王偉平， 王琦，2， 于洋

(1.沈陽工業(yè)大學 信息科學與工程學院， 遼寧 沈陽 110870； 2.遼寧工業(yè)大學， 遼寧 錦州 121001)

0 引言

數(shù)控機床是工業(yè)母機，是整個裝備制造業(yè)的核心基礎(chǔ)裝備，在國防武器、航空航天、航母艦船等軍事工業(yè)領(lǐng)域以及民用工業(yè)領(lǐng)域的零部件加工中發(fā)揮著重要的基石作用。

智能時代下，智能化檢測分析在機床故障診斷研究方面的重要作用日益凸顯。主軸系統(tǒng)是機床最重要的組成部分，做好針對主軸系統(tǒng)的故障辨識研究，有助于提升機床整體切削能力和使用可靠性。

機床等機械設(shè)備的振動往往會影響其工作精度，加速機器的磨損。對振動進行控制是機械管理中不可或缺的部分。故障診斷是得到關(guān)于裝備運行和故障狀況綜合評價結(jié)果的過程。楊周等基于潛在失效模式與后果分析，提出一種考慮故障相關(guān)性的綜合方法。王福元等提出一種基于多系統(tǒng)集成的控制策略與故障診斷方法。鄧超等建立了基于閾值分布的機床剩余壽命預測模型和概率密度函數(shù)。林濱等針對薄壁件切削顫振問題研究了主軸轉(zhuǎn)速變化規(guī)律，總結(jié)出系統(tǒng)穩(wěn)定性極限圖。常麗萍等研究了軸承內(nèi)圈傾斜角對軸承振動故障的影響。Prabhu Raja等通過建立機床主軸箱有限元模型，進行了主軸箱熱誤差最小化策略研究。邱繼偉等提出一種自適應共軛非線性近似方法以解決結(jié)構(gòu)可靠性問題。Sheng等利用有限元分析軟件對數(shù)控機床主軸的靜、動態(tài)特性進行了分析。Zhao等研究了如何能夠準確地模擬主軸熱誤差的方法。高峰等通過設(shè)計轉(zhuǎn)子偏心振動方程探究了由于電主軸偏心所導致的轉(zhuǎn)子機械振動特性問題。

上述對于數(shù)控機床主軸系統(tǒng)的分析、診斷及健康管理研究，多數(shù)是基于理論設(shè)計方面或固有機械特性方面，難以滿足動態(tài)、復雜非線性主軸系統(tǒng)實際在線研究的需要。

近年來，隨著機器學習在振動檢測分析方面的應用，機械振動非線性檢測領(lǐng)域出現(xiàn)了基于深度學習方法的新的研究發(fā)展趨勢。Tian等提出基于局部均值分解和奇異值分解以及極限學習機的變工況滾動軸承故障診斷。Lu等提出基于層次卷積網(wǎng)絡(luò)的滾動軸承智能故障診斷及健康狀態(tài)分類。Ding等提出基于深度Q網(wǎng)絡(luò)健康狀態(tài)分類的旋轉(zhuǎn)機械智能故障診斷方法。Lu等提出基于疊加去噪自編碼器的旋轉(zhuǎn)機械部件故障診斷方法。Tran等基于支持向量機和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提出了齒輪損傷檢測策略。Sharma等通過聲發(fā)射建模進行了軸承故障診斷。朱敏等基于優(yōu)化核超限學習機的方法提升了故障診斷準確率。Yang等采用二元免疫遺傳算法對滾動軸承進行了故障診斷。

然而，上述對單一機械部件的研究也無法反映多部件組合體的故障特點。主軸系統(tǒng)是由多部件組成的復雜非線性組合體，該特點決定其與普通單一旋轉(zhuǎn)機械部件有很大的差異。

為從動態(tài)變化、全局特點、局部特征、復雜性、非線性兼顧的角度研究機床主軸系統(tǒng)的故障辨識問題，本文設(shè)計了將全局縱向相關(guān)度推理感知，與局部橫向關(guān)鍵細節(jié)的細粒度準確分析有機結(jié)合起來的注意力機制研究框架。在框架內(nèi)，根據(jù)主軸系統(tǒng)特有的多部件動態(tài)連續(xù)性特點，建立了基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)推理診斷模型；針對精加工時對機床主軸系統(tǒng)精度要求高、故障辨識難度大的特點，使用分類辨識度高的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行局部的細粒度辨識。最后，通過機床主軸系統(tǒng)實際使用中的平行不對中、共振等典型故障，以及負載加工狀態(tài)下的故障辨識，驗證了所提框架及模型方法的有效性與優(yōu)越性。

