一種抗噪聲軸承故障診斷方法

陳露萌,李一鳴,黃民

(北京信息科技大學(xué) 機(jī)電工程學(xué)院,北京 100192)

0 引言

滾動(dòng)軸承是數(shù)控機(jī)床和各種旋轉(zhuǎn)機(jī)械系統(tǒng)的關(guān)鍵支承零部件。由于設(shè)備長(zhǎng)期運(yùn)行且工作環(huán)境惡劣,滾動(dòng)軸承極易遭受結(jié)構(gòu)損傷,若發(fā)生故障則會(huì)造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失甚至人員傷亡[1]。實(shí)際工作環(huán)境中,滾動(dòng)軸承的故障診斷往往伴隨有噪聲干擾。因此,研究在噪聲環(huán)境中的軸承故障診斷方法具有重要意義[2]。

隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的飛速發(fā)展,不少學(xué)者將此技術(shù)應(yīng)用于故障診斷的研究。深度學(xué)習(xí)模型中的非線性處理層能夠自適應(yīng)地提取原始數(shù)據(jù)中的故障特征,彌補(bǔ)了人工特征提取及淺層網(wǎng)絡(luò)特征挖掘不足的缺陷。田科位等[3]將SENet結(jié)構(gòu)引入到殘差塊中,提出了一種改進(jìn)深度殘差網(wǎng)絡(luò)的軸承故障診斷方法;劉洋等[4]將注意力機(jī)制模塊與一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合進(jìn)行軸承故障診斷,有效提升了診斷準(zhǔn)確率;Yan等[5]提出了一種優(yōu)化的堆棧變分降噪自編碼器,提升了自編碼器模型的抗噪性能,并將其應(yīng)用于軸承故障診斷;謝天雨等[6]提出了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和有效通道注意力模塊的滾動(dòng)軸承故障診斷方法,提升了模型在噪聲條件下的特征提取能力;Jin等[7]提出的AAnNet模型由兩個(gè)寬核卷積層和兩個(gè)GRU層組成,并融合了注意力機(jī)制,有效提升了模型的抗噪性能,但在大負(fù)載條件下卻表現(xiàn)不佳;許子非等[8]提出了MTSC-CNN模型,通過(guò)多尺度卷積進(jìn)行特征提取,提升了模型的診斷準(zhǔn)確率和抗噪性能;高玉才等[9]將自注意力機(jī)制引入雙向長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò),并將其應(yīng)用于軸承故障診斷,有效提升了診斷模型的穩(wěn)定性;趙凱輝等[10]結(jié)合Inception卷積結(jié)構(gòu)的多尺度抽象特征提取能力與雙向長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)時(shí)序建模的優(yōu)勢(shì),提出了基于Inception-BLSTM模型的故障診斷方法,提升了模型的抗干擾能力,診斷準(zhǔn)確率達(dá)到99.6%。

上述方法雖取得了相對(duì)不錯(cuò)的故障診斷效果,但模型的深層特征提取能力和抗噪性能還需要加強(qiáng),在高噪聲條件下的診斷準(zhǔn)確率和模型穩(wěn)定性有待提升。由此,本文提出了一種融合可微架構(gòu)搜索(differentiable architecture search,DARTS)算法[11]、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(convolutional neural network,CNN)和雙向長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)(bi-directional long-short term memory,BiLSTM)的DARTS-CNN-BiLSTM模型用于抗噪聲的軸承故障診斷。

1 DARTS-CNN-BiLSTM故障診斷模型的建立

一維振動(dòng)信號(hào)包含豐富的軸承狀態(tài)信息,當(dāng)受到噪聲干擾時(shí),表征故障狀態(tài)的有用信息與干擾信息混疊,造成特征提取困難。為了從振動(dòng)信號(hào)中提取能表征故障的深層空間特征并提升特征提取網(wǎng)絡(luò)的抗干擾能力,本文構(gòu)建了一種新的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并將其命名為DARTS-CNN,具體構(gòu)建方式是通過(guò)堆疊5個(gè)卷積單元模塊來(lái)增加網(wǎng)絡(luò)深度,然后使用可微架構(gòu)搜索算法對(duì)卷積單元模塊的內(nèi)部結(jié)構(gòu)進(jìn)行針對(duì)性尋優(yōu),從而找到最適合含噪軸承數(shù)據(jù)特征提取的優(yōu)秀拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。此外,為了彌補(bǔ)DARTS-CNN網(wǎng)絡(luò)無(wú)法提取振動(dòng)信號(hào)時(shí)序特征的缺陷,本文在其后加入了雙向長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)來(lái)提取時(shí)序特征并進(jìn)行特征融合。最后,將融合的特征輸入到分類(lèi)器中進(jìn)行故障模式識(shí)別。本文構(gòu)建的軸承故障診斷模型整體結(jié)構(gòu)如圖1所示,主要由DARTS-CNN網(wǎng)絡(luò)、BiLSTM網(wǎng)絡(luò)和分類(lèi)器三部分組成,具體參數(shù)見(jiàn)表1。

