旋轉(zhuǎn)機(jī)械紅外智能狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷

王 洋，楊 立

（1.海軍工程大學(xué) 動(dòng)力工程學(xué)院，湖北 武漢 430033；2.中國人民解放軍92840部隊(duì)，山東 青島 266500）

1 引 言

旋轉(zhuǎn)機(jī)械的狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷是早期發(fā)現(xiàn)故障隱患，避免遭受更大損失的重要途徑，在保障工業(yè)生產(chǎn)和艦船裝備運(yùn)行的安全性、可靠性方面發(fā)揮著重要作用。國內(nèi)外許多專家學(xué)者對此展開了廣泛而深入的研究，常見的旋轉(zhuǎn)機(jī)械監(jiān)測與診斷技術(shù)主要有振動(dòng)信號監(jiān)測診斷技術(shù)、聲信號監(jiān)測診斷技術(shù)、溫度信號監(jiān)測診斷技術(shù)和油液分析診斷技術(shù)［1］。

紅外監(jiān)測診斷技術(shù)是一種溫度信號監(jiān)測診斷技術(shù)，是利用紅外技術(shù)了解和掌握設(shè)備的工作狀態(tài)、早期發(fā)現(xiàn)故障并能預(yù)報(bào)故障發(fā)展趨勢的監(jiān)測診斷技術(shù)［2］。對于運(yùn)行中的旋轉(zhuǎn)機(jī)械，通過熱像儀可以探測到肉眼看不到的溫度信息，可以大范圍、全面地監(jiān)測旋轉(zhuǎn)機(jī)械各個(gè)部件的表面溫度，通過溫度的高低和溫升的正常與否就可以判斷旋轉(zhuǎn)機(jī)械的故障情況。

近年來，深度學(xué)習(xí)技術(shù)發(fā)展迅速、應(yīng)用廣泛，在紅外故障診斷中也取得了一定的進(jìn)展。其主要分為兩種，一種使用圖像分類算法進(jìn)行設(shè)備分類或者狀態(tài)判別，一種使用目標(biāo)檢測算法直接檢測故障。

圖像分類算法主要有AlexNet、VGG（Visual Geometry Group）、GoogLeNet、ResNet等。文獻(xiàn)［3］通過改進(jìn)AlexNet模型對變電設(shè)備紅外圖像分類進(jìn)行研究，識(shí)別不同設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)；文獻(xiàn)［4］通過AlexNet模型提取電力設(shè)備圖像的特征，結(jié)合隨機(jī)森林算法實(shí)現(xiàn)電力設(shè)備智能識(shí)別；文獻(xiàn)［5］基于VGG構(gòu)建模型對電力設(shè)備紅外圖像進(jìn)行缺陷智能檢測；文獻(xiàn)［6］利用VGG16卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對電氣設(shè)備紅外圖像進(jìn)行特征提取和圖像檢索以實(shí)現(xiàn)智能診斷；文獻(xiàn)［7］等基于VGG16構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對散熱器六種狀態(tài)進(jìn)行故障診斷和狀態(tài)監(jiān)測；文獻(xiàn)［8］等用改進(jìn)貝葉斯優(yōu)化ResNet網(wǎng)絡(luò)，并對變電站設(shè)備紅外圖像進(jìn)行熱故障診斷。

