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基于改進(jìn)深度殘差收縮網(wǎng)絡(luò)的軸承故障診斷

2022-05-20 08:12李雪松李勁華呂智涵
關(guān)鍵詞:時頻小波殘差

李雪松,李勁華,呂智涵

(青島大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)與軟件工程學(xué)院,青島 266071)

軸承在各種機(jī)械設(shè)備中占據(jù)重要地位,長時間的運行后,會出現(xiàn)一些故障,如滾動體損傷、內(nèi)圈損傷、外圈損傷等。軸承故障的智能診斷成為機(jī)械故障診斷新的發(fā)展趨勢,通過采集大量的振動數(shù)據(jù),使用人工智能技術(shù)分析數(shù)據(jù),對軸承的故障情況進(jìn)行診斷。傳統(tǒng)的機(jī)械故障診斷是先對振動信號預(yù)處理,再使用機(jī)器學(xué)習(xí)中的分類器進(jìn)行故障診斷[1],因此信號處理的好壞直接關(guān)系到故障診斷的效果。常用的信號處理的方法有短時傅里葉變換[2]、希爾伯特變換[3]、S變換[4]、小波變換[5]等。支持向量機(jī)[6]、邏輯回歸[7]、K近鄰[8]等傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法對處理后的信號進(jìn)行特征提取,由于軸承振動信號是非平穩(wěn)的,機(jī)械設(shè)備在工作環(huán)境中,易受到強噪聲的干擾。傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)分類僅僅是一種淺層的機(jī)器學(xué)習(xí)模型,這種簡單的模型限制了故障診斷中的非線性關(guān)系的學(xué)習(xí),對故障的正確診斷造成了一定的困難[9-10]。深度學(xué)習(xí)提供了一種“端到端”的學(xué)習(xí)范式,整個學(xué)習(xí)流程不需要人為參與。隨著深度學(xué)習(xí)的高速發(fā)展,將深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用到故障診斷領(lǐng)域中,能有效提高故障診斷的準(zhǔn)確率。宮文峰等[11]對CNN增加dropout和全局均值池化的改進(jìn)方法提高了軸承故障診斷的準(zhǔn)確率,熊劍等[12]將深度殘差網(wǎng)絡(luò)與短時傅里葉變換后的時頻圖相結(jié)合,提高了在噪聲干擾下故障診斷的準(zhǔn)確率,李曉花等[13]提出了基于深度小波去噪自動編碼器來增強了特征的學(xué)習(xí)能力。趙志宏等[14]將密集連接卷積網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用在了軸承的故障診斷中,把低層次的特征和高層次的特征結(jié)合在了一起,提取到了更加有效的特征信息。雖然深度學(xué)習(xí)在軸承故障診斷中有了廣泛的應(yīng)用,并提高了故障診斷能力,但是在強噪聲下,依然會面對特征提取困難,故障診斷正確率不高的問題。為解決強噪聲對故障診斷造成的困難,本文將一維軸承振動信號轉(zhuǎn)換成雙傳感器時頻圖,并使用多尺度膨脹卷積對深度殘差收縮網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行改進(jìn),建立了新的故障診斷模型。

1 小波變換時頻圖

目前,處理軸承振動信號的方法主要分為時域分析、頻域分析和時頻域分析[15]。但是軸承的運行環(huán)境復(fù)雜,而且是非平穩(wěn)信號,時域分析和頻域分析只能提取單一域的信息[16],時頻域分析更善于處理振動信號。本文將采用小波時頻變換,將一維的振動信號轉(zhuǎn)換成時間和頻率關(guān)系的小波時頻圖。

對于任意的L2(R)空間中的函數(shù)f(t),連續(xù)小波變換為

(1)

其中,ψa,τ(t)由母小波通過伸縮和平移得到

(2)

