劉 岱,常東潤(rùn),孫習(xí)習(xí),陳 斌

(1.中國(guó)民航大學(xué) 安全科學(xué)與工程學(xué)院,天津 300300;2.中國(guó)民航大學(xué) 電子信息與自動(dòng)化學(xué)院,天津 300300)

0 引 言

作為大型機(jī)械設(shè)備的旋轉(zhuǎn)部件,滾動(dòng)軸承被廣泛應(yīng)用在風(fēng)力發(fā)電、航空航天、鐵路運(yùn)輸?shù)阮I(lǐng)域。當(dāng)軸承發(fā)生故障時(shí),可能會(huì)引起機(jī)械設(shè)備失效,造成經(jīng)濟(jì)損失,引發(fā)安全事故。因此,對(duì)軸承的故障進(jìn)行診斷和狀態(tài)監(jiān)測(cè)極為重要。

傳統(tǒng)的故障診斷包括3個(gè)步驟[1]:信號(hào)采集處理、特征信息提取和故障類型辨識(shí)。近年來(lái),深度學(xué)習(xí)算法憑借優(yōu)秀的特征提取和模式辨識(shí)能力,在滾動(dòng)軸承故障診斷領(lǐng)域得到了快速發(fā)展。其中,最為常見的深度學(xué)習(xí)模型[2]包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(convolution neural network, CNN)、自編碼器(auto-encoder, AE)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(recurrent neural network, RNN)等。

近年來(lái),CNN被引入到故障診斷領(lǐng)域,且可以很好地提取出順序數(shù)據(jù)中的有效特征。LECUN Y等人[3]在CNN[4]的基礎(chǔ)上,構(gòu)建了基于深度學(xué)習(xí)的LeNet-5模型。LI Chun-lin等人[5]建立了基于時(shí)間編碼序列和CNN的故障診斷方法。

自編碼器是由RUMELHART D E[6]提出的一種嘗試將輸入復(fù)制到輸出的無(wú)監(jiān)督網(wǎng)絡(luò)模型。通過(guò)改進(jìn)編碼和解碼兩部分的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),自編碼器又被發(fā)展為:稀疏自編碼器(sparse auto-encoder, SAE)、堆疊自編碼器(stacked auto-encoder, SDAE)和降噪自編碼器(denoising auto-encoder, DAE)等網(wǎng)絡(luò)。

曹浩等人[7]采用堆棧系數(shù)自編碼器,對(duì)基于奇異值分解和時(shí)域分析方法提取的故障特征進(jìn)行了優(yōu)化,通過(guò)SoftMax分類器實(shí)現(xiàn)了對(duì)非平穩(wěn)振動(dòng)信號(hào)的特征分類。MAO Wen-tao等人[8]融合了極限學(xué)習(xí)機(jī)高訓(xùn)練效率和堆疊自編碼器高分類準(zhǔn)確率的優(yōu)點(diǎn),提出了一種基于極限學(xué)習(xí)機(jī)和堆疊自編碼器的軸承故障診斷模型。

1990年P(guān)ollack[8]首次提出了循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)。RNN主要利用時(shí)間序列之間的關(guān)聯(lián)性來(lái)提取樣本的特征信息。LIU Han等人[9]提出了一種基于RNN的自動(dòng)編碼器(auto-encoder,AE)診斷滾動(dòng)軸承故障。但是,RNN始終存在一個(gè)缺陷,即在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的反向傳播過(guò)程中,RNN容易發(fā)生梯度消失或梯度爆炸[10]。

為了改善RNN的梯度消失問(wèn)題,研究人員提出了長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(long short-term memory networks, LSTM)和門控循環(huán)單元網(wǎng)絡(luò)(gated recurrent unit networks, GRU)[11]。劉春曉等人[12]基于CNN和RNN的優(yōu)點(diǎn),搭建了一種時(shí)空神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),采用深度殘差網(wǎng)絡(luò)的并聯(lián)思想,將卷積層和LSTM層并聯(lián)起來(lái),以此作為模型的復(fù)合卷積層;同時(shí),選取振動(dòng)信號(hào)的時(shí)域和空間域特性作為輸入特征,以提升模型的特征表達(dá)能力。

