基于改進(jìn)DenseNet模型的滾動(dòng)軸承變工況故障診斷*

王 焜，劉 鑫，楊嘉其，董增壽

(太原科技大學(xué)電子信息工程學(xué)院，太原 030024)

0 引言

滾動(dòng)軸承是旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備必不可少的零件，被廣泛用于多個(gè)工業(yè)領(lǐng)域的重要設(shè)備上。由于滾動(dòng)軸承經(jīng)常工作在高溫、變速且載荷多變等惡劣環(huán)境下，會(huì)使得軸承工作表面會(huì)出現(xiàn)不同程度的損傷，因此滾動(dòng)軸承也是最容易導(dǎo)致旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備癱瘓的部件之一[1]。由滾動(dòng)軸承的故障而造成旋轉(zhuǎn)機(jī)械的事故發(fā)生率大約占30%[2]。因此，展開滾動(dòng)軸承的故障診斷方法研究，實(shí)現(xiàn)運(yùn)行狀態(tài)的準(zhǔn)確判別，對(duì)保障機(jī)械設(shè)備的安全運(yùn)行具有極其重要的現(xiàn)實(shí)意義。

深度學(xué)習(xí)已成為了故障診斷和模式識(shí)別領(lǐng)域中的研究熱點(diǎn)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[3]可以自動(dòng)從信號(hào)和圖像中提取特征，有效的挖掘故障信息，因此在旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷研究中獲得了較多的關(guān)注。HOANG等[4]提出了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軸承故障診斷方法。通過將原始一維信號(hào)處理為二維圖像作輸入，取得了較高的診斷精度，并且具有良好的泛化性和抗噪聲能力。ZHANG等[5]提出了一種寬卷積核卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(WDCNN)的診斷方法，通過在第一層使用寬卷積核來獲取更大的感受野，以提高網(wǎng)絡(luò)獲取全局信息的能力，有效提高了診斷準(zhǔn)確率。但是，該方法在特征提取過程中需要獲得全局信息，增加了網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算量，并且在診斷過程容易受到無效特征的影響。謝天雨等[6]提出了一種基于CNN和ECA的改進(jìn)軸承故障診斷方法，通過采用ECA模塊來增強(qiáng)故障特征通道權(quán)重，降低了無關(guān)特征對(duì)模型的干擾。與傳統(tǒng)故障診斷模型相比，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在診斷準(zhǔn)確率上有顯著提升，但是該網(wǎng)絡(luò)模型仍存在不足：一是隨著網(wǎng)絡(luò)模型層數(shù)的增加會(huì)導(dǎo)致參數(shù)過多，并且還會(huì)導(dǎo)致部分有用信息丟失。二是淺層特征對(duì)振動(dòng)信號(hào)故障信息表征能力不足，一些無關(guān)特征會(huì)影響到模型對(duì)軸承故障診斷準(zhǔn)確率。因此，本文提出了一種以二維小波時(shí)頻圖為輸入結(jié)合風(fēng)格再校準(zhǔn)模塊[7](style-based recalibration module，SRM)和密集卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[8](densely connected convolutional networks，DenseNet)的智能故障診斷模型。通過實(shí)驗(yàn)證明，該方法可以有效識(shí)別滾動(dòng)軸承在變工況條件下的多種故障類型，具有較強(qiáng)的泛化能力和故障識(shí)別能力。

1 基礎(chǔ)理論

1.1 風(fēng)格再校準(zhǔn)模塊

風(fēng)格再校準(zhǔn)模塊[7](SRM)，通過利用中間特征圖的風(fēng)格自適應(yīng)地重新校準(zhǔn)特征圖。 SRM首先通過風(fēng)格池化從特征圖的每個(gè)通道中提取風(fēng)格信息，然后通過與通道無關(guān)的風(fēng)格集成來估計(jì)每個(gè)通道的重新校準(zhǔn)權(quán)重。通過將單個(gè)風(fēng)格的相對(duì)重要性引入特征圖，SRM有效地增強(qiáng)了網(wǎng)絡(luò)的表示能力。SRM的總體結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 SRM總體結(jié)構(gòu)圖

主要由兩個(gè)部分組成：風(fēng)格池化和風(fēng)格集成。風(fēng)格池化運(yùn)算通過匯總跨空間維度的特征響應(yīng)來從每個(gè)通道提取風(fēng)格特征。隨后通過風(fēng)格集成運(yùn)算，該運(yùn)算通過基于通道的操作利用風(fēng)格特征來生成特定的風(fēng)格權(quán)重。風(fēng)格權(quán)重最終重新校準(zhǔn)特征圖，以強(qiáng)調(diào)或隱藏其信息。

