郭 敏,周 超,鄭成基,陳 鵬,胡國賓,范青榮*,朱小紅

(1.武漢理工大學 機電工程學院,湖北 武漢 430070;2.中國輕工業(yè)長沙工程有限公司,湖南 長沙 410114)

0 引 言

齒輪是機械設(shè)備中應(yīng)用比較廣泛的傳動部件之一,其健康狀態(tài)的好壞關(guān)系到設(shè)備能否高效穩(wěn)定地工作,因此,對齒輪進行故障診斷具有重要的意義。

隨著智能故障診斷技術(shù)的發(fā)展,許多基于傳統(tǒng)機器學習(machine learning,ML)和深度學習(deep learn-ing,DL)的技術(shù)被應(yīng)用到了齒輪故障診斷中[1-2]。其中,基于深度學習的故障診斷方法是否成功在很大程度上取決于2個條件:1)足夠數(shù)量的訓(xùn)練樣本;2)訓(xùn)練集與測試集遵循相同的數(shù)據(jù)分布和故障類別[3]。

在實際工程中,由于齒輪運行工況的多變,采集的故障數(shù)據(jù)存在分布性差異大和數(shù)據(jù)非均衡性等問題,用一個原本診斷精度良好的故障診斷模型去診斷另一工況下的故障,其診斷精度將大幅下降。因此,在運行工況多變的情況下,如何能夠訓(xùn)練出一個診斷精度良好的故障診斷模型仍是當今的相關(guān)研究熱點之一。

隨著計算機技術(shù)的高速發(fā)展,越來越多的學者將深度學習技術(shù)運用于機械產(chǎn)品的故障診斷中。深度學習模型對數(shù)據(jù)特征比較敏感,其能夠提取原始數(shù)據(jù)中更深層次的特征。元學習(meta-learning)[4]作為深度學習中一個前沿的技術(shù),其具體思想是從大量的先驗任務(wù)中學習到元知識,利用以往的先驗知識,指導(dǎo)模型更快地學習(在新的任務(wù)中);因此,可以將元學習技術(shù)用于變工況齒輪故障診斷中。

目前,元學習的研究方向主要有基于優(yōu)化、基于度量和基于模型[5]這3類。在已有的基于元學習的故障診斷方法中,ZHANG Shen等人[6]提出了一種基于模型不可知元學習(model agnostic meta learning,MAML)的軸承故障診斷方法,其目的是利用有限的故障數(shù)據(jù),訓(xùn)練出良好的故障分類器。

基于模型的元學習的基本思想是尋找最優(yōu)初始超參數(shù),在初始超參數(shù)良好的情況下,模型能以較少步驟的梯度快速地學習新任務(wù)。然而,最優(yōu)初始超參數(shù)的尋找是困難的,模型參數(shù)設(shè)置不當不僅會影響MAML的收斂速度[7],而且對于特定任務(wù)的調(diào)整參數(shù)通常還會費時費力,且計算成本較大。此外,WANG Si-han等人[8-9]分別提出了基于度量元學習的增強關(guān)系網(wǎng)絡(luò),以及基于特征空間度量的元學習模型,并將其用于軸承的故障診斷。

采用上述方法雖能在故障診斷中獲得較高的診斷精度,但由于故障振動信號頻率成分復(fù)雜且多樣,在運行工況變化較大的情況下,這些模型不能很好地提取到更深層次的故障特征,并將其聯(lián)系起來,容易忽略掉故障信號之間的相關(guān)性。

筆者基于元學習技術(shù)中的原型網(wǎng)絡(luò),構(gòu)建一種故障診斷模型,以期實現(xiàn)變工況下的齒輪故障診斷目的。

首先,筆者對原始齒輪故障信號進行重采樣,以增加故障樣本的數(shù)量,并對其進行短時傅里葉變換,將其轉(zhuǎn)化成更符合模型輸入的二維時頻特征圖;然后,基于元學習技術(shù)中的原型網(wǎng)絡(luò)[10],將初始模塊(Inception模塊)[11]引入到模型的特征提取模塊中,以增加特征提取網(wǎng)絡(luò)的寬度,獲得多通道信息交互的特征數(shù)據(jù),提高其特征的提取能力(便于后續(xù)網(wǎng)絡(luò)生成更準確的故障類原型);最后,采用度量分類器,在變工況條件下進行齒輪的故障診斷。

