改進GAN結合SDAE的傳動系統主軸承故障診斷

陳 其

(商洛職業技術學院，商洛 726099)

0 引 言

近年來，可持續發展理念的深入和科學技術的進步，帶動了太陽能、水電、風電等清潔能源的發展。據統計，截至2019年，我國累計風機裝機容量達到2.1億千瓦，風電已成為我國主要的發電方式之一。風電能源的蓬勃發展帶動了風電站的建設，而風電機組是風電站的核心設備，因此，確保風電機組穩定安全運行，是保障整個風電站安全穩定運行的基礎。由于風電機組運行工況復雜，其傳動系統主軸承容易發生故障，要保證風電機組正常運行，有必要對其傳動系統主軸承故障進行檢測與診斷。

目前，針對主軸承故障診斷的諸多方法，主要是利用深度學習思想對其進行診斷。如盧錦玲等通過在輔助分類生成對抗網絡上引入梯度懲罰，并在判別器網絡中引入池化層，提出一種基于改進輔助分類生成對抗網絡的風機主軸承故障診斷方法，可有效診斷風電機組主軸承故障，平均診斷準確率達到85%以上[1]。余萍等基于堆疊降噪自動編碼器和人工變性天牛算法，提出一種ATLA-SDAE故障診斷方法，提高了故障診斷的效率[2]。卞東學等針對早期軸承故障信號弱的特點，結合經驗模態分解和快速獨立分量分析方法，提出一種基于CEEMDAN和FastICA的軸承故障診斷方法，突出了故障特征頻率成分，提高了軸承故障診斷的準確率[3]。通過上述研究可以發現，現有風電機組傳動系統主軸承振動故障診斷方法雖實現了風電機組振動故障診斷，但診斷的準確率約為85%，還有待進一步提高。

為解決該問題，本文研究結合輔助分類器生成對抗網絡(以下簡稱ACGAN)與堆疊降噪自編碼器(以下簡稱SDAE)，通過采用ACGAN生成高質量的新樣本，以擴充傳動系統主軸承故障樣本量的大小，并利用SDAE從含噪樣本中提取魯棒性特征，提出一種基于ACGAN-SDAE故障診斷模型的傳動系統主軸承故障診斷方法。

1 基本算法

1.1 ACGAN基本原理與網絡結構

ACGAN是一種生成對抗網絡(以下簡稱GAN)的變體算法，通過在GAN的生成器和判別器中添加類別標簽，以輔助GAN處理附加信息時，利用類別標簽信息生成高質量的生成樣本，進而提高數據樣本的差異性，使其盡可能被有效分類。

ACGAN的網絡結構如圖1所示[4]。其目標函數分為面向數據是否真實的代價函數Ls和面向數據分類準確性的代價函數Lc，表達式如下[5-6]：

Ls=Ex-Pdata[logP(source=real|xreal)]+

Ez-Pz[logP(source=fake|xfake)]

(1)

圖1 ACGAN結構示意圖

Lc=Ex-Pdata[logP(class=c|xreal)]+

Ez-Pz[logP(class=c|xfake)]

(2)

式中:Ex-Pdata表示對x的真實數據分布的期望值；Ez-Pz(z)表示從噪聲采樣z的期望值；xreal、xfake分別為x的真實和虛假分布。

ACGAN訓練時，其目的是希望判別器盡可能區分真實數據和生成數據，并對數據進行分類，即使Ls+Lc最大。而生成器的目的是使生成數據盡可能判定為真實數據并被有效分類，即使Ls-Lc最小[7]。

1.2 SDEA網絡結構

(3)

式中：θ(n+1)表示輸出層參數集；g(·)為softmax分類器激活函數。

微調階段通過Adam算法進行參數微調，通過最小化交叉熵損失函數LSDAE，實現整體微調[9]。LSDAE表達式：

ln(1-cm)]

(4)

式中:Θ={θ1,θ2,…,θn+1}為SDAE參數集。

圖2 SDAE網絡結構

2 基于ACGAN-SDAE的傳動系統主軸承故障診斷模型

2.1 模型整體框架

根據上述分析可知，ACGAN可良好地估計真實樣本的實際分布，并擴充故障樣本數量，有利于提高最終故障診斷的準確率。SDAE可實現良好的分類，并從含噪樣本中提取魯棒性特征。而實際傳動系統主軸承故障數據相比于正常數據較少，容易導致模型故障診斷性能降低[10]；同時，實際診斷過程中存在大量的噪聲數據干擾診斷結果，為解決上述問題，研究結合ACGAN和SDAE，提出一種基于ACGAN-SDAE的傳動系統主軸承故障診斷模型整體框架，如圖3所示。其中，生成器為一維卷積神經網絡，通過使用類別標簽輔助生成器獲取原始傳動系統主軸承故障樣本的實際分布，以擴充故障樣本數量[11]。判別器為SDAE，負責對輸入樣本真實性和故障類別進行判斷。

