PSO優(yōu)化多尺度一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)機(jī)基礎(chǔ)螺栓松動(dòng)診斷

徐培文, 陳仁祥 ,胡小林, 楊黎霞, 唐林林, 林 立

(1.重慶交通大學(xué) 交通工程應(yīng)用機(jī)器人重慶市工程實(shí)驗(yàn)室, 重慶 400074；2.重慶工業(yè)大數(shù)據(jù)創(chuàng)新中心有限公司， 重慶 400056)

風(fēng)機(jī)是工程中應(yīng)用廣泛的通風(fēng)裝置，工程現(xiàn)場(chǎng)中，其惡劣的工作環(huán)境以及長(zhǎng)時(shí)間的運(yùn)行狀態(tài)下，容易致使風(fēng)機(jī)安裝基礎(chǔ)螺栓松動(dòng)，影響風(fēng)機(jī)正常工作和通風(fēng)安全，特別針對(duì)懸掛風(fēng)機(jī)，一旦掉落將造成嚴(yán)重后果，因此，對(duì)風(fēng)機(jī)基礎(chǔ)螺栓進(jìn)行有效地松動(dòng)診斷具有重要意義[1]。

目前，通過(guò)振動(dòng)信號(hào)實(shí)現(xiàn)風(fēng)機(jī)基礎(chǔ)螺栓松動(dòng)診斷是較為有效的方法[2]，振動(dòng)傳感器的安裝、振動(dòng)信號(hào)的采集較為方便，且對(duì)風(fēng)機(jī)結(jié)構(gòu)無(wú)損傷，對(duì)環(huán)境要求不高。而面向龐大的振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)，如何從數(shù)據(jù)中挖掘出有效的風(fēng)機(jī)基礎(chǔ)螺栓松動(dòng)特征是通過(guò)振動(dòng)信號(hào)實(shí)現(xiàn)風(fēng)機(jī)基礎(chǔ)螺栓松動(dòng)診斷的關(guān)鍵。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(convolution neural network ,CNN)作為經(jīng)典的深度學(xué)習(xí)模型，其局部感知、權(quán)值共享和下采樣技術(shù)可有效降低網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜度，具有強(qiáng)魯棒性和容錯(cuò)能力，在目標(biāo)檢測(cè)、故障診斷等眾多領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用[3-4]。鄢仁武等[5]以小波時(shí)頻圖輸入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)短路器故障診斷。Wen等[6]通過(guò)將時(shí)域信號(hào)轉(zhuǎn)化為二維圖像并結(jié)合CNN實(shí)現(xiàn)軸承和離心泵的故障診斷。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理的信號(hào)一般是二維圖像信號(hào)，而針對(duì)一維信號(hào)，采用一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更具優(yōu)勢(shì)[7]。曲建嶺等[8]通過(guò)一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)滾動(dòng)軸承故障診斷；吳春志等[9]應(yīng)用一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)齒輪箱故障診斷。以上通過(guò)一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行機(jī)械設(shè)備故障診斷取得了不錯(cuò)的效果，然而網(wǎng)絡(luò)中不同尺度卷積核具備不同的感受野，當(dāng)風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速等工況改變時(shí)振動(dòng)特征發(fā)生改變，勢(shì)必需要不同的感受野來(lái)學(xué)習(xí)特征，需要運(yùn)用多個(gè)不同尺度卷積核進(jìn)行特征提取從而有效增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)的特征表達(dá)能力[10]。

