利用改進卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的滾動軸承變工況故障診斷方法

趙小強,張亞洲

(1.蘭州理工大學(xué)電氣工程與信息工程學(xué)院,730050,蘭州;2.蘭州理工大學(xué)甘肅省工業(yè)過程先進控制重點實驗室,730050,蘭州;3.蘭州理工大學(xué)國家級電氣與控制工程實驗教學(xué)中心,730050,蘭州)

隨著“智能制造”戰(zhàn)略的不斷推進,現(xiàn)代化機械設(shè)備開始朝著自動化、高效化和智能化趨勢發(fā)展。旋轉(zhuǎn)機械是機械設(shè)備中最重要的組成部分,被廣泛應(yīng)用于國民經(jīng)濟的各個行業(yè)中。滾動軸承作為旋轉(zhuǎn)機械中關(guān)鍵的零部件,其運行狀態(tài)直接影響到整個旋轉(zhuǎn)機械的工作進程[1-3]。因此,對滾動軸承進行更準(zhǔn)確、更智能的故障診斷是減少經(jīng)濟損失的重要保障。

滾動軸承故障診斷包括數(shù)據(jù)采集、預(yù)處理、特征提取和故障分類等,其中特征提取和故障分類對診斷結(jié)果起到關(guān)鍵作用。傳統(tǒng)故障診斷技術(shù)需依賴于專家和技術(shù)人員對采集的數(shù)據(jù)進行多步驟繁瑣的人工特征提取,無法滿足大數(shù)據(jù)時代的要求[4]。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展,研究人員利用機器學(xué)習(xí)中支持向量機(SVM)[5]、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[6]和K近鄰法(KNN)[7]等方法進行滾動軸承的故障診斷,雖然這些方法具有一定的非線性擬合能力,并在故障診斷領(lǐng)域取得一定的效果,但因其淺層的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)難以提取到深層的特征信息而降低滾動軸承故障診斷準(zhǔn)確率。

深度學(xué)習(xí)是近年來機器學(xué)習(xí)發(fā)展中新型的研究熱點,由Hinton等于2006年提出[8],因其強大的特征自動提取能力被學(xué)者應(yīng)用到故障診斷領(lǐng)域。其中,Sun等提出一種基于稀疏自編碼器的單層網(wǎng)絡(luò)模型,實現(xiàn)對感應(yīng)電動機的故障分類[9];Li等基于深度置信網(wǎng)絡(luò)(DBN)在滾動軸承故障診斷中取得較好的診斷精度[10]。

深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)是一種有監(jiān)督的深度學(xué)習(xí)算法,無需對原始采集到的故障數(shù)據(jù)進行預(yù)處理就能實現(xiàn)端到端滾動軸承故障診斷[11-14]。Zhang等提出基于自適應(yīng)批量歸一化(AdaBN)算法的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自特征提取,實現(xiàn)了變工況下軸承故障診斷[15];雷亞國等提出了基于深度學(xué)習(xí)的機械裝備大數(shù)據(jù)健康監(jiān)測方法,能夠自適應(yīng)地提取故障數(shù)據(jù)中的特征信息,實現(xiàn)智能診斷[16];Lei等提出了一種基于長短時記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)力發(fā)電機故障診斷方法[17]。雖然上述方法在各自的故障診斷任務(wù)中取得了較好的故障分類效果,故障診斷準(zhǔn)確率相比傳統(tǒng)診斷方法和機器學(xué)習(xí)方法高,但也受到以下兩個因素的限制:其一,這些方法采用單尺度的卷積層提取特征,而滾動軸承在變工況時,同種故障信息存在不同的頻率變化,單尺度卷積網(wǎng)絡(luò)不能有效提取到這些微小故障特征;其二,這些方法的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)較為復(fù)雜,未使用優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)容易造成網(wǎng)絡(luò)難以訓(xùn)練甚至退化等問題。

