基于GADF-TL-ResNeXt的滾動(dòng)軸承故障診斷方法

侯東曉, 周子安, 程榮財(cái), 閻 爽

(1.東北大學(xué)秦皇島分校 控制工程學(xué)院 河北 秦皇島，066004；2.京能秦皇島熱電有限公司 河北 秦皇島，066004)

1 引 言

在現(xiàn)代化設(shè)備制造業(yè)中,機(jī)械制造正朝著自動(dòng)化、智能化的方向不斷發(fā)展。其中,旋轉(zhuǎn)機(jī)械結(jié)構(gòu)更加精密、功能更為復(fù)雜,在各個(gè)生產(chǎn)領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用[1]。滾動(dòng)軸承作為旋轉(zhuǎn)機(jī)械的代表零件之一,被用作支撐回轉(zhuǎn)件、減小摩擦以及保證回轉(zhuǎn)精度等,對機(jī)械設(shè)備的壽命與穩(wěn)定起著決定性的影響。在實(shí)際工況下,軸承往往需要承受變速、變載等嚴(yán)苛的工作條件,導(dǎo)致故障也時(shí)常發(fā)生。因此,需要及時(shí)、高效地查明軸承的故障原因。

當(dāng)前傳統(tǒng)的軸承故障診斷方法有2種,一是以信號(hào)分析為主的診斷方法。Ye X等[2]將改進(jìn)的經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)方法應(yīng)用到軸承故障診斷中,對振動(dòng)信號(hào)的微弱噪聲和突發(fā)脈沖具有良好的識(shí)別效果。Hou J等[3]提出將基于聚類算法的集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EEMD)應(yīng)用到軸承故障診斷中,結(jié)果表明所提的方法能夠獲得較高的聚類指標(biāo)。此方法的局限性是過分依賴人工參與,并且過程非常的耗費(fèi)時(shí)力。另一種則是以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)為主的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。如Chen F F等[4]將預(yù)處理的振動(dòng)信號(hào)直接輸入到改進(jìn)的支持向量機(jī)(SVM)中,用于軸承早期故障的識(shí)別,并取得了良好的效果。在文獻(xiàn)[5]中,研究人員先將軸承一維振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理,再輸入到一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(1D-CNN)中完成故障的識(shí)別與分類。此方法能夠自動(dòng)提取特征,且準(zhǔn)確率和魯棒性也大大提高,因此近些年被廣泛應(yīng)用于故障診斷領(lǐng)域。CNN因其有強(qiáng)大的圖像特征提取能力也受到了許多學(xué)者的青睞。Li G等[6]通過ST變換將振動(dòng)信號(hào)直接變?yōu)槎S矩陣并輸入到CNN中進(jìn)行分類。Yang J等[7]通過生成對抗網(wǎng)絡(luò)來擴(kuò)充小樣本數(shù)據(jù)集,并轉(zhuǎn)換為灰度圖像輸入到SE-CNN自動(dòng)分類識(shí)別。Han T等[8]向二維圖像中添加紅色,將時(shí)域彩色特征圖輸入到CNN中以增強(qiáng)CNN的識(shí)別能力。但此類方法仍存在以下幾個(gè)問題:1) 直接以原始信號(hào)輸入模型中可能會(huì)導(dǎo)致部分特征提取不完整;2) 是隨著網(wǎng)絡(luò)模型的深度的加深,模型存在退化問題;3) 是模型需要成百上千次的訓(xùn)練才能達(dá)到一個(gè)好的效果。

基于以上問題,本文提出了格拉姆角場(Gramian angular field,GAF)、遷移學(xué)習(xí)(transfer learning, TL)、分組殘差網(wǎng)絡(luò)(ResNeXt)相結(jié)合的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)故障診斷模型(GADF-TL-ResNeXt)。首先通過GAF將一維時(shí)序信號(hào)轉(zhuǎn)換成二維特征圖,再將這些特征圖輸入到與遷移學(xué)習(xí)結(jié)合的ResNeXt網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行自動(dòng)的識(shí)別、分類。為了驗(yàn)證該方法的有效性,使用凱斯西儲(chǔ)大學(xué)數(shù)據(jù)與其他方法進(jìn)行對比,最后使用軋機(jī)模擬實(shí)驗(yàn)平臺(tái)上收集的軸承故障數(shù)據(jù)進(jìn)行變工況下的軸承故障分類。

