液壓泵和滾動軸承多種樣本量的改進(jìn)多任務(wù)故障診斷

鄭 直, 曾魁魁, 何玉靈, 李 克, 王志軍

(1. 華北理工大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院,河北 唐山 063210;2. 華北電力大學(xué) 電機(jī)健康維護(hù)與故障預(yù)防河北省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,河北 保定 071000)

液壓泵和滾動軸承分別作為旋轉(zhuǎn)機(jī)械的重要?jiǎng)恿υ蛡鲃釉?被廣泛應(yīng)用于冶金化工、航空航天和汽車制造等重要領(lǐng)域,其運(yùn)行條件對機(jī)械設(shè)備起著至關(guān)重要作用。但它們面臨的工況往往復(fù)雜且惡劣,如高溫高壓、高速重載,使其具有很高的故障發(fā)生率,一旦發(fā)生故障,輕則停工滯產(chǎn),重則人員傷亡。因此,對液壓泵和滾動軸承進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷,具有十分重要的意義[1-4]。

目前絕大多數(shù)研究成果都是基于單任務(wù)學(xué)習(xí),即基于單一元件的故障診斷,它割裂了機(jī)械設(shè)備不同元件故障之間的聯(lián)系,無法利用相關(guān)診斷任務(wù)間的有用信息來提高診斷模型的泛化能力。多任務(wù)學(xué)習(xí)是深度學(xué)習(xí)方法的一種,近年來在故障診斷領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。Xie等[5]將多任務(wù)學(xué)習(xí)與注意力機(jī)制相融合,提出一種多任務(wù)注意力引導(dǎo)網(wǎng)絡(luò),實(shí)現(xiàn)了滾動軸承故障類型和損失程度兩個(gè)任務(wù)的診斷。趙曉平等[6]通過在多標(biāo)簽體系下構(gòu)建多任務(wù)學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型,實(shí)現(xiàn)了齒輪箱的滾動軸承和齒輪兩個(gè)任務(wù)的診斷。Liu等[7]將速度識別和載荷識別作為兩個(gè)輔助任務(wù),利用學(xué)習(xí)到的相關(guān)任務(wù)特征來提高滾動軸承故障診斷任務(wù)的性能。Guo等[8]將信息融合技術(shù)應(yīng)用到多任務(wù)學(xué)習(xí)之中,并構(gòu)造一個(gè)具有動態(tài)訓(xùn)練速率的網(wǎng)絡(luò)模型,能夠同時(shí)完成滾動軸承故障診斷和定位兩個(gè)任務(wù)。雖然基于多任務(wù)學(xué)習(xí)方法構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)模型能夠同時(shí)解決多元件故障診斷問題,但會增加網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和參數(shù)量,導(dǎo)致計(jì)算成本過高。

針對網(wǎng)絡(luò)規(guī)模龐大問題,許多學(xué)者基于MobileNetV1、MobileNetV2和MobileNetV3等輕量化方法成功診斷滾動軸承故障。Yu等[9]提出一種輕量級的故障診斷模型,該方法利用MobileNetV1實(shí)現(xiàn)了端到端的滾動軸承智能故障診斷。Yao等[10]利用MobileNetV1中的深度可分離卷積和MobileNetV2中的線性殘差結(jié)構(gòu),構(gòu)建了一種堆疊逆殘差卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),實(shí)現(xiàn)了滾動軸承的故障診斷。Yu等[11]提出一種基于MobileNetV2的輕量級故障診斷模型,并引入Wasserstein距離,解決了滾動軸承的故障診斷問題。Yao等[12]利用蝴蝶變換模塊代替MobileNetV3中的逐點(diǎn)卷積,并與Deep SHAP算法結(jié)合,實(shí)現(xiàn)了滾動軸承的故障診斷。上述輕量化方法都是應(yīng)用于單一元件的單診斷任務(wù)學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò),目前尚未有相關(guān)研究利用輕量化方法對多任務(wù)學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行輕量化處理。因此,針對多任務(wù)學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)規(guī)模龐大問題,本文引入輕量化方法降低多任務(wù)學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)規(guī)模,實(shí)現(xiàn)了基于充足樣本的多元件輕量化故障診斷。

