基于卷積注意力特征遷移學(xué)習(xí)的滾動(dòng)軸承故障診斷

鄒 建

(成都天奧測(cè)控技術(shù)有限公司，成都 611731)

0 引言

滾動(dòng)軸承作為機(jī)械裝備中被廣泛使用的零部件之一，對(duì)其進(jìn)行故障診斷可以大幅度提高機(jī)械裝備的工作穩(wěn)定性[1]。滾動(dòng)軸承通常在變工況條件(如轉(zhuǎn)速不同、受力大小以及受力方式不同等)下工作，復(fù)雜的變工況條件不僅會(huì)造成軸承各類故障(例如：軸承內(nèi)圈故障，軸承外圈故障，滾動(dòng)體故障)，同時(shí)由于軸承當(dāng)前工況的類標(biāo)簽很難獲取甚至無法獲取，造成滾動(dòng)軸承故障診斷當(dāng)前工況(即源域)可用樣本少。此外，不同的工況也會(huì)導(dǎo)致歷史工況(即目標(biāo)域)樣本與當(dāng)前工況樣本之間的概率分布存在差異，包括邊緣概率分布和條件概率分布。因此，利用歷史工況下的有標(biāo)簽樣本對(duì)當(dāng)前工況的滾動(dòng)軸承樣本進(jìn)行故障診斷具有重要意義，但也面臨著挑戰(zhàn)。

目前滾動(dòng)軸承故障診斷方法主要分為信號(hào)處理法、解析模型法和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)法三類[3]。3種方法的共同點(diǎn)在于都需要提取特征值作為故障識(shí)別的基礎(chǔ)，而且都依賴于閾值判斷；不同之處在于辨識(shí)模型的差異：信號(hào)處理法能夠快速實(shí)現(xiàn)在線診斷而且利用小波分析可以最大程度的保證故障診斷準(zhǔn)確性，但是需要對(duì)研究對(duì)象熟悉度高，并且選取故障特征值較困難而且通用性差。解析模型不需要先驗(yàn)知識(shí)而且有較快的診斷速度，但是對(duì)模型的準(zhǔn)確性要求較高，容易因參數(shù)偏差、采樣誤差等外界因素帶來模型估計(jì)誤差，從而影響診斷結(jié)果的準(zhǔn)確性。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)法結(jié)合人工智能算法實(shí)現(xiàn)故障特征的自動(dòng)分類與識(shí)別，不需要了解系統(tǒng)模型與工作機(jī)理，抗擾性強(qiáng)，對(duì)于復(fù)雜系統(tǒng)的故障診斷具有明顯優(yōu)勢(shì)，但是該類方法相對(duì)復(fù)雜、依賴大量歷史數(shù)據(jù)并且其診斷速度依賴于算法自身的計(jì)算復(fù)雜度以及計(jì)算機(jī)的硬件性能。

由于計(jì)算機(jī)性能的提升使得診斷速度慢的問題可以得到有效解決，因此選擇利用歷史工況數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)法來解決變工況條件下的滾動(dòng)軸承故障診斷問題已成為研究熱點(diǎn)和技術(shù)趨勢(shì)。文獻(xiàn)[4]將通道注意力機(jī)制引入多尺度非對(duì)稱卷積模塊用于提取滾動(dòng)軸承故障特征，然后將多尺度非對(duì)稱卷積模塊中的全連接層改進(jìn)為膠囊全連接層用于對(duì)滾動(dòng)軸承進(jìn)行故障分類。文獻(xiàn)[5]引入均勻化分布Chebyshev混沌映射和自適應(yīng)慣性權(quán)重到麻雀算法中，提高麻雀算法(SSA，sparrow search algorithm)的全局和局部搜索能力，并將該改進(jìn)的麻雀算法用于支持向量機(jī)(SVM，support vector machine)的參數(shù)優(yōu)化，優(yōu)化后的支持向量機(jī)再用于對(duì)滾動(dòng)軸承的故障信號(hào)進(jìn)行分類診斷。文獻(xiàn)[6]將全局可微的稀疏模型引入深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來學(xué)習(xí)具有數(shù)據(jù)協(xié)同鏈接性能的深度網(wǎng)絡(luò)稀疏去噪(DNSD，deep network-based sparse denoising)網(wǎng)絡(luò)的超參數(shù)，并利用優(yōu)化后的該網(wǎng)絡(luò)對(duì)模擬滾動(dòng)軸承故障信號(hào)數(shù)據(jù)集進(jìn)行故障診斷。文獻(xiàn)[7]利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN，convolutional neural network，)從時(shí)頻圖像中提取滾動(dòng)軸承固有故障的特征。最后，將提取的特征輸入到gcForest分類器中，以實(shí)現(xiàn)對(duì)滾動(dòng)軸承故障的準(zhǔn)確診斷。文獻(xiàn)[8]利用變分頻域特征提取器提取特征，然后局部異常因子對(duì)離群點(diǎn)進(jìn)行剔除，最后將特征輸入分類器對(duì)滾動(dòng)軸承進(jìn)行故障診斷。

