基于GWO-CMFH和改進(jìn)ResNet軸承故障診斷

歐巧鳳，彭泗田，李新民，熊邦書

(1.南昌航空大學(xué)圖像處理與模式識(shí)別省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，江西南昌 330063；2.中國(guó)直升機(jī)設(shè)計(jì)研究所直升機(jī)旋翼動(dòng)力重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，江西景德鎮(zhèn) 333001)

0 前言

滾動(dòng)軸承廣泛應(yīng)用于各種旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備，是航空發(fā)動(dòng)機(jī)等設(shè)備的核心組件之一[1]。滾動(dòng)軸承是有壽件，由于疲勞或質(zhì)量缺陷等因素產(chǎn)生局部損傷[2]，會(huì)使機(jī)械設(shè)備產(chǎn)生振動(dòng)異常，甚至導(dǎo)致設(shè)備損毀和生產(chǎn)事故[3]。因此，對(duì)滾動(dòng)軸承故障進(jìn)行監(jiān)測(cè)和診斷具有十分重要的意義。

目前國(guó)內(nèi)外研究中，針對(duì)滾動(dòng)軸承信號(hào)故障的診斷方法主要分為傳統(tǒng)方法和基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法兩大類。傳統(tǒng)方法通過(guò)提取人工定義的信號(hào)特征進(jìn)行故障分類識(shí)別，如2019年，CHEGINI等[4]提出一種基于經(jīng)驗(yàn)小波變換的振動(dòng)信號(hào)去噪和軸承故障識(shí)別方法，該方法分解信號(hào)時(shí)需要先驗(yàn)知識(shí)確定頻帶寬度；2020年，LI等[5]提出了基于包絡(luò)峭度峰值自適應(yīng)搜索變分模態(tài)分解模態(tài)數(shù)的方法，該方法中模態(tài)數(shù)搜索空間的確定基于現(xiàn)有先驗(yàn)知識(shí)；2021年，鄭近德等[6]提出自適應(yīng)自相關(guān)譜峭度的方法，以改進(jìn)的經(jīng)驗(yàn)小波變換為基礎(chǔ)，對(duì)原始信號(hào)傅里葉譜進(jìn)行包絡(luò)與平滑處理后再分割。但在順序統(tǒng)計(jì)濾波處理過(guò)程中，其窗口寬度需人工事先設(shè)定。 2021年，LI等[7]針對(duì)傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)元素故障特征提取過(guò)程中容易出現(xiàn)脈沖信號(hào)遺漏的問(wèn)題，提出了一種新的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波算子，用于獲取更多的特征信息。在傳統(tǒng)方法中，數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波是一種非線性信號(hào)處理方法[8]，在機(jī)械故障診斷領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用[9]。但該類方法在參數(shù)選擇方面仍存在過(guò)度依賴專家先驗(yàn)知識(shí)的問(wèn)題[10]。

而基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法不需要人工介入、可自動(dòng)學(xué)習(xí)故障特征，已逐漸成為主流的故障診斷方法。如2021年，許子非等[11]提出多尺度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用于復(fù)雜工況下端到端的軸承故障診斷，但該方法平均診斷精度不高；而自HE等[12]首次提出殘差結(jié)構(gòu)思想以來(lái)，殘差網(wǎng)絡(luò)(Residual Network，ResNet)被應(yīng)用于解決傳統(tǒng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)梯度爆炸和網(wǎng)絡(luò)退化問(wèn)題。如2021年，ZHANG等[13]提出一種在噪聲標(biāo)簽下基于自適應(yīng)損失加權(quán)元?dú)埐罹W(wǎng)絡(luò)的方法，但該方法無(wú)法主動(dòng)標(biāo)記噪聲標(biāo)簽；2021年，趙敬嬌等[14]提出基于殘差連接的一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對(duì)不同殘差連接進(jìn)行分析。但該方法診斷模型各參數(shù)的取值會(huì)不同程度影響診斷效果，模型魯棒性欠佳。同時(shí)，針對(duì)輸入特征在不同通道上相關(guān)性不同，且在不同空間位置的重要性不同的問(wèn)題，上述方法都無(wú)法對(duì)關(guān)鍵故障特征信息進(jìn)行針對(duì)性提取與學(xué)習(xí)。

