謝鋒云，董建坤，符羽，劉翊，肖乾

（1.華東交通大學(xué) 機(jī)電與車輛工程學(xué)院，南昌 330013；2.國家先進(jìn)軌道交通裝備創(chuàng)新中心，湖南 株洲 412001）

三相異步電機(jī)是旋轉(zhuǎn)機(jī)械中重要的動力設(shè)備，被廣泛應(yīng)用于工程領(lǐng)域[1-2]。電機(jī)在運行過程中受負(fù)載、使用年限等影響，不可避免的產(chǎn)生故障，從而影響生產(chǎn)效率的同時，對經(jīng)濟(jì)效益及生命安全等問題造成巨大的影響[3]。因此對電機(jī)故障診斷并確定其工作狀態(tài)有重要意義。

Hinton 等在2006 年提出深度學(xué)習(xí)相關(guān)概念和梯度消失問題的解決方法使其應(yīng)用范圍趨于廣泛[4]，大量學(xué)者開始將深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用于機(jī)械設(shè)備的故障診斷領(lǐng)域。仝鈺等提出一種基于格拉姆角差域和CNN 的軸承故障診斷模型，并取得了很好的效果[5]。丁承君等提出一種基于變分模態(tài)分解與深度CNN 相結(jié)合的特征提取方法并應(yīng)用于滾動軸承故障診斷，實現(xiàn)了變工況情況下的滾動軸承故障類別[6]。雷亞國等提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的機(jī)械健康監(jiān)測的方法，并對齒輪箱進(jìn)行了健康監(jiān)測[7]。孫文珺等采用稀疏自動編碼深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對電機(jī)狀態(tài)進(jìn)行識別，并獲得較好效果[8]。王麗華等通過堆疊降噪自編碼對實驗數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練得到特征編碼,最終完成了電機(jī)狀態(tài)的精準(zhǔn)識別[9]。深度學(xué)習(xí)模型在進(jìn)行故障診斷過程中可以自動對其進(jìn)行深層次的特征提取以及最終的模式識別工作，從而很好的解決了傳統(tǒng)機(jī)器機(jī)器學(xué)習(xí)模型十分依賴特征選擇以及本身對選取的特征學(xué)習(xí)能力不足的缺點，為機(jī)械設(shè)備的故障診斷工作提供了一條新的道路。

在實際工作生產(chǎn)過程中，機(jī)械設(shè)備的故障診斷工作因時常缺少大量有效數(shù)據(jù)而往往存在較大難度。遷移學(xué)習(xí)作為一種新的機(jī)器學(xué)習(xí)方法應(yīng)運而生，能把從某些領(lǐng)域上獲取的知識遷移到與其相似的領(lǐng)域上，給缺少大量有效數(shù)據(jù)的問題提供一個新的思路[10]。文獻(xiàn)[11-12]針對滾動軸承故障診斷中，存在訓(xùn)練樣本不足的問題，提出了遷移學(xué)習(xí)與支持向量機(jī)（SVM）結(jié)合的識別方法，并對滾動軸承變工況狀態(tài)進(jìn)行了識別，并取得了良好的效果。沈飛等為了實現(xiàn)電機(jī)在目標(biāo)域少量數(shù)據(jù)下對健康、轉(zhuǎn)子彎曲、轉(zhuǎn)子不平衡以及斷條4 種狀態(tài)進(jìn)行有效識別工作而采用調(diào)整輔助振動數(shù)據(jù)權(quán)重的方法來幫助目標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，并最終取得了較好的提升效果[13]。

雖然在機(jī)械設(shè)備的故障診斷中上述方法均獲得了較好的效果，但是在電機(jī)故障診斷中一維CNN 的應(yīng)用較少，并且沒有與遷移學(xué)習(xí)相結(jié)合的例子。同時轉(zhuǎn)子斷條與軸承故障是三相異步電機(jī)的故障類型中較為常見的兩種[14]。因此本文將三相異步電機(jī)作為研究對象，在不同工況下結(jié)合深度學(xué)習(xí)與遷移學(xué)習(xí)的相關(guān)知識對電機(jī)正常、軸承故障以及轉(zhuǎn)子斷條3 種狀態(tài)進(jìn)行故障診斷研究。