然而，以上基于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法都是基于概率分布一致的假設(shè)，并且在提取特征時(shí)缺乏對(duì)樣本特征本身的深度提取和信息融合，因此在變工況條件下的域泛化能力[9]以及診斷精度并不高。遷移學(xué)習(xí)[10](Transfer Learning)具有良好的域泛化性能，能適應(yīng)變工況條件下樣本概率分布不一致的問題；而多頭自注意力機(jī)制[11](Multi-Head Self-Attention Mechanism)能有效考慮到樣本特征提取時(shí)的信息融合問題，即它能將深層分類信息融合進(jìn)卷積特征提取網(wǎng)絡(luò)[12]中，使所提取的特征有更好的分類性[13-14]。因此，本文結(jié)合遷移學(xué)習(xí)、多頭自注意力機(jī)制和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的各自優(yōu)勢(shì)，提出了一種具有更好的域泛化性能和分類性能的新型遷移學(xué)習(xí)方法——卷積注意力特征遷移學(xué)習(xí)(CAFTL，convolutional attention-based feature transfer learning)用于滾動(dòng)軸承故障診斷，該方法可提高變工況條件下的滾動(dòng)軸承故障診斷準(zhǔn)確性。

1 CAFTL理論模型

CAFTL主要由卷積多頭自注意力特征提取網(wǎng)絡(luò)和域自適應(yīng)遷移學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成。首先，對(duì)空間滾動(dòng)軸承原始振動(dòng)加速度信號(hào)樣本做適應(yīng)多頭自注意力輸入形式的編碼預(yù)處理，得到對(duì)應(yīng)的注意力分?jǐn)?shù)之后，將注意力分?jǐn)?shù)與源域以及目標(biāo)域樣本相加，再經(jīng)過歸一化層，歸一化層輸出的結(jié)果再輸入到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中得到對(duì)應(yīng)的源域和目標(biāo)域特征；然后通過域自適應(yīng)遷移學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)將兩域特征投影到同一個(gè)公共特征空間內(nèi)，接著利用由源域有標(biāo)簽樣本構(gòu)建的分類器進(jìn)行分類。最后，利用隨機(jī)梯度下降法對(duì)整個(gè)CAFTL進(jìn)行訓(xùn)練和更新，得到CAFTL對(duì)目標(biāo)診斷任務(wù)的最優(yōu)參數(shù)，再利用訓(xùn)練好的CAFTL對(duì)待測(cè)樣本進(jìn)行故障診斷。

1.1 卷積多頭自注意力特征提取網(wǎng)絡(luò)

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

(8)

然后，利用縮放點(diǎn)積方式計(jì)算源域和目標(biāo)域樣本多頭自注意力：

(9)

(10)

圖1 多頭注意力計(jì)算示意圖

(11)

(12)

(13)

(14)

1.2 域自適應(yīng)遷移學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)

提取到高維特征后，通過分布差異度量函數(shù)φ(·)來構(gòu)造如下高維特征遷移損失函數(shù)l(θ)：

(15)

于是可以通過優(yōu)化該特征遷移損失函數(shù)來學(xué)習(xí)域自適應(yīng)遷移學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)集θ，以實(shí)現(xiàn)源域樣本高維特征向目標(biāo)域樣本高維特征的遷移，使得它們之間的概率分布差異最小化。

接下來，利用由源域有標(biāo)簽的樣本構(gòu)建的分類器對(duì)同分布的目標(biāo)域待測(cè)樣本進(jìn)行分類。首先計(jì)算目標(biāo)域待測(cè)樣本的高維特征與源域帶類別標(biāo)簽樣本特征的相似度，相似度度量函數(shù)為ζ(·，·)，并選擇相似度最大的源域高維特征所對(duì)應(yīng)的類標(biāo)簽作為滾動(dòng)軸承目標(biāo)域待測(cè)樣本的預(yù)測(cè)偽類標(biāo)簽kl(kl代表目標(biāo)域第l個(gè)樣本對(duì)應(yīng)的偽類標(biāo)簽)，該過程表達(dá)如下：

