基于動(dòng)態(tài)加權(quán)的多尺度殘差網(wǎng)絡(luò)旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷算法

史紅梅， 鄭暢暢， 司 瑾， 陳晶城

(北京交通大學(xué) 機(jī)械與電子控制工程學(xué)院，北京 100044)

旋轉(zhuǎn)機(jī)械被廣泛應(yīng)用于風(fēng)力發(fā)電機(jī)、直升機(jī)、汽車、高速動(dòng)車組和其他機(jī)械設(shè)備中[1]。滾動(dòng)軸承和齒輪箱作為旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備中的重要零部件，一旦發(fā)生故障輕則造成嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)損失，重則甚至造成人員傷亡[2]。因此，進(jìn)行旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷算法的研究對(duì)于機(jī)械設(shè)備的安全運(yùn)行和維修維護(hù)具有重要意義。

幾十年來有大量學(xué)者研究齒輪箱、滾動(dòng)軸承等旋轉(zhuǎn)機(jī)械的故障診斷方法，其中大部分研究是采用信號(hào)分析的方法，利用信號(hào)處理技術(shù)對(duì)機(jī)械的振動(dòng)、溫度、聲信號(hào)等進(jìn)行時(shí)域、頻域或時(shí)頻域分析，取得了大量研究成果[3]。Hu等[4]采用小波包變換和集成固有時(shí)間尺度分解算法，提取齒輪箱故障特征。Xu等[5]提出了一種基于雙樹復(fù)小波變換和形態(tài)成分分析的去噪方法，將該方法用于提取齒輪在強(qiáng)噪聲下的故障特征頻率。Li等[6]使用小波變換處理聲發(fā)射信號(hào)，以定位行星齒輪箱中的齒輪故障。周小龍等[7]提出一種改進(jìn)希爾伯特黃變換方法能夠較好地抑制模態(tài)混疊問題并有效剔除同故障無相關(guān)的虛假模態(tài)分量，實(shí)現(xiàn)對(duì)旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障的有效診斷。但信號(hào)處理技術(shù)高度依賴特定領(lǐng)域的專業(yè)知識(shí)，診斷結(jié)果易受到人的主觀因素影響。

隨著人工智能和深度學(xué)習(xí)的快速發(fā)展，機(jī)械智能故障診斷取得了巨大進(jìn)步，近年已經(jīng)提出大量基于深度學(xué)習(xí)的故障診斷方法，并且達(dá)到了較好的診斷效果[8]，例如自編碼器、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等[9]。Wen等[10]提出了一種基于LeNet-5的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行故障診斷，該方法在三個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行測(cè)試都取得了良好的效果。Han等[11]提出了一種具有擴(kuò)大感受野的增強(qiáng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將此模型用于行星齒輪箱故障診斷。趙光權(quán)等[12]提出一種基于深度置信網(wǎng)絡(luò)的診斷方法，并在仿真信號(hào)數(shù)據(jù)和軸承數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了試驗(yàn)驗(yàn)證。Jiang等[13]提出了一種新的多尺度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)用于行星齒輪箱故障診斷。Peng等[14]提出了一種新的一維殘差網(wǎng)絡(luò)，在高鐵輪對(duì)軸承實(shí)驗(yàn)臺(tái)上進(jìn)行試驗(yàn)，取得了良好的試驗(yàn)效果。

旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備往往結(jié)構(gòu)復(fù)雜，工作環(huán)境惡劣，因此采集到的振動(dòng)信號(hào)包含大量噪聲。另外，齒輪箱的振動(dòng)信號(hào)成分更為復(fù)雜，包括轉(zhuǎn)頻及其高次諧波、齒輪嚙合頻率及其高次諧波、由于調(diào)制現(xiàn)象產(chǎn)生的邊頻帶等[15]。目前大多數(shù)深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)對(duì)樣本中的所有信息利用率基本相同，而采集的振動(dòng)信號(hào)中只有部分信息對(duì)故障診斷任務(wù)有利，因此需要將注意力更多的集中在與故障相關(guān)的信息中。

