基于降噪多分支CNN和注意力機(jī)制的滾動(dòng)軸承故障診斷方法*

劉 俊，吳海軍，周華西

(1.江蘇電子信息職業(yè)學(xué)院數(shù)字裝備學(xué)院，淮安 223003；2.上海交通大學(xué)機(jī)械系統(tǒng)與振動(dòng)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，上海 200001；3.南京理工大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院，南京 210094)

0 引言

滾動(dòng)軸承的健康狀況對(duì)機(jī)械系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行具備重要影響，但高速變載的惡劣工作環(huán)境不僅容易使其發(fā)生故障，還會(huì)對(duì)其采集信號(hào)產(chǎn)生強(qiáng)烈干擾[1]。研究在強(qiáng)噪聲環(huán)境下的軸承故障診斷技術(shù)對(duì)故障的及時(shí)發(fā)現(xiàn)、機(jī)械系統(tǒng)的安全運(yùn)行具有重大意義。

傳統(tǒng)的信號(hào)處理方法如奇異值分解(singular value decomposition，SVD)、經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(empirical mode decomposition，EMD)、獨(dú)立分量分析及小波閾值降噪被廣泛應(yīng)用于滾動(dòng)軸承的故障特征提取[2-4]；雖取得良好的診斷效果，但大多存在以下問(wèn)題：①識(shí)別方法均是針對(duì)某種特定情況下專門設(shè)計(jì)的，泛化能力較差；②人工提取的方法難以獲取軸承故障的深層特征；③當(dāng)噪聲干擾強(qiáng)度增大到一定程度后，很難直接從采集信號(hào)中提取出軸承特征頻率。

隨著人工智能技術(shù)的高速發(fā)展，基于深度學(xué)習(xí)的特征提取技術(shù)成為機(jī)械部件故障診斷的強(qiáng)有力工具[5-6]。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)憑借其強(qiáng)有力的非線性映射特性和深度特征自適應(yīng)提取能力成為當(dāng)前軸承故障診斷的主流方法。趙小強(qiáng)、吳楠等[7-8]雖證實(shí)了CNN在軸承故障診斷中有效性，但未能考慮到軸承實(shí)際運(yùn)行中的強(qiáng)噪聲干擾。昝濤等[9]結(jié)合信號(hào)譜分析和CNN對(duì)強(qiáng)噪聲環(huán)境下進(jìn)行軸承故障診斷，但其在信噪比(signal-to-noise ratio，SNR)為10 dB下的診斷正確率僅為56.4%；董紹江等[10]以SVD和EMD降噪處理的信號(hào)作為輸入，利用注意力機(jī)制驅(qū)動(dòng)的CNN中進(jìn)行識(shí)別，雖然在強(qiáng)噪聲環(huán)境下表現(xiàn)良好，但其基于SVD和EMD的信號(hào)處理過(guò)程需要消耗大量的計(jì)算成本；劉恒暢等[11]結(jié)合多分支網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)結(jié)和可分離CNN在SNR為-2 dB環(huán)境下的實(shí)現(xiàn)了準(zhǔn)確率為91.2%的軸承故障識(shí)別，但與其在SNR為8 dB時(shí)的99.6%準(zhǔn)確率相比產(chǎn)生了較大的落差，說(shuō)明其模型在抵抗噪聲干擾方面仍有待提高。

因此，本文提出一種基于降噪多分支CNN和注意力機(jī)制的滾動(dòng)軸承故障診斷方法，設(shè)計(jì)對(duì)始信號(hào)及其頻譜、濾波信號(hào)同步處理的多分支CNN特征提取結(jié)構(gòu)；并引入注意力機(jī)制對(duì)各分支的輸出進(jìn)行權(quán)重分配，在增強(qiáng)有效信息的同時(shí)抑制無(wú)效信息對(duì)診斷結(jié)果的影響。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了本文方法在強(qiáng)噪聲干擾下對(duì)軸承故障識(shí)別的有效性和魯棒性。

1 基礎(chǔ)理論

1.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

CNN強(qiáng)大的特征提取能力源于自身的3個(gè)重要特性：參數(shù)共享、稀疏交互、等變表示。通過(guò)卷積核以局部連接的方式在整體輸入信號(hào)上進(jìn)行特征提取，CNN具有良好的模型泛化能力以及出色的訓(xùn)練速度[12]。在信號(hào)處理方面，由于輸入信號(hào)大多為一維時(shí)序傳感器信號(hào)，目前用于故障診斷的CNN大多是一維CNN(one-dimensional CNN，1-D CNN)。1-D CNN不僅繼承了CNN強(qiáng)大的特征提取能力和非線性映射能力，還由于自身結(jié)構(gòu)從二維到一維的簡(jiǎn)化提升了運(yùn)算速度。典型的1-D CNN通常由輸入層、多個(gè)交替連接的卷積層和池化層、全連接層和最終的輸出層構(gòu)成。以x表示卷積層的輸入信號(hào)，卷積層的計(jì)算可表示為：

