聲學和電流特征融合的行星齒輪箱診斷方法

張娜 段禮祥 李肇陽 樊曉萱

(中國石油大學(北京)安全與海洋工程學院；應(yīng)急管理部油氣生產(chǎn)安全與應(yīng)急技術(shù)重點實驗室)

0 引 言

行星齒輪箱因傳動比大、承載能力強的優(yōu)點在頁巖氣壓裂作業(yè)[1-2]、海上風電等油氣行業(yè)的大型裝備中發(fā)揮了關(guān)鍵作用。例如在壓裂泵機組中，行星齒輪箱一端連接壓裂泵動力端，另一端連接電機，實現(xiàn)動力傳遞和調(diào)速[3]。一旦行星齒輪箱發(fā)生故障，將影響正常的運轉(zhuǎn)，可能導(dǎo)致壓裂泵轉(zhuǎn)速驟變，甚至停機。而大型機組若因故停機，不僅再啟動時耗時長，還會導(dǎo)致下一級裝置停車、可靠性降低和進一步的危害。因此，關(guān)注行星齒輪箱的安全性并進行故障診斷具有重要意義。

目前行星齒輪箱故障診斷多依靠振動傳感器實現(xiàn)[4-7]，主要因為采集所得的振動信號受外界干擾較小且穩(wěn)定性較強。但是振動傳感器作為接觸式傳感器不僅需要與設(shè)備直接接觸，而且需慎重確定安裝位置，因為安裝位置直接影響采集到的信號中含有故障信息的量[8]。然而，在壓裂作業(yè)等現(xiàn)場可能存在機組行星齒輪箱處表面溫度過高、理想安裝位置不允許改造(如打磨、鉆孔)等難題，限制了接觸傳感器的安裝。為此，研究人員通過非接觸傳感器實現(xiàn)行星齒輪箱故障診斷。付國梓等[9]依靠聲學傳感器，通過改進多尺度熵和支持向量機結(jié)合實現(xiàn)行星齒輪箱故障診斷；JIANG Z.K.等[10]提出依靠電流傳感器的行星齒輪箱故障診斷方法。但以上依靠單一非接觸傳感器的行星齒輪箱診斷方法，不僅需要進行復(fù)雜度高的信號處理，而且診斷效果不夠理想。

原因之一是行星齒輪箱特殊的運動形式使得傳感器獲取的是經(jīng)過復(fù)雜傳輸路徑衰減后的信號，所以其故障特征微弱[11]。而且聲學傳感器易受環(huán)境噪聲干擾，使得聲學信號信噪比低，加劇了故障特征的提取難度[12]；電流傳感器無法像振動、聲學傳感器那樣通過盡量靠近故障發(fā)生位置增強故障特征，加之電流工頻的突出，導(dǎo)致電機電流信號中故障特征不明顯[13]。此外，不同傳感器對各故障敏感度不同，使得單一信號獲取的特征信息不完備[14]，難以準確表征行星齒輪箱狀態(tài)。以上原因均可使故障診斷效果差。

多傳感器融合能充分利用信號間的互補來豐富特征信息[15]，提高故障識別的準確性。例如段禮祥等[14]通過融合振動信號和紅外圖像獲取了旋轉(zhuǎn)機械故障的互補特征信息，實現(xiàn)了精確診斷；武國營等[16]融合溫度和壓力傳感器信息，大幅提高了液壓動力單元失效診斷準確性。在行星齒輪箱故障診斷領(lǐng)域也有研究人員采用多傳感器融合，例如：李峰[17]提出一種電機電流信號和振動信號融合的行星齒輪箱故障診斷方法；JING L.Y.等[18]提出一種融合聲學、振動、瞬時角速度等信號的方法識別行星齒輪箱故障；魏秀業(yè)等[19]提出一種基于深度殘差網(wǎng)絡(luò)的行星齒輪箱故障多振動傳感器特征融合診斷方法。

