宮文峰，陳 輝，WANG Dan-wei

（1.武漢理工大學(xué)航海與能源動力工程學(xué)院；高性能艦船技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，武漢 430063；2.新加坡南洋理工大學(xué)電子與電氣工程學(xué)院，新加坡 639798）

0 引 言

近十年來，我國在國產(chǎn)航空母艦、新型戰(zhàn)略核潛艇和新一代電力推進(jìn)器等海洋工程裝備研制方面取得了飛躍式突破性進(jìn)展，中國已成為世界第一造船大國和世界航運(yùn)第一大國[1-2]。高技術(shù)艦船是保障國家海洋主權(quán)和實(shí)現(xiàn)“海洋強(qiáng)國夢”的重要載體，目前正朝著智能化、自動化和無人化方向發(fā)展[3]。旋轉(zhuǎn)機(jī)械是船舶裝備中最重要的類型之一，水面艦艇包含有大量的旋轉(zhuǎn)機(jī)械，諸如推進(jìn)電機(jī)、齒輪箱以及各類支撐軸承等。在復(fù)雜的海況環(huán)境下，此類旋轉(zhuǎn)機(jī)械長期運(yùn)行于高溫、高壓和變載荷的工況中，且受濕熱和鹽堿等環(huán)境影響而易于發(fā)生各種故障[4-7]。然而，船舶作為“獨(dú)立”航行于海上的復(fù)雜系統(tǒng)，一旦關(guān)鍵部件發(fā)生故障，若不及時處理將影響船舶的正常運(yùn)行，甚至導(dǎo)致重大損失及災(zāi)難性后果[8]。因此，研究智能、高效和快速的故障診斷技術(shù)對保障船舶的安全運(yùn)行至關(guān)重要。

目前，傳統(tǒng)的基于模型、知識和淺層機(jī)器學(xué)習(xí)算法的故障診斷方法已難以適應(yīng)當(dāng)前“數(shù)據(jù)爆炸”環(huán)境下的應(yīng)用要求[6]。隨著產(chǎn)品復(fù)雜度的提升，期望通過建立高精度的數(shù)學(xué)模型對故障演化機(jī)理進(jìn)行描述愈加困難，并且隨著新產(chǎn)品、新工況和新故障的不斷更新，期望建立完備的故障診斷知識庫以涵蓋所有故障類型更加不切實(shí)際[9-10]。目前主流的基于支持向量機(jī)（SVM）、K近鄰（KNN）、極限學(xué)習(xí)機(jī)（ELM）和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）等淺層機(jī)器學(xué)習(xí)算法的智能診斷方法常因淺層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)簡單而導(dǎo)致特征提取能力不足，無法取得更加優(yōu)越的診斷效果[11]。為彌補(bǔ)這一不足，業(yè)內(nèi)學(xué)者分別嘗試采用小波變換（WT）、經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（SA）和快速傅立葉變換（FFT）等多種先進(jìn)信號處理技術(shù)與淺層機(jī)器學(xué)習(xí)模型相結(jié)合的方法提高診斷性能[12-13]，此類方法雖然取得了一定的效果，但是這些方法需要依賴專家經(jīng)驗(yàn)采用多種復(fù)雜的信號處理手段用于特征提取，該操作費(fèi)時、費(fèi)力，且存在較大的主觀盲目性[6]；另外，人工提取的故障特征往往不全面，對于反映微小故障的隱蔽特征易被噪音掩蓋和誤刪[9]，并且前期設(shè)計(jì)好的特征只能解決特定的故障問題，其泛化通用性能差，尤其在處理多傳感器、多通道的高維度大數(shù)據(jù)方面效果更加不理想。

近5年來，隨著新一代人工智能和“工業(yè)4.0”時代的問世，基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的故障診斷方法得到了業(yè)內(nèi)學(xué)者的廣泛關(guān)注[9-10]。雷亞國等[10]提出了一種基于深度自編碼網(wǎng)絡(luò)(DAE)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷方法；宮文峰等[6]提出了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的電機(jī)軸承故障診斷方法；李巍華等[14]研究了基于深度信念網(wǎng)絡(luò)（DBN）的軸承故障分類識別方法；Wang等[15]提出了一種基于FFT與CNN相結(jié)合的電機(jī)故障診斷方法。然而，以上研究主要集中于解決針對單一傳感器的單通道時間序列數(shù)據(jù)的故障診斷問題，針對多傳感器的診斷問題，Gong[9]和Xia等[16]分別提出了基于多通道CNN的故障診斷方法，然而此類方法需要采用數(shù)據(jù)重構(gòu)的方法將多通道一維時間序列數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)槎S特征圖，再按照圖像識別的方法用CNN進(jìn)行分類診斷，該方法忽略了故障樣本之間所具有的時間關(guān)聯(lián)性，無法捕獲故障隨時間漸變的微弱演變特征，并且CNN的數(shù)據(jù)處理機(jī)制較復(fù)雜，訓(xùn)練和測試速度較慢。

