趙小強(qiáng)，郭?？?/p>

（1.蘭州理工大學(xué)電氣工程與信息工程學(xué)院，蘭州 730050；2.甘肅省工業(yè)過(guò)程先進(jìn)控制重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，蘭州 730050；3.蘭州理工大學(xué)國(guó)家級(jí)電氣與控制工程實(shí)驗(yàn)室教學(xué)中心，蘭州 730050）

0 引言

隨著制造業(yè)信息化的要求與無(wú)人制造等多方要素推動(dòng)下，現(xiàn)有旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備的發(fā)展方向朝著信息化、智能化的方向前進(jìn)，而滾動(dòng)軸承作為機(jī)械設(shè)備中最常見(jiàn)的零部件，使用條件十分苛刻，這也導(dǎo)致其很容易發(fā)生故障[1-2]。據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，旋轉(zhuǎn)機(jī)械的故障約有45%～55%是由滾動(dòng)軸承引起的，滾動(dòng)軸承的故障可能會(huì)使機(jī)械設(shè)備工作異常，甚至造成嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)損失與人員傷亡[3-5]。因此，為了確保旋轉(zhuǎn)設(shè)備的正常運(yùn)行，對(duì)滾動(dòng)軸承進(jìn)行迅速高效的故障診斷是十分重要的。

近年來(lái)，隨著深度學(xué)習(xí)的蓬勃發(fā)展，包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(convolutional neural networks,CNN) [6-8]在內(nèi)的諸多網(wǎng)絡(luò)模型被應(yīng)用到故障診斷領(lǐng)域，并取得了良好的診斷效果。例如，李恒等[9]通過(guò)短時(shí)傅里葉變換，將原始振動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)化為時(shí)頻譜圖作為CNN 網(wǎng)絡(luò)的輸入，取得了良好的診斷效果。卞景藝等[10]提出了一種多尺度一維深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的診斷方法，構(gòu)建了多個(gè)含有不同尺寸卷積核通道的特征提取層，最后進(jìn)行故障識(shí)別。董紹江等[11]采用奇異值分解與經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行降噪處理，然后將其輸入到帶注意力機(jī)制的CNN 網(wǎng)絡(luò)模型中進(jìn)行故障識(shí)別與分類。

盡管上述方法取得了良好的診斷效果，但是由于CNN 網(wǎng)絡(luò)具有局部連接與權(quán)值共享的特點(diǎn)，導(dǎo)致其無(wú)法獲得特征信息的全局感受野，因此YU 等[12]提出了空洞卷積的概念。相比于普通卷積而言，空洞卷積可以增大感受野，讓每個(gè)卷積輸出都包含較大范圍的信息。段浩明等[13]提出了一種端到端基于一維注意力混合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的滾動(dòng)軸承故障診斷方法，引入空洞卷積以增加感受野，并加入注意力機(jī)制實(shí)現(xiàn)對(duì)滾動(dòng)軸承的智能診斷。喬美英等[14]提出了一種改進(jìn)稀疏濾波與深層空洞門(mén)卷積網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的故障診斷模型，利用空洞門(mén)卷積與雙向LSTM 網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行故障分類識(shí)別。然而，空洞卷積在增大感受野的同時(shí)，也造成了邊緣信息的丟失，并且損失了信息的連續(xù)性。

Swin transformer 網(wǎng)絡(luò)是LIU 等[15]提出的一種基于移動(dòng)窗口自注意力機(jī)制的網(wǎng)絡(luò)，解決了Transformer 網(wǎng)絡(luò)[16]中計(jì)算量巨大的問(wèn)題，已經(jīng)在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域(natural language processing,NLP)取得了巨大成功，該網(wǎng)絡(luò)模型通過(guò)層次化的結(jié)構(gòu)，既能獲得全局感受野，又能提高運(yùn)行效率。