以上方法通過融合多個傳感器，有效提升了故障診斷準確性。但目前基于多傳感器融合的行星齒輪箱故障診斷研究主要是接觸傳感器與非接觸傳感器的融合，或多個接觸傳感器的融合，其中均含接觸傳感導(dǎo)致不適用于之前所提的限制情況；而且為了能從結(jié)構(gòu)復(fù)雜的行星齒輪箱監(jiān)測信號中提取到可靠特征，實現(xiàn)高效融合診斷，主要采用結(jié)構(gòu)較深的網(wǎng)絡(luò)，如InceptionNet[20-21]、ResNet[22-23]、DenseNet[24]等，導(dǎo)致存在參數(shù)量大、復(fù)雜度高、計算效率低的問題。

針對以上問題，筆者研究了一種從2個非接觸傳感器(即聲學和電流傳感器)信號中提取和融合特征的方法。該方法首先通過經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解與快速傅里葉變換對電機電流信號進行預(yù)處理，將聲學信號和預(yù)處理后電機電流信號作為網(wǎng)絡(luò)的輸入。然后設(shè)計了一個輕量化的多尺度解耦卷積網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)主要采用多尺度的解耦卷積、串行并行計算和金字塔池化模塊對標準卷積網(wǎng)絡(luò)進行改進。其中多尺度的解耦卷積用以提取信號中微弱、對類間差異敏感的特征，增大感受野，進而加快網(wǎng)絡(luò)收斂、輕量化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)；串行、并行計算實現(xiàn)特征融合，增強特征完備性；金字塔池化模塊用以減少特征丟失。筆者還開展了行星齒輪箱典型故障模擬試驗，采集了聲學信號和電機電流信號，對所提方法的有效性進行驗證。研究結(jié)果可為行星齒輪箱的故障診斷提供參考。

1 理論分析

1.1 解耦卷積

標準卷積f(w，x)是權(quán)重w與輸入x的內(nèi)積，是通過計算內(nèi)積衡量輸入數(shù)據(jù)間的相似程度，其將類內(nèi)變異和類間差異耦合在一個度量中。 具體可表示為：

f(w，x)==wTx

(1)

標準卷積存在類內(nèi)變異和類間差異難區(qū)分的問題。如當2個數(shù)據(jù)的內(nèi)積相近時，存在2種可能：可能一為2個數(shù)據(jù)屬于同一類狀態(tài)；可能二為不屬于一類狀態(tài)但恰好內(nèi)積相近，難以區(qū)分以致誤診斷。

由于內(nèi)積在數(shù)學中可進行分解：

(2)

fd(w，x)一般表示形式為：

(3)

由式(3)可看出，其包含了標準卷積作為它的一種特殊情況。

文獻[25]根據(jù)解耦卷積一般表示形式，提出了雙曲正切卷積(Hyperbolic Tangent Convolution，TanhConv)，具體計算為：

(4)

式中：m為控制輸出范圍；ρ為控制x的范數(shù)。

雙曲正切卷積中幅值函數(shù)是一個有輸出范圍限制的常數(shù)，范圍為[-m，m]，表示雙曲正切卷積考慮了類內(nèi)變異，但有上界限制，卷積的結(jié)果將主要由角度函數(shù)決定，所以對類間差異更敏感。因此相比標準卷積，雙曲正切卷積更能提取到信號中對類間差異敏感的特征，加速網(wǎng)絡(luò)收斂。由于以上優(yōu)點，采用解耦卷積能避免需多層標準卷積堆疊才能獲取具有區(qū)分度的特征的情況，從而輕量化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，提高計算效率。

1.2 多傳感器深度特征融合

多傳感器深度特征融合是指將多個傳感器信號輸入到深度學習網(wǎng)絡(luò)中實現(xiàn)特征提取和融合[26]。采用較多的是卷積網(wǎng)絡(luò)，其本身是一個融合結(jié)構(gòu)，它能通過卷積、池化以及串行、并行計算等將特征提取、特征融合、分類集于一體[18]。其中串行、并行計算定義如下。