上述研究都是基于充足樣本的,然而受到實(shí)際場地和成本的限制,使得有些故障數(shù)據(jù)無法大量采集或無法采集,從而導(dǎo)致少樣本問題甚至零樣本問題。零樣本問題是一種特殊的少樣本問題,少樣本問題是指在模型訓(xùn)練過程中每種故障都具有少量樣本,而零樣本問題則根本不存在某些故障樣本。因此,零樣本問題比少樣本問題更具有難度,許多學(xué)者也對此展開了深入的研究。Chen等[13]提出了一種基于深度注意關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的零樣本學(xué)習(xí)方法,用于未知工作條件下的滾動軸承單一元件零樣本故障診斷。Lü等[14]提出一種以混合屬性為條件的混合屬性條件對抗式去噪自編碼器方法,解決了滾動軸承單一元件的零樣本問題。Gao等[15]提出一種用于未知工作負(fù)載的零樣本故障診斷方法,實(shí)現(xiàn)了單一元件的滾動軸承零樣本故障診斷。Xu等[16]提出了一種用于復(fù)合故障診斷的零樣本學(xué)習(xí)方法,解決了由已知單故障向復(fù)合故障診斷的單一元件零樣本問題。以上研究都是基于單一元件的零樣本故障診斷,而機(jī)械設(shè)備故障往往涉及多個(gè)元件,對多個(gè)元件的零樣本診斷研究是很有必要的?？缍鄠€(gè)元件的零樣本問題難度更大。因此,針對跨元件的零樣本問題,本文引入模型無關(guān)元學(xué)習(xí)方法進(jìn)一步提高所提網(wǎng)絡(luò)模型的泛化能力,實(shí)現(xiàn)了輕微和嚴(yán)重的跨元件零樣本故障診斷。

綜上所述,針對液壓泵和滾動軸承充足樣本的多任務(wù)診斷問題、跨上述二元件的輕微和嚴(yán)重零樣本問題,本文引入輕量化方法、熱重啟余弦退火優(yōu)化算法、模型無關(guān)元學(xué)習(xí)方法,對多任務(wù)學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn),進(jìn)而提出新的多任務(wù)學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型。首先,利用MicroNet對多任務(wù)學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行輕量化處理,生成MT-MN網(wǎng)絡(luò)模型;其次,利用熱重啟余弦退火算法優(yōu)化MT-MN的學(xué)習(xí)率,生成多任務(wù)輕量化學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型(MT-MN-CA),解決了液壓泵和滾動軸承充足樣本的多任務(wù)診斷問題;最后,利用模型無關(guān)元學(xué)習(xí)對上述MT-MN-CA進(jìn)行改進(jìn),進(jìn)而提出改進(jìn)多任務(wù)輕量化學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型(MT-MN-CA-ML),解決了跨上述二元件的輕微和嚴(yán)重零樣本問題。通過液壓泵和滾動軸承多元件的實(shí)測故障驗(yàn)證可知,所提方法可以高準(zhǔn)確率、高效率地解決充足樣本和零樣本的多任務(wù)故障診斷問題。

1 基礎(chǔ)理論

1.1 多任務(wù)學(xué)習(xí)

多任務(wù)學(xué)習(xí)(multi-task learning, MTL)是深度學(xué)習(xí)方法的一種,該方法不僅能夠同時(shí)處理多個(gè)問題,還能通過共同訓(xùn)練在多個(gè)任務(wù)間實(shí)現(xiàn)信息共享,以此提高網(wǎng)絡(luò)的泛化性能。

單任務(wù)學(xué)習(xí)(single-task learning, STL)的局限性在于,現(xiàn)實(shí)中存在的任務(wù)并非孤立和簡單地針對單個(gè)任務(wù)進(jìn)行學(xué)習(xí),忽略了能夠幫助模型達(dá)到更好效果的其它有用信息。

