基于參數(shù)優(yōu)化VMD和改進DBN的滾動軸承故障診斷方法研究*

盛肖煒,于林鑫,畢鵬飛,康興汝,朱美臣

(1.無錫開放大學 機電工程系,江蘇 無錫 214000;2.東北大學 信息科學與工程學院,遼寧 沈陽 100180;3.哈爾濱工程大學 自動化學院,黑龍江 哈爾濱 150001;4.內(nèi)蒙古北方重工業(yè)集團有限公司,內(nèi)蒙古 包頭 014000;5.浙江聯(lián)宜電機有限公司,浙江 義烏 322100)

0 引 言

在工廠機械設備中,滾動軸承得到了廣泛的應用。利用滾動軸承的振動信號對早期滾動軸承故障進行診斷,對于復雜化、大型化的專業(yè)機械設備可靠性監(jiān)控以及預防大型安全事故具有現(xiàn)實意義。然而,帶故障的滾動軸承的振動信號往往具有非線性和非平穩(wěn)性的特性,其中,還包含著復雜的噪聲信號。因此,提取滾動軸承的故障特征往往十分困難。

相比于小波分解法,經(jīng)驗模態(tài)分解法EMD[1,2](empirical mode decomposition)將振動信號按時間尺度遞歸分解為若干本征模態(tài)分量IMF(intrinsic mode function),它不需要事先設定基函數(shù)。但是經(jīng)驗模態(tài)分解法存在模態(tài)混疊、端點效應等問題。而相比于EMD,改進的集合經(jīng)驗模式分解法EEMD[3,4](ensemble empirical mode decomposition),能抑制模態(tài)混疊,但是其計算量很大。

2014年,DRAGOMIRETSKIY K提出了變分模態(tài)分解法VMD[5,6],即通過引入變分模型,在設定的頻域帶寬中不斷地迭代,分解成設定好個數(shù)的IMF分量來重構(gòu)信號,使每個IMF估計帶寬之和最小,以此來獲得信號的最優(yōu)解。該算法能消除模態(tài)混疊,對噪聲也具有較好的魯棒性。文獻[7]采用粒子群算法尋優(yōu)VMD算法的懲罰參數(shù)α和分量個數(shù)K的最佳參數(shù)組合,參數(shù)優(yōu)化后的VMD算法診斷效率更高。

2006年,HITON G E[8]提出了深度置信網(wǎng)絡DBN,并發(fā)表于《Science》雜志。文獻[9]利用奇異值分解和深度信度網(wǎng)絡相結(jié)合的方法,來識別滾動軸承的故障信號。文獻[10]利用改進VMD算法和DBN,來對風機故障部件進行故障預警,以排列熵和均方根值構(gòu)成高維向量輸入DBN,能夠?qū)收线M行有效識別。

本研究將采用鯨群算法優(yōu)化參數(shù)的VMD算法,對原始振動信號進行降噪處理,麻雀搜索算法改進的DBN網(wǎng)絡作為故障的分類器,診斷滾動軸承早期微弱故障;筆者選用美國凱斯西儲大學滾動軸承故障診斷數(shù)據(jù)為例,利用MATLAB軟件進行仿真驗證。

1 相關基本算法簡介

1.1 變分模型理論

步驟1。信號x(t)分解成K個函數(shù)uk(t)之和:

(1)

式中:{uk}—分解得到K個IMF分量。

步驟2。每個模態(tài)信號uk(t)進行Hilbert變換得到單邊頻譜,表示如下:

(2)

式中:δ(t)—Dirichlet函數(shù)。

步驟3。模態(tài)頻譜調(diào)制到相應基頻帶ωk為:

(3)

式中:{ωk}—K個IMF分量各自中心頻率。

步驟4。頻譜梯度的L2范數(shù)平方構(gòu)造受約束的變分模型表達式(4),求取uk(t)的帶寬之和最小,表示如下:

(4)

1.2 變分模態(tài)分解原理

步驟1。引入懲罰因子α與拉格朗日乘法算子λ,將式(4)變成不受約束的拉格朗日表達式:

(5)

(6)

(7)

(8)

式中:i,k∈{1,K}。

(9)

