利用DCNN融合多傳感器特征的故障診斷方法?

吳耀春，趙榮珍，靳伍銀，何天經(jīng)，武 杰

（1.蘭州理工大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院 蘭州，730050）（2.安陽(yáng)工學(xué)院機(jī)械工程學(xué)院 安陽(yáng)，455000）

引言

在機(jī)械領(lǐng)域，航空發(fā)動(dòng)機(jī)、大型風(fēng)電裝備、高檔數(shù)控機(jī)床等重大裝備正在朝著高速、高效、高精度方向發(fā)展，裝備的安全可靠運(yùn)行必須依靠故障診斷技術(shù)保駕護(hù)航［1］。然而，由于設(shè)備結(jié)構(gòu)復(fù)雜、需要診斷的零部件數(shù)量多，多年來(lái)僅使用單個(gè)傳感器采集局部振動(dòng)信號(hào)去解決機(jī)械系統(tǒng)故障辨識(shí)，發(fā)展至今已呈現(xiàn)難以為繼的困境。對(duì)此，充分利用布置在機(jī)械裝備關(guān)鍵截面處的系列傳感器，采集盡量多信息的集合實(shí)施智能故障決策技術(shù)，這種觀點(diǎn)已獲得工業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)研究展望的共識(shí)［2］。用多個(gè)傳感器在多個(gè)測(cè)點(diǎn)對(duì)復(fù)雜設(shè)備進(jìn)行監(jiān)測(cè)，能夠擴(kuò)展獲取故障信息的物理屬性、空間范圍或時(shí)間范圍，融合多傳感器信號(hào)特征能夠增加故障信息的多樣性和完整性，提高故障診斷魯棒性與辨識(shí)率［3-4］。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)融合算法［5］多是基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（back propagation neural work，簡(jiǎn)稱BPNN）、支持向量機(jī)（support vector machine，簡(jiǎn)稱SVM）等淺層網(wǎng)絡(luò)模型，它們的非線性映射能力與對(duì)復(fù)雜數(shù)據(jù)的特征表示能力相對(duì)來(lái)說(shuō)較弱，直接影響了數(shù)據(jù)融合的效果。與之相比，深層模型能夠更好地逼近復(fù)雜函數(shù)，數(shù)據(jù)特征表示能力和泛化能力更強(qiáng)，但是其非凸損失函數(shù)使其訓(xùn)練容易造成局部最優(yōu)，這使得深層模型的使用受到較大制約［6］。

Hinton等［7］指出，可通過(guò)“逐層預(yù)訓(xùn)練”來(lái)有效克服深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練上的困難，首次提出了深度學(xué)習(xí)理論，開(kāi)啟了深度學(xué)習(xí)在學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的浪潮。許多領(lǐng)域［8-11］開(kāi)始嘗試?yán)蒙疃葘W(xué)習(xí)解決本領(lǐng)域的一些問(wèn)題。

作為一種重要的深度學(xué)習(xí)模型，DCNN［12］采用局部連接、權(quán)值共享及池化等獨(dú)特結(jié)構(gòu)，有效降低網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜度，減少訓(xùn)練參數(shù)的個(gè)數(shù)，使模型對(duì)噪聲、平移、扭曲、縮放具有一定程度的不變性，并具有較強(qiáng)的魯棒性和容錯(cuò)能力，且易于訓(xùn)練和優(yōu)化。基于這些優(yōu)越性，它在故障診斷領(lǐng)域的信號(hào)與信息處理中也開(kāi)始受到關(guān)注。文獻(xiàn)［13］將DCNN應(yīng)用于電機(jī)故障診斷中，提高了電機(jī)故障的辨識(shí)率。文獻(xiàn)［14］將滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)由一維時(shí)間序列轉(zhuǎn)化為二維平面圖，利用DCNN實(shí)現(xiàn)了滾動(dòng)軸承的故障分類。文獻(xiàn)［15-16］利用一維DCNN直接對(duì)滾動(dòng)軸承的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行故障識(shí)別，并取得了優(yōu)異的辨識(shí)率。文獻(xiàn)［17］將加速度傳感器、麥克風(fēng)、電流傳感器和光學(xué)編碼器4種不同傳感器監(jiān)測(cè)的信號(hào)經(jīng)預(yù)處理后拼成一維長(zhǎng)序列，利用DCNN對(duì)多傳感器數(shù)據(jù)融合實(shí)現(xiàn)了對(duì)齒輪箱的故障診斷。