基于以上分析，針對(duì)變工況條件下CNN 網(wǎng)絡(luò)在特征提取過(guò)程中無(wú)法充分提取特征全局信息的問(wèn)題，本文提出一種MSCNN-SwinT 的滾動(dòng)軸承故障診斷方法。首先設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)處理模塊，利用連續(xù)小波變換保留原始信號(hào)的時(shí)頻特性，將一維振動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)化為二維時(shí)頻圖像；然后設(shè)計(jì)局部感知模塊，構(gòu)建多尺度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，利用不同尺度的卷積核對(duì)故障信息的局部特征進(jìn)行提取，并使用卷積塊注意模塊(convolutional block attention module,CBAM)剔除冗余信息，提取更重要的故障特征；之后設(shè)計(jì)特征提取模塊，引入殘差連接提高前后特征信息的利用效率并緩解梯度消失現(xiàn)象，通過(guò)SwinT 網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)故障信息的全局特征；最后，為減少參數(shù)量和抑制過(guò)擬合現(xiàn)象，使用全局平均池化層代替全連接層進(jìn)行故障識(shí)別。使用美國(guó)凱斯西儲(chǔ)大學(xué)軸承數(shù)據(jù)集和自制數(shù)據(jù)集進(jìn)行試驗(yàn)驗(yàn)證，并與幾種相關(guān)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行對(duì)比，驗(yàn)證本文方法的有效性。

1 MSCNN-SwinT 故障診斷方法

滾動(dòng)軸承通常工作在十分復(fù)雜的環(huán)境中，在故障診斷過(guò)程中，特征提取的充分與否將直接影響診斷效果。本文首先使用無(wú)重疊方式將采集到的原始軸承振動(dòng)信號(hào)構(gòu)造數(shù)據(jù)樣本，通過(guò)連續(xù)小波變換將一維信號(hào)轉(zhuǎn)化為二維時(shí)頻圖像作為模型輸入，利用所設(shè)計(jì)的多尺度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取故障信息的局部特征，同時(shí)引入CBAM 注意力機(jī)制，提取更重要的信息；之后通過(guò)卷積殘差連接將原始二維時(shí)頻圖像和局部感知圖像進(jìn)行融合，通過(guò)Swin transformer 網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)故障信息的全局特征；最后使用全局平均池化來(lái)代替全連接層，減少參數(shù)量，加快訓(xùn)練速度，對(duì)故障信息進(jìn)行分類并輸出識(shí)別結(jié)果。圖1 為本文網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖。

圖1 Multiscale convolutional neural networks-Swin transformer 診斷網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)Fig.1 Multiscale convolutional neural networks-Swin transformer diagnostic network architecture

1.1 數(shù)據(jù)處理模塊

連續(xù)小波變換[17]是將一維振動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)換為二維時(shí)頻圖的有效方法，具有強(qiáng)大的時(shí)頻特征提取能力。對(duì)于連續(xù)小波變換而言，小波基函數(shù)的選擇至關(guān)重要。Morlet小波是一種雙邊指數(shù)衰減余弦信號(hào)，與滾動(dòng)軸承產(chǎn)生的脈沖故障特征十分相似。而Morlet 小波中的Cmor 小波表示具有強(qiáng)適應(yīng)性的特點(diǎn)，因此選擇Cmor 小波作為本文小波變換的基函數(shù)，其表達(dá)式為

式中Ψr(·)為 小波基函數(shù)；t為時(shí)間，s；fb為帶寬參數(shù)；exp(·)為 指數(shù)函數(shù)；f為小波中心頻率，Hz。參考文獻(xiàn)[18-19]，本文取fb=3，f=3 Hz。

1.2 局部感知模塊

傳統(tǒng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常使用單一尺度卷積層進(jìn)行特征提取，提取的特征信息有限。因此，為了最大程度地獲取故障數(shù)據(jù)的特征信息，本文設(shè)計(jì)了一種多尺度的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其結(jié)構(gòu)如圖2 所示。第一層使用1 個(gè)1×1的卷積層對(duì)故障數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，通道數(shù)設(shè)置為32；第二層使用3×3，5×5，1×1 的卷積層，其通道數(shù)分別為8、16、32；第三層使用5×5，3×3，1×1 的卷積層，其通道數(shù)分別為8、16、32。為了提升網(wǎng)絡(luò)性能，每一個(gè)卷積層后面都使用BN 層和ReLU 激活函數(shù)，然后通過(guò)Concat 層將不同通道的特征維度拼接到一起，最后通過(guò)卷積塊注意模塊[20]提取關(guān)鍵信息并輸出特征圖。