目標(biāo)檢測算法主要有R-CNN（Regions-Convolutional Neural Networks）、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO（You Only Look Once）v1、SSD（Single Shot MultiBox Detector）、YOLO v2、Mask R-CNN、YOLO v3等。文獻(xiàn)［9］基于Faster R-CNN算法對七種變電設(shè)備進(jìn)行目標(biāo)檢測，然后基于溫度閾值判別法對設(shè)備區(qū)域進(jìn)行缺陷識(shí)別；文獻(xiàn)［10］通過改進(jìn)Faster R-CNN的特征提取與錨幀選擇來進(jìn)行光伏組件熱點(diǎn)缺陷檢測；文獻(xiàn)［11］基于Mask R-CNN遷移學(xué)習(xí)對紅外圖像電力設(shè)備進(jìn)行檢測研究，為設(shè)備分區(qū)和故障區(qū)域檢測提供支撐。文獻(xiàn)［12］通過改進(jìn)YOLO算法預(yù)測流程，對電力設(shè)備紅外圖像的故障點(diǎn)快速識(shí)別進(jìn)行研究；文獻(xiàn)［13］通過優(yōu)化YOLO v3網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，對高壓開關(guān)設(shè)備進(jìn)行故障點(diǎn)檢測和定位；文獻(xiàn)［14］使用Faster R-CNN和YOLO進(jìn)行電力設(shè)施的遠(yuǎn)程故障檢測分析；文獻(xiàn)［15］將YOLO和ResNet相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)紅外視頻多目標(biāo)跟蹤和分類。文獻(xiàn)［16］基于SSD對電力設(shè)備紅外圖像異常進(jìn)行自動(dòng)檢測研究，實(shí)現(xiàn)電力巡檢設(shè)備智能化；文獻(xiàn)［17］使用Faster RCNN和SSD檢測電力設(shè)備紅外圖像異常區(qū)域并對設(shè)備進(jìn)行識(shí)別，以實(shí)現(xiàn)智能巡檢；文獻(xiàn)［18］使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行溫度修正，使用輕量化改進(jìn)的SSD算法對電力設(shè)備紅外熱成像故障進(jìn)行識(shí)別。

上述國內(nèi)外研究工作中，圖像分類算法主要用于對電氣設(shè)備進(jìn)行紅外故障診斷；在目標(biāo)檢測算法中，也主要是對電氣設(shè)備進(jìn)行故障部位檢測和定位，對旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備進(jìn)行研究相對較少。此外，在電氣設(shè)備的紅外故障診斷中，一種主要進(jìn)行電氣設(shè)備故障類型分類，另一種主要對電氣設(shè)備各種故障現(xiàn)象和部位直接檢測定位或者簡單通過部件區(qū)域溫度進(jìn)行故障判別。前者需要對紅外圖像各電氣設(shè)備區(qū)域提前進(jìn)行劃分，后者受環(huán)境條件、測溫距離、目標(biāo)發(fā)射率等影響較大。在上述提出的紅外智能診斷中，均未考慮測溫因素對于紅外成像及智能診斷的影響，且僅使用圖像分類算法或者目標(biāo)檢測算法進(jìn)行設(shè)備分類或者直接檢測故障，未能將兩類算法有機(jī)融合，發(fā)揮最大作用。

為此，本文綜合兩類算法進(jìn)行旋轉(zhuǎn)機(jī)械紅外故障診斷研究。首先使用紅外熱像儀進(jìn)行紅外溫度采集；然后使用局部自動(dòng)伽瑪變換對溫度矩陣進(jìn)行紅外成像與增強(qiáng)，增強(qiáng)后的圖像使用已訓(xùn)練過的目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)識(shí)別部件類型、自動(dòng)提取各部件區(qū)域，根據(jù)識(shí)別的部件類型和區(qū)域，針對可能存在的不同測溫環(huán)境、不同發(fā)射率等因素對各部件表面溫度進(jìn)行重新?lián)Q算，換算后再使用全局自動(dòng)伽瑪變換進(jìn)行紅外圖像重構(gòu)；最后將重構(gòu)后的圖像使用已訓(xùn)練過的各部件圖像分類網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行狀態(tài)分類和故障判別，從而實(shí)現(xiàn)旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷智能化、自動(dòng)化，更好地應(yīng)用于機(jī)械裝備的日常管理與狀態(tài)監(jiān)測。

2 理論方法

2.1 紅外成像算法

熱像儀廠家的紅外成像核心算法屬商業(yè)機(jī)密，并未對外公開，比如FLIR公司使用的是一種數(shù)字細(xì)節(jié)增強(qiáng)技術(shù)（Digital Detail Enhancement，DDE）。因此，除非使用熱像儀配套軟件，否則難以從紅外圖像得到其溫度數(shù)據(jù)。對于想要同時(shí)獲取圖像灰度與溫度信息的研究者來說，直接提取溫度信息，然后進(jìn)行溫度灰度轉(zhuǎn)換，這樣一張灰度圖像就能滿足同時(shí)研究溫度、灰度的需要，特別是能夠獲取我們最關(guān)心的高溫區(qū)域信息。紅外成像算法有許多，由于伽瑪變換具有廣泛的適應(yīng)性，能夠增強(qiáng)圖像，因此本文基于伽瑪變換來進(jìn)行紅外成像。

