小波包分解和改進ResNet行星齒輪箱故障診斷方法*

郝德琛,李華玲,黃晉英

(1.中北大學 軟件學院,山西 太原 030051; 2.中北大學 機械工程學院,山西 太原 030051)

0 引 言

行星齒輪箱是機械傳動中廣泛應用的重要部件,在其低轉速,高負載等條件下,關鍵部位發(fā)生故障的概率很高,所以，對其故障診斷的準確率對機械傳動起著極其重要的作用。韓欣宏等人[1]提出了基于改進集合經驗模態(tài)分解-增強現實(EEMD-AR)和深度置信網絡(DBN)的風機軸承故障診斷;龐震等人[2]提出了基于小波包分解(WPD)和經驗模態(tài)分解(EMD)的滾動軸承故障診斷方法;馬懷祥等人[3]提出了基于極端梯度提升(XGBoost)和卷積神經網絡(convolutional neural network,CNN)的故障診斷方法;趙敬嬌等人[4]提出了基于殘差連接和一維(1D)-CNN的滾動軸承故障診斷方法;李怡等人[5]提出CEEMDAN多尺度熵和麻雀搜索算法(SSA)結合支持向量機(SVM)軸承故障診斷方法;羅佳等人[6]提出通過WPD與BP神經網絡組合的模型。

雖然之前的一些專家學者使用信號處理方法在信號處理領域取得了不錯的成果。但在當前大數據的環(huán)境下,使用傳統(tǒng)信號處理方法提取振動信號特征不容易提取到更高維度的特征，以及滿足工業(yè)生產中要求的高精度和高速度。針對以上問題,采用WPD振動信號獲取能量熵,使用小波包最優(yōu)解進行振動信號重構,與改進深度殘差網絡(improved deep residual network,IResNet)相結合提出了一種行星齒輪箱故障診斷模型。通過對比實驗,來驗證WPD-IResNet模型的有效性與模型的輕量性。

1 WPD

WPD[7～10]是一種信號時頻分析方法,與小波分析相比較加強了對信號高頻部分的分辨率,可以精細地分解信號。擅長分解非平穩(wěn)性信號,小波包的三層分解如圖1所示。

圖1 小波包三層分解樹形結構

圖1中,S為原始振動信號,A為低頻信號,D為高頻信號。以第三層為例,(3,j)為小波包的第3層第j頻段的能量熵X3j,(j=0,1,2,…,7)；S3j為X3j對應的重構信號。原始信號可表示為

S=S30+S31+S32+S33+S34+S35+S36+S37

(1)

假設原始信號頻率為0～a,8個頻段范圍如表 1所示。

表1 8個頻段的頻率范圍 Hz

8個頻段中,選取能量最高的前6個頻段作為小波包最優(yōu)解,重構振動信號作為樣本。

2 1D-IResNet

1D-CNN是在2D-CNN的基礎上改進得來的。將卷積核換為1D卷積核,使得卷積神經網絡可以適用于1D數據。劉星辰等人[11]提出1D-CNN 模型,使用1D卷積池化層對1D時域信號進行處理,很好地解決了軸承和齒輪箱狀態(tài)監(jiān)測的問題[12,13]。

殘差網絡(ResNet)是由來自Microsoft Research的4位學者提出的CNN。殘差網絡的特點是容易優(yōu)化,其內部的殘差塊使用了跳躍連接,緩解了在深度神經網絡中增加深度帶來的梯度消失和梯度爆炸的問題。殘差結構如圖2所示。

圖2 殘差結構

圖2中,Weight layer 為卷積操作。CompConv[14]為一種卷積層(Conv)模塊改進得到的緊湊卷積層模塊,根據快速傅里葉變換(FFT)的原理,將分治策略引入到Conv中提高計算效率。將CNN生成的中間特征映射視為通道軸的序列。C通道的特性映射,有2個特性映射組成,每個特性映射都使用C/2個通道,各個特征映射組合得到結果。2個特性映射結合過程如式(2)所示

X=XA⊕wXB

(2)

根據式(2)將XB分解為兩部分,通過遞歸運算即可得到CompConv的輸出結果如式(3)所示

Xi=XAi⊕WiXBi,i=1,…,d-1

(3)

CompConv使用分治的方式進行特征提取,對通道進行分割優(yōu)化,Cout為輸出通道數,Cprim為d=3時最小計算單元的通道數,如式(4)所示

(4)

根據式(4)可推出式(5)

(5)

假設輸入和輸出特征圖的尺寸為H×W,普通卷積模塊與CompConv模塊時間復雜度如式(6)、式(7)所示

OConv=H×W×k2×Cin×Cout

(6)