圖3 ACGAN-SDAE模型整體框架

2.2 判別器訓練

判別器訓練即是最小化真假標簽的誤差和故障類別標簽的誤差，如下式[12]：

(5)

(6)

(7)

2.3 生成器訓練

(8)

(9)

式中：LG為模型生成器的損失函數；ΘG為參數集；Lg為真假標簽交叉熵損失誤差[13]。

2.4 對抗訓練

模型對抗訓練分為以下三個步驟：首先生成器在含特定標簽的潛在空間中生成隨機噪聲假樣本；然后混合真實樣本與假樣本輸入判別器中，對樣本真實性和故障進行識別，并利用損失函數進行訓練，更新判別器中的參數與標簽；最后將判別器設置為不可訓練，并固定其參數，更新生成器中的參數，以訓練生成器生成更真實的假樣本，實現訓練判別器。重復上述操作，直至生成器和判別器均達到穩定狀態，即完成了模型的對抗訓練。

2.5 故障診斷流程

根據上述分析，將基于ACGAN-SDAE模型的傳動系統主軸承故障診斷流程設計如下：

(1)數據獲取及預處理。利用傳感器收集傳動系統的主軸承原始振動信號，由于其復雜性較高，需要采用快速傅里葉變換將原始振動信號轉化為頻譜信號。

(2)模型訓練。將預處理后的數據按一定比例分為訓練集和測試集，將訓練集輸入模型進行訓練，直至模型穩定。

(3)故障分類。將測試集輸入訓練完成的ACGAN-SDAE模型中，輸出診斷分類結果，即為故障診斷識別結果。

3 仿真實驗

3.1 實驗環境搭建

本實驗在Ubuntu16.04操作系統上進行，通過Keras深度學習框架和Python3.6編程語言進行實現。系統配置Intel(R)Core(TM)i7-8700 CPU，NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti GPU，內存為16 GB。

3.2 數據來源及預處理

本實驗選用美國凱斯西儲大學公開的CWRU滾動軸承數據集中，以12 kHz采樣頻率采集的1 750 r/min、1 772 r/min和1 797 r/min 3種轉速下的電機振動數據，作為傳動系統主軸承機械故障診斷的實驗數據集。該數據集包括正常(Normal)和損傷直徑為0.001 778 m、0.000 355 6 m、0.000 533 4 m的內圈故障(IF)、外圈故障(OF)、球故障(RF)共10種健康狀況[14-15]。

為獲取數據集中每段信號的頻譜樣本，實驗前對數據集中的每段信號進行了快速傅里葉變換。為使診斷結果具有一定的參考性，實驗對數據集進行了劃分，將每個數據集劃分為訓練集和測試集兩類，其中，每個訓練集包括6 600個訓練樣本，每個測試集包括1 000個測試樣本。具體劃分情況如表1所示。表1中，A、B、C分別表示軸承負荷735 W、1 470 W、2 205 W。

表1 實驗數據集劃分情況

3.3 評價指標

本實驗選用準確率(acc)作為評估模型性能的指標，其計算方法如下：

acc=(TP+TN)/(P+N)

(10)

式中：TP表示真正例；TN表示真負例；P表示所有正例；N表示所有負例。

3.4 參數設置

本實驗將生成器學習率設置為0.002，通過Adam算法進行優化訓練，第一個一維卷積層的內核大小設置為16，動量設置為0.8，激活函數設置為relu函數； 第二個一維卷積層的內核大小設置為8，激活函數設置為雙曲正切tanh函數。將判別器的學習率設置為0.001，通過Adam算法進行優化訓練。

考慮到噪聲因子是影響ACGAN-SDAE模型診斷性能的關鍵因素，因此，通過實驗方法選擇適當大小的噪聲因子。

為確定最佳噪聲因子，實驗通過設置不同噪聲因子并分析不同噪聲因子下模型的診斷準確率，選擇最佳噪聲因子。表2為不同大小的噪聲因子進行10次實驗后模型的診斷平均準確率。由表2可知，隨著噪聲因子的增大，模型的診斷準確率先升高后下降，當噪聲因子為0.3時，模型的故障診斷準確率達到最大值，為98.67%。因此，本實驗將ACGAN-SDAE模型的噪聲因子設置為0.3。

表2 不同噪聲因子下模型的診斷準確率

3.5 結果與分析

3.5.1 不同故障樣本量下模型的診斷效果

為檢驗ACGAN-SDAE模型在不同故障樣本量下的診斷效果，實驗通過將數據集A中每種狀態模式下的不平衡率設置為25%、40%、50%、75%、100%，研究了不同故障樣本量模型的診斷效果，并將模型與SDAE、SVM、MLP常用故障診斷模型進行比較。為避免隨機誤差對結果的影響，實驗分別采用不同模型進行了10次實驗，并以10次實驗結果的平均值作為最終結果。不同模型的診斷結果如表3所示。

