一種結(jié)合改進(jìn)Inception V2模塊和CBAM的軸承故障診斷方法

姚齊水，別帥帥，余江鴻，陳前旭

（湖南工業(yè)大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院，湖南株洲 412007）

引 言

滾動軸承作為機(jī)械設(shè)備的關(guān)鍵基礎(chǔ)部件，其性能狀態(tài)將決定機(jī)械設(shè)備能否安全可靠地運(yùn)行。對軸承的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行有效地檢測和故障預(yù)警，可以有效避免事故的發(fā)生，減少經(jīng)濟(jì)損失［1］。

在《中國制造2025》的藍(lán)圖下［2］，中國的機(jī)械工業(yè)信息化進(jìn)入了快速發(fā)展軌道，機(jī)械設(shè)備更加復(fù)雜，產(chǎn)生的數(shù)據(jù)海量［3］。傳統(tǒng)的故障診斷方法已經(jīng)不能滿足軸承類轉(zhuǎn)動部件故障診斷的需求，因此，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的故障診斷方法具有更大的研究價(jià)值，基于深度學(xué)習(xí)方法的故障診斷技術(shù)將更能滿足需求。目前，越來越多的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正逐步從巨型網(wǎng)絡(luò)向輕型網(wǎng)絡(luò)發(fā)展，其模型精度也越來越高。高峰等［4］通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)提取特征的優(yōu)點(diǎn)，建立了基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的診斷模型。當(dāng)樣本數(shù)據(jù)較少且分布不均衡時(shí)，故障診斷率仍然很高。袁建虎等［5］提出了一種基于小波時(shí)頻圖像和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軸承診斷方法。利用小波變換得到軸承振動信號的時(shí)頻圖像，以灰度圖像作為輸入，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對軸承故障類型進(jìn)行識別。龐俊等［6］通過改進(jìn)非線性映射函數(shù)，同時(shí)在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中加入殘差神經(jīng)元，把振動信號轉(zhuǎn)換為灰度圖的形式作為特征輸入，經(jīng)過試驗(yàn)得到比較高的準(zhǔn)確率。傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)的軸承故障診斷方法存在網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜，訓(xùn)練參數(shù)多，模型泛化性弱的問題。

近些年，網(wǎng)絡(luò)模型中引入注意力機(jī)制能夠提取到輸入特征中更為關(guān)鍵的信息，因此被廣泛應(yīng)用于各類深度學(xué)習(xí)任務(wù)當(dāng)中。朱浩等［7］提出了一種基于感知網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，通過注意機(jī)制對通道中的數(shù)據(jù)特征賦予不同的權(quán)重，從而獲得更關(guān)鍵的特征數(shù)據(jù)和更準(zhǔn)確的識別率。鄧佳林等［8］構(gòu)建了基于通道注意機(jī)制的一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷模型SECNN。通過對信道特征的學(xué)習(xí)，增強(qiáng)了網(wǎng)絡(luò)的適應(yīng)性，與傳統(tǒng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比有了顯著的提高。相比上述注意力機(jī)制，CBAM（Convolutional Block Attention Module）結(jié)合空間和通道的雙重注意力機(jī)制，能夠獲得更為全面的特征信息。

本文提出一種基于Inception V2 模塊進(jìn)行改進(jìn)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，引入CBAM 注意力機(jī)制，將凱斯西儲大學(xué)軸承數(shù)據(jù)集作為輸入，通過改進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)模型，在不失軸承故障識別的準(zhǔn)確率的同時(shí)，簡化網(wǎng)絡(luò)，減少訓(xùn)練參數(shù)，提高訓(xùn)練速度，在保證訓(xùn)練準(zhǔn)確率的同時(shí)提高效率，為軸承故障診斷提出了一種新方法。

1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

1.1 卷積層與池化層

早期的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種受視覺系統(tǒng)神經(jīng)機(jī)制啟發(fā)的生物物理模型［9］。多隱層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是為模仿生物大腦皮層而專門設(shè)計(jì)的，廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺和深度學(xué)習(xí)等相關(guān)領(lǐng)域。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常具有深層結(jié)構(gòu)，一般由輸入層、卷積層、下采樣層、全連接層和輸出層組成。卷積層也稱為“檢測層”，下采樣層也稱為“池化層”。卷積層和池化層是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征提取的核心模塊。在卷積層，卷積核執(zhí)行卷積運(yùn)算如下式所示：