本文針對(duì)上述問題，提出一種基于動(dòng)態(tài)加權(quán)多尺度殘差網(wǎng)絡(luò)(multi-scale residual network based on dynamic weighting, DWMR-Net)的端到端模型。針對(duì)人工從振動(dòng)信號(hào)中提取故障特征困難問題，該模型以原始信號(hào)作為輸入，考慮到振動(dòng)信號(hào)固有的多尺度特征，結(jié)合多尺度學(xué)習(xí)的思想，分別從三個(gè)尺度進(jìn)行特征提取，以獲取互補(bǔ)的故障信息，其中，網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)為殘差塊結(jié)構(gòu)。接著設(shè)計(jì)動(dòng)態(tài)加權(quán)層，通過學(xué)習(xí)的方式來自動(dòng)獲取每個(gè)特征通道的重要程度系數(shù)，依據(jù)該系數(shù)對(duì)特征通道進(jìn)行重標(biāo)定，提高對(duì)故障診斷有利信息的注意力，減小或者抑制冗余信息對(duì)故障診斷結(jié)果的影響。

1 基于動(dòng)態(tài)加權(quán)的多尺度殘差網(wǎng)絡(luò)模型設(shè)計(jì)

1.1 殘差網(wǎng)絡(luò)

隨著網(wǎng)絡(luò)深度的增加，深度學(xué)習(xí)模型可能會(huì)出現(xiàn)性能退化問題，即訓(xùn)練的準(zhǔn)確率趨于平緩，訓(xùn)練誤差增大，為解決這個(gè)問題殘差網(wǎng)絡(luò)[16]被提出，殘差網(wǎng)絡(luò)一般由殘差塊堆疊而成，如圖1所示為一種簡單的殘差塊結(jié)構(gòu)，其通過加入恒等映射解決深層網(wǎng)絡(luò)的退化問題，并且可以防止出現(xiàn)梯度消失，計(jì)算過程以如下公式表示

y=f(F(x)+x)

(1)

式中:f(·)表示激活函數(shù)；x為輸入；F(x)為卷積層的輸出；y為殘差塊的輸出。

殘差塊中一般包括卷積層、激活層、池化層等結(jié)構(gòu)。DWMR-Net模型以一維信號(hào)作為輸入，下面以一維卷積層為例，假設(shè)第l層的卷積核寬度為K，第l-1層輸出M個(gè)特征向量，用xl(i,j)表示第l層輸出的第i個(gè)特征向量的第j個(gè)特征值，卷積層的計(jì)算過程可描述為下式

(2)

y=ReLU(x)=max{0,x}

(3)

1.2 基于動(dòng)態(tài)加權(quán)的多尺度殘差網(wǎng)絡(luò)模型設(shè)計(jì)

DWMR-Net模型的結(jié)構(gòu)如圖2所示，以1×l的一維振動(dòng)信號(hào)作為網(wǎng)絡(luò)的輸入，其中l(wèi)是樣本中的數(shù)據(jù)點(diǎn)個(gè)數(shù)，也稱樣本長度。首先輸入信號(hào)經(jīng)過具有寬卷積核的寬卷積模塊進(jìn)行初步的信息融合，將所輸出的特征圖作為后續(xù)多尺度結(jié)構(gòu)的輸入，以擴(kuò)大DWMR-Net模型的感受野。其次從三個(gè)不同的尺度提取信號(hào)中的深層故障特征，并且設(shè)計(jì)動(dòng)態(tài)加權(quán)層引入網(wǎng)絡(luò)的注意力機(jī)制使網(wǎng)絡(luò)具有更好的性能。

圖2 DWMR-Net模型結(jié)構(gòu)

多尺度集成方案已經(jīng)在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，其中Inception網(wǎng)絡(luò)中的并行多分支結(jié)構(gòu)較為常見。本文所設(shè)計(jì)的DWMR-Net模型結(jié)合了多尺度學(xué)習(xí)的思想，為網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)了三個(gè)并行分支，用三個(gè)不同寬度的卷積核分別從三個(gè)尺度提取故障特征。如圖3所示，每個(gè)分支網(wǎng)絡(luò)都是由三個(gè)不同的殘差結(jié)構(gòu)堆疊而成。每個(gè)殘差塊均由卷積層、批歸一化層和激活層組成。其中批處理歸一化層[18](batch normalization, BN)一般在激活層前面，可以改善深層網(wǎng)絡(luò)的過擬合問題，降低內(nèi)部協(xié)變量偏移帶來的影響，提高深層網(wǎng)絡(luò)的收斂速度，本文所設(shè)計(jì)的模型也采用這種方式。BN層的計(jì)算過程如下式