(16)

隨后，計(jì)算該目標(biāo)域待測(cè)樣本屬于偽類標(biāo)簽kl的概率如下：

(17)

接下來，將所有目標(biāo)域待測(cè)樣本屬于其對(duì)應(yīng)的偽類標(biāo)簽概率的負(fù)對(duì)數(shù)之和作為分類損失函數(shù)Φ(θ)，該分類損失函數(shù)推導(dǎo)如下：

(18)

然后，結(jié)合域自適應(yīng)遷移學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的特征遷移損失函數(shù)l(θ)以及分類損失函數(shù)Φ(θ)作為CAHTL的聯(lián)合損失函數(shù)數(shù)Γ(θ)，該聯(lián)合損失函數(shù)表達(dá)如下：

Γ(θ)=ρl(θ)+Φ(θ)=

(19)

式(19)中，ρ為聯(lián)合損失函數(shù)的平衡約束參數(shù)，分別用于約束域自適應(yīng)遷移學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的局部尋優(yōu)行為。

使用隨機(jī)梯度下降法(SGD)將CAFTL的聯(lián)合損失函數(shù)訓(xùn)練至收斂。假設(shè)第λ次訓(xùn)練CAFTL學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)初始值集合為θλ，則參數(shù)更新過程表達(dá)如下：

θλ+1=θλ-α▽?duì)圈?θλ)=θλ-α▽?duì)萚ρl(θ)+Φ(θ)]=

(20)

待CAFTL訓(xùn)練完成后，就完成對(duì)CFHTL網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)微調(diào)，此時(shí)得到CAFTL對(duì)該任務(wù)的最優(yōu)參數(shù)θ*，也即完成對(duì)CAFTL的訓(xùn)練。

(21)

2 基于CAFTL的滾動(dòng)軸承故障診斷方法

基于CAFTL的滾動(dòng)軸承故障診斷方法的實(shí)現(xiàn)過程如圖2所示，具體說明如下：

圖2 基于CAFTL的滾動(dòng)軸承故障診斷方法實(shí)現(xiàn)過程

1)將滾動(dòng)軸承源域(即歷史工況)帶標(biāo)簽樣本和目標(biāo)域(即當(dāng)前工況)待測(cè)樣本進(jìn)行域切分并矩陣變換后，計(jì)算各自的多頭自注意力分?jǐn)?shù)，然后將多頭自注意力分?jǐn)?shù)與源域、目標(biāo)域樣本相加，再經(jīng)過層歸一化處理，層歸一化處理后得到的計(jì)算結(jié)果輸入到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中得到對(duì)應(yīng)的源域和目標(biāo)域樣本的高維特征。

2)將源域樣本的高維特征和目標(biāo)域樣本的高維特征通過域自適應(yīng)遷移學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)遷移到同一公共特征空間內(nèi)，并且構(gòu)造域自適應(yīng)遷移學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的特征遷移損失函數(shù)。通過優(yōu)化該特征遷移損失函數(shù)以達(dá)到將不同分布的樣本在公共特征空間內(nèi)最大化同分布的目的。

3)利用由源域有標(biāo)簽的樣本構(gòu)建的分類器對(duì)同分布的目標(biāo)域待測(cè)樣本進(jìn)行分類，并且構(gòu)造分類損失函數(shù)。

4)結(jié)合特征遷移損失函數(shù)和分類損失函數(shù)來構(gòu)造CAFTL的聯(lián)合損失函數(shù)，采用隨機(jī)梯度下降法將聯(lián)合損失函數(shù)訓(xùn)練至收斂，完成對(duì)CAFTL參數(shù)的微調(diào)，即得到CAHFL的最優(yōu)參數(shù)集。