在使用時(shí),上述基于傳統(tǒng)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障定位方法需要滿足數(shù)據(jù)同分布的要求,一旦負(fù)載、轉(zhuǎn)速或工作設(shè)備發(fā)生變化,原有的網(wǎng)絡(luò)模型就要重新調(diào)整結(jié)構(gòu)和參數(shù)。因此,反復(fù)地訓(xùn)練軸承的數(shù)據(jù)集,必然無(wú)法滿足工業(yè)故障診斷便捷性、快速性及準(zhǔn)確性的需求。

因此,筆者針對(duì)同一設(shè)備不同工況及不同設(shè)備不同工況下數(shù)據(jù)分布不一致的情況,選用擅長(zhǎng)處理樣本相似性度量的孿生網(wǎng)絡(luò)[13](Siamese neural network, SNN)作為診斷框架,提出一種基于隨機(jī)池化-ELU-孿生卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(stochastic pooling ELU-Siamese convolutional neural network, SE-SCNN)的有監(jiān)督學(xué)習(xí)模型。

1 基于孿生網(wǎng)絡(luò)的特征模型

孿生網(wǎng)絡(luò)是一種基于權(quán)值共享的深度學(xué)習(xí)算法,在1993年提出后被廣泛用于解決樣本相似性度量的問(wèn)題?；趯\生網(wǎng)絡(luò)的特征度量模型將一對(duì)樣本輸入至兩個(gè)結(jié)構(gòu)相同、權(quán)值共享的子網(wǎng)絡(luò)中,通過(guò)同一個(gè)特征映射函數(shù)得到兩個(gè)特征向量,利用歐式距離計(jì)算特征向量之間的相關(guān)性,從而輸出樣本之間的相似程度。

此處采用孿生網(wǎng)絡(luò)作為軸承故障定位的基本框架,即將美國(guó)辛辛那提大學(xué)智能維護(hù)系統(tǒng)中心(IMS center)提供的航空軸承運(yùn)行數(shù)據(jù),經(jīng)過(guò)預(yù)處理,與未知工況的其他設(shè)備數(shù)據(jù)組成樣本對(duì)作為網(wǎng)絡(luò)輸入,將提取到的故障信息對(duì)映射到低維特征空間中,通過(guò)比較特征信息之間的距離確定故障類型,然后借助分類器實(shí)現(xiàn)軸承故障定位。

為了避免特征相近的樣本被映射到特征空間的不同位置,孿生網(wǎng)絡(luò)的子網(wǎng)之間采用共享權(quán)值和損失函數(shù)來(lái)減少模型誤差。

基于孿生網(wǎng)絡(luò)的特征度量框架如圖1所示。

圖1 孿生網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

Xa和Xb分別為一對(duì)輸入樣本,Na和Nb為兩個(gè)完全相同的子網(wǎng)絡(luò),共享權(quán)重W;輸入樣本對(duì)通過(guò)兩個(gè)子網(wǎng)絡(luò)映射到同一特征空間,分別得到特征向量Gw(Xa)和Gw(Xb);通過(guò)計(jì)算每一個(gè)特征向量對(duì)之間的歐氏距離判斷輸入樣本之間的相似度。

具體公式如下:

Ew=‖Gw(Xa)-Gw(Xa)‖

(1)

式中:Ew—特征向量對(duì)之間的歐氏距離。

Ew值越小,表示在特征空間中的距離越近,樣本類型相同的概率越大。同時(shí),對(duì)于n個(gè)訓(xùn)練樣本來(lái)說(shuō),基于孿生網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)框架可以構(gòu)建n(n-1)個(gè)樣本組合,能夠有效擴(kuò)充樣本的數(shù)據(jù)量,提高模型的訓(xùn)練次數(shù),具有很強(qiáng)的魯棒性。

