多尺度一維卷積神經網絡的風機基礎螺栓松動智能檢測

陳仁祥，徐培文，韓坤林，曾 力，王 帥，朱玉清

(1.重慶交通大學 交通工程應用機器人重慶市工程實驗室，重慶 400074；2.招商局重慶交通科研設計院有限公司,重慶 400067)

風機作為工程中主要通風裝置，在實際工程中，其工作環境惡劣、連續長時間運轉，且受自身質量影響，容易致使風機安裝基礎螺栓松動，影響風機正常工作和通風安全，甚至造成重大安全事故[1]。因此，對風機基礎螺栓松動進行有效檢測具有重要意義。

目前，國內外主要通過3種方法對風機基礎結構進行檢測：①機械式加載檢測其承載負荷；②采用無損探傷的方法進行結構穩定性檢測；③通過振動信號進行健康性檢測。然而，機械式加載本身具有一定的破壞性，容易造成預埋件的鋼板被拉出、鋼板與拱頂混凝土脫離等問題。無損探傷對風機結構無損傷，但只能檢測基礎表面附近損傷，且無損探傷設備對安裝環境要求較高。振動傳感器的安裝、振動信號的采集更為方便，且對風機結構無損傷，對環境要求不高，更適合于風機基礎結構檢測。

近年來，國內外學者通過振動信號對風機基礎結構檢測進行了廣泛研究。韓坤林[2]利用LLTSA(linear local tangent space alignment)算法對人工提取24維振動混合域特征參數進行特征約簡，結合最近鄰分類器(K-nearest neighbors classifier，KNNC)實現風機基礎健康檢測。陳仁祥等[3]結合敏感特征與流行學習約簡構造風機基礎連接螺栓松動程度低維特征集，通過加權最近鄰分類器(weight K-nearest neighbors classifier，WKNNC)實現風機基座螺栓松動診斷。以上方法在同轉速下效果不錯，但這些方法需要依靠人工提取振動信號特征，依賴于大量信號處理技術和專家知識與經驗，難以利用人工提取的淺層特征對原始信號進行全面準確刻畫，更難以解決不同轉速下風機基礎螺栓松動檢測問題。

卷積神經網絡(convolution neural network，CNN)作為經典的深度學習模型，其局部感知、權值共享及下采樣技術等思想可有效降低網絡的復雜度，具有強魯棒性和容錯能力[4],在故障診斷和健康檢測領域得到了廣泛應用。Zhang等[5]將軸承一維振動時域信號轉化為二維圖像作為輸入，利用CNN進行訓練和故障分類。Wen等[6]提出一種將時域信號轉化為二維圖像的方法，結合CNN實現軸承和離心泵的故障診斷。卷積神經網絡處理的數據一般是二維的，而鑒于原始振動信號自身一維性的特點，使用一維卷積神經網絡模型可避免將一維振動信號轉化為二維圖像的過程，在處理一維信號上更具備優勢[7]。安晶等[8]通過改進的一維卷積神經網絡對旋轉機械進行了故障識別。周奇才等[9]以原始信號作為輸入，通過一維卷積神經網絡對旋轉機械進行了故障識別。以上方法均取得不錯效果,但單層卷積層如果只使用單一尺度的卷積核容易忽略其他精細度的特征，導致提取的特征表達信息不夠完整[10],影響特征學習效果，且懸掛風機往往工作在不同轉速下，單一尺度卷積核不利于學習轉速變化下振動信號特征。

目前，多尺度一維卷積神經網絡以其強大的特征學習能力應用在復雜的目標識別等領域。郭晨等[11]運用深度多尺度一維卷積神經網絡實現雷達艦船目標識別。吳俊等[12]通過多尺度一維卷積神經網絡實現光纖振動事件識別。多尺度一維卷積神經網絡可從復雜的信號中提取出不同精細度的特征為從風機基礎振動信號(特別是變轉速工況下)的處理提供了解決思路。