上述基于DCNN的故障診斷方法都取得了優(yōu)異的診斷效果，但對(duì)于網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)均采用單通道輸入。為了充分利用多傳感器采集的信號(hào)來(lái)實(shí)施更有效的故障決策，筆者欲對(duì)利用DCNN融合多通道信號(hào)特征的機(jī)械故障診斷方法進(jìn)行研究，該方法的不同之處是網(wǎng)絡(luò)采用多通道輸入，為科學(xué)發(fā)展復(fù)雜機(jī)械設(shè)備故障診斷技術(shù)提供理論參考依據(jù)。

1 深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)與原理

1.1 DCNN的典型結(jié)構(gòu)

深度學(xué)習(xí)是通過(guò)建立一種類似人腦分層的模型結(jié)構(gòu)，對(duì)輸入信息逐層進(jìn)行特征融合提取，層級(jí)越深，提取的特征越抽象復(fù)雜。DCNN作為深度學(xué)習(xí)的主要模型之一，是一種多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。模型的典型結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 DCNN典型結(jié)構(gòu)Fig.1 The typical structure of DCNN

卷積層由多個(gè)特征面組成，每個(gè)特征面由多個(gè)神經(jīng)元組成。卷積層中每一個(gè)節(jié)點(diǎn)的輸入只是上一層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一小塊，這個(gè)小塊的長(zhǎng)和寬都是人為指定，叫做卷積核。在卷積層中，卷積核對(duì)前一層輸出的特征面進(jìn)行卷積操作，利用非線性激活函數(shù)構(gòu)建輸出特征面，數(shù)學(xué)模型描述為

其中：l為當(dāng)前層；k為卷積核；b為當(dāng)前層的偏置；Mj為第j個(gè)卷積核對(duì)應(yīng)的卷積窗口為 第l層 輸 出，為第l層輸入。

在DCNN中，非線性激活函數(shù)f通常選用修正線性單元（rectified linear unit，簡(jiǎn)稱ReLU），其優(yōu)勢(shì)在于使一部分神經(jīng)元的輸出為0，增加了網(wǎng)絡(luò)的稀疏性，減少參數(shù)間相互依存關(guān)系，緩解過(guò)擬合問(wèn)題的發(fā)生。ReLU函數(shù)的表達(dá)式為

池化層由多個(gè)特征面組成，它的特征面與卷積層的特征面一一對(duì)應(yīng)。池化不改變特征面的個(gè)數(shù)，但縮小特征面的大小。通常使用的最大值池化在減少模型訓(xùn)練參數(shù)，防止過(guò)擬合的同時(shí)，提高系統(tǒng)魯棒性。最大值池化層模型為

其 中：max為 次抽樣函數(shù)；β為網(wǎng)絡(luò)乘性參數(shù)；b為偏置。

全連接層位于DCNN模型最后位置，輸出網(wǎng)絡(luò)最終結(jié)果。分類任務(wù)中，在這一層訓(xùn)練一個(gè)softmax回歸分類器。假設(shè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)中輸入樣本為x，對(duì)應(yīng)標(biāo)簽為y，則將樣本判定為類別j的概率為p(y=j|x)。因此，對(duì)于一個(gè)C類分類器，輸出的將是C維的向量（向量元素的和為1）。計(jì)算公式為

其中：θ1，θ2，…，θC∈Rn+1為模型參數(shù)為歸一化系數(shù)，對(duì)概率分布進(jìn)行歸一化，使得所有概率之和為1。

1.2 DCNN的訓(xùn)練

DCNN模型的訓(xùn)練過(guò)程主要包括前向傳播和反向傳播兩個(gè)階段。前向傳播，進(jìn)行樣本從輸入層到輸出層的特征學(xué)習(xí)，得到預(yù)測(cè)值；反向傳播，依據(jù)損失函數(shù)計(jì)算出預(yù)測(cè)值與期望值之間的誤差，并根據(jù)誤差來(lái)矯正模型參數(shù)。

深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的前向傳播與普通神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相似，具體形式見(jiàn)式（1）。文中激活函數(shù)選擇ReLU函數(shù)。

DCNN的反向傳播算法與BPNN一樣。為了評(píng)價(jià)模型的預(yù)測(cè)值與期望值的一致性，采用交叉熵作為損失函數(shù)，定義為

其中：m為輸入樣本的批量大小；C為訓(xùn)練集樣本的種類；q為softmax輸出的預(yù)測(cè)值；p為樣本的標(biāo)簽。

DCNN反向傳播算法根據(jù)定義的損失函數(shù)優(yōu)化模型中的參數(shù)取值，從而使模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集上的損失函數(shù)值最小。