1 機床主軸系統(tǒng)的故障特征

1.1 主軸系統(tǒng)的非線性特點

機床的主軸系統(tǒng)是由多個部件組成的復雜機電系統(tǒng)(見圖1)。其組成部件的固有頻率各異，且實際使用中固有頻率、機電特性會隨使用情況和退化情況發(fā)生變化，因此，主軸系統(tǒng)的復雜性、非線性特點決定了其故障診斷研究的難度非常大。

圖1 主軸系統(tǒng)Fig.1 Spindle system

1.2 故障特征

主軸系統(tǒng)動態(tài)回轉(zhuǎn)特征的變化是其故障特征研究的核心，也是該領(lǐng)域故障診斷的難點。與普通回轉(zhuǎn)類機械結(jié)構(gòu)相比，主軸系統(tǒng)的典型故障特征如下：

1)轉(zhuǎn)速連續(xù)性：主軸系統(tǒng)轉(zhuǎn)速數(shù)值上具備連續(xù)性，使其各轉(zhuǎn)速的動態(tài)故障特征具備強相關(guān)性。

2)故障區(qū)段性：根據(jù)主電機的恒功率區(qū)、恒扭矩區(qū)特點、機械設(shè)計特點以及機床加工需要，通常將轉(zhuǎn)速區(qū)間劃分為粗加工區(qū)間、精加工區(qū)間等功能區(qū)段，進而形成各功能區(qū)段的故障區(qū)段性特征。

3)故障的分散性：主軸系統(tǒng)因其組件的復雜耦合性、故障的隨機性，會在不確定的某一或某幾個轉(zhuǎn)速區(qū)間段出現(xiàn)局部共振等故障，但在其他轉(zhuǎn)速段該故障消失，表現(xiàn)出故障的分散性與不確定性。

4)故障的整體性：主軸系統(tǒng)會因其組件的不同軸或軸承研傷等結(jié)構(gòu)變化損傷，出現(xiàn)全局性故障，此時會表現(xiàn)出故障的整體性。

5)精度的差異：主軸系統(tǒng)的實際使用要求，決定其各功能區(qū)間段對主軸精度的要求存在差異，對故障的辨識也存在關(guān)注度、側(cè)重點的差異。

2 算法建模與特征值提取

2.1 基于注意力機制的研究框架建模

1)注意力機制。注意力機制，是解決圖像識別、語音信號識別、自然語言處理等領(lǐng)域問題的一種分析技術(shù)。其原理源于人類視覺系統(tǒng)的選擇性關(guān)注機理。人類的視覺系統(tǒng)可以快速地掃描整個圖像，并快速地定位期待的主要區(qū)域，即先了解全貌，再關(guān)注重點，面與點的結(jié)合可以更加精準、快速地辨識事物。細粒度是對分析對象的精細化分，目的是更加科學準確合理地深入把握研究的目標，細分出更多的對象細節(jié)。

注意力機制、細粒度劃分對于認識問題，具有全局辨識和細節(jié)關(guān)注的雙重優(yōu)勢。

2)本文研究框架。本文基于注意力機制的理論特點，結(jié)合主軸系統(tǒng)在全局、局部研究的需要，利用所使用深度學習算法的推理、辨識特點，創(chuàng)新性地將圖像處理領(lǐng)域中的注意力機制引入到復雜非線性主軸系統(tǒng)的研究中，設(shè)計了本文的研究框架(見圖2)。力求從縱向全局漸變趨勢辨識和橫向局部細粒度辨識兩個相互關(guān)聯(lián)維度，提高主軸系統(tǒng)故障辨識的效率和準確性。

圖2 注意力機制算法研究框架Fig.2 Research framework of attention mechanism algorithm

3)劃分全局大分類與局部細粒度區(qū)間的目的?；?.2節(jié)主軸系統(tǒng)區(qū)別于普通回轉(zhuǎn)類機械結(jié)構(gòu)的典型故障特征，本文進行全局大分類與局部細粒度兩類區(qū)間劃分的目的如下：