1 理論基礎(chǔ)

1.1 元學習

元學習即學會學習,是利用之前學習過的知識或經(jīng)驗,在學習新任務(wù)時使模型能快速適應(yīng)。且其模型所需訓(xùn)練樣本較少,一般用于提高模型的泛化能力,將模型更好地泛化到差別較大的任務(wù)中。

元學習的訓(xùn)練機制為階段式訓(xùn)練機制[12],即模型訓(xùn)練時有很多個不同的任務(wù)(task),每個task中都包含一個用于獲取特定知識并提供反饋的支持集(support set)和一個用于評估模型泛化性能的查詢集(query set),task中的支持集和查詢集隨機從數(shù)據(jù)集中抽取。

在進行訓(xùn)練時,元學習需要保證訓(xùn)練集、驗證集和測試集中的數(shù)據(jù)類別完全不同,但是每個task下的支持集和查詢集中的數(shù)據(jù)類別要保持一致。模型經(jīng)過多個task訓(xùn)練后,將學會從較小且數(shù)據(jù)分布差異較大的數(shù)據(jù)集上學習。

上述數(shù)據(jù)集的劃分通常用N-way K-shot表示,即task中的支持集和查詢集都采用N-way K-shot的方法進行設(shè)置。每個task中的支持集和查詢集都有N個不同類別的數(shù)據(jù),每個類別中有K個數(shù)據(jù)樣本。據(jù)文獻[12]1-7可知,當模型在訓(xùn)練和測試時,采用相同數(shù)量的way和shot可以獲得更好的效果。

元學習訓(xùn)練集劃分的詳細規(guī)則如圖1所示。

圖1 數(shù)據(jù)集的劃分

同理,驗證集和測試集也采用相同的劃分規(guī)則。

圖1中,數(shù)據(jù)集分為支持集和查詢集,每個數(shù)據(jù)集分為n個Task,每個任務(wù)包含N類故障類型,每類故障的支持集和查詢集各有K個樣本。其中,實線部分為N-way 1-shot,即支持集和查詢集中含有相同的N個故障類型,且每類故障含有有1個樣本;黑色虛線所框起來的部分為N-way 2-shot。

當每類故障樣本為K時,即N-wayK-shot。

1.2 原型網(wǎng)絡(luò)

原型網(wǎng)絡(luò)[10]1-12(PN)是一種簡單、高效的小樣本學習方法,其基本思想是創(chuàng)建各類的類原型表示,并根據(jù)類原型與查詢點(新點)之間的距離,對查詢點進行分類。因此,故障分類問題就轉(zhuǎn)化為特征空間中最近鄰問題。

筆者采用歐式距離進行相似性度量。

原型網(wǎng)絡(luò)示意圖如圖2所示。

圖2 原型網(wǎng)絡(luò)示意圖

圖2中,C1、C2和C3分別代表3個種類的類原型;X表示待分類樣本點。

假設(shè)數(shù)據(jù)集D={(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3),…,(xn,yn)},在階段性訓(xùn)練時,筆者從D中隨機抽取n個樣本點用于組成支持集S。同理,筆者選擇與支持集不同的n個樣本點,將其組成查詢集Q。

原型網(wǎng)絡(luò)計算流程圖如圖3所示[13]。

圖3 原型網(wǎng)絡(luò)計算流程圖

圖3中,原型網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)主要分為3個模塊,即特征提取、獲得類原型和距離計算。