權(quán)值系數(shù)與偏置量?jī)?yōu)化的方向?yàn)?/p>

其中：η為模型的學(xué)習(xí)率，用來(lái)控制損失值反向傳播的強(qiáng)度。

2 融合多傳感器信號(hào)特征的診斷模型構(gòu)建

2.1 模型設(shè)計(jì)

DCNN起初廣泛應(yīng)用于圖像處理中，網(wǎng)絡(luò)的輸入大多是圖片等二維矩陣，如圖1所示，卷積核、特征圖等網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)也是二維的。機(jī)械狀態(tài)多傳感器監(jiān)測(cè)振動(dòng)信號(hào)為多通道一維時(shí)間序列，若將其直接轉(zhuǎn)換為二維形式，則原始序列中時(shí)間與空間的關(guān)聯(lián)性將遭到破壞，導(dǎo)致部分故障相關(guān)的信息可能流失。因此，本研究設(shè)計(jì)融合多傳感器信號(hào)特征診斷模型采用一維DCNN，網(wǎng)絡(luò)的輸入采用一維向量、多通道，卷積核和特征面也是一維的，如圖2所示。該模型融合多傳感器信號(hào)特征的機(jī)械故障診斷過(guò)程可以分成3個(gè)階段，構(gòu)造多通道一維特征面集合、特征融合與故障診斷。

圖2 融合多傳感器信號(hào)特征的診斷模型Fig.2 Diagnostic model based on fusion of multi-sensor signal characteristics

多通道一維特征面集合的構(gòu)造，輸入層將n個(gè)通道的信號(hào)分別按長(zhǎng)度s進(jìn)行截取，預(yù)處理后構(gòu)建m×（s×n）的樣本集，其中m為樣本個(gè)數(shù)。特征層對(duì)輸入樣本按照不同通道根據(jù)特征指標(biāo)進(jìn)行特征提取，將得到特征向量作為一個(gè)特征面，組成一個(gè)包含n個(gè)一維特征面的集合。m個(gè)樣本可以生成m個(gè)一維特征面集合。依靠交替的多個(gè)卷積與池化層實(shí)現(xiàn)對(duì)多通道輸入信號(hào)非線性特征的層級(jí)式融合提取。診斷結(jié)果由兩個(gè)全連接層輸出，其中第1個(gè)全連接層作用是對(duì)特征面的“展平”，即將所有的一維特征面首尾相連組成一維向量。第2個(gè)全連接層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)與故障類別的種類相同，利用softmax回歸分類器實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的多分類輸出。

模型參數(shù)設(shè)計(jì)主要是卷積核個(gè)數(shù)及大小的確定。文獻(xiàn)［18］中指出，在設(shè)置深度學(xué)習(xí)隱層神經(jīng)元數(shù)目時(shí)，遵循后一層神經(jīng)元數(shù)目不超過(guò)前一層神經(jīng)元數(shù)目一半的規(guī)律，文中采納該建議將兩層卷積層的神經(jīng)元數(shù)目分別設(shè)為32和16。卷積核均采用3×1的小卷積核設(shè)計(jì)，這樣卷積核參數(shù)較少，有利于網(wǎng)絡(luò)加深，同時(shí)可以抑制過(guò)擬合，每層卷積后進(jìn)行2×1的最大值池化。

模型訓(xùn)練的效果還受訓(xùn)練參數(shù)的影響。批次設(shè)置過(guò)小，模型的損失函數(shù)振蕩嚴(yán)重，在最大迭代次數(shù)下難以收斂；批次設(shè)置過(guò)大，影響模型泛化能力。經(jīng)過(guò)反復(fù)調(diào)試，模型的批次大小設(shè)為64，最大迭代次數(shù)設(shè)為30。對(duì)于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，由于參數(shù)和超參數(shù)多，本模型選用學(xué)習(xí)率自適應(yīng)、對(duì)超參數(shù)選擇具有魯棒性的Adam算法進(jìn)行優(yōu)化，學(xué)習(xí)率為0.001。模型的結(jié)構(gòu)及參數(shù)如圖2所示。

