基于CEEMD和遷移學(xué)習(xí)的滾動(dòng)軸承故障診斷研究

張潤(rùn)地 劉雨暉 荊曉 遠(yuǎn)韓光信

摘 要：【目的】在實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境中，由于機(jī)器特征復(fù)雜和工況變化，智能診斷模型在跨機(jī)組遷移時(shí)需要重復(fù)訓(xùn)練，這不僅增加了時(shí)間成本，還加大了算力資源的消耗。為了解決這些問(wèn)題，需要開(kāi)發(fā)出一種能適應(yīng)復(fù)雜機(jī)器特征并在不同工況下保持高準(zhǔn)確度的軸承故障診斷方法，同時(shí)，減少模型遷移時(shí)所需的重復(fù)訓(xùn)練，以便實(shí)現(xiàn)更高效的故障識(shí)別和預(yù)測(cè)。【方法】研究提出基于互補(bǔ)集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition，CEEMD）和遷移學(xué)習(xí)的滾動(dòng)軸承故障診斷方法。首先，采用CEEMD法對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行分解，并計(jì)算出對(duì)應(yīng)分量的峭度值。其次，采用多核最大均值差異法對(duì)源域數(shù)據(jù)與目標(biāo)域數(shù)據(jù)進(jìn)行域適應(yīng)處理。最后，在凱斯西儲(chǔ)大學(xué)軸承數(shù)據(jù)集和美國(guó)機(jī)械故障預(yù)防技術(shù)學(xué)會(huì)軸承數(shù)據(jù)集之間進(jìn)行遷移故障診斷試驗(yàn)及對(duì)比分析?！窘Y(jié)果】研究結(jié)果表明，與直接遷移模型算法相比，基于CEEMD改進(jìn)的遷移學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)在不同數(shù)據(jù)集上的遷移效果更好，其故障診斷的準(zhǔn)確率最高?！窘Y(jié)論】經(jīng)試驗(yàn)驗(yàn)證，研究所提的方法表現(xiàn)出良好的變工況跨機(jī)組適配能力，具有較高的故障診斷精度，為研究復(fù)雜工況下多機(jī)組相似故障診斷場(chǎng)景提供了非常有價(jià)值的參考。

關(guān)鍵詞：滾動(dòng)軸承；互補(bǔ)集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解；遷移學(xué)習(xí)；故障診斷

中圖分類(lèi)號(hào)：TP391.4? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A? ? ?文章編號(hào)：1003-5168（2024）04-0019-07

DOI：10.19968/j.cnki.hnkj.1003-5168.2024.04.004

Research on Rolling Bearing Fault Diagnosis Based on CEEMD and Transfer Learning

ZHANG Rundi1 LIU Yuhui2 JING Xiaoyuan2 HAN Guangxin1

（1.College of Information and Control Engineering， Jilin of Chemical Technology， Jilin 132022， China;

2.College of Computer Science， Guangdong University of Petrochemical Technology， Maoming 525000， China）

Abstract：[Purposes] In the actual production environment， due to the complexity of machine features and the change of working conditions， the intelligent diagnosis model needs repeated training when migrating across units， which not only increases the time cost， but also increases the consumption of computing resources. In order to solve these problems， it is necessary to develop a bearing fault diagnosis method that can adapt to complex machine features and maintain high accuracy under different working conditions. At the same time， the repeated training required for model migration is reduced to achieve more efficient fault identification and prediction. [Methods] The study proposes a rolling bearing fault diagnosis method based on CEEMD and transfer learning. First， the CEEMD decomposition method is used to decompose the original signal and the kurtosis value of the corresponding component is calculated. Then， the multi-core maximum mean difference method is used for the source domain data and the target domain data. Domain adaptation processing， and finally a migration fault diagnosis test and comparative analysis between the Case Western Reserve University dataset and the American Society for Mechanical Failure Prevention Technology dataset. [Findings]The research results show that compared with the existing direct transfer model algorithm， the improved transfer learning network based on CEEMD has a better transfer effect on different data sets， and its fault diagnosis accuracy is the highest. [Conclusions]It is verified by experiments that the method proposed in the study shows good cross-unit adaptability under variable working conditions， and has high fault diagnosis accuracy， which provides a valuable reference for studying similar fault diagnosis scenarios of multiple units under complex working conditions.