假設(shè)A、B為信息空間I相應(yīng)的2個特征空間，對于任意信息樣本ζ∈I，其對應(yīng)的2個特征向量分別為α∈A和β∈B，γ為融合后的特征，于是串行計算為：

(5)

并行計算為：

(6)

1.3 金字塔池化模塊

金字塔池化模塊(Pyramid Pool Module，PPM)在2017年被提出[27]，模塊包括多階池化、1×1卷積和上采樣。

多階池化由一組池化核大小不同的池化層組成，它將輸入特征劃分為多個子區(qū)域并各自作池化，獲取含不同子區(qū)域間細節(jié)的特征。后經(jīng)過1×1卷積使特征降維。再通過雙線性插值對降維后特征上采樣，使特征的尺寸與輸入特征一致。最后通過串行計算實現(xiàn)多階特征與輸入特征的融合，減少特征信息丟失。

原始金字塔池化模塊是對尺寸為(n，n)的輸入特征提出的，但本文輸入特征寬度固定為1，即輸入特征尺寸為(1，li)，其中l(wèi)i為特征長度。在本文中，假設(shè)劃分為N個子區(qū)域作池化時，則池化核與步長的尺寸相等，具體尺寸計算為：

(7)

式中：Kpool為池化核；Spool為池化步長；??，?」為向下取整符號。

2 聲學和電機電流信號深度特征融合方法

2.1 聲學信號

行星齒輪箱局部故障時，聲學信號上會出現(xiàn)周期性沖擊。雖然聲學信號受噪聲干擾大、信噪比低，使沖擊不夠突出，但故障狀態(tài)與正常狀態(tài)間仍然具有一定的可分性。

以行星齒輪箱中行星輪缺齒故障為例進行分析。圖1為正常狀態(tài)聲學信號時域圖。圖2為行星輪缺齒狀態(tài)聲學信號時域圖。

圖1 正常狀態(tài)聲學信號時域圖Fig.1 Time domain diagram of acoustic signal in normal state

圖2 行星輪缺齒狀態(tài)聲學信號時域圖Fig.2 Time domain diagram of acoustic signal in epicyclic gear teeth missing state

對比可知，缺齒狀態(tài)信號中含周期性沖擊，其周期為1/frps(frp為行星輪轉(zhuǎn)頻)，且與正常狀態(tài)間存在穩(wěn)定的差異，可以相互區(qū)分。為了能定量地說明存在差異，采用對沖擊敏感的峭度指標描述，經(jīng)計算正常狀態(tài)為2.983，行星輪缺齒狀態(tài)為4.925。綜上可證，通過聲學信號的時域能區(qū)分故障狀態(tài)與正常狀態(tài)。

在已驗證具有一定可分性的前提下，為避免因降噪、域變換等過程導(dǎo)致信息損失、微弱特征被忽略，本文不對聲學信號進行預(yù)處理，而是直接將聲學信號時域作為所提診斷網(wǎng)絡(luò)的輸入，實現(xiàn)端到端的故障診斷。

2.2 電機電流信號預(yù)處理

行星齒輪箱與電機相連，當行星齒輪箱中部件出現(xiàn)故障時，機組系統(tǒng)會產(chǎn)生額外的扭矩波動[28]，然后電機會產(chǎn)生相應(yīng)的扭矩來平衡該扭矩波動，進而反映為電機的電流變化[29]。因此能夠通過電機電流信號診斷行星齒輪箱故障。

但與聲學信號不同，故障狀態(tài)與正常狀態(tài)下的電機電流時域信號和直接對時域信號作快速傅里葉變換(Fast Fourier Transform，F(xiàn)FT)獲得的頻域信號都有極大局限性，可分性差。

