基于組合降噪的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軸承故障診斷方法

陳雪俊，貝紹軼，李 波，卿宏軍，毛坤鵬

（1.江蘇理工學(xué)院 汽車與交通工程學(xué)院，江蘇 常州 213001；2.常州湖南大學(xué)機(jī)械裝備研究院，江蘇 常州 213000）

滾動(dòng)軸承是旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備中使用最為廣泛的機(jī)械部件，也是最易損壞的部件之一，有相當(dāng)一部分旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備的故障與失效都與其內(nèi)部安裝滾動(dòng)軸承的故障與失效密切相關(guān)。因此，軸承的故障診斷研究具有重要的意義和價(jià)值。近年來(lái)，隨著機(jī)械故障診斷技術(shù)不斷發(fā)展進(jìn)步，人工智能算法在本領(lǐng)域的應(yīng)用研究成為了一個(gè)重要的研究方向［1］。

潘洋洋等［2］通過鏡像延拓抑制端點(diǎn)效應(yīng)并以峭度的大小為指標(biāo)選取IMF分量進(jìn)行信號(hào)重構(gòu)。張會(huì)敏等［3］對(duì)滾動(dòng)軸承信號(hào)進(jìn)行CEEMD分解，以峭度的大小為指標(biāo)選取IMF分量進(jìn)行信號(hào)篩選重構(gòu)，再利用奇異值差分譜進(jìn)行消噪和重構(gòu)，濾除了部分的原始滾動(dòng)軸承的高頻和背景噪聲。但未能說(shuō)明如何準(zhǔn)確有效地確定CEEMD中白噪聲的選取和迭代次數(shù)等輸入?yún)?shù)選取問題，且首先通過CEEMD分解含有較多復(fù)雜噪聲信號(hào)，再使用奇異值分解，會(huì)增大有效IMF分量重構(gòu)時(shí)被篩選剔除的可能性。

Eren Levent等［4］將1DCNN（one dimensional convolutional neural network）分類器與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等其他競(jìng)爭(zhēng)型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做對(duì)比，驗(yàn)證了基于一維CNN的故障診斷方法的有效性和可行性。周奇才等［5］在經(jīng)典卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AlexNet基礎(chǔ)上，提出基于一維深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷模型，采用改進(jìn)的一維卷積核和池化層以適應(yīng)一維時(shí)域信號(hào)。但缺少降噪方法與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練模型結(jié)合，無(wú)法通過降噪，提前降低模型擬合數(shù)據(jù)和故障診斷的難度，以進(jìn)一步提高模型的診斷準(zhǔn)確率。

為此，本文中提出一種基于組合降噪的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軸承故障診斷方法。首先通過SVD奇異值差分譜一次降噪重構(gòu)，消除全頻率低能量噪聲，并提取重構(gòu)信號(hào)峭度和噪聲信號(hào)標(biāo)準(zhǔn)差，再構(gòu)建自適應(yīng)關(guān)系，確定自適應(yīng)CEEMD分解中白噪聲標(biāo)準(zhǔn)差和聚合次數(shù)參數(shù)，通過自適應(yīng)CEEMD分解，減少各IMF分量的模態(tài)混疊，利用線性相關(guān)系數(shù)與峭度交集法，準(zhǔn)確選取與原信號(hào)相關(guān)程度大且故障特征明顯的IMF分量，二次重構(gòu)降噪信號(hào)，最后搭建一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，導(dǎo)入組合降噪重構(gòu)特征信號(hào)進(jìn)行訓(xùn)練并測(cè)試，最終實(shí)現(xiàn)組合降噪的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軸承故障診斷。

1 奇異值分解降噪方法

滾動(dòng)軸承的振動(dòng)信號(hào)作為一種時(shí)序信號(hào)x1=［x（1），x（2），…，x（n+m-1）］，可以將元素按一定的規(guī)則，構(gòu)造相應(yīng)的Hankel矩陣［6］。