2 數(shù)據(jù)到圖像的轉(zhuǎn)換方法

格拉姆角場,是一種將時(shí)序信號(hào)轉(zhuǎn)換為二維圖像的編碼方式[9],它的原理是將時(shí)間序列信號(hào)在極坐標(biāo)系統(tǒng)內(nèi)進(jìn)行編碼,極坐標(biāo)系統(tǒng)保留了絕對的時(shí)間關(guān)系,GAF圖像編碼將一維時(shí)間序列1個(gè)點(diǎn)對應(yīng)的時(shí)間、幅度轉(zhuǎn)換到極坐標(biāo)系下的半徑、角度,這樣數(shù)據(jù)便從一維數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到二維空間上,保留了對時(shí)間的依賴性。GAF在編碼時(shí)通過三角函數(shù)的和或差運(yùn)算生成GASF/GADF編碼圖,相同的數(shù)據(jù)點(diǎn)下對應(yīng)的圖像如圖1所示。

由圖1可知,格拉姆角差場(GADF)相較于GASF在圖像色彩、交叉邊界以及細(xì)節(jié)刻畫方面效果均更好[10]。因此采用GADF進(jìn)行編碼計(jì)算(見圖2),假設(shè)有n個(gè)點(diǎn)的時(shí)間序列X={x1,x2,…,xn},GADF對此序列X轉(zhuǎn)化成二維空間,具體步驟為:

圖2 GADF圖像編碼流程Fig.2 GADF images encoding process

1) 對n個(gè)時(shí)間序列信號(hào)進(jìn)行歸一化處理,目的是將一維數(shù)據(jù)壓縮至區(qū)間[-1,1],處理式

(1)

2) 將縮放后的序列數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到極坐標(biāo)系,即將數(shù)值看作夾角余弦值,時(shí)間戳看作半徑,從而在極坐標(biāo)中表示重新調(diào)整的時(shí)間序列X,轉(zhuǎn)換過程中,隨著時(shí)間的增加,相應(yīng)的數(shù)值在跨度圓上的不同角度點(diǎn)之間發(fā)生扭曲,從而得到極坐標(biāo)系下的曲線,具體可定義為

(2)

式中:φ表示角余弦的極坐標(biāo);ti表示時(shí)間戳;N表示正則化極坐標(biāo)系跨度的常數(shù)因子。

3) 縮放后的時(shí)間序列轉(zhuǎn)換到極坐標(biāo)系統(tǒng)后,對于存儲(chǔ)時(shí)間信息的極坐標(biāo)系統(tǒng)φ,通過計(jì)算系統(tǒng)中每個(gè)極坐標(biāo)的三角函數(shù)差,可以很容易地進(jìn)行角度視角來識(shí)別出不同時(shí)間間隔內(nèi)的時(shí)間相關(guān)性?？蓪⑵渚幋a到矩陣的幾何結(jié)構(gòu)中,定義為

AGADF=[sin(φi-φj)]

(3)

(4)

式中:I=[1,1,…,1],它是單位行向量;X′和X代表著不同行向量。

4) 最后將AGADF矩陣表示為二維GADF圖像,并通過圖像建立極坐標(biāo)保持絕對時(shí)間關(guān)系。

3 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及原理

3.1 殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ResNet)

ResNet[11]屬于CNN的一種,其引入的殘差結(jié)構(gòu)可將網(wǎng)絡(luò)底層的特征通過捷徑直接傳遞到高層,通過引入快捷連接來擬合殘差映射函數(shù),只學(xué)習(xí)輸入和輸出的差別。ResNet由許多殘差塊堆疊組成,不僅加拓寬了網(wǎng)絡(luò)深度,還成功的解決了網(wǎng)絡(luò)退化問題,提高了模型訓(xùn)練的穩(wěn)定性,結(jié)構(gòu)如圖3所示。