式中:ε—給定精度。

若不滿足,重復步驟4,直到滿足條件,變分表達式(5)求解完成。

1.3 鯨群算法

2016年,澳大利亞格里菲斯大學SEYEDALI M[11]提出了模仿座頭鯨捕獵行為的群體智能優(yōu)化算法-鯨群算法(WOA),該算法能避免陷入局部最優(yōu),具有良好全局尋優(yōu)的能力。該算法利用鯨群發(fā)現(xiàn)獵物后,螺旋環(huán)繞包圍獵物,并用氣泡網(wǎng)方式捕獲獵物,捕獲獵物后對獵物進行再搜索[12]。通過對上述3種行為進行數(shù)學建模,構(gòu)成WOA算法尋找最優(yōu)解。

(1)鯨群發(fā)現(xiàn)獵物的數(shù)學建模。

自然界中鯨群感知獵物位置,假定目標獵物就是當前最優(yōu)解或者接近最優(yōu)解,鯨群搜索個體將不斷以收縮環(huán)繞方式更新位置,來靠近最優(yōu)解,這一行為可以表達為:

(10)

(11)

(2)螺旋環(huán)繞包圍獵物,并用氣泡網(wǎng)方式捕獲獵物數(shù)學建模(開發(fā)階段)。

搜索個體的螺旋更新方式如下:

(12)

搜索個體以收縮環(huán)繞方式和螺旋更新方式更新位置,假設兩種方式執(zhí)行概率p各為50%,搜索個體總位置向量表達式如下:

(13)

(3)再捕獲獵物數(shù)學建模(再搜索階段)。

位置更新表達式如下:

(14)

整個WOA算法搜索個體,通過隨機個體和最優(yōu)個體更新自身位置;并隨著迭代次數(shù)t的增加,不斷逼近最優(yōu)解。

1.4 深度置信網(wǎng)絡算法

相比于傳統(tǒng)淺層學習方法,DBN屬于深度學習方法,能夠自適應地提取特征參數(shù),實現(xiàn)函數(shù)的非線性逼近,避免陷入局部最優(yōu),訓練時間過長的缺陷,具有很強的泛化能力。

受限波爾茲曼機(restricted Boltzmann machine,RBM)結(jié)構(gòu)如圖1所示[13]。

圖1 RBM結(jié)構(gòu)

RBM分為隱含層h和可視層v,層與層之間有神經(jīng)元相連[14],層間無神經(jīng)元相連。

RBM的能量函數(shù)和(v,h)的聯(lián)合概率密度表示為:

(15)

式中:θ—RBM所需要確定的模型參數(shù),θ={ωij,ai,bj};νi—第i個可視層神經(jīng)元;hj—第j個隱含層神經(jīng)元;ωij—第j個隱含層神經(jīng)元與第i個可視層神經(jīng)元之間權值;ai—νi偏置值;bj—hj偏置值。

(16)

各個參數(shù)進行更新規(guī)則如下:

Δai=ε([ai]data-[ai]recon)

Δbj=ε([bj]data-[bj]recon)

Δωij=ε([νihj]data-[νihj]recon)

(17)

式中:ε—數(shù)學期望;[·]data—前訓練模型所定義的數(shù)學期望;[·]recon—重構(gòu)模型所定義的數(shù)學期望。

DBN網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)如圖2所示。

圖2 DBN結(jié)構(gòu)

DBN網(wǎng)絡是由多層無監(jiān)督RBM和一層有監(jiān)督BP神經(jīng)網(wǎng)絡堆棧組成。最底層為輸入層,最高層為輸出層。

DBN訓練分為預訓練(pre-training)和微調(diào)(fine-tuning)兩部分。預訓練階段,從底層到頂層逐步訓練,前一個RBM輸出作為后一個RBM輸入,將輸入層映射到輸出層,輸出值與期望值進行對比,得到每層θ;微調(diào)階段,使用BP算法將輸出值與期望值差值從頂層到底層逐步向后向傳播,對整個網(wǎng)絡的參數(shù)進行微調(diào)。

1.5 新型智群算法麻雀搜索算法

麻雀搜索算法[15](sparrow search algorithm,SSA)模擬麻雀覓食和反捕食行為,建立數(shù)學模型。群居麻雀個體分為發(fā)現(xiàn)者和加入者兩類,依據(jù)適應度的大小來決定個體能量儲備高低。

n個麻雀組成種群和適應度表示如下:

