基于壓縮激勵(lì)殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軸承損傷診斷*

韓元政 谷艷玲 陳長(zhǎng)征 田 淼 孫鮮明

1沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院 沈陽(yáng) 110870 2寧波坤博測(cè)控科技有限公司 寧波 315201

0 引言

滾動(dòng)軸承作為各類(lèi)型旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備的主要部件，其穩(wěn)定運(yùn)行對(duì)于設(shè)備而言是至關(guān)重要的[1]。當(dāng)軸承在運(yùn)轉(zhuǎn)過(guò)程中出現(xiàn)損傷，不僅會(huì)造成經(jīng)濟(jì)損失，更嚴(yán)重的會(huì)導(dǎo)致人員傷亡。隨著軸承損傷診斷技術(shù)的不斷發(fā)展，若軸承出現(xiàn)損傷狀況，解決流程是先對(duì)軸承的損傷信號(hào)進(jìn)行采集，然后對(duì)其進(jìn)行損傷特征提取，最后對(duì)損傷類(lèi)型進(jìn)行識(shí)別[2]。軸承損傷特征提取的方法主要包括傅里葉變換、局部均值分解和變分模態(tài)分解等[3]。對(duì)于軸承損傷識(shí)別的方法主要有支持向量機(jī)、極限學(xué)習(xí)機(jī)等機(jī)器學(xué)習(xí)識(shí)別方法和前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)變體等[4]深度學(xué)習(xí)識(shí)別方法。

由于軸承損傷特征提取的軸承振動(dòng)信號(hào)大部分都是非平穩(wěn)的信號(hào)。時(shí)頻分析彌補(bǔ)了單一使用時(shí)域分析和頻域分析的不足，能更好地反應(yīng)軸承損傷信號(hào)的細(xì)節(jié)[5]，是處理非平穩(wěn)信號(hào)的有力工具。連續(xù)小波變換是時(shí)頻變換的一種，能減小信息冗余，適合相似性檢測(cè)和奇異性分析，且能很好地顯現(xiàn)出軸承損傷信號(hào)的時(shí)頻特性。

殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ResNet）是He[6]提出的新型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型，其在傳統(tǒng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中引入殘差學(xué)習(xí)，加速了模型訓(xùn)練的速度，提高學(xué)習(xí)效率。將壓縮激勵(lì)（SE）模塊引入到殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，相較殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)極大地提高了模型的準(zhǔn)確率，且模型的訓(xùn)練速度更快。目前國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)壓縮激勵(lì)殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了大量研究，羅會(huì)蘭等[7]運(yùn)用壓縮激勵(lì)殘差模型對(duì)視頻動(dòng)作進(jìn)行識(shí)別，實(shí)驗(yàn)證明了該方法能有效地提升動(dòng)作識(shí)別性能。鄔可等[8]運(yùn)用壓縮激勵(lì)殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與行人的特征進(jìn)行融合，進(jìn)而對(duì)人進(jìn)行重識(shí)別，相比于其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具，實(shí)驗(yàn)證明其有更高的精度。

本文針對(duì)軸承運(yùn)行產(chǎn)生的損傷問(wèn)題，提出了基于壓縮激勵(lì)殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軸承損傷識(shí)別方法。該方法首先對(duì)軸承原始振動(dòng)信號(hào)用連續(xù)小波變換（CWT）進(jìn)行時(shí)頻變換，生成二維時(shí)頻圖像樣本；再將樣本送入壓縮激勵(lì)殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練；最后在輸出層使用Softmax分類(lèi)器對(duì)軸承損傷類(lèi)別進(jìn)行分類(lèi)，并用實(shí)驗(yàn)臺(tái)對(duì)模型性能進(jìn)行測(cè)試。為驗(yàn)證模型的效果，分別對(duì)不同特征提取方法和不同網(wǎng)絡(luò)模型準(zhǔn)確率設(shè)置了2組對(duì)照試驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：使用壓縮激勵(lì)殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前提下，連續(xù)小波變換相比于振動(dòng)灰度圖（VI）和短時(shí)傅里葉變換（STFT）診斷用時(shí)短、準(zhǔn)確率高。將連續(xù)小波變換后的時(shí)頻圖像樣本作為輸入，壓縮激勵(lì)殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型相比于其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有更高的軸承損傷識(shí)別精度。

1 軸承損傷診斷方法的基本理論

1.1 連續(xù)小波變換

連續(xù)小波變換是時(shí)頻分析方法之一，其自適應(yīng)主要體現(xiàn)在窗口大小由頻率高低自動(dòng)調(diào)整，能夠進(jìn)行多分辨率分析[9]。連續(xù)小波變換表達(dá)式為

