基于深度學(xué)習(xí)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障識(shí)別

王 鑫

（ 山西機(jī)電職業(yè)技術(shù)學(xué)院，山西 長治 046011）

0 引言

對(duì)于在實(shí)際使用中需要進(jìn)行旋轉(zhuǎn)的機(jī)器而言，軸承是其不可或缺的組成部件之一。如果軸承的某個(gè)部件在應(yīng)用中由于各種因素的影響出現(xiàn)故障很有可能會(huì)對(duì)機(jī)械設(shè)備使用壽命產(chǎn)生很大的影響，因此有必要應(yīng)用一些必要的技術(shù)手段對(duì)軸承可能存在的一些故障進(jìn)行充分判斷。

在對(duì)圖像進(jìn)行識(shí)別時(shí)，通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作用的發(fā)揮可以對(duì)各類圖像中的有用特征進(jìn)行有效提取。本文結(jié)合深度學(xué)習(xí)在實(shí)際應(yīng)用中所具備的一些優(yōu)良特性提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障識(shí)別方法，希望通過本文可以為相關(guān)工作提供一些參考。

1 旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障識(shí)別研究現(xiàn)狀及算法

對(duì)于旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷而言，傳統(tǒng)旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障識(shí)別技術(shù)在應(yīng)用中對(duì)振動(dòng)信號(hào)中存在的一些噪聲泛化能力相對(duì)較差且對(duì)研究人員專業(yè)技能要求較高。隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)的不斷發(fā)展，使用更為方便快捷的現(xiàn)代信號(hào)處理技術(shù)開始出現(xiàn)。其中機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)特征提取效果最為明顯，主要有以下幾種：

（1）基于支持向量機(jī)的故障診斷法（SVM）。該技術(shù)是一類按照監(jiān)督學(xué)習(xí)方式對(duì)得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行二元分類的廣義線性分類器。在實(shí)際應(yīng)用中，SVM利用鉸鏈損失函數(shù)對(duì)經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行有效計(jì)算。支持向量機(jī)在具體應(yīng)用時(shí)對(duì)軸承振動(dòng)信號(hào)有著非常強(qiáng)大的泛化能力，適合于一些小樣本問題。

（2）基于隨機(jī)森林的故障診斷法，該方法是一種非常有效的預(yù)測(cè)工具。就其類型而言屬于一個(gè)包含多個(gè)決策樹的分類器，輸出的最終類別是由個(gè)別樹所輸出的類別眾數(shù)而決定的。該技術(shù)在應(yīng)用中有很多優(yōu)點(diǎn)，例如該技術(shù)可以有效處理大量的輸入變數(shù)，在建立森林的過程當(dāng)中可以在內(nèi)部對(duì)振動(dòng)信號(hào)一般化后的誤差產(chǎn)生不偏差的估計(jì)。

（3）基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷法。該項(xiàng)技術(shù)是20世紀(jì)80年代以來人工智能領(lǐng)域興起后的研究熱點(diǎn)所在。該技術(shù)對(duì)人腦神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行抽象，并且進(jìn)一步建立起一個(gè)簡單的模型。將模型按照不同的連接方式可組成具有不同結(jié)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)，該技術(shù)可以對(duì)軸承故障進(jìn)行有效識(shí)別。

2 理論基礎(chǔ)