5)將訓(xùn)練好的CAFTL用于對(duì)目標(biāo)域待測(cè)樣本的分類，完成滾動(dòng)軸承的故障診斷全過程。

3 實(shí)驗(yàn)分析

3.1 實(shí)驗(yàn)裝置

本文使用的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來自凱斯西儲(chǔ)大學(xué)電氣工程實(shí)驗(yàn)室滾動(dòng)軸承數(shù)據(jù)中心。實(shí)驗(yàn)使用了驅(qū)動(dòng)端滾動(dòng)軸承(型號(hào)為SKF6205—2RS)的振動(dòng)加速度數(shù)據(jù)作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)源(實(shí)驗(yàn)平臺(tái)如圖3所示)。為了模擬故障情況，實(shí)驗(yàn)室通過采用電火花加工的方式，在軸承的內(nèi)圈、外圈和滾動(dòng)體上各加工了一個(gè)小槽，槽的直徑為0.335 6 mm，深度為0.279 mm。信號(hào)采集儀以12 kHz的采樣頻率采集了C1、C2和C3三種工況下的滾動(dòng)軸承振動(dòng)加速度信號(hào)。每個(gè)樣本由連續(xù)的1 024個(gè)振動(dòng)加速度數(shù)據(jù)點(diǎn)組成。在每種工況下，分別獲得了約220個(gè)內(nèi)圈點(diǎn)蝕故障、外圈點(diǎn)蝕故障、滾動(dòng)體點(diǎn)蝕故障和正常狀態(tài)的樣本，總共有220×4個(gè)樣本。

圖3 凱斯西儲(chǔ)大學(xué)滾動(dòng)軸承故障模擬實(shí)驗(yàn)平臺(tái)

表1中被標(biāo)記為工況C4的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)是來自Cincinnati大學(xué)的常規(guī)滾動(dòng)軸承加速壽命試驗(yàn)數(shù)據(jù)。如圖4所示，將4個(gè)型號(hào)為ZA-2115雙列滾子軸承安裝在軸承試驗(yàn)臺(tái)的旋轉(zhuǎn)軸上，使用轉(zhuǎn)速為2 000 r/min的電機(jī)通過皮帶驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)軸，并通過彈簧機(jī)構(gòu)在轉(zhuǎn)軸和軸承上施加6 000 lbs的徑向載荷，采樣頻率為20 kHz，每10 min采集一次軸承的振動(dòng)加速度數(shù)據(jù)。對(duì)每次采集的加速度數(shù)據(jù)截取前1 024個(gè)連續(xù)點(diǎn)作為一個(gè)樣本，共獲得1號(hào)雙列滾子軸承全壽命期的984個(gè)樣本。

表1 實(shí)驗(yàn)工況表

圖4 Cincinnati大學(xué)滾動(dòng)軸承加速壽命退化實(shí)驗(yàn)臺(tái)

為了更真實(shí)地模擬工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境，對(duì)表1中所有工況下的全部故障的振動(dòng)加速度數(shù)據(jù)加入高斯白噪聲，使這些數(shù)據(jù)的信噪比為-2 dB。

3.2 基于CAFTL的故障診斷方法的參數(shù)設(shè)置

CAFTL參數(shù)設(shè)置如下：特征提取網(wǎng)絡(luò)中小區(qū)域樣本切分個(gè)數(shù)H=32，小區(qū)域長(zhǎng)度d=32；多頭自注意力頭數(shù)為4頭(g=4)，每個(gè)頭的輸入向量維度為8維；特征映射函數(shù)F(·)都采用五層的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)的具體配置如表2所示；域自適應(yīng)遷移學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)中的分布差異度量函數(shù)φ(·)選擇最大均值差異(MMD，Max Mean Discrepancy)[15]，即：

表2 五層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)表

(22)

(23)

式中，a、b分別表示向量；故障類別數(shù)K=4；平衡約束參數(shù)ρ=0.7；CAFTL網(wǎng)絡(luò)參數(shù)學(xué)習(xí)率α=2e-4?；贑AFTL的故障診斷方法的參數(shù)設(shè)置好后在以下的所有實(shí)驗(yàn)中就一直保持不變。