相比單任務(wù)學(xué)習(xí),多任務(wù)學(xué)習(xí)方法能夠利用獨(dú)有的共享層來提取多個(gè)任務(wù)的相關(guān)信息,并允許該信息在多個(gè)任務(wù)間進(jìn)行信息共享,然后利用各自的子任務(wù)層實(shí)現(xiàn)故障診斷。并且隨著深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展,多任務(wù)學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)具有更強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力,因此成為一種很有前途的故障診斷技術(shù)。單任務(wù)學(xué)習(xí)和多任務(wù)學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)示意圖如圖1所示。

圖1 網(wǎng)絡(luò)示意圖

1.2 MicroNet

MicroNet于2021年提出,它是一個(gè)超輕量的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),使用微分解卷積將卷積矩陣分解為低秩矩陣,并將稀疏連通性整合到卷積中,以達(dá)到優(yōu)化通道數(shù)和節(jié)點(diǎn)連通性的目的[17]。另外,提出一種新的動態(tài)激活函數(shù),稱為Dynamic Shift Max(DY-Shift-Max),通過最大化輸入特征映射與其圓形通道移位之間的多次動態(tài)融合來改善非線性,加強(qiáng)了由微分解卷積組之間的連接。

W=PΦQT

(1)

式中:W為C×C矩陣;P為C×C/R矩陣;Φ為C/R×C/R置換矩陣;Q為C×C/R矩陣;T為轉(zhuǎn)置符號。

微分解深度卷積是將卷積核為k×k的深度卷積分解為一個(gè)k×1和一個(gè)1×k卷積核,分解后復(fù)雜度就從O(K2C)變成了O(KC)。

將微分解逐點(diǎn)和深度卷積以不同的方式組合就形成了MicroNet的三個(gè)Micro-Blocks模塊,并且所有的Micro-Blocks模塊都使用動態(tài)DY-Shift-Max激活函數(shù)。MicroNet的三個(gè)Micro-Blocks模塊的示意圖如圖2所示。

圖2 三個(gè)Micro-Block的示意圖

1.3 熱重啟余弦退火算法

熱重啟余弦退火是一種簡單有效的動態(tài)調(diào)整學(xué)習(xí)率的算法,其主要利用余弦函數(shù)緩慢下降、迅速下降、再緩慢下降的函數(shù)特征來映射到學(xué)習(xí)率的變化上[18]。使用熱重啟余弦退火算法優(yōu)化學(xué)習(xí)率可以使模型在訓(xùn)練初期以較大學(xué)習(xí)率進(jìn)行學(xué)習(xí),從而提高收斂速度;而在訓(xùn)練后期以較小的學(xué)習(xí)率進(jìn)行學(xué)習(xí),避免模型跳過最優(yōu)點(diǎn)。同時(shí),熱重啟余弦退火算法還可以使模型更有效地適應(yīng)數(shù)據(jù)集,從而產(chǎn)生更高的泛化性能,也避免了使用固定學(xué)習(xí)率容易陷入次優(yōu)點(diǎn)的問題。

熱重啟余弦退火可以更好地幫助模型跳出當(dāng)前的局部最優(yōu)解,進(jìn)而尋找全局最優(yōu)解。熱重啟是指,在一個(gè)周期內(nèi),當(dāng)學(xué)習(xí)率衰減到最小值時(shí),會快速恢復(fù)到最大值,然后開啟一個(gè)新的周期。公式為

(2)

式中:ηt為當(dāng)前學(xué)習(xí)率;ηmin為最小學(xué)習(xí)率;ηmax為最大學(xué)習(xí)率;Tcur為自上一次重啟后執(zhí)行了多少個(gè)epoch;Ti為第i次熱重啟后,需要訓(xùn)練epoch的數(shù)量。

1.4 模型無關(guān)元學(xué)習(xí)

元學(xué)習(xí)(meta-learning),又稱學(xué)會學(xué)習(xí)(learning to learn),旨在利用以往的學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)來學(xué)習(xí)新的任務(wù)。元學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)對象是大量包含少樣本的任務(wù),以此來獲取足夠的先驗(yàn)知識,因此元學(xué)習(xí)更注重的是學(xué)習(xí)的過程而非某一任務(wù)的結(jié)果。

