李少波 姚勇 桂桂 李想 胡建軍

摘要：針對齒輪故障診斷任務(wù)中，振動信號受設(shè)備或工礦環(huán)境的影響難以獲取，傳統(tǒng)的單通道聲學(xué)診斷法只能采集部分信息用于局部診斷，多通道聲學(xué)診斷法權(quán)值確定過程復(fù)雜、實時性差等問題，結(jié)合深度學(xué)習(xí)理論，提出一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與多通道聲學(xué)信號齒輪故障診斷法。通過將傳感器布置在不同測量點位以獲取不同敏感度的故障信息，再以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為融合技術(shù)，對4路齒輪聲學(xué)信號進(jìn)行特征級融合，實現(xiàn)對多級傳動齒輪的故障診斷。實驗結(jié)果表明：相比于單個傳感器多個特征量信息的傳統(tǒng)聲學(xué)診斷方法，該文所提出的方法在齒輪故障識別率上有顯著提升，可達(dá)99.8%。

關(guān)鍵詞：齒輪故障診斷;聲學(xué)信號;信息融合;卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

中圖分類號：TB532 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號：1674-5124（2019）10-0001-05

收稿日期：2018-08-22;收到修改稿日期：2018-11-08

基金項目：國家自然科學(xué)基金（51475097，91746116）

作者簡介：李少波（1973-），男，湖南岳陽市人，教授，博士，研究方向為智能制造、多源數(shù)據(jù)融合等。

0 引言

齒輪作為機(jī)械設(shè)備中一種必不可少的連接和傳遞動力的通用零部件，由于其本身結(jié)構(gòu)復(fù)雜，工作環(huán)境惡劣等原因，齒輪極易損壞和出現(xiàn)故障，成為誘發(fā)機(jī)器故障的重要因素。在機(jī)械裝備向著大型化、高效率、高強度、自動化和高性能的方向發(fā)展的今天，齒輪箱的故障和失效給整個生產(chǎn)和社會造成的損失將越來越大。目前，故障診斷方法很多，基于振動信號的測量與分析方法由于具有信息量豐富，物理意義清晰，識別決策容易等特點成為診斷方法中最常用、最有效的方法之一[1-3]。但在很多實際情況中，一方面由于振動傳感器受設(shè)備或工礦環(huán)境的限制，安裝不便;另一方面，在高溫、高濕度、高腐蝕和有毒有害的環(huán)境下，振動信號并不容易測取，使得振動診斷法受到限制[4]。

基于聲學(xué)信號測量與分析的聲學(xué)故障診斷技術(shù)具有測量儀器簡單、非接觸式測量、不影響設(shè)備正常工作等特點，在早期的齒輪故障診斷中已有一定的應(yīng)用。但在缺乏先驗知識的條件下，傳統(tǒng)的聲學(xué)診斷（acoustic-based diagnosis，ABD）方法較難確定合適的測量位置;基于單通道處理與分析的ABD方法受測量位置的影響，只能利用部分聲學(xué)信息，存在局部診斷的缺陷[5]。而基于陣列測量的ABD技術(shù)能夠通過多通道聲學(xué)信號的同步測量與分析獲取聲場空間分布的完整信息，克服單通道測量所帶來的信號不穩(wěn)定及局部診斷等缺陷，但對多通道信號的融合多停留在數(shù)據(jù)級加權(quán)融合階段，其權(quán)值確定過程復(fù)雜、實時性差[6-7]，融合后仍需要借助信號分析技術(shù)進(jìn)一步提取故障特征和判斷決策，其診斷過程較為復(fù)雜，對信號處理技術(shù)與工程實踐經(jīng)驗要求較高。

針對以上問題，本文利用半球面測量的方式采集多測點的聲學(xué)信號，以盡可能地獲取表征齒輪故障狀態(tài)的全面信息，再結(jié)合深度學(xué)習(xí)理論降‘o]，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為融合技術(shù)，提出了基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與多通道聲學(xué)信號融合的齒輪故障診斷方法。該方法不僅克服了傳統(tǒng)ABD方法局部診斷的缺陷，還通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)了融合過程中權(quán)值的自適應(yīng)調(diào)整，回避了多通道信息融合過程中權(quán)值確定過程復(fù)雜、實時性差等問題。

1 多傳感器信息融合

通過不同測點位置的傳聲器獲取故障不同敏感度的信息或互補信息，再從獲取的信息中提取時頻域特征，構(gòu)成特征矩陣，最后利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合多通道的故障特征矩陣進(jìn)行故障識別與分類。其融合模型如圖1所示。