郭晨等[11]運(yùn)用深度多尺度一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)雷達(dá)艦船目標(biāo)識(shí)別；吳俊等[12]通過(guò)多尺度一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)光纖振動(dòng)事件識(shí)別。以上方法通過(guò)多尺度一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行復(fù)雜的目標(biāo)識(shí)別，取得了不錯(cuò)的效果，但實(shí)際工程中，風(fēng)機(jī)特點(diǎn)與轉(zhuǎn)速的變化增加了數(shù)據(jù)的復(fù)雜度，如何選取合適的卷積核數(shù)目和尺度以自適應(yīng)提取數(shù)據(jù)特征具有重要意義。卷積核數(shù)目增多，尺度增大，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練參數(shù)增加，增加了網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜度，影響訓(xùn)練效率；相反，卷積核數(shù)目和尺度過(guò)小，導(dǎo)致特征提取不充分，影響網(wǎng)絡(luò)識(shí)別效果。因此，對(duì)卷積核數(shù)目和尺度進(jìn)行自動(dòng)尋優(yōu)是提升網(wǎng)絡(luò)特征提取能力和識(shí)別效果的關(guān)鍵。目前，粒子群優(yōu)化(particle swarm optimization, PSO)利用群體中的個(gè)體對(duì)信息的共享從而使得整個(gè)群體的運(yùn)動(dòng)在問(wèn)題求解空間中產(chǎn)生從無(wú)序到有序的過(guò)程，進(jìn)而獲得問(wèn)題最優(yōu)解，在尋求二維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最優(yōu)參數(shù)上得到應(yīng)用[13]，為面向風(fēng)機(jī)基礎(chǔ)螺栓松動(dòng)診斷的多尺度一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積核數(shù)目和尺度優(yōu)化問(wèn)題提供了啟發(fā)。

綜合以上分析，提出PSO優(yōu)化多尺度一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)機(jī)基礎(chǔ)螺栓松動(dòng)診斷方法。以多尺度一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的卷積核數(shù)目和尺度作為粒子群算法的粒子，將驗(yàn)證精度最大的粒子適應(yīng)度值作為卷積核數(shù)目和尺度參數(shù)確定依據(jù)，通過(guò)粒子速度和位置的不斷更新，獲取最優(yōu)卷積核數(shù)目和尺度參數(shù)，得到最優(yōu)參數(shù)下的多尺度一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)風(fēng)機(jī)基礎(chǔ)螺栓松動(dòng)診斷。穩(wěn)定轉(zhuǎn)速和升降速下試驗(yàn)證明，所提方法可在非經(jīng)驗(yàn)指導(dǎo)下獲取最優(yōu)卷積核數(shù)目和尺度，降低了人為選取合適的卷積核數(shù)目和尺度的經(jīng)驗(yàn)要求，優(yōu)化后的多尺度一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可從一維原始信號(hào)中提取出有效松動(dòng)特征，具備良好的診斷效果。

1 PSO優(yōu)化多尺度一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

1.1 多尺度一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

多尺度一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含多尺度卷積層、池化層、全連接層等基本結(jié)構(gòu)，如圖1所示?？紤]不同尺度卷積核具備不同的感受野，多尺度卷積層中采用并行多個(gè)不同尺度卷積核對(duì)輸入信號(hào)進(jìn)行不同尺度的卷積，從不同特征感受野層面對(duì)輸入信號(hào)特征充分表達(dá)，多尺度卷積層和池化層交替出現(xiàn)，將最后池化層的特征映射圖首尾連接形成特征向量，特征向量通過(guò)全連接得到分類向量，最后由Softmax多分類器完成分類。

圖1 多尺度一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)Fig.1 Multi-scale one-dimensional convolutional neural network structure

1.1.1 多尺度卷積層

多尺度卷積層中通過(guò)多個(gè)不同尺度的卷積核對(duì)輸入信號(hào)進(jìn)行不同尺度的卷積，其卷積定義為

(1)

f(x)=max(0,x)

(2)

1.1.2 池化層

池化層是對(duì)上一層數(shù)據(jù)的縮放映射，通過(guò)池化對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行子采樣，可大幅減少輸入數(shù)據(jù)的空間維度，池化運(yùn)算如式(3)所示

yi=f[βidown(x)+bi]

(3)

式中:down(*)為下采樣函數(shù);βi為第i個(gè)特征的權(quán)值；x對(duì)應(yīng)上一層(卷積層)的輸出；bi為第i個(gè)特征的偏置。

