基于特征差異性學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的齒輪箱故障診斷方法

石永芳，徐慶宏，姜宏，章翔峰

(1.新疆醫(yī)科大學(xué)醫(yī)學(xué)工程技術(shù)學(xué)院，新疆烏魯木齊 830054；2.新疆大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院，新疆烏魯木齊 830049)

0 前言

隨著工業(yè)4.0的快速發(fā)展，航空航天、軌道交通、能源動(dòng)力等領(lǐng)域?qū)C(jī)械設(shè)備性能提出了更高要求。齒輪箱作為機(jī)械傳動(dòng)系統(tǒng)中的核心零件之一，廣泛應(yīng)用于風(fēng)力發(fā)電機(jī)、渦輪發(fā)動(dòng)機(jī)等旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備中。由于齒輪箱長(zhǎng)期工作在高速、重載的環(huán)境下，極易出現(xiàn)故障，而齒輪箱故障可能會(huì)導(dǎo)致生產(chǎn)停滯，甚至人員傷亡。因此對(duì)齒輪箱進(jìn)行故障診斷具有重要意義。

齒輪箱傳統(tǒng)故障診斷方法主要是先通過(guò)信號(hào)處理(如包絡(luò)分析[1]、小波變換[2]、經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解[3]等)提取特征，再利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型(如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[4]、支持向量機(jī)[5]、K最近鄰[6]等)進(jìn)行分類診斷。但這類方法需要大量專家知識(shí)以及手動(dòng)選取特征，且在處理海量異構(gòu)數(shù)據(jù)時(shí)非常耗時(shí)。近年來(lái)，深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域取得豐碩成果，受到廣泛關(guān)注，因此有學(xué)者嘗試將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用至故障診斷領(lǐng)域?；谏疃葘W(xué)習(xí)的智能故障診斷方法可分為大數(shù)據(jù)收集和深度學(xué)習(xí)算法診斷兩部分[7]。與傳統(tǒng)的故障診斷方法不同，基于深度學(xué)習(xí)的智能故障診斷方法對(duì)大量機(jī)械數(shù)據(jù)具有非常強(qiáng)的處理能力，能實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)輸入到故障識(shí)別的端到端故障診斷。經(jīng)典的智能故障診斷模型主要有自編碼器(Auto-Encoder，AE)[8-9]、深度信念網(wǎng)絡(luò)(Deep Belief Network，DBN)[10-11]、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Recurrent Neural Network，RNN)[12-13]以及卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network，CNN)等。與其他深度學(xué)習(xí)算法模型相比，CNN具有三大優(yōu)點(diǎn)：局部感受野、權(quán)值共享和池化，有效降低了網(wǎng)絡(luò)模型的復(fù)雜度和過(guò)擬合風(fēng)險(xiǎn)，因此CNN在故障診斷領(lǐng)域應(yīng)用極為廣泛。ZHANG等[14]提出一種第一層寬核深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Deep Convolutional Neural Networks with Wide first-layer kernels，WDCNN)，在第一卷積層使用寬卷積核提取特征并抑制高頻噪聲，利用小卷積核提取深層特征，結(jié)果表明：該模型對(duì)變負(fù)載工況和噪聲具有一定魯棒性。吳春志等[15]提出基于一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(one-Dimensional Convolutional Neural Network，DCNN)的齒輪箱故障診斷模型，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該模型故障識(shí)別準(zhǔn)確率高于傳統(tǒng)診斷方法。

但是僅采用深層一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無(wú)法捕捉振動(dòng)信號(hào)的多尺度特征[16]，于是有學(xué)者嘗試構(gòu)建可以提取多尺度特征的故障診斷模型。卞景藝等[17]提出基于多尺度一維深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：該模型準(zhǔn)確率相較于DCNN提高1.25%。許子非等[18]提出多尺度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Multi-Scale Convolutional Neural Network，MSCNN)，并對(duì)11種含故障類型、損傷程度不同以及4種存在故障混合的軸承狀態(tài)進(jìn)行識(shí)別，與現(xiàn)有方法相比該模型在復(fù)雜環(huán)境下性能更佳。

