一種基于 Conv-LSTM 的滾動(dòng)軸承故障診斷方法

摘要：針對(duì)軸承傳統(tǒng)的故障診斷方法存在辨別故障類型難和預(yù)處理步驟多的問題，提出一種基于 Conv-LSTM（卷積長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)）的模型。該模型以 Conv-LSTM單元模塊作為處理層，能自識(shí)別和自處理故障特征信息;同時(shí)該模型可直接處理切片后的原始信號(hào)，通過 Conv-LSTM模型的分類結(jié)果并結(jié)合標(biāo)簽可診斷出滾動(dòng)軸承的故障類型。對(duì) SKF6205型軸承進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明相對(duì)于 LSTM ，基于 Conv-LSTM的診斷模型具有更好的分類效果和更高的分類準(zhǔn)確率，且在迭代過程中準(zhǔn)確率在0.96以上，可作為診斷滾動(dòng)軸承故障類型的一種方法。

關(guān)鍵詞：Conv-LSTM;軸承;故障診斷;分類

中圖分類號(hào)：TH133.33;TP206+.3文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A文章編號(hào)：1009-9492（2021）11-0113-03

A Rolling Bearing Fault Diagnosis Method Based on Conv-LSTM

Bi Pengyuan

（College of Electrical Engineering， Henan University of Technology， Zhengzhou 450001， China）

Abstract： Aimingat the problems of traditional faultdiagnosis methods of bearing，suchasdifficult toidentify fault typesand many preprocessing steps， a model based on Conv-LSTM （convolutional long-term and short-term memory network） was proposed. The model took Conv-LSTM unit module as processing layer， which could self identify and self process fault feature information; at the same time， the model could directly process the sliced original signal; through the classification results of Conv-LSTM model and combined with labels， the fault type of rolling bearing could be diagnosed. SKF6205 bearing was tested. The experimental results show that compared with LSTM， Conv-LSTM based diagnosis model has better classification effect and higher classification accuracy， and the accuracy is more than 0.96 in the iterative process. Therefore， it can be used as a method to diagnose rolling bearing fault types.

Key words： Conv-LSTM; rolling bearing; fault diagnosis; classification

0 引言

軸承是機(jī)械設(shè)備中不可缺少的元件，其運(yùn)行情況關(guān)系著整個(gè)機(jī)械設(shè)備的運(yùn)行。滾動(dòng)軸承作為一種常見的軸承，診斷滾動(dòng)軸承故障對(duì)降低危險(xiǎn)系數(shù)和保障人員安全有著現(xiàn)實(shí)意義。

機(jī)械的故障診斷是指利用計(jì)算機(jī)技術(shù)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和測(cè)控檢測(cè)技術(shù)等方法通過對(duì)機(jī)械的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行檢測(cè)和判斷從而達(dá)到故障診斷的目的，包括故障提取和故障分類兩個(gè)環(huán)節(jié)。機(jī)械的故障診斷一般診斷機(jī)械的故障位置、故障時(shí)間、故障程度、故障類型和使用壽命等，滾動(dòng)軸承作為一種基礎(chǔ)的機(jī)械零件，主要由內(nèi)環(huán)、外環(huán)、滾珠和保持架所構(gòu)成，因此滾動(dòng)軸承的故障類型為內(nèi)環(huán)故障、外環(huán)故障、滾珠故障和保持架故障。傳統(tǒng)的滾動(dòng)軸承故障診斷方法有基于振動(dòng)噪聲診斷法、共振調(diào)頻法、脈沖檢測(cè)法等，但這些傳統(tǒng)的診斷方法依賴人工經(jīng)驗(yàn)，且存在在外界強(qiáng)干擾的情況下辨別程度不高的問題;此外，傳統(tǒng)診斷方法在強(qiáng)噪聲，多諧波的環(huán)境下很難從采集到的振動(dòng)信號(hào)中提取有效特征信息，因此需要一種區(qū)分度高的滾動(dòng)軸承故障診斷方法;本文以滾動(dòng)軸承作為研究對(duì)象，直接采集滾動(dòng)軸承的振動(dòng)數(shù)據(jù)作為深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，并利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障特征分類能力對(duì)不同的故障類型進(jìn)行分類，從而實(shí)現(xiàn)故障診斷。