1.1.3 全連接層和Softmax多分類器

全連接層包含對(duì)應(yīng)多層感知機(jī)的隱含層，該層中所有神經(jīng)元與前一層中神經(jīng)元全連接，可以整合卷積層、池化層中具有類別區(qū)分性的局部信息。全連接層后接一個(gè)隱藏層，最后由Softmax多分類器完成分類。假設(shè)由k類的分類問(wèn)題，Softmax多分類器的輸出可以計(jì)算為

(4)

式中：W和b分別為權(quán)重矩陣和偏置值；O為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最終輸出。

1.2 PSO優(yōu)化多尺度一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

粒子群算法是一種群體演化算法，可以通過(guò)群體和個(gè)體之間的行為交互實(shí)現(xiàn)種群進(jìn)化。首先隨機(jī)初始化一群粒子，并根據(jù)法則更新其速度和位置，最終找到最優(yōu)解。PSO主要通過(guò)追蹤個(gè)體和整體的最佳值(pbest,gbest)來(lái)更新粒子的速度和位置，個(gè)體和整體的最優(yōu)值通過(guò)適應(yīng)度值評(píng)價(jià)，適應(yīng)度值是對(duì)PSO搜索的解的品質(zhì)的評(píng)價(jià)指標(biāo)，通過(guò)計(jì)算每個(gè)粒子的適應(yīng)度值，進(jìn)而獲取粒子個(gè)體和整體的最優(yōu)值。

速度和位置更新法則如式(5)、式(6)所示。

vi=ωvi+c1r1(pbesti-xi)+c2r2(gbesti-xi)

(5)

xi=xi+vi

(6)

式中:vi為粒子的速度；ω為慣性因子，其值為非負(fù)；c1為個(gè)體學(xué)習(xí)因子；c2為整體學(xué)習(xí)因子；r1,r2為(0,1)范圍內(nèi)的隨機(jī)數(shù)；xi為粒子的當(dāng)前位置。

PSO優(yōu)化多尺度一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)流程，如圖2所示,具體步驟如下：

圖2 優(yōu)化流程Fig.2 The optimization process

步驟1將多尺度一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)作為PSO的粒子，把粒子速度和位置轉(zhuǎn)化成由網(wǎng)絡(luò)參數(shù)構(gòu)成的向量形式，其位置表示當(dāng)前粒子對(duì)應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，速度表示粒子位置更新(網(wǎng)絡(luò)參數(shù)更新)的大小和方向，隨機(jī)初始化一群粒子。

步驟2以驗(yàn)證精度作為適應(yīng)度值，評(píng)估每個(gè)粒子的適應(yīng)度值并得到當(dāng)前個(gè)體和整體最優(yōu)值，個(gè)體最優(yōu)值為每個(gè)粒子在搜索空間中單獨(dú)搜尋的最優(yōu)值，整體最優(yōu)值為所有粒子在搜索空間搜索的最優(yōu)值。

步驟3根據(jù)式(5)、式(6)，通過(guò)追蹤個(gè)體和整體的最優(yōu)值以更新粒子的速度和位置。

步驟4評(píng)估更新后的粒子適應(yīng)度值，若粒子適應(yīng)度值優(yōu)于當(dāng)前整體最優(yōu)值，就把整體最優(yōu)值設(shè)成當(dāng)前位置。

步驟5重復(fù)步驟3、步驟4，直到達(dá)到最大迭代次數(shù)或滿足預(yù)定適應(yīng)度閾值，停止搜索，輸出整體最優(yōu)值，即為最優(yōu)多尺度一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。

2 PSO優(yōu)化多尺度一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)機(jī)基礎(chǔ)螺栓松動(dòng)診斷流程

PSO優(yōu)化多尺度一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)機(jī)基礎(chǔ)螺栓松動(dòng)診斷方法通過(guò)PSO優(yōu)化算法獲取多尺度一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積核數(shù)目和尺度最優(yōu)參數(shù)，以更好地適應(yīng)原始信號(hào)特征提取(特別是變轉(zhuǎn)速條件下)，再通過(guò)優(yōu)化后最優(yōu)參數(shù)下的多尺度一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)風(fēng)機(jī)基礎(chǔ)螺栓松動(dòng)診斷。其流程如圖3所示。