圖1 DARTS-CNN-BiLSTM模型的完整網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

表1 DARTS-CNN-BiLSTM模型參數(shù)

1.1 DARTS-CNN網(wǎng)絡(luò)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征提取原理是通過(guò)卷積核實(shí)現(xiàn)對(duì)振動(dòng)數(shù)據(jù)輸入變量的動(dòng)態(tài)加權(quán)融合。每個(gè)卷積核可以對(duì)局部變量進(jìn)行處理,隨著卷積核的移動(dòng)便可提取振動(dòng)信號(hào)在不同時(shí)間節(jié)點(diǎn)上的空間特征。因此,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)對(duì)特征提取效果至關(guān)重要。

DARTS-CNN網(wǎng)絡(luò)先使用一個(gè)步長(zhǎng)為1的寬核卷積(15×1)對(duì)原始一維振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行初步特征提取,然后按順序?qū)⒄＞矸e單元模塊(normal CNN cell)和降采樣卷積單元模塊(reduction CNN cell)進(jìn)行堆疊,這兩種單元模塊的內(nèi)部結(jié)構(gòu)均通過(guò)DARTS算法尋優(yōu)得到,且同種模塊的內(nèi)部結(jié)構(gòu)是共享的。其中,降采樣單元通過(guò)將與輸入節(jié)點(diǎn)相連的操作的步長(zhǎng)變?yōu)?來(lái)達(dá)到降采樣的目的,同時(shí)還具備限制模型通道數(shù)量的作用。兩種卷積單元模塊的內(nèi)部都包含2個(gè)輸入節(jié)點(diǎn)(記為Ck-2,Ck-1)、4個(gè)中間節(jié)點(diǎn)(記為N1,N2,N3,N4)和1個(gè)輸出節(jié)點(diǎn)Ck(下標(biāo)k代表第k個(gè)卷積單元模塊)。此處,節(jié)點(diǎn)代表的含義是特征張量,中間節(jié)點(diǎn)Nj可通過(guò)式(1)計(jì)算得到。

(1)

式中:o(i,j)(·)為節(jié)點(diǎn)Ni和Nj之間的操作。

節(jié)點(diǎn)之間的候選操作設(shè)置詳見(jiàn)表2。為使DARTS算法的搜索空間盡可能豐富,共設(shè)置了13種候選操作。并且,為了模型的輕量化考慮,標(biāo)準(zhǔn)卷積、空洞卷積和深度可分離卷積設(shè)為3種最常見(jiàn)的小尺寸卷積核3×1、5×1和7×1,兩種池化操作的卷積核大小設(shè)為3×1。卷積和池化操作的步長(zhǎng)設(shè)為1,空洞卷積的空洞率設(shè)為2。此外,在所有卷積和池化操作中都加入了批量歸一化處理,以增強(qiáng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力,卷積操作的激活函數(shù)選用計(jì)算速度更快、算法適應(yīng)性更強(qiáng)的ReLU函數(shù)。

表2 DARTS算法中的候選操作設(shè)置

DARTS算法的搜索流程如圖2所示。節(jié)點(diǎn)之間的每個(gè)候選操作都會(huì)被賦予一個(gè)結(jié)構(gòu)參數(shù)α,用來(lái)表示該操作的重要程度。

圖2 DARTS算法的搜索流程

(2)

(3)

圖3 超級(jí)網(wǎng)絡(luò)中卷積單元模塊的內(nèi)部結(jié)構(gòu)

