張娜 段禮祥 李肇陽 樊曉萱

(中國石油大學(xué)(北京)安全與海洋工程學(xué)院；應(yīng)急管理部油氣生產(chǎn)安全與應(yīng)急技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室)

0 引 言

行星齒輪箱因傳動(dòng)比大、承載能力強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn)在頁巖氣壓裂作業(yè)[1-2]、海上風(fēng)電等油氣行業(yè)的大型裝備中發(fā)揮了關(guān)鍵作用。例如在壓裂泵機(jī)組中，行星齒輪箱一端連接壓裂泵動(dòng)力端，另一端連接電機(jī)，實(shí)現(xiàn)動(dòng)力傳遞和調(diào)速[3]。一旦行星齒輪箱發(fā)生故障，將影響正常的運(yùn)轉(zhuǎn)，可能導(dǎo)致壓裂泵轉(zhuǎn)速驟變，甚至停機(jī)。而大型機(jī)組若因故停機(jī)，不僅再啟動(dòng)時(shí)耗時(shí)長，還會(huì)導(dǎo)致下一級(jí)裝置停車、可靠性降低和進(jìn)一步的危害。因此，關(guān)注行星齒輪箱的安全性并進(jìn)行故障診斷具有重要意義。

目前行星齒輪箱故障診斷多依靠振動(dòng)傳感器實(shí)現(xiàn)[4-7]，主要因?yàn)椴杉玫恼駝?dòng)信號(hào)受外界干擾較小且穩(wěn)定性較強(qiáng)。但是振動(dòng)傳感器作為接觸式傳感器不僅需要與設(shè)備直接接觸，而且需慎重確定安裝位置，因?yàn)榘惭b位置直接影響采集到的信號(hào)中含有故障信息的量[8]。然而，在壓裂作業(yè)等現(xiàn)場可能存在機(jī)組行星齒輪箱處表面溫度過高、理想安裝位置不允許改造(如打磨、鉆孔)等難題，限制了接觸傳感器的安裝。為此，研究人員通過非接觸傳感器實(shí)現(xiàn)行星齒輪箱故障診斷。付國梓等[9]依靠聲學(xué)傳感器，通過改進(jìn)多尺度熵和支持向量機(jī)結(jié)合實(shí)現(xiàn)行星齒輪箱故障診斷；JIANG Z.K.等[10]提出依靠電流傳感器的行星齒輪箱故障診斷方法。但以上依靠單一非接觸傳感器的行星齒輪箱診斷方法，不僅需要進(jìn)行復(fù)雜度高的信號(hào)處理，而且診斷效果不夠理想。

原因之一是行星齒輪箱特殊的運(yùn)動(dòng)形式使得傳感器獲取的是經(jīng)過復(fù)雜傳輸路徑衰減后的信號(hào)，所以其故障特征微弱[11]。而且聲學(xué)傳感器易受環(huán)境噪聲干擾，使得聲學(xué)信號(hào)信噪比低，加劇了故障特征的提取難度[12]；電流傳感器無法像振動(dòng)、聲學(xué)傳感器那樣通過盡量靠近故障發(fā)生位置增強(qiáng)故障特征，加之電流工頻的突出，導(dǎo)致電機(jī)電流信號(hào)中故障特征不明顯[13]。此外，不同傳感器對(duì)各故障敏感度不同，使得單一信號(hào)獲取的特征信息不完備[14]，難以準(zhǔn)確表征行星齒輪箱狀態(tài)。以上原因均可使故障診斷效果差。

多傳感器融合能充分利用信號(hào)間的互補(bǔ)來豐富特征信息[15]，提高故障識(shí)別的準(zhǔn)確性。例如段禮祥等[14]通過融合振動(dòng)信號(hào)和紅外圖像獲取了旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障的互補(bǔ)特征信息，實(shí)現(xiàn)了精確診斷；武國營等[16]融合溫度和壓力傳感器信息，大幅提高了液壓動(dòng)力單元失效診斷準(zhǔn)確性。在行星齒輪箱故障診斷領(lǐng)域也有研究人員采用多傳感器融合，例如：李峰[17]提出一種電機(jī)電流信號(hào)和振動(dòng)信號(hào)融合的行星齒輪箱故障診斷方法；JING L.Y.等[18]提出一種融合聲學(xué)、振動(dòng)、瞬時(shí)角速度等信號(hào)的方法識(shí)別行星齒輪箱故障；魏秀業(yè)等[19]提出一種基于深度殘差網(wǎng)絡(luò)的行星齒輪箱故障多振動(dòng)傳感器特征融合診斷方法。