2 基于SE-SCNN的軸承故障定位模型

2.1 SE-CNN模型

滾動(dòng)軸承的振動(dòng)信號(hào)是非平穩(wěn)非線性的一維時(shí)間序列信號(hào),而傳統(tǒng)的CNN具有平移性、縮放不變性,在信號(hào)處理方面具有不可比擬的優(yōu)越性。

筆者選取一維CNN作為孿生網(wǎng)絡(luò)的子網(wǎng)結(jié)構(gòu)。由于多工況軸承數(shù)據(jù)集具有海量性、復(fù)雜性等特點(diǎn),傳統(tǒng)CNN存在因輸入數(shù)據(jù)分布不一致導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)收斂性能不佳的問(wèn)題;筆者在池化策略和激活函數(shù)方面對(duì)一維CNN進(jìn)行改進(jìn),得到改進(jìn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò):隨機(jī)池化-ELU-CNN(stochastic pooling ELU-CNN, SE-CNN)。

在池化策略上,最大池化和平均池化是CNN中最常用的兩種池化方法:(1)最大池化在對(duì)特征信息進(jìn)行運(yùn)算時(shí),僅考慮池化區(qū)域中最大的元素,忽略了潛在的特征信息;(2)平均池化雖然統(tǒng)籌考慮了所有元素的信息,但過(guò)度削弱了核心元素在全局中的作用,特征表達(dá)能力有限。

除此之外,對(duì)于小樣本的訓(xùn)練數(shù)據(jù)而言,這兩種池化方法更容易增加網(wǎng)絡(luò)過(guò)度擬合的風(fēng)險(xiǎn)。因此,為克服最大池化和平均池化的不足,筆者綜合考慮特征元素的全局信息和局部信息,選擇基于正則化算法的Stochastic池化策略,融合池化區(qū)域內(nèi)每個(gè)元素的概率值進(jìn)行隨機(jī)采樣。

(1)首先,對(duì)區(qū)域內(nèi)的所有元素進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,計(jì)算概率矩陣,具體公式如下:

(2)

式中:pi—激活元素ai的采樣概率;Rj—池化核的位置。

(2)然后,基于概率分布進(jìn)行采樣,獲得新的特征元素值:

(3)

ReLU是目前深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中最常用的非負(fù)激活函數(shù),有效解決了傳統(tǒng)激活函數(shù)Sigmoid、Tanh等的梯度消失問(wèn)題,但ReLU函數(shù)自身帶來(lái)的均值偏移和神經(jīng)元死亡現(xiàn)象,嚴(yán)重影響了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂性能。

針對(duì)以上問(wèn)題,筆者選擇ReLU的改進(jìn)變種函數(shù)ELU作為激活函數(shù)。ELU具有軟飽和性,能夠減輕噪聲對(duì)網(wǎng)絡(luò)的影響,其具體定義為:

(4)

式中:α—大于0的超參數(shù),負(fù)責(zé)控制輸入小于零的部分飽和值的大小。

2.2 軸承故障定位模型

針對(duì)原始孿生網(wǎng)絡(luò)子網(wǎng)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單,導(dǎo)致特征提取性能不佳的問(wèn)題,筆者在孿生網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上,引入SE-CNN作為子網(wǎng)部分,構(gòu)成一維隨機(jī)池化-ELU-孿生卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(SE-SCNN)軸承故障定位模型。

變工況下軸承數(shù)據(jù)集分布不同,會(huì)導(dǎo)致模型訓(xùn)練效率不高,因此,筆者將SE-SCNN模型分為兩個(gè)階段,即預(yù)訓(xùn)練階段和模型訓(xùn)練階段;根據(jù)具體性能的不同,每一階段的模型又分為特征提取器和分類器兩部分。

其中,特征提取器為SE-CNN結(jié)構(gòu),主要利用改進(jìn)后的CNN提升模型的特征提取性能;分類器部分則采用SoftMax分類,用于對(duì)軸承特征距離進(jìn)行進(jìn)一步的分類,以實(shí)現(xiàn)對(duì)軸承故障進(jìn)行定位。

