基于孿生網(wǎng)絡(luò)的貨車滾動(dòng)軸承異常檢測(cè)

摘 要：軸承是鐵路列車走行部中的關(guān)鍵組成部分，其工作環(huán)境復(fù)雜，容易發(fā)生故障，不能保障列車運(yùn)行安全。根據(jù)經(jīng)驗(yàn)對(duì)運(yùn)營(yíng)條件下的貨車故障軸承進(jìn)行識(shí)別，缺乏智能檢測(cè)技術(shù)。本文基于孿生網(wǎng)絡(luò)（Siamese）和局部離群因子（Local outliers factor， LOF）算法實(shí)現(xiàn)了復(fù)雜軸承特征的異常檢測(cè)。在真實(shí)運(yùn)營(yíng)條件下驗(yàn)證了方法的有效性。結(jié)果顯示，利用傅里葉變換的頻域信號(hào)識(shí)別效果比時(shí)域信號(hào)更顯著；與傳統(tǒng)方法相比，孿生網(wǎng)絡(luò)和分類算法結(jié)合的方法對(duì)故障和正常軸承特征的分類效果更好；LOF和一類支持向量機(jī)（One Class SVM，OCSVM）作為分類器均能實(shí)現(xiàn)4.4%和5.6%提升，而LOF算法分類效果比OCSVM更好。

關(guān)鍵詞：貨運(yùn)列車；滾動(dòng)軸承；故障診斷；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；振動(dòng)分析

中圖分類號(hào)：TP 311" " " " " " " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

現(xiàn)階段基于振動(dòng)信號(hào)的滾動(dòng)軸承故障診斷方法研究已經(jīng)比較深入，其應(yīng)用也取得了階段性進(jìn)展。基于信號(hào)處理的故障診斷技術(shù)比較成熟，診斷效果較好，對(duì)數(shù)據(jù)量要求不高且計(jì)算快速，其多應(yīng)用于在線監(jiān)測(cè)應(yīng)用場(chǎng)景。基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能診斷技術(shù)主要用于離線分析應(yīng)用場(chǎng)景。隨著傳感技術(shù)發(fā)展以及歷史監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)不斷積累[1]，建立智能診斷模型，與基于信號(hào)處理的故障診斷技術(shù)相比，其診斷精度更高。隨著人工智能識(shí)別方法體系的快速發(fā)展，其研究成果廣泛應(yīng)用于滾動(dòng)軸承的故障診斷[2]。目前，研究對(duì)象主要是普通軸。此外，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能診斷技術(shù)須保證數(shù)據(jù)分布相同，當(dāng)對(duì)列車軸承故障進(jìn)行診斷時(shí)不能充分利用實(shí)驗(yàn)室中的滾動(dòng)軸承數(shù)據(jù)[3]。本文采用時(shí)頻分析方法對(duì)在實(shí)際運(yùn)行條件下的故障和正常軸承數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。在該基礎(chǔ)上提出一種基于軸承特征相似性的異常識(shí)別算法，準(zhǔn)確診斷鐵路貨車輪軸承早期故障，防止故障進(jìn)一步惡化，避免過(guò)度耗損軸承服役性能。

1 異常檢測(cè)模型

1.1 Siamese特征提取模型

本文建立孿生網(wǎng)絡(luò)（Siamese）特征提取模型，基于計(jì)算原理利用一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks， CNN）的特征提取功能[4]。基于卷積運(yùn)算提取輸入數(shù)據(jù)的局部特征，輸入層至隱藏層映射為一個(gè)特征提取層。考慮輸入數(shù)據(jù)之間的相似性。由于軸承振動(dòng)數(shù)據(jù)的故障與正常特征在不同頻帶中的反映比較明顯，因此以數(shù)據(jù)對(duì)的形式建立初始樣本集，利用正常（故障）數(shù)據(jù)建立2個(gè)初始數(shù)據(jù)對(duì)，將其轉(zhuǎn)化為輸入向量，分別輸入2個(gè)特征提取網(wǎng)絡(luò)，提取獨(dú)立的特征向量。利用曼哈頓距離定義輸入向量之間相似距離尺度L，將其作為損失函數(shù)來(lái)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練。損失函數(shù)計(jì)算過(guò)程如公式（1）所示。

L=yD2+（1-y）max（a-D2，0） （1）

式中：L為損失函數(shù)，為輸入向量間相似距離尺度；D為樣本特征間的歐氏距離；y為當(dāng)樣本匹配時(shí)的標(biāo)簽；a為設(shè)定的閾值。當(dāng)距離超過(guò)a時(shí)，損失為0；當(dāng)輸入向量一和輸入向量二都為正常（或異常）時(shí)損失函數(shù)更小；當(dāng)輸入向量一和輸入向量二不均為正常（或異常）時(shí)損失函數(shù)更大。在該過(guò)程中，2個(gè)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)相同且參數(shù)共享。將訓(xùn)練后得到的特征結(jié)果以二維數(shù)組形式映射至二維平面中，即適用于軸承分類的特征。