鑒于以上問題，提出多尺度一維卷積神經網絡的風機基礎螺栓松動智能檢測方法。以原始振動時域信號作為輸出，最大程度保留原始信號特征；通過設計多尺度卷積運算，提取到不同精細度的特征，實現風機基礎時域信號特征精細化表征，并與模式識別有機融合在一起，形成了端到端的風機基礎螺栓松動智能檢測，解決了風機基礎結構振動信號(特別針對存在轉速變化情況)特征提取難的問題。通過在穩定轉速和變轉速下對風機基礎螺栓松動檢測試驗，證明了所提方法的可行性和有效性。

1 多尺度一維卷積神經網絡

1.1 多尺度卷積層

從學習局部感受野特征信息角度考慮：不同尺度的卷積核能提取不同精細度的特征。卷積核的尺度越小，提取的特征越細致，對于高頻特征較敏感；尺寸較大的卷積核能獲取更大的感受野，可以學習更長時間范圍的信息，即信號中存在的低頻特征。因而融合不同尺度卷積核的優勢，通過設置不同尺度卷積核進行卷積運算，可避免單一尺度卷積核對不同精細度特征的忽略，將信號特征進行精細化表征，使特征信息表達更充分。

多尺度一維卷積神經網絡結構如圖1所示，多尺度卷積層包含n個并行的卷積層，每個卷積層使用不同尺度的一維卷積核對輸入信號進行不同尺度的卷積，實現不同精細度信號特征的提取。然后對各卷積層所提取特征進行拼接，輸出到下一層，如圖2所示。

圖1 多尺度一維卷積神經網絡結構Fig.1 Multi-scale one-dimensional convolutional neural network structure

圖2 多尺度卷積層Fig.2 Multi-scale convolutional layer

多尺度一維卷積定義為

(1)

f(x)=max(0,x)

(2)

1.2 池化層

池化層是對上一層數據的縮放映射，通過池化核對輸入數據進行子采樣，可大幅減少輸入數據的空間維度。如式(3)所示

yi=f[βidown(x)+bi]

(3)

式中:down(*)為下采樣函數;βi為第i個特征的權值；x對應上一層(卷積層)的輸出；bi為第i個特征的偏置。

1.3 全連接層和Softmax多分類器

全連接層中的每個神經元與前一層的所有神經元進行全連接，可以整合卷積層或者池化層中具有類別區分性的局部信息。全連接層后接一個隱藏層，最后由Softmax多分類器完成分類。假設由k類的分類問題，Softmax多分類器的輸出可以計算如下[13]

(4)

式中：W和b分別為權重矩陣和偏置值；O為卷積神經網絡的最終輸出。

2 多尺度一維卷積神經網絡的風機基礎螺栓松動智能檢測方法

所提多尺度一維卷積神經網絡的風機基礎螺栓松動智能檢測方法過程如下：首先，將風機運行時原始振動時域信號作為多尺度一維卷積神經網絡的輸入，前向傳播經交替的多尺度卷積層和池化層將時域信號變換形成精細化分布式特征表達，完成風機基礎螺栓松動特征自適應提??；然后，反向傳播逐層微調網絡參數，建立特征空間到松動狀態空間的映射；最終，由Softmax多分類器輸出檢測結果。整個過程將松動特征自學習與松動識別融合為一個整體，其具體流程如圖3所示。

具體步驟如下：

步驟1獲取原始振動時域信號，劃分訓練樣本和測試樣本；

步驟2以批量方式輸入訓練樣本，設置多尺度一維卷積神經網絡結構及其卷積核大小，逐層向前傳播獲取精細化樣本特征，在輸出層獲取實際松動狀態類別，計算期望輸出與實際輸出的誤差；

步驟3將誤差反向傳播，逐層微調網絡參數；

步驟4重復步驟2、步驟3，直到將訓練樣本全部訓練完畢且滿足網絡精度要求或者達到了迭代次數，得到理想網絡；

步驟5輸入測試樣本，輸出檢測結果。

圖3 方法流程圖Fig.3 The flow chart of method

3 風機基礎螺栓松動檢測試驗

通過風機基礎連接螺栓松動情況進行檢測試驗?；A鋼板上一共有10個連接螺栓，每個螺栓都存在預緊和松動兩種狀態?；A鋼板上連接螺栓松動情況測試布置12個測點，12個通道采集。1～10號測點布置在1～10號螺栓旁邊，測點11、測點12分別布置在兩塊安裝支架上，安裝及測試示意圖如圖4所示。