(18)

(19)

式中:d—待解決問題變量維數(shù);f—適應度函數(shù)。

發(fā)現(xiàn)者位置Xi,j更新如下:

(20)

式中:t—迭代次數(shù);itermax—最大迭代次數(shù);j—1,2,3...d;α—0到1的隨機數(shù);Q—服從正態(tài)分布的隨機數(shù);L—1×d矩陣,元素全部為1;R2—預警值,范圍[0,1]之間;ST—安全值,范圍[0.5,1]。

當R2

加入者位置Xi,j更新如下:

(21)

式中:Xp—發(fā)現(xiàn)者目前最優(yōu)位置;Xworst—當前全局最差位置;A—1×d矩陣,元素[0,1]之間隨機數(shù),A+=AT(AAT)-1。

當i>n/2時,表明適應度較低的第i個加入者能量不足,飛離麻雀群去他處覓食。

意識到危險的麻雀個體進行反捕食行為,位置更新如下:

(22)

式中:Xbest—當前全局最佳位置;β—步長控制參數(shù),服從標準正態(tài)隨機數(shù);fg—全局最佳適應度值;fw—全局最差適應度值;ε—給定常數(shù);K—麻雀移動方向同時也是步長控制參數(shù)。

當fi>fg時,表示此時的麻雀正處于種群的邊緣,極其容易受到捕食者的攻擊，當fi=fg時種群中間麻雀意識到了危險,需要靠近其他的麻雀,以此來減少它們被捕食的危險。

2 滾動軸承故障診斷方法

2.1 VMD算法參數(shù)選擇

實現(xiàn)VMD算法需要確定的參數(shù)如表1所示。

表1 VMD算法參數(shù)

其中,對分解影響比較大的參數(shù)為K和α,其他參數(shù)影響較小。

下面仿真模擬調(diào)制-調(diào)頻信號[16，17]測試不同的K和α對VMD分解效果的影響。模擬信號表達式如下:

x(t)=(1+0.5cos(9πt))cos(200πt+2cos(10πt))

(23)

當采樣頻率fs=1 000 Hz時,仿真信號頻譜如圖3所示。

根據(jù)圖3可知,信號的中心頻率為90 Hz、95 Hz、100 Hz、105 Hz、110 Hz。

圖3 仿真信號頻譜A—幅值;f—中心頻率

當α=2 000固定,其他參數(shù)取τ=0、DC=0、init=1、ε=1×10-7不變,K取不同值,比較VMD分解信號效果。K分別取3、4、5、6、7、8,仿真信號VMD分解后中心頻率如圖4所示。

圖4的結(jié)果表明:(1)模態(tài)個數(shù)K過小時,如K=3、4時,處于欠分解狀態(tài),仿真信號的中心頻率分量沒有全部分解出來;(2)K過大時,如K=7，8時,處于過分解狀態(tài),產(chǎn)生虛假分量,并伴有模態(tài)混疊現(xiàn)象;(3)K取值適中,K=5，6時,分解中心頻率與原信號一致,分解效果較好。

圖4 中心頻率隨分解個數(shù)K的變化f—中心頻率;n—迭代次數(shù)

當K=6固定,其他參數(shù)同圖4,α取不同值,比較VMD分解信號效果。

α取0.3fs、0.6fs、fs、2.5fs、4fs、5fs,仿真信號VMD分解后的中心頻率如圖5所示。

圖5 中心頻率隨懲罰因子α的變化f—中心頻率;n—迭代次數(shù)

α=0.3fs時,信號存在沒有正確分解的分量;α=0.6fs時,信號分解存在模態(tài)混疊,并且某些分量迭代次數(shù)過大;α=fs，α=2.5fs時,某些分量迭代次數(shù)過大;α=4fs，α=5fs時,迭代次數(shù)較低時存在模態(tài)混疊現(xiàn)象,也存在某些分量迭代次數(shù)過大。

所以K固定時,α值的選擇對VMD分解效果并沒有規(guī)律可尋。

由此可見,參數(shù)K和α的選擇會影響VMD分解效果,但是參數(shù)的選擇對VMD分解效果影響沒有規(guī)律可尋。用上述方法人為選擇參數(shù),只能得到相對最優(yōu)解。因此,本文采用智能算法WOA算法,全局尋優(yōu)[K,α]參數(shù)組合,實現(xiàn)自適應優(yōu)化,達到最佳VMD分解效果。