圖3 殘差結(jié)構(gòu)Fig.3 Residual structure

圖3中x為殘差塊的輸入;F(x)為殘差映射函數(shù);H(x)=F(x,{Wi})+x為恒等映射函數(shù),{Wi}為輸入經(jīng)過殘差塊中第i個(gè)卷積層時(shí)獲得的權(quán)重。

3.2 分組殘差結(jié)構(gòu)(GRS)

分組殘差結(jié)構(gòu)是在原有的殘差模塊的基礎(chǔ)上引入了Inception[12]模塊思想,將殘差塊由原來的瓶頸結(jié)構(gòu)拆分成多分支結(jié)構(gòu),并且每條支路上都遵循相同的拓補(bǔ)結(jié)構(gòu),分別進(jìn)行相同的卷積操作,最后再進(jìn)行拼接求和匯總,具體可以定義為:

(5)

式中:X表示輸入數(shù)據(jù);Y表示輸出數(shù)據(jù);表示相同的拓補(bǔ)結(jié)構(gòu);G表示分支數(shù),經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,增加分組數(shù)量可以提高模型的精度,本文中G取32。

當(dāng)殘差塊處于不同位置的時(shí)候,輸出數(shù)據(jù)的維度也不同,需要作出調(diào)整,其主要結(jié)構(gòu)分為2種:恒等映射圖4(a)和投影映射圖4(b)。當(dāng)輸入x與Conv3+BN層輸出的數(shù)據(jù)維度相同時(shí),二者可直接經(jīng)過捷徑(shortcut)相加。反之,則需要在捷徑分支上加一層卷積操作調(diào)整輸入數(shù)據(jù)x的維度以方便于Conv3+BN層輸出數(shù)據(jù)相加。

圖4 2種分組殘差結(jié)構(gòu)Fig.4 Two group residual structures

分組殘差結(jié)構(gòu)的優(yōu)點(diǎn)是不增加參數(shù)復(fù)雜度的條件下提高模型的精確度,對于未進(jìn)行分組操作的殘差塊,所提方法可以明顯降低殘差塊的參數(shù)量。假設(shè)輸入特征矩陣的通道數(shù)為C,卷積核大小為M×M,輸出特征矩陣的通道數(shù)為N,分為G組。

未分組的殘差塊部分參數(shù)量Tw:

Tw=C×M×M×N

(6)

分組的殘差塊部分參數(shù)量Tf:

(7)

由式(6)和(7)可知,相比較未分組的殘差塊而言,分組以后的殘差塊部分參數(shù)量要減少G倍,對參數(shù)處理方面的誤差會(huì)有一定的減小,圖5為本文ResNeXt網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)。

圖5 ResNeXt網(wǎng)絡(luò)框架結(jié)構(gòu)Fig.5 ResNeXt network framework structure

3.3 遷移學(xué)習(xí)

遷移學(xué)習(xí)給定源域Ds、相應(yīng)的原任務(wù)Ts及目標(biāo)域Dt和目標(biāo)任務(wù)Tt,其目的是使用Ds、Ts中的知識(shí)來改進(jìn)Dt中的目標(biāo)預(yù)測函數(shù)ft(·)。源域Ds、目標(biāo)域Dt可定義為:Ds={X,P(X)}、Dt={Y,ft(·)}。X代表特征空間,P(X)代表邊際概率分布。由此獲得Ds={(xs1,ys1),(xs2,ys2),…,(xsn,ysn)},其中數(shù)據(jù)樣本滿足xsi∈Xs,相應(yīng)的類標(biāo)簽滿足ysi∈Ys,Dt可以由數(shù)據(jù)樣本Xt和標(biāo)簽空間Yt表示。遷移學(xué)習(xí)還可以在相似或不同領(lǐng)域?qū)嵤┛焖賹W(xué)習(xí)[13]。由于故障診斷中相對的特征樣本量較少,ResNeXt模型很難在短時(shí)間內(nèi)達(dá)到一個(gè)完美訓(xùn)練效果,所以可加入遷移學(xué)習(xí)方法。此外,訓(xùn)練模型參數(shù)具備較強(qiáng)的特征遷移能力,對其他數(shù)據(jù)集進(jìn)行特征提取時(shí)可直接引入,有助強(qiáng)化模型性能,以學(xué)習(xí)特定的功能[14]。通過對初始模型在ImageNet數(shù)據(jù)集上先進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練,可得到具有提煉抽象特征的模型權(quán)重參數(shù),即使加入樣本量較少的數(shù)據(jù)集,也可以有較高的識(shí)別準(zhǔn)確率。

