基于增強深度卷積神經網絡的滾動軸承多工況故障診斷方法

摘要： 針對現有卷積神經網絡無法充分提取滾動軸承時域信號間的關聯特征，模型訓練所需樣本多以及泛化性不足的問題，提出一種基于增強卷積神經網絡模型的滾動軸承多工況故障診斷方法。根據滾動軸承轉速和采樣頻率計算軸承單圈故障特征信號長度，采用格拉姆角場編碼技術對單圈時域信號完整信息進行編碼，生成相應特征圖像，使神經網絡在視覺上對時域信號關聯特征進行學習；利用ACNet網絡模型中的非對稱卷積對ConvNeXt模型的7×7深度卷積層進行重構：即采用2個3×3，1個1×3和1個3×1的非對稱小卷積核以多分支結構組合的形式重構其7×7卷積層，增強ConvNeXt模型的特征提取效率；對ConvNeXt模型中的數據增強模塊及學習率衰減策略進行改進，提高ConvNeX模型在小樣本訓練下的泛化性，以此搭建增強深度卷積神經網絡IConvNeXt模型。使用凱斯西儲大學不同故障直徑軸承、東南大學滾動軸承復合故障和加拿大渥太華變轉速滾動軸承故障數據集進行試驗驗證，結果表明：所提IConvNeXt模型對滾動軸承不同故障直徑和復合故障識別準確率為100%，對變轉速軸承故障識別率為99.63%。將所提方法與RP+ResNet、RP+IConvNeXt、MLCNN?LSTM、MTF+IConvNeXt等方法進行對比，結果表明，所提模型在更少樣本訓練下的故障診斷效果均優于其他方法，并具有較強的泛化性能。

關鍵詞： 故障診斷； 滾動軸承； 多工況； 格拉姆角場； 增強卷積神經網絡

中圖分類號： TH165⁺.3； TH133.3""" 文獻標志碼： A""" 文章編號： 1004-4523（2025）01-0096-13

DOI： 10.16385/j.cnki.issn.1004-4523.2025.01.011

Multi-condition fault diagnosis method of rolling bearing based on enhanced deep convolutional neural network

GUO Panpan¹， ZHANG Wenbin²， CUI Ben³， GUO Zhaowei⁴， ZHAO Chunlin¹，YIN Zhipeng¹， LIU Biao⁵

（1. School of Mechanical and Electrical Engineering， Kunming University of Science and Technology， Kunming 650500， China； 2. School of Mechanical and Electrical Engineering， Kunming University， Kunming 650214， China；3. Tianjin Junliangcheng Power Generation Co.， Ltd.， Tianjin 300300， China； 4. School of Computer Science and Engineering， North Minzu University， Yinchuan 750021， China； 5. CHN Energy Star Technology Co.， Ltd.， Beijing 100089， China）

Abstract： Aiming at the problems that the existing convolutional neural network cannot fully extract the correlation features between rolling bearing time domain signals， the large number of samples required for model training and the insufficient generalization， A new method for diagnosing multi-condition faults of rolling bearings based on an enhanced convolutional neural network model is proposed. The length of the bearing single?revolution fault characteristic signal is calculated according to the rolling bearing speed and sampling frequency， then the complete information of the single?revolution "time domain signal is encoded by Gramian Angular Difference Field coding technology to generate the corresponding feature image， enabling the neural network can visually learn the time domain signal correlation features. The 7×7 deep convolutional layer of the ConvNeXt model is reconstructed by using the asymmetric convolution in the ACNet network model： that is， two 3×3， one 1×3 and one 3×1 asymmetric small convolution kernel are used to reconstruct the 7×7 convolutional layer in the form of a multi-branch structure combination， which enhances the feature extraction efficiency of the ConvNeXt model. The data augmentation module and learning rate decay strategy of the ConvNeXt model are improved to raise the generalization of the ConvNeX model under small-sample training， to build an enhanced deep convolutional neural network model IConvNeXt. Different fault diameters of Case Western Reserve University， composite rolling bearing faults of Southeast University and variable speed bearing fault data sets of Ottawa， Canada are used for experimental verification， the results show that the proposed IConvNeXt model achieves a fault diagnosis rate of 100% for different fault diameters and composite faults of rolling bearings， and a fault diagnosis rate of 99.63% for variable speed bearings. The proposed method is experimentally compared with RP+ResNet， RP+ IConvNeXt， time-frequency graph+DCNN， MLCNN-LSTM， MTF+ IConvNeXt and other methods， the results were condicted to validate that the fault diagnosis effect of the proposed model is better than that of other methods under less sample training and has strong generalization performance.

