基于ISAM-Drsnet的故障識別模型及其應用*

朱樂文,田 興*,李憲華

(1.安徽理工大學 人工智能學院,安徽 淮南 232001;2.安徽理工大學 人工智能與大數據研究院,安徽 淮南 232001)

0 引 言

滾動軸承是旋轉機械中廣泛使用的關鍵部件之一,其在復雜環境中經常出現故障[1]。滾動軸承發生故障時,其加速度信號中會產生一系列寬帶脈沖響應[2],影響旋轉機械的穩定性[3],甚至發生事故。因此,對軸承進行故障診斷具有重要意義[4-5],同時也可以降低機械設備的使用成本[6-8]。

傳統的軸承故障診斷方法主要是基于信號處理的原理,利用經驗模態分解、變分模態分解、小波變換等方法對軸承故障原始信號進行采集與特征分析[9]。

WANG Hua-qing等人[10]采用獨立分量分析和集成經驗模態分解的方法對軸承故障進行采集與特征分析,提高了滾動軸承復合故障識別的準確率;但其未考慮面臨強噪聲干擾的條件下,模型的故障診斷性能是否仍然優異。LIU Rui-jie等人[11]提出了一種基于粒子群優化和布谷鳥搜索優化變分模態分解(variational mode decomposition,VMD)的滾動軸承故障診斷方法,采用該方法有效地提高了模型的收斂速度;但該方法需要進行較為復雜的信號分解。

以上算法雖然可以有效提取軸承故障振動信號的特征,但是都是采用信號分解的方法對故障信號進行分析,需要手動提取故障特征,流程較為復雜。

深度學習(deep learning,DL)方法作為一種新興的數據挖掘技術,在機械故障診斷中的應用較普遍[12],其是一種端到端的識別方法,可自適應提取特征,解決了人工特征提取的缺陷[13]。

LIU Xian等人[14]引入了粒子群優化算法,并將其和一維卷積相結合對一維振動信號進行了處理,該方法可以自適應地調節模型的超參數;但其自動獲取的超參數效果難以得到保證。NACER S M等人[15]對圖像進行了快速傅里葉變換,得到了圖像的頻譜,再將樣本的頻率數據重組為序列,輸入到雙向長短期記憶網絡(bi-directional long short-term memory, Bi-LSTM),進行了軸承故障特征提取及分類,其優點是降低了計算成本。WEN Long等人[16]提出了將信號轉化為二維圖像,成功地將故障診斷問題轉化為圖像分類問題,得到了較高的準確率;但該方法只是簡單地按照順序將信號轉化為圖像,未考慮信號之間的時序信息。

上述算法需要將軸承原始振動信號輸入到一維卷積神經網絡或轉換為灰度圖,在這個過程中,均未能保留軸承振動信號的時間序列相關性特征。

針對以上問題,筆者提出基于改進條紋注意力機制與深度殘差收縮網絡(ISAM-Drsnet)的滾動軸承故障診斷模型;利用ISAM和改進軟閾值算法降低噪聲的影響,并將滾動軸承振動信號轉化為遞歸圖(RP),獲取信號之間的時間序列相關性特征;最后將其輸入到模型的分類器中,對滾動軸承的故障進行診斷。

1 相關理論

1.1 遞歸圖

RP是一種系統狀態可視化的方法,可以捕捉時間序列的隱藏動態和紋理特征。RP變換可以將任意一種一維波形信號轉換成具有豐富紋理信息的圖像。

RP本質上是一種時到時的信號處理方法,常被用于將具有時序規律的一維信號轉化成二維圖像,然后進行處理。其可以解釋為時序數據的特征提取算法,通過遞歸關系將標量時間序列映射到2D數字圖像上,這樣就能夠使用機器學習算法對原始時間序列匯總提取的特征進行分類。RP是分析時間序列周期性、混沌性以及非平穩性的一種重要方法。時間序列數據可以使用周期性和不規則周期性等重復性行為進行分類。

揭示從當前狀態到前一狀態的軌跡運動關系是RP的主要功能,其對應的表達式如下[17]:

Ri,j=θ(ε-‖Sl-Sm‖),S(.)∈Rn,1,m=1,2,…,K

(1)

式中:ε為距離的閾值;K為S的狀態數;‖.‖為范數;θ(.)為Heaviside函數。

RP的構建方式是將時間序列中每個點與所有其他距離小于某個閾值的點進行比較。如果兩個點之間的距離小于閾值,則在遞歸圖中對應的位置繪制黑色點;否則,繪制白色點。因此,ε閾值大小影響RP的輸出,閾值參數的選擇對于建立有意義且具有代表性的遞歸關系至關重要。