圖2 多尺度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)Fig.2 Multiscale convolutional neural network structure

1.3 特征提取模塊

CNN 網(wǎng)絡(luò)因局部連接與權(quán)值共享，在特征提取的過(guò)程中總是通過(guò)卷積層提取局部特征，而后將局部特征進(jìn)行整合，最終得到包含特征信息的特征圖，會(huì)導(dǎo)致部分關(guān)鍵信息丟失。因此，本文基于Swin transformer 網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建特征提取模塊。首先在Swin transformer 網(wǎng)絡(luò)之前使用一個(gè)卷積核大小為1×1 的卷積層，在減少參數(shù)量的同時(shí)增加了通道間信息的交流；其次引入殘差連接將局部特征提取模塊的輸入與1×1 卷積層的輸出進(jìn)行融合，提高前后特征信息的利用效率，并將融合后的特征圖作為Swin transformer 網(wǎng)絡(luò)的輸入，最后通過(guò)Swin transformer 網(wǎng)絡(luò)對(duì)特征信息的全局特征進(jìn)行提取，具體結(jié)構(gòu)如圖3 所示。

圖3 多頭注意力機(jī)制結(jié)構(gòu)圖Fig.3 Structure diagram of multi-head attention mechanism

在圖3 中，多頭注意力機(jī)制的輸入為多個(gè)查詢矩陣、鍵矩陣和值矩陣，查詢矩陣、鍵矩陣、值矩陣為固定的單個(gè)值，經(jīng)過(guò)多個(gè)線性層和縮放點(diǎn)積注意力層，然后通過(guò)融合層進(jìn)行融合并利用線性層輸出，所得到的注意力如式(2)。

式中Attention代表注意力機(jī)制函數(shù)，Softmax代表歸一化函數(shù)，dk代表鍵矩陣維度。

本文Swin transformer 網(wǎng)絡(luò)分為4 個(gè)階段，對(duì)應(yīng)的多頭注意力數(shù)量分別為3、6、12 和24，除第一階段由線性嵌入層和Swin transformer 塊組成之外，其余3 個(gè)階段均由切片合并層和Swin transformer 塊組成。

1.4 MSCNN-SwinT 模型訓(xùn)練流程

本文方法的具體流程如下：首先采用連續(xù)小波變換將一維原始振動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)化為二維時(shí)頻圖，并按照7∶3 的比例將數(shù)據(jù)集劃分訓(xùn)練集與測(cè)試集，之后將訓(xùn)練集輸入到MSCNN-SwinT 模型中進(jìn)行訓(xùn)練，獲取最優(yōu)參數(shù)并保存模型，最后將測(cè)試集輸入到訓(xùn)練好的模型中，實(shí)現(xiàn)對(duì)滾動(dòng)軸承的故障診斷。圖4 為本文方法的流程圖。

圖4 MSCNN-SwinT 模型訓(xùn)練流程Fig.4 MSCNN-SwinT model training process

2 試驗(yàn)驗(yàn)證

為了驗(yàn)證所提方法的有效性和泛化能力，本文選擇美國(guó)凱斯西儲(chǔ)大學(xué)軸承數(shù)據(jù)集(case western reserve university，CWRU)和自制數(shù)據(jù)集進(jìn)行試驗(yàn)。

