基于改進(jìn)一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的滾動(dòng)軸承故障診斷方法

摘 要：【目的】為解決傳統(tǒng)一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在進(jìn)行軸承故障診斷時(shí)出現(xiàn)過(guò)擬合和泛化能力弱的問(wèn)題，提出了基于改進(jìn)一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（1DCNN）的滾動(dòng)軸承故障診斷方法?！痉椒ā渴紫?，利用全局均值池化層代替?zhèn)鹘y(tǒng)一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全連接層，以減少模型中的參數(shù)數(shù)量、降低模型復(fù)雜度，從而提高卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力；其次，結(jié)合Dropout正則化方法，解決模型過(guò)擬合問(wèn)題；最后，由Softmax分類函數(shù)進(jìn)行分類?！窘Y(jié)果】利用凱斯西儲(chǔ)大學(xué)軸承故障數(shù)據(jù)集進(jìn)行驗(yàn)證，結(jié)果表明，改進(jìn)后的1DCNN在進(jìn)行故障診斷時(shí)可以利用相對(duì)較少的訓(xùn)練次數(shù)就達(dá)到較高的準(zhǔn)確率和較好的擬合效果，且故障準(zhǔn)確率為99.42%?！窘Y(jié)論】該方法明顯優(yōu)于傳統(tǒng)一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所呈現(xiàn)的故障診斷效果，對(duì)解決實(shí)際軸承故障問(wèn)題具有重要的理論意義和應(yīng)用價(jià)值。

關(guān)鍵詞：滾動(dòng)軸承；一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；故障診斷

中圖分類號(hào)：TH133.33；TP183" "文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A" "文章編號(hào)：1003-5168（2024）10-0020-07

DOI：10.19968/j.cnki.hnkj.1003-5168.2024.10.004

Fault Diagnosis Method of Rolling Bearing Based on Improved One-Dimensional Convolutional Neural Network

REN Dezhen1 ZHANG Qinghua2

（1.School of Information and Control Engineering， Jilin Institute of Chemical Technology， Jilin 132000， China; 2.School of Automation， Guangdong Institute of Petrochemical Technology， Maoming 525000， China）

Abstract： [Purposes] To address the issues of overfitting and weak generalization ability when using traditional one-dimensional convolutional neural network models for bearing fault diagnosis， this paper proposes an improved one-dimensional convolutional neural network （1DCNN） method for rolling bearing fault diagnosis." [Methods] Firstly， the proposed method utilizes a global average pooling layer to replace the fully connected layer of traditional one-dimensional convolutional neural networks， reducing the number of parameters in the model， decreasing model complexity， and enhancing the generalization ability of the convolutional neural network. Secondly， by combining the Dropout regularization method， the issue of overfitting in the model is addressed. Finally， the classification is performed by the Softmax classification function." [Findings] Using the Case Western Reserve University Bearing Fault Dataset for validation， the results show that the improved 1DCNN can achieve a high accuracy rate and good fitting effect with relatively fewer training iterations during fault diagnosis， with a fault accuracy rate of 99.42%. [Conclusions] This method significantly outperforms the fault diagnosis results presented by traditional one-dimensional convolutional neural networks， and holds important theoretical significance and application value for solving practical bearing fault problems.

Keywords： rolling bearings;1D convolutional neural networks; fault diagnosis

0 引言

旋轉(zhuǎn)機(jī)械的組成結(jié)構(gòu)十分復(fù)雜，部件與部件之間存在一定的相互影響，而滾動(dòng)軸承作為關(guān)鍵部件之一，在機(jī)械正常運(yùn)轉(zhuǎn)的過(guò)程中起著非常重要的作用［1］。滾動(dòng)軸承經(jīng)常在非常嚴(yán)苛的工況條件下運(yùn)行［2］，因此在機(jī)械的運(yùn)行過(guò)程中經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)不同程度的異常，輕者可能造成設(shè)備停機(jī)等情況；嚴(yán)重時(shí)甚至?xí)斐扇藛T傷亡［3］。滾動(dòng)軸承是最容易出現(xiàn)故障的零部件，并且故障的類型也比較多［4］，例如：內(nèi)圈、外圈、滾珠及保持架等。由于滾動(dòng)軸承異常工況而產(chǎn)生的影響不容小覷，所以研究滾動(dòng)軸承的故障診斷方法是十分有必要的。