雖然上述基于MSCNN的故障診斷方法在實(shí)際應(yīng)用中取得了很好的效果，但在每個(gè)尺度下均采用相同的特征提取策略，所得特征較為單一，特征差異不大，特征融合后存在冗余特征。且仍面臨隨著層數(shù)加深，模型難以訓(xùn)練，梯度消失現(xiàn)象明顯的網(wǎng)絡(luò)性能退化問(wèn)題。基于上述問(wèn)題，本文作者提出一種基于特征差異性學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Feature Difference Learning Convolutional Neural Network，F(xiàn)DLCNN)的故障診斷模型。FDLCNN使用不同大小的卷積核提取振動(dòng)信號(hào)不同尺度的特征，每個(gè)尺度下使用不同數(shù)量的卷積模塊提取不同深度的特征。通過(guò)提取具有差異性的特征，以有效解決MSCNN特征融合帶來(lái)的特征冗余問(wèn)題。利用齒輪箱數(shù)據(jù)集進(jìn)行對(duì)比驗(yàn)證。

1 理論基礎(chǔ)

1.1 特征提取模塊

文中使用的特征提取模塊包含卷積模塊和殘差模塊。卷積模塊結(jié)構(gòu)示意如圖1(a)所示，主要包含卷積層、批量歸一化層、激活函數(shù)層和池化層。

圖1 特征提取模塊Fig.1 Feature extraction module：(a)convolution module； (b)residual module

卷積層通過(guò)使用卷積核對(duì)其輸入數(shù)據(jù)的局部區(qū)域進(jìn)行卷積運(yùn)算，從而實(shí)現(xiàn)特征提取。具體的卷積運(yùn)算如式(1)所示：

(1)

批量歸一化(Batch Normalization，BN)層由谷歌研究員IOFFE和SZEGEDY[19]提出，其目的是使每一層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入保持相同的概率分布，從而加快網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和收斂速度，并且控制梯度爆炸、防止梯度消失、避免過(guò)擬合。

激活函數(shù)層采用激活函數(shù)ReLU，使模型擁有非線性表達(dá)能力。具體運(yùn)算如式(2)所示：

f(x)=max(0，x)

(2)

池化層采用最大池化，池化層是實(shí)現(xiàn)池化操作的網(wǎng)絡(luò)層，也稱為下采樣層。卷積層提取特征后，直接用于分類將面臨巨大的計(jì)算量，且容易產(chǎn)生過(guò)擬合現(xiàn)象，因此需要對(duì)特征圖進(jìn)行池化操作，在進(jìn)行特征降維的同時(shí)保留關(guān)鍵特征信息。相比卷積運(yùn)算，池化操作不涉及參數(shù)設(shè)置和內(nèi)存，計(jì)算量也大幅減少。池化操作如式(3)所示：

(3)

HE等[20]提出了殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Residual Neural Network，ResNet)，解決了深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隨著網(wǎng)絡(luò)加深而出現(xiàn)的網(wǎng)絡(luò)性能退化問(wèn)題。殘差模塊的定義如式(4)所示：

y=F(x，{Wi}+x)

(4)

式中：x和y分別為模塊的輸入和輸出；F表示學(xué)習(xí)的殘差映射；Wi表示殘差模塊參數(shù)。

殘差模塊結(jié)構(gòu)如圖1(b)所示，通過(guò)跳躍連接，直接將輸入x傳到輸出作為初始結(jié)果，而輸出結(jié)果為H(x)=F(x)+x，當(dāng)F(x)=0時(shí)，H(x)=x，即恒等映射，殘差模塊的目標(biāo)是學(xué)習(xí)H(x)和x的差值。

1.2 故障分類模塊

(5)