2.2 鯨群算法優(yōu)化VMD算法參數(shù)

熵值表征了信號稀疏特性,即稀疏性越強,熵值越小。本文提出包絡熵值EP,其定義如下:

(24)

式中:a(j)—x(j)的Hilbert包絡信號;pj—a(j)歸一化后結(jié)果。

WOA-VMD算法算法流程圖如圖6所示。

圖6 WOA-VMD算法流程圖

WOA-VMD算法具體步驟如下,

步驟1。初始化WOA算法,設置算法各項參數(shù);

步驟2。振動信號經(jīng)過VMD算法分解若干個IMF分量,每個IMF分量作為鯨群搜索個體,極小包絡熵值作為適應度值進行全局尋優(yōu)最小值;

步驟3。根據(jù)隨機概率,個體選擇執(zhí)行收縮環(huán)繞方式或者螺旋方式更新位置,判斷個體是否得到改善,沒有改善執(zhí)行再搜索行為,否則轉(zhuǎn)到步驟5;

步驟4。搜索個體執(zhí)行再搜索行為;

步驟5。計算個體新的適應度值并更新最優(yōu)解;

步驟6。判斷是否達到最大迭代次數(shù),沒有達到轉(zhuǎn)到步驟2,否則算法結(jié)束。

2.3 基于麻雀搜索算法優(yōu)化深度置信網(wǎng)絡的分類法

DBN診斷過程和傳統(tǒng)故障診斷過程的對比如圖7所示。

圖7 DBN診斷與傳統(tǒng)故障診斷分析過程比較

傳統(tǒng)故障診斷的智能識別提取特征向量時,常用時域分析、頻域分析和時頻域分析3種方法,具體選擇方法時需要人為選擇,存在對診斷結(jié)果的人為誤差[18]。

選擇DBN模型模式識別時,振動信號不需要人為特意選擇特征向量,能直接有效地提取故障診斷特征參數(shù);減少了對人為診斷經(jīng)驗的依賴,原始信號只要做簡單的降噪處理,即可直接輸入DBN模型,自適應地提取故障特征和識別故障狀態(tài),充分利用了深度學習自身挖掘故障的能力。

DBN模型之所以能夠有效提取表征故障的特征參數(shù),主要還是得益于其能夠?qū)W習,得到輸入與輸出之間復雜的非線性函數(shù)映射關系[19-21]。

針對振動信號的高維度數(shù)據(jù),為了降低算法的時間復雜度,增強分類精度,本文提出SSA算法優(yōu)化DBN網(wǎng)絡的算法。

定義為SSA-DBN算法,其具體步驟如下:

步驟1。初始化SSA算法參數(shù),將待識別數(shù)據(jù)分為訓練集、驗證集、測試集3類;

步驟2。SSA算法以驗證集的錯誤率作為適應度函數(shù),優(yōu)化DBN網(wǎng)絡權重值;

步驟3。優(yōu)化權重值再次訓練DBN網(wǎng)絡,使驗證集的錯誤率達到最低;

步驟4。優(yōu)化好DBN網(wǎng)絡重新訓練,然后輸入測試集,得出模式識別結(jié)果。

2.4 基于參數(shù)優(yōu)化VMD和改進DBN的診斷流程

本文研究的整個故障診斷方法流程圖如圖8所示。

圖8 滾動軸承故障診斷流程圖

具體步驟如下:

步驟1。針對滾動軸承各個正常狀態(tài)、各類故障狀態(tài)的振動信號按照一定的采樣頻率進行采樣,組成數(shù)據(jù)集;

步驟2。利用WOA算法尋優(yōu)VMD算法模態(tài)分解個數(shù)K和懲罰因子α最優(yōu)參數(shù)組合;

步驟3。參數(shù)優(yōu)化過VMD算法對各個滾動軸承各個狀態(tài)振動信號進行分解,每種狀態(tài)得到若干模態(tài)分量IMF;

步驟4。對IMF分量求頻譜組成高維數(shù)據(jù)集;