以上方法通過融合多個(gè)傳感器，有效提升了故障診斷準(zhǔn)確性。但目前基于多傳感器融合的行星齒輪箱故障診斷研究主要是接觸傳感器與非接觸傳感器的融合，或多個(gè)接觸傳感器的融合，其中均含接觸傳感導(dǎo)致不適用于之前所提的限制情況；而且為了能從結(jié)構(gòu)復(fù)雜的行星齒輪箱監(jiān)測信號(hào)中提取到可靠特征，實(shí)現(xiàn)高效融合診斷，主要采用結(jié)構(gòu)較深的網(wǎng)絡(luò)，如InceptionNet[20-21]、ResNet[22-23]、DenseNet[24]等，導(dǎo)致存在參數(shù)量大、復(fù)雜度高、計(jì)算效率低的問題。

針對(duì)以上問題，筆者研究了一種從2個(gè)非接觸傳感器(即聲學(xué)和電流傳感器)信號(hào)中提取和融合特征的方法。該方法首先通過經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解與快速傅里葉變換對(duì)電機(jī)電流信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，將聲學(xué)信號(hào)和預(yù)處理后電機(jī)電流信號(hào)作為網(wǎng)絡(luò)的輸入。然后設(shè)計(jì)了一個(gè)輕量化的多尺度解耦卷積網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)主要采用多尺度的解耦卷積、串行并行計(jì)算和金字塔池化模塊對(duì)標(biāo)準(zhǔn)卷積網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行改進(jìn)。其中多尺度的解耦卷積用以提取信號(hào)中微弱、對(duì)類間差異敏感的特征，增大感受野，進(jìn)而加快網(wǎng)絡(luò)收斂、輕量化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)；串行、并行計(jì)算實(shí)現(xiàn)特征融合，增強(qiáng)特征完備性；金字塔池化模塊用以減少特征丟失。筆者還開展了行星齒輪箱典型故障模擬試驗(yàn)，采集了聲學(xué)信號(hào)和電機(jī)電流信號(hào)，對(duì)所提方法的有效性進(jìn)行驗(yàn)證。研究結(jié)果可為行星齒輪箱的故障診斷提供參考。

1 理論分析

1.1 解耦卷積

標(biāo)準(zhǔn)卷積f(w，x)是權(quán)重w與輸入x的內(nèi)積，是通過計(jì)算內(nèi)積衡量輸入數(shù)據(jù)間的相似程度，其將類內(nèi)變異和類間差異耦合在一個(gè)度量中。 具體可表示為：

f(w，x)==wTx

(1)

標(biāo)準(zhǔn)卷積存在類內(nèi)變異和類間差異難區(qū)分的問題。如當(dāng)2個(gè)數(shù)據(jù)的內(nèi)積相近時(shí)，存在2種可能：可能一為2個(gè)數(shù)據(jù)屬于同一類狀態(tài)；可能二為不屬于一類狀態(tài)但恰好內(nèi)積相近，難以區(qū)分以致誤診斷。

由于內(nèi)積在數(shù)學(xué)中可進(jìn)行分解：

(2)

fd(w，x)一般表示形式為：

(3)

由式(3)可看出，其包含了標(biāo)準(zhǔn)卷積作為它的一種特殊情況。

文獻(xiàn)[25]根據(jù)解耦卷積一般表示形式，提出了雙曲正切卷積(Hyperbolic Tangent Convolution，TanhConv)，具體計(jì)算為：

(4)