其中,a代表尺度因子,表示與頻率相關(guān)的伸縮;τ代表平衡因子;ψa,τ(t)代表小波基函數(shù)。

連續(xù)小波變換的關(guān)鍵是小波基函數(shù)的選擇,常見的小波基有Haar小波、Daubechies小波、Morlet小波等[17-19]。由于Morlet小波與軸承故障的特征比較相似,而Cmor小波是Morlet小波的復(fù)數(shù)形式,自適應(yīng)能力比較好[20]。所以,本文選擇Cmor3-3小波基來進(jìn)行連續(xù)小波變換。

2 深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)

2.1 深度殘差網(wǎng)絡(luò)

普通的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)越深結(jié)構(gòu)越復(fù)雜,準(zhǔn)確率并不一定會上升,有時反而會變低。隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展,提出了深度殘差網(wǎng)絡(luò)[21],通過引入了跨層連接,可以將原始輸入信息直接傳遞到后面的網(wǎng)絡(luò)層。解決了深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)難以訓(xùn)練的問題。殘差學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)如圖1所示,圖中X代表輸入數(shù)據(jù),F(xiàn)(X)代表經(jīng)過卷積層后的數(shù)據(jù)。

圖1 殘差學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)圖

2.2 深度殘差收縮網(wǎng)絡(luò)

在復(fù)雜的軸承工作環(huán)境中,往往會有很多噪聲干擾,普通的深度殘差網(wǎng)絡(luò)可能無法提取出真正有用的故障特征信息,影響故障診斷的準(zhǔn)確率。為解決上述問題,本文提出了深度殘差收縮網(wǎng)絡(luò)用于軸承振動信號的故障檢測,即基于注意力機(jī)制下的軟閾值化來對深度殘差網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行改進(jìn),消除與噪聲相關(guān)的特征。如圖2所示,圖中bn代表批量標(biāo)準(zhǔn)化,c代表卷積層的通道數(shù)。

圖2 深度殘差收縮網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

深度殘差收縮網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵思想就是注意力機(jī)制和軟閾值化的結(jié)合。本文使用的注意力機(jī)制是SENet,SENet通過一個小型的子網(wǎng)絡(luò),學(xué)習(xí)到一組權(quán)重,將權(quán)重與各個通道的特征相乘[22],從而將注意力集中在重要的特征上,可以抑制噪聲信息。軟閾值函數(shù)的閾值不是人工設(shè)置,而是在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中自動設(shè)置[23]

(3)

其中,x代表輸入的特征值,τ代表網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的閾值,y代表輸出之后的特征值。通過軟閾值化,將特征值的絕對值小于閾值的特征變?yōu)?,而絕對值大于閾值的特征向0的方向進(jìn)行收縮。

深度殘差收縮網(wǎng)絡(luò)的核心網(wǎng)絡(luò)模塊首先經(jīng)過兩次普通卷積,將所有的特征值取絕對值,并將特征值記為X。重要的特征轉(zhuǎn)換成特征值較大的值,經(jīng)過全局平均池化,再進(jìn)入到一個小型的全連接網(wǎng)絡(luò),最后用Sigmoid函數(shù)將輸出歸一化到0和1之間,記為α。因此深度殘差收縮網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的閾值就是一個0到1之間的數(shù)字與經(jīng)過全局平均池化后特征值的乘積,也就是α×X。

2.3 多尺度膨脹卷積

圖3 卷積感受野對比(a)普通卷積;(b)擴(kuò)張率為2的膨脹卷積

深度殘差收縮網(wǎng)絡(luò)會有很多的卷積和池化操作來對特征圖進(jìn)行下采樣,這將不斷地對時頻圖的信息造成一些損失,最后導(dǎo)致故障檢測的準(zhǔn)確率不高。膨脹卷積[24]的思想就是通過對卷積核添加一些空洞,從而擴(kuò)大模型的感受野,得到更大范圍的特征信息。普通卷積和擴(kuò)張率為2的膨脹卷積如3(a)、(b)所示。膨脹卷積能夠代替?zhèn)鹘y(tǒng)的卷積和池化層的下采樣,既有卷積的濾波功能,又有池化層的泛化功能。在不增加模型復(fù)雜度的情況下,能夠增大卷積核的感受野。

