基于深度學習的旋轉機械故障識別

王 鑫

（ 山西機電職業技術學院，山西 長治 046011）

0 引言

對于在實際使用中需要進行旋轉的機器而言，軸承是其不可或缺的組成部件之一。如果軸承的某個部件在應用中由于各種因素的影響出現故障很有可能會對機械設備使用壽命產生很大的影響，因此有必要應用一些必要的技術手段對軸承可能存在的一些故障進行充分判斷。

在對圖像進行識別時，通過卷積神經網絡作用的發揮可以對各類圖像中的有用特征進行有效提取。本文結合深度學習在實際應用中所具備的一些優良特性提出了一種基于深度學習的旋轉機械故障識別方法，希望通過本文可以為相關工作提供一些參考。

1 旋轉機械故障識別研究現狀及算法

對于旋轉機械故障診斷而言，傳統旋轉機械故障識別技術在應用中對振動信號中存在的一些噪聲泛化能力相對較差且對研究人員專業技能要求較高。隨著計算機科學的不斷發展，使用更為方便快捷的現代信號處理技術開始出現。其中機器學習技術特征提取效果最為明顯，主要有以下幾種：

（1）基于支持向量機的故障診斷法（SVM）。該技術是一類按照監督學習方式對得到的數據進行二元分類的廣義線性分類器。在實際應用中，SVM利用鉸鏈損失函數對經驗風險進行有效計算。支持向量機在具體應用時對軸承振動信號有著非常強大的泛化能力，適合于一些小樣本問題。

（2）基于隨機森林的故障診斷法，該方法是一種非常有效的預測工具。就其類型而言屬于一個包含多個決策樹的分類器，輸出的最終類別是由個別樹所輸出的類別眾數而決定的。該技術在應用中有很多優點，例如該技術可以有效處理大量的輸入變數，在建立森林的過程當中可以在內部對振動信號一般化后的誤差產生不偏差的估計。

（3）基于人工神經網絡的故障診斷法。該項技術是20世紀80年代以來人工智能領域興起后的研究熱點所在。該技術對人腦神經元網絡進行抽象，并且進一步建立起一個簡單的模型。將模型按照不同的連接方式可組成具有不同結構的網絡，該技術可以對軸承故障進行有效識別。

2 理論基礎

2.1 EEMD-PWVD 時頻分析

經驗模態分解法在實際應用中可以對一些非線性、非平穩的信號進行有效分析，這一方法在實際應用中擁有非常強大的自適應性能，可以應用在各種類型的故障診斷領域中。然而，該方法在實際應用中存在著模態混疊的缺陷。為了對這一問題進行有效解決，相關研究人員提出集合經驗模態分解法（EEMD），該技術在實際應用中分解效果非常明顯。為了有效保障該技術的應用效果，需要像原信號中加入適當的高斯白噪聲。由于白噪聲的頻率分布十分均勻，因此可以有效消除原信號中的模態混疊現象。通過隨機白噪聲作用對經過分解后得到的本征模函數（Intrinsic Mode Function，IMF）進行平均可以抑制甚至是消除噪聲對分解結果準確性的干擾。為了保障譜圖本身所具有的可讀性，全面消除交叉干擾項對最終結果精確度的不良影響，相關學者投入了很多時間精力對其進行研究。當前已經發展出來多種方法對交叉干擾項進行消除，其中最具代表性的方法之一便是PWVD加窗函數法，由于該方法在實際應用中所表現出來的一系列特性，也被人們形象地稱之為時延核函數平滑處理。本征模函數在經過該方法處理之后可以得到一個無交叉項且分辨率無損失的信號時頻分布圖。

2.2 卷積神經網絡

卷積神經網絡是近幾年發展起來的一種算法。由于全連接神經網絡在實際應用中有著參數量太過于龐大且對圖片尺寸有限制等一系列缺陷，為了克服這些問題，卷積神經網絡應用而生。經過多年的發展，當前卷積神經網絡已經非常成熟。這一網絡是由Hutel和Wiesel在對貓的大腦皮層中應用于局部敏感和方向選擇的神經元進行研究時發現一種獨特網絡結構。通過這一網絡結構的合理使用，可以使反饋神經網絡的復雜性得到有效下降，卷積神經網絡由此誕生。當前由于卷積神經網絡在圖像特征提取中所具有的一系列優勢，在圖像識別等領域得到了非常廣泛的應用。

