基于改進LSTM-SVM的多傳感器船舶旋轉(zhuǎn)機械快速故障診斷方法

宮文峰，陳 輝，WANG Dan-wei

（1.武漢理工大學航海與能源動力工程學院；高性能艦船技術(shù)教育部重點實驗室，武漢 430063；2.新加坡南洋理工大學電子與電氣工程學院，新加坡 639798）

0 引 言

近十年來，我國在國產(chǎn)航空母艦、新型戰(zhàn)略核潛艇和新一代電力推進器等海洋工程裝備研制方面取得了飛躍式突破性進展，中國已成為世界第一造船大國和世界航運第一大國[1-2]。高技術(shù)艦船是保障國家海洋主權(quán)和實現(xiàn)“海洋強國夢”的重要載體，目前正朝著智能化、自動化和無人化方向發(fā)展[3]。旋轉(zhuǎn)機械是船舶裝備中最重要的類型之一，水面艦艇包含有大量的旋轉(zhuǎn)機械，諸如推進電機、齒輪箱以及各類支撐軸承等。在復雜的海況環(huán)境下，此類旋轉(zhuǎn)機械長期運行于高溫、高壓和變載荷的工況中，且受濕熱和鹽堿等環(huán)境影響而易于發(fā)生各種故障[4-7]。然而，船舶作為“獨立”航行于海上的復雜系統(tǒng)，一旦關(guān)鍵部件發(fā)生故障，若不及時處理將影響船舶的正常運行，甚至導致重大損失及災(zāi)難性后果[8]。因此，研究智能、高效和快速的故障診斷技術(shù)對保障船舶的安全運行至關(guān)重要。

目前，傳統(tǒng)的基于模型、知識和淺層機器學習算法的故障診斷方法已難以適應(yīng)當前“數(shù)據(jù)爆炸”環(huán)境下的應(yīng)用要求[6]。隨著產(chǎn)品復雜度的提升，期望通過建立高精度的數(shù)學模型對故障演化機理進行描述愈加困難，并且隨著新產(chǎn)品、新工況和新故障的不斷更新，期望建立完備的故障診斷知識庫以涵蓋所有故障類型更加不切實際[9-10]。目前主流的基于支持向量機（SVM）、K近鄰（KNN）、極限學習機（ELM）和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）等淺層機器學習算法的智能診斷方法常因淺層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)簡單而導致特征提取能力不足，無法取得更加優(yōu)越的診斷效果[11]。為彌補這一不足，業(yè)內(nèi)學者分別嘗試采用小波變換（WT）、經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解（SA）和快速傅立葉變換（FFT）等多種先進信號處理技術(shù)與淺層機器學習模型相結(jié)合的方法提高診斷性能[12-13]，此類方法雖然取得了一定的效果，但是這些方法需要依賴專家經(jīng)驗采用多種復雜的信號處理手段用于特征提取，該操作費時、費力，且存在較大的主觀盲目性[6]；另外，人工提取的故障特征往往不全面，對于反映微小故障的隱蔽特征易被噪音掩蓋和誤刪[9]，并且前期設(shè)計好的特征只能解決特定的故障問題，其泛化通用性能差，尤其在處理多傳感器、多通道的高維度大數(shù)據(jù)方面效果更加不理想。

近5年來，隨著新一代人工智能和“工業(yè)4.0”時代的問世，基于深度學習技術(shù)的故障診斷方法得到了業(yè)內(nèi)學者的廣泛關(guān)注[9-10]。雷亞國等[10]提出了一種基于深度自編碼網(wǎng)絡(luò)(DAE)的旋轉(zhuǎn)機械故障診斷方法；宮文峰等[6]提出了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的電機軸承故障診斷方法；李巍華等[14]研究了基于深度信念網(wǎng)絡(luò)（DBN）的軸承故障分類識別方法；Wang等[15]提出了一種基于FFT與CNN相結(jié)合的電機故障診斷方法。然而，以上研究主要集中于解決針對單一傳感器的單通道時間序列數(shù)據(jù)的故障診斷問題，針對多傳感器的診斷問題，Gong[9]和Xia等[16]分別提出了基于多通道CNN的故障診斷方法，然而此類方法需要采用數(shù)據(jù)重構(gòu)的方法將多通道一維時間序列數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)槎S特征圖，再按照圖像識別的方法用CNN進行分類診斷，該方法忽略了故障樣本之間所具有的時間關(guān)聯(lián)性，無法捕獲故障隨時間漸變的微弱演變特征，并且CNN的數(shù)據(jù)處理機制較復雜，訓練和測試速度較慢。