1 基本理論

1.1 CNN

CNN 始于20 世紀(jì)80 至90 年代，是目前流行的一種深度學(xué)習(xí)算法，具有很強(qiáng)的表征學(xué)習(xí)和分類能耐力，其避免了特征提取與數(shù)據(jù)重建等過程[15]。CNN 可以分為由卷積層、池化層（特征提?。┮约坝扇B接層、分類器組成的識別層兩部分。

其中卷積層完成的主要工作是對輸入樣本進(jìn)行逐層特征提取工作，每層卷積層都設(shè)有多個卷積核的同時其參數(shù)由反向傳播算法計算而得。卷積層因為權(quán)值共享特點使其計算量得以大大降低，從而滿足了處理大數(shù)據(jù)運算的條件。而池化層所完成的任務(wù)是對卷積層提取的特征進(jìn)行選擇，兩者在CNN 模型中的位置一般交替連接，這樣的布局不僅可以控制過擬合，同時可以減少參數(shù)的訓(xùn)練從而加快了CNN 模型的訓(xùn)練速度。

池化層計算公式一般為

全連接層的主要工作是綜合前面層提取的特征樣本，并最終在分類器中完成模式識別工作。

1.2 遷移學(xué)習(xí)

遷移學(xué)習(xí)是一種在此領(lǐng)域進(jìn)行學(xué)習(xí)所獲得相關(guān)知識遷移應(yīng)用到其他相似領(lǐng)域的一種方法。比如將在學(xué)習(xí)駕駛自行車的經(jīng)驗應(yīng)用到學(xué)習(xí)駕駛電動車當(dāng)中。

在使用現(xiàn)有的多種機(jī)器學(xué)習(xí)算法對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類或預(yù)測時往往需要收集大量的標(biāo)記和未標(biāo)記數(shù)據(jù)，大量的帶標(biāo)簽數(shù)據(jù)才能保證訓(xùn)練模型的有效性和準(zhǔn)確性，即在少量數(shù)據(jù)樣本情況下，這些所建立的模型往往沒有良好的預(yù)測和分類能力。在這種背景下，半監(jiān)督分類的出現(xiàn)可以利用大量的未標(biāo)簽數(shù)據(jù)與少量的標(biāo)簽數(shù)據(jù)來建立良好的訓(xùn)練模型，達(dá)到分類和預(yù)測的目的。同時監(jiān)督分類和半監(jiān)督分類的每項任務(wù)都是從頭開始學(xué)習(xí)的，在實際工程中的某些情況下無法獲得大量帶標(biāo)簽數(shù)據(jù)，此時就需要從現(xiàn)有的源領(lǐng)域中將建好的模型遷移到目標(biāo)領(lǐng)域并進(jìn)行改進(jìn)以完成目標(biāo)領(lǐng)域的任務(wù)。遷移學(xué)習(xí)的特點是可以將不同的領(lǐng)域之間進(jìn)行數(shù)據(jù)的訓(xùn)練和預(yù)測任務(wù)，因此遷移學(xué)習(xí)可以在目標(biāo)域帶標(biāo)簽數(shù)據(jù)較少的情況下對其進(jìn)行有效的分類和預(yù)測。表1 為遷移學(xué)習(xí)和傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)在數(shù)據(jù)分布以及標(biāo)簽數(shù)據(jù)等方面的主要區(qū)別。

表1 遷移學(xué)習(xí)和傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的區(qū)別Tab.1 Differences between transfer learning and traditional machine learning

