向宙,張西寧,張?chǎng)?余迪

(西安交通大學(xué)機(jī)械制造系統(tǒng)工程國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,710049,西安)

故障診斷是機(jī)械設(shè)備全生命周期中重要的一環(huán),在高速列車、風(fēng)力發(fā)電機(jī)組、工程機(jī)械等設(shè)備中至關(guān)重要。然而,這些設(shè)備往往裝備量大、數(shù)據(jù)測(cè)點(diǎn)多且頻率高、運(yùn)行工況復(fù)雜多變,推動(dòng)機(jī)械故障診斷進(jìn)入了大數(shù)據(jù)時(shí)代,帶來(lái)了數(shù)據(jù)總量大、形式多、價(jià)值密度低等新的挑戰(zhàn)[1-2]。傳統(tǒng)機(jī)械智能故障診斷通常采取“人工特征提取+模式識(shí)別”的模式,需要診斷專家對(duì)特定部件在特定工況下進(jìn)行分析后,人工設(shè)計(jì)特征對(duì)采集到的信號(hào)進(jìn)行表征,然后再將特征輸入到分類模型中進(jìn)行識(shí)別[2],這顯然不能滿足機(jī)電大數(shù)據(jù)時(shí)代的需求,因而急需對(duì)相關(guān)理論進(jìn)行研究,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的特征自動(dòng)提取。

深度學(xué)習(xí)模型依靠多個(gè)隱含層可以很好地實(shí)現(xiàn)高變函數(shù)等復(fù)雜高維映射的表示,在特征自動(dòng)提取上具有很多其他網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法不可比擬的優(yōu)勢(shì)[3-5]。由多個(gè)自編碼網(wǎng)絡(luò)堆疊而成的堆疊自編碼網(wǎng)絡(luò)(SAE)是深度學(xué)習(xí)中最重要的模型之一,在機(jī)械故障診斷中取得了眾多進(jìn)展。雷亞國(guó)等人利用SAE在頻域上自動(dòng)提取旋轉(zhuǎn)機(jī)械的特征,在滾動(dòng)軸承和齒輪箱的故障診斷上取得了比淺層網(wǎng)絡(luò)更好的效果[6];張紹輝將稀疏SAE與平方預(yù)測(cè)誤差結(jié)合,用于軸承狀態(tài)監(jiān)測(cè),實(shí)現(xiàn)了軸承故障時(shí)間、位置的有效監(jiān)測(cè)[7];王麗華等利用降噪SAE從異步電機(jī)電流信號(hào)和振動(dòng)頻域信號(hào)中提取特征,實(shí)現(xiàn)了對(duì)異步電機(jī)99.86%的診斷正確率[4];此外,SAE在變壓器[8]、核電設(shè)備[9]、風(fēng)力發(fā)電機(jī)組設(shè)備[10]等復(fù)雜機(jī)電系統(tǒng)的故障診斷領(lǐng)域均有應(yīng)用,并取得了良好的效果。

當(dāng)前對(duì)SAE的研究已經(jīng)從引進(jìn)應(yīng)用轉(zhuǎn)入到優(yōu)化改進(jìn)階段。例如:邵海東等對(duì)SAE的損失函數(shù)進(jìn)行了改進(jìn),并用人工魚群算法對(duì)網(wǎng)絡(luò)超參數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化,在齒輪箱以及列車滾動(dòng)軸承的故障中取得了比標(biāo)準(zhǔn)SAE更好的診斷效果[11];崔江等用經(jīng)過(guò)灰色關(guān)聯(lián)度優(yōu)化后的SAE提取特征,支持向量機(jī)分類,實(shí)現(xiàn)了航空發(fā)電機(jī)旋轉(zhuǎn)整流器二極管的故障診斷[12];張西寧等從神經(jīng)元激活值分布的角度,分析了SAE在參數(shù)較多時(shí)性能退化的原因,提出了一種標(biāo)準(zhǔn)化策略,有效地改善了神經(jīng)元激活值分布于激活函數(shù)飽和區(qū)的問(wèn)題[13];此外為了更好地從時(shí)域振動(dòng)信號(hào)中提取特征,文獻(xiàn)[14-15]分別從給SAE添加約束和利用卷積操作兩個(gè)不同方面進(jìn)行了改進(jìn),均在滾動(dòng)軸承故障診斷上取得了較好的識(shí)別效果。