為了找到每個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的最優(yōu)操作,DARTS算法通過(guò)梯度下降訓(xùn)練整個(gè)超級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),具體的訓(xùn)練過(guò)程是:首先將尋優(yōu)使用的數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和驗(yàn)證集,然后通過(guò)式(4)得到最優(yōu)模型參數(shù)w*,此處為了提升算法效率,優(yōu)化方法采用的是元學(xué)習(xí)中常用的近似梯度計(jì)算。

(4)

最后,再通過(guò)式(5)得到最優(yōu)結(jié)構(gòu)參數(shù)α*。

α*=argminαLval(w*,α)

(5)

式中:Lval為驗(yàn)證損失。

訓(xùn)練結(jié)束后,通過(guò)式(6)從每個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的候選操作中選出最優(yōu)操作。

(6)

此外,為了使卷積單元模塊的結(jié)構(gòu)稀疏化,DARTS算法會(huì)對(duì)所有保留下來(lái)的最優(yōu)操作的結(jié)構(gòu)參數(shù)α從大到小進(jìn)行排序,裁剪掉排序靠后的操作,以保證每個(gè)中間節(jié)點(diǎn)僅保留兩個(gè)輸入。

最終,本文使用西儲(chǔ)大學(xué)軸承數(shù)據(jù)集(添加了額外隨機(jī)噪聲)經(jīng)過(guò)50輪迭代尋優(yōu)得到的卷積單元模塊內(nèi)部結(jié)構(gòu)如圖4所示,使用渥太華大學(xué)軸承數(shù)據(jù)集(添加了額外隨機(jī)噪聲)經(jīng)過(guò)50輪迭代尋優(yōu)得到的卷積單元模塊內(nèi)部結(jié)構(gòu)如圖5所示。

1.2 BiLSTM網(wǎng)絡(luò)

卷積的運(yùn)算性質(zhì)決定了DARTS-CNN網(wǎng)絡(luò)只能提取出豐富的信號(hào)空間特征,而無(wú)法提取一維振動(dòng)信號(hào)中的時(shí)序特征。但是,由于卷積運(yùn)算后的空間特征值是按照時(shí)間順序排列的,因此振動(dòng)信號(hào)在時(shí)間維度上的特征得以保留,即振動(dòng)信號(hào)的時(shí)序特征隱含在了DARTS-CNN網(wǎng)絡(luò)輸出的空間特征值序列中。這種時(shí)序特征可以反映出滾動(dòng)軸承在工作過(guò)程中的故障狀態(tài),所以,本文在DARTS-CNN網(wǎng)絡(luò)后面加入可以從該空間特征值序列中提取出時(shí)序特征的BiLSTM網(wǎng)絡(luò)。

BiLSTM是對(duì)LSTM[12]的改進(jìn),其結(jié)構(gòu)如圖6所示,該網(wǎng)絡(luò)將DARTS-CNN輸出的空間特征值序列按照時(shí)間步劃分,然后將劃分好的特征數(shù)據(jù)分別以時(shí)間正序排列和時(shí)間反序排列輸入到兩層獨(dú)立的LSTM網(wǎng)絡(luò)中,這樣就可以從時(shí)間正反兩個(gè)方向分別提取時(shí)序特征,再將雙向時(shí)序特征通過(guò)聯(lián)級(jí)操作(Concat)從通道維度進(jìn)行特征融合,最后輸出。相比于單層的LSTM網(wǎng)絡(luò),BiLSTM能夠捕獲更多的信號(hào)時(shí)序特征,對(duì)長(zhǎng)信號(hào)的適應(yīng)能力更好。

圖6 BiLSTM網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

DARTS-CNN和BiLSTM結(jié)合能夠捕捉振動(dòng)信號(hào)中的空間和時(shí)間特征并將其融合,從而更加全面地反應(yīng)軸承在工作過(guò)程中的故障狀態(tài),為模型分類(lèi)器提供更豐富的特征矩陣,提升診斷準(zhǔn)確率。

1.3 全局平均池化層和分類(lèi)器

為減少模型參數(shù)量,本文使用全局平均池化(global average pooling,GAP)代替全連接層。全局平均池化可以精簡(jiǎn)冗余數(shù)據(jù),改善全連接層訓(xùn)練速度慢、易造成模型過(guò)擬合等問(wèn)題,同時(shí)還能保持空間變換的穩(wěn)定性[13]。每一張?zhí)卣鲌D經(jīng)過(guò)全局平均池化處理后輸出一個(gè)節(jié)點(diǎn),計(jì)算過(guò)程詳見(jiàn)文獻(xiàn)[14]。最后,通過(guò)Softmax分類(lèi)器完成故障分類(lèi)。