研究維度方面：全局大分類區(qū)間的診斷在于從整體變化趨勢角度進行類間記憶遞推以發(fā)現(xiàn)故障，對于低維度數(shù)據(jù)在模型時間展開步數(shù)低的情況下，運行效率較高。局部細粒度分析在于從保障設(shè)備最關(guān)鍵區(qū)間精度的角度診斷故障，采用高維度數(shù)據(jù)及復雜模型區(qū)分細節(jié)特征優(yōu)勢明顯，但運行效率較低。如果對設(shè)備整體上全部進行細粒度分析，會產(chǎn)生大量非關(guān)鍵退化故障狀態(tài)的冗余診斷。而僅使用全局大分類區(qū)間、不使用細粒度區(qū)間，則不利于辨識故障對重點關(guān)注的功能區(qū)段的具體影響程度。

研究方法方面：循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，具備記憶與特征推理能力，應用它的目的是挖掘按照一定間隔遞增數(shù)據(jù)序列的前后記憶遞推特征變化，但在區(qū)分數(shù)據(jù)序列因類間差異過小而產(chǎn)生的記憶遞推特性不明顯的細微差異數(shù)據(jù)辨識方面不具備優(yōu)勢?；诩毠?jié)差異比較的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，具備良好的細節(jié)辨識能力，特別是通過優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)和增加模型訓練深度，能最大限度地區(qū)分細微特征，但在探究記憶遞推數(shù)據(jù)序列整體特征變化趨勢方面不具備優(yōu)勢。

因此，從整體故障相關(guān)性變化趨勢及細節(jié)辨識的角度，本文劃分了全局大分類區(qū)間與局部細粒度區(qū)間兩個維度，并依各區(qū)間特點匹配深度學習算法。

2.2 多種波形數(shù)據(jù)的選取

根據(jù)同一機床的主軸系統(tǒng)在同一條件下連續(xù)特征轉(zhuǎn)速的內(nèi)在關(guān)聯(lián)性強的特點，采用振動傳感器檢測主軸系統(tǒng)在特征轉(zhuǎn)速段所產(chǎn)生的振動數(shù)據(jù)作為研究數(shù)據(jù)。以轉(zhuǎn)速500 r/min為遞增量，測試常用轉(zhuǎn)速段的主軸系統(tǒng)振動波形，形成大分類推理研究區(qū)間。根據(jù)對應機床的加工特性，分析其在實際使用中對精車加工紋理要求較高的重點、敏感區(qū)間，以轉(zhuǎn)速100 r/min為遞增量，確定細粒度辨識研究區(qū)間(見圖2)。

2.3 特征值選取

為更好保留波形特征，對大分類區(qū)間直接在時域內(nèi)提取波形的最大值、峰- 峰值、絕對值的平均值、方差、標準差、峭度、均方根、波形因子、峰值因子、脈沖因子、均方差、裕度因子，共12項時域特征。對于細粒度區(qū)間，采用自適應軟閾值降噪，再進行離散小波包變換，獲取特征系數(shù)矩陣。

離散小波包變換是具有理論依據(jù)的多分辨率波形特征提取算法，它可基于小波包變換的高、低通分解特性，將給定波形數(shù)據(jù)段所含信息，以小波包變換后所得到的特征系數(shù)形式提取出來。將小波包變換后第4層(=4)的16個子頻帶4，(=0，1，…，15)各自的數(shù)據(jù)分別作為1行，可以構(gòu)成小波包特征系數(shù)矩陣，如(1)式所示。

=[…]

(1)

2.4 本文深度學習算法模型

2.4.1 全局大分類區(qū)間算法模型

門控循環(huán)單元(GRU)模型是深度學習循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種，它將長短時記憶(LSTM)模型的忘記門以及輸入門進行合成，產(chǎn)生了一個更新門。與LSTM模型相比，GRU模型單元更簡單，效果更優(yōu)，其訓練參數(shù)量縮減到LSTM模型的2/3，并可有效地抑制過擬合。

如圖3所示，本文在充分研究GRU的基礎(chǔ)上，對應用于本文全局縱向大分類區(qū)間的GRU模型的結(jié)構(gòu)及參數(shù)進行反復優(yōu)化調(diào)優(yōu)，最終采用2個GRU層，分別包含80個GRU和100個GRU，并分別使用舍棄率為20%的舍棄層，構(gòu)成本文整體GRU模型，經(jīng)過驗證獲得了非常好的實際效果。圖3中，為當前時刻隱藏層計算出來的輸出，為當前時刻的輸入，為重置門，為更新門，為激活函數(shù)，-1為上一時刻的隱藏層輸出，′為當前記憶狀態(tài)。

