深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在滑動(dòng)軸承轉(zhuǎn)子軸心軌跡識(shí)別中的應(yīng)用

郭明軍, 李偉光, 楊期江, 趙學(xué)智

(1.華南理工大學(xué) 機(jī)械與汽車工程學(xué)院，廣州 510640；2.廣州航海學(xué)院 輪機(jī)工程學(xué)院，廣州 510725)

轉(zhuǎn)子系統(tǒng)是風(fēng)機(jī)、汽輪機(jī)、軋機(jī)、壓縮機(jī)等旋轉(zhuǎn)機(jī)械中用于傳遞運(yùn)動(dòng)與動(dòng)力的關(guān)鍵部件，其工作性能通常對(duì)旋轉(zhuǎn)機(jī)械的穩(wěn)定性和可靠性起決定性作用[1]。旋轉(zhuǎn)機(jī)械高速重載的工作環(huán)境經(jīng)常會(huì)使得轉(zhuǎn)子系統(tǒng)產(chǎn)生振動(dòng)，而劇烈的振動(dòng)必須加以控制，否則將會(huì)使得機(jī)械零部件受損、引發(fā)機(jī)器故障，甚至造成嚴(yán)重的安全事故[2]。因此，研究轉(zhuǎn)子系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷方法對(duì)保持旋轉(zhuǎn)機(jī)械的運(yùn)行性能及使用壽命具有重要意義。

軸心軌跡是旋轉(zhuǎn)機(jī)械振動(dòng)信號(hào)的一種重要表現(xiàn)形式，包含了設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的豐富信息，它的特征提取與識(shí)別是旋轉(zhuǎn)機(jī)械智能診斷的重要手段，本質(zhì)上是二維圖形的模式識(shí)別問(wèn)題[3]。軸心軌跡的主要特征包括傅里葉描述子、幾何參數(shù)特征及矩特征等，將這些特征與故障類型相對(duì)應(yīng)，通過(guò)學(xué)習(xí)訓(xùn)練后，利用模糊聚類、灰色關(guān)聯(lián)分析、支持向量機(jī)與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等分類器實(shí)現(xiàn)故障的分類識(shí)別。李輝等[4]利用模糊C-均值聚類方法對(duì)軸心軌跡的多重分形譜特征進(jìn)行了分類識(shí)別，取得了良好的效果。李友平等[5]以不變矩作為特征向量，采用關(guān)聯(lián)度分析方法實(shí)現(xiàn)軸心軌跡的自動(dòng)識(shí)別。萬(wàn)鵬等[6]提出了一種集成非線性流形學(xué)習(xí)和支持向量機(jī)相結(jié)合的故障診斷模型，應(yīng)用于試驗(yàn)臺(tái)轉(zhuǎn)子系統(tǒng)故障識(shí)別，取得了較高的精度。郭鵬程等[7]采用邊緣矩和粒子群來(lái)尋找關(guān)鍵故障特征，解決了輪廓的完整性和輪廓提取算法的穩(wěn)定性問(wèn)題，然后應(yīng)用加權(quán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)了4種典型軸心軌跡的識(shí)別。

上述傳統(tǒng)智能識(shí)別方法雖然已在多個(gè)領(lǐng)域取得了成功，但它們將人工特征提取與分類識(shí)別兩個(gè)緊密聯(lián)系的過(guò)程分割為相互獨(dú)立的兩部分，步驟繁瑣且無(wú)法適應(yīng)復(fù)雜多變的實(shí)際環(huán)境。而近年來(lái)，Hinton等[8]科學(xué)家提出的深度學(xué)習(xí)因其具有較深的結(jié)構(gòu)而具有強(qiáng)大的自適應(yīng)特征學(xué)習(xí)能力，是解決上述問(wèn)題的重要方法。在機(jī)械故障診斷領(lǐng)域，堆棧去噪自編碼機(jī)(Stacked Denoising Auto-encoder, SDAE)、深度置信網(wǎng)絡(luò)(Deep Belief Network, DBN)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)等都取得了不錯(cuò)的效果。李松柏等[9]提出了一種集成多傳感器信息及SDAE的齒輪故障診斷模型，具有比傳統(tǒng)故障診斷方法更高的抗噪性及魯棒性。李巍華等[10]利用DBN對(duì)軸承的原始振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行自適應(yīng)特征提取，增強(qiáng)了識(shí)別過(guò)程的智能性。劉星辰等[11]采用隨機(jī)破壞輸入和全局平均化策略對(duì)經(jīng)典卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型LeNet-5進(jìn)行改進(jìn)，提出一種具有實(shí)時(shí)抗噪性能的一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，實(shí)現(xiàn)了對(duì)原始軸承及齒輪箱振動(dòng)信號(hào)的自適應(yīng)特征學(xué)習(xí)與故障診斷。盡管深度學(xué)習(xí)已經(jīng)在旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷上取得成功，但在軸心軌跡的識(shí)別上的應(yīng)用尚不多見(jiàn)。

