彭威 李晶 劉衛(wèi)東 鄧艾東

摘要：提出了一種基于時(shí)頻分析的聲發(fā)射信號(hào)特征參數(shù)分析方法-AE聲譜圖特征分析方法。它不僅能提高AE識(shí)別的有效數(shù)據(jù)量，同時(shí)利用聲譜圖作為表征轉(zhuǎn)子運(yùn)行狀態(tài)的特征圖，能從時(shí)間、頻率和能量強(qiáng)度等多個(gè)角度顯示AE信號(hào)的細(xì)節(jié)變化，進(jìn)而有效描述AE信號(hào)蘊(yùn)含的故障特征，對(duì)實(shí)現(xiàn)旋轉(zhuǎn)機(jī)械的故障診斷具有重要意義。利用提出的AE聲譜圖特征構(gòu)建了一個(gè)基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的碰摩故障識(shí)別系統(tǒng)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，AE聲譜圖特征和CNN網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，能有效提高轉(zhuǎn)子碰摩AE信號(hào)的識(shí)別性能。

關(guān)鍵詞：故障診斷;聲發(fā)射（AE）信號(hào);深度學(xué)習(xí);碰摩故障;卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

中圖分類號(hào)：TH165+.3;TH132.1

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號(hào)：1004-4523 （2019） 06-1094-10

DOI：10. 16 385/j. cnki. issn. 1004-4523. 2019. 06. 019

引言

轉(zhuǎn)子碰摩聲發(fā)射（Acoustic Emission，AE）信號(hào)的有效識(shí)別對(duì)于碰摩故障的早期診斷、碰摩狀態(tài)程度分析與故障發(fā)展趨勢(shì)預(yù)警都有重要意義。但由于旋轉(zhuǎn)機(jī)械運(yùn)行時(shí)的噪聲干擾、碰摩時(shí)頻信號(hào)的復(fù)雜性，以及頻散效應(yīng)導(dǎo)致的波形變異，給轉(zhuǎn)子碰摩聲發(fā)射信號(hào)特征提取及故障識(shí)別帶來困難[1-4]。模態(tài)聲發(fā)射（Modal Acoustic Emission，MAE）理論為解決波形畸變及有效特征提取問題提供了理論依據(jù)。聲發(fā)射源在傳播過程中以模態(tài)波簇的方式行進(jìn)，至少存在彎曲波（最低階反對(duì)稱波Ao）和擴(kuò)展波（最低階對(duì)稱波So）兩種基本模態(tài)聲波。因?yàn)槊糠N模態(tài)波均會(huì)產(chǎn)生頻散效應(yīng)導(dǎo)致波形畸變，所以通過多模態(tài)抑制分離出AE信號(hào)的主導(dǎo)成分Ao和So模態(tài)波，可有效地簡化研究對(duì)象;另外通過對(duì)Ao和So模態(tài)波進(jìn)行頻散補(bǔ)償，可恢復(fù)出真實(shí)的AE源。在此基礎(chǔ)上提取碰摩AE信號(hào)的特征參數(shù)，可為轉(zhuǎn)子碰摩狀態(tài)的準(zhǔn)確識(shí)別提供有效信息[5-6]。

在識(shí)別模型方面，隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，研究者們相繼提出了多種與傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)框架不同的基于深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別模型，例如：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ Convolutional Neural Network，CNN）[7]、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Networks，RNN）[8]和深度信念網(wǎng)絡(luò)（Deep Belief Networks，DBN）[9]等。這些新方法大多被用來完成各種圖像處理任務(wù)，并取得了巨大的成功[10]。其中，CNN作為一種識(shí)別性能優(yōu)異的網(wǎng)絡(luò)模型，與淺層網(wǎng)絡(luò)相比，具有學(xué)習(xí)表達(dá)能力更強(qiáng)、運(yùn)算速度更快、避免訓(xùn)練陷入局部極值等優(yōu)點(diǎn)，逐漸受到更多關(guān)注。CNN在故障診斷中已經(jīng)得到了初步的應(yīng)用，并提高了故障診斷的水平和效率，但都僅針對(duì)振動(dòng)信號(hào)的統(tǒng)計(jì)特征圖進(jìn)行識(shí)別研究[11]。在基于AE技術(shù)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷方面，目前國內(nèi)外基本上都是以人為構(gòu)造的各種特征參數(shù)和多種淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為研究對(duì)象，基于深度學(xué)習(xí)的故障診斷模型研究較少[12]。