基于時間序列的屬性,筆者將閾值設置為任意兩個點之間最大距離的20%。此外,為了在遞歸圖像中找到可區分的模式,筆者使用了一種編碼時間序列狀態的循環程度。

設T是一個有n個點的時間序列,T的RP表示如下[18]:

Ri,j=f(Ti,Tj)

(2)

式中:f為距離函數,用于編碼時間序列Ti狀態的循環程度。

其中i,j∈{1,2,…,n}。

滾動軸承數據生成的RP圖像如圖1所示。

圖1 時域波形圖和遞歸圖像

由圖1可知:利用RP編碼方式,一維振動信號已成功轉化為具有時序關系的二維圖。

1.2 改進條紋注意力機制

受限于硬件設備信息處理能力,注意力機制可以忽略次要信息,只關注重要信息,也可以將有限的信息處理資源分配給重要特征,網絡模型可以重點訓練該特征。

HOU Q等人[19]針對場景解析問題提出了一種池化策略,在此基礎上,筆者提出了改進條紋注意力機制(ISAM),并將其引入到軸承故障診斷領域。

改進條紋注意力機制(ISAM)具體如圖2所示。

圖2 改進條紋注意力機制

由圖2可知:使用ISAM對輸入特征的行和列的信息分別進行權重分配,并保留其重要信息,輸入到網絡模型中;在原始池化策略的基礎上,筆者設計了通道注意力機制,將經過擴展后的特征圖作為通道注意力機制的輸入。

首先,該特征圖經過全局平局池化層(global aver-age pooling, GAP)、全連接層(fully connected layer, FC)、批標準化(Batch Normalization, BN)處理;隨后經過ReLU激活函數層、全連接層處理;最后經過Sigmoid激活函數層輸出。

ISAM具體實現過程為:

首先對輸入的特征圖進行自適應平均池化,以提取特征圖的行列信息,并進行卷積操作;再經過插值函數,將橫豎條紋信息擴張成原始特征圖大小;接著經過通道注意力機制提取來分配權重,和生成的擴展圖進行相乘操作;右半部分圖進行同樣操作,最后將左右部分的行列特征信息進行融合,經過卷積和Sigmoid之后生成0或1,再和原始特征圖相乘操作,便可以得到輸出的特征圖。

該注意力機制具有以下優點,即它沿著行列兩個維度各部署了一個長內核,因此其能夠捕獲孤立區域的長距離關系,有助于捕獲局部上下文,并防止無關區域干擾標簽。

1.3 改進軟閾值

隨著網絡層數的增加,深度神經網絡容易出現梯度消失或梯度爆炸的問題,導致網絡訓練困難。而深度殘差收縮網絡的提出,較好地解決了上述問題。該網絡將軟閾值化作為非線性層引入ResNet的網絡結構之中,提高了深度學習方法在含噪聲數據或復雜數據上的特征學習效果;并使用通道注意力模塊學習網絡特征,自動設置軟閾值的閾值大小,避免了人工選擇閾值的操作。

軟閾值函數的表達式如下[20]:

(3)

式中:x為輸入特征;y為輸出特征;τ為正閾值。

其導數表達式為:

(4)

由式(4)可以看出,軟閾值的導數等于0或1。這可以有效降低梯度消失和梯度爆炸的風險。

軟閾值對應的函數圖像和導數圖像如圖3所示。

圖3 軟閾值函數圖像和導數圖像

由圖3可知:左邊為軟閾值的函數圖像,右邊為對應的導數圖像,在以上軟閾值函數中,y和x存在的恒定偏差會導致去噪效果的偏差較大,而且sign函數容易在間斷點處出現震蕩。

綜合以上考慮,改進的軟閾值函數表達式如下:

(5)

式中:x是輸入特征;y是輸出特征;τ是正閾值。

改進的軟閾值函數圖像如圖4所示。

圖4 改進的軟閾值函數圖像

由圖4可知:y和x之間的偏差不再固定,且在間斷點處未出現震蕩。

1.4 殘差收縮單元

殘差收縮單元是構成Drsnet的基本單元,如圖5所示。

圖5 殘差收縮單元

由圖5可知:每個基本模塊含有一個軟閾值處理機制,軟閾值函數采用1.3節提出的改進軟閾值,軟閾值的閾值經過通道注意力機制獲取,面對不同的特征圖,生成不同的閾值,免去了人工設置閾值的操作。