但當(dāng)在模型中使用多個相同的膨脹卷積后,會發(fā)現(xiàn)感受野中依然存在很多空洞問題,這將丟失數(shù)據(jù)之間的連續(xù)性,尤其對軸承的故障檢測十分不利。膨脹率越大,采樣后的數(shù)據(jù)就越稀疏,產(chǎn)生網(wǎng)格現(xiàn)象,使參數(shù)學(xué)習(xí)更加困難[25]。同時融合多個膨脹卷積,可以有效抑制膨脹卷積的網(wǎng)格效應(yīng)。于是本文將擴(kuò)張率為1,2,3的膨脹卷積,采用加和平均的方式進(jìn)行特征融合,多尺度膨脹卷積結(jié)構(gòu)如圖4所示。通過多尺度的融合,在7×7的區(qū)域內(nèi)有25個采樣點,可以很好的解決膨脹卷積導(dǎo)致的數(shù)據(jù)稀疏的問題。

圖4 多尺度膨脹卷積融合

3 實驗驗證

3.1 故障診斷流程

現(xiàn)用實驗驗證建立的多尺度膨脹卷積和深度殘差收縮網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的軸承故障診斷模型的準(zhǔn)確率。模型輸入的數(shù)據(jù)是通過連續(xù)小波變換后的小波灰度圖,圖像大小為64×64×1。模型以resnet18為基礎(chǔ)框架,并在每個殘差塊中添加了注意力機(jī)制下的軟閾值化,經(jīng)過多次測試,把其中的兩個普通卷積由多尺度膨脹卷積代替效果最好,改進(jìn)后可以提高模型的抗噪性。

為了提高故障診斷的抗噪性,使用多個傳感器來采集振動信號,并將其合并后轉(zhuǎn)換成時頻圖。實驗采用西儲大學(xué)軸承數(shù)據(jù)[26]。

Step1首先在機(jī)械設(shè)備的驅(qū)動端和風(fēng)扇端分別安裝傳感器,用來采集軸承的振動信號。采用西儲大學(xué)軸承故障數(shù)據(jù)庫[26]中驅(qū)動端軸承6 250的故障數(shù)據(jù),實驗設(shè)備如圖5所示,采樣頻率為12 kHZ,軸承的轉(zhuǎn)速為1 797 r/min,1 772 r/min,1 750 r/min,1 730 r/min,選取10種故障類型,即正常狀態(tài),損傷包括φ0.007英寸、φ0.014英寸、φ0.021英寸的鋼球、內(nèi)圈和外圈單點故障。

圖5 滾動軸承實驗設(shè)備

Step2由于西儲大學(xué)軸承的運行環(huán)境比較理想,所以為了仿真軸承復(fù)雜的運行環(huán)境,給振動信號加入-2dB,-3dB的高斯噪聲。以1 024個采樣點為一個樣本,分別將驅(qū)動端和風(fēng)扇端的振動信號通過連續(xù)小波變換轉(zhuǎn)換成時頻圖,合并成64×64×1的小波時頻灰度圖。以φ0.014英寸的滾動體故障在驅(qū)動端的信號為例,添加噪聲之后的結(jié)果如圖6。

圖6 軸承振動信號及其對應(yīng)的小波時頻圖(a)原始信號和小波時頻圖;(b)添加-2dB之后的信號和小波時頻圖;(c)添加-3dB之后的信號和小波時頻圖

Step3將合并后的小波時頻灰度圖劃分成訓(xùn)練集和測試集,每種故障類型選取470個樣本,正常狀態(tài)選取870個樣本,具體數(shù)據(jù)集分布見表1。

表1 數(shù)據(jù)集分布 單位:個

Step4將訓(xùn)練好的模型對測試集進(jìn)行測試,通過混淆矩陣查看各個故障的診斷情況。

由于工廠機(jī)械的運行背景噪聲的干擾,以及有些故障的振動信號相似度較高,難以區(qū)分,僅僅通過一個傳感器來進(jìn)行故障診斷的準(zhǔn)確率不高,因此使用雙傳感器進(jìn)行信息的采集,將從風(fēng)扇端和驅(qū)動端采集到的振動信號合并后再轉(zhuǎn)換成時頻圖,最終產(chǎn)生的時頻圖如圖7所示。