通過分析故障演化機理可知，任何故障的演化均是一個隨時間積累漸變的過程，后一時刻的故障狀態(tài)均與前一時刻的故障特征有著密切關(guān)聯(lián)[9]。長短期記憶循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Long-Short-Term Memory Networks，LSTM）是一種具有長時間記憶功能的深度學習算法，具備辨識隨時間漸變微小特征的潛力[17]。李冬輝等[18]和Yu等[19]分別研究了基于LSTM的故障診斷方法用于解決時間序列關(guān)聯(lián)問題，然而這些方法主要解決單傳感器診斷問題，沒有給出多傳感器診斷方案，并且使用的是針對語音識別的傳統(tǒng)LSTM框架結(jié)構(gòu)，仍然采用傳統(tǒng)的Softmax作為分類器，無法對診斷準確率進一步提升。

針對以上問題，本文提出了一種基于改進的LSTM-SVM新算法用于多傳感器監(jiān)測環(huán)境下的船舶旋轉(zhuǎn)機械故障快速診斷。首先，構(gòu)建多層堆疊的LSTM作為深度特征提取器，對多傳感器一維時間序列原始數(shù)據(jù)進行時空維度的特征挖掘，通過LSTM記憶單元和遺忘機制，捕獲故障狀態(tài)隨時間演變過程中的微小差異性特征；其次，采用非線性SVM代替?zhèn)鹘y(tǒng)LSTM中的Softmax函數(shù)作為最終分類器，進一步提升故障診斷的準確率。提出的方法無需對多傳感器原始數(shù)據(jù)做任何的人工特征提取操作，端到端的構(gòu)架結(jié)構(gòu)具有良好的通用性和可操作性。實驗表明，相比現(xiàn)行的SVM、KNN、DNN、CNN和標準LSTM算法，提出的方法具有更高的診斷準確率和更快的診斷速度。

1 長短期記憶循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

LSTM網(wǎng)絡(luò)是由Hochreiter等最早提出的一種具有記憶功能且專門用于處理時間序列數(shù)據(jù)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)[20]。LSTM不僅解決了傳統(tǒng)BP網(wǎng)絡(luò)和CNN算法中只憑當前輸入數(shù)據(jù)判定輸出狀態(tài)的“信息丟失”問題，而且還解決了傳統(tǒng)RNN在處理長時間序列數(shù)據(jù)時因長期依賴機制而容易陷入“梯度消失”和“梯度爆炸”的不足[17]。LSTM的內(nèi)部結(jié)構(gòu)如圖1所示[18]，LSTM的每個神經(jīng)元都包含兩條信息通道：一條為記憶通道Ct，用于存放記憶信息；另一條為當前輸入數(shù)據(jù)xt與上一時刻輸出ht-1的線性組合輸入通道。由圖1可見，LSTM不是簡單地將上一時刻的狀態(tài)與當前的輸入一起輸出，而是將狀態(tài)更新和狀態(tài)是否參與輸入都由網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過訓練來確定[17]。LSTM引入了“門控”機制，由輸入門It、遺忘門Ft和輸出門Ot三個邏輯門組成[20]。

圖1 LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)組成Fig.1 Internal structure of the LSTM neural network