據(jù)此，本文作者提出基于灰狼算法(Gray Wolf Optimization，GWO)結(jié)構(gòu)元素自適應(yīng)優(yōu)化的組合形態(tài)高帽變換(Combination Morphological Filter-Hat transform，CMFH)，然后基于混合注意力機(jī)制改進(jìn)的殘差網(wǎng)絡(luò)的軸承故障診斷方法。

1 方法

1.1 CMFH

設(shè)f(n)表示一維離散信號(hào)，其定義域n∈[0，1，…，N-1]，g(m)表示一維離散結(jié)構(gòu)元素，其定義域m∈[0，1，…，M-1]，且N>M，則f(n)關(guān)于g(m)的開閉算子(Filter Opening Closing，F(xiàn)OC)和閉開算子(Filter Closing Opening，F(xiàn)CO)分別定義為

(1)

(2)

式中：。表示開運(yùn)算；·則表示閉運(yùn)算。則CMFH定義為

(3)

1.2 CMFH參數(shù)的GWO自適應(yīng)優(yōu)化

CMFH算子結(jié)構(gòu)元素(Structural Element，SE)的形狀和參數(shù)直接影響信號(hào)沖擊特征提取性能[15]。但目前仍沒(méi)有SE形狀和參數(shù)的選取標(biāo)準(zhǔn)?？紤]到SE越簡(jiǎn)單，進(jìn)行形態(tài)學(xué)運(yùn)算的時(shí)間復(fù)雜度越低。因此，文中采用一維直線型作為CMFH算子SE的形狀。將SE長(zhǎng)度作為優(yōu)化目標(biāo)，進(jìn)行長(zhǎng)度自適應(yīng)最佳篩選。采用包絡(luò)熵衡量提取信號(hào)中的沖擊特征能力[16-17]，因此文中采用CMFH變換信號(hào)的包絡(luò)熵作為優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)。假設(shè)給定信號(hào)為x(n)，則它的希爾伯特變換結(jié)果定義為

(4)

信號(hào)x(n)的包絡(luò)a(n)為

(5)

包絡(luò)a(n)歸一化得到Pn，則EP為信號(hào)x(n)的包絡(luò)熵值：

(6)

文中采用GWO[18]對(duì)CMFH結(jié)構(gòu)元素長(zhǎng)度值進(jìn)行優(yōu)化，自適應(yīng)優(yōu)化流程如圖1所示。

圖1 基于GWO的CMFH參數(shù)自適應(yīng)優(yōu)化流程

步驟1，灰狼群初始化。在保證優(yōu)化的結(jié)構(gòu)元素長(zhǎng)度準(zhǔn)確性的前提下，為降低GWO算法的計(jì)算時(shí)間復(fù)雜度，設(shè)定迭代初始值t，最大迭代次數(shù)T，狼群規(guī)模S，待優(yōu)化參數(shù)上邊界U及下邊界D，并以包絡(luò)熵為目標(biāo)函數(shù)。

步驟2，計(jì)算種群個(gè)體適應(yīng)度。構(gòu)造初始長(zhǎng)度為L(zhǎng)0的一維直線型CMFH算子結(jié)構(gòu)元素，將灰狼群的最優(yōu)位置對(duì)應(yīng)CMFH算子結(jié)構(gòu)元素的長(zhǎng)度Li。通過(guò)CMFH算子提取軸承故障振動(dòng)信號(hào)中的特征后，得到濾波后的振動(dòng)信號(hào)，計(jì)算濾波后振動(dòng)信號(hào)的包絡(luò)熵值。則灰狼群第i個(gè)個(gè)體在第t次迭代的適應(yīng)度為fi(t)。

步驟3，篩選種群最優(yōu)并標(biāo)記。選擇包絡(luò)熵值小的3個(gè)個(gè)體依次標(biāo)記為α、β、δ，剩下的個(gè)體標(biāo)記為ω。

步驟4，更新種群。根據(jù)α、β、δ的位置更新種群個(gè)體位置。

步驟5，當(dāng)?shù)螖?shù)t大于最大迭代次數(shù)T時(shí)，則停止更新種群，得到最優(yōu)CMFH結(jié)構(gòu)元素長(zhǎng)度Ln；反之，返回步驟2繼續(xù)執(zhí)行循環(huán)。

1.3 二維時(shí)頻圖生成

軸承振動(dòng)信號(hào)經(jīng)GWO-CMFH濾波后，采用連續(xù)小波變換將該一維時(shí)域信號(hào)轉(zhuǎn)換為二維時(shí)頻圖譜。

