造成經(jīng)濟損失，重則機毀人亡。因此研究高效的齒輪箱狀態(tài)監(jiān)測與故障識別技術(shù)，對保障生產(chǎn)安全，預(yù)防和避免重大事故發(fā)生有著重要的意義[2]。

近年來，深度學(xué)習(xí)技術(shù)迅猛發(fā)展，尤其在圖像分類、目標(biāo)識別等領(lǐng)域取得了難以置信的成功，也有一些研究表明深度學(xué)習(xí)技術(shù)同樣可以運用在語音識別領(lǐng)域。受這些研究的啟發(fā)，機械故障領(lǐng)域的許多專家學(xué)者也嘗試將深度學(xué)習(xí)技術(shù)運用于機械故障診斷，并取得了不錯的效果。

Shao等[3]、Wang等[4]和Chen等[5]均采用深度信念網(wǎng)絡(luò)(Deep Belief Network, DBN)實現(xiàn)了滾動軸承和齒輪箱的故障診斷，并與一些現(xiàn)有的主流故障診斷方法進(jìn)行了比較，驗證了DBN的魯棒性和精確性。隨后，Li等[6]緊跟前人的研究，在DBN的基礎(chǔ)上，對高背景噪聲下信息提取與融合等方面進(jìn)行研究，且取得了傳統(tǒng)方法無法比擬的效果。

Sun等[7]利用稀疏自編碼器(Sparse Autoencoder, SAE)實現(xiàn)了異步電機的故障診斷，通過具有無監(jiān)督特征提取優(yōu)勢的稀疏自編碼模型來自適應(yīng)提取故障特征，并在降噪編碼的作用下去除特征的干擾項，提高了特征表示的魯棒性和故障診斷的精度。類似的研究還擴展至航空發(fā)動機[8]、核電站[9]、風(fēng)力發(fā)電機組設(shè)備[10]、齒輪箱[11]、滾動軸承[12]、變壓器[13]以及旋轉(zhuǎn)機械[14]等復(fù)雜系統(tǒng)的故障診斷領(lǐng)域，并且均取得了良好的效果。

Zhang等[15]構(gòu)建了一個多層的一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network,CNN)，并使用凱斯西儲大學(xué)的軸承數(shù)據(jù)的時域信號進(jìn)行故障診斷研究，取得了不錯的效果。Wang等[16]使用短時傅里葉變換將采集得到的電機振動信號轉(zhuǎn)換成頻譜圖，然后構(gòu)建二維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行故障診斷，獲得了較高的診斷精度。Verstraete等[17]則使用短時傅里葉變換、小波包變換和希爾伯特黃變換三種方法將滾動軸承時域信號轉(zhuǎn)變成時頻譜圖，然后分別使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，并且通過改變輸入時頻譜圖的尺寸和加噪方式研究了網(wǎng)絡(luò)的性能，結(jié)果表明通過時頻轉(zhuǎn)換方法將一維信號轉(zhuǎn)變成二維的時頻圖，再通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行故障診斷，能夠取得很好的效果。

上述的研究展示了深度學(xué)習(xí)在面對機械大數(shù)據(jù)任務(wù)時，強大的自適應(yīng)特征提取和分類能力。然而這些研究均運用在單標(biāo)簽體系下，診斷單一目標(biāo)故障，在大數(shù)據(jù)背景下，單標(biāo)簽體系不僅割裂了機械裝備不同故障之間的聯(lián)系，也難以完整描述裝備故障位置、類型、程度等種類繁多的健康狀態(tài)信息。因此本文引入多標(biāo)簽體系，使用一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建多任務(wù)深度學(xué)習(xí)模型，對采集得到的齒輪箱軸承和齒輪的多故障信號進(jìn)行故障分類，實驗結(jié)果表明在兩種故障同時存在的情況下，該模型能夠準(zhǔn)確的判斷出齒輪和軸承各自的故障類型。

1 基于一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多任務(wù)深度學(xué)習(xí)

1.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network,CNN)通常包括輸入層、卷積層、池化層和最后的全連接層。卷積層通過卷積核對輸入信號進(jìn)行卷積操作，是特征提取的主要執(zhí)行者，具有局部觀察、權(quán)值共享和高層聚合等特性[19]。為了適應(yīng)齒輪箱振動頻域信號的一維特性，本文使用一維卷積構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

