基于注意力機(jī)制與深度學(xué)習(xí)算法的機(jī)床主軸系統(tǒng)故障辨識(shí)

王偉平， 王琦，2， 于洋

(1.沈陽工業(yè)大學(xué) 信息科學(xué)與工程學(xué)院， 遼寧 沈陽 110870； 2.遼寧工業(yè)大學(xué)， 遼寧 錦州 121001)

0 引言

數(shù)控機(jī)床是工業(yè)母機(jī)，是整個(gè)裝備制造業(yè)的核心基礎(chǔ)裝備，在國防武器、航空航天、航母艦船等軍事工業(yè)領(lǐng)域以及民用工業(yè)領(lǐng)域的零部件加工中發(fā)揮著重要的基石作用。

智能時(shí)代下，智能化檢測分析在機(jī)床故障診斷研究方面的重要作用日益凸顯。主軸系統(tǒng)是機(jī)床最重要的組成部分，做好針對(duì)主軸系統(tǒng)的故障辨識(shí)研究，有助于提升機(jī)床整體切削能力和使用可靠性。

機(jī)床等機(jī)械設(shè)備的振動(dòng)往往會(huì)影響其工作精度，加速機(jī)器的磨損。對(duì)振動(dòng)進(jìn)行控制是機(jī)械管理中不可或缺的部分。故障診斷是得到關(guān)于裝備運(yùn)行和故障狀況綜合評(píng)價(jià)結(jié)果的過程。楊周等基于潛在失效模式與后果分析，提出一種考慮故障相關(guān)性的綜合方法。王福元等提出一種基于多系統(tǒng)集成的控制策略與故障診斷方法。鄧超等建立了基于閾值分布的機(jī)床剩余壽命預(yù)測模型和概率密度函數(shù)。林濱等針對(duì)薄壁件切削顫振問題研究了主軸轉(zhuǎn)速變化規(guī)律，總結(jié)出系統(tǒng)穩(wěn)定性極限圖。常麗萍等研究了軸承內(nèi)圈傾斜角對(duì)軸承振動(dòng)故障的影響。Prabhu Raja等通過建立機(jī)床主軸箱有限元模型，進(jìn)行了主軸箱熱誤差最小化策略研究。邱繼偉等提出一種自適應(yīng)共軛非線性近似方法以解決結(jié)構(gòu)可靠性問題。Sheng等利用有限元分析軟件對(duì)數(shù)控機(jī)床主軸的靜、動(dòng)態(tài)特性進(jìn)行了分析。Zhao等研究了如何能夠準(zhǔn)確地模擬主軸熱誤差的方法。高峰等通過設(shè)計(jì)轉(zhuǎn)子偏心振動(dòng)方程探究了由于電主軸偏心所導(dǎo)致的轉(zhuǎn)子機(jī)械振動(dòng)特性問題。

上述對(duì)于數(shù)控機(jī)床主軸系統(tǒng)的分析、診斷及健康管理研究，多數(shù)是基于理論設(shè)計(jì)方面或固有機(jī)械特性方面，難以滿足動(dòng)態(tài)、復(fù)雜非線性主軸系統(tǒng)實(shí)際在線研究的需要。

近年來，隨著機(jī)器學(xué)習(xí)在振動(dòng)檢測分析方面的應(yīng)用，機(jī)械振動(dòng)非線性檢測領(lǐng)域出現(xiàn)了基于深度學(xué)習(xí)方法的新的研究發(fā)展趨勢(shì)。Tian等提出基于局部均值分解和奇異值分解以及極限學(xué)習(xí)機(jī)的變工況滾動(dòng)軸承故障診斷。Lu等提出基于層次卷積網(wǎng)絡(luò)的滾動(dòng)軸承智能故障診斷及健康狀態(tài)分類。Ding等提出基于深度Q網(wǎng)絡(luò)健康狀態(tài)分類的旋轉(zhuǎn)機(jī)械智能故障診斷方法。Lu等提出基于疊加去噪自編碼器的旋轉(zhuǎn)機(jī)械部件故障診斷方法。Tran等基于支持向量機(jī)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提出了齒輪損傷檢測策略。Sharma等通過聲發(fā)射建模進(jìn)行了軸承故障診斷。朱敏等基于優(yōu)化核超限學(xué)習(xí)機(jī)的方法提升了故障診斷準(zhǔn)確率。Yang等采用二元免疫遺傳算法對(duì)滾動(dòng)軸承進(jìn)行了故障診斷。

然而，上述對(duì)單一機(jī)械部件的研究也無法反映多部件組合體的故障特點(diǎn)。主軸系統(tǒng)是由多部件組成的復(fù)雜非線性組合體，該特點(diǎn)決定其與普通單一旋轉(zhuǎn)機(jī)械部件有很大的差異。

為從動(dòng)態(tài)變化、全局特點(diǎn)、局部特征、復(fù)雜性、非線性兼顧的角度研究機(jī)床主軸系統(tǒng)的故障辨識(shí)問題，本文設(shè)計(jì)了將全局縱向相關(guān)度推理感知，與局部橫向關(guān)鍵細(xì)節(jié)的細(xì)粒度準(zhǔn)確分析有機(jī)結(jié)合起來的注意力機(jī)制研究框架。在框架內(nèi)，根據(jù)主軸系統(tǒng)特有的多部件動(dòng)態(tài)連續(xù)性特點(diǎn)，建立了基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)推理診斷模型；針對(duì)精加工時(shí)對(duì)機(jī)床主軸系統(tǒng)精度要求高、故障辨識(shí)難度大的特點(diǎn)，使用分類辨識(shí)度高的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行局部的細(xì)粒度辨識(shí)。最后，通過機(jī)床主軸系統(tǒng)實(shí)際使用中的平行不對(duì)中、共振等典型故障，以及負(fù)載加工狀態(tài)下的故障辨識(shí)，驗(yàn)證了所提框架及模型方法的有效性與優(yōu)越性。

