基于MSST和雙通道CNN技術的變轉速軸承故障診斷研究*

張 冰,姜培剛,林天然

(青島理工大學 機械與汽車工程學院,山東 青島 266520)

0 引 言

隨著計算機和互聯網技術的迅速發展,旋轉機械狀態檢測信息已經迎來“大數據”時代[1]。

滾動軸承在旋轉機械設備中起著至關重要的作用,其一旦發生故障將會影響到機器的整體性能,嚴重情況下甚至會導致機器停止運行[2]。在實際工業應用中,由于生產需要或現場工作環境變化,機械設備的轉速或負載條件經常發生變化,滾動軸承監測信號經常表現為非平穩性信號,如何有效進行非平穩信號故障特征提取及診斷已成為當下眾多學者的研究熱點。

時頻分析技術如短時傅里葉變換(STFT)[3]、小波變換(WT)[4]和同步壓縮變換(SST)[5]等廣泛用于非平穩信號處理和故障特征提取。過去幾十年間,這些方法在機械故障診斷領域的應用已逐漸成熟,并取得了很大的成功。但受限于海森堡測不準原理,這些方法僅適用于分析準平穩信號,或具有緩慢時變特征的信號[6],在處理因變工況引起的非線性、非穩態狀態監測信號方面仍存在較大的局限性。為了解決該問題,于剛等人[7]最近提出了一種多次同步壓縮變換(MSST)技術,該方法通過一種迭代重分配技術對信號的時頻分量能量分布進行多次同步壓縮變換(SST),以提高非穩態信號時頻分布中特征信號分量的能量集中度,分析結果表明,該方法可以有效處理強時變信號并準確計算出變速軸承故障的時頻圖譜。本研究將采用該方法對變轉速工況下滾動軸承振動信號進行分析和實驗。

隨著計算機技術及人工智能算法的不斷發展深化,深度學習作為一種智能方法已被成功用于語音識別、圖像處理和人臉識別等領域,并取得了顯著的成果[8]。其中,卷積神經網絡(CNN)由于其強大的自主學習和特征提取能力,已被國內外諸多專家學者用于機械故障診斷領域。例如,YUAN J H等人[9]通過對滾動軸承的振動信號進行連續小波變換獲得時頻分布圖,然后結合CNN網絡對軸承故障進行分類識別,實現了滾動軸承的故障智能診斷;GUO X等人[10]提出了一種分層學習速率自適應的深度卷積神經網絡,并將其用于軸承故障診斷及故障嚴重度的分類識別;ZHANG W等人[11]提出了一種基于一維卷積神經網絡的軸承故障診斷方法,通過將預處理過后的軸承振動信號以“端到端”的形式直接輸入到模型中,對其進行了故障識別,取得了較好的診斷結果。

上述文獻采用的CNN方法及取得的智能診斷結果為本次工作提供了很好的指導意義,但以上方法都是通過卷積神經網絡對線性、穩態信號進行信號特征提取及故障識別,而實際工程應用中的軸承故障信號通常具有非線性、非穩態特征,利用改進的CNN算法開展變工況軸承智能診斷研究具有很大的工程應用價值和現實意義。

有鑒于此,筆者提出一種結合多次同步壓縮變換和雙通道卷積神經網絡的混合模型,用于變工況下滾動軸承的故障智能診斷。

1 多次同步壓縮變換

多次同步壓縮變換是在同步壓縮變換(SST)的基礎上,采用迭代重分配方法逐步提高時頻分布故障特征分量的能量集中度。該方法可以很好地分析處理多分量強時變信號,有效捕捉非平穩信號中各故障分量的時頻特性[12]。

對一個多分量非平穩信號s(t),其表述式為:

(1)

式中:K—信號中包含的信號分量個數;Ak(t)—瞬時幅值;φk(t)—該分量的瞬時相位。

同步壓縮變換(SST)通過使用頻率重新分配算子,來收集信號s(t)在進行短時傅里葉變換G(t,ω)時分散的時頻系數,即:

(2)

通過SST運算,可以將短時傅里葉變換得到的能量發散時頻分布有效壓縮到特征時頻分量的瞬時頻率附近,以獲得能量集中的時頻分析結果。

多次同步壓縮變換(MSST)是在SST基礎上,通過多次迭代使得信號時頻分量的能量在其瞬時頻率附件得到進一步壓縮,以獲得能量高度集中的時頻分布。

多次同步壓縮變換表達式為:

(3)

式中:N—總迭代次數。

(4)

