基于小波時(shí)頻圖與Swin Transformer的柴油機(jī)故障診斷方法

劉子昌, 白永生, 李思雨, 賈希勝,*

(1. 陸軍工程大學(xué)石家莊校區(qū), 河北 石家莊 050003;2. 河北省機(jī)械裝備狀態(tài)監(jiān)測(cè)與評(píng)估重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 河北 石家莊 050003)

0 引 言

柴油機(jī)具有扭矩大、經(jīng)濟(jì)性能好等優(yōu)點(diǎn),廣泛應(yīng)用于國(guó)民經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)、生活、國(guó)防軍工等各個(gè)領(lǐng)域[1]。但由于其工作時(shí)產(chǎn)生的壓力、溫度較大,對(duì)零部件結(jié)構(gòu)強(qiáng)度和剛度要求很高,其可靠性、安全性隨著運(yùn)行時(shí)間的增加逐漸降低,導(dǎo)致故障頻發(fā)[2]。如果不能及時(shí)發(fā)現(xiàn)故障,不但會(huì)影響設(shè)備的性能,甚至?xí)斐蓢?yán)重的經(jīng)濟(jì)損失和安全事故。因此,開展柴油機(jī)的故障診斷方法研究,對(duì)于提高設(shè)備運(yùn)行效率和預(yù)防突發(fā)事故具有重大意義[3]。

柴油機(jī)的故障診斷方法主要包括基于物理模型、基于混合模型和基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型的方法?；谖锢砟Ｐ偷墓收显\斷方法適用于零部件級(jí)的狀態(tài)識(shí)別,例如部件的裂紋、疲勞、磨損等。但構(gòu)建物理模型需要深入了解柴油機(jī)的故障和失效機(jī)理,全面考慮部件受到的物理、化學(xué)過程,導(dǎo)致建模過程比較困難,不適用于系統(tǒng)級(jí)的設(shè)備[4]?；诨旌夏Ｐ偷脑\斷方法將各種診斷方法進(jìn)行融合研究,以準(zhǔn)確、客觀地識(shí)別設(shè)備的不同工作狀態(tài)。但由于涉及到多方法或者多模型的融合,導(dǎo)致其計(jì)算量過大或者建模困難,因此在實(shí)際應(yīng)用中并不多[5]。隨著人工智能技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展,基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型的故障診斷方法是當(dāng)前研究的主流方向,該方法通過不同類型的傳感器采集到可以表征設(shè)備工作狀態(tài)的信號(hào),運(yùn)用不同的特征提取方法和模式識(shí)別技術(shù)對(duì)其故障類型進(jìn)行識(shí)別[6]。以柴油機(jī)為例,由于工作環(huán)境復(fù)雜(受到高溫、高壓、惡劣環(huán)境的影響),對(duì)其采集原始信號(hào)時(shí),通常以采集振動(dòng)信號(hào)為主。由于振動(dòng)信號(hào)具有采集方便、簡(jiǎn)易可行,且不需要拆解機(jī)體和改變柴油機(jī)結(jié)構(gòu)的優(yōu)勢(shì)。因此,基于振動(dòng)信號(hào)的柴油機(jī)故障診斷方法已成為國(guó)內(nèi)外研究的熱點(diǎn)[7]。

在故障特征提取方面,文獻(xiàn)[8]中在采集到的柴油機(jī)原始振動(dòng)信號(hào)的基礎(chǔ)上提取時(shí)域、頻域等特征參數(shù),進(jìn)行歸一化處理及數(shù)據(jù)降維,將訓(xùn)練樣本輸入到支持向量機(jī)(support vector machine, SVM)中,得到故障診斷結(jié)果。文獻(xiàn)[9]中提出一種基于變分模態(tài)分解(variational mode decomposition, VMD)和基于核的模糊c均值聚類(kernel-based fuzzy c-means clustering, KFCM)的柴油機(jī)故障診斷方法,首先通過VMD對(duì)柴油機(jī)原始振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分解得到所需各分量,其次運(yùn)用相關(guān)系數(shù)法選取與原始信號(hào)最相關(guān)的分量作為故障特征,最后將選取的分量輸入到KFCM模型進(jìn)行分類。文獻(xiàn)[10]中提出一種基于改進(jìn)VMD和堆疊稀疏自編碼器的柴油機(jī)故障診斷方法,首先對(duì)通過VMD分解后的各分量提取小波能量特征和時(shí)域特征,其次對(duì)得到的特征進(jìn)行混合并構(gòu)建特征向量,最后輸入到堆疊稀疏自編碼器中進(jìn)行故障診斷。然而,上述模型的特征提取方法均是基于一維振動(dòng)數(shù)據(jù),雖然信號(hào)的非線性特征在一定程度上可以進(jìn)行保存,但網(wǎng)絡(luò)模型更善于從高維數(shù)據(jù)中提取特征信息,而且原始振動(dòng)信號(hào)在時(shí)間序列上的相關(guān)性并沒有得到考慮。

