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基于混合裁剪失衡數(shù)據(jù)增強與SwinNet網(wǎng)絡(luò)的滾動軸承故障診斷

2024-04-11 01:38:08火久元李宇峰李超杰許繼豪
振動與沖擊 2024年6期
關(guān)鍵詞:故障診斷標(biāo)簽噪聲

火久元, 李宇峰, 常 琛, 李超杰, 許繼豪

(1. 蘭州交通大學(xué) 電子與信息工程學(xué)院,蘭州 730070;2. 蘭州瑞智元信息技術(shù)有限責(zé)任公司,蘭州 730070)

目前,故障診斷技術(shù)已逐漸成為提升機械系統(tǒng)可靠性和安全性的關(guān)鍵手段[1]。優(yōu)秀的故障診斷方法可以準(zhǔn)確判斷故障發(fā)生的位置,辨識發(fā)生故障的類型,避免造成嚴(yán)重的經(jīng)濟損失和人身傷害[2]。滾動軸承作為旋轉(zhuǎn)機械系統(tǒng)關(guān)鍵部件之一,在各個行業(yè)中都有非常廣泛的應(yīng)用[3],是影響機械設(shè)備能否安全運行的重要因素[4]。因此,開展?jié)L動軸承故障診斷研究對提高機械設(shè)備運行效率,實現(xiàn)機械設(shè)備健康管理具有重要意義。

對滾動軸承進行故障診斷的方法通常分為4類,分別是基于模型的、基于經(jīng)驗的、基于傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)的與基于深度學(xué)習(xí)的[5]。但是由于現(xiàn)代工業(yè)設(shè)備比較復(fù)雜并且缺乏足量的先驗知識,因此通過基于模型的或者基于經(jīng)驗的故障診斷方法存在一些限制條件[6]。傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)方法已經(jīng)被廣泛的應(yīng)用于故障診斷領(lǐng)域。Van 等[7]使用經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解對信號進行分解,然后利用支持向量機算法來對軸承故障進行分類,取得了顯著的分類效果,但其需要手動進行特征提取與特征選擇,存在一定的局限性。He等[8]提出了一種利用多尺度隨機共振譜圖來對軸承進行故障制度的方法,但是此方法在處理大量振動信號時計算難度大,且過度依賴于研究人員的專業(yè)知識。

近年來,深度學(xué)習(xí)方法由于其具有自適應(yīng)地從監(jiān)測數(shù)據(jù)中進行故障特征學(xué)習(xí)的優(yōu)勢,得到越來越廣泛的關(guān)注。如吳春志等[9]設(shè)計出了一種一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),以原始振動信號作為模型輸入完成了對齒輪箱的故障診斷。張立智等[10]提出了一種利用短時傅里葉變換結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行故障診斷的方法,該模型具有強大的特征提取能力。Han等[11]提出了一種將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征處理能力與支持向量機的泛化能力相結(jié)合的方法,解決了小樣本數(shù)據(jù)集難以訓(xùn)練復(fù)雜模型的問題。此外,一些學(xué)者在故障診斷模型中引入了注意力機制來增強卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理長距離依賴關(guān)系等方面的能力。Li等[12]引入了一種注意力機制來輔助單位信息數(shù)據(jù)段,提取輸入的判別特征來完成滾動軸承的故障診斷。Ding等[13]構(gòu)建了一種擁有全新的注意力機制的TransFormer結(jié)構(gòu),實現(xiàn)了滾動軸承端到端的故障診斷。

