摘要:針對(duì)農(nóng)用機(jī)械滾動(dòng)軸承故障診斷中軸承振動(dòng)信號(hào)非線性、非平穩(wěn)特性以及故障特征表征不明顯的問題,提出一種基于連續(xù)小波變換(CWT)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)和支持向量機(jī)(SVM)的滾動(dòng)軸承故障診斷方法(CWT—CNN—SVM)。首先,利用CWT對(duì)滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行多尺度時(shí)頻分析,為后續(xù)故障診斷提供更詳細(xì)的特征;然后,將提取到的時(shí)頻圖作為輸入,利用CNN深層次學(xué)習(xí)故障特征信息;最后,采用SVM對(duì)輸出結(jié)果進(jìn)行分類,以實(shí)現(xiàn)精確的故障類型識(shí)別。與BPNN、SVM、CWT—CNN以及CWT—ResNet等方法比較,試驗(yàn)結(jié)果表明,CWT—CNN—SVM故障診斷準(zhǔn)確率最高,單次準(zhǔn)確率達(dá)到100%,5次重復(fù)試驗(yàn)準(zhǔn)確率為99.62%。CWT—CNN—SVM在處理復(fù)雜的滾動(dòng)軸承故障診斷問題時(shí),不僅診斷準(zhǔn)確,同時(shí)展現(xiàn)出深度學(xué)習(xí)與故障診斷相結(jié)合的優(yōu)勢(shì),能進(jìn)一步提升小數(shù)據(jù)集的性能。所提出的CWT—CNN—SVM方法對(duì)于提升農(nóng)機(jī)滾動(dòng)軸承故障診斷性能,具有一定的理論價(jià)值和實(shí)際應(yīng)用前景。
關(guān)鍵詞:故障診斷;農(nóng)機(jī);滾動(dòng)軸承;連續(xù)小波變換;卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);支持向量機(jī)
中圖分類號(hào):S232.8; TH165+.3" " " 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A" " " 文章編號(hào):2095?5553 (2025) 04?0254?11
Fault diagnosis of agricultural machinery rolling bearing based on CNN—SVM
by continuous wavelet transform
Shen Weijie Xiao Maohua Song Xinmin Xiang Tengfei
(1. Institute of Automotive Technology, Zhejiang Technical Institute of Economics, Hangzhou, 310018, China;
2. College of Engineering, Nanjing Agricultural University, Nanjing, 210031, China)
Abstract: In the fault diagnosis of agricultural machinery rolling bearings, aiming at the nonlinear and non?stationary characteristics of bearing vibration signals and the not obvious fault characteristics. This paper proposes a novel method based on Continuous Wavelet Transform (CWT), Convolutional Neural Network (CNN) and Support Vector Machine (SVM) of rolling bearing fault diagnosis (CWT—CNN—SVM). Firstly, multi?scale time?frequency analysis of rolling bearing vibration signals is carried out using CWT to provide more detailed characteristics for subsequent fault diagnosis. Secondly, the extracted time?frequency graph is used as input to learn the fault feature information by CNN. Then, SVM is used to classify the output results to achieve accurate fault type identification. Compared with CNN, CWT—CNN and CWT—ResNet, the test results show that CWT—CNN—SVM has the highest fault diagnosis accuracy, with a single accuracy of 100% and a 5?time repeated accuracy of 99.62%. CWT—CNN—SVM not only achieves diagnostic accuracy when dealing with complex rolling bearing fault diagnosis problems, but also shows the advantages of combining deep learning with fault diagnosis, which can further improve the performance of small data sets. The CWT—CNN—SVM method proposed in this paper has beneficial theoretical value and practical application prospect for improving the fault diagnosis performance of agricultural machinery rolling bearings.