本文在分析了標(biāo)準(zhǔn)SAE在特征提取過(guò)程中可能導(dǎo)致分類信息模糊的問(wèn)題后,提出了一種區(qū)分自編碼網(wǎng)絡(luò),在自編碼網(wǎng)絡(luò)的隱層加上全連接層和Softmax分類器,直接將標(biāo)簽信息融入到SAE每層的特征提取中。運(yùn)用改進(jìn)前后的SAE進(jìn)行滾動(dòng)軸承故障特征自動(dòng)提取,分別在實(shí)驗(yàn)室定轉(zhuǎn)速和變轉(zhuǎn)速多載荷數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了測(cè)試,并與經(jīng)典人工設(shè)計(jì)的42個(gè)特征進(jìn)行了對(duì)比。

1 基礎(chǔ)理論

1.1 自編碼網(wǎng)絡(luò)

自編碼網(wǎng)絡(luò)(AE)是一種典型的單隱層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),由編碼和解碼兩部分組成。編碼通過(guò)下式以全連接和激活函數(shù)的方式將輸入映射到隱層

Hs=f(WaXs+ba)

(1)

式中:Xs=(x1,x2,…,xD)、Hs=(h1,h2,…,hd)分別為輸入、輸出層神經(jīng)元的激活值。解碼通過(guò)下式以同樣的方式將隱層映射回輸入

Zs=f(WsHs+bs)

(2)

式中:Zs=(z1,z2,…,zD)為隱藏層神經(jīng)元的激活值。標(biāo)準(zhǔn)AE通常以最小化重構(gòu)誤差為目標(biāo),通過(guò)梯度反向傳播的相關(guān)算法進(jìn)行訓(xùn)練[16]

(3)

式中:θ={Wa∈RD×d,Ws∈Rd×D,ba∈Rd,bs∈RD}為需要優(yōu)化求解的權(quán)值和偏置;m為樣本個(gè)數(shù)。本文選擇的激活函數(shù)ELU(exponential linear unit)表達(dá)式如下

(4)

ELU函數(shù)在正值區(qū)間減輕了梯度彌散問(wèn)題,在負(fù)值區(qū)間具有軟飽和特性,提升了網(wǎng)絡(luò)對(duì)噪聲的魯棒性。標(biāo)準(zhǔn)自編碼網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)見(jiàn)圖1。

圖1 標(biāo)準(zhǔn)自編碼網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

自編碼網(wǎng)絡(luò)的本質(zhì)是對(duì)輸入的一種無(wú)損編碼,其單純以重構(gòu)誤差最小的目標(biāo)函數(shù)可能會(huì)導(dǎo)致分類信息在特征提取過(guò)程中變得模糊,因?yàn)榉诸愋畔⒖赡苤辉诟呔S空間中的部分維度存在。例如,在滾動(dòng)軸承這類旋轉(zhuǎn)機(jī)械的振動(dòng)信號(hào)中,轉(zhuǎn)頻、齒輪嚙合頻率、共振等廣泛存在并占主導(dǎo),如果單純以重構(gòu)誤差最小進(jìn)行特征提取,很可能會(huì)將不占主導(dǎo)的故障信息忽略。

(a)編碼前

(b)標(biāo)準(zhǔn)AE編碼

(c)d-AE編碼圖2 編碼前后模型數(shù)據(jù)集特征的對(duì)比

為了說(shuō)明這個(gè)問(wèn)題,構(gòu)造模擬數(shù)據(jù)集:數(shù)據(jù)集由100個(gè)樣本(50個(gè)正類,50個(gè)負(fù)類)組成,每個(gè)樣本具有10維特征;所有樣本的前9維特征在0～4之間均勻分布,標(biāo)準(zhǔn)差為0.5;第10維特征,正、負(fù)類分別在常數(shù)1、3上下以0.5為標(biāo)準(zhǔn)差分布。由圖2a可以看到,第10維特征對(duì)樣本具有良好的可分性;但是用標(biāo)準(zhǔn)AE對(duì)圖2a降維到2維后,結(jié)果如圖2b所示,已經(jīng)很難發(fā)現(xiàn)其分類信息了。