通過分析故障演化機(jī)理可知，任何故障的演化均是一個隨時間積累漸變的過程，后一時刻的故障狀態(tài)均與前一時刻的故障特征有著密切關(guān)聯(lián)[9]。長短期記憶循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Long-Short-Term Memory Networks，LSTM）是一種具有長時間記憶功能的深度學(xué)習(xí)算法，具備辨識隨時間漸變微小特征的潛力[17]。李冬輝等[18]和Yu等[19]分別研究了基于LSTM的故障診斷方法用于解決時間序列關(guān)聯(lián)問題，然而這些方法主要解決單傳感器診斷問題，沒有給出多傳感器診斷方案，并且使用的是針對語音識別的傳統(tǒng)LSTM框架結(jié)構(gòu)，仍然采用傳統(tǒng)的Softmax作為分類器，無法對診斷準(zhǔn)確率進(jìn)一步提升。

針對以上問題，本文提出了一種基于改進(jìn)的LSTM-SVM新算法用于多傳感器監(jiān)測環(huán)境下的船舶旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障快速診斷。首先，構(gòu)建多層堆疊的LSTM作為深度特征提取器，對多傳感器一維時間序列原始數(shù)據(jù)進(jìn)行時空維度的特征挖掘，通過LSTM記憶單元和遺忘機(jī)制，捕獲故障狀態(tài)隨時間演變過程中的微小差異性特征；其次，采用非線性SVM代替?zhèn)鹘y(tǒng)LSTM中的Softmax函數(shù)作為最終分類器，進(jìn)一步提升故障診斷的準(zhǔn)確率。提出的方法無需對多傳感器原始數(shù)據(jù)做任何的人工特征提取操作，端到端的構(gòu)架結(jié)構(gòu)具有良好的通用性和可操作性。實(shí)驗(yàn)表明，相比現(xiàn)行的SVM、KNN、DNN、CNN和標(biāo)準(zhǔn)LSTM算法，提出的方法具有更高的診斷準(zhǔn)確率和更快的診斷速度。

1 長短期記憶循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

LSTM網(wǎng)絡(luò)是由Hochreiter等最早提出的一種具有記憶功能且專門用于處理時間序列數(shù)據(jù)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)[20]。LSTM不僅解決了傳統(tǒng)BP網(wǎng)絡(luò)和CNN算法中只憑當(dāng)前輸入數(shù)據(jù)判定輸出狀態(tài)的“信息丟失”問題，而且還解決了傳統(tǒng)RNN在處理長時間序列數(shù)據(jù)時因長期依賴機(jī)制而容易陷入“梯度消失”和“梯度爆炸”的不足[17]。LSTM的內(nèi)部結(jié)構(gòu)如圖1所示[18]，LSTM的每個神經(jīng)元都包含兩條信息通道：一條為記憶通道Ct，用于存放記憶信息；另一條為當(dāng)前輸入數(shù)據(jù)xt與上一時刻輸出ht-1的線性組合輸入通道。由圖1可見，LSTM不是簡單地將上一時刻的狀態(tài)與當(dāng)前的輸入一起輸出，而是將狀態(tài)更新和狀態(tài)是否參與輸入都由網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過訓(xùn)練來確定[17]。LSTM引入了“門控”機(jī)制，由輸入門It、遺忘門Ft和輸出門Ot三個邏輯門組成[20]。

圖1 LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)組成Fig.1 Internal structure of the LSTM neural network