1.1 輸入門

輸入門It用于控制當前的輸入數(shù)據(jù)xt與上一時刻輸出ht-1以多大程度加到記憶上，其數(shù)學表達式[18]為

1.2 遺忘門

1.3 輸出門

1.4 臨時記憶增量

1.5 新記憶更新

1.6 最終輸出

將待訓練的一維時間序列數(shù)據(jù)輸入到LSTM模型后，通過上述各模塊的前向計算，即可得到當前時刻隱含層輸出ht。在傳統(tǒng)的LSTM中，ht再經(jīng)過一個簡單的Softmax函數(shù)執(zhí)行符合概率分布的歸一化操作，即可得到故障診斷的分類結(jié)果，然后通過對比預(yù)測值與實際標簽即可計算誤差值，其交叉熵損失函數(shù)表達式[19]為

2 改進的LSTM-SVM故障診斷算法

針對現(xiàn)行的LSTM網(wǎng)絡(luò)和傳統(tǒng)淺層機器學習算法的不足，本文提出了一種基于改進的LSTM-SVM新算法用于旋轉(zhuǎn)機械在多傳感器監(jiān)測環(huán)境下的故障快速診斷，其診斷框架如圖2所示。該診斷框架包含3個部分：最上層為原始數(shù)據(jù)輸入層；中間層為LSTM特征提取層；最下層為SVM輸出層。提出的算法通過構(gòu)建多層堆疊的LSTM作為深度特征提取器，對多傳感器一維時間序列原始數(shù)據(jù)進行時空維度的特征深度挖掘，通過LSTM記憶單元和遺忘機制，捕獲故障狀態(tài)隨時間演變過程中的微小變化特征。其次，采用非線性SVM代替?zhèn)鹘y(tǒng)LSTM中的Softmax函數(shù)作為最終分類判別器，進一步提升故障診斷的準確率，診斷結(jié)果由SVM分類器直接輸出。

圖2 改進的LSTM-SVM故障診斷模型Fig.2 Improved LSTM-SVM fault diagnosis model

提出的LSTM-SVM診斷算法的基本邏輯流程如圖3所示，包含訓練過程和測試過程兩個階段。在訓練過程，先將LSTM與Softmax函數(shù)組合執(zhí)行誤差反向傳播，最小化損失函數(shù)J(q)，完成LSTM模型參數(shù)的訓練；在模型的測試階段，將LSTM與SVM分類器組合，由SVM完成最終的故障分類。原始的多通道一維時間序列數(shù)據(jù)直接輸入提出的診斷模型，先由LSTM進行深度特征提取和數(shù)據(jù)挖掘，然后提取的低維代表特征數(shù)據(jù)再輸入SVM。提出的方法無需對原始數(shù)據(jù)做任何的手工特征操作，端到端的算法結(jié)構(gòu)具有良好的通用性和可操作性。

圖3 提出的診斷算法流程Fig.3 Process of the proposed diagnosis algorithm

2.1 輸入層

輸入層用于接收多傳感器原始故障數(shù)據(jù)，并對這些數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)融合、數(shù)據(jù)截斷、樣本擴充和標準化處理等操作，將原始數(shù)據(jù)處理成LSTM-SVM模型可訓練的樣本格式。

（1）多通道數(shù)據(jù)融合。在實際的故障監(jiān)測系統(tǒng)中，為了獲得更多的、更全面的反映旋轉(zhuǎn)機械運行狀態(tài)的監(jiān)測數(shù)據(jù)，通常每個監(jiān)測對象和故障類型都由多種或多個傳感器同時進行數(shù)據(jù)采集[9]。因此，首先要對這些數(shù)據(jù)進行融合，假設(shè)有n種故障類型，每種故障有m個監(jiān)測傳感器，每個傳感器采集l個數(shù)據(jù)點，從而可以構(gòu)建一個[n，m，l]的多維張量矩陣原始故障數(shù)據(jù)集，如圖4所示。