1.1 時頻域特征提取

1）對數(shù)域梅爾頻譜特征

將采集的聲學(xué)信號進(jìn)行分幀加窗處理，利用短時傅里葉變換對每幀信號進(jìn)行時頻變換得到對應(yīng)頻譜，再通過梅爾濾波器組將頻譜轉(zhuǎn)換為梅爾頻譜，最后頻譜值映射于對數(shù)域得到所提特征[11-12]。其二維特征矩陣T₁=（m，t），m代表所設(shè)置梅爾濾波器的個數(shù)，t對應(yīng)聲學(xué)信號的幀數(shù)。

2）頻譜質(zhì)心其中x（n）代表頻率點n的加權(quán)頻率值，f（n）代表頻率點n的中心頻率。其特征矩陣T₂=（1，T），t對應(yīng)聲學(xué)信號的幀數(shù)。

3）均方根能量

X_RMS反映每幀信號的均方根值。其特征矩陣T₃=（1，t），t為聲學(xué)信號的幀數(shù)。

1.2 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多通道信息融合方法

提取第n個傳聲器所采集信號的時頻特征，構(gòu)建總樣本集的特征矩陣Y_n=（X₁，X₂，…，X_m），其中X_m=（T_1m，T_2m，T_3m）^T，X_m為第m個樣本的特征向量，T_1m到T_3m分別表示從第m個樣本中所提取的對數(shù)域梅爾頻譜特征、頻譜質(zhì)心特征和均方根特征。將n個傳感器所構(gòu)建的n個特征矩陣視為卷積網(wǎng)絡(luò)的n個特征圖譜，通過n個通道輸入網(wǎng)絡(luò)。將不同大小的卷積核作用于輸入特征圖譜以實現(xiàn)多通道信息融合。卷積核以局部權(quán)值矩陣的形式遍歷特征圖譜中的所有位置，進(jìn)行內(nèi)積運算，同一卷積核實現(xiàn)權(quán)值共享，加上偏置得到融合后的特征圖譜。卷積計算的一般形式如下：

式中：x_k^l——第l層的第k個特征圖譜;

x_n^l-1——前一層第n個特征圖譜的輸出;

ω_nk^l——1層的第n個特征圖譜與l層的第k個特征圖譜之間的卷積核;

b_k^l——l層第k個特征圖譜的偏置;

M_n——l-1層與l層進(jìn)行卷積運算的所有輸出特征圖譜。

同時，為了在保留主要特征的前提下減少參數(shù)數(shù)量，對于融合后的特征圖譜采取下采樣操作。公式如下：

x_j^l=f（β_j^ldown（x_n^l-1）+b_i^l}（4）

down（·）為下采樣函數(shù)。表示對前一層的第n個輸出特征圖譜進(jìn)行下采樣操作，對不同n×n塊的像素進(jìn)行求和，使輸出的特征圖譜在兩個維度上均縮小為原來的1/n倍。

最后，輸出特征圖中所有的神經(jīng)元將與全連接網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)元節(jié)點相連接，進(jìn)行故障識別與分類。

1.3 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型如圖2所示。Conv1、Conv2為卷積層，其功能是對多通道的輸入信息進(jìn)行融合。Pool1、Pool2為池化層，采用最大池化的方式對卷積層的輸出特征圖譜進(jìn)行降維，以減小計算損耗，節(jié)約計算資源。FC為全連接層，完成齒輪故障識別與分類任務(wù)。Softmax為激活函數(shù)對輸出預(yù)測概率進(jìn)行歸一化使所有預(yù)測概率之和為1。

每層網(wǎng)絡(luò)的具體參數(shù)如表1所示。

N為輸入通道數(shù)，每個通道對應(yīng)于每個傳聲器的特征矩陣。卷積層均采用5x5的卷積核，并以1為步長在特征圖譜上進(jìn)行內(nèi)積運算，第一層卷積層的濾波器個數(shù)設(shè)置為32，第二層設(shè)置為64。每一層卷積層之后接最大池化層，有效減少過多參數(shù)。每層網(wǎng)絡(luò)均以ReLU作為激活函數(shù)，以提升非線性因素。最后將融合后的特征矩陣送入全連接層，利用1024個神經(jīng)元對故障特征進(jìn)行識別，并以Softmax作為分類器，輸出預(yù)測結(jié)果。

2 實驗驗證與分析

2.1 實驗環(huán)境

為提高實驗成功率，得到?jīng)]有受干擾的、純粹的由齒輪箱振動引起的聲輻射信號，齒輪故障診斷仿真模擬實驗在半消聲室中進(jìn)行。實驗臺如圖3所示。該實驗臺由電動機(jī)、變頻器、二級齒輪減速器、彈性聯(lián)軸器、磁粉制動器和張力控制器組成。電動機(jī)作為動力源通過彈性聯(lián)軸器與減速器的高速軸相連，張力控制器控制磁粉制動器激磁電流，模擬恒定負(fù)載狀態(tài)，4個傳聲器安裝在半球陣列架上，從4個不同的測點采集聲音信號。齒輪模擬故障狀態(tài)如圖4所示，通過人為手段在減速器低速軸上的齒輪上模擬點蝕、磨損、斷齒3種故障。得到齒輪運行的4種狀態(tài)。并由Head數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)采集轉(zhuǎn)速1800r/min空載狀態(tài)下的4類四通道聲音信號，采樣率設(shè)為16000Hz，其時域、頻域信號如圖5所示。每類故障40個樣本，共160個樣本，每個樣本為60s的音頻文件。