本文在考慮接收到的聲發(fā)射信號(hào)存在衰落、時(shí)延、頻率彌散現(xiàn)象和多模態(tài)特性的基礎(chǔ)上，提出了一種基于時(shí)頻分析的聲發(fā)射信號(hào)特征參數(shù)分析方法AE聲譜圖特征分析方法。它不僅能提高AE識(shí)別的有效數(shù)據(jù)量，有利于提高應(yīng)用深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型的AE信號(hào)識(shí)別性能，同時(shí)利用聲譜圖作為表征轉(zhuǎn)子運(yùn)行狀態(tài)的特征圖，能從時(shí)間、頻率和能量強(qiáng)度等多個(gè)角度顯示AE信號(hào)的細(xì)節(jié)變化，進(jìn)而有效描述AE信號(hào)蘊(yùn)含的故障特征，對(duì)實(shí)現(xiàn)旋轉(zhuǎn)機(jī)械的故障診斷具有重要意義。

1 AE聲譜圖特征分析方法研究

AE源的信號(hào)具有多樣性、瞬態(tài)性、非平穩(wěn)性及時(shí)頻復(fù)雜性，其信號(hào)特性和語音信號(hào)具有相似性，所以可以仿照語音信號(hào)處理方法，假定AE信號(hào)是短時(shí)平穩(wěn)的，即每一時(shí)刻都可以在該時(shí)刻附近時(shí)段內(nèi)對(duì)AE信號(hào)進(jìn)行頻譜分析，這樣的連續(xù)分析可以得到二維頻譜圖，稱為聲譜圖。聲譜圖橫坐標(biāo)表示時(shí)間，縱坐標(biāo)為頻率，圖中每個(gè)像素的灰度值大小反映某一時(shí)刻和頻率的信號(hào)能量密度。從聲譜圖上不僅可以看出不同故障類型之間的特征，而且還可以作為評(píng)價(jià)碰摩嚴(yán)重程度的一種指標(biāo)，有利于對(duì)碰摩故障的有效識(shí)別。

采用圖1所示的是轉(zhuǎn)子碰摩試驗(yàn)臺(tái)，調(diào)節(jié)交流電機(jī)的電流來調(diào)節(jié)轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速。在拱形導(dǎo)波板的螺孔上安裝一個(gè)可伸縮的螺釘，沿轉(zhuǎn)軸徑向?qū)χD(zhuǎn)軸中心，通過調(diào)節(jié)螺釘產(chǎn)生轉(zhuǎn)子碰摩。AE傳感器Sl在導(dǎo)波板上的安裝位置如圖l（a）所示，采樣頻率為1MHz，一次AE撞擊觸發(fā)后采樣512 000點(diǎn)，時(shí)間長度0. 512 s，設(shè)置浮動(dòng)門限觸發(fā)。實(shí)驗(yàn)分別對(duì)無碰摩、局部（輕微）碰摩和全周（嚴(yán)重）碰摩工況下的AE信號(hào)進(jìn)行分析，采用幀長512，幀移256，512點(diǎn)FFT的時(shí)頻譜分析計(jì)算得到聲譜圖。碰摩時(shí)AE波通過螺釘傳遞到導(dǎo)波板再傳遞到傳感器Sl，結(jié)合AE源的定位結(jié)果，對(duì)多模抑制和頻散補(bǔ)償后AE信號(hào)進(jìn)行分析。

首先對(duì)AE信號(hào)進(jìn)行加窗分幀。利用AE信號(hào)的短時(shí)平穩(wěn)特性，將AE時(shí)序信號(hào)劃分為若干短時(shí)幀，每幀內(nèi)包含的數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)為幀長，相鄰幀之間通過重疊使幀之間平滑過度，保持其連續(xù)性。分幀通常采用可移動(dòng)的有限長度窗口進(jìn)行加權(quán)的方法來實(shí)現(xiàn)。選用窗函數(shù)ω（n）與AE傳感器接收的信號(hào)s（n）相乘，得到加窗信號(hào)sw（n）=S（n）×ω（n）[13]，因?yàn)闈h明窗可以改善信號(hào)頻譜泄露，對(duì)AE信號(hào)進(jìn)行加窗分幀處理通常采用漢明窗，表達(dá)式如下式所示

