基于殘差網(wǎng)絡(luò)的航空發(fā)動(dòng)機(jī)滾動(dòng)軸承故障多任務(wù)診斷方法

康玉祥，陳 果，尉詢楷，潘文平，王 浩

(1.南京航空航天大學(xué) 民航學(xué)院，南京 210016；2.南京航空航天大學(xué) 通用航空與飛行學(xué)院，江蘇 溧陽(yáng) 213300；3.北京航空工程技術(shù)研究中心，北京 100076)

當(dāng)前，以航空發(fā)動(dòng)機(jī)為代表的的旋轉(zhuǎn)機(jī)械，通常運(yùn)行在高負(fù)荷、高轉(zhuǎn)速等惡劣的環(huán)境之下，導(dǎo)致滾動(dòng)軸承故障頻發(fā)，輕則系統(tǒng)失效，造成經(jīng)濟(jì)損失，重則機(jī)毀人亡，嚴(yán)重威脅飛行安全。然而，由于航空發(fā)動(dòng)機(jī)滾動(dòng)軸承早期故障特征非常微弱，很難實(shí)現(xiàn)故障的精確診斷，因此，研究高效的滾動(dòng)軸承智能故障診斷與檢測(cè)技術(shù)對(duì)確保航空發(fā)動(dòng)機(jī)安全運(yùn)行有極其重要的意義[1-2]。

傳統(tǒng)的基于信號(hào)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)的故障診斷方法，首先采用小波分析、傅里葉變換等技術(shù)從原始振動(dòng)信號(hào)中提取故障特征。然后，以所提取的一維故障特征為輸入，利用支持向量機(jī)(support vector machine,SVM)、和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(neural networks,NN)等機(jī)器學(xué)習(xí)模型實(shí)現(xiàn)故障診斷[3]。這類方法的診斷結(jié)果嚴(yán)重依賴于特征提取的有效性和機(jī)器學(xué)習(xí)模型的精度，使得模型泛化能力較差。

目前，深度學(xué)習(xí)在滾動(dòng)軸承故障診斷中得到了普遍的應(yīng)用和廣泛的認(rèn)可，與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法相比，深度學(xué)習(xí)方法有兩個(gè)突出優(yōu)勢(shì)，一是可以從原始數(shù)據(jù)中直接進(jìn)行特征學(xué)習(xí)，并且所學(xué)特征的判別能力遠(yuǎn)超手工提取的特征；二是可以實(shí)現(xiàn)端到端的學(xué)習(xí)，即可以直接學(xué)習(xí)從原始數(shù)據(jù)到類別標(biāo)簽的映射。Lei等對(duì)當(dāng)前基于人工智能方法的故障診斷研究現(xiàn)狀進(jìn)行了綜述，闡述了深度學(xué)習(xí)在故障診斷中的應(yīng)用流程，并指明了未來(lái)基于深度學(xué)習(xí)的故障診斷方法的研究路線。田科位等[4]通過(guò)將注意力機(jī)制的擠壓與激勵(lì)結(jié)構(gòu)引入到殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，提出了一種改進(jìn)的深度殘差網(wǎng)絡(luò)模型，用于滾動(dòng)軸承故障診斷，驗(yàn)證結(jié)果表明所提模型在變工況條件下具有很好的診斷效果。Zhou[5]針對(duì)故障樣本數(shù)據(jù)不平衡的問(wèn)題，提出了一種新的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(generative adversarial networks,GAN)用于故障樣本的生成，然后基于生成的故障樣本和實(shí)際的樣本進(jìn)行故障診斷，結(jié)果表明該GAN具有很強(qiáng)的故障識(shí)別能力。孟宗等[6]提出一種基于二次數(shù)據(jù)增強(qiáng)和深度卷積的模型，用于少故障樣本情況的診斷，取得了很好的效果。王琦等[7]通過(guò)引入引入1×1卷積核、改進(jìn)全連接層等技術(shù)，提出一種基于改進(jìn)一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的滾動(dòng)軸承故障識(shí)別方法，驗(yàn)證結(jié)果表明，該方法具有計(jì)算速度快，診斷精度高的優(yōu)點(diǎn)。劉飛等[8]提出了一種基于遷移學(xué)習(xí)與深度殘差網(wǎng)絡(luò)的快速故障診斷算法，該方法具有訓(xùn)練時(shí)間短、診斷精度高的優(yōu)點(diǎn)。實(shí)現(xiàn)了高精度的滾動(dòng)軸承故障診斷。此外，諸如長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(long short-term memory,LSTM)、深度置信網(wǎng)絡(luò)(deep belief network,DBN)等方法也開(kāi)始應(yīng)用于滾動(dòng)軸承故障診斷，Lei等[9]采用LSTM精確診斷了風(fēng)電機(jī)組軸承的故障類別。Shao等[10]對(duì)深度信念網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了改進(jìn)，同時(shí)將改進(jìn)模型用于滾動(dòng)軸承的故障診斷中，并驗(yàn)證了模型的有效性。在損傷大小預(yù)測(cè)方面，Nguyen等[11]利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(deep neural network,DNN)準(zhǔn)確預(yù)測(cè)了軸承在不同裂紋尺寸條件下性能退化程度。王震等[12]提出了一種用于故障分類與損傷尺寸預(yù)測(cè)的多任務(wù)深度學(xué)習(xí)模型，并取得了較好的效果。然而，該模型并未對(duì)在增加噪聲和對(duì)未參與網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的損傷尺寸預(yù)測(cè)情況進(jìn)行考量。綜上，針對(duì)滾動(dòng)軸承的智能診斷方法主要存在如下可改進(jìn)之處：①當(dāng)前基于深度學(xué)習(xí)的滾動(dòng)軸承故障診斷技術(shù)通過(guò)將不同損傷尺寸作為多種故障模式進(jìn)行分類識(shí)別，而忽略了損傷尺寸的連續(xù)性，且不能同時(shí)實(shí)現(xiàn)故障的狀態(tài)識(shí)別、定位分析與損傷尺寸的定量預(yù)測(cè)，從而無(wú)法判斷故障的嚴(yán)重程度；②上述大多數(shù)深度學(xué)習(xí)方法任務(wù)單一，不能有效利用網(wǎng)絡(luò)層的參數(shù)，造成算法訓(xùn)練后的信息冗余。