Keywords: fault diagnosis; agricultural machinery; rolling bearing; continuous wavelet transform; CNN; support vector machine
0 引言
滾動(dòng)軸承在各類農(nóng)機(jī)裝備中廣泛使用。然而農(nóng)機(jī)運(yùn)行的負(fù)載較大、轉(zhuǎn)速較低,軸承所受沖擊和振動(dòng)更加復(fù)雜,同時(shí)農(nóng)業(yè)機(jī)械工況復(fù)雜,更容易受到污染和損壞。以上因素會(huì)影響軸承的振動(dòng)信號(hào),增加故障診斷的難度[1, 2]。滾動(dòng)軸承的振動(dòng)信號(hào)受諸多因素的影響而呈現(xiàn)出非線性與非平穩(wěn)性,從時(shí)域波形圖中很難分辨故障類型。近年來,學(xué)者們開始利用軸承振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分析處理及故障診斷[3, 4],以求為設(shè)備故障診斷和維護(hù)提供可靠決策支持[5],但更有效的方法仍需要進(jìn)一步研究和開發(fā),以便在故障發(fā)生早期精確檢測(cè)故障[6]。
常見的基于振動(dòng)信號(hào)的滾動(dòng)軸承故障診斷方法主要可分為時(shí)域分析和頻域分析。前者對(duì)信號(hào)進(jìn)行特征提取與分析;后者則通過傅里葉變換等方式把信號(hào)轉(zhuǎn)換至頻域中,再利用頻譜圖內(nèi)的故障頻率來進(jìn)一步做出多種分析。對(duì)于時(shí)域和頻域中隨時(shí)間變化的非平穩(wěn)復(fù)雜信號(hào)的特性統(tǒng)計(jì),需兩者同時(shí)進(jìn)行處理與分析[7]。由此,采用時(shí)間頻率分析軸承故障更勝一籌,因?yàn)槠淇梢匝芯繘_擊、突變等瞬態(tài)特征[8]。常見的時(shí)頻分析方法主要有小波變換(WT)[9]、經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)[10]、局部均值分解(LMD)[11]等。
小波變換的主要類型是連續(xù)小波變換(CWT)和離散小波變換(DWT)。在CWT中,通過將信號(hào)與一系列不同尺度和位置的小波基函數(shù)進(jìn)行卷積來實(shí)現(xiàn)。而DWT不會(huì)對(duì)每一個(gè)可能的尺度和位置進(jìn)行分析,而是選取特定的尺度和位置進(jìn)行采樣[12]。CWT更適合于定位非平穩(wěn)信號(hào)中的瞬態(tài)。Kumar等[8]對(duì)采集的軸承振動(dòng)信號(hào)應(yīng)用了連續(xù)小波變換(CWT),并從CWT系數(shù)中提取17個(gè)時(shí)域(TFD)統(tǒng)計(jì)特征,而后采用KNN分類器有效地對(duì)滾動(dòng)軸承的不同條件進(jìn)行分類。Gu等[13]采用VMD方法預(yù)處理軸承振動(dòng)數(shù)據(jù),對(duì)IMF重構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行重疊采樣,利用CWT獲得二維時(shí)頻圖像,并將圖像訓(xùn)練樣本輸入CNN進(jìn)行模型訓(xùn)練,取得良好分類效果。Liang等[14]結(jié)合小波變換和改進(jìn)的域自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò),所提方法也具有較高的診斷精度。
而卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)在機(jī)器學(xué)習(xí)中被廣泛應(yīng)用于語(yǔ)音識(shí)別、圖像處理、視頻處理和故障識(shí)別。在軸承故障診斷中,CNN故障診斷模型的輸入通常采用二維時(shí)頻圖[15]或一維時(shí)間序列數(shù)據(jù)[16]。Li等[17]提出一種基于STFT和DCNN的軸承故障診斷方法,通過STFT提取時(shí)頻圖特征,并利用DCNN實(shí)現(xiàn)端到端故障診斷。Zhang等[18]開發(fā)了一種具有第一層寬卷積核的WDCNN方法,該方法與自適應(yīng)批量歸一化(BN)算法結(jié)合使用,以增強(qiáng)模型的域和抗噪適應(yīng)性。Li等[19]提出一種用于頁(yè)巖儲(chǔ)層巖性識(shí)別的CNN—SVM混合模型,CNN可以實(shí)現(xiàn)從測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)和巖性中自動(dòng)提取特征信息,而SVM則克服了樣本量有限的問題。Meister等[20]介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)和支持向量機(jī)(SVM)的并行分類方法,用于制造經(jīng)濟(jì)高效的復(fù)合材料部件,并取得良好成效。