信號(hào)xn（m）為分幀后第n幀AE信號(hào)，其FFT為式中 O≤k≤N-l，| X（n，k）|為x（n）的短時(shí)幅度譜估計(jì)，可得到時(shí)刻m的能量密度函數(shù)P（n，k）

P（n，k）=| X（n，k）|2（3）式中 P（n，k）為二維非負(fù)實(shí)值函數(shù)，以時(shí)間n為橫坐標(biāo)，頻率k為縱坐標(biāo)，將P（n，k）構(gòu)成的二維圖像就是聲譜圖。聲譜圖是反映AE信號(hào)在時(shí)間域和頻率域能量強(qiáng)度的二維圖，能從多個(gè)角度描述信號(hào)的細(xì)節(jié)變化，進(jìn)而有效全面描述信號(hào)細(xì)微的故障特征。在對(duì)不同碰摩故障識(shí)別的計(jì)算中，為了有效度量各種特征，在進(jìn)行特征選擇之前一般要對(duì)原始的特征進(jìn)行歸一化處理。方法如下式中 fi，j為第j個(gè)樣本的第i個(gè)特征的值，ai為樣本中第i個(gè)特征的最小值，aj=min（fi，j），βi為樣本中第i個(gè)特征的最大值，βi=max（fi，j）。

1.1 無碰摩狀態(tài)

AE前置器總增益調(diào)節(jié)為60 dB。在轉(zhuǎn)子試驗(yàn)臺(tái)運(yùn)行穩(wěn)定且不發(fā)生碰摩的狀態(tài)下采集AE信號(hào)并計(jì)算聲譜圖，如圖2所示。此時(shí)AE波形為噪聲信號(hào)，從時(shí)頻域看，噪聲集中在0-20 kHz，噪聲譜中低頻部分主要來自于轉(zhuǎn)子臺(tái)機(jī)械結(jié)構(gòu)振動(dòng)噪聲，高頻部分則是電機(jī)內(nèi)部的微弱碰摩引起的噪聲。

1.2 局部碰摩狀態(tài)

安裝略有彎曲的轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)軸，轉(zhuǎn)軸中心偏離軸承的幾何中心，碰摩螺釘與碰摩轉(zhuǎn)盤輕微接觸，轉(zhuǎn)子每轉(zhuǎn)一圈，轉(zhuǎn)盤與碰摩螺釘產(chǎn)生多個(gè)點(diǎn)或部分弧段接觸，此時(shí)發(fā)生局部碰摩，圖3為AE信號(hào)及聲譜圖。從時(shí)域波形中可看出明顯的周期性沖擊現(xiàn)象，表現(xiàn)為若干突發(fā)型AE信號(hào)，頻率范圍為O-100 kHz，能量集中在25 kHz附近。

1.3 全周碰摩狀態(tài)

對(duì)上述實(shí)驗(yàn)裝置調(diào)節(jié)碰摩螺釘加重碰摩，轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)一周中始終與靜子保持接觸，此時(shí)發(fā)生全周碰摩。圖4為全周碰摩狀態(tài)時(shí)的AE信號(hào)及聲譜圖。從圖4（a）時(shí)域波形中可看出AE信號(hào)波動(dòng)幅度大幅增加，呈連續(xù)型AE信號(hào)特征，大量的AE事件同時(shí)發(fā)生，且在時(shí)間上不可分辨;圖4（b）中頻率更加豐富，高頻成分增加，能量幅值也有很大增加。

2 AE信號(hào)Hu譜圖特征分析方法

轉(zhuǎn)子碰摩故障的AE信號(hào)是典型的非平穩(wěn)信號(hào)，而聲譜圖作為一種時(shí)頻分析方法，能夠有效提取非平穩(wěn)信號(hào)的時(shí)頻特征。但聲譜圖的缺點(diǎn)是忽略了不同像素點(diǎn)之間的聯(lián)系，存在動(dòng)態(tài)信息反映不足的問題。針對(duì)這方面的問題，本節(jié)給出一種AE信號(hào)的Hu譜圖特征分析方法。

首先計(jì)算AE信號(hào)的能量密度函數(shù)P（n，k）。P（n，k）計(jì)算方法如公式（3）所示，利用Hu不變矩計(jì)算聲譜圖P的局部能量，得到Hu矩譜H，具體運(yùn)算如下所示：

（1）聲譜圖P被分割成了（N-m+1）.（N -m+1）個(gè)小塊Bab;（2）采用下列公式計(jì)算出每個(gè)塊的Hu矩θ式中ωL和ww分別表示Bab的寬和高;λpq代表p+q階歸一化中心矩;apq為p+q階中心矩;εpq代表p+q階矩;i和j表示圖像重心。