1 機(jī)床主軸系統(tǒng)的故障特征

1.1 主軸系統(tǒng)的非線性特點(diǎn)

機(jī)床的主軸系統(tǒng)是由多個(gè)部件組成的復(fù)雜機(jī)電系統(tǒng)(見圖1)。其組成部件的固有頻率各異，且實(shí)際使用中固有頻率、機(jī)電特性會(huì)隨使用情況和退化情況發(fā)生變化，因此，主軸系統(tǒng)的復(fù)雜性、非線性特點(diǎn)決定了其故障診斷研究的難度非常大。

圖1 主軸系統(tǒng)Fig.1 Spindle system

1.2 故障特征

主軸系統(tǒng)動(dòng)態(tài)回轉(zhuǎn)特征的變化是其故障特征研究的核心，也是該領(lǐng)域故障診斷的難點(diǎn)。與普通回轉(zhuǎn)類機(jī)械結(jié)構(gòu)相比，主軸系統(tǒng)的典型故障特征如下：

1)轉(zhuǎn)速連續(xù)性：主軸系統(tǒng)轉(zhuǎn)速數(shù)值上具備連續(xù)性，使其各轉(zhuǎn)速的動(dòng)態(tài)故障特征具備強(qiáng)相關(guān)性。

2)故障區(qū)段性：根據(jù)主電機(jī)的恒功率區(qū)、恒扭矩區(qū)特點(diǎn)、機(jī)械設(shè)計(jì)特點(diǎn)以及機(jī)床加工需要，通常將轉(zhuǎn)速區(qū)間劃分為粗加工區(qū)間、精加工區(qū)間等功能區(qū)段，進(jìn)而形成各功能區(qū)段的故障區(qū)段性特征。

3)故障的分散性：主軸系統(tǒng)因其組件的復(fù)雜耦合性、故障的隨機(jī)性，會(huì)在不確定的某一或某幾個(gè)轉(zhuǎn)速區(qū)間段出現(xiàn)局部共振等故障，但在其他轉(zhuǎn)速段該故障消失，表現(xiàn)出故障的分散性與不確定性。

4)故障的整體性：主軸系統(tǒng)會(huì)因其組件的不同軸或軸承研傷等結(jié)構(gòu)變化損傷，出現(xiàn)全局性故障，此時(shí)會(huì)表現(xiàn)出故障的整體性。

5)精度的差異：主軸系統(tǒng)的實(shí)際使用要求，決定其各功能區(qū)間段對(duì)主軸精度的要求存在差異，對(duì)故障的辨識(shí)也存在關(guān)注度、側(cè)重點(diǎn)的差異。

2 算法建模與特征值提取

2.1 基于注意力機(jī)制的研究框架建模

1)注意力機(jī)制。注意力機(jī)制，是解決圖像識(shí)別、語音信號(hào)識(shí)別、自然語言處理等領(lǐng)域問題的一種分析技術(shù)。其原理源于人類視覺系統(tǒng)的選擇性關(guān)注機(jī)理。人類的視覺系統(tǒng)可以快速地掃描整個(gè)圖像，并快速地定位期待的主要區(qū)域，即先了解全貌，再關(guān)注重點(diǎn)，面與點(diǎn)的結(jié)合可以更加精準(zhǔn)、快速地辨識(shí)事物。細(xì)粒度是對(duì)分析對(duì)象的精細(xì)化分，目的是更加科學(xué)準(zhǔn)確合理地深入把握研究的目標(biāo)，細(xì)分出更多的對(duì)象細(xì)節(jié)。

注意力機(jī)制、細(xì)粒度劃分對(duì)于認(rèn)識(shí)問題，具有全局辨識(shí)和細(xì)節(jié)關(guān)注的雙重優(yōu)勢(shì)。

2)本文研究框架。本文基于注意力機(jī)制的理論特點(diǎn)，結(jié)合主軸系統(tǒng)在全局、局部研究的需要，利用所使用深度學(xué)習(xí)算法的推理、辨識(shí)特點(diǎn)，創(chuàng)新性地將圖像處理領(lǐng)域中的注意力機(jī)制引入到復(fù)雜非線性主軸系統(tǒng)的研究中，設(shè)計(jì)了本文的研究框架(見圖2)。力求從縱向全局漸變趨勢(shì)辨識(shí)和橫向局部細(xì)粒度辨識(shí)兩個(gè)相互關(guān)聯(lián)維度，提高主軸系統(tǒng)故障辨識(shí)的效率和準(zhǔn)確性。

圖2 注意力機(jī)制算法研究框架Fig.2 Research framework of attention mechanism algorithm

3)劃分全局大分類與局部細(xì)粒度區(qū)間的目的?；?.2節(jié)主軸系統(tǒng)區(qū)別于普通回轉(zhuǎn)類機(jī)械結(jié)構(gòu)的典型故障特征，本文進(jìn)行全局大分類與局部細(xì)粒度兩類區(qū)間劃分的目的如下：