基于此,本文利用CWT將非平穩(wěn)信號(hào)轉(zhuǎn)換為時(shí)頻域上的二維圖像,突出信號(hào)的局部特征。通過訓(xùn)練確定的卷積核自動(dòng)從CWT生成的時(shí)頻圖像中提取關(guān)鍵特征以提高診斷準(zhǔn)確性。通過CWT轉(zhuǎn)換和CNN特征提取,處理非平穩(wěn)和非線性信號(hào)的復(fù)雜性。在實(shí)驗(yàn)室驗(yàn)證階段,首先,利用試驗(yàn)臺(tái)生成各種類型的軸承故障的振動(dòng)信號(hào);隨后,對(duì)這些振動(dòng)信號(hào)應(yīng)用連續(xù)小波變換(CWT),同時(shí)生成不同類型的軸承故障的特征標(biāo)簽,引入基于CNN—SVM的故障診斷模型;最后,通過與簡(jiǎn)單的CNN、CWT—CNN以及CWT—ResNet等方法的比較,驗(yàn)證CWT—CNN—SVM算法的實(shí)用性。
1 材料與方法
1.1 連續(xù)小波變換
連續(xù)小波變換(CWT)的主要原理是通過讓小波函數(shù)(Wavelet)的平移參數(shù)和尺度參數(shù)連續(xù)變化,以提供信號(hào)的過完備表示。具體到軸承故障診斷中,通過分析軸承振動(dòng)信號(hào)的頻率成分,可以識(shí)別出特定類型的故障(如軸承內(nèi)部的滾動(dòng)元件損壞、外圈或內(nèi)圈損壞等)。通過比較不同的時(shí)頻圖,可以識(shí)別出異常模式,進(jìn)而進(jìn)行故障分類[21, 22]。圖1為在不同故障程度條件下內(nèi)圈損壞軸承的CWT圖。選擇cmor3—3小波,即復(fù)數(shù)Morlet小波。使用scal2frq函數(shù)將尺度s轉(zhuǎn)換為頻率f,它根據(jù)小波函數(shù)和采樣頻率將尺度轉(zhuǎn)換為相應(yīng)的頻率。
在代碼層面,首先,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,代碼先加載包含多個(gè)故障樣本的數(shù)據(jù)集,其中每行代表1個(gè)樣本,列代表數(shù)據(jù)點(diǎn)。設(shè)置采樣頻率fs=12 000 Hz。然后,設(shè)置小波函數(shù)和尺度參數(shù)。尺度范圍由totalscal定義為256級(jí),意味著將對(duì)256個(gè)不同尺度進(jìn)行CWT,因此,生成的時(shí)頻圖的原始尺寸為256像素×12 000像素。時(shí)頻圖的原始尺寸由小波尺度和采樣頻率決定,采樣頻率影響時(shí)域分辨率,而小波尺度影響頻域分辨率。上述做法旨在從連續(xù)小波變換(CWT)中獲取高分辨率的原始圖像,有助于更準(zhǔn)確地捕捉信號(hào)的特征。在實(shí)際應(yīng)用中,CWT后還需要對(duì)生成的時(shí)頻圖進(jìn)行圖像尺寸調(diào)整imageSize=[64,64,3],固定的圖像尺寸為[64,64,3],便于后續(xù)數(shù)據(jù)處理和機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練。這一尺寸可以減少計(jì)算量,提高處理效率。同時(shí),選擇較大范圍的256級(jí)小波尺度可以兼顧圖像中包含的關(guān)鍵信息。因此,256級(jí)尺度范圍通常能夠提供足夠的頻率分辨率,同時(shí)計(jì)算復(fù)雜度也在可接受的范圍內(nèi)。這一設(shè)置在其他學(xué)者的相關(guān)文獻(xiàn)[23, 24]中可以找到應(yīng)用實(shí)例。最后,執(zhí)行CWT并生成可視化時(shí)頻圖,遍歷處理每個(gè)數(shù)據(jù)樣本,對(duì)每個(gè)樣本執(zhí)行CWT。計(jì)算得到小波系數(shù)coefs,這些系數(shù)描述了不同尺度(頻率)下信號(hào)的時(shí)間變化。使用imagesc函數(shù)繪制小波系數(shù),此函數(shù)將矩陣數(shù)據(jù)繪制為圖像,其中x軸代表時(shí)間,y軸代表頻率,顏色強(qiáng)度代表小波系數(shù)的幅度。
在連續(xù)小波變換過程結(jié)束后,為每個(gè)樣本保存1個(gè)時(shí)頻圖,并按遍歷順序命名,用于后續(xù)的分析或作為輸入數(shù)據(jù)輸入進(jìn)一步的機(jī)器學(xué)習(xí)模型中。
1.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)是一種多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),通過卷積操作來提取數(shù)據(jù)的特征。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由1個(gè)或多個(gè)卷積層和頂端的全連通層組成,同時(shí)也包括關(guān)聯(lián)權(quán)重和池化層[25]。這一結(jié)構(gòu)使卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠利用輸入數(shù)據(jù)的二維結(jié)構(gòu),在卷積層中使用1組可學(xué)習(xí)的高斯核濾波器與輸入數(shù)據(jù)卷積,以獲得特征圖,可以表示為式(1)。
搭建CNN框架用于從輸入圖像中提取特征。輸入圖像已通過連續(xù)小波變換CWT轉(zhuǎn)換為適合CNN處理的格式。首先,使用imageInputLayer指定預(yù)處理后圖像的尺寸。第1個(gè)卷積層使用3×3的卷積核,產(chǎn)生10個(gè)特征映射,并且使用ReLU作為激活函數(shù)。Padding設(shè)置為“same”,意味著輸出圖像大小不變。批量歸一化層加快訓(xùn)練過程以及提高模型的穩(wěn)定性。激活層增加非線性處理,有助于網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)復(fù)雜模式。然后,使用2×2的最大池化層,步長(zhǎng)為2,用于降低特征維度,減少計(jì)算量和過擬合風(fēng)險(xiǎn)。Dropout層在訓(xùn)練期間隨機(jī)丟棄部分神經(jīng)元(這里設(shè)置為20%),用于防止模型過擬合。接著,第2個(gè)卷積層使用5×5的卷積核,產(chǎn)生24個(gè)特征映射用以捕捉更復(fù)雜的模式。最后,若干全連接層將特征轉(zhuǎn)化為適合分類的形式,最終通過softmax層和分類層實(shí)現(xiàn)多分類,該類別數(shù)由numClasses指定。