(4)

(5)

圖3 分支網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

如圖2所示，三個(gè)并行分支網(wǎng)絡(luò)提取出三個(gè)特征圖后，繼續(xù)經(jīng)過動(dòng)態(tài)加權(quán)層的處理，對(duì)每個(gè)特征圖的特征通道進(jìn)行重標(biāo)定。Hu等[19]提出了對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行改進(jìn)的SEnet(squeeze-and-excitation networks，SEnet)關(guān)注的是特征通道之間的關(guān)系。結(jié)合SEnet的思想，在DWMR-Net模型結(jié)構(gòu)中引入動(dòng)態(tài)加權(quán)層，動(dòng)態(tài)加權(quán)層的結(jié)構(gòu)如圖4所示，首先特征圖經(jīng)過全局平均池化的處理，完成特征壓縮，將每個(gè)通道的特征壓縮成一個(gè)實(shí)數(shù)，得到維度與輸入的特征通道數(shù)一致的一維向量；然后利用一維卷積層將特征維度降到輸入的1/16，經(jīng)過ReLU激活，再利用一維卷積層將向量升回原來的維度，經(jīng)過先降維再升維的步驟，可以具有更多的非線性，更好的擬合特征通道之間的復(fù)雜相關(guān)性；接著通過Sigmoid激活函數(shù)獲得(0,1)之間的歸一化系數(shù)[19]，計(jì)算過程如式(6)；最后將系數(shù)向量加權(quán)到輸入的特征圖上，就完成了對(duì)輸入特征圖的特征通道重標(biāo)定操作。

(6)

圖4 動(dòng)態(tài)加權(quán)層結(jié)構(gòu)

接下來將三個(gè)特征圖經(jīng)過全局平均池化處理獲得全局信息，進(jìn)一步經(jīng)過特征融合輸入到全連接層以及分類器中輸出分類結(jié)果。DWMR-Net模型采用Softmax[20]分類器，Softmax分類器的每個(gè)節(jié)點(diǎn)輸出一個(gè)(0,1)之間的值，分別對(duì)應(yīng)輸入樣本屬于每一個(gè)類別的概率，所有節(jié)點(diǎn)的輸出值加起來等于1。Softmax分類器的計(jì)算過程可描述為下式

(7)

式中：yi代表輸出層第i個(gè)節(jié)點(diǎn)的輸出值；c代表分類數(shù)。

2 基于動(dòng)態(tài)加權(quán)的多尺度殘差網(wǎng)絡(luò)旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷方法

2.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

本文所提出的DWMR-Net模型以旋轉(zhuǎn)機(jī)械的一維原始振動(dòng)信號(hào)作為網(wǎng)絡(luò)輸入。如圖5所示為構(gòu)建樣本庫示意圖，用長度為l的窗口截取數(shù)據(jù)段作為一個(gè)樣本，窗口滑動(dòng)步長為l，截取下一個(gè)數(shù)據(jù)段，以保證每個(gè)樣本之間的數(shù)據(jù)不重疊。最后將截取到的數(shù)據(jù)段隨機(jī)劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集。

圖5 構(gòu)建樣本庫

2.2 模型訓(xùn)練

表1展示了性能較好的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)設(shè)置。其中輸入樣本大小為1×2 048，三個(gè)尺度的卷積核寬度分別為11、13、15，@32表示有32個(gè)特征通道，s表示卷積核的移動(dòng)步長，num_class是分類數(shù)。訓(xùn)練時(shí)采用Adam[21]優(yōu)化算法，設(shè)置初始學(xué)習(xí)率為0.005，訓(xùn)練過程中加入學(xué)習(xí)率衰減策略，經(jīng)多次試驗(yàn)最終選擇每30個(gè)循環(huán)學(xué)習(xí)率衰減一次，衰減系數(shù)設(shè)為0.1。采用交叉熵?fù)p失函數(shù)，交叉熵可以用來衡量同一隨機(jī)變量X的兩個(gè)概率分布P(X)和Q(X)之間的差異。交叉熵?fù)p失計(jì)算公式如下式所示，其中xk∈X

(8)