在理想的環(huán)境中,各種故障診斷方法都能夠取得出色的效果,尤其是在大量故障樣本和健康樣本進行訓(xùn)練的情況下對滾動軸承進行故障診斷。這樣的訓(xùn)練數(shù)據(jù)確保了算法具備足夠的準(zhǔn)確性。如果在沒有環(huán)境噪聲和人為噪聲干擾的情況下,這些方法甚至可以實現(xiàn)接近100%的故障診斷精度。然而,機械設(shè)備通常處于正常服役狀態(tài),其故障樣本數(shù)量往往遠(yuǎn)少于正常樣本數(shù)量[14]。此外,大多數(shù)滾動軸承密閉于機械系統(tǒng)內(nèi)部,受到電磁干擾的影響會讓采集到的振動信號中不可避免地包含噪聲[15]。同時,在對故障數(shù)據(jù)進行標(biāo)記時可能會出現(xiàn)人為的操作失誤而導(dǎo)致真實標(biāo)簽與標(biāo)記標(biāo)簽不符的情況發(fā)生[16]。這些情況的出現(xiàn)都會大幅度降低故障診斷模型的診斷精度。因此,本文提出了一種基于混合裁剪失衡數(shù)據(jù)增強與SwinNet網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的故障診斷模型,利用混合裁剪失衡數(shù)據(jù)增強算法來解決故障類別失衡問題,同時有效地結(jié)合SwinNet網(wǎng)絡(luò),完成在有噪聲干擾與在有噪聲標(biāo)簽干擾時對滾動軸承的故障診斷。

1 理論基礎(chǔ)

1.1 小波變換

相較于一維信號,二維圖像是更強大的信息表達方式。小波變換是一種信號處理技術(shù),它能夠?qū)⑿盘柗纸鉃椴煌叨群皖l率成分。在低頻段,小波變換能夠提供更高的頻率分辨率和更低的時間分辨率,在高頻段,小波變換能夠提供更高的時間分辨率和更低的頻率分辨率,這與信號變換的特性相符[17]。因此,本文使用小波變換來將滾動軸承振動信號轉(zhuǎn)換為二維時頻圖像,從而能夠同時顯示全局的低頻信息和局部的高頻特征,更好地揭示故障信號的本質(zhì)特征[18]。小波變換操作如式(1)所示

(1)

式中:a為尺度參數(shù),a>0;b為時間平移量;P(b)為原始的故障信號;φ為母小波;Wp(a,b)為連續(xù)小波變換。

1.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(convolutional neural networks, CNN)是一種常見的深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,常用于圖像和視頻等數(shù)據(jù)的分類和處理。CNN的基本結(jié)構(gòu)大多由卷積層、池化層和全連接層組成。

卷積層是CNN中最重要的層級之一,它的主要目的是從輸入數(shù)據(jù)中提取特征[19]。一般的卷積計算如式(2)所示

Mi+1=[Mi?Wi]+d

(2)

式中:Mi+1為第i層的特征輸出圖;Mi為第i層的特征張量;Wi為第i層感受器的權(quán)值向量;d為第i層的偏置向量; ?為卷積計算。

池化層是一種常用的降采樣技術(shù),用于減少卷積層輸出的特征圖的大小[20]。主要池化操作有最大池化和平均池化,如式(3)、式(4)所示

(3)

(4)

式中:uP(i,t)為第p層中第i個特征張量的第t個神經(jīng)元;w為卷積核寬度;j為第j個池化層。

全連接層是將前面的卷積層和池化層的輸出連接成一個全連接的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層,用于對輸入特征進行分類或者回歸。如式(5)所示

q(x)=f(wx+c)

(5)

式中:x為全連接層的輸入;w為權(quán)重;c為偏置;f為激活函數(shù)。

1.3 Transformer

隨著Transformer模型在自然語言處理領(lǐng)域的成功應(yīng)用,研究人員開始將其引入到了圖像處理領(lǐng)域。最早的工作是將Transformer應(yīng)用于圖像分類任務(wù)中,這些模型通常被稱為ViT(vision transformer)[21]。ViT將圖像的像素數(shù)據(jù)視為一維序列,通過將像素轉(zhuǎn)換為一組向量后送入到對應(yīng)模塊中進行分類。為解決ViT在處理圖像時需要大量的計算和內(nèi)存資源的問題,提出了一種Swin Transformer網(wǎng)絡(luò)作為可行解決方案,其擁有類似于金字塔形式的架構(gòu),可以大大降低模型對于計算和內(nèi)存的要求[22]。傳統(tǒng)的Swin Transformer塊結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 Swin Transformer塊結(jié)構(gòu)Fig.1 Swin Transformer block structure