設(shè)一個(gè)基本小波為ψ(t)，且其定義域?yàn)椋害?t)∈L2(R)。

(7)

式中：a、b均為常數(shù)，且a>0。

由式(7)可知，ψa,b(t)由ψ(t)先平移后伸縮變換得到，即當(dāng)a、b的值不斷變化時(shí)，得到函數(shù)ψa,b(t)。設(shè)x(t)為平方可積信號(hào)，且x(t)∈L2(R)，則其連續(xù)小波變換定義為

(8)

式中：x(t)為連續(xù)小波變換Wx(a，b)關(guān)于伸縮因子a和平移因子b的函數(shù)。其中，文中設(shè)定a為1 024，b為3，并采用cmor3-3小波基。小波變換后得到二維彩色時(shí)頻圖，為了減少后續(xù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算量，將時(shí)頻圖轉(zhuǎn)換為灰度圖，并采用直方圖均衡方法增加其對(duì)比度，凸顯故障特征。

1.4 基于混合注意力機(jī)制改進(jìn)殘差網(wǎng)絡(luò)模型

文中提出通道域結(jié)合空間域的混合注意力機(jī)制改進(jìn)ResNet。通道注意力模塊通過(guò)分別采用全局最大值池化和全局平均池化學(xué)習(xí)不同通道間全局特征信息的相關(guān)性，最大值池化可提取圖像的主要特征，平均池化可很好保留圖像的背景信息，針對(duì)性地更新不同通道的注意力權(quán)重。而空間注意力模塊則是通過(guò)學(xué)習(xí)不同空間位置特征信息的差異性，對(duì)重要位置特征針對(duì)性地加權(quán)。結(jié)合通道和空間2個(gè)維度提取故障特征，加強(qiáng)對(duì)關(guān)鍵特征信息的學(xué)習(xí)，弱化不敏感特征信息的關(guān)注度，從而進(jìn)一步提高精度。設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)如圖2所示，模型參數(shù)如表1所示。

表1 混合注意力機(jī)制改進(jìn)的殘差網(wǎng)絡(luò)參數(shù)

1.5 網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練與驗(yàn)證

文中軸承故障識(shí)別研究為多分類問(wèn)題，損失函數(shù)采用交叉熵?fù)p失，其公式為

(9)

2 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析

利用3種不同工況條件下軸承的振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，針對(duì)小分類即不同程度的軸承故障進(jìn)行診斷分析。數(shù)據(jù)集1為美國(guó)凱斯西儲(chǔ)大學(xué)驅(qū)動(dòng)端軸承SKF6205不同故障程度分類數(shù)據(jù)集，包括4大類和10小類數(shù)據(jù)：滾珠故障(刻傷尺寸0.177 8、0.355 6、0.533 4 mm)；內(nèi)圈故障(刻傷尺寸0.177 8、0.355 6、0.533 4 mm)；外圈六點(diǎn)鐘故障(刻傷尺寸0.177 8、0.355 6、0.533 4 mm)；正常。其中軸承采樣頻率為12 kHz，負(fù)載為0，轉(zhuǎn)速為1 797 r/min。該數(shù)據(jù)集具有高轉(zhuǎn)速的特點(diǎn)。

數(shù)據(jù)集2為東南大學(xué)公開軸承數(shù)據(jù)集，包括5類數(shù)據(jù)：滾珠故障、內(nèi)圈故障、外圈故障、內(nèi)圈和外圈故障、正常。其中軸承采樣頻率為2 kHz，負(fù)載為0，轉(zhuǎn)速為1 200 r/min。該數(shù)據(jù)集具有中等轉(zhuǎn)速的特點(diǎn)。

數(shù)據(jù)集3為作者團(tuán)隊(duì)在洛陽(yáng)LYC軸承有限公司采集的直升機(jī)自動(dòng)傾斜器滾動(dòng)軸承數(shù)據(jù)集，包括4大類11小類數(shù)據(jù)：滾珠故障(刻傷尺寸1.0、1.3、1.5 mm，轉(zhuǎn)速均為219 r/min)；內(nèi)圈故障(刻傷尺寸1.0 mm、轉(zhuǎn)速219 r/min，刻傷尺寸1.2 mm、轉(zhuǎn)速219 r/min，刻傷尺寸1.2 mm、轉(zhuǎn)速237.9 r/min，刻傷尺寸1.5 mm、轉(zhuǎn)速219 r/min)；外圈故障(刻傷尺寸1.0、1.2、1.5 mm，轉(zhuǎn)速均為219 r/min)；正常(轉(zhuǎn)速均為219 r/min)。其中軸承采樣頻率為5 kHz，負(fù)載為0。該數(shù)據(jù)集具有低轉(zhuǎn)速的特點(diǎn)。