鑒于此，本文采用能夠有效避免梯度消失的深度殘差網(wǎng)絡(luò)，建立能夠同時(shí)進(jìn)行故障狀態(tài)識(shí)別、故障部位識(shí)別、以及故障程度識(shí)別的并行多任務(wù)模型。并利用實(shí)際滾動(dòng)軸承故障模擬試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行方法驗(yàn)證。

1 多任務(wù)殘差網(wǎng)絡(luò)

1.1 殘差結(jié)構(gòu)塊

2015年He等[13-14]針對(duì)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練過(guò)程由于出現(xiàn)梯度消失而導(dǎo)致的網(wǎng)絡(luò)性能退化的問(wèn)題，提出了深度殘差網(wǎng)絡(luò)(residual networks，Resnet) 。Resnet在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上增加了殘差結(jié)構(gòu)塊，理論上這種結(jié)構(gòu)塊可以使得網(wǎng)絡(luò)深度在硬件條件允許的前提下無(wú)限的增加，而不出現(xiàn)性能退化現(xiàn)象。殘差結(jié)構(gòu)塊如圖1所示。

圖1 殘差結(jié)構(gòu)塊Fig.1 Residual unit

圖1中輸入x在經(jīng)過(guò)卷積、批歸一化、激活函數(shù)等變換后得到映射函數(shù)f(x)，同時(shí)，x經(jīng)過(guò)恒等映射(使得變換后的圖像和由f(x)獲得的圖像具有相同的尺寸)后和f(x)進(jìn)行累加操作得到輸出h(x)。圖1中:n×n×M1、n×n×M2是M1、M2個(gè)n×n大小的卷積核；BN批歸一化操作；Relu為激活函數(shù)，其具體函數(shù)形式如式(1)所示

(1)

1.2 多任務(wù)殘差網(wǎng)絡(luò)模型

根據(jù)殘差網(wǎng)絡(luò)理論，建立基于殘差網(wǎng)絡(luò)的深層特征提取與共享主框架，在此基礎(chǔ)上建立故障狀態(tài)、部位分類與損傷大小預(yù)測(cè)的多任務(wù)模型。網(wǎng)絡(luò)具體模型如圖2所示。

圖2 網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)Fig.2 Network model structure

圖2所示的多任務(wù)殘差網(wǎng)絡(luò)模型主要流程為：

步驟1首先根據(jù)數(shù)采設(shè)備采集得到滾動(dòng)軸承的振動(dòng)加速度實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。

