面向軸承智能診斷的多領(lǐng)域深度對抗遷移網(wǎng)絡(luò)

賈 峰， 李世豪， 沈建軍， 關(guān)海寧

(道路施工技術(shù)與裝備教育部重點實驗室(長安大學(xué))，西安 710064)

隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展與海量軸承監(jiān)測數(shù)據(jù)的積累，基于深度學(xué)習(xí)的智能故障診斷方法成為故障診斷與健康維護(hù)技術(shù)中的“生力軍”[1-3]。該方法通過深度學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)建立故障診斷模型，分析表征機(jī)械大數(shù)據(jù)中隱含的故障信息，實現(xiàn)軸承故障特征的自動提取與健康狀態(tài)的智能識別。例如：孫巖等[4]基于改進(jìn)膠囊網(wǎng)絡(luò)提出的故障診斷方法。陳淑梅等[5]提出卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征學(xué)習(xí)的多變量過程故障診斷模型。趙書濤等[6]提出了聲振信號聯(lián)合一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法。上述深度智能故障診斷方法取得了較好的故障識別效果，但這些方法在建立診斷模型時需要滿足如下條件：具有充足、全面的訓(xùn)練樣本，且訓(xùn)練樣本與測試樣本服從相同的數(shù)據(jù)分布。然而，軸承工況復(fù)雜多變，再加上其服役過程中不同故障樣本的收集難易程度不同，對為全面獲取各個工況下充足的訓(xùn)練樣本帶來極大困難[7]。而且由于不同工況下軸承監(jiān)測樣本的數(shù)據(jù)分布不同，部分工況樣本訓(xùn)練得到的故障診斷模型，難以直接用于軸承在其它工況下的診斷，導(dǎo)致深度智能故障診斷方法在變工況下軸承的故障診斷中效果不佳。因此，研究人員逐漸引入遷移學(xué)習(xí)思想，建立遷移智能診斷方法來解決上述問題。遷移智能診斷旨在將軸承故障訓(xùn)練樣本集中的診斷知識遷移到相似但不同的測試樣本集，這些樣本集被視作屬于不同的領(lǐng)域。通常，遷移智能診斷將訓(xùn)練樣本集屬于的領(lǐng)域稱為源域，將測試樣本集屬于的領(lǐng)域稱為目標(biāo)域，源域和目標(biāo)域?qū)儆谕活愒\斷任務(wù)，但是其數(shù)據(jù)分布不同。例如：Li等[8]提出了基于知識映射的對抗遷移域自適應(yīng)方法，用于不同工況下軸承的故障診斷。郭亮等[9]結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和最大均值化差異方法提出了深度遷移模型，實現(xiàn)了不同數(shù)據(jù)域的自適應(yīng)對齊。雷亞國等[10]構(gòu)建領(lǐng)域共享的深度殘差網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)軸承的遷移智能診斷。當(dāng)前遷移智能診斷方法在用于變工況下軸承的故障診斷時，其核心思路是：將不同工況下的數(shù)據(jù)集視作屬于不同的領(lǐng)域，然后利用最大均值化差異、對抗學(xué)習(xí)等方法將源域訓(xùn)練數(shù)據(jù)與目標(biāo)域測試數(shù)據(jù)在特征空間中將其分布相互對齊，促使變工況數(shù)據(jù)之間的特征分布趨于相同，克服數(shù)據(jù)分布不同引起的問題，接著將源域數(shù)據(jù)訓(xùn)練得到的故障分類器用于目標(biāo)域數(shù)據(jù)中故障信息的識別，最終實現(xiàn)軸承的遷移診斷。

然而現(xiàn)有方法存在如下問題：軸承數(shù)據(jù)具有不同故障類別模式的樣本，形成了多模式的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，現(xiàn)有方法在特征分布對齊過程中，直接通過度量源域與目標(biāo)域數(shù)據(jù)的整體分布進(jìn)行特征對齊，并未考慮軸承數(shù)據(jù)具有的多模式數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，可能導(dǎo)致不同故障數(shù)據(jù)之間產(chǎn)生錯誤對齊的現(xiàn)象，致使軸承故障識別的準(zhǔn)確率與泛化性能欠佳。