2 遷移CNN 電機(jī)故障診斷模型

2.1 CNN 結(jié)構(gòu)設(shè)計

本文采用一維CNN 模型對三相異步電機(jī)的運行狀態(tài)進(jìn)行識別工作，其模型結(jié)構(gòu)如圖1 所示。首先將實驗采集到的一維振動數(shù)據(jù)輸入至已經(jīng)建立好的一維CNN 模型當(dāng)中，每個樣本的大小為1 024 × 1，第一層卷積層設(shè)有64 個濾波器，以完成輸入信號的初步特征提取工作。然后通過ReLu 函數(shù)將超過閾值的特征進(jìn)行映射并通過最大池化層對其進(jìn)行降維和采樣。后續(xù)經(jīng)過三層卷積層和兩層池化層完成更深層次的特征提取工作。經(jīng)過全局平均池化進(jìn)行二維數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)一維數(shù)據(jù)的操作，經(jīng)全連接層和分類層完成最終的分類工作。模型所用的損失函數(shù)為CrossEntropyLos 函數(shù)，CNN 模型的各層激活函數(shù)均為ReLu 函數(shù)，同時添加Dropout 層以防止模型過擬合現(xiàn)象的產(chǎn)生，且Dropout = 0.75。Epoch 和批次大小分別為30 和20。一維CNN 模型具體參數(shù)如表2 所示。

圖1 CNN 模型結(jié)構(gòu)圖Fig.1 CNN model structure diagram

表2 CNN 模型參數(shù)Tab.2 CNN model parameters

2.2 遷移CNN

遷移CNN 模型是一種CNN 模型與遷移學(xué)習(xí)方法都進(jìn)行使用的學(xué)習(xí)方式。前提假設(shè)源域數(shù)據(jù)擁有大量的有標(biāo)簽數(shù)據(jù)，而目標(biāo)域只有少量的有標(biāo)簽數(shù)據(jù)。通過訓(xùn)練源域的數(shù)據(jù)，獲得優(yōu)化的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，然后遷移此模型到目標(biāo)域進(jìn)行識別[16]。其具體流程如圖2 所示。

圖2 電機(jī)遷移CNN 學(xué)習(xí)流程圖Fig.2 Flow chart of CNN transfer learning for motor

首先通過電機(jī)故障診斷實驗平臺采集電機(jī)的大量帶標(biāo)簽實驗數(shù)據(jù)作為源域數(shù)據(jù)，例如工況在900 r/min轉(zhuǎn)速下采集電機(jī)風(fēng)扇端3 種狀態(tài)的原始振動數(shù)據(jù)并進(jìn)行訓(xùn)練以獲得一個CNN 模型，然后通過遷移學(xué)習(xí)當(dāng)中模型遷移的方法將此CNN 模型遷移至目標(biāo)域，即使用少量600 r/min 轉(zhuǎn)速下3 種狀態(tài)風(fēng)扇端的帶標(biāo)簽數(shù)據(jù)作為目標(biāo)域數(shù)據(jù)對CNN 模型進(jìn)行參數(shù)調(diào)優(yōu)，在目標(biāo)域中可使用優(yōu)化后的的模型進(jìn)行故障診斷。

3 實驗平臺搭建

本文驗證提出模型的有效性，搭建了電機(jī)故障診斷實驗平臺，包括變頻器、電機(jī)、齒輪箱、磁粉制動器、壓電加速度傳感器、數(shù)據(jù)采集卡、PC 機(jī)，以獲得研究所需要的原始振動數(shù)據(jù)[1]。經(jīng)過綜合考慮，研究對象選用YE2-100L2-4 的三相異步電機(jī)，并搭配JZQ250 定軸齒輪箱，為測得變工況情況下振動數(shù)據(jù)，利用G7R5/P011-T4 變頻器以達(dá)到調(diào)節(jié)電機(jī)轉(zhuǎn)速的目的，同時利用YE6231 數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)和CAYD051V 壓電式加速度傳感器以完成對振動數(shù)據(jù)的采集工作。