圖3 區(qū)分自編碼網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

1.2 區(qū)分自編碼網(wǎng)絡(luò)

為了解決標(biāo)準(zhǔn)AE單純最小化重構(gòu)誤差而導(dǎo)致的分類信息模糊問(wèn)題,本文提出了如圖3所示的區(qū)分自編碼網(wǎng)絡(luò)(d-AE)。在標(biāo)準(zhǔn)AE的隱層連接一個(gè)全連接層,加上分類器Softmax,將分類器的輸出與標(biāo)簽信息的交叉熵加入到原來(lái)的損失函數(shù)上,以該復(fù)合損失函數(shù)最小為目標(biāo)對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。

d-AE從輸入X到重構(gòu)Z的過(guò)程與標(biāo)準(zhǔn)AE一致,可用式(1)(2)進(jìn)行計(jì)算。從隱層Hs到分類器Softmax的輸出Y可計(jì)算如下

Os=f(WoHs+bo)

(5)

(6)

式中:Hs=(h1,h2,…,hd)、Os=(o1,o2,…,ot)分別為全連接層輸入、輸出(同時(shí)也是分類器Softmax的輸入)神經(jīng)元的激活值;Wo∈Rd×t,bo∈Rt為全連接層的權(quán)值和偏置;yi為分類器Softmax的輸出;t為分類類別數(shù)。

d-AE在標(biāo)準(zhǔn)AE損失函數(shù)式(3)的基礎(chǔ)上加入了與分類相關(guān)的信息,構(gòu)成如下復(fù)合損失函數(shù)

(7)

式中:μ為平衡重構(gòu)誤差與交叉熵之間的常數(shù)。不難看出,式(7)第2項(xiàng)衡量的是分類器的輸出與one-hot標(biāo)簽之間分布的差異性,因而d-AE能夠在減小重構(gòu)誤差與保持分類信息之間取得平衡。

由式(1)(2)(5)可知,d-AE的映射過(guò)程只有簡(jiǎn)單的矩陣乘法和加法,由式(6)(7)可知,分類器Softmax和復(fù)合損失函數(shù)可導(dǎo),因而d-AE可采用梯度反向傳播的相關(guān)算法進(jìn)行求解。求得梯度后,本文利用了自適應(yīng)動(dòng)量項(xiàng)(Adam)算法更新需要訓(xùn)練的參數(shù)[17]。為了減少網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過(guò)程中數(shù)據(jù)的過(guò)擬合現(xiàn)象,本文在d-AE的訓(xùn)練過(guò)程中還使用了Dropout訓(xùn)練技巧[18],在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí)將不用比例的網(wǎng)絡(luò)輸出置零。

利用提出的d-AE將圖2a的模擬數(shù)據(jù)編碼到二維,如圖2c所示,可以看到,編碼后的特征依然具有較好的分類信息。

1.3 堆疊區(qū)分自編碼網(wǎng)絡(luò)

如圖4所示,將d-AE堆疊,即將上一層d-AE的隱層作為下一層d-AE的輸入,即構(gòu)成堆疊區(qū)分自編碼網(wǎng)絡(luò)(Sd-AE)。Sd-AE是一種逐層的特征提取方法,在各層d-AE訓(xùn)練中需要用到樣本標(biāo)簽,因而是一種有監(jiān)督的逐層學(xué)習(xí)方式。每一層Sd-AE都是淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),可充分發(fā)揮淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)凸優(yōu)化的優(yōu)勢(shì),降低網(wǎng)絡(luò)陷入局部最優(yōu)的風(fēng)險(xiǎn)。本質(zhì)上,這種逐層編碼就是將抽象特征進(jìn)行逐步提取的過(guò)程(提取過(guò)程中會(huì)兼顧主要信息與分類信息),隨著層級(jí)的增加,這種特征提取能力就愈加抽象,具有全局整體特性。