圖3 方法流程圖Fig.3 The method flow chart

具體步驟如下：

步驟1獲取風(fēng)機(jī)一維原始振動(dòng)信號(hào)，劃分訓(xùn)練集、驗(yàn)證集與測(cè)試集。

步驟2構(gòu)建多尺度一維CNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，將多尺度卷積層中卷積核數(shù)目(使用的不同尺度卷積核數(shù)目)和尺度(對(duì)應(yīng)該數(shù)目下的不同卷積核尺度大小)作為PSO的粒子進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練及驗(yàn)證。

步驟3以驗(yàn)證集上驗(yàn)證精度最大的粒子適應(yīng)度值作為卷積核數(shù)目和尺度確定依據(jù)，根據(jù)適應(yīng)度值不斷更新粒子速度與位置。

步驟5達(dá)到最大迭代次數(shù)或滿足預(yù)定適應(yīng)度(驗(yàn)證精度)閾值，獲取最優(yōu)卷積核數(shù)目和尺度參數(shù)，得到最優(yōu)參數(shù)下的多尺度一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

步驟6輸入測(cè)試集，得到診斷結(jié)果。

3 試驗(yàn)結(jié)果與分析

3.1 試驗(yàn)數(shù)據(jù)與參數(shù)設(shè)置

通過(guò)某懸掛風(fēng)機(jī)預(yù)埋基礎(chǔ)螺栓松動(dòng)診斷問(wèn)題進(jìn)行試驗(yàn)。該風(fēng)機(jī)安裝結(jié)構(gòu)和測(cè)試示意圖，如圖4所示，安裝時(shí)首先在隧道拱頂預(yù)埋鋼筋，預(yù)埋鋼筋與預(yù)埋鋼板通過(guò)螺栓連接，預(yù)埋鋼板上焊接U形塊，U形塊連接風(fēng)機(jī)安裝支架將風(fēng)機(jī)固定在隧道頂上。預(yù)埋鋼板上共有10顆連接螺栓，每顆連接螺栓都存在預(yù)緊和松動(dòng)兩種狀態(tài)。試驗(yàn)布置12個(gè)測(cè)點(diǎn)，1～10號(hào)測(cè)點(diǎn)布置在1～10號(hào)螺栓旁邊，測(cè)點(diǎn)11、測(cè)點(diǎn)12分別布置在兩塊安裝支架上。由于風(fēng)機(jī)基礎(chǔ)螺栓分布對(duì)稱，并考慮實(shí)際工程中螺栓松動(dòng)情況，試驗(yàn)?zāi)M了5種典型的連接螺栓松動(dòng)狀態(tài)，分別為螺栓全緊、1～4顆螺栓松動(dòng)狀態(tài)(螺栓1松動(dòng)、螺栓2、螺栓4松動(dòng)、螺栓1、螺栓3、螺栓5松動(dòng)、螺栓1、螺栓2、螺栓3、螺栓6松動(dòng))，若螺栓松動(dòng)數(shù)量達(dá)到4顆以上，則風(fēng)機(jī)運(yùn)行十分危險(xiǎn)，必須停機(jī)維護(hù)。采用PCB加速度傳感器、NI9234采集卡采集振動(dòng)信號(hào)，根據(jù)采樣定理，并保證所采集信號(hào)完整地保留原始信號(hào)中的信息，采樣頻率設(shè)置為25.6 kHz，采樣長(zhǎng)度為100 K。

