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基于GAF-MTF-CNN 的滾動(dòng)軸承故障診斷

2022-11-03 09:59:16宋乾坤周孟然
關(guān)鍵詞:故障診斷準(zhǔn)確率軸承

宋乾坤,周孟然

(安徽理工大學(xué)a.人工智能學(xué)院;b.電氣與信息工程學(xué)院,安徽淮南 232001)

隨著智能制造的快速發(fā)展,機(jī)械設(shè)備已成為生產(chǎn)領(lǐng)域中的關(guān)鍵設(shè)備,作為多數(shù)機(jī)械設(shè)備中必不可少的部件軸承,其狀態(tài)好壞顯著影響機(jī)械設(shè)備的正常運(yùn)轉(zhuǎn)。因此,準(zhǔn)確檢測(cè)識(shí)別滾動(dòng)軸承狀態(tài)對(duì)機(jī)械設(shè)備的正常運(yùn)轉(zhuǎn)至關(guān)重要。20 世紀(jì)以來(lái),針對(duì)軸承故障診斷的研究從未間斷過(guò),趙志宏等[1]采用小波包變換分解不同頻帶滾動(dòng)軸承的振動(dòng)信號(hào),再通過(guò)支持向量機(jī)(support vector machine,SVM)進(jìn)行故障診斷;徐衛(wèi)曉等[2]通過(guò)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(empirical mode decomposition,EMD)提取軸承的振動(dòng)特征,再由BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(back propagation neural network,BPNN)進(jìn)行故障診斷;Qu 等[3]利用雙樹復(fù)小波包變換和多分類器進(jìn)行軸承數(shù)據(jù)信息的提取與故障分類;詹君等[4]利用變分模態(tài)分解(variational mode decomposition,VMD)處理軸承振動(dòng)信號(hào),通過(guò)與多重馬氏距離相結(jié)合完成軸承的故障診斷。除此之外,BP 網(wǎng)絡(luò)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(artificial neural network,ANN)等機(jī)器學(xué)習(xí)算法也被廣泛用于軸承故障診斷,這些方法能夠?qū)μ囟ǖ妮S承故障進(jìn)行較好的分類,但過(guò)度依賴人工且對(duì)不同振動(dòng)信號(hào)的適應(yīng)性較低、泛化能力差。

隨著深度學(xué)習(xí)的快速發(fā)展,一些新的理論方法被不斷提出并取得廣泛應(yīng)用。Shao 等[5]利用粒子群算法設(shè)計(jì)深度置信網(wǎng)絡(luò)(deep belief network,DBN)優(yōu)化滾動(dòng)軸承的故障診斷;李恒等[6]利用短時(shí)傅里葉變換生成軸承振動(dòng)信號(hào)的時(shí)頻圖,再將其導(dǎo)入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(convolutional neural network,CNN)中進(jìn)行軸承的故障診斷;Lu 等[7]通過(guò)雙譜將軸承振動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)換為圖像,再通過(guò)概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)軸承的故障分類;孫巖等[8]用多尺度卷積核Inception 結(jié)構(gòu)和空間注意力機(jī)制替代傳統(tǒng)膠囊網(wǎng)絡(luò)單一卷積層提取滾動(dòng)軸承振動(dòng)特征,再結(jié)合反向傳播損失值計(jì)算實(shí)現(xiàn)軸承的故障診斷。上述基于深度學(xué)習(xí)的方法在應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)量較大引起的特征提取泛化能力差、過(guò)度依賴于人工以及不同振動(dòng)信號(hào)適應(yīng)性低等方面有較大改善。CNN 作為一種能有效進(jìn)行圖像分類的方法,已成為當(dāng)下故障診斷的研究熱點(diǎn)。鑒于傳統(tǒng)圖像編碼方式與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軸承故障診斷方法泛化能力差及測(cè)試準(zhǔn)確率仍有提升空間,提出一種基于格拉姆角場(chǎng)(Gramian angular field,GAF)和馬爾可夫變遷場(chǎng)(Markov transition field,MTF)以及卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的滾動(dòng)軸承故障診斷方法,以期實(shí)現(xiàn)對(duì)滾動(dòng)軸承故障的分類檢測(cè)。