2 實(shí)驗(yàn)

2.1 原始數(shù)據(jù)集

為驗(yàn)證本文方法的有效性和先進(jìn)性,分別在美國(guó)凱斯西儲(chǔ)大學(xué)軸承數(shù)據(jù)集和加拿大渥太華大學(xué)軸承數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了故障診斷實(shí)驗(yàn)。

西儲(chǔ)大學(xué)數(shù)據(jù)集使用的是SKF6205深溝球軸承,分別采集了3種負(fù)載工況下(0.746 kW、1.491 kW、2.237 kW)的軸承振動(dòng)信號(hào),采樣頻率為12 kHz,故障類(lèi)型包括:內(nèi)圈故障、外圈故障、滾珠故障和健康數(shù)據(jù),故障損傷直徑分為小尺寸(0.178 mm)、中尺寸(0.356 mm)和大尺寸(0.533 mm)。

渥太華大學(xué)數(shù)據(jù)集使用的是ER16K深溝球軸承,振動(dòng)信號(hào)采樣頻率為200 kHz。軸承故障類(lèi)型包括:健康、內(nèi)圈故障、外圈故障、滾動(dòng)體故障、內(nèi)外圈及滾動(dòng)體的復(fù)合故障。轉(zhuǎn)速變化包括:先升后降(先從882 r/min升至1 518 r/min再降至1 260 r/min)、先降后升(先從1 452 r/min降至888 r/min再升至1 236 r/min)。

2.2 數(shù)據(jù)增強(qiáng)及樣本劃分

為了在保證數(shù)據(jù)時(shí)序信息不變的情況下,增加樣本數(shù)量,以緩解小樣本訓(xùn)練造成的模型學(xué)習(xí)困難,本文使用滑動(dòng)窗口重疊采樣對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)。

根據(jù)軸承的故障頻率和采樣頻率,將滑動(dòng)窗口長(zhǎng)度設(shè)為1 000個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn),重疊采樣率設(shè)為30%(即滑窗步長(zhǎng)為700)。數(shù)據(jù)增強(qiáng)后的樣本數(shù)量可通過(guò)經(jīng)驗(yàn)公式(7)計(jì)算得出。

(7)

式中:lnum為輸入原始數(shù)據(jù)總長(zhǎng)度;Wnum為滑動(dòng)窗口長(zhǎng)度;Snum為滑窗步長(zhǎng);Tnum為新樣本數(shù)量(向上取整)。

數(shù)據(jù)增強(qiáng)后,本文將西儲(chǔ)大學(xué)軸承數(shù)據(jù)集和渥太華大學(xué)軸承數(shù)據(jù)集都按照5:5的樣本比例劃分了訓(xùn)練集和驗(yàn)證集用于DARTS算法尋優(yōu)。

然后,又將這兩種數(shù)據(jù)集按8∶2的樣本比例重新劃分了訓(xùn)練集和測(cè)試集用于軸承故障診斷模型的完整訓(xùn)練和測(cè)試。根據(jù)電機(jī)負(fù)載條件的不同,本文將西儲(chǔ)大學(xué)數(shù)據(jù)集劃分為三個(gè)子集,分別命名為數(shù)據(jù)集A(電機(jī)負(fù)載為0.746 kW,電機(jī)轉(zhuǎn)速為1 772 r/min)、數(shù)據(jù)集B(電機(jī)負(fù)載為1.491 kW,電機(jī)轉(zhuǎn)速為1 750 r/min)、數(shù)據(jù)集C(電機(jī)負(fù)載為2.237 kW,電機(jī)轉(zhuǎn)速為1 730 r/min),每個(gè)子集的訓(xùn)練樣本數(shù)量為6 400,測(cè)試樣本數(shù)量為1 600。根據(jù)轉(zhuǎn)速變化的不同,本文將渥太華大學(xué)數(shù)據(jù)集劃分為兩個(gè)子集,分別命名為數(shù)據(jù)集D(轉(zhuǎn)速先升后降)和數(shù)據(jù)集E(轉(zhuǎn)速先降后升),每個(gè)子集的訓(xùn)練樣本數(shù)量為4 000,測(cè)試樣本數(shù)量為1 000。