圖4 多通道原始故障數(shù)據(jù)集Fig.4 Multi-channel raw fault dataset

（2）數(shù)據(jù)截斷和數(shù)據(jù)擴充。

在LSTM訓練過程中，若將原始的長時間序列數(shù)據(jù)一次性輸入到模型，將導致計算機內(nèi)存溢出而無法計算[6]。為了保留數(shù)據(jù)點之間的關(guān)聯(lián)性特征、獲得更多的訓練樣本，本文提出了一種基于滑動窗口法重疊采樣的樣本生成方法，如圖5所示。每個樣本的截取長度可根據(jù)故障頻率、采集周期等確定[9]。式（8）給出了重疊采樣后的樣本數(shù)量計算經(jīng)驗公式。在圖5中，假設(shè)每個通道包含2 000個數(shù)據(jù)點，通過重疊采樣數(shù)據(jù)截斷法，可獲得6個訓練樣本（滑窗長度為400，步長為300，即重疊率為25%），每個故障樣本的尺寸為[m，400]。由圖5可見，最右側(cè)的樣本是不完整的，因此不能構(gòu)成一個有效樣本。

圖5 滑動窗口重疊采樣的數(shù)據(jù)截斷方法Fig.5 Data segmentation method of sliding window overlapping sampling

式中，Inum代表輸入樣本的數(shù)據(jù)點個數(shù)，Wnum代表滑動窗口的長度，Snum代表滑窗步長，Tnum代表新故障樣本的數(shù)量（特別注意：本公式的計算結(jié)果應(yīng)當向上取整）。

2.2 特征提取層

特征提取層是改進LSTM-SVM算法的核心，由多層堆疊的LSTM層和2～3層的全連接層組成，主要用于提取隱藏于時間序列數(shù)據(jù)中的故障特征。圖1所示的標準LSTM結(jié)構(gòu)雖然能有效解決梯度消失問題，但是該模型仍存在一個問題，即前一時刻的記憶信息Ct-1并沒有對當前時刻的輸入門和遺忘門產(chǎn)生調(diào)節(jié)作用，造成了整個記憶單元丟失了上一個時間序列的部分信息[18]。因此，本文采用了一種改進的LSTM[18]作為特征提取器，相關(guān)表達式[18]如下：

2.3 SVM分類輸出層

在傳統(tǒng)LSTM算法中，末端分類器采用的仍是Softmax函數(shù)，Softmax實質(zhì)上是一個邏輯回歸函數(shù)，僅對最終分類結(jié)果進行一次歸一化操作[9]，在多分類性能上尚不如SVM的功能強大。SVM是由Vapnik等最早提出的具有嚴謹數(shù)學推理的經(jīng)典二分類模型[21]，在解決小樣本和多分類等任務(wù)中表現(xiàn)出了優(yōu)異的性能[6]。在提出的算法中，使用了SVM代替Softmax函數(shù)作為最終分類器。非線性SVM將LSTM層輸出的稀疏特征數(shù)據(jù)作為輸入，通過使用核技巧[9]和軟間隔最大化，在高維特征空間里構(gòu)建最大軟間隔分離超平面，完成最終的分類診斷，SVM的數(shù)學模型[21]為

式中，w和b為待優(yōu)化參數(shù)。通過調(diào)整w和b，使得目標函數(shù)最小化，從而得到最大軟間隔分離超平面[6]。本文使用高斯徑向基核函數(shù)，構(gòu)建的分類決策函數(shù)[9]為

3 實驗驗證

3.1 實驗數(shù)據(jù)集

本實驗使用了美國凱斯西儲大學（CWRU）的滾動軸承故障實驗臺的實驗數(shù)據(jù)[22]，圖6為軸承故障實驗臺，該實驗臺共布置了3個振動加速度傳感器，分別安裝在電動機的驅(qū)動端和風扇端的機罩外殼上以及基底上[9]。故障軸承用于支撐電機主軸，軸承型號為6205-2RS JEM球軸承[22]。該實驗分別對0馬力（1 797 r/min）、1馬力（1 772 r/min）、2馬力（1 750 r/min）和3馬力（1 730 r/min）四種負載狀態(tài)下的軸承振動數(shù)據(jù)進行了采集，所有數(shù)據(jù)的采樣頻率均為12 kHz，采樣時間為10 s[23]。