Keywords： rolling bearing; CEEMD; transfer learning; fault diagnosis

0 引言

在實(shí)際工業(yè)生產(chǎn)中，滾動(dòng)軸承是旋轉(zhuǎn)機(jī)械的關(guān)鍵部件，一旦滾動(dòng)軸承發(fā)生故障，極有可能會(huì)對(duì)設(shè)備造成不可修復(fù)的重大損害。若滾動(dòng)軸承長(zhǎng)期處于故障狀態(tài)，不僅會(huì)影響設(shè)備的安全性和可靠性，嚴(yán)重時(shí)還會(huì)造成重大的安全事故［1］。因此，研究滾動(dòng)軸承故障診斷技術(shù)對(duì)保障工業(yè)安全生產(chǎn)具有重要意義。

隨著現(xiàn)代工業(yè)機(jī)械日益精細(xì)化和復(fù)雜化，提取設(shè)備故障特征也變得越來(lái)越困難，如何在減少故障診斷成本的基礎(chǔ)上，對(duì)故障特征實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確高效的提取，成為跨設(shè)備故障診斷工作的重要一環(huán)?，F(xiàn)有的故障特征提取大多是基于恒定工況下的信號(hào)處理方式，而在實(shí)際工業(yè)生產(chǎn)環(huán)境中，不同時(shí)刻各種機(jī)械裝備的轉(zhuǎn)速與工作負(fù)載是不同的，加上各種部件之間的耦合，導(dǎo)致真實(shí)運(yùn)行狀態(tài)的振動(dòng)信號(hào)往往都是非線性、非平穩(wěn)的。目前，常用的故障特征提取方法有小波變換（Wavelet Transform， WT）、經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（Empirical Mode Decomposition， EMD）。石志煒等［2］采用改進(jìn)小波包閾值降噪法，根據(jù)信號(hào)的噪聲比例來(lái)改動(dòng)閾值函數(shù)，從而實(shí)現(xiàn)故障特征的提??；Huang等［3］提出的EMD是無(wú)須先驗(yàn)知識(shí)就能自適應(yīng)分解非線性、非平穩(wěn)時(shí)頻信號(hào)的方法，但存在無(wú)法準(zhǔn)確分解信號(hào)的缺陷；針對(duì)EMD分解存在的模態(tài)疊混的問(wèn)題，Wu等［4］提出集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（Ensemble Empirical Mode Decomposition，EEMD）方法，EEMD方法利用輔助噪聲，有效避免了模態(tài)混疊問(wèn)題，但其存在計(jì)算量大、分解不完備的缺陷。基于此，Yeh等［5］提出了互補(bǔ)集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition，CEEMD）的方法。與EEMD相比，CEEMD的迭代次數(shù)更少，且信號(hào)分解效果更好。國(guó)內(nèi)研究學(xué)者在上述信號(hào)特征提取理論的基礎(chǔ)上，進(jìn)行滾動(dòng)軸承故障診斷的前期研究工作。張萍等［6］采用互補(bǔ)集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解法對(duì)滾動(dòng)軸承故障進(jìn)行診斷，能有效地彌補(bǔ)EMD分解不準(zhǔn)確的缺陷，但其準(zhǔn)確度還是稍顯不足；王夢(mèng)［7］利用EEMD與峭度譜結(jié)合的方法對(duì)旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障進(jìn)行診斷，該方法故障特征提取的準(zhǔn)確度比EEMD法有所提高，但信號(hào)分解的計(jì)算量卻增大；宋治惠［8］提出CEEMD和峭度譜結(jié)合的方法，能準(zhǔn)確有效地提取出滾動(dòng)軸承的早期故障特征，并能有效減少計(jì)算量。

基于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的故障診斷方法雖然有著較低的計(jì)算成本，但隨著工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的接入與企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，已不能適應(yīng)當(dāng)前擁有海量數(shù)據(jù)信息的智慧化工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程。由此采用深度學(xué)習(xí)的方法，通過(guò)多層次神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征提取，彌補(bǔ)了傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的缺點(diǎn)，并取得更好的成效。

