基于多重注意力卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)雙向門控循環(huán)單元的機(jī)械故障診斷方法研究

程建剛，畢鳳榮，張立鵬，李 鑫，楊 曉，湯代杰

(1.天津大學(xué) 內(nèi)燃機(jī)燃燒學(xué)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,天津 300072；2.天津內(nèi)燃機(jī)研究所，天津 300072)

0 概述

基于振動(dòng)信號(hào)分析的機(jī)械故障診斷方法由于測(cè)量簡(jiǎn)單、維修方便、成本低廉等特點(diǎn)成為了研究熱點(diǎn)。傳統(tǒng)基于信號(hào)處理的故障診斷方法通常包括振動(dòng)信號(hào)獲取、人工特征提取和模式識(shí)別3步。其中人工特征提取過程需要借鑒豐富的專家經(jīng)驗(yàn)知識(shí)，受人為因素干擾大，導(dǎo)致診斷結(jié)果不確定性高[1-3]。因此，不少學(xué)者將注意力轉(zhuǎn)到基于深度學(xué)習(xí)的端到端的故障診斷研究。端到端的故障診斷方法期望以原始時(shí)域數(shù)據(jù)作為模型輸入，通過對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)便可建立輸入-輸出映射關(guān)系，盡量降低人工干預(yù)程度。

基于振動(dòng)信號(hào)處理的故障診斷技術(shù)的研究對(duì)象為一維時(shí)域信號(hào)，對(duì)于故障特征提取較為困難。近年來，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(convolutional neural networks, CNN)在圖像識(shí)別[4-6]、自然語言處理[7-8]、醫(yī)學(xué)[9]等領(lǐng)域取得了巨大成功。CNN采用多層卷積的方式提取特征，其成功經(jīng)典模型如LeNet-5[10]、AlexNet[11]、GoogleNet[12]和ResNet[13]等，證明其在挖掘數(shù)據(jù)的深層特征表示方面具有獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。振動(dòng)信號(hào)為前后關(guān)聯(lián)的序列數(shù)據(jù)，其序列順序信息是重要的數(shù)據(jù)特征，但是CNN并未考慮輸入序列的順序信息。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(recurrent neural networks, RNN)采用循環(huán)連接的方式，可以挖掘序列數(shù)據(jù)前后位置間聯(lián)系，但是原始RNN存在梯度消失問題。門控循環(huán)單元(gated recurrent unit, GRU)是RNN的一種變體，其采用“門”結(jié)構(gòu)的形式可以在一定程度上解決RNN的梯度消失問題。但是，隨著輸入數(shù)據(jù)鏈的不斷加長(zhǎng)，模型的應(yīng)用效果也將逐漸下降。

注意力機(jī)制在圖像識(shí)別、自然語言處理等任務(wù)中應(yīng)用廣泛。如文獻(xiàn)[14]中通過在CNN的空間維度和通道維度建立聯(lián)系，提出了應(yīng)用于CNN的卷積注意力模塊(convolutional block attention module, CBAM)，并且在圖像處理任務(wù)中驗(yàn)證了該方法的有效性。針對(duì)序列學(xué)習(xí)任務(wù)，文獻(xiàn)[8]中在雙向LSTM的隱藏狀態(tài)輸出向量中分配注意力權(quán)值來提取關(guān)鍵信息，完成了關(guān)系分類任務(wù)。文獻(xiàn)[15]中在著名的Transformer模型中采用層層疊加的自注意力機(jī)制完成了文本表示。上述研究表明，注意力機(jī)制的引入可以加強(qiáng)模型對(duì)于重要信息的提取能力。