驗(yàn)證文中方法的計(jì)算機(jī)硬件配置：Intel(R)Xeon(R)4114處理器、ROG STRIX-GTX1080Ti-顯卡、SamsungDDR4-32GB內(nèi)存、ATA SaDisk SD9TB8W1-2TB。

文中實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證共分為3部分：數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練、模型測(cè)試。其中，數(shù)據(jù)預(yù)處理包括劃分?jǐn)?shù)據(jù)集和數(shù)據(jù)增強(qiáng)2個(gè)步驟。首先，將收集到的數(shù)據(jù)集按照7∶3的比例劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集；然后，分別將不同故障程度類別數(shù)據(jù)集經(jīng)過(guò)GWO-CMFH濾波，再經(jīng)過(guò)連續(xù)小波變換、直方圖均衡化得到數(shù)據(jù)增強(qiáng)后的時(shí)頻特征圖，并將該時(shí)頻特征圖作為模型的輸入用于故障診斷。待訓(xùn)練集訓(xùn)練完畢后，保存模型權(quán)重，將測(cè)試集送入訓(xùn)練好的模型中進(jìn)行測(cè)試，并得到最后實(shí)驗(yàn)結(jié)果。詳細(xì)實(shí)驗(yàn)流程如圖3所示。

圖3 實(shí)驗(yàn)流程

如圖3所示，文中實(shí)驗(yàn)在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，一維軸承振動(dòng)信號(hào)先經(jīng)過(guò)自適應(yīng)CMFH形態(tài)學(xué)濾波運(yùn)算，抑制背景噪聲并增強(qiáng)故障特征；然后經(jīng)過(guò)小波變換轉(zhuǎn)成二維時(shí)頻特征圖，并采用直方圖均衡化進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)。在模型訓(xùn)練中，提出基于注意力機(jī)制改進(jìn)的殘差網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練；最后，進(jìn)行模型驗(yàn)證并采用精度和混淆矩陣等作為軸承故障診斷模型的評(píng)判指標(biāo)。

2.1 CMFH最優(yōu)結(jié)構(gòu)元素長(zhǎng)度L自適應(yīng)確定

根據(jù)圖1所示流程設(shè)定迭代初始值t=1，最大迭代次數(shù)T=50，狼群規(guī)模s=30，待優(yōu)化參數(shù)上邊界U=10，下邊界D=1，SE長(zhǎng)度迭代初始值L0=10。文中以西儲(chǔ)大學(xué)12 kHz驅(qū)動(dòng)端內(nèi)圈0負(fù)載、轉(zhuǎn)速為1 797 r/min、0.177 8 mm刻傷故障信號(hào)為例，得到包絡(luò)熵和結(jié)構(gòu)元素隨迭代次數(shù)變化曲線如圖4所示?？芍寒?dāng)?shù)恋?次后，包絡(luò)熵值處于穩(wěn)定狀態(tài)，最小值為8.118，且對(duì)應(yīng)最優(yōu)結(jié)構(gòu)元素長(zhǎng)度為3。

圖4 包絡(luò)熵(a)與結(jié)構(gòu)元素長(zhǎng)度(b)隨迭代次數(shù)的變化曲線

因此取最優(yōu)長(zhǎng)度3為CMFH結(jié)構(gòu)元素長(zhǎng)度，并在該內(nèi)圈故障信號(hào)中加入5%高斯白噪聲進(jìn)行濾波實(shí)驗(yàn)，結(jié)果如圖5所示。

圖5 CMFH算子濾波前后時(shí)域波形(a)及包絡(luò)譜(b)

由滾動(dòng)軸承的結(jié)構(gòu)參數(shù)可計(jì)算得到該內(nèi)圈的故障頻率為162 Hz。如圖5所示，原始信號(hào)的包絡(luò)譜故障頻率幅值為0.090 m/s2，經(jīng)過(guò)CMFH算子濾波后內(nèi)圈信號(hào)的包絡(luò)譜故障頻率幅值為0.123 m/s2，高于加5%高斯白噪聲的包絡(luò)譜故障頻率幅值0.089 m/s2?？芍夯贕WO優(yōu)化后的CMFH算子對(duì)故障信號(hào)具有濾除噪聲能力，且增強(qiáng)故障沖擊特征。