西儲(chǔ)大學(xué)數(shù)據(jù)集的故障分類(lèi)標(biāo)簽對(duì)應(yīng)關(guān)系如表3所示,渥太華大學(xué)數(shù)據(jù)集的故障分類(lèi)標(biāo)簽對(duì)應(yīng)關(guān)系如表4所示。

表3 西儲(chǔ)大學(xué)軸承數(shù)據(jù)集故障分類(lèi)標(biāo)簽對(duì)應(yīng)關(guān)系

表4 渥太華大學(xué)軸承數(shù)據(jù)集故障分類(lèi)標(biāo)簽對(duì)應(yīng)關(guān)系

2.3 實(shí)驗(yàn)環(huán)境及參數(shù)設(shè)置

采用自主配置服務(wù)器,64位Windows10操作系統(tǒng),處理器為Intel core i9 11900k CPU,128 GB運(yùn)行內(nèi)存,NVIDIA Geforce RTX 3090 GPU,24 GB顯存,開(kāi)發(fā)環(huán)境為PyTorch 1.10.0,CUDA 11.3,Python 3.8。模型的訓(xùn)練參數(shù)設(shè)置如下:訓(xùn)練批次(batch size)為64,迭代次數(shù)(epoch)為40,優(yōu)化器為SGD,最小學(xué)習(xí)率 (learning rate min)為0.000 25,動(dòng)量因子(momentum)為0.9,權(quán)重衰減率(weight decay)為0.000 3,損失函數(shù)為分類(lèi)交叉熵?fù)p失。

2.4 實(shí)驗(yàn)分析

為方便區(qū)分,本文將使用西儲(chǔ)大學(xué)數(shù)據(jù)集尋優(yōu)得到的模型命名為DARTS-CNN-BiLSTM-A(即本文模型A),將使用渥太華大學(xué)數(shù)據(jù)集尋優(yōu)得到的模型命名為DARTS-CNN-BiLSTM-B(即本文模型B),這兩個(gè)模型的尋優(yōu)過(guò)程及候選操作設(shè)置完全相同,模型差異只表現(xiàn)在尋優(yōu)得到的卷積單元模塊的內(nèi)部結(jié)構(gòu)不同。

2.4.1 西儲(chǔ)大學(xué)軸承數(shù)據(jù)集的故障診斷實(shí)驗(yàn)

本文模型A在不同電機(jī)負(fù)載條件下的訓(xùn)練準(zhǔn)確率和損失函數(shù)曲線如圖7所示。

圖7 本文模型在不同負(fù)載條件下的訓(xùn)練準(zhǔn)確率和損失函數(shù)曲線

在訓(xùn)練迭代次數(shù)為11時(shí),模型在3種負(fù)載條件下的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集上準(zhǔn)確率均達(dá)到100%,且趨于穩(wěn)定。在數(shù)據(jù)集A、數(shù)據(jù)集B、數(shù)據(jù)集C上的訓(xùn)練損失分別由0.512降至0.020、由0.642降至0.043、由0.635降至0.034。當(dāng)?shù)螖?shù)到達(dá)26時(shí),在數(shù)據(jù)集A、數(shù)據(jù)集B、數(shù)據(jù)集C上的訓(xùn)練損失值都降到最低并趨于穩(wěn)定,分別為0.008、0.012、0.015。由此可知,本文所提出的DARTS-CNN-BiLSTM-A模型能夠通過(guò)較少的訓(xùn)練迭代很好地完成收斂,且可以達(dá)到較高的訓(xùn)練準(zhǔn)確率。

1) 本文模型在不同噪聲條件下的診斷實(shí)驗(yàn)

添加額外噪聲信號(hào):為了驗(yàn)證不同噪聲條件下本文模型A的診斷準(zhǔn)確率及抗噪性能,在數(shù)據(jù)中分別額外添加了信噪比為-10 dB、-8 dB、-6 dB、-4 dB、-2 dB、0 dB、2 dB、4 dB、6 dB、8 dB、10 dB的高斯白噪聲。信噪比(signal to noise ratio,SNR)RSN可根據(jù)式(8)計(jì)算得到,單位是dB。