針對上述問題，本文考慮軸承多模式數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)特點，提出一種多領(lǐng)域深度對抗遷移網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)變工況下軸承的智能故障診斷。該方法具體內(nèi)容如下：首先，在特征提取時利用深度殘差網(wǎng)絡(luò)將軸承的源域與目標(biāo)域映射到高維特征空間，提取數(shù)據(jù)高層抽象的特征表示；然后，在特征對齊時設(shè)計多領(lǐng)域?qū)鼓K，通過捕獲源域與目標(biāo)域數(shù)據(jù)中的多模式故障信息，以支持不同故障模式的樣本分別在不同領(lǐng)域?qū)鼓K上進(jìn)行對抗遷移訓(xùn)練，保障源域與目標(biāo)域數(shù)據(jù)在特征分布有效對齊；最后，在訓(xùn)練故障分類器時引入標(biāo)簽平滑約束，增強(qiáng)故障識別的泛化能力，進(jìn)而將源域故障診斷知識遷移到目標(biāo)域中，實現(xiàn)變工況下的軸承智能故障診斷。在實驗中，利用軸承變工況數(shù)據(jù)集對提出方法在進(jìn)行了驗證，結(jié)果表明：提出方法相比傳統(tǒng)方法獲得了更高的遷移診斷精度。

1 遷移智能診斷的基礎(chǔ)理論

1.1 問題描述

1.2 深度殘差網(wǎng)絡(luò)

針對深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在層數(shù)達(dá)到一定深度后產(chǎn)生的性能退化問題，He等[11]在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上引入了殘差學(xué)習(xí)的概念，設(shè)計了基于快捷連接的殘差塊，并通過殘差塊的堆疊，建立了深度殘差網(wǎng)絡(luò)(deep residual network，ResNet)。

殘差塊模型如式(1)所示：殘差塊模型結(jié)構(gòu)如圖1所示。

H(x)=F(x,wl)+x

(1)

式中：x和H(x)分別為殘差塊的輸入和輸出向量；F(x,wl)表示殘差塊的映射函數(shù)；wl為殘差塊中第l個卷積層的權(quán)重。殘差塊模型結(jié)構(gòu)如圖1所示，其核心思想是：若神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在一定深度后性能達(dá)到飽和，可以添加以殘差塊為主的恒等映射層，使得輸出等于輸入，這樣可以增加網(wǎng)絡(luò)的深度但誤差不會增加，進(jìn)而克服了網(wǎng)絡(luò)性能的退化問題，打破了傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模式與約束，為深層特征提取打下基礎(chǔ)。因此，本文使用深度殘差網(wǎng)絡(luò)提取軸承的故障特征。

圖1 殘差塊結(jié)構(gòu)

1.3 領(lǐng)域?qū)箤W(xué)習(xí)

遷移智能診斷的核心問題是將軸承的源域和目標(biāo)域數(shù)據(jù)映射到公共特征空間，并在該空間進(jìn)行分布對齊。領(lǐng)域?qū)箤W(xué)習(xí)是特征分布對齊的主要方法之一，其代表工作是Ganin等[12〗提出的領(lǐng)域?qū)股窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)(domain adversarial training of neural network，DANN)。該網(wǎng)絡(luò)借鑒了生成對抗學(xué)習(xí)的思想，設(shè)計領(lǐng)域鑒別器，以特征為輸入，通過對抗訓(xùn)練，促使源域與目標(biāo)域數(shù)據(jù)在特征空間中的分布對齊，進(jìn)而讓領(lǐng)域鑒別器無法正確識別特征屬于源域數(shù)據(jù)或是目標(biāo)域數(shù)據(jù)，最終消除了數(shù)據(jù)分布差異。