仍以行星齒輪箱中行星輪缺齒故障為例進行分析。圖3為正常狀態(tài)電機電流信號時域和頻域圖。圖4為行星輪缺齒狀態(tài)電機電流信號時域和頻域圖。對比可知：二者時域信號的周期和幅值幾乎一致；頻域信號也僅電流工頻突出，幅值稍有差異，無與行星輪故障相關(guān)的特征。

圖3 正常狀態(tài)電機電流信號時域和頻域圖Fig.3 Time and frequency domain diagrams of motor current signal in normal state

圖4 行星輪缺齒狀態(tài)電機電流信號時域和頻域Fig.4 Time and frequency domain diagrams of motor current signal in epicyclic gear teeth missing state

因此，需對電機電流信號進行預(yù)處理，使故障特征突出并增強可分性。首先，采用經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(Empirical Mode Decomposition，EMD)把電機電流信號分解為一簇IMF分量，使復(fù)雜的非平穩(wěn)信號變?yōu)閱畏至?。然后，對獲取的IMF分量作快速傅里葉變換。以所示行星輪缺齒故障為例，如圖5所示，IMF1～IMF3依然是僅電流工頻fe突出，故障相關(guān)特征不明顯；IMF4中除電流工頻突出外，與行星輪故障相關(guān)的特征均較明顯，如行星輪故障頻率fp以及0.5fp、fe-0.5fp、fe+0.5fp都較突出，而且幅值都高于正常狀態(tài)(見表1)，約是正常狀態(tài)的1.6～2.2倍。

表1 行星輪故障特征頻率幅值Table 1 Fault feature frequency amplitude of epicyclic gear

圖5 行星輪缺齒狀態(tài)電機電流EMD分解頻域圖Fig.5 EMD decomposition frequency domain diagram of motor current signal in epicyclic gear teeth missing state

綜上分析，確定將IMF4分量頻域信號作為所提診斷網(wǎng)絡(luò)的輸入。

2.3 多尺度解耦卷積網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建

由于聲學信號和預(yù)處理后的電機電流信號均是一維，所以本文構(gòu)建的2種非接觸傳感器信號深度特征融合診斷網(wǎng)絡(luò)以一維標準卷積網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)。

但標準卷積網(wǎng)絡(luò)對類間差異不夠敏感，易混淆類內(nèi)變異和類間差異，因此引入雙曲正切解耦卷積對標準卷積網(wǎng)絡(luò)進行改進，將其置于網(wǎng)絡(luò)最開始，用以在聲學和電機電流信號中提取微弱、對類間差異敏感的特征。此外，故障影響聲學信號和電機電流信號的機理不同，使得2種信號對同一故障的描述具有互補性，所以通過雙曲正切解耦卷積分別對2種信號進行獨立的特征提取，以保持互補關(guān)系。

對2種信號獨立的特征提取采用了多尺度的解耦卷積，通過2個大小不同的卷積核進行解耦卷積操作，以獲取到稀疏和不稀疏2種尺度的特征，增加感受野。再將2種尺度特征進行串行計算，然后進行池化和再次的解耦卷積，進一步擴大類間差異。接著把經(jīng)過解耦卷積后獲取的2種信號的特征作并行計算，并通過池化和標準卷積實現(xiàn)特征整合。之后引入金字塔池化模塊來減少整合后特征的丟失，形成一個輕量化的多尺度解耦卷積網(wǎng)絡(luò)。具體結(jié)構(gòu)和詳細參數(shù)如圖6和表2所示。

表2 多尺度解耦卷積網(wǎng)絡(luò)詳細參數(shù)Table 2 Detailed parameters of multiscale decoupling convolution network

圖6 多尺度解耦卷積網(wǎng)絡(luò)詳細結(jié)構(gòu)Fig.6 Detailed structure of multiscale decoupling convolution network