2.1 CWRU 數(shù)據(jù)集驗(yàn)證結(jié)果與分析

2.1.1 數(shù)據(jù)集及數(shù)據(jù)處理

CWRU 滾動(dòng)軸承數(shù)據(jù)集的試驗(yàn)平臺(tái)由一個(gè)1.5 kW電機(jī)、一個(gè)扭矩傳感器、一個(gè)功率測(cè)試儀和電子控制器組成。被測(cè)軸承型號(hào)SKF6205，采樣頻率12 kHz，選用軸承驅(qū)動(dòng)端數(shù)據(jù)進(jìn)行試驗(yàn)驗(yàn)證，采集4 種不同工況狀態(tài)下的加速度數(shù)據(jù)集，在本文中，將電機(jī)載荷0 kW、電機(jī)轉(zhuǎn)速1 797 r/min 所獲取的數(shù)據(jù)標(biāo)記為數(shù)據(jù)集0，將電機(jī)載荷0.75 kW、電機(jī)轉(zhuǎn)速1 772 r/min 所獲取的數(shù)據(jù)標(biāo)記為數(shù)據(jù)集1，將電機(jī)載荷1.5 kW、電機(jī)轉(zhuǎn)速1 750 r/min所獲取的數(shù)據(jù)標(biāo)記為數(shù)據(jù)集2，將電機(jī)載荷2.2 kW、電機(jī)轉(zhuǎn)速1 750 r/min 所獲取的數(shù)據(jù)標(biāo)記為數(shù)據(jù)集3。將采集到的4 種數(shù)據(jù)集根據(jù)軸承損傷程度及位置用10 種狀態(tài)標(biāo)簽進(jìn)行表示，具體標(biāo)簽與對(duì)應(yīng)的故障狀態(tài)如表1所示。

表1 CWRU 數(shù)據(jù)集標(biāo)簽及對(duì)應(yīng)故障Table 1 CWRU dataset labels and corresponding faults

每段的采樣點(diǎn)數(shù)設(shè)置為784，生成500 個(gè)樣本，對(duì)于每一類故障狀態(tài)生成500 張時(shí)頻圖，并按照7:3 的比例劃分訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本。具體而言，在4 個(gè)數(shù)據(jù)集中，每個(gè)數(shù)據(jù)集的訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本分別為3 500 個(gè)和1 500 個(gè)。使用連續(xù)小波變換將樣本轉(zhuǎn)化為二維時(shí)頻圖像，生成圖像的像素分辨率為224×224，圖5 為10 種故障樣本的時(shí)頻圖，從圖中可以看出，由于樣本信號(hào)中含有的頻率成分以及對(duì)應(yīng)的時(shí)間區(qū)間不同，不同故障的時(shí)頻圖中相同位置的顏色深淺均不相同，表明連續(xù)小波變換可以很好地保留原始樣本信號(hào)的時(shí)頻特性。

2.1.2 試驗(yàn)結(jié)果與分析

試驗(yàn)在pycharm 的pytorch 框架下完成，電腦配置為Windows10 系統(tǒng)、i7-11800H 處理器、16 GB 內(nèi)存。選取Adam 優(yōu)化器優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，批次設(shè)置為16，迭代批數(shù)為30，學(xué)習(xí)率為0.001。

選用CrossEntropyLoss 交叉熵作為損失函數(shù)，表達(dá)式如式(3)所示。

式中L表示誤差損失值，K表示故障類別的數(shù)量，表 示第i個(gè)類別的真實(shí)標(biāo)簽，表示模型判定可能為第i類故障的預(yù)測(cè)概率值。

圖6 為本文方法迭代30 次的故障識(shí)別準(zhǔn)確率曲線與Loss 函數(shù)變化曲線。

圖6 本文方法在CWRU 數(shù)據(jù)集的驗(yàn)證結(jié)果Fig.6 Validation results of method in this paper on CWRU dataset

從圖6 中可以看出，在經(jīng)過(guò)30 次訓(xùn)練后，訓(xùn)練集和測(cè)試集的準(zhǔn)確率均達(dá)到100%，訓(xùn)練集的損失函數(shù)值從0.667 2 降低至0.005 以下，測(cè)試集的損失函數(shù)值從0.035 7降低至0.003 以下，模型訓(xùn)練至第2 個(gè)批次時(shí)，準(zhǔn)確率達(dá)到100%，損失函數(shù)值降低至0.01 以下，模型達(dá)到完全收斂，之后準(zhǔn)確率與損失函數(shù)值趨于穩(wěn)定。