式中：α為尺度因子，τ為平移因子，α為控制小波變換的中心頻率，τ控制小波在時(shí)間軸沿著信號(hào)的平移。兩參數(shù)因子由母函數(shù)ψ（t）經(jīng)過(guò)伸縮平移得到，且均取連續(xù)變化值。連續(xù)小波變換能有效顯示信號(hào)特征。

1.2 壓縮激勵(lì)模塊

壓縮激勵(lì)模塊如圖1所示，壓縮激勵(lì)模塊分為壓縮和激勵(lì)2部分。壓縮部分（Squeeze）是用全局平均池化的方法將維度為H×W×C的特征進(jìn)行壓縮，得到1×1×C，其中H為高度，W為寬度，C為通道數(shù)，經(jīng)壓縮后的H×W變?yōu)橐痪S，這使得H×W的全局特征都賦給了壓縮后的參數(shù)，使感受區(qū)域增大。激勵(lì)部分（Excitation）為全連接層，將壓縮部分的結(jié)果1×1×C作為輸入，并對(duì)每個(gè)通道的重要性進(jìn)行預(yù)測(cè)。Scale操作是將預(yù)測(cè)得到各通道重要性大小作用到之前的特征圖所對(duì)應(yīng)通道上[10]，對(duì)提取的特征使用重標(biāo)定的方法，并根據(jù)通道的重要程度得到權(quán)重。Scale操作極大提升了主要特征，使網(wǎng)絡(luò)模型識(shí)別準(zhǔn)確率得到了有效的提高。

圖 1 壓縮激勵(lì)模塊

1.3 壓縮激勵(lì)殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)解決了隨神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度加深而導(dǎo)致的網(wǎng)絡(luò)退化等問(wèn)題。在傳統(tǒng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)上加入帶快捷連接線的殘差塊，由多個(gè)這樣結(jié)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)塊組成殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。殘差塊結(jié)構(gòu)如圖2所示。

圖 2 殘差塊結(jié)構(gòu)

x作為網(wǎng)絡(luò)的輸入，h(x)為輸出，若直接將x添加到網(wǎng)絡(luò)的輸出，則網(wǎng)絡(luò)建模為f(x)=h(x)-x，稱(chēng)為殘差學(xué)習(xí)。殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特點(diǎn)是可以讓輸入信息跳過(guò)當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)層，直接傳遞到后面的網(wǎng)絡(luò)層，有效地解決了隨著訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)層數(shù)的增加而導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)效果變差等問(wèn)題[11]。

由圖3可以看出，壓縮激勵(lì)殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)很相似，但比殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做得更多。殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只是增加了一個(gè)跳躍鏈接，而壓縮激勵(lì)殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在其基礎(chǔ)上，在相鄰兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)層之間加入了壓縮激勵(lì)模塊，能使各通道之間的信息進(jìn)行交互，大幅提高了網(wǎng)絡(luò)的準(zhǔn)確率。將壓縮激勵(lì)模塊結(jié)合到殘差網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中，能顯式地表現(xiàn)出各特征通道之間的關(guān)系，并對(duì)提取的特征使用重標(biāo)定的方法，進(jìn)而根據(jù)通道的重要程度得到權(quán)重，即通過(guò)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)自動(dòng)獲取特征通道的重要程度，且根據(jù)每個(gè)通道重要程度的大小進(jìn)行抑制或提升，相比引入新的空間維度極大地降低網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜度。

圖 3 壓縮激勵(lì)殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

2 軸承損傷診斷方法

2.1 軸承損傷診斷流程

首先，對(duì)軸承原始振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行重疊采樣，并對(duì)截取的數(shù)據(jù)進(jìn)行連續(xù)小波變換，得到包含軸承損傷特征的二維時(shí)頻圖像樣本；其次，將壓縮處理后二維時(shí)頻圖像樣本輸送到壓縮激勵(lì)殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型里進(jìn)行訓(xùn)練和損傷識(shí)別；最后，經(jīng)過(guò)訓(xùn)練優(yōu)化后的模型可用于軸承的損傷識(shí)別與分類(lèi)。軸承損傷診斷流程如圖4所示。

圖 4 軸承損傷診斷流程圖

2.2 模型參數(shù)設(shè)置

隨著網(wǎng)絡(luò)模型的深度增加，模型的特征學(xué)習(xí)能力也得到一定的提升。本文設(shè)計(jì)的壓縮激勵(lì)殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型共38層，在壓縮激勵(lì)模塊中添加BN層，并在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中的全連接層用全局池化層替代，不僅減少模型的運(yùn)算量，還增加模型的泛化能力。表1顯示了壓縮激勵(lì)殘差網(wǎng)絡(luò)模型的結(jié)構(gòu)參數(shù)。