圖3 全局大分類區(qū)間算法模型(基于GRU模型)Fig.3 Global classification algorithm model (based on GRU model)

2.4.2 局部細粒度區(qū)間算法模型

ResNet模型是深度學習算法中卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種。因其創(chuàng)新的采用殘差跳連結(jié)構(gòu)，使其最高可以訓練152層深度學習網(wǎng)絡(luò)，且具有極低的錯誤率，因此非常適合深度細節(jié)差異比較。ResNet18模型是ResNet模型近年來發(fā)展出的一種優(yōu)異的改進架構(gòu)，包括卷積層和全連接層在內(nèi)，共含有18個權(quán)重層(見圖4)，其模型感知力、模型識別率較原有網(wǎng)絡(luò)有大幅提升。

圖4 局部細粒度區(qū)間算法模型(基于ResNet18模型)Fig.4 Local fine-grained interval algorithm model (based on the ResNet18 model)

如圖4所示，根據(jù)研究需要，選用ResNet18模型作為細粒度區(qū)間故障辨識模型，設(shè)計算法流程，優(yōu)化模型參數(shù)，并與Inception等多種卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對比關(guān)于本文問題的解決效果。

3 實驗驗證及數(shù)據(jù)分析

為深入分析本文研究方法的機理，驗證其有效性、優(yōu)越性與解決實際問題的能力，下面圍繞實際機床裝備展開實驗驗證與數(shù)據(jù)分析。

徐浡君的風景油畫的創(chuàng)作思想，深度建立在荒野哲學的基礎(chǔ)之上。所謂荒野哲學，就是以其對生命和自然的深刻體悟、對美麗荒野的細致描繪、對家園毀損和生存危機的憂患意識、對現(xiàn)代生活觀念的歷史性反思，也被譽為“綠色哲學”。正是荒野哲學在一定意義上改變著整個人類的思想觀念和生活方式，它在倫理學與自然、自然中的價值、實踐中的環(huán)境哲學，以及體驗中的自然等諸多方面，滲透出人與自然、人與環(huán)境、人與生態(tài)的全方位思考，對極端的人類中心主義無限掠奪自然的錯誤行徑，予以深刻的叩問與批判，這就是徐浡君風景油畫的哲學意蘊與文化學內(nèi)涵。

3.1 實驗裝置及測試的數(shù)據(jù)

3.1.1 實驗對象裝置

以一臺機床行業(yè)內(nèi)常規(guī)普及類4050規(guī)格的標準臥式數(shù)控車床主軸系統(tǒng)為實驗驗證對象(見圖5(a)、圖5(b)、圖5(c))。該機床的主軸轉(zhuǎn)速范圍0～4 000 r/min。

圖5 實驗裝置Fig.5 Experimental device

1)該機床轉(zhuǎn)速500～3 000 r/min為常用加工轉(zhuǎn)速區(qū)間，對應所提算法的全局大分類研究區(qū)間。

2)該機床轉(zhuǎn)速2 000～2 500 r/min為主要精加工轉(zhuǎn)速區(qū)間，對應所提算法的局部細粒度研究區(qū)間。

3)該實驗機床主軸系統(tǒng)(見圖5(b)、見圖5(c))各構(gòu)成組件的名稱描述與本文圖1所示的標注相同。

3.1.2 實驗檢測裝置

如圖5((a)、圖5(d)、圖5(e))所示，實驗檢測裝置采用丹麥B&K公司生產(chǎn)的B&K數(shù)據(jù)采集分析儀、PULSE采集分析軟件及振動加速度傳感器，具體型號如表1所示。振動加速度傳感器1安裝于主軸系統(tǒng)前部(見圖5(d))，用于采集本文算法研究所需的主軸各轉(zhuǎn)速對應的振動加速度數(shù)據(jù)。

表1 實驗檢測裝置

3.1.3 實驗方法與測試的數(shù)據(jù)

1)根據(jù)圖2的算法架構(gòu)，以該機床裝備實際運行的多段目標轉(zhuǎn)速振動檢測數(shù)據(jù)為分析對象，研究驗證本文算法的特點。本文主要研究主軸系統(tǒng)側(cè)的1號傳感器數(shù)據(jù)，滑板側(cè)2號傳感器作為輔助研究，測試方式同1號傳感器(見圖5(c))。

2)對于檢測獲得的各特征轉(zhuǎn)速對應的振動加速度數(shù)據(jù)，通過B&K數(shù)據(jù)采集分析軟件存儲為多組獨立的.txt文件，再批量讀出文件，在數(shù)據(jù)分析電腦(臺式機CPU i7-9700K；顯卡RTX2070；內(nèi)存32 GB)上按照本文算法進行運算分析驗證。