領(lǐng)域?qū)咕W(wǎng)絡(luò)主要由3部分組成：特征提取器Gf、領(lǐng)域鑒別器Gd和故障分類器Gy。其中，領(lǐng)域鑒別器主要用于區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)特征屬于源域或是目標(biāo)域，特征提取器根據(jù)領(lǐng)域鑒別器的誤差進(jìn)行微調(diào)并達(dá)到混淆領(lǐng)域鑒別器的目的，最終實現(xiàn)遷移診斷。領(lǐng)域?qū)咕W(wǎng)絡(luò)的損失函數(shù)如下

(2)

(3)

通過訓(xùn)練，使特征提取器能夠消除數(shù)據(jù)分布的差異，提取到源域與目標(biāo)域中的域不變特征，使用源域數(shù)據(jù)訓(xùn)練得到的分類器可直接用于目標(biāo)域數(shù)據(jù)的分類，將源域診斷知識遷移到目標(biāo)域。

2 多領(lǐng)域深度對抗遷移智能診斷

本文提出一種多領(lǐng)域深度對抗遷移網(wǎng)絡(luò)，用于變工況下軸承故障的智能診斷。該網(wǎng)絡(luò)共包括3個部分：特征提取、多領(lǐng)域?qū)鼓K和故障狀態(tài)識別，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖2所示。

圖2 滾動軸承多領(lǐng)域深度對抗遷移網(wǎng)絡(luò)

2.1 特征提取

(4)

式中：F(·，·)表示殘差網(wǎng)絡(luò)中第l個殘差塊的映射函數(shù)；wl第l個殘差塊中待優(yōu)化參數(shù)。

2.2 多領(lǐng)域?qū)鼓K

在遷移智能診斷中，源域和目標(biāo)域數(shù)據(jù)集中具有多種故障模式的監(jiān)測數(shù)據(jù)，呈現(xiàn)多模式數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的特性[13]?，F(xiàn)有遷移診斷方法在特征分布對齊時，只是對源域數(shù)據(jù)和目標(biāo)域數(shù)據(jù)在特征空間中整體進(jìn)行對齊，沒有考慮故障數(shù)據(jù)內(nèi)部之間的復(fù)雜多模式結(jié)構(gòu)，導(dǎo)致故障數(shù)據(jù)之間產(chǎn)生錯誤對齊的現(xiàn)象，影響故障診斷的精度，甚至導(dǎo)致遷移診斷模型出現(xiàn)負(fù)遷移等現(xiàn)象。因此，設(shè)計多領(lǐng)域?qū)鼓K，利用數(shù)據(jù)類別預(yù)測概率，為監(jiān)測數(shù)據(jù)的特征分配相應(yīng)的類別權(quán)重，表征數(shù)據(jù)中的多模式結(jié)構(gòu)信息，進(jìn)而針對不同故障數(shù)據(jù)的對抗遷移建立不同的領(lǐng)域?qū)鼓K，實現(xiàn)軸承數(shù)據(jù)的多領(lǐng)域?qū)惯w移。

假設(shè)軸承的健康狀態(tài)類別總計為K種，通過故障預(yù)測信息建立K個領(lǐng)域鑒別器，將源域每個樣本被按概率賦到相應(yīng)領(lǐng)域判別器判斷，則在領(lǐng)域?qū)怪锌梢詼p少領(lǐng)域分布對齊出錯的問題，進(jìn)而實現(xiàn)多模式結(jié)構(gòu)的領(lǐng)域?qū)惯w移。令Gy為故障分類器，其輸出使用Softmax層，則第m個樣本在每種故障狀態(tài)上的預(yù)測概率可以表示為

(5)

(6)

(7)

在訓(xùn)練時，對K個領(lǐng)域鑒別器一同進(jìn)行訓(xùn)練，進(jìn)而得到多領(lǐng)域?qū)鼓K的目標(biāo)函數(shù)ld為

(8)

通過優(yōu)化式(8)，多領(lǐng)域深度對抗遷移網(wǎng)絡(luò)能夠依據(jù)類別預(yù)測概率，在不同領(lǐng)域鑒別器上對變工況下多故障模式數(shù)據(jù)進(jìn)行領(lǐng)域分布對齊，避免領(lǐng)域分布對齊出錯的問題。