因此,學(xué)者們開始研究將柴油機(jī)一維原始振動(dòng)信號(hào)通過某種方法轉(zhuǎn)換為二維圖像,對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取后用于分類網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和識(shí)別。文獻(xiàn)[11]中首先計(jì)算柴油機(jī)原始信號(hào)的三階累積量,其次對(duì)圖像紋理特征提取和高階累積量進(jìn)行結(jié)合得到特征參數(shù),最后通過SVM識(shí)別各故障狀態(tài)。文獻(xiàn)[12]中對(duì)柴油機(jī)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行Gabor變換得到時(shí)頻分布圖,對(duì)其提取故障特征參數(shù)后通過SVM進(jìn)行故障診斷。文獻(xiàn)[13]中通過平滑偽維格納分布將柴油機(jī)振動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)換為時(shí)頻圖像用于識(shí)別柴油機(jī)各故障狀態(tài)。但是,通過上述方法轉(zhuǎn)換原始振動(dòng)信號(hào)時(shí)包含的特征信息有限,難以對(duì)待監(jiān)測(cè)部件不同狀態(tài)振動(dòng)信號(hào)的時(shí)間依賴特征有效提取,容易造成信息的丟失。

在基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型的故障診斷方法方面,目前常用的方法主要包括SVM、反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(convolutional neural networks, CNN)等[14]。其中,SVM存在對(duì)參數(shù)選擇敏感的問題,導(dǎo)致訓(xùn)練速度慢,從而限制了該方法在故障診斷中的應(yīng)用[15]。反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力較差,在尋優(yōu)的過程中容易產(chǎn)生局部最優(yōu)解,導(dǎo)致模型診斷準(zhǔn)確率下降[16]。長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)需要人工提取數(shù)據(jù)的時(shí)頻域等特征,其本身并不具備特征提取能力[17]。CNN的當(dāng)前輸出只與當(dāng)前輸入有關(guān),而柴油機(jī)采集到的當(dāng)前振動(dòng)信號(hào)與先前的信號(hào)也有關(guān)聯(lián),具有明顯的時(shí)間特性,導(dǎo)致包含時(shí)間信息的數(shù)據(jù)通過CNN較難處理[18]。此外,雖然CNN在解構(gòu)圖像信息并提取底層特征方面具有優(yōu)勢(shì),但是CNN存在卷積操作感受野受到局限、對(duì)圖像全局信息較難捕捉、隨著網(wǎng)絡(luò)層數(shù)增多容易存在梯度消失問題等不足,影響模型的識(shí)別效果[19]。

基于上述分析,本文以柴油機(jī)為工程研究背景,針對(duì)目前柴油機(jī)故障狀態(tài)監(jiān)測(cè)困難和故障診斷準(zhǔn)確率不理想的問題,提出一種結(jié)合小波時(shí)頻圖表示時(shí)變非線性非平穩(wěn)信號(hào)的優(yōu)勢(shì)與Swin Transformer出色圖像分類能力的柴油機(jī)故障診斷方法,以實(shí)現(xiàn)柴油機(jī)各故障狀態(tài)的識(shí)別。通過連續(xù)小波變換將柴油機(jī)原始振動(dòng)信號(hào)表示為小波時(shí)頻圖像,可以將振動(dòng)信號(hào)對(duì)時(shí)間的依賴性映射到圖像特征空間中,使原始特征信息盡可能多的保留在時(shí)頻圖中。運(yùn)用Swin Transformer強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力對(duì)圖像中的時(shí)間特征和空間特征進(jìn)行自動(dòng)提取后,完成故障狀態(tài)識(shí)別。通過公開數(shù)據(jù)集和實(shí)驗(yàn)室的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)提出的柴油機(jī)故障診斷方法的可行性及有效性進(jìn)行驗(yàn)證。

1 柴油機(jī)故障診斷方法

基于小波時(shí)頻圖與Swin Transformer的柴油機(jī)故障診斷方法中,通過連續(xù)小波變換將采集到的原始振動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)換為小波時(shí)頻圖,運(yùn)用Swin Transformer網(wǎng)絡(luò)模型識(shí)別各故障狀態(tài)。因此,本節(jié)將分別對(duì)小波時(shí)頻圖、Swin Transformer網(wǎng)絡(luò)模型和基于小波時(shí)頻圖與Swin Transformer的柴油機(jī)故障診斷方法進(jìn)行介紹。

1.1 小波時(shí)頻圖

對(duì)采集到的柴油機(jī)原始振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行連續(xù)小波變換,將其表示為二維彩色小波時(shí)頻圖。連續(xù)小波變換是一種多尺度時(shí)頻分析方法,具有強(qiáng)大的時(shí)頻分析能力[20]。通過振動(dòng)加速度傳感器采集到的柴油機(jī)原始信號(hào)是一種典型的一維時(shí)間序列,其縱坐標(biāo)為各采樣點(diǎn)對(duì)應(yīng)的幅值,橫坐標(biāo)為時(shí)間或采樣點(diǎn)[21]。原始振動(dòng)信號(hào)不能全面表示柴油機(jī)的故障狀態(tài)信息,為了有效表征原始信號(hào)的時(shí)頻特征,將信號(hào)轉(zhuǎn)換為小波時(shí)頻圖,不僅可以凸顯振動(dòng)信號(hào)原始的特征信息,而且對(duì)時(shí)間序列特征信息能夠進(jìn)一步增強(qiáng)[22]。連續(xù)小波變換可表示為

(1)