步驟2采用FFT算法，將振動(dòng)加速度信號(hào)轉(zhuǎn)換為頻譜圖，并直接保存為32×32×3的圖像數(shù)據(jù)文件。

步驟3以所獲得的頻譜圖文件為多任務(wù)殘差網(wǎng)絡(luò)的輸入，通過(guò)多個(gè)殘差塊進(jìn)行特征提取。

步驟4將所提取的特征結(jié)果分別輸入故障狀態(tài)識(shí)別、故障部位診斷任務(wù)模塊和損傷大小預(yù)測(cè)任務(wù)模塊，同時(shí)計(jì)算各個(gè)任務(wù)的損失大小Lk。

步驟5根據(jù)各個(gè)子任務(wù)的損失計(jì)算聯(lián)合損失L。

步驟6基于誤差反向傳播算法進(jìn)行參數(shù)更新。

步驟7保存模型，并同時(shí)輸出故障類別和損傷大小尺寸信息。

圖2中的深層特征提取與共享主框架中由多個(gè)殘差塊串聯(lián)組成。根據(jù)圖1中單個(gè)殘差塊的結(jié)構(gòu)信息，很容易得到多個(gè)殘差塊串聯(lián)后的數(shù)學(xué)模型如式(2)所示

(2)

根據(jù)反向傳播算法[15]及文獻(xiàn)[16]，可得網(wǎng)絡(luò)的梯度如式(3)所示

(3)

圖2中的故障狀態(tài)識(shí)別任務(wù)設(shè)計(jì)為一層全連接層，應(yīng)用Softmax函數(shù)輸出2類故障，分別是正常、故障。故障部位診斷任務(wù)設(shè)計(jì)為一層全連接層，應(yīng)用Softmax函數(shù)輸出4類故障，分別是正常、內(nèi)圈故障、外圈故障、滾動(dòng)體故障。損傷大小預(yù)測(cè)任務(wù)為回歸預(yù)測(cè)，輸出為連續(xù)的損傷尺寸值。

本文損失函數(shù)采用聯(lián)合損失函數(shù)，如式(4)所示

(4)

文中L1為故障狀態(tài)識(shí)別損失值，采用交叉損失函數(shù)如式(5)所示

(5)

文中L2為故障分類任務(wù)損失值，采用交叉損失函數(shù)如式(6)所示

(6)

L3為損傷尺寸預(yù)測(cè)損失值，采用絕對(duì)誤差損失，如式(7)所示

L3=λ3max(|z-z*|)

(7)

式中:z為實(shí)際損傷尺寸；z*為預(yù)測(cè)輸出值。

1.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理

由于采樣頻率一般都大于10 K，當(dāng)取1 s的振動(dòng)加速度信號(hào)經(jīng)過(guò)FFT所得的頻率值較多。而直接將所得的頻譜存儲(chǔ)為32×32大小的圖像后會(huì)產(chǎn)生數(shù)據(jù)失真現(xiàn)象，導(dǎo)致有用的頻率信息消失，為保證所得圖像數(shù)據(jù)在存儲(chǔ)后不失真，首先計(jì)算了滾動(dòng)軸承的故障特征頻率，以5倍故障特征頻率的范圍做頻譜圖，以該頻譜圖作為網(wǎng)絡(luò)輸入。

1.3.1 滾動(dòng)軸承故障特征頻率

滾動(dòng)軸承節(jié)徑D、接觸角α、滾珠直徑d、滾珠數(shù)Z以及內(nèi)外圈相對(duì)轉(zhuǎn)速共同決定了滾動(dòng)軸承故障特征頻率。對(duì)于外圈固定，內(nèi)圈轉(zhuǎn)動(dòng)的滾動(dòng)球軸承，設(shè)轉(zhuǎn)速頻率fr，則滾珠公轉(zhuǎn)頻率或軸承保持架頻率fc、滾珠自轉(zhuǎn)頻率fb、軸承外圈頻率fout、軸承內(nèi)圈頻率fin如式(8)所示

(8)

本文采用美國(guó)凱斯西儲(chǔ)大學(xué)的滾動(dòng)軸承故障模擬試驗(yàn)數(shù)據(jù)集和南京航空航天大學(xué)的滾動(dòng)軸承故障模擬試驗(yàn)數(shù)據(jù)集，軸承信息分別如表1和表2所示。

表1 美國(guó)西儲(chǔ)大學(xué)數(shù)據(jù)集滾動(dòng)軸承信息Tab.1 Rolling bearing information from Western Reserve University dataset

表2 南京航空航天大學(xué)數(shù)據(jù)集滾動(dòng)軸承信息Tab.2 Data set of rolling bearing information of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics

根據(jù)式(7)和兩種故障診斷數(shù)據(jù)集的最大轉(zhuǎn)速，計(jì)算各個(gè)滾動(dòng)軸承故障特征頻率如表3所示。

表3 軸承故障特征頻率Tab.3 Bearing fault characteristic frequency

在數(shù)據(jù)集劃分方面，首先，將原始的振動(dòng)加速度信號(hào)按照7∶3的比例劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集。對(duì)于訓(xùn)練集按照數(shù)據(jù)采樣頻率，采用數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法，以一定的間隔步長(zhǎng)對(duì)時(shí)域振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行采樣，如圖3所示，其中步長(zhǎng)為1 000個(gè)點(diǎn)，樣本數(shù)為1 s內(nèi)的采樣點(diǎn)數(shù)。然后，對(duì)每組樣本點(diǎn)進(jìn)行FFT，取5倍故障特征頻率范圍內(nèi)的頻譜圖，將獲得的頻譜圖直接保持為png格式的圖形文件，圖形文件大小為32×32×3，如圖4為轉(zhuǎn)換后的頻譜圖。

圖3 振動(dòng)信號(hào)采樣Fig.3 Vibration signal sampling

圖4 軸承信號(hào)的頻譜圖Fig.4 Spectrum diagram of bearing signal

1.3.2 標(biāo)簽平滑化

采用one-hot編碼進(jìn)行梯度損失計(jì)算時(shí)，只考慮了正確標(biāo)簽，而忽略了錯(cuò)誤標(biāo)簽的損失，致使模型在訓(xùn)練集上有很好的效果，在測(cè)試集上卻表現(xiàn)平平。為了解決這種泛化能力不足的問(wèn)題，本文采用如式(9)所示的標(biāo)簽平滑技術(shù)對(duì)標(biāo)簽進(jìn)行平滑處理

y′j=(1-η)yj+ημ

(9)

式中：yj為原始o(jì)ne-hot編碼后的標(biāo)簽，包括故障狀態(tài)標(biāo)簽、故障部位標(biāo)簽；y′j為經(jīng)過(guò)平滑后的標(biāo)簽;η為平滑因子;μ為隨機(jī)噪聲。

2 滾動(dòng)軸承故障診斷試驗(yàn)

為了驗(yàn)證本文算法在滾動(dòng)軸承故障診斷與損傷大小識(shí)別中的有效性。首先，選擇了研究者普遍采用的美國(guó)凱斯西儲(chǔ)大學(xué)的滾動(dòng)軸承故障診斷數(shù)據(jù)集[17]進(jìn)行驗(yàn)證。其次，應(yīng)用于南京航空航天大學(xué)的帶機(jī)匣的航空發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子試驗(yàn)器滾動(dòng)軸承故障試驗(yàn)數(shù)據(jù)的診斷，并進(jìn)行多種方法的對(duì)比驗(yàn)證。

2.1 美國(guó)凱斯西儲(chǔ)大學(xué)滾動(dòng)軸承模擬故障試驗(yàn)數(shù)據(jù)診斷

選擇美國(guó)凱斯西儲(chǔ)大學(xué)滾動(dòng)軸承故障診斷數(shù)據(jù)集的驅(qū)動(dòng)端數(shù)據(jù)，其相應(yīng)的軸承型號(hào)為SKF6205，選擇數(shù)據(jù)采樣頻率為12 kHz。軸承共有內(nèi)圈、外圈、滾動(dòng)體三種加工缺陷故障狀態(tài)和正常狀態(tài)，共四種狀態(tài)，其中加工缺陷故障狀態(tài)分別包含0.177 8 mm，0.355 6 mm，0.533 4 mm，0.711 2 mm四種損傷尺寸。為了驗(yàn)證算法不受負(fù)載、轉(zhuǎn)速等工況的影響。試驗(yàn)數(shù)據(jù)集包含了各種不同條件下的滾動(dòng)軸承故障數(shù)據(jù)。采用1.3節(jié)中的數(shù)據(jù)預(yù)處理方式后，數(shù)據(jù)集所包含的樣本信息如表4所示。

表4 數(shù)據(jù)集樣本信息Tab.4 Sample information of the data set

2.1.1 網(wǎng)絡(luò)參數(shù)