圖4 堆疊區(qū)分自編碼網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

2 滾動(dòng)軸承特征自動(dòng)提取與故障診斷

為了驗(yàn)證提出的Sd-AE在特征自動(dòng)提取上的能力,本文在實(shí)驗(yàn)室軸承實(shí)驗(yàn)臺(tái)上,采集了復(fù)雜程度不同的兩套數(shù)據(jù)集(定轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)集和變轉(zhuǎn)速多載荷數(shù)據(jù)集)進(jìn)行測(cè)試。

圖5 軸承實(shí)驗(yàn)臺(tái)原理圖

如圖5所示,軸承實(shí)驗(yàn)臺(tái)主要由可調(diào)電源、直流電機(jī)、主軸、支架、軸向預(yù)緊裝置、徑向加載裝置、加速度和電渦流傳感器以及配套數(shù)采裝置等組成。加速度傳感器為壓電電荷型,靈敏度為8.8 pC/(m·s-2),頻率測(cè)量范圍為0.27～10 kHz;電渦流傳感器靈敏度為8×10-3V/μm。測(cè)試時(shí),加速度傳感器測(cè)量軸承安裝座上的振動(dòng),電渦流傳感器測(cè)量主軸鍵向信號(hào),然后信號(hào)被傳送到數(shù)采卡UA300,進(jìn)行采集后存儲(chǔ)到計(jì)算機(jī)上。實(shí)驗(yàn)臺(tái)直流電源可手動(dòng)調(diào)節(jié),因而直流電機(jī)轉(zhuǎn)速可變;徑向加載主要由重物提供,實(shí)驗(yàn)中加載物分別為7.7、25.5、48.1 kg,為變轉(zhuǎn)速多載荷數(shù)據(jù)集的采集提供了條件。

2.1 定轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)集

定轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)集中被測(cè)對(duì)象為5種狀態(tài)的6308深溝球軸承,分別為正常、外圈剝落、內(nèi)圈剝落、滾動(dòng)體剝落和保持架故障。實(shí)驗(yàn)時(shí),保持軸承內(nèi)圈轉(zhuǎn)速為1 200 r/min,采樣頻率為10 kHz,每個(gè)樣本采樣長(zhǎng)度為2 400個(gè)點(diǎn),每種狀態(tài)采集400個(gè)樣本,共計(jì)2 000個(gè)。每種狀態(tài)軸承隨機(jī)選擇200個(gè)作為訓(xùn)練樣本,另外200個(gè)作為測(cè)試樣本。因而,訓(xùn)練集有1 000(200×5)個(gè)樣本,測(cè)試集也有1 000(200×5)個(gè)樣本。

在頻域內(nèi)進(jìn)行自動(dòng)特征提取,對(duì)各樣本做快速傅里葉變換后忽略相位,直接將頻譜分別輸入SAE和Sd-AE。特征自動(dòng)提取各操作步驟及其需要的訓(xùn)練參數(shù)如表1所示,最終提取得到100個(gè)特征。

表1 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及訓(xùn)練超參數(shù)

圖6a、6b為訓(xùn)練集各樣本通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)SAE和Sd-AE提取得到的特征,可以看到,Sd-AE提取的特征在不同狀態(tài)軸承之間的區(qū)分度要明顯大于標(biāo)準(zhǔn)SAE提取的特征。

作為對(duì)比,本文從時(shí)域、頻域、時(shí)頻域提取了表2所示的42個(gè)人工提取的經(jīng)典特征[19]。通過(guò)t分布隨機(jī)鄰域嵌入技術(shù)(t-SNE)對(duì)標(biāo)準(zhǔn)SAE、Sd-AE以及人工提取的特征降為二維并進(jìn)行可視化,結(jié)果如圖7所示[20]。從圖中可以看出,標(biāo)準(zhǔn)SAE提取的特征不能將樣本很好地分開(kāi),保持架故障樣本與滾動(dòng)體故障樣本有明顯重合;Sd-AE提取的特征效果和人工提取的特征效果相當(dāng),均能有效地對(duì)不同狀態(tài)的樣本進(jìn)行區(qū)分。為了定量對(duì)比3種方法提取特征的效果,計(jì)算類內(nèi)距、類間距如下