式中：m為控制輸出范圍；ρ為控制x的范數(shù)。

雙曲正切卷積中幅值函數(shù)是一個(gè)有輸出范圍限制的常數(shù)，范圍為[-m，m]，表示雙曲正切卷積考慮了類內(nèi)變異，但有上界限制，卷積的結(jié)果將主要由角度函數(shù)決定，所以對(duì)類間差異更敏感。因此相比標(biāo)準(zhǔn)卷積，雙曲正切卷積更能提取到信號(hào)中對(duì)類間差異敏感的特征，加速網(wǎng)絡(luò)收斂。由于以上優(yōu)點(diǎn)，采用解耦卷積能避免需多層標(biāo)準(zhǔn)卷積堆疊才能獲取具有區(qū)分度的特征的情況，從而輕量化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，提高計(jì)算效率。

1.2 多傳感器深度特征融合

多傳感器深度特征融合是指將多個(gè)傳感器信號(hào)輸入到深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)中實(shí)現(xiàn)特征提取和融合[26]。采用較多的是卷積網(wǎng)絡(luò)，其本身是一個(gè)融合結(jié)構(gòu)，它能通過卷積、池化以及串行、并行計(jì)算等將特征提取、特征融合、分類集于一體[18]。其中串行、并行計(jì)算定義如下。

假設(shè)A、B為信息空間I相應(yīng)的2個(gè)特征空間，對(duì)于任意信息樣本ζ∈I，其對(duì)應(yīng)的2個(gè)特征向量分別為α∈A和β∈B，γ為融合后的特征，于是串行計(jì)算為：

(5)

并行計(jì)算為：

(6)

1.3 金字塔池化模塊

金字塔池化模塊(Pyramid Pool Module，PPM)在2017年被提出[27]，模塊包括多階池化、1×1卷積和上采樣。

多階池化由一組池化核大小不同的池化層組成，它將輸入特征劃分為多個(gè)子區(qū)域并各自作池化，獲取含不同子區(qū)域間細(xì)節(jié)的特征。后經(jīng)過1×1卷積使特征降維。再通過雙線性插值對(duì)降維后特征上采樣，使特征的尺寸與輸入特征一致。最后通過串行計(jì)算實(shí)現(xiàn)多階特征與輸入特征的融合，減少特征信息丟失。

原始金字塔池化模塊是對(duì)尺寸為(n，n)的輸入特征提出的，但本文輸入特征寬度固定為1，即輸入特征尺寸為(1，li)，其中l(wèi)i為特征長度。在本文中，假設(shè)劃分為N個(gè)子區(qū)域作池化時(shí)，則池化核與步長的尺寸相等，具體尺寸計(jì)算為：

(7)

式中：Kpool為池化核；Spool為池化步長；??，?」為向下取整符號(hào)。

2 聲學(xué)和電機(jī)電流信號(hào)深度特征融合方法

2.1 聲學(xué)信號(hào)

行星齒輪箱局部故障時(shí)，聲學(xué)信號(hào)上會(huì)出現(xiàn)周期性沖擊。雖然聲學(xué)信號(hào)受噪聲干擾大、信噪比低，使沖擊不夠突出，但故障狀態(tài)與正常狀態(tài)間仍然具有一定的可分性。

以行星齒輪箱中行星輪缺齒故障為例進(jìn)行分析。圖1為正常狀態(tài)聲學(xué)信號(hào)時(shí)域圖。圖2為行星輪缺齒狀態(tài)聲學(xué)信號(hào)時(shí)域圖。

圖1 正常狀態(tài)聲學(xué)信號(hào)時(shí)域圖Fig.1 Time domain diagram of acoustic signal in normal state

圖2 行星輪缺齒狀態(tài)聲學(xué)信號(hào)時(shí)域圖Fig.2 Time domain diagram of acoustic signal in epicyclic gear teeth missing state

對(duì)比可知，缺齒狀態(tài)信號(hào)中含周期性沖擊，其周期為1/frps(frp為行星輪轉(zhuǎn)頻)，且與正常狀態(tài)間存在穩(wěn)定的差異，可以相互區(qū)分。為了能定量地說明存在差異，采用對(duì)沖擊敏感的峭度指標(biāo)描述，經(jīng)計(jì)算正常狀態(tài)為2.983，行星輪缺齒狀態(tài)為4.925。綜上可證，通過聲學(xué)信號(hào)的時(shí)域能區(qū)分故障狀態(tài)與正常狀態(tài)。