圖4 安裝及測試示意圖Fig.4 Installation and test diagram

由于風機基礎螺栓分布對稱，試驗模擬了5種典型的松動狀態來采集其振動信號，如表1所示。其中：L1表示螺栓全緊；L2～L4表示不同數量螺栓松動程度。若松動程度達到L5以上(即松動螺栓數量超過4顆)，則風機運行非常危險，必須停機維修。試驗采用PCB加速度傳感器，NI9234采集卡；分別在風機穩定轉速(1 500 r/min)和變轉速(升速由500 r/min升至1 500 r/min,降速有1 500 r/min降至500 r/min)運行下采集振動信號，采樣頻率為25.6 kHz，采樣長度為102 400點。

表1 風機基礎連接螺栓松動程度Tab.1 Looseness of connecting bolts of fan foundation

3.1 網絡參數設置

3.1.1輸入樣本構造

輸入為一維振動時域信號，考慮深度卷積神經網絡對樣本數的需求，同時為充分利用試驗數據，采用滑窗的形式截取訓練和測試樣本，如圖5所示?；伴L度為1 024，移動步長為512，可以使樣本數量增加一倍，同時避免樣本的截斷導致特征丟失。

圖5 滑窗構造樣本示意圖Fig.5 Schematic diagram of sliding window construction sample

3.1.2多尺度卷積層設置

多尺度卷積層設計主要包含卷積核尺度選取、卷積核個數n的確定兩部分。根據樣本長度，同時參照目前一維卷積神經網絡對卷積核尺度的設置，卷積核尺度主要從1×2，1×5，1×10，1×20，1×32，1×64進行選取，以獲取信號從低到高不同精細度的特征。針對兩層多尺度卷積層設計思路如下：第一層多尺度卷積層設置尺度范圍較大的卷積核，以提取范圍更廣的不同精細度特征；第二層使用尺度范圍相對小的卷積核，對前面所提取不同精細度特征再次精細化，提取信號更高層抽象特征。同時針對兩層多尺度卷積層中不同尺度卷積核個數n1，n2進行比選試驗，根據上述設計思路，第一層多尺度卷積層卷積核個數n1=2時尺度分別為1×2，1×32，n1=3時尺度分別為1×2，1×32，1×64，n1=4時尺度分別為1×2，1×10，1×32，1×64；第二層多尺度卷積層卷積核個數n2=2時尺度分別為1×5，1×10，n2=3時尺度分別為1×5，1×10，1×20，n2=4時尺度分別為1×2，1×5，1×10，1×20。比選結果如表2所示。

表2 卷積核個數比選結果Tab.2 Comparison results of convolution kernels

由表2可以看出，在兩層多尺度卷積層卷積核個數分別為3，3時，檢測準確率達到99.7%，而再增加卷積核個數準確率差別不大，同時考慮網絡尺寸和訓練參數的增加使得網絡模型占用計算資源和內存資源過高，導致訓練速度降低。因而針對兩層多尺度卷積層設置不同尺度卷積核個數均為3，第一層多尺度卷積層卷積核尺度分別為1×2，1×32，1×64，第二層多尺度卷積層卷積核尺度分別為1×5，1×10，1×20，兩層多尺度卷積層設置步長分別為3，2。并設置padding方式為samepadding，避免邊緣信息丟失，同時保證多尺度卷積層內并行的卷積層輸出維度一致，以便特征拼接。

3.1.3 其余參數設置

池化方式設置為最大值池化，兩層池化層池化核大小分別為1×2，1×4，步長均為2。全連接層單元數分別為500，100，針對全連接層設置Dropout和L2正則化以減少因多尺度卷積層設置帶來的計算復雜度，同時防止過擬合。第一層Dropout設置在第一層全連接層前，系數為0.25，后兩層Dropout分別設置在兩層全連接層后，系數為0.5，L2正則化系數為0.000 1。選用交叉熵作為損失函數，衡量預測的Softmax輸出概率分布和目標類概率分布的相似性。優化器選用AdadeltaOptimizer自適應調整學習率。批量大小為128，學習率為1.0，迭代次數為200。模型運行的軟件環境為：python+keras。硬件環境為：Inter i7-8750H+Nvidia 1050ti。