針對以上不足,本文提出了改進CNN的滾動軸承變工況故障診斷方法,設(shè)計了多尺度特征提取模塊,能夠有效挖掘故障數(shù)據(jù)中的特征信息;同時引入通道注意力機制,幫助網(wǎng)絡(luò)獲得更重要的特征信息;設(shè)計了帶跳躍連接線的卷積模塊,能夠獲取更多前層網(wǎng)絡(luò)的特征信息,使得故障診斷準(zhǔn)確率更高。

1 基本方法

1.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

在深度學(xué)習(xí)中,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)是一種前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),具有強大的特征自動提取能力,通過構(gòu)建多個卷積核將輸入數(shù)據(jù)中的深層特征逐層提取出來,并且空間上降采樣,達到降低輸入維度的目的[18]。CNN典型結(jié)構(gòu)圖如圖1所示,主要由卷積層、池化層(下采樣)和損失函數(shù)Softmax或SVM等分類器的全連接層構(gòu)成。

圖1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

卷積層主要是對輸入數(shù)據(jù)進行特征提取,其內(nèi)部存在多個卷積核,組成卷積核的每個元素包含一個權(quán)重系數(shù)和偏差。圖1中的卷積操作可視為卷積核與前一層特征圖做卷積,并通過激勵函數(shù)進行非線性變換形成輸出特征圖,具體計算如下

(1)

(2)

1.2 Inception網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

Inception模塊是GoogLetNet神經(jīng)框架中首次使用的優(yōu)化模塊[19],主要思想是利用不同大小的卷積核,通過堆疊的方式增加網(wǎng)絡(luò)寬度,使其能夠提取到豐富的特征信息,同時利用1×1尺度的卷積核,對輸入的特征圖進行降維,減少參數(shù)計算量,加快網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練速度。目前,經(jīng)過幾個版本的迭代,Inception模塊已經(jīng)更新到Inception-v4和Inception-ResNet模塊[19]。其中,Inception-ResNet模塊通過結(jié)合ResNet中殘差思想,使得網(wǎng)絡(luò)層數(shù)更深。

1.3 注意力機制

注意力機制最初被成功應(yīng)用于機器翻譯領(lǐng)域[20],現(xiàn)在已成為深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域中一個重要概念,并且是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的重要組成部分。注意力機制通過借鑒人類的注意力方式被廣泛應(yīng)用在自然語言處理、統(tǒng)計學(xué)習(xí)及語音識別等領(lǐng)域中。

2 故障診斷方法

滾動軸承一般工作在強噪聲、變負(fù)荷等復(fù)雜的環(huán)境中,采集的振動信號容易受到外界因素影響。為了充分發(fā)揮CNN網(wǎng)絡(luò)特征提取能力,同時預(yù)防梯度消失和退化問題,本文提出了改進CNN的滾動軸承變工況故障診斷方法,設(shè)計了多尺度特征提取模塊和跳躍連接卷積模塊并引入通道注意力機制,實現(xiàn)對強噪聲和變工況下故障數(shù)據(jù)的分類。

2.1 多尺度特征提取模塊

為了從輸入數(shù)據(jù)中最大化提取到特征信息,本文設(shè)計了一種多層多通道的多尺度特征提取模塊。該模塊的設(shè)計主要基于Inception模塊,相比于傳統(tǒng)CNN網(wǎng)絡(luò)輸入數(shù)據(jù)池化層,它具有較強的特征提取能力,其結(jié)構(gòu)如圖2所示:①在第1層分別用1×1、3×3和5×5并行的卷積層對輸入故障數(shù)據(jù)進行不同尺度的特征提取,通道數(shù)設(shè)置為16、8、8;②第2層使用5×5和3×3的卷積層,并串接在3×3和5×5的卷積層后面,通道數(shù)都為16;③第3層使用2個1×1卷積層,通道數(shù)為32和16。為了優(yōu)化故障數(shù)據(jù),提升網(wǎng)絡(luò)診斷效果,在每個卷積層后面都使用批量標(biāo)準(zhǔn)化和激活函數(shù);然后通過Concat層將不同分支的特征維度堆疊拼接到一起,并使用通道注意力機制獲得不同特征信息的重要程度,依據(jù)重要程度增強有用特征,抑制干擾特征;最后通過最大池化層輸出提取到的特征信息。

