基于遷移學習的采煤機搖臂傳動故障研究

嚴周民，艾志亮，宋學偉

(1.陜西能源職業技術學院，陜西 咸陽 712000； 2.陜西能源馮家塔礦業運營有限責任公司，陜西 榆林 718100)

隨著我國煤礦采掘工業化進程的加速，煤礦綜采已成為煤礦生產的主要方式。采煤機作為煤礦綜采的核心設備，其安全性和可靠性決定了煤礦的生產效益。因此，對采煤機故障的準確診斷，尤其是對采煤機搖臂傳動系統的故障準確診斷十分必要。為此，研究者們通過研究機器學習技術，提出基于支持向量機(SVM)、長短期記憶網絡(LSTM)等技術的采煤機搖臂傳動故障診斷模型。如秦波等[1-2]主要根據采煤機搖臂傳動齒輪、軸承在故障狀態下的振動規律，利用SVM技術，對采煤機故障進行診斷，得到一種較為全面的故障診斷模型。丁恩杰等[3-4]基于LSTM技術及物聯網技術，實現了采煤機故障狀態的自診斷，建立了采煤機故障診斷通用模型，但由于模型本身學習能力和泛化能力較弱，且無法自動提取特征，難以實現故障的準確識別與分類。因此，不適用于本研究采煤機搖臂傳動的故障診斷。近年來，遷移學習與深度學習的廣泛應用，為采煤機故障搖臂傳動故障診斷提供了一種新思路。遷移學習可實現不同設備診斷知識的遷移，但其對事物的表達能力不如深度學習；深度學習可自動對故障模式進行識別與分類，但其對事物的轉化能力較弱，不及遷移學習。基于此，研究提出基于深度遷移學習的采煤機搖臂傳動故障診斷模型。通過將VGG-16深度卷積神經網絡模型的網絡參數遷移到采煤機搖臂傳動故障診斷中，得到采煤機搖臂傳動遷移故障診斷模型，實現對采煤機搖臂傳動復合故障的診斷。

1 基本方法

1.1 基于深度模型的遷移學習

遷移學習是一種將已習得的經驗運用到相關問題上的機器學習方法。通過遷移學習，可解決傳統機器學習任務間相互獨立的問題，實現從不同源任務及不同數據中挖掘出與目標任務相關的知識，進而幫助目標任務進行學習。考慮到遷移學習可實現不同設備診斷知識的遷移，但其對事物的表達能力不如深度學習；深度學習可自動對故障模式進行識別與分類，但其對事物的轉化能力較弱，不及遷移學習，故研究建立一個基于深度遷移學習的綜合模型，以提高模型的表達能力和轉化能力[5-6]。

設領域D中的特征空間及其邊緣分布分別為X、P(x)，則X可表示為x={x1，x2，…，xn}。若存在2個不同鄰域，則它們的特征空間及特征空間的邊緣分布概率存在一定的差異。假設鄰域表示為D={Y，f(x)}，則目標域T包括1個Y標簽空間和1個f(x)目標預測函數。假設其中一個任務表示為T={Y，f(x)}，則無法直接獲取目標預測函數，但可通過樣本學習獲取目標預測函數，即通過P(Y/X)表示目標預測函數f(x)，任務T則可表示為T={Y，f(x)}。

研究提出的基于深度遷移學習的故障診斷模型，首先通過深度學習訓練得到一個模型，確定模型函數，然后利用遷移學習提高目標預測函數的能力，最終實現無需通過目標領域大量樣本數據完成訓練。考慮到煤礦井下環境惡劣，采煤機搖臂傳動信號具有非線性、非平穩特點，研究選用VGG-16網絡作為深度學習的預訓練模型，獲取模型函數，然后通過遷移學習將該函數遷移到采煤機搖臂傳動故障診斷模型中。