3.2 穩定轉速下基礎螺栓松動檢測

3.2.1 數據集劃分

針對5種風機基礎連接螺栓松動狀態，每種狀態選取樣本數為190，共計950個樣本。并以7∶3的比例隨機劃分訓練集和測試集，其中訓練集為665個樣本，測試集為285個樣本。訓練集樣本數目是確保網絡是否訓練充分以及模型檢測精度的重要影響因素之一。一般來講，網絡層數和節點多則需要更多的訓練樣本，反之亦然。經多次試驗，在此確定的訓練樣本數可滿足所設置的網絡訓練之需求。

3.2.2 對比模型及參數設置

為評估所提方法的性能，將所提方法與二維CNN、使用單一尺度卷積核的一維CNN以及韓坤林研究中人工提取特征算法進行對比。單尺度一維CNN在卷積層設置單一尺度卷積核，兩層卷積層卷積核尺度分別為10，5，其余參數與所提方法設置一致。二維CNN參照經典卷積神經網絡Lenet5結構，結合Wen等的研究將時域信號轉化為二維圖像的方法，構造32×32大小的二維圖像作為輸入。各CNN算法學習率、批量大小、迭代次數、損失函數及優化器設置均相同。人工提取特征算法參照韓坤林的研究構建包含11個時域特征參數和13個頻域特征參數的24維混合域特征集，以LLTSA流行學習算法降維后輸入KNNC獲得檢測結果。

3.2.3 試驗結果及分析

為展現所提方法相對于單尺度一維CNN和二維CNN的優勢。每個CNN經過200次迭代，每次迭代更新權重后輸入測試集進行測試，得到風機穩定轉速下不同方法準確率對比曲線,如圖6所示(曲線通過smooth函數擬合),同時計算單次迭代時間，如表3所示。

圖6 穩定轉速下不同方法準確率對比Fig.6 Comparison of the accuracy of different methods under steady speed

表3 不同方法檢測結果Tab.3 Test results of different methods

由表3各CNN方法一次迭代時間對比可知，本文方法一次迭代時間相對于另外兩種CNN方法稍長，其主要原因是本文方法是一種多尺度并行處理算法模型，其空間復雜度稍高導致耗時有所增加，而對于訓練完成的各CNN方法，輸入測試樣本進行測試，時間以毫秒計，差異可忽略。由圖6可以看出，隨著迭代次數的增加，各組的準確率不斷提高。對比一維CNN模型和二維CNN模型，一維的CNN模型在檢測準確率上均優于二維的網絡模型，證明了一維的CNN模型更適合于時域信號的處理；同時，所提方法在檢測準確率上均優于其余兩種方法，在迭代50次時便達到99%以上檢測準確率，且隨迭代次數增加，檢測精度波動平穩；單尺度一維CNN迭代50次時準確率為80.15%，在迭代100次后趨于平穩；二維CNN迭代50次時僅達到32.12%，在迭代150次后趨于平穩。展現了所提方法在風機穩定轉速下能有效地對風機基礎螺栓松動進行檢測，且所需迭代次數更少，彌補了本文方法單次迭代時間稍長的缺陷，穩定性好。

所提方法隨機抽取樣本后10次訓練和測試后取平均，得到平均準確率，并計算其標準差，同時與人工提取特征算法檢測結果作對比，檢測結果如表3所示。從檢測結果可以看出，相對于人工提取特征算法，卷積神經網絡算法平均準確率均高于人工提取特征算法，證明了卷積神經網絡自適應提取信號深層特征更具備優勢。所提方法平均檢測準確率達99.7%，優于其余算法，且標準差更小，證明了所提方法能對風機基礎螺栓松動有效檢測，方法是可行、有效的，且偏差小，穩定性好。