選擇合適的小波基函數(shù)是有效進(jìn)行小波變換的關(guān)鍵,由于采集到的柴油機(jī)振動(dòng)信號(hào)產(chǎn)生的沖擊特性與Morlet小波相似,而復(fù)Morlet小波與Morlet小波相比具有更優(yōu)的自適應(yīng)性,是其復(fù)數(shù)形式,因此本文采用復(fù)Morlet小波[24],數(shù)學(xué)表達(dá)式為

(2)

式中:Fb和Fc分別為帶寬因子和中心頻率因子。設(shè)置小波基wavename=cmor3-3,cmor是復(fù)Morlet小波,其中3-3表示Fb-Fc,即帶寬參數(shù)和小波中心頻率均取3。

可通過如下步驟將采集到的振動(dòng)信號(hào)表示為小波時(shí)頻圖。

步驟 1伸縮因子對(duì)應(yīng)的實(shí)際頻率Fα表示為

(3)

式中:fs為采樣頻率。

步驟 2由式(3)可得,尺度序列t需采用如下形式,以使變化后的頻率序列為等差序列A:

A={c/totalscal,…,c/(totalscal-1),c/4,c/2,c}

(4)

式中:設(shè)置尺度序列長(zhǎng)度totalscal為256;c為常數(shù)。

步驟 3求c:

c=2Fc·totalscal

(5)

步驟 4將式(5)代入式(4)得到所需尺度序列。原始振動(dòng)信號(hào)x(t)由確定的尺度及小波基,通過式(1)得到小波系數(shù)矩陣,結(jié)合時(shí)間序列及實(shí)際頻率序列,即可得到原始信號(hào)的小波時(shí)頻圖[25]。

1.2 Swin Transformer網(wǎng)絡(luò)模型

Swin Transformer網(wǎng)絡(luò)模型是微軟亞洲研究院于2021年提出的,是一種具有圖1所示層級(jí)式結(jié)構(gòu)的Transformer,其特征通過圖2所示的一種稱為“移動(dòng)窗口”的方式得來的[26]。Transformer模型完全基于自注意力機(jī)制,沒有任何卷積層或循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層,不受局部相互作用限制。自注意力同時(shí)具有并行計(jì)算和最短的最大路徑長(zhǎng)度這兩個(gè)優(yōu)勢(shì)。ViT(Vision Transformer)是首個(gè)用來取代CNN并應(yīng)用于圖像分類的Transformer模型[27]。Swin Transformer是對(duì)ViT的演進(jìn)。盡管Transformer最初是應(yīng)用在文本數(shù)據(jù)上的序列到序列學(xué)習(xí),但現(xiàn)在已經(jīng)推廣到各種現(xiàn)代的深度學(xué)習(xí)中,例如視覺、語音和強(qiáng)化學(xué)習(xí)領(lǐng)域[28]。

圖1 層級(jí)式結(jié)構(gòu)Fig.1 Hierarchical structure

圖2 移位窗口Fig.2 Shifted window

Swin Transformer從小尺寸的圖像塊(黑色輪廓)開始,逐漸在更深的Transformer層中合并相鄰的圖像塊,從而構(gòu)造出一種層次化表示。Swin Transformer的層級(jí)式結(jié)構(gòu)不僅非常靈活,可以提供各個(gè)尺度的特征信息,同時(shí)由于自注意力是在局部窗口之內(nèi)計(jì)算的,只要窗口大小固定,自注意力的計(jì)算復(fù)雜度就是固定的,因此該模型的計(jì)算復(fù)雜度隨著圖像大小線性增長(zhǎng),而不像ViT模型平方倍增長(zhǎng)[29]。

Swin Transformer的一個(gè)關(guān)鍵設(shè)計(jì)元素是其在連續(xù)自注意力層之間的窗口分區(qū)移動(dòng)。移動(dòng)窗口方法的延遲比滑動(dòng)窗口方法低得多,而建模能力卻相似,不僅使該模型具有更高的效率(序列長(zhǎng)度大大降低),而且通過移動(dòng)操作能夠讓相鄰的兩個(gè)窗口之間有了交互,上下層之間可以有跨窗口連接,從而達(dá)到了一種全局建模的能力[30]。

Swin Transformer模型的結(jié)構(gòu)如圖3所示,主要由圖像塊分割層、層疊模塊、歸一化層、全局池化層和全連接層組成[31]。

圖3 Swin Transformer模型結(jié)構(gòu)Fig.3 Architecture of the Swin Transformer model

小波時(shí)頻圖為紅綠藍(lán)(red green blue,RGB)三通道圖像,通過圖像塊分割層將輸入為H×W×3的RGB圖像分割為等尺寸非重疊的N×(P×P×3)圖像塊,H和W分別為輸入圖像的高度和寬度,單位為像素。每個(gè)P×P×3都被視為一個(gè)圖像塊序列,共拆分出N個(gè)(即模型的有效輸入序列長(zhǎng)度)。該模型使用P×P=4×4大小的圖像塊,故各圖像塊展平后向量維度為4×4×3=48,N=(H/4)×(W/4)[32]。