圖5分別給出了整周碰摩狀態(tài)的AE聲譜圖和Hu譜圖的特征，可以看出聲譜圖中每個(gè)像素點(diǎn)以相異的顏色標(biāo)識(shí)不同的能量分布，宏觀表現(xiàn)出較好的時(shí)頻分辨率，但同時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)提出更高的容量要求。Hu譜圖對(duì)像素點(diǎn)進(jìn)行反向稀疏化處理，對(duì)時(shí)頻矩陣中的重要分量以不同區(qū)域色差變化進(jìn)行標(biāo)識(shí)。在聲發(fā)射能量集中分布的0. 2-1MHz范圍內(nèi)，Hu譜圖相比聲譜圖表現(xiàn)出更清晰的時(shí)頻分辨率，并表現(xiàn)出一定的周期性。從而可以看出，Hu譜圖可以增加信號(hào)的時(shí)頻特征，同時(shí)稀疏后的時(shí)頻圖有助于降低識(shí)別計(jì)算的復(fù)雜度。

進(jìn)一步驗(yàn)證Hu譜圖對(duì)特征的增強(qiáng)效果，圖6分別給出了局部碰摩狀態(tài)的AE聲譜圖和Hu譜圖的特征，同樣可以看出聲譜圖中每個(gè)像素點(diǎn)以相異的顏色標(biāo)識(shí)不同的能量分布，宏觀表現(xiàn)出較好的時(shí)頻分辨率。Hu譜圖對(duì)像素點(diǎn)進(jìn)行反向稀疏化處理，在聲發(fā)射能量集中分布的0. 2-1MHz范圍內(nèi)，Hu譜圖相比聲譜圖表現(xiàn)出更清晰的時(shí)頻分辨率，沖擊信號(hào)表現(xiàn)出明顯的周期性。從而可以看出，Hu譜圖可以增加信號(hào)的時(shí)頻特征，同時(shí)稀疏后的時(shí)頻圖有助于降低識(shí)別計(jì)算的復(fù)雜度。

因此，Hu譜圖作為表征轉(zhuǎn)子運(yùn)行狀態(tài)的特征圖，為旋轉(zhuǎn)機(jī)械轉(zhuǎn)子系統(tǒng)的碰摩故障診斷提供有效依據(jù)。

3 基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的碰摩故障

識(shí)別方法

深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN是為識(shí)別二維特征圖而設(shè)計(jì)的一個(gè)多層感知機(jī)（Multilayer Perceptron，MLP）[7]，是一種含多個(gè)隱層的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型。它能通過逐層的特征傳遞，將低層高維特征變換到高層低維特征，實(shí)現(xiàn)有效特征的學(xué)習(xí)和表達(dá)。CNN網(wǎng)絡(luò)相比BP和SVM等淺層網(wǎng)絡(luò)，具有更強(qiáng)的學(xué)習(xí)復(fù)雜特征的表達(dá)能力，以及避免陷入局部極值等優(yōu)點(diǎn)。由于CNN具有這樣的優(yōu)異性能，所以在機(jī)械故障診斷中也開始得到重視。Chen等[14]提取變速箱振動(dòng)信號(hào)的統(tǒng)計(jì)特征二維圖，采用CNN對(duì)變速箱故障進(jìn)行診斷識(shí)別。W ang等[15]提出CNN作為一種特征的自主學(xué)習(xí)方法，針對(duì)振動(dòng)信號(hào)的小波時(shí)頻圖對(duì)滾動(dòng)軸承的故障進(jìn)行準(zhǔn)確診斷。本節(jié)在此基礎(chǔ)上提出了一種基于AE信號(hào)譜圖和CNN的轉(zhuǎn)子碰摩故障診斷方法，其流程如圖7所示。首先對(duì)傳感器接收的AE信號(hào)經(jīng)過多模抑制的預(yù)處理，然后提取轉(zhuǎn)子運(yùn)行AE信號(hào)的聲譜圖或Hu譜圖，最后將其送到CNN中實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)子碰摩故障識(shí)別。