圖1中,Swin Transformer采用了一種窗口化的自注意力機制,將輸入的特征圖分割成多個大小相同的窗口,每個窗口內(nèi)部進行多頭注意力機制的計算。通過這種方式,模型可以僅對每個窗口內(nèi)的信息進行關(guān)注和計算,避免了對整個圖像的計算。此外,為了使信息在窗口之間進行傳遞,Swin Transformer還采用了一種移動窗口的自注意力運算機制,該機制可以將注意力權(quán)重向左或向右偏移一定距離,以實現(xiàn)窗口間的信息交流。

2 基于混合裁剪失衡數(shù)據(jù)增強與SwinNet網(wǎng)絡(luò)的故障診斷模型

2.1 混合裁剪失衡數(shù)據(jù)增強算法

在實際工況下,正常樣本數(shù)量通常遠(yuǎn)遠(yuǎn)多于故障樣本數(shù)量,這往往會導(dǎo)致故障診斷模型診斷能力降低以及泛化能力不夠等問題。受到Bai等[23]提出的數(shù)據(jù)增強算法啟發(fā),通過借鑒圖像裁剪的數(shù)據(jù)增強思想,本文提出了一種混合裁剪失衡數(shù)據(jù)增強(mixed-cutout imbalanced data augmentation,MCIDA)算法,如式(6)所示

(6)

式中:S為通過一次MCIDA算法進行擴充后的樣本數(shù);M為數(shù)據(jù)集原始時間序列長度;N為數(shù)據(jù)樣本長度;K為需要對原始數(shù)據(jù)集進行擴充的倍數(shù);i的取值為1~K的整數(shù)。

當(dāng)數(shù)據(jù)失衡的情況發(fā)生時,為生成足夠多的數(shù)據(jù)來作為故障診斷模型的輸入,對于失衡的故障數(shù)據(jù)類別通過MCIDA算法進行樣本擴充,保證擴充后的故障類別樣本數(shù)盡量與滾動軸承健康狀況下的樣本數(shù)相同。以對失衡的故障類別進行5倍混合裁剪失衡數(shù)據(jù)增強為例,其原理如圖2所示,對應(yīng)的算法原理偽代碼如表1所示。

表1 算法原理偽代碼Tab.1 Pseudocode for algorithm principle

圖2 5倍混合裁剪失衡數(shù)據(jù)增強Fig.2 5 times mixed cropping imbalanced data augmentation

結(jié)合圖2與見表1,原始數(shù)據(jù)集的失衡類別樣本按照該算法最終可以獲得5組樣本集,將這5組樣本集進行混合就可以獲得最后的增強數(shù)據(jù)集。

通過MCIDA算法進行重新劃分獲得的樣本集中的各個樣本一定不會發(fā)生重復(fù),并且增強數(shù)據(jù)集中的任何一個樣本也不會與原始數(shù)據(jù)集失衡類別中的樣本相同。

2.2 SwinNet網(wǎng)絡(luò)

滾動軸承的故障特征受到振動耦合的影響往往會表現(xiàn)出多尺度性質(zhì)[24]?;趥鹘y(tǒng)CNN的故障特征提取方法已無法適用于較為復(fù)雜的滾動軸承故障診斷場景中,為提高故障診斷模型的性能,需要獲取更加全面的故障特征,因此,本文將CNN與Swin Transformer編碼器相結(jié)合設(shè)計出了以時頻圖像作為輸入的SwinNet網(wǎng)絡(luò)模型。該SwinNet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖3所示。

圖3 SwinNet網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)Fig.3 SwinNet network model architecture

該網(wǎng)絡(luò)包含了一個多尺度局部感受野特征提取(multi-scale local receptive field feature extraction,MSLRF)層和多個Swin Transformer編碼器。首先,借助卷積核的帶通濾波特性,利用MSLRF 層中的卷積模塊提取圖像的低維特征,保證每個卷積層可以捕獲不同尺度和方向的局部信息。然后,利用MSLRF層中的Patch Embedding能力將每一張圖片分解為多個小塊,從而更好地表示圖像中的局部信息。最后,將提取到的每個小塊中的局部窗口特征傳遞到Swin Transformer編碼器中實現(xiàn)跨窗口交互捕捉全局信息,從而進一步提高特征提取能力??傊?SwinNet網(wǎng)絡(luò)可以將CNN的歸納偏置能力與Swin Transformer編碼器的移動窗口多頭注意力機制進行結(jié)合從而完成滾動軸承故障的高效診斷。