圖中fφ(·)為特征提取器,特征提取器通常是三層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),卷積層1參數(shù)為[3,64,3](輸入通道為3,輸出通道為64,卷積核大小為3×3);卷積層2參數(shù)為[64,64,3];卷積層3參數(shù)為[64,64,3]。其中,每層卷積輸出時都通過了批正則化、激活層和最大池化層。

首先,筆者將支持集中各故障類別數(shù)據(jù)輸入特征提取器中,學習數(shù)據(jù)中的非線性特征,得到每個樣本的數(shù)據(jù)特征;然后,計算每一類數(shù)據(jù)樣本特征的平均值,得到類原型Ci。

Ci計算方法如下:

(1)

式中:S為支持集中總的樣本數(shù)量;(xi,yi)為樣本的特征和標簽;fφ(xi)為特征提取器提取的特征。

然后,筆者將查詢集中的查詢點數(shù)據(jù)輸入到同一個原型網(wǎng)絡(luò)中的特征提取器,得到特征嵌入CQ;再依次計算CQ與各類原型的距離,即得到查詢集嵌入特征與各類原型的距離度量d,d越小,相似性越大;最后將d取負,將其輸入SoftMax函數(shù)中,預(yù)測查詢集屬于某個類別的概率pφ(y=k|x)。

概率計算如下:

(2)

式中:d為查詢點與類原型之間的歐式距離,距離越小,相似性越大。

1.3 Inception模塊

筆者將Inception模塊引入原型網(wǎng)絡(luò)的特征提取層中,在保證模型原有效果的前提下,Inception可以增加網(wǎng)絡(luò)的寬度,以獲得多通道信息交互的特征數(shù)據(jù)。

Inception模塊的多分支結(jié)構(gòu)相當于多次對輸入數(shù)據(jù)進行提取,可以更好地提取并保留輸入圖像的細節(jié)特征,從而提高模型整體的特征表達能力。

筆者所提出的Inception模塊結(jié)構(gòu)如圖4所示。

圖4 Inception模塊結(jié)構(gòu)

圖4的Inception結(jié)構(gòu)由3個不同感受野的分支組成。輸入的故障數(shù)據(jù)經(jīng)多分支處理后,能獲得含有多通道信息交互的特征圖。第一分支(從左往右)先通過步長為1的1×1卷積核,以減少輸入特征參數(shù),然后通過3×3卷積層(其中步長為2,填充為0);第二分支先通過1×1卷積層,再通過2個步長和填充分別為1、1和2、0的3×3卷積層,以更好地提取故障數(shù)據(jù)的特征;第三分支先通過步長為2,填充為0的最大池化層,對其進行池化,以減少參數(shù)的數(shù)量,然后通過步長為1,填充為0的1×1的卷積核。

筆者將經(jīng)過3個分支處理后的特征進行拼接,得到多通道信息交互的特征數(shù)據(jù),從而提高網(wǎng)絡(luò)的特征提取能力。

2 基于改進原型網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法

齒輪故障診斷是一個典型的小樣本分類問題,因此,基于元學習技術(shù)中的原型網(wǎng)絡(luò),筆者提出了一種變工況下齒輪故障診斷方法(VWFD)。

VWFD診斷模型如圖5所示。

圖5 VWFD診斷模型

圖5中,VWFD模型主要分為數(shù)據(jù)輸入模塊、數(shù)據(jù)劃分模塊、特征提取模塊和距離計算模塊。

首先,筆者對原始故障數(shù)據(jù)進行重采樣,并進行STFT處理,將處理好的時頻特征圖劃分為支持集和查詢集;再采用含有Inception模塊的特征提取器,獲取更全面的故障特征,利用支持集計算各類齒輪故障的故障類原型;然后計算查詢集與各故障類原型的歐式距離,將距離結(jié)果輸入SoftMax分類器中,得到故障預(yù)測結(jié)果;采用交叉熵損失函數(shù)計算預(yù)測結(jié)果與真實結(jié)果的損失,并采用Adam算法更新模型超參數(shù),學習率設(shè)置為0.001,對模型進行反復(fù)訓(xùn)練,直至得到最優(yōu)模型參數(shù)與齒輪故障類原型。