表1 DWMR-Net網(wǎng)絡(luò)參數(shù)設(shè)置

3 試驗(yàn)結(jié)果及分析

3.1 轉(zhuǎn)子齒輪綜合故障模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)數(shù)據(jù)集試驗(yàn)

在HD-FD-H-03X轉(zhuǎn)子齒輪綜合故障模擬試驗(yàn)平臺(tái)上進(jìn)行了齒輪和滾動(dòng)軸承復(fù)合故障模擬試驗(yàn)。該試驗(yàn)臺(tái)結(jié)構(gòu)簡單、操作方便、性能穩(wěn)定。如圖6所示，該試驗(yàn)系統(tǒng)由原動(dòng)力三相變頻電機(jī)、轉(zhuǎn)矩轉(zhuǎn)速儀、單跨轉(zhuǎn)子軸系、滾動(dòng)軸承座、軸系負(fù)載盤、徑向加載裝置、平衡軸一級(jí)減速齒輪箱、制動(dòng)加載器、聯(lián)軸器、系統(tǒng)控制柜、故障套件等組成。齒輪箱是由一個(gè)太陽輪三個(gè)行星輪組成的行星齒輪箱，在行星齒輪箱上方安裝一個(gè)三軸加速度傳感器，采集振動(dòng)加速度信號(hào)。

圖6 轉(zhuǎn)子齒輪綜合故障模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)

齒輪箱故障失效形式主要包括齒輪失效、軸承失效、箱體疲勞裂紋、潤滑失效等。滾動(dòng)軸承故障主要包括內(nèi)圈故障、外圈故障、滾動(dòng)體故障和保持架斷裂。試驗(yàn)中主要采集了6種齒輪單故障、6種齒輪和滾動(dòng)軸承復(fù)合故障的故障樣本。表2中列出了故障類型，采樣頻率為20 kHz，轉(zhuǎn)速分別為750 r/min、1 000 r/min、1 250 r/min、1 500 r/min、1 750 r/min、2 000 r/min、2 250 r/min、2 500 r/min、2 750 r/min、3 000 r/min，每種工況采集時(shí)間為10 s。

表2 故障類型設(shè)置

如圖7所示為試驗(yàn)中人工模擬的幾種故障齒輪和故障軸承。在模型驗(yàn)證試驗(yàn)中選用垂直方向振動(dòng)加速度信號(hào)作為網(wǎng)絡(luò)模型輸入，樣本中包括10種工況的數(shù)據(jù)，總共分為13類。

將在轉(zhuǎn)速2 500 r/min下采集的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行可視化，結(jié)果如圖8所示，圖(a)是采集的原始信號(hào)，圖(b)是對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行快速傅里葉變換得到的頻譜圖。從圖中可以看出設(shè)備無故障時(shí)振動(dòng)信號(hào)噪聲較小，可以看出信號(hào)的周期性。而有故障的振動(dòng)信號(hào)噪聲較大，周期性不明顯，頻譜圖中包含多種頻率成分以及高頻噪聲，難以直接提取故障特征。

利用該試驗(yàn)臺(tái)數(shù)據(jù)集對(duì)DWMR-Net進(jìn)行試驗(yàn)驗(yàn)證。訓(xùn)練集包括10 296個(gè)樣本，測(cè)試集包括2 574個(gè)樣本。DWMR-Net模型訓(xùn)練過程中訓(xùn)練集和測(cè)試集的準(zhǔn)確率和損失曲線如圖9所示。訓(xùn)練前期準(zhǔn)確率曲線振動(dòng)較為頻繁，幅度較大，但準(zhǔn)確率仍是逐漸上升的趨勢(shì)，隨著訓(xùn)練次數(shù)的不斷增加，加之采用了學(xué)習(xí)率衰減策略，訓(xùn)練曲線最終趨于穩(wěn)定。訓(xùn)練次數(shù)為20次時(shí)，分類準(zhǔn)確率已經(jīng)超過80%，訓(xùn)練30次之后準(zhǔn)確率基本穩(wěn)定，最終的準(zhǔn)確率基本達(dá)到99%。從損失曲線也可看出，訓(xùn)練30次之前，雖然訓(xùn)練集損失逐漸下降并趨于平穩(wěn)，但是測(cè)試集損失曲線出現(xiàn)的波動(dòng)較多，訓(xùn)練30次之后測(cè)試集損失也基本降到最小，并且不再出現(xiàn)大的波動(dòng)。DWMR-Net模型故障診斷的測(cè)試集混淆矩陣如圖10所示，測(cè)試集的每類樣本基本都能被正確識(shí)別。