Keywords： fault diagnosis；rolling bearing； multi-working conditions；Gramian angular field；enhanced convolutional neural network

滾動軸承作為旋轉機械設備中的重要零部件，在運行過程中能夠減少軸與軸之間的摩擦損失，但作為極易發生失效的零部件之一^［1］，其故障狀態直接關系到機械設備能否正常運行，因此對滾動軸承的運轉狀況進行快速有效的診斷具有重要的工程意義^［2］。

傳統故障診斷方法主要由故障特征提取與模式識別構成，通過對滾動軸承振動信號進行時域、頻域和時頻域等信號處理，提取各狀態的故障特征^［3］，以此作為分類器的輸入進行故障診斷。唐貴基等^［4］基于最大相關峭度解卷積（maximum correlated kurtosis deconvolution，MCKD）與1.5維譜實現了滾動軸承早期故障特征的提取，但MCKD的降噪效果取決于憑個人經驗選取的濾波器長度L與沖擊周期T，缺乏自適應性；王貢獻等^［5］提出多尺度均值排列熵（multi?scale mean permutation entropy，MMPE），用于提取滾動軸承的故障特征，但MMPE反映振動信號的不確定性取決于其參數（延遲時間、嵌入維數、數據長度和尺度因子）的選取。在模式識別中，將提取的故障特征向量作為輸入訓練支持向量機^［6］、隨機森林^［7］和樸素貝葉斯^［8］等分類器模型，進而識別故障狀態，這在一定程度上有效識別了故障，但也存在以下問題：機器學習模型大多用作分類器，沒有對所提特征進行更深層次的信息挖掘^［9］，導致特征提取的效果直接影響故障分類結果。

隨著計算力的大幅提升和計算機視覺技術的快速發展，深度學習等人工智能技術取得了突破性進展，以振動信號一維和二維形式作為網絡輸入的深度學習算法被大量用于故障診斷領域，實現了旋轉機械的端到端智能故障診斷。卷積神經網絡（convolutional neural network，CNN）作為深度學習的主流算法近年來已大量用于機械設備故障診斷領域中，自LECUN等^［10］提出現代CNN的原始版本后，其逐漸成為故障診斷領域中的研究熱點。KRIZHEVSKY等^［11］提出了AlexNet網絡，隨后研究者們分別提出了比較有代表性的ResNet^［12］、GoogLeNet^［13］和ShuffleNet^［14］等架構。基于以上網絡，趙璐等^［15］將齒輪箱的原始振動信號作為網絡輸入，但由于振動信號為時間序列，故障特征信息往往與時間有較大關系^［16］且容易受到多變的工況和不確定性外界因素的影響^［17］，而卷積神經網絡無法充分提取一維信號間的相關性^［18］，從而造成故障識別準確率低。隨著深度學習模型在圖像識別與分類任務中的性能達到頂級^［19］，可以將一維振動信號二維圖像化，通過改變數據維度讓深度卷積神經網絡模型從“視覺上”對振動信號進行學習^［20］，從而將故障診斷問題轉為圖像分類任務。姚齊水等^［21］將滾動軸承振動信號時頻圖輸入卷積神經網絡識別了軸承故障；張龍等^［22］采用遞歸圖編碼技術（recurrence plot，RP）變換軸承振動信號為二維圖像作為ResNet的輸入進行狀態識別；雷春麗等^［18］通過馬爾科夫轉移場（Markov transition field，MTF）和圖注意網絡對滾動軸承進行故障診斷。以上研究方法對齒輪箱和滾動軸承進行了有效的故障診斷，但仍存在以下不足：（1）振動信號的時頻圖相關參數的選取需要專家經驗確定，參數選取的優劣直接影響所生成圖像是否能充分反映振動信號所表達的全部信息；（2）RP編碼圖像能夠揭示時域信號的內部結構，但不能有效表示振動信號之間的相關性；（3）MTF編碼圖像需要通過二次圖像處理控制圖像尺寸，突出信息特征；（4）網絡模型訓練所需樣本多和泛化性不足；（5）對不同故障直徑、復合故障和變轉速情況下的滾動軸承故障診斷效果一般。