1 數(shù)據(jù)處理

1.1 一維數(shù)據(jù)處理

滾動(dòng)軸承發(fā)生不同故障轉(zhuǎn)動(dòng)時(shí)產(chǎn)生的振動(dòng)頻率是不同的,據(jù)此可判別其故障類型。因此,對(duì)滾動(dòng)軸承振動(dòng)數(shù)據(jù)的處理是其故障診斷的必要任務(wù)。格拉姆角場(chǎng)和馬爾可夫變遷場(chǎng)是2 種能夠?qū)σ痪S數(shù)據(jù)向二維圖像映射的方法,已被用于軸承故障診斷并取得較好效果[9-10]。

1.1.1 格拉姆角場(chǎng)

將縮放后數(shù)據(jù)序列中的數(shù)值作為夾角余弦值Φ,將其縮放至[-1,1]時(shí),夾角范圍為[0,π];縮放至[0,1]時(shí),夾角范圍為[0,π/2]。設(shè)置時(shí)間戳ti為半徑r,把一維數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到極坐標(biāo)系統(tǒng)中:

式中m為正則化極坐標(biāo)系統(tǒng)生成空間的常數(shù)因子。最后采用對(duì)應(yīng)做角度和即格拉姆角和場(chǎng)(Gramian angular summation field,GASF),或?qū)?yīng)做角度差即格拉姆角差場(chǎng)(Gramian angular difference field,GADF)的方法實(shí)現(xiàn)對(duì)不同時(shí)間點(diǎn)的相關(guān)性識(shí)別。

1.1.2 馬爾可夫變遷場(chǎng)

馬爾可夫變遷場(chǎng)是表示時(shí)間序列的轉(zhuǎn)變概率場(chǎng),主要是基于一階馬爾可夫鏈,針對(duì)馬爾可夫轉(zhuǎn)移矩陣對(duì)序列的時(shí)間依賴性低,通過(guò)加入時(shí)間t位置關(guān)系而提出的一種方法[11]。對(duì)于一維數(shù)據(jù)序列Z={z1,z2,…,zn},依據(jù)數(shù)值范圍劃分為Q個(gè)分位數(shù)單位,由分位數(shù)qj(j ∈{1,2,…,Q})量化一維數(shù)據(jù)序列中的各值,通過(guò)識(shí)別分位數(shù),序列中數(shù)值z(mì)i(i∈{1,2,…,n})對(duì)應(yīng)唯一的qi;由wij構(gòu)建馬爾可夫轉(zhuǎn)移矩陣WQQ,尺寸為Q×Q。其中wij由qi中的數(shù)據(jù)被qj跟隨的概率P決定:

對(duì)各概率通過(guò)時(shí)間順序排列,構(gòu)建一個(gè)尺寸為n×n的馬爾可夫變遷場(chǎng)M矩陣:

對(duì)于長(zhǎng)度為256 的一維振動(dòng)信號(hào)序列,經(jīng)過(guò)馬爾可夫變遷場(chǎng)變換得到[256,256]的矩陣,生成尺寸為256×256馬爾可夫變遷場(chǎng)變換后的圖像。

1.2 數(shù)據(jù)集構(gòu)建

獲取軸承振動(dòng)原始一維數(shù)據(jù)集后,需對(duì)其進(jìn)行增強(qiáng)處理,構(gòu)建為可導(dǎo)入CNN中進(jìn)行訓(xùn)練的圖像數(shù)據(jù)集。