線性嵌入層將維度為(H/4)×(W/4)×48的張量投影到任意維度C(該模型結(jié)構(gòu)中C=96),此時(shí)維度為(H/4)×(W/4)×C,之后將圖像塊序列輸入到兩個(gè)連續(xù)的Swin Transformer塊中。每次先進(jìn)行層歸一化(layer normalization,LN),然后進(jìn)行基于窗口的多頭自注意力(window-based multi-head self-attention,W-MSA),其次經(jīng)過LN,最后經(jīng)過多層感知機(jī)(multi-layer perception, MLP),此時(shí)第一個(gè)模塊結(jié)束,緊接著做基于移動(dòng)窗口的多頭自注意力(shifted W-MSA,SW-MSA),這樣即可實(shí)現(xiàn)窗口和窗口之間的互相通信,最后通過MLP得到輸出結(jié)果,輸出序列數(shù)與輸入一致,至此完成階段1[33]。

為實(shí)現(xiàn)層次化表示,通過圖像塊合并層序列數(shù)隨著網(wǎng)絡(luò)的加深而減少。階段2中圖像塊合并層拼接了每組2×2的相鄰圖像塊,通過模型塊進(jìn)行特征轉(zhuǎn)換,輸出為(H/8)×(W/8)×2C。階段3和階段4與階段2過程相同,輸出分別為(H/16)×(W/16)×4C和(H/32)×(W/32)×8C[34]。

最后的Swin Transformer塊執(zhí)行完成后,通過歸一化、全局池化和全連接輸出故障狀態(tài)識(shí)別結(jié)果。

1.3 基于小波時(shí)頻圖與Swin Transformer的柴油機(jī)故障診斷方法

小波時(shí)頻圖-Swin Transformer柴油機(jī)故障診斷方法有效集成了小波時(shí)頻圖表示時(shí)變非線性非平穩(wěn)信號(hào)的優(yōu)勢(shì)與Swin Transformer出色的圖像分類能力,能夠?qū)崿F(xiàn)準(zhǔn)確、高效的智能診斷。該方法的結(jié)構(gòu)圖如圖4所示,具體步驟如下。

圖4 小波時(shí)頻圖-Swin Transformer故障狀態(tài)識(shí)別結(jié)構(gòu)圖Fig.4 Structure diagram of failure status identification based on wavelet time frequency diagrams-Swin Transformer

步驟 1使用振動(dòng)加速度傳感器在柴油機(jī)缸蓋上采集原始振動(dòng)信號(hào),得到所需的原始數(shù)據(jù)樣本。

步驟 2對(duì)采集到的柴油機(jī)原始振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行連續(xù)小波變換,將其表示為二維彩色小波時(shí)頻圖。對(duì)小波時(shí)頻圖進(jìn)行預(yù)處理后得到所需特征樣本。按照7∶3的比例劃分訓(xùn)練集和驗(yàn)證集,訓(xùn)練集用于訓(xùn)練模型,驗(yàn)證集用于評(píng)估模型性能,不參與模型訓(xùn)練。

步驟 3建立Swin Transformer網(wǎng)絡(luò),參數(shù)設(shè)置如表1所示。使用訓(xùn)練集作為訓(xùn)練樣本,輸入到設(shè)置好參數(shù)的網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行訓(xùn)練,得到柴油機(jī)故障狀態(tài)識(shí)別模型。

表1 Swin Transformer網(wǎng)絡(luò)參數(shù)Table 1 Swin Transformer network parameters

步驟 4通過訓(xùn)練好的模型對(duì)驗(yàn)證集中各故障狀態(tài)進(jìn)行識(shí)別。

通過上述步驟,可有效識(shí)別柴油機(jī)的各故障狀態(tài),為柴油機(jī)故障診斷提供理論與技術(shù)支撐。

2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與對(duì)比分析

分別使用凱斯西儲(chǔ)大學(xué)(case western reserve university, CWRU)公開的數(shù)據(jù)集和實(shí)驗(yàn)室的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)基于小波時(shí)頻圖與Swin Transformer的柴油機(jī)故障診斷方法的可行性及有效性進(jìn)行驗(yàn)證。各項(xiàng)實(shí)驗(yàn)均在Windows11系統(tǒng)下完成,處理器為12th Gen Intel(R) Core(TM) i7-12700H 2.30 GHz;顯卡為GeForce RTX 3060 Laptop GPU;機(jī)帶RAM為16G;軟件環(huán)境為Anaconda3、Python3.9.13和MATLAB2021b;深度學(xué)習(xí)框架為PyTorch1.11.0。

2.1 公開數(shù)據(jù)集驗(yàn)證小波時(shí)頻圖-Swin Transformer方法的可行性

由于滾動(dòng)軸承的振動(dòng)信號(hào)和實(shí)驗(yàn)室采集到的柴油機(jī)原始振動(dòng)信號(hào)均具有時(shí)變非線性非平穩(wěn)的特點(diǎn),因此使用CWRU公開的軸承振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)集驗(yàn)證小波時(shí)頻圖-Swin Transformer方法的可行性。根據(jù)文獻(xiàn)[35],該數(shù)據(jù)集來源于圖5所示的軸承故障模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)。

圖5 軸承故障模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)Fig.5 Bearing failure simulation experiment bench

實(shí)驗(yàn)采用深溝球軸承,型號(hào)為SKF6205,軸承的故障是用電火花加工的單點(diǎn)損傷,使用加速度傳感器采集軸承的振動(dòng)加速度信號(hào)。采用的具體數(shù)據(jù)是采樣頻率為48 kHz、電機(jī)近似轉(zhuǎn)速為1 797 r/min、載荷為0 hp的驅(qū)動(dòng)端軸承數(shù)據(jù)。軸承狀態(tài)包括:正常、內(nèi)圈故障、外圈故障和滾動(dòng)體故障,每種故障狀態(tài)根據(jù)切割深度可分為3種:0.177 8 mm、0.355 6 mm和0.533 4 mm。本實(shí)驗(yàn)中選擇的10種軸承狀態(tài)數(shù)據(jù)如表2所示。