研究維度方面：全局大分類區(qū)間的診斷在于從整體變化趨勢(shì)角度進(jìn)行類間記憶遞推以發(fā)現(xiàn)故障，對(duì)于低維度數(shù)據(jù)在模型時(shí)間展開步數(shù)低的情況下，運(yùn)行效率較高。局部細(xì)粒度分析在于從保障設(shè)備最關(guān)鍵區(qū)間精度的角度診斷故障，采用高維度數(shù)據(jù)及復(fù)雜模型區(qū)分細(xì)節(jié)特征優(yōu)勢(shì)明顯，但運(yùn)行效率較低。如果對(duì)設(shè)備整體上全部進(jìn)行細(xì)粒度分析，會(huì)產(chǎn)生大量非關(guān)鍵退化故障狀態(tài)的冗余診斷。而僅使用全局大分類區(qū)間、不使用細(xì)粒度區(qū)間，則不利于辨識(shí)故障對(duì)重點(diǎn)關(guān)注的功能區(qū)段的具體影響程度。

研究方法方面：循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，具備記憶與特征推理能力，應(yīng)用它的目的是挖掘按照一定間隔遞增數(shù)據(jù)序列的前后記憶遞推特征變化，但在區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)序列因類間差異過小而產(chǎn)生的記憶遞推特性不明顯的細(xì)微差異數(shù)據(jù)辨識(shí)方面不具備優(yōu)勢(shì)?；诩?xì)節(jié)差異比較的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，具備良好的細(xì)節(jié)辨識(shí)能力，特別是通過優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)和增加模型訓(xùn)練深度，能最大限度地區(qū)分細(xì)微特征，但在探究記憶遞推數(shù)據(jù)序列整體特征變化趨勢(shì)方面不具備優(yōu)勢(shì)。

因此，從整體故障相關(guān)性變化趨勢(shì)及細(xì)節(jié)辨識(shí)的角度，本文劃分了全局大分類區(qū)間與局部細(xì)粒度區(qū)間兩個(gè)維度，并依各區(qū)間特點(diǎn)匹配深度學(xué)習(xí)算法。

2.2 多種波形數(shù)據(jù)的選取

根據(jù)同一機(jī)床的主軸系統(tǒng)在同一條件下連續(xù)特征轉(zhuǎn)速的內(nèi)在關(guān)聯(lián)性強(qiáng)的特點(diǎn)，采用振動(dòng)傳感器檢測主軸系統(tǒng)在特征轉(zhuǎn)速段所產(chǎn)生的振動(dòng)數(shù)據(jù)作為研究數(shù)據(jù)。以轉(zhuǎn)速500 r/min為遞增量，測試常用轉(zhuǎn)速段的主軸系統(tǒng)振動(dòng)波形，形成大分類推理研究區(qū)間。根據(jù)對(duì)應(yīng)機(jī)床的加工特性，分析其在實(shí)際使用中對(duì)精車加工紋理要求較高的重點(diǎn)、敏感區(qū)間，以轉(zhuǎn)速100 r/min為遞增量，確定細(xì)粒度辨識(shí)研究區(qū)間(見圖2)。

2.3 特征值選取

為更好保留波形特征，對(duì)大分類區(qū)間直接在時(shí)域內(nèi)提取波形的最大值、峰- 峰值、絕對(duì)值的平均值、方差、標(biāo)準(zhǔn)差、峭度、均方根、波形因子、峰值因子、脈沖因子、均方差、裕度因子，共12項(xiàng)時(shí)域特征。對(duì)于細(xì)粒度區(qū)間，采用自適應(yīng)軟閾值降噪，再進(jìn)行離散小波包變換，獲取特征系數(shù)矩陣。

離散小波包變換是具有理論依據(jù)的多分辨率波形特征提取算法，它可基于小波包變換的高、低通分解特性，將給定波形數(shù)據(jù)段所含信息，以小波包變換后所得到的特征系數(shù)形式提取出來。將小波包變換后第4層(=4)的16個(gè)子頻帶4，(=0，1，…，15)各自的數(shù)據(jù)分別作為1行，可以構(gòu)成小波包特征系數(shù)矩陣，如(1)式所示。

=[…]

(1)

2.4 本文深度學(xué)習(xí)算法模型

2.4.1 全局大分類區(qū)間算法模型

門控循環(huán)單元(GRU)模型是深度學(xué)習(xí)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種，它將長短時(shí)記憶(LSTM)模型的忘記門以及輸入門進(jìn)行合成，產(chǎn)生了一個(gè)更新門。與LSTM模型相比，GRU模型單元更簡單，效果更優(yōu)，其訓(xùn)練參數(shù)量縮減到LSTM模型的2/3，并可有效地抑制過擬合。

如圖3所示，本文在充分研究GRU的基礎(chǔ)上，對(duì)應(yīng)用于本文全局縱向大分類區(qū)間的GRU模型的結(jié)構(gòu)及參數(shù)進(jìn)行反復(fù)優(yōu)化調(diào)優(yōu)，最終采用2個(gè)GRU層，分別包含80個(gè)GRU和100個(gè)GRU，并分別使用舍棄率為20%的舍棄層，構(gòu)成本文整體GRU模型，經(jīng)過驗(yàn)證獲得了非常好的實(shí)際效果。圖3中，為當(dāng)前時(shí)刻隱藏層計(jì)算出來的輸出，為當(dāng)前時(shí)刻的輸入，為重置門，為更新門，為激活函數(shù)，-1為上一時(shí)刻的隱藏層輸出，′為當(dāng)前記憶狀態(tài)。