4 基于GADF與TL-ResNeXt故障診斷流程

本文所用方法結(jié)合了GAF編碼可以保留時(shí)間序列的相關(guān)性以及加入遷移學(xué)習(xí)模塊的ResNeXt可以快速的識(shí)別時(shí)間序列特征能力的優(yōu)點(diǎn),提出了基于GADF-TL-ResNeXt的軸承故障診斷方法,具體流程如圖6所示。模型訓(xùn)練部分引入了ImageNet數(shù)據(jù)集上預(yù)訓(xùn)練好的模型權(quán)重,訓(xùn)練過程中改變了softmax層的分類節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù),以適用于軸承故障分類的幾種情況,再將訓(xùn)練過程中模型準(zhǔn)確率最大的權(quán)重文件引入到測試集模型中,最后進(jìn)行準(zhǔn)確率最高的故障分類,以達(dá)到最好的分類效果。

圖6 基于GADF-TL-ResNeXt的故障診斷方法流程圖Fig.6 Fault diagnosis process based on GADF-TL-ResNeXt

5 實(shí)驗(yàn)研究與分析

5.1 CWRU軸承數(shù)據(jù)庫

5.1.1 數(shù)據(jù)劃分

為了評估所建模型的性能,使用來自美國凱斯西儲(chǔ)大學(xué)(Case Western Reserve University,CWRU)軸承數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)與其他方法進(jìn)行對比。以驅(qū)動(dòng)端深溝球軸承SKF6205為例,軸承的損傷是用電火花加工的單點(diǎn)損傷。分別對軸承的外圈(3、6、12點(diǎn)鐘方向)、內(nèi)圈、滾動(dòng)體設(shè)置0.17、0.35、0.53 mm 共3種故障類型損傷,在驅(qū)動(dòng)端軸承座上放置加速度信號(hào)傳感器,采樣頻率為12 kHz。實(shí)驗(yàn)中電機(jī)負(fù)載分為4類,選功率為0.75 kW,轉(zhuǎn)速為1772 r/min的情況。分別選用內(nèi)圈、外圈、滾動(dòng)體(6點(diǎn)鐘方向)3種類型的3種不同損傷直徑作為故障數(shù)據(jù)樣本。另設(shè)一種健康狀態(tài)的數(shù)據(jù)樣本,共10個(gè)類別,每種類別構(gòu)造400份樣本,按照9:1劃分為訓(xùn)練集和驗(yàn)證集。使用表1數(shù)據(jù),驗(yàn)證所提模型分類的有效性。

表1 故障類型樣本Tab.1 Sample fault types

5.1.2 樣本生成方法參數(shù)設(shè)置

一維時(shí)序信號(hào)通過GADF編碼方法生成二維圖像,采用滑動(dòng)窗口在時(shí)序上進(jìn)行平移滑動(dòng)采集數(shù)據(jù)點(diǎn),同時(shí)生成對應(yīng)數(shù)據(jù)點(diǎn)下的二維圖像,為了確定滑動(dòng)窗口的大小,首先應(yīng)該計(jì)算軸承在旋轉(zhuǎn)一周內(nèi)采樣點(diǎn)的個(gè)數(shù),由公式(8)確定:

(8)