在完成相關(guān)實驗設(shè)備的選擇后，對實驗方案進(jìn)行設(shè)計，其工作關(guān)系如圖3 所示，由三相異步電機(jī)帶動齒輪箱，齒輪箱通過磁粉制動器增加負(fù)載，同時由變頻器對電機(jī)轉(zhuǎn)速進(jìn)行調(diào)節(jié)，由壓電式加速度傳感器對電機(jī)進(jìn)行相關(guān)數(shù)據(jù)采集，通過數(shù)據(jù)采集卡儲存到PC 機(jī)。

圖3 實驗裝置連接圖Fig.3 Connection of experimental devic

電機(jī)故障診斷實驗平臺的搭建過程如下：

1）首先為確保實驗過程中的安全問題，將空氣開關(guān)安裝在電源插頭與變頻器之間。

2）將變頻器與電機(jī)相連，通過皮帶連接電機(jī)和齒輪箱，再通過聯(lián)軸器將齒輪箱與磁粉制動器相連，然后將電機(jī)、齒輪箱與磁粉制動器固定到底板上。

3）將加速度傳感器固定在三相異步電機(jī)的軸向位置，并將傳感器的信號輸出線與采集卡的通道1連接[1]。

在齒輪箱數(shù)據(jù)采集過程中，需要通過變頻器來調(diào)節(jié)電機(jī)的轉(zhuǎn)速進(jìn)而控制齒輪箱的轉(zhuǎn)速，電機(jī)的轉(zhuǎn)速為

式中：v為電機(jī)的轉(zhuǎn)速；f與fmax分別為變頻器的實時輸出頻率和最大輸出頻率，fmax=50 Hz。在實驗過程中需將轉(zhuǎn)速調(diào)節(jié)為600 r/min，調(diào)整變頻器的輸出頻率為20 Hz。

電機(jī)故障診斷實驗平臺如圖4 所示。

圖4 電機(jī)故障診斷實驗平臺Fig.4 Motor fault diagnosis experimental platform

4 遷移CNN 的故障識別結(jié)果分析

采用轉(zhuǎn)速為600 r/min、900 r/min 及1 200 r/min的振動數(shù)據(jù)，將加速度傳感器采集到的實驗數(shù)據(jù)分成A、B、C 這3 個數(shù)據(jù)集，每個數(shù)據(jù)集包含了電機(jī)3 種轉(zhuǎn)速下3 種狀態(tài)數(shù)據(jù)：正常、轉(zhuǎn)子斷條和軸承故障。利用源域數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練時，訓(xùn)練集由每種狀態(tài)525 個樣本總共1 575 個樣本組成，測試集由每種狀態(tài)75 個樣本總共225 個樣本組成。對于源域所訓(xùn)練好的CNN 模型遷移到目標(biāo)域進(jìn)行微調(diào)時，訓(xùn)練集由每種狀態(tài)10 個樣本共計30 個樣本組成，驗證集由每種狀態(tài)2 個樣本共計6 個樣本組成，測試集則由每種狀態(tài)600 個樣本共計1 800 個樣本組成。

其中在CNN 模型訓(xùn)練過程為了提高分類的可靠性，將所搭建的CNN 模型連續(xù)訓(xùn)練10 次并取識別效果最好的模型作為遷移學(xué)習(xí)的載體，分別對A→B、B→A、A→C、C→A、B→C、C→B 共6 種情況下的遷移進(jìn)行研究分析，以A→B 的遷移情況為例，數(shù)據(jù)集的具體參數(shù)設(shè)置如表3 所示。