本文針對(duì)軸心軌跡的識(shí)別問(wèn)題，借鑒CNN在門牌識(shí)別、車牌識(shí)別及花卉識(shí)別等領(lǐng)域的成功應(yīng)用,利用CNN所特有的卷積與池化結(jié)構(gòu)，并結(jié)合樣本數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，提出一種深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷模型DCNN-FDM用于軸心軌跡識(shí)別，并通過(guò)全連接層的主成分分析驗(yàn)證所提方法在特征學(xué)習(xí)方面的有效性。與傳統(tǒng)方法(BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Hu矩+BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及Hu矩+SVM)相比，本文所提模型的識(shí)別效果更好，可實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)子故障的精確診斷。

1 CNN的工作原理

CNN是廣泛應(yīng)用的深度學(xué)習(xí)模型之一，具有與傳統(tǒng)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類似的層級(jí)結(jié)構(gòu)，通常由輸入層、卷積層、池化層及輸出層等部分組成。其核心模塊是卷積層和池化層，正是通過(guò)交替的卷積與池化操作，達(dá)到對(duì)輸入數(shù)據(jù)特征的逐層剝離以期挖掘數(shù)據(jù)潛藏的更加抽象的特征。輸出層通常采用softmax分類器，它是logistic回歸模型在多分類問(wèn)題上的推廣，可用于輸入數(shù)據(jù)的多分類任務(wù)當(dāng)中。本節(jié)將重點(diǎn)介紹卷積、池化及softmax分類器的基本原理。

1.1 卷積運(yùn)算

卷積層的作用是對(duì)輸入數(shù)據(jù)的特征進(jìn)行自適應(yīng)提取，而這是通過(guò)每一個(gè)神經(jīng)元固定的卷積核矩陣與上一層的輸出特征矢量進(jìn)行卷積運(yùn)算來(lái)實(shí)現(xiàn)的。卷積的結(jié)果代表所提取的特征，每一個(gè)卷積核通過(guò)權(quán)值共享機(jī)制學(xué)習(xí)到輸入的一類特征，即特征圖(Feature Map，F(xiàn)M)。卷積過(guò)程可由下式描述：

(1)

式中：l為卷積核序號(hào)，Cl為CNN的第l層FM,a為卷積層輸入，b為卷積核的偏置項(xiàng)，x、y、z分別為輸入數(shù)據(jù)的不同維度。

為了能夠提取到復(fù)雜的非線性特征，在卷積操作之后通常會(huì)引入激活函數(shù)來(lái)增加模型的非線性。ReLu激活函數(shù)因其特有的單邊抑制特性，能夠?qū)ι疃葘W(xué)習(xí)模型進(jìn)行稀疏后更好地挖掘相關(guān)特征，且收斂速度優(yōu)于sigmoid和tanh函數(shù)，而被廣泛應(yīng)用。其原理為：

Hl=f(Cl)=max{0,Cl}，l=1,2,…,q

(2)

式中：Hl為Cl的激活值。

1.2 池化原理

卷積層之后是池化層(也稱下采樣層)，其作用是壓縮數(shù)據(jù)及參數(shù)量，從而減小過(guò)擬合風(fēng)險(xiǎn)[12]。常用的池化策略有L2范數(shù)池化、平均池化和最大值池化，其中最大值池化應(yīng)用最廣，其表達(dá)式為：

Gl=downsamp(Hl)=maxHl(v1,v2)

(3)