傳統(tǒng)故障診斷方法需要人工提取特征，導(dǎo)致識(shí)別結(jié)果不確定性高。面對(duì)機(jī)械故障診斷任務(wù)，CNN無法高效利用時(shí)序振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)中的序列順序信息，RNN及其變體對(duì)于過長(zhǎng)序列數(shù)據(jù)處理極為困難。為解決上述問題，本文中設(shè)計(jì)了一套基于多重注意力-卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-雙向門控循環(huán)單元(multiple attention-convolutional neural networks-bidirection-al gated recurrent unit, MA-CNN-BiGRU)的端到端的故障診斷系統(tǒng)。其采用CNN與雙向門控循環(huán)單元(bidirectional gated recurrent unit, BiGRU)聯(lián)合網(wǎng)絡(luò)，有效地解決了BiGRU處理過長(zhǎng)序列數(shù)據(jù)困難的問題。同時(shí)，在CNN網(wǎng)絡(luò)部分引入CBAM，在BiGRU網(wǎng)絡(luò)引入序列注意力模塊[8](sequence attention module, SAM)，多重注意力機(jī)制的引入提高了模型對(duì)于關(guān)鍵信息的提取能力。整個(gè)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了端到端的故障診斷，有效地解決了傳統(tǒng)故障診斷方法識(shí)別結(jié)果不確定性高的問題。

1 基本原理

1.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域應(yīng)用最廣泛的深度學(xué)習(xí)算法之一，主要由輸入層、卷積層、池化層、全連接層和輸出層組成。卷積層和池化層交替堆疊出現(xiàn)，分別實(shí)現(xiàn)特征提取和特征降維功能[10]。

為充分學(xué)習(xí)輸入信息特征，卷積層中一般有多個(gè)卷積核，每個(gè)卷積核與上一層網(wǎng)絡(luò)間采用局部連接的方式遍歷整個(gè)特征圖，每個(gè)卷積核在卷積過程中共享一組權(quán)值。卷積的具體過程如式(1)所示。

(1)

本文模型采用ReLU函數(shù)[16]，其表達(dá)式如式(2)所示。

f(x)=max(0,x)

(2)

式中，x為激活函數(shù)輸入。

為了降低模型處理的數(shù)據(jù)量，常在卷積層后使用池化層進(jìn)行二次特征提取，通常有平均池化和最大池化兩種方式。為充分捕捉振動(dòng)信號(hào)中沖擊信息特征，濾除部分噪聲，本文中采用最大池化操作，表達(dá)式如式(3)所示。

(3)

1.2 門控循環(huán)單元

GRU將LSTM中的輸入門和遺忘門合并成一個(gè)更新門，同時(shí)還混合了細(xì)胞狀態(tài)和隱藏狀態(tài)。GRU主要包括重置門rt和更新門zt(t表示當(dāng)前時(shí)刻)。rt和zt均接受當(dāng)前時(shí)刻輸入xt和上一時(shí)刻隱藏層狀態(tài)ht-1作為輸入，對(duì)應(yīng)的權(quán)值分別為Wr和Wz，其完整結(jié)構(gòu)如式(4)～式(7)所示。

rt=σ[Wr(ht-1,xt)]

(4)

zt=σ[Wz(ht-1,xt)]

(5)

(6)

(7)

1.3 注意力機(jī)制

1.3.1 CBAM原理

CBAM包括通道注意力模塊和空間注意力模塊。其中，通道注意力捕捉特征圖F(F∈RC×H×W,C、H、W分別為特征圖的通道數(shù)、特征圖的高和特征圖的寬)各通道之間的聯(lián)系，空間注意力則捕捉特征圖上各空間區(qū)域之間的聯(lián)系。如圖1所示，特征圖1為卷積輸出，特征圖2為添加通道注意力后輸出結(jié)果，各通道不同顏色表示分配不同通道注意力權(quán)值。特征圖3為添加空間注意力模塊后輸出結(jié)果，特征圖上不同顏色色塊表示分配不同空間注意力權(quán)值，具體過程如式(8)和式(9)所示。

圖1 CBAM結(jié)構(gòu)

F′=MC(F)?F

(8)

F″=MS(F′)?F′

(9)

式中，?表示矩陣點(diǎn)乘運(yùn)算；MC(·)為通道注意力模塊，MC(·)∈RC×1×1；MS(·)為空間注意力模塊，MS(·)∈R1×H×W；F′為通道注意力模塊輸出結(jié)果；F″為CBAM輸出結(jié)果。