3.2.4 特征學習驗證

為展現所提方法精細化提取特征的優勢，利用t分布隨機鄰域嵌入(t-distributed stochastic neighbor embedding,t-SNE)對上述各卷積神經網絡模型倒數第二層全連接層學習到的特征進行分析和可視化，并將韓坤林研究中人工提取特征算法進行對比，如圖7所示。由圖7可知，對于人工提取特征算法，所提取到的特征存在多個部分混疊在一起，特征分離度不高，無法對風機基礎螺栓松動狀態進行有效表征；對比各組CNN算法特征可視化結果，所提方法所提取的同一種松動狀態特征很好地聚集在一起，不同松動狀態的特征則被有效地分離，而其余兩種CNN算法提取的特征均存在部分混疊，證明了本文方法精細化提取特征更具備優勢，所提特征具有良好的分類性能，能有效表征風機基礎螺栓松動狀態。

圖7 學習特征t-SNE分析Fig.7 t-SNE analysis of learning features

3.3 變轉速下基礎螺栓松動檢測

工程實際中，不同風機通常具有不同的運行轉速，采集的振動信號因受轉速影響存在差異。所提方法以其多尺度精細化提取信號深層特征的特點為適應不同轉速下風機基礎螺栓松動智能檢測提供了可能。通過風機升速和降速運行時采集振動信號，涵蓋從500～1 500 r/min的轉速情況以適應對不同轉速風機的智能檢測。針對5種風機基礎連接螺栓松動狀態，每種狀態取樣本數為380(包含風機升速、降速兩種變轉速狀態各190個樣本)，共計1 900個樣本，同樣以7∶3的比例隨機劃分訓練集和測試集，其中，訓練集為1 330個樣本，測試集為570個樣本。對比人工提取特征算法、二維CNN、單尺度一維CNN三種算法。

3.3.1 試驗結果及分析

經過200次迭代，風機變轉速下不同CNN方法準確率曲線如圖8所示，不同方法檢測結果如表4所示。由圖8可以看出，風機變轉速下，所提方法在檢測準確率上仍優于二維CNN方法和單尺度一維CNN方法，在迭代50次時準確率達到97.19%，單尺度一維CNN為77.02%，二維CNN僅56.32%。由表3可知，變轉速下，人工提取特征算法檢測準確率僅為75.6%，單尺度一維CNN為93.8%，二維CNN為85.8%，所提方法仍保持98.9%的高檢測準確率，且標準差小，證明了所提方法在變轉速下也具備良好的檢測能力，可適應不同轉速下風機基礎螺栓松動檢測。

圖8 變轉速下不同方法準確率對比Fig.8 Comparison of the accuracy of different methods under variable speed

表4 變轉速下不同方法檢測結果Tab.4 Test results of different methods under variable speed

3.3.2 特征學習驗證

為驗證變轉速下所提方法特征提取能力的優勢，同樣利用t-SNE對各算法所提取特征進行分析和可視化，如圖9所示。根據圖9，所提方法在風機變轉速下所提取到的各松動狀態特征同樣具備較高的分離度，其余三種算法各松動狀態特征混疊明顯，證明了所提方法精細化特征提取的優勢，具備更好的特征學習能力，能從風機變轉速下的原始時域信號提取到有效的特征。

圖9 學習特征t-SNE分析Fig.9 t-SNE analysis of learning features

4 結 論

多尺度一維卷積神經網絡的風機基礎螺栓松動智能檢測方法將原始振動時域信號作為輸入，通過多尺度卷積運算將風機基礎螺栓松動狀態特征精細化表征，并與模式識別有機融合在一起，整個過程擺脫了對信號處理和專業知識的依賴，讓模型從原始信號自動學習信號特征完成松動檢測，解決了風機基礎結構振動信號(特別針對存在轉速變化情況)特征提取難的問題，實現了“端到端”的風機基礎螺栓松動智能檢測。所提方法的主要優勢在于：運用一維的網絡結構來處理一維時域信號，減少了信號預處理的工作量，更利于對懸掛風機基礎螺栓松動實時智能檢測；運用多尺度卷積運算，融合不同尺度提取的特征信息，使不同尺度特征之間信息相互補充，以對原始信號特征精細化表征；通過在穩定轉速和變轉速運行下對懸掛風機基礎螺栓松動檢測試驗，證明了所提方法能有效地對風機基礎螺栓松動進行檢測，且可適應不同運行轉速風機，并具有良好的穩定性。

下一步研究重點算法的計算效率提升，以及螺栓由預警到松動的中間狀態的檢測和不同型號風機間的螺栓松動檢測方法。