為驗(yàn)證GWO-CMFH自適應(yīng)最優(yōu)SE長(zhǎng)度對(duì)不同強(qiáng)度噪聲的抗噪性能，并防止添加噪聲過(guò)大造成故障特征被淹沒(méi)的問(wèn)題，向西儲(chǔ)大學(xué)內(nèi)圈0.177 8 mm刻傷故障原始信號(hào)中分別添加1%、3%、5%、7%、9%的高斯白噪聲，以及不添加高斯白噪聲，進(jìn)行最優(yōu)SE長(zhǎng)度在不同噪聲環(huán)境下對(duì)比實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表2所示，表中包絡(luò)熵與信噪比均為濾波后信號(hào)的參數(shù)指標(biāo)。

表2 CMFH濾波后的信號(hào)指標(biāo)及SE最優(yōu)長(zhǎng)度

由表2可知：GWO-CMFH算子在不同強(qiáng)度噪聲干擾下，其自適應(yīng)SE最優(yōu)長(zhǎng)度不受影響，具有很好的抗噪能力和魯棒性。

為了驗(yàn)證自適應(yīng)SE長(zhǎng)度是否最優(yōu)，自定義SE長(zhǎng)度在2～8內(nèi)以1為間隔，以12 000個(gè)信號(hào)數(shù)據(jù)作為計(jì)算批次尺寸。多次計(jì)算無(wú)噪聲情況下，不同SE長(zhǎng)度CMFH濾波后，西儲(chǔ)大學(xué)0.177 8 mm刻傷尺寸的3種故障類型信號(hào)包絡(luò)熵，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表3所示。

表3 不同SE長(zhǎng)度下CMFH濾波后信號(hào)的包絡(luò)熵

由表3可知：西儲(chǔ)大學(xué)3種故障類型信號(hào)中，SE自適應(yīng)長(zhǎng)度下的CMFH算子濾波后信號(hào)的包絡(luò)熵值均為最小即故障特征增強(qiáng)效果最好，且與圖4(b)中SE長(zhǎng)度優(yōu)化結(jié)果一致。證實(shí)SE自適應(yīng)長(zhǎng)度下CMFH算子濾波、凸顯故障特征效果最優(yōu)，且具有很好的穩(wěn)定性，可進(jìn)一步提高故障診斷的效率。

針對(duì)不同數(shù)據(jù)集信號(hào)，使用GWO算法對(duì)CMFH算子最優(yōu)SE長(zhǎng)度自適應(yīng)選取。3個(gè)公開數(shù)據(jù)集結(jié)果最優(yōu)SE長(zhǎng)度如表4所示。

表4 不同數(shù)據(jù)集最優(yōu)SE長(zhǎng)度

2.2 基于混合注意力機(jī)制改進(jìn)的殘差網(wǎng)絡(luò)故障診斷對(duì)比實(shí)驗(yàn)

數(shù)據(jù)集1共生成二維時(shí)頻圖12 100張，數(shù)據(jù)集2共生成二維時(shí)頻圖8 000張，數(shù)據(jù)集3共生成二維時(shí)頻圖8 600張。將每個(gè)數(shù)據(jù)集分別按70%、30%的比例劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集用于模型訓(xùn)練與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。為驗(yàn)證CMFH濾波的有效性，對(duì)數(shù)據(jù)集信號(hào)添加高斯白噪聲進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)。經(jīng)多次實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)：添加噪聲過(guò)大時(shí)，容易造成信號(hào)故障特征的泯滅，失去實(shí)驗(yàn)的可靠性。故向數(shù)據(jù)中添加1%的高斯白噪聲進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。對(duì)信號(hào)不同數(shù)據(jù)預(yù)處理后進(jìn)行多次對(duì)比實(shí)驗(yàn)，其中改進(jìn)殘差網(wǎng)絡(luò)診斷精度結(jié)果如表5所示。

表5 振動(dòng)信號(hào)濾波前后改進(jìn)ResNet的診斷精度

由表5可知：原始信號(hào)在CMFH濾波后的診斷精度均高于濾波前，添加1%的高斯白噪聲信號(hào)在CMFH濾波后的診斷精度也高于濾波前，證明CMFH濾波有效。

