基于優(yōu)化殘差卷積網(wǎng)絡(luò)的滾動軸承變工況故障診斷

段澤森， 郝如江， 張曉鋒， 程 旺， 夏晗鐸

(石家莊鐵道大學(xué) 機械工程學(xué)院，河北 石家莊 050043)

段澤森，郝如江，張曉鋒，等.基于優(yōu)化殘差卷積網(wǎng)絡(luò)的滾動軸承變工況故障診斷[J].石家莊鐵道大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版),2022,35(1):81-85.

0 引言

滾動軸承存在磨損等問題，導(dǎo)致各種故障的出現(xiàn)，很有可能會出現(xiàn)安全事故[1]。由于滾動軸承常被應(yīng)用于變噪聲和變負載共存的復(fù)合變工況中，經(jīng)常出現(xiàn)收集到的故障信號被淹沒的現(xiàn)象，進而導(dǎo)致故障的發(fā)生，使得機械設(shè)備發(fā)生非常嚴重的損壞[2]。因此，對復(fù)合變工況下滾動軸承運行狀態(tài)的實時監(jiān)測和故障診斷方法非常有理論意義和應(yīng)用價值。

近些年，深度學(xué)習(xí)變得越來越熱門，其算法成為人們廣泛學(xué)習(xí)的對象，它利用深度網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對輸入樣本進行深層次、更全面特征提取，再經(jīng)過每一層非線性激活函數(shù)實現(xiàn)特征的自動提取，克服了傳統(tǒng)方法的缺陷[3-4]。利用深度學(xué)習(xí)在復(fù)雜多變的工況下對滾動軸承進行提取特征及故障識別，是未來發(fā)展的趨勢，目的在于在眾多干擾因素和振動信息共存情況下，能進行有效的特征提取和識別，是考驗故障診斷模型穩(wěn)定性的有效方法[5]。文獻[6]使用改進殘差網(wǎng)絡(luò)對變工況下的滾動軸承進行故障診斷，該網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性較好；文獻[7]使用自適應(yīng)一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對滾動軸承進行故障診斷，該網(wǎng)絡(luò)模型直接利用原始信號進行處理，最后的故障識別率達到了99%以上。但是，這些方法在模型結(jié)構(gòu)與參數(shù)選擇上并不是最優(yōu)，這使得在處理復(fù)合變工況數(shù)據(jù)時沒有較好的抗噪性和泛化性能。因此，提出了一種一維卷積與殘差連接的優(yōu)化模型，致力于在復(fù)雜工況下保持良好的穩(wěn)定性，使得故障診斷更加精準。

圖1 一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)示意圖

1 理論基礎(chǔ)

1.1 一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要由多個卷積池化層、全連接層組成[8]，如圖1所示。

卷積層主要是進行局部特征提取；池化層是通過對輸入進來的特征信息進行降維、對特征進行壓縮處理等；全連接層是把一個個深度處理過的局部特征進行整合，然后輸入到分類器中[9]。

一維卷積公式為

(1)

圖2 殘差塊示意圖

1.2 殘差連接

殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ResNet)的核心思想是引入殘差模塊來進行殘差學(xué)習(xí)。殘差塊結(jié)構(gòu)如圖2所示，殘差學(xué)習(xí)的定義為

y=F(x,{Wi})+x

(2)

式中，x、y分別為模塊的輸入、輸出；F為將要學(xué)習(xí)的殘差映射；Wi為模塊參數(shù)[11]。

2 一維殘差卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型設(shè)計

圖3 一維殘差卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

針對滾動軸承在實際運行過程中由于變噪聲、變負荷的復(fù)合工況的干擾和有效樣本不足導(dǎo)致的故障診斷準確率低、泛化性能弱、抗噪能力差的問題， 提出了一維殘差卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，如圖3所示。其過程為：(1)一維滾動軸承振動數(shù)據(jù)輸入網(wǎng)絡(luò)輸入層進行歸一化預(yù)處理。(2)特征提取部分。經(jīng)過卷積輸出分成2部分：一部分保存為identity；另一部分繼續(xù)輸入到殘差部分。殘差部分采用了2個殘差塊組成，適量的殘差塊不僅能提高深度挖掘復(fù)合變工況中的有效特征信息能力，還能避免在訓(xùn)練過程中出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象，每個殘差塊由多個BN層ReLU激活函數(shù)和一維卷積層組成，使用多個BN層不僅能替代池化層，還能改善梯度消失問題；加入多個ReLU激活函數(shù)能夠加強池化層對故障特征信息的提取能力。2個殘差塊并進行2次跳躍連接構(gòu)成整個殘差連接部分。得到的結(jié)果再經(jīng)過深層處理，最終得到提取的特征。(3)經(jīng)過Dropout層、扁平層“壓平”，然后通過全連接層和Softmax層進行分類。

3 實驗仿真和結(jié)果分析

3.1 無負載噪聲實驗數(shù)據(jù)與設(shè)置

實驗數(shù)據(jù)來自美國凱斯西儲大學(xué)的SKF6205深溝球軸承實驗臺，負載為0，轉(zhuǎn)速為1 797 r/min。以12 kHz頻率采樣，人為在內(nèi)圈、外圈以及滾動體加工出不同程度的磨損，數(shù)據(jù)每個樣本長度為3 000，共采用5 000個樣本，根據(jù)不同的選取比例，其中訓(xùn)練集、測試集、驗證集分別選取的數(shù)量為3 000、1 250、750。表1所示為10種工況，其中包括1種健康、9種軸承故障類型。實驗所用網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)置如表2所示。