2.1 EEMD-PWVD 時(shí)頻分析

經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解法在實(shí)際應(yīng)用中可以對(duì)一些非線性、非平穩(wěn)的信號(hào)進(jìn)行有效分析，這一方法在實(shí)際應(yīng)用中擁有非常強(qiáng)大的自適應(yīng)性能，可以應(yīng)用在各種類型的故障診斷領(lǐng)域中。然而，該方法在實(shí)際應(yīng)用中存在著模態(tài)混疊的缺陷。為了對(duì)這一問題進(jìn)行有效解決，相關(guān)研究人員提出集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解法（EEMD），該技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用中分解效果非常明顯。為了有效保障該技術(shù)的應(yīng)用效果，需要像原信號(hào)中加入適當(dāng)?shù)母咚拱自肼?。由于白噪聲的頻率分布十分均勻，因此可以有效消除原信號(hào)中的模態(tài)混疊現(xiàn)象。通過隨機(jī)白噪聲作用對(duì)經(jīng)過分解后得到的本征模函數(shù)（Intrinsic Mode Function，IMF）進(jìn)行平均可以抑制甚至是消除噪聲對(duì)分解結(jié)果準(zhǔn)確性的干擾。為了保障譜圖本身所具有的可讀性，全面消除交叉干擾項(xiàng)對(duì)最終結(jié)果精確度的不良影響，相關(guān)學(xué)者投入了很多時(shí)間精力對(duì)其進(jìn)行研究。當(dāng)前已經(jīng)發(fā)展出來多種方法對(duì)交叉干擾項(xiàng)進(jìn)行消除，其中最具代表性的方法之一便是PWVD加窗函數(shù)法，由于該方法在實(shí)際應(yīng)用中所表現(xiàn)出來的一系列特性，也被人們形象地稱之為時(shí)延核函數(shù)平滑處理。本征模函數(shù)在經(jīng)過該方法處理之后可以得到一個(gè)無交叉項(xiàng)且分辨率無損失的信號(hào)時(shí)頻分布圖。

2.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是近幾年發(fā)展起來的一種算法。由于全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在實(shí)際應(yīng)用中有著參數(shù)量太過于龐大且對(duì)圖片尺寸有限制等一系列缺陷，為了克服這些問題，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用而生。經(jīng)過多年的發(fā)展，當(dāng)前卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)非常成熟。這一網(wǎng)絡(luò)是由Hutel和Wiesel在對(duì)貓的大腦皮層中應(yīng)用于局部敏感和方向選擇的神經(jīng)元進(jìn)行研究時(shí)發(fā)現(xiàn)一種獨(dú)特網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。通過這一網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的合理使用，可以使反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性得到有效下降，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由此誕生。當(dāng)前由于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像特征提取中所具有的一系列優(yōu)勢(shì)，在圖像識(shí)別等領(lǐng)域得到了非常廣泛的應(yīng)用。

3 時(shí)頻圖及其預(yù)處理

為了分析軸承可能存在的一些故障，首先需要獲取軸承振動(dòng)信號(hào)時(shí)域圖并且對(duì)其進(jìn)行預(yù)處理活動(dòng)，具體的步驟如下所示（注：本節(jié)數(shù)據(jù)取自4.1節(jié)工況5的一個(gè)樣本）：

第一，采集軸承在各種工況下所產(chǎn)生的振動(dòng)信號(hào)（對(duì)4.1節(jié)軸承在15種不同工況下所產(chǎn)生的各類振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行全面采集）。

第二，將軸承在15種不同工況下產(chǎn)生的振動(dòng)信號(hào)利用EEMD方法進(jìn)行分解，最終得到多個(gè)本征模函數(shù)（IMF）分量，圖1為軸承內(nèi)圈故障集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解得到的前六個(gè)IMF分量。

圖1 集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的部分結(jié)果

第三，對(duì)IMF分量進(jìn)行有效選擇。在對(duì)信號(hào)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的整個(gè)過程當(dāng)中，由于插值誤差邊界效應(yīng)等各種原因的影響，難免會(huì)存在一些噪聲分量以及虛假分量。為了抑制這些分量對(duì)最終結(jié)果的影響，需要引入相關(guān)系數(shù)對(duì)其進(jìn)行合理選擇一般情況下信號(hào)和真實(shí)本征模函數(shù)分量相關(guān)性較大，但和虛假分量之間的相關(guān)性較小。因此在選擇工作實(shí)際進(jìn)行中，可以認(rèn)為與信號(hào)相關(guān)系數(shù)較大的IMF為真實(shí)本征模函數(shù)分量。

第四，分析IMF分量得到時(shí)頻圖。對(duì)經(jīng)過重重篩選最終得到的IMF分量進(jìn)行PWVD時(shí)域分析并且對(duì)其進(jìn)行有效的累加活動(dòng)，最終得到一個(gè)高質(zhì)量的信號(hào)時(shí)域分布圖。

第五，為了防止噪聲等現(xiàn)象對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的影響，需要采用高斯濾波法以及圖像剪裁函數(shù)對(duì)得到的時(shí)頻圖尺寸以及噪聲進(jìn)行有效處理，將其尺寸變換為