式中Hx為n×m的矩陣且n≥m，n+m-1為一維信號(hào)總長(zhǎng)度。

對(duì)Hx矩陣進(jìn)行奇異值分解得到

式中：U、V分別為n×n和m×m的左右奇異矩陣；S為n×m 的特征對(duì)角矩陣，主對(duì)角線元λi（i=1，2，…，k），k=min（n，m）將S特征對(duì)角矩陣內(nèi)S=diag（λ1，λ2，…，λk）依次作差得出奇異值差分譜：

2個(gè)相鄰的奇異值差別大，則攜帶有較為明顯的狀態(tài)信息，這些較大峰值的出現(xiàn)是由于特征信號(hào)與噪聲信號(hào)的不相關(guān)而導(dǎo)致的［7-8］。

根據(jù)所得峰值的不同，取ω=0.025為閾值系數(shù)，重構(gòu)j×j階奇異值差分譜特征矩陣S1=diag（b1，b2，…，bj），選取S1內(nèi)對(duì)角元素最大值s1max。以ω×s1max為閾值，按對(duì)應(yīng)位置前后的對(duì)角元素，以最后1個(gè)大于閾值的元素位置為分界，分別構(gòu)建降特征信號(hào)對(duì)角陣S2和噪聲信號(hào)對(duì)角陣S3，再以S2和S3對(duì)角陣分別回代至式（2）中，最終重構(gòu)出x2（t）特征信號(hào)和x3（t）噪聲信號(hào)。

為了證明SVD分解降噪的有效性，以包含不同頻率和正態(tài)分布隨機(jī)振動(dòng)的仿真信號(hào)：

式中：n（t）為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布白噪聲；采樣時(shí)間為0～1 s；采樣頻率為1 000 Hz，即信號(hào)總長(zhǎng)1 000個(gè)點(diǎn)。

圖1為奇異值降噪前后時(shí)頻分析情況。將式（4）信號(hào)根據(jù)上述方法進(jìn)行降噪處理，得到奇異值差值最大點(diǎn)（2，437.2）的位置，則取得相應(yīng)的閾值ω×s1max=10.9，分界元素位置為第10位，差分譜值為32.5。由圖1中降噪前后信號(hào)時(shí)頻域?qū)Ρ瓤芍娈愔捣纸庥行Х的芰枯^低，全頻率的隨機(jī)噪聲，將主要特征信號(hào)10、100、250、500 Hz成分進(jìn)行分離，但對(duì)于圖1（d）中在155.6、453.6 Hz附近頻率上，能量較高的不相關(guān)信號(hào)成分的降噪能力較差。

圖1 奇異值降噪分解仿真曲線

在軸承復(fù)雜振動(dòng)信號(hào)降噪過程中無(wú)法僅依靠奇異值分解方法，將信號(hào)內(nèi)的全部噪聲去除，尤其頻率在中高頻能量較高的不相關(guān)噪聲，仍需要采取進(jìn)一步的自適應(yīng)CEEMD降噪方法。

2 自適應(yīng)CEEMD降噪方法

2.1 CEEMD原理與方法

CEEMD方法是以EMD方法基礎(chǔ)，改進(jìn)的信號(hào)分解方法。EMD方法本質(zhì)上利用信號(hào)的極大值與極小值點(diǎn)，3次樣條法擬合極大值和極小值包絡(luò)線，取均值后從原信號(hào)內(nèi)剔除，不斷重復(fù)至滿足IMF分量的條件，最終得到數(shù)個(gè)IMF分量和1個(gè)殘差［9］。

CEEMD在進(jìn)行EMD分解前，在原始信號(hào)內(nèi)加入正負(fù)對(duì)稱聚合迭代次數(shù)為j的1組高斯白噪聲nj（t）：

連續(xù)迭代取均值得到1組IMF分量和殘差，式中i∈［1，n］：

CEEMD分解減少了EMD分解非周期信號(hào)時(shí)，一個(gè)IMF分量包含多個(gè)尺度相近的信號(hào)分量和一個(gè)尺度分量出現(xiàn)在多個(gè)IMF分量中的模態(tài)混疊現(xiàn)象，同時(shí)克服了單獨(dú)加入單列白噪聲對(duì)原始信號(hào)在分解過程中的干擾失真問題［10-11］。