3)測試數(shù)據(jù)如表2所示。

表2 測試數(shù)據(jù)

3.2 數(shù)據(jù)預處理研究

針對細粒度區(qū)間的特點，對比基于sym8、coif3、db2、haar小波基自適應軟閾值的數(shù)據(jù)降噪效果(見圖6、表3)。最終選出效果最好的sym8小波基進行降噪重構(gòu)，完成對采集數(shù)據(jù)的預處理。同樣，通過研究2、3、4層離散小波包變換分解特點，選出效果最好的基于db3小波基的4層離散小波包分解系數(shù)構(gòu)成細粒度區(qū)間16×16特征值矩陣。

圖6 原始信號與多種小波基降噪效果的對比Fig.6 Comparison between original signal and multiple wavelet basis noise reduction

表3 不同小波基降噪效果

3.3 基于GRU的數(shù)據(jù)分析研究與算法優(yōu)勢對比

本文對全局大分類區(qū)間研究采用的方法是基于大分類區(qū)間內(nèi)機床正常狀態(tài)時采集的500 r/min、1 000 r/min、1 500 r/min、2 000 r/min、2 500 r/min、3 000 r/min連續(xù)多段特征轉(zhuǎn)速對應的振動數(shù)據(jù)特征值，訓練模型達到模型穩(wěn)定。此時使用模型由轉(zhuǎn)速 500～2 500 r/min推理出的轉(zhuǎn)速3 000 r/min與實際轉(zhuǎn)速3 000 r/min的特征數(shù)據(jù)平均絕對誤差等于某一數(shù)值。在此后的定期故障推理辨識研究中，針對該機床獲得新的大分類區(qū)間波形特征數(shù)據(jù)集，如果在此已經(jīng)訓練好大分類推理模型上的推理辨識結(jié)果突然變低，即準故障集模型的推理平均絕對誤差明顯低于該機床同樣測試條件下的正常狀態(tài)時的模型原驗證集的對應數(shù)值，即認為出現(xiàn)動態(tài)振動狀態(tài)改變，出現(xiàn)全局大分類區(qū)間的故障退化傾向。這里對于12項時域波形特征數(shù)據(jù)采用每一項數(shù)據(jù)單獨訓練比較的方式。

圖7、圖8所示為針對大分類區(qū)間波形標準差特征數(shù)據(jù)的推理效果對比，其他類同(數(shù)據(jù)見3.1.3節(jié))。從圖7、圖8中可以發(fā)現(xiàn)，在同樣訓練參數(shù)和輸入同樣特征數(shù)據(jù)的情況下，GRU模型推理的轉(zhuǎn)速3 000 r/min 波形特征數(shù)據(jù)與實際轉(zhuǎn)速3 000 r/min波形特征數(shù)據(jù)的一致性效果非常好，即模型運行的平均絕對誤差較小(達到0.028 7)，遠優(yōu)于普通RNN模型(見表4)，驗證了本文使用GRU模型推理波形特征數(shù)據(jù)方法的合理性和優(yōu)越性。

圖7 基于GRU模型推理3 000 r/min波形特征數(shù)據(jù)的效果Fig.7 Effect of reasoning 3 000 r/min waveform feature data based on GRU model

圖8 基于RNN模型推理3 000 r/min波形特征數(shù)據(jù)的效果Fig.8 Effect of reasoning 3 000 r/min waveform feature data based on RNN model

表4 GRU模型與RNN模型對比

3.4 基于ResNet18模型的研究與算法優(yōu)勢對比

本文對局部細粒度區(qū)間的研究，是基于小波包特征提取和ResNet18模型的良好識別能力，細分識別2 000 r/min、2 100 r/min、2 200 r/min、2 300 r/min、2 400 r/min、2 500 r/min轉(zhuǎn)速下振動特征數(shù)據(jù)的類內(nèi)差異變化特點，訓練模型，其原理是對該機床在同樣動態(tài)條件下訓練好模型。在以后定期故障辨識時，針對該機床在細粒度區(qū)間獲得的準故障波形特征數(shù)據(jù)集，如果在此已經(jīng)訓練好的細粒度辨識模型上的識別準確率結(jié)果突然變低，即明顯低于該機床在同樣測試條件下原來正常狀態(tài)訓練模型時的驗證集(與訓練集同步劃分)的辨識準確率，即認為出現(xiàn)動態(tài)振動狀態(tài)改變，出現(xiàn)局部細粒度區(qū)間故障。