128×128。

4 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有非常強(qiáng)大的圖像特征提取功能。在對(duì)具有多個(gè)類別的樣本進(jìn)行分類時(shí)，為了對(duì)圖像特征進(jìn)行有效提取，需要數(shù)量較多的卷積層，如著名的VGG網(wǎng)絡(luò)以及GoogLeNet網(wǎng)絡(luò)；而對(duì)于一些類別較少的樣本而言，往往使用1～2個(gè)卷積層就足以對(duì)圖像特征進(jìn)行有效提取。經(jīng)過綜合考慮，本文擬采用一個(gè)卷積層對(duì)圖像進(jìn)行有效分類。而為了有效保證神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征提取效果，最終決定將ReLU函數(shù)作為該卷積層的激活函數(shù)。表達(dá)式如下所示：

從該函數(shù)的結(jié)構(gòu)不難發(fā)現(xiàn)該激活函數(shù)屬于不飽和函數(shù)，因此通過對(duì)這一函數(shù)的合理使用不僅可以保證最終得到的激活值具有稀疏性，還能在最大程度上防止發(fā)生梯度消失問題。為了使實(shí)驗(yàn)最終結(jié)果準(zhǔn)確性得到有效保障，本文選取了軸承在15種工況下所產(chǎn)生的1800個(gè)樣本。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用交叉熵?fù)p失函數(shù)作為優(yōu)化函數(shù)，利用反向梯度下降法對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行有效訓(xùn)練。

5 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果

5.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置

出于實(shí)際情況的考慮，本文所選用的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)均來自于凱斯西儲(chǔ)大學(xué)軸承數(shù)據(jù)[5]，具體實(shí)驗(yàn)設(shè)施如圖2所示。為了讓數(shù)據(jù)具有對(duì)比性，通過電火花加工的方式使軸承出現(xiàn)不同程度的損傷。為了保證實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的代表性，綜合考慮之后最終選取采樣頻率為12 kHz、電機(jī)轉(zhuǎn)速為1 750 r/min的驅(qū)動(dòng)端軸承在14中不同工況下所產(chǎn)生的故障數(shù)據(jù)。除此之外，作為對(duì)比實(shí)驗(yàn)，本文還選取了正常工況下產(chǎn)生的振動(dòng)數(shù)據(jù)。軸承的15種工況說明以及樣本數(shù)量如表1所示。

圖2 實(shí)驗(yàn)裝置

表1 軸承的15中工況

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5.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

由于實(shí)際情況的影響，即便是同一工況下由不同樣本信號(hào)集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解后得到的IMF分量與分解前信號(hào)的相關(guān)系數(shù)也有著一些不同。因此為了保障最終結(jié)果準(zhǔn)確性，在選擇IMF分量個(gè)數(shù)時(shí)，每個(gè)工況都要選取數(shù)量相當(dāng)?shù)腎MF分量，同時(shí)保障每個(gè)IMF分量與分解前信號(hào)相關(guān)系數(shù)大于0.15。

為了保障實(shí)驗(yàn)?zāi)軌蝽樌M(jìn)行，為程序配置以下運(yùn)行平臺(tái)：Windows10 64位操作系統(tǒng)、Intel Core（TM） i5-10400F CPU @3.00GHz、內(nèi)存32 GB，程序運(yùn)行環(huán)境為PyCharm Community Edition 2020.2.4 x64。卷積層設(shè)置為一層，卷積核設(shè)置為16個(gè)。超參數(shù)設(shè)置為：Bitch_size=126、epochs=30、學(xué)習(xí)率為0.000 1、Dropout=0.1，經(jīng)過計(jì)算發(fā)現(xiàn)測(cè)試樣本10次平均分類正確率為97.96%。圖3為某次訓(xùn)練的Accuracy（正確率）和Loss（損失）曲線。

圖3 訓(xùn)練結(jié)果曲線

6 結(jié)束語

為了有效解決過去基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的機(jī)械故障模式識(shí)別技術(shù)在應(yīng)用中需要通過人工這一低效方式對(duì)特征進(jìn)行提取的問題，本文提出了利用機(jī)械視覺中卷積神經(jīng)算法對(duì)時(shí)頻圖中相應(yīng)特征進(jìn)行自動(dòng)化提取，并且對(duì)軸承的故障模式進(jìn)行有效分類。為了驗(yàn)證該方法的有效性，本文利用凱斯西儲(chǔ)大學(xué)所獲得的一些軸承數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，最終表明本文所提出的方法擁有更高的正確率。