經(jīng)過(guò)多次實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，將模型準(zhǔn)確率作為評(píng)價(jià)指標(biāo)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖6所示。數(shù)據(jù)集1的10分類準(zhǔn)確率為99.73%，數(shù)據(jù)集2的5分類準(zhǔn)確率為98.12%，以及數(shù)據(jù)集3的11分類準(zhǔn)確率為99.07%。證明文中方法對(duì)不同故障程度條件下滾動(dòng)軸承故障診斷有效。

為驗(yàn)證文中方法的優(yōu)越性，與趙敬嬌等[14]提出的殘差連接和1D-CNN的方法以及余志鋒等[19]提出的基于VMD-CWT和改進(jìn)CNN的方法進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)，結(jié)果如表6所示。針對(duì)不同程度的小分類軸承故障，基于t-SNE對(duì)文中方法、文獻(xiàn)[14,19]方法提取的不同故障程度數(shù)據(jù)集特征進(jìn)行可視化對(duì)比展示，如圖7所示。

表6 文中方法與文獻(xiàn)[14,19]的故障診斷精度對(duì)比

圖7 不同故障程度數(shù)據(jù)集特征可視化對(duì)比

由表6可知：文中方法在5種不同故障程度數(shù)據(jù)集上均高于文獻(xiàn)[14]以及文獻(xiàn)[19]的識(shí)別精度。

從圖7中基于t-SNE的特征提取可視化效果對(duì)比可知，文中方法在不同工況條件下，對(duì)于小分類的不同故障程度軸承數(shù)據(jù)集提取特征的能力均強(qiáng)于文獻(xiàn)[14,19]，可更好地區(qū)分開不同程度的小分類故障，從而更有效解決不同小分類故障程度的軸承故障診斷。

3 結(jié)論

文中針對(duì)不同工況條件下、不同離散程度小分類軸承故障現(xiàn)有診斷方法準(zhǔn)確率不高的問(wèn)題，提出基于GWO-CMFH和改進(jìn)的ResNet軸承故障診斷方法。首先，GWO算法對(duì)CMFH濾波算子SE長(zhǎng)度進(jìn)行自適應(yīng)最優(yōu)篩選，基于最優(yōu)SE長(zhǎng)度的CMFH算子對(duì)軸承信號(hào)進(jìn)行濾波運(yùn)算，增強(qiáng)故障特征；然后，基于連續(xù)小波變換將濾波后的振動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)換成時(shí)頻特征圖譜，并進(jìn)行直方圖均衡化增強(qiáng)特征；最后，基于混合注意力機(jī)制改進(jìn)的殘差網(wǎng)絡(luò)對(duì)時(shí)頻特征圖譜進(jìn)行故障診斷。

因此，針對(duì)不同故障程度小分類軸承故障診斷精度不高的問(wèn)題，文中方法實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：

(1)GWO-CMFH方法有效解決CMFH算子參數(shù)依賴專家先驗(yàn)知識(shí)選取的問(wèn)題，可自適應(yīng)選擇最優(yōu)參數(shù)，具有很好的穩(wěn)定性。自適應(yīng)CMFH濾波算子在不同強(qiáng)度噪聲干擾下具有很好的抗噪性和魯棒性，可增強(qiáng)不同程度小分類數(shù)據(jù)故障特征的提取能力。

(2)基于混合注意力機(jī)制改進(jìn)的殘差網(wǎng)絡(luò)，融合了空間注意力機(jī)制和通道注意力機(jī)制，對(duì)通道域和空間域多維度故障特征針對(duì)性地提取和訓(xùn)練。在西儲(chǔ)大學(xué)(10分類)、東南大學(xué)(5分類)以及文中(11分類)不同故障程度的小分類數(shù)據(jù)集上分別得到99.73%、98.12%和99.07%的診斷精度，此模型具有很好的泛化性能。且較文獻(xiàn)[14,19]方法的診斷精度明顯提高，可提高不同程度軸承故障診斷的精度。

但文中自適應(yīng)CMFH形態(tài)學(xué)濾波需通過(guò)優(yōu)化算法實(shí)現(xiàn)，效率不高。下一步的重點(diǎn)是研究將CMFH形態(tài)學(xué)濾波嵌入網(wǎng)絡(luò)模型，并實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)訓(xùn)練優(yōu)化，提高軸承故障診斷效率。