2.3 故障診斷流程

基于MCIDA-SwinNet方法的故障診斷整體流程如圖4所示。具體過程如下:

圖4 基于MCIDA-SwinNet方法的故障診斷流程Fig.4 Thefault diagnosis process based on MCIDA-SwinNet method

(1) 對原始的振動信號數(shù)據(jù)進行樣本的劃分,將需要進行數(shù)據(jù)增強的失衡數(shù)據(jù)集按照MCIDA算法進行數(shù)據(jù)增強。通過小波變換算法對增強數(shù)據(jù)集與原始數(shù)據(jù)集進行時頻圖像的轉(zhuǎn)換,并且將增強數(shù)據(jù)集按照比例劃分為訓(xùn)練集與驗證集,原始數(shù)據(jù)集作為測試集。

(2) 對SwinNet網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)進行初始化,設(shè)置SwinNet網(wǎng)絡(luò)的drop_rate參數(shù)為0.1,droppath參數(shù)為0.2,使模型在訓(xùn)練過程中隨機丟棄網(wǎng)絡(luò)中的某些連接,減少不同層之間的耦合和復(fù)雜性,從而增加模型的魯棒性和泛化能力,防止過擬合的產(chǎn)生。此外,設(shè)置SGD(stochastic gradient descent)優(yōu)化算法來更新網(wǎng)絡(luò)超參數(shù),將學(xué)習(xí)率初始化為0.001,根據(jù)驗證集的損失函數(shù)值動態(tài)更新學(xué)習(xí)率,并且設(shè)置權(quán)重衰減參數(shù)進一步減小過擬合的風(fēng)險。

(3) 網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練,首先,輸入數(shù)據(jù)經(jīng)過MSLRF層和多個Swin Transformer塊得到表示圖像信息的特征向量。然后,特征向量輸入到全局池化層中得到完整的圖像語義表示。最后,通過全連接層進行故障分類。當(dāng)驗證集的損失函數(shù)值不再下降時,保存收斂后的模型。將測試集輸入到訓(xùn)練好的模型之中,最終得到故障診斷分類結(jié)果,完成故障診斷流程。

3 試驗驗證與分析

為驗證所提出的故障診斷方法的診斷性能,本文使用美國凱斯西儲大學(xué)(Case Western Reserve University,CWRU)電擊軸承采集的公開數(shù)據(jù)集進行試驗。采用的深度學(xué)習(xí)框架為Pytorch,在Windows Server 2016上利用python語言進行編程。計算機的配置為:Inter(R) Xeon(R) Silver 4210R CPU @ 2.40 GHz 2.39 GHz,NVIDIA Tesla T4顯卡,64 GB內(nèi)存。為客觀反映試驗的有效性并且排除偶然性,每組試驗都重復(fù)多次,然后取平均值作為最終結(jié)果。

3.1 數(shù)據(jù)說明

本試驗進行診斷的軸承型號為SKF6205[25],該軸承存在3種故障損傷的位置,分別是軸承滾動體故障、外圈故障與內(nèi)圈故障。3種故障損傷的損傷直徑大小分別為0.177 8 mm、0.355 6 mm、0.533 4 mm。每一種故障數(shù)據(jù)可以分別通過驅(qū)動端、風(fēng)扇端、底座端的加速度計來收集到。本文所使用的故障數(shù)據(jù)是當(dāng)電機轉(zhuǎn)速為1 772 r/min,采樣頻率為12 kHz時,從驅(qū)動端的傳感器獲得的軸承振動信號數(shù)據(jù)。按照該軸承故障位置與故障直徑進行軸承狀態(tài)類別劃分,其狀態(tài)類別可以劃分為10類。將該軸承振動信號數(shù)據(jù)以1 024個樣本點為1個樣本進行樣本劃分,得到不同狀態(tài)類別的時域波形圖像與頻域波形圖像如圖5所示。