圖9 準(zhǔn)確率曲線與損失曲線

圖10 測(cè)試集混淆矩陣

深度學(xué)習(xí)中的優(yōu)化器可以優(yōu)化損失函數(shù)，優(yōu)化器通過優(yōu)化策略更新模型中可學(xué)習(xí)參數(shù)的值。常見的優(yōu)化器包括隨機(jī)梯度下降(stochastic gradient descent，SGD)、Adagrad、RMSprop、Adam等。下面對(duì)使用不同優(yōu)化器對(duì)訓(xùn)練過程的影響進(jìn)行了試驗(yàn)，如圖11所示。圖11可視化了使用不同優(yōu)化器時(shí)訓(xùn)練集損失函數(shù)曲線，從圖中可以看到使用Adam優(yōu)化器損失曲線下降最快，訓(xùn)練過程中損失曲線波動(dòng)較小，收斂快。Adam使用梯度的指數(shù)加權(quán)平均和梯度平方的指數(shù)加權(quán)平均來動(dòng)態(tài)地調(diào)整每個(gè)參數(shù)的學(xué)習(xí)率，在試驗(yàn)中也表現(xiàn)出了優(yōu)良的性能，因此在整個(gè)試驗(yàn)中均使用Adam優(yōu)化器進(jìn)行訓(xùn)練。

圖11 不同優(yōu)化器的訓(xùn)練損失曲線

為驗(yàn)證DWMR-Net模型中多尺度學(xué)習(xí)和殘差結(jié)構(gòu)的有效性，進(jìn)行消融試驗(yàn)。將所提出的DWMR-Net模型與一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(one-dimensional convolutional neural network, 1D-CNN)、多尺度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(multi-scale convolution neural network, MCNN)和一維殘差網(wǎng)絡(luò)(one-dimensional ResNet, 1D-ResNet)進(jìn)行對(duì)比。四種深度學(xué)習(xí)模型的測(cè)試集準(zhǔn)確率曲線如圖12所示，DWMR-Net模型和1D-ResNet模型效果較好，訓(xùn)練30次之后準(zhǔn)確率曲線基本穩(wěn)定不再波動(dòng)，而MCNN和1D-CNN在準(zhǔn)確率上升到一定程度后還是有些許波動(dòng)，這說明殘差結(jié)構(gòu)一定程度上可以提高深度學(xué)習(xí)模型的穩(wěn)定性。從試驗(yàn)結(jié)果可以看出多尺度學(xué)習(xí)和殘差結(jié)構(gòu)在一定程度上都可以提高模型的診斷性能，DWMR-Net模型結(jié)合了多尺度學(xué)習(xí)和殘差結(jié)構(gòu)，在各種試驗(yàn)條件下均表現(xiàn)出了相對(duì)更好、更穩(wěn)定的診斷效果。

圖12 不同深度學(xué)習(xí)模型測(cè)試集準(zhǔn)確率曲線

在原始數(shù)據(jù)集上四種深度學(xué)習(xí)模型的診斷效果較好，為更好的模擬旋轉(zhuǎn)機(jī)械實(shí)際工作環(huán)境，通過對(duì)原始數(shù)據(jù)集疊加隨機(jī)噪聲進(jìn)行加噪處理，構(gòu)建具有不同信噪比的噪聲信號(hào)。信號(hào)的信噪比(SNR)計(jì)算過程如下

(9)

式中，P是功率，對(duì)于離散信號(hào)，功率計(jì)算過程如下

(10)

四種深度學(xué)習(xí)模型在原始數(shù)據(jù)集和加噪數(shù)據(jù)集上的試驗(yàn)結(jié)果如表3所示，在原始數(shù)據(jù)集上四種模型的故障診斷性能差別不明顯，但是在加噪數(shù)據(jù)的試驗(yàn)中加入了多尺度學(xué)習(xí)和殘差結(jié)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)表現(xiàn)出了更好的性能，其中殘差結(jié)構(gòu)對(duì)網(wǎng)絡(luò)性能的提升具有更大的貢獻(xiàn)，本文提出的DWMR-Net模型相比于其他三種深度學(xué)習(xí)模型具有更強(qiáng)的抗噪能力，但是總體來說該數(shù)據(jù)集故障類別較多，工況更為復(fù)雜，對(duì)噪聲較為敏感，當(dāng)噪聲加到-2 dB時(shí)準(zhǔn)確率已經(jīng)降到90%以下。