ConvNeXt^［23］模型在殘差神經網絡（ResNet）的基礎上，將注意力機制神經網絡模型Transformer^［24］中的模型結構、訓練策略、卷積核設計、宏觀和微觀設計等一系列優勢引入^［25］，其特征提取能力得到了很好的提升，但該模型存在以下缺點：（1）在深度卷積層（depthwise convolution）采用7×7的大卷積核進行特征提取，其目的是為了在百萬級的ImageNet數據集分類任務中減少計算量，提高計算速度^［26］，但在滾動軸承故障診斷的小樣本分類任務中，7×7卷積核的特征提取性能不佳；（2）在小樣本的滾動軸承振動信號的二維圖像訓練下，該網絡的數據增強模塊和學習率衰減策略會影響其泛化性。

1 理論基礎

1.1 格拉姆角場

格拉姆角場（Gramian angular field，GAF）編碼是一種在極坐標格拉姆矩陣的數據維度變換的基礎上形成的技術，相比RP和MTF圖像編碼技術（如圖1所示），格拉姆角差場（Gramian angular difference field，GADF）編碼圖像可以通過角度差三角函數變換度量每個一維信號點不同時間間隔內的相關性^［16］，并通過不同像素點的圖像紋理可視化保留振動信號的完整信息，有效增強一維振動信號的故障特征^［27］。

格拉姆角場編碼具體計算步驟如下：

第一步，將具有n個信號點的振動信號時間序列歸一化至之間，以表示，為原始時間序列，為歸一化后的振動信號時間序列值。

（1）

第二步，將數據映射到極坐標中，計算公式如下式所示：

（2）

式中，為時間戳；N表示將極坐標的單位長度分成N等份。

在極坐標中表示振動信號時間序列的方法有兩個優點：（1）變換是雙射，與是一一對應的關系；（2）變換保留了振動信號時間信息，通過半徑可以確定時間值^［20］。

第三步，利用三角函數差角公式，定義每個時間點之間的相關性。格拉姆角場編碼定義為：

（3）

式中，為第i個振動信號時間點在極坐標上的角度；I為單位行向量。

1.2 無重疊方式樣本構造

為保證格拉姆角場編碼圖像能夠使滾動軸承時域信號的完整信息充分可視化，本文對一維振動信號采用無重疊方式截取成相同數據長度的片段，每個數據片段需滿足以下條件：（1）時域信號的局部特征能夠被圖像化；（2）盡量縮短樣本的數據長度，降低模型訓練時間^［28］。因此，本文利用滾動軸承的轉速和采樣頻率計算軸承每個旋轉周期所包含的信號長度^［27］，計算公式如下式所示：

（4）

式中，表示滾動軸承旋轉一圈內所提取的信號長度；f表示振動信號采樣頻率；R表示滾動軸承轉速。單圈故障特征信號編碼圖像轉換過程如圖2所示。

1.3 深度卷積神經網絡ConvNeXt模型

ConvNeXt網絡模型將自然語言處理（natural language processing，NLP）領域的自注意力機制模型Transformer^［23］中的訓練方法、模型架構、反向瓶頸、卷積核和微觀設計等引入ResNet中，使其有了更快的推理速度和更高的準確率。