該殘差收縮單元(residual shrinkage building units,RSBU)包含了殘差網絡的特點,并將軟閾值引入到該單元中,即構成了深度殘差收縮網絡結構模型的基本單元。

2 ISAM-Drsnet模型

網絡模型ISAM-Drsnet充分利用了RP可以保留時序信息的能力,以及ISAM-Drsnet網絡模型自身強大的特征自動提取能力,最終實現對軸承故障進行診斷識別的目的。

首先,筆者采用滑動窗口以及固定步長,即重疊采樣的方式,將原始軸承故障振動信號構造為訓練和測試樣本;采用RP編碼思想,將滾動軸承原始的一維故障振動信號轉化為具有時序特征的二維矩陣;然后,將轉換的圖像作為特征圖輸入到構建好的ISAM-Drsnet網絡模型中,并對參數進行調優,使其能夠最大限度地提取軸承故障特征信息,得到不同滾動軸承故障類別的特征信息;最后,利用交叉熵損失函數建立它們和對應故障類別之間的評估體系,從而完成故障診斷任務。

筆者將每個基本模塊(即圖5所示的殘差收縮單元)組合在一起,并在每個基本單元之后插入一個圖2所示的ISAM模塊,構成總體框架圖,即構成了筆者所提出的主體網絡架構。

ISAM-Drsnet結構圖演變過程(總體結構圖)如圖6所示。

圖6 ISAM-Drsnet結構圖演變過程

圖6中,Isoft是1.3節提出的軟閾值函數。輸入圖片大小為1 024×1 024×3,其經過數據預處理變為224×224×3;接著依次經過后面的卷積層、池化層、RSBU單元和ISAM模塊,最終經過全連接層,其將輸入圖像分為10類。

3 模型實驗驗證

3.1 數據集構建

為了驗證ISAM-Drsnet模型的有效性和優越性,筆者首先選取合適的數據集,并對其進行數據增強、設定劃分比例等操作,然后構建數據集,使其能夠滿足實驗的要求。

3.1.1 數據集介紹

美國凱斯西儲大學(Case Western Reserve Univer-sity, CWRU)公布的滾動軸承數據集是用來測試軸承故障診斷算法的標準數據集。

該實驗平臺由1.5 kW電機、扭矩傳感器、功率測試計和電子控制器組成。其滾動軸承型號為深溝球軸承SKF-6205-2RS JEM。實驗樣本選取轉速為1 797 r/min,負載為0 hp工況條件下的驅動端(DE)加速度數據,使用加速度傳感器來獲取滾動軸承的振動加速度信號,信號由16通道數據記錄儀采集,頻率為12 kHz。

筆者采用的滾動軸承的內圈、外圈和滾動體表面故障深度均為0.28 mm。實驗所選軸承單點直徑損傷分別為0.18 mm(0.007 in)、0.36 mm(0.014 in)、0.53 mm(0.021 in)。滾動軸承出現故障的部位有滾動體、內圈以及外圈共3處,每個部位對應3種單點直徑。

因此,筆者采用的實驗數據由1種正常數據以及9種故障數據組成。

原始實驗數據為一維原始振動信號。筆者利用設置的窗口和移動步長來進行樣本劃分,通過實驗選擇了數據截取長度為1 024,并通過RP編碼方式將軸承原始振動樣本轉化為二維圖片。訓練集和測試集的劃分比例為8 ∶2[21],訓練集和測試集共計4 700張樣本。

筆者所用滾動軸承故障樣本具體情況如表1所示。

表1 滾動軸承故障數據

3.1.2 重疊采樣

深度學習的最大特征之一是需要大量數據才能獲得較好的訓練效果,達到較高的故障診斷精度。

為了充分利用現有軸承振動數據,筆者對軸承振動信號進行重疊采樣,即設置一個指定滑動步長的窗口對數據進行截取,該窗口通過滑動進行數據采集。

數據截取采樣示意圖如圖7所示。

圖7 數據截取采樣示意圖

由圖7可知:原始軸承振動信號為實線框內部分,每個虛線框大小即為采樣的窗口大小,圖中標注的重疊部分即為窗口的滑動步長。

3.1.3 RP特征圖像生成

軸承振動信號具有周期性,因此,筆者采用RP編碼方式生成二維特征圖,充分利用RP編碼可以保留時間信息的能力,將信號按照重疊采樣的方式獲取一個個的數據樣本,并經過RP編碼成特征圖像。