元學(xué)習(xí)擁有獨(dú)特的學(xué)習(xí)方式,該方法將數(shù)據(jù)集劃分為元訓(xùn)練集和元測試集,而元訓(xùn)練集和元測試集又都有大量包含少樣本的任務(wù)(N-wayK-shot),其中N為任務(wù)中的故障類別數(shù)量,K為從每種故障中隨機(jī)抽取的樣本數(shù)量。

模型無關(guān)元學(xué)習(xí)(model-agnostic meta-learning, MAML)是元學(xué)習(xí)方法的一種,旨在通過大量包含少樣本的任務(wù)來得到一個(gè)對任務(wù)變化敏感的參數(shù)θ,這樣在面對新的任務(wù)時(shí),就可以經(jīng)過少量迭代步驟使損失函數(shù)值快速收斂[19]。

MAML包含內(nèi)外兩層循環(huán),并將服從p(T)分布的任務(wù)模型表示為fθ,當(dāng)學(xué)習(xí)任務(wù)Ti時(shí),模型的初始參數(shù)θ更新為θ′i。參數(shù)θ的一次梯度更新為

(3)

式中,α為內(nèi)循環(huán)學(xué)習(xí)率。

在模型的訓(xùn)練階段,初始參數(shù)θ的更新是通過優(yōu)化多個(gè)任務(wù)上的fθ′i來實(shí)現(xiàn)的,元優(yōu)化的目標(biāo)為

minθ∑Ti～p(T)LTi(fθ′i)=∑Ti～p(T)LTi(fθ-α?θLTi(fθ))

(4)

在模型的外循環(huán)中,利用隨機(jī)梯度下降算法實(shí)現(xiàn)任務(wù)間的元優(yōu)化,參數(shù)θ的更新過程為:

θ←θ-β?θ∑Ti～p(T)LTi(fθ′i)

(5)

式中,β為外循環(huán)學(xué)習(xí)率。

2 方法流程

所提方法的流程圖如圖3所示。

圖3 所提方法流程圖

3 試驗(yàn)臺及元件樣本

本文以柱塞數(shù)為7的MCY14-1B型斜盤式軸向柱塞泵和MFS-MG滾動軸承為試驗(yàn)對象。其中液壓泵的額定轉(zhuǎn)速為1 470 r/min,泵出口壓力調(diào)定為15 MPa,在采樣頻率為50 kHz下分別采集滑靴、松靴、斜盤磨損以及正常的Z軸振動信號。滾動軸承的電機(jī)轉(zhuǎn)速為2 000 r/min,在采樣頻率為12 kHz下分別采集內(nèi)圈、外圈、滾動體以及正常的振動信號。試驗(yàn)系統(tǒng)如圖4所示。

圖4 液壓泵和滾動軸承試驗(yàn)系統(tǒng)

將為一維振動信號的原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為二維圖像作為樣本數(shù)據(jù)。液壓泵和滾動軸承的8種故障共計(jì)4 000個(gè)樣本,每個(gè)樣本包含512個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)。每種故障的樣本數(shù)量為500,按4∶1劃分為訓(xùn)練集和測試集。圖5和圖6展示了液壓泵和滾動軸承每種故障的樣本。

圖5 液壓泵振動圖像樣本

圖6 滾動軸承振動圖像樣本

4 試驗(yàn)驗(yàn)證與分析

試驗(yàn)在Pytorch框架下開發(fā),硬件環(huán)境為i7-9750 CPU、軟件編程環(huán)境為python3.7。輸入樣本為3通道的RGB圖像,尺寸大小為224×224。學(xué)習(xí)率和為批尺寸分別設(shè)置為0.01、64,共迭代20次。

4.1 基于充足故障樣本的多任務(wù)故障診斷研究

4.1.1 基于MicroNet的多任務(wù)學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建及輕量化效果分析

為了證明基于MicroNet構(gòu)建的多任務(wù)學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型(MT-MN)的有效性和優(yōu)越性,分別利用輕量化方法MobileNetV1(MNV1)、MobileNetV2(MNV2)和MobileNetV3(MNV3)構(gòu)建多任務(wù)學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò),并分別記為MT-MNV1、MT-MNV2和MT-MNV3。圖7～圖10展示了各個(gè)多任務(wù)學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的診斷準(zhǔn)確率和損失函數(shù)值的變化曲線,表1給出了各單任務(wù)學(xué)習(xí)和多任務(wù)學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型的診斷結(jié)果。