1.2 VGG-16網絡

VGG-16網絡是由Visual Geometry Group提出的一種深度卷積神經網絡，通過不斷加深網絡結構，主要解決深度神經網絡訓練難度大的問題。VGG-16網絡由相同尺寸的卷積核和最大池化組成，具體結構如圖1所示，包括5個由小卷積層堆疊形成的卷積塊、5個池化層、3個全連接層、1個softmax層。其中，5個卷積層均采用非線性激活函數ReLU作為激活函數；全連接層中前2個全連接層神經元數量含4 096，第3個全連接層尺寸為1 000。通過采用連續堆積的小卷積核，提高了VGG-16網絡模型性能；通過多次使用ReLU激活函數，加強了VGG-16網絡模型對特征學習的能力，減少了學習的參數數量，同時，保證了VGG-16網絡模型可學習更復雜的模式。

圖1 VGG-16網絡結構示意Fig.1 VGG-16 network structure diagram

2 深度遷移學習的搖臂傳動故障診斷模型

2.1 模型構建

圖像識別中，圖像像素越小越容易識別，但由于實際應用中，圖像像素不可能實現無窮小，因此研究通過離散卷積的卷積操作盡可能減小圖像像素，以實現圖像的準確快速識別。首先，對輸入的二維圖像I(i，j)進行卷積運算，如式(1)：

S(i，j)=(I*K)(i，j)=∑m∑nI(m，n)K(i-m，j-n)

(1)

由于卷積運算具有可交換性，因此S(i，j)可表示為：

S(i，j)=(I*K)(i，j)=∑m∑nI(i-m，j-n)K(m，n)

(2)

式中，m、n為卷積核尺寸。

考慮到偏置權重對VGG-16網絡具有一定影響，其影響關系可通過式(3)表示：

(3)

其次，通過式(4)激活卷積的輸出：

(4)

式中，f(·)為ReLU激活函數。

然后，通過最大池化增強模型的泛化能力，同時減小計算的難度，即：

(5)

最后，通過softmax值大小實現分類。如第j個特征xj的softmax值可表示為：

(6)

2.2 模型改進

考慮到實際工況中，采煤機搖臂傳動可能同時存在多種故障，傳統的基于深度遷移學習的采煤機搖臂傳動故障診斷模型僅可識別單一故障，無法對復合故障進行有效識別與分類。因此，研究采用多標簽分類采煤機搖臂傳動復合故障進行分類，并運用sigmoid函數改進該故障模型最后一層激活函數，最終實現對采煤機搖臂傳動復合故障的識別與分類。

多標簽分類即通過學習訓練樣本數據集，建立一個分類模型，并利用已知類別標簽分類待測樣本標簽。多標簽分類的數學描述如下。

假設X=Rd表示一個d維樣本的特征空間，而q個不同標簽構成的標簽空間集合表示為Y={l1，l2，…，lq}，xi、yi分別表示實例及實例的標簽向量，則含N個樣本的標簽訓練集表示為D={(xi，yi)|1≤i≤N，xi∈X，yi∈Y}。其中+1、-1均為構成的元素。對于多標簽分類，若一個訓練集通過函數h，可實現X→2Y的學習，那么對于未知實例x∈X，通過函數h可實現h(x)∈X等標簽信息的預測。

通過多分類標簽，研究選用具有求導容易和優化穩定的sigmoid函數替代模型最后一層的softmax函數。sigmoid函數的定義如式(7)：

(7)

由sigmoid公式定義可知，其第j個特征xj的sigmoid值可表示為：

(8)

根據標簽方式不同，sigmoid輸出層采用binary-crossentropy作為損失函數，具體表述為：

(9)

式中，σ(x)為sigmoid函數。

其反向傳播導數表示為：

(10)

3 仿真實驗

3.1 實驗平臺

為驗證提出的基于深度遷移學習的采煤機搖臂轉動故障模型效果，研究以PHM2009挑戰賽齒輪箱復合故障為實驗平臺，如圖2所示，并在齒輪箱兩側分別安裝振動傳感器用以采集數據。