(8)

表2 42個(gè)人工提取的經(jīng)典特征

(a)標(biāo)準(zhǔn)SAE

(b)Sd-AE圖6 不同方法提取的特征

(9)

式中:Ci為第i類樣本的協(xié)方差矩陣;tr表示取矩陣的跡;P(wi)為i類樣本占總樣本的比例;Mi和M0分別為第i類樣本和總體樣本的均值矩陣。

(a)標(biāo)準(zhǔn)SAE

(b)Sd-AE

(c)人工提取圖7 不同方法提取特征的可視化比較

利用式(8)(9)計(jì)算降維后特征的類內(nèi)距和類間距,結(jié)果如表3所示。從中可以看出,Sd-AE提取特征的類內(nèi)距比標(biāo)準(zhǔn)SAE提取得小,比人工提取得大;Sd-AE和人工提取的特征的類間距效果相當(dāng),均高于標(biāo)準(zhǔn)SAE提取的特征。

表3 不同方法提取特征的類內(nèi)距和類間距

注:本文方法類內(nèi)距比標(biāo)準(zhǔn)SAE小8.26%,類間距比標(biāo)準(zhǔn)SAE大23.02%。

進(jìn)一步說(shuō)明Sd-AE自動(dòng)提取的特征能夠適用于滾動(dòng)軸承故障診斷。用支持向量機(jī)(SVM)、隨機(jī)森林(RF)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這3種常用分類器,分別對(duì)以上3種方法提取的特征做故障分類。如前所述,訓(xùn)練集和測(cè)試集各1 000個(gè)樣本,訓(xùn)練集樣本用來(lái)訓(xùn)練提取特征的網(wǎng)絡(luò)并得到訓(xùn)練集特征,測(cè)試集特征利用訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)得到。對(duì)于人工提取的特征,訓(xùn)練集和測(cè)試集特征均按照相同的規(guī)則進(jìn)行提取并歸一化。3種方法提取特征的故障分類正確率如表4所示,可以看出,Sd-AE提取特征的診斷正確率和人工提取特征相當(dāng),均接近100%,高于標(biāo)準(zhǔn)SAE提取特征的診斷正確率。

表4 不同方法提取特征的診斷正確率

特征可視化、定量計(jì)算以及利用這些特征進(jìn)行故障診斷的結(jié)果均說(shuō)明,提出的Sd-AE在滾動(dòng)軸承故障特征自動(dòng)提取上比標(biāo)準(zhǔn)SAE具有更好的效果,達(dá)到了人工設(shè)計(jì)特征的水平。

2.2 變轉(zhuǎn)速多載荷數(shù)據(jù)集

為了進(jìn)一步驗(yàn)證本文Sd-AE的性能,在圖5所示軸承實(shí)驗(yàn)臺(tái)上,采集了更為復(fù)雜的變轉(zhuǎn)速多載荷數(shù)據(jù)進(jìn)行了測(cè)試。測(cè)試共用到了外圈剝落、內(nèi)圈剝落、滾動(dòng)體剝落、正常4類狀態(tài)的軸承,每類軸承分為輕微、中等、嚴(yán)重、極嚴(yán)重4個(gè)不同程度,每類程度有4個(gè)軸承,因而數(shù)據(jù)集共有64(4×4×4)個(gè)軸承。不同程度的各類軸承故障如圖8所示。這些軸承的編號(hào)由一位字母和兩位數(shù)字組成,其中字母表示軸承狀態(tài)(O為外圈剝落,I為內(nèi)圈剝落,B為滾動(dòng)體剝落,N為正常),第1位數(shù)字表示故障嚴(yán)重程度(1為輕微,2為中等,3為嚴(yán)重,4為極嚴(yán)重),第2位數(shù)字為同故障類型同故障程度軸承的編號(hào)。

如圖9所示,每類故障程度均選取3個(gè)訓(xùn)練軸承,1個(gè)測(cè)試軸承。訓(xùn)練軸承和測(cè)試軸承均在圖5所示的3種不同的徑向載荷下采集40個(gè)樣本,得到訓(xùn)練集和測(cè)試集如表5所示。