輸出層通過(guò)Softmax分類器以類別或者概率的形式輸出模型的識(shí)別結(jié)果。對(duì)于n個(gè)樣本，其中i類別的概率Pi計(jì)算公式為

(6)

式中：θ(i)為網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)；x為網(wǎng)絡(luò)模型輸出到Softmax的參數(shù)。

2 基于FDLCNN的故障診斷方法

基于FDLCNN的齒輪箱故障診斷方法通過(guò)改進(jìn)MSCNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，并引入殘差連接，可實(shí)現(xiàn)振動(dòng)信號(hào)到故障類型端到端的故障診斷。

2.1 特征差異性學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

文中構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)如圖2所示，主要包括輸入層、特征提取層和輸出層三部分。由原始數(shù)據(jù)D采樣獲得樣本X1，X2，X3，…，Xn，在輸入層中輸入樣本，特征提取層包含3個(gè)尺度，每個(gè)尺度獲得對(duì)應(yīng)輸入X。第一尺度所得特征為f1，第二尺度所得特征為f2，第三尺度所得特征為f3，表達(dá)式為

圖2 特征差異性學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)Fig.2 Feature difference learning convolutional neural network architecture

f1=P1(R1(C13(C12(C11(X)))))

(7)

f2=P2(R2(C22(C21(X))))

(8)

f3=P3(R3(C31(X)))

(9)

式中：Pi表示一維自適應(yīng)平均池化操作；R表示殘差模塊；C表示卷積模塊。將f1、f2、f3特征融合所得特征F為

F=Concatenate(f1，f2，f3)

(10)

式中：Concatenate表示特征融合。使用全連接層對(duì)融合后的特征F降維，最后輸入Softmax函數(shù)輸出故障預(yù)測(cè)概率P為

P=Softmax(Linear(F))

(11)

特征提取模塊中的第一尺度使用小卷積核，獲得的感受野小，但含有3個(gè)卷積模塊，適合挖掘局部和深層特征。第三尺度使用大卷積核，獲得的感受野大，只有1個(gè)卷積模塊，適合挖掘全局和淺層特征。第二尺度的卷積核尺寸適中，有2個(gè)卷積模塊，用于兼顧提取第一、第三尺度未考慮的其余特征。考慮模型因網(wǎng)絡(luò)層數(shù)加深帶來(lái)的性能退化問(wèn)題，引入殘差模塊，將每個(gè)尺度下淺層特征與深層特征結(jié)合，提升網(wǎng)絡(luò)的特征提取能力。FDLCNN可以提取振動(dòng)數(shù)據(jù)中不同尺度、不同深度具有差異性的特征，將其進(jìn)行融合，兼顧了全局信息和局部信息，有針對(duì)性地進(jìn)行特征學(xué)習(xí)，使網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)更多與故障狀態(tài)相關(guān)的特征信息，從而更好地做出診斷決策。

2.2 診斷流程

FDLCNN模型采用有監(jiān)督訓(xùn)練算法，即訓(xùn)練模型時(shí)輸入帶標(biāo)簽的樣本。網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練包含前向傳播階段和誤差反向傳播階段。在訓(xùn)練開(kāi)始前，首先初始化網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重參數(shù)。在前向傳播階段，將信號(hào)輸入至FDLCNN中，經(jīng)過(guò)多個(gè)尺度的特征提取，獲得其故障特征，通過(guò)Softmax得到各樣本對(duì)應(yīng)的故障預(yù)測(cè)概率，利用交叉熵?fù)p失函數(shù)計(jì)算故障預(yù)測(cè)概率與標(biāo)簽之間的誤差。在反向傳播階段，通過(guò)梯度下降法更新網(wǎng)絡(luò)權(quán)重參數(shù)，實(shí)現(xiàn)誤差反向傳播。