3 試驗驗證

3.1 試驗設(shè)計

試驗所用行星齒輪箱系統(tǒng)如圖7所示，包括機械部分和采集部分。機械部分主要由磁粉制動器、行星齒輪箱和電機組成。行星齒輪箱內(nèi)部結(jié)構(gòu)如圖8所示，主要由齒圈、太陽輪、太陽輪軸承、行星輪、行星輪軸承等組成。采集部分主要由數(shù)據(jù)采集器、筆記本電腦和多種傳感器(即聲學、電流和振動加速度傳感器)組成。

圖7 行星齒輪箱試驗系統(tǒng)Fig.7 Epicyclic gearbox testing system

圖8 行星齒輪箱內(nèi)部結(jié)構(gòu)Fig.8 Internal structure of epicyclic gearbox

試驗時，將聲學傳感器置于行星齒輪箱垂直徑向上方處，將電機電源線穿過電流傳感器，將振動傳感器安裝于行星齒輪箱垂直徑向位置，之后3個傳感器通過信號線與數(shù)據(jù)采集器相連，再通過計算機實現(xiàn)數(shù)據(jù)的同步采集和控制。

行星齒輪箱試驗條件設(shè)計為：轉(zhuǎn)速2 400 r/min，負載9 N·m，采樣頻率12 kHz。設(shè)置的狀態(tài)有6種，既包含單一故障，還包含耦合故障，具體如表3所示。其中，耦合故障是以上單一故障的復(fù)合，復(fù)合方式如圖9所示，其故障特征與單一故障特征近似，能有效檢驗所提方法的效果。

表3 行星齒輪箱故障狀態(tài)Table 3 Fault state of epicyclic gearbox

圖9 耦合故障(行星輪缺齒+行星輪軸承保持架裂紋)復(fù)合方式Fig.9 Composite mode of coupling fault (epicyclic gear teeth missing + epicyclic gear retainer crack)

數(shù)據(jù)長度為1 024，訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)按3∶1的比例劃分，每種狀態(tài)訓(xùn)練數(shù)據(jù)600組，測試數(shù)據(jù)200組，因此6種狀態(tài)共有訓(xùn)練數(shù)據(jù)3 600組，測試數(shù)據(jù)1 200組。

3.2 試驗對比和結(jié)果分析

3.2.1 解耦卷積層與標準卷積層比較

為對比解耦卷積層與標準卷積層的效果差異，將聲學和電機電流信號輸入至所提網(wǎng)絡(luò)和與所提網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)一致但不含解耦卷積層的網(wǎng)絡(luò)中，同樣迭代30次，迭代曲線如圖10所示。由圖10可見：不含解耦卷積層的網(wǎng)絡(luò)在迭代結(jié)束時才趨于收斂，曲線整體波動性大；而含解耦卷積層的網(wǎng)絡(luò)在第10代時就趨向于收斂，且曲線波動較小，最后的診斷準確率也更高。說明解耦卷積有效地提取了類間差異敏感的特征，進而加速了網(wǎng)絡(luò)收斂。

圖10 準確率曲線Fig.10 Accuracy curve

3.2.2 與單一非接觸傳感器診斷、標準卷積網(wǎng)絡(luò)融合診斷對比

為檢驗所提網(wǎng)絡(luò)融合診斷的效果，將其分別與單一非接觸傳感器診斷、標準卷積網(wǎng)絡(luò)融合診斷作對比，即分別將單一聲學信號、單一電機電流信號、聲學和電機電流信號分別輸入至改進前的標準卷積網(wǎng)絡(luò)中。為保證結(jié)果的準確性重復(fù)測試了5次，5次測試的結(jié)果如圖11和表4所示。結(jié)果表明，本文所提網(wǎng)絡(luò)各次測試的準確率均最高，平均診斷準確率比僅聲學、僅電機電流、標準卷積網(wǎng)絡(luò)融合聲學和電機電流信號分別提高8.67個百分點、6.13個百分點和4.93個百分點。此外所提網(wǎng)絡(luò)的標準差較小，表明該方法的穩(wěn)定性也較好。