(8)

式中:Psignal和Pnoise分別為有用信號(hào)和噪聲信號(hào)的強(qiáng)度。

為保證實(shí)驗(yàn)的可靠性,每組實(shí)驗(yàn)分別進(jìn)行了10次模型的訓(xùn)練和測(cè)試,取測(cè)試結(jié)果的平均診斷準(zhǔn)確率(%)±平均絕對(duì)偏差(%)作為最終評(píng)價(jià)指標(biāo),平均診斷準(zhǔn)確率可以反映模型的診斷精度,平均絕對(duì)偏差可以反映出模型的穩(wěn)定性。最終實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表5所示?？梢钥闯?當(dāng)信噪比大于等于4 dB時(shí)(低噪聲),模型在3種負(fù)載工況下均能保持98%以上的高診斷準(zhǔn)確率;當(dāng)信噪比大于-4 dB小于4 dB時(shí)(中噪聲),模型在3種負(fù)載工況下的平均診斷準(zhǔn)確率雖有所下降,但仍能達(dá)到95%以上;當(dāng)信噪比大于等于-6 dB小于等于-4 dB時(shí)(高噪聲),模型的平均診斷準(zhǔn)確率保持在90%以上;當(dāng)信噪比為-10 dB時(shí)(嚴(yán)重噪聲),模型在3種負(fù)載工況中的平均診斷準(zhǔn)確率分別降低至83.51%、84.02%、83.68%。由此可知,本文所提出的DARTS-CNN-BiLSTM-A模型在不同程度的噪聲干擾中仍能保持較高的診斷準(zhǔn)確率,對(duì)中低噪聲的抵抗能力非常明顯,具備良好的抗噪性能,且模型準(zhǔn)確率的平均絕對(duì)偏差較小,穩(wěn)定性能好。

表5 本文模型A在不同噪聲條件下的平均診斷準(zhǔn)確率和平均絕對(duì)偏差 %

此外,為了分析該模型對(duì)每個(gè)故障類(lèi)別的分類(lèi)情況,本文使用多分類(lèi)混淆矩陣展示了當(dāng)信噪比為-4 dB時(shí)最后一次測(cè)試的結(jié)果,如圖8所示。圖中橫坐標(biāo)表示故障的真實(shí)標(biāo)簽,縱坐標(biāo)表示故障的預(yù)測(cè)標(biāo)簽,主對(duì)角線上的數(shù)字代表模型對(duì)每一類(lèi)別正確識(shí)別的樣本數(shù)量,其余位置則是分類(lèi)錯(cuò)誤的樣本數(shù)量。從圖中可以看出,在數(shù)據(jù)集A上,模型對(duì)標(biāo)簽為0、1、2、7的故障分類(lèi)完全正確,標(biāo)簽為3、5、9的只有極少樣本被分錯(cuò);在數(shù)據(jù)集B上,模型對(duì)標(biāo)簽為0、3、6、7的故障分類(lèi)完全正確,標(biāo)簽為1、2、5的只有極少樣本被分錯(cuò);在數(shù)據(jù)集C上,模型對(duì)標(biāo)簽為0、3、7、9的故障分類(lèi)完全正確,標(biāo)簽為1、2、5、6只有極少樣本被分錯(cuò)。在3個(gè)數(shù)據(jù)集上,模型分類(lèi)錯(cuò)誤的樣本主要集中出現(xiàn)在類(lèi)別4和8中,由此可以推斷,當(dāng)信噪比為-4 dB時(shí),本文模型A除了對(duì)4、8兩類(lèi)較易混淆,其余類(lèi)別均能夠高水平識(shí)別。

圖8 本文模型A在SNR為-4 dB條件下的測(cè)試結(jié)果混淆矩陣

2) 與其他模型的性能對(duì)比實(shí)驗(yàn)