VWFD模型的結(jié)構(gòu)與參數(shù)如表1所示。

表1 模型結(jié)構(gòu)與參數(shù)

筆者在卷積層1、2、3、4的后面均添加了批正則化、激活層和最大池化層。

為了能夠使模型收斂得更快,并減弱過擬合,激活層的激活函數(shù)采用ReLU。

2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

文獻[14]指出,振動信號的時頻特征圖作為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入數(shù)據(jù)非常合適。因此,筆者采用STFT將齒輪振動信號轉(zhuǎn)化成二維時頻特征圖像。

STFT的實質(zhì)是對信號做傅里葉變換之前,引入一個時間有限的窗函數(shù)h(t),對其進行分析,并假設(shè)非平穩(wěn)信號在分析窗的短時間隔內(nèi)是平穩(wěn)的,然后進行傅里葉變換。

其具體的計算公式如下[15]:

(3)

式中:x(τ)為時域信號;ω為頻率;t為時間;h(τ-t)為以t為中心的窗函數(shù)。

當模型缺乏訓(xùn)練樣本,尤其是樣本之間特征變化過小時,其可能會出現(xiàn)過擬合的問題,從而降低模型的分類效果。此時,可以采用重疊采樣的方法進行數(shù)據(jù)樣本量的擴充,以緩解模型的過擬合,提高模型的分類精度。

數(shù)據(jù)重采樣如圖6所示。

圖6 原始數(shù)據(jù)樣本擴充

圖6中,對于原始齒輪故障時域信號,采用大小為1 024的窗口(即1 024個數(shù)據(jù)點)進行重采樣,以擴充數(shù)據(jù)的樣本,且信號的重疊率為0.5。

采用重疊采樣,不僅能增加樣本,還可增加樣本之間的相關(guān)性,從而增強訓(xùn)練模型的魯棒性。

2.2 變工況齒輪故障診斷流程

筆者提出的改進原型網(wǎng)絡(luò)變工況齒輪故障診斷流程如圖7所示。

圖7 原型網(wǎng)絡(luò)齒輪故障診斷方法流程

首先,筆者將預(yù)處理好的故障數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練集、驗證集和測試集(3個數(shù)據(jù)集的齒輪故障類別完全不同),并將這3個數(shù)據(jù)集劃分為支持集和查詢集;

然后,在訓(xùn)練階段,采用訓(xùn)練集進行模型的預(yù)訓(xùn)練,將訓(xùn)練階段模型參數(shù)傳遞給驗證階段,進行驗證,并判斷訓(xùn)練和驗證階段的模型是否收斂;若都沒收斂,將驗證階段得到的模型參數(shù)再次傳遞給訓(xùn)練階段,即一輪訓(xùn)練一輪驗證,直至訓(xùn)練階段和驗證階段的模型都收斂,以該機制進行訓(xùn)練,最終得到既含有訓(xùn)練集又含有驗證集元知識的模型;

最后,將得到的模型參數(shù)傳遞給測試集進行測試,即可實現(xiàn)變工況下的齒輪故障診斷目的。

3 變工況齒輪故障診斷實驗

3.1 實驗數(shù)據(jù)采集

為了驗證VWFD模型的有效性,筆者采用功率開放式齒輪傳動裝置作為實驗平臺,對標準漸開線圓柱直齒輪進行齒輪故障運行故障模擬實驗,以采集齒輪故障數(shù)據(jù)。

齒輪實驗平臺如圖8所示。

圖8 齒輪實驗平臺

實驗平臺主要由1個變速三相異步電機、3個聯(lián)軸器、1個齒輪箱、1個扭矩傳感器和1個電磁渦流制動器組成。

筆者選擇點蝕齒輪進行故障診斷研究,選擇5種齒輪進行測試,即正常齒輪(Normal)、1個點蝕齒輪(1spot)、2個點蝕齒輪(2spot)、3個點蝕齒輪(3spot)和嚴重點蝕齒輪(pitting)。