基于深度學(xué)習(xí)的方法具有強(qiáng)大的特征自適應(yīng)提取能力，但其分類(lèi)性能受到網(wǎng)絡(luò)層數(shù)的影響。網(wǎng)絡(luò)層數(shù)越多，所提取到的特征信息越多，計(jì)算復(fù)雜度也就越高。但一味簡(jiǎn)單地疊加神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會(huì)造成梯度彌散或梯度爆炸等問(wèn)題，導(dǎo)致模型的識(shí)別精度不高，訓(xùn)練時(shí)間也會(huì)大大增加。此外，在變工況跨設(shè)備的相似故障診斷場(chǎng)景中，常用的深度學(xué)習(xí)方法仍難以準(zhǔn)確識(shí)別出故障類(lèi)型。引入遷移學(xué)習(xí)能在減少訓(xùn)練成本的同時(shí)，大大提高故障診斷的準(zhǔn)確率。因此，一些學(xué)者也對(duì)遷移學(xué)習(xí)應(yīng)用于故障診斷領(lǐng)域進(jìn)行了探索。Yang等［9］提出一種基于特征遷移的故障診斷模型，通過(guò)引入多層最大均值差異來(lái)實(shí)現(xiàn)特征的域適應(yīng)，實(shí)現(xiàn)了跨設(shè)備故障遷移診斷；為了解決數(shù)據(jù)稀疏問(wèn)題，Han等［10］提出一種基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法，利用多個(gè)并行域鑒別器進(jìn)行數(shù)據(jù)匹配，再單獨(dú)進(jìn)行域適應(yīng)處理，從而完成故障診斷。然而，現(xiàn)有基于遷移學(xué)習(xí)的故障診斷研究仍存在兩個(gè)問(wèn)題：一是用于遷移的模型大都需要多次重復(fù)訓(xùn)練，而隨著網(wǎng)絡(luò)模型的加深，其所需要的標(biāo)記數(shù)據(jù)和訓(xùn)練設(shè)備資源也會(huì)增多，導(dǎo)致模型訓(xùn)練成本有所增加；二是目前的研究主要處理的是一維信號(hào)的輸入數(shù)據(jù)，其樣本特征存在單一性問(wèn)題，導(dǎo)致模型無(wú)法提取到足夠多的特征用于故障識(shí)別。

綜上所述，針對(duì)實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境中存在的復(fù)雜機(jī)器特征難以完整提取、變工況跨機(jī)組遷移時(shí)需要模型重復(fù)訓(xùn)練等問(wèn)題，本研究提出一種基于CEEMD和遷移學(xué)習(xí)的滾動(dòng)軸承故障診斷方法。首先，在保證分解效果與EEMD相當(dāng)?shù)那疤嵯?，CEEMD能抑制由白噪聲引起的重構(gòu)誤差。其次，在CEEMD方法的基礎(chǔ)上，結(jié)合計(jì)算每個(gè)固有模態(tài)函數(shù)對(duì)應(yīng)的峭度值，提取出滾動(dòng)軸承故障樣本中更深層次的特征信息。最后，基于特征映射的遷移學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型，采用多核最大均值差異法來(lái)降低網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練成本，并提高網(wǎng)絡(luò)對(duì)故障識(shí)別的準(zhǔn)確率。因此，本研究基于該方法來(lái)構(gòu)建改進(jìn)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以獲取更精準(zhǔn)、更全面的故障特征，并通過(guò)試驗(yàn)驗(yàn)證所提出的方法，并證明該方法能更好地適應(yīng)變工況跨機(jī)組的復(fù)雜場(chǎng)景。

1 軸承故障診斷理論

1.1 振動(dòng)信號(hào)處理

在信號(hào)處理方面，有三種典型的處理方法：一是時(shí)域處理方法，如有量綱特征值分析和無(wú)量綱特征值分析；二是頻域處理方法，如傅里葉變換、能量譜和功率譜；三是時(shí)頻域分析，如小波分析。實(shí)際工業(yè)生產(chǎn)中所采集到的信號(hào)通常為時(shí)域信號(hào)，為了平衡特征提取工作的成本與準(zhǔn)確性，本研究選擇時(shí)頻域分析方法。