式中:L代表軸承一個(gè)周期內(nèi)采樣點(diǎn)的個(gè)數(shù);S代表軸承的轉(zhuǎn)速;Fq代表采樣頻率。

為確保每個(gè)圖片編碼包含1個(gè)周期內(nèi)的采樣點(diǎn),經(jīng)過計(jì)算可知,軸承每轉(zhuǎn)采樣大約400個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn),所以滑動(dòng)窗口大小至少要為400,本文數(shù)據(jù)以最小的滑動(dòng)窗口采樣?；瑒?dòng)步長為滑動(dòng)窗口每次平移采樣的距離,當(dāng)步長小于窗口時(shí),樣本之間存在重疊,相同數(shù)據(jù)點(diǎn)下可以獲得更多的樣本,為保證數(shù)據(jù)利用率及信號(hào)的完整性,實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)樣本處理方法為半額重疊采樣。為保證輸入圖片的分辨率適中,每一個(gè)滑動(dòng)窗口生成1張256×256的GADF二維編碼圖像,采樣所生成的故障圖如圖7所示。

圖7 不同故障類型GADF編碼圖Fig.7 GADF coding diagram of different fault types

5.1.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

為了驗(yàn)證模型的可行性與穩(wěn)定性,對比了其它幾類不同網(wǎng)絡(luò),分別是未加入遷移學(xué)習(xí)模塊的ResNeXt、遷移學(xué)習(xí)但未分組處理的殘差網(wǎng)絡(luò)TL-ResNet以及淺層網(wǎng)絡(luò)GoogLeNet、AlexNet。分別迭代140輪,由圖8可知,本模型相比于其他模型而言,訓(xùn)練第一輪就有87%的準(zhǔn)確率,在迭代到30輪時(shí)趨于穩(wěn)定,最高驗(yàn)證準(zhǔn)確率為99%,訓(xùn)練損失最低達(dá)到0.01。

圖8 不同模型的準(zhǔn)確率和損失曲線Fig.8 Accuracy and loss curves for different models

以上數(shù)據(jù)說明本模型相較于其他模型,魯棒性比較強(qiáng),并且趨于完全收斂,而其他未進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)處理以及淺層網(wǎng)絡(luò)模型,很難在很少的輪數(shù)達(dá)到一個(gè)理想的效果,訓(xùn)練損失及穩(wěn)定性要遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于本模型。

5.1.4 模型評估指標(biāo)

評估指標(biāo)是判斷診斷算法性能的標(biāo)準(zhǔn),在數(shù)據(jù)分析中具有重要意義。在深度學(xué)習(xí)故障診斷領(lǐng)域,準(zhǔn)確率Ac、精確率Pr、召回率Re、F1分?jǐn)?shù)都是評判模型性能的標(biāo)準(zhǔn),表達(dá)式如式(9)～式(12),通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,本模型對比了其他幾種流行網(wǎng)絡(luò)的這幾個(gè)參數(shù)值,如表2所示。

表2 不同網(wǎng)絡(luò)模型各個(gè)參數(shù)Tab.2 Parameters of different network models (%)

(9)

(10)

(11)

(12)

式中(假設(shè)分類器分類預(yù)測x、y共2種樣本):TP為x樣本被正確識(shí)別的數(shù)量;TN為y樣本被正確識(shí)別的數(shù)量;FP為分類器預(yù)測結(jié)果是x樣本,實(shí)際是y樣本,即誤報(bào)的y樣本數(shù)量;FN為分類器預(yù)測結(jié)果是y樣本,實(shí)際是x樣本,即漏報(bào)的x樣本數(shù)量。