圖3 全局大分類區(qū)間算法模型(基于GRU模型)Fig.3 Global classification algorithm model (based on GRU model)

2.4.2 局部細(xì)粒度區(qū)間算法模型

ResNet模型是深度學(xué)習(xí)算法中卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種。因其創(chuàng)新的采用殘差跳連結(jié)構(gòu)，使其最高可以訓(xùn)練152層深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，且具有極低的錯(cuò)誤率，因此非常適合深度細(xì)節(jié)差異比較。ResNet18模型是ResNet模型近年來發(fā)展出的一種優(yōu)異的改進(jìn)架構(gòu)，包括卷積層和全連接層在內(nèi)，共含有18個(gè)權(quán)重層(見圖4)，其模型感知力、模型識(shí)別率較原有網(wǎng)絡(luò)有大幅提升。

圖4 局部細(xì)粒度區(qū)間算法模型(基于ResNet18模型)Fig.4 Local fine-grained interval algorithm model (based on the ResNet18 model)

如圖4所示，根據(jù)研究需要，選用ResNet18模型作為細(xì)粒度區(qū)間故障辨識(shí)模型，設(shè)計(jì)算法流程，優(yōu)化模型參數(shù)，并與Inception等多種卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)比關(guān)于本文問題的解決效果。

3 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證及數(shù)據(jù)分析

為深入分析本文研究方法的機(jī)理，驗(yàn)證其有效性、優(yōu)越性與解決實(shí)際問題的能力，下面圍繞實(shí)際機(jī)床裝備展開實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與數(shù)據(jù)分析。

徐浡君的風(fēng)景油畫的創(chuàng)作思想，深度建立在荒野哲學(xué)的基礎(chǔ)之上。所謂荒野哲學(xué)，就是以其對(duì)生命和自然的深刻體悟、對(duì)美麗荒野的細(xì)致描繪、對(duì)家園毀損和生存危機(jī)的憂患意識(shí)、對(duì)現(xiàn)代生活觀念的歷史性反思，也被譽(yù)為“綠色哲學(xué)”。正是荒野哲學(xué)在一定意義上改變著整個(gè)人類的思想觀念和生活方式，它在倫理學(xué)與自然、自然中的價(jià)值、實(shí)踐中的環(huán)境哲學(xué)，以及體驗(yàn)中的自然等諸多方面，滲透出人與自然、人與環(huán)境、人與生態(tài)的全方位思考，對(duì)極端的人類中心主義無限掠奪自然的錯(cuò)誤行徑，予以深刻的叩問與批判，這就是徐浡君風(fēng)景油畫的哲學(xué)意蘊(yùn)與文化學(xué)內(nèi)涵。

3.1 實(shí)驗(yàn)裝置及測試的數(shù)據(jù)

3.1.1 實(shí)驗(yàn)對(duì)象裝置

以一臺(tái)機(jī)床行業(yè)內(nèi)常規(guī)普及類4050規(guī)格的標(biāo)準(zhǔn)臥式數(shù)控車床主軸系統(tǒng)為實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證對(duì)象(見圖5(a)、圖5(b)、圖5(c))。該機(jī)床的主軸轉(zhuǎn)速范圍0～4 000 r/min。

圖5 實(shí)驗(yàn)裝置Fig.5 Experimental device

1)該機(jī)床轉(zhuǎn)速500～3 000 r/min為常用加工轉(zhuǎn)速區(qū)間，對(duì)應(yīng)所提算法的全局大分類研究區(qū)間。

2)該機(jī)床轉(zhuǎn)速2 000～2 500 r/min為主要精加工轉(zhuǎn)速區(qū)間，對(duì)應(yīng)所提算法的局部細(xì)粒度研究區(qū)間。

3)該實(shí)驗(yàn)機(jī)床主軸系統(tǒng)(見圖5(b)、見圖5(c))各構(gòu)成組件的名稱描述與本文圖1所示的標(biāo)注相同。

3.1.2 實(shí)驗(yàn)檢測裝置

如圖5((a)、圖5(d)、圖5(e))所示，實(shí)驗(yàn)檢測裝置采用丹麥B&K公司生產(chǎn)的B&K數(shù)據(jù)采集分析儀、PULSE采集分析軟件及振動(dòng)加速度傳感器，具體型號(hào)如表1所示。振動(dòng)加速度傳感器1安裝于主軸系統(tǒng)前部(見圖5(d))，用于采集本文算法研究所需的主軸各轉(zhuǎn)速對(duì)應(yīng)的振動(dòng)加速度數(shù)據(jù)。

表1 實(shí)驗(yàn)檢測裝置

3.1.3 實(shí)驗(yàn)方法與測試的數(shù)據(jù)

1)根據(jù)圖2的算法架構(gòu)，以該機(jī)床裝備實(shí)際運(yùn)行的多段目標(biāo)轉(zhuǎn)速振動(dòng)檢測數(shù)據(jù)為分析對(duì)象，研究驗(yàn)證本文算法的特點(diǎn)。本文主要研究主軸系統(tǒng)側(cè)的1號(hào)傳感器數(shù)據(jù)，滑板側(cè)2號(hào)傳感器作為輔助研究，測試方式同1號(hào)傳感器(見圖5(c))。