1.2 特征分類模型

對(duì)提取后的樣本特征進(jìn)行特征分類和故障樣本診斷。本文采用基于相似性特點(diǎn)的局部異常因子算法來(lái)進(jìn)行分類。采用LOF算法計(jì)算每個(gè)點(diǎn)o與其鄰域點(diǎn)的局部可達(dá)密度比來(lái)反映樣本的異常程度。設(shè)第k距離dk以及第k可達(dá)距離rk（p，o），dk為目標(biāo)點(diǎn)P至其第k個(gè)最近鄰點(diǎn)的距離。

任意點(diǎn)p的局部可達(dá)密度如公式（2）所示。

（2）

式中：lrdk（p）為點(diǎn)p的第k鄰域內(nèi)點(diǎn)至p的平均可達(dá)距離的倒數(shù)；rk（p，o）為點(diǎn)o至點(diǎn)p的第k可達(dá)距離rk（p，o）=max{dk（o）d（p，o）}；rk（p，o）=max{dk（o）d（p，o）}；Nk（p）為點(diǎn)p的第k距離以內(nèi)的所有點(diǎn)的集合。

任一點(diǎn)p的局部離群因子LOFk（p）如公式（3）所示。

（3）

式中：LOFk（p）為局部離群因子；lrdk（o）為點(diǎn)o的第k鄰域內(nèi)至o的平均可達(dá)距離的倒數(shù)；點(diǎn)p的鄰域點(diǎn)Npk的局部可達(dá)密度與點(diǎn)p的局部可達(dá)密度之比的平均數(shù)越接近1，p的鄰域點(diǎn)密度越接近，越可能與鄰域點(diǎn)輸入同一簇；平均數(shù)越﹥1，p的異常分?jǐn)?shù)越高，其是異常點(diǎn)的可能性越大。

1.3 混淆矩陣

模型訓(xùn)練完成后，需要采用科學(xué)的評(píng)價(jià)方法對(duì)其效果進(jìn)行評(píng)估。混淆矩陣是預(yù)測(cè)和評(píng)價(jià)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)果的重要工具。矩陣的每一行為真實(shí)歸屬類別，每一列為預(yù)測(cè)類別，如公式（4）所示。

（4）

式中：TP為模型預(yù)測(cè)為正類的正樣本；TN為模型預(yù)測(cè)為負(fù)類的負(fù)樣本；FP為模型預(yù)測(cè)為正類的負(fù)樣本；FN為模型預(yù)測(cè)為負(fù)類的正樣本。公式（4）的4個(gè)指標(biāo)為由混淆矩陣衍生的適用于分類算法的通用評(píng)價(jià)指標(biāo)，用于量化評(píng)價(jià)模型分類效果。Precision（精準(zhǔn)率）為在預(yù)測(cè)為正的樣本集合中預(yù)測(cè)正確的樣本的比例；Recall（召回率）為實(shí)際為正的樣本中預(yù)測(cè)正確的樣本的比例；Accuracy為預(yù)測(cè)正確的樣本數(shù)占總樣本的個(gè)數(shù)；F1-score為統(tǒng)計(jì)學(xué)中用來(lái)衡量二分類精度的指標(biāo)。

2 試驗(yàn)設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)處理

2.1 試驗(yàn)測(cè)臺(tái)設(shè)計(jì)

改造后的雙輪對(duì)滾動(dòng)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)（測(cè)試臺(tái)架如圖1（a）所示）可同時(shí)進(jìn)行雙軸測(cè)試。在測(cè)臺(tái)與軸承間存在相對(duì)位移，因此采集數(shù)據(jù)為包括軸承振動(dòng)和測(cè)臺(tái)振動(dòng)的復(fù)合數(shù)據(jù)。因此，其分析頻率范圍與傳統(tǒng)意義的軸承故障范圍有所差別，需要采用高頻采樣的方式對(duì)其特征范圍進(jìn)行覆蓋識(shí)別。