圖2 多尺度特征提取模塊結(jié)構(gòu)

2.2 帶跳躍連接線的卷積模塊

在傳統(tǒng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,前一層的卷積層模塊與后一層的卷積層進行端對端的首尾相連,不能有效利用該層輸入向量與下一層之間的相關(guān)性,從而限制卷積網(wǎng)絡(luò)對特征信息的學(xué)習(xí)效率。為此本文設(shè)計了帶跳躍連接線的卷積模塊,結(jié)構(gòu)如圖3所示。

圖3中,在第1個卷積層輸入向量和第2個卷積層之間添加了一條d倍的跳躍連接線,這樣第2個卷積層不僅可以學(xué)習(xí)到第1個卷積操作后的特征信息,而且學(xué)習(xí)了前一層輸入向量的傳遞信息,具有更高的學(xué)習(xí)效率。

圖3 帶跳躍連接線的卷積模塊結(jié)構(gòu)

假設(shè)跳線連接的卷積模塊的輸入為x,經(jīng)過第1個卷積層輸出為y1(x),第2個卷積層輸出為y2(x),則

y1(x)=w1(x)+dx

(3)

y2(x)=w2(y1)+dy1=

w2(w1(x)+dx)+dw1(x)+d2x

(4)

由y2(x)輸出可知,式(4)含有第1層卷積模塊輸入x和dw1(x),這使得下一個卷積模塊接受到的特征信息增多,有利于將數(shù)據(jù)中微小故障特征提取出來,提高故障診斷的準(zhǔn)確率。雖然跳躍連接能使每個卷積模塊接受到更多的特征信息,然而這也導(dǎo)致整個網(wǎng)絡(luò)模型最后的輸出量很龐大,參數(shù)的計算量增加嚴(yán)重,不利于滾動軸承的故障快速診斷。因此,在Inception模塊之后,我們只加兩層帶跳躍線連接的卷積模塊,從而保證整個網(wǎng)絡(luò)的輕量化。

2.3 網(wǎng)絡(luò)模型框架

本文提出改進CNN模型的結(jié)構(gòu)如圖4所示。以重構(gòu)二維數(shù)據(jù)作為輸入,然后進入多尺度特征提取模塊,通過不同尺度的卷積核和通道注意力機制,獲得更多更有效的故障數(shù)據(jù)信息,整個多尺度特征提取模塊相當(dāng)于一個卷積塊。第2個卷積塊為Inception模塊,由大小為1、3、5的卷積層和大小為3的最大池化層構(gòu)成,通過對這些卷積層和最大池化層拼接,進一步提取故障數(shù)據(jù)中的特征信息。第3個卷積塊為帶跳躍連接線的卷積模塊,主要作用是增加網(wǎng)絡(luò)通道數(shù),學(xué)習(xí)更多特征信息。最后,通過全連接層把前3個卷積塊提取的特征轉(zhuǎn)化成一維數(shù)據(jù),經(jīng)過交叉熵?fù)p失函數(shù)輸出故障診斷結(jié)果。

圖4 改進的CNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

3 實驗驗證與分析

為了評估本文提出的改進CNN模型對故障診斷的有效性和準(zhǔn)確性,本文實驗以滾動軸承為對象,采用來自美國凱斯西儲大學(xué)(CWRU)的軸承數(shù)據(jù)[21]和東南大學(xué)變速箱數(shù)據(jù)集中的軸承數(shù)據(jù)進行實驗驗證[22]。