具體主要從以下幾點改進ResNet：（1）改進訓練方法，將訓練的次數從90變為300，并使用Adam優化以及Mixup、CutMix、RandAugment和正則化數據增強策略^［25］；（2）更改計算比率，在模型架構中，將ResNet50每個階段的計算比率由3∶4∶6∶3改為3∶3∶9∶3；（3）更改下采樣模塊stem，將ResNet50的下采樣模塊stem層改為stride=4的4×4卷積來進行下采樣；（4）采用MobileNet中的深度卷積并將其卷積核大小改為7×7，用于降低計算量和提高計算速度；（5）用Transformer中的反向瓶頸設計取代ResNet50網絡模型的瓶頸結構并將反向瓶頸中深度卷積的位置上移；（6）減少激活函數的數量和歸一化層數，用Transformer模型中對隱含層做歸一化的LayerNorm層替換加速神經網絡訓練及收斂速度的算法BatchNorm層，并分離下采樣層^［25］。ConvNeXt網絡模型結構的詳細參數如表1所示。

1.4 增強深度卷積神經網絡IConvNeXt模型

1.4.1 基于非對稱卷積改進的7×7深度卷積層

為強化現有網絡模型的特征提取性能和降低計算量，DING等^［29］依據卷積操作的可疊加性，如下式所示，提出了非對稱卷積神經網絡模型ACNet，ACNet將傳統卷積神經網絡的3×3卷積核以非對稱卷積形式重構為3×3+1×3+3×1的3個不同形狀卷積核疊加的形式，其卷積窗口計算過程如圖3所示。

（5）

式中，為輸入矩陣；和分別表示兩個獨立的卷積操作；為對應位置的求和操作。

大量試驗證明，ACNet網絡模型所使用的非對稱卷積結構能有效提升神經網絡的特征提取效率^［29］。

ConvNeXt網絡模型在深度卷積層使用7×7的大卷積核進行特征提取，這在百萬級圖像數據ImageNet分類任務中具有擴大感受野、減少計算量和提高計算速度的優點^［26］，但在滾動軸承故障診斷的小樣本分類任務中，7×7卷積核會使得網絡訓練過程的參數增多、網絡模型深度降低，從而導致其深度卷積層的特征提取性能不佳。因此本文設計了一種基于非對稱卷積結構的深度卷積層。首先，基于卷積可加性，將7×7卷積核重構為3個3×3小卷積核串聯的形式，在此基礎上，借助非對稱卷積思想將其中一個3×3卷積核拆分為3×3+1×3+3×1的非對稱卷積核，得到如圖4所示的7×7卷積核的非對稱卷積結構，使7×7卷積核在具有相同感受野的情況下，減少計算量和參數量，增強深度卷積層的深度和非線性表達能力，提高特征提取效率。

圖6為在圖5基礎上重構的IConvNeXt深度卷積層（ACBNet Block），由于7×7的非對稱卷積結構在加大深度卷積層深度的同時會導致網絡模型發生梯度彌散，使模型特征提取性能降低，因此，在每個3×3、1×3、3×1和1×1的小卷積核后加入批量歸一化（BN）以及激活函數ReLU，加入BN層可以加速神經網絡訓練和收斂，提升網絡的提取速率；加入多個ReLU激活函數相比單一ReLU可以防止模型發生梯度彌散并進一步提升卷積神經網絡的非線性表達能力^［26］，使模型對故障特征的提取性能更佳。

1.4.2 改進的數據增強模塊和學習率衰減策略

針對ConvNeXt網絡模型訓練過程中出現的泛化性不足的問題，在改進其深度卷積層的基礎上，對其數據增強模塊中所使用的數據增強方法為：（1）圖像按比例融合（Mixup）；（2）隨機刪除二維圖像的一個矩形區域并通過另一張圖像的同一位置像素值填充，標簽根據像素所占比例進行分配（Cutmix）；（3）對自動數據增強（RandAugment）和隨機擦除增強（Random Erasing）^［23］進行改進，如圖7所示，經試驗后提出適合滾動軸承GADF編碼圖像的數據增強方法：（1）隨機裁剪；（2）概率為0.5的水平翻轉；（3）90°的隨機旋轉；（4）張量化（ToTensor）和標準化（Normalize）。以此對滾動軸承GADF編碼圖像進行數據增強，提高IConvNeXt模型在小樣本訓練下的泛化性，并將ConvNeXt使用的預熱學習率策略（warmup）和余弦衰變策略（cosine decaying）做小部分的更改，即取消余弦衰變策略，只使用預熱學習率策略。通過預熱的小學習率在訓練的初始階段進行訓練使模型慢慢趨于穩定，待穩定后再選擇預先設置的大學習率進行訓練，以此提高模型的收斂速度，使模型最終的效果更佳。IConvNeXt網絡模型結構如圖8所示。