(10)

(11)

式中，Conv為核尺寸為7×1的卷積操作。

1.3.2 SAM原理

GRU處理序列數(shù)據(jù)的過程與人類大腦閱讀信息過程相似。GRU通過更新門會(huì)選擇遺忘部分過去信息，該過程可以保留輸入數(shù)據(jù)的部分關(guān)鍵信息。但是，研究表明輸入序列越長(zhǎng)，模型對(duì)于前半部分輸入信息便遺忘的越多。應(yīng)對(duì)過長(zhǎng)序列數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)任務(wù)，GRU將難以保留全部關(guān)鍵信息[17]。因此，本文在BiGRU中加入SAM，對(duì)各個(gè)時(shí)間步的隱藏輸出分配一個(gè)權(quán)重系數(shù)S=[s1,s2,s3…sL](L為序列長(zhǎng)度)，使最終的輸出結(jié)果不再單純依賴最后隱藏狀態(tài)輸出hL，而是根據(jù)權(quán)重系數(shù)，有效地利用每一個(gè)節(jié)點(diǎn)的輸出H=[h1,h2,h3,…,hL]，作為最終的輸出結(jié)果。SAM模塊的引入，有效地解決了BiGRU無法保留全部關(guān)鍵信息的問題。SAM原理如式(12)～式(14)所示。

H′=tanh(H)

(12)

S=softmax(αTH′)

(13)

y=tanh(HST)

(14)

式中，softmax(·)為歸一化指數(shù)函數(shù)；α為可學(xué)習(xí)參數(shù)，采用隨機(jī)初始化方式給點(diǎn)初始值，通過反向梯度下降算法計(jì)算；y為最終輸出結(jié)果。

2 基于MA-CNN-BiGRU的故障診斷方法

在基于原始時(shí)域振動(dòng)信號(hào)的機(jī)械故障診斷問題中，由于樣本序列長(zhǎng)度過長(zhǎng)的原因，導(dǎo)致無法采用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)直接處理。為解決該問題，本文中采用CNN和BiGRU聯(lián)合網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行處理。圖2為基于MA-CNN-BiGRU的故障診斷模型，原始時(shí)域振動(dòng)數(shù)據(jù)經(jīng)CNN的卷積操作之后得到通道數(shù)為d的特征圖1，然后將特征圖1輸入CBAM后得到d通道特征圖2。為了盡可能保留原始序列信息，將CNN輸出結(jié)果做重組處理，將各通道特征圖中位置i處結(jié)果整合成BiGRU第i個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)輸入向量Yi。

圖2 基于MA-CNN-BiGRU的故障診斷模型

Yi=[yi,1,yi,2…yi,d-1,yi,d],yi,d∈R1×d

(15)

式中，d為卷積輸出特征通道數(shù)。

通過改變卷積核的數(shù)目d便可以改變輸入BiGRU模型數(shù)據(jù)的維度。同時(shí)，通過設(shè)置CNN中的卷積步長(zhǎng)及池化步長(zhǎng)便可以控制輸出序列的長(zhǎng)度，實(shí)現(xiàn)在不丟失數(shù)據(jù)重要信息的前提下控制輸入BiGRU序列的長(zhǎng)度。

進(jìn)一步地，在聯(lián)合模型中的CNN網(wǎng)絡(luò)部分中引入CBAM，通過對(duì)多通道輸入數(shù)據(jù)之間分配通道注意力權(quán)值，可以更好地考慮各通道之間的差異。對(duì)各空間區(qū)域分配注意力空間注意力權(quán)值，建立各空間區(qū)域之間的聯(lián)系，提升CNN提取關(guān)鍵信息的能力。在BiGRU中引入SAM，使BiGRU的最終結(jié)果綜合各個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)的輸出，更好地保留了長(zhǎng)序列數(shù)據(jù)的全局信息。

(16)