表1 滾動軸承10種故障類型

表2 參數(shù)設(shè)置

3.2 無負載和無噪聲實驗結(jié)果及分析

經(jīng)過多次實驗結(jié)果如圖4所示，準確率、損失率和預(yù)測準確量分別如圖4(a)、圖4(b)和圖4(c)。本文提出的模型利用1 250個測試樣本得出的準確率為99%，損失率近乎于0.2。最后，圖4(c)為預(yù)測準確量的結(jié)果，其中輕度外圈故障、重度的滾動體故障檢測出錯誤，其他故障均能準確識別出來。

圖4 實驗結(jié)果

3.3 變工況實驗數(shù)據(jù)與設(shè)置

在3.1節(jié)實驗數(shù)據(jù)與結(jié)構(gòu)設(shè)置的基礎(chǔ)上，利用不同電機轉(zhuǎn)速，選取對應(yīng)的負荷數(shù)據(jù)分別為0、750、1 500、2 250 W。分別在樣本中添加不同負荷和不同強度的信噪比(SNR)作為變負荷測試樣本和變噪聲測試樣本。變工況數(shù)據(jù)的具體分類如表3所示。

表3 變工況數(shù)據(jù)

3.4 變工況實驗結(jié)果及分析

3.4.1 變噪聲工況故障診斷結(jié)果

圖5 不同信噪比與不同模型準確率對比

滾動軸承運轉(zhuǎn)過程中，零件振動以及相互摩擦?xí)a(chǎn)生噪聲，嚴重影響到軸承的運行狀態(tài)。以1 500 W負荷下滾動軸承數(shù)據(jù)樣本作為訓(xùn)練樣本和測試樣本。通過加入不同程度的高斯白噪聲，得到信噪比為-10、-8、-5、-3、3、5、10 dB的變噪聲測試樣本，以檢測每種方法的抗噪性，為了客觀比較方法的優(yōu)劣，對比實驗依次使用了AlexNet、LeNet-5、一維CNN和本文方法進行對比，以上4種模型在不同噪聲強度下的對比結(jié)果如圖5所示。

根據(jù)圖5所得，隨著樣本信噪比的降低，分類準確率結(jié)果明顯下降，當測試樣本的信噪比為-10 dB，噪聲強度較強的情況下，本文方法的精度最高，達到了78.63%，LeNet-5方法精度為72.34%，而一維CNN、AlexNet方法的精度均低于60%。當樣本的信噪比大于-3 dB時，本文方法、LeNet-5的方法能達到較高的精度。以上表明，與3種模型相比，本文方法具有更好的精度和更出色的抗噪聲穩(wěn)定性。

3.4.2 變負荷工況故障診斷結(jié)果

圖6 不同方法的變負荷故障診斷結(jié)果

滾動軸承的載荷不可避免地會發(fā)生變化，因此故障診斷方法必須具有良好的泛化能力。因此，實驗是在變負荷的條件下進行的，并與AlexNet、LeNet-5、一維CNN故障診斷方法進行了比較。負荷變化是指在0、750、1 500、2 250 W這4種不同的負荷數(shù)據(jù)中，用0-1、0-2和0-3分別表示在0負荷下的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本，以750、1 500、2 250 W負荷下的數(shù)據(jù)作為測試樣本3組實驗編號，其他實驗組編號同理。不同方法的變負荷故障診斷結(jié)果如圖6所示。

由圖6可見，本文方法的故障準確率平均達到95.31%，均高于其他方法。這是因為帶跳躍連接線的殘差塊通過構(gòu)造跳躍線使得殘差塊增加了學(xué)習(xí)過程，通過多個卷積池化的深層處理，能夠多層次和更全面挖掘特征信息。本文方法在變負荷工況條件下有較好的適應(yīng)性和泛化能力。

3.4.3 復(fù)合工況故障診斷結(jié)果

設(shè)置變噪聲、變負荷共存的復(fù)合工況環(huán)境，并與一維CNN方法比較，結(jié)果如圖7所示。從圖7(a)可得，一維CNN方法在3種不同噪聲下，故障診斷準確率平均值最高為77.23%，最低為64.36%；從圖7(b)可得，本文方法在3種較強噪聲干擾下，故障診斷準確率平均值最高為92.32%，最低為86.73%。由此可得，本文方法的故障診斷準確率更高且平穩(wěn)。

圖7 不同方法的變工況故障診斷結(jié)果

4 結(jié)論

本文方法在滾動軸承運行環(huán)境中變負荷和變噪聲同時存在的復(fù)合工況下進行實驗，得到以下結(jié)論：

(1)基于一維殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠有效地提取軸承故障特征,其中帶跳躍連接線的殘差塊和多個卷積池化，能極大提高模型的學(xué)習(xí)效率并高效率提取特征信息。

(2)在變噪聲工況條件下，本文方法的平均故障診斷率均高于其他對比方法。在變負荷工況條件下，本文方法在每一組負荷變化實驗的故障診斷準確率均高于其他方法，在2-3組變負荷實驗中的準確率最高。在復(fù)合工況條件下，本文方法的故障診斷準確率平均值更高。

(3)本文提出的故障診斷模型中各個參數(shù)的選取會不同程度地影響診斷結(jié)果，而且人工調(diào)試參數(shù)有些繁雜，后續(xù)的研究重點是建立自適應(yīng)的故障診斷模型，優(yōu)化確定參數(shù)，進一步提升診斷準確率。