1 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法

20世紀(jì)50年代末是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)興起的時(shí)代，由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本上具有特征自提取和故障分類的能力，因此基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷的相關(guān)研究也隨之涌現(xiàn)。范申民[1]將 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)用到機(jī)器人故障診斷之中，從而診斷出機(jī)械臂故障類型。任學(xué)平等[2]在 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上進(jìn)行了大的改進(jìn)，引入了免疫粒子群調(diào)整 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)閾值，并通過小波變換方法使?jié)L動(dòng)軸承的故障特征進(jìn)一步清晰。RBF 徑向基網(wǎng)絡(luò)是在 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)后發(fā)展出來的一種新型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，曹樺松等[3]在 RBF 的基礎(chǔ)上加入了主成分分析從而使故障特征可視化。20世紀(jì)90年代末，隨著深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的提出，深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于故障診斷領(lǐng)域的相關(guān)研究也越來越多。馮連強(qiáng)等[4]以普通的一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)直接處理輸入數(shù)據(jù)，最終分類出不同的故障類型，周永慶[5]在馮連強(qiáng)[4]的基礎(chǔ)上增加了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)，并改善了卷積函數(shù)從而更好地提高了分類效果;趙志宏等[6]則在卷積網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上加入了密集塊使 CNN能更深入地處理數(shù)據(jù)信息。除了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）用于診斷滾動(dòng)軸承故障也被提上了日程，莊雨璇等[7]和Xiuhui Wang等[8]直接將 LSTM 作為診斷滾動(dòng)軸承故障類型的方法。 LSTM 家族有很多 LSTM 的衍生型，如 Conv-LSTM、 CLSTM 和 Multi-LSTM 等。曹學(xué)飛[9]分別構(gòu)建了BiLSTM （雙向長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)）模型分類出故障類型從而達(dá)到診斷滾動(dòng)軸承故障的目的。王丹丹等[10]在 LSTM的基礎(chǔ)上進(jìn)行了改進(jìn)（Enhanced-LSTM），加入了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)全連接層從而提高了 LSTM處理時(shí)序信息的能力。

2 卷積長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（Conv-LSTM）

卷積長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（Conv-LSTM）是在 LSTM 的基礎(chǔ)上發(fā)展而來的一種循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)不僅具有循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所具有的特征自提取的能力，同時(shí)，其在 LSTM的基礎(chǔ)上加入了卷積操作從而比 LSTM更加擅長(zhǎng)處理時(shí)序信息[11]。Conv-LSTM作為一種新的 LSTM衍生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，同樣由門結(jié)構(gòu)所構(gòu)成。圖1所示為 Conv-LSTM單元結(jié)構(gòu)圖。Conv-LSTM的輸入量有3個(gè)輸入量，分別是上個(gè)時(shí)刻單元狀態(tài) Ct-1、即刻輸入xt、上個(gè)時(shí)刻輸入 Vt-1。首先，信息經(jīng)過遺忘門，遺忘門首先篩選信息 C t-1，保留一部分信息留在 Ct 中。f的表達(dá)式如下：

式中：δ為 Sigmoid函數(shù)。

當(dāng)信息流入輸入門時(shí)，輸入門也同樣篩選xt和 Vt-1那些信息應(yīng)被保留。輸入門的計(jì)算式如下：

經(jīng)過遺忘門和輸入門對(duì)信息的遺忘和篩選后，需要向細(xì)胞增添新的狀態(tài)信息，增添信息表達(dá)式如下：

最后輸出門輸出即刻狀態(tài) Ct ， C 包含之前的狀態(tài)信息 Ct-1和增添信息 t ，其表達(dá)式為：

3 診斷實(shí)驗(yàn)

3.1 實(shí)驗(yàn)條件

本文在 LC-80A滾動(dòng)軸承轉(zhuǎn)子試驗(yàn)臺(tái)上完成故障分類實(shí)驗(yàn)，圖 2所示為實(shí)驗(yàn)臺(tái)原理。實(shí)驗(yàn)臺(tái)中的傳感器可采集多種類型的原始數(shù)據(jù)，包括轉(zhuǎn)速振動(dòng)數(shù)據(jù)、位移振動(dòng)數(shù)據(jù)和加速度振動(dòng)數(shù)據(jù);在本文中以實(shí)驗(yàn)軸承的加速度振動(dòng)數(shù)據(jù)作為輸入量。傳感器收集的原始信號(hào)存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)采集箱中然后傳至用戶端。其中以工業(yè)計(jì)算機(jī)作為用戶端，所用軟件為基于 python 環(huán)境的 PyCharm 軟件;硬件為 AMD A10處理器;GPU型號(hào)為 MX-350;實(shí)驗(yàn)軸承為 SKF6004型軸承。