2.2 自適應(yīng)CEEMD降噪方法

自適應(yīng)CEEMD降噪方法以奇異值分解降噪方法的一次降噪結(jié)果作為輸入信號(hào)源，以x2（t）特征信號(hào)的峭度值和x3（t）噪聲信號(hào)的標(biāo)準(zhǔn)差作為自適應(yīng)參數(shù)確定的計(jì)算輸入量，并設(shè)置相應(yīng)的權(quán)重系數(shù)和定義域，以控制白噪聲標(biāo)準(zhǔn)差和迭代聚合次數(shù)在一定合理范圍內(nèi)。白噪聲標(biāo)準(zhǔn)差為

式中：std（x3（t））為高頻噪聲信號(hào)的總體標(biāo)準(zhǔn)差；ku（x2（t））為降噪后信號(hào)的峭度值；α為標(biāo)準(zhǔn)差加權(quán)系數(shù)，取0.2；β為峭度值加權(quán)系數(shù)，取0.05。

計(jì)算輸入的迭代聚合次數(shù)公式為

式中：μ為倍數(shù)系數(shù)，取10；θ為偏置系數(shù)，取1.5；fix（）表示括號(hào)內(nèi)數(shù)值向零取整。當(dāng)NE=1且Nstd=0時(shí)，即為EMD分解方法。當(dāng)NE過大時(shí)會(huì)增加CEEMD分解所需要的運(yùn)算和時(shí)間，當(dāng)NE過小時(shí)，則體現(xiàn)不出迭代聚合平均各次IMF分量結(jié)果的穩(wěn)定性，易出現(xiàn)波動(dòng)較大的結(jié)果，因此通常將NE定義在［20，100］范圍，以保證自適應(yīng)CEEMD分解方法的有效性。在確定Nstd白噪聲標(biāo)準(zhǔn)差和NE迭代聚合次數(shù)后，以x2（t）為輸入信號(hào)，CEEMD分解出IMF分量。

仍以式（4）仿真信號(hào)中一次降噪得到的x2（t）特征信號(hào)，即圖1（c）特征信號(hào)為例，進(jìn)行CEEMD和自適應(yīng)CEEMD分解對(duì)比，圖2為IMF2分量的時(shí)域圖。其中，CEEMD分解選取標(biāo)準(zhǔn)差為0.05、迭代次數(shù)為50的固定參數(shù)。由圖2所示普通CEEMD分解在時(shí)頻域曲線上都表現(xiàn)出較為明顯的模態(tài)疊，會(huì)對(duì)降噪過程中IMF分量的選取形成困難，使有效分量丟失更嚴(yán)重，并導(dǎo)致更多無(wú)關(guān)分量摻雜。

圖2 IMF2分量時(shí)頻曲線

在進(jìn)行自適應(yīng)CEEMD分解后，進(jìn)行線性相關(guān)度和峭度值交集判別：

式中：x2（t）為一次降噪特征信號(hào)；ri（t）為第i個(gè)IMF分量，即選取ρ（x2（t），ri（t））≥0.1的IMF特征分量；x2（t）與ri（t）信號(hào)的線性相關(guān)度代表2個(gè)信號(hào)的1階相關(guān)性，即第i個(gè)IMF分量ri（t）含有特征信號(hào)x2（t）特征成分的程度大小，當(dāng)線性相關(guān)度低時(shí)，則代表ri（t）包含了較少的特征信號(hào)x2（t）成分［12］。

再根據(jù)峭度計(jì)算公式算出各IMF分量ri（t）的峭度值，依降序重新排列，選取峭度不小于所有分量峭度最大值Kumax的1/5的IMF分量，峭度值較大的分量通常都包含較為重要的故障信息。

