王 鑫

（ 山西機電職業(yè)技術(shù)學(xué)院，山西 長治 046011）

0 引言

對于在實際使用中需要進行旋轉(zhuǎn)的機器而言，軸承是其不可或缺的組成部件之一。如果軸承的某個部件在應(yīng)用中由于各種因素的影響出現(xiàn)故障很有可能會對機械設(shè)備使用壽命產(chǎn)生很大的影響，因此有必要應(yīng)用一些必要的技術(shù)手段對軸承可能存在的一些故障進行充分判斷。

在對圖像進行識別時，通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作用的發(fā)揮可以對各類圖像中的有用特征進行有效提取。本文結(jié)合深度學(xué)習(xí)在實際應(yīng)用中所具備的一些優(yōu)良特性提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的旋轉(zhuǎn)機械故障識別方法，希望通過本文可以為相關(guān)工作提供一些參考。

1 旋轉(zhuǎn)機械故障識別研究現(xiàn)狀及算法

對于旋轉(zhuǎn)機械故障診斷而言，傳統(tǒng)旋轉(zhuǎn)機械故障識別技術(shù)在應(yīng)用中對振動信號中存在的一些噪聲泛化能力相對較差且對研究人員專業(yè)技能要求較高。隨著計算機科學(xué)的不斷發(fā)展，使用更為方便快捷的現(xiàn)代信號處理技術(shù)開始出現(xiàn)。其中機器學(xué)習(xí)技術(shù)特征提取效果最為明顯，主要有以下幾種：

（1）基于支持向量機的故障診斷法（SVM）。該技術(shù)是一類按照監(jiān)督學(xué)習(xí)方式對得到的數(shù)據(jù)進行二元分類的廣義線性分類器。在實際應(yīng)用中，SVM利用鉸鏈損失函數(shù)對經(jīng)驗風(fēng)險進行有效計算。支持向量機在具體應(yīng)用時對軸承振動信號有著非常強大的泛化能力，適合于一些小樣本問題。

（2）基于隨機森林的故障診斷法，該方法是一種非常有效的預(yù)測工具。就其類型而言屬于一個包含多個決策樹的分類器，輸出的最終類別是由個別樹所輸出的類別眾數(shù)而決定的。該技術(shù)在應(yīng)用中有很多優(yōu)點，例如該技術(shù)可以有效處理大量的輸入變數(shù)，在建立森林的過程當(dāng)中可以在內(nèi)部對振動信號一般化后的誤差產(chǎn)生不偏差的估計。

（3）基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷法。該項技術(shù)是20世紀(jì)80年代以來人工智能領(lǐng)域興起后的研究熱點所在。該技術(shù)對人腦神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)進行抽象，并且進一步建立起一個簡單的模型。將模型按照不同的連接方式可組成具有不同結(jié)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)，該技術(shù)可以對軸承故障進行有效識別。

2 理論基礎(chǔ)

2.1 EEMD-PWVD 時頻分析

經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解法在實際應(yīng)用中可以對一些非線性、非平穩(wěn)的信號進行有效分析，這一方法在實際應(yīng)用中擁有非常強大的自適應(yīng)性能，可以應(yīng)用在各種類型的故障診斷領(lǐng)域中。然而，該方法在實際應(yīng)用中存在著模態(tài)混疊的缺陷。為了對這一問題進行有效解決，相關(guān)研究人員提出集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解法（EEMD），該技術(shù)在實際應(yīng)用中分解效果非常明顯。為了有效保障該技術(shù)的應(yīng)用效果，需要像原信號中加入適當(dāng)?shù)母咚拱自肼?。由于白噪聲的頻率分布十分均勻，因此可以有效消除原信號中的模態(tài)混疊現(xiàn)象。通過隨機白噪聲作用對經(jīng)過分解后得到的本征模函數(shù)（Intrinsic Mode Function，IMF）進行平均可以抑制甚至是消除噪聲對分解結(jié)果準(zhǔn)確性的干擾。為了保障譜圖本身所具有的可讀性，全面消除交叉干擾項對最終結(jié)果精確度的不良影響，相關(guān)學(xué)者投入了很多時間精力對其進行研究。當(dāng)前已經(jīng)發(fā)展出來多種方法對交叉干擾項進行消除，其中最具代表性的方法之一便是PWVD加窗函數(shù)法，由于該方法在實際應(yīng)用中所表現(xiàn)出來的一系列特性，也被人們形象地稱之為時延核函數(shù)平滑處理。本征模函數(shù)在經(jīng)過該方法處理之后可以得到一個無交叉項且分辨率無損失的信號時頻分布圖。

2.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是近幾年發(fā)展起來的一種算法。由于全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在實際應(yīng)用中有著參數(shù)量太過于龐大且對圖片尺寸有限制等一系列缺陷，為了克服這些問題，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用而生。經(jīng)過多年的發(fā)展，當(dāng)前卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)非常成熟。這一網(wǎng)絡(luò)是由Hutel和Wiesel在對貓的大腦皮層中應(yīng)用于局部敏感和方向選擇的神經(jīng)元進行研究時發(fā)現(xiàn)一種獨特網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。通過這一網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的合理使用，可以使反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性得到有效下降，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由此誕生。當(dāng)前由于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像特征提取中所具有的一系列優(yōu)勢，在圖像識別等領(lǐng)域得到了非常廣泛的應(yīng)用。

3 時頻圖及其預(yù)處理

為了分析軸承可能存在的一些故障，首先需要獲取軸承振動信號時域圖并且對其進行預(yù)處理活動，具體的步驟如下所示（注：本節(jié)數(shù)據(jù)取自4.1節(jié)工況5的一個樣本）：