正常齒輪的齒面無故障。為模擬輕微點蝕故障及其發(fā)展趨勢,筆者在正常輪齒的齒面上人工鉆取一些點損傷,稱為點蝕齒輪。

具體齒面情況如圖9所示。

圖9 實驗齒輪齒面

圖9(a)為齒面無故障的正常齒輪;

圖9(b)為1個點蝕損傷齒輪,在其1個齒面上的嚙合節(jié)線上鉆1個直徑為2 mm、深度約為0.3 mm的點損傷,形狀類似橢圓形;

圖9(c)和圖9(d)分別為在其嚙合節(jié)線上有2個和3個點蝕損傷的齒輪,點蝕大小和鉆孔位置與上述保持一致;

圖9(e)為實際嚴重點蝕齒輪。齒輪箱中主動輪為故障齒輪,從動輪為正常齒輪。

筆者采集了不同轉(zhuǎn)速與不同負載下的點蝕齒輪故障數(shù)據(jù),轉(zhuǎn)速分為1 200 r/min、1 800 r/min、2 400 r/min和3 000 r/min,負載分為40 N·m、60 N·m和70 N·m,采樣頻率為20 kHz,齒輪測試時間為2 s。因此,每種故障齒輪有12種運行工況。

筆者采用上述重采樣技術(shù),對原始齒輪故障信號進行切片,以擴充故障樣本。因此,在較少原始樣本的情況下,每種工況下齒輪能獲得100個樣本,數(shù)據(jù)集總樣本數(shù)量為6 000。

3.2 變工況實驗數(shù)據(jù)集劃分

該實驗主要分為3種變工況類型的齒輪故障診斷:1)同負載、不同轉(zhuǎn)速;2)不同負載、相同轉(zhuǎn)速;3)不同負載、不同轉(zhuǎn)速。

具體數(shù)據(jù)集劃分如表2所示。

表2 數(shù)據(jù)集劃分

表2中,40～1 200代表齒輪的運行工況為負載40 N,轉(zhuǎn)速1 200 r/min;故障類型的5類分別為Normal、1 spot、2 spot、3 spot和pitting,且每類樣本數(shù)均為100。

上述3種變工況類型的診斷實驗都設(shè)置了3-way 1-shot、3-way 3-shot、3-way 5-shot等實驗組,即每一個訓(xùn)練、驗證和測試的task任務(wù)中都包含3種不同的故障類型,每個任務(wù)中的支持集分別含有1個、3個和5個故障樣本,與之對應(yīng)的查詢集中分別含有1個、3個和5個故障樣本;

同時,筆者也設(shè)置了5-way 1-shot、5-way 3-shot、5-way 5-shot實驗組,每組的task任務(wù)中包含5種不同的故障類型,每個task任務(wù)下對應(yīng)的支持集和查詢集的設(shè)置同上。

筆者按照圖7所示的訓(xùn)練流程進行模型的訓(xùn)練,設(shè)置模型訓(xùn)練和驗證的迭代輪數(shù)為250。

由于不同特征對各故障的效果不同,為了減少故障診斷過程中人為操作對原始數(shù)據(jù)的影響,筆者直接使用原始齒輪振動數(shù)據(jù)進行短時傅里葉變換(STFT),再進行故障的診斷。

3.3 模型驗證

在圖5的特征提取模塊中,Inception模塊引入的位置和數(shù)量對網(wǎng)絡(luò)整體特征提取能力的改進效果并不一樣,模塊引入的位置和數(shù)量不對,反而會使模型的診斷精度下降。

為了驗證Inception模塊的合理性,找出最優(yōu)引入數(shù)量與引入位置,筆者進行了一系列對比實驗。數(shù)據(jù)集選用表2中同負載、不同轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)集,實驗組為5-way 5-shot。