為了進(jìn)一步驗(yàn)證本文方法的特征提取與分類能力，采用T-SNE 降維技術(shù)，對(duì)本文網(wǎng)絡(luò)模型的分類結(jié)果進(jìn)行三維立體可視化，結(jié)果如圖7 所示。

圖7 原始數(shù)據(jù)與分類層的特征可視化結(jié)果Fig.7 Results of feature visualization of raw data and classification layer

從圖7 中可以看出，在原始數(shù)據(jù)中，10 類故障數(shù)據(jù)雜亂無(wú)章，相互混疊，難以區(qū)分，而經(jīng)過(guò)本文所提方法的特征提取和分類輸出之后，故障數(shù)據(jù)已經(jīng)完全聚集，相互分離，這表明本文方法具有很強(qiáng)的故障分類能力，最終分類準(zhǔn)確率達(dá)到了99.67%。

2.1.3 變工況條件下的試驗(yàn)驗(yàn)證

變工況試驗(yàn)是對(duì)診斷方法是否具有良好泛化性能的一種檢驗(yàn)，本文選取數(shù)據(jù)集0、數(shù)據(jù)集1、數(shù)據(jù)集2、數(shù)據(jù)集3 中的一種作為訓(xùn)練樣本，其余3 種為測(cè)試樣本，例如0～1、0～2、0～3 代表的是以數(shù)據(jù)集0 為訓(xùn)練樣本，數(shù)據(jù)集1、數(shù)據(jù)集2、數(shù)據(jù)集3 為測(cè)試樣本。為了驗(yàn)證連續(xù)小波變換與MSCNN-SwinT 網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的優(yōu)勢(shì)，進(jìn)一步選擇LeNet5[21]、VGG16[22]、ResNet18[23]、SwinT 網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行對(duì)比，為了避免偶然誤差，試驗(yàn)進(jìn)行5 次，結(jié)果取平均值，如表2 所示。

表2 變工況條件下不同方法的診斷結(jié)果Table 2 Diagnostic results of different methods under variable working conditions

由表2 可知，在變工況條件下，CWT-LeNet5、CWT-VGG16、CWT-ResNet18 和CWT-Swin 的平均故障識(shí)別準(zhǔn)確率分別為89.15%、89.30%、94.45%和94.76%，本文方法的故障識(shí)別準(zhǔn)確率為97.94%，較其他4 種方法分別提高8.79、8.64、3.49 和3.18 個(gè)百分點(diǎn)。相比于其他幾種方法，本文方法的準(zhǔn)確率變化趨勢(shì)較為平緩，例如，CWT-LeNet5 方法的最高平均準(zhǔn)確率為96.12%，最低平均準(zhǔn)確率為77.40%；本文方法的最高平均準(zhǔn)確率為99.66%，最低平均準(zhǔn)確率為95.01%，這表明本文方法在變工況條件下具有更好的診斷效果和泛化性能。

2.1.4 特征圖像生成方式對(duì)診斷結(jié)果的影響

為了進(jìn)一步驗(yàn)證小波變換與MSCNN-SwinT 模型結(jié)合的故障識(shí)別分類能力，對(duì)比了其他幾種圖像生成方法：文獻(xiàn)[24]使用遞歸圖編碼技術(shù)(recurrence plots，RP)將一維振動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)化為二維紋理圖像輸入到ResNet 網(wǎng)絡(luò)中對(duì)滾動(dòng)軸承進(jìn)行故障診斷；文獻(xiàn)[25]使用馬爾可夫轉(zhuǎn)移場(chǎng)編碼技術(shù)(markov transfer field，MTF)將一維原始振動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)化為具有時(shí)間相關(guān)性的二維特征圖像，然后輸入到CNN 網(wǎng)絡(luò)中實(shí)現(xiàn)故障分類；文獻(xiàn)[26]采用格拉姆角場(chǎng)法(gramian angular field，GAF)將一維信號(hào)轉(zhuǎn)化為二維圖像作為PAM-ResNet 網(wǎng)絡(luò)的輸入，驗(yàn)證小樣本環(huán)境下方法的可行性。本文將相同數(shù)據(jù)集應(yīng)用于上述3 種方法，圖8 為0.014-Ball 故障狀態(tài)下3 種方法生成的特征圖像。