CNN網(wǎng)絡(luò)通過多個(gè)卷積層、池化層和全連接層逐步抽象并壓縮輸入數(shù)據(jù)的特征,將復(fù)雜的圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成可以用于分類的簡(jiǎn)化形式。該結(jié)構(gòu)有助于后續(xù)SVM捕獲和學(xué)習(xí),從原始數(shù)據(jù)中難以直接識(shí)別的故障模式,從而實(shí)現(xiàn)高效且準(zhǔn)確的故障診斷。
1.3 基于CNN—SVM的軸承故障診斷模型
針對(duì)故障模式識(shí)別的需求,設(shè)計(jì)1個(gè)結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)和SVM的模型,其流程包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型構(gòu)建、訓(xùn)練、預(yù)測(cè)及結(jié)果評(píng)估和可視化分析。首先,在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段,從經(jīng)過CWT變換后整理成的數(shù)據(jù)集中提取輸入和輸出數(shù)據(jù),按類別分割數(shù)據(jù)為訓(xùn)練集和測(cè)試集。接著,構(gòu)建1個(gè)含多個(gè)卷積層、池化層、批歸一化層及全連接層的CNN模型,使用ReLU激活函數(shù)和Softmax輸出層。模型訓(xùn)練采用Adam優(yōu)化器,并設(shè)定學(xué)習(xí)率調(diào)整策略和最大迭代次數(shù)。在CNN模型訓(xùn)練完成后,利用其提取的特征作為SVM輸入進(jìn)行分類訓(xùn)練。這一步驟是關(guān)鍵,因?yàn)樗Y(jié)合了CNN的特征提取能力和SVM的分類性能,以期望達(dá)到更高的識(shí)別準(zhǔn)確率。在模型評(píng)估階段,使用混淆矩陣和散點(diǎn)圖展示CNN—SVM模型的測(cè)試效果,并計(jì)算預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率。最后,為更直觀地理解模型的性能,使用t—SNE對(duì)樣本在特征空間的分布情況進(jìn)行可視化,展示模型識(shí)別前后樣本分布的差異。據(jù)此,提出基于連續(xù)小波變換的CNN—SVM軸承故障診斷模型,算法流程如圖3所示。
2 基于CWT—CNN—SVM的軸承故障診斷
探討一種基于連續(xù)小波變換(CWT)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)—支持向量機(jī)(CNN—SVM)模型的滾動(dòng)軸承故障診斷方法。整體流程包括信號(hào)處理、特征提取以及故障模式識(shí)別,技術(shù)路線具體如圖4所示。
在信號(hào)處理階段,將收集到的滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)通過連續(xù)小波變換進(jìn)行時(shí)頻分析,以提取信號(hào)的局部特征并保留時(shí)間信息。選用Morlet小波作為母小波,依據(jù)信號(hào)的特性設(shè)定適當(dāng)?shù)某叨群皖l率參數(shù),以優(yōu)化時(shí)間—頻率分辨率。基于小波變換后的系數(shù)矩陣,利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)自動(dòng)學(xué)習(xí)并提取深層特征。CNN的設(shè)計(jì)包括多個(gè)卷積層和池化層,通過這些層有效地從小波系數(shù)中提取關(guān)鍵的時(shí)頻特征。此外,在CNN的最后一層使用全連接層,將學(xué)到的特征向量傳遞給后續(xù)的分類器。在故障模式識(shí)別階段,提取的特征向量被輸入到支持向量機(jī)(SVM)進(jìn)行最終的故障分類。采用網(wǎng)格搜索與交叉驗(yàn)證的方式優(yōu)化SVM的核函數(shù)參數(shù)和正則化參數(shù)。
3 基于開源數(shù)據(jù)集的驗(yàn)證
3.1 測(cè)試數(shù)據(jù)的獲取
凱斯西儲(chǔ)大學(xué)軸承故障診斷數(shù)據(jù)集是軸承故障診斷領(lǐng)域廣泛使用的數(shù)據(jù)集之一。該數(shù)據(jù)集包含不同類型的軸承故障,如內(nèi)圈故障、外圈故障和滾動(dòng)體故障,以及正常工況下的軸承數(shù)據(jù),特點(diǎn)是具有較高的信噪比,有利于提取故障特征。為模擬不同的工況,數(shù)據(jù)集采集過程中還設(shè)置不同的軸承載荷在12 kHz采樣頻率下的驅(qū)動(dòng)端軸承故障數(shù)據(jù),如表1所示。選取采樣頻率為12 kHz時(shí),驅(qū)動(dòng)端損傷直徑分別為0.177 8 mm、0.355 6 mm和0.533 4 mm滾動(dòng)軸承以及正常軸承,在負(fù)載為0 HP(轉(zhuǎn)速為1 797 r/min)的振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù),包括“97.mat”“105.mat”“118.mat”“130.mat”“169.mat”“185.mat”“197.mat”“209.mat”“222.mat”“234.mat”數(shù)據(jù)文件。測(cè)試數(shù)據(jù)振動(dòng)信號(hào)片段的時(shí)域圖如圖5所示。