表1 多任務(wù)和單任務(wù)學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型的診斷結(jié)果

圖7 MT-MNV1的故障診斷結(jié)果

圖8 MT-MNV2的故障診斷結(jié)果

圖9 MT-MNV3的故障診斷結(jié)果

圖10 MT-MN的故障診斷結(jié)果

由圖7～圖10可知,四個(gè)輕量化多任務(wù)學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)中,MT-MN的初始診斷準(zhǔn)確率最高、上升速度最快,并且迭代到一定次數(shù)后準(zhǔn)確率最高、最穩(wěn)定。同時(shí),MT-MN的初始損失函數(shù)值最小,收斂速度快,并且穩(wěn)定性高。

由表1可知,多任務(wù)網(wǎng)絡(luò)整體表現(xiàn)優(yōu)于單任務(wù)網(wǎng)絡(luò);在多任務(wù)網(wǎng)絡(luò)中,MT-MN在各方面的表現(xiàn)都明顯優(yōu)于MT-MNV1、MT-MNV2和MT-MNV3。

在診斷準(zhǔn)確率方面,MT-MN的平均訓(xùn)練準(zhǔn)確率較MT-MNV1、MT-MNV2和MT-MNV3分別提高3.98%、3.06%和6.67%;平均測試準(zhǔn)確率較MT-MNV1、MT-MNV2和MT-MNV3分別提高13.80%、6.42%和15.25%。

在診斷效率方面,MT-MN的訓(xùn)練時(shí)間較MT-MNV1、MT-MNV2和MT-MNV3分別顯著降低75.85%、80.22%和56.22%;測試樣本的預(yù)測時(shí)間較MT-MNV1、MT-MNV2和MT-MNV3分別顯著降低69.89%、75.22%和50.88%。

在參數(shù)量、計(jì)算量和模型尺寸方面,MT-MN的參數(shù)量較MT-MNV1、MT-MNV2和MT-MNV3分別顯著降低65.38%、53.68%和49.19%;計(jì)算量較MT-MNV1、MT-MNV2和MT-MNV3分別顯著降低99.30%、98.67%和92.86%;模型尺寸較MT-MNV1、MT-MNV2和MT-MNV3分別顯著降低64.79%、53.70%和48.98%。

由對圖7～圖10和表1的分析可知,MT-MN可以同時(shí)實(shí)現(xiàn)液壓泵和滾動軸承的高準(zhǔn)確率、高效率故障診斷,并且相比其它輕量化網(wǎng)絡(luò),MT-MN具有更小網(wǎng)絡(luò)規(guī)模、占用更少設(shè)備資源等優(yōu)勢。

4.1.2 熱重啟余弦退火優(yōu)化MT-MN-CA及其故障診斷研究

由于固定學(xué)習(xí)率容易使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型陷入次優(yōu)點(diǎn),從而影響診斷準(zhǔn)確率和診斷效率等性能。為進(jìn)一步提升MN-MT性能,提出利用熱重啟余弦退火算法來優(yōu)化輕量化多任務(wù)學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)MN-MT,進(jìn)而提出MN-MT-CA新模型。優(yōu)化流程如圖11所示,基于所提MN-MT-CA的診斷結(jié)果如圖12和表2所示。

表2 MN-MT-CA的故障診斷結(jié)果

圖11 CA優(yōu)化MN-MT流程圖

圖12 基于MN-MT-CA的故障診斷結(jié)果

通過對比表1中MN-MT和表2中MN-MT-CA的診斷結(jié)果可知,MT-MN-CA的平均訓(xùn)練準(zhǔn)確率和平均測試準(zhǔn)確率分別較MT-MN提高2.17%、4.42%;訓(xùn)練時(shí)間和預(yù)測時(shí)間分別較MT-MN降低2.5%、3.2%;MT-MN-CA并未增加參數(shù)量、計(jì)算量和模型大小。