考慮到目前聲發(fā)射傳感器采集到的信號(hào)具有帶寬高和多模態(tài)特性，本文結(jié)合Gorman提出Lamb頻率方程，將碰摩聲發(fā)射分解為多階擴(kuò)展波（ Exten-sional Wave，S）和彎曲波（Flexural Wave，A）。根據(jù)傳輸介質(zhì)的材料屬性和實(shí)驗(yàn)條件，計(jì)算得出聲發(fā)射波在該鋼板中傳播的群速度一頻率曲線，如圖8所示。當(dāng)信號(hào)頻率小于三相點(diǎn)處100 kHz時(shí)，可以采集到兩組聲發(fā)射模態(tài)，分別為（So，Ao和Ai），其中零階擴(kuò)展波（SO）和彎曲波（Ao）占主導(dǎo)作用。

考慮到Hemmati F提出Symmlet12 （Sym12）小波基對(duì)碰摩故障的聲發(fā)射信號(hào)分解重構(gòu)后，能量損失最小;為了充分消除振動(dòng)干擾，提取零階模態(tài)波，本文采用Sym12小波基函數(shù)對(duì)碰摩故障的聲發(fā)射信號(hào)分解。為保留So和Ao模態(tài)波并濾除Ai模態(tài)波干擾，確定特征信號(hào)的截止頻率為50 kHz。由此選取小波分解后的第三層第二段窄帶信號(hào)，頻帶分布25. 88-50. 75 kHz，作為分離后的特征信號(hào)，用于聲譜圖的計(jì)算中。

CNN結(jié)構(gòu)如圖9所示，由輸入層、隱層、全連接層、輸出層組成。其中，隱層由若干個(gè)卷積層和采樣層交替組成，全連接層和輸出層構(gòu)成分類器，分類器可以是邏輯回歸、Softmax回歸及SVM。其中，卷積層是采用特定的卷積核與輸入層的特征圖卷積再加上一個(gè)偏置，通過一個(gè)激活函數(shù)獲得輸出特征;池化層對(duì)卷積層的輸出特征圖進(jìn)行特征篩選，通常采用平均值形式的池化。圖9中n1和n2分別為卷積核的個(gè)數(shù)，Cl和C2分別為卷積后圖片的大小，c1'為池化后圖片的大小。

典型的CNN中，前向傳播從卷積和下采樣交替的若干隱層開始，在分類器的輸入端將所有兩維特征轉(zhuǎn)化為一維特征，采用全連接方式送入Soft-max等分類器中輸出識(shí)別結(jié)果。假設(shè)有m個(gè)樣本X=[x（1），x（2），…x（m）]，x（i）∈Rn+l，i=1，2，…，m，對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽是Y=[y（1），y（2），…，y（m）]。假設(shè)有K個(gè)分類，那么y（i）的輸出取[1，K]之間的某個(gè)值。對(duì)于一個(gè)樣本為x（i）的Softmax回歸模型輸出為每一種分類結(jié)果的可能概率為式中 θk為第k個(gè)標(biāo)簽的參數(shù)向量，分母是對(duì)概率分布的歸一化，將所有分類結(jié)果的概率和為1。對(duì)于一個(gè)樣本，假設(shè)t（i）k是樣本x（i）屬于類別k的概率，y（i）k是模型對(duì)樣本x（i）預(yù)測(cè)為屬于類別k的概率，真實(shí)類標(biāo)簽分布與模型預(yù)測(cè)的類標(biāo)簽分布可以用交叉熵來表示，如下式所示

進(jìn)而Softmax的代價(jià)函數(shù)表示為

然后，對(duì)參數(shù)向量采用梯度下降法更新計(jì)算式中 θ為所有參數(shù)向量組成的矩陣，對(duì)θ的每一行分量逐一更新，得到參數(shù)的全部更新值。

在實(shí)際應(yīng)用中，由于Softmax回歸模型的代價(jià)函數(shù)不是嚴(yán)格的凸函數(shù)，計(jì)算的參數(shù)最優(yōu)解往往不唯一。針對(duì)這個(gè)問題，在式（13）中添加一個(gè)權(quán)重衰減項(xiàng)，改進(jìn)后的Softmax代價(jià)函數(shù)變?yōu)槭街?λ（λ>O）為權(quán)值衰減系數(shù)，其中第一部分用于計(jì)算模型與訓(xùn)練數(shù)據(jù)的擬合程度;第二部分是權(quán)重衰減項(xiàng)用于平滑模型、懲罰模型中權(quán)值過大的參數(shù)，抑制過擬合問題，進(jìn)而保證參數(shù)收斂于全局最優(yōu)。進(jìn)一步更新步長▽?duì)萲（θ）為