1.2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

采用美國(guó)凱斯西儲(chǔ)大學(xué)公開的軸承數(shù)據(jù)集,選用0負(fù)載下1 797 r/min的轉(zhuǎn)速電機(jī)、采樣頻率為12 kHz的驅(qū)動(dòng)端收集振動(dòng)數(shù)據(jù)。軸承故障主要在內(nèi)圈、外圈和滾動(dòng)體位置,故障直徑為0.177 8,0.355 6,0.533 4 mm,這樣就組成了9 種故障類型及1 種正常類型,共10 種類型。其中9 種故障類型數(shù)據(jù)分別為12 萬(wàn)個(gè)至13 萬(wàn)個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn),正常類型有24萬(wàn)多個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)。

1.2.2 數(shù)據(jù)增強(qiáng)

從軸承原始一維振動(dòng)數(shù)據(jù)集中按序每次提取(采樣)256個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)分別進(jìn)行GADF和MTF變換,生成相應(yīng)的2 張256×256 的二維圖像,將生成的2 張圖像采用水平方向拼接的方法拼接成1 張512×256 的圖像。通過(guò)這種處理方式,采樣的每段振動(dòng)信號(hào)同時(shí)擁有2種圖像編碼方法刻錄的信息,在卷積過(guò)程中可獲得更多的特征信息。調(diào)整拼接后的圖像尺寸為256×256,為適應(yīng)搭建CNN 中的圖像尺寸,最后對(duì)圖像進(jìn)行歸一化處理。經(jīng)過(guò)以上操作,共獲得4 000 張256×256 尺寸的拼接圖像,每個(gè)類別400 張,按4∶1 的比例將其隨機(jī)劃分為訓(xùn)練集3 200張和測(cè)試集800張。數(shù)據(jù)集構(gòu)建過(guò)程如圖1。

圖1 數(shù)據(jù)集構(gòu)建過(guò)程Fig.1 Building process of data set

數(shù)據(jù)集構(gòu)造的主要步驟如下:

1)每次提取256個(gè)一維振動(dòng)數(shù)據(jù)點(diǎn)分別經(jīng)GADF和MTF變換生成二維圖像;

2)對(duì)每段數(shù)據(jù)的GADF圖和MTF圖進(jìn)行水平方向上的拼接;

3)將拼接的圖像尺寸由512×256調(diào)整為256×256;

4)對(duì)調(diào)整后的圖像進(jìn)行歸一化處理(這一步可與第三步或第五步顛倒);

5)構(gòu)建訓(xùn)練測(cè)試數(shù)據(jù)集,將其按4∶1隨機(jī)劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集。

2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搭建

將軸承振動(dòng)數(shù)據(jù)通過(guò)GADF 處理構(gòu)建數(shù)據(jù)集,將其導(dǎo)入劃分好的以LeNet-5為基礎(chǔ)的CNN數(shù)據(jù)集中,設(shè)Batch size 為16。通過(guò)CNN 的訓(xùn)練測(cè)試結(jié)果,參考VGG(visual geometry group)網(wǎng)絡(luò)調(diào)整模型框架及相應(yīng)的超參數(shù),直至測(cè)試準(zhǔn)確率達(dá)較高水平(99%以上),即完成CNN的構(gòu)造,整體流程見(jiàn)圖2。

圖2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造過(guò)程Fig.2 Construction process of convolutional neural network

經(jīng)過(guò)多次測(cè)試修改,采用5 次卷積3 次全連接構(gòu)建本文的CNN 網(wǎng)絡(luò),每層均采用Relu 激活函數(shù)。搭建的CNN 第一層和第二層卷積采用32 個(gè)5×5 的卷積核,剩下3 次卷積分別采用64,64,128 個(gè)3×3 的卷積核,以便獲取更多的圖像特征信息。設(shè)置每層卷積的步長(zhǎng)為1,通過(guò)零填充使每次卷積后的圖像尺寸保持為卷積前的尺寸。對(duì)于池化層選擇2×2 的最大池化操作,最終將輸入的256×256 圖像尺寸轉(zhuǎn)變?yōu)?×8,自此完成特征信息的提取。經(jīng)過(guò)3 次全連接操作,輸出10個(gè)類別對(duì)應(yīng)值,實(shí)現(xiàn)最終的分類。其余參數(shù)設(shè)置與搭建的CNN架構(gòu)見(jiàn)圖3。