圖5 不同狀態(tài)類別的時域波形圖與頻域波形圖Fig.5 Time-domain waveform and frequency-domain waveform images of different state categories

3.2 基于MCIDA算法的數(shù)據(jù)增強試驗

本試驗依據(jù)滾動軸承不同狀態(tài)類別的失衡樣本數(shù)量的失衡比值(imbalance ratio,IR)構(gòu)造了4組失衡數(shù)據(jù)集。其失衡樣本數(shù)量的比值如式(7)所示。

IR=X∶Y

(7)

式中:X為故障樣本的數(shù)量;Y為健康樣本的數(shù)量。IR分別設(shè)置為1∶20、1∶10、1∶5、1∶2,4組失衡數(shù)據(jù)集的9種故障狀態(tài)與1種健康狀態(tài)的樣本數(shù)量如表2所示。設(shè)置每組失衡數(shù)據(jù)集的健康樣本數(shù)量為200個,故障類別樣本數(shù)量分別設(shè)置為10、20、40、100個。得到劃分后的4組失衡數(shù)據(jù)集的樣本總數(shù)分別為290、380、560、1 100個。

基于MCIDA算法來構(gòu)造增強數(shù)據(jù)集,對第1組失衡數(shù)據(jù)集進行增強,每一類的失衡故障樣本數(shù)將由10個擴增到180個。同樣的使用該MCIDA算法可以分別將第2、3、4組的失衡故障樣本數(shù)擴充到190、195和198個。這樣最后獲得的4組增強數(shù)據(jù)集的樣本總數(shù)分別為1 820、1 910、1 955、1 982個。自此一共得到8組數(shù)據(jù)集,即4組原始失衡數(shù)據(jù)集與4組增強數(shù)據(jù)集。

使用小波變換算法將8組數(shù)據(jù)集的振動信號數(shù)據(jù)樣本轉(zhuǎn)換為二維時頻圖像數(shù)據(jù)樣本,以此圖像數(shù)據(jù)作為SwinNet網(wǎng)絡(luò)的輸入數(shù)據(jù)。考慮到較小尺寸時頻圖像信號的某些部分會糾纏到一起導(dǎo)致無法區(qū)分,而根據(jù)奈奎斯特-香農(nóng)采樣定理,適當(dāng)?shù)脑黾訄D像尺寸可以改善這一問題[26]。綜合考慮使用尺寸為224×224的時頻圖像作為網(wǎng)絡(luò)模型的輸入數(shù)據(jù)。該滾動軸承10種不同狀態(tài)類別下的二維時頻圖像,如圖6所示。由圖6(a)~圖6(c)可知,不同直徑的滾動體故障呈現(xiàn)出周期性的、分離的特征,其周期性特征與故障直徑相關(guān); 由圖6(d)~圖6(f)可知,不同直徑的內(nèi)圈故障在特定頻率上展現(xiàn)出獨特的時域反射特征強度;而由圖6(g)~圖6(i)可知,不同直徑的外圈故障在不同頻率和時域上會表現(xiàn)出短時能量集中的特征;只有圖6(j)所展示的健康軸承狀態(tài)的二維時頻圖像呈現(xiàn)出了均勻且較為平滑的特征。

