人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在滾動軸承故障診斷中的應(yīng)用與發(fā)展

易靜姝

摘要：針對滾動軸承失效的故障診斷方法，介紹了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在滾動軸承故障診斷中的優(yōu)勢與發(fā)展現(xiàn)狀，分析了常見人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類型在滾動軸承故障診斷中的應(yīng)用，提出了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在滾動軸承故障診斷應(yīng)用中的問題與不足，并對相關(guān)研究趨勢進行了討論。

Abstract： Aiming at the fault diagnosis method of rolling bearings， the advantages and development status of artificial neural network in rolling bearing fault diagnosis are introduced. The application of common types of artificial neural network in rolling bearing fault diagnosis is analyzed and the existing problems are presented. The related research trends are discussed.

關(guān)鍵詞：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);滾動軸承;故障診斷

Key words： artificial neural network;rolling bearings;fault diagnosis

中圖分類號：TH133.3;TP206+.3? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻標識碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號：1006-4311（2019）24-0274-03

0? 引言

滾動軸承是機械設(shè)備中重要的傳動零件，一旦發(fā)生破壞，將會影響系統(tǒng)的正常運作，甚至引發(fā)安全事故。因此，對發(fā)生失效的滾動軸承及時進行故障診斷并排除隱患至關(guān)重要。滾動軸承的失效形式主要有磨損失效、疲勞失效、斷裂失效和腐蝕失效等[1]。傳統(tǒng)診斷方法通過拾取滾動軸承的振動信號，利用統(tǒng)計學(xué)方法加以分析來識別軸承故障類型。近年來，包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機和模糊診斷等在內(nèi)的現(xiàn)代智能診斷方法發(fā)展趨勢良好。其中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷手段多、應(yīng)用廣泛，本文主要介紹各種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷方法在滾動軸承故障診斷中的應(yīng)用。

1? 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概念及優(yōu)勢

1.1 概念

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）是一種復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，它模擬大腦神經(jīng)元拓撲結(jié)構(gòu)存儲和處理信息的方式，具有聯(lián)想、記憶和學(xué)習(xí)的功能[1]?；谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的滾動軸承故障診斷，就是根據(jù)故障信號的特征，利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來判斷故障類型。

1.2? 優(yōu)勢

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之所以在滾動軸承故障診斷中應(yīng)用效果良好，是基于以下兩個優(yōu)點：

1.2.1 具有較強容錯性

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用并行式信息處理方法，當局部神經(jīng)元受損時，系統(tǒng)仍可正常工作。相較于傳統(tǒng)的故障診斷方法，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對噪聲更不敏感，輸出結(jié)果可靠，因而適用于故障診斷[1]。

1.2.2 故障分析與判斷能力強

滾動軸承故障的信號特征與故障模式之間是一種復(fù)雜的非線性關(guān)系，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能通過不斷訓(xùn)練與學(xué)習(xí)來確定故障的類型。

基于以上兩點原因，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在滾動軸承故障診斷領(lǐng)域有著較為廣泛的應(yīng)用。

2? 主要人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類型在滾動軸承故障診斷中的應(yīng)用

目前，在滾動軸承故障診斷中應(yīng)用較為廣泛的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類型為反向傳播（BP）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自組織（SOM）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和徑向基函數(shù)（RBF）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種誤差逆向傳播、信號向前傳播的多層前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在滾動軸承故障診斷中得到了廣泛應(yīng)用[3-5]。Zhang等[6]利用遺傳算法和模糊C均值聚類算法進行了BP網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化，建立了一個能夠克服數(shù)據(jù)缺陷和BP網(wǎng)絡(luò)本身不足的新模型，為實時診斷提供了參考。為了解決BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過擬合、局部收斂和收斂困難等缺點[7]，學(xué)者們提出了許多優(yōu)化方法。張淑清等[8]將基于EEMD近似熵提取的滾動軸承特征向量輸入到粒子群算法優(yōu)化的PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進行故障模式識別，識別能力強，且網(wǎng)絡(luò)可以快速收斂到全局最優(yōu)。程加堂等[9]將自適應(yīng)布谷鳥搜索算法與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，提高了網(wǎng)絡(luò)的全局擬合性，有效改善了該軸承故障診斷模型的精度。田棟等[10]采用風驅(qū)動算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值，減小了網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練誤差，為滾動軸承的故障診斷方法提供了新思路。張寧等[11]利用改進魚群算法的全局尋優(yōu)能力優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，提出改進魚群算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ADAFSA-BP）的滾動軸承故障診斷方法，提高了網(wǎng)絡(luò)收斂速度，做到有效判斷故障類型。