式中：(v1,v2)為對(duì)上一層進(jìn)行池化的元素尺度。

1.3 softmax分類器

通過(guò)交替的卷積層與池化層之后，需要通過(guò)全連接層將最后一個(gè)池化層的特征整合為一維的列向量xl,與輸出最層的標(biāo)簽連接，最后由softmax完成分類任務(wù)。對(duì)于m類的多分類問(wèn)題，softmax的輸出可表示為[13]：

(4)

式中：θi(1≤i≤m)為模型的參數(shù)，f(θix)為模型的輸出。

2 深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷模型DCNN-FDM

CNN已經(jīng)在手寫(xiě)字體識(shí)別、門牌識(shí)別等多個(gè)領(lǐng)域得到應(yīng)用，鑒于本文研究的軸心軌跡識(shí)別與手寫(xiě)字體識(shí)別具有頗多相似之處，故可針對(duì)其特征來(lái)調(diào)整CNN的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)以實(shí)現(xiàn)軸心軌跡的自動(dòng)識(shí)別。

2.1 DCNN-FDM的結(jié)構(gòu)

本節(jié)采用的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷模型DCNN-FDM如圖1所示，由圖可知，該模型包括三部分：輸入模塊、特征提取模塊和分類模塊。

圖1 DCNN-FDM模型

輸入模塊：輸入圖像通常為包含紅黃藍(lán)3原色的3通道圖像且其尺寸大小不一致，為處理方便，需將其進(jìn)行預(yù)處理為統(tǒng)一的尺寸大小，而這是由輸入模塊來(lái)完成的。圖像預(yù)處理過(guò)程包括讀取圖像、二值化處理和最近鄰插值三個(gè)步驟：首先，調(diào)用計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)(Open Source Computer Vision Library，OPENCV)中的cv2.imread()函數(shù)來(lái)讀取原始圖像；然后，調(diào)用cv2.threshold()函數(shù)將圖像處理為灰度圖；最后，調(diào)用cv2.resize()函數(shù)，采用最近鄰插值算法，將圖像尺寸統(tǒng)一縮放為32×32。

特征提取模塊：該模塊由兩組交替的卷積層和池化層組成。卷積層通過(guò)多個(gè)卷積核可以提取到圖像不同的局部特征，然后通過(guò)Relu激活函數(shù)對(duì)所得特征進(jìn)行非線性映射，起到特征增強(qiáng)的作用。而池化層采用最大值池化，可以對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)一步壓縮及減少參數(shù)量，起到減少計(jì)算量和防止過(guò)擬合的作用。特征提取模塊正是通過(guò)交替的卷積和池化層來(lái)實(shí)現(xiàn)軸心軌跡特征的自適應(yīng)提取功能。

輸出模塊：輸出模塊由全連接層和softmax分類器組成。其中全連接層負(fù)責(zé)將特征提取模塊中提取到的特征進(jìn)行扁平化處理為一維的張量，然后再輸入softmax分類器中得到各類輸入的概率值。

經(jīng)過(guò)反復(fù)試驗(yàn)，確定的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)如下：卷積核大小為5×5,移動(dòng)步長(zhǎng)為1；采用最大值池化，尺寸為2×2,步長(zhǎng)為2；圖1中64@28×28代表特征圖大小為28×28，深度為64；全連接層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為1 024。

2.2 DCNN-FDM的訓(xùn)練

CNN的訓(xùn)練屬于有監(jiān)督訓(xùn)練，每個(gè)樣本對(duì)應(yīng)的輸出與實(shí)際標(biāo)簽之間的差值定義為誤差，模型訓(xùn)練的目的就是使得誤差盡可能小。因此，模型訓(xùn)練最終可歸結(jié)為一個(gè)優(yōu)化問(wèn)題。本文以交叉熵為損失函數(shù)，表達(dá)式為：

(5)

式中：x為輸入特征,y為模型的實(shí)際標(biāo)簽，y_為模型的輸出結(jié)果,即softmax的分類結(jié)果。

模型訓(xùn)練分為前向迭代求解和誤差反向傳播兩個(gè)階段。前向傳播過(guò)程如下式：

(6)

反向傳播過(guò)程采用梯度下降方法更新參數(shù)，輸出層t的殘差δt定義為

(7)

式中：°表示逐點(diǎn)卷積。此時(shí)，容易得到權(quán)值W和偏置項(xiàng)b的梯度如下

(8)