3.1 CWRU軸承故障數(shù)據(jù)集

3.1.1 故障數(shù)據(jù)集描述與處理 CWRU實驗臺由電機、扭矩傳感器和測功器組成,被測試的故障軸承是驅(qū)動端軸承型號為SKF6205電機。采用電火花方法分別在內(nèi)圈、滾動體和外圈的表面上依次加工出損傷直徑為0.177 8、0.355 6、0.533 4和0.711 2 mm的單點凹槽,以模擬滾動軸承在實際運行中出現(xiàn)的磨損。本實驗采樣頻率為12 kHz,分別采集了轉(zhuǎn)速為1 797、1 772、1 750和1 730 r/min時,對應(yīng)負(fù)載為0、0.745 7、1.491、2.237 kW狀態(tài)下的加速度數(shù)據(jù)集,并將其標(biāo)記為數(shù)據(jù)集A、數(shù)據(jù)集B、數(shù)據(jù)集C和數(shù)據(jù)集D。采集到的數(shù)據(jù)集根據(jù)不同位置以及損傷程度劃分為16種狀態(tài)標(biāo)簽,并且每種狀態(tài)標(biāo)簽中的樣本數(shù)量大致相同。采集的數(shù)據(jù)按照比例3∶1劃分訓(xùn)練樣本和測試樣本,每段的采樣點數(shù)設(shè)置為784點。實驗變工況數(shù)據(jù)集描述見表1。

表1 變工況實驗數(shù)據(jù)集

(1)重構(gòu)輸入數(shù)據(jù)格式。實驗臺采集的數(shù)據(jù)集為一維時間序列,為了適應(yīng)改進CNN網(wǎng)絡(luò)模型輸入數(shù)據(jù)格式,有效地進行卷積和下采樣操作,本文將采樣點數(shù)為784的一維數(shù)據(jù)重構(gòu)為[28,28]的二維輸入特征圖,具體操作如圖5所示。將長度為784點數(shù)的一維時間序列進行等長截取,每段有28數(shù)據(jù)點,共28段,最終獲得[28,28]的二維輸入特征圖。

圖5 數(shù)據(jù)重構(gòu)結(jié)構(gòu)

(2)對輸入數(shù)據(jù)進行標(biāo)準(zhǔn)化操作。為了更好地加快網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練速度,讓數(shù)據(jù)便于計算和獲得更加泛化的結(jié)果,所以對輸入數(shù)據(jù)做標(biāo)準(zhǔn)化處理,數(shù)學(xué)表達式為

(5)

為了進行變噪聲實驗,選取不同數(shù)據(jù)集下測試樣本作為變噪聲測試樣本,并且在測試樣本中加入不同信噪比的高斯白噪聲(SNR)以獲取變噪聲測試樣本。

(3)對診斷結(jié)果輸出。為了評估歸一化后的預(yù)測結(jié)果與對應(yīng)樣本標(biāo)簽之間的差異情況,采用交叉熵?fù)p失函數(shù)進行誤差損失值的計算,相比于均方誤差損失函數(shù),交叉熵?fù)p失函數(shù)更適應(yīng)于目標(biāo)輸出為位矢量的分類問題,數(shù)學(xué)表達式為

(6)

3.1.2 模型結(jié)構(gòu)參數(shù) 實驗是在配置Windows10系統(tǒng)、AMD銳龍5-4600H處理器、16 GB內(nèi)存的計算機上,利用Pycharm平臺,編程語言為Python,使用Tensorflow深度學(xué)習(xí)框架實現(xiàn)的。