圖4 風(fēng)機(jī)安裝和測(cè)試示意圖Fig.4 Installation and test diagram

在穩(wěn)定轉(zhuǎn)速下對(duì)5種風(fēng)機(jī)基礎(chǔ)螺栓松動(dòng)狀態(tài)，每種狀態(tài)隨機(jī)取200個(gè)樣本構(gòu)建樣本集，每個(gè)樣本長(zhǎng)度為1 024點(diǎn)，以6∶1∶3的比例劃分訓(xùn)練集、驗(yàn)證集及測(cè)試集，即訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集樣本數(shù)分別為600,100,300。多尺度一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由兩層多尺度卷積層、兩層池化層和全連接層組成，池化方式為最大值池化，采用交叉熵作為損失函數(shù)，優(yōu)化器選用AdadeltaOptimizer自適應(yīng)調(diào)整學(xué)習(xí)率，批量大小為100，迭代次數(shù)為100。PSO中粒子數(shù)量為40，迭代次數(shù)為10，學(xué)習(xí)因子c1=c2=2，慣性因子ω=0.1。計(jì)算環(huán)境為：python+keras，Inter i7-8750H+Nvidia 1050ti。

3.2 不同卷積核數(shù)目和尺度分析

為分析不同卷積核數(shù)目和尺度對(duì)網(wǎng)絡(luò)性能的影響，在第一層卷積層中采用不同的卷積核數(shù)目和尺度進(jìn)行了對(duì)比分析。圖5(a)為不同卷積核尺度下診斷精度對(duì)比曲線，根據(jù)該圖，不同卷積核尺度下，診斷精度存在差異，其原因是不同卷積核尺度具備不同的感受野，對(duì)信號(hào)特征表達(dá)不一，因而對(duì)診斷結(jié)果影響較大。圖5(b)為不同卷積核數(shù)目下診斷結(jié)果對(duì)比，其中對(duì)應(yīng)不同數(shù)目下的卷積核尺度根據(jù)圖5(a)中診斷效果較好的幾種卷積核尺度進(jìn)行設(shè)置，其中S(2,8)表示使用的2種不同卷積核尺度分別2、8,T(38.4 s)表示其訓(xùn)練時(shí)間為38.4 s。由圖5(b)可知，當(dāng)采用3種不同尺度卷積核時(shí)，診斷效果表現(xiàn)最優(yōu)；增加卷積核數(shù)目，其訓(xùn)練時(shí)間明顯增加，且診斷精度存在下降趨勢(shì)，其原因是數(shù)目增加導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練參數(shù)增加，并導(dǎo)致數(shù)據(jù)信息過(guò)提取，診斷效果變差。因此，綜合診斷精度和計(jì)算效率，在PSO中對(duì)于卷積核數(shù)目的解空間范圍設(shè)置在[2，3]，并結(jié)合樣本長(zhǎng)度，為涵蓋從小到大感受野范圍內(nèi)的卷積核尺度，卷積核尺度解空間范圍設(shè)置為[1,32]。

圖5 不同卷積核數(shù)目和尺度對(duì)比Fig.5 Comparison of the number and scale of different convolution

3.3 優(yōu)化過(guò)程分析

為展現(xiàn)粒子群優(yōu)化算法優(yōu)化過(guò)程，并驗(yàn)證PSO優(yōu)化多尺度一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可行性，在PSO每次迭代更新粒子速度和位置后計(jì)算整體最優(yōu)值下的適應(yīng)度值，得到適應(yīng)度曲線，如圖6所示。根據(jù)該圖，隨著每次迭代更新粒子速度和位置后，適應(yīng)度值不斷提高，說(shuō)明粒子速度和位置不斷更新過(guò)程搜索到的解的品質(zhì)不斷提高，實(shí)現(xiàn)了整個(gè)粒子群體的進(jìn)化；在迭代6次后適應(yīng)度值穩(wěn)定，最終得到適應(yīng)度值最優(yōu)解，相應(yīng)的整體最優(yōu)值即為卷積核數(shù)目和尺度最優(yōu)參數(shù)。