生成的特征圖像如圖8所示。

圖8 使用遞歸圖像編碼技術所得滾動軸承故障特征圖

由圖8可知:筆者對長度為1 024的樣本進行RP編碼,將9種故障類型和1種正常數據生成了具有紋理特征的二維圖像,其是具有時序特征的二維紋理圖像。閾值的大小可以影響RP圖中點的疏密程度,而點的疏密程度可以反映出信號特征,合適的閾值可以使生成的RP圖之間的區別更加明顯。

其區別體現在像素點之間和具有明顯特性的紋理方面,即滾動軸承振動信號時間序列越穩定,其RP圖的紋理分布越均勻;反之,其RP圖的紋理細節越顯著。

根據紋理細節之間的區別,模型可以判別出滾動軸承的故障類型。

3.1.4 數據截取長度實驗

根據軸承故障數據采集裝置的特點,軸承振動具有周期性。重疊采樣的窗口設置大小決定截取樣本的長度大小,因此,窗口大小直接影響所截樣本中包含故障特征的多少。

針對此種情況,筆者設計了不同大小的滑動窗口對實驗結果影響的對比實驗,實驗結果如圖9所示。

圖9 數據截取長度對比實驗

由圖9可知:根據模型的穩定性和診斷精度,得出滑動窗口大小為1 024時的模型效果最好。

3.2 改進軟閾值對模型的影響評估

為了驗證改進的軟閾值函數模型在故障診斷中的作用,筆者在原始數據集和添加了8 dB噪聲的數據上,使用改進軟閾值的算法和未改進的軟閾值算法進行驗證,其結果如圖10所示。

圖10 有無噪聲數據的準確率和損失值變化

由圖10可知:相比未進行改進軟閾值的算法,添加改進軟閾值函數的算法更加穩定,準確率更高,損失值更低。

3.3 ISAM-Drsnet模型診斷效果

筆者將網絡模型設置為Batch Size=4,epochs=100;選取Adam參數優化器;設置學習率為恒定的0.000 1,采用非線性激活函數ReLU,并使用BN來加速網絡模型速度,以提高模型的泛化能力。

經過數據預處理,將圖片轉化成大小為224×224×3,并將其輸入到網絡中進行10分類。

模型經過100輪訓練,得到的結果如圖11所示。

圖11 準確率和損失值變化曲線

由圖11可知:ISAM-Drsnet模型比Drsnet模型精度更高,ISAM-Drsnet模型準確度可達99.79%,比Drsnet模型精度高出1.60%;ISAM-Drsnet模型的損失值比Drsnet模型的損失值更低,也更穩定。

因此,ISAM-Drsnet模型具有更好的穩定性。

為了更清晰地觀察ISAM-Drsnet模型對滾動軸承故障識別的能力,筆者引入了混淆矩陣評價指標,對軸承故障診斷結果進行了可視化分析。

混淆矩陣詳細地反映了滾動軸承不同故障類型的誤判數量和誤判類型,生成的混淆矩陣如圖12所示。

圖12 混淆矩陣

為了更清晰地觀察ISAM-Drsnet模型對滾動軸承故障識別的能力,筆者使用t-SNE對數據的特征進行可視化分析,結果如圖13所示。

圖13 特征分布圖

由圖13可知:特征分布圖反映了ISAM-Drsnet網絡對滾動軸承原始故障數據優秀的特征提取能力,以及對故障類型的突出分類能力。

原始數據的特征分布比較分散,各種故障類型數據和正常數據混在一起,而訓練后輸出的特征分布除極個別的數據點外,不同類型的數據點完全分離并聚成一簇,取得了良好的分類效果。

3.4 數據集大小對網絡模型的影響

在實際生產中,收集滾動軸承的故障情況比較困難,因此收集到的滾動軸承故障數據集規模不夠,而且小規模數據集在大參數量的深度學習網絡模型的訓練中可能會出現過擬合現象。

針對上述情況,筆者設計了不同數據集規模下的軸承故障診斷性能對比實驗,以驗證ISAM-Drsnet模型在小數據集規模下仍具有優異的性能。

筆者按照總數據集規模的100%、60%、30%劃分3個不同數據集,使用該模型分別在這3個數據集下進行實驗;并將該模型和支持向量機(support vector machine, SVM)、反向傳播神經網絡(backpropagation neural network, BPNN)、卷積神經網絡(convolutional neural networks, CNN)進行對比。為減小誤差,每種算法在3種不同規模的數據集下分別實驗5次,并計算其平均值。