2 滾動軸承智能故障診斷模型

本文所提方法通過GADF編碼圖像充分表示了滾動軸承故障時域信號中的微弱振動信息^［27］以及不同時間間隔內的時域信號相關性^［22］，在此基礎上結合增強卷積神經網絡IConvNeXt模型在小樣本訓練下強大的特征提取性能優勢，其中GADF與IConvNeXt網絡模型故障診斷方法流程如圖9所示。首先將采集到的軸承時域信號采用無重疊方式截取構造樣本，通過GADF編碼技術將截取的時域信號二維圖像化，按照1∶1比例劃分訓練集與測試集，并將訓練集作為輸入訓練IConvNeXt網絡模型，通過測試集驗證該預訓練模型的分類性能，由分類器輸出滾動軸承故障狀態分類結果，從而完成故障診斷任務。

3 案例研究與試驗結果分析

本節對CWRU不同故障直徑、東南大學復合故障以及渥太華變轉速滾動軸承數據集進行故障診斷分析。試驗運行硬件環境為運行內存24 G的NVDIA?RTX?4090顯卡和英特爾i7?13700k的處理器。在PyCharm平臺上使用PyTorch搭建IConvNeXt網絡模型框架。

3.1 案例1：凱斯西儲大學不同故障直徑軸承數據集

為驗證本文所提方法對不同故障直徑滾動軸承的故障診斷效果，使用CWRU滾動軸承數據^［30］進行試驗驗證。

CWRU滾動軸承故障模擬試驗臺由一個2馬力的電機、扭轉編碼器、功率計和控制電子單元組成。使用16通道采樣儀器采集滾動軸承的振動信號，本文選用軸承驅動端的數據進行試驗，故障直徑分別為0.18、0.36、0.54 mm^［26］，包含10種滾動軸承狀態，即9種故障類型以及1種健康狀態。

當采樣頻率為12 kHz，電機的轉速為1750 r/min時，可以計算出滾動軸承旋轉一周所包含的信號點數約為411。因此截取每個樣本長度為411進行GADF轉換，將每種類型234張圖像樣本按照1∶1劃分為訓練集與測試集，10種不同狀態的樣本構造如表2所示。

圖10是樣本長度為411的軸承時域信號的GADF編碼圖像，可以發現GADF編碼方式能將滾動軸承振動信號中的所有信息包括噪聲干擾^［27］通過不同顏色像素點完整表示，相比傳統故障診斷方法減少了軸承振動信號去噪的預處理過程。

3.1.1 二維圖像預處理及模型訓練

將滾動軸承時域信號按照上述方法截取并轉換為二維圖像，通過IConvNeXt數據增強模塊進行數據增強，具體以軸承滾動體故障為例，如圖11所示。

圖12為使用表2滾動軸承試驗數據，輸入增強卷積神經網絡IConvNext模型，經過100輪訓練后的識別準確率曲線和損失曲線。當模型訓練到54次時，訓練集和測試集的識別精度已經達到100%，Loss函數值也已經降低到0.00103以下，最終模型處于100%的穩定收斂狀態。這說明本文提出的增強卷積神經網絡IConvNext模型對不同故障直徑的滾動軸承故障狀態具有很好的識別效果。

通過混淆矩陣、T?SNE降維算法來表示IConvNeXt網絡模型對滾動軸承的具體分類情況，如圖13所示。

綜合圖12和13可以看出，本文所提增強卷積神經網絡IConvNeXt模型能夠在短時間和小樣本訓練下達到收斂狀態，具有很好的識別準確率，可以將不同故障直徑的滾動軸承狀態特征正確分離，與使用相同CWRU數據的文獻［22］（單圈故障數據樣本長度為450，訓練樣本為每種狀態212張RP編碼圖像）采用RP+ResNet模型的診斷結果相比，本文方法在相同訓練時間下使用各狀態訓練樣本為117張GADF編碼圖像的情況下，對不同故障直徑的滾動軸承狀態分類效果更佳。