1.1 輸入門

輸入門It用于控制當(dāng)前的輸入數(shù)據(jù)xt與上一時刻輸出ht-1以多大程度加到記憶上，其數(shù)學(xué)表達(dá)式[18]為

1.2 遺忘門

1.3 輸出門

1.4 臨時記憶增量

1.5 新記憶更新

1.6 最終輸出

將待訓(xùn)練的一維時間序列數(shù)據(jù)輸入到LSTM模型后，通過上述各模塊的前向計(jì)算，即可得到當(dāng)前時刻隱含層輸出ht。在傳統(tǒng)的LSTM中，ht再經(jīng)過一個簡單的Softmax函數(shù)執(zhí)行符合概率分布的歸一化操作，即可得到故障診斷的分類結(jié)果，然后通過對比預(yù)測值與實(shí)際標(biāo)簽即可計(jì)算誤差值，其交叉熵?fù)p失函數(shù)表達(dá)式[19]為

2 改進(jìn)的LSTM-SVM故障診斷算法

針對現(xiàn)行的LSTM網(wǎng)絡(luò)和傳統(tǒng)淺層機(jī)器學(xué)習(xí)算法的不足，本文提出了一種基于改進(jìn)的LSTM-SVM新算法用于旋轉(zhuǎn)機(jī)械在多傳感器監(jiān)測環(huán)境下的故障快速診斷，其診斷框架如圖2所示。該診斷框架包含3個部分：最上層為原始數(shù)據(jù)輸入層；中間層為LSTM特征提取層；最下層為SVM輸出層。提出的算法通過構(gòu)建多層堆疊的LSTM作為深度特征提取器，對多傳感器一維時間序列原始數(shù)據(jù)進(jìn)行時空維度的特征深度挖掘，通過LSTM記憶單元和遺忘機(jī)制，捕獲故障狀態(tài)隨時間演變過程中的微小變化特征。其次，采用非線性SVM代替?zhèn)鹘y(tǒng)LSTM中的Softmax函數(shù)作為最終分類判別器，進(jìn)一步提升故障診斷的準(zhǔn)確率，診斷結(jié)果由SVM分類器直接輸出。

圖2 改進(jìn)的LSTM-SVM故障診斷模型Fig.2 Improved LSTM-SVM fault diagnosis model

提出的LSTM-SVM診斷算法的基本邏輯流程如圖3所示，包含訓(xùn)練過程和測試過程兩個階段。在訓(xùn)練過程，先將LSTM與Softmax函數(shù)組合執(zhí)行誤差反向傳播，最小化損失函數(shù)J(q)，完成LSTM模型參數(shù)的訓(xùn)練；在模型的測試階段，將LSTM與SVM分類器組合，由SVM完成最終的故障分類。原始的多通道一維時間序列數(shù)據(jù)直接輸入提出的診斷模型，先由LSTM進(jìn)行深度特征提取和數(shù)據(jù)挖掘，然后提取的低維代表特征數(shù)據(jù)再輸入SVM。提出的方法無需對原始數(shù)據(jù)做任何的手工特征操作，端到端的算法結(jié)構(gòu)具有良好的通用性和可操作性。

圖3 提出的診斷算法流程Fig.3 Process of the proposed diagnosis algorithm

2.1 輸入層

輸入層用于接收多傳感器原始故障數(shù)據(jù)，并對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合、數(shù)據(jù)截?cái)?、樣本擴(kuò)充和標(biāo)準(zhǔn)化處理等操作，將原始數(shù)據(jù)處理成LSTM-SVM模型可訓(xùn)練的樣本格式。

（1）多通道數(shù)據(jù)融合。在實(shí)際的故障監(jiān)測系統(tǒng)中，為了獲得更多的、更全面的反映旋轉(zhuǎn)機(jī)械運(yùn)行狀態(tài)的監(jiān)測數(shù)據(jù)，通常每個監(jiān)測對象和故障類型都由多種或多個傳感器同時進(jìn)行數(shù)據(jù)采集[9]。因此，首先要對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，假設(shè)有n種故障類型，每種故障有m個監(jiān)測傳感器，每個傳感器采集l個數(shù)據(jù)點(diǎn)，從而可以構(gòu)建一個[n，m，l]的多維張量矩陣原始故障數(shù)據(jù)集，如圖4所示。

