基于少參數CNN的多工況機械故障診斷方法

于 地

（長春光華學院，吉林 長春 130033）

隨著信息技術的快速發展，機械設備愈加復雜化、智能化，使設備具有更完善、精確的性能[1]。但在機械設備愈加復雜的過程中，增大了機械設備運行狀態的不確定性，需要在機械設備運行過程中對機械設備的零件性能、設備精度、部件磨損程度等進行檢測，以提升機械設備運行的安全性與可靠性。但現有故障診斷工作以假設故障樣本為同分布的方式進行，樣本數量較少，難以對多工況機械故障進行精準診斷。據此，本文提出具有域自適應能力的基于少參數CNN網絡LiNet算法的機械故障診斷方法，并對該方法進行驗證，旨在為提升機械故障診斷實效提供方法借鑒與參考。

1 卷積神經網絡

卷積神經網絡（Convolutional Neural Network,CNN）由卷積層、池化層、激活層構成，具有較強的特征提取能力，被廣泛應用于工業生產、科學研究等領域[2]。在CNN網絡運行過程中，全連接層可以接收壓縮信號特征，經過多個卷積池化處理后，輸出到全連接層，并對輸出數據信息進行分類和更新。

CNN算法流程如下：

第一，對特征圖、激活函數進行點積計算，利用非線性激勵函數映射輸入，公式表示為：

卷積層運行中，需要利用激活函數增強網絡表達能力，激活函數公式表示為：

卷積層操作如圖1所示。

圖1 卷積層操作示意圖

第二，在池化層，對提取到的特征進行向下采樣，公式表示為：

第三，利用全連接，對特征進行分類，分類使用softmax激活函數[3]。全連接公式表示為公式（4），softmax函數表示為公式（5）。

2 基于LiNet算法的CNN批歸一化層優化

為有效對多工況機械故障進行檢測，應用LiNet算法對CNN的批歸一化層進行優化，挖掘其自適應能力，使算法更適用于圖像識別[4]。

首先，輸入信號，對批歸一化層的神經元進行表達，公式表示為：

式中，j表示目標信號；表示目標信號j在批歸一化層中第i個神經元的表達。

其次，應用目標域計算批歸一化層的統計量，確保CNN網絡的算法更適用于目標域數據計算。

3 基于CNN網絡LiNet算法的故障診斷方法實現

3.1 基于CNN網絡LiNet算法結構分析

LiNet算法總體結構與CNN網絡部分結構相似，包括特征提取和模式識別。特征提取是應用2個light_module、1×1結構卷積核進行特征提取；模式識別是參數壓縮后，將提取特征輸入到池化層進行識別[5]。

在LiNet算法具體應用中，主要包括數據準備、方法訓練、方法測試[6]。數據準備方面，需要收集足夠的數據樣本，將樣本按照比例劃分為測試集、訓練集。為保證算法具有輕量化特征，能夠更精準地診斷機械故障，在LiNet算法中引入疊加light_module模塊[7]。該模塊可以用1×1結構卷積核代替3×3卷積核，有效減少了參數的總數量。同時，壓縮light_module模塊中的輸入通道數量，進一步減少參數總量。方法訓練方面，對訓練集參數進行訓練，若訓練集、測試集的負載工況不同，則對批歸一化層進行更換，保證訓練集和測試集的輸入參數分布呈對齊的狀態。方法測試即對方法的應用結果進行診斷。

3.2 LiNet算法訓練

基于CNN網絡LiNet算法的損失函數是輸出概率分布與目標類概率分布間的交叉熵Loss(θ)[8]，公式表示為：

式中，θ表示參數集；yi表示目標分布；hθ(xi)表示模型輸出的分布；m表示樣本個數。

在訓練過程中，需要對CNN網絡中的不同層的反向傳播進行描述。

卷積層反方向傳播描述δl-1，公式表示為：

式中，δl表示第l層的誤差矩陣；rot180(WL)表示對WL（權重矩陣）反轉180°；zl表示第l層的輸出特征圖。

池化層反方向傳播描述ρl-1，公式表示為：

式中，upsample(δl)表示降采樣函數。

需要指出的是，在卷積層反方向傳播描述后，需要對批歸一化層進行反方向傳播描述，該描述過程如下：

式中，ki表示歸一化處理后的樣本值；yi表示ki縮放后的輸出；γ、β均表示尺度因子；σ表示方差；xi表示批歸一化層輸入；μ表示樣本均值；表示歸一化處理的方差。

3.3 數據預處理

通過多次樣本訓練，可以提升算法的泛化能力。為擴大訓練樣本數量，本研究在數據增強技術中引入LiNet，并設置不同機械故障類型下的機械設備振動信號，應用算法對不同振動信號進行重疊采樣分析，在增加數據集數量的基礎上，提升算法的精準性[9]。

4 算法驗證

4.1 驗證分析

為驗證算法的可行性、有效性，采集工業齒輪箱的模擬運行數據，提取數據中有關齒輪、軸承的多類型故障信息。其中，齒輪故障類型包括齒輪缺損、汽輪斷齒、齒面磨損、齒根磨損，軸承故障類型包括滾動體故障、軸承內圈故障、軸承外圈故障、軸承內外圈聯合故障[10]。

為保證驗證的可靠性，將試驗工況分為1 200 r/min且無負載工況、1 800 r/min且有負載工況（負載的力矩為7.34 N·m）。

4.2 數據集

為對兩種工況下的故障進行充分檢測分析，在驗證前，設置了4個數據集，具體如表1所示。

表1 數據集

需要指出的是，每個數據集中含有4種不同故障狀態，在故障診斷過程中，應用LiNet對神經元輸出層進行替換[11]。

4.3 驗證結果

通過測試，基于CNN網絡LiNet算法的故障診斷方法的檢測結果為：工況1狀態下，能夠100%檢測出數據集1中的軸承故障，且能夠99.51%檢測出數據集2中的齒輪故障；工況2狀態下，能夠100%檢測出數據集3中的軸承故障，且能夠99.84%檢測出數據集4中的齒輪故障。由此可以看出，基于CNN網絡LiNet算法的故障診斷方法對于軸承的故障診斷精度達到100%，對于齒輪的故障診斷精度達到95%以上。同時，數據集1檢測時間為6 s、數據集2檢測時間為80 s、數據集3檢測時間為20 s、數據集4檢測時間為84 s。綜合來看，基于CNN網絡LiNet算法的故障診斷方法用時較短、精度較高，且具有較高的穩定性，實現了算法的輕量化目標。另外，通過算法訓練發現，LiNet算法的收斂速度較快，并具有一定泛化能力、域自適應能力[12]。驗證結果表明，基于CNN網絡LiNet算法的故障診斷方法能夠精準提取到故障信息數據，可以在實際機械故障檢測中進行深度應用。

5 結語

綜上所述，故障診斷系統的應用能夠為機械設備安全、高質量運行提供保障。為了對多工況機械故障進行精準診斷，本文提出了基于少參數CNN的多工況機械故障診斷方法。在機械設備運行數據特征提取過程中，設計light_module模塊，減少參數量，同時應用目標域樣本計算的方式，保證數據分布對齊，實現系統的域自適應設計，使故障診斷系統的應用范圍更加廣泛。算法驗證結果表明，基于CNN網絡LiNet算法的故障診斷方法能夠精準提取到故障信息數據，可以在實際機械故障檢測中進行深度應用。但整體而言，本文未對故障位置、故障原因進行細致分析，未以故障模式分類為視角，對故障檢測系統進行設計，需要在后續研究中補充和完善。