(1)

式中，w為卷積核的權(quán)重；b為偏執(zhí)單元；conv1D()為卷積操作；h為隱藏層的輸出；y為卷積層的輸出；本文采用ReLU()作為激活函數(shù)，其目的是防止神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過(guò)程中出現(xiàn)梯度消失現(xiàn)象。在卷積層之后緊接著是池化層，有：

x′=maxpool(y,s)

(2)

式中，x′為經(jīng)由一個(gè)卷積層和池化層映射后的輸出；s為池化核尺寸，本文選擇最大值池化，其作用是輸出為池化范圍內(nèi)的最大神經(jīng)元數(shù)值。池化層賦予了1-D CNN等變表示的能力，提升了網(wǎng)絡(luò)的泛化能力和抗干擾能力。

(3)

1.2 注意力機(jī)制

注意力機(jī)制作為深度學(xué)習(xí)模型中的一種特殊嵌入結(jié)構(gòu)，可以在模型訓(xùn)練過(guò)程中自動(dòng)學(xué)習(xí)和計(jì)算輸入數(shù)據(jù)對(duì)輸出結(jié)果的貢獻(xiàn)大小，并廣泛應(yīng)用于圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域[13]。在基于1-D CNN的故障診斷模型訓(xùn)練過(guò)程中，由于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)學(xué)習(xí)機(jī)制，不同通道提取的故障特征存在著一定的差異性，其中既包含了對(duì)實(shí)現(xiàn)故障識(shí)別有顯著貢獻(xiàn)的特征，也存在貢獻(xiàn)低、甚至起負(fù)激勵(lì)的特征。因此，將注意力機(jī)制引入深度學(xué)習(xí)模型，可以對(duì)輸入中每個(gè)部分實(shí)現(xiàn)不同的權(quán)重分配，從而抽取出更加有效及重要的特征，提升模型的自適應(yīng)能力及準(zhǔn)確性。

如圖1所示介紹注意力機(jī)制的工作原理，其中Z=[z1,z2,…,zn]為包含n個(gè)通道的輸入，zi∈RH×1表示第i個(gè)通道的特征。首先，如式(4)所示，利用平均池化操作avgpool()將輸入Z的通道特征zi進(jìn)行壓縮，獲取具備表征該通道全局信息的向量a=[a1,a2,…,an]。

圖1 注意力機(jī)制的工作原理

(4)

(5)

(6)

式中，?表示矩陣對(duì)應(yīng)元素間的點(diǎn)乘。

2 本文方法

2.1 模型概覽

本文所提出的基于降噪多分支CNN和注意力機(jī)制的診斷模型如圖2所示。以軸承監(jiān)測(cè)的原始振動(dòng)信號(hào)為輸入，首先分別利用快速傅立葉變換(fast fourier transform，F(xiàn)FT)和高斯濾波得到原始信號(hào)的頻譜和濾波信號(hào)；然后將原始信號(hào)、信號(hào)頻譜、高斯濾波信號(hào)分別輸入到均由1-D CNN構(gòu)建的直接映射分支、頻譜映射分支和高斯降噪分支的多分支1-D CNN中實(shí)現(xiàn)特征提??；隨及將多分支CNN提取的多通道特征作為注意力網(wǎng)絡(luò)輸入，獲取經(jīng)由注意力加權(quán)的輸出；最后將加權(quán)后的分支輸出作為分類CNN的輸入，實(shí)現(xiàn)滾動(dòng)軸承故障模式的端到端識(shí)別。

圖2 本文模型

2.2 信號(hào)處理

本文方法首先將原始信號(hào)進(jìn)行FFT和高斯濾波處理，其中FFT[14]被廣泛應(yīng)用于時(shí)域信號(hào)的頻譜獲取，本文不再贅述。高斯濾波屬于線性平滑濾波，廣泛應(yīng)用于高斯噪聲的消除，其降噪過(guò)程本質(zhì)上是經(jīng)由本身和鄰域范圍內(nèi)的其他數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行加權(quán)平均的過(guò)程。由于機(jī)械運(yùn)轉(zhuǎn)過(guò)程中的干擾噪音屬于獨(dú)立不同源分布，經(jīng)由疊加后對(duì)軸承本身的影響近似于高斯白噪聲影響[15-16]。因此，本文選擇高斯濾波信號(hào)作為多分支CNN中的濾波降噪分支的輸入。由于傳感器數(shù)據(jù)均為一維離散的時(shí)序信號(hào)，故本文選取一維高斯離散濾波函數(shù)進(jìn)行濾波處理，其表達(dá)式為：

(7)