2.3 故障狀態(tài)識別

在多領(lǐng)域深度對抗遷移網(wǎng)絡(luò)中，使用源域數(shù)據(jù)訓(xùn)練故障分類器，結(jié)合領(lǐng)域自適應(yīng)對齊結(jié)果，將源域訓(xùn)練得到的故障分類器用于識別目標(biāo)域數(shù)據(jù)中的故障信息，最終實現(xiàn)軸承的遷移診斷。然而，在基于Softmax層的故障分類器訓(xùn)練中，目標(biāo)類別的識別概率趨近于1，非目標(biāo)類別的概率趨近0，導(dǎo)致Softmax層中目標(biāo)類別對應(yīng)的Logits向量值會趨于無窮大，容易造成模型的過度擬合，降低了模型的泛化能力。因此本文引入了標(biāo)簽平滑約束[14]，該約束旨在對分類結(jié)果加入合適的權(quán)重，增大模型的分類誤差，避免模型對預(yù)測結(jié)果的過度擬合。從而提升變工況下軸承遷移診斷的準(zhǔn)確率。

(9)

u(k)=1/K

(10)

依據(jù)式(9)，得到故障類別分類器的損失函數(shù)ly，其具體形式如下

(11)

式中Ly為交叉熵?fù)p失函數(shù)。

2.4 多領(lǐng)域深度對抗遷移網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)函數(shù)

為訓(xùn)練變工況下軸承智能診斷的多領(lǐng)域深度對抗遷移網(wǎng)絡(luò)，綜合多領(lǐng)域?qū)鼓K的目標(biāo)函數(shù)與故障類別分類器的目標(biāo)函數(shù)，得到最終的目標(biāo)函數(shù)表示為

(12)

式中：λ為平衡領(lǐng)域?qū)古c故障分類誤差的正則參數(shù)；θf、θd、θy分別表示特征提取器、多領(lǐng)域?qū)鼓K、軸承故障狀態(tài)分類器的訓(xùn)練參數(shù)。綜上，提出方法的流程如下：

首先，獲取軸承在變工況下的監(jiān)測數(shù)據(jù)，將單一工況下具有故障標(biāo)簽的數(shù)據(jù)作為源域數(shù)據(jù)，將其他工況下無故障標(biāo)簽的數(shù)據(jù)作為目標(biāo)域數(shù)據(jù)。并對源域數(shù)據(jù)和目標(biāo)域數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理。

然后，利用軸承監(jiān)測數(shù)據(jù)，對多領(lǐng)域深度對抗遷移網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，并采用Adam優(yōu)化算法，優(yōu)化式(13)中的目標(biāo)函數(shù)。

(13)

最后，將訓(xùn)練得到的多領(lǐng)域深度對抗遷移網(wǎng)絡(luò)用于變工況下軸承的故障識別。

3 實驗驗證

分別通過兩個軸承智能診斷案例的故障識別結(jié)果驗證提出方法的有效性。案例1使用的軸承監(jiān)測數(shù)據(jù)采集于變工況下的齒輪箱軸承故障實驗，案例2中使用的軸承監(jiān)測數(shù)據(jù)采集于變工況下的電機(jī)軸承故障實驗。

3.1 變工況下齒輪箱軸承的故障診斷(案例1)

齒輪箱軸承監(jiān)測數(shù)據(jù)采集于如圖3(a)所示的故障實驗臺。該實驗臺由電機(jī)、齒輪箱、磁粉制動器等組成。實驗軸承位于齒輪箱輸入軸的軸承座內(nèi)，將加速度傳感器吸附在軸承座上方，采集軸承的監(jiān)測數(shù)據(jù)，實驗軸承型號為NSK 6212深溝球軸承。在實驗中，模擬了該型號軸承的4種健康狀態(tài)：正常狀態(tài)、內(nèi)圈故障、外圈故障與滾動體故障，故障通過電火花加工方式引入內(nèi)圈、外圈與滾動體，故障直徑為2 mm，故障深度為0.3 mm，如圖3(b)-(d)所示。