式中為偏置項(xiàng)；為權(quán)值項(xiàng)為是第l層卷積層特征；為l－1層的第i個(gè)特征圖；f（·）為激活函數(shù)。

遍歷輸入特征圖，自動提取特征；在卷積之后，使用ReLu 激活函數(shù)，如下式所示：

通過激活函數(shù)，將非線性因素引入神經(jīng)元，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以任意逼近任何非線性函數(shù)，并可應(yīng)用于多種非線性模型。

池化層是一種降采樣操作，保留輸入數(shù)據(jù)中顯著的特征，降低特征的維度，增大卷積核的感受野，使模型可以抽取更加全面的特征；同時(shí)，減少了下一層的輸入，從而減少了計(jì)算量，加快了模型的優(yōu)化。

1.2 Inception V2 模塊

Inception 模塊［10］是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展史上的一個(gè)重要節(jié)點(diǎn)。在Inception 模塊出現(xiàn)之前，大多數(shù)流行的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只是將卷積層越來越直接地堆疊起來，使網(wǎng)絡(luò)越來越深，并增加卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模以獲得更好的性能，但這樣網(wǎng)絡(luò)就更容易過擬合，計(jì)算量也會成倍地增加。在此背景下，2014年Ima?geNet 競賽冠軍GoogLeNet（Inceptionet V1）誕生了。GoogLeNet 的核心是它的基本單元Inception模塊，同一層網(wǎng)絡(luò)內(nèi)使用不同尺寸的卷積核，提升了模型感知力，可以提取不同尺寸的特征，通過1×1卷積核作用到輸入特征圖的每個(gè)像素點(diǎn)，依靠減少1×1 卷積核個(gè)數(shù)，減少輸入輸出特征圖深度，從而達(dá)到降維的目的，減少了參數(shù)量和計(jì)算量。本文以Inception V2 模塊為基礎(chǔ)，增加平均池化層，將每一層網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行拓寬，分別設(shè)置1×1，3×3 卷積核，以及最大池化層，結(jié)構(gòu)如圖1所示。通過1×1 卷積來降低通道數(shù)把信息聚集，將特征沿深度方向疊加輸出，通過全局平均池和全連接層對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。

圖1 改進(jìn)的Inception V2 模塊Fig.1 Improved Inception V2 module

1.3 CBAM 注意力機(jī)制模塊

CBAM（Convolutional Block Attention Module）雙重注意力機(jī)制由Woo 等［11］首次提出，與只關(guān)注通道特征的SENet 相比，CBAM 是一種結(jié)合了空間和通道的注意力模塊，增強(qiáng)特征圖中的有用特征，抑制無用特征，在實(shí)際應(yīng)用當(dāng)中可以取得更好的效果。圖2為CBAM 注意力模塊的示意圖。首先通過通道注意機(jī)制模塊對輸入特征圖進(jìn)行處理，在通道注意力模塊當(dāng)中分別進(jìn)行全局平均池化，全局最大池化提取更為豐富的高層次特征；接著分別通過MLP（Multilayer Perceptron），將通道數(shù)壓縮為C/r，再擴(kuò)張回C，其中C為通道數(shù)，r為衰減比率，取r=16；然后將MLP 輸出的特征經(jīng)過sigmoid 激活操作，生成最終的通道注意力模塊輸出，將該輸出對應(yīng)元素相乘。計(jì)算流程如下式所示：

圖2 CBAM 注意力機(jī)制示意圖Fig.2 Schematic diagram of CBAM attention mechanism

式中F表示輸入特征；σ表示sigmoid 激活函數(shù)。

空間注意力模塊主要探討在空間層面特征圖的內(nèi)在關(guān)系，即突出區(qū)域的重要性，與通道注意力模塊相輔相成?？臻g注意力模塊在算法上相對簡單些，把通道注意力模塊輸出作為空間注意力模塊所需要的輸入，經(jīng)過卷積核大小為7×7 的標(biāo)準(zhǔn)卷積層后獲得空間注意力模塊的特征圖。計(jì)算流程如下：

