陳露萌,李一鳴,黃民

(北京信息科技大學 機電工程學院,北京 100192)

0 引言

滾動軸承是數(shù)控機床和各種旋轉機械系統(tǒng)的關鍵支承零部件。由于設備長期運行且工作環(huán)境惡劣,滾動軸承極易遭受結構損傷,若發(fā)生故障則會造成巨大的經(jīng)濟損失甚至人員傷亡[1]。實際工作環(huán)境中,滾動軸承的故障診斷往往伴隨有噪聲干擾。因此,研究在噪聲環(huán)境中的軸承故障診斷方法具有重要意義[2]。

隨著深度學習技術的飛速發(fā)展,不少學者將此技術應用于故障診斷的研究。深度學習模型中的非線性處理層能夠自適應地提取原始數(shù)據(jù)中的故障特征,彌補了人工特征提取及淺層網(wǎng)絡特征挖掘不足的缺陷。田科位等[3]將SENet結構引入到殘差塊中,提出了一種改進深度殘差網(wǎng)絡的軸承故障診斷方法;劉洋等[4]將注意力機制模塊與一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡結合進行軸承故障診斷,有效提升了診斷準確率;Yan等[5]提出了一種優(yōu)化的堆棧變分降噪自編碼器,提升了自編碼器模型的抗噪性能,并將其應用于軸承故障診斷;謝天雨等[6]提出了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡和有效通道注意力模塊的滾動軸承故障診斷方法,提升了模型在噪聲條件下的特征提取能力;Jin等[7]提出的AAnNet模型由兩個寬核卷積層和兩個GRU層組成,并融合了注意力機制,有效提升了模型的抗噪性能,但在大負載條件下卻表現(xiàn)不佳;許子非等[8]提出了MTSC-CNN模型,通過多尺度卷積進行特征提取,提升了模型的診斷準確率和抗噪性能;高玉才等[9]將自注意力機制引入雙向長短時記憶網(wǎng)絡,并將其應用于軸承故障診斷,有效提升了診斷模型的穩(wěn)定性;趙凱輝等[10]結合Inception卷積結構的多尺度抽象特征提取能力與雙向長短時記憶網(wǎng)絡時序建模的優(yōu)勢,提出了基于Inception-BLSTM模型的故障診斷方法,提升了模型的抗干擾能力,診斷準確率達到99.6%。

上述方法雖取得了相對不錯的故障診斷效果,但模型的深層特征提取能力和抗噪性能還需要加強,在高噪聲條件下的診斷準確率和模型穩(wěn)定性有待提升。由此,本文提出了一種融合可微架構搜索(differentiable architecture search,DARTS)算法[11]、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(convolutional neural network,CNN)和雙向長短時記憶網(wǎng)絡(bi-directional long-short term memory,BiLSTM)的DARTS-CNN-BiLSTM模型用于抗噪聲的軸承故障診斷。

1 DARTS-CNN-BiLSTM故障診斷模型的建立

一維振動信號包含豐富的軸承狀態(tài)信息,當受到噪聲干擾時,表征故障狀態(tài)的有用信息與干擾信息混疊,造成特征提取困難。為了從振動信號中提取能表征故障的深層空間特征并提升特征提取網(wǎng)絡的抗干擾能力,本文構建了一種新的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡并將其命名為DARTS-CNN,具體構建方式是通過堆疊5個卷積單元模塊來增加網(wǎng)絡深度,然后使用可微架構搜索算法對卷積單元模塊的內部結構進行針對性尋優(yōu),從而找到最適合含噪軸承數(shù)據(jù)特征提取的優(yōu)秀拓撲結構。此外,為了彌補DARTS-CNN網(wǎng)絡無法提取振動信號時序特征的缺陷,本文在其后加入了雙向長短時記憶網(wǎng)絡來提取時序特征并進行特征融合。最后,將融合的特征輸入到分類器中進行故障模式識別。本文構建的軸承故障診斷模型整體結構如圖1所示,主要由DARTS-CNN網(wǎng)絡、BiLSTM網(wǎng)絡和分類器三部分組成,具體參數(shù)見表1。

圖1 DARTS-CNN-BiLSTM模型的完整網(wǎng)絡結構

表1 DARTS-CNN-BiLSTM模型參數(shù)