對比表1和表2可知,熱重啟余弦退火算法能夠通過動態(tài)調(diào)整學(xué)習(xí)率,在不改變網(wǎng)絡(luò)的情況下,可高準(zhǔn)確率和高效率地優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)。

4.2 基于零樣本的多任務(wù)故障診斷研究

4.2.1 MAML元學(xué)習(xí)方法的改進(jìn)

由于受到實(shí)際場地和成本的限制,使得有些故障數(shù)據(jù)無法大量采集或無法采集,從而導(dǎo)致少樣本問題甚至零樣本問題。機(jī)械設(shè)備發(fā)生故障往往涉及多個(gè)元件,而跨多個(gè)元件的零樣本問題具有更高難度。

本節(jié)利用MAML元學(xué)習(xí)方法進(jìn)一步改進(jìn)上述所提MT-MN-CA網(wǎng)絡(luò)模型,進(jìn)而提出MT-MN-CA-ML新模型,以解決輕微和嚴(yán)重的跨元件零樣本問題。該新模型能夠通過學(xué)習(xí)包含少量樣本的相關(guān)任務(wù)來獲取先驗(yàn)知識,并能夠利用此知識遷移性地解決新任務(wù)。其診斷流程如圖13所示。

圖13 所提MT-MN-CA-ML的診斷流程圖

4.2.2 基于數(shù)據(jù)集生成N-wayK-shot任務(wù)

根據(jù)不同運(yùn)行狀態(tài),將液壓泵和滾動軸承兩個(gè)元件的6種故障類型和2種正常狀態(tài)劃分為不同形式(A、B、C、D和E)的元訓(xùn)練集和元測試集。數(shù)據(jù)集劃分的細(xì)節(jié)如表3所示。

表3 數(shù)據(jù)集劃分

由表3可知,數(shù)據(jù)集A含有滾動軸承元件所有運(yùn)行狀態(tài)的樣本,但不含液壓泵元件任一運(yùn)行狀態(tài)的樣本,數(shù)據(jù)集E則相反,這兩者都屬于嚴(yán)重的零樣本問題。數(shù)據(jù)集B、C和D的元訓(xùn)練集和元測試集分別缺失了液壓泵或滾動軸承元件的1～3種運(yùn)行狀態(tài)的樣本,它們都屬于輕微的零樣本問題。

4.2.3 基于MT-MN-CA-ML的跨元件零樣本問題研究

元學(xué)習(xí)在訓(xùn)練階段和測試階段的輸入都是包含少量樣本的N-wayK-shot任務(wù),其中N為任務(wù)中的故障類別數(shù)量,K為從每種故障中隨機(jī)抽取的樣本數(shù)量。由此可知,N越大、K越小則N-wayK-shot的測試難度越大,因此可通過調(diào)整N和K的大小來評估模型的泛化性能。在本研究中,由于液壓泵元件和滾動軸承元件分別有4種運(yùn)行狀態(tài),因此N可設(shè)置為1～4,但為體現(xiàn)所提方法的優(yōu)越性,將N設(shè)置為4,K分別設(shè)置為1、3、5、7和10。因此,數(shù)據(jù)集A、B、C、D和E都包含4-way 1-shot、4-way 3-shot、4-way 5-shot、4-way 7-shot和4-way 10-shot任務(wù)。

在訓(xùn)練階段,N-wayK-shot任務(wù)的批尺寸設(shè)置為4、更新步數(shù)設(shè)置為5,內(nèi)循環(huán)學(xué)習(xí)率設(shè)置為0.01、外循環(huán)學(xué)習(xí)率設(shè)置為0.001,訓(xùn)練任務(wù)數(shù)為2 000,共訓(xùn)練500步。在測試階段,微調(diào)步數(shù)設(shè)置為10,測試任務(wù)數(shù)為20,并將20個(gè)測試任務(wù)的平均準(zhǔn)確率作為測試準(zhǔn)確率。