在樣本的采集過(guò)程中,需要手工調(diào)節(jié)直流電源旋鈕使軸承轉(zhuǎn)速大幅度波動(dòng)。例如,軸承O11和I11在載荷為7.7 kg時(shí)的轉(zhuǎn)速波動(dòng)如圖10所示。

由于在變速情形下軸承會(huì)有振動(dòng)波動(dòng)大、沖擊間隔不均勻、樣本相位不一致以及噪聲干擾等問(wèn)題,本文選擇將經(jīng)過(guò)Teager能量算子解調(diào)并重采樣后的階次譜,輸入到標(biāo)準(zhǔn)SAE和Sd-AE中進(jìn)行自動(dòng)特征提取。提取特征的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與定轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)集一致,如表1所示。將2種網(wǎng)絡(luò)各層提取的特征通過(guò)t-SNE降為二維后進(jìn)行可視化,如圖11所示。從結(jié)果可以看出,隨著網(wǎng)絡(luò)的加深,同類樣本逐漸聚集,說(shuō)明網(wǎng)絡(luò)的每一層都有特征提取能力,隨著網(wǎng)絡(luò)的加深,特征提取效果逐漸變好。對(duì)比標(biāo)準(zhǔn)SAE和Sd-AE提取的特征可以清晰看到,Sd-AE提取特征的區(qū)分度好于標(biāo)準(zhǔn)SAE提取的特征。同樣,按照式(8)(9)定量計(jì)算降維后特征的類內(nèi)距和類間距,結(jié)果如表6所示。從結(jié)果可以看出,Sd-AE提取特征的類內(nèi)距比標(biāo)準(zhǔn)SAE提取得小,類間距比標(biāo)準(zhǔn)SAE提取得大。單獨(dú)對(duì)比Sd-AE各層提取特征的類內(nèi)距和類間距可以發(fā)現(xiàn),隨著網(wǎng)絡(luò)的加深,類內(nèi)距逐漸減小而類間距逐漸增大,再一次說(shuō)明了隨著網(wǎng)絡(luò)的加深,Sd-AE提取效果逐漸變好的特性。

圖8 不同程度的各類軸承故障情況及正常軸承編號(hào)

數(shù)據(jù)集軸承軸承數(shù)量載荷/kg故障類型故障程度樣本數(shù)量訓(xùn)練集訓(xùn)練軸承487.7, 25.5, 48.1O, I, B, N1, 2, 3, 45 760測(cè)試集測(cè)試軸承167.7, 25.5, 48.1O, I, B, N1, 2, 3, 41 920

(b)軸承I11,載荷7.7 kg圖10 部分軸承信號(hào)采集過(guò)程中的速度波動(dòng)

對(duì)表2所示的42個(gè)經(jīng)典特征,用3種常用分類器對(duì)3種方法提取的特征進(jìn)行分類,分類正確率如表7所示。從中可以看到,Sd-AE提取的特征具有最高的訓(xùn)練集正確率和測(cè)試集正確率,人工設(shè)計(jì)的特征診斷正確率最低。這說(shuō)明提出的Sd-AE在變轉(zhuǎn)速多載荷這樣的復(fù)雜工況下也能有效地自動(dòng)提取特征,而人工設(shè)計(jì)的特征不能有效地對(duì)軸承狀態(tài)進(jìn)行表征。

(a)標(biāo)準(zhǔn)SAE第1層 (b)標(biāo)準(zhǔn)SAE第2層 (c)標(biāo)準(zhǔn)SAE第3層 (d)標(biāo)準(zhǔn)SAE第4層 (600個(gè)樣本) (400個(gè)樣本) (200個(gè)樣本) (100個(gè)樣本)

(e)Sd-AE第1層 (f)Sd-AE第2層 (g)Sd-AE第3層 (h)Sd-AE第4層(600個(gè)樣本) (400個(gè)樣本) (200個(gè)樣本) (100個(gè)樣本)圖11 不同樣本數(shù)下標(biāo)準(zhǔn)SAE和Sd-AE各層提取特征可視化對(duì)比