式中f7×7表示卷積核大小為7×7。

1.4 模型優(yōu)化

在Inception V2 模塊中引入批量歸一化（Batch Normalization）層［11］，解決在訓(xùn)練過程中中間層數(shù)據(jù)分布發(fā)生改變的問題，防止梯度消失或爆炸，加快訓(xùn)練速度。主要計(jì)算方法是：首先求出該批次數(shù)據(jù)的均值，再求出該批次數(shù)據(jù)的方差，對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，最后引入兩個(gè)可學(xué)習(xí)的參數(shù)β和γ，使網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)W習(xí)原始網(wǎng)絡(luò)的特征分布。具體操作過程如下式所示：

式中和βB分別表示每批次數(shù)據(jù)的方差和均值；為每批次數(shù)據(jù)經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化處理后的數(shù)據(jù)；?為常數(shù)項(xiàng)；γ和β為可學(xué)習(xí)參數(shù)。

Inception V2 模塊中使用了1×1 的卷積核用來減少維度和修正線性激活（ReLu）。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)模型輸入為224×224×64 時(shí)，不經(jīng)過1×1 卷積核直接進(jìn)入64 通道3×3 卷積核（使用全0 填充），參數(shù)量為3×3×64×64=36864；經(jīng)過48 通道卷積核1×1 后再進(jìn)入3×3 卷積核時(shí)，參數(shù)量為1×1×64×48+3×3×48×48=23808，參數(shù)大約減少到原來的三分之二。因此通過1×1 卷積核，能夠?qū)μ卣鲌D進(jìn)行降維，減少模型參數(shù)，能夠有效加速模型收斂。

和全連接層相比，通過全局平均池化的方法［12］，賦予每一個(gè)通道實(shí)際的類別意義，全局平均池化的出現(xiàn)讓卷積結(jié)構(gòu)更簡單，大大減少參數(shù)數(shù)量，達(dá)到優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，防止過擬合的目的，是一種更樸素的卷積結(jié)構(gòu)選擇。全局平均池化操作原理如下：假設(shè)要預(yù)測K個(gè)類別，在卷積特征提取的最后一層卷積層會生成K個(gè)特征圖，通過全局平均池化就可以得到K個(gè)1×1 的特征圖，將這些1×1 的特征圖輸入到Softmax 分類器之后，每一個(gè)輸出結(jié)果代表著這K個(gè)類別的概率，從而起到取代全連接層的效果。

2 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證和性能分析

2019年Google 推出了TensorFlow 2 版本，改進(jìn)的TensorFlow 2 相對于1 版本將Keras 作為核心的高級API，更容易入手，因此本次實(shí)驗(yàn)采用使用TensorFlow 2.3 搭建模型。

2.1 軸承故障診斷

2.1.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)

本文采用凱斯西儲大學(xué)軸承數(shù)據(jù)集中采樣頻率為48 kHz 驅(qū)動端軸承數(shù)據(jù)，對CBAM?InceptionNet卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行驗(yàn)證。軸承試驗(yàn)臺由1.5 kW 電機(jī)、轉(zhuǎn)矩傳感器、功率試驗(yàn)機(jī)和電子控制器組成。待測軸承支撐電機(jī)轉(zhuǎn)軸。驅(qū)動端軸承為SKF6025。采用電火花加工技術(shù)，分別在軸承外圈、內(nèi)圈和滾動體三個(gè)部位人為加工產(chǎn)生直徑為0.1778 mm，0.3556 mm 以及0.5334 mm 的單點(diǎn)故障。故障軸承安裝在試驗(yàn)電機(jī)上，分別在0馬力（1797 r/min）、1馬力（1772 r/min）、2 馬力（1750 r/min）、3 馬力（1730 r/min）四種負(fù)載條件下進(jìn)行試驗(yàn)。加速度傳感器采集故障軸承的振動加速度信號，本次實(shí)驗(yàn)取0，1，2 馬力三種負(fù)載工作條件下外圈、內(nèi)圈、滾動體故障數(shù)據(jù)，其中外圈選擇損傷點(diǎn)在6 點(diǎn)鐘方向位置的故障。圖3為1 馬力工作條件下正常軸承和故障軸承時(shí)頻信號。