在卡鉗平臺(tái)布置與軸承豎向一致的傳感器，收集輪對(duì)的傳遞振動(dòng)加速度信號(hào)。傳感器類型為靈敏度為10 g的三軸50G加速度傳感器。振動(dòng)采集過(guò)程也是軸承的磨合過(guò)程，在該過(guò)程中紅外測(cè)溫探針會(huì)周期性伸縮，實(shí)時(shí)探測(cè)軸承溫度。在溫度穩(wěn)定后，進(jìn)行振動(dòng)數(shù)據(jù)采集（如圖1（b）所示）。車輪型號(hào)為RE2B，直徑為840 mm，采樣頻率為10 240 Hz，轉(zhuǎn)速為300 r/min，列車時(shí)速約35 km/h，試驗(yàn)在無(wú)負(fù)荷狀態(tài)下運(yùn)行。

2.2 數(shù)據(jù)處理

利用試驗(yàn)測(cè)臺(tái)完成數(shù)據(jù)采集后對(duì)原始振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行處理。本文的數(shù)據(jù)處理流程共分為以下3步。

2.2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

在測(cè)試過(guò)程中，由于測(cè)溫探針會(huì)周期性伸縮，導(dǎo)致出現(xiàn)周期性異常值，該值對(duì)模型訓(xùn)練不利，因此需要進(jìn)行剔除。原始數(shù)據(jù)采樣時(shí)間長(zhǎng)，軸承振動(dòng)信號(hào)具有一定的周期性，根據(jù)試驗(yàn)中的采樣頻率以及車輪轉(zhuǎn)速，以2轉(zhuǎn)為1個(gè)樣本將原樣本進(jìn)行分割。例如，在試驗(yàn)中振動(dòng)傳感器采樣頻率f為10 240 Hz，車輪轉(zhuǎn)速n為300 r/min，根據(jù)數(shù)據(jù)長(zhǎng)度計(jì)算L如公式（5）所示。

（5）

經(jīng)過(guò)計(jì)算，L=4 096，計(jì)算后可以使用移動(dòng)窗口分割方法（窗口內(nèi)4 096點(diǎn)）對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行分割。

2.2.2 數(shù)據(jù)集建立

將從實(shí)驗(yàn)平臺(tái)收集的所有類型的數(shù)據(jù)按2∶1的比例分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，這是一種常見(jiàn)的數(shù)據(jù)劃分方法，可以保證樣本訓(xùn)練的均衡性。

2.2.3 信號(hào)時(shí)頻域轉(zhuǎn)換

對(duì)原始的高頻采樣信號(hào)來(lái)說(shuō)，其時(shí)域信號(hào)特征冗雜，區(qū)分度較低，其頻域信號(hào)以特征頻率的形式表示數(shù)據(jù)，區(qū)分度更高。為了比較使用時(shí)域信號(hào)和頻域信號(hào)作為模型輸入對(duì)分類結(jié)果的影響，利用快速傅里葉變換將重新采樣的片段轉(zhuǎn)換為相應(yīng)的頻域信號(hào)。快速傅里葉變換是對(duì)離散傅立葉變換快速求解的一種算法，計(jì)算過(guò)程如公式（6）所示。

X（u）=Xeven（u）+Xodd（u）Wu 2K " （6）

式中：X（u）為結(jié)果序列中的第u個(gè)元素，對(duì)應(yīng)頻域中的第u個(gè)頻率分量；Xeven（u）為對(duì)輸入序列偶數(shù)索引部分經(jīng)過(guò)子序列計(jì)算后的第u個(gè)頻率分量；Xodd（u）為對(duì)輸入序列奇數(shù)索引部分經(jīng)過(guò)子序列計(jì)算后的第u個(gè)頻率分量；Wu 2K為旋轉(zhuǎn)因子，即在變換的區(qū)間內(nèi)等間隔采樣序列的頻譜函數(shù)。

3 實(shí)例分析

首先，本節(jié)對(duì)高頻采樣的軸承振動(dòng)數(shù)據(jù)時(shí)頻域特征進(jìn)行分析。其次，對(duì)比了時(shí)頻域樣本輸入特征提取后的效果，對(duì)提取層的有效性和準(zhǔn)確性進(jìn)行驗(yàn)證。最后，基于不同的分類模型驗(yàn)證了本文所提方法效果很好。

3.1 數(shù)據(jù)特征分析

對(duì)高頻采樣的振動(dòng)數(shù)據(jù)來(lái)說(shuō)，采用傳統(tǒng)的分析方法對(duì)其數(shù)據(jù)主要特征進(jìn)行初步分析。從數(shù)據(jù)集中隨機(jī)選取2個(gè)劃分后的正常和故障樣本，進(jìn)行最值、標(biāo)準(zhǔn)差和極差等傳統(tǒng)時(shí)域指標(biāo)計(jì)算，計(jì)算結(jié)果見(jiàn)表1。由表1可知，對(duì)有某些故障特征的樣本來(lái)說(shuō)，其故障特征整體指標(biāo)值大于正常樣本，為區(qū)分提供了可能性。基于表2結(jié)果，使用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)降維方式提取其特征和主要成分進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)時(shí)域下的正常與故障數(shù)據(jù)樣本之間存在一定區(qū)分度，但是其特征還存在較大重合，不利于設(shè)定區(qū)分界限。