1.1.1 一維卷積

卷積層上的一個卷積核能夠檢測輸入信號所有位置上的特定特征，實現(xiàn)對同一輸入信號的權(quán)值共享。為了提取不同的特征，往往需要在同一個卷積層中設(shè)置不同的卷積核進(jìn)行卷積操作。卷積的一般形式如公式(1)：

(1)

1.1.2 池化層

池化是一個采樣的過程，能夠大大降低特征的維數(shù)，避免過擬合。本文使用最大值池化的方法，使下一層神經(jīng)元在面對一些較小幅度的改變時能夠保持不變性，提高網(wǎng)絡(luò)的魯棒性。

1.1.3 全連接層

全連接層的所有神經(jīng)元節(jié)點，都與上一層輸出的特征圖中所有的神經(jīng)元節(jié)點互相連接，將最后一層的輸出特征圖映射成一維的向量。其輸出如式(2)所示。

h(x)=f(w·x+b)

(2)

式中：x為全連接層的輸入；h(x)為全連接層的輸出；w為權(quán)值；b為加性偏置；f(·)為激活函數(shù)。為了防止分類時出現(xiàn)過擬合的情況，通常在全連接層引入“Dropout”[19]的方法。即在訓(xùn)練時，以一定的概率P，讓隱藏層的某個神經(jīng)元停止工作，從而提高網(wǎng)絡(luò)的泛化能力，防止過擬合。

1.1.4 分類器

Softmax[20]是Logistic分類器的一種推廣，主要解決多分類問題。假設(shè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)中輸入樣本為x，對應(yīng)的標(biāo)簽為y，則將樣本判定為某個類別j的概率為p(y=j|x)。所以對于一個K類分類器，輸出的將是一個K維的向量(向量的元素和為1)，如式(3)所示。

(3)

1.2 多任務(wù)深度學(xué)習(xí)模型

本文的研究對象為齒輪箱內(nèi)的齒輪故障及軸承故障，不是單個目標(biāo)而是兩個。因此本文使用多任務(wù)學(xué)習(xí)方式來構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)模型。多任務(wù)學(xué)習(xí)可以提取多個任務(wù)的共享特征，這個共享特征具有較強的抽象能力，能夠適應(yīng)多個不同但相關(guān)的目標(biāo)，通?？梢允鼓Ｐ瞳@得更好的泛化能力。此外，通過使用共享層，在多個任務(wù)同時進(jìn)行預(yù)測時，可以減少整體模型參數(shù)的規(guī)模，提高診斷效率。

圖1為本文所使用的多任務(wù)深度學(xué)習(xí)模型，圖中方框A為共享層，使用兩個卷積層來提取任務(wù)1和2的共享特征，方框B為任務(wù)1層，用于識別軸承故障，方框C為任務(wù)2層，用于識別齒輪故障。本文使用聯(lián)合訓(xùn)練的方式訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，即求Loss1與Loss2的平均損失，然后使用優(yōu)化器進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化。本研究中使用交叉熵?fù)p失函數(shù)定義Loss1和Loss2，使用Momentum優(yōu)化器(學(xué)習(xí)率：0.1，動量衰減：0.9)進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化，各網(wǎng)絡(luò)層結(jié)構(gòu)參數(shù)見表1。

圖1 多任務(wù)深度學(xué)習(xí)模型

表1 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)

2 實驗與分析

2.1 數(shù)據(jù)采集

深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練需要大量的數(shù)據(jù)支持，訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量會直接影響模型的效果。因此本文以動力傳動故障診斷試驗臺(如圖2)為研究對象。通過更換齒輪箱內(nèi)的故障齒輪和故障軸承，模擬齒輪箱可能會發(fā)生的30種多故障情況，如圖3所示。