表2 選擇的10種軸承數(shù)據(jù)Table 2 Ten kinds of bearing data selected

對(duì)軸承各狀態(tài)下的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行時(shí)域分析。截取每種故障狀態(tài)數(shù)據(jù)長(zhǎng)度為5 120個(gè)采樣點(diǎn),得到軸承10種狀態(tài)下的時(shí)域波形如圖6所示。

圖6 10種故障狀態(tài)時(shí)域波形圖Fig.6 Time domain waveforms of ten failure status

可以看到,各狀態(tài)的時(shí)域波形呈現(xiàn)不穩(wěn)定狀態(tài),進(jìn)行有效故障診斷較為困難。不同狀態(tài)下的振動(dòng)信號(hào)波形復(fù)雜,并無明顯差異,很難人工直接識(shí)別出各狀態(tài)。因此,單從時(shí)域信號(hào)波形分析很難實(shí)現(xiàn)滾動(dòng)軸承多種故障的有效診斷,需要更有效的故障智能診斷方法。

運(yùn)用本文提出的小波時(shí)頻圖-Swin Transformer方法對(duì)軸承各狀態(tài)進(jìn)行識(shí)別,從每種軸承狀態(tài)數(shù)據(jù)中隨機(jī)取300個(gè)樣本,每個(gè)樣本長(zhǎng)度為1 024個(gè)采樣點(diǎn),因此共得到3 000個(gè)樣本。按照7∶3的比例劃分訓(xùn)練集和驗(yàn)證集,可以得到2 100個(gè)訓(xùn)練樣本和900個(gè)驗(yàn)證樣本用于小波時(shí)頻圖-Swin Transformer故障診斷方法的可行性驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)。

對(duì)原始振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行連續(xù)小波變換,將其表示為二維彩色小波時(shí)頻圖,為避免對(duì)分類結(jié)果造成影響,設(shè)置不顯示坐標(biāo)系、圖例和空白部分,處理過后各狀態(tài)下第一個(gè)樣本的小波時(shí)頻圖如圖7所示。

圖7 10種故障狀態(tài)小波時(shí)頻圖Fig.7 Wavelet time frequency diagrams of ten failure status

圖7中的冷暖顏色代表小波能量值,越暖的顏色能量越大,反映信號(hào)各頻率下的能量大小,橫軸和縱軸分別表示時(shí)間和頻率,顯示信號(hào)頻率成分隨時(shí)間的變化情況。各狀態(tài)的小波時(shí)頻圖能量較為集中,具有較好的時(shí)頻分辨率,所含特征不同,對(duì)應(yīng)的小波時(shí)頻圖不同,暖色部分呈現(xiàn)不規(guī)則塊狀分布。雖然有一定的差異表現(xiàn)形式,但相似度較高,僅憑人工對(duì)各故障狀態(tài)進(jìn)行準(zhǔn)確區(qū)分難度較大。因此,通過具有強(qiáng)大圖像分類功能的Swin Transformer網(wǎng)絡(luò)對(duì)各故障狀態(tài)進(jìn)行識(shí)別。

首先,設(shè)置圖片不顯示圖例、坐標(biāo)系和空白部分。然后,對(duì)各時(shí)頻圖進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,加快模型收斂。最后,在不影響識(shí)別率的前提下,網(wǎng)格規(guī)范化壓縮處理時(shí)頻圖,提高模型訓(xùn)練速度,將圖片大小統(tǒng)一調(diào)整為224×224×3。

綜合考慮網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、計(jì)算機(jī)硬件水平和樣本特征及大小后,將Swin Transformer網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練時(shí)的參數(shù)配置為:批量處理大小為16;學(xué)習(xí)率為1e-3;權(quán)重衰減為1e-5;迭代次數(shù)為100;輸入圖片大小為224×224;分類類別數(shù)為10;優(yōu)化器為隨機(jī)梯度下降;損失函數(shù)為交叉熵?fù)p失函數(shù)。從訓(xùn)練日志中提取實(shí)驗(yàn)結(jié)果并作圖。

將小波時(shí)頻圖-Swin Transformer模型的訓(xùn)練結(jié)果與短時(shí)傅里葉變換-Swin Transformer、小波時(shí)頻圖-ViT以及小波時(shí)頻圖-二維CNN(two-dimensional CNN,2DCNN)模型的訓(xùn)練結(jié)果進(jìn)行對(duì)比。其中,短時(shí)傅里葉變換-Swin Transformer模型表示通過短時(shí)傅里葉變換將原始振動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)換為時(shí)頻圖,將其預(yù)處理后作為Swin Transformer網(wǎng)絡(luò)的輸入,完成各故障狀態(tài)的識(shí)別;小波時(shí)頻圖-ViT模型表示通過連續(xù)小波變換將采集到的原始振動(dòng)信號(hào)表示為小波時(shí)頻圖,對(duì)其預(yù)處理后作為ViT網(wǎng)絡(luò)的輸入,完成各故障狀態(tài)的識(shí)別;小波時(shí)頻圖-2DCNN模型表示將采集到的原始振動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)換為小波時(shí)頻圖,對(duì)其預(yù)處理后作為2DCNN的輸入,實(shí)現(xiàn)故障狀態(tài)識(shí)別。得到各模型訓(xùn)練集和驗(yàn)證集的損失值和準(zhǔn)確率結(jié)果如圖8所示,經(jīng)100次迭代后的故障狀態(tài)識(shí)別結(jié)果如表3所示。