為驗(yàn)證本文模型A在診斷準(zhǔn)確率和抗噪性能上的優(yōu)勢(shì),本文選取了AAnNet[7]、MTSC-CNN[8]、BiLSTM+自注意力機(jī)制[9]、Inception-BLSTM[10]這4種先進(jìn)故障診斷模型進(jìn)行實(shí)驗(yàn)對(duì)比,實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)使用的是最常用的0.746 kW負(fù)載工況下的軸承數(shù)據(jù)(即數(shù)據(jù)集A)。為了對(duì)比模型的抗噪性,在數(shù)據(jù)中分別添加信噪比為-10 dB、-8 dB、-6 dB、-4 dB、-2 dB、0 dB、2 dB、4 dB、6 dB、8 dB、10 dB的額外噪聲。每組噪聲實(shí)驗(yàn)中,所有模型均使用相同的數(shù)據(jù)和訓(xùn)練方式完成訓(xùn)練與測(cè)試,每個(gè)模型進(jìn)行10次訓(xùn)練和測(cè)試,取測(cè)試結(jié)果的平均診斷準(zhǔn)確率(%)±平均絕對(duì)偏差(%)作為評(píng)價(jià)指標(biāo)。

對(duì)比結(jié)果如表6所示,AAnNet模型在信噪比大于等于0 dB的低噪聲條件下能保持95%以上的診斷準(zhǔn)確率,但在信噪比小于0 dB的中高噪聲條件下,此模型的識(shí)別效果不夠理想;MTSC-CNN模型與AAnNet模型的診斷效果相似,準(zhǔn)確率略低于AAnNet,但模型穩(wěn)定性更好;BiLSTM+自注意力機(jī)制模型只能在信噪比大于等于4 dB的極低噪聲條件下達(dá)到較好的診斷準(zhǔn)確率,其抗噪性能和模型穩(wěn)定性是5種對(duì)比模型中表現(xiàn)最差的;Inception-BLSTM模型在信噪比大于等于-4 dB的低中噪聲條件下均能保持90%以上的診斷準(zhǔn)確率,且模型穩(wěn)定性表現(xiàn)良好,但對(duì)于信噪比小于-4 dB的高噪聲數(shù)據(jù),模型診斷性能明顯下降;本文提出的DARTS-CNN-BiLSTM-A模型在信噪比大于等于-6 dB的中高噪聲條件下均能保持90%以上的診斷準(zhǔn)確率,且對(duì)于信噪比大于等于-10 dB小于-6 dB的重噪聲數(shù)據(jù),本文模型仍能保持83.51%以上的診斷準(zhǔn)確率,是所有對(duì)比模型中診斷準(zhǔn)確率和模型穩(wěn)定性表現(xiàn)最好的。在信噪比分別為-10 dB、-8 dB、-6 dB、-4 dB、-2 dB、0 dB、2 dB、4 dB、6 dB、8 dB、10 dB的噪聲條件下,本文模型與其他模型中準(zhǔn)確率最高的Inception-BLSTM模型相比,平均診斷準(zhǔn)確率分別提升了8.93%、5.74%、3.54%、4.71%、3.32%、2.31%、0.55%、1.11%、0.98%、1.03%、0.19%。

表6 多種模型在不同噪聲條件下的平均診斷準(zhǔn)確率和平均絕對(duì)偏差對(duì)比 %

2.4.2 渥太華大學(xué)軸承數(shù)據(jù)集的故障診斷實(shí)驗(yàn)