2.1.1伽瑪變換

伽瑪變換［19］又被稱為指數(shù)變換或者冪次變換，其數(shù)學(xué)表達(dá)式為：

其中：gGamma為變換后的灰度值；c為縮放系數(shù)，通常取1；gi，j為變換前的灰度值；γ為伽瑪系數(shù)。

伽瑪變換示意圖如圖1所示，可以根據(jù)γ值大小增強(qiáng)灰度圖像的不同區(qū)域。當(dāng)γ>1時(shí)，圖像的高灰度區(qū)域范圍擴(kuò)大，對比度增強(qiáng)；當(dāng)γ<1時(shí)，圖像的低灰度區(qū)域范圍擴(kuò)大，對比度增強(qiáng)；當(dāng)γ=1時(shí)，圖像保持不變。

圖1 伽瑪變換示意圖Fig.1 Schematic diagram of Gamma transformation

對于紅外溫度成像，伽瑪變換可以直接使用溫度值來轉(zhuǎn)換，其數(shù)學(xué)表達(dá)式為：

其中：ti，j為二維溫度矩陣中第i行、第j列的溫度值，gGamma為相對應(yīng)的二維灰度值矩陣中的元素，tmax、tmin分別為二維溫度矩陣中的最大、最小溫度值。

伽瑪變換能平滑地增強(qiáng)紅外圖像，當(dāng)?shù)蜏財(cái)?shù)據(jù)較多，灰度圖像整體較暗時(shí)，可以使用γ<1增強(qiáng)暗區(qū)灰度圖像對比度；當(dāng)高溫?cái)?shù)據(jù)較多，灰度圖像整體較亮?xí)r，可以使用γ>1增強(qiáng)亮區(qū)灰度圖像對比度。

2.1.2全局自動(dòng)伽瑪變換

相對于直方圖均衡化圖像增強(qiáng)算法，伽瑪變換具有更為平滑的圖像增強(qiáng)效果，但是伽瑪變換的難點(diǎn)在于合理的選取伽瑪系數(shù)。為此，本文提出一個(gè)公式自動(dòng)計(jì)算伽瑪系數(shù)，該公式可以根據(jù)紅外溫度數(shù)據(jù)分布規(guī)律自動(dòng)計(jì)算伽瑪系數(shù)，從而實(shí)現(xiàn)紅外圖像自動(dòng)成像并增強(qiáng)。其伽瑪系數(shù)計(jì)算公式為：

其中：ti，j為紅外圖像某一點(diǎn)的溫度值；m、n為圖像的像素大?。?≤i≤m，1≤j≤n）；M為像素總個(gè)數(shù)（M=mn）；tmax、tmin分別為所有溫度值中的最大、最小值；tmid為最大、最小溫度值的平均值，稱之為中間值。

該計(jì)算公式可以合理確定伽瑪系數(shù)，適用于中間值不為零以及伽瑪系數(shù)不為負(fù)的情況，否則先將溫度值歸一化后再根據(jù)上式計(jì)算伽瑪系數(shù)。對于低溫度值、低灰度值較多的紅外圖像，其平均值小于中間值，伽瑪系數(shù)小于1，圖像低灰度值區(qū)域得到拓展，對比度得到增強(qiáng)；對于高溫度值、高灰度值較多的紅外圖像，其平均值大于中間值，伽瑪系數(shù)大于1，圖像高灰度值區(qū)域得到拓展，對比度得到增強(qiáng)；對于溫度、灰度分布均勻的圖像，伽瑪系數(shù)約等于1，圖像基本上保持不變。

2.1.3局部自動(dòng)伽瑪變換

全局自動(dòng)伽瑪變換是從最低到最高溫度值直接變換為最低到最高灰度值，此外，也可以將灰度圖像中一定比例（如1%）的最高灰度值和最低灰度值分別轉(zhuǎn)換為1和0，將其他灰度值按自動(dòng)系數(shù)進(jìn)行伽瑪變換，即為局部自動(dòng)伽瑪變換，此時(shí)的頭尾部灰度值分界線對應(yīng)的溫度值即為圖像的溫標(biāo)值，其轉(zhuǎn)換公式為：