本文試驗(yàn)中采用GPU為NVIDIA GTX1660 6 G;i5-9600K 處理器；8 G內(nèi)存；運(yùn)行系統(tǒng)為Windows10；編程語(yǔ)言為python3.7；深度學(xué)習(xí)框架為Tensorflow1.15.設(shè)置批處理樣本量為64；迭代輪數(shù)為100；采用的優(yōu)化算法為Adam算法,學(xué)習(xí)率為0.000 1。本文模型參數(shù)如表5所示。

表5 深度殘差對(duì)沖網(wǎng)絡(luò)信息Tab.5 Information of the Resnet

多任務(wù)網(wǎng)絡(luò)中采用分類準(zhǔn)確率來(lái)表征故障診斷結(jié)果，采用所有預(yù)測(cè)樣本的最大絕對(duì)誤差的絕對(duì)值來(lái)反映損傷尺寸的預(yù)測(cè)精度，如式(10)所示

(10)

多任務(wù)中各個(gè)任務(wù)的懲罰因子λk對(duì)最終的測(cè)試結(jié)果有很大的影響，因此，將λk設(shè)置為殘差網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)參數(shù)，讓網(wǎng)絡(luò)能夠進(jìn)行自我學(xué)習(xí)獲得最優(yōu)的參數(shù)組合。采用如式(11)所示的方式對(duì)網(wǎng)絡(luò)性能進(jìn)行評(píng)價(jià)。

式中：ψ為評(píng)價(jià)結(jié)果，ψ→0說(shuō)明預(yù)測(cè)效果越好；op為故障狀態(tài)預(yù)測(cè)正確的個(gè)數(shù)；O為故障狀態(tài)預(yù)測(cè)的樣本數(shù)量;np為故障分類正確的個(gè)數(shù)；N為故障類別的樣本數(shù)量。采用交叉驗(yàn)證的方式，經(jīng)過(guò)多次測(cè)試后參數(shù)λ1,λ2,λ3在λ1=0.2,λ2=0.1,λ3=0.4的時(shí)候ψ=0.003 5達(dá)到最小值。因此，以下測(cè)試結(jié)果均基于上述參數(shù)進(jìn)行。

2.1.2 測(cè)試結(jié)果

根據(jù)2.1.1節(jié)中的殘差網(wǎng)絡(luò)層數(shù)及相應(yīng)參數(shù)搭建網(wǎng)絡(luò)，并對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行測(cè)試。如圖5所示為通過(guò)交叉驗(yàn)證的方式獲得的損傷尺寸預(yù)測(cè)精度δ和本文自定義的網(wǎng)絡(luò)性能評(píng)價(jià)指標(biāo)ψ的變化曲線。在迭代100次之后損傷大小的測(cè)試結(jié)果趨于穩(wěn)定，最后達(dá)到0.003 5 mm的預(yù)測(cè)誤差。網(wǎng)絡(luò)性能評(píng)價(jià)指標(biāo)ψ在最后收斂趨于0.003 5，說(shuō)明分類診斷精度達(dá)到100%、損傷尺寸預(yù)測(cè)誤差均趨于0.003 5 mm。

圖5 診斷結(jié)果變化曲線Fig.5 Diagnostic outcome

如圖6所示為損傷尺寸預(yù)測(cè)結(jié)果。圖中結(jié)果也顯示所提多任務(wù)模型具有較高的損傷測(cè)試精度。

圖6 損傷尺寸預(yù)測(cè)結(jié)果Fig.6 Damage size prediction results

為進(jìn)一步說(shuō)明算法的優(yōu)勢(shì)，選擇經(jīng)典的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(convolutional neural networks,CNN)(引用文獻(xiàn))、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，通過(guò)將這兩種算法改進(jìn)為多任務(wù)網(wǎng)絡(luò)后和本文的多任務(wù)殘差網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行對(duì)比。試驗(yàn)中每種方法都進(jìn)行10次計(jì)算，取最終的算法平均結(jié)果。對(duì)比結(jié)果如表6所示。

表6 網(wǎng)絡(luò)診斷結(jié)果Tab.6 Network diagnostic results

表6中的結(jié)果說(shuō)明，相比其他兩種多任務(wù)殘差網(wǎng)絡(luò)模型，本文的多任務(wù)殘差網(wǎng)絡(luò)模型在分類精度和損傷大小識(shí)別中均高于其他算法。尤其是在損傷大小預(yù)測(cè)方面，本文的最大絕對(duì)誤差絕對(duì)值δ=0.003 5，而其他算法中最好的結(jié)果也僅為0.034 5，約為本文算法的10倍，充分證明了本文算法的優(yōu)越性。

2.2 南京航空航天大學(xué)帶機(jī)匣的航空發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子模擬試驗(yàn)器故障試驗(yàn)數(shù)據(jù)診斷