圖3 1 馬力條件下軸承各狀態(tài)時(shí)頻信號Fig.3 Time-frequency signal of each state of the bearing un?der the condition of 1 horsepower

2.1.2 數(shù)據(jù)處理

傳統(tǒng)的信號分析方法大多適應(yīng)于工況穩(wěn)定的情況下，如包絡(luò)譜法等，而滾動軸承振動信號是一種典型的非線性、非平穩(wěn)的振動信號，單一的時(shí)域分析或者頻域分析在分析非平穩(wěn)振動信號時(shí)能力有限，而通過時(shí)頻分析，提供了時(shí)域與頻域的聯(lián)合信息分布，能夠在時(shí)頻域中識別出該信號的真實(shí)頻率，提取更為有效的信號特征。

短時(shí)傅里葉變換在對非平穩(wěn)振動信號進(jìn)行分析時(shí)，窗函數(shù)太寬會導(dǎo)致時(shí)間分辨率低，窗函數(shù)太窄又會導(dǎo)致頻率分辨率低，如何設(shè)置窗口的寬度成為了該方法一個(gè)明顯的缺陷。小波變換能夠有效彌補(bǔ)短時(shí)傅里葉變換的不足，自動適應(yīng)不同頻率信號的分析要求，對信號進(jìn)行多尺度細(xì)化分析，因此更適合應(yīng)用在滾動軸承振動信號分析中。通過連續(xù)小波變換（CWT）將振動信號轉(zhuǎn)化為時(shí)頻圖，既能夠生成詳細(xì)反映信號特征的二維圖，又能夠充分發(fā)揮卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像處理問題中的優(yōu)勢，更適合應(yīng)用在本文的方法中。由于Morlet 復(fù)小波在時(shí)域和頻域均有較好的分辨率，更適合應(yīng)用在工程實(shí)踐中，因此本文采用Morlet 復(fù)小波進(jìn)行信號處理。

2.1.3 數(shù)據(jù)集構(gòu)建

本文選取凱斯西儲大學(xué)48 kHz 采樣頻率下的驅(qū)動端軸承故障數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。首先用cmor3?3 小波對0 馬力條件下軸承振動數(shù)據(jù)進(jìn)行小波信號處理，將一維振動信號轉(zhuǎn)換為二維的時(shí)頻圖（224×224），如圖4所示。通過TensorFlow 2.3 制作數(shù)據(jù)集，設(shè)置每種故障的訓(xùn)練集為800，測試集為200，將訓(xùn)練集分別輸入到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，最后通過測試集驗(yàn)證模型故障識別準(zhǔn)確率。

圖4 0 馬力條件下軸承各狀態(tài)時(shí)頻圖Fig.4 Time-frequency diagram of each state of the bearing under the condition of 0 horsepower

2.2 模型構(gòu)建

改進(jìn)后的Inception V2 模塊增加平均池化層拓寬網(wǎng)絡(luò)的寬度，在跨通道組織信息時(shí)，獲得更為全面的特征信息，提高網(wǎng)絡(luò)表達(dá)能力，在每個(gè)改進(jìn)后的Inception V2 模塊后加入CBAM 注意力模塊，進(jìn)一步提高故障識別能力。通過分析卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在滾動軸承故障診斷任務(wù)中的表現(xiàn)，可以發(fā)現(xiàn)深層的網(wǎng)絡(luò)雖然能夠提取到更為深層的特征圖像，但同樣也會帶來更多的計(jì)算量，模型也會增大；而淺層的網(wǎng)絡(luò)又會經(jīng)常面臨過擬合的問題，模型不夠穩(wěn)定且影響故障診斷精度。因此，合理的模型結(jié)構(gòu)可以獲得比較豐富的特征圖，提取到更多的有效特征，既能夠準(zhǔn)確地對滾動軸承故障進(jìn)行診斷，又能夠減少冗余的計(jì)算，減小模型大小。