圖4 多通道原始故障數(shù)據(jù)集Fig.4 Multi-channel raw fault dataset

（2）數(shù)據(jù)截?cái)嗪蛿?shù)據(jù)擴(kuò)充。

在LSTM訓(xùn)練過程中，若將原始的長時間序列數(shù)據(jù)一次性輸入到模型，將導(dǎo)致計(jì)算機(jī)內(nèi)存溢出而無法計(jì)算[6]。為了保留數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的關(guān)聯(lián)性特征、獲得更多的訓(xùn)練樣本，本文提出了一種基于滑動窗口法重疊采樣的樣本生成方法，如圖5所示。每個樣本的截取長度可根據(jù)故障頻率、采集周期等確定[9]。式（8）給出了重疊采樣后的樣本數(shù)量計(jì)算經(jīng)驗(yàn)公式。在圖5中，假設(shè)每個通道包含2 000個數(shù)據(jù)點(diǎn)，通過重疊采樣數(shù)據(jù)截?cái)喾?，可獲得6個訓(xùn)練樣本（滑窗長度為400，步長為300，即重疊率為25%），每個故障樣本的尺寸為[m，400]。由圖5可見，最右側(cè)的樣本是不完整的，因此不能構(gòu)成一個有效樣本。

圖5 滑動窗口重疊采樣的數(shù)據(jù)截?cái)喾椒‵ig.5 Data segmentation method of sliding window overlapping sampling

式中，Inum代表輸入樣本的數(shù)據(jù)點(diǎn)個數(shù)，Wnum代表滑動窗口的長度，Snum代表滑窗步長，Tnum代表新故障樣本的數(shù)量（特別注意：本公式的計(jì)算結(jié)果應(yīng)當(dāng)向上取整）。

2.2 特征提取層

特征提取層是改進(jìn)LSTM-SVM算法的核心，由多層堆疊的LSTM層和2～3層的全連接層組成，主要用于提取隱藏于時間序列數(shù)據(jù)中的故障特征。圖1所示的標(biāo)準(zhǔn)LSTM結(jié)構(gòu)雖然能有效解決梯度消失問題，但是該模型仍存在一個問題，即前一時刻的記憶信息Ct-1并沒有對當(dāng)前時刻的輸入門和遺忘門產(chǎn)生調(diào)節(jié)作用，造成了整個記憶單元丟失了上一個時間序列的部分信息[18]。因此，本文采用了一種改進(jìn)的LSTM[18]作為特征提取器，相關(guān)表達(dá)式[18]如下：

2.3 SVM分類輸出層

在傳統(tǒng)LSTM算法中，末端分類器采用的仍是Softmax函數(shù)，Softmax實(shí)質(zhì)上是一個邏輯回歸函數(shù)，僅對最終分類結(jié)果進(jìn)行一次歸一化操作[9]，在多分類性能上尚不如SVM的功能強(qiáng)大。SVM是由Vapnik等最早提出的具有嚴(yán)謹(jǐn)數(shù)學(xué)推理的經(jīng)典二分類模型[21]，在解決小樣本和多分類等任務(wù)中表現(xiàn)出了優(yōu)異的性能[6]。在提出的算法中，使用了SVM代替Softmax函數(shù)作為最終分類器。非線性SVM將LSTM層輸出的稀疏特征數(shù)據(jù)作為輸入，通過使用核技巧[9]和軟間隔最大化，在高維特征空間里構(gòu)建最大軟間隔分離超平面，完成最終的分類診斷，SVM的數(shù)學(xué)模型[21]為

式中，w和b為待優(yōu)化參數(shù)。通過調(diào)整w和b，使得目標(biāo)函數(shù)最小化，從而得到最大軟間隔分離超平面[6]。本文使用高斯徑向基核函數(shù)，構(gòu)建的分類決策函數(shù)[9]為

3 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集

本實(shí)驗(yàn)使用了美國凱斯西儲大學(xué)（CWRU）的滾動軸承故障實(shí)驗(yàn)臺的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)[22]，圖6為軸承故障實(shí)驗(yàn)臺，該實(shí)驗(yàn)臺共布置了3個振動加速度傳感器，分別安裝在電動機(jī)的驅(qū)動端和風(fēng)扇端的機(jī)罩外殼上以及基底上[9]。故障軸承用于支撐電機(jī)主軸，軸承型號為6205-2RS JEM球軸承[22]。該實(shí)驗(yàn)分別對0馬力（1 797 r/min）、1馬力（1 772 r/min）、2馬力（1 750 r/min）和3馬力（1 730 r/min）四種負(fù)載狀態(tài)下的軸承振動數(shù)據(jù)進(jìn)行了采集，所有數(shù)據(jù)的采樣頻率均為12 kHz，采樣時間為10 s[23]。

圖6 滾動軸承數(shù)據(jù)采集實(shí)驗(yàn)臺Fig.6 Data acquisition experiment platform of rolling bearing