對(duì)于最大值池化層，要從壓縮過(guò)的輸出層誤差δt還原成池化前的大小，需要進(jìn)行上采樣，將第l-1層中最大值所對(duì)應(yīng)的位置用第l層中的殘差替代，而其余位置進(jìn)行補(bǔ)零操作。即有：

δl-1=upsample(δl)°f′(zl-1)

(9)

式中:upsample(.)表示上采樣操作。

對(duì)于卷積層，則有：

δl-1=δl*rot 180(Wl)⊙f′(zl-1)

(10)

式中:*表示卷積，⊙表示向量?jī)?nèi)積，rot180表示對(duì)卷積核旋轉(zhuǎn)180°。

通過(guò)上述方法，利用鏈?zhǔn)椒▌t，可以求出各層的梯度，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)權(quán)重與偏置等網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的更新。

3 旋轉(zhuǎn)機(jī)械實(shí)測(cè)軸心軌跡識(shí)別試驗(yàn)

試驗(yàn)裝置為課題組自主研發(fā)的大型滑動(dòng)軸承試驗(yàn)臺(tái)，如圖2所示，主要由大小減振平臺(tái)、伺服電機(jī)、卸荷座、聯(lián)軸器、轉(zhuǎn)子及其左右兩端的支承滑動(dòng)軸承(寬徑比0.75、間隙比0.002)和推力裝置組成。試驗(yàn)中涉及的基本參數(shù)，如表1所示。

圖2 滑動(dòng)軸承試驗(yàn)臺(tái)

表1 試驗(yàn)基本參數(shù)

本文監(jiān)測(cè)的對(duì)象為圖2中的轉(zhuǎn)子，所用的傳感器型號(hào)為KamanKD2306-1S、分辨率為0.01%FS、量程為0～2.5 mm。通過(guò)轉(zhuǎn)子軸心軌跡的不同形狀可以識(shí)別其對(duì)應(yīng)的故障類型，兩者的對(duì)應(yīng)關(guān)系如表2所示。軸心軌跡的識(shí)別流程，如圖3所示。

表2 軸心軌跡數(shù)據(jù)集

圖3 軸心軌跡識(shí)別流程圖

3.1 軸心軌跡提純

轉(zhuǎn)子的軸心軌跡可利用在轉(zhuǎn)子同一軸截面兩側(cè)互相垂直的位置布置的兩個(gè)位移傳感器測(cè)得的信號(hào)D1和D2來(lái)合成，結(jié)果如圖4所示。

圖4 原始軸心軌跡

由圖4可知，軸心軌跡混成一團(tuán)而無(wú)法識(shí)別其本來(lái)面貌。這是由于設(shè)備結(jié)構(gòu)及其運(yùn)行環(huán)境的復(fù)雜性，引起實(shí)測(cè)的振動(dòng)信號(hào)受到諸多干擾因素的影響，從而使得軸心軌跡雜亂無(wú)章。故在進(jìn)行軸心軌跡識(shí)別試驗(yàn)之前，需要對(duì)測(cè)試的軸心軌跡進(jìn)行降噪提純。本文采用奇異值分解(Singular Value Decomposition, SVD)及其差分譜理論[14-15]，進(jìn)行軸心軌跡提純。圖5為2 250 r/min轉(zhuǎn)速工況下測(cè)得的位移信號(hào)的提純過(guò)程。圖5(a)、(b)為轉(zhuǎn)子的原始振動(dòng)信號(hào)，由圖可知，信號(hào)受到了嚴(yán)重的噪聲干擾。經(jīng)SVD處理之后得到的奇異值曲線及其差分譜如圖5(c)、(d)所示，由圖可知，振動(dòng)信號(hào)的奇異值差分譜的最大值都出現(xiàn)在序號(hào)4的位置。根據(jù)差分譜理論，選擇前4個(gè)奇異分量進(jìn)行信號(hào)重構(gòu)，結(jié)果如圖5(e)、(f)所示，據(jù)圖可知，經(jīng)SVD處理后的信號(hào)波形十分清晰，干擾成分幾乎完全被消除。