早期故障診斷需要先對(duì)軸承振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行處理。振動(dòng)信號(hào)的處理方法有三種：時(shí)域分析、頻域分析及時(shí)頻域分析；再提取不同狀態(tài)下的故障特征，并將這些特征作為輸入傳送到分類器中進(jìn)行故障診斷［5］。由于時(shí)域難以分析非平穩(wěn)信號(hào)，頻域分析進(jìn)行傅里葉變換的計(jì)算量大，而時(shí)頻域分析具有可以很好地適應(yīng)實(shí)際振動(dòng)信號(hào)非平穩(wěn)、非線性的特點(diǎn)且精度高、抗干擾能力強(qiáng)，因此常采用時(shí)頻域分析法處理振動(dòng)信號(hào)，典型的時(shí)頻分析方法有傅里葉變換、小波變換、S變換等［6］。但早期的故障診斷存在著信號(hào)處理困難、特征提取不準(zhǔn)確且缺乏自動(dòng)化和智能化的問(wèn)題，于是越來(lái)越多的學(xué)者開(kāi)始使用深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行軸承的故障診斷。這種方法和傳統(tǒng)的特征提取方法不同，深度學(xué)習(xí)算法不再依賴于人工的分式進(jìn)行特征提取，它能夠自動(dòng)提取故障特征，并與故障類別建立起映射關(guān)系［7］。常見(jiàn)的深度學(xué)習(xí)算法有：深度置信網(wǎng)絡(luò)、稀疏自編碼器、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等［8］。其中卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種非常經(jīng)典的深度學(xué)習(xí)算法被很多學(xué)者應(yīng)用于軸承的故障診斷。如：Liu等［9］將一維CNN模型與二維CNN模型進(jìn)行融合構(gòu)成新的診斷模型，然后從樣本的雙域信息中提取故障特征，提高了故障診斷的準(zhǔn)確率；劉幸倩等［10］針對(duì)CNN在特征提取時(shí)的全局特征描述能力不足等問(wèn)題，提出一種增強(qiáng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軸承故障診斷方法，提高了模型的診斷性能；楊云等［11］提出一種改進(jìn)一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與雙向門控單元的故障診斷方法，通過(guò)改進(jìn)特征提取方式，提高了故障診斷的速度和準(zhǔn)確率；王鑫等［12］在傳統(tǒng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上添加了一層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并引入了一層丟棄層，提升了網(wǎng)絡(luò)診斷準(zhǔn)確率；許子非等［13］提出一種基于變分模態(tài)分解與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軸承故障診斷方法，提升了模型的泛化能力。雖然這些故障診斷方法在滾動(dòng)軸承數(shù)據(jù)集上的診斷效果是非?？捎^的，但是大多數(shù)都沒(méi)有將深度學(xué)習(xí)算法的自適應(yīng)特征提取能力最大限度地發(fā)揮出來(lái)，這些方法更多是被用于分類，沒(méi)有對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行更深一步的挖掘。因此，本研究采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為特征提取器，對(duì)原始數(shù)據(jù)信號(hào)進(jìn)行深度挖掘，并在傳統(tǒng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型上進(jìn)行了少許改變。首先，利用全局均值池化層代替全連接層以減少參數(shù)數(shù)量；其次，結(jié)合Dropout正則化技術(shù)防止過(guò)擬合現(xiàn)象，采用Adam優(yōu)化算法對(duì)參數(shù)模型進(jìn)行優(yōu)化；最后，結(jié)合softmax分類器進(jìn)行輸出，提高診斷效果。

1 1DCNN相關(guān)理論

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)仿造生物的視知覺(jué)機(jī)制構(gòu)建，是一種具有局部連接、權(quán)值共享等特點(diǎn)的深層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)［14］。其核心思想是通過(guò)卷積操作來(lái)提取輸入數(shù)據(jù)中的特征，并通過(guò)池化操作來(lái)減小特征圖的尺寸。卷積操作使用一組可學(xué)習(xí)的濾波器（也稱為卷積核）對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行滑動(dòng)窗口計(jì)算，從而生成特征圖。在處理一維序列數(shù)據(jù)時(shí)，1DCNN可以更好地處理序列數(shù)據(jù)中的局部關(guān)系，通常由多個(gè)卷積層、池化層及全連接層組成，基本結(jié)構(gòu)如圖1所示。