3 模型訓(xùn)練與試驗(yàn)驗(yàn)證

3.1 美國凱斯西儲(chǔ)大學(xué)軸承數(shù)據(jù)集驗(yàn)證

3.1.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

美國凱斯西儲(chǔ)大學(xué)軸承數(shù)據(jù)集是機(jī)械故障診斷領(lǐng)域常用的數(shù)據(jù)集。該試驗(yàn)在電機(jī)驅(qū)動(dòng)端，風(fēng)扇端處的軸承的內(nèi)圈，滾動(dòng)球及外圈(3點(diǎn)鐘、6點(diǎn)鐘、12點(diǎn)鐘方向)位置，采用電火花加工的方式布置單點(diǎn)故障，故障損傷直徑分別為0.018、0.036、0.054和0.072 cm。分別在電機(jī)驅(qū)動(dòng)端、風(fēng)扇端和軸承座位置采集數(shù)據(jù)，采樣頻率為12 kHz。其中驅(qū)動(dòng)端處軸承故障還包含采樣頻率為48 kHz的數(shù)據(jù)。試驗(yàn)工況包括1 797、1 772、1 750、1 730 r/min這4種轉(zhuǎn)速。

文獻(xiàn)[18]中研究表明：美國凱斯西儲(chǔ)大學(xué)軸承數(shù)據(jù)集中部分類別數(shù)據(jù)之間的特征差異過于明顯，即使采用最簡(jiǎn)單的方法也能識(shí)別其故障類型，不適用于新算法的測(cè)試。本文中依據(jù)文獻(xiàn)[18]中的研究結(jié)論，挑選診斷難度更大的7類數(shù)據(jù)對(duì)本文提出的模型進(jìn)行測(cè)試。表1為軸承數(shù)據(jù)集的具體參數(shù)，分析時(shí)，選取采樣頻率為48 kHz、負(fù)載1.47 kW的電機(jī)驅(qū)動(dòng)端軸承故障數(shù)據(jù)。對(duì)于訓(xùn)練數(shù)據(jù)，采用重疊采樣的方法進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)，重疊率為50%，測(cè)試數(shù)據(jù)采用無重疊的方式截取。分析數(shù)據(jù)工況對(duì)應(yīng)轉(zhuǎn)速為1 750 r/min，采樣頻率為48 kHz，軸承每轉(zhuǎn)一圈采樣點(diǎn)數(shù)為1 646。將樣本長(zhǎng)度設(shè)為1 680，保證每個(gè)樣本都包含一個(gè)完整的周期。最終，每類數(shù)據(jù)包括376個(gè)訓(xùn)練樣本和100個(gè)測(cè)試樣本。

表1 軸承數(shù)據(jù)集

3.1.2 CNN模型分析

本文模型中CNN部分主要完成樣本長(zhǎng)度約減和初步特征提取工作。BiGRU中時(shí)間節(jié)點(diǎn)數(shù)量與樣本長(zhǎng)度約減比例和卷積層數(shù)直接相關(guān)，因此樣本長(zhǎng)度約減比例和卷積層數(shù)的確定對(duì)于最終模型的診斷精度及運(yùn)算速度至關(guān)重要。

將時(shí)域信號(hào)直接輸入圖2所示模型，以交叉損失熵為目標(biāo)函數(shù)，通過反向傳播訓(xùn)練每一層網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，每次訓(xùn)練輸入256個(gè)樣本。設(shè)置約減比例分別為1/2、1/4、1/8和1/16，各約減比例和卷積層數(shù)對(duì)應(yīng)的最終測(cè)試準(zhǔn)確率及測(cè)試100個(gè)樣本用時(shí)對(duì)比如表2所示。本文中模型建立在基于Python的PyTorch深度學(xué)習(xí)庫中，訓(xùn)練和測(cè)試的硬件環(huán)境為Intel i7-9750H。