3.1.2 不同網絡模型對案例1診斷結果的影響

為說明本文所提方法的優越性，將表1滾動軸承圖像數據作為計算機視覺領域最具代表性的6個網絡模型的輸入進行訓練，取診斷10次的平均值作為對滾動軸承故障識別的最終準確率^［22］，其結果如表3所示。結果表明，IConvNeXt網絡對不同故障直徑的滾動軸承故障分類效果更佳。

3.1.3 不同圖像編碼方式對案例1診斷結果的影響

為進一步說明本文方法的優越性，將上述數據通過MTF和RP編碼進行圖像轉換，作為IConvNeXt網絡模型的輸入進行訓練，取10次測試集分類準確率的平均值作為最終結果^［22］，如圖14所示，可以發現GADF的故障識別準確率最高。MTF編碼圖像在沒有進行圖像二次處理、控制圖像尺寸突出信息特征時，會導致測試集分類準確率大幅下降；RP可以反映振動信號的內部結構，并能夠對信號有一定的預測性，但其在反映振動信號間的相關性上存在不足，因此其測試集分類準確率低于本文所提方法。

3.2 案例2：東南大學滾動軸承復合故障數據集

東南大學通過動力傳動模擬試驗臺（Drivertrain Dynamics Simulator，DDS）采集的滾動軸承旋轉速度?負載為20 Hz?0 V^［31］，采樣頻率為20 kHz，狀態類型共包括正常、滾動體裂紋、外圈裂紋、內圈裂紋以及軸承內圈與外圈復合故障5類。通過式（4）計算可知，其滾動軸承每旋轉一周包含的樣本點數為1000，因此以窗口長度為1000，對采集的時域信號進行無重疊方式截取，通過GADF編碼為224×224大小的二維圖像各127張（如圖15所示），按近似1∶1比例劃分訓練集和測試集，并依次編號為0～4，具體如表4所示。

使用表4的滾動軸承圖像數據作為增強卷積神經網絡IConvNeXt模型的輸入進行訓練，經過100輪訓練后的識別準確率曲線和損失曲線如圖16所示。

當IConvNeXt網絡模型訓練到51次之后，訓練集和測試集的識別精度已高達100%，Loss函數值減小到0.015以下，最終模型達到穩定收斂狀態，這說明本文所提方法對復合滾動軸承故障具有很好的識別效果。

本文方法和文獻［32］采用雙路并行多尺度ResNet（訓練集為每種狀態下600個樣本）診斷東南大學旋轉速度?負載為20 Hz?0 V的滾動軸承復合故障，結果如圖17（a）和（d）所示，對比可知，本文方法在使用每類狀態63個訓練樣本的情況下，分類準確率達到了100%。通過T?SNE將測試集分類結果可視化表示，如圖17（b）和（c）所示，可以看出，IConvNeXt網絡模型在小樣本數據訓練后對測試集具有很好的分類能力。

3.2.1 不同網絡模型對案例2診斷結果的影響

為說明本文所提方法的優越性，將表3滾動軸承數據GADF編碼圖像作為不同網絡的輸入進行訓練，取診斷10次的平均值作為對滾動軸承故障識別的最終準確率，其結果如表5所示，相比其他模型，滾動軸承GADF編碼圖像結合IConvNeXt網絡模型對滾動軸承復合故障有最優的識別準確率。

3.2.2 不同圖像編碼方式對案例2診斷結果的影響

采用RP，MTF編碼技術對表3的滾動軸承數據進行圖像編碼，并通過IConvNeXt網絡模型進行故障診斷，其結果如圖18所示。結果表明，與其他幾種常見的圖像編碼方式對比，IConvNeXt網絡模型對滾動軸承時域信號GADF編碼圖像的分類準確率最高，達到100%。