1.1 卷積層

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵是卷積層，其每一層都是由許多個(gè)卷積單元組成。卷積運(yùn)算的目的是提取輸入的不同特征，經(jīng)卷積運(yùn)算后，一些特征信息可以得到加強(qiáng)，并建立相應(yīng)的映射關(guān)系［15］。卷積運(yùn)算見(jiàn)式（1）。

[zlj=ixl-1j*wlij+blj] （1）

式中：[zlj]為第[l]卷積層的第[j]個(gè)特征；[xl-1j]為第[l-1]層的第[i]個(gè)特征圖；[wlij]為權(quán)重，表示連接第[l]層上的第[j]個(gè)神經(jīng)元和第[l-1]層上的第[i]個(gè)神經(jīng)元的連接強(qiáng)度；[blj]為偏置，表示在第[l]層上對(duì)第[j]個(gè)神經(jīng)元的特定偏置。

1.2 池化層

池化層是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的一種深度學(xué)習(xí)層，也稱為下采樣層。通過(guò)模仿人的視覺(jué)系統(tǒng)從而對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行降維，縮小數(shù)據(jù)的空間大小，減少計(jì)算量，簡(jiǎn)化網(wǎng)絡(luò)計(jì)算復(fù)雜度。池化操作使模型更加關(guān)注是否存在某些特征而不是特征的具體位置。池化層經(jīng)常緊跟在卷積層之后，用于縮小卷積層輸出的尺寸。常見(jiàn)的池化層操作為最大池化和平均池化。池化層的操作示意如圖2所示。

1.3 Dropout

Dropout是一種正則化技術(shù)，可以在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)隨機(jī)讓部分節(jié)點(diǎn)失活，旨在減輕模型的過(guò)擬合現(xiàn)象。具體就是Dropout在每一次訓(xùn)練迭代時(shí)，以概率p隨機(jī)選擇一些節(jié)點(diǎn)并令它們輸出為0，從而進(jìn)行失活。相當(dāng)于每一次訓(xùn)練過(guò)程都訓(xùn)練了一個(gè)不同的子網(wǎng)絡(luò)，從而增加了模型的泛化能力。為了保持模型的期望輸出不變，Dropout技術(shù)還需要對(duì)失活節(jié)點(diǎn)進(jìn)行縮放操作，即將剩余未失活節(jié)點(diǎn)的輸出值乘以1/（1-p）。在測(cè)試階段，為了得到穩(wěn)定的模型預(yù)測(cè)結(jié)果，一般不再進(jìn)行失活，而是將所有節(jié)點(diǎn)的權(quán)重乘以（1-p）。

1.4 全連接層

在全連接層中，每一個(gè)結(jié)點(diǎn)都與上一層的所有結(jié)點(diǎn)相連，在經(jīng)過(guò)前面的卷積、池化操作后，將最后一個(gè)特征圖展開(kāi)成一維特征，并整合前面各層的特征信息。由于其全相連的特性，全連接層的參數(shù)也是最多的。全連接層的激活函數(shù)通常為ReLu函數(shù)，其后面連接Softmax分類器，從而實(shí)現(xiàn)分類功能。全連接的結(jié)構(gòu)示意如圖3所示。

1.5 全局均值池化層

全局均值池化層是一種特殊的池化層，可以將卷積層輸出的所有特征圖都進(jìn)行池化，最終得到一個(gè)特定大小的特征向量。全局均值池化層通過(guò)將特征圖中的所有元素進(jìn)行平均池化，從而獲得整個(gè)特征圖的特征向量表示。這是一種簡(jiǎn)單而有效的特征提取方法，可以代替深層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)最后的全連接輸出層。全局均值池化層的優(yōu)點(diǎn)是能夠避免模型在訓(xùn)練過(guò)程中的過(guò)擬合現(xiàn)象，提高模型的泛化能力。

2 改進(jìn)一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

2.1 改進(jìn)后1DCNN的模型構(gòu)建

為提升傳統(tǒng)一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的泛化能力，改變模型的過(guò)擬合問(wèn)題，本研究將模型中的全連接層改為全局均值池化層如圖4所示。

由圖4可知，全連接層首先需要將特征圖展開(kāi)成一維特征，然后對(duì)這些特征信息分類并輸出；全局均值池化層則是將特征圖直接進(jìn)行降維，將兩步整合為一步，然后輸入到Softmax分類器中進(jìn)行分類輸出，在很大程度上降低了計(jì)算量。改進(jìn)后的一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型如圖5所示。