首先對輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)卷積運(yùn)算，經(jīng)過最大池化層，生成Inception V2 模塊的輸入。設(shè)置4 組引入CBAM 注意力機(jī)制改進(jìn)后的Inception V2 模塊，故障診斷流程如圖5所示，模型如圖6所示，模型參數(shù)如表1所示。

圖5 故障診斷流程Fig.5 Fault diagnosis process

圖6 CBAM-InceptionNet 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型Fig.6 CBAM-InceptionNet convolutional neural network model

2.3 實(shí)驗(yàn)分析

2.3.1 模型性能驗(yàn)證

將數(shù)據(jù)集按8∶2 劃分訓(xùn)練集、測試集，同時(shí)對輸入特征圖片分別進(jìn)行鏡像、翻轉(zhuǎn)以及隨機(jī)剪裁操作，驗(yàn)證模型泛化能力。實(shí)驗(yàn)一：使用原始的Inception V2 模型，調(diào)整卷積核個(gè)數(shù)，使用交叉熵?fù)p失函數(shù)和Softmax 分類器，激活函數(shù)采用ReLu，Batch?size=32，迭代次數(shù)epoch=30，加入BN 層對特征圖進(jìn)行批量歸一化處理，通過全局平均池化操作，建立特征圖與類別之間的關(guān)系。實(shí)驗(yàn)二：使用改進(jìn)后的In?ception V2 模型結(jié)構(gòu)，按照表1模型參數(shù)構(gòu)建模型。其余參數(shù)與實(shí)驗(yàn)一相同。實(shí)驗(yàn)三：沿用實(shí)驗(yàn)2 的模型參數(shù)以及模型結(jié)構(gòu)，加入CBAM 注意力模塊。

表1 模型參數(shù)Tab.1 Model parameters

三組實(shí)驗(yàn)的準(zhǔn)確率和損失值分別如圖7和8 所示。實(shí)驗(yàn)一在經(jīng)過30 次訓(xùn)練后，訓(xùn)練集的準(zhǔn)確率達(dá)到96.97%，Loss 值從2.2 降低至0.08，測試集的準(zhǔn)確率達(dá)到96.75%，Loss 值從2.1 降低至0.08，訓(xùn)練至第22 個(gè)epoch 時(shí)模型收斂。實(shí)驗(yàn)二經(jīng)過30 次訓(xùn)練后，訓(xùn)練集的準(zhǔn)確率達(dá)到97.05%，Loss 值從2.1 降低至0.08，測試集準(zhǔn)確率達(dá)到98.12%，Loss 值從1.9 降低至0.05，在增加平均池化層，進(jìn)一步拓寬Inception V2 模型寬度后，訓(xùn)練集、測試集準(zhǔn)確率都得到提高，訓(xùn)練至第21 個(gè)epoch 時(shí)模型收斂，但模型不夠穩(wěn)定。實(shí)驗(yàn)三在經(jīng)過9 次訓(xùn)練后，模型收斂，訓(xùn)練集準(zhǔn)確率達(dá)到100%，Loss 值從2.0 降低至0.0008，測試集準(zhǔn)確率達(dá)到100%，Loss 值從1.3 降低至0.0008。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在對輸入特征進(jìn)行鏡像、翻轉(zhuǎn)、隨機(jī)裁剪等變化后，改進(jìn)的Inception V2 模塊有助于提高故障識別準(zhǔn)確率，加入CBAM 注意力機(jī)制后，模型收斂速度、圖像分類的準(zhǔn)確率、模型的穩(wěn)定性都得到了很好的提升。為進(jìn)一步說明改進(jìn)后的CBAM?In?ceptionNet 模型的優(yōu)越性，分別記錄三組實(shí)驗(yàn)訓(xùn)練結(jié)束后的總參數(shù)量如表2所示。從表中可以清晰地看到，增加Inception V2 模塊寬度能夠減少訓(xùn)練參數(shù)，提升訓(xùn)練準(zhǔn)確率，但相對模型穩(wěn)定性有所下降，引入CBAM 注意力機(jī)制后，模型總參數(shù)僅增加6950，相比較而言，參數(shù)增加0.004%，準(zhǔn)確率可以提升到100%。