圖3所示為提出的基于FDLCNN的齒輪箱故障診斷流程，主要步驟如下：

圖3 基于FDLCNN的故障診斷流程Fig.3 The fault diagnosis flow based on FDLCNN

步驟1，利用加速度傳感器采集齒輪箱振動(dòng)信號(hào)。

步驟2，通過(guò)對(duì)原始振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行滑窗采樣構(gòu)造樣本數(shù)據(jù)集，并按比例隨機(jī)劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集、測(cè)試集。

步驟3，構(gòu)建FDLCNN模型，設(shè)定學(xué)習(xí)率、Batch size、Epoch等超參數(shù)，初始化網(wǎng)絡(luò)權(quán)重參數(shù)。

步驟4，計(jì)算網(wǎng)絡(luò)實(shí)際輸出，利用交叉熵?fù)p失函數(shù)計(jì)算故障預(yù)測(cè)概率與標(biāo)簽之間的誤差，根據(jù)Adam梯度下降算法反向傳播誤差，并更新網(wǎng)絡(luò)權(quán)重和偏置矩陣。循環(huán)此步驟，直至設(shè)定的總訓(xùn)練輪數(shù)。其中每訓(xùn)練一輪，便使用驗(yàn)證集對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行評(píng)估，但不進(jìn)行誤差的反向傳播和權(quán)重更新。

步驟5，利用測(cè)試集評(píng)估訓(xùn)練完成的FDLCNN模型。將測(cè)試集樣本的網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)值與真實(shí)標(biāo)簽進(jìn)行對(duì)比，得到各故障類型的預(yù)測(cè)概率，取其中概率最大的故障類型作為故障診斷最終結(jié)果。

3 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

3.1 數(shù)據(jù)集描述

為展示所提模型的優(yōu)越性，利用SQI公司的風(fēng)電機(jī)組驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)故障診斷實(shí)驗(yàn)臺(tái)采集齒輪箱故障數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)臺(tái)如圖4所示，主要包含驅(qū)動(dòng)電機(jī)、電機(jī)控制器、二級(jí)平行軸齒輪箱、行星齒輪箱及磁粉制動(dòng)器。二級(jí)平行軸齒輪箱結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)圖如圖5所示，齒輪模數(shù)為1.5 mm，齒輪箱傳動(dòng)比為8.92，輸入軸轉(zhuǎn)速固定為1 500 r/min，實(shí)驗(yàn)在負(fù)載為0的工況下進(jìn)行。

圖4 風(fēng)電機(jī)組驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)故障診斷實(shí)驗(yàn)臺(tái)Fig.4 Wind turbine drive system fault diagnosis test bench

圖5 平行軸齒輪箱結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)圖Fig.5 Structure diagram of parallel shaft gear box

此次實(shí)驗(yàn)的故障齒輪與故障軸承均安裝在二級(jí)平行軸齒輪箱中，齒輪軸承故障實(shí)物如圖6所示。齒輪箱狀態(tài)振動(dòng)信號(hào)由放置在二級(jí)平行軸齒輪箱箱體上的加速度傳感器收集，采樣頻率為20 480 Hz，共包含10種齒輪箱狀態(tài)，其中1類正常狀態(tài)、7類單故障狀態(tài)和2類復(fù)合故障狀態(tài)，10類信號(hào)時(shí)域圖如圖7所示。樣本數(shù)據(jù)集由滑窗采樣而得，滑窗采樣如圖8所示。此次實(shí)驗(yàn)滑窗長(zhǎng)度為1 024，窗口移動(dòng)步長(zhǎng)為512，即相鄰2個(gè)樣本之間有512個(gè)重疊點(diǎn)，共采得實(shí)驗(yàn)樣本9 000個(gè)，樣本詳細(xì)信息如表1所示，按照8∶1∶1劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集、測(cè)試集。訓(xùn)練集用于訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，更新網(wǎng)絡(luò)參數(shù)；驗(yàn)證集用于每輪訓(xùn)練后對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估，檢驗(yàn)?zāi)Ｐ驮谟?xùn)練集上是否過(guò)擬合；測(cè)試集用于評(píng)估最終模型的故障分類性能。