3.3 對(duì)比實(shí)驗(yàn)一

在本實(shí)驗(yàn)中，將工況C1下的滾動(dòng)軸承內(nèi)圈故障、外圈故障、滾動(dòng)體故障以及正常狀態(tài)樣本作為源域(有標(biāo)簽樣本)，工況C3下樣本作為目標(biāo)域(無標(biāo)簽樣本)用于滾動(dòng)軸承故障診斷實(shí)驗(yàn)(即：C1→C3)。實(shí)驗(yàn)開始之前，在源域中按照1∶3∶4∶1的比例選取內(nèi)圈故障樣本數(shù)為40，外圈故障樣本數(shù)為120，滾動(dòng)體故障樣本數(shù)為160和正常狀態(tài)樣本數(shù)為40用作源域有類標(biāo)簽訓(xùn)練樣本；在目標(biāo)域按照2∶1∶3∶3的比例選取內(nèi)圈故障樣本數(shù)為60，外圈故障樣本數(shù)為30，滾動(dòng)體故障樣本數(shù)為90和正常狀態(tài)樣本數(shù)為90用作目標(biāo)域待測(cè)樣本。按照第2節(jié)所述的基于CAFTL的故障診斷方法的實(shí)現(xiàn)流程，將源域和目標(biāo)域樣本輸入到設(shè)置好參數(shù)的CAFTL來對(duì)工況C3下的滾動(dòng)軸承進(jìn)行故障診斷。實(shí)驗(yàn)結(jié)束后，將本文所提出的CAFTL獲得的各故障診斷準(zhǔn)確率和平均診斷準(zhǔn)確率與其他4種典型遷移學(xué)習(xí)方法，即：中心力矩匹配[17](CMD，central moment matching)、域遷移多核學(xué)習(xí)[18](DTMKL，domain transfer multiple kernel learning)、遷移聯(lián)合匹配[19](TJM，transfer joint matching)和分發(fā)匹配嵌入(DME，distribution matching embedding)做了比較。其中，使用了k折交叉驗(yàn)證方法來優(yōu)化CMD、DTMKL和TJM的參數(shù)以確保它們能夠獲得最高的滾動(dòng)軸承故障診斷精度。優(yōu)化后的參數(shù)如下：對(duì)于CMD，其學(xué)習(xí)速率為η=e-2，其平衡約束參數(shù)為λ=0.30；對(duì)于DTMKL，其正則化參數(shù)為λ=0.30，其子空間維數(shù)為D=3；對(duì)于TJM，其正則化參數(shù)為λ=0.25，其子空間維數(shù)為D=4；對(duì)于DME，其懲罰因子為λ=0.25。為了降低隨機(jī)性帶來的誤差，每種方法取了前20次實(shí)驗(yàn)結(jié)果的平均值作為最后的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，實(shí)驗(yàn)對(duì)比結(jié)果如表3所示。同時(shí)為了直觀地驗(yàn)證CAFTL遷移和分類的有效性，利用t-分布隨機(jī)鄰域嵌入 (t-SNE，t-distributed stochastic neighbor embedding)算法[20]將CAFTL以及其它4種被對(duì)比方法提取到的高維特征降維到二維平面，并以散點(diǎn)圖的形式呈現(xiàn)在圖5～9中。

表3 C1→C3時(shí)4種遷移學(xué)習(xí)方法的故障診斷準(zhǔn)確率

圖5 CAFTL輸出的高維特征經(jīng)t-SNE降維后的散點(diǎn)圖

圖6 CMD輸出的高維特征經(jīng)t-SNE降維后的散點(diǎn)圖

圖7 DTMKL輸出的高維特征經(jīng)t-SNE降維后的散點(diǎn)圖

圖8 TJM輸出的高維特征經(jīng)t-SNE降維后的散點(diǎn)圖

圖9 DME輸出的高維特征經(jīng)t-SNE降維后的散點(diǎn)圖

由表3可知，基于CAFTTL的方法在源域和目標(biāo)域樣本所處的工況條件不同并且對(duì)兩域樣本都增加了高斯白噪聲的情況下，依舊保持著良好的分類性能，并且分類精度始終優(yōu)于基于CMD的故障診斷方法、基于DTMKL的故障診斷方法、基于TJM的故障診斷方法以及、基于DME的故障診斷方法。由圖5～9的對(duì)比結(jié)果亦可知，所提出的CAFTL相比CMD、DTMKL、TJM和DME這4種遷移學(xué)習(xí)方法能使得源域和目標(biāo)域中相同類別的樣本更好地聚合在一起，且能使兩域中不同類別的樣本之間也相對(duì)更為分散，因此相比后4種遷移學(xué)習(xí)方法，CAFTL的遷移和分類性能更好，從而基于CAFTL的滾動(dòng)軸承故障診斷方法的診斷精度也就更高。