利用所提MT-MN-CA-ML方法對上述數(shù)據(jù)集A、B、C、D和E進(jìn)行診斷分析,診斷結(jié)果如表4所示。

表4 數(shù)據(jù)集A、B、C、D和E下4-way K-shot的故障診斷結(jié)果

由表4可知,總共有A、B、C、D和E的5個(gè)數(shù)據(jù)集、4-wayK-shot的5種樣本形式,且所給出每個(gè)診斷結(jié)果為20個(gè)測試任務(wù)的平均值,所以共有500個(gè)診斷結(jié)果。因此,基于數(shù)據(jù)集A中4-way 10-shot樣本形式的1個(gè)測試任務(wù),給出1個(gè)診斷結(jié)果的混淆矩陣,如圖14所示。

圖14 數(shù)據(jù)集A的4-way 10-shot分類結(jié)果可視化

由圖14可知,液壓泵正常運(yùn)行狀態(tài)下的預(yù)測準(zhǔn)確率為100%、斜盤和松靴故障的預(yù)測準(zhǔn)確率為90%、滑靴故障的預(yù)測準(zhǔn)確率僅為70%。分析可知,滑靴故障與斜盤和松靴故障具有較相似的振動沖擊特征,因此混淆性較強(qiáng)。

由表4可知,在各數(shù)據(jù)集下,診斷準(zhǔn)確率隨著每種運(yùn)行狀態(tài)下樣本量的增加而提高,分別在4-way 1-shot和4-way 10-shot處取得最低和最高準(zhǔn)確率。

由表4中基于數(shù)據(jù)集B、C和D的診斷結(jié)果可知,所提方法在解決輕微的跨元件零樣本問題時(shí),在4-way 1-shot獲得最低診斷準(zhǔn)確率89.00%,在4-way 10-shot任務(wù)下獲得最高診斷準(zhǔn)確率98.93%。以上數(shù)據(jù)表明,在解決輕微的跨元件零樣本問題時(shí),所提MT-MN-CA-ML表現(xiàn)出很強(qiáng)的泛化能力,能夠?qū)崿F(xiàn)高準(zhǔn)確率的故障診斷。

由表4中基于數(shù)據(jù)集A和E的診斷結(jié)果可知,所提方法在解決嚴(yán)重的跨元件零樣本問題時(shí),同樣在4-way 1-shot任務(wù)下獲得最低診斷準(zhǔn)確率75.17%,在4-way 10-shot任務(wù)下獲得最高診斷準(zhǔn)確率94.90%。以上數(shù)據(jù)表明,在解決嚴(yán)重的跨元件零樣本問題時(shí),所提MT-MN-CA-ML仍可獲取較高的診斷準(zhǔn)確率。

綜上可知,無論是解決輕微的跨元件零樣本問題,還是嚴(yán)重的跨元件零樣本問題,所提MT-MN-CA-ML方法都更夠取得較高的診斷準(zhǔn)確率,因此具有很強(qiáng)的泛化能力。

5 結(jié) 論

本文針對基于充足故障樣本的多元件診斷網(wǎng)絡(luò)規(guī)模過于龐大的問題,引入MicroNet方法對多任務(wù)學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行輕量化處理,并利用熱重啟余弦退火算法進(jìn)行優(yōu)化,提出MT-MN-CA網(wǎng)絡(luò)模型;針對更高難度的跨多元件零樣本問題,引入模型無關(guān)元學(xué)習(xí)方法進(jìn)一步改進(jìn)MT-MN-CA,提出MT-MN-CA-ML網(wǎng)絡(luò)模型。通過對液壓泵和滾動軸承多元件的實(shí)測故障分析,得出如下結(jié)論:

(1) MicroNet輕量化方法可使所提MT-MN-CA網(wǎng)絡(luò)模型具有更小網(wǎng)絡(luò)規(guī)模,實(shí)現(xiàn)了基于充足樣本的高準(zhǔn)確率和高效率的故障診斷。

(2) 在不影響網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的情況下,熱重啟余弦退火算法可進(jìn)一步改善所提MT-MN-CA網(wǎng)絡(luò)模型的性能,提高了基于充足樣本故障診斷的準(zhǔn)確率和效率。

(3) MAML元學(xué)習(xí)方法可增強(qiáng)所提MT-MN-CA-ML網(wǎng)絡(luò)模型的泛化能力,能夠有效地解決輕微和嚴(yán)重的跨多元件零樣本問題。