基于MMD與CORAL度量的域適應旋轉機械故障診斷方法

［關鍵詞］遷移學習；域適應；聯合分布；故障診斷

［中圖分類號］TH17 ；TP18 ［文獻標志碼］A ［文章編號］2095–6487（2024）11–0131–04

軸承故障會直接影響旋轉機械的性能，處理不當甚至會危及操作人員的生命。因此，診斷軸承健康狀況非常重要。近年來，隨著機器學習的蓬勃發展，基于深度學習的旋轉機械故障診斷逐漸用于工業領域并取得了良好的效果[1]。在實際工業生產環境中，由于旋轉機械設備運行工況復雜多變，使得原始的振動信號具有不同的特征分布并且部分工況數據采集困難，這無法滿足深度學習中要求特征獨立同分布且標簽數據要充足的要求[2]。遷移學習可以從其他相關數據集（即有足夠的標記樣本但不同的分布）中學習知識來構建當前故障分類任務的診斷模型，并且它可以有效地解決數據缺失狀況下的故障診斷問題[3]。無監督域自適應作為遷移學習的一個子域，使用度量函數測量和減少域之間的分布差異，通過學習有標記的訓練樣本和無標記的測試樣本的共享特征，緩解樣本分布不一致的問題。但大多數模型關注的是域間整體邊緣分布的對齊，而沒有考慮到故障類別之間的不匹配。

因此，本文結合邊緣分布與條件分布對齊方法，構建聯合分布域適應診斷模型，考慮到單一度量準則對指導提取域不變特征不足的問題，將最大均值差異度量（MMD）與相關對齊準則（CORAL）結合成新的度量準則，充分提取域不變特征，該模型通過模型迭代收集源域和目標域數據的可遷移特征，達到對無標簽目標域數據的健康狀況識別目的。

3實驗研究

3.1數據集介紹

JNU軸承故障數據集共有4 種健康狀態類型：正常狀態（N）、內圈故障（IF）外圈故障（OF）、滾動體故障（BF），每種故障類型有3 種不同的轉速，即3種工況，分別為600 r/min，800 r/min 和1 000 r/min 下采集的滾動軸承故障數據，采樣頻率為50kHz，采樣時間為20 s。本文選取其中兩種轉速做遷移域適應實驗數據，具體劃分如表1所示。

源域和目標域中每個類別的樣本數為1000，則源域和目標域各有4000個樣本。考慮到實際中故障樣本較少，采用滑動采樣技術對原始數據進行分割，對故障樣本進行擴充，以獲得足夠的故障信息，樣本長度為3072，滑動步數為256。本文直接使用原始振動樣本作為故障診斷模型的輸入。

3.2實驗結果及分析

所有實驗均采用均方根Prop（RMSProp）優化器對網絡結構進行訓練，交叉熵損失函數作為目標函數，網絡模型設置學習率設為0.001。訓練epoch 設置為300，訓練批次batchsize 設置為256。權衡參數設置為μ=0.1，λ=0.01。當網絡的損失值不再下降或訓練次數達到300 時，保存網絡參數，使用無標簽的目標域數據進行測試。

為驗證本文聯合分布遷移域適應故障診斷方法對診斷精度的影響，設計3組對比實驗，分別為①無JDA、無CORAL 度量；② 僅無JDA ；③ 僅無CORAL，每次結果為5 次實驗結果的平均值，結果如表2 所示。

分析表2 可知，本文方法相較于對照組，在診斷準確率上與分類損失方面有較大的提升，本文模型準確率曲線與損失值迭代曲線如圖2（a）、（b）所示。

4結論與展望

針對基于統計度量的的域適應法中的的度量準則進行改進，將最大均值差異與相關對齊準則相結合組成新的度量準則，提高網絡模型的提取域不變特征的能力。在遷移域適應中，使用聯合分布自適應方法，在使得域間邊緣分布對齊的同時，考慮到類間的條件分布對齊，充分減小源域與目標域數據的分布差異，提高診斷的精度。通過實驗證明了本文方法的有效性。

在實際生產環境中，對滾動軸承振動信號的采集越來越多，數據分布差異也越來越大，這對域適應方法提出了更高的挑戰。本文并未對聯合分布中邊緣分布與條件分布做動態適應工作，以適應更對復雜多變的數據分布，后續會繼續對動態域適應的領域做進一步研究工作。