本試驗(yàn)用到的試驗(yàn)設(shè)備包括帶機(jī)匣的航空發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子模擬試驗(yàn)器、AI002加速度傳感器、JM5937動(dòng)態(tài)信號(hào)測(cè)試分析系統(tǒng)等。帶機(jī)匣的航空發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子模擬試驗(yàn)器及相應(yīng)的加速度傳感器安裝位置如圖7所示，該試驗(yàn)平臺(tái)是以1∶3比例仿制的某型真實(shí)發(fā)動(dòng)機(jī)。試驗(yàn)平臺(tái)能有效的反映航空發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)信號(hào)在傳遞過(guò)程中的衰減特性。試驗(yàn)共使用了9個(gè)HRB 6206深溝球軸承，采用電火花線切割技術(shù)，人為在其外圈及內(nèi)圈表面分別加工了四種不同寬度的凹槽來(lái)模擬不同故障尺寸，凹槽寬度依次為1.0 mm，1.4 mm，1.8 mm和2.2 mm，故障加工細(xì)節(jié)如圖8所示。試驗(yàn)時(shí)依次裝入9個(gè)軸承，利用安裝在試驗(yàn)器軸承座、機(jī)匣垂直上方和水平方向上的3個(gè)加速度傳感器采集振動(dòng)信號(hào)，每種故障中設(shè)置試驗(yàn)器轉(zhuǎn)速分別為：1 000 r/min，1 500 r/min，2 500 r/min，3 000 r/min。采樣頻率設(shè)置為32 kHz。為能夠真實(shí)的反應(yīng)振動(dòng)信號(hào)在航空發(fā)動(dòng)機(jī)上的傳遞衰變特性，驗(yàn)證本文方法用于航空發(fā)動(dòng)機(jī)滾動(dòng)軸承診斷中的有效性，本文選擇安裝與機(jī)匣上的垂直加速度測(cè)點(diǎn)進(jìn)行診斷分析。

圖7 航空發(fā)動(dòng)機(jī)試驗(yàn)器Fig.7 Acro-engine rotor tester

圖8 軸承故障加工細(xì)節(jié)Fig.8 Processing details of bearing fault

如圖9所示為在測(cè)試數(shù)據(jù)上的損失和ψ的變化曲線。圖中曲線可以很容易的看出隨著訓(xùn)練次數(shù)的增加，模型的損失值變小，最后收斂于0值。針對(duì)本文所提多任務(wù)模型評(píng)價(jià)系數(shù)ψ的變化曲線，ψ值最終也同樣收斂于0值，這也很好的的反應(yīng)出本文多任務(wù)測(cè)試結(jié)果的準(zhǔn)確性，即：在故障診斷分類任務(wù)中能準(zhǔn)確的識(shí)別出故障類型；在損傷大小識(shí)別任務(wù)中能很好的對(duì)損傷大小進(jìn)行預(yù)測(cè)。

圖9 訓(xùn)練目標(biāo)參數(shù)變化曲線Fig.9 Training target parameter change curve

為較好的反應(yīng)本文損傷大小預(yù)測(cè)結(jié)果具有較高的精度，如圖10所示為損傷尺寸預(yù)測(cè)結(jié)果，圖中結(jié)果同樣反映了本文針對(duì)損傷大小識(shí)別結(jié)果的準(zhǔn)確性。

圖10 損傷尺寸預(yù)測(cè)結(jié)果Fig.10 Fault size prediction results

在經(jīng)過(guò)10次試驗(yàn)取均值后和CNN、DNN算法進(jìn)行比較，各個(gè)任務(wù)10次的計(jì)算結(jié)果分別如圖11、圖12、圖13所示，最終結(jié)果如表7所示。

圖11 故障狀態(tài)診斷結(jié)果Fig.11 Fault state diagnosis results

圖12 故障部位診斷結(jié)果Fig.12 Fault location diagnosis results

圖13 故障尺寸預(yù)測(cè)結(jié)果Fig.13 Fault size prediction results

表7 網(wǎng)絡(luò)診斷結(jié)果Tab.7 Network diagnostic results

表7中結(jié)果顯示，傳統(tǒng)DNN算法，狀態(tài)識(shí)別精度為93.55%，部位診斷精度為90.53%，δ=0.262 mm。測(cè)試效果相對(duì)較好的是CNN，其分類精度為96.67%，δ=0.120 mm。測(cè)試效果最好的是本文的多任務(wù)殘差網(wǎng)絡(luò)，分類精度為99.11%，部位診斷進(jìn)度為99.05%，δ=0.020 mm，相比CNN，狀態(tài)識(shí)別和部位診斷精度分別提高約3%和5%的同時(shí)，損失大小預(yù)測(cè)效果提高了6倍左右。以上測(cè)試結(jié)果充分說(shuō)明本文算法在進(jìn)行多任務(wù)學(xué)習(xí)中的有效性。