3.2 時(shí)、頻域特征提取效果對(duì)比

使用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)降維方式進(jìn)行特征提取，難以有效區(qū)分特征。本節(jié)展示卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)正常和故障軸承數(shù)據(jù)的特征提取效果。其中，原始時(shí)域數(shù)據(jù)集每批次樣本長(zhǎng)度為4 096，轉(zhuǎn)換后的頻域數(shù)據(jù)集樣本長(zhǎng)度為2 048。由于存在模糊界限，因此時(shí)域樣本在識(shí)別正常樣本的過(guò)程中容易誤判，無(wú)法同時(shí)對(duì)正常和故障軸承進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。頻域樣本分類準(zhǔn)確度較高，分類效果更顯著，頻域數(shù)據(jù)更能反應(yīng)特征，在正常軸、故障軸分類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，先將時(shí)域樣本轉(zhuǎn)化為頻域樣本，再進(jìn)行訓(xùn)練。

將原始時(shí)域數(shù)據(jù)以及變換后的頻域數(shù)據(jù)輸入Siamese進(jìn)行特征提取，由于在輸入和迭代過(guò)程中均對(duì)樣本向量間的相似性特征進(jìn)行了提取，因此其得到的分類特征在卷積分類的基礎(chǔ)上增添了相似性信息，進(jìn)一步區(qū)分了正常和故障邊界。將頻域數(shù)據(jù)輸入Siamese進(jìn)行特征提取后，再輸入OCSVM和LOF分類器進(jìn)行分類工作訓(xùn)練。得到無(wú)量綱低維映射特征。特征提取與分類效果可視化如圖2所示。圖2中內(nèi)環(huán)區(qū)域?yàn)榉诸惼靼凑仗崛√卣魇諗康玫降臎Q策邊界。判定測(cè)試樣本邊界外為異常，邊界內(nèi)為正常。

從圖2可以看出，Siamese提取的特征分布范圍更小，樣本點(diǎn)更密集。這說(shuō)明考慮相似性特點(diǎn)后，提取特征間的波動(dòng)性更小，收斂的邊界適用性更強(qiáng)。雖然OCSVM分類器收斂的邊界能有效涵蓋大多數(shù)正常樣本點(diǎn)，但是其邊界會(huì)造成較多點(diǎn)的誤判。LOF分類器收斂的邊界更靈活，可以涵蓋的數(shù)據(jù)點(diǎn)更多。

與傳統(tǒng)CNN網(wǎng)絡(luò)相比，本文模型初始損失比CNN初始損失少，收斂速度更快。使用OCSVM或者LOF分類器對(duì)Siamese進(jìn)行結(jié)合，其分類效果比傳統(tǒng)CNN好，可優(yōu)先考慮。

為了量化對(duì)比模型差異，采用Precision、Recall、F1-score和Accuracy 4種指標(biāo)，對(duì)3種模型的測(cè)試集分類結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，對(duì)比結(jié)果見(jiàn)表2。

由表2可知，與傳統(tǒng)CNN方法相比，Siamese + OCSVM與Siamese + LOF方法的各項(xiàng)指標(biāo)均有提高，分類效果更顯著，準(zhǔn)確度分別提升4.4%、5.6%，LOF分類器性能比OCSVM分類器更好，可優(yōu)先考慮。

4 結(jié)論

本文設(shè)計(jì)了雙輪對(duì)軸承實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，在工程條件下采集故障與正常軸承的加速度數(shù)據(jù)。在該基礎(chǔ)上提出一種基于孿生網(wǎng)絡(luò)和局部離群因子算法的貨車滾動(dòng)軸承異常檢測(cè)模型。模型測(cè)試結(jié)果顯示其可以有效提升識(shí)別準(zhǔn)確度。

本文提出的數(shù)據(jù)采集和異常檢測(cè)模型在一定程度上還原了真實(shí)條件下異常軸承的特征識(shí)別過(guò)程和數(shù)據(jù)采集結(jié)果，考慮相似性的特征提取和分類算法可以降低在工程條件下的數(shù)據(jù)波動(dòng)造成的影響。以后將進(jìn)一步提高特征提取過(guò)程的準(zhǔn)確性，并嘗試解決在工程條件下數(shù)據(jù)采集的波動(dòng)性問(wèn)題。

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