表3 消融試驗(yàn)結(jié)果

接下來分別對(duì)有動(dòng)態(tài)加權(quán)層和無動(dòng)態(tài)加權(quán)層的模型進(jìn)行試驗(yàn)，試驗(yàn)結(jié)果如圖13所示，在原始數(shù)據(jù)和信噪比分別為4 dB，2 dB，0，-2 dB的數(shù)據(jù)上有動(dòng)態(tài)加權(quán)層的模型比沒有動(dòng)態(tài)加權(quán)層的模型診斷平均準(zhǔn)確率分別提高了0.42%，0.40%，0.48%，0.46%和0.70%。

圖13 有無動(dòng)態(tài)加權(quán)層對(duì)比試驗(yàn)結(jié)果

動(dòng)態(tài)加權(quán)層必然會(huì)帶來一定的參數(shù)量和訓(xùn)練時(shí)間的增加，具體情況見表4。有動(dòng)態(tài)加權(quán)層的網(wǎng)絡(luò)相比于無動(dòng)態(tài)加權(quán)層的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)量只增加了0.48%，在轉(zhuǎn)子齒輪綜合故障模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)數(shù)據(jù)集上的訓(xùn)練時(shí)長增加了1分14秒，動(dòng)態(tài)加權(quán)層僅引起了少量訓(xùn)練成本的增加。試驗(yàn)結(jié)果說明動(dòng)態(tài)加權(quán)層對(duì)于模型性能的提升有一定作用，這是由于動(dòng)態(tài)加權(quán)層在以增加少量訓(xùn)練參數(shù)為代價(jià)的情況下，可以使模型自適應(yīng)的選取對(duì)故障診斷更有利的信息。

表4 網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)量和訓(xùn)練時(shí)間

為進(jìn)一步理解所提出的DWMR-Net模型，分別對(duì)測(cè)試集樣本、DWMR-Net模型從訓(xùn)練集和測(cè)試集樣本中抽象出的故障特征向量、三個(gè)并行分支網(wǎng)絡(luò)從三個(gè)尺度提取出的特征向量進(jìn)行t-SNE[22]降維可視化，為方便觀察，選取其中6類樣本進(jìn)行可視化，結(jié)果如圖14所示。圖14(a)是原始數(shù)據(jù)，原始數(shù)據(jù)堆疊在一起無法區(qū)分。圖14(b)～(d)是從三個(gè)不同尺度提取出的特征向量，已經(jīng)基本分離，但仍有部分混疊在一起。圖14(e)、(f)是對(duì)訓(xùn)練集和測(cè)試集的特征向量進(jìn)行可視化，從圖中可以看出經(jīng)過訓(xùn)練好的DWMR-Net模型提取出的特征向量已經(jīng)明顯區(qū)分開。通過特征可視化試驗(yàn)證明了多尺度學(xué)習(xí)的必要性以及進(jìn)一步證實(shí)了所提出的模型具有強(qiáng)大的特征提取能力。

3.2 2009PHM齒輪箱數(shù)據(jù)集試驗(yàn)

2009PHM齒輪箱數(shù)據(jù)集是一種典型的通用工業(yè)齒輪箱數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)集中包含正齒輪和斜齒輪數(shù)據(jù)集。試驗(yàn)中使用正齒輪數(shù)據(jù)，如表5所示總共包括8種健康狀態(tài)。轉(zhuǎn)速有1 800 r/min、2 100 r/min、2 400 r/min、2 700 r/min、3 000 r/min，負(fù)載有高負(fù)載和低負(fù)載，組合后共10種工況，將所有工況的樣本放在一起訓(xùn)練，提高模型的泛化能力。