圖6 二維時頻圖像Fig.6 Two dimensional time-frequency images

使用失衡數(shù)據(jù)集按照7∶3的比例劃分出訓(xùn)練集和驗證集進行SwinNet網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的訓(xùn)練情況如圖7(a)所示,unba_10、unba_20、unba_40、unba_100分別代表的是使用4組失衡數(shù)據(jù)集進行訓(xùn)練的曲線。由于失衡數(shù)據(jù)集故障樣本較少,正常樣本較多,這導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練曲線波動性較大,穩(wěn)定性不夠。隨著類失衡程度加劇,SwinNet網(wǎng)絡(luò)的特征提取能力減弱,其在IR為1∶20時的訓(xùn)練精度只能達到94.12%左右。為了驗證MCIDA算法不僅能夠提高網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的穩(wěn)定性,還可以提高網(wǎng)絡(luò)的特征提取能力,針對每一組增強數(shù)據(jù)集按照7∶3的比例劃分出訓(xùn)練集和驗證集,而將原始的失衡數(shù)據(jù)集作為測試集。SwinNet網(wǎng)絡(luò)使用增強數(shù)據(jù)集訓(xùn)練的情況如圖7(b)所示,ba_10、ba_20、ba_40、ba_100分別代表的是使用4組增強數(shù)據(jù)集進行訓(xùn)練的曲線??梢园l(fā)現(xiàn)使用增強數(shù)據(jù)集進行訓(xùn)練的曲線波動非常小,具有較強的穩(wěn)定性,當(dāng)?shù)降?0次后,所有的訓(xùn)練曲線都達到收斂狀態(tài)。最后4組增強數(shù)據(jù)集的訓(xùn)練集平均收斂精度都可以達到98.7%左右。

圖7 SwinNet網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練曲線Fig.7 SwinNet network training curves

為了驗證MCIDA算法擁有較強的泛化能力,使用4組增強數(shù)據(jù)集來對AlexNet、ResNet、M1DCNN[27]、MTSC-CNN[28]故障診斷模型進行訓(xùn)練,使用原始數(shù)據(jù)集來作為測試集。本文提出的SwinNet網(wǎng)絡(luò)與其他4種對比算法的測試集結(jié)果如表3所示。

表3 不同故障診斷模型的測試集精度Tab.3 Test set accuracy of different fault diagnosis models

由表3可知所有模型使用測試集進行測試的診斷精度均能夠達到96%以上,這充分證明了MCIDA算法的普適性,大多數(shù)深度學(xué)習(xí)故障診斷模型通過該增強算法增強后的增強數(shù)據(jù)集進行訓(xùn)練后都可以獲得不錯的故障診斷精度,其中SwinNet網(wǎng)絡(luò)在第3、第4組測試集中的精度更是達到了99%以上。

SwinNet網(wǎng)絡(luò)模型的測試集分類結(jié)果可以通過圖8的混淆矩陣更加直觀的展示。結(jié)合數(shù)據(jù)集的描述可以發(fā)現(xiàn)SwinNet網(wǎng)絡(luò)在4組不同測試集進行測試的結(jié)果中分別只有5、5、4、10個狀態(tài)類別被錯誤的分類。

圖8 4組測試集混淆矩陣Fig.8 Confusion matrices for the 4 test sets

3.3 噪聲環(huán)境測試

機械設(shè)備在實際運行過程中通過傳感器采集到的振動信號往往攜帶環(huán)境噪聲,而CWRU數(shù)據(jù)集的振動信號所包含的噪聲級別還達不到“強噪聲”的程度??紤]到機械設(shè)備運行環(huán)境中,許多噪聲源的統(tǒng)計特性近似為高斯分布,而高斯白噪聲作為一種隨機噪聲能夠涵蓋多種頻率范圍內(nèi)噪聲成分,因此使用高斯白噪聲來模擬真實環(huán)境中的復(fù)雜噪聲是一種較為有效的方式。為了評估SwinNet網(wǎng)絡(luò)在噪聲環(huán)境下的診斷性能,在4組原始失衡數(shù)據(jù)集中分別添加信噪比為-4~12 dB的高斯白噪聲,然后使用通過4組增強數(shù)據(jù)集進行訓(xùn)練的模型來進行抗噪試驗。通過增強數(shù)據(jù)集訓(xùn)練的模型的抗噪測試驗證結(jié)果如圖9所示。

圖9 噪聲測試驗證結(jié)果Fig.9 The results of noise testing verification

使用MCIDA算法增強IR為1∶20的失衡數(shù)據(jù)集,通過該增強數(shù)據(jù)集進行訓(xùn)練的模型抗噪測試具體值如表4所示。

表4 增強IR為1∶20的數(shù)據(jù)集訓(xùn)練的模型的噪聲測試結(jié)果Tab.4 Noisy test results for a model trained on a dataset with an augmentation imbalance ratio of 1∶20