在故障實驗中，電機(jī)轉(zhuǎn)速為600 r/min，將磁粉制動器扭矩分別設(shè)置成1、3、5 N·m，為傳動系統(tǒng)添加不同負(fù)載，然后分別采集實驗軸承在不同負(fù)載下的監(jiān)測數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的采樣頻率為5 kHz。本文中，依次將3種不同負(fù)載下的軸承故障數(shù)據(jù)定義為數(shù)據(jù)集A、B、C。每個數(shù)據(jù)集包含4種軸承健康狀態(tài)，每種軸承健康狀態(tài)樣本為650個，單個樣本的數(shù)據(jù)長度為1 044。因此，每個數(shù)據(jù)集共有2 600個樣本，具體信息如表1所示。

(a)齒輪箱軸承故障試驗臺

(b)軸承內(nèi)圈故障 (c) 軸承外圈故障 (d) 軸承滾動體故障

表1 變工況下齒輪箱軸承數(shù)據(jù)

為驗證提出方法，進(jìn)行軸承遷移智能診斷實驗，如表2所示?？梢钥吹?，該案例共設(shè)計了6組實驗，在每組實驗任務(wù)中，箭頭左側(cè)為源域數(shù)據(jù)，箭頭右邊為目標(biāo)域數(shù)據(jù)，如實驗任務(wù)A→B中，數(shù)據(jù)集A表示源域數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)集B表示目標(biāo)域數(shù)據(jù)。在診斷中，使用有標(biāo)簽的源域數(shù)據(jù)與50%無標(biāo)簽的目標(biāo)域數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，使用剩余50%無標(biāo)簽的目標(biāo)域數(shù)據(jù)作為測試數(shù)據(jù)。

表2 變工況下齒輪箱軸承遷移智能診斷實驗

實驗中，提出的多領(lǐng)域深度對抗遷移網(wǎng)絡(luò)由3部分組成：特征提取器、多領(lǐng)域?qū)鼓K和故障分類器。特征提取器使用的深度殘差網(wǎng)絡(luò)源自文獻(xiàn)[11]中的18層殘差網(wǎng)絡(luò)，由于軸承加速度信號為一維時間序列，因此在上述殘差網(wǎng)絡(luò)上進(jìn)行修正，特征提取器由3個殘差塊組成，每個殘差塊的通道數(shù)依次為64、128和256，卷積核大小為3×1，以適用于軸承的故障診斷。領(lǐng)域鑒別器由兩層全連接層組成，使用ReLU為激活函數(shù)。故障分類器由3層全連接層組成，使用ReLU為激活函數(shù)。

訓(xùn)練本文提出的方法時，需要設(shè)置式(12)中的正則參數(shù)λ，該值用于平衡領(lǐng)域?qū)古c故障分類之間的誤差。分別對6組實驗任務(wù)進(jìn)行訓(xùn)練，測試不同正則參數(shù)對診斷結(jié)果的影響，并對結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計，結(jié)果如圖4所示?？梢钥吹疆?dāng)正則參數(shù)從0.1增大到0.5時，提出方法平均診斷精度整體呈上升趨勢；當(dāng)正則參數(shù)從0.5增大到1.0時，平均診斷精度整體呈下降趨勢。由于正則參數(shù)λ在0.5時的平均診斷精度最高，且標(biāo)準(zhǔn)差較小。因此，本文中使用0.5作為提出方法的正則參數(shù)值。

λ

為驗證提出方法的有效性，將提出方法和4種診斷方法應(yīng)用于表2的所有實驗任務(wù)中，并將方法的診斷結(jié)果進(jìn)行對比。這4種診斷方法具體描述如表3所示。診斷方法1中，使用18層的ResNet，其輸入為一維時間序列，利用源域數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，目標(biāo)域數(shù)據(jù)進(jìn)行測試，并未使用遷移思想；診斷方法2中，利用深度域混淆(deep domain confusion，DDC)[16]實現(xiàn)軸承的遷移故障診斷，其思想是通過卷積網(wǎng)絡(luò)提取源域與目標(biāo)域數(shù)據(jù)的特征，使用最大均值差異法(maximum mean discrepancy，MMD)減小領(lǐng)域數(shù)據(jù)在特征空間中的分布差異；診斷方法3通過DANN的領(lǐng)域?qū)顾枷?，促使特征提取網(wǎng)絡(luò)提取域不變特征，實現(xiàn)源域向目標(biāo)域的遷移；診斷方法4中，通過提出的多領(lǐng)域深度對抗遷移網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行軸承故障診斷，但該方法未使用標(biāo)簽平滑約束。