3.3 案例3：渥太華變轉速滾動軸承數據集

本次試驗采用加拿大渥太華通過SpectraQuest機械故障模擬器（MFS?PK5M）采集的變轉速軸承數據^［33］，其狀態類型包括軸承正常、內圈故障、外圈故障，信號采樣頻率為200 kHz，持續時間為10 s，試驗裝置如圖19所示。

采用軸承先增速后減速數據集進行試驗，結合文獻［31］，即構造圖像樣本的數據長度未包含軸承旋轉一周的數據點時，其圖像信息也能反映軸承振動信號的故障特征，因此圖像樣本構造與案例2方法相同，以窗口大小為1000的信號長度進行截取并進行GADF編碼。如表6所示，按近似1∶1比例劃分訓練集和測試集（即訓練集各狀態127張，測試集各狀態127張），并依次編號為0～2，具體劃分方式如表6所示。

使用表6的軸承圖像數據（如圖20所示）作為IConvNeXt網絡模型的輸入進行訓練，經過100輪訓練后的識別準確率曲線和損失曲線如圖21所示。

當IConvNeXt網絡模型訓練到71次之后，訓練集和測試集的識別精度已高達99.63%，Loss函數值減小到0.029以下，最終模型達到穩定收斂狀態。

如圖22所示，通過混淆矩陣以及T?SNE降維算法可以看出，IConvNeXt網絡模型在381張二維圖像訓練100次后，對變轉速軸承數據集測試樣本故障狀態具有很好的分類能力，對比文獻［34］所用MLCNN?LSTM模型在每種狀態類型700個樣本，每個樣本包含2048個點訓練下的診斷結果（如圖22（d）所示），本文方法在表5所示的少量數據訓練下的分類效果更佳。

3.3.1 不同網絡模型對案例3診斷結果的影響

通過不同算法體現IConvNeXt網絡模型對變轉速軸承數據的診斷效果，同樣取10次識別準確率的平均值作為最終結果，如表7所示。IConvNext對變轉速滾動軸承GADF編碼圖像的識別準確率最高，達到了99.63%。

3.3.2 不同圖像編碼方式對案例3診斷結果的影響

通過RP、MTF圖像編碼技術對表5滾動軸承先增速后減速數據圖像化，以此作為IConvNext網絡模型的輸入進行訓練，其結果如圖23所示。結果表明，GADF+IConvNeXt網絡模型能有效識別滾動軸承變轉速故障狀態。

4 結" 論

（1）在計算滾動軸承單圈故障特征信號長度的基礎上，采用格拉姆角場編碼技術對滾動軸承的每個旋轉周期內的時域信號進行圖像化，能夠使卷積神經網絡充分提取信號間的關聯特征。

（2）基于卷積可加性和非對稱卷積思想改進ConvNeXt模型的深度卷積層，可以提高其特征提取效率，改進ConvNeXt的數據增強模塊和學習率策略，使ConvNeXt模型在小樣本訓練下的泛化性更佳。通過CWRU不同故障直徑、東南大學的復合故障和加拿大渥太華變轉速滾動軸承數據集進行試驗驗證，搭建的增強深度卷積神經網絡IConvNeXt在小樣本訓練下可以有效診斷滾動軸承多工況故障。

（3）對比使用相同數據和相同模型訓練時間的RP+ResNet（文獻［22］）、雙路并行多尺度ResNet（文獻［32］）、MLCNN?LSTM（文獻［34］）、RP+IConvNext、MTF+IConvNext方法以及最具代表性的深度卷積神經網絡模型，可以得出結論：采用格拉姆角場編碼技術與增強卷積神經網絡對滾動軸承的多工況故障狀態有更優秀的識別效果。

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第一作者：郭盼盼（1999―），男，碩士研究生。E-mail： panpan3012022@163.com

通信作者： 張文斌（1981―），男，博士，教授。E-mail： 190322507@qq.com

基金項目："國家自然科學基金資助項目（51769007）；云南省地方本科高校基礎研究聯合專項重點項目（202001BA070001-002）；興滇英才支持計劃資助項目（YNWR-QNBJ-2018-349）；云南省地方高校聯合專項面上項目（202001BA070001-015）