2)對(duì)于檢測獲得的各特征轉(zhuǎn)速對(duì)應(yīng)的振動(dòng)加速度數(shù)據(jù)，通過B&K數(shù)據(jù)采集分析軟件存儲(chǔ)為多組獨(dú)立的.txt文件，再批量讀出文件，在數(shù)據(jù)分析電腦(臺(tái)式機(jī)CPU i7-9700K；顯卡RTX2070；內(nèi)存32 GB)上按照本文算法進(jìn)行運(yùn)算分析驗(yàn)證。

3)測試數(shù)據(jù)如表2所示。

表2 測試數(shù)據(jù)

3.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理研究

針對(duì)細(xì)粒度區(qū)間的特點(diǎn)，對(duì)比基于sym8、coif3、db2、haar小波基自適應(yīng)軟閾值的數(shù)據(jù)降噪效果(見圖6、表3)。最終選出效果最好的sym8小波基進(jìn)行降噪重構(gòu)，完成對(duì)采集數(shù)據(jù)的預(yù)處理。同樣，通過研究2、3、4層離散小波包變換分解特點(diǎn)，選出效果最好的基于db3小波基的4層離散小波包分解系數(shù)構(gòu)成細(xì)粒度區(qū)間16×16特征值矩陣。

圖6 原始信號(hào)與多種小波基降噪效果的對(duì)比Fig.6 Comparison between original signal and multiple wavelet basis noise reduction

表3 不同小波基降噪效果

3.3 基于GRU的數(shù)據(jù)分析研究與算法優(yōu)勢(shì)對(duì)比

本文對(duì)全局大分類區(qū)間研究采用的方法是基于大分類區(qū)間內(nèi)機(jī)床正常狀態(tài)時(shí)采集的500 r/min、1 000 r/min、1 500 r/min、2 000 r/min、2 500 r/min、3 000 r/min連續(xù)多段特征轉(zhuǎn)速對(duì)應(yīng)的振動(dòng)數(shù)據(jù)特征值，訓(xùn)練模型達(dá)到模型穩(wěn)定。此時(shí)使用模型由轉(zhuǎn)速 500～2 500 r/min推理出的轉(zhuǎn)速3 000 r/min與實(shí)際轉(zhuǎn)速3 000 r/min的特征數(shù)據(jù)平均絕對(duì)誤差等于某一數(shù)值。在此后的定期故障推理辨識(shí)研究中，針對(duì)該機(jī)床獲得新的大分類區(qū)間波形特征數(shù)據(jù)集，如果在此已經(jīng)訓(xùn)練好大分類推理模型上的推理辨識(shí)結(jié)果突然變低，即準(zhǔn)故障集模型的推理平均絕對(duì)誤差明顯低于該機(jī)床同樣測試條件下的正常狀態(tài)時(shí)的模型原驗(yàn)證集的對(duì)應(yīng)數(shù)值，即認(rèn)為出現(xiàn)動(dòng)態(tài)振動(dòng)狀態(tài)改變，出現(xiàn)全局大分類區(qū)間的故障退化傾向。這里對(duì)于12項(xiàng)時(shí)域波形特征數(shù)據(jù)采用每一項(xiàng)數(shù)據(jù)單獨(dú)訓(xùn)練比較的方式。

圖7、圖8所示為針對(duì)大分類區(qū)間波形標(biāo)準(zhǔn)差特征數(shù)據(jù)的推理效果對(duì)比，其他類同(數(shù)據(jù)見3.1.3節(jié))。從圖7、圖8中可以發(fā)現(xiàn)，在同樣訓(xùn)練參數(shù)和輸入同樣特征數(shù)據(jù)的情況下，GRU模型推理的轉(zhuǎn)速3 000 r/min 波形特征數(shù)據(jù)與實(shí)際轉(zhuǎn)速3 000 r/min波形特征數(shù)據(jù)的一致性效果非常好，即模型運(yùn)行的平均絕對(duì)誤差較小(達(dá)到0.028 7)，遠(yuǎn)優(yōu)于普通RNN模型(見表4)，驗(yàn)證了本文使用GRU模型推理波形特征數(shù)據(jù)方法的合理性和優(yōu)越性。

圖7 基于GRU模型推理3 000 r/min波形特征數(shù)據(jù)的效果Fig.7 Effect of reasoning 3 000 r/min waveform feature data based on GRU model

圖8 基于RNN模型推理3 000 r/min波形特征數(shù)據(jù)的效果Fig.8 Effect of reasoning 3 000 r/min waveform feature data based on RNN model

表4 GRU模型與RNN模型對(duì)比

3.4 基于ResNet18模型的研究與算法優(yōu)勢(shì)對(duì)比

本文對(duì)局部細(xì)粒度區(qū)間的研究，是基于小波包特征提取和ResNet18模型的良好識(shí)別能力，細(xì)分識(shí)別2 000 r/min、2 100 r/min、2 200 r/min、2 300 r/min、2 400 r/min、2 500 r/min轉(zhuǎn)速下振動(dòng)特征數(shù)據(jù)的類內(nèi)差異變化特點(diǎn)，訓(xùn)練模型，其原理是對(duì)該機(jī)床在同樣動(dòng)態(tài)條件下訓(xùn)練好模型。在以后定期故障辨識(shí)時(shí)，針對(duì)該機(jī)床在細(xì)粒度區(qū)間獲得的準(zhǔn)故障波形特征數(shù)據(jù)集，如果在此已經(jīng)訓(xùn)練好的細(xì)粒度辨識(shí)模型上的識(shí)別準(zhǔn)確率結(jié)果突然變低，即明顯低于該機(jī)床在同樣測試條件下原來正常狀態(tài)訓(xùn)練模型時(shí)的驗(yàn)證集(與訓(xùn)練集同步劃分)的辨識(shí)準(zhǔn)確率，即認(rèn)為出現(xiàn)動(dòng)態(tài)振動(dòng)狀態(tài)改變，出現(xiàn)局部細(xì)粒度區(qū)間故障。