通過對(duì)IMF分量的線性相關(guān)度判斷與特征信號(hào)相關(guān)程度，并參考其分量峭度大小，使線性相關(guān)系數(shù)與峭度交集法取得的IMF分量ri（t），同時(shí)滿足，與特征信號(hào)x（2）線性相關(guān)程度大，且包含了較多的故障特征信息的特點(diǎn)。

組合降噪算法流程圖如圖3所示。

圖3 組合降噪算法流程框圖

軸承故障信號(hào)依次通過2種分解方法，以奇異值分解與自適應(yīng)CEEMD分解的組合降噪方式，將不同特性的噪聲濾波去除，最終得到組合降噪后的特征信號(hào)，能夠有效降低軸承故障診斷的難度及診斷模型需要擬合的復(fù)雜程度。

3 1DCNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法中的一種，其局部連接、權(quán)值共享及池化操作等特性使之可以有效降低網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜度，減少訓(xùn)練參數(shù)的數(shù)目，使模型對(duì)平移、扭曲、縮放具有一定程度的不變性，并具有強(qiáng)魯棒性和容錯(cuò)能力，同時(shí)易于訓(xùn)練和優(yōu)化。基于這些優(yōu)越的特性，它在各種信號(hào)和信息處理任務(wù)中的性能優(yōu)于標(biāo)準(zhǔn)的全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，顯著提高了識(shí)別的準(zhǔn)確率，彰顯出高超的處理復(fù)雜識(shí)別任務(wù)的能力［13］。

3.1 1DCNN結(jié)構(gòu)改進(jìn)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練一般是處理二維圖像數(shù)據(jù)，對(duì)于滾動(dòng)軸承故障震動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)的一維時(shí)序數(shù)據(jù)，需要更改卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部的數(shù)據(jù)導(dǎo)入、分類器、池化層和全連接層的維數(shù)和訓(xùn)練模式。所以在經(jīng)典卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AlexNet基礎(chǔ)上搭建1DCNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以適應(yīng)輸入的一維滾動(dòng)軸承時(shí)序信號(hào)和故障診斷結(jié)果的要求。

1DCNN結(jié)構(gòu)如圖4所示，包含了1個(gè)輸入層，2層卷積層，2層池化層，2層全連接層和1個(gè)輸出層，設(shè)置卷積核conv采用10×1的尺寸，stride每次移動(dòng)的步長(zhǎng)為2。2層池化層pool均采用最大池化法，池化核尺寸為2×1，stride每次移動(dòng)的步長(zhǎng)為2。

圖4 1DCNN模型結(jié)構(gòu)示意圖

卷積核的尺寸過大時(shí)，隨著訓(xùn)練次數(shù)的增加，會(huì)在一定訓(xùn)練次數(shù)后出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象，降低最終測(cè)試結(jié)果的準(zhǔn)確率；尺寸過小時(shí)，開始訓(xùn)練時(shí)不能有效識(shí)別出局部特征，使得訓(xùn)練效率較低，最終測(cè)試的準(zhǔn)確率也較低。表1內(nèi)的X根據(jù)需要識(shí)別的類型總數(shù)量而決定，一般在10種以內(nèi)。

3.2 數(shù)據(jù)輸入和平臺(tái)構(gòu)建

1DCNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)輸入，采用組合降噪方式對(duì)軸承原始數(shù)據(jù)進(jìn)行降噪處理，并對(duì)降噪后數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行隨機(jī)選取劃分，隨機(jī)截取長(zhǎng)度為2 048的數(shù)據(jù)鏈作為1個(gè)訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)，根據(jù)實(shí)際原始數(shù)據(jù)的總長(zhǎng)度，確定訓(xùn)練集，驗(yàn)證集和測(cè)試集內(nèi)樣本數(shù)據(jù)鏈的數(shù)量，并劃分集合比例，通常根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練特性將訓(xùn)練，驗(yàn)證和測(cè)試集內(nèi)的數(shù)據(jù)比例設(shè)置為7∶1∶2。