在已驗(yàn)證具有一定可分性的前提下，為避免因降噪、域變換等過程導(dǎo)致信息損失、微弱特征被忽略，本文不對(duì)聲學(xué)信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，而是直接將聲學(xué)信號(hào)時(shí)域作為所提診斷網(wǎng)絡(luò)的輸入，實(shí)現(xiàn)端到端的故障診斷。

2.2 電機(jī)電流信號(hào)預(yù)處理

行星齒輪箱與電機(jī)相連，當(dāng)行星齒輪箱中部件出現(xiàn)故障時(shí)，機(jī)組系統(tǒng)會(huì)產(chǎn)生額外的扭矩波動(dòng)[28]，然后電機(jī)會(huì)產(chǎn)生相應(yīng)的扭矩來平衡該扭矩波動(dòng)，進(jìn)而反映為電機(jī)的電流變化[29]。因此能夠通過電機(jī)電流信號(hào)診斷行星齒輪箱故障。

但與聲學(xué)信號(hào)不同，故障狀態(tài)與正常狀態(tài)下的電機(jī)電流時(shí)域信號(hào)和直接對(duì)時(shí)域信號(hào)作快速傅里葉變換(Fast Fourier Transform，F(xiàn)FT)獲得的頻域信號(hào)都有極大局限性，可分性差。

仍以行星齒輪箱中行星輪缺齒故障為例進(jìn)行分析。圖3為正常狀態(tài)電機(jī)電流信號(hào)時(shí)域和頻域圖。圖4為行星輪缺齒狀態(tài)電機(jī)電流信號(hào)時(shí)域和頻域圖。對(duì)比可知：二者時(shí)域信號(hào)的周期和幅值幾乎一致；頻域信號(hào)也僅電流工頻突出，幅值稍有差異，無與行星輪故障相關(guān)的特征。

圖3 正常狀態(tài)電機(jī)電流信號(hào)時(shí)域和頻域圖Fig.3 Time and frequency domain diagrams of motor current signal in normal state

圖4 行星輪缺齒狀態(tài)電機(jī)電流信號(hào)時(shí)域和頻域Fig.4 Time and frequency domain diagrams of motor current signal in epicyclic gear teeth missing state

因此，需對(duì)電機(jī)電流信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，使故障特征突出并增強(qiáng)可分性。首先，采用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(Empirical Mode Decomposition，EMD)把電機(jī)電流信號(hào)分解為一簇IMF分量，使復(fù)雜的非平穩(wěn)信號(hào)變?yōu)閱畏至?。然后，?duì)獲取的IMF分量作快速傅里葉變換。以所示行星輪缺齒故障為例，如圖5所示，IMF1～I(xiàn)MF3依然是僅電流工頻fe突出，故障相關(guān)特征不明顯；IMF4中除電流工頻突出外，與行星輪故障相關(guān)的特征均較明顯，如行星輪故障頻率fp以及0.5fp、fe-0.5fp、fe+0.5fp都較突出，而且幅值都高于正常狀態(tài)(見表1)，約是正常狀態(tài)的1.6～2.2倍。

表1 行星輪故障特征頻率幅值Table 1 Fault feature frequency amplitude of epicyclic gear

圖5 行星輪缺齒狀態(tài)電機(jī)電流EMD分解頻域圖Fig.5 EMD decomposition frequency domain diagram of motor current signal in epicyclic gear teeth missing state

綜上分析，確定將IMF4分量頻域信號(hào)作為所提診斷網(wǎng)絡(luò)的輸入。

2.3 多尺度解耦卷積網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建

由于聲學(xué)信號(hào)和預(yù)處理后的電機(jī)電流信號(hào)均是一維，所以本文構(gòu)建的2種非接觸傳感器信號(hào)深度特征融合診斷網(wǎng)絡(luò)以一維標(biāo)準(zhǔn)卷積網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)。