本實(shí)驗(yàn)選用了滾動軸承在1馬力負(fù)載工況下的9種故障數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，9種故障分別為軸承的滾珠、內(nèi)圈和外圈上植入的3個故障等級的點(diǎn)蝕凹坑，凹坑直徑分別為0.007、0.014和0.021 in（1 in=25.4 mm）[22]。為了便于分析和計(jì)算，本實(shí)驗(yàn)截取所有監(jiān)測數(shù)據(jù)的前10萬個數(shù)據(jù)點(diǎn)用于構(gòu)建原始故障數(shù)據(jù)集[9,3,100 000]（9代表故障類別數(shù)，3代表傳感器數(shù)），并由輸入層對其進(jìn)行必要的數(shù)據(jù)處理，主要包括：

（1）數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化。首先對每個故障類型的[3×100 000]的3通道數(shù)據(jù)進(jìn)行均值標(biāo)準(zhǔn)化處理[23]。

（2）數(shù)據(jù)截?cái)嗪椭丿B采樣。對標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)截取，生成用于LSTM-SVM模型訓(xùn)練的故障樣本。在本實(shí)驗(yàn)中，4種負(fù)載下的轉(zhuǎn)速范圍為1 730～1 797 r/min，12 kHz的采樣頻率下每秒采集12 000個點(diǎn)[23]。轉(zhuǎn)軸每轉(zhuǎn)一圈傳感器采集的點(diǎn)數(shù)范圍為400～416個點(diǎn)（12 000×60/1 730≈416），為保證故障數(shù)據(jù)的可信度，數(shù)據(jù)截?cái)嗪竺總€樣本的長度設(shè)置為500個數(shù)據(jù)點(diǎn)[6]。根據(jù)式（8）的方法，每類故障的[3×100 000]的長時間序列數(shù)據(jù)被劃分為996個[3×500]的短樣本（滑窗長度為500，步長為100，重疊率為20%）。為了便于分析計(jì)算，取前900個樣本用于構(gòu)建軸承故障總數(shù)據(jù)集，每種故障狀態(tài)均包含900個樣本，每個樣本包含3個通道，每個通道包含500個數(shù)據(jù)點(diǎn)，如表1所示。

表1 滾動軸承故障數(shù)據(jù)集Tab.1 Fault dataset of rolling bearing

（3）劃分?jǐn)?shù)據(jù)集。將每類故障的900個樣本隨機(jī)地劃分為訓(xùn)練集（70%）和測試集（30%），在訓(xùn)練集中再隨機(jī)地取20%作為驗(yàn)證數(shù)據(jù)集進(jìn)行交叉驗(yàn)證[23]。

3.2 網(wǎng)絡(luò)超參數(shù)選擇與訓(xùn)練過程

經(jīng)過多次反復(fù)實(shí)驗(yàn)調(diào)參，本文采用了2層堆疊的LSTM和2層的全連接層構(gòu)成特征提取層，LSTM層節(jié)點(diǎn)數(shù)為64、32，全連接層節(jié)點(diǎn)數(shù)為128、9，輸入數(shù)據(jù)維度為[3×500]，SVM輸出維度為9。本實(shí)驗(yàn)采用了mini-batch小批訓(xùn)練法，每批次訓(xùn)練樣本數(shù)為64，迭代輪數(shù)為100次，采用Adam自適應(yīng)可變學(xué)習(xí)率優(yōu)化器[23]。訓(xùn)練過程發(fā)現(xiàn)，訓(xùn)練集和驗(yàn)證集存在過擬合現(xiàn)象，于是在LSTM細(xì)胞結(jié)構(gòu)中加入了Dropout訓(xùn)練技巧[23]改善過擬合問題。圖7和圖8分別是網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中未加入Dropout技術(shù)防止過擬合和加入Dropout防止過擬合的準(zhǔn)確率及損失誤差對比曲線圖?？梢钥闯觯醇尤隓ropout技巧時，隨著迭代次數(shù)的增加，訓(xùn)練集的準(zhǔn)確率不斷增加、誤差不斷減小，而驗(yàn)證集的準(zhǔn)確率和誤差到達(dá)一定值時不再改變；加入了Dropout后，上述情況明顯得到解決。最終建立的診斷模型超參數(shù)如表2所示。

圖7 未加入Dropout防止過擬合的網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程Fig.7 Network training process without adding Dropout to prevent over-fitting

