摘? ?要：現(xiàn)今工業(yè)化的快速發(fā)展，機(jī)械化設(shè)備已經(jīng)代替了傳統(tǒng)的手工業(yè)。軸承作為機(jī)械設(shè)備中不可缺少的零件，應(yīng)用在各個(gè)領(lǐng)域。因此，對(duì)軸承進(jìn)行定期檢測(cè)診斷十分重要。傳統(tǒng)的故障診斷方法難以從大量故障數(shù)據(jù)集中挖掘故障的內(nèi)在信息并進(jìn)行準(zhǔn)確識(shí)別，且過(guò)于依賴先驗(yàn)知識(shí)。為此，該文提出將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為理論基礎(chǔ)，利用深度學(xué)習(xí)智能故障診斷方法，自動(dòng)提取故障信息識(shí)別故障類型完成實(shí)驗(yàn)研究。

關(guān)鍵詞：深度學(xué)習(xí)? ?神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)? 滾動(dòng)軸承? ?故障診斷

中圖分類號(hào)：TH133.33 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? ?文章編號(hào)：1672-3791（2021）11（a）-0000-00

Research on Fault? Diagnosis Method of Rolling Bearing Based on Neural Network

HAN? Xiaoliang

（School of Information Engineering， Shenyang University of Chemical Technology， Shenyang， Liaoning? Province， 110142 China）

Abstract：With the rapid development of industrialization， mechanized equipment has replaced the traditional handicraft industry. As an indispensable part of mechanical equipment， bearing is applied in various fields. Therefore， it is very important to detect and diagnose the bearing regularly. Traditional fault diagnosis methods are difficult to mine the internal information of faults from a large number of fault data sets and identify them accurately， and rely too much on a priori knowledge. Therefore， this paper proposes to take convolution neural network as the theoretical basis and use deep learning intelligent fault diagnosis method to automatically extract fault information and identify fault types to complete the experimental research.

Key Words： Deep learning;Neural network;Rolling bearing;Fault diagnosis

隨著時(shí)代的發(fā)展，滾動(dòng)軸承作為完成智能制造中旋轉(zhuǎn)機(jī)械的最廣應(yīng)用的零件之一。一旦它出現(xiàn)問(wèn)題，不僅僅影響自身的安全運(yùn)行，還會(huì)導(dǎo)致巨大的經(jīng)濟(jì)損失[1]，甚至威脅到工作人員的人身安全，引發(fā)重大的工業(yè)安全事故。研究數(shù)據(jù)顯示，高達(dá)30%的工業(yè)事故都是有軸承故障引發(fā)的，軸承出現(xiàn)故障多是由于復(fù)雜的工作環(huán)境以及長(zhǎng)期工作狀態(tài)導(dǎo)致。我們可以研究診斷方法提前預(yù)防，這樣既減少了后期設(shè)備的維修費(fèi)用也節(jié)省了不必要浪費(fèi)的時(shí)間。深度學(xué)習(xí)的診斷方法，適用于軸承數(shù)據(jù)較大的研究對(duì)象，通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)挖掘數(shù)據(jù)內(nèi)涵的有用故障信息來(lái)診斷故障類型。

1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)理論

該文利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行故障診斷識(shí)別，它是一種端到端的數(shù)據(jù)處理方法。傳統(tǒng)CNN主要包括輸入層[2]、卷積層、池化層、全連接層、輸出層。

1.1卷積層

卷積層的具體操作是將輸入樣本與一堆可學(xué)習(xí)的卷積核進(jìn)行卷積[3]，通過(guò)橫向滑動(dòng)一定的步長(zhǎng)挖掘不同層的不同抽象程度的特征向量。

1.2池化層

池化層的目的是降采樣操作，減少了網(wǎng)絡(luò)特征和參數(shù)的空間大小。它能將特征壓縮，縮減數(shù)據(jù)空間的維數(shù)，使網(wǎng)絡(luò)參數(shù)數(shù)量下降，又稱為下采樣層[4]。目前常見(jiàn)的池化算法是最大池化，平均池化和隨機(jī)池化。

1.3全連接層

主要是對(duì)前一層的信息進(jìn)行整合和分類。通常位于CNN末端預(yù)測(cè)函數(shù)之前，將學(xué)習(xí)到的特征映射對(duì)應(yīng)到標(biāo)記的樣本空間中[5]。它的輸入是上一個(gè)激活函數(shù)作用的輸出。