不同數(shù)量與位置Inception模塊實驗對比結(jié)果,如圖10所示。

圖10 不同數(shù)量與位置Inception模塊實驗對比結(jié)果

圖10中:實驗結(jié)果為進行5次實驗的平均結(jié)果,橫坐標中的“無”代表不引入Inception模塊的原型網(wǎng)絡(luò);“1”代表在圖5所示特征提取模塊的Conv-1后面引入一個Inception模塊;“1,3”代表在特征提取模塊的Conv-1和Conv-3后面分別引入一個Inception模塊,其他以此類推。

從圖10可知:當不引入Inception模塊時,原始模型的診斷精度為89.56%;當Inception模塊放在特征提取模塊Conv-3后面時(引入數(shù)量為1),模型的診斷精確度高達91.26%,比不引入Inception模塊時的診斷精度提高了1.7%,并且比Inception模塊放在其他任何位置時的診斷精確度都高;此外,當Inception模塊引入的數(shù)量為2個模塊時,無論將其放在任何位置,其模型的診斷精度均遠比引入一個Inception模塊的診斷精度要低,且比不引入Inception模塊的診斷精度還低。

以上結(jié)果表明,VWFD模型與Inception模塊引入的位置和數(shù)量合理有效。

3.4 實驗與結(jié)果分析

為驗證VWFD模型在變工況下的齒輪故障診斷性能,筆者采用表2中的3類變工況齒輪故障數(shù)據(jù)進行實驗;同時,為了避免實驗結(jié)果具有偶然性,每類工況實驗均進行5次,并求取其平均值。

VWFD模型診斷實驗結(jié)果如表3所示。

表3 VWFD模型3種變工況類型診斷實驗結(jié)果 (%)

從表3可知:VWFD模型在故障類別數(shù)(way)一樣,支持集和查詢集的樣本數(shù)為1時,模型的故障診斷精度都能達到64%以上,并隨著樣本數(shù)量的增加,模型的故障診斷精度也隨之提高;當故障類別數(shù)為5,支持集和查詢集的樣本數(shù)為5時,3種變工況類型的診斷精確度都能達到90%以上;在相同負載、不同轉(zhuǎn)速的變工況故障診斷類型中,當樣本數(shù)量一致時,隨著故障類別數(shù)的增加,模型的診斷精度也會有一定程度的提高。

為了更加直觀地展示出VWFD模型在故障診斷中的表現(xiàn),筆者將表3中的實驗結(jié)果(診斷精度為92.76%)導(dǎo)入混淆矩陣,并繪制該模型在測試集上的診斷結(jié)果?；煜仃嚹芮逦卣故久款惞收媳徽_診斷與誤診的數(shù)量,以及被誤診為何種故障。

測試集診斷結(jié)果混淆矩陣如圖11所示。

圖11 測試集診斷結(jié)果混淆矩陣

圖11中,橫坐標為預(yù)測標簽,縱坐標為真實標簽,主對角線上的數(shù)字為故障類別預(yù)測正確的數(shù)量,其余數(shù)字為被誤診的數(shù)量以及具體被誤診為何種故障。

由圖11可以看出:VWFD對于齒輪早期輕微點蝕故障診斷具有較高的診斷精度,由于1 spot故障齒輪是輕微的齒輪故障,其故障信號與正常齒輪信號差異不是很大,所以兩者之間相互被誤判的次數(shù)比較多。

為驗證VWFD模型的優(yōu)越性,在數(shù)據(jù)集相同的前提下,筆者將該模型與SVM、CNN和PN這3種故障診斷模型(方法)進行了對比。其中,CNN的特征提取模塊為3層的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和1層全連接層,卷積層1參數(shù)為[3,64,3](輸入通道為3,輸出通道為64,卷積核大小為3×3);卷積層2參數(shù)為[64,64,3];卷積層3參數(shù)為[64,64,3]。其中,每層卷積輸出時,都通過了批正則化、激活層和最大池化層。