預(yù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)作為SE-SCNN模型的子網(wǎng)部分,采用單輸入的SE-CNN網(wǎng)絡(luò),具體結(jié)構(gòu)如圖2所示。

圖2中,網(wǎng)絡(luò)主要對(duì)模型的特征提取器進(jìn)行初始的參數(shù)優(yōu)化,以便于后續(xù)SE-SCNN網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練。

在預(yù)訓(xùn)練階段,已標(biāo)記的軸承樣本經(jīng)特征提取器映射到特征空間,然后由分類器利用損失函數(shù)將特征信息映射到類別空間,利用最小化預(yù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)的損失函數(shù)得到SE-SCNN模型的初始化參數(shù),提高了模型的故障定位性能。

SE-SCNN故障定位模型的整體結(jié)構(gòu)如圖3所示。

圖3中,子網(wǎng)部分采用與預(yù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)相同的結(jié)構(gòu),均由特征提取器和分類器組成。針對(duì)單一損失函數(shù)難以同時(shí)滿足模型的特征度量性能和故障定位性能的問(wèn)題,SE-SCNN模型的關(guān)鍵在于采用基于對(duì)比損失和分類損失的聯(lián)合損失函數(shù)作為目標(biāo)函數(shù),各子網(wǎng)之間保持權(quán)值共享,分別從變工況軸承數(shù)據(jù)集中接收一對(duì)不同的樣本作為模型輸入,通過(guò)特征提取器將樣本對(duì)中的故障信息映射到特征空間,利用對(duì)比損失函數(shù)計(jì)算故障特征對(duì)之間的相似度。同時(shí),每一個(gè)子網(wǎng)又連接至一個(gè)獨(dú)立的分類器得到輸出類別,通過(guò)分類損失函數(shù)衡量模型的分類效果。

圖2 基于SE-SCNN故障定位模型的預(yù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)

圖3 基于SE-SCNN的故障定位模型

在SE-SCNN故障定位模型的子網(wǎng)結(jié)構(gòu)中,特征提取由輸入層、4個(gè)連續(xù)的卷積層和池化層、2個(gè)全連接層和1個(gè)Batch Normalization層組成,而后把特征向量經(jīng)分類器SoftMax層輸出。

具體SE-SCNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)如表1所示。

表1 SE-SCNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)設(shè)置

網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中,卷積層和池化層的填充方式均為padding=“same”,以保證輸入輸出之間特征大小不變。

2.3 基于SE-SCNN的軸承故障定位流程

基于SE-SCNN的軸承故障定位方法的整體流程如圖4所示。

圖4 基于SE-SCNN的軸承故障定位流程圖

圖4中,定位流程總共分為4個(gè)階段,即數(shù)據(jù)集構(gòu)造、模型預(yù)訓(xùn)練、模型訓(xùn)練和故障分類。

(1)數(shù)據(jù)集構(gòu)造。將IMS數(shù)據(jù)集作為設(shè)備一數(shù)據(jù),根據(jù)故障起始時(shí)間選取健康數(shù)據(jù)和故障數(shù)據(jù),組成預(yù)訓(xùn)練樣本集;將德國(guó)Paderborn大學(xué)的變工況軸承數(shù)據(jù)集作為設(shè)備二數(shù)據(jù),對(duì)其分別進(jìn)行降采樣、滑窗、歸一化等數(shù)據(jù)預(yù)處理操作,得到2個(gè)數(shù)據(jù)集各自的訓(xùn)練集和測(cè)試集,對(duì)應(yīng)拼接,并隨機(jī)打亂,最終獲得混合工況下的SE-SCNN孿生模型基準(zhǔn)樣本集;