為驗證ResNet18模型的優(yōu)越性和合理性，基于3.1.3節(jié)特征數(shù)據(jù)，進行其與Inception、基本卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BConvNet)、LeNet、VGG模型的準確率和損失率辨識效果對比，結(jié)果如圖9～圖13及表5所示。

圖9 基于ResNet18模型的識別效果Fig.9 Identification effect based on ResNet18 model

圖10 基于Inception模型的識別效果Fig.10 Identification effect based on Inception model

圖11 基于BConvNet模型的識別效果Fig.11 Identification effect based on BConvNet model

圖12 基于LeNet模型的識別效果Fig.12 Identification effect based on LeNet model

圖13 基于VGG模型的識別效果Fig.13 Identification effect based on VGG model

表5 ResNet18模型與其他模型數(shù)據(jù)對比

從圖9～圖13及表5中發(fā)現(xiàn)：ResNet18模型對驗證集的辨識準確率達99.7%，損失率僅為1%，均優(yōu)于其他模型；其模型驗證集準確率數(shù)值分布振蕩幅值相比最小，表明其泛化能力更好，魯棒性更強；其預訓練輪數(shù)較少，訓練難度較小(預訓練的目的是獲得穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu))。

4 實際故障驗證

為有效驗證本文模型及方法對于實際故障的分析解決能力，基于FMECA思想，即故障模式、影響和危害性分析，進行基于實際故障數(shù)據(jù)的主軸系統(tǒng)空載、負載狀態(tài)下的故障辨識研究。

4.1 對主軸系統(tǒng)平行不對中典型實際故障的空載驗證

機床在實際使用中，按照故障產(chǎn)生方向，主軸系統(tǒng)故障可分為徑向故障和軸向故障。其中，主軸系統(tǒng)平行不對中故障(見圖14，圖中Δ為不對中偏差量)，是一類典型且常見的徑向故障。故障原因為主軸連接組件不同軸。故障損害為造成油缸、拉桿、卡盤不同心，產(chǎn)生主軸系統(tǒng)異常振動，影響加工。根據(jù)該臺機床(3.1節(jié)中的研究對象機床)在一段時間實際使用中出現(xiàn)的帶有主軸系統(tǒng)徑向不對中故障時的檢測數(shù)據(jù)，按照與3.1.3節(jié)中對應數(shù)據(jù)集相同的方式提取出故障集進行相應模型算法的空載故障辨識。圖15所示為主軸系統(tǒng)在無故障情況下2 100 r/min轉(zhuǎn)速時波形，圖16所示為主軸系統(tǒng)在含有不對中故障情況下2 100 r/min轉(zhuǎn)速時波形。

圖14 平行不對中Fig.14 Parallel misalignment

圖15 主軸系統(tǒng)在無故障情況下2 100 r/min轉(zhuǎn)速時波形Fig.15 Vibration waveform of spindle system at 2 100 r/min without fault

圖16 主軸系統(tǒng)在含有不對中故障情況下2 100 r/min轉(zhuǎn)速時的波形Fig.16 Vibration waveform of spindle system with misalignment fault at 2 100 r/min

比較圖15、圖16可以發(fā)現(xiàn)，相同轉(zhuǎn)速下平行不對中故障會帶來主軸振動波形幅值變化程度的增加，但僅憑觀察者經(jīng)驗較難準確量化辨識。為驗證本文大分類推理模型算法對于不對中故障的推理辨識能力，使用本文算法中的調(diào)優(yōu)后GRU模型對該故障進行辨識研究。大分類區(qū)間正常波形的GRU模型推理效果如圖17所示。

圖17 大分類區(qū)間正常波形的GRU模型推理效果Fig.17 GRU model reasoning effect of normal waveform in large classification interval

大分類區(qū)間含不對中故障波形的GRU模型推理效果如圖18所示。

圖18 大分類區(qū)間含不對中故障波形的GRU模型推理效果Fig.18 GRU model reasoning effect of waveform with a symmetric fault in large classification interval

為驗證本文提出的局部細粒度辨識模型算法對于平行不對中故障的辨識能力，采用已訓練好的ResNet18模型，在3.1.3節(jié)的數(shù)據(jù)獲取條件下，對于出現(xiàn)的該故障進行空載辨識，結(jié)果如圖19所示。