圖2 動力傳動故障診斷試驗臺

為了增加樣本的多樣性，在數(shù)據(jù)采集時通過改變轉(zhuǎn)速和負(fù)載，盡可能的模擬實際生產(chǎn)中可能發(fā)生的工況類型。通過控制前端的驅(qū)動電機來改變轉(zhuǎn)速，采集時選取1 700 r/min、1 800 r/min、3 400 r/min和3 800 r/min四種轉(zhuǎn)速，使采集到的數(shù)據(jù)不僅包含相近轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)，同時包含跨度較大的轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)。同時在每種轉(zhuǎn)速下通過調(diào)節(jié)試驗臺后端的磁粉制動裝置，改變負(fù)載，負(fù)載種類見表2。

表2 負(fù)載種類

本研究對采集得到的振動信號進(jìn)行分析，采集數(shù)據(jù)時使用單向加速度傳感器(SQI608A11-3F)。安裝傳感器時，本研究參考凱斯西儲大學(xué)軸承數(shù)據(jù)的采集方式，通過螺栓聯(lián)接將加速度傳感器安裝在齒輪箱定軸的左右兩側(cè)(如圖2中傳感器1、2的位置)。設(shè)置傳感器采樣頻率為20 kHz，采樣時間為20 s。當(dāng)驅(qū)動電機轉(zhuǎn)速平穩(wěn)后進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，采集時為了更真實的模擬生產(chǎn)環(huán)境，會隨機的通過金屬敲擊的方式進(jìn)行人為噪聲污染，約占采得總信號的5%。

最終，每種工況下可采集得到的左右兩個通道的時域信號。最終采集到了960個(30種多故障組合類型*4種不同轉(zhuǎn)速*4種不同負(fù)載*2(左右雙通道))振動信號文件，每個信號文件中包含409 600個信號點。

2.2 數(shù)據(jù)切分及預(yù)處理

實驗前對原振動信號文件進(jìn)行隨機切分，將每個信號文件中的409 600個點切分為200個[1,2 000]的時域信號。為了能夠充分研究本文模型的識別能力，制定了9種不同的數(shù)據(jù)的劃分方式，具體劃分方式如下：

1) 按百分比切分：隨機選取每個原始信號的75%(即150個)作為訓(xùn)練集，剩余25%(即50個)作為測試集

2) 按轉(zhuǎn)速切分：選取1種轉(zhuǎn)速下的所有信號作為測試集，余下3種轉(zhuǎn)速下的信號作為訓(xùn)練集。

3) 按負(fù)載切分：選取1種負(fù)載下的所有信號作為測試集，余下3種負(fù)載下的信號作為訓(xùn)練集。

按上述方式切分后獲得的實驗數(shù)據(jù)如表3所示。

切分后得到時域信號，而在文獻(xiàn)[12,16]的研究中均表明將時域信號直接作為輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的效果不佳。同時實際實驗時也發(fā)現(xiàn)，將時域信號作為輸入，訓(xùn)練時網(wǎng)絡(luò)的損失無法收斂，且準(zhǔn)確率僅有30%。因此在驗證本文網(wǎng)絡(luò)模型前，使用快速傅里葉變換求解頻域信號，得到的信號長度為1 000個點。將頻域信號作為網(wǎng)絡(luò)輸入，驗證模型效果。在進(jìn)行實驗前，需要對數(shù)據(jù)的標(biāo)簽進(jìn)行編碼，本文采用One-Hot編碼方式，具體故障編碼如表3。在訓(xùn)練、測試及實際診斷時，表3中軸承，和齒輪故障分別對應(yīng)本文提出的表1中多任務(wù)深度學(xué)習(xí)模型Softmax S1和S2層的輸出，該層輸出一個長度為5和6的概率向量，將此概率向量的最大值位置記為1，其余為記為0，則可得到網(wǎng)絡(luò)預(yù)測出的兩個One-Hot編碼，該預(yù)測編碼用于表示診斷結(jié)果和統(tǒng)計準(zhǔn)確率。

表3 故障編碼

2.3 實驗驗證

本實驗訓(xùn)練和測試的硬件環(huán)境為i7-6700 CPU、英偉達(dá)GTX970顯卡(顯存4G)、16G內(nèi)存，軟件編程環(huán)境為python3.6、Tensorflow1.2、CUDA8.0。網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時輸入樣本大小為1 000×1，設(shè)置Batch-size為600，訓(xùn)練上限設(shè)置為40 000次，且每20次記錄一次訓(xùn)練集準(zhǔn)確率。為了更好的觀察模型的效果，設(shè)置每200次迭代進(jìn)行一次測試集的測試，并記錄測試集準(zhǔn)確率。