但標(biāo)準(zhǔn)卷積網(wǎng)絡(luò)對(duì)類間差異不夠敏感，易混淆類內(nèi)變異和類間差異，因此引入雙曲正切解耦卷積對(duì)標(biāo)準(zhǔn)卷積網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行改進(jìn)，將其置于網(wǎng)絡(luò)最開始，用以在聲學(xué)和電機(jī)電流信號(hào)中提取微弱、對(duì)類間差異敏感的特征。此外，故障影響聲學(xué)信號(hào)和電機(jī)電流信號(hào)的機(jī)理不同，使得2種信號(hào)對(duì)同一故障的描述具有互補(bǔ)性，所以通過雙曲正切解耦卷積分別對(duì)2種信號(hào)進(jìn)行獨(dú)立的特征提取，以保持互補(bǔ)關(guān)系。

對(duì)2種信號(hào)獨(dú)立的特征提取采用了多尺度的解耦卷積，通過2個(gè)大小不同的卷積核進(jìn)行解耦卷積操作，以獲取到稀疏和不稀疏2種尺度的特征，增加感受野。再將2種尺度特征進(jìn)行串行計(jì)算，然后進(jìn)行池化和再次的解耦卷積，進(jìn)一步擴(kuò)大類間差異。接著把經(jīng)過解耦卷積后獲取的2種信號(hào)的特征作并行計(jì)算，并通過池化和標(biāo)準(zhǔn)卷積實(shí)現(xiàn)特征整合。之后引入金字塔池化模塊來減少整合后特征的丟失，形成一個(gè)輕量化的多尺度解耦卷積網(wǎng)絡(luò)。具體結(jié)構(gòu)和詳細(xì)參數(shù)如圖6和表2所示。

表2 多尺度解耦卷積網(wǎng)絡(luò)詳細(xì)參數(shù)Table 2 Detailed parameters of multiscale decoupling convolution network

圖6 多尺度解耦卷積網(wǎng)絡(luò)詳細(xì)結(jié)構(gòu)Fig.6 Detailed structure of multiscale decoupling convolution network

3 試驗(yàn)驗(yàn)證

3.1 試驗(yàn)設(shè)計(jì)

試驗(yàn)所用行星齒輪箱系統(tǒng)如圖7所示，包括機(jī)械部分和采集部分。機(jī)械部分主要由磁粉制動(dòng)器、行星齒輪箱和電機(jī)組成。行星齒輪箱內(nèi)部結(jié)構(gòu)如圖8所示，主要由齒圈、太陽輪、太陽輪軸承、行星輪、行星輪軸承等組成。采集部分主要由數(shù)據(jù)采集器、筆記本電腦和多種傳感器(即聲學(xué)、電流和振動(dòng)加速度傳感器)組成。

圖7 行星齒輪箱試驗(yàn)系統(tǒng)Fig.7 Epicyclic gearbox testing system

圖8 行星齒輪箱內(nèi)部結(jié)構(gòu)Fig.8 Internal structure of epicyclic gearbox

試驗(yàn)時(shí)，將聲學(xué)傳感器置于行星齒輪箱垂直徑向上方處，將電機(jī)電源線穿過電流傳感器，將振動(dòng)傳感器安裝于行星齒輪箱垂直徑向位置，之后3個(gè)傳感器通過信號(hào)線與數(shù)據(jù)采集器相連，再通過計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的同步采集和控制。

行星齒輪箱試驗(yàn)條件設(shè)計(jì)為：轉(zhuǎn)速2 400 r/min，負(fù)載9 N·m，采樣頻率12 kHz。設(shè)置的狀態(tài)有6種，既包含單一故障，還包含耦合故障，具體如表3所示。其中，耦合故障是以上單一故障的復(fù)合，復(fù)合方式如圖9所示，其故障特征與單一故障特征近似，能有效檢驗(yàn)所提方法的效果。

表3 行星齒輪箱故障狀態(tài)Table 3 Fault state of epicyclic gearbox

圖9 耦合故障(行星輪缺齒+行星輪軸承保持架裂紋)復(fù)合方式Fig.9 Composite mode of coupling fault (epicyclic gear teeth missing + epicyclic gear retainer crack)

數(shù)據(jù)長度為1 024，訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)按3∶1的比例劃分，每種狀態(tài)訓(xùn)練數(shù)據(jù)600組，測試數(shù)據(jù)200組，因此6種狀態(tài)共有訓(xùn)練數(shù)據(jù)3 600組，測試數(shù)據(jù)1 200組。