圖3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)Fig.3 Structure of convolutional neural network

搭建的CNN中加入批量歸一化(batch normalization)[12]與隨機(jī)失活(dropout)[13]操作,以進(jìn)一步提高網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練的收斂速度及泛化能力。選擇交叉熵?fù)p失函數(shù)為該網(wǎng)絡(luò)的損失函數(shù),采用自適應(yīng)矩估計(jì)(adaptive moment estimation,adam)[14]優(yōu)化算法。

3 滾動(dòng)軸承故障診斷

測(cè)試平臺(tái)為1臺(tái)搭載Intel-i5-11400CPU和NVIDIA-3060顯卡的筆記本電腦,數(shù)據(jù)處理以及測(cè)試均在基于Windows10系統(tǒng)環(huán)境下由python和pytorch軟件完成。

3.1 CNN測(cè)試

為驗(yàn)證搭建CNN 的性能,采用連續(xù)小波變換(continuous wavelet transform,CWT)、格拉姆角場(chǎng)(GADF 和GASF)、遞歸圖(recurrence plot,RP)及馬爾可夫變遷場(chǎng)(MTF)等5 種圖像編碼方法處理軸承振動(dòng)數(shù)據(jù),每次提取256個(gè)振動(dòng)數(shù)據(jù)點(diǎn),再經(jīng)歸一化處理將構(gòu)建的數(shù)據(jù)集導(dǎo)入搭建的CNN中進(jìn)行測(cè)試,結(jié)果如圖4。由圖4 可看出:采用GADF,CWT,GASF,RP,MTF 圖像編碼方法處理數(shù)據(jù)的CNN 測(cè)試準(zhǔn)確率分別為99.37%,99.12%,95.75%,93.62%,76.25%;將4 種編碼方法構(gòu)建的數(shù)據(jù)集導(dǎo)入搭建的CNN 中進(jìn)行訓(xùn)練,最高測(cè)試準(zhǔn)確率均達(dá)到93%以上,最高99.37%,表明搭建的CNN 模型具有較強(qiáng)的泛化能力。這是因?yàn)樵诖罱ǖ腃NN中加入2次的神經(jīng)元50%隨機(jī)失活操作,可減少對(duì)各神經(jīng)元的依賴性。

圖4 不同圖像編碼方法在CNN中的測(cè)試準(zhǔn)確率Fig.4 Test accuracy of different image coding methods in CNN

3.2 GADF-MTF-CNN測(cè)試

將經(jīng)GADF-MTF,GADF,MTF 處理后的數(shù)據(jù)集分別導(dǎo)入CNN 中,設(shè)學(xué)習(xí)率為0.000 3,進(jìn)行200 輪的迭代訓(xùn)練測(cè)試,測(cè)試準(zhǔn)確率與測(cè)試集的整體損失值見(jiàn)圖5。由圖5可看出:GADF-MTF方式構(gòu)建的數(shù)據(jù)集在搭建的CNN 中訓(xùn)練的最高準(zhǔn)確率為99.87%,經(jīng)GADF 處理數(shù)據(jù)集的最高準(zhǔn)確率為99.37%,而MTF-CNN 的最高準(zhǔn)確率僅76.25%;GADF-MTF-CNN 的測(cè)試集總體損失值相比于GADF-CNN 更低且波動(dòng)較小,由于MTF的損失平均值為100.89,為不影響繪圖閱讀效果,故未加入該方法的損失值。