其中，伽瑪系數(shù)為：

其中：∑(a

其 中：N(ti，jb)分 別 代 表 圖 像 中 溫度小于a的數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)和大于b的數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)，P(ti，jb)分 別 代 表 圖 像 中 溫 度 小 于a的數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)和大于b的數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)在圖像數(shù)據(jù)總數(shù)中的占比，M為圖像溫度數(shù)據(jù)的總個(gè)數(shù)。

此外，也可以直接定義a、b的值，此時(shí)a、b值即為紅外圖像的溫標(biāo)值。

2.2 Faster R-CNN目標(biāo)檢測算法

Faster R-CNN［20］是 由Ross Girshick等 人 提出的更快、更準(zhǔn)的目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)，其結(jié)構(gòu)框架如圖2所示，包含3個(gè)關(guān)鍵模塊，即Feature Extrac?tion（特征提取網(wǎng)絡(luò)）、Region Proposal Network（區(qū)域建議網(wǎng)絡(luò)，簡稱RPN）、Classification and Regression（區(qū)域分類與回歸）。用一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將這3個(gè)模塊結(jié)合起來，訓(xùn)練了一個(gè)端到端的網(wǎng)絡(luò)。

圖2 Faster R-CNN結(jié)構(gòu)框架Fig.2 Framework of Faster R-CNN

圖片輸入Faster R-CNN網(wǎng)絡(luò)后，首先由特征提取網(wǎng)絡(luò)來提取特征圖，然后在特征圖上的每一個(gè)錨點(diǎn)上取多個(gè)候選的區(qū)域，并根據(jù)相應(yīng)的比例將其映射到原始圖像中；接著將這些候選的區(qū)域輸入到區(qū)域建議網(wǎng)絡(luò)中，RPN對這些區(qū)域進(jìn)行分類，然后根據(jù)分類的得分對這些區(qū)域進(jìn)行排序，給出比較準(zhǔn)確的建議區(qū)域；接著對這些不同大小的建議區(qū)域進(jìn)行RoI pooling（區(qū)域池化）操作，輸出固定大小的特征圖；最后將其輸入?yún)^(qū)域分類與回歸網(wǎng)絡(luò)中，利用卷積進(jìn)行區(qū)域分類，同時(shí)進(jìn)行區(qū)域回歸，精確調(diào)整區(qū)域，輸出最優(yōu)目標(biāo)區(qū)域及區(qū)域得分，從而實(shí)現(xiàn)目標(biāo)區(qū)域檢測。

2.3 ResNet50圖像分類算法

深度學(xué)習(xí)圖像分類算法模型主要有AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等，其 中ResNet［21］采用殘差學(xué)習(xí)，具有更好的分類準(zhǔn)確率，因此采用ResNet50模型進(jìn)行故障判別。通過Matlab分析ResNet50的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可知：其總共包 含177層，如 圖3所示，其中卷積53層，池化2層、全連接1層、激活函數(shù)49層、批量歸一化53層、加法16層、分類1層、輸出1層、輸入1層。

圖3 ResNet50網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖Fig.3 ResNet50 network structure diagram

圖片輸入ResNet50網(wǎng)絡(luò)后，卷積層使用卷積核對其進(jìn)行卷積運(yùn)算、提取特征；然后在批量歸一化層使用小批量樣本的方差和均值，對中間的網(wǎng)絡(luò)層輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，使各網(wǎng)絡(luò)層輸出數(shù)據(jù)更加穩(wěn)定；再經(jīng)過激活函數(shù)訓(xùn)練出適合進(jìn)行樣本分類的各項(xiàng)參數(shù)；而池化層的作用在于特征選取和信息過濾；全連接層的作用為信息聚合；分類層主要對目標(biāo)圖像進(jìn)行分類。圖像在經(jīng)過上述一系列步驟訓(xùn)練后，可以達(dá)到一個(gè)適合進(jìn)行目標(biāo)圖像分類的網(wǎng)絡(luò)權(quán)重，從而對未知的圖像進(jìn)行預(yù)測分類。