圖2 實驗平臺Fig.2 Experimental platform

3.2 數據集來源及預處理

本研究的故障數據集由齒輪和軸承的復合故障信息構成。其中，齒輪故障信息包括包括斷齒、缺齒、偏心3類信息，軸承故障信息包括滾動體故障、內圈故障、外圈故障3類故障信息；研究選取其中5種故障模式作為本研究采煤機搖臂傳動復合故障類型及其對應的多個故障標簽，具體見表1。

表1 齒輪箱復合故障Tab.1 Complex fault of gearbox

研究選取振動傳感器采集的數據作為實驗數據。該傳感器采樣頻率為65.68 kHz，采樣時間為4 s；選取高荷載、低荷載的工況下，不同轉速的信號數據作為測試數據，獲得實驗樣本數據信息，見表2。

表2中，數據集A、C表示低荷載工況下，每類故障狀態分別在轉速為1 800、2 100 r/min時的信號數據；數據集B、D表示高荷載工況下，每類故障分別在轉速為2 400、2 700 r/min時的信號數據。

表2 實驗樣本數據Tab.2 Experimental sample data

3.3 模型驗證

為驗證提出的基于深度遷移學習的采煤機搖臂復合故障診斷模型(ML-TDCNN)多標簽分類效果，研究采用ML-TDCNN診斷模型對A→B、A→BCD、AB→D、AC→BD共4組遷移任務進行訓練測試，得到如圖3所示故障分類結果。由圖3可知，在A→B遷移任務中，ML-TDCNN模型的平均遷移診斷率為92.6%；在A→BCD遷移任務中，模型的平均遷移診斷率為87.9%；在AB→D遷移任務中，模型的平均遷移診斷率為93.1%；在AC→BD遷移任務中，模型的平均遷移率為91.8%。由此說明，研究提出的基于深度遷移學習的采煤機搖臂復合故障診斷模型具有較高且穩定的分類準確率，且當訓練樣本較多時，模型的分類性能更高。

圖3 多標簽分類準確率Fig.3 Accuracy of multi label classification

3.4 模型對比

為進一步說明ML-TDCNN模型的優勢，在同等條件下，對比了傳統DCNN網絡模型、SVM分類模型、LSTM網絡模型、CNN網絡模型在4種遷移任務中的遷移結果，如圖4所示。

圖4 不同模型遷移結果對比Fig.4 Comparison of migration results of different models

由圖4可知，4種遷移任務中，DCNN模型平均分類準確率為53%，存在無法收斂的情況，該模型分類準確率最低；本研究ML-TDCNN模型平均分類準確率為91%，分類準確率最高；LSTM和CNN網絡模型平均分類準確率均為88%，SVM分類模型平均分類準確率為84%。由此可以得出，研究提出的深度遷移學習的采煤機搖臂傳動復合故障診斷模型可準確識別采煤機搖臂傳動復合故障類型，且分類準確率最高。

為驗證本研究模型對各故障類別的分類準確率，研究對比DCNN、SVM、LSTM、CNN這4種模型在遷移任務中的分類準確率，得到如圖5所示結果。由圖5可知，4種遷移任務中，本研究提出的ML-TDCNN模型分類準確率均在90%左右，分類準確率最高；模型訓練時間較短，可實現快速收斂。此外，模型可通過多標簽分類得到理想分類結果，實現了高精度的采煤機搖臂傳動復合故障診斷。

圖5 不同模型分類準確率結果Fig.5 Classification accuracy results of different models

4 結語

綜上所述，研究通過建立基于深度遷移學習的復合故障診斷模型，實現了對采煤機搖臂傳動復合故障的準確識別與分類。在不同的遷移任務中，本研究提出的基于深度遷移學習的采煤機搖臂出阿東

復合故障診斷模型的分類準確率均在90%以上，且相較于傳統智能故障診斷模型，包括DCNN網絡模型、SVM分類模型、LSTM網絡模型、CNN網絡模型，本研究提出的模型可通過多標簽分類得到理想分類結果，具有收斂速度快、準確度高的特點，實現了高精度的采煤機搖臂傳動復合故障診斷。