式中，m為濾波半徑，由于是高斯離散濾波，半徑對(duì)應(yīng)信號(hào)點(diǎn)個(gè)數(shù)，所以m為正整數(shù)；δ為高斯濾波函數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差，其大小直接影響高斯離散濾波過(guò)程中周圍數(shù)據(jù)點(diǎn)對(duì)濾波結(jié)果的權(quán)重，本文中取m=2，δ=1。

2.3 模型架構(gòu)

本文模型中的多分支CNN和分類CNN均采用1-D CNN作為基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)進(jìn)行構(gòu)造。其中，多分支CNN中每個(gè)分支的CNN結(jié)構(gòu)完全相同，均只包含兩個(gè)相互交替的卷積層和池化層。分類CNN同樣由包含兩個(gè)卷積層和池化層的1-D CNN構(gòu)成，但與傳統(tǒng)1-D CNN經(jīng)卷積池化映射后利用全連接層實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)輸出不同，本文中分類CNN采用全局平均池化層實(shí)現(xiàn)最終預(yù)測(cè)結(jié)果的輸出。相較于全連接層參數(shù)多、計(jì)算量大、易產(chǎn)生過(guò)擬合等缺點(diǎn)，全局平均池化層不僅可以對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的參數(shù)數(shù)量進(jìn)行縮減，提升訓(xùn)練速度；另一方面還能避免深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)生過(guò)擬合問(wèn)題。全局平均池化層的計(jì)算表達(dá)式為：

(8)

表1 故障類別

3 試驗(yàn)驗(yàn)證

3.1 數(shù)據(jù)集構(gòu)造

為了驗(yàn)證本文模型在面向強(qiáng)噪聲環(huán)境下的抗噪性和有效性，選取某大學(xué)軸承數(shù)據(jù)集為研究對(duì)象[17]，在其采集信號(hào)的基礎(chǔ)上人為添加高斯白噪聲，獲取包含不同SNR的數(shù)據(jù)集。式(9)為SNR計(jì)算公式。

(9)

式中，Ps為信號(hào)的有效功率；Pn為噪聲的有限功率。

試驗(yàn)選取軸承數(shù)據(jù)集中轉(zhuǎn)速為1772 r/min時(shí)驅(qū)動(dòng)端的加速度傳感器信號(hào)，其對(duì)應(yīng)軸承型號(hào)為SKF6205-2RS，信號(hào)采樣頻率為12 kHz。如表2所示，構(gòu)造的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集由包含正常狀態(tài)、內(nèi)圈故障、外圈故障以及滾動(dòng)體故障在內(nèi)的10類軸承故障狀態(tài)構(gòu)成，以重采樣的方式構(gòu)造采樣點(diǎn)數(shù)為1200的數(shù)據(jù)樣本，每類故障狀態(tài)對(duì)應(yīng)的樣本數(shù)為320，最終構(gòu)成包含10類共3200個(gè)數(shù)據(jù)樣本的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集。在此基礎(chǔ)上，基于式(9)向基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集中添加高斯白噪聲，構(gòu)造SNR分別為-5 dB、0 dB、5 dB、10 dB和15 dB的數(shù)據(jù)集。如圖3所示，以軸承內(nèi)圈故障信號(hào)為例，展現(xiàn)了原始信號(hào)及不同SNR值的加噪信號(hào)時(shí)域波形。由圖可知，隨著噪聲強(qiáng)度的不斷增加，信號(hào)中因內(nèi)圈故障引起的周期性脈沖越來(lái)越不明顯，表明軸承的故障特征逐漸被加入的噪聲所淹沒(méi)。

圖3 原始信號(hào)及加噪信號(hào)時(shí)域波形

表2 故障類別

3.2 模型建立

以SNR為5 dB的情況為例，介紹本文模型的訓(xùn)練過(guò)程。圖4中展現(xiàn)了模型訓(xùn)練過(guò)程的損失曲線及識(shí)別精度，可以看出本文模型在SNR為5 dB的情況下，迭代30次之后基本收斂，且識(shí)別精度穩(wěn)定保持在99%以上。進(jìn)一步地，利用混淆矩陣將模型各個(gè)類別的分類結(jié)果可視化如圖5所示，可以看出本文模型在軸承內(nèi)圈故障、外圈故障以及滾動(dòng)體故障上均取得突出的診斷效果，能夠準(zhǔn)確分辨出軸承故障的強(qiáng)弱程度，僅在故障類別3(滾動(dòng)體故障，故障尺寸0.021 ft)上未實(shí)現(xiàn)100%的準(zhǔn)確診斷。

(a) 訓(xùn)練損失曲線 (b) 訓(xùn)練及預(yù)測(cè)識(shí)別精度圖4 模型訓(xùn)練過(guò)程

圖5 診斷結(jié)果混淆矩陣(SNR=-5 dB)