圖6 滾動軸承數(shù)據(jù)采集實驗臺Fig.6 Data acquisition experiment platform of rolling bearing

本實驗選用了滾動軸承在1馬力負載工況下的9種故障數(shù)據(jù)作為訓練數(shù)據(jù)，9種故障分別為軸承的滾珠、內(nèi)圈和外圈上植入的3個故障等級的點蝕凹坑，凹坑直徑分別為0.007、0.014和0.021 in（1 in=25.4 mm）[22]。為了便于分析和計算，本實驗截取所有監(jiān)測數(shù)據(jù)的前10萬個數(shù)據(jù)點用于構(gòu)建原始故障數(shù)據(jù)集[9,3,100 000]（9代表故障類別數(shù)，3代表傳感器數(shù)），并由輸入層對其進行必要的數(shù)據(jù)處理，主要包括：

（1）數(shù)據(jù)標準化。首先對每個故障類型的[3×100 000]的3通道數(shù)據(jù)進行均值標準化處理[23]。

（2）數(shù)據(jù)截斷和重疊采樣。對標準化后的數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)截取，生成用于LSTM-SVM模型訓練的故障樣本。在本實驗中，4種負載下的轉(zhuǎn)速范圍為1 730～1 797 r/min，12 kHz的采樣頻率下每秒采集12 000個點[23]。轉(zhuǎn)軸每轉(zhuǎn)一圈傳感器采集的點數(shù)范圍為400～416個點（12 000×60/1 730≈416），為保證故障數(shù)據(jù)的可信度，數(shù)據(jù)截斷后每個樣本的長度設(shè)置為500個數(shù)據(jù)點[6]。根據(jù)式（8）的方法，每類故障的[3×100 000]的長時間序列數(shù)據(jù)被劃分為996個[3×500]的短樣本（滑窗長度為500，步長為100，重疊率為20%）。為了便于分析計算，取前900個樣本用于構(gòu)建軸承故障總數(shù)據(jù)集，每種故障狀態(tài)均包含900個樣本，每個樣本包含3個通道，每個通道包含500個數(shù)據(jù)點，如表1所示。

表1 滾動軸承故障數(shù)據(jù)集Tab.1 Fault dataset of rolling bearing

（3）劃分數(shù)據(jù)集。將每類故障的900個樣本隨機地劃分為訓練集（70%）和測試集（30%），在訓練集中再隨機地取20%作為驗證數(shù)據(jù)集進行交叉驗證[23]。

3.2 網(wǎng)絡(luò)超參數(shù)選擇與訓練過程

經(jīng)過多次反復實驗調(diào)參，本文采用了2層堆疊的LSTM和2層的全連接層構(gòu)成特征提取層，LSTM層節(jié)點數(shù)為64、32，全連接層節(jié)點數(shù)為128、9，輸入數(shù)據(jù)維度為[3×500]，SVM輸出維度為9。本實驗采用了mini-batch小批訓練法，每批次訓練樣本數(shù)為64，迭代輪數(shù)為100次，采用Adam自適應(yīng)可變學習率優(yōu)化器[23]。訓練過程發(fā)現(xiàn)，訓練集和驗證集存在過擬合現(xiàn)象，于是在LSTM細胞結(jié)構(gòu)中加入了Dropout訓練技巧[23]改善過擬合問題。圖7和圖8分別是網(wǎng)絡(luò)訓練過程中未加入Dropout技術(shù)防止過擬合和加入Dropout防止過擬合的準確率及損失誤差對比曲線圖。可以看出，未加入Dropout技巧時，隨著迭代次數(shù)的增加，訓練集的準確率不斷增加、誤差不斷減小，而驗證集的準確率和誤差到達一定值時不再改變；加入了Dropout后，上述情況明顯得到解決。最終建立的診斷模型超參數(shù)如表2所示。