表3 不同故障樣本比例下模型的故障診斷準確率

由表3可知，樣本故障量增加可提高模型故障診斷準確率。整體來看，相較于SDAE、SVM、MLP模型，ACGAN-SDAE模型在不同故障樣本量下的故障診斷準確率均具有一定的優勢，尤其是在25%的小故障樣本量下，ACGAN-SDAE模型的故障診斷優勢更明顯，故障診斷準確率可達到78.66%，說明ACGAN-SDAE模型在小故障樣本量下仍具備良好的故障診斷能力。分析其原因是，ACGAN-SDAE模型生成新的帶標簽樣本，提高了小故障樣本的質量，進而提高了模型的故障診斷性能。因此，ACGAN-SDAE模型對不同故障樣本量的傳動系統故障診斷具有良好的診斷性能，且在小故障樣本量下的故障診斷性能更優于對比模型。

3.5.2 不同信噪比下模型的診斷結果

為驗證ACGAN-SDAE模型對不同故障信噪比下的故障診斷性能，實驗在A數據集中通過添加不同信噪比的高斯噪聲檢測模型的抗噪性能，并將其與SDAE、SVM、MLP常用故障診斷模型進行比較，結果如表4所示。由表4可知，不同信噪比下，ACGAN-SDAE模型故障診斷準確率最高，可達到90%以上，即使是在信噪比為-6 dB條件下，ACGAN-SDAE模型的故障診斷準確率也能達到90%以上，相較于其他對比模型提高了8%左右，說明ACGAN-SDAE模型對不同信噪比的傳動系統故障診斷具有良好的診斷性能。分析其原因是，ACGAN-SDAE模型結合了對抗學習和降噪原理，具備了良好的抗噪性能。

表4 不同信噪比下不同模型的故障診斷準確率

3.5.3 跨不同負載域數據下模型的診斷結果

為驗證ACGAN-SDAE模型在跨不同負載域數據集下對故障診斷的自適應性能，實驗分別以735 W、1 470 W、2 205 W負載下的任意一種樣本進行訓練，另外兩種樣本作為測試，具體數據如表1所示，并將其與SDAE、SVM、MLP常用故障診斷模型進行比較，結果如圖4所示。由圖4可知，在跨不同負載域下，ACGAN-SDAE模型平均故障診斷準確率達到93%以上，說明在跨不同負載域下，ACGAN-SDAE模型對傳動系統故障的診斷效果具有一定的優越性。

圖4 跨不同負載域下不同模型的診斷準確率

整體來看，所有模型從數據集C到A和A到C的故障診斷準確率均低于其他跨域的故障診斷準確率，說明當兩個工作條件差異明顯時，無論是ACGAN-SDAE故障診斷模型還是其他故障診斷模型，其適應性均有所下降。但綜合來看，ACGAN-SDAE模型在傳動系統故障診斷上具有明顯的優勢。

3.5.4 模型特征提取與樣本生成結果可視化

為更好地反映ACGAN-SDAE模型在故障診斷過程中的性能，實驗利用t-SNE技術，將模型的特征提取結果和樣本生成結果進行了可視化，結果如圖5所示。由圖5可知，ACGAN-SDAE模型可以將相同傳動系統故障類型的特征進行聚合，將不同傳動系統故障類型的特征進行分離，區分不同傳動系統故障類型，具有良好的特征提取能力。

圖5 ACGAN-SDAE模型特征提取可視化結果

圖6為ACGAN-SDAE模型訓練損失可視化結果。由圖6可知，隨著訓練進行，模型的對抗損失和分類損失逐漸趨于穩定，說明ACGAN-SDAE模型通過訓練可獲取理想故障診斷模型。

圖6 ACGAN-SDAE模型訓練損失

圖7為不同故障狀態下原始樣本與生成樣本的頻譜示例。由圖7可知，不同故障狀態下原始樣本分布與其生成樣本分布相似程度較高，說明ACGAN-SDAE模型生成了高質量樣本，提高了模型故障診斷的泛化性能。

圖7 原始樣本和生成樣本的頻譜

4 結 語

綜上所述，基于ACGAN-SDAE的傳動系統主軸承故障診斷模型，通過采用ACGAN生成高質量的新樣本，擴充了傳動系統主軸承故障樣本量的大小，并利用SDAE從含噪樣本中提取魯棒性特征，提高了故障診斷的準確率，可有效診斷不同故障樣本量下的傳動系統主軸承故障，且具有良好的域自適應性和抗噪性能，平均故障診斷準確率達到90%以上，相較于SDAE、SVM、MLP常用故障診斷模型，ACGAN-SDAE模型具有一定的優越性，為傳動系統主軸承故障診斷提供了理論基礎。但受條件限制，本研究仍存在一些不足有待改進，主要表現在研究采用的是單一振動信號作為故障診斷模型的輸入信息，而實際傳動系統主軸承故障的振動信號復雜，單一振動信號不能完全包括多種狀態信息，降低了模型的魯棒性。為提高模型的魯棒性，下一步研究將嘗試采用多尺度信號作為模型輸入。