表2 約減比例及卷積層數(shù)對(duì)比分析

由表2可以看出，當(dāng)樣本長(zhǎng)度約減比例為1/16時(shí)，采用3層卷積網(wǎng)絡(luò)和4層卷積網(wǎng)絡(luò)都無法完成診斷任務(wù)。這是樣本長(zhǎng)度約減比例過大導(dǎo)致丟失了大量重要信息，另外卷積層數(shù)過多導(dǎo)致原始時(shí)序信息被多次提取后丟失嚴(yán)重造成的。當(dāng)樣本約減比例為1/8，卷積層數(shù)為3時(shí)，模型依舊無法完成診斷任務(wù)，這依然是由于卷積層數(shù)過多導(dǎo)致樣本序列信息丟失嚴(yán)重導(dǎo)致的。當(dāng)長(zhǎng)度約減比例設(shè)置為1/8，使用兩層卷積網(wǎng)絡(luò)時(shí)(第一層卷積步長(zhǎng)為1，池化步長(zhǎng)為2；第二層卷積步長(zhǎng)為2，池化步長(zhǎng)為2)，模型測(cè)試準(zhǔn)確率達(dá)到97.57%，測(cè)試100個(gè)樣本用時(shí)11.45 s。當(dāng)樣本長(zhǎng)度約減比例為1/4和1/2時(shí)，雖然模型測(cè)試準(zhǔn)確率高于97.57%，但是對(duì)應(yīng)的測(cè)試100個(gè)樣本用時(shí)分別約為22 s和45 s(方案5、6、7中模型無法完成診斷任務(wù)，故不計(jì)算測(cè)試用時(shí))。

由表2數(shù)據(jù)也可以看出，模型運(yùn)行速度主要與輸入BiGRU數(shù)據(jù)長(zhǎng)度有關(guān)，模型的計(jì)算時(shí)間與BiGRU時(shí)間節(jié)點(diǎn)數(shù)呈正相關(guān)關(guān)系。這也是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)于過長(zhǎng)序列數(shù)據(jù)處理困難的主要原因。綜合考慮測(cè)試準(zhǔn)確率和測(cè)試用時(shí)兩個(gè)指標(biāo)，本文中選用兩層卷積網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，將樣本約減比例設(shè)置為1/8，MA-CNN-BiGRU結(jié)構(gòu)與參數(shù)如表3所示。

表3 MA-CNN-BiGRU模型參數(shù)

3.1.3 注意力機(jī)制驗(yàn)證分析

為證明本文方法中注意力機(jī)制引入的優(yōu)越性，將上述軸承故障診斷任務(wù)用于由CNN與BiGRU組合的CNN-BiGRU、在CNN-BiGRU中CNN部分添加CBAM的CNN(CBAM)-BiGRU、在CNN-BiGRU中BiGRU部分添加SAM的CNN-BiGRU(SAM)，對(duì)比各模型測(cè)試準(zhǔn)確率及測(cè)試100個(gè)樣本用時(shí)，如表4所示。

表4 注意力機(jī)制驗(yàn)證分析

從表4可知，單獨(dú)引入卷積注意力機(jī)制和序列注意力機(jī)制以后，CNN(CBAM)-BiGRU和CNN-BiGRU(SAM)測(cè)試準(zhǔn)確率分別提高了6.43%和7.28%，而100個(gè)樣本測(cè)試用時(shí)只增加了0.13 s和0.23 s。本文中提出的模型，即在CNN-BiGRU模型上同時(shí)加上CBAM和SAM，達(dá)到了最高的測(cè)試準(zhǔn)確率(97.57%)，在準(zhǔn)確率提高8.71%的情況下，100個(gè)樣本測(cè)試用時(shí)增加0.33 s是可以接受的。