步驟5。輸入SSA-DBN網(wǎng)絡進行故障診斷分類,輸出診斷結(jié)果。

3 故障診斷方法驗證

3.1 數(shù)據(jù)來源分析

本研究數(shù)據(jù)選用美國凱斯西儲大學軸承數(shù)據(jù)中心測試的滾動軸承振動數(shù)據(jù),測試裝置如圖9所示。

圖9 滾動軸承故障實驗裝置圖

該裝置包括一臺1.5 kW驅(qū)動電機,電機上的兩個加速度傳感器各自采樣電機風扇端、驅(qū)動端的軸承振動加速度信號,16通道數(shù)據(jù)記錄儀記錄振動信號,采樣頻率為12 kHz;裝置還包括一個扭矩傳感器,負載端有一臺測功儀。

本文選取驅(qū)動端振動信號,電機轉(zhuǎn)速為1 792 r/min,負載0 hp,深溝球軸承型號為SKF 6205-2RS。裝置采用電火花技術對電機軸承的內(nèi)圈、外圈和滾動體進行點蝕來模擬常見故障。數(shù)據(jù)分正常信號、內(nèi)圈故障信號、外圈故障信號、滾動體故障信號,4類數(shù)據(jù)分別標記為數(shù)據(jù)集Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ。數(shù)據(jù)Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ選取點蝕直徑為7 mils。4類數(shù)據(jù)集各采樣300組樣本,每個樣本采樣點1 024個,每個數(shù)據(jù)集維數(shù)為1 024×300=307 200。

下面對4類數(shù)據(jù)進行分析。振動信號時域和頻域分析如圖10所示。

圖10(a)為正常信號時域圖,幅值在[-0.2,0.2]之間,振幅最小,信號平穩(wěn)。外圈、內(nèi)圈、滾動體故障振幅都大于正常信號振幅,伴有明顯的間隔沖擊信號,這是由于故障改變軸承呎合度,振動信號更加強烈。由于故障特征信息湮沒于噪聲信號,直接通過時域圖區(qū)分故障類型和損傷程度比較難[22]。

(a)振動信號時域圖

同樣,觀察圖10(b),4種狀態(tài)頻譜圖也很難在圖中直接找到故障特征頻率。所以采用信號降噪加智能模式識別的方法進行故障診斷。

3.2 VMD算法參數(shù)優(yōu)化

以數(shù)據(jù)集Ⅱ為例,對比遺傳算法GA、粒子群算法PSO、WOA算法優(yōu)化VMD算法。3種優(yōu)化算法各自迭代次數(shù)取50次,測試50次取平均值,K取值范圍[3,8],α取值范圍[500,2 000]。

如2.1節(jié)所述,適應度越小,收斂精度越高,3種優(yōu)化算法收斂性對比如圖11所示。

圖11 適應度值優(yōu)化曲線

由圖11可知:WOA-VMD、PSO-VMD、GA-VMD分別運行到第11代、第16代、第28代收斂;WOA-VMD收斂速度最快,同時,WOA-VMD收斂適應度值最小值,收斂精度最高。

不同優(yōu)化算法下運行VMD所消耗時間如表2所示。

表2 不同優(yōu)化算法下運行VMD所消耗時間

由表2可知:GA-VMD所消耗的時間最長,WOA-VMD相比于PS0-VMD時間增加不多,兩者消耗時間相近。

篇幅所限,針對數(shù)據(jù)集Ⅰ、Ⅲ、Ⅳ,3種優(yōu)化VMD算法有相似的實驗結(jié)果,此處不再重復,故筆者采用WOA算法優(yōu)化VMD算法全局尋優(yōu)[K,α]組合。

4類數(shù)據(jù)集優(yōu)化結(jié)果如表3所示。

表3 最佳參數(shù)組合[K,α]

3.3 振動信號處理

數(shù)據(jù)集Ⅱ的VMD信號分解圖如圖12所示。

圖12 內(nèi)圈故障VMD分解

VMD算法初始化參數(shù):τ取0,DC取0,init取1,ε取10-7。由圖12知,IMF1-IMF4的中心頻率沒有出現(xiàn)混疊現(xiàn)象,可以分解出原信號包含的主要頻率信號能夠?qū)崿F(xiàn)有效分解;其他3類數(shù)據(jù)也有類似的結(jié)果。