表3 各模型的準(zhǔn)確率與損失值(公開數(shù)據(jù)集)Table 3 Accuracy and loss values of different models (pulic data set)

圖8 不同模型的訓(xùn)練結(jié)果對(duì)比(公開數(shù)據(jù)集)Fig.8 Comparison of training results of different models (public data set)

從圖8和表3中可以看出,4種不同的故障狀態(tài)識(shí)別模型在迭代100次后都已經(jīng)收斂,且在CWRU公開數(shù)據(jù)集上均表現(xiàn)良好。在模型準(zhǔn)確率與損失值方面,與其他3種對(duì)比方法相比,本文提出的小波時(shí)頻圖-Swin Transformer方法在迭代時(shí)具有最快的收斂速度,在訓(xùn)練集和驗(yàn)證集上均具有最高的準(zhǔn)確率和最低的損失值,性能最優(yōu)。在訓(xùn)練穩(wěn)定性方面,小波時(shí)頻圖-Swin Transformer方法最優(yōu),準(zhǔn)確率與損失值曲線總體非常穩(wěn)定,而其他3種對(duì)比方法均出現(xiàn)不同程度的波動(dòng)。因此,與對(duì)比模型相比,小波時(shí)頻圖-Swin Transformer故障診斷方法在識(shí)別準(zhǔn)確率、損失值和穩(wěn)定性方面均具有更為優(yōu)異的表現(xiàn),可行性得到了驗(yàn)證。

2.2 實(shí)驗(yàn)室實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)驗(yàn)證小波時(shí)頻圖-Swin Transformer方法的有效性

為了驗(yàn)證小波時(shí)頻圖-Swin Transformer柴油機(jī)故障診斷方法的有效性,本研究依托于某實(shí)驗(yàn)室的高壓共軌柴油機(jī)實(shí)驗(yàn)臺(tái),以CA6DF3-20E3型柴油機(jī)為研究對(duì)象,柴油機(jī)技術(shù)指標(biāo)如表4所示,采集柴油機(jī)在不同故障模式下運(yùn)轉(zhuǎn)過程中的狀態(tài)監(jiān)測(cè)信息,為開展柴油機(jī)故障診斷方法研究提供數(shù)據(jù)支撐。

表4 柴油機(jī)技術(shù)指標(biāo)Table 4 Diesel engine technical indicators

該實(shí)驗(yàn)臺(tái)主要可分為柴油機(jī)系統(tǒng)和數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)兩個(gè)部分。實(shí)驗(yàn)臺(tái)全景圖如圖9所示,數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)如圖10所示。

圖9 柴油機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)實(shí)驗(yàn)臺(tái)Fig.9 Diesel engine condition monitoring test bench

圖10 數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)Fig.10 Data acquisition system

通過對(duì)柴油機(jī)的組成結(jié)構(gòu)和功能進(jìn)行分析,并結(jié)合其在使用和維修過程中的典型故障模式,在柴油機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)實(shí)驗(yàn)臺(tái)開展預(yù)置故障實(shí)驗(yàn)(通過人為加工或者更換故障件的方式,對(duì)柴油機(jī)部件進(jìn)行故障預(yù)置,來采集柴油機(jī)故障狀態(tài)下的數(shù)據(jù),并開展研究)。設(shè)置柴油機(jī)的典型故障模式如表5所示。

表5 柴油機(jī)預(yù)置故障模式Table 5 Diesel engine preset fault mode

在實(shí)際裝備維修和搶修過程中,由于工作環(huán)境復(fù)雜惡劣,柴油機(jī)故障往往可能是多故障并發(fā)的,而非單一故障模式。因此,在預(yù)置故障模式時(shí),一方面對(duì)單一故障模式進(jìn)行了預(yù)置,另一方預(yù)置了3種混合故障模式。

如圖11所示,通過斷開氣缸點(diǎn)火電源線來模擬該缸失火故障,加裝進(jìn)氣外罩來模擬空氣濾清器堵塞故障。

圖11 柴油機(jī)故障預(yù)置圖Fig.11 Diesel engine failure preset map

通過數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)缸蓋振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行采集,振動(dòng)加速度傳感器安裝位置如圖12所示,傳感器主要參數(shù)如表6所示。采樣頻率為20 kHz,單次采樣時(shí)間為12 s,樣本采樣間隔為30 s。經(jīng)過數(shù)據(jù)采集實(shí)驗(yàn),每種故障模式有300組數(shù)據(jù),每組數(shù)據(jù)有6個(gè)通道的數(shù)據(jù),單次采樣數(shù)據(jù)量為240 000。為了避免發(fā)動(dòng)機(jī)從啟動(dòng)到穩(wěn)定狀態(tài)過程中帶來的誤差,選取每種狀態(tài)第5通道的后20組數(shù)據(jù)作為樣本數(shù)據(jù)。