圖6 不同迭代次數(shù)下適應(yīng)度曲線Fig.6 Fitness curve under different iteration times

3.4 穩(wěn)定轉(zhuǎn)速下基礎(chǔ)螺栓松動(dòng)診斷

3.4.1 試驗(yàn)結(jié)果及分析

為評(píng)估所提方法在穩(wěn)定轉(zhuǎn)速下對(duì)風(fēng)機(jī)基礎(chǔ)螺栓松動(dòng)診斷效果，并驗(yàn)證PSO優(yōu)化后確定的多尺度一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的有效性(兩層多尺度卷積層采用的不同尺度卷積核數(shù)目均為3，第一層中尺度6、10、29被采用，第二層中尺度24、26、31被采用)。根據(jù)卷積核數(shù)目和尺度解空間設(shè)置，試驗(yàn)考慮兩層多尺度卷積層中不同尺度卷積核數(shù)目所有組合情況，對(duì)應(yīng)兩層多尺度卷積層，其卷積核數(shù)目組合情況分別為(2、2，2、3，3、2，3、3)，并結(jié)合圖5(a)不同卷積核尺度下的診斷結(jié)果以及郭晨等和吳俊等研究中對(duì)多尺度卷積層的參數(shù)設(shè)置。人為試驗(yàn)設(shè)置出診斷效果較好的幾組參數(shù)組合，選取的參數(shù)組如表1所示，N2-S2,8中N2表示卷積核數(shù)目為2，S2,8表示卷積核尺度分別為2，8。同時(shí)對(duì)比使用單一尺度的一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(one-dimensional convolutional neural network，1DCNN)[9]。

表1 對(duì)比網(wǎng)絡(luò)參數(shù)組合情況

各方法經(jīng)100次迭代，每次迭代更新權(quán)重后輸入測(cè)試集進(jìn)行測(cè)試，得到不同迭代次數(shù)下測(cè)試精度對(duì)比曲線(曲線通過(guò)smooth函數(shù)擬合)，如圖7所示。由該圖，隨著迭代次數(shù)的增加，各方法測(cè)試準(zhǔn)確率不斷提高，所提方法和使用多尺度卷積核的Model1、Model2、Model3、Model4的最終準(zhǔn)確率均高于1DCNN，證明了使用多尺度卷積核進(jìn)行特征提取可有效增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)的特征表達(dá)能力，具備更好的診斷效果；對(duì)比各多尺度一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，不同卷積核數(shù)目和尺度參數(shù)下，其診斷結(jié)果均存在差異，所提方法在測(cè)試準(zhǔn)確率上均優(yōu)于其他人為試驗(yàn)確定參數(shù)的多尺度一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，且在迭代50次時(shí)準(zhǔn)確率便達(dá)到0.994，其他方法明顯較低。同時(shí)，所提方法隨迭代次數(shù)的增加，準(zhǔn)確率波動(dòng)平穩(wěn)，其余多尺度一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)準(zhǔn)確率上升緩慢且準(zhǔn)確率波動(dòng)較為明顯。證明了PSO優(yōu)化多尺度一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在非經(jīng)驗(yàn)指導(dǎo)下獲取最優(yōu)參數(shù)可有效適應(yīng)原始信號(hào)特征提取，提升網(wǎng)絡(luò)性能，具備更好的診斷效果，并具備良好的穩(wěn)定性。

圖7 穩(wěn)定轉(zhuǎn)速下準(zhǔn)確率對(duì)比Fig.7 Comparison of the accuracy under steady speed