本文模型測(cè)試準(zhǔn)確率的大幅提高主要得益于卷積注意力機(jī)制及序列注意力機(jī)制的引入。其中CBAM通過在CNN中各通道和各空間區(qū)域分配注意力權(quán)值，對(duì)于輸入信號(hào)中諸如脈沖信號(hào)特征等重要信息給予重點(diǎn)關(guān)注，同時(shí)卷積注意力權(quán)值的引入通過自學(xué)習(xí)分配更小的注意力權(quán)值也能忽略信號(hào)中低頻噪聲等無關(guān)信息帶來的影響。本文模型中，雖然原始時(shí)域信號(hào)長(zhǎng)度經(jīng)過CNN后得到大幅縮減，但是BiGRU依舊需要很長(zhǎng)的時(shí)間節(jié)點(diǎn)來接受數(shù)據(jù)輸入。在模型訓(xùn)練過程中，BiGRU對(duì)于越早輸入的信息遺忘越多，導(dǎo)致最終識(shí)別精度不高。但本文模型引入SAM以后，通過對(duì)各個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)輸出分配不同的權(quán)值，便可以有效地解決長(zhǎng)數(shù)據(jù)樣本處理困難的問題，進(jìn)一步提升診斷準(zhǔn)確率。CNN-BiGRU聯(lián)合模型的采用及注意力機(jī)制的引入，使得本文模型可以很好地處理機(jī)械故障診斷任務(wù)中過長(zhǎng)序列信號(hào)，同時(shí)實(shí)現(xiàn)端到端的故障診斷。

最終試驗(yàn)結(jié)果表明，通過在CNN-BiGRU中引入了注意力機(jī)制之后，可以大幅提升模型的診斷精度，同時(shí)增加的計(jì)算成本也是可接受的。

3.2 柴油機(jī)故障數(shù)據(jù)集驗(yàn)證

3.2.1 柴油機(jī)故障模擬試驗(yàn)及數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

為進(jìn)一步驗(yàn)證本文提出方法的有效性，采用實(shí)測(cè)柴油機(jī)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分析。柴油機(jī)故障模擬試驗(yàn)在一臺(tái)某型直列6缸柴油機(jī)上進(jìn)行，采集柴油機(jī)的缸蓋振動(dòng)加速度信號(hào)，傳感器布置在1缸～6缸的缸蓋上，試驗(yàn)柴油機(jī)及其臺(tái)架現(xiàn)場(chǎng)如圖3所示。

圖3 試驗(yàn)用柴油機(jī)

試驗(yàn)主要模擬氣門間隙異常、噴油軌壓異常及供油量不足3種故障類型，并且對(duì)其中每一類故障發(fā)生的不同程度進(jìn)行了模擬，得到8分類故障數(shù)據(jù)集，對(duì)應(yīng)樣本標(biāo)簽0～7，柴油機(jī)故障數(shù)據(jù)集介紹如表5所示。

表5 模擬故障表

采樣頻率為25.6 kHz，分析數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)柴油機(jī)轉(zhuǎn)速為2 000 r/min，柴油機(jī)每個(gè)工作周期采樣點(diǎn)數(shù)為1 536，于是本文中將樣本長(zhǎng)度設(shè)為1 600，保證每個(gè)樣本內(nèi)包含一個(gè)完整工作周期。同樣按照前文中數(shù)據(jù)截取方法進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，獲得各狀態(tài)數(shù)據(jù)520個(gè)訓(xùn)練樣本和120個(gè)測(cè)試樣本。

3.2.2 模型訓(xùn)練驗(yàn)證及可視化分析

針對(duì)3種故障類型多種故障程度的柴油機(jī)故障診斷問題，本模型訓(xùn)練過程如圖4所示，圖中交叉損失熵值越小，表明模型診斷效果越好。訓(xùn)練次數(shù)達(dá)到200次后，模型收斂，此時(shí)訓(xùn)練準(zhǔn)確率為99.96%，測(cè)試準(zhǔn)確率達(dá)到96.63%。

圖4 模型訓(xùn)練過程

為進(jìn)一步驗(yàn)證模型對(duì)于原始時(shí)域信號(hào)的特征提取能力，本文中采用t-SNE算法進(jìn)行降維可視化分析。將原始數(shù)據(jù)及模型輸出數(shù)據(jù)降維到2維，分別用t-SNE1和t-SNE2表示，結(jié)果如圖5和圖6所示。