表3 A→B 遷移數(shù)據(jù)集Tab.3 A→B migration dataset

以A→B 為例，選擇數(shù)據(jù)集B 中3 種狀態(tài)各10 組樣本組成訓(xùn)練樣本，各2 組樣本組成驗證集以判別模型擬合程度，各狀態(tài)600 組樣本組成測試集樣本驗證模型分類精度。模型運行10 次，具體識別結(jié)果如圖5 所示，最高和最低的識別精度分別為98.72%和64.11%，可以看出兩者相差34.61%，結(jié)果線上傳統(tǒng)的CNN 模型在目標(biāo)域帶標(biāo)簽數(shù)據(jù)量較少的情況下存在著識別精度不穩(wěn)定的問題，因此傳統(tǒng)的CNN 診斷模型中，如果數(shù)據(jù)量少，使用遷移學(xué)習(xí)很有必要。圖6 為模型運行第10 次時的測試結(jié)果混淆矩陣，結(jié)果表明：模型對電機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障的識別精度可以達(dá)到100%；對電機(jī)軸承故障的識別率只有90.83%；對正常狀態(tài)的識別率最低，其中有541 個正常狀態(tài)被錯識別為電機(jī)軸承故障狀態(tài)。

圖5 小樣本情況下傳統(tǒng)CNN 的10 次識別結(jié)果Fig.5 10 recognition results of traditional CNN undersmall sample size

圖6 B 工況使用傳統(tǒng)CNN 測試結(jié)果混淆矩陣Fig.6 Confusion matrix of test results using traditional CNN in Condition B

取源域工況A 數(shù)據(jù)集中的電機(jī)風(fēng)扇端3 種狀態(tài)的實驗數(shù)據(jù)樣本各525 個組成訓(xùn)練集，3 種狀態(tài)各75 組樣本組成驗證集完成CNN 模型的訓(xùn)練工作，將此CNN 模型直接對目標(biāo)域B 中每種狀態(tài)600 組的測試集進(jìn)行測試，即不進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化工作。其測試結(jié)果如圖7 所示，可以看出此時的識別率為60.17%，CNN 模型對電機(jī)軸承故障狀態(tài)的識別準(zhǔn)確率可達(dá)100%，而模型在對電機(jī)轉(zhuǎn)子斷條狀態(tài)的識別過程中， 有335 個樣本被識別成了電機(jī)正常狀態(tài)，265 個樣本則被識別成了電機(jī)軸承故障狀態(tài)，正常狀態(tài)也有115 個樣本被識別成了軸承故障，此結(jié)果證明了一維CNN 模型在源域數(shù)據(jù)和目標(biāo)域數(shù)據(jù)分布不同時診斷精度受到很大程度的影響，同時也說明采用遷移學(xué)習(xí)很有必要。

圖7 A→B 直接使用訓(xùn)練模型識別結(jié)果Fig.7 A→B recognition results using the training model

以A→B 工況為例，對遷移CNN 模型分別進(jìn)行卷積層不凍結(jié)，凍結(jié)至卷積層1、卷積層2、卷積層3、卷積層4、全連接層以及凍結(jié)至Softmax 分類層，以研究不同網(wǎng)絡(luò)層數(shù)的凍結(jié)對目標(biāo)域的診斷精度的影響，同時為了減少模型在運行過程中的偶然性，每種方法運行10 次并計算平均值，不同凍結(jié)方法的測試平均識別率如表4 所示。

表4 不同凍結(jié)方法測試對比Tab.4 Comparison of tests using different freezing methods

由表4 可以得出：隨著凍結(jié)層數(shù)的不斷增加，模型的平均識別率不斷降低的同時，單次模型訓(xùn)練時間不斷加快，但是不凍結(jié)情況下，運行時間為1.79 s，即此時模型運行時間也是比較快的，故本文不對遷移模型進(jìn)行凍結(jié)網(wǎng)絡(luò)層操作，在電機(jī)故障診斷工作中直接使用目標(biāo)域的訓(xùn)練集樣本對遷移CNN 模型進(jìn)行參數(shù)調(diào)優(yōu)。