每個(gè)網(wǎng)絡(luò)模型隨機(jī)抽取樣本經(jīng)10次測(cè)試后取平均，得到平均診斷準(zhǔn)確率，并計(jì)算其標(biāo)準(zhǔn)差，同時(shí)對(duì)比分析各網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練耗時(shí)，結(jié)果如表2所示。由表2可知，人為試驗(yàn)確定參數(shù)的Model2、Model3、Model4平均準(zhǔn)確率均達(dá)到0.97以上，也具備較好的診斷效果，然而人為試驗(yàn)確定參數(shù)過(guò)程繁瑣，耗時(shí)費(fèi)力且依賴經(jīng)驗(yàn)指導(dǎo)；所提方法在訓(xùn)練耗時(shí)上稍高于其他網(wǎng)絡(luò)模型，其耗時(shí)取決于模型的空間復(fù)雜度以及卷積核尺度大小帶來(lái)計(jì)算參數(shù)量的不同，但避免了人為試驗(yàn)確定參數(shù)過(guò)程，人為試驗(yàn)確定參數(shù)過(guò)程耗時(shí)無(wú)法統(tǒng)計(jì)，且無(wú)法保證所確定參數(shù)的有效性；所提方法可在非經(jīng)驗(yàn)指導(dǎo)下獲取網(wǎng)絡(luò)最優(yōu)參數(shù)，平均診斷準(zhǔn)確率達(dá)0.994，優(yōu)于其他方法，且標(biāo)準(zhǔn)差更小。證明了所提方法可有效實(shí)現(xiàn)風(fēng)機(jī)基礎(chǔ)螺栓松動(dòng)診斷，且偏差小，穩(wěn)定性好。

表2 穩(wěn)定轉(zhuǎn)速下診斷結(jié)果對(duì)比

3.4.2 特征學(xué)習(xí)驗(yàn)證

為驗(yàn)證PSO優(yōu)化算法確定最優(yōu)卷積核數(shù)目和尺度參數(shù)后的多尺度一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)原始數(shù)據(jù)的特征學(xué)習(xí)能力，利用t分布隨機(jī)鄰域嵌入(t-distributed stochastic neighbor embedding, t-SNE)對(duì)全連接層前(即特征輸出層后)所提特征進(jìn)行可視化分析，同時(shí)與各多尺度一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和1DCNN對(duì)比，可視化分析結(jié)果如圖8所示。由圖8可知，所提方法提取的同一種松動(dòng)狀態(tài)的特征聚集性最好，不同松動(dòng)狀態(tài)的特征能有效地分離，所提特征具備良好的區(qū)分性，其特征提取能力優(yōu)于其余方法，其余算法所提特征均存在部分混疊(Model4提取特征的區(qū)分性也較好，根據(jù)表2，該模型準(zhǔn)確率僅次于所提方法)，驗(yàn)證了所提方法可有效適應(yīng)原始信號(hào)特征提取，能從一維原始信號(hào)中提取出風(fēng)機(jī)基礎(chǔ)螺栓松動(dòng)特征，可有效表征風(fēng)機(jī)基礎(chǔ)螺栓松動(dòng)狀態(tài)。

圖8 學(xué)習(xí)特征t-SNE分析Fig.8 t-SNE analysis of learning features

3.5 升降速下基礎(chǔ)螺栓松動(dòng)診斷

考慮實(shí)際工程中不同風(fēng)機(jī)具有不同的運(yùn)行轉(zhuǎn)速，通過(guò)風(fēng)機(jī)升速(500～1 500 r/min)和降速(1 500～500 r/min)運(yùn)行時(shí)采集振動(dòng)信號(hào)以適應(yīng)對(duì)不同轉(zhuǎn)速風(fēng)機(jī)基礎(chǔ)螺栓松動(dòng)診斷，每次采樣時(shí)間為4 s,升降速時(shí)加速度為4.2 r/s2。針對(duì)5種風(fēng)機(jī)基礎(chǔ)螺栓松動(dòng)狀態(tài)，每種狀態(tài)取樣本數(shù)為200(包含升速、降速各100個(gè)樣本)，每個(gè)樣本長(zhǎng)度為1 024，同樣以6∶1∶3的比例劃分訓(xùn)練集、驗(yàn)證集及測(cè)試集，即訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集樣本數(shù)分別為600,100,300。經(jīng)PSO優(yōu)化后的多尺度一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中兩層多尺度卷積層采用的不同尺度卷積核數(shù)目均為3，第一層中尺度8,11,22被采用，第二層中尺度7,9,25被采用。