網(wǎng)絡(luò)模型的結(jié)構(gòu)越深,對特征的表達能力越強,但是隨著網(wǎng)絡(luò)層數(shù)的增加,梯度爆炸以及退化問題就會表現(xiàn)出來。如滾動軸承的故障數(shù)據(jù)為一維時間序列,在轉(zhuǎn)化成二維特征圖像輸入時,有效特征不如純圖像有效特征多,所以設(shè)計診斷模型時考慮網(wǎng)絡(luò)的輕量化。在實驗過程中,采用Adam自適應(yīng)優(yōu)化器不斷更新網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練參數(shù),批次設(shè)置為64,迭代批數(shù)為2 200;使用動態(tài)學(xué)習(xí)率訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò),學(xué)習(xí)步長設(shè)置為0.001,衰減率為0.9。該模型是在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型上構(gòu)建的,因此參數(shù)設(shè)計與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類似,參數(shù)設(shè)計如表2所示。

表2 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)設(shè)計

表2中多尺度采樣模塊共有3個并行通道,分別從輸入二維特征圖中進行特征提取,如卷積層中參數(shù)(3,3,1)、(5,5,1)、(1,1,1)表示的是:首先使用3×3卷積核進行特征提取,步長設(shè)置為1;其次串接尺寸為5×5卷積核,步長為1;最后使用大小為1×1卷積核,步長為1。這樣設(shè)計主要是減少計算參數(shù),提升網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練速度。Inception模塊中卷積層(1,1,1)、(3,3,2)也是同樣的設(shè)計方法,不過卷積核步長為2。

為了驗證本方法在變噪聲、變負(fù)荷和變工況實驗中,是否能夠獲得較高的故障診斷準(zhǔn)確率和較好的泛化能力,將本文實驗結(jié)果與文獻[23-24]的實驗結(jié)果進行對比,文獻[23]方法簡稱IRB,文獻[24]方法簡稱AICNN,方法的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如表3所示。

表3 不同方法的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)

3.1.3 變噪聲故障診斷結(jié)果與分析 在實際工況中,滾動軸承不僅工作的環(huán)境里存在噪聲,而且因自

身零件震動和相互磨損也產(chǎn)生噪聲,這些因素往往會對采集到的振動數(shù)據(jù)產(chǎn)生污染,所以進行變噪聲實驗在滾動軸承故障診斷中必不可少。本文以數(shù)據(jù)集B下的滾動軸承數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本,并且在該測試樣本中加入信噪比分別為3、6、9和12 dB的高斯白噪聲,最終將得到的實驗結(jié)果與IRB和AICNN方法的診斷結(jié)果進行對比分析,實驗結(jié)果如表4所示。

表4 不同方法的故障診斷準(zhǔn)確率

由表4可以看到,在不同信噪比的實驗結(jié)果中,本文方法診斷的準(zhǔn)確率總是優(yōu)于對比方法?；贏lexnet的方法因為缺乏跳躍連接卷積模塊,導(dǎo)致特征信息在前向傳遞時被丟失,所以抗噪性能有一定下降;基于IRB的方法,雖然改進了數(shù)據(jù)池化層而增強了網(wǎng)絡(luò)特征學(xué)習(xí)能力,但是沒有引入注意力機制并且網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)過多使用殘差塊,限制診斷的準(zhǔn)確率;基于AICNN的方法輸入數(shù)據(jù)池化層采用單尺度卷積核,對輸入二維圖像數(shù)據(jù)特征提取能力不足,當(dāng)信噪比為6 dB時,故障診斷準(zhǔn)確率為93.24%,相比于前兩種方法準(zhǔn)確率90.56%和92.29%提升不是很高;本文方法在數(shù)據(jù)池化層采用多尺度卷積模塊,最大限度的提取了故障數(shù)據(jù)中的信息,在6 dB的噪聲下故障診斷率達到97.70%,相比于前3種診斷方法其抗噪性能更強。圖6是本文方法在不同信噪比下的故障診斷結(jié)果圖,可以直觀看到,在3 dB的強噪聲環(huán)境下,測試集的診斷準(zhǔn)確率達到88%以上。