為了更加直觀地感受TL-ResNeXt的學(xué)習(xí)能力與分類效果,繪制了圖9所示的分類混淆矩陣,橫縱坐標(biāo)每個(gè)標(biāo)簽代表一類故障類型,對角線上的元素代表正確標(biāo)簽和預(yù)測標(biāo)簽的重合度,以驗(yàn)證集為例,每類故障樣本數(shù)為40,共計(jì)400份故障樣本。由圖可知,有4個(gè)誤分類樣本,分別為3個(gè)內(nèi)圈0.35 mm數(shù)據(jù)誤分成1個(gè)外圈0.35 mm數(shù)據(jù)和2個(gè)滾動(dòng)體0.53 mm數(shù)據(jù),1個(gè)滾動(dòng)體0.53 mm數(shù)據(jù)被誤分成外圈0.35 mm數(shù)據(jù),其余種類均達(dá)到滿分類效果,由此證明本模型是有效、可行的。

圖9 軸承分類混淆矩陣Fig.9 Classification confusion matrix

5.2 與其他診斷算法對比

為進(jìn)一步說明模型的優(yōu)勢,將GADF-TL-ResNeXt與一些常用的方法進(jìn)行對比,結(jié)果如表3所示。與參考文獻(xiàn)[15～17]方法相比,所提的GADF-TL-ResNeXt方法可識(shí)別更多的故障類型,且提高了分類準(zhǔn)確度。

表3 不同算法準(zhǔn)確率對比Tab.3 Comparison of accuracy of different algorithms

5.3 變工況條件下軸承故障診斷

5.3.1 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)介紹

實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來自軋鋼機(jī)模擬實(shí)驗(yàn)平臺(tái),圖10為軋機(jī)監(jiān)控系統(tǒng),包括軋機(jī)試驗(yàn)臺(tái)、傳感器采集系統(tǒng)和實(shí)驗(yàn)控制臺(tái)。它們分別如圖10中(Ⅰ)、(Ⅱ)、(Ⅲ)所示。2個(gè)加速計(jì)傳感器位于上工作輥的軸向和徑向位置,以收集軸承振動(dòng)數(shù)據(jù)。加載驅(qū)動(dòng)電機(jī)模擬軋機(jī)工作時(shí)軋輥所受到的載力(N0、N1、N2),由電機(jī)經(jīng)過傳動(dòng)系統(tǒng)給到軋輥不同的驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)速(W0—600 r/min、W1—1 200 r/min、W2—1 800 r/min)來模擬不同工況下軋輥的轉(zhuǎn)速,采樣時(shí)間設(shè)置為20 s,采樣率為10 240 /s。

圖10 軋鋼機(jī)模擬實(shí)驗(yàn)平臺(tái)Fig.10 Rolling mill simulation experimental platform

根據(jù)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的故障場景,這些數(shù)據(jù)用于軋機(jī)軸承的不同健康狀態(tài);收集的數(shù)據(jù)文件標(biāo)記為“正常”、“內(nèi)圈故障”、“外圈故障”和“滾動(dòng)體故障”;軸承故障如圖11所示。

圖11 軸承各類健康狀態(tài)圖Fig.11 Bearing health charts

5.3.2 數(shù)據(jù)處理及劃分

采用控制變量法,即用固定轉(zhuǎn)速下的不同載力以及相同載力下不同轉(zhuǎn)速, 來模擬實(shí)際工況下的故障00000000000000000000000000000000000000000,考慮到采樣頻率為104/s,為了覆蓋3種轉(zhuǎn)速下軸承轉(zhuǎn)一圈所采集到的點(diǎn),根據(jù)式(8)可以將滑動(dòng)窗口大小設(shè)置為1 024,再使用半額重疊采樣法,制作相對應(yīng)的GADF編碼樣本。

在轉(zhuǎn)速相同(W0、W1、W2)的情況下,分別采用2種電機(jī)加載(N0、N1)的軸承徑向振動(dòng)數(shù)據(jù)制作相應(yīng)的數(shù)據(jù)集,每類制作400份故障樣本,同樣按9:1劃分為訓(xùn)練集和驗(yàn)證集,每種轉(zhuǎn)速下包含6類故障狀態(tài)和1類健康狀態(tài),共7種類別,在加載相同(N0、N1、N2)的情況下,分別采用2種轉(zhuǎn)速(W1、W2)的軸承軸向振動(dòng)數(shù)據(jù)制作相應(yīng)的數(shù)據(jù)集,數(shù)據(jù)劃分結(jié)果與轉(zhuǎn)速相同情況下的結(jié)果保持一致,用來驗(yàn)證本模型的有效性。