圖2 SRM詳細(xì)結(jié)構(gòu)圖

1.2 SRMDenseNet模型

DenseNet[8]主要由密集塊和過渡層兩部分組成。密集塊用來定義輸入與輸出的關(guān)系，采用級(jí)聯(lián)的方式將先前層的特征圖都用作下一層的輸入，通過特征重用充分結(jié)合圖像上下文信息，提升網(wǎng)絡(luò)模型的效率。過渡層用來控制通道數(shù)，由于密集塊中每一層輸入特征圖隨著層數(shù)增加，使得后面輸入的特征圖的維度變得很大。所以在過渡層中加入1×1的卷積進(jìn)行降維，從而提升計(jì)算效率。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖3所示。目前，DenseNet網(wǎng)絡(luò)在圖像識(shí)別領(lǐng)域中取得了很好的效果。但是，DenseNet的密集塊中的任意一層都會(huì)收到之前全部卷積層的輸出特征圖，這一過程只是將所有的輸出特征圖進(jìn)行簡(jiǎn)單疊加，并沒有考慮通道間的相關(guān)性，一些無關(guān)信息會(huì)影響模型做出準(zhǔn)確的判斷。本文針對(duì)上述缺點(diǎn)，對(duì)密集塊進(jìn)行改進(jìn)，引入風(fēng)格再校準(zhǔn)模塊，結(jié)構(gòu)如圖4所示，通過從每個(gè)通道中提取信息，然后估計(jì)每個(gè)通道的重新校準(zhǔn)權(quán)重，增強(qiáng)通道間的相關(guān)性以獲取更豐富的特征信息。

圖3 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

圖4 改進(jìn)密集塊結(jié)構(gòu)圖

2 基于SRMDenseNet的軸承故障診斷

本文所提出的基于SRMDenseNet的軸承故障診斷方法過程如下：首先利用連續(xù)小波變換[9](continue wavelet transform，CWT)獲取時(shí)頻特征。然后將二維時(shí)頻圖像輸入到SRMDenseNet模型進(jìn)行特征提取，利用特征復(fù)用來加強(qiáng)了有用特征的傳播。最后通過所提取特征信息訓(xùn)練Softmax分類器，最終完成軸承的故障診斷。所提出方法的流程圖如圖5所示。其步驟如下：

圖5 模型診斷流程圖

步驟1：對(duì)原始振動(dòng)信號(hào)預(yù)處理，首先將數(shù)據(jù)劃分，并采用重疊采樣的方法，然后利用CWT將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為32×32的二維時(shí)頻圖像；

步驟2：將時(shí)頻圖像劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集；

步驟3：將訓(xùn)練集輸入SRMDenseNet模型進(jìn)行訓(xùn)練；

步驟4：將測(cè)試集輸入到已經(jīng)訓(xùn)練完成的模型中，最終得到滾動(dòng)軸承故障診斷結(jié)果。

3 實(shí)驗(yàn)研究與分析

3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)

本文實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采用某大學(xué)(case western reserve university，CWRU)的滾動(dòng)軸承數(shù)據(jù)集，試驗(yàn)臺(tái)主要部件包括電動(dòng)機(jī)、扭矩傳感器和測(cè)力計(jì)。實(shí)驗(yàn)利用電火花加工軸承SKF來模擬點(diǎn)蝕故障，故障直徑為7 mil，14 mil和21 mil。通過加速度傳感器采集1～3 hp(電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速為1730～1797 r/min)，采樣頻率為12 kHz下的振動(dòng)信號(hào)。然后按3種工況分別構(gòu)建了數(shù)據(jù)集，每個(gè)數(shù)據(jù)集包括正常狀態(tài)和每種故障類型分別在3種故障程度下的狀態(tài)，共10種不同的狀態(tài)類型。每種狀態(tài)有800個(gè)訓(xùn)練樣本和200個(gè)測(cè)試樣本，并使用數(shù)據(jù)重疊采樣來采集訓(xùn)練樣本。每個(gè)樣本的包含2048個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，并進(jìn)行了歸一化處理。在圖6a～圖6j中依次顯示了10種軸承運(yùn)行狀況的小波時(shí)頻圖像。

(a) 類別1 (b) 類別2 (c) 類別3

3.2 恒定載荷工況故障診斷結(jié)果分析

使用數(shù)據(jù)集中訓(xùn)練樣本訓(xùn)練模型，并用相同負(fù)載的測(cè)試樣本來測(cè)試模型。以此驗(yàn)證SRMDenseNet在恒定載荷工況下的故障診斷能力。選用文獻(xiàn)[10]中人工提取特征與SVM相結(jié)合的傳統(tǒng)診斷方法以及CNN作為對(duì)照。恒定載荷工況下不同診斷方法診斷精度對(duì)比如表1所示。

表1 SRMDenseNet及其他診斷方法對(duì)比

從表1中可以看到，傳統(tǒng)診斷方法和CNN的診斷準(zhǔn)確率雖然取得了不錯(cuò)的效果，但是在診斷精度方面仍然有很大的提升空間。SRMDenseNet憑借出色的特征提取能力，在3種不同負(fù)載情況下的診斷準(zhǔn)確率都分別達(dá)到了99.2%，99.2%，100%。