為驗(yàn)證ResNet18模型的優(yōu)越性和合理性，基于3.1.3節(jié)特征數(shù)據(jù)，進(jìn)行其與Inception、基本卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BConvNet)、LeNet、VGG模型的準(zhǔn)確率和損失率辨識(shí)效果對(duì)比，結(jié)果如圖9～圖13及表5所示。

圖9 基于ResNet18模型的識(shí)別效果Fig.9 Identification effect based on ResNet18 model

圖10 基于Inception模型的識(shí)別效果Fig.10 Identification effect based on Inception model

圖11 基于BConvNet模型的識(shí)別效果Fig.11 Identification effect based on BConvNet model

圖12 基于LeNet模型的識(shí)別效果Fig.12 Identification effect based on LeNet model

圖13 基于VGG模型的識(shí)別效果Fig.13 Identification effect based on VGG model

表5 ResNet18模型與其他模型數(shù)據(jù)對(duì)比

從圖9～圖13及表5中發(fā)現(xiàn)：ResNet18模型對(duì)驗(yàn)證集的辨識(shí)準(zhǔn)確率達(dá)99.7%，損失率僅為1%，均優(yōu)于其他模型；其模型驗(yàn)證集準(zhǔn)確率數(shù)值分布振蕩幅值相比最小，表明其泛化能力更好，魯棒性更強(qiáng)；其預(yù)訓(xùn)練輪數(shù)較少，訓(xùn)練難度較小(預(yù)訓(xùn)練的目的是獲得穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu))。

4 實(shí)際故障驗(yàn)證

為有效驗(yàn)證本文模型及方法對(duì)于實(shí)際故障的分析解決能力，基于FMECA思想，即故障模式、影響和危害性分析，進(jìn)行基于實(shí)際故障數(shù)據(jù)的主軸系統(tǒng)空載、負(fù)載狀態(tài)下的故障辨識(shí)研究。

4.1 對(duì)主軸系統(tǒng)平行不對(duì)中典型實(shí)際故障的空載驗(yàn)證

機(jī)床在實(shí)際使用中，按照故障產(chǎn)生方向，主軸系統(tǒng)故障可分為徑向故障和軸向故障。其中，主軸系統(tǒng)平行不對(duì)中故障(見圖14，圖中Δ為不對(duì)中偏差量)，是一類典型且常見的徑向故障。故障原因?yàn)橹鬏S連接組件不同軸。故障損害為造成油缸、拉桿、卡盤不同心，產(chǎn)生主軸系統(tǒng)異常振動(dòng)，影響加工。根據(jù)該臺(tái)機(jī)床(3.1節(jié)中的研究對(duì)象機(jī)床)在一段時(shí)間實(shí)際使用中出現(xiàn)的帶有主軸系統(tǒng)徑向不對(duì)中故障時(shí)的檢測數(shù)據(jù)，按照與3.1.3節(jié)中對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)集相同的方式提取出故障集進(jìn)行相應(yīng)模型算法的空載故障辨識(shí)。圖15所示為主軸系統(tǒng)在無故障情況下2 100 r/min轉(zhuǎn)速時(shí)波形，圖16所示為主軸系統(tǒng)在含有不對(duì)中故障情況下2 100 r/min轉(zhuǎn)速時(shí)波形。

圖14 平行不對(duì)中Fig.14 Parallel misalignment

圖15 主軸系統(tǒng)在無故障情況下2 100 r/min轉(zhuǎn)速時(shí)波形Fig.15 Vibration waveform of spindle system at 2 100 r/min without fault

圖16 主軸系統(tǒng)在含有不對(duì)中故障情況下2 100 r/min轉(zhuǎn)速時(shí)的波形Fig.16 Vibration waveform of spindle system with misalignment fault at 2 100 r/min

比較圖15、圖16可以發(fā)現(xiàn)，相同轉(zhuǎn)速下平行不對(duì)中故障會(huì)帶來主軸振動(dòng)波形幅值變化程度的增加，但僅憑觀察者經(jīng)驗(yàn)較難準(zhǔn)確量化辨識(shí)。為驗(yàn)證本文大分類推理模型算法對(duì)于不對(duì)中故障的推理辨識(shí)能力，使用本文算法中的調(diào)優(yōu)后GRU模型對(duì)該故障進(jìn)行辨識(shí)研究。大分類區(qū)間正常波形的GRU模型推理效果如圖17所示。

圖17 大分類區(qū)間正常波形的GRU模型推理效果Fig.17 GRU model reasoning effect of normal waveform in large classification interval

大分類區(qū)間含不對(duì)中故障波形的GRU模型推理效果如圖18所示。

圖18 大分類區(qū)間含不對(duì)中故障波形的GRU模型推理效果Fig.18 GRU model reasoning effect of waveform with a symmetric fault in large classification interval

為驗(yàn)證本文提出的局部細(xì)粒度辨識(shí)模型算法對(duì)于平行不對(duì)中故障的辨識(shí)能力，采用已訓(xùn)練好的ResNet18模型，在3.1.3節(jié)的數(shù)據(jù)獲取條件下，對(duì)于出現(xiàn)的該故障進(jìn)行空載辨識(shí)，結(jié)果如圖19所示。