2.2 診斷方法與流程

DCNN融合多傳感器信號(hào)特征的機(jī)械故障診斷方法，通過(guò)布置在復(fù)雜設(shè)備不同監(jiān)測(cè)點(diǎn)上的傳感器獲取多通道振動(dòng)信號(hào)，利用獲取的信號(hào)對(duì)圖2所示的模型進(jìn)行有監(jiān)督訓(xùn)練，將訓(xùn)練好的模型用于機(jī)械故障的診斷。具體診斷過(guò)程步驟如下：

1）機(jī)械設(shè)備多通道振動(dòng)信號(hào)的采集；

2）將每一個(gè)通道的振動(dòng)信號(hào)預(yù)處理后按特征指標(biāo)提取特征向量，即一維特征面，構(gòu)造多通道一維特征面集合；

3）初始化模型的權(quán)值和偏置參數(shù)；

4）將樣本輸入到模型，通過(guò)前向傳播求得預(yù)測(cè)值與目標(biāo)值的誤差；

5）判斷網(wǎng)絡(luò)是否收斂，若收斂，則跳轉(zhuǎn)執(zhí)行步驟7，否則執(zhí)行步驟6；

6）反向傳播和權(quán)值更新，利用BP算法將步驟4得到的誤差反向逐層傳播到每個(gè)節(jié)點(diǎn)，并根據(jù)式（6）更新權(quán)值與偏置，重復(fù)執(zhí)行步驟4～6，直到網(wǎng)絡(luò)收斂；

7）測(cè)試樣本輸入到訓(xùn)練好的模型進(jìn)行測(cè)試，判斷精度是否滿足實(shí)際要求，如果滿足則執(zhí)行步驟8，否則跳轉(zhuǎn)到步驟3；

8）輸出網(wǎng)絡(luò)用于機(jī)械故障診斷。

所提方法的具體診斷流程如圖3所示。

2.3 采用的評(píng)價(jià)指標(biāo)

實(shí)驗(yàn)中采用混淆矩陣和平均準(zhǔn)確率作為模型的評(píng)價(jià)指標(biāo)，混淆矩陣的行為測(cè)試樣本的模型預(yù)測(cè)結(jié)果，列為測(cè)試樣本的標(biāo)簽，對(duì)角線表示模型預(yù)測(cè)值和樣本標(biāo)簽一致的樣本數(shù)目。平均準(zhǔn)確率為

其中：Ai為第i次實(shí)驗(yàn)的準(zhǔn)確率；N為實(shí)驗(yàn)次數(shù)。

圖3 所提方法的診斷流程圖Fig.3 Diagnosis flow chart of the proposed method

3 實(shí)驗(yàn)與分析

本研究實(shí)驗(yàn)對(duì)象為文獻(xiàn)［19］中的一套雙跨轉(zhuǎn)子實(shí)驗(yàn)臺(tái)。選取6個(gè)關(guān)鍵截面以相互垂直的方位安裝12路電渦流傳感器用于監(jiān)測(cè)轉(zhuǎn)子系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)，在靠近電機(jī)端安裝的第13路傳感器用于檢測(cè)轉(zhuǎn)速。

實(shí)驗(yàn)中，模擬轉(zhuǎn)子系統(tǒng)的動(dòng)靜碰磨、軸系不對(duì)中、轉(zhuǎn)子不平衡、支承松動(dòng)和正常5種運(yùn)行狀態(tài)。在采樣頻率5 000 Hz，轉(zhuǎn)速2 800 r/min的條件下以1 024點(diǎn)隨機(jī)選取各通道每種運(yùn)行狀態(tài)振動(dòng)信號(hào)800組，其中500組作為訓(xùn)練樣本，300組作為測(cè)試樣本。為從多角度全面分析轉(zhuǎn)子運(yùn)行狀態(tài)，從振動(dòng)信號(hào)的時(shí)域、頻域提取不同特征量構(gòu)造一維特征面，如表1所示為第i通道的特征參數(shù)。拓展至多通道建立12個(gè)通道的一維特征面（22×1）集合，作為深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入。實(shí)驗(yàn)將從以下5個(gè)方面驗(yàn)證本研究方法的有效性。

3.1 多傳感器信號(hào)特征融合實(shí)驗(yàn)