故障軸承信號(hào)的時(shí)域波形振幅和周期性振動(dòng)沖擊明顯大于正常軸承,但是這些故障信號(hào)波形十分相近,通過人工方法難以完成區(qū)分識(shí)別。因此,需要依靠信號(hào)的模態(tài)分解來進(jìn)一步分離與提取振動(dòng)信號(hào)的特征。
3.2 數(shù)據(jù)處理和特征提取
選用的每個(gè)軸承振動(dòng)數(shù)據(jù)文件下包含120組樣本,每組樣本由2 048個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)構(gòu)成。為進(jìn)行后續(xù)分析,首先,加載所有數(shù)據(jù)集,并通過滑動(dòng)窗口技術(shù)(窗口大小為1 000,滑動(dòng)步長(zhǎng)為2 048)將每個(gè)數(shù)據(jù)集劃分為100個(gè)樣本。接著,將這些樣本組合成1個(gè)單一數(shù)據(jù)矩陣,每個(gè)樣本作為1行存儲(chǔ),最后,為每個(gè)樣本添加1個(gè)標(biāo)簽列,以指示其對(duì)應(yīng)的故障類型。
在完成數(shù)據(jù)預(yù)處理后,對(duì)每個(gè)樣本進(jìn)行連續(xù)小波變換(CWT),以提取振動(dòng)信號(hào)的時(shí)頻特征。在此步驟中,使用的小波函數(shù)為cmor3—3,這是一種以中心頻率和帶寬為參數(shù)的復(fù)數(shù)Morlet小波。對(duì)于CWT的每個(gè)執(zhí)行,采樣頻率設(shè)置為12 kHz,尺度范圍設(shè)定為256級(jí)。通過CWT分析,每個(gè)樣本生成1個(gè)時(shí)頻圖,這些圖像顯示數(shù)據(jù)中時(shí)間與頻率的關(guān)系,如圖6所示。
生成的時(shí)頻圖隨后保存為JPEG格式,用于進(jìn)一步的圖像處理和分析。為了使圖像適合進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練,所有圖像被調(diào)整為統(tǒng)一的尺寸(64像素×64像素)。所有調(diào)整后的圖像和對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽存儲(chǔ)在resizeimg.mat文件中,以備后續(xù)使用。通過上述步驟,成功地從原始的振動(dòng)信號(hào)中提取時(shí)間—頻率特征,并將這些特征轉(zhuǎn)換為可用于機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練的格式。
3.3 故障診斷結(jié)果
得出CWT時(shí)頻圖后,利用CNN進(jìn)行特征提取,并使用SVM進(jìn)行分類,實(shí)現(xiàn)對(duì)故障進(jìn)行準(zhǔn)確診斷。首先加載圖像數(shù)據(jù)集resizeimg,根據(jù)數(shù)據(jù)集的結(jié)構(gòu),分別提取輸入特征和輸出標(biāo)簽,并將數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集和測(cè)試集,其中70%用于訓(xùn)練,30%用于測(cè)試。然后,構(gòu)建1個(gè)包含多個(gè)卷積層、批歸一化層、ReLU激活層、池化層和全連接層的CNN模型。通過設(shè)置適當(dāng)?shù)木矸e核大小和層數(shù),模型能夠從輸入的圖像中有效提取故障特征。使用Adam優(yōu)化器進(jìn)行模型訓(xùn)練,設(shè)置適當(dāng)?shù)膶W(xué)習(xí)率和訓(xùn)練輪數(shù)為30輪。迭代過程中小批量準(zhǔn)確度、小批量損失、基本學(xué)習(xí)率等參數(shù)如表2所示。
由表2可知,在使用CNN—SVM模型進(jìn)行訓(xùn)練時(shí),隨著迭代次數(shù)增加,模型性能的變化情況。小批量準(zhǔn)確率表示在特定迭代階段,模型在一小部分(批量)數(shù)據(jù)上的分類準(zhǔn)確率。隨著訓(xùn)練的進(jìn)行,這一指標(biāo)顯示出上升的趨勢(shì),表明模型在學(xué)習(xí)過程中正在改善其對(duì)數(shù)據(jù)的識(shí)別和分類能力。損失值是評(píng)估模型性能的關(guān)鍵指標(biāo),低損失值意味著模型的預(yù)測(cè)值與實(shí)際值之間差異較小?;緦W(xué)習(xí)率是一個(gè)超參數(shù),控制著模型權(quán)重更新的步長(zhǎng)。試驗(yàn)基于MATLAB對(duì)深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練進(jìn)度監(jiān)測(cè),測(cè)試集分類準(zhǔn)確率最終達(dá)100%,如圖7所示。