本文引入了多分類混淆矩陣來對(duì)SRMDenseNet模型在故障診斷過程中的錯(cuò)誤分類情況進(jìn)行分析，模型在“3 hp”情況下的混淆矩陣如圖7所示。縱坐標(biāo)表示真實(shí)樣本，橫坐標(biāo)表示預(yù)測(cè)樣本。從圖中可知，模型對(duì)滾動(dòng)軸承的10種故障類型的分類準(zhǔn)確率都達(dá)到了100%。

圖7 “3 hp”情況下的多分類混淆矩陣

3.3 變載荷工況故障診斷結(jié)果分析

實(shí)驗(yàn)利用訓(xùn)練樣本來訓(xùn)練模型，然后使用另外兩種負(fù)載下的測(cè)試樣本來測(cè)試模型，以此驗(yàn)證SRMDensenet模型在變載荷工況下的故障診斷能力。同時(shí)，選用文獻(xiàn)[11]中傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型SVM、文獻(xiàn)[5]中的WDCNN、文獻(xiàn)[6]中的ECACNN以及DenseNet在CWRU數(shù)據(jù)集上的診斷精度作為對(duì)比。圖8所示為SRMDenseNet模型與其他幾種診斷模型在不同負(fù)載下的診斷結(jié)果。其中“1 hp～2 hp”代表用1 hp負(fù)載下的數(shù)據(jù)集訓(xùn)練，2 hp負(fù)載下的數(shù)據(jù)集測(cè)試，AVG代表所有變工況實(shí)驗(yàn)的平均識(shí)別率。

圖8 變工況下各模型識(shí)別正確率對(duì)比

由圖8可知，傳統(tǒng)的故障診斷模型SVM的診斷準(zhǔn)確率大幅低于其他深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型，原因是人工提取的特征具有局限性，導(dǎo)致了模型對(duì)變工況情況下的故障診斷較差；WDCNN在第一層使用大卷積核來獲取更大的感受野，以提高網(wǎng)絡(luò)獲取全局信息的能力，診斷準(zhǔn)確率可以達(dá)到90.0%；ECACNN通過調(diào)整特征通道權(quán)重，挖掘更多數(shù)據(jù)間的聯(lián)系，在實(shí)驗(yàn)中獲得了94.8%的平均準(zhǔn)確率；SRMDenseNet通過重新校準(zhǔn)特征圖，提取有用的特征并進(jìn)行特征復(fù)用，有效增強(qiáng)了網(wǎng)絡(luò)的表示能力，可以達(dá)到96.7%的平均診斷準(zhǔn)確率?？梢园l(fā)現(xiàn)，SVM和WDCNN診斷模型在負(fù)載變化大時(shí)，即在“1 hp～3 hp”和“3 hp～1 hp”兩種情況下，診斷準(zhǔn)確率下降幅度較大，說明了負(fù)載變化越大，信號(hào)之間差別越大，所能提取的故障信息越有限。ECACNN通過有效挖掘通道間特征信息，有效解決了上述問題，但是在“3 hp～2 hp”情況下診斷準(zhǔn)確率偏低，未能達(dá)到90%以上。本文所提模型SRMDenseNet在大部分的情況下都取得很好的效果，并且在6種情況下都達(dá)到了90%以上，平均診斷準(zhǔn)確率也達(dá)到了96.7%，而其他四種方法的平均診斷準(zhǔn)確率都未達(dá)到95%以上，證明了網(wǎng)絡(luò)模型在變工況情況下具有很好的診斷穩(wěn)定性。

本文所提網(wǎng)絡(luò)模型在“3hp～2hp”情況下診斷結(jié)果的多分類混淆矩陣如圖9所示。

圖9 多分類混淆矩陣

由圖9可知，SRMDenseNet模型在“3 hp～2 hp”情況下的診斷錯(cuò)誤是將滾動(dòng)體故障7 mil誤診為滾動(dòng)體故障14 mil，可以發(fā)現(xiàn)，模型診斷錯(cuò)誤只是出現(xiàn)在故障直徑不同，其余9種類型診斷結(jié)果完全正確。

4 結(jié)論

本文提出了一種改進(jìn)密集連接卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能故障診斷模型，對(duì)密集塊結(jié)合風(fēng)格再校準(zhǔn)模塊，通過從每個(gè)通道中提取風(fēng)格信息，估計(jì)每個(gè)通道的重新校準(zhǔn)權(quán)重，增強(qiáng)通道間的相關(guān)性以獲取更豐富的故障特征信息，減少無關(guān)信息的干擾，從而提升最終的診斷精度。采用某大學(xué)軸承實(shí)驗(yàn)臺(tái)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，結(jié)果表明，本文所提模型在單一工況和變工況條件下的診斷準(zhǔn)確度均高于目前故障診斷領(lǐng)域中幾種常見的診斷模型。所提方法為實(shí)際工程應(yīng)用中旋轉(zhuǎn)機(jī)械健康檢測(cè)與維護(hù)提供了客觀依據(jù)。下一步工作將針對(duì)實(shí)際工業(yè)環(huán)境下面臨的樣本不均衡問題進(jìn)行研究，進(jìn)一步提高網(wǎng)絡(luò)模型的泛化性能。