2.3 模型泛化性能測(cè)試

2.3.1 對(duì)未參與訓(xùn)練的故障尺寸進(jìn)行預(yù)測(cè)

為進(jìn)一步說(shuō)明本文算法的強(qiáng)泛化性能，針對(duì)南京航空航天大學(xué)滾動(dòng)軸承試驗(yàn)數(shù)據(jù)集，選擇內(nèi)圈和外圈兩種故障類型，其中，訓(xùn)練集中包含內(nèi)圈1.0 mm，1.4 mm，2.2 mm的損傷尺寸，外圈1.0 mm，1.8 mm，2.2 mm的損傷尺寸。內(nèi)圈選擇1.8 mm的損傷尺寸為測(cè)試集，外圈選擇1.4 mm的損傷尺寸為測(cè)試集。在2.2節(jié)模型訓(xùn)練的基礎(chǔ)上，采用遷移學(xué)習(xí)的技術(shù)，重新對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練。

如表8所示為模型對(duì)未參與訓(xùn)練的樣本進(jìn)行預(yù)測(cè)后的故障狀態(tài)識(shí)別、故障部位診斷以及故障尺寸大小預(yù)測(cè)結(jié)果。表8中的結(jié)果顯示，對(duì)于未參與訓(xùn)練的故障尺寸樣本，故障狀態(tài)識(shí)別精度和故障部位診斷精度相比2.2節(jié)中的結(jié)果均有所降低，其中，故障狀態(tài)識(shí)別精度降低5.08%為94.03%、故障部位診斷精度降低4.54%為94.51%。對(duì)于故障尺寸大小預(yù)測(cè)任務(wù)，預(yù)測(cè)結(jié)果誤差為0.356 7 mm，相比表7中的結(jié)果，尺寸預(yù)測(cè)誤差有所增加，因所預(yù)測(cè)的損傷尺寸未參與網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練，預(yù)測(cè)結(jié)果應(yīng)該介于某兩個(gè)參與訓(xùn)練的尺寸中間。而另外兩種算法在故障狀態(tài)識(shí)別、故障部位診斷中精度降低幅度均達(dá)到了5%，尺寸大小預(yù)測(cè)誤差均有所增加。對(duì)比三種算法，仍可得出本文算法具有更強(qiáng)泛化性能的特點(diǎn)。

表8 網(wǎng)絡(luò)測(cè)試結(jié)果Tab.8 Network test results

如圖14所示為未參與訓(xùn)練的內(nèi)圈故障尺寸預(yù)測(cè)結(jié)果圖。圖中結(jié)果可以看出，對(duì)于未參與訓(xùn)練的1.8 mm損傷尺寸，本文算法的預(yù)測(cè)結(jié)果介于1.4～2.2 mm。測(cè)試結(jié)果證明網(wǎng)絡(luò)能夠準(zhǔn)確提取故障特征，并對(duì)損傷尺寸進(jìn)行精確預(yù)測(cè)。

圖14 內(nèi)圈故障尺寸預(yù)測(cè)結(jié)果Fig.14 Inner ring fault size prediction results

如圖15所示為未參與訓(xùn)練的外圈故障尺寸預(yù)測(cè)結(jié)果圖。圖中結(jié)果可以看出，對(duì)于未參與訓(xùn)練的1.4 mm的損傷尺寸，預(yù)測(cè)結(jié)果介于1.0～1.8 mm。測(cè)試結(jié)果證明網(wǎng)絡(luò)能夠準(zhǔn)確提取故障特征，并對(duì)損傷尺寸進(jìn)行精確預(yù)測(cè)。