表3 用于對比研究的不同診斷方法

上述方法的診斷結(jié)果如圖5所示。可以看到：診斷方法1在多個變工況診斷任務(wù)下齒輪箱軸承健康狀態(tài)的識別精度為72.71%～90.81%，平均為84.20%；診斷方法2和診斷方法3由于加入了遷移診斷的思想，在多個變工況診斷任務(wù)下的精度分別為：81.72%～95.81%和84.19%～97.76%，平均精度分別達(dá)到：91.73%和92.70%，高于傳統(tǒng)的診斷方法1；診斷方法4在特征分布對齊時，考慮了軸承監(jiān)測數(shù)據(jù)的多模式結(jié)構(gòu)，提升分布對齊效果，在多個變工況診斷任務(wù)中取得了98.66%～99.21%的識別精度，平均精度為99.02%，明顯高于其他3種方法。提出方法在故障識別時，添加標(biāo)簽平滑約束，提高了泛化性能，在多個變工況診斷任務(wù)中取得了99.20%～ 99.63%的識別精度，平均精度為99.34%。綜上所述，通過5種診斷方法的診斷結(jié)果對比，驗證了提出方法的有效性。

圖5 不同方法對變工況下齒輪箱軸承的診斷結(jié)果對比

為說明提出方法可以在特征空間中將變工況下軸承數(shù)據(jù)的分布對齊，以A→B實驗任務(wù)數(shù)據(jù)為代表，使用t-SNE方法[17]可視化不同方法對源域與目標(biāo)域數(shù)據(jù)的特征提取結(jié)果，如圖6所示。可以看到：相比于其他方法，提出方法考慮了軸承監(jiān)測數(shù)據(jù)的多模式結(jié)構(gòu)，在其特征空間中，相同故障的源域和目標(biāo)域數(shù)據(jù)相互融合，分布趨于相似；在故障識別時，添加標(biāo)簽平滑約束，提高了泛化性能，使得不同故障數(shù)據(jù)相互分離，保障了故障分類的準(zhǔn)確率。因此，提出方法能夠更好地將變工況下軸承數(shù)據(jù)的分布對齊，從而提取到數(shù)據(jù)中的領(lǐng)域不變特征，最終獲得了更高的遷移診斷精度。

(e)提出方法

3.2 變工況下電機(jī)軸承的故障診斷(案例2)

實驗采用的電機(jī)軸承數(shù)據(jù)來自凱斯西儲大學(xué)軸承數(shù)據(jù)。由于該數(shù)據(jù)是公開數(shù)據(jù)集，可將提出方法的診斷結(jié)果、典型診斷方法的診斷結(jié)果以及在期刊論文中使用該數(shù)據(jù)集獲得的診斷結(jié)果進(jìn)行對比，使得驗證充分、公正。該電機(jī)軸承數(shù)據(jù)中，實驗軸承健康狀態(tài)包括正常狀態(tài)、內(nèi)圈故障、外圈故障和滾動體故障，每種故障有3種故障程度：0.18、0.36和0.54 mm，分別在4種工況下(0、0.75、1.49、2.24 kW)進(jìn)行實驗，采樣頻率為12 kHz，獲取1 044長度的振動加速度信號作為樣本。在本文中，依次將4種不同工況下的數(shù)據(jù)集分別定義為數(shù)據(jù)集D、E、F、和G，每個數(shù)據(jù)集包含單個工況下電機(jī)軸承10種健康狀態(tài)的1 140個樣本。