使用表4中的數(shù)據(jù)分別輸入圖1中的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行模型訓(xùn)練，并統(tǒng)計了實驗中準(zhǔn)確率變化，表5中列出了各個實驗取得的最高測試集聯(lián)合準(zhǔn)確率(即任務(wù)1診斷正確且任務(wù)2診斷正確)，以及所對應(yīng)的單個任務(wù)測試集準(zhǔn)確率和訓(xùn)練集準(zhǔn)確率。

從表5中實驗結(jié)果可以看出，當(dāng)按百分比切分?jǐn)?shù)據(jù)(即訓(xùn)練數(shù)據(jù)充足，包含各種轉(zhuǎn)速和負(fù)載情況)，并且對數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理時(即表5實驗10)，模型的聯(lián)合準(zhǔn)確率最高可以達(dá)到94.6%，且軸承和齒輪識別任務(wù)的單獨準(zhǔn)確率達(dá)到96.37%和97.69%。如圖4、5分別為實驗10中測試集和訓(xùn)練集準(zhǔn)確率上升曲線。從圖4,5中可以看出，隨著不停的迭代訓(xùn)練，準(zhǔn)確率平穩(wěn)上升。使用缺失某種負(fù)載的數(shù)據(jù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，且使用該缺失負(fù)載數(shù)據(jù)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)測試時(實驗2-5,11-14)，依然能夠獲得很高的單一任務(wù)準(zhǔn)確率，且聯(lián)合準(zhǔn)確率可以達(dá)到90±2%。而使用缺失某種轉(zhuǎn)速的數(shù)據(jù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，且使用該缺失轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)測試時(實驗6-9,15-18)，網(wǎng)絡(luò)模型產(chǎn)生了嚴(yán)重的過擬合現(xiàn)象，測試集準(zhǔn)確率很低。

表4 實驗數(shù)據(jù)切分

圖4 實驗10測試集準(zhǔn)確率

圖5 實驗10訓(xùn)練集準(zhǔn)確率

表5 多任務(wù)網(wǎng)絡(luò)實驗結(jié)果

圖6 單標(biāo)簽網(wǎng)絡(luò)模型

Fig.6 The model of single label network

2.4 實驗對比分析

為了與傳統(tǒng)單標(biāo)簽網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行對比，驗證本文提出的多任務(wù)網(wǎng)絡(luò)的有效性，本文使用如圖6所示的單標(biāo)簽網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行對比實驗。制作標(biāo)簽時，對30種組合故障類型使用One-hot編碼。經(jīng)過多輪迭代后，實驗結(jié)果如表6所示。

表6 單標(biāo)簽網(wǎng)絡(luò)實驗結(jié)果

從表6中可以看出，使用單標(biāo)簽網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行多故障診斷時，效果較本文提出的多任務(wù)網(wǎng)絡(luò)差異明顯。最高的測試集準(zhǔn)確率僅有73%，無法有效的進(jìn)行齒輪箱多故障識別。

本文提出方法能夠在數(shù)據(jù)充分的情況下取得較高診斷精度的根本原因之一是：該方法通過使用共享層和獨立的兩個任務(wù)層，能夠自適應(yīng)的從一個信號中提取兩種不同故障目標(biāo)的特征。為了更加直觀的驗證提出方法在特征提取上的能力，隨機選取了一段信號，將其輸入表5中實驗10取得最高準(zhǔn)確率的網(wǎng)絡(luò)模型，將圖1中卷積層C3_1,和卷積層C3_2輸出的特征進(jìn)行可視化。

圖7 卷積層C3_1輸出特征可視化

圖8 卷積層C3_2輸出特征可視化

從圖7和8能夠明顯看出，對于同一段輸入信號，不同任務(wù)層的同一級卷積層所提取出的特征差異很大。這也是本文提出的多任務(wù)深度學(xué)習(xí)模型在單獨對軸承和齒輪任務(wù)進(jìn)行診斷時，能夠取得較高準(zhǔn)確率的原因。而使用圖6中傳統(tǒng)的單標(biāo)簽網(wǎng)絡(luò)處理這種多故障的任務(wù)時，由于單標(biāo)簽網(wǎng)絡(luò)不能夠很好的分離提取同一信號中不同故障目標(biāo)的特征，因此即使在數(shù)據(jù)充足的情況下也不能夠獲得很高的準(zhǔn)確率。