時(shí)頻處理信號(hào)的方法有小波變換和EMD。小波變換是基于一個(gè)特定小波基的分析方法，一旦確定了小波基，那么在整個(gè)分析過(guò)程中都將無(wú)法對(duì)其進(jìn)行更換，即使該小波基在全局可能是最優(yōu)的，但在一些局部地方卻不是最優(yōu)的。因此，小波分析不能針對(duì)不同工況和不同機(jī)組之間的情況進(jìn)行適應(yīng)調(diào)整。而EMD最突出的特點(diǎn)是解決了小波變換中基函數(shù)不能自適應(yīng)的問(wèn)題，對(duì)一段未知的非線性、非平穩(wěn)信號(hào)，EMD不需要去做預(yù)先分析與研究，可以直接開(kāi)始分解。EMD的分解過(guò)程如下：①根據(jù)原始信號(hào)的上下極值點(diǎn)，分別畫(huà)出上下包絡(luò)線；②求上下包絡(luò)線的均值，并畫(huà)出均值包絡(luò)線；③原始信號(hào)減去均值包絡(luò)線，得到中間信號(hào)；④判斷該中間信號(hào)是否為IMF，如果不是，以該信號(hào)為基礎(chǔ)，重新進(jìn)行①到④的操作；⑤在使用上述方法得到第一個(gè)IMF后（即IMF1），用原始信號(hào)減IMF1 作為新的原始信號(hào)，再通過(guò)①到④的操作，得到IMF2，以此類(lèi)推，完成EMD分解。

在實(shí)際的工業(yè)機(jī)器振動(dòng)信號(hào)采集過(guò)程中，一旦出現(xiàn)間歇性信號(hào)，采用EMD分解法會(huì)出現(xiàn)頻率混疊的現(xiàn)象，也叫模態(tài)混疊。具體表現(xiàn)為一個(gè)IMF分量中存在多個(gè)尺度成分或一個(gè)尺度成分在多個(gè)IMF分量中存在。

為了解決這個(gè)問(wèn)題，可以采用噪聲輔助處理的方法，即EEMD。EEMD利用白噪聲均值為0的特性，在信號(hào)分解過(guò)程中，通過(guò)多次引入均勻分布的白噪聲來(lái)掩蓋原信號(hào)本身的噪聲，從而得到更加精準(zhǔn)的上下包絡(luò)線。EEMD方法的分解過(guò)程如下：①設(shè)定原始信號(hào)的處理次數(shù)（m）；②給這m個(gè)原始信號(hào)分別添加隨機(jī)白噪聲，并組成一系列新的信號(hào)；③對(duì)這一系列新信號(hào)分別進(jìn)行EMD分解，得到一系列的IMF分量；④對(duì)相應(yīng)模態(tài)的IMF分量分別求均值，得到EEMD分解結(jié)果。

CEEMD是在EMD和EEMD的基礎(chǔ)上，對(duì)信號(hào)分解過(guò)程中存在的模態(tài)混疊問(wèn)題進(jìn)行的改進(jìn)。CEEMD以噪聲輔助數(shù)據(jù)分析方法為基礎(chǔ)，在信號(hào)中添加多對(duì)符號(hào)相反的白噪聲后，再應(yīng)用EMD分解，對(duì)分解結(jié)果進(jìn)行集成平均運(yùn)算，從而獲得最終的分解結(jié)果。

在原始信號(hào)中添加一對(duì)符號(hào)相反的噪聲信號(hào)，加入的白噪聲幅值相同，其表現(xiàn)形式見(jiàn)式（1）、式（2）。

[m+it=xt+n+it] （1）

[m-it=xt+n-it] （2）

式中：[xt]為原始信號(hào)；[n+it]為正噪聲；[n-it]為負(fù)噪聲。

首先，對(duì)[m+it]、[m-it]進(jìn)行EMD分解，得到兩組集成的IMF分量IMF1、IMF2。其中，IMF1為加入正噪聲的集成平均結(jié)果，IMF2為加入負(fù)噪聲的集成平均結(jié)果。其次，將每組IMF函數(shù)進(jìn)行組合加權(quán)處理，生成一組總IMF函數(shù)。最后，對(duì)總IMF函數(shù)進(jìn)行EMD分解，得到一組新的IMF函數(shù)。如此反復(fù)迭代，直到得到的IMF函數(shù)的數(shù)量不再增加為止。