圖6 本文方法在不同信噪比下的診斷結(jié)果

3.1.4 變負(fù)荷故障診斷結(jié)果與分析 在實際工作中,滾動軸承經(jīng)常工作在變負(fù)荷狀態(tài),所以要求故障診斷方法具有良好的泛化能力。為了模擬負(fù)荷變化情況,以數(shù)據(jù)集A、數(shù)據(jù)集B、數(shù)據(jù)集C和數(shù)據(jù)集D中的一種作為訓(xùn)練樣本,另外3種負(fù)荷數(shù)據(jù)集作為測試樣本。圖7中A-B、A-C、A-D表示為以數(shù)據(jù)集A作為訓(xùn)練樣本,分別以數(shù)據(jù)集B、數(shù)據(jù)集C和數(shù)據(jù)集D作為測試樣本,變負(fù)荷實驗結(jié)果如圖7所示。

圖7 變負(fù)荷故障診斷結(jié)果

由圖7可以看到,本文提出的方法在變負(fù)荷實驗結(jié)果中均高于其他3種方法,其中以數(shù)據(jù)集D作為訓(xùn)練樣本,數(shù)據(jù)集A、數(shù)據(jù)集B和數(shù)據(jù)集C作為測試樣本時,故障診斷準(zhǔn)確率分別為92.16%、93.78%和96.62%,平均診斷率為94.19%,而基于AICNN方法的診斷平均值為89.26%。原因為,本文方法采用了跳躍連接和多尺度特征提取,能夠充分提取故障數(shù)據(jù)中的信息,從而使故障診斷準(zhǔn)確率得到顯著提升。

3.1.5 變工況故障診斷結(jié)果與分析 在變工況情況下,本文方法的診斷具體過程為:以數(shù)據(jù)集B作為訓(xùn)練樣本,以數(shù)據(jù)集A、數(shù)據(jù)集B、數(shù)據(jù)集C和數(shù)據(jù)集D作為測試樣本并且向測試樣本中分別添加6、9和12 dB的高斯白噪聲,將取得的實驗結(jié)果與IRB和AICNN比較,結(jié)果如表5所示。

表5 變工況故障診斷對比實驗結(jié)果

由表5看到,本文所提方法在不同信噪比的噪聲環(huán)境下,故障數(shù)據(jù)診斷準(zhǔn)確率都是優(yōu)于其他兩種比較方法。當(dāng)信噪比為6 dB時,不同負(fù)荷測試樣本的準(zhǔn)確率平均值為93.40%;以負(fù)荷2.237 kW為測試樣本時,隨著信噪比的減少,基于AICNN的診斷精度從88.10%降到了84.18%,而本文方法從93.91%降到了90.40%,診斷精度仍在90%以上。

為了檢測所提方法的泛化能力,本文以不同的數(shù)據(jù)集作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)并且加入6 dB的高斯白噪聲,實驗結(jié)果如圖8直方圖所示,直方圖的橫軸表示負(fù)荷變化,如A-B表示以數(shù)據(jù)集A為訓(xùn)練樣本,數(shù)據(jù)集B作為測試樣本,縱軸表示診斷準(zhǔn)確率。由圖8可知,本文方法的診斷準(zhǔn)確率整體高于IRB和AICNN方法,并且診斷效果更加平穩(wěn),這說明本文方法診斷準(zhǔn)確率更高,泛化能力更強。

圖8 不同方法變工況下的診斷結(jié)果

3.2 變速箱數(shù)據(jù)集

3.2.1 故障數(shù)據(jù)集描述與處理 為了進一步驗證所提方法的有效性,本文采用來自東南大學(xué)變速箱數(shù)據(jù)集中的軸承數(shù)據(jù)進行實驗驗證[22]。該數(shù)據(jù)從傳動系統(tǒng)動力學(xué)模擬器(DDS)上獲取,在轉(zhuǎn)速負(fù)載設(shè)置為20 Hz-0 V和30 Hz-2 V兩種工況下,共收集8個通道的數(shù)據(jù)。本實驗采用通道2的數(shù)據(jù),包括正常、滾動體故障、內(nèi)圈故障、外圈故障和內(nèi)外圈聯(lián)合故障,每種故障選取600個樣本,按照3∶1的比例劃分訓(xùn)練集和測試集,整個數(shù)據(jù)集描述如表6所示。