3.5.1 試驗(yàn)結(jié)果及分析

經(jīng)100次迭代，每次迭代更新權(quán)重后輸入測(cè)試集進(jìn)行測(cè)試，得到升降速下不同方法準(zhǔn)確率對(duì)比曲線，如圖9所示。根據(jù)該圖，所提方法在升降速數(shù)據(jù)下測(cè)試精度同樣優(yōu)于其余對(duì)比方法，且隨迭代次數(shù)增加，準(zhǔn)確率波動(dòng)更為平穩(wěn)，具備更好的穩(wěn)定性。

圖9 升降速下準(zhǔn)確率對(duì)比Fig.9 Comparison of the accuracy under rising and falling speed

各方法隨機(jī)抽取樣本經(jīng)10次測(cè)試后取平均，得到升降速下不同方法診斷結(jié)果對(duì)比，如表3所示。由表3可知，相對(duì)穩(wěn)定轉(zhuǎn)速下診斷結(jié)果，各方法診斷準(zhǔn)確率均存在一定下降趨勢(shì)，其原因是升降速下，原始數(shù)據(jù)中存在轉(zhuǎn)速干擾，增加了對(duì)松動(dòng)特征提取的難度；所提方法在訓(xùn)練耗時(shí)上仍稍高于其余網(wǎng)絡(luò)模型，但診斷準(zhǔn)確率達(dá)0.974，明顯優(yōu)于其余方法。其余方法診斷準(zhǔn)確率相對(duì)于穩(wěn)定轉(zhuǎn)速下的診斷結(jié)果均下降明顯，其原因是數(shù)據(jù)復(fù)雜程度不一，當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)參數(shù)無(wú)法有效適應(yīng)數(shù)據(jù)特征提取，驗(yàn)證了所提方法通過(guò)PSO優(yōu)化算法確定網(wǎng)絡(luò)參數(shù)后可有效增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)特征提取能力，從數(shù)據(jù)中提取有效松動(dòng)特征，具備良好診斷效果。

表3 升降速下診斷結(jié)果對(duì)比

3.5.2 特征學(xué)習(xí)驗(yàn)證

為證明升降速下所提方法的特征提取能力，利用t-SNE對(duì)各方法所提特征進(jìn)行分析和可視化，如圖10所示。綜合圖8和圖10，所提方法在穩(wěn)定轉(zhuǎn)速和升降速下提取的特征具有良好的聚類特性和區(qū)分性，證明了所提方法能有效獲得最優(yōu)參數(shù)，確保診斷的準(zhǔn)確率。而其他方法在升降速條件下不同類別間混疊嚴(yán)重，說(shuō)明了人為選取參數(shù)方法在變轉(zhuǎn)速下診斷適應(yīng)能力差，也證明了對(duì)多尺度一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積核數(shù)量及尺度進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化的重要性。

圖10 學(xué)習(xí)特征t-SNE分析Fig.10 t-SNE analysis of learning features

4 結(jié) 論

提出PSO優(yōu)化多尺度一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)機(jī)基礎(chǔ)螺栓松動(dòng)診斷方法將多尺度一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中卷積核數(shù)目和尺度作為粒子群算法中的粒子，以驗(yàn)證精度作為適應(yīng)度值，經(jīng)過(guò)粒子速度和位置的不斷更新，以獲取最優(yōu)卷積核數(shù)目和尺度參數(shù)，解決了多尺度一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中卷積核數(shù)目和尺度依賴經(jīng)驗(yàn)指導(dǎo)，需人工試驗(yàn)確定問(wèn)題。

所提方法可在非經(jīng)驗(yàn)指導(dǎo)下獲取最優(yōu)卷積核數(shù)目和尺度參數(shù)，針對(duì)實(shí)際工程中不同復(fù)雜程度的數(shù)據(jù)自適應(yīng)確定最優(yōu)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，有效適應(yīng)風(fēng)機(jī)在穩(wěn)定轉(zhuǎn)速和升降速下一維原始振動(dòng)信號(hào)特征提取，從原始信號(hào)中提取出有效松動(dòng)特征，對(duì)信號(hào)特征充分表達(dá)。為風(fēng)機(jī)基礎(chǔ)螺栓松動(dòng)診斷問(wèn)題提供了一種新方法。