圖8 不同編碼技術(shù)生成的特征圖像Fig.8 Feature images generated by different encoding techniques

將3 種方法生成的特征圖像分別作為MSCNNSwinT 網(wǎng)絡(luò)模型的輸入，為避免偶然現(xiàn)象，試驗(yàn)進(jìn)行5 次，結(jié)果取平均值，如表3 所示。

表3 不同特征圖像的故障診斷準(zhǔn)確率Table 3 Fault diagnosis accuracy of different feature images

由表3 可知，同一種圖像生成方式下，本文模型的故障診斷準(zhǔn)確率均高于其他4 種方法。不同圖像生成方式下，RP-MSCNN-SwinT、MTF-MSCNN-SwinT 和GAFMSCNN-Swin 的準(zhǔn)確率分別為96.37%、94.26%和95.47%，本文方法的故障識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到100%，相比于其他3 種方法分別提高3.63、5.74 和4.53 個(gè)百分點(diǎn)，表明本文模型與連續(xù)小波變換結(jié)合具有更強(qiáng)的故障學(xué)習(xí)能力。

2.2 自制數(shù)據(jù)集驗(yàn)證結(jié)果與分析

2.2.1 數(shù)據(jù)集及數(shù)據(jù)處理

自制數(shù)據(jù)集的試驗(yàn)平臺(tái)如圖9 所示，主要由三相交流異步電機(jī)、加負(fù)載裝置、不同故障種類軸承、變頻控制器、傳感器、DHDAS 動(dòng)態(tài)信號(hào)采集分析系統(tǒng)組成。軸承固定在主軸上，并將主軸與聯(lián)軸器連接，最終將軸承定位在軸承鎖圈中。

圖9 試驗(yàn)臺(tái)Fig.9 Test platform

試驗(yàn)中被測(cè)軸承為M-BFK-3/4 的深溝球軸承（內(nèi)徑19.05 mm，外徑25.4 mm，滾動(dòng)體9 個(gè)，接觸角0°），包含正常，滾動(dòng)體故障，內(nèi)圈故障，外圈故障，混合故障5 種狀態(tài)。試驗(yàn)使用的是剪切加速度傳感器型號(hào)為333B30，靈敏度為102.7 mV/g，剪切加速度傳感器分別固定在軸承座的9 點(diǎn)鐘（x軸）方向和12 點(diǎn)鐘（y軸）方向。本試驗(yàn)使用的是固定在9 點(diǎn)鐘方向的剪切加速度傳感器采集到的振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)，通過(guò)變頻控制器調(diào)節(jié)電機(jī)頻率，分別為20、30 和40 Hz。在固定的電機(jī)頻率上使用加載裝置通過(guò)單一控制變量法采集負(fù)載分別為0、0.745、1.490、2.235 和2.980 kW 共5 種工況的數(shù)據(jù)，樣本數(shù)據(jù)的采集頻率為25 600 Hz。本文選擇其中10 類故障狀態(tài)作為試驗(yàn)數(shù)據(jù)集，具體標(biāo)簽及對(duì)應(yīng)故障如表4所示。每段樣本的采樣點(diǎn)為784，每種故障的樣本為500，共生成5 000 張時(shí)頻圖，按照7:3 的比例劃分訓(xùn)練集與測(cè)試集。

表4 自制數(shù)據(jù)標(biāo)簽及對(duì)應(yīng)故障Table 4 Self-made data labels and corresponding faults

2.2.2 故障診斷結(jié)果分析

本部分試驗(yàn)除試驗(yàn)數(shù)據(jù)與凱斯西儲(chǔ)大學(xué)數(shù)據(jù)集不同以外，所有網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)均相同。