(2)模型預(yù)訓(xùn)練。構(gòu)建基于特征提取器和SoftMax層分類器的預(yù)訓(xùn)練模型;初始化網(wǎng)絡(luò)參數(shù)將由設(shè)備一得到的訓(xùn)練樣本集輸入模型中進(jìn)行訓(xùn)練,通過(guò)最小化分類損失函數(shù)優(yōu)化模型的性能,優(yōu)化結(jié)束后保存其網(wǎng)絡(luò)參數(shù),以提升模型訓(xùn)練的效率;

(3)模型訓(xùn)練。利用(2)中預(yù)訓(xùn)練后的模型作為孿生網(wǎng)絡(luò)的子網(wǎng)部分,搭建SE-SCNN網(wǎng)絡(luò)模型,從混合基準(zhǔn)樣本集中隨機(jī)抽取構(gòu)造成對(duì)的輸入樣本,通過(guò)前向傳播計(jì)算網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)合損失函數(shù),使用反向傳播算法反復(fù)迭代更新模型參數(shù),充分提升模型的特征提取性能和分類性能;

(4)故障分類。利用混合樣本集的測(cè)試集樣本,成對(duì)輸入到已經(jīng)訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)模型中,經(jīng)分類器獲得故障定位結(jié)果。

3 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

3.1 數(shù)據(jù)集描述

3.1.1 設(shè)備一數(shù)據(jù)集描述

筆者采用美國(guó)辛辛那提大學(xué)智能維護(hù)系統(tǒng)中心(IMS Center)提供的軸承數(shù)據(jù)集1中的軸承3、軸承4振動(dòng)數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)集2中的軸承1振動(dòng)數(shù)據(jù)。

實(shí)驗(yàn)軸承轉(zhuǎn)速均為2 000 r/min,僅3號(hào)軸承受徑向載荷為26.6 kN[14]。為了平衡故障數(shù)據(jù)集和健康數(shù)據(jù)集的比例關(guān)系,這里以軸承各自的故障起始點(diǎn)為坐標(biāo)點(diǎn),分別對(duì)3個(gè)軸承數(shù)據(jù)向左隨機(jī)選取70個(gè)正常數(shù)據(jù)樣本[15],構(gòu)成設(shè)備一的健康數(shù)據(jù)集;向右取固定數(shù)目的故障數(shù)據(jù)構(gòu)成內(nèi)圈故障樣本、外圈故障樣本和滾動(dòng)體故障樣本。

設(shè)備一原始數(shù)據(jù)集信息如表2所示。

表2 設(shè)備一原始數(shù)據(jù)集信息

3.1.2 設(shè)備二數(shù)據(jù)集描述

設(shè)備二數(shù)據(jù)集來(lái)自德國(guó)Paderborn大學(xué)提供的旋轉(zhuǎn)軸承數(shù)據(jù)集[16]。實(shí)驗(yàn)平臺(tái)如圖5所示。

圖5 帕德伯恩軸承實(shí)驗(yàn)平臺(tái)

該平臺(tái)包含多個(gè)模塊,其中,軸承測(cè)試臺(tái)用于產(chǎn)生不同損傷類型的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),徑向力為1 000 N,電機(jī)轉(zhuǎn)速和負(fù)載轉(zhuǎn)矩均為工況變量,數(shù)據(jù)采樣頻率為64 kHz。

此處所用軸承型號(hào)參數(shù)如表3所示。

表3 設(shè)備二軸承型號(hào)參數(shù)

該數(shù)據(jù)集包含人工故障數(shù)據(jù)和軸承真實(shí)損傷數(shù)據(jù),有3種狀態(tài)類型:健康、內(nèi)圈故障和外圈故障。

為了驗(yàn)證該方法具有較強(qiáng)的泛化性,筆者保持負(fù)載轉(zhuǎn)矩為0.7 N·m不變,在僅僅改變電機(jī)轉(zhuǎn)速的情況下,得到了設(shè)備二的原始變工況數(shù)據(jù)集,如表4所示。