式中:φ′(t)—信號s(t)的瞬時相位φ(t)的一階導數。

通過多次迭代,由式(4)表述的瞬時頻率將會越來越接近信號的真實瞬時頻率,從而獲得強時變信號的高分辨率時頻圖譜。

2 卷積神經網絡

卷積神經網絡是一種典型的深度結構前饋神經網絡,是深度學習重要的模型之一[13]。卷積神經網絡模型主要由卷積層、池化層及全連接層3類結構層組成。

經典LeNet-5[14]模型如圖1所示。

圖1 LeNet-5網絡結構圖

該模型包含由卷積層與池化層串聯堆疊組成的基礎單元模塊,并在模型輸出端連接兩個全連接層,從而組成一個完整的信息提取及模式識別網絡模型。

卷積層作為卷積神經網絡中最為重要的核心層,其包含多個卷積核(濾波器)[15]。前一層的特征圖或特征向量輸入到卷積層中,分別與卷積核做卷積運算,并結合激活函數映射出新的特征信息,以作為該層的輸出。

其卷積運算代數表達式如下:

(5)

非線性激活函數是卷積神經網絡中不可缺少的關鍵模塊,為了防止在反向傳播的時候出現梯度爆炸或梯度彌散的情況,CNN模型一般采用ReLU函數作為網絡的激活函數,其代數表達式如下:

f(x)=ReLU(x)=max(0,x)

(6)

在卷積層后通常設置池化層來進行降采樣操作,對前層輸出特征信息進行簡化和提煉,其目的是降低維度和從數據中捕獲更多的特征信息;同時,也可以在一定程度上降低網絡的參數量,防止過擬合,并提高計算速度。

CNN模型通常在中間隱藏層中使用最大池化層,而在輸出端使用平均池化層。這樣不僅可以減少冗余的參數,同時也能保證有更多有效的特征數據被保留下來,使得網絡學習的效果更好。

池化層代數表達式如下:

(7)

式中:Pm—最大池化層的輸出矩陣;S—池化層的尺寸。

作為網絡的輸出層,全連接層是整個卷積神經網絡的“分類器”,其作用是將網絡學習到的特征信息映射到樣本的標記空間。對于多分類問題,CNN模型使用SoftMax函數輸出最后分類結果。

全連接層代數表達式如下[16]:

(8)

式中:θ(1),θ(2),…,θ(N)—模型中的參數集合;Qk(xi)—卷積神經網絡最終輸出結果。

3 基于MSST與TCNN的故障診斷流程和模型結構

3.1 MSST和TCNN模型故障診斷流程

基于MSST與雙通道卷積神經網絡的變轉速軸承故障診斷流程如圖2所示。

圖2 基于MSST與TCNN的故障診斷流程圖

通過該模型的軸承故障智能診斷流程可以劃分為三大部分:(1)首先筆者通過峰值保留降采樣法[17]對原始數據進行減樣處理以減少數據量,然后通過MSST技術獲得變速軸承故障信號的時頻分布圖譜;(2)第二部分將時頻分布圖譜輸入到設計好的雙通道深度卷積神經網絡(TCNN)進行故障特征提取,通過網絡進行監督學習,在訓練過程中網絡不斷調節自身權重,最終輸出高準確率的故障識別;(3)第三部分則是通過預留的測試數據集驗證模型的故障分類性能。

3.2 TCNN模型結構與參數設定

在提取圖像特征時,采用傳統的單通道卷積神經網絡存在局部特征信息提取不充分的問題。

根據經典CNN模型LeNet-5結構,筆者設計了一種雙通道CNN。

基于MSST和TCNN的故障診斷模型結構圖如圖3所示。

該模型由兩條單通道CNN組成,每條通道網絡由3個卷積層和池化層交替連接,然后利用Concatenate機制[18]將兩條通道提取到的特征信息進行融合,進而得到深層的故障特征信息,最后結合全連接層和Softmax函數輸出故障分類結果。

圖3 基于MSST和TCNN的故障診斷模型結構圖

由于卷積核的大小決定著捕獲故障特征信息的范圍,較大的卷積核有助于提取全局特征信息,但它會忽略圖像的小特征,且需要使用較多參數;而較小的卷積核可以有效提取局部特征,但不利于提取稀疏特征。

因此,經綜合考慮,筆者設計了如圖3所示的TCNN模型結構。在保持較少參數量的條件下,該模型中通道一與通道二內分別采用2×2和3×3的小卷積核代替大卷積核,這樣不僅可以得到更深層的特征信息,提高模型的非線性映射能力,同時也可以減少網絡參數,提高其運算速度。

TCNN各通道參數設置如表1所示。

表1 TCNN各通道參數設置

4 基于MSST與TCNN的變轉速軸承故障診斷

4.1 軸承故障實驗

為驗證所提模型的有效性,筆者通過實驗室軸承故障模擬實驗臺采集到的變轉速工況下的軸承故障振動信號進行分析。

軸承模擬故障診斷實驗臺如圖4所示。

圖4 軸承模擬故障診斷實驗臺

該實驗臺主要由變頻控制器、轉速顯示器、變頻電機、彈性聯軸器、滾動軸承、故障軸承組成。在采集信號的過程中,通過安裝在軸承座上的加速度傳感器(B&K4370)采集故障軸承信號;采樣頻率設定為10 kHz,電機轉速在9 s內由0 r/min加速至1 500 r/min,即完成一次信號的采集;故障軸承型號為單列滾子軸承(ER-16 k)。

