基于MMD與CORAL度量的域適應(yīng)旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷方法

［關(guān)鍵詞］遷移學(xué)習(xí)；域適應(yīng)；聯(lián)合分布；故障診斷

［中圖分類號(hào)］TH17 ；TP18 ［文獻(xiàn)標(biāo)志碼］A ［文章編號(hào)］2095–6487（2024）11–0131–04

軸承故障會(huì)直接影響旋轉(zhuǎn)機(jī)械的性能，處理不當(dāng)甚至?xí)＜安僮魅藛T的生命。因此，診斷軸承健康狀況非常重要。近年來(lái)，隨著機(jī)器學(xué)習(xí)的蓬勃發(fā)展，基于深度學(xué)習(xí)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷逐漸用于工業(yè)領(lǐng)域并取得了良好的效果[1]。在實(shí)際工業(yè)生產(chǎn)環(huán)境中，由于旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備運(yùn)行工況復(fù)雜多變，使得原始的振動(dòng)信號(hào)具有不同的特征分布并且部分工況數(shù)據(jù)采集困難，這無(wú)法滿足深度學(xué)習(xí)中要求特征獨(dú)立同分布且標(biāo)簽數(shù)據(jù)要充足的要求[2]。遷移學(xué)習(xí)可以從其他相關(guān)數(shù)據(jù)集（即有足夠的標(biāo)記樣本但不同的分布）中學(xué)習(xí)知識(shí)來(lái)構(gòu)建當(dāng)前故障分類任務(wù)的診斷模型，并且它可以有效地解決數(shù)據(jù)缺失狀況下的故障診斷問題[3]。無(wú)監(jiān)督域自適應(yīng)作為遷移學(xué)習(xí)的一個(gè)子域，使用度量函數(shù)測(cè)量和減少域之間的分布差異，通過學(xué)習(xí)有標(biāo)記的訓(xùn)練樣本和無(wú)標(biāo)記的測(cè)試樣本的共享特征，緩解樣本分布不一致的問題。但大多數(shù)模型關(guān)注的是域間整體邊緣分布的對(duì)齊，而沒有考慮到故障類別之間的不匹配。

因此，本文結(jié)合邊緣分布與條件分布對(duì)齊方法，構(gòu)建聯(lián)合分布域適應(yīng)診斷模型，考慮到單一度量準(zhǔn)則對(duì)指導(dǎo)提取域不變特征不足的問題，將最大均值差異度量（MMD）與相關(guān)對(duì)齊準(zhǔn)則（CORAL）結(jié)合成新的度量準(zhǔn)則，充分提取域不變特征，該模型通過模型迭代收集源域和目標(biāo)域數(shù)據(jù)的可遷移特征，達(dá)到對(duì)無(wú)標(biāo)簽?zāi)繕?biāo)域數(shù)據(jù)的健康狀況識(shí)別目的。

3實(shí)驗(yàn)研究

3.1數(shù)據(jù)集介紹

JNU軸承故障數(shù)據(jù)集共有4 種健康狀態(tài)類型：正常狀態(tài)（N）、內(nèi)圈故障（IF）外圈故障（OF）、滾動(dòng)體故障（BF），每種故障類型有3 種不同的轉(zhuǎn)速，即3種工況，分別為600 r/min，800 r/min 和1 000 r/min 下采集的滾動(dòng)軸承故障數(shù)據(jù)，采樣頻率為50kHz，采樣時(shí)間為20 s。本文選取其中兩種轉(zhuǎn)速做遷移域適應(yīng)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，具體劃分如表1所示。

源域和目標(biāo)域中每個(gè)類別的樣本數(shù)為1000，則源域和目標(biāo)域各有4000個(gè)樣本。考慮到實(shí)際中故障樣本較少，采用滑動(dòng)采樣技術(shù)對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行分割，對(duì)故障樣本進(jìn)行擴(kuò)充，以獲得足夠的故障信息，樣本長(zhǎng)度為3072，滑動(dòng)步數(shù)為256。本文直接使用原始振動(dòng)樣本作為故障診斷模型的輸入。

3.2實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

所有實(shí)驗(yàn)均采用均方根Prop（RMSProp）優(yōu)化器對(duì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行訓(xùn)練，交叉熵?fù)p失函數(shù)作為目標(biāo)函數(shù)，網(wǎng)絡(luò)模型設(shè)置學(xué)習(xí)率設(shè)為0.001。訓(xùn)練epoch 設(shè)置為300，訓(xùn)練批次batchsize 設(shè)置為256。權(quán)衡參數(shù)設(shè)置為μ=0.1，λ=0.01。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)的損失值不再下降或訓(xùn)練次數(shù)達(dá)到300 時(shí)，保存網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，使用無(wú)標(biāo)簽的目標(biāo)域數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試。

為驗(yàn)證本文聯(lián)合分布遷移域適應(yīng)故障診斷方法對(duì)診斷精度的影響，設(shè)計(jì)3組對(duì)比實(shí)驗(yàn)，分別為①無(wú)JDA、無(wú)CORAL 度量；② 僅無(wú)JDA ；③ 僅無(wú)CORAL，每次結(jié)果為5 次實(shí)驗(yàn)結(jié)果的平均值，結(jié)果如表2 所示。

分析表2 可知，本文方法相較于對(duì)照組，在診斷準(zhǔn)確率上與分類損失方面有較大的提升，本文模型準(zhǔn)確率曲線與損失值迭代曲線如圖2（a）、（b）所示。

4結(jié)論與展望

針對(duì)基于統(tǒng)計(jì)度量的的域適應(yīng)法中的的度量準(zhǔn)則進(jìn)行改進(jìn)，將最大均值差異與相關(guān)對(duì)齊準(zhǔn)則相結(jié)合組成新的度量準(zhǔn)則，提高網(wǎng)絡(luò)模型的提取域不變特征的能力。在遷移域適應(yīng)中，使用聯(lián)合分布自適應(yīng)方法，在使得域間邊緣分布對(duì)齊的同時(shí)，考慮到類間的條件分布對(duì)齊，充分減小源域與目標(biāo)域數(shù)據(jù)的分布差異，提高診斷的精度。通過實(shí)驗(yàn)證明了本文方法的有效性。

在實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境中，對(duì)滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)的采集越來(lái)越多，數(shù)據(jù)分布差異也越來(lái)越大，這對(duì)域適應(yīng)方法提出了更高的挑戰(zhàn)。本文并未對(duì)聯(lián)合分布中邊緣分布與條件分布做動(dòng)態(tài)適應(yīng)工作，以適應(yīng)更對(duì)復(fù)雜多變的數(shù)據(jù)分布，后續(xù)會(huì)繼續(xù)對(duì)動(dòng)態(tài)域適應(yīng)的領(lǐng)域做進(jìn)一步研究工作。