圖8 加入Dropout防止過擬合的網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程Fig.8 Network training process with adding Dropout to prevent over-fitting

表2 建立的LSTM-SVM診斷模型超參數(shù)Tab.2 Hyperparameters of the established LSTM-SVM diagnostic model

3.3 故障診斷結(jié)果及分析

將訓(xùn)練好的模型保存后，即可用測試集數(shù)據(jù)對診斷模型的性能進(jìn)行測試，診斷結(jié)果見表3。為進(jìn)一步量化診斷結(jié)果，本實(shí)驗(yàn)采用了F1-measure值[23]和多分類混淆矩陣[6]兩種量化評估方法。F1值被廣泛用于深度學(xué)習(xí)診斷模型的性能測評中，包含精確率和靈敏度（召回率）兩個指標(biāo)[9]。

表3 故障診斷結(jié)果的評估數(shù)據(jù)Tab.3 Evaluation data of fault diagnosis results

從表3中可以看出，改進(jìn)的LSTM-SVM診斷模型的F1均值高達(dá)99.92%，而使用了Softmax作為分類器的傳統(tǒng)LSTM模型的診斷準(zhǔn)確率僅為98.77%。由此可見，提出的算法獲得了較大的診斷準(zhǔn)確率提升。在診斷時間方面，改進(jìn)的LSTM-SVM的訓(xùn)練用時為186.72 s，雖然比傳統(tǒng)LSTM略高出2.2 s（SVM訓(xùn)練時間），但是LSTM-SVM的測試時間更短，僅為0.517 s。分析原因在于訓(xùn)練后的SVM為一個具有固定支持向量的分離超平面，并且輸入SVM的分類數(shù)據(jù)并非原始500維的高維數(shù)據(jù)，而是經(jīng)過訓(xùn)練后的LSTM提取的維度為9的低維特征數(shù)據(jù)，因此測試速度得到了提升。圖9為對應(yīng)表3的兩種模型的診斷結(jié)果混淆矩陣，由圖9（a）可知，在2 430個測試樣本中，提出的算法僅有2個樣本被錯誤分類，2個故障6樣本被誤判為故障7。而圖9（b）中存在30個樣本被誤判，誤判較多的是故障6與故障7之間的混淆，分別為11故障6樣本被誤判為故障7，12個故障7樣本被誤判為故障6，分析這種誤分類的主要原因是傳統(tǒng)的LSTM對微小故障的識別能力不足。實(shí)驗(yàn)表明，改進(jìn)的LSTM-SVM算法的診斷性能明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的LSTM算法。

圖9 故障診斷結(jié)果的多分類混淆矩陣Fig.9 Multi-class confusion matrix of fault diagnosis results

3.4 與其他智能算法的對比驗(yàn)證

近三年，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）由于具有良好的特征提取能力已被證明在旋轉(zhuǎn)機(jī)械的故障診斷應(yīng)用中取得了優(yōu)異的效果[15-16，23-24]。為進(jìn)一步驗(yàn)證提出的LSTM-SVM診斷算法相對于主流的智能診斷算法的優(yōu)越性，本實(shí)驗(yàn)將表1所示的故障數(shù)據(jù)集分別用于支持向量機(jī)（SVM）、K近鄰（KNN）、深層BP網(wǎng)絡(luò)（DNN）和CNN算法進(jìn)行測試。為輔助SVM和KNN進(jìn)行診斷，文獻(xiàn)[16]先對原始樣本提取14個統(tǒng)計(jì)特征（10個時域特征、4個頻域特征），然后再將每個樣本的14個特征值輸入到SVM和KNN進(jìn)行診斷。

本實(shí)驗(yàn)同樣采用文獻(xiàn)[16]所提供的方法先提取波峰、峭度和裕度指數(shù)等14個統(tǒng)計(jì)特征，再輸入到SVM和KNN進(jìn)行分類診斷。DNN和CNN直接使用原始數(shù)據(jù)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表4所示。