為避免實驗結(jié)果的偶然性,筆者對上述幾種故障診斷方法分別進行了5次實驗,并取其平均值。

4種故障診斷模型的對比實驗結(jié)果,即平均準確率如表4所示。

表4 4種故障診斷模型對比實驗結(jié)果 (%)

從表4可以看出:不管是在哪種變工況類型下的故障診斷中,對比其他3種故障診斷方法,VWFD方法的測試準確率是最高的。這表明VWFD模型具有較好的故障特征提取能力,有利于得到更準確的故障類原型,提高模型在變工況下的診斷精度;

當故障類別(way)一定時,隨著樣本數(shù)量(shot)的增加,上面4種故障診斷方法的測試準確率都得到了提高。這說明在故障診斷中,樣本量的增加有利于提高模型的測試精度,且在一定程度上可以緩解模型過擬合。

在上述3種變工況故障診斷實驗中,當way和shot一定時,傳統(tǒng)的機器學習方法SVM的測試診斷精度都低于其他3種基于深度學習的故障診斷方法,尤其是在不同轉(zhuǎn)速、不同負載變工況故障診斷實驗下的3-way 3-shot實驗組中,SVM的測試準確率最低,只有35.42%;由于CNN特征提取能力的提高,測試準確率相較SVM提高了24.02%;基于度量學習的PN相較于CNN的測試準確率提高了19.11%,PN模型能夠很好地提取故障特征,并利用基于度量的學習,計算得到各類齒輪故障的類原型,提高模型的診斷精度。

筆者提出的基于改進原型網(wǎng)絡(luò)的VWFD模型雖然在一定程度上增加了網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性,但其泛化能力和特征提取能力相較于PN都有所提升,準確率也比PN提高了4.23%。

以上結(jié)果可以進一步證明,VWFD方法在變工況下的點蝕齒輪故障診斷中是有效的,即在原型網(wǎng)絡(luò)中添加Inception模塊,有助于提高模型的性能,以及模型的診斷精度及其泛化能力。

4 結(jié)束語

在變工況齒輪故障診斷過程中,存在齒輪運行工況多變、數(shù)據(jù)分布差異性大等問題,導(dǎo)致傳統(tǒng)的深度學習模型通用性差和診斷精度低。為此,筆者提出了一種基于元學習技術(shù)的變工況齒輪故障診斷方法,并搭建了齒輪實驗平臺,采集不同工況下的點蝕齒輪故障數(shù)據(jù),對VWFD方法的適用性和有效性進行了驗證。

研究結(jié)果如下:

1)將元學習技術(shù)中的原型網(wǎng)絡(luò)運用在變工況齒輪故障診斷中,基于原型網(wǎng)絡(luò)建立了各類型工況下的齒輪故障類原型,利用歐式距離來計算查詢點與類原型的距離,并進行分類,這在一定程度上提高了變工況齒輪故障診斷的準確率和模型的通用性;

2)在原型網(wǎng)絡(luò)的特征提取器中引入Inception模塊,可使網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)斎霐?shù)據(jù)特征進行多次提取,并保留更多的故障細節(jié)特征信息,提高了模型整體的特征表達能力,使原型網(wǎng)絡(luò)獲得了更加準確的故障類原型,提高了模型的診斷精度;

3)在變工況點蝕齒輪故障數(shù)據(jù)相同的條件下,VWFD與SVM、CNN和PN方法的故障診斷結(jié)果對比表明,VWFD模型的故障診斷精度明顯優(yōu)于上述3種方法,特別是在不同負載、相同轉(zhuǎn)速變工況故障診斷實驗下的5-way 5-shot實驗組中,該模型的診斷精度高達92.76%。

在上述變工況的齒輪故障診斷實驗中,筆者只選取了點蝕故障。因此,在后續(xù)的研究中,筆者將繼續(xù)對變工況下的其他齒輪故障類型進行診斷實驗。