2.5 實驗展望

對比表5中6-9、15-18實驗的結(jié)果發(fā)現(xiàn)，當(dāng)使用按轉(zhuǎn)速切分?jǐn)?shù)據(jù)集時，網(wǎng)絡(luò)模型出現(xiàn)了嚴(yán)重的過擬合現(xiàn)象，測試集單個任務(wù)的準(zhǔn)確率較訓(xùn)練集降低了12%～40%，而測試集聯(lián)合準(zhǔn)確率也同樣出現(xiàn)了相同程度的降低。圖9列舉了實驗15-18的測試集準(zhǔn)確率上升曲線，從圖中可以看出，當(dāng)訓(xùn)練集缺失的轉(zhuǎn)速較低(實驗15∶1 700 r/min；實驗16∶1 800 r/min)時，其測試集準(zhǔn)確率明顯高于訓(xùn)練集缺失轉(zhuǎn)速較高的情況(實驗17∶3 400 r/min；實驗18∶3 800 r/min)。

(a) 實驗15

(b) 實驗16

(c) 實驗17

(d) 實驗18

在文獻(xiàn)[12,16]等均使用了深度學(xué)習(xí)方法對機械故障診斷進(jìn)行研究，且劃分訓(xùn)練和測試數(shù)據(jù)時都使用了隨機百分比切分的方式。而在本方法的實驗中，加入了按轉(zhuǎn)速和負(fù)載切分?jǐn)?shù)據(jù)的方式來模擬實際應(yīng)用中可能發(fā)生的數(shù)據(jù)缺失問題。結(jié)果表明在缺失轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)的情況下對模型進(jìn)行訓(xùn)練，模型的泛化能力不足。因此下一步的研究重點因集中在轉(zhuǎn)速及負(fù)載缺失數(shù)據(jù)下，對模型泛化能力的提升。

3 總 結(jié)

本文首次使用多任務(wù)深度學(xué)習(xí)模型同時對齒輪箱內(nèi)軸承和齒輪故障進(jìn)行診斷，并通過不同的方式對采集得到的數(shù)據(jù)集進(jìn)行切分，來模擬實際應(yīng)用中可能遇到的缺失某種工況數(shù)據(jù)的情況，從而驗證網(wǎng)絡(luò)模型的性能，同時構(gòu)建了單標(biāo)簽網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行對比分析，結(jié)論如下：

(1) 當(dāng)數(shù)據(jù)種類不存在缺失時，多任務(wù)深度學(xué)習(xí)模式在同時應(yīng)對多個故障的識別任務(wù)時，能夠自適應(yīng)的提取各任務(wù)的特征。在面對單一任務(wù)時能夠取得96.37%和97.69%的準(zhǔn)確率，且其診斷的聯(lián)合準(zhǔn)確率依然很高，能夠達(dá)到94.6%，遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于使用單標(biāo)簽網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行診斷的效果。

(2) 當(dāng)使用缺失某種負(fù)載的數(shù)據(jù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，且使用該缺失負(fù)載數(shù)據(jù)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)測試時，依然能夠獲得很高的單一任務(wù)準(zhǔn)確率，且聯(lián)合準(zhǔn)確率可以達(dá)到90±2%。

(3) 當(dāng)使用缺失某種轉(zhuǎn)速的數(shù)據(jù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，且使用該缺失轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)測試時，網(wǎng)絡(luò)模型產(chǎn)生了嚴(yán)重的過擬合現(xiàn)象，測試集準(zhǔn)確率很低。

(4) 本文所采集的齒輪箱多故障數(shù)據(jù)集具有一定的研究價值，可用于評估針對此類問題的模型。下一步的研究重點因集中在轉(zhuǎn)速及負(fù)載缺失數(shù)據(jù)下，對模型泛化能力的提升。