表4 五種算法診斷結(jié)果數(shù)據(jù)表Tab.4 Data of five algorithm diagnosis results

對比表4中的5種算法可以看出，診斷準(zhǔn)確率從高到低排序?yàn)椋篖STM-SVM、CNN、DNN、SVM和KNN。由此可見：深度學(xué)習(xí)算法明顯比淺層機(jī)器學(xué)習(xí)算法擁有無可比擬的優(yōu)勢；雖然CNN的準(zhǔn)確率與LSTM-SVM較為接近，但是CNN的訓(xùn)練時間和測試時間都遠(yuǎn)高于LSTM算法，LSTM在處理多傳感器、多通道數(shù)據(jù)方面具有更顯著的診斷實(shí)時性優(yōu)勢；在診斷時間方面，5種算法從快至慢依次為：DNN、LSTM-SVM、SVM、CNN和KNN；雖然DNN測試時間最快，但是其診斷準(zhǔn)確率僅為96.03%，診斷性能明顯低于提出的算法；另外，在微小故障辨識方面，LSTM-SVM和CNN兩種深度學(xué)習(xí)算法顯著優(yōu)于SVM和KNN兩種淺層機(jī)器學(xué)習(xí)算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析表明，提出的LSTM-SVM具有更高的診斷準(zhǔn)確率和更快的診斷時間，更適用于故障的快速診斷。

3.5 不同負(fù)載工況的遷移實(shí)驗(yàn)

為了進(jìn)一步評估提出的LSTM-SVM算法在應(yīng)對不同工況負(fù)載時的診斷性能，本文進(jìn)一步對滾動軸承在2馬力和3馬力負(fù)載下采集的3通道故障數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。遷移實(shí)驗(yàn)使用了與1馬力負(fù)載相同的模型參數(shù)和數(shù)據(jù)處理方法，診斷結(jié)果如表5所示。

對比表5可以看出，改進(jìn)的LSTM-SVM算法對2馬力和3馬力兩種負(fù)載工況下的診斷準(zhǔn)確率分別高達(dá)99.67%和99.51%。結(jié)果表明，提出的LSTM-SVM算法在不同負(fù)載工況下同樣取得了較高的診斷準(zhǔn)確率，具有優(yōu)越的遷移泛化性能，這在實(shí)際的工程應(yīng)用中具有重要的參考意義和借鑒價(jià)值。

表5 遷移實(shí)驗(yàn)的故障診斷結(jié)果Tab.5 Fault diagnosis results of the migration experiment

4 結(jié) 論

本文提出了一種基于改進(jìn)的LSTM-SVM的深度學(xué)習(xí)新方法用于解決船舶旋轉(zhuǎn)機(jī)械在多傳感器監(jiān)測環(huán)境下的快速故障診斷問題。提出的方法改進(jìn)了傳統(tǒng)LSTM的算法結(jié)構(gòu)，采用多層堆疊的LSTM網(wǎng)絡(luò)作為特征提取器，在算法的末端引入SVM代替Softmax函數(shù)作為分類判別器，進(jìn)一步提升診斷準(zhǔn)確率。通過使用滾動軸承在不同負(fù)載工況下采集的3通道加速度傳感器故障數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，并將診斷結(jié)果與SVM、KNN、DNN、CNN和標(biāo)準(zhǔn)LSTM五種方法進(jìn)行了比較，得出了以下結(jié)論：

（1）提出的LSTM-SVM算法具有更高的診斷準(zhǔn)確率，用于對比的五種算法診斷準(zhǔn)確率分別為94.75%、91.85%、96.03%、99.10%和98.77%，而提出的方法準(zhǔn)確率高達(dá)99.92%。

（2）提出的LSTM-SVM算法在保障診斷精度的前提下具有更快的診斷速度，相比CNN，提出的方法具有更高效的診斷實(shí)時性，其訓(xùn)練時間減少了近80%的耗時，測試時間相比CNN縮短近70%。

（3）提出的LSTM-SVM算法在用于診斷滾動軸承的2馬力和3馬力兩種負(fù)載工況下的故障問題上，分別獲得高達(dá)99.67%和99.51%的診斷準(zhǔn)確率，驗(yàn)證了該算法具有良好的遷移通用性能。整個診斷過程無需任何手工特征提取干預(yù)，“端到端”的算法結(jié)構(gòu)具有良好的通用性和可操作性。

綜上所述，本文提出的LSTM-SVM方法取得了較理想的診斷效果，尤其是在診斷時間方面明顯優(yōu)于CNN算法，說明LSTM更適合于處理多傳感器時間序列數(shù)據(jù)診斷問題，研究結(jié)果可為后續(xù)船舶旋轉(zhuǎn)機(jī)械的實(shí)際在線診斷應(yīng)用提供新思路，具有重要的參考意義和借鑒價(jià)值。