由圖9(d)可知,通過MCIDA算法對輕微失衡數(shù)據(jù)集進行數(shù)據(jù)增強后再訓(xùn)練得到的模型的抗噪測試準(zhǔn)確率最高,其中本文所提出的SwinNet網(wǎng)絡(luò)在信噪比為-4 dB時可以獲得超過90%的準(zhǔn)確率,精度遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過其他模型。隨著失衡數(shù)據(jù)集的失衡程度升高,雖然所有診斷算法可以通過使用MCIDA算法來增強其故障診斷精度,但是模型在“強噪聲”的影響下其精度還是會有不同程度的下降,通過圖9(a)再結(jié)合表4數(shù)據(jù)可知本文所提出的SwinNet網(wǎng)絡(luò)的故障診斷穩(wěn)定性比其他所有模型都好。即使受到原始數(shù)據(jù)類別嚴(yán)重失衡與噪聲環(huán)境干擾的雙重影響,SwinNet網(wǎng)絡(luò)的診斷精度仍然高于其他模型,達到了74.45%。

為了驗證SwinNet網(wǎng)絡(luò)在更加極端的噪聲環(huán)境中診斷的有效范圍,針對失衡比值為1∶5與1∶2的原始數(shù)據(jù)集進行數(shù)據(jù)增強后進行訓(xùn)練的SwinNet網(wǎng)絡(luò)進行更多信噪比場景下的抗噪測試,其結(jié)果如圖10所示。

圖10 SwinNet網(wǎng)絡(luò)極端噪聲環(huán)境測試結(jié)果Fig.10 Testing results of SwinNet network under extreme noise environment

由圖10(a)可知,隨著噪聲的增加,SwinNet對故障信號的提取能力減弱。當(dāng)信噪比為-10 dB時,其診斷精度相比于信噪比為-4 dB時下降了22.4%,但此時的精度可以達到66.39%,仍然是可以接受的水平,隨著信噪比下降到-14 dB,其診斷精度迅速下降了29.9%,可以認(rèn)為此時SwinNet網(wǎng)絡(luò)不再具備故障診斷能力。由圖10(b)可知當(dāng)原始數(shù)據(jù)集只有輕微失衡時,使用數(shù)據(jù)增強后再訓(xùn)練獲得的SwinNet網(wǎng)絡(luò)在信噪比為-12 dB時的診斷精度為67.57%,仍然具有較強的診斷能力。究其原因是因為SwinNet模型擁有MSLRF層可以充分的提取二維時頻圖像的低維特征,同時擁有Swin Transformer編碼器的局部窗口機制與移動窗口機制,可以更加關(guān)注當(dāng)前像素點相鄰的像素點,減少對噪聲或者異常數(shù)據(jù)點的關(guān)注,進一步提高模型的泛化能力。

3.4 噪聲標(biāo)簽測試

在實際的故障數(shù)據(jù)采集過程中,經(jīng)常由于人為操作失誤導(dǎo)致某些樣本被標(biāo)記上錯誤的標(biāo)簽,這種錯誤標(biāo)簽被稱為噪聲標(biāo)簽。為了驗證SwinNet網(wǎng)絡(luò)在樣本集輕微失衡且混入了噪聲標(biāo)簽的情況下仍然具有很好的診斷精度,使用3.2節(jié)中的失衡比值為1∶2的失衡數(shù)據(jù)集來作為該試驗的原始數(shù)據(jù)集。由于實際故障診斷中不可能出現(xiàn)某類樣本集存在大量噪聲標(biāo)簽的情況,因此在這里對原始數(shù)據(jù)集按照3∶1∶1的比例劃分出訓(xùn)練集、驗證集、測試集后,將不添加噪聲標(biāo)簽的訓(xùn)練集記為A,而按照5%、8%、10%的噪聲標(biāo)簽率(Label Noise Rates,LNR)對訓(xùn)練集中的樣本進行替換后獲得的3組含有噪聲標(biāo)簽的訓(xùn)練集記為B、C、D,具體劃分細(xì)節(jié)由表5給出。

表5 4組噪聲標(biāo)簽訓(xùn)練集具體劃分展示Tab.5 4 sets of noise label training set specific division display