3.4 對(duì)比實(shí)驗(yàn)二

在本實(shí)驗(yàn)中，將工況C1下的滾動(dòng)軸承內(nèi)圈故障、外圈故障、滾動(dòng)體故障以及正常狀態(tài)樣本作為源域(有標(biāo)簽樣本)，工況C3下樣本作為目標(biāo)域(無標(biāo)簽樣本)用于滾動(dòng)軸承故障診斷實(shí)驗(yàn)(即：C1→C4)。實(shí)驗(yàn)開始之前，在源域中按照4∶1∶2∶3的比例選取內(nèi)圈故障樣本數(shù)為160，外圈故障樣本數(shù)為40，滾動(dòng)體故障樣本數(shù)為80和正常狀態(tài)樣本數(shù)為120用作源域有類標(biāo)簽訓(xùn)練樣本；在目標(biāo)域按照2∶1∶4∶3的比例選取內(nèi)圈故障樣本數(shù)為80，外圈故障樣本數(shù)為40，滾動(dòng)體故障樣本數(shù)為160和正常狀態(tài)樣本數(shù)為120用作目標(biāo)域待測(cè)樣本。按照第2節(jié)所述的基于CAFTL的故障診斷方法的實(shí)現(xiàn)流程，將源域和目標(biāo)域樣本輸入到設(shè)置好參數(shù)的CAFTL來對(duì)工況C4下的滾動(dòng)軸承進(jìn)行故障診斷。為了降低隨機(jī)性帶來的誤差，每種方法取了前20次實(shí)驗(yàn)結(jié)果的平均值作為最后的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，實(shí)驗(yàn)對(duì)比結(jié)果如表4所示。

表4 C1→C4時(shí)4種遷移學(xué)習(xí)方法的故障診斷準(zhǔn)確率

由表4可知，在源域和目標(biāo)域樣本概率分布不一致的前提下，基于CAFTL的方法在源域和目標(biāo)域樣本所處的工況條件不同并且對(duì)兩域樣本都增加了高斯白噪聲的情況下，依舊保持著良好的分類性能，并且分類精度始終優(yōu)于基于CMD的故障診斷方法、基于DTMKL的故障診斷方法、基于TJM的故障診斷方法以及、基于DME的故障診斷方法。

3.5 消融實(shí)驗(yàn)

實(shí)驗(yàn)開始之前，在源域中按照4∶1∶2∶3的比例選取內(nèi)圈故障樣本數(shù)為160，外圈故障樣本數(shù)為40，滾動(dòng)體故障樣本數(shù)為80和正常狀態(tài)樣本數(shù)為120用作源域有類標(biāo)簽訓(xùn)練樣本；在目標(biāo)域按照2∶1∶4∶3的比例選取內(nèi)圈故障樣本數(shù)為80，外圈故障樣本數(shù)為40，滾動(dòng)體故障樣本數(shù)為160和正常狀態(tài)樣本數(shù)為120用作目標(biāo)域待測(cè)樣本。在 C1→C3，C1→C4，C2→C3，C2→C4，4種情況下對(duì)多頭自注意力機(jī)制經(jīng)行消融實(shí)驗(yàn)，并且取前30次實(shí)驗(yàn)結(jié)果的平均值作為消融實(shí)驗(yàn)結(jié)果，結(jié)果如表5所示。并且，將算法實(shí)時(shí)性結(jié)果記錄在表6中。

表5 消融實(shí)驗(yàn)平均識(shí)別準(zhǔn)確率對(duì)比

表6 算法實(shí)時(shí)性

由表6結(jié)果可知，多頭注意力機(jī)制會(huì)增加算法的計(jì)算復(fù)雜度，從而導(dǎo)致算法的實(shí)時(shí)性降低。通過表5的消融實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出注意力機(jī)制對(duì)于模型的識(shí)別精度有一定的提升，這也進(jìn)一步證明了本文所提方法的有效性。

4 結(jié)束語(yǔ)

本文所提出的CAFTL通過優(yōu)化域自適應(yīng)遷移學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)中的特征遷移損失函數(shù)使得源域和目標(biāo)域樣本分布差異最小化，因此它具有較好的域泛化性能，可以適應(yīng)更多的變工況環(huán)境。其次，CAFTL融合了多頭自注意力機(jī)制，而多頭自注意力機(jī)制中不同的頭可以提取到不同的故障信息，提取到的故障信息越多，就使CAFTL后續(xù)提取到的高維特征具有更好的分類性。因CAFTL在域泛化性能和分類性能這兩方面的優(yōu)勢(shì)，使其在滾動(dòng)軸承源域和目標(biāo)域樣本概率分布不一致的情況下，依舊能夠保持對(duì)目標(biāo)域待測(cè)樣本較高的故障診斷精度，且其對(duì)待測(cè)樣本的故障診斷精度總是高于典型遷移學(xué)習(xí)方法所能得到的滾動(dòng)軸承故障診斷精度。