OCompConv=H×W×k2×(Cin×Cprim+

(7)

相比較可知,在不影響網絡性能的情況下,CompConv模塊時間復雜度比Conv模塊時間復雜度要低。CompConv模塊結構如圖3所示。

圖3 CompConv核心單元結構

1D-IResNet是針對于ResNet-18的改進型網絡。將ResNet-18中的1D卷積結構[15]使用CompConv緊湊卷積結構代替,減少網絡深度。在不影響網絡性能的情況下,壓縮網絡模型,減少計算代價,使網絡輕量化,滿足實際工程應用場景運行時效性。在網絡結構中加入自注意力機制,進一步加快網絡訓練過程中l(wèi)oss值的下降速度,提高網絡的準確率。在CompConv緊湊卷積結構中加入自注意力機制后的CompBottleneck如圖4所示。包含CompBottleneck的1D改進ResNet網絡結構如圖5所示。

圖4 CompBottleneck(d)結構

圖5 1D-IResNet模型結構

3 實驗研究

3.1 HFXZ-I 行星齒輪箱故障診斷實驗平臺與參數設置

行星齒輪箱實驗平臺圖如圖6所示。

圖6 HFXZ-I行星齒輪箱實驗平臺

HFXZ-I行星齒輪箱部分參數如表2所示。

表2 HFXZ-I行星齒輪箱參數

3.2 實驗方案

將加速度傳感器加裝至HFXZ-I行星齒輪箱頂部表面位置采集振動信號,采用頻率為10 240 Hz。電機0負載并且轉速為1 500 r/min的實驗環(huán)境下,進行5次實驗,對應5種故障類型:a.正常,b.行星輪1個齒磨損,c.太陽輪半個齒截斷,d.太陽輪半個齒截斷+行星輪1個齒磨損,e.太陽輪1個齒磨損。每次試驗采集數據60 s,每種故障類型數據共614 400個數據點。實驗流程如圖7所示。

圖7 實驗流程

3.3 實測數據處理

將每種故障類型數據按每個樣本5 120個數據點數截斷,樣本之間重疊系數50 %。截斷后共得到樣本2 380條,其中每種故障類型樣本數為476條。樣本重疊擴充如圖8所示。

圖8 樣本重疊擴充示意

對樣本進行WPD處理?；瘮到涍^測試db12效果最好,得到各頻段能量熵。小波包分解頻段能量熵比重如圖9所示。

圖9 小波包分解各頻段能量占比

獲取其前6個頻段的能量作為小波包最優(yōu)解,將每個樣本的小波包最優(yōu)解重構為振動信號作為數據集。訓練數據集和測試數據集80 %和20 %。訓練樣本1 900條,樣本480條。5種故障類型原始時域信號,和重構時域信號，如圖10所示。

圖10 5種故障重構信號

4 實驗結果與交叉實驗驗證

將訓練數據集輸入到1D-IResNet網絡模型中,使用測試數據集進行故障診斷準確率測試。訓練迭代次數30輪,故障診斷結果混淆矩陣如圖11所示,進行10次實驗后,10次實驗準確率結果如圖12所示。

圖11 故障診斷結果混淆矩陣

圖12 10次實驗準確率結果

同時,將訓練數據集分別輸入到VGG-16、ResNet-18、AlexNet網絡模型中,使用測試數據集進行故障診斷準確率測試。訓練迭代次數30輪,損失值變化曲線如圖13所示。

圖13 損失值變化曲線

對該實驗方法設計并進行4種消融實驗,驗證WPD-IResNet故障診斷模型有效性。分別使用WPD、原始信號-IResNet、EMD-IResNet、WPD-IResNet等故障診斷模型進行驗證。消融實驗結果證明WPD-IResNet模型在行星齒輪箱故障診斷中對比與其他模型效果更好,消融實驗結果如表3所示。

表3 消融實驗

5 結 論

本文針對行星齒輪箱中存在的類內離散大和類間相似的問題提出識別技術WPD-IResNet模型。通過WPD,將最優(yōu)解重構獲取時域信號作為數據集樣本來提高特征提取質量。通過改進ResNet-18引入根據FFT構建的緊湊卷積模塊CompConv代替?zhèn)鹘y(tǒng)卷積模塊,并加入自注意力機制。實驗結果準確率達到99.1 %;設計并進行了消融實驗證明WPD-IResNet故障診斷模型各部分對模型整體故障診斷結果的影響;通過對不同故障類型的行星齒輪箱數據進行診斷,并且與ResNet-18、AlexNet、VGG-16等模型進行對比實驗,證明了該方法的識別精度和效率。