圖19 細(xì)粒度區(qū)間ResNet18模型對(duì)出現(xiàn)不對(duì)中故障的辨識(shí)Fig.19 Identification of faults in ResNet18 model with fine-grained interval

4.2 對(duì)主軸系統(tǒng)某轉(zhuǎn)速段共振典型故障的空載驗(yàn)證

共振故障是對(duì)機(jī)電系統(tǒng)特別是回轉(zhuǎn)類主軸系統(tǒng)影響較大的一類故障，一般出現(xiàn)在個(gè)別轉(zhuǎn)速區(qū)間。故障狀態(tài)為機(jī)床裝配后或長期使用中出現(xiàn)個(gè)別轉(zhuǎn)速區(qū)間的主軸系統(tǒng)共振，故障損害為造成加工振紋、損傷刀具、加速主軸系統(tǒng)退化。產(chǎn)生的原因有主軸系統(tǒng)連接件松動(dòng)、連接件外形損傷、固有頻率改變、機(jī)床地腳松動(dòng)等。根據(jù)該臺(tái)機(jī)床(3.1節(jié)中的對(duì)象機(jī)床)在不同時(shí)期實(shí)際使用中檢測到的在2 000 r/min轉(zhuǎn)速時(shí)出現(xiàn)的共振，以及隨著主軸結(jié)構(gòu)件損傷加劇，在一段時(shí)間后在2 000 r/min、2 500 r/min轉(zhuǎn)速時(shí)同時(shí)出現(xiàn)共振兩種情況的故障數(shù)據(jù)，按3.1.3節(jié)方式提取故障集進(jìn)行相應(yīng)模型算法的空載辨識(shí)。

驗(yàn)證GRU模型對(duì)2 000 r/min及2 000 r/min、2 500 r/min 轉(zhuǎn)速都出現(xiàn)共振故障的模型推理辨識(shí)能力，結(jié)果如圖20、圖21所示。

圖20 大分類區(qū)間2 000 r/min轉(zhuǎn)速時(shí)含共振故障的波形的GRU模型推理效果Fig.20 GRU model reasoning effect of waveform with resonance fault in large classification at 2 000 r/min

圖21 大分類區(qū)間2 000 r/min和2 500 r/min轉(zhuǎn)速都含共振故障的波形的GRU模型推理效果Fig.21 GRU model reasoning effects of waveform with resonance fault in large classification at 2 000 r/min and 2 500 r/min

驗(yàn)證ResNet18模型對(duì)2 000 r/min及2 000 r/min、2 500 r/min 轉(zhuǎn)速都出現(xiàn)共振故障的辨識(shí)，結(jié)果如圖22、圖23所示。

圖22 細(xì)粒度區(qū)間ResNet18模型對(duì)2 000 r/min轉(zhuǎn)速下出現(xiàn)共振故障的辨識(shí)Fig.22 Identification of resonance at 2 000 r/min by ResNet18 model of fine-grained interval

圖23 細(xì)粒度區(qū)間ResNet18模型對(duì)2 000 r/min和2 500 r/min轉(zhuǎn)速下都出現(xiàn)共振故障的辨識(shí)Fig.23 Identification of resonance faults at 2 000 r/min and 2 500 r/min by ResNet18 model of fine-grained interval

4.3 空載故障辨識(shí)綜合分析及注意力機(jī)制結(jié)果分析

表6所示為空載狀態(tài)下故障辨識(shí)效果對(duì)比。根據(jù)表6對(duì)4.1節(jié)、4.2節(jié)結(jié)果數(shù)據(jù)的匯總，可從相關(guān)數(shù)據(jù)上印證本文兩類區(qū)間研究的各自算法有效性與準(zhǔn)確性。同時(shí)，在應(yīng)用大分類區(qū)間進(jìn)行“粗健康體檢”時(shí)發(fā)現(xiàn)，共振故障時(shí)GRU推理模型對(duì)轉(zhuǎn)速 2 000 r/min 單一狀態(tài)與轉(zhuǎn)速2 000 r/min、2 500 r/min兩種狀態(tài)同時(shí)出現(xiàn)共振故障的問題，推理結(jié)果差別不大，數(shù)據(jù)增長梯度僅為6.6%，如果細(xì)分故障，就要針對(duì)重點(diǎn)關(guān)鍵轉(zhuǎn)速區(qū)間進(jìn)行展開研究，應(yīng)用注意力機(jī)制進(jìn)行細(xì)粒度橫向細(xì)節(jié)辨識(shí)。隨后ResNet18細(xì)粒度辨識(shí)模型的研究結(jié)果驗(yàn)證了細(xì)粒度研究的必要性和故障區(qū)分的準(zhǔn)確性，相關(guān)結(jié)果數(shù)據(jù)增長梯度為43.8%。由6.6%到43.8%的變化增加了對(duì)單一共振故障與兩項(xiàng)共振故障辨識(shí)時(shí)的類間區(qū)分度。以上結(jié)果驗(yàn)證了針對(duì)復(fù)雜非線性多組件耦合的機(jī)床主軸系統(tǒng)，使用本文提出的基于注意力機(jī)制和深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行研究的必要性和重要實(shí)際意義。