1.1 DARTS-CNN網(wǎng)絡

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的特征提取原理是通過卷積核實現(xiàn)對振動數(shù)據(jù)輸入變量的動態(tài)加權融合。每個卷積核可以對局部變量進行處理,隨著卷積核的移動便可提取振動信號在不同時間節(jié)點上的空間特征。因此,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的結構對特征提取效果至關重要。

DARTS-CNN網(wǎng)絡先使用一個步長為1的寬核卷積(15×1)對原始一維振動信號進行初步特征提取,然后按順序將正常卷積單元模塊(normal CNN cell)和降采樣卷積單元模塊(reduction CNN cell)進行堆疊,這兩種單元模塊的內部結構均通過DARTS算法尋優(yōu)得到,且同種模塊的內部結構是共享的。其中,降采樣單元通過將與輸入節(jié)點相連的操作的步長變?yōu)?來達到降采樣的目的,同時還具備限制模型通道數(shù)量的作用。兩種卷積單元模塊的內部都包含2個輸入節(jié)點(記為Ck-2,Ck-1)、4個中間節(jié)點(記為N1,N2,N3,N4)和1個輸出節(jié)點Ck(下標k代表第k個卷積單元模塊)。此處,節(jié)點代表的含義是特征張量,中間節(jié)點Nj可通過式(1)計算得到。

(1)

式中:o(i,j)(·)為節(jié)點Ni和Nj之間的操作。

節(jié)點之間的候選操作設置詳見表2。為使DARTS算法的搜索空間盡可能豐富,共設置了13種候選操作。并且,為了模型的輕量化考慮,標準卷積、空洞卷積和深度可分離卷積設為3種最常見的小尺寸卷積核3×1、5×1和7×1,兩種池化操作的卷積核大小設為3×1。卷積和池化操作的步長設為1,空洞卷積的空洞率設為2。此外,在所有卷積和池化操作中都加入了批量歸一化處理,以增強神經(jīng)網(wǎng)絡的泛化能力,卷積操作的激活函數(shù)選用計算速度更快、算法適應性更強的ReLU函數(shù)。

表2 DARTS算法中的候選操作設置

DARTS算法的搜索流程如圖2所示。節(jié)點之間的每個候選操作都會被賦予一個結構參數(shù)α,用來表示該操作的重要程度。

圖2 DARTS算法的搜索流程

(2)

(3)

圖3 超級網(wǎng)絡中卷積單元模塊的內部結構

為了找到每個節(jié)點之間的最優(yōu)操作,DARTS算法通過梯度下降訓練整個超級神經(jīng)網(wǎng)絡,具體的訓練過程是:首先將尋優(yōu)使用的數(shù)據(jù)集劃分為訓練集和驗證集,然后通過式(4)得到最優(yōu)模型參數(shù)w*,此處為了提升算法效率,優(yōu)化方法采用的是元學習中常用的近似梯度計算。

(4)

最后,再通過式(5)得到最優(yōu)結構參數(shù)α*。

α*=argminαLval(w*,α)

(5)

式中:Lval為驗證損失。

訓練結束后,通過式(6)從每個節(jié)點之間的候選操作中選出最優(yōu)操作。

(6)

此外,為了使卷積單元模塊的結構稀疏化,DARTS算法會對所有保留下來的最優(yōu)操作的結構參數(shù)α從大到小進行排序,裁剪掉排序靠后的操作,以保證每個中間節(jié)點僅保留兩個輸入。

最終,本文使用西儲大學軸承數(shù)據(jù)集(添加了額外隨機噪聲)經(jīng)過50輪迭代尋優(yōu)得到的卷積單元模塊內部結構如圖4所示,使用渥太華大學軸承數(shù)據(jù)集(添加了額外隨機噪聲)經(jīng)過50輪迭代尋優(yōu)得到的卷積單元模塊內部結構如圖5所示。

1.2 BiLSTM網(wǎng)絡

卷積的運算性質決定了DARTS-CNN網(wǎng)絡只能提取出豐富的信號空間特征,而無法提取一維振動信號中的時序特征。但是,由于卷積運算后的空間特征值是按照時間順序排列的,因此振動信號在時間維度上的特征得以保留,即振動信號的時序特征隱含在了DARTS-CNN網(wǎng)絡輸出的空間特征值序列中。這種時序特征可以反映出滾動軸承在工作過程中的故障狀態(tài),所以,本文在DARTS-CNN網(wǎng)絡后面加入可以從該空間特征值序列中提取出時序特征的BiLSTM網(wǎng)絡。