2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的診斷方法

通過(guò)CNN對(duì)軸承的原始振動(dòng)信號(hào)完成診斷工作，該網(wǎng)絡(luò)的診斷步驟如下：

（1）通過(guò)加速度傳感器采集故障部位不同的程度也不同的軸承振動(dòng)信號(hào);

（2）構(gòu)造的振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)集分為訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本;

（3）搭建CNN診斷模型，初始化模型參數(shù)。輸入訓(xùn)練樣本進(jìn)行反向傳播調(diào)整參數(shù)優(yōu)化模型;

（4） 將測(cè)試樣本輸入訓(xùn)練后的模型中得到故障分類結(jié)果，完成診斷流程。

3實(shí)驗(yàn)分析

3.1凱斯西儲(chǔ)大學(xué)（CWRU）軸承數(shù)據(jù)

CWRU軸承實(shí)驗(yàn)中選取電機(jī)負(fù)載為2hp，轉(zhuǎn)速為1750 r/min，信號(hào)采樣頻率設(shè)置為12kHz。實(shí)驗(yàn)詳細(xì)數(shù)據(jù)如表1所示。我們?cè)诿總€(gè)操作條件下選取相同數(shù)量的數(shù)據(jù)，其中包括100個(gè)訓(xùn)練樣本，50個(gè)測(cè)試樣本，每個(gè)樣本包含1024個(gè)采樣點(diǎn)。這樣既保證了數(shù)據(jù)的平衡[6]，又便于診斷模型得到正確的診斷結(jié)果。

為了更全面地展示此方法的診斷結(jié)果，訓(xùn)練集與測(cè)試集都是在每個(gè)操作條件下選取相同數(shù)量的數(shù)據(jù)。迭代次數(shù)選定為100次。圖1展示該方法的混淆矩陣分類結(jié)果。

外圈故障識(shí)別的結(jié)果沒(méi)有出錯(cuò)，BF1中有2%的樣本被誤識(shí)別為ORF2。在BF2中，6%的樣本被錯(cuò)誤歸類到IRF2，還有2%的樣本則是被識(shí)別為正常狀態(tài)，無(wú)故障。IRF2的識(shí)別能力是最差的，為64%的識(shí)別率，有36%的樣本被誤分類到BF2中。在BF3中，2%的樣本被歸類到ORF2里。

3.2軸承壽命實(shí)驗(yàn)

該數(shù)據(jù)來(lái)自軸承壽命試驗(yàn)臺(tái)實(shí)驗(yàn)操作采集的故障數(shù)據(jù)。試驗(yàn)軸承包含四種狀態(tài)，即滾動(dòng)體球故障（BF）、內(nèi)圈故障（IRF）、外圈故障（ORF）、正常狀態(tài)（N）。本次實(shí)驗(yàn)中電機(jī)負(fù)載設(shè)置為4 kN，轉(zhuǎn)速設(shè)置為1 680 r/min，采樣頻率設(shè)置為20 kHz。每種工況取150個(gè)樣本，訓(xùn)練集和測(cè)試集按照2：1的比例劃分。分別為100個(gè)訓(xùn)練樣本和50個(gè)測(cè)試樣本，每個(gè)樣本包含1024個(gè)采樣點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)詳細(xì)數(shù)據(jù)如表2所示。

混淆矩陣診斷分類結(jié)果如圖2所示，CNN的診斷結(jié)果還算良好。BF中12%的樣本被錯(cuò)誤分類到IRF，6%的樣本被錯(cuò)誤識(shí)別為ORF。其余識(shí)別能力均良好。

4結(jié)語(yǔ)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以直接學(xué)習(xí)振動(dòng)信號(hào)中的診斷信息，而不需要進(jìn)行繁瑣的去噪預(yù)處理和人工提取特征。將特征提取和特征分類結(jié)合在一起。在不需要先驗(yàn)知識(shí)和模式分類的情況下自動(dòng)完成特征學(xué)習(xí)和分類。本文介紹并給出了詳細(xì)的數(shù)據(jù)集信息，通過(guò)兩個(gè)數(shù)據(jù)集的不同故障狀況下的軸承振動(dòng)信號(hào)，采用深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)用于故障診斷。經(jīng)仿真分析，其診斷識(shí)別的結(jié)果準(zhǔn)確率極高，驗(yàn)證所提方法的準(zhǔn)確性。

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作者簡(jiǎn)介：韓曉亮（1993—），男 ，碩士，研究方向?yàn)楣收显\斷。

DOI：10.16661/j.cnki.1672-3791.2111-5042-1190