安 猛,徐鳳春,張洪濤

(吉林煙草工業(yè)有限責(zé)任公司 長春卷煙廠,吉林 長春 130031)

0 引言

軸承作為機械傳動的關(guān)節(jié)零件,被廣泛應(yīng)用在大型設(shè)備的齒輪箱中,一般配合高速軸使用,但易發(fā)生損傷,可能引起關(guān)聯(lián)機構(gòu)的故障。在某些持續(xù)高速運轉(zhuǎn)的齒輪箱中,將會承受較大的隨機負(fù)載,工況條件可能較差,對冷卻和潤滑環(huán)境也有較高要求。據(jù)相關(guān)機構(gòu)的統(tǒng)計,在齒輪箱故障中,軸承損傷約占80%,軸承損傷是造成齒輪箱故障的重要因素[1]。綜上,對齒輪箱軸承的損傷識別能夠減少齒輪箱故障,保證其平穩(wěn)運行,降低設(shè)備的維修成本。

1 深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

1.1 殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

He等人[2]提出了殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ResNet),將殘差學(xué)習(xí)的理念借鑒到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)里,新的結(jié)構(gòu)被稱為殘差塊,殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由多個殘差塊組成[3]。

圖1展示了殘差塊和卷積網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別,圖1(a)為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),圖1(b)為殘差塊。其中,F(x)為殘差塊的殘差,x為輸入,H(x)為輸出。若將網(wǎng)絡(luò)設(shè)計成H(x)=F(x)+x,則此網(wǎng)絡(luò)變?yōu)閷W(xué)習(xí)F(x)=H(x)-x的殘差函數(shù),稱為殘差學(xué)習(xí)。它將輸入直接傳遞到后面的網(wǎng)絡(luò)層并作為后層輸入,以解決神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的退化與梯度彌散問題[3]。

圖1 殘差塊結(jié)構(gòu)示意圖

1.2 改進殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

通過在殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中嵌入壓縮激勵(Squeeze and Excitation,SE)模塊進行改進,轉(zhuǎn)變成壓縮激勵殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Squeeze and excitable residual neural network,SE—ResNet)[4]。圖2為SE的模塊結(jié)構(gòu),SE模塊包括壓縮和激勵部分,通過聚合方法實現(xiàn)全局平均池化(global average pooling),產(chǎn)生通道統(tǒng)計信息。

圖2 壓縮激勵模塊

輸入H×W×C的空間特征,經(jīng)過全局平均池化壓縮,把各通道上H×W特征壓縮為數(shù)字特征,輸入和輸出的通道相對應(yīng),數(shù)字特征被賦予全局感受野,數(shù)字特征能表示其對應(yīng)通道上的所有信息[5]。壓縮式為:

(1)

其中,z為全局信息壓縮后的特征,Fsq為壓縮后的矩陣,uc為卷積后的三維矩陣,C為通道序列,H×W為特征圖的高度和寬度,i、j為矩陣的行和列。將H×W×C的圖像壓縮轉(zhuǎn)換為1×1×C的特征圖,結(jié)果為全局信息。

激勵部分是獲取通道壓縮后聚集信息的聯(lián)系,利用網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)機制生成通道權(quán)重,經(jīng)Scale學(xué)習(xí)得到各通道的重要程度,作用到特征對應(yīng)的通道上,重置通道權(quán)重[6]。激勵式為:

s=Fex(z,W)=σ[g(z,W)]=σ[W2δ(W1z)]

(2)

式中,s為激勵的全局,Fex為激勵函數(shù),σ為全連接過程,g為全連接結(jié)果的非線性激活,δ為修正線性單元(ReLU)的激活函數(shù),W1和W2為全連接層。激勵利用重標(biāo)特征來獲得通道的重要程度,提升關(guān)鍵特征,極大提高網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練速度與準(zhǔn)確率[7]。

在壓縮激勵殘差網(wǎng)絡(luò)中引入批量標(biāo)準(zhǔn)化(Batch Normalization,BN)算法,標(biāo)準(zhǔn)化卷積層的輸入,減少因數(shù)據(jù)分布不均引起的參數(shù)變動[8]。引入BN算法不僅使訓(xùn)練樣本分布穩(wěn)定,加快收斂速度,還能標(biāo)準(zhǔn)化網(wǎng)絡(luò)參數(shù),突出激活函數(shù)敏感度低的神經(jīng)元,激活函數(shù)會自動削弱部分神經(jīng)元,降低對隨機失活(Dropout)的需求[9]。