3 時頻圖及其預處理

為了分析軸承可能存在的一些故障，首先需要獲取軸承振動信號時域圖并且對其進行預處理活動，具體的步驟如下所示（注：本節數據取自4.1節工況5的一個樣本）：

第一，采集軸承在各種工況下所產生的振動信號（對4.1節軸承在15種不同工況下所產生的各類振動信號進行全面采集）。

第二，將軸承在15種不同工況下產生的振動信號利用EEMD方法進行分解，最終得到多個本征模函數（IMF）分量，圖1為軸承內圈故障集合經驗模態分解得到的前六個IMF分量。

圖1 集合經驗模態分解的部分結果

第三，對IMF分量進行有效選擇。在對信號經驗模態分解的整個過程當中，由于插值誤差邊界效應等各種原因的影響，難免會存在一些噪聲分量以及虛假分量。為了抑制這些分量對最終結果的影響，需要引入相關系數對其進行合理選擇一般情況下信號和真實本征模函數分量相關性較大，但和虛假分量之間的相關性較小。因此在選擇工作實際進行中，可以認為與信號相關系數較大的IMF為真實本征模函數分量。

第四，分析IMF分量得到時頻圖。對經過重重篩選最終得到的IMF分量進行PWVD時域分析并且對其進行有效的累加活動，最終得到一個高質量的信號時域分布圖。

第五，為了防止噪聲等現象對實驗結果的影響，需要采用高斯濾波法以及圖像剪裁函數對得到的時頻圖尺寸以及噪聲進行有效處理，將其尺寸變換為

128×128。

4 卷積神經網絡設計

卷積神經網絡具有非常強大的圖像特征提取功能。在對具有多個類別的樣本進行分類時，為了對圖像特征進行有效提取，需要數量較多的卷積層，如著名的VGG網絡以及GoogLeNet網絡；而對于一些類別較少的樣本而言，往往使用1～2個卷積層就足以對圖像特征進行有效提取。經過綜合考慮，本文擬采用一個卷積層對圖像進行有效分類。而為了有效保證神經網絡的特征提取效果，最終決定將ReLU函數作為該卷積層的激活函數。表達式如下所示：

從該函數的結構不難發現該激活函數屬于不飽和函數，因此通過對這一函數的合理使用不僅可以保證最終得到的激活值具有稀疏性，還能在最大程度上防止發生梯度消失問題。為了使實驗最終結果準確性得到有效保障，本文選取了軸承在15種工況下所產生的1800個樣本。神經網絡采用交叉熵損失函數作為優化函數，利用反向梯度下降法對神經網絡參數進行有效訓練。

5 實驗與結果

5.1 實驗設置

出于實際情況的考慮，本文所選用的實驗數據均來自于凱斯西儲大學軸承數據[5]，具體實驗設施如圖2所示。為了讓數據具有對比性，通過電火花加工的方式使軸承出現不同程度的損傷。為了保證實驗數據的代表性，綜合考慮之后最終選取采樣頻率為12 kHz、電機轉速為1 750 r/min的驅動端軸承在14中不同工況下所產生的故障數據。除此之外，作為對比實驗，本文還選取了正常工況下產生的振動數據。軸承的15種工況說明以及樣本數量如表1所示。

圖2 實驗裝置

表1 軸承的15中工況

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5.2 實驗結果

由于實際情況的影響，即便是同一工況下由不同樣本信號集合經驗模態分解后得到的IMF分量與分解前信號的相關系數也有著一些不同。因此為了保障最終結果準確性，在選擇IMF分量個數時，每個工況都要選取數量相當的IMF分量，同時保障每個IMF分量與分解前信號相關系數大于0.15。

為了保障實驗能夠順利進行，為程序配置以下運行平臺：Windows10 64位操作系統、Intel Core（TM） i5-10400F CPU @3.00GHz、內存32 GB，程序運行環境為PyCharm Community Edition 2020.2.4 x64。卷積層設置為一層，卷積核設置為16個。超參數設置為：Bitch_size=126、epochs=30、學習率為0.000 1、Dropout=0.1，經過計算發現測試樣本10次平均分類正確率為97.96%。圖3為某次訓練的Accuracy（正確率）和Loss（損失）曲線。

圖3 訓練結果曲線

6 結束語

為了有效解決過去基于數據驅動的機械故障模式識別技術在應用中需要通過人工這一低效方式對特征進行提取的問題，本文提出了利用機械視覺中卷積神經算法對時頻圖中相應特征進行自動化提取，并且對軸承的故障模式進行有效分類。為了驗證該方法的有效性，本文利用凱斯西儲大學所獲得的一些軸承數據進行實驗，最終表明本文所提出的方法擁有更高的正確率。