表1 各層尺寸參數(shù)

4 驗(yàn)證

4.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

采用XJTU-SY滾動(dòng)軸承加速壽命試驗(yàn)數(shù)據(jù)集，該數(shù)據(jù)集包含3種工況，共15個(gè)滾動(dòng)軸承的全壽命周期振動(dòng)信號(hào)，平臺(tái)可調(diào)節(jié)的工況包括徑向力和轉(zhuǎn)速，其中徑向力作用于測(cè)試軸承的軸承座上，轉(zhuǎn)速由交流電機(jī)的轉(zhuǎn)速控制器來(lái)設(shè)置與調(diào)節(jié)，實(shí)驗(yàn)測(cè)試臺(tái)架如圖5所示。

圖5 實(shí)驗(yàn)測(cè)試臺(tái)架

所有軸承初始實(shí)驗(yàn)時(shí)呈無(wú)故障運(yùn)行狀態(tài)，采集的振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)符合無(wú)故障狀態(tài)滾動(dòng)軸承的信號(hào)特征，隨著試驗(yàn)運(yùn)行的時(shí)間增長(zhǎng)，最終產(chǎn)生疲勞等失效現(xiàn)象，進(jìn)而呈現(xiàn)并采集到相對(duì)應(yīng)失效形式的故障數(shù)據(jù)信號(hào)。實(shí)驗(yàn)使用LDK UER204滾動(dòng)軸承的相關(guān)參數(shù)如表2。

表2 LDK UER204滾動(dòng)軸承參數(shù)

選取轉(zhuǎn)速2 400 r/min，徑向力10 kN的工況。該工況下，第1～4號(hào)軸承的狀態(tài)信息及失效形式如表3。

表3 軸承集狀態(tài)數(shù)據(jù)信息

試驗(yàn)中設(shè)置采樣頻率為25.6 kHz，采樣間隔為1 min，采樣時(shí)長(zhǎng)為1.28 s。本文中選取Beaing3軸承的初始樣本信號(hào)數(shù)據(jù)1，即第1 min采樣數(shù)據(jù)，作為無(wú)故障的正常工況信號(hào)［14］。

4.2 組合降噪結(jié)果分析

根據(jù)前文所述的信號(hào)降噪方法，將4種特征的數(shù)據(jù)信號(hào)進(jìn)行信號(hào)降噪，以Beaing 1數(shù)據(jù)集X軸水平方向的第2 538號(hào)數(shù)據(jù)樣本為例。圖6為時(shí)長(zhǎng)為前50個(gè)采樣點(diǎn)的奇異值和奇異值差分譜，圖中奇異值與奇異值差值最大點(diǎn)分別在（1，3 344.7）和（4，1 479.5），即閾值ω×s1max=36.99，閾值分界點(diǎn)在第20階，差分譜值為82.9。在取得閾值分界點(diǎn)后，利用本文中所述奇異值分解降噪方法，根據(jù)奇異值差值閾值確定分界點(diǎn)，并濾除噪聲，對(duì)軸承振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行降噪重構(gòu)，如圖7中所示時(shí)頻域分析，將原信號(hào)中在主要特征頻率及其倍頻附近的低能量噪聲有效濾除，減少過多無(wú)關(guān)噪聲成分對(duì)最終軸承故障診斷的影響。降噪后特征信號(hào)特征性明顯突出。

圖6 奇異值與奇異值差分譜曲線

圖7 奇異值分解降噪曲線

通過降噪后時(shí)域信號(hào)，得出降噪信號(hào)峭度Ku=4.41，噪聲余量的標(biāo)準(zhǔn)差std=3.95，確定自適應(yīng)CEEMD的分解參數(shù)，由式（7）、（8）可得加入白噪聲的標(biāo)準(zhǔn)差Nstd與迭代次數(shù)NE分別為1.01和84，將一次降噪信號(hào)進(jìn)行自適應(yīng)CEEMD分解，依次得到13個(gè)IMF分量和1個(gè)殘差。