表6 空載狀態(tài)下故障辨識(shí)效果對(duì)比

4.4 對(duì)于主軸系統(tǒng)在負(fù)載加工狀態(tài)下的故障辨識(shí)驗(yàn)證

為進(jìn)一步驗(yàn)證所提模型算法的適應(yīng)性，下面研究注意力機(jī)制及其算法模型對(duì)主軸系統(tǒng)在負(fù)載加工時(shí)的故障辨識(shí)效果。

采取在該型號(hào)正常機(jī)床、故障機(jī)床上各精車加工一批同樣尺寸零件的方案(見圖24)，創(chuàng)造一致的負(fù)載加工條件。選取該機(jī)床在卡盤油缸連接盤出現(xiàn)徑向竄動(dòng)偏心時(shí)所產(chǎn)生的主軸系統(tǒng)不同軸故障作為機(jī)床故障狀態(tài)。同時(shí)，為最大限度地減少切削條件等因素的影響，在切削過程中嚴(yán)格控制切削參數(shù)及切削條件，如表7所示。

圖24 主軸系統(tǒng)負(fù)載加工Fig.24 Load processing of spindle system

表7 加工參數(shù)及條件

數(shù)據(jù)獲取方式如下：采集在各加工驗(yàn)證轉(zhuǎn)速區(qū)間內(nèi)，零件切削中平穩(wěn)狀態(tài)時(shí)主軸系統(tǒng)的振動(dòng)傳感器數(shù)據(jù)，經(jīng)過濾波去噪處理，獲得穩(wěn)定的波形數(shù)據(jù)。根據(jù)切削狀態(tài)下振動(dòng)波形數(shù)據(jù)具備的高頻特征，除進(jìn)行與2.3節(jié)空載研究相同的時(shí)域特征數(shù)據(jù)提取外，還增加了通過快速傅里葉變換頻譜分析方法獲得頻域特征數(shù)據(jù)，包括頻譜幅值平均值、頻譜幅值標(biāo)準(zhǔn)方差特征數(shù)據(jù)。應(yīng)用2.4節(jié)全局大分類區(qū)間的整體GRU模型(對(duì)應(yīng)特征數(shù)據(jù)為頻譜幅值平均值)和局部細(xì)粒度區(qū)間ResNet18模型(對(duì)應(yīng)特征數(shù)據(jù)為時(shí)域波形小波包變換分解系數(shù)矩陣)進(jìn)行運(yùn)算驗(yàn)證，結(jié)果如圖25～圖28所示，匯總模型運(yùn)算結(jié)果如表8所示。

從圖25～圖28及表8中發(fā)現(xiàn)，本文模型對(duì)于負(fù)載加工復(fù)雜狀態(tài)下的機(jī)床故障狀態(tài)具有很好的辨識(shí)效果，進(jìn)一步驗(yàn)證了本文算法的有效性及實(shí)際意義。

圖25 負(fù)載加工狀態(tài)大分類區(qū)間正常時(shí)GRU模型推理效果Fig.25 Reasoning effect of GRU model under the condition of large classification interval in processing state

圖26 負(fù)載加工態(tài)大分類區(qū)間不同軸故障時(shí)GRU模型推理效果Fig.26 GRU model reasoning effect of axial misalignment faults in large classification interval in load processing state

圖27 負(fù)載加工狀態(tài)細(xì)粒度區(qū)間正常時(shí)ResNet18模型辨識(shí)效果Fig.27 ResNet18 model identification effect in normal fine-grained interval of load processing state

圖28 負(fù)載加工態(tài)細(xì)粒度區(qū)間不同軸故障時(shí)ResNet18模型辨識(shí)效果Fig.28 ResNet18 model identification effect of axial misalignment faults in fine-grained interval of load processing state

表8 負(fù)載加工狀態(tài)下故障辨識(shí)效果對(duì)比

5 結(jié)論

本文設(shè)計(jì)了解決實(shí)際機(jī)床主軸系統(tǒng)整體故障辨識(shí)問題的注意力機(jī)制研究架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了基于GRU模型的縱向全局漸變故障趨勢(shì)記憶遞推辨識(shí)和基于ResNet18模型的橫向局部細(xì)粒度細(xì)節(jié)辨識(shí)兩個(gè)相互關(guān)聯(lián)維度的有機(jī)結(jié)合。得到主要結(jié)論如下：

1)使用sym8小波基的自適應(yīng)軟閾值降噪，可有效濾除干擾，利于提高模型的辨識(shí)能力。

2)提出的GRU模型對(duì)大分類區(qū)間數(shù)據(jù)特征的記憶推理辨識(shí)能力優(yōu)于RNN模型。ResNet18模型的細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)特征差異辨識(shí)能力、魯棒性均優(yōu)于Inception、BConvNet、LeNet、VGG模型。

3)通過平行不對(duì)中、共振等實(shí)際典型故障，驗(yàn)證了本文所提方法在空載條件下的有效性和準(zhǔn)確性。通過對(duì)實(shí)際負(fù)載加工態(tài)故障辨識(shí)的研究，進(jìn)一步驗(yàn)證了所提模型的辨識(shí)能力及研究的實(shí)際意義。

4)提出的注意力機(jī)制優(yōu)勢(shì)明顯，滿足了主軸系統(tǒng)故障辨識(shí)的高效性和準(zhǔn)確性(推理模型“粗健康體檢”體現(xiàn)了高效性，細(xì)粒度研究體現(xiàn)了聚焦故障的準(zhǔn)確性)，為相關(guān)問題研究提供了借鑒。