同樣以A→B 工況為例，取A 工況數(shù)據(jù)集中3 種狀態(tài)各525 組樣本為源域訓(xùn)練樣本對CNN 模型進(jìn)行訓(xùn)練，3 種狀態(tài)各75 組樣本組成驗證集用來驗證CNN 模型的擬合程度。CNN 模型經(jīng)過30 個Epoch 訓(xùn)練后遷移到目標(biāo)域B，使用B 工況下的少量樣本對遷移模型的參數(shù)進(jìn)行微調(diào)，同時利用B 工況下大量測試樣本來驗證參數(shù)微調(diào)后的模型。圖8為A→B 情況下10 次遷移學(xué)習(xí)的識別準(zhǔn)確率，可以看出遷移學(xué)習(xí)模型的診斷精度較高，10 次運行的平均識別率為97.39%，同時識別效果比較穩(wěn)定。圖9為第10 次運行的識別結(jié)果混淆矩陣。

圖8 A→B 情況下10 次識別結(jié)果Fig.8 10 recognition results in the A→B case

圖9 A→B 情況下測試結(jié)果混淆矩陣Fig.9 Confusion matrix of test results in the A→B case

表5 為A→B 情況下最后一次參數(shù)微調(diào)得到的遷移模型的評價指標(biāo)。

表5 A→B 情況下遷移學(xué)習(xí)模型指標(biāo)Tab.5 Transfer learning model indicators in the A→B case

將本文所提方法與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法進(jìn)行對比[17]。為減少實驗的偶然性，將本文提出的遷移CNN 方法與傳統(tǒng)CNN、VMD-SVM、VMD-KNN 以及VMDBP 進(jìn)行對比，每種方法測試10 次，不同方法識別結(jié)果如表6 所示。其中傳統(tǒng)CNN 方法為本文中進(jìn)行遷前的模型，VMD-SVM、 VMD-KNN 和VMDBP 分別采用VMD 提取能量特征后輸入SVM、KNN、BP 分類器的方法。

表6 不同方法對比Tab.6 Comparison of different methods

由表6 可以看出：在目標(biāo)域訓(xùn)練樣本較少的情況下，傳統(tǒng)CNN 模型與其余機(jī)器學(xué)習(xí)方法各有優(yōu)缺點,采用的VMD-BP 方法由于訓(xùn)練樣本較少，識別率最低，而對不同工況的電機(jī)狀態(tài)識別，本文采用的遷移CNN 比其余識別方法高，尤其是B→A 的工況下，識別率為98.43%，證明了本文所提的遷移學(xué)習(xí)和CNN 的電機(jī)故障診斷方法，與其余方法相比具有優(yōu)越性。

5 結(jié)論

針對在實際工作中的電機(jī)故障診斷工作往往因為目標(biāo)域帶標(biāo)簽數(shù)據(jù)少而無法獲得對其進(jìn)行良好分類能力模型的問題，本文利用CNN 模型結(jié)合遷移學(xué)習(xí)方法提出了基于遷移CNN 的三相異步電機(jī)故障診斷方法。通過采集到的電機(jī)A 工況下大量帶標(biāo)簽樣本對搭建的CNN 模型進(jìn)行訓(xùn)練擬合，把訓(xùn)練后所得的CNN 模型利用遷移學(xué)習(xí)遷移到B 工況下，并微調(diào)遷移后的模型參數(shù)，最終獲得一個分類精度較高并且可以對B 工況下的樣本有良好分類效果的 CNN 模型。同時傳統(tǒng)CNN 診斷模型應(yīng)用中，針對小樣本數(shù)據(jù)測試的結(jié)果不佳問題，提出了使用遷移學(xué)習(xí)的必要性。并對是否凍結(jié)CNN 模型的網(wǎng)絡(luò)層進(jìn)行研究，結(jié)果顯示CNN 最優(yōu)的遷移模型是不需凍結(jié)網(wǎng)絡(luò)層。最后通過對比傳統(tǒng)CNN、VMDKNN、VMD-BP 等方法，證明了本文所提出的遷移CNN 模型對于三相異步電機(jī)故障診斷的可行性和有效性。