表4 設(shè)備二原始數(shù)據(jù)集信息

筆者選取設(shè)備二較少的數(shù)據(jù)樣本,以滿足實(shí)際多工況下的小樣本數(shù)據(jù)集特點(diǎn)。

3.2 混合數(shù)據(jù)集構(gòu)造

由于預(yù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)和SE-SCNN的子網(wǎng)均采用相同的結(jié)構(gòu),為了便于模型的統(tǒng)一輸入,同時(shí)減少計(jì)算資源,筆者分別對(duì)設(shè)備一和設(shè)備二的數(shù)據(jù)集進(jìn)行相同的數(shù)據(jù)預(yù)處理操作。

考慮到實(shí)際工業(yè)采集系統(tǒng),為方便存儲(chǔ)大量歷史數(shù)據(jù),此處普遍采用間隔采樣的方式。

為了模擬實(shí)際信號(hào)的采樣數(shù)據(jù)量,筆者首先將原始信號(hào)采樣頻率降至工業(yè)常用的5 000 Hz,縮短數(shù)據(jù)長(zhǎng)度至5 000;然后對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行無(wú)重疊的滑窗處理,設(shè)置截?cái)嚅L(zhǎng)度為1 000(在進(jìn)一步縮短數(shù)據(jù)長(zhǎng)度的同時(shí),有利于擴(kuò)充樣本集,避免訓(xùn)練過(guò)程中的過(guò)擬合現(xiàn)象);最后,為了加快卷積網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練,將輸入數(shù)據(jù)處理成具有相同量級(jí)的規(guī)范數(shù)據(jù),對(duì)所有樣本進(jìn)行歸一化處理。

在上述實(shí)驗(yàn)中,筆者預(yù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)集來(lái)自設(shè)備一預(yù)處理后的數(shù)據(jù),按照7 ∶3隨機(jī)抽取組成預(yù)訓(xùn)練模型的訓(xùn)練集。

為了模擬實(shí)際工程中變工況、跨設(shè)備的復(fù)雜采集環(huán)境,筆者打亂兩個(gè)數(shù)據(jù)集分別按照同樣比例劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集,對(duì)應(yīng)拼接訓(xùn)練集的數(shù)據(jù)和標(biāo)簽以及測(cè)試集的數(shù)據(jù)和標(biāo)簽,再?gòu)闹须S機(jī)抽取一定比例的訓(xùn)練集和測(cè)試集作為SE-SCNN孿生模型的混合樣本集。

其中,混合樣本信息如表5所示。

表5 混合樣本集信息

3.3 結(jié)果與分析

為了驗(yàn)證筆者提出的SE-SCNN模型的有效性,針對(duì)網(wǎng)絡(luò)有無(wú)孿生結(jié)構(gòu),以及是否改進(jìn)池化策略和激活函數(shù),筆者構(gòu)建CNN、SE-CNN、SCNN、SE-SCNN等4種模型,從特征提取性能、故障定位準(zhǔn)確程度、收斂速度3個(gè)方面,比較模型對(duì)混合數(shù)據(jù)集的故障定位性能。

基于單輸入的預(yù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò),CNN、SE-CNN模型參數(shù)設(shè)置與SCNN、SE-SCNN相同,即均采用“特征提取器+分類器”的結(jié)構(gòu);其中,CNN、SCNN池化策略設(shè)置為常用的最大值池化,激活函數(shù)為ReLU。

4種模型的訓(xùn)練過(guò)程參數(shù)設(shè)置如下:epochs=150,batch_size=64,初始學(xué)習(xí)率lr=0.001。

3.3.1 故障定位性能綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)

由于單一的指標(biāo)不能很好地評(píng)估模型的性能,因此,筆者將常用的準(zhǔn)確率Acc,精確率Pre,召回率Re和F1值(F1-score)作為模型故障定位準(zhǔn)確程度的評(píng)價(jià)指標(biāo)。

其中,每個(gè)指標(biāo)的計(jì)算公式如下:

(5)

(6)

(7)

(8)

式中:TP—正確分類的正樣本數(shù);TN—正確分類的負(fù)樣本數(shù);FP—正樣本的誤分類樣本數(shù);FN—負(fù)樣本的誤分類樣本數(shù)。