此模型中一共有五層卷積層。每一層卷積核的大小和數(shù)量都不盡相同。卷積核的大小會(huì)影響網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)到的特征復(fù)雜性。大的卷積核能夠捕獲更大的感受野，從而使模型能夠捕捉到的特征和信息也就更多，但會(huì)使網(wǎng)絡(luò)的局部感知能力下降。因此，前三層卷積采用大卷積核，后兩層采用小卷積核。卷積核的數(shù)量決定了網(wǎng)絡(luò)可以學(xué)習(xí)到的特征數(shù)量，所以本研究將這五層卷積核的數(shù)量依次增加，每層卷積核的數(shù)量分別為8、16、32、64、128。每一層卷積層之后都連接一層池化層，并對(duì)輸入數(shù)據(jù)的每一個(gè)窗口進(jìn)行最大值抽取，之后將抽取的最大值作為該窗口的輸出，減少數(shù)據(jù)的維度，并且對(duì)平移不變性有很好的效果。在卷積層將采用Dropout正則化技術(shù)，隨機(jī)關(guān)閉一部分神經(jīng)元，以增加模型的泛化能力。全局均值池化層保留了前面各個(gè)卷積層和池化層提取到的空間信息，并去除了對(duì)輸入大小的限制。最后將輸出輸入到分類器中進(jìn)行分類。

2.2 改進(jìn)后1DCNN的流程設(shè)計(jì)

本研究所提出的滾動(dòng)軸承故障診斷方法大致分為三個(gè)環(huán)節(jié)：數(shù)據(jù)集劃分、模型訓(xùn)練及模型測(cè)試。首先，直接輸入原始的振動(dòng)信號(hào)，采用重疊采樣的方式進(jìn)行樣本構(gòu)造，樣本長(zhǎng)度為軸承旋轉(zhuǎn)兩周的采樣點(diǎn)數(shù)；然后，劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集、測(cè)試集；最后，將訓(xùn)練集輸入到模型當(dāng)中，選取合適的模型參數(shù)，利用測(cè)試集數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證，得到輸出結(jié)果。改進(jìn)后的一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作流程如圖6所示。

3 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

3.1 數(shù)據(jù)集介紹

該實(shí)驗(yàn)所用到的數(shù)據(jù)來(lái)自美國(guó)凱斯西儲(chǔ)大學(xué)軸承數(shù)據(jù)中心公開(kāi)的滾動(dòng)軸承故障振動(dòng)數(shù)據(jù)集。故障診斷實(shí)驗(yàn)平臺(tái)包括電機(jī)、扭矩傳感器、功率測(cè)試儀、電子控制器和待測(cè)軸承，具體如圖 7所示。數(shù)據(jù)將在四種不同的負(fù)載條件下測(cè)得，分別為：0 hp（1 797 r/min）、1 hp（1 772 r/min）、2 hp（1 750 r/min）、3 hp（1 730 r/min），依據(jù)不同的負(fù)載條件形成四個(gè)數(shù)據(jù)集，標(biāo)為A～D。

該實(shí)驗(yàn)的測(cè)試對(duì)象為驅(qū)動(dòng)端軸承，軸承故障采用的是電火花技術(shù)設(shè)置的單點(diǎn)損傷，實(shí)驗(yàn)以每秒12 000個(gè)樣本的速度收集數(shù)據(jù)。軸承的運(yùn)行狀態(tài)分為四種，即：正常狀態(tài)、外圈故障、內(nèi)圈故障及滾動(dòng)體故障。在上述的三種故障類別中，每一類故障的損傷直徑分別為：7密耳、14密耳、21密耳。因此，每組數(shù)據(jù)集共有9種損傷狀態(tài)和1種正常狀態(tài)，共10種狀態(tài)，其標(biāo)簽分別為0～9。

每組數(shù)據(jù)在不同工況下劃分300個(gè)樣本，其中每個(gè)樣本數(shù)據(jù)共包含1 024個(gè)點(diǎn)，10類標(biāo)簽共包含 3 000個(gè)樣本數(shù)據(jù)。隨后將實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)混合打亂順序，按照2∶1∶1的比例劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集及測(cè)試集。具體劃分見(jiàn)表1。