方法類內(nèi)距第1層第2層第3層第4層類間距第1層第2層第3層第4層標(biāo)準(zhǔn)SAE71.7657.6357.9854.8841.6944.3839.7440.30Sd-AE(本文方法)69.9654.2150.5248.1243.1154.1458.1959.27

表7 不同方法提取特征的分類正確率情況

圖12 Sd-AE提取特征分類混淆矩陣

將Sd-AE提取的特征進(jìn)行故障診斷的結(jié)果表示成混淆矩陣如圖12所示,可以看到,16個(gè)測(cè)試軸承都大概率地被分到了正確的類別,分類正確率最低的軸承B34也達(dá)到了64%,說(shuō)明本文提出的Sd-AE在變轉(zhuǎn)速多載荷滾動(dòng)軸承的故障診斷上基本滿足工程需求。

3 結(jié) 論

為了解決標(biāo)準(zhǔn)SAE在特征自動(dòng)提取過(guò)程中導(dǎo)致的分類信息模糊問(wèn)題,本文在各層特征提取過(guò)程中融入先驗(yàn)的標(biāo)簽信息,提出了一種有監(jiān)督的網(wǎng)絡(luò)Sd-AE。運(yùn)用Sd-AE和標(biāo)準(zhǔn)SAE分別進(jìn)行滾動(dòng)軸承故障特征自動(dòng)提取,在實(shí)驗(yàn)室定轉(zhuǎn)速和變轉(zhuǎn)速多載荷數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了測(cè)試,得出如下結(jié)論。

(1)在定轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)集上,Sd-AE提取的特征對(duì)比標(biāo)準(zhǔn)SAE提取的特征,類內(nèi)距減小了8.26%,類間距增加23.02%;利用提取的特征進(jìn)行故障診斷,Sd-AE診斷正確率(99.10%～100%)遠(yuǎn)高于標(biāo)準(zhǔn)SAE診斷正確率(73.72%～83.62%),和人工設(shè)計(jì)特征的診斷正確率(100%)相當(dāng)。這說(shuō)明,在標(biāo)準(zhǔn)SAE的編碼解碼過(guò)程中添加先驗(yàn)的標(biāo)簽信息,有助于網(wǎng)絡(luò)提取更加有表征能力的特征,在定轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)集上達(dá)到了和人工設(shè)計(jì)特征相當(dāng)?shù)乃健?/p>

(2)在變轉(zhuǎn)速多載荷數(shù)據(jù)上,定量計(jì)算的類內(nèi)距和類間距結(jié)果再一次說(shuō)明了Sd-AE提取的特征優(yōu)于標(biāo)準(zhǔn)SAE提取的特征。單獨(dú)分析Sd-AE各層特征的類內(nèi)距和類間距發(fā)現(xiàn),隨著網(wǎng)絡(luò)的加深,類內(nèi)距逐漸減小而類間距逐漸增大,說(shuō)明隨著網(wǎng)絡(luò)的加深,Sd-AE的特征提取效果逐漸變好。故障診斷的結(jié)果顯示,Sd-AE診斷正確率(82.03%～82.88%)遠(yuǎn)高于標(biāo)準(zhǔn)SAE診斷正確率(72.26%～74.84%)和人工設(shè)計(jì)特征的診斷正確率(67.81%～71.15%)。這說(shuō)明,Sd-AE具有良好的不隨工況變化的特征自動(dòng)提取能力,而人工設(shè)計(jì)的特征具有很強(qiáng)的工況依賴性。

(3)由Sd-AE進(jìn)行故障診斷的混淆矩陣發(fā)現(xiàn),16個(gè)測(cè)試軸承都大概率被分到了正確的類別,分類正確率最低的軸承B34也達(dá)到了64%。這說(shuō)明,本文提出的Sd-AE在變轉(zhuǎn)速多載荷滾動(dòng)軸承的故障診斷上基本滿足工程需求。

本文提出的Sd-AE可取代有標(biāo)簽情形下的標(biāo)準(zhǔn)SAE,應(yīng)用在機(jī)械故障診斷的特征自動(dòng)提取階段。