為了驗(yàn)證本文方法的有效性與良好的泛化性能，將本文方法與已有方法進(jìn)行對(duì)比，試驗(yàn)結(jié)果如表5所示。

表5 各種方法診斷結(jié)果Table 5 Diagnostic results by various methods

從表5 中可以看出，本文方法的準(zhǔn)確率達(dá)到99.18%。較其他4 種方法分別提高5.23、2.74、1.40 和1.26 個(gè)百分點(diǎn)。這是因?yàn)镃WT-LeNet5、CWT-VGG16 和CWTResNet18 均采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征提取，雖然利用了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像分類中的強(qiáng)大能力，但是并沒(méi)有從根本上突破卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無(wú)法提取故障數(shù)據(jù)全局特征的局限，導(dǎo)致準(zhǔn)確率不佳；而CWT-SwinT 單純使用Swin transformer 網(wǎng)絡(luò)，雖然對(duì)故障信息的全局特征進(jìn)行了提取，但是其對(duì)于微小特征的學(xué)習(xí)能力不足。而本文方法通過(guò)多尺度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取故障信息的局部特征，采用Swin transformer 網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)故障信息的全局特征，有效提高了故障診斷的準(zhǔn)確率。

為進(jìn)一步驗(yàn)證所提方法的泛化性能，本文對(duì)上述10種故障做了混淆矩陣試驗(yàn)，結(jié)果如圖10 所示。

圖10 混淆矩陣圖Fig.10 Confusion matrix diagram

由圖10 可知，本文所提方法只有1.0%標(biāo)簽為0 的故障和4.0%標(biāo)簽為3 的故障出現(xiàn)誤分現(xiàn)象，其他故障狀態(tài)的分類效果良好，整體故障診斷準(zhǔn)確率達(dá)到了99.33%，這表明本文方法在不同數(shù)據(jù)集上有較高的故障識(shí)別能力和良好的泛化能力。

3 結(jié)論

為了解決變工況條件下卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無(wú)法充分提取全局特征信息的問(wèn)題，本文提出了一種基于MSCNNSwinT 的滾動(dòng)軸承故障診斷方法，主要結(jié)論如下：

1)本文利用連續(xù)小波變換將一維振動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)化為時(shí)頻圖像，保留了原始信號(hào)的時(shí)頻域特征，設(shè)計(jì)了多尺度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)捕捉時(shí)頻圖像的局部特征，同時(shí)引入CBAM 注意力機(jī)制提取更關(guān)鍵的特征信息，通過(guò)殘差連接加強(qiáng)前后信息的利用效率，并通過(guò)Swin transformer 網(wǎng)絡(luò)捕獲特征圖的全局信息，解決了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無(wú)法學(xué)習(xí)全局特征的問(wèn)題。

2)針對(duì)CNN 網(wǎng)絡(luò)無(wú)法提取全局信息的問(wèn)題，結(jié)合Swin transformer 網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn)，本文提出MSCNN-Swin-T 模型，并與幾種典型網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行試驗(yàn)對(duì)比，結(jié)果表明，在變工況條件下本文方法的平均故障診斷準(zhǔn)確率達(dá)到97.94%，較對(duì)比方法分別提高8.79、8.64、3.49 和3.18 個(gè)百分點(diǎn)，這說(shuō)明本文方法在復(fù)雜條件下仍具有很高的診斷準(zhǔn)確率。

3)試驗(yàn)表明，在不同圖像編碼方式下，本文方法的故障診斷準(zhǔn)確率為100%，較其他幾種對(duì)比方法分別提高3.63、5.74 和4.53 個(gè)百分點(diǎn)，這表明連續(xù)小波變換與本文所提網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)合可以學(xué)習(xí)更多的特征信息從而有更高的準(zhǔn)確率；在不同數(shù)據(jù)集中，本文方法的故障識(shí)別準(zhǔn)確率分別達(dá)到100%與99.18%。這說(shuō)明本文方法具有良好的泛化性能。