模型的平均識別準確率實驗結果如表2所示。

表2 模型的平均識別準確率

由表2可知:

1)在筆者選擇的3種不同規模數據集對比實驗中,經過實驗驗證,ISAM-Drsnet滾動軸承故障診斷網絡模型在數據集規模為總數據集規模的100%時,平均識別準確率為99.79%,高于BPNN的78.35%、CNN的93.03%、SVM的86.49%;

2)在數據集規模為60%時,ISAM-Drsnet網絡模型平均診斷精度為99.25%,相比總數據集規模的100%,準確率僅下降了0.54%,而BPNN的平均準確率降低了6.55%,CNN和SVM的平均準確率分別降低了0.6%、1.56%;

3)在數據集規模為30%時,ISAM-Drsnet網絡模型的平均診斷精度為98.50%,相比總數據集規模的100%,準確率僅下降了1.29%,而BPNN的平均準確率降低了14.85%,CNN和SVM的平均準確率分別降低了3.1%、2.81%。

因此,ISAM-Drsnet網絡模型具有較強的魯棒性以及較高的故障識別準確率[22]。

3.5 添加噪聲后的網絡模型的性能對比實驗

具有隨機分布特性的工業噪聲難以被模擬和量化,因此,高斯白噪聲被廣泛用于各種抗噪聲研究中。

噪聲的強度是由信噪比值(signal-to-noise ratio,SNR)控制的,SNR是指系統中的信號與噪聲的比值[23]。信噪比的定義表達式如下:

(6)

式中:Ps為信號的功率;Pn為噪聲的功率;lg表示基于10的對數。

由以上公式可知,信噪比越高,噪聲越小。

為驗證ISAM-Drsnet軸承故障診斷網絡模型在添加噪聲條件下的優異性能,筆者設計了故障算法性能對比實驗;即將指定信噪比大小為0 dB、8 dB、20 dB、50 dB的高斯白噪聲添加到要輸入的軸承數據中,并將其輸入到ISAM-Drsnet網絡模型中進行故障診斷。

添加噪聲后的模型識別準確率結果如表3所示。

表3 添加噪聲后的模型識別準確率

由表3可知:在面對噪聲干擾時,ISAM-Drsnet軸承故障診斷模型的診斷精度高于其他模型;即使在SNR為0 dB、8 dB、20 dB和50 dB時,該診斷精度分別為97.12%、98.40%、99.15%和99.15%,相比BPNN、SVM、CNN,其仍具有優異的效果。

因此,該模型具有優秀的診斷性能和較強魯棒性。

4 結束語

實際工況下,滾動軸承可能處于噪聲環境下或面臨缺乏數據集的情況,軸承故障有效特征提取困難,無法充分挖掘故障數據的時間序列關聯性特征,從而導致無法對滾動軸承故障進行高精度診斷判別。為此,筆者提出了一種基于ISAM-Drsnet網絡模型的滾動軸承故障診斷方法。

首先,利用ISAM和改進軟閾值算法降低噪聲的影響;然后將滾動軸承振動信號轉化為遞歸圖(recurrence plots, RP),獲取信號之間的時間序列相關性特征;最后將其輸入到模型的分類器中,對滾動軸承的故障進行診斷。

研究結果表明:

1)ISAM-Drsnet利用RP編碼將原始滾動軸承振動信號轉化為二維圖像,并使用重疊采樣增強數據,通過模型對二維圖像進行了特征提取,再將其輸入分類器,從而完成對滾動軸承的故障診斷任務;

2)使用改進軟閾值和ISAM對輸入特征進行了關注程度區分,結合Drsnet網絡模型對滾動軸承故障進行了識別診斷,ISAM-Drsnet網絡模型識別準確率可達99.79%,相比原始的Drsnet上升了1.60%;

3)在數據集規模為總數據集規模的30%和添加0 dB噪聲的條件下,分別進行了對比實驗驗證,結果發現,ISAM-Drsnet模型的故障診斷平均準確率分別可達98.50%和97.12%,高于BPNN、SVM、CNN等模型的準確率,證明該模型具有優異的故障診斷性能和極強的魯棒性。

目前,筆者只采用了監督學習的方式對有標簽的數據進行研究,但現實中往往會面臨無標簽的數據。因此,在后續的研究中,筆者將在充分考慮變工況條件下模型的泛化性等問題基礎上,采用無監督學習的方法對無標簽數據進行研究。