將訓(xùn)練集12個(gè)通道信號(hào)輸入到2.1中建立的模型中進(jìn)行多次迭代訓(xùn)練，文中設(shè)定最大迭代次數(shù)為30次，為了防止深度學(xué)習(xí)的過(guò)擬合現(xiàn)象，采用Early-stopping機(jī)制，當(dāng)損失函數(shù)在一定步數(shù)內(nèi)不再顯著變化時(shí)即停止模型訓(xùn)練。訓(xùn)練集和測(cè)試集損失函數(shù)值和準(zhǔn)確率如圖4所示。可以看出，通過(guò)Early-stopping機(jī)制，建立的模型經(jīng)過(guò)10次迭代后達(dá)到終止條件，停止訓(xùn)練，同時(shí)模型在測(cè)試集上的準(zhǔn)確率達(dá)到99.93%，沒(méi)有發(fā)生過(guò)擬合現(xiàn)象，表明模型訓(xùn)練效果良好。

表1 第i通道振動(dòng)信號(hào)選用的特征指標(biāo)Tab.1 Characteristic indicators of vibration signal for the ith channel

為了更清楚地說(shuō)明模型對(duì)測(cè)試集各故障類別的識(shí)別效果，通過(guò)混淆矩陣對(duì)測(cè)試結(jié)果進(jìn)行詳細(xì)分析，如圖5所示。除支承松動(dòng)狀態(tài)有1個(gè)測(cè)試樣本被錯(cuò)誤分類為正常外，其他4種狀態(tài)分類準(zhǔn)確率都達(dá)到100%，表明本方法具有較高的故障識(shí)別準(zhǔn)確率。

圖4 訓(xùn)練集與測(cè)試集損失函數(shù)與準(zhǔn)確率曲線Fig.4 Loss function and accuracy curve of training set and test set

圖5 測(cè)試集識(shí)別結(jié)果Fig.5 Recognition results of test set

圖6 各層級(jí)的可視化結(jié)果Fig.6 Visualization results of each layer

為了更清晰地展示模型卷積池化層對(duì)多通道信號(hào)特征融合的過(guò)程和效果，引入主成分分析（principle component analysis，簡(jiǎn)稱PCA）維數(shù)約簡(jiǎn)算法對(duì)模型各層的輸出特征進(jìn)行維數(shù)為2的約簡(jiǎn)并可視化，結(jié)果如圖6所示。圖6（a）為原始信號(hào)的狀態(tài)分布情況，由于振動(dòng)信號(hào)本身存在噪聲和冗余，各個(gè)類別難以區(qū)分。輸入信號(hào)經(jīng)特征層的時(shí)、頻域特征提取后，各類別樣本分布有所改善，但仍難以區(qū)分，如圖6（b）所示。經(jīng)過(guò)第1個(gè)卷積池化層的特征融合學(xué)習(xí)后，轉(zhuǎn)子不平衡和軸系不對(duì)中兩類樣本基本分開(kāi)，但其他3類依然難以區(qū)分，如圖6（c）所示。經(jīng)過(guò)第2個(gè)卷積池化層進(jìn)一步特征融合學(xué)習(xí)，轉(zhuǎn)子不平衡、軸系不對(duì)中兩類樣本分的更好，同時(shí)剩余三類聚集情況有明顯改善，如圖6（d）所示。本研究設(shè)計(jì)的模型中有2個(gè)全連接層，其中第2個(gè)全連接層是用于分類的，因此僅對(duì)第1個(gè)全連接層的特征融合結(jié)果進(jìn)行可視化，結(jié)果如圖6（e）所示，可見(jiàn)測(cè)試集的5類樣本已完全聚集在自己的區(qū)域，與圖5的混淆矩陣結(jié)果相符。最終模型在測(cè)試集上分類的整體準(zhǔn)確率為99.93%。

3.2 訓(xùn)練樣本集對(duì)模型性能的影響

運(yùn)用重疊采樣的樣本增強(qiáng)技術(shù)［15］擴(kuò)充樣本集，分別選用樣本總量為100，200，300，400，500，2 000組的訓(xùn)練樣本訓(xùn)練文中建立的模型，觀察訓(xùn)練集大小對(duì)模型診斷能力的影響。由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值初值是隨機(jī)生成的，為了驗(yàn)證模型的穩(wěn)定性，每個(gè)實(shí)驗(yàn)重復(fù)20次，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖7所示。