BiLSTM是對LSTM[12]的改進,其結構如圖6所示,該網(wǎng)絡將DARTS-CNN輸出的空間特征值序列按照時間步劃分,然后將劃分好的特征數(shù)據(jù)分別以時間正序排列和時間反序排列輸入到兩層獨立的LSTM網(wǎng)絡中,這樣就可以從時間正反兩個方向分別提取時序特征,再將雙向時序特征通過聯(lián)級操作(Concat)從通道維度進行特征融合,最后輸出。相比于單層的LSTM網(wǎng)絡,BiLSTM能夠捕獲更多的信號時序特征,對長信號的適應能力更好。

圖6 BiLSTM網(wǎng)絡結構

DARTS-CNN和BiLSTM結合能夠捕捉振動信號中的空間和時間特征并將其融合,從而更加全面地反應軸承在工作過程中的故障狀態(tài),為模型分類器提供更豐富的特征矩陣,提升診斷準確率。

1.3 全局平均池化層和分類器

為減少模型參數(shù)量,本文使用全局平均池化(global average pooling,GAP)代替全連接層。全局平均池化可以精簡冗余數(shù)據(jù),改善全連接層訓練速度慢、易造成模型過擬合等問題,同時還能保持空間變換的穩(wěn)定性[13]。每一張?zhí)卣鲌D經(jīng)過全局平均池化處理后輸出一個節(jié)點,計算過程詳見文獻[14]。最后,通過Softmax分類器完成故障分類。

2 實驗

2.1 原始數(shù)據(jù)集

為驗證本文方法的有效性和先進性,分別在美國凱斯西儲大學軸承數(shù)據(jù)集和加拿大渥太華大學軸承數(shù)據(jù)集上進行了故障診斷實驗。

西儲大學數(shù)據(jù)集使用的是SKF6205深溝球軸承,分別采集了3種負載工況下(0.746 kW、1.491 kW、2.237 kW)的軸承振動信號,采樣頻率為12 kHz,故障類型包括:內圈故障、外圈故障、滾珠故障和健康數(shù)據(jù),故障損傷直徑分為小尺寸(0.178 mm)、中尺寸(0.356 mm)和大尺寸(0.533 mm)。

渥太華大學數(shù)據(jù)集使用的是ER16K深溝球軸承,振動信號采樣頻率為200 kHz。軸承故障類型包括:健康、內圈故障、外圈故障、滾動體故障、內外圈及滾動體的復合故障。轉速變化包括:先升后降(先從882 r/min升至1 518 r/min再降至1 260 r/min)、先降后升(先從1 452 r/min降至888 r/min再升至1 236 r/min)。

2.2 數(shù)據(jù)增強及樣本劃分

為了在保證數(shù)據(jù)時序信息不變的情況下,增加樣本數(shù)量,以緩解小樣本訓練造成的模型學習困難,本文使用滑動窗口重疊采樣對原始數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)增強。

根據(jù)軸承的故障頻率和采樣頻率,將滑動窗口長度設為1 000個數(shù)據(jù)點,重疊采樣率設為30%(即滑窗步長為700)。數(shù)據(jù)增強后的樣本數(shù)量可通過經(jīng)驗公式(7)計算得出。

(7)

式中:lnum為輸入原始數(shù)據(jù)總長度;Wnum為滑動窗口長度;Snum為滑窗步長;Tnum為新樣本數(shù)量(向上取整)。

數(shù)據(jù)增強后,本文將西儲大學軸承數(shù)據(jù)集和渥太華大學軸承數(shù)據(jù)集都按照5:5的樣本比例劃分了訓練集和驗證集用于DARTS算法尋優(yōu)。

然后,又將這兩種數(shù)據(jù)集按8∶2的樣本比例重新劃分了訓練集和測試集用于軸承故障診斷模型的完整訓練和測試。根據(jù)電機負載條件的不同,本文將西儲大學數(shù)據(jù)集劃分為三個子集,分別命名為數(shù)據(jù)集A(電機負載為0.746 kW,電機轉速為1 772 r/min)、數(shù)據(jù)集B(電機負載為1.491 kW,電機轉速為1 750 r/min)、數(shù)據(jù)集C(電機負載為2.237 kW,電機轉速為1 730 r/min),每個子集的訓練樣本數(shù)量為6 400,測試樣本數(shù)量為1 600。根據(jù)轉速變化的不同,本文將渥太華大學數(shù)據(jù)集劃分為兩個子集,分別命名為數(shù)據(jù)集D(轉速先升后降)和數(shù)據(jù)集E(轉速先降后升),每個子集的訓練樣本數(shù)量為4 000,測試樣本數(shù)量為1 000。