3.2 試驗(yàn)對(duì)比和結(jié)果分析

3.2.1 解耦卷積層與標(biāo)準(zhǔn)卷積層比較

為對(duì)比解耦卷積層與標(biāo)準(zhǔn)卷積層的效果差異，將聲學(xué)和電機(jī)電流信號(hào)輸入至所提網(wǎng)絡(luò)和與所提網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)一致但不含解耦卷積層的網(wǎng)絡(luò)中，同樣迭代30次，迭代曲線如圖10所示。由圖10可見：不含解耦卷積層的網(wǎng)絡(luò)在迭代結(jié)束時(shí)才趨于收斂，曲線整體波動(dòng)性大；而含解耦卷積層的網(wǎng)絡(luò)在第10代時(shí)就趨向于收斂，且曲線波動(dòng)較小，最后的診斷準(zhǔn)確率也更高。說明解耦卷積有效地提取了類間差異敏感的特征，進(jìn)而加速了網(wǎng)絡(luò)收斂。

圖10 準(zhǔn)確率曲線Fig.10 Accuracy curve

3.2.2 與單一非接觸傳感器診斷、標(biāo)準(zhǔn)卷積網(wǎng)絡(luò)融合診斷對(duì)比

為檢驗(yàn)所提網(wǎng)絡(luò)融合診斷的效果，將其分別與單一非接觸傳感器診斷、標(biāo)準(zhǔn)卷積網(wǎng)絡(luò)融合診斷作對(duì)比，即分別將單一聲學(xué)信號(hào)、單一電機(jī)電流信號(hào)、聲學(xué)和電機(jī)電流信號(hào)分別輸入至改進(jìn)前的標(biāo)準(zhǔn)卷積網(wǎng)絡(luò)中。為保證結(jié)果的準(zhǔn)確性重復(fù)測試了5次，5次測試的結(jié)果如圖11和表4所示。結(jié)果表明，本文所提網(wǎng)絡(luò)各次測試的準(zhǔn)確率均最高，平均診斷準(zhǔn)確率比僅聲學(xué)、僅電機(jī)電流、標(biāo)準(zhǔn)卷積網(wǎng)絡(luò)融合聲學(xué)和電機(jī)電流信號(hào)分別提高8.67個(gè)百分點(diǎn)、6.13個(gè)百分點(diǎn)和4.93個(gè)百分點(diǎn)。此外所提網(wǎng)絡(luò)的標(biāo)準(zhǔn)差較小，表明該方法的穩(wěn)定性也較好。

表4 5次測試的平均準(zhǔn)確率和標(biāo)準(zhǔn)差Table 4 Average testing accuracy and standard deviation

圖11 5次測試詳細(xì)的測試準(zhǔn)確率Fig.11 Detailed testing accuracy of 5 tests

圖12為通過t-分布鄰域嵌入法(t-distributed stochastic neighbor embedding，t-SNE)對(duì)以上診斷方法的可視化，能更清晰分辨不同方法對(duì)各狀態(tài)的區(qū)分情況。圖12顯示，采用單一非接觸傳感器診斷和2種非接觸傳感器信號(hào)通過標(biāo)準(zhǔn)卷積網(wǎng)絡(luò)融合診斷時(shí)，均未能實(shí)現(xiàn)對(duì)6種狀態(tài)的完全正確分類。僅聲學(xué)信號(hào)(見圖12a)時(shí)，缺齒、保持架裂紋、缺齒和保持架裂紋的耦合故障間無明晰界限，尤其2種耦合故障存在大量重疊；僅電機(jī)電流信號(hào)(見圖12b)時(shí)，各狀態(tài)均未能完全聚為一團(tuán)，其中故障程度相對(duì)不嚴(yán)重的軸承保持架裂紋與正常狀態(tài)混疊，缺齒和保持架裂紋的耦合故障與缺齒狀態(tài)也存在混疊，其余狀態(tài)間亦無明晰界限。