2.4 紅外智能故障診斷方法

針對紅外故障診斷中存在的不智能問題，根據(jù)旋轉(zhuǎn)機(jī)械各個(gè)部件的故障機(jī)理、表觀溫度、測溫算法、溫度閾值均不相同的現(xiàn)實(shí)情況，本文在旋轉(zhuǎn)機(jī)械各部件準(zhǔn)確檢測的基礎(chǔ)上，對每個(gè)部件區(qū)域根據(jù)不同的測溫因素進(jìn)行紅外圖像重構(gòu)，然后對每個(gè)旋轉(zhuǎn)機(jī)械部件分別進(jìn)行狀態(tài)分類，從而實(shí)現(xiàn)紅外智能故障診斷與狀態(tài)監(jiān)測。

該方法步驟流程如圖4所示，依次為旋轉(zhuǎn)機(jī)械紅外溫度采集、紅外溫度成像增強(qiáng)、旋轉(zhuǎn)機(jī)械部件識(shí)別、部件紅外圖像重構(gòu)、智能故障監(jiān)測診斷。其中，旋轉(zhuǎn)機(jī)械紅外溫度采集依據(jù)環(huán)境條件，正確設(shè)置熱像儀的測溫距離、環(huán)境溫度、相對濕度、反射溫度、發(fā)射率等參數(shù)，使用熱像儀采集運(yùn)行中的旋轉(zhuǎn)機(jī)械表面溫度；紅外溫度成像增強(qiáng)使用局部自動(dòng)伽瑪變換算法對上一步采集的溫度數(shù)據(jù)進(jìn)行紅外成像，并且增強(qiáng)顯示；旋轉(zhuǎn)機(jī)械部件識(shí)別使用已經(jīng)過訓(xùn)練的Faster R-CNN目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)對上一步生成的紅外圖像進(jìn)行目標(biāo)檢測，輸出各個(gè)旋轉(zhuǎn)機(jī)械部件的類型和圖像中的坐標(biāo)定位；部件紅外圖像重構(gòu)根據(jù)識(shí)別出的部件類型來確定發(fā)射率，并通過不同的發(fā)射率等因素重新計(jì)算該部件表面真實(shí)溫度，再經(jīng)過全局自動(dòng)伽瑪變換，對各個(gè)部件單獨(dú)進(jìn)行紅外成像；智能故障監(jiān)測診斷根據(jù)檢測出的旋轉(zhuǎn)機(jī)械部件類型，以及重構(gòu)的各個(gè)部件紅外圖像，使用已訓(xùn)練過的圖像分類模型ResNet50進(jìn)行各個(gè)部件的狀態(tài)類別判斷，從而實(shí)現(xiàn)旋轉(zhuǎn)機(jī)械紅外智能狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷。

圖4 旋轉(zhuǎn)機(jī)械紅外智能故障診斷流程Fig.4 Infrared intelligent fault diagnosis process of rotating machinery

3 實(shí)驗(yàn)分析

旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)如圖5所示，由三相異步電動(dòng)機(jī)1臺(tái)、軸承座2個(gè)、轉(zhuǎn)盤1個(gè)、聯(lián)軸器2個(gè)、負(fù)載1臺(tái)以及實(shí)驗(yàn)平臺(tái)和支架組成。實(shí)驗(yàn)中使用的電動(dòng)機(jī)型號為YE2-80M2-4，功率0.75 kW，電壓380 V，頻率50 Hz，電流1.88 A，轉(zhuǎn)速1 390 r/min；轉(zhuǎn)子系統(tǒng)由兩個(gè)軸承座、一個(gè)轉(zhuǎn)盤組成，兩個(gè)軸承座型號均為UCPH204，內(nèi)部軸承型號均為UC204，轉(zhuǎn)盤半徑為150 mm，厚度20 mm；聯(lián)軸器型號為LM-40*50；支架、平臺(tái)為定制。負(fù)載為磁粉制動(dòng)器，型號為PB-A-1.2，額定扭矩12 N·m，通過KTC800A張力控制器調(diào)節(jié)扭矩大小。

圖5 旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷實(shí)驗(yàn)臺(tái)Fig.5 Rotating machinery fault diagnosis experimental platform