(a)D1的波形圖

由圖5中的提純信號(hào)合成的軸心軌跡如圖6所示。由圖6可知，軸心軌跡為“花瓣形”，說(shuō)明轉(zhuǎn)子存在碰磨故障。

圖6 提純軸心軌跡

3.2 樣本集劃分

更換不同參數(shù)的試驗(yàn)軸承，采集不同轉(zhuǎn)速工況下的振動(dòng)信號(hào)，獲得大量的試驗(yàn)數(shù)據(jù)。按照3.1節(jié)的方法獲得橢圓形、香蕉型、外8字形和花瓣形4類不同軸心軌跡圖各200張，按20%的比例隨機(jī)選取測(cè)試集，其余為訓(xùn)練集。樣本標(biāo)簽及數(shù)據(jù)集劃分結(jié)果詳見(jiàn)表2。部分提純軸心軌跡，如圖所示7所示。

3.3 模型設(shè)計(jì)

DCNN-FDM模型是基于tensorflow-gpu深度學(xué)習(xí)框架所搭建的，編程環(huán)境采用pycharm+python,處理器為intel(R)core(TM)i7-7700，顯卡采用NVIDIA Geforce GTX 1050。該模型的設(shè)計(jì)包括訓(xùn)練和預(yù)測(cè)兩個(gè)部分。模型訓(xùn)練時(shí)所用的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖1所示，其中輸入層神經(jīng)元個(gè)數(shù)等于輸入軸心軌跡的樣本個(gè)數(shù)，而輸出層神經(jīng)元個(gè)數(shù)與軸心軌跡的類別數(shù)一致。

(a)橢圓

在模型開(kāi)始訓(xùn)練之前需要提前設(shè)置好超參數(shù)，本模型的基本參數(shù)設(shè)置如下：初始學(xué)習(xí)率lr設(shè)為0.001，以0.99的衰減率按指數(shù)衰減；訓(xùn)練周期150，采用小批量訓(xùn)練法，每次從訓(xùn)練集中隨機(jī)輸入16個(gè)樣本；采用截?cái)嗟臉?biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布函數(shù)進(jìn)行初始化卷積層的權(quán)值參數(shù)，標(biāo)準(zhǔn)差設(shè)為0.1；卷積層后使用ReLu激活函數(shù)進(jìn)行非線性映射；全連接層采用dropout技術(shù)來(lái)防止過(guò)擬。模型參數(shù)設(shè)置完成后，開(kāi)始正式對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。當(dāng)模型訓(xùn)練次數(shù)達(dá)到預(yù)設(shè)值后保存模型參數(shù)并結(jié)束訓(xùn)練。然后進(jìn)入測(cè)試階段：將訓(xùn)練集輸入到已訓(xùn)練好的模型當(dāng)中，對(duì)比預(yù)測(cè)結(jié)果與真實(shí)標(biāo)簽，從而得到模型的準(zhǔn)確率用于評(píng)價(jià)模型的性能。

3.4 軸心軌跡識(shí)別

采用訓(xùn)練集樣本對(duì)DCNN-FDM模型進(jìn)行訓(xùn)練，結(jié)果如圖8所示。

(a)損失值變化曲線

圖8(a)為損失值變化曲線，由圖可知，隨著訓(xùn)練次數(shù)的增加，損失值不斷降低，最終穩(wěn)定在0.12左右。圖8(b)為準(zhǔn)確率變化曲線，由圖可知，隨著訓(xùn)練次數(shù)的增加，準(zhǔn)確率不斷交替上升且其波動(dòng)幅度較大；當(dāng)訓(xùn)練次數(shù)達(dá)到120次以后，準(zhǔn)確率保持100%不變。然后，利用訓(xùn)練好的 DCNN-FDM模型對(duì)測(cè)試集進(jìn)行預(yù)測(cè)。經(jīng)過(guò)10次反復(fù)試驗(yàn)的結(jié)果如圖9所示，由圖9可知，軸心軌跡的識(shí)別率在96%～99%之間波動(dòng)，平均識(shí)別率為97.09%。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，DCNN-FDM模型對(duì)實(shí)測(cè)軸心軌跡的識(shí)別取得了良好的效果。

圖9 DCNN-FDM模型的訓(xùn)練過(guò)程

經(jīng)過(guò)分析發(fā)現(xiàn)，在4類軸心軌跡中，標(biāo)簽為“1”即香蕉形的軸心軌跡最容易被識(shí)別錯(cuò)誤，其結(jié)果如圖10所示。由圖10可知，平均每次會(huì)有兩張香蕉形軸心軌跡被識(shí)別錯(cuò)誤，其原因?qū)⒃诤罄m(xù)小節(jié)給出。