通過上述方法得到Softmax回歸模型，同時(shí)CNN的網(wǎng)絡(luò)權(quán)值WL和偏置bL是在有監(jiān)督的學(xué)習(xí)方式下計(jì)算得到的。CNN識(shí)別模型的訓(xùn)練過程如圖1 0所示，包括初始化、向前傳播階段和向后傳播階段三部分。首先，設(shè)定網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練參數(shù)，初始化網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和偏置;其次，進(jìn)入向前傳播階段，輸入的批量訓(xùn)練樣本經(jīng)過若干級(jí)聯(lián)的卷積層和下采樣層處理接至分類器輸出結(jié)果;然后，進(jìn)入向后傳播階段，采用誤差的反向傳播算法（Backpropgation Algo-rithm，BP）將實(shí)際輸出與期望輸出的誤差結(jié)果逐層反向傳播，不斷更新網(wǎng)絡(luò)中各層的權(quán)值和偏置，直至滿足收斂條件為止。

4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

實(shí)驗(yàn)分別對(duì)5000 r/min轉(zhuǎn)速下無碰摩、局部（輕微）碰摩和全周（嚴(yán)重）碰摩工況下的AE信號(hào)各700條，每條數(shù)據(jù)中有512000個(gè)點(diǎn)，時(shí)間長度0. 512 s，采用5折交叉驗(yàn)證，選取其中560條作為訓(xùn)練樣本，剩余的140條作為測(cè)試樣本。本實(shí)驗(yàn)首先對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行多模抑制和頻散補(bǔ)償預(yù)處理，采用Sym12小波基函數(shù)分解碰摩AE信號(hào)，選取第3層第2段窄帶信號(hào)作為分離后的特征信號(hào)用于多模抑制和頻散補(bǔ)償。然后對(duì)時(shí)序AE信號(hào)采用幀長512、50%幀移、5 1 2點(diǎn)FFT頻譜計(jì)算得到特征聲譜圖以及Hu譜。

將特征聲譜圖或Hu譜圖送入CNN網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖1 1所示，包括卷積層、池化層、卷積層、池化層、卷積層、池化層、全連接層和分類器。第一個(gè)卷積層采用卷積核64@2×2，第二個(gè)卷積層采用卷積核128@2×2，第三個(gè)卷積層采用卷積核192@2×2，池化層均采用均值池化大小為2×2。網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練參數(shù)設(shè)定如下：batch一32，epoch一80，學(xué)習(xí)率λ=O.0002，使用Adam算法的優(yōu)化器，交叉熵作為誤差函數(shù)。

實(shí)驗(yàn)1：理想情況下碰摩故障識(shí)別性能分析

在不添加噪聲情況下基于深度學(xué)習(xí)架構(gòu)的CNN識(shí)別模型，對(duì)AE信號(hào)進(jìn)行旋轉(zhuǎn)機(jī)械碰摩故障識(shí)別的性能進(jìn)行分析。表1是采用CNN模型對(duì)聲譜圖識(shí)別碰摩故障的混淆矩陣。其中，對(duì)局部碰摩識(shí)別結(jié)果較高，為93. 53%;無碰摩識(shí)別結(jié)果較低，為83. 73%;對(duì)整周碰摩的識(shí)別率達(dá)到100%。實(shí)驗(yàn)結(jié)果說明，采用CNN模型識(shí)別頻散補(bǔ)償后，AE信號(hào)聲譜圖特征的方法可以很好地區(qū)分故障狀態(tài)。

表2是采用CNN模型對(duì)AE信號(hào)Hu譜圖識(shí)別碰摩故障的混淆矩陣。識(shí)別性能略優(yōu)于聲譜圖AE信號(hào)識(shí)別結(jié)果，局部碰摩識(shí)別結(jié)果為93. 68%、無碰摩識(shí)別為84. 27%、整周碰摩的識(shí)別率達(dá)到100%。

實(shí)驗(yàn)2：噪聲環(huán)境下碰摩故障識(shí)別性能分析

在AE信號(hào)中添加高斯白噪聲，信噪比變化從-20 dB到20 dB，表3和4分別給出了在信噪比為20 dB時(shí)，聲譜圖和Hu譜圖AE識(shí)別碰摩故障的混淆矩陣。可以看出在兩種譜圖下，對(duì)整周碰摩這種嚴(yán)重故障的率為100%，但在無碰摩和局部碰磨狀態(tài)下，Hu譜圖的識(shí)別識(shí)別率略高，分別為89. 23%和90. 31%。