訓(xùn)練完成的CNN模型用于從訓(xùn)練和測(cè)試數(shù)據(jù)集中提取深層特征。這些特征隨后被用作SVM的輸入,進(jìn)行最終的故障分類。SVM的訓(xùn)練過程中,首先需設(shè)定參數(shù)C(懲罰系數(shù))和gamma(核函數(shù)參數(shù))的初始搜索范圍。C的取值范圍設(shè)定為10-3~103,gamma的取值范圍設(shè)定為10-4~10。而后在設(shè)定的參數(shù)范圍內(nèi)采用網(wǎng)格搜索的方法進(jìn)行參數(shù)尋優(yōu),即在參數(shù)空間內(nèi)進(jìn)行窮舉搜索,循環(huán)遍歷每一個(gè)可能的參數(shù)組合,以找到最優(yōu)的參數(shù)對(duì)(C,gamma)。交叉驗(yàn)證(Cross?Validation)以評(píng)估每個(gè)參數(shù)組合的性能,采用k折交叉驗(yàn)證的方法。將數(shù)據(jù)集分成k個(gè)等份,其中k-1份作為訓(xùn)練集,剩下的一份作為驗(yàn)證集。對(duì)于每個(gè)參數(shù)組合,依次用k-1份數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,用剩下的一份數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證,計(jì)算驗(yàn)證集的分類準(zhǔn)確率。經(jīng)過k次訓(xùn)練和驗(yàn)證后,計(jì)算平均分類準(zhǔn)確率,作為該參數(shù)組合的性能指標(biāo)。
通過網(wǎng)格搜索和交叉驗(yàn)證的結(jié)合,選取分類準(zhǔn)確率最高的參數(shù)組合作為SVM的最優(yōu)參數(shù)。在試驗(yàn)中,最終選定的最優(yōu)參數(shù)是[best" C=0.01]和[best" gamma=3" 000]。圖8為單次SVM訓(xùn)練過程,測(cè)試集的300樣本點(diǎn)中只有5個(gè)樣本點(diǎn)未能正確分類,測(cè)試樣本診斷準(zhǔn)確率達(dá)到98.33%。
此外,通過t—SNE降維技術(shù)對(duì)原始樣本和模型識(shí)別后的樣本分布進(jìn)行可視化,圖9為模型在特征空間中的分類效果。在MATLAB中,t—SNE可以通過使用tsne函數(shù)來實(shí)現(xiàn)。該函數(shù)主要用于高維數(shù)據(jù)的可視化,通過將高維數(shù)據(jù)有效地映射到二維或三維空間來幫助用戶直觀地識(shí)別數(shù)據(jù)間的模式和群組。
由圖9可知,原始數(shù)據(jù)樣本分布重疊性較高,沒有形成良好的聚類分布,而通過CWT—CNN—SVM模型識(shí)別后,不同故障類別的樣本分布明顯,證明CWT—CNN—SVM模型在特征提取和故障識(shí)別方面的有效性。
4 實(shí)驗(yàn)室數(shù)據(jù)驗(yàn)證
4.1 試驗(yàn)數(shù)據(jù)獲取
采用南京農(nóng)業(yè)大學(xué)自主研發(fā)的機(jī)械傳動(dòng)系統(tǒng)軸承全生命周期試驗(yàn)平臺(tái),測(cè)試的軸承有正常軸承、內(nèi)圈裂紋軸承、外圈裂紋軸承和滾動(dòng)體裂紋軸承[28, 29],如圖10所示。采樣頻率設(shè)定為16 kHz,驅(qū)動(dòng)電機(jī)轉(zhuǎn)速設(shè)定為1 500 r/min,不添加外部荷載。試驗(yàn)使用圓柱滾子軸承,其型號(hào)為N205EM,該型號(hào)的圓柱滾子軸承具有較大的徑向承載能力和較高的剛性。主要用作承受機(jī)器運(yùn)行過程中產(chǎn)生的徑向負(fù)荷,保持軸和孔間的相對(duì)位置。N205EM常見的故障多由于灰塵、水分等進(jìn)入導(dǎo)致潤(rùn)滑不良和滾動(dòng)體磨損,或由于微裂紋、雜質(zhì)等因素,經(jīng)過長(zhǎng)期使用后導(dǎo)致疲勞失效。其具體參數(shù)如表3所示。采用電火花加工出寬度為0.2 mm,深度為0.5 mm的規(guī)則裂紋模擬故障軸承。使用型號(hào)為PCB35A26的加速度傳感器采集軸承振動(dòng)信號(hào),分別采集正常軸承、內(nèi)圈裂紋軸承、外圈裂紋軸承和滾動(dòng)體裂紋的振動(dòng)信號(hào)。
4.2 試驗(yàn)數(shù)據(jù)處理和特征提取
4.2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理
實(shí)驗(yàn)室采集的試驗(yàn)數(shù)據(jù)設(shè)置:采集每種故障5 s內(nèi)共80 000個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的振動(dòng)信號(hào),將每0.1 s內(nèi)1 600個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的振動(dòng)信號(hào)作為一個(gè)數(shù)據(jù)文件。從所采集的數(shù)據(jù)中分別取出相應(yīng)的故障類型,每種故障類型選取3個(gè)數(shù)據(jù)文件即可。原始數(shù)據(jù)中,每個(gè)狀態(tài)的數(shù)據(jù)文件包含120組樣本,每組樣本包含1 600個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)。為進(jìn)一步分析,采用一個(gè)固定大小為1 000的滑動(dòng)窗口(變量w)來提取信號(hào)片段,每次滑動(dòng)窗口移動(dòng)1 600個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn),確保從每個(gè)文件中均勻抽取10個(gè)樣本。