表4 5次測試的平均準確率和標準差Table 4 Average testing accuracy and standard deviation

圖11 5次測試詳細的測試準確率Fig.11 Detailed testing accuracy of 5 tests

圖12為通過t-分布鄰域嵌入法(t-distributed stochastic neighbor embedding，t-SNE)對以上診斷方法的可視化，能更清晰分辨不同方法對各狀態(tài)的區(qū)分情況。圖12顯示，采用單一非接觸傳感器診斷和2種非接觸傳感器信號通過標準卷積網(wǎng)絡(luò)融合診斷時，均未能實現(xiàn)對6種狀態(tài)的完全正確分類。僅聲學信號(見圖12a)時，缺齒、保持架裂紋、缺齒和保持架裂紋的耦合故障間無明晰界限，尤其2種耦合故障存在大量重疊；僅電機電流信號(見圖12b)時，各狀態(tài)均未能完全聚為一團，其中故障程度相對不嚴重的軸承保持架裂紋與正常狀態(tài)混疊，缺齒和保持架裂紋的耦合故障與缺齒狀態(tài)也存在混疊，其余狀態(tài)間亦無明晰界限。

綜上，僅單一非接觸傳感器無法全面描述故障。聲學和電機電流信號通過標準卷積網(wǎng)絡(luò)融合(見圖12c)時，部分相似狀態(tài)仍存在極小的混疊，基本上各狀態(tài)都能聚為一團，但聚集得較為松散，且各狀態(tài)間距離較近，表明類內(nèi)變異較大，類間差異較小。圖12d為本文所提網(wǎng)絡(luò)診斷結(jié)果的可視化，6種狀態(tài)已被完全地分開，同類狀態(tài)緊湊地聚在一起，不同類狀態(tài)相距較遠(由坐標可知)，表明所提網(wǎng)絡(luò)有效地縮小了類內(nèi)變異，擴大了類間差異，尤其對于相似的耦合故障。同時具象化地表明了所提的多尺度解耦卷積網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)融合診斷的優(yōu)越性。

3.2.3 與接觸傳感器(振動傳感器)診斷對比

本研究是為了在接觸傳感器安裝受限時仍能實現(xiàn)行星齒輪箱故障診斷，因此需對比所提方法與接觸傳感器(即振動傳感器)的診斷效果，衡量本文所提方法的可行性。

將振動信號輸入至改進前的標準卷積網(wǎng)絡(luò)中，5次測試的結(jié)果如圖13所示。

圖13 5次測試的詳細測試準確率及其平均值Fig.13 Detailed testing accuracy and average of 5 tests

由圖13可知，所提方法每次測試準確率均高于振動，平均約提高了2.66個百分點。在訓(xùn)練時間方面，振動信號診斷法平均約需6.78 s，本文所提方法平均約需11.46 s，差距較小。

為具體分析2個方法對6類狀態(tài)診斷的效果，繪制如圖14所示的混淆矩陣以進行定量比較，其中縱坐標為真實狀態(tài)，橫坐標為診斷狀態(tài)，對角線上數(shù)據(jù)為診斷正確率，其余位置數(shù)據(jù)為錯誤率。從圖14a可知，振動信號診斷將約9%的“缺齒和保持架裂紋(同軸)”耦合故障誤診為“缺齒和保持架裂(不同軸)”耦合故障，表明其對類間差異較小的2類耦合故障不敏感，而本文所提方法則對此有優(yōu)異效果。從圖14b可知，對“缺齒和保持架裂紋(同軸)”耦合故障診斷準確率可達99%，充分證明所提方法能有效提取故障特征，且充分關(guān)注類間差異，實現(xiàn)相似狀態(tài)的準確診斷；此外還表明2種非接觸傳感器融合后不僅能達到與接觸傳感器一樣好的診斷效果，而且實現(xiàn)了小幅度提高。