圖15 外圈故障尺寸預(yù)測(cè)結(jié)果Fig.15 Outer ring fault size prediction results

為進(jìn)一步說(shuō)明本文所提算法具有較高的損傷尺寸回歸預(yù)測(cè)精度，對(duì)內(nèi)圈和外圈的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。對(duì)于z=1.8 mm的損傷尺寸，分別統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)結(jié)果為1.8±0.1 mm，1.8±0.2 mm，1.8±0.3 mm，1.8±0.4 mm的樣本數(shù)量，對(duì)于z=1.4 mm的損傷尺寸，分別統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)結(jié)果為1.4±0.1 mm，1.4±0.2 mm，1.4±0.3 mm，1.4±0.4 mm的樣本數(shù)量。同時(shí)計(jì)算各個(gè)范圍內(nèi)的樣本量和總樣本量的比例關(guān)系。統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表9所示。結(jié)果顯示，對(duì)于內(nèi)圈損傷尺寸z=1.8 mm的情況，預(yù)測(cè)誤差為0.1 mm，0.2 mm，0.3 mm的樣本量占比分別為50.67%，77.65%，88.85%；外圈損傷尺寸z=1.4 mm，預(yù)測(cè)誤差為0.1 mm，0.2 mm，0.3 mm的樣本量占比分別為85.23%，94.36%，98.10%。以上統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明本文模型的損傷尺寸預(yù)測(cè)結(jié)果較為集中，也進(jìn)一步驗(yàn)證了模型的泛化性能。

表9 損傷尺寸預(yù)測(cè)結(jié)果統(tǒng)計(jì)Tab.9 Statistics of damage size prediction results

2.3.2 噪聲對(duì)網(wǎng)絡(luò)性能的影響

對(duì)上述未參與訓(xùn)練的損傷尺寸原始振動(dòng)加速度數(shù)據(jù)添加均值為0，方差為1的高斯噪聲，在對(duì)該數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理后，將其作為模型的輸入，用于進(jìn)一步驗(yàn)證算法的泛化性能。

分別采用三種多任務(wù)網(wǎng)絡(luò)模型，對(duì)添加噪聲后的數(shù)據(jù)進(jìn)行診斷。診斷結(jié)果如表10和圖16、圖17所示。

表10 添加噪聲后網(wǎng)絡(luò)測(cè)試結(jié)果Tab.10 Network test results after adding noise

圖16 添加噪聲后內(nèi)圈損傷尺寸預(yù)測(cè)結(jié)果Fig.16 Prediction results of inner ring damage size after adding noise

圖17 添加噪聲后外圈損傷尺寸預(yù)測(cè)結(jié)果Fig.17 Prediction results of outer ring damage size after adding noise

添加噪聲后的診斷精度和損傷尺寸預(yù)測(cè)精度均有所降低。其中本文模型的狀態(tài)識(shí)別精度和部位診斷精度均降低2%左右，損傷尺寸誤差增加0.07 mm左右。其他兩種算法的診斷精度降幅達(dá)8%以上，損傷尺寸預(yù)測(cè)誤差增加0.15 mm以上。說(shuō)明本文算法相比其他兩種算法的泛化性能更高。

以上針對(duì)未參與訓(xùn)練的損傷尺寸樣本的故障診斷結(jié)果說(shuō)明，本文所提多任務(wù)診斷模型能夠?qū)ξ磪⑴c訓(xùn)練的損傷尺寸樣本進(jìn)行準(zhǔn)確的診斷，且損傷大小預(yù)測(cè)誤差仍具有較高的精度。說(shuō)明本文所提模型具有較好的泛化性能。

3 結(jié) 論

提出了一種基于多任務(wù)殘差網(wǎng)絡(luò)的滾動(dòng)軸承故障狀態(tài)、部位診斷與損傷大小識(shí)別模型，并詳細(xì)介紹了模型的計(jì)算流程和相應(yīng)的損失函數(shù)計(jì)算方法等模型細(xì)節(jié)以及數(shù)據(jù)集的構(gòu)建方式。在將本文算法應(yīng)用于軸承故障診斷的過(guò)程中，直接以FFT所得的png頻譜圖為輸入，避免了人為設(shè)計(jì)輸入數(shù)據(jù)的過(guò)程。在西儲(chǔ)大學(xué)滾動(dòng)軸承數(shù)據(jù)集和南京航空航天大學(xué)滾動(dòng)軸承故障試驗(yàn)數(shù)據(jù)集上的測(cè)試結(jié)果表明，本文所提算法均展現(xiàn)了同時(shí)對(duì)故障狀態(tài)識(shí)別、故障部位診斷與損傷大小識(shí)別的優(yōu)勢(shì)。結(jié)果表明本文所提的多任務(wù)模型具有較高的診斷精度與損傷大小預(yù)測(cè)能力，且模型具有很好的泛化性能，也表明該網(wǎng)絡(luò)具有較好的應(yīng)用前景。