3.3 對(duì)比分析

為了進(jìn)一步驗(yàn)證本文提出方法的有效性，以支持向量機(jī)(support vector machine，SVM)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、1-D CNN為對(duì)象開(kāi)展對(duì)比實(shí)驗(yàn)研究。其中SVM的核函數(shù)選擇高斯核函數(shù)；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由1個(gè)輸入層、2個(gè)隱藏層及1個(gè)輸出層共4層網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成，神經(jīng)元數(shù)分別為1200、512、256和10；1-D CNN的卷積部分包含3個(gè)交替連接的卷積層和池化層，全連接層由1個(gè)輸入層、1個(gè)隱藏層和1個(gè)輸出層構(gòu)成。對(duì)比實(shí)驗(yàn)中所有模型使用相同的訓(xùn)練集和測(cè)試集，并在五種不同SNR下對(duì)模型的診斷能力進(jìn)行評(píng)估。圖6所示為SNR為5 dB的情況下，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及CNN方法的模型訓(xùn)練過(guò)程的損失曲線及識(shí)別精度。所有模型在每種SNR情況下均重復(fù)實(shí)驗(yàn)10次，其最終的平均診斷正確率和標(biāo)準(zhǔn)差如圖7所示。

(a) BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練損失曲線 (b) BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練及預(yù)測(cè)識(shí)別精度

圖7 不同模型對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果

從實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出，本文模型在-5 dB～15 dB的所有SNR水平下均取得了最優(yōu)的診斷結(jié)果，且在0 dB的強(qiáng)噪聲干擾下，仍取得的高達(dá)93.79%的診斷精度。在所有對(duì)比模型中，SVM模型的診斷精度相對(duì)較弱，即使在15 dB水平下也僅獲得82.76%的診斷正確率，說(shuō)明在噪聲干擾下淺層機(jī)器學(xué)習(xí)模型相對(duì)于深層網(wǎng)絡(luò)模型的特征提取能力較弱。此外，從1-D CNN和本文模型在SNR從低到高時(shí)診斷正確率的變化過(guò)程可以看出，在10 dB和15 dB的低SNR情況下，1-D CNN作為深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)其診斷精度與本文模型差距較小，也能取得高于95%的診斷正確率；而隨著噪聲強(qiáng)度增加，1-D CNN與本文模型在診斷正確率上的差距逐漸拉大，在-5 dB水平下的診斷正確率相差接近20%，進(jìn)一步證明了本文模型具備對(duì)強(qiáng)噪聲環(huán)境的抗干擾能力。

3.4 模型分析

為了進(jìn)一步論述本文模型多分支結(jié)構(gòu)和注意力機(jī)制的有效性，在本文模型的基礎(chǔ)上取消注意力機(jī)制，并將模型的輸入改為僅原始信號(hào)、僅信號(hào)頻譜和僅高斯濾波信號(hào)，其訓(xùn)練的模型分別記作原始信號(hào)模型，頻譜信號(hào)模型和高斯濾波模型。各模型在不同SNR情況下均重復(fù)實(shí)驗(yàn)10次，其平均診斷正確率和標(biāo)準(zhǔn)差如圖8所示。

圖8 不同輸入對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文多分支結(jié)構(gòu)和注意力機(jī)制能在所有SNR水平下均能幫助模型獲取更高的故障識(shí)別精度；且相較于噪聲干擾較弱的高SNR情況，多分支結(jié)構(gòu)和注意力機(jī)制在強(qiáng)噪聲干擾的低SNR情況下能帶來(lái)更為明顯的提升。例如，在15 dB水平下的本文模型的診斷正確率為99.87%，而第二高的診斷正確率為原始信號(hào)模型的97.79%，正確率提升了2%左右；而在-5 dB水平下本文模型的診斷正確率為87.45%，相較于診斷正確率為80.38%的高斯濾波模型，提升了將近7%的診斷正確率。

4 結(jié)論

本文提出一種基于降噪多分支CNN和注意力機(jī)制的滾動(dòng)軸承故障端到端診斷方法，實(shí)現(xiàn)了故障信號(hào)在原始時(shí)域和頻域特征的充分提取及權(quán)重自適應(yīng)分配。試驗(yàn)結(jié)果表明，本文模型在不同SNR水平下均能實(shí)現(xiàn)較傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型SVM、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN更高的故障識(shí)別精度；尤其是在強(qiáng)噪聲干擾的環(huán)境下，本文模型表現(xiàn)出更強(qiáng)的抗干擾能力和更高的診斷精度。通過(guò)改變輸入信號(hào)和取消注意力機(jī)制的對(duì)比試驗(yàn)，進(jìn)一步驗(yàn)證了提出模型中多分支結(jié)構(gòu)和注意力機(jī)制的有效性。本文方法可為滾動(dòng)軸承在強(qiáng)噪聲環(huán)境下的故障診斷提供有力工具。