圖19 細粒度區(qū)間ResNet18模型對出現(xiàn)不對中故障的辨識Fig.19 Identification of faults in ResNet18 model with fine-grained interval

4.2 對主軸系統(tǒng)某轉(zhuǎn)速段共振典型故障的空載驗證

共振故障是對機電系統(tǒng)特別是回轉(zhuǎn)類主軸系統(tǒng)影響較大的一類故障，一般出現(xiàn)在個別轉(zhuǎn)速區(qū)間。故障狀態(tài)為機床裝配后或長期使用中出現(xiàn)個別轉(zhuǎn)速區(qū)間的主軸系統(tǒng)共振，故障損害為造成加工振紋、損傷刀具、加速主軸系統(tǒng)退化。產(chǎn)生的原因有主軸系統(tǒng)連接件松動、連接件外形損傷、固有頻率改變、機床地腳松動等。根據(jù)該臺機床(3.1節(jié)中的對象機床)在不同時期實際使用中檢測到的在2 000 r/min轉(zhuǎn)速時出現(xiàn)的共振，以及隨著主軸結(jié)構(gòu)件損傷加劇，在一段時間后在2 000 r/min、2 500 r/min轉(zhuǎn)速時同時出現(xiàn)共振兩種情況的故障數(shù)據(jù)，按3.1.3節(jié)方式提取故障集進行相應模型算法的空載辨識。

驗證GRU模型對2 000 r/min及2 000 r/min、2 500 r/min 轉(zhuǎn)速都出現(xiàn)共振故障的模型推理辨識能力，結(jié)果如圖20、圖21所示。

圖20 大分類區(qū)間2 000 r/min轉(zhuǎn)速時含共振故障的波形的GRU模型推理效果Fig.20 GRU model reasoning effect of waveform with resonance fault in large classification at 2 000 r/min

圖21 大分類區(qū)間2 000 r/min和2 500 r/min轉(zhuǎn)速都含共振故障的波形的GRU模型推理效果Fig.21 GRU model reasoning effects of waveform with resonance fault in large classification at 2 000 r/min and 2 500 r/min

驗證ResNet18模型對2 000 r/min及2 000 r/min、2 500 r/min 轉(zhuǎn)速都出現(xiàn)共振故障的辨識，結(jié)果如圖22、圖23所示。

圖22 細粒度區(qū)間ResNet18模型對2 000 r/min轉(zhuǎn)速下出現(xiàn)共振故障的辨識Fig.22 Identification of resonance at 2 000 r/min by ResNet18 model of fine-grained interval

圖23 細粒度區(qū)間ResNet18模型對2 000 r/min和2 500 r/min轉(zhuǎn)速下都出現(xiàn)共振故障的辨識Fig.23 Identification of resonance faults at 2 000 r/min and 2 500 r/min by ResNet18 model of fine-grained interval

4.3 空載故障辨識綜合分析及注意力機制結(jié)果分析

表6所示為空載狀態(tài)下故障辨識效果對比。根據(jù)表6對4.1節(jié)、4.2節(jié)結(jié)果數(shù)據(jù)的匯總，可從相關(guān)數(shù)據(jù)上印證本文兩類區(qū)間研究的各自算法有效性與準確性。同時，在應用大分類區(qū)間進行“粗健康體檢”時發(fā)現(xiàn)，共振故障時GRU推理模型對轉(zhuǎn)速 2 000 r/min 單一狀態(tài)與轉(zhuǎn)速2 000 r/min、2 500 r/min兩種狀態(tài)同時出現(xiàn)共振故障的問題，推理結(jié)果差別不大，數(shù)據(jù)增長梯度僅為6.6%，如果細分故障，就要針對重點關(guān)鍵轉(zhuǎn)速區(qū)間進行展開研究，應用注意力機制進行細粒度橫向細節(jié)辨識。隨后ResNet18細粒度辨識模型的研究結(jié)果驗證了細粒度研究的必要性和故障區(qū)分的準確性，相關(guān)結(jié)果數(shù)據(jù)增長梯度為43.8%。由6.6%到43.8%的變化增加了對單一共振故障與兩項共振故障辨識時的類間區(qū)分度。以上結(jié)果驗證了針對復雜非線性多組件耦合的機床主軸系統(tǒng)，使用本文提出的基于注意力機制和深度學習算法進行研究的必要性和重要實際意義。