在實(shí)際生產(chǎn)過(guò)程中，機(jī)組不可能維持在一個(gè)恒定的轉(zhuǎn)速、頻率下工作，因此，為了適應(yīng)實(shí)際情況下的機(jī)械故障診斷，本研究還需要對(duì)采集到的時(shí)域信號(hào)進(jìn)行無(wú)量綱指標(biāo)提取。主要選取對(duì)這個(gè)峭度信號(hào)瞬時(shí)沖擊極為敏感的無(wú)量綱指標(biāo)，為完善故障信號(hào)的特征提取提供有效補(bǔ)充，進(jìn)而過(guò)濾CEEMD分解后的IMF分量，以提高振動(dòng)信號(hào)故障特征提取效率。峭度值的計(jì)算見(jiàn)式（3）。

[k4x=Ex-μ4σ4] （3）

式中：[E]為求期望值；[x]為信號(hào)值；[μ]為信號(hào)均值；[σ]為標(biāo)準(zhǔn)差。

1.2 遷移學(xué)習(xí)及其網(wǎng)絡(luò)模型

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks，CNN）是目前深度學(xué)習(xí)理論中應(yīng)用最為成熟的網(wǎng)絡(luò)模型，因其具有強(qiáng)大的特征提取和模型泛化能力而被廣泛應(yīng)用于多個(gè)領(lǐng)域。目前，軸承故障診斷領(lǐng)域也有大量成果是基于CNN網(wǎng)絡(luò)模型演化而來(lái)的。CNN通常由卷積層、池化層和全連接層構(gòu)成。其中，卷積層用于提取特征，是CNN網(wǎng)絡(luò)的核心；池化層對(duì)經(jīng)過(guò)卷積處理得到的特征圖進(jìn)行特征降維，壓縮數(shù)據(jù)和參數(shù)的數(shù)量，同時(shí)減小網(wǎng)絡(luò)參數(shù)規(guī)模，避免過(guò)擬合；全連接層將學(xué)習(xí)到的特征進(jìn)行輸出。

隨著深度學(xué)習(xí)在軸承故障診斷領(lǐng)域中的廣泛應(yīng)用，在恒定工況下運(yùn)行的單機(jī)器表現(xiàn)良好的CNN網(wǎng)絡(luò)模型，卻在變工況多機(jī)組場(chǎng)景下顯現(xiàn)出了訓(xùn)練耗時(shí)、準(zhǔn)確率低下等弊端。因此，需要將遷移學(xué)習(xí)方法應(yīng)用于軸承故障診斷領(lǐng)域中，來(lái)解決上述問(wèn)題。

在上述問(wèn)題場(chǎng)景中，已訓(xùn)練好的模型不能很好地適應(yīng)新的目標(biāo)機(jī)器，需要對(duì)不同的目標(biāo)數(shù)據(jù)域重新訓(xùn)練模型，從而導(dǎo)致學(xué)習(xí)成本太高，因此，本研究運(yùn)用已有的知識(shí)或模型將訓(xùn)練好的模型遷移到目標(biāo)域上。根據(jù)遷移方式來(lái)劃分，遷移學(xué)習(xí)方法可分為基于實(shí)例的遷移方法、基于映射的遷移方法、基于模型的遷移方法、基于對(duì)抗的遷移方法等。

本研究采用基于映射的遷移方法，將深度學(xué)習(xí)與遷移學(xué)習(xí)相結(jié)合，構(gòu)建出深度自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)，核心是使用設(shè)計(jì)的自適應(yīng)層來(lái)完成源域與目標(biāo)域數(shù)據(jù)的自適應(yīng)，其中，自適應(yīng)層采用多核最大均值差異（Multiple Kernel Maximum Mean Discrepancy，MK-MMD）方法。最大均值差異（Maximum Mean Discrepancy，MMD）方法是遷移學(xué)習(xí)中實(shí)現(xiàn)域適應(yīng)技術(shù)最常用的一種損失函數(shù)，其定義見(jiàn)式（4）。

[MF， p， q?supf?FEpfx-Eqfy]? （4）

式中：[sup]為求上界，即最大值；[Ep]為求期望值；[f?]為映射函數(shù)；[F]為函數(shù)域；[x]為源域數(shù)據(jù)；[y]為目標(biāo)域數(shù)據(jù)；x和y的分布分別為[p]和[q]；[fx]、[fy]分別為源域和目標(biāo)域數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)映射后的值。