圖7 合并之后的時頻圖

3.2 訓(xùn)練模型

定義每個訓(xùn)練batch包括32個樣本,一共訓(xùn)練40個epoch,Adam[27]作為優(yōu)化器,激活函數(shù)為Relu[28]。在這里對交叉熵?fù)p失函數(shù)增加每個故障類別的權(quán)重,改進(jìn)成加權(quán)交叉熵?fù)p失函數(shù)。普通交叉熵?fù)p失函數(shù)

(4)

其中,m是一個batch的樣本數(shù);是代表軸承故障數(shù)據(jù)集的故障類別總數(shù);pij代表第i個樣本是不是屬于j樣本。qij是第i個樣本經(jīng)過softmax函數(shù)之后輸出0到1之間的值。加權(quán)交叉熵?fù)p失函數(shù)

(5)

其中,wij是i個樣本的對應(yīng)類別j的權(quán)重。這里將故障狀態(tài)的權(quán)重設(shè)置為4,正常狀態(tài)的權(quán)重依然為1。在噪聲的影響下,模型最終得到的訓(xùn)練準(zhǔn)確率和訓(xùn)練誤差的變化過程如圖8所示。可知,網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練在第20次迭代時趨于穩(wěn)定,具有較好的收斂性。

圖8 訓(xùn)練過程曲線(a)-2dB下的準(zhǔn)確率;(b)-2dB下的損失率

3.3 對比實驗

為了證明改進(jìn)后的深度殘差收縮網(wǎng)絡(luò)與雙傳感器結(jié)合的有效性,本文處理一維振動信號的SVM,與擅長處理二維圖片的LeNet-5、ResNet、DRSN進(jìn)行對比,分別實驗10次,平均準(zhǔn)確率見表2??芍?,機(jī)器學(xué)習(xí)算法的準(zhǔn)確率較低,而深度學(xué)習(xí)算法的準(zhǔn)確率都在90%以上。本文方法在兩種噪聲背景下都取得99%以上的準(zhǔn)確率,相對于傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法的準(zhǔn)確率分別高出12.8%和16.8%,相對于目前應(yīng)用比較好的ResNet的準(zhǔn)確率高出3.1%和4.4%,具有明顯的優(yōu)勢。

表2 實驗結(jié)果對比

為研究本文模型的故障診斷結(jié)果,繪制了混淆矩陣。結(jié)果如圖9所示。可知,F(xiàn)1故障和F6故障,F(xiàn)3故障和F6故障易于混淆,振動信號較為相似,在噪聲背景的情況下,依然無法提取出有效信息,這是下一步研究的重點。而其他故障的特征比較明顯,易于區(qū)分。

圖9 混淆矩陣(a)-2dB下的混淆矩陣;(b)-3dB下的混淆矩陣

4 結(jié)論

本文提出了一種基于改進(jìn)的深度殘差收縮網(wǎng)絡(luò)與雙傳感器時頻圖相結(jié)合的軸承智能診斷方法,對受到噪聲干擾的軸承故障信號進(jìn)行分析。深度殘差收縮網(wǎng)絡(luò)中自注意機(jī)制下的軟閾值化,可以很好的增強有效信息,減弱無效的噪聲干擾信息,Resnet、LetNet有著更好的抗噪性,適用于滾動軸承的故障診斷。多尺度膨脹卷積的引入可以更好的解決單一連續(xù)膨脹卷積會產(chǎn)生的網(wǎng)格效應(yīng),并且可以增大卷積核對時頻圖的感受野,對提高軸承故障診斷的準(zhǔn)確率有著很好的幫助。雙傳感器時頻圖可以很好的解決單一傳感器時頻圖準(zhǔn)確率不高的問題,加權(quán)交叉熵在一定程度上可以抑制軸承故障數(shù)據(jù)不平衡的問題。

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