表6 空載狀態(tài)下故障辨識效果對比

4.4 對于主軸系統(tǒng)在負載加工狀態(tài)下的故障辨識驗證

為進一步驗證所提模型算法的適應性，下面研究注意力機制及其算法模型對主軸系統(tǒng)在負載加工時的故障辨識效果。

采取在該型號正常機床、故障機床上各精車加工一批同樣尺寸零件的方案(見圖24)，創(chuàng)造一致的負載加工條件。選取該機床在卡盤油缸連接盤出現(xiàn)徑向竄動偏心時所產(chǎn)生的主軸系統(tǒng)不同軸故障作為機床故障狀態(tài)。同時，為最大限度地減少切削條件等因素的影響，在切削過程中嚴格控制切削參數(shù)及切削條件，如表7所示。

圖24 主軸系統(tǒng)負載加工Fig.24 Load processing of spindle system

表7 加工參數(shù)及條件

數(shù)據(jù)獲取方式如下：采集在各加工驗證轉(zhuǎn)速區(qū)間內(nèi)，零件切削中平穩(wěn)狀態(tài)時主軸系統(tǒng)的振動傳感器數(shù)據(jù)，經(jīng)過濾波去噪處理，獲得穩(wěn)定的波形數(shù)據(jù)。根據(jù)切削狀態(tài)下振動波形數(shù)據(jù)具備的高頻特征，除進行與2.3節(jié)空載研究相同的時域特征數(shù)據(jù)提取外，還增加了通過快速傅里葉變換頻譜分析方法獲得頻域特征數(shù)據(jù)，包括頻譜幅值平均值、頻譜幅值標準方差特征數(shù)據(jù)。應用2.4節(jié)全局大分類區(qū)間的整體GRU模型(對應特征數(shù)據(jù)為頻譜幅值平均值)和局部細粒度區(qū)間ResNet18模型(對應特征數(shù)據(jù)為時域波形小波包變換分解系數(shù)矩陣)進行運算驗證，結(jié)果如圖25～圖28所示，匯總模型運算結(jié)果如表8所示。

從圖25～圖28及表8中發(fā)現(xiàn)，本文模型對于負載加工復雜狀態(tài)下的機床故障狀態(tài)具有很好的辨識效果，進一步驗證了本文算法的有效性及實際意義。

圖25 負載加工狀態(tài)大分類區(qū)間正常時GRU模型推理效果Fig.25 Reasoning effect of GRU model under the condition of large classification interval in processing state

圖26 負載加工態(tài)大分類區(qū)間不同軸故障時GRU模型推理效果Fig.26 GRU model reasoning effect of axial misalignment faults in large classification interval in load processing state

圖27 負載加工狀態(tài)細粒度區(qū)間正常時ResNet18模型辨識效果Fig.27 ResNet18 model identification effect in normal fine-grained interval of load processing state

圖28 負載加工態(tài)細粒度區(qū)間不同軸故障時ResNet18模型辨識效果Fig.28 ResNet18 model identification effect of axial misalignment faults in fine-grained interval of load processing state

表8 負載加工狀態(tài)下故障辨識效果對比

5 結(jié)論

本文設(shè)計了解決實際機床主軸系統(tǒng)整體故障辨識問題的注意力機制研究架構(gòu)，實現(xiàn)了基于GRU模型的縱向全局漸變故障趨勢記憶遞推辨識和基于ResNet18模型的橫向局部細粒度細節(jié)辨識兩個相互關(guān)聯(lián)維度的有機結(jié)合。得到主要結(jié)論如下：

1)使用sym8小波基的自適應軟閾值降噪，可有效濾除干擾，利于提高模型的辨識能力。

2)提出的GRU模型對大分類區(qū)間數(shù)據(jù)特征的記憶推理辨識能力優(yōu)于RNN模型。ResNet18模型的細節(jié)數(shù)據(jù)特征差異辨識能力、魯棒性均優(yōu)于Inception、BConvNet、LeNet、VGG模型。

3)通過平行不對中、共振等實際典型故障，驗證了本文所提方法在空載條件下的有效性和準確性。通過對實際負載加工態(tài)故障辨識的研究，進一步驗證了所提模型的辨識能力及研究的實際意義。

4)提出的注意力機制優(yōu)勢明顯，滿足了主軸系統(tǒng)故障辨識的高效性和準確性(推理模型“粗健康體檢”體現(xiàn)了高效性，細粒度研究體現(xiàn)了聚焦故障的準確性)，為相關(guān)問題研究提供了借鑒。