表 1 壓縮激勵(lì)殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)

壓縮激勵(lì)殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)主要包含1個(gè)輸入層、1個(gè)卷積層、1個(gè)最大池化層、4個(gè)壓縮激勵(lì)殘差塊，1個(gè)全局池化層以及1個(gè)輸出層。其中每個(gè)SE殘差塊結(jié)構(gòu)中包含2個(gè)卷積層、1個(gè)全局池化層和2個(gè)全連接層。為了防止過(guò)擬合和梯度彌散等問(wèn)題，在SE殘差塊結(jié)構(gòu)中的卷積層后都引入BN層，不僅可以起到加速訓(xùn)練的效果，還能提高網(wǎng)絡(luò)模型的泛化能力[12]。

4 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

為驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)結(jié)果，使用Inter Core i5-10400 CPU處理器、Window10系統(tǒng)的計(jì)算機(jī)，使用Matelab2018a、Python3.7進(jìn)行編程，并在Tensor flow2.0的框架下進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。使用QPZZ-Ⅱ旋轉(zhuǎn)機(jī)械振動(dòng)損傷實(shí)驗(yàn)臺(tái)的實(shí)際滾動(dòng)軸承損傷數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)臺(tái)如圖5所示，其由交流電動(dòng)機(jī)、加載裝置、加速度傳感器、速度傳感器、轉(zhuǎn)軸、測(cè)試軸承和VIBXpert振動(dòng)數(shù)據(jù)采集器組成。利用振動(dòng)數(shù)據(jù)采集器對(duì)測(cè)試軸承的水平和垂直方向的振動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行采樣并實(shí)時(shí)傳輸?shù)诫娔X中進(jìn)行收集。

圖 5 QPZZ-Ⅱ旋轉(zhuǎn)機(jī)械振動(dòng)損傷實(shí)驗(yàn)臺(tái)

實(shí)驗(yàn)選用的軸承型號(hào)為NU205ECML圓柱滾子軸承，內(nèi)徑25 mm，外徑52 mm，節(jié)圓直徑38.5 mm，滾動(dòng)體直徑為7.5 mm，滾動(dòng)體個(gè)數(shù)13，接觸角0°。交流電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速為1 525 r/min，采樣頻率為16 384 Hz，損傷類(lèi)型分別為軸承的滾動(dòng)體損傷、內(nèi)圈損傷、外圈損傷以及正常狀態(tài)。通過(guò)振動(dòng)數(shù)據(jù)采集器分別采集輕載和重載工況下4種損傷類(lèi)型的軸承振動(dòng)數(shù)據(jù)，并將標(biāo)簽設(shè)置為1～4，分別表示軸承4種損傷狀態(tài)。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集的劃分是隨機(jī)抽取總樣本數(shù)據(jù)的2/3作為訓(xùn)練集，以總樣本數(shù)據(jù)的1/3作為測(cè)試集，其中B代表滾動(dòng)體、IR代表內(nèi)圈、OR代表外圈，N代表正常狀況，表2顯示了軸承的損傷類(lèi)型、標(biāo)簽和數(shù)據(jù)集的劃分。

4.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)處理

本文選擇軸承水平方向的振動(dòng)數(shù)據(jù)，使用Matlab2018a對(duì)軸承原始振動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。首先，考慮到數(shù)據(jù)樣本有限，故采用重疊采樣的方法增加數(shù)據(jù)量。其次，將軸承每種損傷類(lèi)型的數(shù)據(jù)截成300段，每段截取信號(hào)長(zhǎng)度為1 024。最后，使用連續(xù)小波變換對(duì)損傷信號(hào)進(jìn)行時(shí)頻變換，得到二維時(shí)頻圖像樣本，圖6為軸承輕載時(shí)的4種損傷類(lèi)型的時(shí)頻圖像樣本。其中，在對(duì)振動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行連續(xù)小波變換時(shí)，小波基函數(shù)的選取非常重要。常用的小波基有Haar小波和Morlet小波等，根據(jù)小波分析最大匹配原理，選取類(lèi)似機(jī)械軸承脈沖信號(hào)的復(fù)Morlet小波的Cmor1-3作為母波，因?yàn)檩S承振動(dòng)信號(hào)與復(fù)Morlet小波的幾何形狀接近，所提取的特征準(zhǔn)確，故尺度序列長(zhǎng)度設(shè)置為256；其次，將時(shí)頻圖像壓縮成大??；最后將壓縮后的時(shí)頻圖像樣本輸入到壓縮激勵(lì)殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試。