圖10 橢圓形軸心軌跡識(shí)錯(cuò)情況

3.5 特征學(xué)習(xí)驗(yàn)證

為了驗(yàn)證所提模型對(duì)于實(shí)測(cè)軸心軌跡的自適應(yīng)特征提取能力，在全連接層利用主成分分析提取這些特征中的前兩個(gè)主成分，結(jié)果如圖11所示，圖中數(shù)字代表對(duì)應(yīng)的樣本標(biāo)簽，其具體含義見(jiàn)表1。圖11(a)為第一輪訓(xùn)練的結(jié)果，由圖可知，各類樣本的特征混合在一起，由此推斷模型的原始輸入分類效果極差。圖11(b)為第50輪訓(xùn)練的結(jié)果，由圖可知，經(jīng)過(guò)50次訓(xùn)練之后“不平衡”和“碰磨”故障已經(jīng)明顯可分，而“弱不對(duì)中”和“強(qiáng)不對(duì)中”故障仍然有部分特征混在一起。圖11(c)、(d)分別為經(jīng)過(guò)100次和150次訓(xùn)練的結(jié)果，此時(shí)各類特征已經(jīng)明顯分開(kāi)，僅有少數(shù)幾個(gè)“香蕉形”軸心軌跡對(duì)應(yīng)的“弱不對(duì)中”故障特征落在了“外8形”軸心軌跡對(duì)應(yīng)的“強(qiáng)不對(duì)中”故障特征區(qū)域內(nèi)，這正是香蕉形軌跡最容易被誤判的原因。由此可見(jiàn)，DCNN-FDM模型能夠從實(shí)際數(shù)據(jù)集中學(xué)習(xí)到有效的特征并能實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)子故障的精確診斷。

(a)第1輪訓(xùn)練

3.6 模型對(duì)比

為了說(shuō)明本文方法的優(yōu)勢(shì)，分別使用不同的傳統(tǒng)方法(BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、hu矩+BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及Hu矩+SVM)對(duì)相同的數(shù)據(jù)集進(jìn)行測(cè)試，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表2及圖12所示。結(jié)果表明，本文方法在各次實(shí)驗(yàn)中的準(zhǔn)確率均比其他三種模型的要高，且其平均準(zhǔn)確率為97.09%也是最高的；而Hu+BP及Hu+SVM的準(zhǔn)確率較為接近，平均準(zhǔn)確率分別為93.75%和94.23%；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別效果最差，其準(zhǔn)確率在75%～91%之間波動(dòng)，平均準(zhǔn)確率也僅為81.40%。產(chǎn)生上述結(jié)果的原因是：本文提出的DCNN-FDM模型是一種深度學(xué)習(xí)模型，具有強(qiáng)大的非線性擬合及特征學(xué)習(xí)能力；而其他三者皆為淺層的學(xué)習(xí)模型，學(xué)習(xí)能力有限，故診斷效果相對(duì)較差。

表2 不同模型對(duì)比結(jié)果

圖12 不同模型診斷結(jié)果

4 結(jié) 論

本文基于深度學(xué)習(xí)的強(qiáng)大學(xué)習(xí)能力，借鑒卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在門牌識(shí)別、手寫(xiě)字體識(shí)別等領(lǐng)域的成功應(yīng)用，結(jié)合旋轉(zhuǎn)機(jī)械不同形狀軸心軌跡的特征，提出了將深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于在旋轉(zhuǎn)機(jī)械的軸心軌跡識(shí)別，并通過(guò)對(duì)全連接層的前兩個(gè)主成分進(jìn)行可視化分析，以驗(yàn)證模型的自適應(yīng)特征提取能力。試驗(yàn)結(jié)果表明，本文所用的DCNN-FDM模型較BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、hu矩+BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及Hu矩+SVM的傳統(tǒng)方法的識(shí)別效果好，前者可實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)子故障的精確診斷，識(shí)別率達(dá)到97.09%。DCNN-FDM模型的全連接層的主成分分析結(jié)果表明，所提模型確實(shí)具備自適應(yīng)特征學(xué)習(xí)能力。