表6 東南大學(xué)軸承數(shù)據(jù)集劃分

3.2.2 故障診斷結(jié)果與分析 該部分實驗的模型結(jié)構(gòu)與采用美國凱斯西儲大學(xué)軸承數(shù)據(jù)集類似,具體模型結(jié)構(gòu)參數(shù)見表2所示。

在轉(zhuǎn)速負(fù)載分別設(shè)置為20 Hz-0 V和30 Hz-2 V兩種工況下,以軸承5種故障類型為基礎(chǔ),構(gòu)建10個實驗數(shù)據(jù)集。為了避免實驗結(jié)果的偶然性,對5次實驗結(jié)果求平均值,同時將實驗結(jié)果與Alexnet、IRB和AICNN方法的結(jié)果作比較,結(jié)果如圖9所示。

圖9 不同方法故障診斷結(jié)果

由圖9可知,本文所提方法的故障診斷準(zhǔn)確率相比較其他方法具有顯著優(yōu)勢,其診斷準(zhǔn)確率達到99.54%。原因是,本文方法設(shè)計了跳躍連接模塊和多尺度特征提取模塊,能夠充分提取故障數(shù)據(jù)中的信息,從而使故障診斷準(zhǔn)確率得到顯著提升。

為了更進一步考察本文方法對故障誤判的情況,對測試結(jié)果做了混淆矩陣實驗。從圖10a中可知,IRB方法對于軸承滾動體故障和內(nèi)圈故障的診斷準(zhǔn)確率僅僅只有74%和91%。圖10b中可知,本文所提方法除了將9%的Ball故障誤診為Outer故障外,其他狀態(tài)均有較高的診斷準(zhǔn)確率,其整體診斷準(zhǔn)確率達97.80%。這表明本文所提方法在不同的實驗數(shù)據(jù)集上,仍然具有較高的診斷準(zhǔn)確率并且具有更好的泛化能力。

(a)IRB方法

4 結(jié) 論

本文提出的一種改進CNN的滾動軸承變工況故障診斷方法,是基于Inception網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計數(shù)據(jù)池化層并引入注意力機制搭建而成,能夠解決滾動軸承運行時負(fù)荷變化和強噪聲干擾導(dǎo)致故障診斷率低和泛化能力差的問題。主要結(jié)論如下。

(1)設(shè)計了多尺度特征提取模塊,通過多通道不同尺度卷積層從輸入數(shù)據(jù)中進行特征提取,從而保證最大限度地提取到故障數(shù)據(jù)中的有效信息;在多尺度特征提取模塊中的融合卷積層之后,引入通道注意力機制模塊,以此實現(xiàn)自適應(yīng)地增強有效信息、抑制干擾信息;在全連接層之前,設(shè)計帶跳躍連接線的卷積模塊,增強卷積模塊對前一模塊的特征學(xué)習(xí)效率,減少信息丟失;整個模型框架相當(dāng)于由3個卷積塊組成,易于訓(xùn)練,滿足輕量化要求。

(2)由實驗驗證可知,與幾種深度網(wǎng)絡(luò)模型相比,本文方法不僅在強噪聲和變負(fù)荷的環(huán)境里有著極高診斷準(zhǔn)確率,而且在變工況環(huán)境中也有較高的準(zhǔn)確率。

(3)由變工況實驗可知,本文方法在不同訓(xùn)練集下,不同測試集的故障診斷準(zhǔn)確率更高,這表明本網(wǎng)絡(luò)的泛化性優(yōu)于其它幾種相比較的網(wǎng)絡(luò)。