對(duì)于每種狀態(tài),通過循環(huán)遍歷每個(gè)樣本,從相應(yīng)的數(shù)據(jù)文件中提取指定的數(shù)據(jù)片段,然后將其轉(zhuǎn)置存儲(chǔ)到相應(yīng)的數(shù)據(jù)矩陣D0,D1,D2,…,D9。這些數(shù)據(jù)矩陣隨后被垂直堆疊成一個(gè)大的數(shù)據(jù)矩陣data。為訓(xùn)練監(jiān)督學(xué)習(xí)算法,為每組樣本添加標(biāo)簽。這些標(biāo)簽反映每個(gè)樣本對(duì)應(yīng)的故障類型或正常狀態(tài),標(biāo)簽從1~10編碼,每種狀態(tài)對(duì)應(yīng)1個(gè)標(biāo)簽。處理后的數(shù)據(jù)和標(biāo)簽被保存在名為data_total_1500.mat的文件中,以供后續(xù)的機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)模型使用。圖11為試驗(yàn)數(shù)據(jù)的振動(dòng)信號(hào)頻譜圖。
由圖11可知,正常軸承的振動(dòng)信號(hào)相對(duì)穩(wěn)定、振幅小、無(wú)大脈沖,振幅在5 mm/s2以內(nèi)。相比于正常軸承狀態(tài)下,故障軸承的振動(dòng)信號(hào)存在一定的區(qū)別。故障軸承振動(dòng)信號(hào)時(shí)域波形具有更大的振幅以及更大的周期性振動(dòng)沖擊,但仍需進(jìn)一步分離與提取振動(dòng)信號(hào)的特征。
4.2.2 基于連續(xù)小波變換的特征提取
數(shù)據(jù)預(yù)處理完成后,對(duì)每個(gè)樣本進(jìn)行連續(xù)小波變換(CWT),以提取振動(dòng)信號(hào)的時(shí)頻特征。使用小波函數(shù)為cmor3—3。采樣頻率設(shè)置為12 kHz,尺度范圍設(shè)定為256級(jí)。通過CWT分析,每個(gè)樣本生成1個(gè)時(shí)頻圖,這些圖像顯示了數(shù)據(jù)中時(shí)間與頻率的關(guān)系,圖12為連續(xù)小波變換時(shí)頻圖。生成的時(shí)頻圖隨后保存為JPEG格式,所有圖像大小被調(diào)整到64像素×64像素。所有調(diào)整后的圖像和對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽存儲(chǔ)在experimental_resizeimg.mat文件中。
4.3 基于CWT—CNN—SVM的軸承故障診斷
得出試驗(yàn)軸承振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)的CWT時(shí)頻圖后,先加載通過連續(xù)小波變換預(yù)處理的圖像數(shù)據(jù)集experimental_resizeimg。根據(jù)數(shù)據(jù)集的結(jié)構(gòu),分別提取輸入特征和輸出標(biāo)簽,并將數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集和測(cè)試集,其中70%用于訓(xùn)練,30%用于測(cè)試。然后,利用前文中構(gòu)建的CNN—SVM模型,使用Adam優(yōu)化器進(jìn)行模型訓(xùn)練,設(shè)置適當(dāng)?shù)膶W(xué)習(xí)率和訓(xùn)練輪數(shù)為30輪,訓(xùn)練結(jié)果如表4和圖13所示。
由表4可知,隨著迭代次數(shù)增加,每輪迭代的時(shí)間保持相對(duì)穩(wěn)定,表明模型在訓(xùn)練過程中的計(jì)算效率較高。從小批量準(zhǔn)確率和小批量損失的數(shù)據(jù)可以觀察到,模型的準(zhǔn)確率在訓(xùn)練過程中迅速提升至100%,而損失率則迅速降低至接近0,表明模型對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)具有很好的擬合能力。綜合這些數(shù)據(jù)表明,CNN—SVM模型在試驗(yàn)數(shù)據(jù)訓(xùn)練集上的表現(xiàn)非常優(yōu)越。
通過t—SNE算法生成的樣本分布圖,使用t—SNE算法將高維特征數(shù)據(jù)(從CNN的第一層,即輸入層提取的激活輸出)降至二維空間,并用散點(diǎn)圖表示不同故障類別。
依據(jù)診斷結(jié)果和t—SNE結(jié)果,由圖14可知,試驗(yàn)數(shù)據(jù)故障診斷分類準(zhǔn)確率為100%,不同故障類型的樣本分布明顯,表明CWT—CNN—SVM模型有效地從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并提取有區(qū)分力的特征,這些特征能夠明顯區(qū)分不同的故障類型。
4.4 故障診斷結(jié)果及比較分析