3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采集與處理

轉(zhuǎn)子系統(tǒng)故障預(yù)置示意圖如圖6所示。轉(zhuǎn)子系統(tǒng)故障實(shí)驗(yàn)預(yù)置三種狀態(tài)：正常、不平衡、不對中。其中，通過在轉(zhuǎn)盤外圈上加螺栓來模擬不平衡故障，如圖6（b）所示；通過在軸承座下加1.5 mm厚的硬皮墊來模擬不對中故障，如圖6（d）所示。

圖6 轉(zhuǎn)子系統(tǒng)故障預(yù)置示意圖Fig.6 Fault preset diagram of rotor system

在準(zhǔn)確設(shè)置熱像儀參數(shù)后，通過FLIR tool+軟件連接紅外熱像儀FLIR T650sc采集三種狀態(tài)下轉(zhuǎn)子系統(tǒng)的紅外視頻，每次采集前均將實(shí)驗(yàn)臺(tái)冷卻至室溫，初始環(huán)境條件大致相同。間隔30 s分別從轉(zhuǎn)子系統(tǒng)正常、不平衡、不對中狀態(tài)的紅外視頻中提取1份紅外溫度數(shù)據(jù)，每種狀態(tài)120份，共360份數(shù)據(jù)。

電動(dòng)機(jī)故障實(shí)驗(yàn)預(yù)置三種狀態(tài)：正常、過載、短路。其中，電動(dòng)機(jī)定子繞組匝間短路故障通過隨機(jī)磨損一部分線圈來模擬，如圖7所示。

圖7 定子繞組線圈磨損模擬圖Fig.7 Simulation diagram of stator winding wear

正常定子三相繞組線圈電阻均為8.8Ω，磨損后U相電阻變?yōu)?.9Ω。電動(dòng)機(jī)額定轉(zhuǎn)矩經(jīng)過計(jì)算為5.15 N·m，通過調(diào)節(jié)磁粉制動(dòng)器輸出扭矩為7 N·m來模擬電動(dòng)機(jī)過載故障。在準(zhǔn)確設(shè)置熱像儀參數(shù)后，通過FLIR tool+軟件連接紅外熱像儀FLIR T650sc采集電動(dòng)機(jī)正常、過載、短路狀態(tài)下的紅外視頻。每種狀態(tài)采集完成后，均使電動(dòng)機(jī)冷卻至室溫后再進(jìn)行下一次采集。同樣，間隔30秒分別從電動(dòng)機(jī)正常、過載、短路狀態(tài)的紅外視頻中提取1份紅外溫度數(shù)據(jù)，其中正常120份、過載120份，短路72份，共312份數(shù)據(jù)。

將兩類實(shí)驗(yàn)采集得到的所有672份數(shù)據(jù)隨機(jī)劃分為訓(xùn)練集和測試集，比例為75%和25%，用于后續(xù)訓(xùn)練、檢測、評估。由于隨機(jī)數(shù)據(jù)劃分具有不確定性，本文共進(jìn)行了10次數(shù)據(jù)隨機(jī)劃分。

3.2 Faster RCNN網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練

每次數(shù)據(jù)隨機(jī)劃分后，將所有數(shù)據(jù)使用局部自動(dòng)伽馬變換轉(zhuǎn)換為紅外灰度圖像，人工標(biāo)記轉(zhuǎn)子系統(tǒng)和電動(dòng)機(jī)區(qū)域位置，將訓(xùn)練集輸入Faster R-CNN網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，使用測試集進(jìn)行檢測評估，10次隨機(jī)劃分的目標(biāo)檢測結(jié)果如表1所示。表中mAP（mean Average Precison）表示目標(biāo)檢測的平均精度，mIoU（mean Intersection over Union）表示目標(biāo)檢測的平均交并比。從表中可以看出，已訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)模型可以準(zhǔn)確地檢測出目標(biāo)以及目標(biāo)位置，可以免去手動(dòng)提取目標(biāo)的繁瑣，實(shí)現(xiàn)智能識(shí)別。