3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

將本研究所提的滾動(dòng)軸承故障診斷方法應(yīng)用在上述四種數(shù)據(jù)集上。在搭建好的模型上將訓(xùn)練迭代次數(shù)設(shè)為200次，之后進(jìn)行故障診斷，得出實(shí)驗(yàn)結(jié)果。但由于實(shí)驗(yàn)結(jié)果會(huì)伴有隨機(jī)性，所以為避免出現(xiàn)這種情況，在每組數(shù)據(jù)集上分別進(jìn)行十次實(shí)驗(yàn)，取十次實(shí)驗(yàn)結(jié)果的均值作為最后的準(zhǔn)確率結(jié)果。將傳統(tǒng)一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果與改進(jìn)后的一維神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，其結(jié)果見(jiàn)表2。

以數(shù)據(jù)集A（0hp）為例，本研究所提的滾動(dòng)軸承故障診斷方法的分類識(shí)別準(zhǔn)確率和損失率曲線如圖8和圖9所示；傳統(tǒng)CNN的分類識(shí)別準(zhǔn)確率和損失曲線如圖10和圖11所示。

由圖8和圖9可知，訓(xùn)練集精度和損失分別為99.47%和0.007。開(kāi)始訓(xùn)練時(shí)，曲線振幅比較大，迅速上升，迭代24次時(shí)，數(shù)值達(dá)到0.9；迭代100次時(shí)數(shù)值達(dá)到峰值，之后，曲線震蕩的賦值較小，準(zhǔn)確度逐步穩(wěn)定在99.47%左右。由圖10和圖11可知，訓(xùn)練集精度和損失分別為94.32%和0.126。因此，傳統(tǒng)1DCNN模型的精度和損失率都不如本研究方法所構(gòu)建的1DCNN模型。

為了進(jìn)一步驗(yàn)證本研究所構(gòu)建模型的泛化能力，將測(cè)試集樣本輸入到訓(xùn)練好的模型中，所得結(jié)果用混淆矩陣進(jìn)行展示如圖12所示。

由圖12可知，軸承正常樣本被完全識(shí)別，識(shí)別率為100%。在三種故障當(dāng)中，滾動(dòng)體故障有4個(gè)樣本識(shí)別錯(cuò)誤，識(shí)別率為99.47%；外圈故障和內(nèi)圈故障沒(méi)有錯(cuò)誤樣本，識(shí)別率為100%。綜上所述，本研究所提模型具有良好的泛化能力。

為了進(jìn)一步地驗(yàn)證本研究所提方法的故障診斷效果，將其他基于CNN和基于SVM的軸承故障診斷方法與本研究所提的方法進(jìn)行比較，實(shí)驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表3。

由表3可知，前五種方法都在傳統(tǒng)CNN模型或SVM模型上進(jìn)行了改進(jìn)，這些方法都有一個(gè)共同點(diǎn)，都需要先將信號(hào)轉(zhuǎn)換為適合模型處理的格式，再通過(guò)模型進(jìn)行分類或識(shí)別，增加了模型的復(fù)雜度。而本研究所提的方法可以直接提取信號(hào)中的特征，在處理一維序列數(shù)據(jù)方面具有優(yōu)勢(shì)。由故障識(shí)別準(zhǔn)確率可知，本研究所提的方法相較于其他方法在軸承故障診斷方面具有更加優(yōu)越的效果。

4 結(jié)論

本研究提出的一種改進(jìn)一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法，使用全局均值池化層代替?zhèn)鹘y(tǒng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全連接層，有效地減少了模型的參數(shù)數(shù)量和計(jì)算量。并通過(guò)結(jié)合正則化技術(shù)，有效地防止了過(guò)擬合現(xiàn)象。由于模型參數(shù)的減少導(dǎo)致模型的復(fù)雜度降低，所以更加便于訓(xùn)練。通過(guò)對(duì)不同工況進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，本研究所提的方法相比于傳統(tǒng)1DCNN模型可以達(dá)到更高的故障識(shí)別率和更好的擬合效果，能夠有效識(shí)別實(shí)際滾動(dòng)軸承的故障狀態(tài)，證明了該方法的有效性和可行性，對(duì)于解決實(shí)際軸承故障中存在的復(fù)雜、多變問(wèn)題具有重要的理論意義和應(yīng)用價(jià)值。

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