3.3.2 故障定位性能對(duì)比與分析

考慮到單次實(shí)驗(yàn)結(jié)果往往誤差較大,為了說(shuō)明各模型的故障定位性能,筆者從混合數(shù)據(jù)集中隨機(jī)抽取10次測(cè)試集進(jìn)行實(shí)驗(yàn),取不同指標(biāo)的平均值作為最終實(shí)驗(yàn)結(jié)果,如表6所示。

表6 不同模型的定位準(zhǔn)確程度

從表6中可知:相對(duì)于CNN來(lái)說(shuō),在各類性能指標(biāo)上,基于孿生結(jié)構(gòu)的SCNN和SE-SCNN模型都具有很大的優(yōu)越性,其準(zhǔn)確率均達(dá)到了95%以上;

其綜合數(shù)據(jù)指標(biāo)F1也充分表明,在不同的工況下,筆者所提的SE-SCNN模型都有著較好的分類效果;特別是在跨設(shè)備的情況下,與同結(jié)構(gòu)的SCNN相比,該模型故障定位準(zhǔn)確程度有明顯提高。

3.3.3 模型收斂性能對(duì)比與分析

圖6 不同模型的Loss收斂曲線圖

筆者通過(guò)訓(xùn)練過(guò)程的損失函數(shù)-迭代次數(shù)曲線,證明SE-SCNN模型的快速收斂性,如圖6所示。圖6分別展示了4組模型的損失函數(shù)下降曲線。首先,從收斂速度來(lái)看,在同一迭代次數(shù)下,采用Stochastic池化策略和ELU激活函數(shù)的SE-CNN、SE-SCNN下降速度明顯高于另外兩種模型,且收斂曲線更加平滑,具有較強(qiáng)的穩(wěn)定性;

其次,比較SE-CNN和SE-SCNN可以發(fā)現(xiàn),后者的損失函數(shù)到達(dá)平穩(wěn)狀態(tài)時(shí),損失函數(shù)值更小,具有更好的分類性能。

4 結(jié)束語(yǔ)

由于不同設(shè)備及不同工況下,滾動(dòng)軸承振動(dòng)數(shù)據(jù)分布存在差異,傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)模型難以適應(yīng)數(shù)據(jù)集分布的不一致,為此,筆者提出了一種基于卷積孿生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)SE-SCNN的軸承故障定位方法,即利用基于樣本相似性度量的孿生結(jié)構(gòu),通過(guò)特征提取器,將一對(duì)不同設(shè)備、不同工況的樣本數(shù)據(jù)映射到特征空間中,進(jìn)行距離計(jì)算;結(jié)合分類器得到特征向量在類別空間的映射結(jié)果,實(shí)現(xiàn)混合數(shù)據(jù)集下的故障定位。

筆者通過(guò)集合兩種數(shù)據(jù)集的混合數(shù)據(jù)集進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明:

(1)與其他方法相比,基于SE-SCNN的故障定位方法的3項(xiàng)性能指標(biāo)準(zhǔn)確率均為最高,且都在95%以上,綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)比其他先進(jìn)方法提高了0.024 6,在模型的定位準(zhǔn)確度方面具有明顯優(yōu)勢(shì);

(2)在收斂性方面,采用Stochastic池化策略和ELU激活函數(shù)的SE-SCNN模型,收斂曲線更平滑的同時(shí),損失函數(shù)值也更小,在穩(wěn)定性和分類性能具有明顯優(yōu)勢(shì)。

除了軸承采集裝置本身的多工況設(shè)定外,傳感器采集的振動(dòng)信號(hào)會(huì)混入背景噪聲,淹沒故障特征信息,導(dǎo)致軸承故障診斷開展困難。因此,在未來(lái)的研究工作中,筆者可嘗試對(duì)信號(hào)進(jìn)行有效去噪處理,以提高工業(yè)場(chǎng)景下軸承設(shè)備的智能故障診斷性能。