表2 各實(shí)驗(yàn)訓(xùn)練總參數(shù)Tab.2 Total training parameters of each experiment

圖7 訓(xùn)練準(zhǔn)確率Fig.7 Training accuracy

圖8 訓(xùn)練損失值Fig.8 Training loss

2.3.2 變負(fù)載條件下模型性能驗(yàn)證

實(shí)際工作中的軸承會在不同負(fù)載的條件下運(yùn)轉(zhuǎn)，故障振動頻率改變，故障特征也會隨之改變。為驗(yàn)證CBAM?InceptionNet 模型在變載負(fù)載環(huán)境下自適應(yīng)性，分別用1，2，3 馬力負(fù)載下的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)訓(xùn)練三組實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｐ?，而后用另外兩種負(fù)載數(shù)據(jù)集作為測試集以驗(yàn)證CBAM?InceptionNet 模型故障診斷性能。同時(shí)引入傳統(tǒng)兩層CNN 模型、文獻(xiàn)［8］中人工特征+SVM 模型以及文獻(xiàn)［13］中的WDCNN 作為對比實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖9所示。

圖9 不同模型在變負(fù)載條件下故障識別準(zhǔn)確率Fig.9 Different models' fault recognition accuracy rate under variable load conditions

分析圖9可知，人工提取特征配合支持向量機(jī)的方法準(zhǔn)確率低于另外三種網(wǎng)絡(luò)模型，主要原因在于人工提取故障特征自適應(yīng)性不強(qiáng)，支持向量機(jī)的非線性表達(dá)能力不足導(dǎo)致了整體故障識別率低的結(jié)果；傳統(tǒng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在激活函數(shù)的激勵(lì)下，有比較強(qiáng)的非線性表達(dá)能力，但是淺層的模型識別能力不強(qiáng)，深層的模型收斂慢，且模型的泛化性有所欠缺；WDCNN 使用116×1 的大卷積核獲取輸入特征的全局信息，故障識別率能達(dá)到90%，有較大的提升；CBAM?InceptionNet 通過Inception 模塊獲得輸入特征的不同信息，引入雙重注意力機(jī)制，進(jìn)一步突出有用特征，弱化無用特征，故障識別率整體高于WDCNN，達(dá)到了94.1%。整體來看，CBAM?Incep?tionNet 在變負(fù)載環(huán)境下有較好的自適應(yīng)性，故障識別準(zhǔn)確率保持在一個(gè)較高的水平，且浮動較小，模型的穩(wěn)定性明顯優(yōu)于另外三種模型。

2.3.3 模型自適應(yīng)性驗(yàn)證

在實(shí)驗(yàn)一0 馬力負(fù)載訓(xùn)練集中隨機(jī)加入少量1，2，3 馬力負(fù)載數(shù)據(jù)，令模型在新構(gòu)建的訓(xùn)練集中進(jìn)行一定次數(shù)的微調(diào)訓(xùn)練，并進(jìn)行測試。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖10 所示，其中模型在對1 馬力負(fù)載測試集進(jìn)行試驗(yàn)時(shí)，故障識別率能達(dá)到100%，平均故障識別準(zhǔn)確率達(dá)到了97.8%。按照均等數(shù)量分別從四組實(shí)驗(yàn)測試集中隨機(jī)選取，構(gòu)建包含四種復(fù)雜環(huán)境下的混合測試集，測試準(zhǔn)確率達(dá)到99.11%，引入混淆矩陣（如圖11 所示）進(jìn)一步說明模型在不同負(fù)載條件下有較好的自適應(yīng)性，能夠準(zhǔn)確識別故障類型。

圖10 不同負(fù)載條件實(shí)驗(yàn)結(jié)果圖Fig.10 Experimental results diagram of different load condi?tions

圖11 混淆矩陣Fig.11 Confusion matrix

2.3.4 高噪聲條件下模型性能驗(yàn)證

在實(shí)際運(yùn)行過程中，軸承所處的工作環(huán)境往往比較復(fù)雜，采集到的軸承振動信號會夾雜各種噪聲。因此，為了進(jìn)一步驗(yàn)證模型在不同噪聲環(huán)境下的故障診斷性能，根據(jù)噪聲數(shù)據(jù)與正常數(shù)據(jù)的3∶8 比例構(gòu)造訓(xùn)練集，并用加入噪聲后的測試集來評價(jià)模型的性能。