如表4，計(jì)算各IMF分量峭度值和與原降噪信號(hào)的線性相關(guān)度（見表4），再根據(jù)線性相關(guān)系數(shù)與峭度交集選取法，選出線性相關(guān)系數(shù)ρ（x2（t），ri（t））不小于0.1，且峭度值不小于最大峭度Kumax的1/5的分量IMF3、IMF4、IMF5、IMF6。

如圖8為組合降噪后的特征信號(hào)時(shí)頻圖和所包含對(duì)應(yīng)IMF分量的時(shí)域信號(hào)，根據(jù)相應(yīng)軸承外圈缺陷故障頻率計(jì)算公式，該信號(hào)的故障特征頻率應(yīng)在123.3 Hz及其倍頻附近，圖8（b）組合降噪頻域圖中，峰值出現(xiàn)在122.3 Hz及其倍頻244.1、366.4、488.7 Hz處，且對(duì)比圖7（c）、（d），與一次奇異值降噪結(jié)果，進(jìn)一步濾除了中高頻與軸承振動(dòng)特征信號(hào)低相關(guān)且能量較高的部分噪聲，軸承振動(dòng)信號(hào)的實(shí)驗(yàn)表明該組合降噪方法的有效性。

圖8 組合降噪后信號(hào)與IMF分量曲線

4.3 故障診斷結(jié)果分析

按3.1節(jié)所述的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搭建軸承故障診斷模型，本文中數(shù)據(jù)需要識(shí)別4種類別數(shù)據(jù)，即1DCNN結(jié)構(gòu)模型中的X=4。隨機(jī)截取長(zhǎng)度為2 048樣本數(shù)據(jù)時(shí)序信號(hào)作為單個(gè)訓(xùn)練樣本，樣本數(shù)據(jù)總量為1 600，并將數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，按7∶1∶2比例構(gòu)建訓(xùn)練，驗(yàn)證和測(cè)試集，設(shè)置總訓(xùn)練次數(shù)500次，單次訓(xùn)練樣本數(shù)batch_size=128，精度epoch=20，隨機(jī)激活神經(jīng)概率dropout=0.5。

圖9為進(jìn)行5次樣本數(shù)據(jù)集相互獨(dú)立的訓(xùn)練和測(cè)試結(jié)果，取測(cè)試結(jié)果的均值作為最終準(zhǔn)確率。組合降噪前正確率為90.63%，組合降噪后軸承信號(hào)正確率為95.13%的對(duì)比結(jié)果，驗(yàn)證了所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷模型的有效性，也證明了組合降噪方法提高了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷識(shí)別能力。

圖9 組合降噪前后診斷正確率

通過表5未降噪、單一降噪和組合降噪正確率聯(lián)合對(duì)比測(cè)試結(jié)果表明，本文的組合降噪方法能夠進(jìn)一步減少軸承振動(dòng)信號(hào)內(nèi)的各類噪聲分量，且傳統(tǒng)CEEMD分解降噪與線性相關(guān)重構(gòu)的降噪方法，存在濾除噪聲IMF分量的過程中，丟失了部分特征信號(hào)，導(dǎo)致最終實(shí)驗(yàn)結(jié)果為負(fù)優(yōu)化現(xiàn)象。

表5 未降噪、單獨(dú)降噪和組合降噪正確率 %

5 結(jié)論

1）奇異值分解降噪與自適應(yīng)CEEMD分解組合降噪能夠很好地濾除軸承信號(hào)中的噪聲分量。

2）單一降噪方法對(duì)提高軸承故障診斷的正確率提升有限，組合降噪的方式能夠發(fā)揮不同濾波降噪方法的各自優(yōu)點(diǎn)。

3）卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠有效學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)量較大時(shí)序信號(hào)的信號(hào)特征，對(duì)混合故障失效的軸承信號(hào)進(jìn)行識(shí)別分類。