2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

將采集到的160個60s音頻文件以10s為一個片段進(jìn)行切分，共得到960個樣本，并將樣本劃分為訓(xùn)練集、驗證集和測試集。其中訓(xùn)練樣本個數(shù)為每類150個共600個樣本，驗證樣本為每類60個共240個，測試樣本為每類30個共120個。同時借鑒語音識別中音頻信號處理的經(jīng)驗，使用非重疊的窗口將10s的音頻文件劃分為10個1s的音頻片段進(jìn)行特征提取，以降低計算復(fù)雜度。在特征提取部分，以32ms幀長的方式提取特征。128維的梅爾濾波帶系數(shù)作為特征輸入，同時包含其一階導(dǎo)數(shù)共256維。在送入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練前，將多幀串聯(lián)構(gòu)成256×32的長時特征，并對所有特征進(jìn)行歸一化處理，使特征值分布于（-1，1）之間。隨后，將提取的4個傳聲器的特征矩陣構(gòu)成256×32×4的特征矩陣用以輸入四通道的卷積網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練、驗證及測試。

2.3 實驗結(jié)果分析

利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合以對數(shù)域梅爾頻譜及其一階導(dǎo)數(shù)為特征的四通道特征矩陣。網(wǎng)絡(luò)以交叉熵為損失函數(shù)，在訓(xùn)練集上通過Adam優(yōu)化算法對參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，縮小預(yù)測值與真實值的差值，并利用驗證集調(diào)整學(xué)習(xí)率，批處理數(shù)量等超參數(shù)。經(jīng)調(diào)整后學(xué)習(xí)率設(shè)置為0.003，批處理數(shù)量設(shè)為50。最后以測試集上的識別率作為該模型的評價指標(biāo)。在包含4種齒輪狀態(tài)的1200個1s音頻片段的測試集上，利用卷積網(wǎng)絡(luò)融合多傳感器信息的識別結(jié)果如表2所示。

實驗結(jié)果表明，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多個傳感器單個特征信息融合診斷方法在齒輪正常狀態(tài)下的識別率達(dá)到100%，說明該方法能夠準(zhǔn)確區(qū)分齒輪的故障與非故障狀態(tài)，同時在斷齒、磨損、點蝕故障狀態(tài)下的識別率分別達(dá)到100%、99.6%、99.6%，這同樣表明所提出的方法能夠準(zhǔn)確識別多級齒輪傳動系統(tǒng)中齒輪的故障狀態(tài)。

同時，為進(jìn)一步證明多個傳感器單個特征信息融合診斷法的優(yōu)越性，將提出的方法與單個傳感器多特征的傳統(tǒng)方法相比較。在單一傳感器對數(shù)梅爾頻譜特征矩陣的基礎(chǔ)上添加頻譜質(zhì)心（Centroid）與均方根能量（RMS）兩種特征，構(gòu)成數(shù)據(jù)樣本。其對比診斷結(jié)果如表3所示。

由表可知，基于多傳感器信息融合診斷精度比單個傳感器的最高識別率高24.8%，并且可以發(fā)現(xiàn)，傳感器1，2，3的識別率非常接近，而傳感器4的識別率與其余3個有著較大的差異，通過圖3可以看出，造成差異的原因與傳感器的布置位置有關(guān)。傳感器4的布置最靠近故障齒輪，因此采集到的聲音信號更清晰，特征更明顯，識別率也更高。而基于多傳感器信息融合的診斷方法由于傳感器布置覆蓋整個實驗臺，可融合全方位的聲音信息，故其識別率更高，結(jié)果更為可靠。

3 結(jié)束語

本文提出了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與多通道聲學(xué)信號的齒輪故障方法。利用多傳聲器從不同測點采集齒輪故障過程中全方位的聲輻射信號，并提出以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為融合手段的信息融合方法，對多傳感器的同一特征量進(jìn)行融合，該方法克服了傳統(tǒng)ABD方法因測點位置難確定而只能進(jìn)行局部診斷的缺陷，回避了傳統(tǒng)信息融合方法權(quán)值難確定、實時性差的劣勢。實驗結(jié)果表明，該方法能夠識別多級齒輪傳動系統(tǒng)中齒輪的故障狀態(tài)，與傳統(tǒng)診斷方法相比具有更高的故障識別率。

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（編輯：商丹丹）