2 軸承損傷實驗和結(jié)果分析

2.1 損傷識別流程

軸承損傷識別的流程包括:振動數(shù)據(jù)采集、信號處理、特征提取和故障識別[10]。首先,利用加速度傳感器采集軸承振動信號;其次,利用時頻變換將一維振動信號變換成二維時頻圖,并劃分訓(xùn)練集和測試集;之后對包含軸承損傷信息的時頻圖壓縮,打上損傷類型標(biāo)簽,將訓(xùn)練集的時頻圖輸送到改進的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中訓(xùn)練;最后將測試集輸入到優(yōu)化后的模型中進行損傷識別。軸承損傷識別流程如圖3所示,用Softmax分類器對軸承損傷狀態(tài)分類。

圖3 軸承損傷識別流程

2.2 損傷實驗平臺搭建

采用旋轉(zhuǎn)機械振動損傷實驗臺進行驗證,圖4為實驗臺的搭建,主要由電動機、齒輪箱、測試軸承、加速度傳感器、變壓器、變頻器、負(fù)載調(diào)節(jié)器、數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)及采集計算機組成。在實驗臺中加入變頻器,以控制電機的輸出轉(zhuǎn)速和傳動方向。

圖4 旋轉(zhuǎn)機械振動損傷實驗平臺

在測試軸承座安裝傳感器,采集軸承垂直與水平的振動信號,實時監(jiān)測主軸的速度,將軸承振動數(shù)據(jù)同步傳輸?shù)接嬎銠C。交流電動機輸出轉(zhuǎn)速為1480 r/min,信號采樣頻率為16384 Hz,采樣時間為10 s。測試軸承為圓柱滾子軸承,具體型號為NU 205ECML,參數(shù)見表1。

表1 滾動軸承NU 205ECML參數(shù)

加工測試軸承的損傷,損傷位置分別為軸承的外圈、內(nèi)圈、滾動體。軸承損傷類型為單故障和復(fù)合故障,其中單故障為:滾動體損傷;內(nèi)圈損傷;外圈損傷。復(fù)合故障為:滾動體與內(nèi)圈復(fù)合損傷;內(nèi)圈與外圈復(fù)合損傷。測試軸承如圖5所示,分別為滾動軸承的外圈、內(nèi)圈與滾動體損傷情況。每次實驗選用同種型號的一種損傷類型測試。

圖5 測試軸承的損傷

2.3 數(shù)據(jù)處理

(1)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

以水平方向數(shù)據(jù)為分析對象,包括單一和復(fù)合損傷狀態(tài)的數(shù)據(jù),一共6種類型。圖6展示了軸承在6種損傷狀態(tài)下的時域圖,依次為健康軸承(N)、滾動體損傷(B)、內(nèi)圈損傷(IR)、外圈損傷(OR)、滾動體與內(nèi)圈復(fù)合損傷(B-IR)、內(nèi)圈與外圈復(fù)合損傷(IR-OR)。橫坐標(biāo)為1024個截取點,即截取時間;縱坐標(biāo)為加速度,即沖擊。如圖6所示,健康軸承的信號為隨機信號,總體振動幅值小,呈現(xiàn)平穩(wěn)狀態(tài)。軸承發(fā)生損傷時,有明顯沖擊,時域信號出現(xiàn)波動,振動幅值也會隨損傷程度而改變,損傷沖擊在時域圖中呈周期性變化。

圖6 損傷軸承的時域圖

(2)振動信號處理

壓縮激勵殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入為二維圖像,而采集的原始振動信號是一維,所以需要轉(zhuǎn)化。本文對原始信號進行了包括灰度圖、短時傅里葉變換和連續(xù)小波變換3種轉(zhuǎn)化方法。

2.4 改進網(wǎng)絡(luò)模型的搭建與訓(xùn)練

采用旋轉(zhuǎn)機械振動損傷平臺的軸承數(shù)據(jù),處理輕載和重載下軸承的振動數(shù)據(jù),每種損傷類型采集300個樣本,共計3600個。將損傷類型標(biāo)簽設(shè)置為1至6。表2展示了軸承的損傷位置、標(biāo)簽和數(shù)據(jù)集。將每種損傷類型中樣本的70%作為訓(xùn)練集,30%作為測試集。