為驗(yàn)證提出的滾動(dòng)軸承故障診斷方法的實(shí)用性和有效性,與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、SVM、CWT—CNN以及CWT—ResNet等方法進(jìn)行試驗(yàn)結(jié)果的對(duì)比。為避免算法隨機(jī)性導(dǎo)致的結(jié)果偶然性,運(yùn)用上述5種故障診斷方法進(jìn)行5次試驗(yàn),增加試驗(yàn)結(jié)果的可靠性,診斷結(jié)果如表5所示??梢钥闯?,相比于SVM,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂速度偏慢、網(wǎng)絡(luò)性能偏差,在小樣本數(shù)據(jù)下網(wǎng)絡(luò)泛化能力較差,導(dǎo)致其平均準(zhǔn)確率僅有77.29%,這表明SVM故障診斷模型在小樣本數(shù)據(jù)下具有較強(qiáng)的魯棒性;采用CWT—CNN模型平均故障診斷率達(dá)到94.56%。而在CWT—CNN—SVM和CWT—ResNet模型的對(duì)比中,CWT—ResNet采用殘差網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),通過引入跳躍連接來解決深層網(wǎng)絡(luò)中的梯度消失問題,如圖15所示,使得模型能夠通過更深的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)更復(fù)雜的特征。
由圖15可知,CWT—ResNet的準(zhǔn)確率最低為97.65%,平均準(zhǔn)確率為98.89%,顯示其在特征學(xué)習(xí)上的深度和效果。但在實(shí)際操作中也能明顯感受到殘差網(wǎng)絡(luò)存在運(yùn)行耗時(shí)長(zhǎng)的問題,在同樣硬件資源與學(xué)習(xí)參數(shù)設(shè)置前提下,CWT—ResNet完成150次迭代歷時(shí)達(dá)1 096 s;反觀CWT—CNN—SVM僅歷時(shí)61 s,效果顯著。而CWT—CNN—SVM準(zhǔn)確率在所有試驗(yàn)中均達(dá)到或接近100%,顯示出極高的診斷精度,表明CWT—CNN—SVM在處理特定數(shù)據(jù)集時(shí)具備極強(qiáng)的特征識(shí)別和分類能力。也需注意到,CWT—ResNet在某些試驗(yàn)中的準(zhǔn)確率可能更高,可能由于殘差網(wǎng)絡(luò)的跳躍連接可以有效緩解深層網(wǎng)絡(luò)中的梯度消失問題,從而使得網(wǎng)絡(luò)能夠穩(wěn)定地訓(xùn)練,并提取到更具代表性的特征。但與此同時(shí),由于CWT—ResNet的深層結(jié)構(gòu)和殘差機(jī)制的影響,訓(xùn)練迭代所產(chǎn)生耗時(shí)近乎SVM的6倍,同時(shí)準(zhǔn)確率并未顯著得到提升。綜合看來,CWT—CNN—SVM平均準(zhǔn)確率更高,且相同硬件資源之下,耗時(shí)更短,效果更優(yōu)。
5 結(jié)論
采用結(jié)合連續(xù)小波變換(CWT)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)和支持向量機(jī)(SVM)的復(fù)合故障診斷方法,基于不同的實(shí)驗(yàn)室條件和數(shù)據(jù)集,通過對(duì)不同轉(zhuǎn)速和故障情況下的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理和特征提取,并對(duì)模型進(jìn)行詳盡的訓(xùn)練與驗(yàn)證。同時(shí),與現(xiàn)有的其他幾種故障診斷方法進(jìn)行比較。
1) 通過多次試驗(yàn)驗(yàn)證,結(jié)合CWT、CNN和SVM的故障診斷方法表現(xiàn)出極高的診斷準(zhǔn)確性,平均準(zhǔn)確率為99.62%。相比于傳統(tǒng)的故障診斷方法,CWT—CNN—SVM方法在診斷精度和性能穩(wěn)定性方面均展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢(shì)。
2) CWT作為一種有效的時(shí)頻分析工具,能夠在信號(hào)預(yù)處理階段顯著提高故障特征的可辨識(shí)度。CNN作為特征提取器,能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)和提取有用的特征,而SVM的引入進(jìn)一步增強(qiáng)模型在分類邊界決策上的準(zhǔn)確性,該復(fù)合模型設(shè)計(jì)有效地提升故障樣本的診斷率,單次診斷準(zhǔn)確率多次達(dá)100%。
3) 相比于單一的深度學(xué)習(xí)模型或傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法,所提出的CWT—CNN—SVM方法在處理復(fù)雜故障診斷問題時(shí),展示更高的診斷精度和更好的泛化能力。該方法不僅訓(xùn)練過程簡(jiǎn)單快速,而且通過高效的特征提取和優(yōu)化的分類策略,確保高診斷性能,使得訓(xùn)練后的模型在實(shí)際應(yīng)用中能夠快速準(zhǔn)確地進(jìn)行故障判斷。
綜上所述,驗(yàn)證CWT—CNN—SVM故障診斷模型在實(shí)際應(yīng)用中的有效性和可靠性,為農(nóng)機(jī)滾動(dòng)軸承故障檢測(cè)分析以及預(yù)測(cè)性維護(hù)提供新的思路和理論依據(jù)。
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中國(guó)農(nóng)機(jī)化學(xué)報(bào)2025年4期