表1 實(shí)驗(yàn)樣本與標(biāo)簽Tab.1 Experimental samples and labels

圖6 齒輪箱故障類型Fig.6 Gearbox fault types：(a)ball fault；(b)inner ring fault；(c)outer ring fault；(d)broken tooth； (e)missing tooth；(f)tooth surface wear；(g)tooth root crack

圖7 齒輪箱故障信號(hào)Fig.7 Gearbox fault signals：(a)normal state；(b)ball fault；(c)inner ring fault；(d)outer ring fault；(e)broken tooth； (f)missing tooth；(g)tooth surface wear；(h)tooth surface crack；(i)broken tooth+outer ring fault； (j)missing tooth+ball fault

圖8 滑窗采樣Fig.8 Sliding window sampling

3.2 對(duì)比實(shí)驗(yàn)

為評(píng)估文中所提方法的優(yōu)越性，將它與多尺度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(MSCNN)、寬核卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(WDCNN)和一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DCNN)進(jìn)行比較。為保證實(shí)驗(yàn)的可靠性，MSCNN設(shè)置為3個(gè)尺度，每個(gè)尺度上使用3個(gè)卷積模塊，且每個(gè)尺度上第一個(gè)卷積核尺寸與FDLCNN對(duì)應(yīng)相同；WDCNN同樣使用3個(gè)卷積模塊，寬卷積核尺寸與FDLCNN第二尺度相對(duì)應(yīng)；DCNN同樣使用3個(gè)卷積模塊，第一個(gè)卷積核大小為4。各模型超參數(shù)設(shè)置一致，即模型學(xué)習(xí)率0.001，訓(xùn)練輪數(shù)10，樣本批量大小64，激活函數(shù)均采用ReLU。FDLCNN的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)如表2所示。

表2 FDLCNN的詳細(xì)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)Tab.2 The detailed network parameters of FDLCNN

3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

訓(xùn)練過(guò)程中，各模型在訓(xùn)練集和驗(yàn)證集上準(zhǔn)確率變化情況如圖9所示。觀察各模型在訓(xùn)練集和驗(yàn)證集上的表現(xiàn)，其準(zhǔn)確率變化總體呈上升趨勢(shì)，沒(méi)有出現(xiàn)嚴(yán)重過(guò)擬合。隨著訓(xùn)練周期的增加，F(xiàn)DLCNN在訓(xùn)練集上的識(shí)別精度趨于平穩(wěn)，在第三輪訓(xùn)練時(shí)，其準(zhǔn)確率基本接近100%，并開(kāi)始逐漸收斂。而MSCNN在第五輪訓(xùn)練時(shí)開(kāi)始收斂，且其準(zhǔn)確率在整個(gè)訓(xùn)練過(guò)程中均低于FDLCNN。這表明使用不同深度的多尺度結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)能學(xué)習(xí)到差異性的特征，特征之間沒(méi)有冗余，有利于提升網(wǎng)絡(luò)的收斂速度、識(shí)別精度和魯棒性。

圖9 準(zhǔn)確率曲線Fig.9 Accuracy curves：(a)training set；(b) validation set

為對(duì)比模型的故障診斷穩(wěn)定性，考慮隨機(jī)初始化參數(shù)對(duì)深度學(xué)習(xí)模型性能的影響，模擬實(shí)驗(yàn)的最終結(jié)果略有波動(dòng)。因此選擇隨機(jī)初始參數(shù)在所有故障診斷模型中進(jìn)行20次平行實(shí)驗(yàn)，以減少實(shí)驗(yàn)誤差的影響和結(jié)果的不確定性，測(cè)試集上各模型準(zhǔn)確率如圖10所示?？梢钥闯觯篎DLCNN準(zhǔn)確率變化平緩，上下波動(dòng)幅值不超過(guò)2%，其穩(wěn)定性優(yōu)于其他模型。