表6 振動(dòng)加速度傳感器主要參數(shù)Table 6 Main parameters of vibration acceleration sensor

圖12 振動(dòng)加速度傳感器安裝位置Fig.12 Vibration acceleration sensor installation position

由于時(shí)域信號(hào)具有簡(jiǎn)單、直觀和物理意義明確的特點(diǎn),對(duì)柴油機(jī)各狀態(tài)下的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行時(shí)域分析。截取每種故障模式樣本的數(shù)據(jù)長(zhǎng)度為5 000個(gè)采樣點(diǎn),得到柴油機(jī)各狀態(tài)下的時(shí)域波形如圖13所示。

圖13 7種故障狀態(tài)時(shí)域波形圖Fig.13 Time domain waveforms of seven failure status

發(fā)動(dòng)機(jī)缸蓋振動(dòng)信號(hào)呈現(xiàn)非線性、非平穩(wěn)狀態(tài),且在運(yùn)行過程中存在環(huán)境和各部件綜合作用產(chǎn)生的復(fù)雜噪聲干擾,因此對(duì)其進(jìn)行故障診斷困難。從圖13中的時(shí)域波形圖可看出,不同故障模式下的振動(dòng)信號(hào)波形復(fù)雜、幅值變化范圍基本相同,從時(shí)域波形振幅上看并無明顯差異,很難通過人工直接識(shí)別出各狀態(tài),因此單從時(shí)域信號(hào)波形分析很難實(shí)現(xiàn)發(fā)動(dòng)機(jī)多種故障的有效診斷,需要更有效的故障信息提取和智能診斷方法。

運(yùn)用小波時(shí)頻圖-Swin Transformer方法對(duì)上述柴油機(jī)的各狀態(tài)進(jìn)行識(shí)別。從柴油機(jī)每種狀態(tài)數(shù)據(jù)中各取300個(gè)樣本,每個(gè)樣本長(zhǎng)度為5 000個(gè)采樣點(diǎn),因此共得到2 100個(gè)樣本。按照7∶3的比例劃分訓(xùn)練集和驗(yàn)證集,可以得到1 470個(gè)訓(xùn)練樣本和630個(gè)驗(yàn)證樣本,即每種狀態(tài)樣本數(shù)據(jù)包括210個(gè)訓(xùn)練樣本和90個(gè)驗(yàn)證樣本。對(duì)原始振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行連續(xù)小波變換,將其表示為二維彩色小波時(shí)頻圖,為避免對(duì)分類結(jié)果造成影響,設(shè)置不顯示坐標(biāo)系、圖例和空白部分,處理過后柴油機(jī)各狀態(tài)下第一個(gè)樣本的小波時(shí)頻圖如圖14所示。

圖14中,各狀態(tài)雖然有一定的差異表現(xiàn)形式,但相似度較高,僅憑人工對(duì)各故障狀態(tài)進(jìn)行區(qū)分難度較大。因此,通過具有強(qiáng)大圖像分類功能的Swin Transformer網(wǎng)絡(luò)對(duì)各故障狀態(tài)進(jìn)行識(shí)別。首先,設(shè)置圖片不顯示圖例、坐標(biāo)系和空白部分。然后,對(duì)各時(shí)頻圖進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,加快模型收斂。最后,在不影響識(shí)別率的前提下,網(wǎng)格規(guī)范化壓縮處理時(shí)頻圖,將圖片大小統(tǒng)一調(diào)整為224×224×3。

綜合考慮網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、計(jì)算機(jī)硬件水平和樣本特征及大小后,將Swin Transformer網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練時(shí)的參數(shù)配置為:批量處理大小為16;學(xué)習(xí)率為1e-3;權(quán)重衰減為1e-5;丟棄率為0.1;迭代次數(shù)為100;輸入圖片大小為224×224;分類類別數(shù)為7;優(yōu)化器為隨機(jī)梯度下降;損失函數(shù)為交叉熵?fù)p失函數(shù)。從訓(xùn)練日志中提取實(shí)驗(yàn)結(jié)果并作圖。

將小波時(shí)頻圖-Swin Transformer模型的訓(xùn)練結(jié)果與短時(shí)傅里葉變換-Swin Transformer、小波時(shí)頻圖-ViT以及小波時(shí)頻圖-2DCNN模型的訓(xùn)練結(jié)果進(jìn)行對(duì)比。得到各模型訓(xùn)練集和驗(yàn)證集的損失值和準(zhǔn)確率隨迭代次數(shù)變化的結(jié)果如圖15所示,經(jīng)100次迭代后的故障狀態(tài)識(shí)別結(jié)果如表7所示。

圖15 不同模型的訓(xùn)練結(jié)果對(duì)比(實(shí)驗(yàn)室實(shí)測(cè)數(shù)據(jù))Fig.15 Comparison of training results of different models (laboratory measured data)

表7 不同模型的準(zhǔn)確率與損失值(實(shí)驗(yàn)室實(shí)測(cè)數(shù)據(jù))Table 7 Accuracy and loss values of different models (laboratory measured data)