綜上，僅單一非接觸傳感器無法全面描述故障。聲學(xué)和電機(jī)電流信號(hào)通過標(biāo)準(zhǔn)卷積網(wǎng)絡(luò)融合(見圖12c)時(shí)，部分相似狀態(tài)仍存在極小的混疊，基本上各狀態(tài)都能聚為一團(tuán)，但聚集得較為松散，且各狀態(tài)間距離較近，表明類內(nèi)變異較大，類間差異較小。圖12d為本文所提網(wǎng)絡(luò)診斷結(jié)果的可視化，6種狀態(tài)已被完全地分開，同類狀態(tài)緊湊地聚在一起，不同類狀態(tài)相距較遠(yuǎn)(由坐標(biāo)可知)，表明所提網(wǎng)絡(luò)有效地縮小了類內(nèi)變異，擴(kuò)大了類間差異，尤其對(duì)于相似的耦合故障。同時(shí)具象化地表明了所提的多尺度解耦卷積網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)融合診斷的優(yōu)越性。

3.2.3 與接觸傳感器(振動(dòng)傳感器)診斷對(duì)比

本研究是為了在接觸傳感器安裝受限時(shí)仍能實(shí)現(xiàn)行星齒輪箱故障診斷，因此需對(duì)比所提方法與接觸傳感器(即振動(dòng)傳感器)的診斷效果，衡量本文所提方法的可行性。

將振動(dòng)信號(hào)輸入至改進(jìn)前的標(biāo)準(zhǔn)卷積網(wǎng)絡(luò)中，5次測試的結(jié)果如圖13所示。

圖13 5次測試的詳細(xì)測試準(zhǔn)確率及其平均值Fig.13 Detailed testing accuracy and average of 5 tests

由圖13可知，所提方法每次測試準(zhǔn)確率均高于振動(dòng)，平均約提高了2.66個(gè)百分點(diǎn)。在訓(xùn)練時(shí)間方面，振動(dòng)信號(hào)診斷法平均約需6.78 s，本文所提方法平均約需11.46 s，差距較小。

為具體分析2個(gè)方法對(duì)6類狀態(tài)診斷的效果，繪制如圖14所示的混淆矩陣以進(jìn)行定量比較，其中縱坐標(biāo)為真實(shí)狀態(tài)，橫坐標(biāo)為診斷狀態(tài)，對(duì)角線上數(shù)據(jù)為診斷正確率，其余位置數(shù)據(jù)為錯(cuò)誤率。從圖14a可知，振動(dòng)信號(hào)診斷將約9%的“缺齒和保持架裂紋(同軸)”耦合故障誤診為“缺齒和保持架裂(不同軸)”耦合故障，表明其對(duì)類間差異較小的2類耦合故障不敏感，而本文所提方法則對(duì)此有優(yōu)異效果。從圖14b可知，對(duì)“缺齒和保持架裂紋(同軸)”耦合故障診斷準(zhǔn)確率可達(dá)99%，充分證明所提方法能有效提取故障特征，且充分關(guān)注類間差異，實(shí)現(xiàn)相似狀態(tài)的準(zhǔn)確診斷；此外還表明2種非接觸傳感器融合后不僅能達(dá)到與接觸傳感器一樣好的診斷效果，而且實(shí)現(xiàn)了小幅度提高。

圖14 混淆矩陣Fig.14 Confusion matrix

3.2.4 抗噪性分析

室內(nèi)試驗(yàn)采集的聲學(xué)和振動(dòng)信號(hào)受噪聲影響較小，真實(shí)環(huán)境中二者受噪聲影響較大。為使試驗(yàn)數(shù)據(jù)更符合現(xiàn)場數(shù)據(jù)，向試驗(yàn)聲學(xué)和振動(dòng)信號(hào)中加入不同強(qiáng)度的高斯白噪聲，加噪后信號(hào)的信噪比RSN為-6～6 dB，間隔為2 dB。信噪比定義公式為：

(8)

式中：Ps為信號(hào)有效功率；Pn為噪聲有效功率；RSN單位為dB。

此外，在真實(shí)環(huán)境中很難獲取不同強(qiáng)度噪聲下帶標(biāo)簽的故障數(shù)據(jù)。為能更貼近該情況，診斷網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練采用試驗(yàn)信號(hào)，測試采用加噪后信號(hào)。