將SwinNet網(wǎng)絡(luò)與對比模型在4組含有不同噪聲標(biāo)簽數(shù)量的訓(xùn)練集中進行訓(xùn)練,使用不含噪聲標(biāo)簽的測試集對網(wǎng)絡(luò)模型進行測試,各個模型的測試集對比結(jié)果如表6所示。從表6中的結(jié)果可知在樣本集輕微失衡的情況下,錯誤的標(biāo)簽占比確實會在一定程度上影響模型的故障診斷精度。隨著訓(xùn)練集中噪聲標(biāo)簽數(shù)量的增加,各個模型的診斷精度都呈現(xiàn)明顯的下降趨勢。結(jié)合圖11與表6可知,本文所提出的SwinNet網(wǎng)絡(luò)在樣本集輕微失衡且訓(xùn)練集中混入了噪聲標(biāo)簽的情況下診斷性能仍然表現(xiàn)優(yōu)異。即使在訓(xùn)練集噪聲標(biāo)簽率為10%的情況下,其診斷精度仍然達到了98.12%,遠(yuǎn)超過了其他的故障診斷模型的診斷精度。

表6 不同噪聲標(biāo)簽率下訓(xùn)練的模型的測試集對比結(jié)果

圖11 不同噪聲標(biāo)簽率結(jié)果對比Fig.11 Comparison of results with different noise label rates

為了更加直觀地觀察SwinNet網(wǎng)絡(luò)的故障診斷效果,采用t-SNE技術(shù)可視化處理測試集樣本,獲得測試集的樣本特征分布如圖12所示。其中,圖12(a)是使用不含噪聲標(biāo)簽訓(xùn)練集訓(xùn)練的SwinNet網(wǎng)絡(luò)對測試集進行分類后的可視化特征分布情況,圖12(b)~圖12(d)分別是使用噪聲標(biāo)簽率為5%、8%、10%的訓(xùn)練集訓(xùn)練的SwinNet網(wǎng)絡(luò)對測試集進行分類后的可視化特征分布情況。

圖12 不同噪聲標(biāo)簽率下t-SNE特征可視化顯示Fig.12 t-SNE feature visualization display under different noise label rates

由圖12可知,在樣本集輕微失衡且訓(xùn)練集含有噪聲標(biāo)簽的情況下,本文所提出的SwinNet網(wǎng)絡(luò)仍然可以將測試集中的樣本特征進行很好的分割。這充分說明了SwinNet網(wǎng)絡(luò)優(yōu)秀的故障診斷能力,該網(wǎng)絡(luò)利用MSLRF 層對二維時頻信號進行特征提取后,借助移動窗口自注意力機制對輸入的圖像特征進行全局信息的建模,讓模型可以更好地學(xué)習(xí)到魯棒的特征表示,從而進一步提高模型的魯棒性。

4 結(jié) 論

針對在較為復(fù)雜的環(huán)境中對滾動軸承進行高精度的故障診斷問題,本文提出了一種將混合裁剪失衡數(shù)據(jù)增強算法與SwinNet網(wǎng)絡(luò)進行結(jié)合的故障診斷方法。具體結(jié)論如下:

(1) 提出了一種混合裁剪失衡數(shù)據(jù)增強(MCIDA)算法,利用該算法可以很好地解決滾動軸承故障診斷領(lǐng)域存在的故障數(shù)據(jù)類別失衡問題。

(2) 提出了一種SwinNet故障診斷網(wǎng)絡(luò),該網(wǎng)絡(luò)與MCIDA算法進行結(jié)合使用能夠很好地應(yīng)對診斷中存在的環(huán)境噪聲干擾與噪聲標(biāo)簽干擾問題。

(3) 本文在公開數(shù)據(jù)集上做了大量仿真測試。結(jié)果表明,與現(xiàn)有方法相比本文所提出的方法故障診斷精度相對更高。

雖然本文所提方法在一定程度上提高了滾動軸承的故障診斷效果,但是在針對變負(fù)載條件下滾動軸承故障診斷方面還要做進一步研究。

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