圖5 GADF-MTF-CNN的測(cè)試結(jié)果Fig.5 Test results of GADF-MTF-CNN

以上測(cè)試結(jié)果表明,經(jīng)GADF-MTF 構(gòu)建的數(shù)據(jù)集在搭建的CNN 訓(xùn)練中可獲得性能更好的測(cè)試模型,相比于單一GADF 數(shù)據(jù)處理方法構(gòu)建的數(shù)據(jù)集在CNN 的測(cè)試準(zhǔn)確率上提升了0.5%,文中所提數(shù)據(jù)集構(gòu)建方法結(jié)合搭建的CNN 在軸承故障診斷中的測(cè)試準(zhǔn)確率較高。

學(xué)者們采用LMD-BP,EMD-ANN 等方法對(duì)滾動(dòng)軸承故障進(jìn)行診斷,本文方法與其他方法滾動(dòng)軸承故障診斷結(jié)果如表1。從表1可看出,相比于其他方法,本文所提軸承故障診斷方法在分類數(shù)與準(zhǔn)確率上均有所提升。

表1 不同方法的滾動(dòng)軸承故障診斷結(jié)果Tab.1 Fault diagnosis results of rolling bearings with different methods

3.3 數(shù)據(jù)集構(gòu)建方法可行性測(cè)試

為測(cè)試本文所提數(shù)據(jù)集構(gòu)建方法是否具有普遍可行性,將經(jīng)GADF 與MTF,CWT,RP,GASF 等4 種圖像編碼方法變換后的圖像采用水平拼接的方法構(gòu)建數(shù)據(jù)集,導(dǎo)入搭建的CNN 進(jìn)行測(cè)試,結(jié)果如圖6。由圖6 可看出:相比GADF,MTF,CWT 單一圖像編碼方法,GADF-MTF 和GADF-CWT 構(gòu)建的數(shù)據(jù)集在CNN 測(cè)試的準(zhǔn)確率有所提升,而GADFRP 和GADF-GASF 的準(zhǔn)確率相對(duì)于GADF 并沒(méi)有提升甚至有所降低(對(duì)比圖4);2 種圖像編碼方式拼接構(gòu)建數(shù)據(jù)集的方法在一定范圍內(nèi)可提升訓(xùn)練模型的測(cè)試準(zhǔn)確率。綜上,基于GADF-MTF-CNN 的軸承故障診斷方法準(zhǔn)確率最高,本文所提數(shù)據(jù)集構(gòu)建方法具有一定的可行性。

圖6 GADF與不同圖像編碼方法拼接構(gòu)建數(shù)據(jù)集的測(cè)試準(zhǔn)確率Fig.6 Test accuracy of GADF and different image coding methods splicing to construct data set

4 結(jié)論

提出一種基于GAF-MTF-CNN的滾動(dòng)軸承故障診斷方法,采用水平方向拼接的方法對(duì)滾動(dòng)軸承振動(dòng)數(shù)據(jù)的GADF 和MTF 變換圖像構(gòu)建數(shù)據(jù)集,將其輸入搭建的多層CNN 網(wǎng)絡(luò)中實(shí)現(xiàn)軸承的故障分類檢測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:搭建的CNN 具有較好的性能,在應(yīng)對(duì)多種圖像編碼方法構(gòu)建的數(shù)據(jù)集測(cè)試中可取得較高的準(zhǔn)確率;相比于僅用GAF和MTF數(shù)據(jù)處理方法,文中提出的數(shù)據(jù)集構(gòu)建方法在CNN中訓(xùn)練出的模型測(cè)試準(zhǔn)確率更高,可達(dá)99.87%,證明了數(shù)據(jù)集構(gòu)建方法的可行性?;贕AF-MTF-CNN 的滾動(dòng)軸承故障檢測(cè)可滿足軸承故障診斷準(zhǔn)確率的要求,可為一維數(shù)據(jù)處理及滾動(dòng)軸承的故障檢測(cè)提供新的方法。

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