圖10 平行實(shí)驗(yàn)測(cè)試集準(zhǔn)確率Fig.10 Parallel experiment test set accuracy

各種齒輪箱狀態(tài)以及整個(gè)測(cè)試集的平均準(zhǔn)確率及其標(biāo)準(zhǔn)差如表3所示，可以看出：FDLCNN的平均準(zhǔn)確率為99.54%，MSCNN的平均準(zhǔn)確率為98.46%，WDCNN的平均準(zhǔn)確率為97.37%，DCNN的平均準(zhǔn)確率為95.88%，均高于95%，說(shuō)明使用卷積模塊的各模型對(duì)一維原始故障數(shù)據(jù)均有良好的特征提取和故障分類效果。但WDCNN和DCNN的故障分類平均準(zhǔn)確率出現(xiàn)較大波動(dòng)，特別是對(duì)于滾動(dòng)體故障、缺齒和滾動(dòng)體的復(fù)合故障，其標(biāo)準(zhǔn)差分別為4.74%、3.66%和3.82%、5.81%，而FDLCNN、MSCNN分別為1.99%、1.24%和3.09%、1.37%，表明多尺度結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)比單尺度結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的特征提取能力和魯棒性更強(qiáng)。對(duì)比FDLCNN和MSCNN在10種故障狀態(tài)及測(cè)試集上的表現(xiàn)可知：使用不同深度的多尺度結(jié)構(gòu)能夠提升網(wǎng)絡(luò)特征的提取能力，此外在多尺度結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)上使用殘差連接也增強(qiáng)了網(wǎng)絡(luò)的魯棒性，進(jìn)一步驗(yàn)證了FDLCNN的優(yōu)越性。

為了更加直觀地顯示所提出的FDLCNN模型的優(yōu)勢(shì)，使用t-分布隨機(jī)近鄰嵌入(t-distributed Stochastic Neighbor Embedding，t-SNE)將各模型中Softmax分類器的輸入特征映射至二維空間，實(shí)現(xiàn)特征可視化，所有模型獲得的t-SNE可視化結(jié)果如圖11所示?？梢钥闯觯?種模型對(duì)于10種齒輪箱狀態(tài)數(shù)據(jù)均產(chǎn)生一定的分類錯(cuò)誤，而FDLCNN能將10種故障狀態(tài)的數(shù)據(jù)完全分開(kāi)。這表明相比于其他模型，F(xiàn)DLCNN可以獲得最大類間隔和最小類間隔，體現(xiàn)出比其他模型更強(qiáng)的特征學(xué)習(xí)能力。

圖11 各模型輸出t-SNE可視化Fig.11 t-SNE visualization of each model output：(a)FDLCNN；(b)MSCNN；(c)WDCNN；(d)DCNN

4 結(jié)論

針對(duì)齒輪箱的故障診斷，文中提出一種基于特征差異性學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷模型。使用SQI公司的風(fēng)電機(jī)組驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)故障診斷實(shí)驗(yàn)臺(tái)采集的故障數(shù)據(jù)集對(duì)FDLCNN、MSCNN、WDCNN、DCNN診斷模型進(jìn)行對(duì)比，結(jié)論如下：

(1)文中提出的FDLCNN比MSCNN診斷準(zhǔn)確率平均高1.08%，且收斂速度更快、魯棒性更強(qiáng)。

(2)所提模型在診斷單故障及復(fù)合故障時(shí)均表現(xiàn)良好，說(shuō)明采用不同深度的多尺度結(jié)構(gòu)和殘差模塊能夠有效提升模型特征提取能力和魯棒性。

(3)通過(guò)t-SNE可視化對(duì)比，表明所提模型可以獲得最大類間隔和最小類間隔，相比其他模型具有更強(qiáng)的特征學(xué)習(xí)能力。