圖7 未加入Dropout防止過擬合的網(wǎng)絡(luò)訓練過程Fig.7 Network training process without adding Dropout to prevent over-fitting

圖8 加入Dropout防止過擬合的網(wǎng)絡(luò)訓練過程Fig.8 Network training process with adding Dropout to prevent over-fitting

表2 建立的LSTM-SVM診斷模型超參數(shù)Tab.2 Hyperparameters of the established LSTM-SVM diagnostic model

3.3 故障診斷結(jié)果及分析

將訓練好的模型保存后，即可用測試集數(shù)據(jù)對診斷模型的性能進行測試，診斷結(jié)果見表3。為進一步量化診斷結(jié)果，本實驗采用了F1-measure值[23]和多分類混淆矩陣[6]兩種量化評估方法。F1值被廣泛用于深度學習診斷模型的性能測評中，包含精確率和靈敏度（召回率）兩個指標[9]。

表3 故障診斷結(jié)果的評估數(shù)據(jù)Tab.3 Evaluation data of fault diagnosis results

從表3中可以看出，改進的LSTM-SVM診斷模型的F1均值高達99.92%，而使用了Softmax作為分類器的傳統(tǒng)LSTM模型的診斷準確率僅為98.77%。由此可見，提出的算法獲得了較大的診斷準確率提升。在診斷時間方面，改進的LSTM-SVM的訓練用時為186.72 s，雖然比傳統(tǒng)LSTM略高出2.2 s（SVM訓練時間），但是LSTM-SVM的測試時間更短，僅為0.517 s。分析原因在于訓練后的SVM為一個具有固定支持向量的分離超平面，并且輸入SVM的分類數(shù)據(jù)并非原始500維的高維數(shù)據(jù)，而是經(jīng)過訓練后的LSTM提取的維度為9的低維特征數(shù)據(jù)，因此測試速度得到了提升。圖9為對應(yīng)表3的兩種模型的診斷結(jié)果混淆矩陣，由圖9（a）可知，在2 430個測試樣本中，提出的算法僅有2個樣本被錯誤分類，2個故障6樣本被誤判為故障7。而圖9（b）中存在30個樣本被誤判，誤判較多的是故障6與故障7之間的混淆，分別為11故障6樣本被誤判為故障7，12個故障7樣本被誤判為故障6，分析這種誤分類的主要原因是傳統(tǒng)的LSTM對微小故障的識別能力不足。實驗表明，改進的LSTM-SVM算法的診斷性能明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的LSTM算法。

圖9 故障診斷結(jié)果的多分類混淆矩陣Fig.9 Multi-class confusion matrix of fault diagnosis results

3.4 與其他智能算法的對比驗證

近三年，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）由于具有良好的特征提取能力已被證明在旋轉(zhuǎn)機械的故障診斷應(yīng)用中取得了優(yōu)異的效果[15-16，23-24]。為進一步驗證提出的LSTM-SVM診斷算法相對于主流的智能診斷算法的優(yōu)越性，本實驗將表1所示的故障數(shù)據(jù)集分別用于支持向量機（SVM）、K近鄰（KNN）、深層BP網(wǎng)絡(luò)（DNN）和CNN算法進行測試。為輔助SVM和KNN進行診斷，文獻[16]先對原始樣本提取14個統(tǒng)計特征（10個時域特征、4個頻域特征），然后再將每個樣本的14個特征值輸入到SVM和KNN進行診斷。

本實驗同樣采用文獻[16]所提供的方法先提取波峰、峭度和裕度指數(shù)等14個統(tǒng)計特征，再輸入到SVM和KNN進行分類診斷。DNN和CNN直接使用原始數(shù)據(jù)，實驗結(jié)果如表4所示。