由于空載數(shù)據(jù)更易獲得，使用空載工況下的數(shù)據(jù)集對其他工況下的數(shù)據(jù)集進(jìn)行遷移，已經(jīng)可以代表不同工況下軸承的遷移診斷正確率，因此電機(jī)軸承變工況下的診斷任務(wù)主要包括：空載工況下的數(shù)據(jù)集D向其他工況下的數(shù)據(jù)集進(jìn)行遷移，如表4所示。同樣，在診斷中使用有標(biāo)簽的源域數(shù)據(jù)與50%無標(biāo)簽的目標(biāo)域數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，使用剩余50%無標(biāo)簽的目標(biāo)域數(shù)據(jù)作為測試數(shù)據(jù)。

表4 變工況下電機(jī)軸承遷移智能診斷實驗

首先，將提出方法與表3中4種診斷方法進(jìn)行對比，變工況下電機(jī)軸承故障識別實驗結(jié)果如圖7所示。診斷方法1的識別精度為80.17%～88.94%，平均為85.81%；診斷方法2的識別精度為：91.12% ～94.81%，平均精度為92.71%；診斷方法3的識別精度為96.14%～96.66%，平均精度為96.37%；診斷方法4的識別精度為：98.87%～99.18%，平均精度為99.05%。與其他方法相比，提出方法在變工況下電機(jī)軸承的診斷任務(wù)中取得99.12%～99.64%的故障識別精度，平均精度為99.41%。可以看到，提出方法在特征分布對齊時，考慮了軸承監(jiān)測數(shù)據(jù)的多模式結(jié)構(gòu)，提升了分布對齊效果；在故障識別時，添加標(biāo)簽平滑約束，提高了泛化性能，最終取得了最高的診斷精度。

圖7 變工況下電機(jī)軸承的遷移診斷結(jié)果

其次，將提出方法與使用相同數(shù)據(jù)并已公開發(fā)表論文的診斷方法進(jìn)行對比，結(jié)果如表5所示。Lu等[18]基于自編碼網(wǎng)絡(luò)與MMD，提出變工況下軸承深度領(lǐng)域自適應(yīng)診斷方法，在電機(jī)軸承數(shù)據(jù)上取得94.73%的遷移診斷精度；Wang等[19]結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)，提出了電機(jī)軸承的遷移診斷方法，獲得了97.21%的平均診斷精度；Wen等[20]提出基于MMD與深度稀疏編碼網(wǎng)絡(luò)的軸承遷移診斷方法，達(dá)到了98.29%的診斷精度；趙小強(qiáng)等[21]改進(jìn)殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并將其用于電機(jī)軸承變工況下的智能故障診斷，精度達(dá)到96.76%；陳超等[22]通過非線性特征與傳統(tǒng)時域特征等人工特征表征故障信息，利用改進(jìn)最小二乘支持向量機(jī)(LSSVM)實現(xiàn)軸承的遷移診斷，其精度為98.10%。而提出方法在電機(jī)軸承變工況下的故障診斷精度達(dá)到99.41%，高于其他方法，驗證了方法的有效性。

表5 相關(guān)文獻(xiàn)中的電機(jī)軸承診斷結(jié)果

4 結(jié) 論

為了解決變工況下軸承的故障診斷問題，針對軸承監(jiān)測數(shù)據(jù)的多模式結(jié)構(gòu)特點，本文提出了多領(lǐng)域深度對抗遷移網(wǎng)絡(luò)，用于變工況下軸承故障的智能診斷，并得出以下結(jié)論。

1)設(shè)計了多領(lǐng)域?qū)鼓K，通過捕獲變工況下軸承源域與目標(biāo)域數(shù)據(jù)中的多模式故障信息，以支持不同故障模式的樣本分別在不同領(lǐng)域鑒別器上進(jìn)行對抗遷移訓(xùn)練，保障了源域與目標(biāo)域數(shù)據(jù)在特征分布的有效對齊，提高了方法的遷移診斷能力。

2)兩個故障實驗表明，相對于現(xiàn)有方法，提出方法在變工況下的軸承遷移診斷中，能夠更好地提取領(lǐng)域不變特征，提升了故障識別的精度。