為模擬零部件早期微弱失效在軸承上設置局部故障,同時考慮到軸承上可能出現的故障,該實驗被測軸承一共包含5種狀態。

測試軸承如圖5所示。

圖5 測試軸承實物圖

軸承故障分別為:①正常;②內圈故障;③外圈故障;④滾動體故障;⑤復合故障(含內圈、外圈和滾動體3種故障)。

故障軸承不同健康狀態下的時域波形圖如圖6所示。

圖6 故障軸承不同健康狀態下的時域波形圖

從原始振動信號時域圖上可以看出,本次研究的振動信號呈現加速度狀態,符合變轉速工況下的運行規律。

由于采集到的變轉速振動信號含有冗余信息,且數據量較大,為了提高計算效率和時間,筆者首先采用峰值保持降采樣算法,在不丟失信號特征信息情況下降低每一個數據包的數據量,然后通過多次同步壓縮變換(MSST)來獲得視頻圖譜。

不同狀態下軸承監控信號的時頻分布如圖7所示。

(a)正常狀態

圖7分別展示5種軸承不同狀態下的時頻表示。除了正常狀態可以看到轉動頻率帶,其他故障的時頻分布都有效地壓縮到特征時頻分量的瞬時頻率附近。

軸承故障樣本的數據集如表2所示。

表2 軸承故障樣本數據集

由表2中,筆者對每種軸承健康狀態進行采集,并通過多次同步壓縮變換后,生成300張時頻分布圖樣本,得到共1 500張樣本圖;把樣本以6 ∶2 ∶2的比例劃分為訓練集、驗證集和測試集,并輸入TCNN模型進行訓練及故障分類。

4.2 TCNN模型訓練與分類

筆者通過對初始化的TCNN模型進行10次迭代訓練,并觀察其學習曲線。

訓練和驗證精度曲線圖如圖8所示。

圖8 訓練和驗證精度曲線圖

由模型輸出訓練集和驗證集的測試準確度結果可知,當模型經過第5次訓練后,其訓練和驗證損失值迅速收斂至4%以下;在第5次迭代訓練后的模型平均驗證精度達到99.67%。

通過訓練集和驗證集的實驗結果,驗證了文中提出的模型可以準確地對變轉速滾動軸承的故障進行診斷識別。

為了驗證所提雙通道卷積神經網絡在變轉速軸承故障診斷的有效性和優越性,筆者將雙通道卷積神經網絡(TCNN)在不同迭代訓練次數時得到的診斷準確度,與使用卷積核尺寸為2×2、3×3和5×5的單通道CNN得到的診斷結果進行對比。

不同結構模型平均驗證精度如圖9所示。

圖9 不同結構模型平均驗證精度

由圖9結果可知,當卷積核尺寸較小時,由于網絡能夠更容易捕獲數據中的微小特征,其對故障特征的提取能力更強,準確率更高;

從圖9中也可以看出,采用小卷積核雙通道網絡可以輸出較高且較為穩定的故障分類準確率。

為進一步檢驗所提模型的魯棒性,筆者將以上4個模型分別訓練5次并保存模型權重,然后加載各模型權重,將測試集的時頻譜作為模型輸入測試準確度。

不同結構模型測試精度如圖10所示。

圖10 不同結構模型測試精度

從測試集的表現可看出:在每次獨立計算中,雙通道模型表現的測試精度總是比單通道高,而其他3種模型每次計算的測試精度不是很穩定。

通過以上分析可以證明,所提的算法不但具有著較強的魯棒性,而且模型的穩定性能也優于其他3種單通道CNN方法。

5 結束語

筆者提出了一種結合多次同步壓縮變換(MSST)技術及雙通道卷積神經網絡(TCNN)用于變轉速滾動軸承故障智能診斷新方法。

主要研究結論如下:

(1)通過使用不同尺寸的小卷積核TCNN進行提取時頻圖譜中的故障特征信息,并進行融合后,提高了模型的特征提取能力;通過一組實驗數據驗證了該技術可以實現在變轉速工況下的滾動軸承故障診斷;

(2)該模型通過采用小尺寸卷積核代替大卷積核,不僅減少了網絡所需的參數量,而且還增強了網絡的非線性擬合能力;采用小尺寸卷積核更能充分地挖掘故障特征中的細小特征,從而提高了模型的識別度。

實驗結果也表明:與單通道卷積神經網絡結構相比,所提的模型表現出收斂速度快、訓練穩定，并且模型有較強的特征提取能力和魯棒性,可有效應用于變轉速滾動軸承故障診斷中,為變轉速滾動軸承故障智能診斷提供了一種新思路。

此外,筆者下一步的研究方向是結合CNN算法,如何有效地發掘原始變轉速振動信號中的故障特征信息,以實現“端到端”的診斷模式。