表2 實驗數(shù)據(jù)劃分

本文設(shè)計的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖7所示,壓縮激勵殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為41層,包括1個輸入層、1個卷積層、1個最大池化層、4個SE殘差結(jié)構(gòu)、1個全局池化層與1個輸出層。其中,1個SE殘差塊由3個卷積層、3個BN層、1個全局池化層和2個全連接層構(gòu)成。用全局最大池化層替換全連接層,能較好提升模型的泛化能力;在殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中引入壓縮激勵模塊,能夠提升損傷識別的關(guān)鍵特征;在卷積層后引入BN層,能有效防止梯度消失和過擬合問題,擁有更好的魯棒性。表3展示了壓縮激勵殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)參數(shù),其中輸入層為32×32×3的特征圖像,軸承損傷類型為6種。

表3 壓縮激勵殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)

圖7 壓縮激勵殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

利用Matlab處理軸承原始樣本,獲得損傷的二維時頻圖。用訓(xùn)練集訓(xùn)練壓縮激勵殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),將不帶標(biāo)簽的測試集輸入到已訓(xùn)練好的模型,查看損傷類型的識別準(zhǔn)確率。為減少實驗誤差,選取五次實驗的平均值作為最終結(jié)果。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型采用TensorFlow框架,使用Jupyter notebook編程。

2.5 實驗結(jié)果分析

為驗證不同處理方法對模型精度和速度的影響,設(shè)置了3組實驗。如表4所示,分別用灰度圖(VI)、短時傅里葉變換(STFT)、連續(xù)小波變換(CWT)作為振動信號的處理方法,模型的特征提取與分類均取得了較好效果,識別準(zhǔn)確率均達(dá)到97%以上,證明了壓縮激勵殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的廣泛適用性。

表4 數(shù)據(jù)處理方法及結(jié)果

為了驗證壓縮激勵殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的性能,將經(jīng)典卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(LetNet)、殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ResNet)和VGG神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為對照組。根據(jù)表4的實驗結(jié)果,選取連續(xù)小波變換得到的時頻圖作為輸入,將各網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)調(diào)至最優(yōu)。為保證統(tǒng)一性,將各模型迭代次數(shù)設(shè)定為10。圖8展示了4種模型的識別準(zhǔn)確率,根據(jù)實驗結(jié)果可知壓縮激勵殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比其他網(wǎng)絡(luò)的識別準(zhǔn)確率更高,證明改進殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能要優(yōu)于其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

圖8 網(wǎng)絡(luò)模型對照結(jié)果

圖9為壓縮激勵殘差網(wǎng)絡(luò)的損失曲線和準(zhǔn)確率曲線,可以明顯看到,迭代第4次時,損失函數(shù)下降到最低且趨于穩(wěn)定;迭代第4次時,準(zhǔn)確率也達(dá)到最高且趨于穩(wěn)定。說明壓縮激勵殘差神經(jīng)模型的收斂速度快,準(zhǔn)確率高,在軸承損傷識別中效果優(yōu)異。為進一步說明軸承損傷識別情況,用混淆矩陣對結(jié)果可視化。如圖10所示,對角線為預(yù)測類別與真實結(jié)果的關(guān)系,其中有1個軸承外圈損傷被誤分為軸承內(nèi)外圈損傷,識別準(zhǔn)確率為99.5%;4個內(nèi)外圈損傷被誤分為外圈損傷,識別準(zhǔn)確率為97.7%;其他損傷類型的識別準(zhǔn)確率均達(dá)到100%。

圖9 損失曲線與準(zhǔn)確率曲線

圖10 混淆矩陣

3 結(jié)論

本文介紹了殘差卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、軸承損傷識別流程和數(shù)據(jù)處理方法,設(shè)計出壓縮激勵殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。對實驗平臺和測試軸承參數(shù)進行描述,將圖像樣本輸入到壓縮激勵殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中訓(xùn)練與測試。比較了3種不同信號處理方法對損傷識別結(jié)果的影響,識別準(zhǔn)確率均在97%以上;同時,對比壓縮激勵殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和其他卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),其具有更高的識別準(zhǔn)確率,證明了改進神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的適用性和有效性。