MK-MMD是在MMD基礎(chǔ)上發(fā)展而來(lái)的，用多個(gè)核去構(gòu)造一個(gè)總的核，定義見(jiàn)式（5）。

[d2kp，q?Ep?xs-Eq?xt2Hk] （5）

式中：[d2kp，q]為[p]和[q]之間的再生核希爾伯特空間距離，其中，將核（Kernel）定義為[K]，表示見(jiàn)式（6）。

[K?k=u=1mβuki：βu≥0，?u] （6）

式中：[βu]為權(quán)重。

本研究使用的損失函數(shù)定義見(jiàn)式（7）。

[l=lcDs， ys+λMK-MMD2Ds，Dt] （7）

式中：[l]為總損失；[lcDs，ys]為有標(biāo)注數(shù)據(jù)上的常規(guī)損失；[λMK-MMD2Ds，Dt]為模型的多核最大均值差異損失；[Ds]為源域；[Dt]為目標(biāo)域；[ys]為源域的標(biāo)簽數(shù)據(jù)；[λ]為權(quán)重。

2 網(wǎng)絡(luò)模型的改進(jìn)與故障診斷方法

2.1 改進(jìn)的AlexNet模型

AlexNet是在2012年ImageNet圖像分類(lèi)競(jìng)賽中提出的一種經(jīng)典的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，共包含5個(gè)卷積層和3個(gè)全連接層。其中，第一、二、五個(gè)卷積層后面都附加一個(gè)池化層，后三個(gè)層為全連接層。

本研究所提出的改進(jìn)模型（以下稱(chēng)為FineTune-AlexNet）是在AlexNet基礎(chǔ)上，添加不適用激活函數(shù)的線性輸出層，并將最后幾個(gè)全連接層設(shè)置為域適應(yīng)層。該域適應(yīng)層使用MK-MMD作為域適應(yīng)的正則化項(xiàng)，以減少源域和目標(biāo)域之間的分布差異。改進(jìn)后的網(wǎng)絡(luò)模型層級(jí)如圖1所示。

2.2 基于CEEMD與深度自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)的軸承故障診斷框架

本研究提出的軸承故障診斷方法流程如圖2所示。包括信號(hào)數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型特征映射遷移學(xué)習(xí)、使用訓(xùn)練好的模型進(jìn)行滾動(dòng)軸承故障診斷等。

2.2.1 信號(hào)預(yù)處理。先使用CEEMD法對(duì)機(jī)器原始時(shí)域振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分解，再求取IMF分量的峭度值，用其組成一組新的數(shù)據(jù)。

2.2.2 模型特征映射遷移。先對(duì)源域數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練，再利用遷移學(xué)習(xí)方法將訓(xùn)練后的權(quán)重參數(shù)針對(duì)目標(biāo)域的數(shù)據(jù)進(jìn)行特征映射遷移，直到損失收斂完成遷移學(xué)習(xí)為止。

2.2.3 故障診斷。使用遷移學(xué)習(xí)后的模型進(jìn)行故障診斷和診斷結(jié)果正確率的精度驗(yàn)證。

3 試驗(yàn)分析

3.1 數(shù)據(jù)集和相關(guān)參數(shù)

本研究選取凱斯西儲(chǔ)大學(xué)軸承數(shù)據(jù)集和美國(guó)-機(jī)械故障預(yù)防技術(shù)學(xué)會(huì)的軸承數(shù)據(jù)集（以下分別簡(jiǎn)稱(chēng)CWRU數(shù)據(jù)集和MFPT數(shù)據(jù)集）分別作為試驗(yàn)的源域數(shù)據(jù)和目標(biāo)域數(shù)據(jù)來(lái)源進(jìn)行驗(yàn)證。試驗(yàn)所使用的機(jī)器如圖3所示。主要由風(fēng)扇端軸承、驅(qū)動(dòng)端軸承、電機(jī)、扭矩傳感器、編碼器和負(fù)載組成。

試驗(yàn)所使用的CWRU源域數(shù)據(jù)集包括四種軸承健康狀態(tài)。即正常狀態(tài)、內(nèi)圈故障、外圈故障和滾動(dòng)體故障，其中，故障直徑有0.017 78 cm、0.035 56 cm、0.053 34 cm這三種尺寸類(lèi)型。試驗(yàn)電機(jī)是在0 kW、0.735 kW、1.470 kW、2.205 kW四種不同負(fù)載和1 730 r/min、1 750 r/min、1 772 r/min、1 797 r/min四種不同轉(zhuǎn)速下工作的。