5.3.3 模型實(shí)驗(yàn)結(jié)果

分別為相同轉(zhuǎn)速下施加不同載力、相同加載下給出不同轉(zhuǎn)速的2種情況,將振動(dòng)信號(hào)經(jīng)GADF編碼成二維圖像后,劃分訓(xùn)練集和驗(yàn)證集,輸入到TL-ResNeXt網(wǎng)絡(luò)中,得到如圖12所示的準(zhǔn)確率、訓(xùn)練損失曲線,圖13所示的分類混淆矩陣。

圖12 驗(yàn)證準(zhǔn)確率及損失曲線Fig.12 Verification accuracy and loss curve

圖13 分類混淆矩陣Fig.13 Classification confusion matrix

由圖12(a)～圖12(c)可知,軸承在相同轉(zhuǎn)速下施加不同載力,模型識(shí)別最高準(zhǔn)確率分別為98.2%,98.6%,98.2%,平均準(zhǔn)確率為98.3%;由圖12(d)～圖12(f)可知,軸承在施加相同載力,再給出不同轉(zhuǎn)速的情況下,模型識(shí)別最高準(zhǔn)確率分別為97.5%,97.5%,97.9%,平均準(zhǔn)確率為97.6%;模型的總體平均準(zhǔn)確率為97.95%。最低訓(xùn)練損失平均值為0.03,模型達(dá)到收斂,由此可得出本模型在變工況的條件下依然可以達(dá)到一個(gè)很好的分類效果。

圖13清晰地展示了軸承各種情況下的分類效果,由圖13(a)～圖13(c)可知,僅有個(gè)別故障被誤分為其他類別,其中軸承正常類型與軸承故障類型均被完全分開,由圖13(d)～圖13(f)可知,僅圖13(e)的2類標(biāo)簽分類效果不佳,原因是2號(hào)標(biāo)簽與1號(hào)標(biāo)簽的某段振動(dòng)數(shù)據(jù)較為相似;其余的情況僅個(gè)別數(shù)據(jù)發(fā)生誤判,由此說明本模型在變工況下分類是有效的。

6 結(jié) 論

本研究提出了一種以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)為主的CNN(TL-ResNeXt)軸承故障診斷方法,主要得出了以下幾點(diǎn)結(jié)論:

1) 首先利用了一種振動(dòng)信號(hào)到圖像的轉(zhuǎn)換方式-GAF編碼,拋棄了以原始振動(dòng)信號(hào)作為輸入,既保留了信號(hào)時(shí)間序列的相關(guān)性,又可以充分提取軸承不同故障的特征,無需人工手動(dòng)提取。

2) 利用了層級更深的殘差網(wǎng)絡(luò)作為模型主體,殘差塊部分采用分組卷積情況,通過更深的網(wǎng)絡(luò)層和更好的特征提取層,ResNeXt將提高故障診斷的最終預(yù)測精度,并結(jié)合了遷移學(xué)習(xí)模塊,在較少的訓(xùn)練輪數(shù)下模型可以達(dá)到更好的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確率。

3) 在西儲(chǔ)大學(xué)軸承數(shù)據(jù)集上對比了其他幾種流行的網(wǎng)絡(luò)模型,本方法表現(xiàn)的更好;在軋機(jī)模擬試驗(yàn)臺(tái)上模擬軸承在變工況條件下情況,依然能達(dá)到一個(gè)良好的分類效果。在軸承給出相同轉(zhuǎn)速下施加不同載力的情況下,模型識(shí)別平均準(zhǔn)確率為98.3%,在施加相同載力下給出不同轉(zhuǎn)速的情況下,模型識(shí)別平均準(zhǔn)確率為97.6%,僅有個(gè)別類型發(fā)生誤判,因此可見本模型在故障診斷領(lǐng)域有著良好的性能。