由圖7可以看出，當(dāng)訓(xùn)練樣本增加時(shí)，準(zhǔn)確率逐漸上升，20次實(shí)驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)差逐漸下降，即模型診斷的穩(wěn)定性增加。當(dāng)訓(xùn)練樣本數(shù)為2 000時(shí)，準(zhǔn)確率為100%，標(biāo)準(zhǔn)差為0.01%，當(dāng)訓(xùn)練樣本數(shù)為100時(shí)，準(zhǔn)確率僅為83.5%。這說(shuō)明模型的診斷性能受訓(xùn)練樣本個(gè)數(shù)影響較大。當(dāng)訓(xùn)練樣本數(shù)為500，識(shí)別率達(dá)到99%以上，模型在使用較少訓(xùn)練數(shù)據(jù)情況下，也能達(dá)到很高的準(zhǔn)確率，模型抑制過(guò)擬合能力較強(qiáng)。

圖7 不同訓(xùn)練樣本數(shù)目下模型診斷準(zhǔn)確率Fig.7 Model diagnosis accuracy under different training sample

3.3 與單傳感器信號(hào)診斷對(duì)比實(shí)驗(yàn)

為了驗(yàn)證融合多傳感器信號(hào)特征能夠更全面、更完整的表征機(jī)械設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)，提供更精確的故障識(shí)別率，將每一個(gè)通道的信號(hào)以相同的方式輸入模型作為一種方法，共12種方法（方法1～方法12）與文中方法進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)，每種方法重復(fù)進(jìn)行20次，求每種狀態(tài)識(shí)別率的平均值和準(zhǔn)確率的平均值，結(jié)果如表2所示。

表2 融合多傳感器信號(hào)特征與單傳感器信號(hào)診斷結(jié)果對(duì)比Tab.2 Comparison of diagnostic results between fusion multi?sensor signal characteristics and single?sensor signal

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，單傳感器信號(hào)在相同模型上測(cè)試的平均準(zhǔn)確率最高為95.46%，如方法7所示，最低為60.07%，如方法9所示，均低于本方法的平均準(zhǔn)確率99.85%，并且本方法識(shí)別準(zhǔn)確率波動(dòng)較小。因此，融合多傳感器信號(hào)特征能夠?yàn)闄C(jī)械故障診斷提供更全面更準(zhǔn)確的信息。

3.4 與其他診斷方法的比較

為了驗(yàn)證本算法相較于目前常用機(jī)械故障診斷算法在識(shí)別性能上具有一定優(yōu)勢(shì)，將PCA+SVM，BPNN作為對(duì)比算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，其中SVM的核函數(shù)選擇高斯核函數(shù)，BPNN隱含層結(jié)構(gòu)為（32，16），實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖8所示。采用PCA+SVM算法，測(cè)試樣本中正常狀態(tài)有19個(gè)樣本被錯(cuò)誤分類成支承松動(dòng)，支承松動(dòng)有15個(gè)樣本錯(cuò)誤分類成正常，分類準(zhǔn)確率為97.73%，如圖8（a）所示；采用BPNN算法，測(cè)試樣本中支承松動(dòng)狀態(tài)有68個(gè)樣本分別被錯(cuò)誤分為正常和碰磨狀態(tài)，不平衡有1個(gè)樣本錯(cuò)誤分為正常，分類準(zhǔn)確率為95.4%，如圖8（b）所示；采用本算法，只有1個(gè)支承狀態(tài)的測(cè)試樣本被錯(cuò)誤分為正常，分類準(zhǔn)確率為99.93%，如圖5所示。本算法具有一定的優(yōu)勢(shì)。

圖8 不同算法的性能比較Fig.8 Performance comparison of different algorithms

4 結(jié)束語(yǔ)

多個(gè)傳感器多測(cè)點(diǎn)對(duì)復(fù)雜設(shè)備進(jìn)行監(jiān)測(cè)，能夠擴(kuò)展獲取信息的物理屬性、空間范圍或時(shí)間范圍，有效融合多傳感器信號(hào)特征能夠增加信息的多樣性和完整性。筆者提出的利用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合多傳感器特征的機(jī)械故障診斷方法，可完整地利用多傳感器采集的原始信號(hào)的特征進(jìn)行故障診斷，提高了故障辨識(shí)準(zhǔn)確率。與傳統(tǒng)的淺層模型算法相比，由于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度結(jié)構(gòu)與強(qiáng)大的非線性特征學(xué)習(xí)能力，該算法具有較好的魯棒性和環(huán)境自適應(yīng)性。同時(shí)，由于多通道信號(hào)及特征層增加了算法的計(jì)算量，下一步考慮如何提高算法的運(yùn)算效率。