以內(nèi)圈0.1778 mm 故障為例，加入信噪比SNR=10，12，14，16，18，20 的噪聲信號。圖12 為原始信號與添加信噪比SNR=10，20 的時(shí)域信號，通過對比可知信噪比SNR數(shù)值越大，噪聲越小，信號失真越小。

圖12 軸承內(nèi)圈0.1778 mm 故障信號與加噪信號時(shí)域圖Fig.12 Time domain diagram of 0.1778 mm fault signal and noise signal of bearing inner ring

為了對比實(shí)驗(yàn)，引用文獻(xiàn)［14］中實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)作為對照，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表3所示，通過分析可知，CBAM?Inception 網(wǎng)絡(luò)模型平均故障診斷準(zhǔn)確率可以達(dá)到94.92%，在噪聲環(huán)境下故障識別準(zhǔn)確率最高，模型自適應(yīng)性強(qiáng)；Inception V1 模型使用多尺度卷積增加網(wǎng)絡(luò)寬度，因?yàn)槠淙狈νǖ酪约翱臻g的特征標(biāo)定，模型學(xué)習(xí)深度不夠從而導(dǎo)致準(zhǔn)確率較低；VGG16 模型通過不斷疊加網(wǎng)絡(luò)深度，提高了模型的故障診斷能力。然而，隨著網(wǎng)絡(luò)深度的增加，訓(xùn)練參數(shù)的數(shù)量也隨之增加，精度也有所提高，但模型的實(shí)際效益相對較低。

表3 模型抗噪聲實(shí)驗(yàn)結(jié)果Tab.3 Anti?noise experiment results of models

2.3.5 模型泛化性驗(yàn)證

為了充分驗(yàn)證本文方法的優(yōu)越性以及泛化性，采用西安交通大學(xué)軸承數(shù)據(jù)集［15］進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，其中西安交通大學(xué)軸承數(shù)據(jù)集采用的是LDK UER204 滾動軸承，不同于凱斯西儲大學(xué)數(shù)據(jù)集中的SKF6205滾動軸承。

首先選取數(shù)據(jù)集中內(nèi)圈故障、外圈故障、保持架故障以及正常四類狀態(tài)數(shù)據(jù)，按照相同的數(shù)據(jù)處理方法將振動信號轉(zhuǎn)換為時(shí)頻圖，然后分別組成訓(xùn)練集以及測試集以供模型實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。通過分析圖13可知，本文方法能夠有效診斷不同型號的滾動軸承故障，有較為廣泛的應(yīng)用場景。

圖13 西安交通大學(xué)軸承實(shí)驗(yàn)結(jié)果Fig.13 Bearing test results of Xi'an Jiaotong University

3 結(jié) 論

針對傳統(tǒng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)忽略通道特征和空間特征所造成的故障識別率低、模型參數(shù)多、以及自適應(yīng)性差等問題，提出了改進(jìn)后的CBAM?InceptionNet故障診斷模型，簡化網(wǎng)絡(luò)模型的結(jié)構(gòu)，彌補(bǔ)了通道特征和空間特征的缺失。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該模型在軸承故障診斷中具有良好的性能。

（1）提出的CBAM?InceptionNet 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能夠快速有效地進(jìn)行軸承故障診斷。

（2）改進(jìn)后的Inception V2 模塊把不同卷積核大小的輸出沿深度方向上堆疊在一起，提取不同層次特征，借助這種自動提取特征的功能，可以直接從原始圖像像素中提取更有效的特征數(shù)據(jù)，并學(xué)習(xí)良好的特征表示。

（3）CBAM?InceptionNet 在變負(fù)載條件以及高噪聲下表現(xiàn)穩(wěn)定，能夠在不同型號的滾動軸承故障識別中保持一個(gè)較高故障診斷水平。

（4）構(gòu)建以Inception 模塊為主引入注意力機(jī)制的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，模型訓(xùn)練更為快速，可以占用更少的計(jì)算機(jī)資源，為簡化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供了一種方法。