2.2 SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種無導(dǎo)師學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，由輸入層和輸出層構(gòu)成[12]。它能夠在訓(xùn)練過程中自適應(yīng)地調(diào)整網(wǎng)絡(luò)節(jié)點之間的連接權(quán)值，在滾動軸承的復(fù)雜故障模式識別中應(yīng)用較為廣泛。Lou等[13]用小波變換獲取特征向量，將自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)作為分類器，對變負載情況下的滾動軸承故障模式進行識別。吳濤等[14]用滾動軸承故障信號的特征參數(shù)作為特征向量，訓(xùn)練SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行故障識別，為滾動軸承的健康預(yù)測問題提供了參考。何濤等[15]結(jié)合曲元分析（CCA）和SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，利用CCA對數(shù)據(jù)進行降維，SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練數(shù)據(jù)，最終能快速準確地提取滾動軸承故障特征值并進行聚類。矯晶晶等[16]采用免疫遺傳算法優(yōu)化SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值，提高了滾動軸承故障診斷模型的準確性。夏筱筠等[17]提出了基于SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和ARMA算法的故障診斷方法，實現(xiàn)了數(shù)控機床滾動軸承的健康預(yù)警。

2.3 CNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

CNN 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[18]，包括輸入層、隱含層和輸出層，其中隱含層中的卷積層用于提取數(shù)據(jù)特征。Janssens等[19]將CNN用于學(xué)習(xí)滾動軸承的振動信號振幅變化情況，成功實現(xiàn)了滾動軸承的多種故障原因診斷，且判斷精度較高。深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)增加了隱藏層的數(shù)量，進一步提高了診斷精度。Guo等[20]提出了一種基于改進算法的分層學(xué)習(xí)率自適應(yīng)深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，實驗表明，該網(wǎng)絡(luò)能夠有效識別滾動軸承故障類型并判斷其嚴重程度。Zhang等[21]針對變負載和噪聲環(huán)境下的軸承工作情況，提出了一種帶有新的訓(xùn)練方法的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，該方法直接應(yīng)用于原始數(shù)據(jù)，不需要輔助算法，且故障識別能力強，具有較高魯棒性。盡管具有識別效果好，模型復(fù)雜度低等優(yōu)點，但是針對特定問題，CNN的卷積層和卷積核數(shù)量等參數(shù)難以確定，給CNN網(wǎng)絡(luò)在滾動軸承故障診斷中的應(yīng)用帶來了一定困難。

2.4 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包括輸入層、一個徑向基神經(jīng)元的隱藏層和輸出層。為了提高RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的診斷精度，學(xué)者們通過各種統(tǒng)計學(xué)方法進行算法的輸入?yún)?shù)優(yōu)化。吳松林等[22]將小波包分解得到的特征向量作為RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層對滾動軸承故障模式進行識別，發(fā)現(xiàn)在學(xué)習(xí)速度與分類能力上RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)均優(yōu)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。莫燕等[23]利用小波包降噪與局部均值分解實驗數(shù)據(jù)得到滾動軸承的故障特征，通過訓(xùn)練RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)了滾動軸承的智能故障診斷。吳彤等[24]利用基于包絡(luò)譜灰色關(guān)聯(lián)度的集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解方法提取滾動軸承故障特征，利用核主元分析（KPCA）降低故障特征集維數(shù)并作為RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入?yún)?shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)變負載情況下的滾動軸承故障程度識別。雖然RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力比BP更強，但當要求精度相同時，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱層神經(jīng)元數(shù)量遠高于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，計算量明顯增大。

3? 結(jié)語

本文總結(jié)了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在滾動軸承故障診斷中的應(yīng)用，分析了BP、SOM、CNN、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷方法的優(yōu)勢與不足。雖然神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在故障診斷領(lǐng)域已得到廣泛應(yīng)用，但仍存在局部收斂、過擬合和欠擬合等問題[25]，仍需進一步發(fā)展和完善。隨著計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，自動采集和識別故障信號特征并對其進行準確分析與判斷將會成為主流。

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