圖15所示為不同信噪比下診斷網(wǎng)絡(luò)的準(zhǔn)確率。由圖15可以看出：僅振動(dòng)和僅聲學(xué)的診斷準(zhǔn)確率曲線趨勢都陡峭，伴隨信噪比的減小，即噪聲強(qiáng)度不斷增大，準(zhǔn)確率顯著下降，說明二者的抗噪性差；而本文方法診斷準(zhǔn)確率曲線趨勢平穩(wěn)，在信噪比達(dá)到-6 dB時(shí)準(zhǔn)確率仍大于85%，且當(dāng)信噪比逐步增大，準(zhǔn)確率穩(wěn)定在98.0%。這說明本文方法良好地完成了聲學(xué)與電機(jī)電流信號(hào)特征融合，使易受噪聲污染的聲學(xué)信號(hào)與不易受污染的電機(jī)電流信號(hào)實(shí)現(xiàn)有效互補(bǔ)，因此具有了較強(qiáng)的抗噪能力。

圖15 不同信噪比下診斷準(zhǔn)確率Fig.15 Diagnostic accuracy at different signal-to-noise ratios

3.2.5 與同類其他方法對(duì)比

本文所提方法與同類其他的卷積網(wǎng)絡(luò)AlexNet-8、VGG16、InceptionV1-22和ResNet18進(jìn)行比較。將聲學(xué)和電機(jī)電流信號(hào)輸入至4種網(wǎng)絡(luò)中，通過診斷準(zhǔn)確率、參數(shù)量(Params)、FLOPs和訓(xùn)練時(shí)間4個(gè)指標(biāo)評(píng)價(jià)不同方法的優(yōu)劣。其中參數(shù)量和FLOPs是判斷網(wǎng)絡(luò)是否輕量化的2個(gè)重要評(píng)價(jià)指標(biāo)。試驗(yàn)結(jié)果如表5所示。

表5 與同類其他方法結(jié)果對(duì)比Table 5 Comparison of results with other similar methods

對(duì)比發(fā)現(xiàn)，在相同的迭代次數(shù)中，本文方法所需時(shí)間最少，準(zhǔn)確率最高，且衡量網(wǎng)絡(luò)內(nèi)存需求的參數(shù)量指標(biāo)和網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜度的FLOPs指標(biāo)也均為最小。這說明本文所提網(wǎng)絡(luò)是輕量化的，其結(jié)構(gòu)相對(duì)簡單、復(fù)雜度低，計(jì)算效率高，更有望被部署。

4 結(jié) 論

(1)采用解耦卷積層代替標(biāo)準(zhǔn)卷積層提取聲學(xué)信號(hào)和電機(jī)電流信號(hào)中故障特征，能有效挖掘微弱、對(duì)類間差異敏感的特征。與只含標(biāo)準(zhǔn)卷積層的同結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)相比，改進(jìn)后提前了15代趨于收斂。

(2)采用對(duì)類間差異敏感、能增大感受野的多尺度解耦卷積和能減少特征丟失的金字塔池化模塊改進(jìn)標(biāo)準(zhǔn)卷積網(wǎng)絡(luò)，形成多尺度解耦卷積網(wǎng)絡(luò)，提高融合診斷效果。相比標(biāo)準(zhǔn)卷積網(wǎng)絡(luò)和同類結(jié)構(gòu)較深的網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)準(zhǔn)確率更高、訓(xùn)練時(shí)間短，且參數(shù)量和FLOPs更小，僅為770 kB和1.78 MB，是一個(gè)輕量化的網(wǎng)絡(luò)，更有望被部署。

(3)采用2種非接觸傳感器融合診斷，能適用接觸傳感器安裝受限的情況。該方法取得了比接觸傳感器診斷更高的準(zhǔn)確率(提升了約2.66個(gè)百分點(diǎn))和更好的抗噪性能(信噪比達(dá)到-6 dB時(shí)準(zhǔn)確率仍大于85%，遠(yuǎn)大于接觸傳感器的54.4%)；同時(shí)該方法故障診斷效果也優(yōu)于單一聲學(xué)、單一電流傳感器，平均診斷準(zhǔn)確率分別提升8.67和6.13個(gè)百分點(diǎn)。