西儲大學數(shù)據(jù)集的故障分類標簽對應關系如表3所示,渥太華大學數(shù)據(jù)集的故障分類標簽對應關系如表4所示。

表3 西儲大學軸承數(shù)據(jù)集故障分類標簽對應關系

表4 渥太華大學軸承數(shù)據(jù)集故障分類標簽對應關系

2.3 實驗環(huán)境及參數(shù)設置

采用自主配置服務器,64位Windows10操作系統(tǒng),處理器為Intel core i9 11900k CPU,128 GB運行內存,NVIDIA Geforce RTX 3090 GPU,24 GB顯存,開發(fā)環(huán)境為PyTorch 1.10.0,CUDA 11.3,Python 3.8。模型的訓練參數(shù)設置如下:訓練批次(batch size)為64,迭代次數(shù)(epoch)為40,優(yōu)化器為SGD,最小學習率 (learning rate min)為0.000 25,動量因子(momentum)為0.9,權重衰減率(weight decay)為0.000 3,損失函數(shù)為分類交叉熵損失。

2.4 實驗分析

為方便區(qū)分,本文將使用西儲大學數(shù)據(jù)集尋優(yōu)得到的模型命名為DARTS-CNN-BiLSTM-A(即本文模型A),將使用渥太華大學數(shù)據(jù)集尋優(yōu)得到的模型命名為DARTS-CNN-BiLSTM-B(即本文模型B),這兩個模型的尋優(yōu)過程及候選操作設置完全相同,模型差異只表現(xiàn)在尋優(yōu)得到的卷積單元模塊的內部結構不同。

2.4.1 西儲大學軸承數(shù)據(jù)集的故障診斷實驗

本文模型A在不同電機負載條件下的訓練準確率和損失函數(shù)曲線如圖7所示。

圖7 本文模型在不同負載條件下的訓練準確率和損失函數(shù)曲線

在訓練迭代次數(shù)為11時,模型在3種負載條件下的訓練數(shù)據(jù)集上準確率均達到100%,且趨于穩(wěn)定。在數(shù)據(jù)集A、數(shù)據(jù)集B、數(shù)據(jù)集C上的訓練損失分別由0.512降至0.020、由0.642降至0.043、由0.635降至0.034。當?shù)螖?shù)到達26時,在數(shù)據(jù)集A、數(shù)據(jù)集B、數(shù)據(jù)集C上的訓練損失值都降到最低并趨于穩(wěn)定,分別為0.008、0.012、0.015。由此可知,本文所提出的DARTS-CNN-BiLSTM-A模型能夠通過較少的訓練迭代很好地完成收斂,且可以達到較高的訓練準確率。

1) 本文模型在不同噪聲條件下的診斷實驗

添加額外噪聲信號:為了驗證不同噪聲條件下本文模型A的診斷準確率及抗噪性能,在數(shù)據(jù)中分別額外添加了信噪比為-10 dB、-8 dB、-6 dB、-4 dB、-2 dB、0 dB、2 dB、4 dB、6 dB、8 dB、10 dB的高斯白噪聲。信噪比(signal to noise ratio,SNR)RSN可根據(jù)式(8)計算得到,單位是dB。

(8)

式中:Psignal和Pnoise分別為有用信號和噪聲信號的強度。

為保證實驗的可靠性,每組實驗分別進行了10次模型的訓練和測試,取測試結果的平均診斷準確率(%)±平均絕對偏差(%)作為最終評價指標,平均診斷準確率可以反映模型的診斷精度,平均絕對偏差可以反映出模型的穩(wěn)定性。最終實驗結果如表5所示。可以看出,當信噪比大于等于4 dB時(低噪聲),模型在3種負載工況下均能保持98%以上的高診斷準確率;當信噪比大于-4 dB小于4 dB時(中噪聲),模型在3種負載工況下的平均診斷準確率雖有所下降,但仍能達到95%以上;當信噪比大于等于-6 dB小于等于-4 dB時(高噪聲),模型的平均診斷準確率保持在90%以上;當信噪比為-10 dB時(嚴重噪聲),模型在3種負載工況中的平均診斷準確率分別降低至83.51%、84.02%、83.68%。由此可知,本文所提出的DARTS-CNN-BiLSTM-A模型在不同程度的噪聲干擾中仍能保持較高的診斷準確率,對中低噪聲的抵抗能力非常明顯,具備良好的抗噪性能,且模型準確率的平均絕對偏差較小,穩(wěn)定性能好。