3.4 故障識別結(jié)果驗證

信號VMD分解求頻譜簡單降噪后,直接輸入SSA-DBN網(wǎng)絡中進行故障診斷。其中,70%作為訓練集,20%作為驗證集,10%作為測試集;SSA-DBN算法對4類振動信號進行故障識別。SSA算法參數(shù)初始化:n取5,itermax取10,p取0.2。

筆者將未優(yōu)化網(wǎng)絡權重DBN與SSA-DBN進行對比研究,DBN算法診斷結(jié)果如圖13所示。

圖13 DBN算法診斷結(jié)果

SSA-DBN算法診斷結(jié)果如圖14所示。

圖14 SSA-DBN算法診斷結(jié)果類別1,2,3,4—正常狀態(tài)、內(nèi)圈故障、外圈故障、滾動體故障

圖13中,未優(yōu)化網(wǎng)絡權重DBN故障診斷結(jié)果出現(xiàn)了故障誤識別,圖14故障結(jié)果正確率達到100%,高于圖13識別正確率97.5%。該結(jié)果驗證了SSA優(yōu)化過的DBN網(wǎng)絡的故障診斷率相比未優(yōu)化的DBN網(wǎng)絡故障識別率更高。

為了進一步說明WOA-VMD-SSA-DBN算法的有效性,筆者加大數(shù)據(jù)量,采樣1 000組樣本;同時,增加EMD算法特征提取加SVM算法模式識別,和VMD算法特征提取(直接取K=6、α=2 000)加SVM算法模式識別,用兩種算法測試。

增加的兩種算法人為選用樣本熵作為故障特征向量,其結(jié)果如表4、表5所示。

表4 基于EMD+SVM的滾動軸承故障識別結(jié)果

表5 基于VMD+SVM的滾動軸承故障識別結(jié)果

比較表(4,5)可知:VMD+SVM算法平均故障診斷率97.4%,相比于EMD+SVM算法平均故障診斷率96.8%有所提高;VMD算法相比于EMD算法診斷效果更佳。

基于VMD+DBN的滾動軸承故障識別結(jié)果如表6所示。

表6 基于VMD+DBN的滾動軸承故障識別結(jié)果

比較表(5,6)可知:VMD+DBN算法平均故障診斷率98.7%,相比VMD+SVM模式識別方法97.5%更高;DBN網(wǎng)絡不需要人為選定故障特征,故障診斷相比SVM算法更佳。

WOA-VMD-SSA-DBN的滾動軸承故障識別結(jié)果如表7所示。

表7 WOA-VMD-SSA-DBN的滾動軸承故障識別結(jié)果

由表7可知:使用WOA-VMD-SSA-DBN識別平均正確率達到100%,優(yōu)于表(4～6)算法的平均故障正確率;該結(jié)果表明,優(yōu)化過參數(shù)的VMD算法和優(yōu)化過DBN模型參數(shù)的故障診斷算法能進一步提高滾動軸承的故障診斷率。

4 結(jié)束語

本研究采用參數(shù)優(yōu)化的VMD算法,分解滾動軸承微弱故障信號,輸入網(wǎng)絡參數(shù)優(yōu)化的DBN網(wǎng)絡進行了滾動軸承的故障診斷;并選取美國凱斯西儲大學的滾動軸承振動數(shù)據(jù),運用MATLAB軟件對本文提出的方法進行了驗證。

研究結(jié)果表明:

(1)VMD分解選取合適的參數(shù)α和K能克服模態(tài)混疊現(xiàn)象。相同模式識別方法,VMD分解故障識別率97.4%相比于EMD分解故障識別率96.5%更高;WOA算法搜尋最優(yōu)VMD算法α和K參數(shù)組合,相比于PSO算法和GA算法尋優(yōu),收斂速度更快,運行時間更短;

(2)DBN網(wǎng)絡進行模式識別故障診斷率98.7%,相比于VMD+SVM算法故障診斷率97.4%更高;SSA算法優(yōu)化的DBN網(wǎng)絡參數(shù)故障診斷率達到100%,診斷率得到近一步提高。

在接下來的研究中,研究方向主要是:(1)WOA算法參數(shù)的設置對于迭代的收斂效果,以及對優(yōu)化VMD算法α和K參數(shù)結(jié)果的影響;(2)SSA算法參數(shù)設置對DBN算法的網(wǎng)絡權重的影響以及識別正確率的差異。