表5和6分別給出了在信噪比為-20 dB時(shí)，聲譜圖和Hu譜圖AE識(shí)別碰摩故障的混淆矩陣?？梢钥闯鲈趦煞N譜圖下，無碰摩識(shí)別率為100%，與表3和4相比，在低信噪比狀態(tài)下，無碰摩容易識(shí)別，這主要由于在無噪聲狀態(tài)下，局部碰摩信號(hào)出現(xiàn)了多個(gè)脈沖信號(hào)，容易受到干擾，被誤識(shí)為無碰摩信號(hào)。

從實(shí)驗(yàn)1，2結(jié)果中可以看出，在3種狀態(tài)下，Hu譜圖同聲譜圖相比，性能雖略有提升，但提升幅度較小，且增加了預(yù)算復(fù)雜度。因此，在后文仿真中，主要以聲譜圖作為仿真對(duì)象。

實(shí)驗(yàn)3：不同CNN模型結(jié)構(gòu)對(duì)碰摩故障識(shí)別性能的比較

為驗(yàn)證不同CNN模型結(jié)構(gòu)的影響，以聲譜圖為參考信號(hào)，比較不同CNN結(jié)構(gòu)識(shí)別性能。

變CNN模型結(jié)構(gòu)對(duì)3種故障狀態(tài)的AE信號(hào)進(jìn)行分類識(shí)別，實(shí)驗(yàn)保持CNN的基本框架不變，在卷積層中設(shè)計(jì)不同個(gè)數(shù)的卷積核。表7給出了4種不同結(jié)構(gòu)的CNN識(shí)別模型，分別為：2-2-4（即第1個(gè)卷積層卷積個(gè)數(shù)為2，第2個(gè)卷積層卷積個(gè)數(shù)為2，第3個(gè)卷積層個(gè)數(shù)為4，以下同），2-4-2，4-2-2，2—2-2，最后一層為Softmax分類器進(jìn)行模式分類。為了保證網(wǎng)絡(luò)性能測(cè)試結(jié)果的穩(wěn)定性，消除隨機(jī)因素的影響，每次實(shí)驗(yàn)都重復(fù)1 0次，以測(cè)試結(jié)果的最小值、均值作為評(píng)價(jià)指標(biāo)，結(jié)果如表7所示。4種不同結(jié)構(gòu)的識(shí)別模型對(duì)故障狀態(tài)正確識(shí)別的結(jié)果具有相近的均值，分別達(dá)到98. 83%，98. 18%，98. 27%和98. 91%，可以看出基于CNN結(jié)構(gòu)的碰摩故障診斷算法對(duì)卷積核個(gè)數(shù)的變換不敏感，具有較高的穩(wěn)定性和識(shí)別性能。

實(shí)驗(yàn)4：不同碰摩故障識(shí)別方法的性能比較

將本文提出的CNN模型和目前常用的3種AE碰摩故障識(shí)別模型的識(shí)別性能進(jìn)行比較，這3種常用模型包括：高斯混合模型（GaussianMixtureModel，GMM）、基于MLP的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Chaotic Neural Network，CHNN）。根據(jù)文獻(xiàn)[12]，除CNN外，其余3種識(shí)別模型提取1 2維對(duì)數(shù)倒譜參數(shù)（去除第O維倒譜參數(shù)）、Hurst指數(shù)和近似熵共同組成每幀AE信號(hào)的1 4維特征向量，并歸一化為[O，1]范圍內(nèi)的向量，CNN則采用前文所述的聲譜圖及Hu譜圖。實(shí)驗(yàn)設(shè)置CNN，BP和CHNN共3種網(wǎng)絡(luò)均為一個(gè)隱層結(jié)構(gòu)，其中CNN為一層卷積加池化結(jié)構(gòu)，采用卷積核128@1 6×1 6，BP和CHNN網(wǎng)絡(luò)的隱層單元數(shù)為3 0和8，訓(xùn)練目標(biāo)誤差均為e≤0.OO01，權(quán)值采用隨機(jī)初始化。GMM高斯向量個(gè)數(shù)M一6，所有混合項(xiàng)使用對(duì)角方差矩陣，訓(xùn)練的目標(biāo)誤差e≤0.OO01。