表5 本文模型A在不同噪聲條件下的平均診斷準確率和平均絕對偏差 %

此外,為了分析該模型對每個故障類別的分類情況,本文使用多分類混淆矩陣展示了當信噪比為-4 dB時最后一次測試的結果,如圖8所示。圖中橫坐標表示故障的真實標簽,縱坐標表示故障的預測標簽,主對角線上的數(shù)字代表模型對每一類別正確識別的樣本數(shù)量,其余位置則是分類錯誤的樣本數(shù)量。從圖中可以看出,在數(shù)據(jù)集A上,模型對標簽為0、1、2、7的故障分類完全正確,標簽為3、5、9的只有極少樣本被分錯;在數(shù)據(jù)集B上,模型對標簽為0、3、6、7的故障分類完全正確,標簽為1、2、5的只有極少樣本被分錯;在數(shù)據(jù)集C上,模型對標簽為0、3、7、9的故障分類完全正確,標簽為1、2、5、6只有極少樣本被分錯。在3個數(shù)據(jù)集上,模型分類錯誤的樣本主要集中出現(xiàn)在類別4和8中,由此可以推斷,當信噪比為-4 dB時,本文模型A除了對4、8兩類較易混淆,其余類別均能夠高水平識別。

圖8 本文模型A在SNR為-4 dB條件下的測試結果混淆矩陣

2) 與其他模型的性能對比實驗

為驗證本文模型A在診斷準確率和抗噪性能上的優(yōu)勢,本文選取了AAnNet[7]、MTSC-CNN[8]、BiLSTM+自注意力機制[9]、Inception-BLSTM[10]這4種先進故障診斷模型進行實驗對比,實驗數(shù)據(jù)使用的是最常用的0.746 kW負載工況下的軸承數(shù)據(jù)(即數(shù)據(jù)集A)。為了對比模型的抗噪性,在數(shù)據(jù)中分別添加信噪比為-10 dB、-8 dB、-6 dB、-4 dB、-2 dB、0 dB、2 dB、4 dB、6 dB、8 dB、10 dB的額外噪聲。每組噪聲實驗中,所有模型均使用相同的數(shù)據(jù)和訓練方式完成訓練與測試,每個模型進行10次訓練和測試,取測試結果的平均診斷準確率(%)±平均絕對偏差(%)作為評價指標。

對比結果如表6所示,AAnNet模型在信噪比大于等于0 dB的低噪聲條件下能保持95%以上的診斷準確率,但在信噪比小于0 dB的中高噪聲條件下,此模型的識別效果不夠理想;MTSC-CNN模型與AAnNet模型的診斷效果相似,準確率略低于AAnNet,但模型穩(wěn)定性更好;BiLSTM+自注意力機制模型只能在信噪比大于等于4 dB的極低噪聲條件下達到較好的診斷準確率,其抗噪性能和模型穩(wěn)定性是5種對比模型中表現(xiàn)最差的;Inception-BLSTM模型在信噪比大于等于-4 dB的低中噪聲條件下均能保持90%以上的診斷準確率,且模型穩(wěn)定性表現(xiàn)良好,但對于信噪比小于-4 dB的高噪聲數(shù)據(jù),模型診斷性能明顯下降;本文提出的DARTS-CNN-BiLSTM-A模型在信噪比大于等于-6 dB的中高噪聲條件下均能保持90%以上的診斷準確率,且對于信噪比大于等于-10 dB小于-6 dB的重噪聲數(shù)據(jù),本文模型仍能保持83.51%以上的診斷準確率,是所有對比模型中診斷準確率和模型穩(wěn)定性表現(xiàn)最好的。在信噪比分別為-10 dB、-8 dB、-6 dB、-4 dB、-2 dB、0 dB、2 dB、4 dB、6 dB、8 dB、10 dB的噪聲條件下,本文模型與其他模型中準確率最高的Inception-BLSTM模型相比,平均診斷準確率分別提升了8.93%、5.74%、3.54%、4.71%、3.32%、2.31%、0.55%、1.11%、0.98%、1.03%、0.19%。