圖5 原始數(shù)據(jù)特征分布可視化

圖6 模型輸出數(shù)據(jù)特征分布可視化

從圖5可以看出，原始數(shù)據(jù)中各類數(shù)據(jù)混疊在一起，可分性非常差。從圖6中可以發(fā)現(xiàn)，經(jīng)過模型自適應(yīng)學(xué)習(xí)、處理之后，模型輸出數(shù)據(jù)的聚類程度已經(jīng)非常明顯，足以用于區(qū)分故障類型?？梢暬治鼋Y(jié)果表明，本文模型可以基于原始時(shí)域信號(hào)，通過自適應(yīng)學(xué)習(xí)提取出具有明顯差異的信號(hào)特征。

3.2.3 對(duì)比驗(yàn)證

為進(jìn)一步證明本文模型的優(yōu)越性，將本文模型與一維CNN、變分模態(tài)分解(variational mode decomposition，VMD)[19]-核模糊C-均值聚類算法(kernel fuzzy C-means clustering, KFCM)及VMD-反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(back propagation neural network, BPNN)進(jìn)行對(duì)比。經(jīng)過試驗(yàn)確定CNN采用4層卷積層和4層池化層交替堆疊的結(jié)構(gòu)。

VMD算法具有較快的計(jì)算效率、良好的去噪效果及對(duì)于傳統(tǒng)算法的模態(tài)混疊問題有較大的改善等優(yōu)點(diǎn)，被廣泛用于信號(hào)處理領(lǐng)域。在VMD-KFCM和VMD-BPNN模型中，將采用VMD算法對(duì)原始時(shí)域信號(hào)進(jìn)行分解處理并提取特征。選取VMD分解層數(shù)K=6，計(jì)算6個(gè)分量奇異值及脈沖因子，選取最大的3個(gè)奇異值特征及3個(gè)脈沖特征、6個(gè)分量迭代收斂的中心頻率共12維特征，采用KFCM和4層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分類。分別就供油量不足、軌壓異常、氣門間隙異常多類故障的不同故障程度進(jìn)行診斷，最終各模型測(cè)試準(zhǔn)確率對(duì)比如表6所示。

表6 各模型測(cè)試準(zhǔn)確率對(duì)比

在VMD-KFCM和VMD-BPNN的故障診斷方法中，均需要人工提取特征，過程較為繁瑣，且測(cè)試準(zhǔn)確率嚴(yán)重依賴提取特征質(zhì)量，導(dǎo)致最終準(zhǔn)確率并不高。可以發(fā)現(xiàn)，應(yīng)對(duì)3種類型多種程度的故障共8分類診斷任務(wù)時(shí)，傳統(tǒng)故障診斷方法分類準(zhǔn)確率會(huì)大幅下降，這是由于不同數(shù)據(jù)特征對(duì)不同類型故障的敏感程度不同，導(dǎo)致其對(duì)多類型多程度的復(fù)雜故障診斷任務(wù)識(shí)別率較低。

一維CNN雖然實(shí)現(xiàn)了端到端的故障診斷，但是由于CNN無法充分考慮振動(dòng)信號(hào)的序列信息，導(dǎo)致其最終測(cè)試準(zhǔn)確率也較低。本文中提出的基于MA-CNN-BiGRU方法，應(yīng)對(duì)3種類型不同程度的復(fù)雜故障診斷任務(wù)時(shí)依舊能達(dá)到96.63%的測(cè)試準(zhǔn)確率。該方法通過模型自學(xué)習(xí)提取特征并識(shí)別，實(shí)現(xiàn)端到端的故障診斷，有效地解決傳統(tǒng)故障診斷方法依賴豐富的專家經(jīng)驗(yàn)選取特征、過程繁瑣及對(duì)復(fù)雜診斷任務(wù)識(shí)別準(zhǔn)確率較低等問題。

4 結(jié)論

(1)確定了MA-CNN-BiGRU的最佳卷積網(wǎng)絡(luò)層數(shù)為2，最佳樣本長(zhǎng)度約減比例為1/8，實(shí)現(xiàn)了在不丟失序列數(shù)據(jù)關(guān)鍵信息的前提下，可自由控制輸入BiGRU序列的長(zhǎng)度。

(2)通過引入注意力機(jī)制，面對(duì)8分類柴油機(jī)故障能夠達(dá)到96.63%的識(shí)別準(zhǔn)確率。