第一，采集軸承在各種工況下所產(chǎn)生的振動信號（對4.1節(jié)軸承在15種不同工況下所產(chǎn)生的各類振動信號進行全面采集）。

第二，將軸承在15種不同工況下產(chǎn)生的振動信號利用EEMD方法進行分解，最終得到多個本征模函數(shù)（IMF）分量，圖1為軸承內(nèi)圈故障集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解得到的前六個IMF分量。

圖1 集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解的部分結(jié)果

第三，對IMF分量進行有效選擇。在對信號經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解的整個過程當(dāng)中，由于插值誤差邊界效應(yīng)等各種原因的影響，難免會存在一些噪聲分量以及虛假分量。為了抑制這些分量對最終結(jié)果的影響，需要引入相關(guān)系數(shù)對其進行合理選擇一般情況下信號和真實本征模函數(shù)分量相關(guān)性較大，但和虛假分量之間的相關(guān)性較小。因此在選擇工作實際進行中，可以認為與信號相關(guān)系數(shù)較大的IMF為真實本征模函數(shù)分量。

第四，分析IMF分量得到時頻圖。對經(jīng)過重重篩選最終得到的IMF分量進行PWVD時域分析并且對其進行有效的累加活動，最終得到一個高質(zhì)量的信號時域分布圖。

第五，為了防止噪聲等現(xiàn)象對實驗結(jié)果的影響，需要采用高斯濾波法以及圖像剪裁函數(shù)對得到的時頻圖尺寸以及噪聲進行有效處理，將其尺寸變換為

128×128。

4 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有非常強大的圖像特征提取功能。在對具有多個類別的樣本進行分類時，為了對圖像特征進行有效提取，需要數(shù)量較多的卷積層，如著名的VGG網(wǎng)絡(luò)以及GoogLeNet網(wǎng)絡(luò)；而對于一些類別較少的樣本而言，往往使用1～2個卷積層就足以對圖像特征進行有效提取。經(jīng)過綜合考慮，本文擬采用一個卷積層對圖像進行有效分類。而為了有效保證神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征提取效果，最終決定將ReLU函數(shù)作為該卷積層的激活函數(shù)。表達式如下所示：

從該函數(shù)的結(jié)構(gòu)不難發(fā)現(xiàn)該激活函數(shù)屬于不飽和函數(shù)，因此通過對這一函數(shù)的合理使用不僅可以保證最終得到的激活值具有稀疏性，還能在最大程度上防止發(fā)生梯度消失問題。為了使實驗最終結(jié)果準(zhǔn)確性得到有效保障，本文選取了軸承在15種工況下所產(chǎn)生的1800個樣本。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用交叉熵損失函數(shù)作為優(yōu)化函數(shù)，利用反向梯度下降法對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進行有效訓(xùn)練。

5 實驗與結(jié)果

5.1 實驗設(shè)置

出于實際情況的考慮，本文所選用的實驗數(shù)據(jù)均來自于凱斯西儲大學(xué)軸承數(shù)據(jù)[5]，具體實驗設(shè)施如圖2所示。為了讓數(shù)據(jù)具有對比性，通過電火花加工的方式使軸承出現(xiàn)不同程度的損傷。為了保證實驗數(shù)據(jù)的代表性，綜合考慮之后最終選取采樣頻率為12 kHz、電機轉(zhuǎn)速為1 750 r/min的驅(qū)動端軸承在14中不同工況下所產(chǎn)生的故障數(shù)據(jù)。除此之外，作為對比實驗，本文還選取了正常工況下產(chǎn)生的振動數(shù)據(jù)。軸承的15種工況說明以及樣本數(shù)量如表1所示。

圖2 實驗裝置

表1 軸承的15中工況

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5.2 實驗結(jié)果

由于實際情況的影響，即便是同一工況下由不同樣本信號集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解后得到的IMF分量與分解前信號的相關(guān)系數(shù)也有著一些不同。因此為了保障最終結(jié)果準(zhǔn)確性，在選擇IMF分量個數(shù)時，每個工況都要選取數(shù)量相當(dāng)?shù)腎MF分量，同時保障每個IMF分量與分解前信號相關(guān)系數(shù)大于0.15。

為了保障實驗?zāi)軌蝽樌M行，為程序配置以下運行平臺：Windows10 64位操作系統(tǒng)、Intel Core（TM） i5-10400F CPU @3.00GHz、內(nèi)存32 GB，程序運行環(huán)境為PyCharm Community Edition 2020.2.4 x64。卷積層設(shè)置為一層，卷積核設(shè)置為16個。超參數(shù)設(shè)置為：Bitch_size=126、epochs=30、學(xué)習(xí)率為0.000 1、Dropout=0.1，經(jīng)過計算發(fā)現(xiàn)測試樣本10次平均分類正確率為97.96%。圖3為某次訓(xùn)練的Accuracy（正確率）和Loss（損失）曲線。

圖3 訓(xùn)練結(jié)果曲線

6 結(jié)束語

為了有效解決過去基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的機械故障模式識別技術(shù)在應(yīng)用中需要通過人工這一低效方式對特征進行提取的問題，本文提出了利用機械視覺中卷積神經(jīng)算法對時頻圖中相應(yīng)特征進行自動化提取，并且對軸承的故障模式進行有效分類。為了驗證該方法的有效性，本文利用凱斯西儲大學(xué)所獲得的一些軸承數(shù)據(jù)進行實驗，最終表明本文所提出的方法擁有更高的正確率。