試驗(yàn)所使用的MFPT目標(biāo)域數(shù)據(jù)集包括三種軸承健康狀態(tài)，即正常狀態(tài)、內(nèi)圈故障、外圈故障。根據(jù)不同的工作狀況，數(shù)據(jù)集包含以采樣率97 656 Hz和負(fù)載122.47 kg的基線條件的3種健康數(shù)據(jù)和3種外圈故障數(shù)據(jù)在11.34 kg、22.68 kg、45.36 kg、68.04 kg、90.72 kg、113.40 kg和136.08 kg負(fù)載下的7種外圈故障數(shù)據(jù)及在0 kg、22.68 kg、45.36 kg、68.04 kg、90.72 kg、113.40 kg和136.08 kg負(fù)載下的7種內(nèi)圈故障數(shù)據(jù)。

3.2 試驗(yàn)驗(yàn)證及結(jié)果分析

首先，對(duì)從上述兩個(gè)數(shù)據(jù)集提取的原始振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行CEEMD分解預(yù)處理，分解后的時(shí)域IMF分量圖像示例如圖4所示。計(jì)算出每個(gè)分量所對(duì)應(yīng)的峭度值，再按照表1的數(shù)量以8∶2的比例劃分為訓(xùn)練集和驗(yàn)證集。數(shù)據(jù)信號(hào)樣本分類(lèi)及數(shù)量見(jiàn)表1。

其次，將經(jīng)過(guò)CEEMD算法處理后的分量信號(hào)及每條分量信號(hào)對(duì)應(yīng)的峭度值按順序排列，并重新構(gòu)建源域和目標(biāo)域的數(shù)據(jù)集。

最后，分別按照是否進(jìn)行信號(hào)預(yù)處理和是否進(jìn)行改進(jìn)的模型訓(xùn)練進(jìn)行消融試驗(yàn)。試驗(yàn)對(duì)比結(jié)果見(jiàn)表2，模型準(zhǔn)確率與損失迭代的對(duì)比曲線如圖5所示。

由表2和圖5可知，相較于直接使用AlexNet模型進(jìn)行不同機(jī)器間的遷移訓(xùn)練，將經(jīng)過(guò)CEEMD信號(hào)預(yù)處理的訓(xùn)練模型應(yīng)用到目標(biāo)域的故障數(shù)據(jù)集中，準(zhǔn)確率提升了33%。而對(duì)AlexNet方法、“AlexNet+CEEMD”方法和FineTune-AlexNet方法進(jìn)行對(duì)比分析，不難發(fā)現(xiàn)，上述三種方法準(zhǔn)確率均低于“FineTune-AlexNet+CEEMD”方法。這是因?yàn)楸狙芯刻岢龅幕谀繕?biāo)域自適應(yīng)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能有效完成特征映射遷移，從而提高故障特征信息的提取效率和故障診斷準(zhǔn)確率。試驗(yàn)得到的結(jié)果也驗(yàn)證了本研究所提出的方法能更好地適應(yīng)變工況跨機(jī)組的復(fù)雜場(chǎng)景的結(jié)論。

4 結(jié)論

針對(duì)復(fù)雜工況下機(jī)器特征提取不完備而導(dǎo)致的故障診斷準(zhǔn)確率不夠高、復(fù)雜工況多機(jī)組需要多次模型訓(xùn)練等問(wèn)題，本研究提出一種基于CEEMD和遷移學(xué)習(xí)的滾動(dòng)軸承故障診斷方法。首先，對(duì)原始振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，通過(guò)CEEMD分解提取峭度值，從而增強(qiáng)數(shù)據(jù)特征提取精度，并減少數(shù)據(jù)運(yùn)算成本；其次，將處理后的信號(hào)輸入深度遷移網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，并進(jìn)行故障診斷；最后，經(jīng)過(guò)試驗(yàn)證明，應(yīng)用該方法后，變工況跨數(shù)據(jù)集間遷移精度有很大提升，并降低了數(shù)據(jù)處理的成本。本研究所提出的方案在對(duì)變工況多機(jī)組軸承故障進(jìn)行診斷時(shí)，比一些先進(jìn)的算法更為精確。本研究的研究結(jié)果可為實(shí)現(xiàn)智慧工廠的科學(xué)化決策提供理論參考與支持。

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