表1 目標(biāo)檢測結(jié)果Tab.1 Target detection results

3.3 Resnet50網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練

每次數(shù)據(jù)隨機(jī)劃分后，從中分別提取轉(zhuǎn)子系統(tǒng)、電動(dòng)機(jī)區(qū)域溫度矩陣，使用全局自動(dòng)伽瑪變換將該區(qū)域溫度矩陣轉(zhuǎn)換為紅外灰度圖像。根據(jù)ResNet50輸入層大小，更改所有樣本圖像尺寸，并轉(zhuǎn)換為三通道均為灰度值的圖像。使用ResNet50網(wǎng)絡(luò)分別對轉(zhuǎn)子系統(tǒng)和電動(dòng)機(jī)三種狀態(tài)的訓(xùn)練集圖像進(jìn)行訓(xùn)練，使用測試集進(jìn)行檢測評估，其分類準(zhǔn)確率如表2所示。

表2 狀態(tài)分類準(zhǔn)確率Tab.2 State classification accuracy

從表中可以看出，ResNet50網(wǎng)絡(luò)對于電動(dòng)機(jī)和轉(zhuǎn)子系統(tǒng)三種狀態(tài)紅外圖像分類具有較好的效果，輸出的網(wǎng)絡(luò)模型可以用于故障判別。

3.4 紅外智能故障診斷方法評估

上面對紅外智能故障診斷方法中兩個(gè)重要的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了訓(xùn)練和評估，下面對整個(gè)智能故障診斷方法進(jìn)行綜合評估。

首先從隨機(jī)劃分的測試樣本中取一份數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)，單次紅外智能故障診斷情況如圖8所示。圖中輸入為熱像儀采集的紅外溫度矩陣，左數(shù)第一張圖片為其三維網(wǎng)格圖；經(jīng)過局部自動(dòng)伽瑪變換紅外成像增強(qiáng)后的灰度圖像如第二張圖所示，圖中可以直觀看到旋轉(zhuǎn)機(jī)械部件；得益于此，F(xiàn)aster R-CNN網(wǎng)絡(luò)準(zhǔn)確識(shí)別定位電動(dòng)機(jī)和轉(zhuǎn)子系統(tǒng)，如第三張圖所示，從而為兩類部件真實(shí)溫度換算與紅外圖像重構(gòu)打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。換算后的重構(gòu)圖像與原圖像有細(xì)微的差別，主要在于圖像各個(gè)像素點(diǎn)灰度值大小不同，在圖像中難以看出重構(gòu)前后的差別，但對于部件故障診斷非常重要，最后的診斷結(jié)果也與選取的紅外溫度數(shù)據(jù)類型相符。

圖8 旋轉(zhuǎn)機(jī)械紅外智能故障診斷情況Fig.8 Infrared intelligent fault diagnosis of rotating machinery

從上述的單份數(shù)據(jù)檢驗(yàn)中可以直觀地看到智能診斷方法的處理流程，為更全面地評估該紅外智能診斷方法的有效性，使用所有測試集數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證分析，其智能故障診斷準(zhǔn)確率如表3所示。

表3 智能故障診斷準(zhǔn)確率Tab.3 Intelligent fault diagnosis accuracy

由表中可以看出，基于深度學(xué)習(xí)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械紅外智能故障診斷方法能夠準(zhǔn)確診斷所研究的部件和狀態(tài)，智能診斷平均準(zhǔn)確率為90.06%。

4 結(jié) 論

本文針對旋轉(zhuǎn)機(jī)械紅外故障診斷開展了研究，將紅外成像、圖像增強(qiáng)、目標(biāo)檢測、圖像重構(gòu)、故障判別等技術(shù)融合在一起，提出了一套基于深度學(xué)習(xí)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械紅外智能故障監(jiān)測診斷方法，實(shí)現(xiàn)了從紅外溫度采集到紅外智能故障診斷的技術(shù)方法和路線，并且通過故障實(shí)驗(yàn)、網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練、分析測試，對提出的方法和流程進(jìn)行了檢驗(yàn)。結(jié)果表明，該方法能夠在紅外溫度成像并增強(qiáng)后直觀、準(zhǔn)確地識(shí)別旋轉(zhuǎn)機(jī)械部件類型和位置，并在部件識(shí)別的基礎(chǔ)上再進(jìn)行自動(dòng)故障判別，智能故障診斷準(zhǔn)確率為90.06%。該方法和流程經(jīng)過部件類型和故障種類的擴(kuò)展后，對于旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷乃至機(jī)械故障診斷具有一定的參考和應(yīng)用價(jià)值。