表5 2009PHM齒輪箱數(shù)據(jù)集故障類型

DWMR-Net、1D-CNN、MCNN和1D-ResNet四種模型在原始數(shù)據(jù)和加噪數(shù)據(jù)上的試驗(yàn)結(jié)果如表6所示，在加噪0的信號(hào)上，DWMR-Net模型的準(zhǔn)確率仍在98%以上，其他三種深度學(xué)習(xí)模型準(zhǔn)確率已經(jīng)降到97%甚至更低，通過齒輪箱公共數(shù)據(jù)集進(jìn)一步驗(yàn)證了DWMR-Net模型在旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷上的有效性和優(yōu)越性。進(jìn)一步在該公開數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了相關(guān)試驗(yàn)，試驗(yàn)結(jié)果如表7所示，驗(yàn)證了動(dòng)態(tài)加權(quán)層對(duì)模型診斷性能的提升具有普適性影響。

表6 2009PHM齒輪箱數(shù)據(jù)集試驗(yàn)結(jié)果

表7 動(dòng)態(tài)加權(quán)層試驗(yàn)驗(yàn)證

3.3 高速動(dòng)車組軸承數(shù)據(jù)集試驗(yàn)

本節(jié)試驗(yàn)采用高速動(dòng)車組牽引電機(jī)軸承實(shí)驗(yàn)臺(tái)數(shù)據(jù)集進(jìn)行，所用軸承型號(hào)為NU214，采樣頻率為10 kHz，包括正常、內(nèi)圈故障、外圈故障和滾子故障四類，故障通過線切割機(jī)人工引入，故障深度為0.15 mm，故障寬度為0.2 mm，如圖15所示。該數(shù)據(jù)集工況包含三種轉(zhuǎn)速，分別對(duì)應(yīng)于高速動(dòng)車組運(yùn)行于150 km/h、200 km/h和250 km/h，包括三種徑向負(fù)載分別為2 800 N、2 600 N和2 400 N，如表8所示總共三種工況。

表8 高速動(dòng)車組牽引電機(jī)軸承實(shí)驗(yàn)臺(tái)數(shù)據(jù)集工況

在該軸承數(shù)據(jù)集上的試驗(yàn)結(jié)果如圖16所示，由于工況和故障類別較少，DWMR-Net在該數(shù)據(jù)集上準(zhǔn)確率能達(dá)到100%，在加-4 dB信噪比的噪聲數(shù)據(jù)上準(zhǔn)確率仍能達(dá)到96.47%，取得了良好的診斷效果。

圖16 高速動(dòng)車組軸承數(shù)據(jù)集試驗(yàn)結(jié)果

同樣在該高速動(dòng)車組軸承數(shù)據(jù)集進(jìn)行了有無動(dòng)態(tài)加權(quán)層對(duì)診斷結(jié)果的影響的試驗(yàn)，試驗(yàn)結(jié)果如表9所示，在該數(shù)據(jù)集上有動(dòng)態(tài)加權(quán)層的模型表現(xiàn)出了相對(duì)更好的診斷性能，進(jìn)一步驗(yàn)證了動(dòng)態(tài)加權(quán)層以較少的代價(jià)提升了網(wǎng)絡(luò)的性能。

表9 動(dòng)態(tài)加權(quán)層試驗(yàn)驗(yàn)證

4 結(jié) 論

針對(duì)旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備結(jié)構(gòu)復(fù)雜、工作環(huán)境惡劣導(dǎo)致振動(dòng)信號(hào)的故障特征提取困難問題，提出了一種端到端的DWMR-Net故障診斷模型。DWMR-Net模型以殘差塊結(jié)構(gòu)為基礎(chǔ)結(jié)合了多尺度學(xué)習(xí)的思想，利用并行分支網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分別從三個(gè)尺度進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，提取互補(bǔ)的故障信息。通過加入動(dòng)態(tài)加權(quán)層學(xué)習(xí)特征通道之間的相互關(guān)系，引入特征通道的注意力機(jī)制，使模型自適應(yīng)的選擇更有利于故障診斷的信息，提高模型對(duì)故障信息的敏感性。分別在轉(zhuǎn)子齒輪箱綜合故障實(shí)驗(yàn)臺(tái)數(shù)據(jù)集、齒輪箱公共數(shù)據(jù)集和高速動(dòng)車組軸承數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了試驗(yàn)驗(yàn)證，證明了所提方法在旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷任務(wù)中具有相對(duì)較高的準(zhǔn)確率、較強(qiáng)的抗噪性和泛化性。