圖 6 軸承損傷類(lèi)型時(shí)頻圖

4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

本文對(duì)實(shí)驗(yàn)臺(tái)測(cè)試軸承數(shù)據(jù)分別使用振動(dòng)灰度圖、短時(shí)傅里葉變換、連續(xù)小波變換3種不同的數(shù)據(jù)處理方法進(jìn)行比較，每種方法重復(fù)實(shí)驗(yàn)5次，以5次結(jié)果的均值作為最終結(jié)果，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表3所示。從實(shí)驗(yàn)結(jié)果中可以看出，3種不同的特征提取方法在壓縮激勵(lì)殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，均能使損傷識(shí)別的準(zhǔn)確率達(dá)到97%以上，實(shí)驗(yàn)證明這3種損傷特征提取方法的有效性和適用性。在均使用壓縮激勵(lì)殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前提下，連續(xù)小波變化相比于振動(dòng)灰度圖和短時(shí)傅里葉數(shù)據(jù)處理方式，訓(xùn)練時(shí)間更短，損傷診斷的準(zhǔn)確率更高，故經(jīng)對(duì)照實(shí)驗(yàn)結(jié)果選取連續(xù)小波變換作為軸承損傷診斷的數(shù)據(jù)處理方式。

表3 基于壓縮激勵(lì)殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的診斷結(jié)果

為了驗(yàn)證壓縮激勵(lì)殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的優(yōu)越性能，本文設(shè)計(jì)了另一組對(duì)照實(shí)驗(yàn)，將壓縮激勵(lì)殘差神經(jīng)網(wǎng)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（LetNet），殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ResNet），VGG進(jìn)行對(duì)比。根據(jù)第1組對(duì)照試驗(yàn)結(jié)果，實(shí)驗(yàn)選用連續(xù)小波變換所得二維時(shí)頻圖像樣本作為各神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型輸入，經(jīng)多次調(diào)試實(shí)驗(yàn)訓(xùn)練迭代次數(shù)均設(shè)置為10次。4種網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)比結(jié)果如圖7所示。由實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知，壓縮激勵(lì)殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比于其他3個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型擁有更高的準(zhǔn)確率。

圖 7 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型性能對(duì)比

本文對(duì)壓縮激勵(lì)殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)果進(jìn)行分析，圖8為壓縮激勵(lì)殘差網(wǎng)絡(luò)的損失曲線和準(zhǔn)確率曲線，可知在迭代第4次時(shí)損失函數(shù)下降到最低且趨于穩(wěn)定狀態(tài)，準(zhǔn)確率在迭代第4次時(shí)達(dá)到最高且趨于穩(wěn)定狀態(tài)。表明本文所設(shè)計(jì)的算法收斂速度快，準(zhǔn)確率高，在軸承損傷診斷中具有良好的診斷效果。用混淆矩陣來(lái)進(jìn)一步說(shuō)明該模型，將實(shí)驗(yàn)的結(jié)果做成混淆矩陣如圖9所示，每一行代表真實(shí)的分類(lèi)結(jié)果，每一列代表測(cè)試的分類(lèi)結(jié)果。由此可知，對(duì)角線代表所有類(lèi)別預(yù)測(cè)的結(jié)果與真實(shí)結(jié)果的關(guān)系，其中，有1個(gè)軸承外圈損傷被錯(cuò)分為軸承內(nèi)圈損傷，其他3種損傷類(lèi)型的準(zhǔn)確率都達(dá)到了100%。

圖 8 損失曲線和準(zhǔn)確率曲線

圖 9 混淆矩陣

5 結(jié)論

本文針對(duì)滾動(dòng)軸承損傷診斷問(wèn)題，提出了一種基于壓縮激勵(lì)殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的損傷診斷方法，并運(yùn)用實(shí)際滾動(dòng)軸承實(shí)驗(yàn)臺(tái)數(shù)據(jù)集對(duì)提出的診斷方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。同時(shí)設(shè)置對(duì)照實(shí)驗(yàn)，在選用連續(xù)小波變換的時(shí)頻圖樣本作為模型輸入的基礎(chǔ)上，將壓縮激勵(lì)殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、VGG網(wǎng)絡(luò)算法的診斷準(zhǔn)確率進(jìn)行對(duì)比。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了所提出壓縮激勵(lì)殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法收斂速度快，對(duì)軸承損傷診斷的準(zhǔn)確率高達(dá)99.95%。今后，將進(jìn)一步優(yōu)化損傷診斷模型，提升其損傷診斷的準(zhǔn)確率，并將其應(yīng)用于其他重要零件的損傷診斷中。