圖14 混淆矩陣Fig.14 Confusion matrix

3.2.4 抗噪性分析

室內(nèi)試驗采集的聲學和振動信號受噪聲影響較小，真實環(huán)境中二者受噪聲影響較大。為使試驗數(shù)據(jù)更符合現(xiàn)場數(shù)據(jù)，向試驗聲學和振動信號中加入不同強度的高斯白噪聲，加噪后信號的信噪比RSN為-6～6 dB，間隔為2 dB。信噪比定義公式為：

(8)

式中：Ps為信號有效功率；Pn為噪聲有效功率；RSN單位為dB。

此外，在真實環(huán)境中很難獲取不同強度噪聲下帶標簽的故障數(shù)據(jù)。為能更貼近該情況，診斷網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練采用試驗信號，測試采用加噪后信號。

圖15所示為不同信噪比下診斷網(wǎng)絡(luò)的準確率。由圖15可以看出：僅振動和僅聲學的診斷準確率曲線趨勢都陡峭，伴隨信噪比的減小，即噪聲強度不斷增大，準確率顯著下降，說明二者的抗噪性差；而本文方法診斷準確率曲線趨勢平穩(wěn)，在信噪比達到-6 dB時準確率仍大于85%，且當信噪比逐步增大，準確率穩(wěn)定在98.0%。這說明本文方法良好地完成了聲學與電機電流信號特征融合，使易受噪聲污染的聲學信號與不易受污染的電機電流信號實現(xiàn)有效互補，因此具有了較強的抗噪能力。

圖15 不同信噪比下診斷準確率Fig.15 Diagnostic accuracy at different signal-to-noise ratios

3.2.5 與同類其他方法對比

本文所提方法與同類其他的卷積網(wǎng)絡(luò)AlexNet-8、VGG16、InceptionV1-22和ResNet18進行比較。將聲學和電機電流信號輸入至4種網(wǎng)絡(luò)中，通過診斷準確率、參數(shù)量(Params)、FLOPs和訓(xùn)練時間4個指標評價不同方法的優(yōu)劣。其中參數(shù)量和FLOPs是判斷網(wǎng)絡(luò)是否輕量化的2個重要評價指標。試驗結(jié)果如表5所示。

表5 與同類其他方法結(jié)果對比Table 5 Comparison of results with other similar methods

對比發(fā)現(xiàn)，在相同的迭代次數(shù)中，本文方法所需時間最少，準確率最高，且衡量網(wǎng)絡(luò)內(nèi)存需求的參數(shù)量指標和網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜度的FLOPs指標也均為最小。這說明本文所提網(wǎng)絡(luò)是輕量化的，其結(jié)構(gòu)相對簡單、復(fù)雜度低，計算效率高，更有望被部署。

4 結(jié) 論

(1)采用解耦卷積層代替標準卷積層提取聲學信號和電機電流信號中故障特征，能有效挖掘微弱、對類間差異敏感的特征。與只含標準卷積層的同結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)相比，改進后提前了15代趨于收斂。

(2)采用對類間差異敏感、能增大感受野的多尺度解耦卷積和能減少特征丟失的金字塔池化模塊改進標準卷積網(wǎng)絡(luò)，形成多尺度解耦卷積網(wǎng)絡(luò)，提高融合診斷效果。相比標準卷積網(wǎng)絡(luò)和同類結(jié)構(gòu)較深的網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)準確率更高、訓(xùn)練時間短，且參數(shù)量和FLOPs更小，僅為770 kB和1.78 MB，是一個輕量化的網(wǎng)絡(luò)，更有望被部署。

(3)采用2種非接觸傳感器融合診斷，能適用接觸傳感器安裝受限的情況。該方法取得了比接觸傳感器診斷更高的準確率(提升了約2.66個百分點)和更好的抗噪性能(信噪比達到-6 dB時準確率仍大于85%，遠大于接觸傳感器的54.4%)；同時該方法故障診斷效果也優(yōu)于單一聲學、單一電流傳感器，平均診斷準確率分別提升8.67和6.13個百分點。