為驗(yàn)證本文所提方法在更復(fù)雜工況下的軸承數(shù)據(jù)集上也具備良好的適應(yīng)性,本文使用渥太華大學(xué)的變轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)集對(duì)DARTS-CNN-BiLSTM-B模型進(jìn)行了抗噪性能實(shí)驗(yàn)。在數(shù)據(jù)中分別添加信噪比為-8 dB、-4 dB、0 dB、4 dB、8 dB的額外噪聲,選取在前述對(duì)比實(shí)驗(yàn)中表現(xiàn)較好的AAnNet[6]和Inception-BLSTM[9]作為對(duì)比。每組噪聲實(shí)驗(yàn)中,所有對(duì)比模型均使用相同的數(shù)據(jù)和訓(xùn)練方式完成訓(xùn)練與測(cè)試,每個(gè)模型進(jìn)行10次訓(xùn)練和測(cè)試,取測(cè)試結(jié)果的平均診斷準(zhǔn)確率(%)±平均絕對(duì)偏差(%)作評(píng)價(jià)指標(biāo)。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表7所示,在數(shù)據(jù)集D上,AAnNet在無(wú)噪聲干擾時(shí)的平均診斷準(zhǔn)確率可達(dá)97.88%,當(dāng)受到信噪比大于等于0 dB的低噪聲干擾時(shí),能保持90%以上的診斷準(zhǔn)確率,但在信噪比小于0 dB的中高噪聲區(qū)間診斷準(zhǔn)確率下降很快,當(dāng)信噪比小于等于8 dB時(shí),平均診斷準(zhǔn)確率已低于65%;Inception-BLSTM在信噪比大于等于-4 dB的中低噪聲區(qū)間平均診斷準(zhǔn)確率可達(dá)到90%左右及以上,當(dāng)受到信噪比為-8 dB的高噪聲干擾時(shí),平均診斷準(zhǔn)確率維持在80%左右;本文提出的DARTS-CNN-BiLSTM-B模型在無(wú)噪聲干擾時(shí)的平均診斷準(zhǔn)確率高達(dá)98.85%,當(dāng)處于信噪比大于等于-4 dB的中低噪聲區(qū)間時(shí),平均診斷準(zhǔn)確率也能保持在95%左右及以上,當(dāng)信噪比為-8 dB時(shí),平均診斷準(zhǔn)確率仍能達(dá)到85%以上。本文模型B的抗噪性能優(yōu)于其他對(duì)比模型,在信噪比分別為-8 dB、-4 dB、0 dB、4 dB、8 dB的噪聲條件下,相較于其他模型中準(zhǔn)確率最高的Inception-BLSTM模型,平均診斷準(zhǔn)確率分別提升了5.70%、5.42%、2.65%、2.59%、1.57%。在數(shù)據(jù)集E上,本文模型B在無(wú)額外噪聲干擾時(shí)的平均診斷準(zhǔn)確率為98.38%,當(dāng)信噪比大于等于-4 dB時(shí),平均診斷準(zhǔn)確率仍保持在94%以上,當(dāng)信噪比為-8 dB時(shí),平均診斷準(zhǔn)確率達(dá)到85.65%。相較于其他模型中準(zhǔn)確率最高的Inception-BLSTM模型,本文模型B在信噪比分別為-8 dB、-4 dB、0 dB、4 dB、8 dB的噪聲條件下平均診斷準(zhǔn)確率分別提升了6.45%、5.70%、2.43%、2.28%、1.52%,模型穩(wěn)定性也優(yōu)于其他模型。

由上述實(shí)驗(yàn)可知,本文所提方法在兩種軸承故障診斷數(shù)據(jù)集上均表現(xiàn)出良好的適應(yīng)性,能夠達(dá)到較高水平的診斷準(zhǔn)確率,且抗噪性能及模型穩(wěn)定性均超越其他對(duì)比模型。

表7 多種模型在變轉(zhuǎn)速及不同噪聲條件下的平均診斷準(zhǔn)確率和平均絕對(duì)偏差 %

3 結(jié)束語(yǔ)

本文針對(duì)滾動(dòng)軸承在噪聲環(huán)境中故障診斷準(zhǔn)確率低、模型穩(wěn)定性差的問(wèn)題,提出了一種DARTS-CNN-BiLSTM抗噪聲軸承故障診斷模型。以原始一維振動(dòng)信號(hào)為輸入,在模型設(shè)計(jì)方面提出使用可微架構(gòu)搜索算法對(duì)CNN網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行結(jié)構(gòu)尋優(yōu),并將DARTS-CNN網(wǎng)絡(luò)與BiLSTM網(wǎng)絡(luò)結(jié)合,進(jìn)一步改善了CNN無(wú)法提取信號(hào)時(shí)序特征的缺陷。

本文所提方法因?yàn)橐雽?yōu)算法,與其他模型相比,具備對(duì)不同數(shù)據(jù)集適應(yīng)性更強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn),且CNN和BiLSTM的結(jié)合能同時(shí)捕捉信號(hào)的空間和時(shí)間特征,更加全面地反應(yīng)軸承故障狀態(tài),從而有效提升了診斷準(zhǔn)確率和模型綜合性能,對(duì)高噪聲的抵抗能力更強(qiáng),可以更好地適應(yīng)實(shí)際工作場(chǎng)景中的診斷需求。

本文方法在進(jìn)行模型結(jié)構(gòu)尋優(yōu)時(shí)的算法效率還有待提升,未來(lái)將在這方面做進(jìn)一步優(yōu)化。