從表8中可以看到，對(duì)AE信號(hào)在無碰摩、局部碰摩和整周碰摩3種狀態(tài)下，CNN模型十聲譜圖的識(shí)別率較BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別提高20. 57%，17. 9%和14. 34%，較CHNN模型分別提高19.51%，16. 26%和9.7 9%，可見采用相似訓(xùn)練原理和具有相同隱層數(shù)的識(shí)別模型下，CNN模型較BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和CHNN模型具有更好的識(shí)別性能。

CHNN模型與傳統(tǒng)BP網(wǎng)絡(luò)相比在對(duì)無碰摩、局部碰摩和整周碰摩3種狀態(tài)的識(shí)別率分別提高1. 06%，1.64%和4.55%，由于CHNN模型中加入了自反饋的B神經(jīng)元，模擬了系統(tǒng)的非線性混沌行為，有效地提升了搜尋全局最優(yōu)解的能力，對(duì)AE源的碰摩特征表達(dá)更為清晰，在故障診斷識(shí)別結(jié)果較BP網(wǎng)絡(luò)表現(xiàn)出一定的優(yōu)越性。

在無碰摩、局部碰摩和整周碰摩三種狀態(tài)下，GMM模型的識(shí)別結(jié)果較BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提高了3. 11%，2.7%和3.28%，較CHNN模型提高了2. 05%，1.06%和降低了1.2 7%?？梢娤啾菳P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和CHNN模型，GMM模型對(duì)3種故障狀態(tài)的識(shí)別性能有所提高，且在無碰摩和整周碰摩明顯時(shí)對(duì)AE信號(hào)的識(shí)別性能較好，而發(fā)生局部碰摩程度較輕微時(shí)識(shí)別率有所下降。

3種故障狀態(tài)下，CNN模型較GMM模型的識(shí)別結(jié)果分別提高了17. 46%，15. 2%和11. 06%，進(jìn)一步表明，CNN模型采用頻散補(bǔ)償后的聲譜圖特征，相比常用的AE源信號(hào)的1 4維特征向量，能更為全面、系統(tǒng)的概括碰摩故障的AE信號(hào)特征。

以上可以看出，基于深度學(xué)習(xí)架構(gòu)的CNN網(wǎng)絡(luò)較傳統(tǒng)的BP網(wǎng)絡(luò)、經(jīng)過改進(jìn)的CHNN網(wǎng)絡(luò)和GMM模型的識(shí)別性能有大幅度提升。由于CNN對(duì)信號(hào)的聲譜圖及Hu譜圖時(shí)頻特征進(jìn)行全局性學(xué)習(xí)和表達(dá)，相比人為主觀選擇信號(hào)的某些局部特征參數(shù)，能更全面地描述碰摩故障特征，因而具有更優(yōu)的碰摩故障識(shí)別性能。此外，CNN具有較強(qiáng)的學(xué)習(xí)和表達(dá)復(fù)雜特征的能力，能有效避免訓(xùn)練陷入局部極值，在此基礎(chǔ)上，通過預(yù)測(cè)信息量等方法設(shè)定合適卷積核的大小及數(shù)量等參數(shù)，能夠進(jìn)一步提升識(shí)別性能。

5 小 結(jié)

本文研究了針對(duì)AE信號(hào)的基于深度學(xué)習(xí)框架的轉(zhuǎn)子碰摩故障識(shí)別方法，結(jié)合MAE理論和AE源定位結(jié)果，提出了導(dǎo)波板中AE信號(hào)的頻散補(bǔ)償方法，分析了多模抑制和頻散補(bǔ)償后的碰摩AE信號(hào)聲譜圖時(shí)頻特征，并構(gòu)建了一個(gè)基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的碰摩故障識(shí)別模型，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，對(duì)頻散補(bǔ)償后的AE信號(hào)提取聲譜圖時(shí)頻特征，該特征從時(shí)間、頻率和能量強(qiáng)度三個(gè)角度反映著AE信號(hào)的細(xì)節(jié)變化，可以更有效地描述故障特征?；谏疃葘W(xué)習(xí)的CNN識(shí)別模型對(duì)AE信號(hào)的聲譜圖特征進(jìn)行全局性學(xué)習(xí)和表達(dá)，相比傳統(tǒng)淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，避免了人為主觀選擇AE信號(hào)某些局部特征，能夠更全面地描述AE信號(hào)的碰摩特征，具有更優(yōu)的碰摩故障識(shí)別性能。

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