表4 五種算法診斷結(jié)果數(shù)據(jù)表Tab.4 Data of five algorithm diagnosis results

對比表4中的5種算法可以看出，診斷準確率從高到低排序為：LSTM-SVM、CNN、DNN、SVM和KNN。由此可見：深度學習算法明顯比淺層機器學習算法擁有無可比擬的優(yōu)勢；雖然CNN的準確率與LSTM-SVM較為接近，但是CNN的訓練時間和測試時間都遠高于LSTM算法，LSTM在處理多傳感器、多通道數(shù)據(jù)方面具有更顯著的診斷實時性優(yōu)勢；在診斷時間方面，5種算法從快至慢依次為：DNN、LSTM-SVM、SVM、CNN和KNN；雖然DNN測試時間最快，但是其診斷準確率僅為96.03%，診斷性能明顯低于提出的算法；另外，在微小故障辨識方面，LSTM-SVM和CNN兩種深度學習算法顯著優(yōu)于SVM和KNN兩種淺層機器學習算法。實驗結(jié)果分析表明，提出的LSTM-SVM具有更高的診斷準確率和更快的診斷時間，更適用于故障的快速診斷。

3.5 不同負載工況的遷移實驗

為了進一步評估提出的LSTM-SVM算法在應(yīng)對不同工況負載時的診斷性能，本文進一步對滾動軸承在2馬力和3馬力負載下采集的3通道故障數(shù)據(jù)進行實驗。遷移實驗使用了與1馬力負載相同的模型參數(shù)和數(shù)據(jù)處理方法，診斷結(jié)果如表5所示。

對比表5可以看出，改進的LSTM-SVM算法對2馬力和3馬力兩種負載工況下的診斷準確率分別高達99.67%和99.51%。結(jié)果表明，提出的LSTM-SVM算法在不同負載工況下同樣取得了較高的診斷準確率，具有優(yōu)越的遷移泛化性能，這在實際的工程應(yīng)用中具有重要的參考意義和借鑒價值。

表5 遷移實驗的故障診斷結(jié)果Tab.5 Fault diagnosis results of the migration experiment

4 結(jié) 論

本文提出了一種基于改進的LSTM-SVM的深度學習新方法用于解決船舶旋轉(zhuǎn)機械在多傳感器監(jiān)測環(huán)境下的快速故障診斷問題。提出的方法改進了傳統(tǒng)LSTM的算法結(jié)構(gòu)，采用多層堆疊的LSTM網(wǎng)絡(luò)作為特征提取器，在算法的末端引入SVM代替Softmax函數(shù)作為分類判別器，進一步提升診斷準確率。通過使用滾動軸承在不同負載工況下采集的3通道加速度傳感器故障數(shù)據(jù)進行實驗驗證，并將診斷結(jié)果與SVM、KNN、DNN、CNN和標準LSTM五種方法進行了比較，得出了以下結(jié)論：

（1）提出的LSTM-SVM算法具有更高的診斷準確率，用于對比的五種算法診斷準確率分別為94.75%、91.85%、96.03%、99.10%和98.77%，而提出的方法準確率高達99.92%。

（2）提出的LSTM-SVM算法在保障診斷精度的前提下具有更快的診斷速度，相比CNN，提出的方法具有更高效的診斷實時性，其訓練時間減少了近80%的耗時，測試時間相比CNN縮短近70%。

（3）提出的LSTM-SVM算法在用于診斷滾動軸承的2馬力和3馬力兩種負載工況下的故障問題上，分別獲得高達99.67%和99.51%的診斷準確率，驗證了該算法具有良好的遷移通用性能。整個診斷過程無需任何手工特征提取干預(yù)，“端到端”的算法結(jié)構(gòu)具有良好的通用性和可操作性。

綜上所述，本文提出的LSTM-SVM方法取得了較理想的診斷效果，尤其是在診斷時間方面明顯優(yōu)于CNN算法，說明LSTM更適合于處理多傳感器時間序列數(shù)據(jù)診斷問題，研究結(jié)果可為后續(xù)船舶旋轉(zhuǎn)機械的實際在線診斷應(yīng)用提供新思路，具有重要的參考意義和借鑒價值。