從圖15和表7中可以看出,除小波時(shí)頻圖-2DCNN外,其他3種故障狀態(tài)識(shí)別模型在迭代100次后都已經(jīng)收斂。在模型準(zhǔn)確率與損失值方面,與其他3種對(duì)比方法相比,本文所提小波時(shí)頻圖-Swin Transformer方法在迭代時(shí)具有最快的收斂速度,在訓(xùn)練集和驗(yàn)證集上均具有最高的準(zhǔn)確率和最低的損失值,性能最優(yōu)。在訓(xùn)練穩(wěn)定性方面,小波時(shí)頻圖-Swin Transformer方法最優(yōu),準(zhǔn)確率與損失值曲線總體較為穩(wěn)定,而其他3種對(duì)比方法均出現(xiàn)不同程度的波動(dòng)。因此,與對(duì)比方法相比,小波時(shí)頻圖-Swin Transformer故障診斷方法在識(shí)別準(zhǔn)確率、損失值和穩(wěn)定性方面均具有更為優(yōu)異的表現(xiàn)。

不同故障狀態(tài)識(shí)別模型在驗(yàn)證集上的混淆矩陣如圖16所示。從圖16中可以發(fā)現(xiàn),小波時(shí)頻圖-2DCNN、小波時(shí)頻圖-ViT、短時(shí)傅里葉變換-Swin Transformer和小波時(shí)頻圖-Swin Transformer模型的故障狀態(tài)識(shí)別效果逐漸提高。與其他方法相比,本文所提方法具有最優(yōu)的柴油機(jī)故障診斷效果。其中,正常狀態(tài)、二缸失火、空氣濾清器堵塞以及空濾堵塞和一缸失火4種狀態(tài)的診斷準(zhǔn)確率達(dá)到100%,一缸失火和二缸失火的診斷準(zhǔn)確率為99%,空濾堵塞和二缸失火的診斷準(zhǔn)確率為98%,一缸失火的診斷準(zhǔn)確率為97%,可以有效區(qū)分易混淆的故障類型。

圖16 不同故障狀態(tài)識(shí)別模型的混淆矩陣Fig.16 Confusion matrix for different failure status identification models

為了驗(yàn)證小波時(shí)頻圖-Swin Transformer方法的特征提取能力,提取Swin Transformer模型分類層網(wǎng)絡(luò)的輸出作為判別特征,通過適用于將高維數(shù)據(jù)可視化的t分布隨機(jī)鄰域嵌入(t-distribution stochastic neighbor embedding,t-SNE)非線性降維技術(shù),對(duì)故障狀態(tài)的識(shí)別結(jié)果進(jìn)行三維立體可視化,得到訓(xùn)練集原始數(shù)據(jù)、驗(yàn)證集原始數(shù)據(jù)、訓(xùn)練集特征數(shù)據(jù)和驗(yàn)證集特征數(shù)據(jù)如圖17所示。從圖17中可以看出,小波時(shí)頻圖-Swin Transformer方法具有優(yōu)異的特征提取性能,在空間中各故障狀態(tài)的特征具有明顯的可分性。不同的故障狀態(tài)類型在空間中分布在不同的位置,且表現(xiàn)出密集的聚簇性。

圖17 故障狀態(tài)特征三維立體可視化Fig.17 Three-dimensional visualization of failure status characteristics

綜上,本文所提柴油機(jī)故障診斷方法的有效性及優(yōu)越性得到了驗(yàn)證。小波時(shí)頻圖-Swin Transformer方法與其他對(duì)比方法相比能夠有效提取故障特征,具有較高的診斷準(zhǔn)確率。

3 結(jié)束語

本文以柴油機(jī)為工程研究背景,開展準(zhǔn)確、高效的故障診斷方法研究,提出了一種更適用于柴油機(jī)的故障診斷方法:小波時(shí)頻圖-Swin Transformer,得出以下結(jié)論:

(1) 該方法通過對(duì)使用振動(dòng)加速度傳感器采集到的原始振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行連續(xù)小波變換得到小波時(shí)頻圖,對(duì)其預(yù)處理后,作為樣本對(duì)Swin Transformer網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,得到柴油機(jī)故障診斷模型,從而實(shí)現(xiàn)柴油機(jī)各故障狀態(tài)的識(shí)別。

(2) 本文所提方法首次將Swin Transformer網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于柴油機(jī)故障狀態(tài)識(shí)別領(lǐng)域。與傳統(tǒng)方法相比,所提方法具有更好的識(shí)別精度及穩(wěn)定性,對(duì)單一故障、混合故障等易混淆的故障類型均可以有效識(shí)別,且效果優(yōu)于其他方法,在公開數(shù)據(jù)集和實(shí)驗(yàn)室的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)中,整體的故障診斷準(zhǔn)確率分別達(dá)到了100.00%和98.88%。所提方法的有效性及優(yōu)越性得到了驗(yàn)證。

(3) 本文提出的小波時(shí)頻圖-Swin Transformer方法可以為柴油機(jī)故障診斷提供理論與技術(shù)支撐,具有較好的工程應(yīng)用前景。

雖然本文的研究取得了一些進(jìn)展,但由于實(shí)驗(yàn)條件有限,在柴油機(jī)故障預(yù)置實(shí)驗(yàn)中僅對(duì)燃油供給系統(tǒng)中幾個(gè)典型的故障模式進(jìn)行預(yù)置,下一步應(yīng)當(dāng)針對(duì)柴油機(jī)各分系統(tǒng)開展更全面的研究。