3.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

為了模擬滾動(dòng)軸承不同故障，采用電刻度方法分別在實(shí)驗(yàn)軸承的內(nèi)圈、外圈和滾珠上刻度出劃痕來模擬故障。由于軸承運(yùn)行呈周期性和平穩(wěn)性的特點(diǎn)，加速度振動(dòng)信號(hào)最可能反映出故障特征，在本文中，采集3種故障類型和正常運(yùn)行下的加速度原始信號(hào)并進(jìn)行數(shù)據(jù)劃分與切片。首先，將實(shí)驗(yàn)軸承的轉(zhuǎn)速調(diào)至1800 r/min 左右，并將采樣頻率調(diào)至3 kHz左右。根據(jù)計(jì)算，軸承轉(zhuǎn)動(dòng)一圈的采樣點(diǎn)數(shù)為60×3000/1800=100。取軸承轉(zhuǎn)動(dòng)兩圈的采樣點(diǎn)數(shù)為采樣點(diǎn)樣本，之后將樣本點(diǎn)按4∶1的比例進(jìn)行訓(xùn)練集和測(cè)試集劃分;由于輸入樣本越多， Conv-LSTM的輸出結(jié)果越準(zhǔn)確，因此使用滑動(dòng)窗口切片法對(duì)樣本切片;設(shè)置窗口長(zhǎng)度為22，窗口移動(dòng)量為2，因此樣本數(shù)為200-22+2=180。圖3所示為滑動(dòng)窗口切片法。

3.3 故障分類模型

本文需要構(gòu)建 Conv-LSTM 模型，圖4所示為該模型。該模型將2.2節(jié)中經(jīng)過數(shù)據(jù)劃分與切片后的原始信號(hào)作為輸入。該模型包含輸入層、中間層、全連接層、輸出層，其中，中間層由3層 Conv-LSTM單元組成，每層包含32個(gè) Conv-LSTM 單元;每個(gè) Conv-LSTM 單元包含63個(gè)時(shí)間步。為了保留最完善的數(shù)據(jù)特征同時(shí)為了減少參數(shù)冗余，添加全連接層介于處理層和輸出層之間作為過渡層分類出不同的故障類型從而達(dá)到故障診斷的目的。

4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

利用 t-sne可視化算法提取輸出層的故障特征并繪制可視化散點(diǎn)圖，設(shè)置迭代次數(shù)為400。圖5所示為可視化分類結(jié)果，圖 6所示為迭代過程分類準(zhǔn)確率曲線。在圖5中，標(biāo)簽0～3分別表示滾動(dòng)軸承的滾珠故障、內(nèi)圈故障、外圈故障和正常情況。將圖4中的 Conv-LSTM單元替換成 LSTM單元，圖 5（a）則是基于 LSTM單元模型的分類結(jié)果。從圖5～6可明顯觀察到相比于 LSTM 模型， Conv-LSTM模型分類錯(cuò)判點(diǎn)少，分類點(diǎn)聚度高;在迭代過程中其分類準(zhǔn)確率一直在0.96以上且分類準(zhǔn)確率一直高于 LSTM模型的分類準(zhǔn)確率。

5 結(jié)束語

本文提出一種基于 Conv-LSTM 單元的故障診斷模型，通過該模型的分類結(jié)果并結(jié)合標(biāo)簽可診斷出滾動(dòng)軸承不同的故障類型;此外，該模型能直接處理原始信號(hào)且不需要復(fù)雜的數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟。相比于莊雨璇等[8]的 LSTM 方法，基于 Conv-LSTM 單元的模型分類效果更好，分類準(zhǔn)確率更高，因此更適合作為區(qū)分滾動(dòng)軸承故障類型的一種診斷方法。但單獨(dú)的 Conv-LSTM難以勝任更高層次的深度學(xué)習(xí)，因此需要結(jié)合其他的深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行組合研究，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、GRU 等。此外，針對(duì)滾動(dòng)軸承故障程度的診斷方法可做進(jìn)一步探究。

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作者簡(jiǎn)介：畢鵬遠(yuǎn)（1997-），男，安徽安慶人，碩士，工程師，研究領(lǐng)域?yàn)闄C(jī)械故障診斷，已發(fā)表論文2篇。

（編輯：刁少華）