表6 多種模型在不同噪聲條件下的平均診斷準確率和平均絕對偏差對比 %

2.4.2 渥太華大學軸承數(shù)據(jù)集的故障診斷實驗

為驗證本文所提方法在更復雜工況下的軸承數(shù)據(jù)集上也具備良好的適應性,本文使用渥太華大學的變轉速數(shù)據(jù)集對DARTS-CNN-BiLSTM-B模型進行了抗噪性能實驗。在數(shù)據(jù)中分別添加信噪比為-8 dB、-4 dB、0 dB、4 dB、8 dB的額外噪聲,選取在前述對比實驗中表現(xiàn)較好的AAnNet[6]和Inception-BLSTM[9]作為對比。每組噪聲實驗中,所有對比模型均使用相同的數(shù)據(jù)和訓練方式完成訓練與測試,每個模型進行10次訓練和測試,取測試結果的平均診斷準確率(%)±平均絕對偏差(%)作評價指標。

實驗結果如表7所示,在數(shù)據(jù)集D上,AAnNet在無噪聲干擾時的平均診斷準確率可達97.88%,當受到信噪比大于等于0 dB的低噪聲干擾時,能保持90%以上的診斷準確率,但在信噪比小于0 dB的中高噪聲區(qū)間診斷準確率下降很快,當信噪比小于等于8 dB時,平均診斷準確率已低于65%;Inception-BLSTM在信噪比大于等于-4 dB的中低噪聲區(qū)間平均診斷準確率可達到90%左右及以上,當受到信噪比為-8 dB的高噪聲干擾時,平均診斷準確率維持在80%左右;本文提出的DARTS-CNN-BiLSTM-B模型在無噪聲干擾時的平均診斷準確率高達98.85%,當處于信噪比大于等于-4 dB的中低噪聲區(qū)間時,平均診斷準確率也能保持在95%左右及以上,當信噪比為-8 dB時,平均診斷準確率仍能達到85%以上。本文模型B的抗噪性能優(yōu)于其他對比模型,在信噪比分別為-8 dB、-4 dB、0 dB、4 dB、8 dB的噪聲條件下,相較于其他模型中準確率最高的Inception-BLSTM模型,平均診斷準確率分別提升了5.70%、5.42%、2.65%、2.59%、1.57%。在數(shù)據(jù)集E上,本文模型B在無額外噪聲干擾時的平均診斷準確率為98.38%,當信噪比大于等于-4 dB時,平均診斷準確率仍保持在94%以上,當信噪比為-8 dB時,平均診斷準確率達到85.65%。相較于其他模型中準確率最高的Inception-BLSTM模型,本文模型B在信噪比分別為-8 dB、-4 dB、0 dB、4 dB、8 dB的噪聲條件下平均診斷準確率分別提升了6.45%、5.70%、2.43%、2.28%、1.52%,模型穩(wěn)定性也優(yōu)于其他模型。

由上述實驗可知,本文所提方法在兩種軸承故障診斷數(shù)據(jù)集上均表現(xiàn)出良好的適應性,能夠達到較高水平的診斷準確率,且抗噪性能及模型穩(wěn)定性均超越其他對比模型。

表7 多種模型在變轉速及不同噪聲條件下的平均診斷準確率和平均絕對偏差 %

3 結束語

本文針對滾動軸承在噪聲環(huán)境中故障診斷準確率低、模型穩(wěn)定性差的問題,提出了一種DARTS-CNN-BiLSTM抗噪聲軸承故障診斷模型。以原始一維振動信號為輸入,在模型設計方面提出使用可微架構搜索算法對CNN網(wǎng)絡進行結構尋優(yōu),并將DARTS-CNN網(wǎng)絡與BiLSTM網(wǎng)絡結合,進一步改善了CNN無法提取信號時序特征的缺陷。

本文所提方法因為引入尋優(yōu)算法,與其他模型相比,具備對不同數(shù)據(jù)集適應性更強的優(yōu)點,且CNN和BiLSTM的結合能同時捕捉信號的空間和時間特征,更加全面地反應軸承故障狀態(tài),從而有效提升了診斷準確率和模型綜合性能,對高噪聲的抵抗能力更強,可以更好地適應實際工作場景中的診斷需求。

本文方法在進行模型結構尋優(yōu)時的算法效率還有待提升,未來將在這方面做進一步優(yōu)化。