采用HHT算法與卷積神經網絡診斷軸承復合故障

施 杰，伍 星，劉 韜

采用HHT算法與卷積神經網絡診斷軸承復合故障

施 杰1,2，伍 星1※，劉 韜1

（1. 昆明理工大學機電工程學院，昆明 650500；2. 云南農業大學機電工程學院，昆明 650201）

針對農業機械裝備中滾動軸承復合故障特征提取與智能診斷問題，該文提出了一種將希爾伯特-黃變換的改進算法（improved hilbert-huang transform，IHHT）與卷積神經網絡（convolution neural network，CNN）相結合的診斷方法。首先，通過多種群差分進化改進的集合經驗模式分解（multiple population differential evolution-ensemble empirical mode decomposition，MPDE-EEMD）和敏感固有模態函數篩選方法來改進HHT，提取出故障信號時頻特征。然后，在AlexNet網絡模型基礎上遍歷所有可能的CNN模型組合，構建出適應于滾動軸承故障診斷的CNN網絡模型。再將訓練集生成的IHHT時頻圖輸入CNN中進行學習，不斷更新網絡參數；并將該模型應用于測試集，輸出故障識別結果。最后，通過滾動軸承單一故障和復合故障2種試驗，將所提出的IHHT+CNN方法分別與傳統的BP神經網絡、DWT+CNN和STFT+CNN方法進行比較。研究表明，該文的IHHT+CNN方法對單一與復合故障的正確率分別達到100%和99.74%，均高于其他3 種方法，實現了不同工況下端到端的軸承復合故障智能診斷，并具有較好的泛化能力和魯棒性。

軸承；故障診斷；卷積神經網絡；希爾伯特-黃變換；多種群差分進化；集合經驗模式分解

0 引 言

目前，農業機械設備不斷朝著大型化、高速化、智能化方向發展。而滾動軸承作為農業機械設備中旋轉機構的重要部件被廣泛使用，其健康與否對整套農業機械設備的正常運行有著重要影響。特別是農業機械大都在野外作業，工作環境相較于工業機械更為惡劣，并且野外不易進行潤滑和保養，這些都嚴重影響了軸承的使用壽命[1-2]。同時，由于滾動軸承振動信號微弱，常常淹沒于背景噪聲之中，并且具有復雜的非平穩性和非線性[3-4]，在實際工況中通常以復合故障的形式而存在[5-8]。因此，對軸承復合故障進行特征信息提取和智能識別具有重要意義。

時頻分析是目前最為常用的特征提取方法，它能夠通過譜圖就可以提取出信號中的故障特征信息。常用的時頻分析方法有：小波變換（wavelet transform，WT）[9]、經驗模式分解（empirical mode decomposition，EMD）和希爾伯特-黃變換（Hilbert-Huang transform，HHT）等[10]。相較而言，HHT能根據信號的局部時間尺度特征進行分析，所以應用更為廣泛。但由于HHT是以EMD為基礎，所以存在模式混疊和虛假固有模態函數（intrinsic mode function，IMF）分量等問題[11]。針對這一問題，文獻[12]是利用了EEMD來克服模式混疊現象的產生，但效果受到加入白噪聲大小和次數的影響。文獻[13]提出了一種自適應噪聲完備集合經驗模式分解（comple ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise，CEEMDAN）在一定程度上克服了EEMD的缺陷，但也沒有充分考慮添加的白噪聲及噪聲IMF殘留問題。近年來，隨著機器學習被應用于故障診斷領域，智能故障診斷算法已經成為了研究的熱門方向[14-16]。為了從大容量、多樣性和高速率的農業機械運行數據中準確識別設備的健康狀況，可以采用以卷積神經網絡（convolution neural network，CNN）為基礎的深度學習模型[17]。文獻[18-19]分別將CNN應用于構建齒輪箱、滾動軸承的故障診斷模型。然而上述的特征提取方法需要大量先驗知識，增加了其應用的復雜性和適用性。同時，上述利用CNN進行信號特征學習的方法，也存在泛化能力差，往往只針對特定工況的信號才能有較好的效果，不能發揮出深度學習的優勢。

綜上所述，本文針對農業機械中滾動軸承復合故障智能診斷問題，提出了一種基于HHT改進算法與CNN結合的方法。該方法將預處理、特征提取和故障識別統一于同一個框架之下，能實現端到端的智能故障診斷。首先，通過MPDE-EEMD和敏感固有模態函數（intrinsic mode function，IMF）篩選方法來改進HHT，以解決HHT中存在的模式混疊和虛假IMF分量的現象，實現自適應獲取故障信號的時頻特征。然后，在AlexNet網絡模型基礎上通過遍歷所有可能的CNN模型組合，構建適應于滾動軸承故障診斷的CNN模型結構，實現智能模式識別。最后，通過滾動軸承單一故障和復合故障2種試驗，將所提出的IHHT+CNN方法分別與傳統的BP神經網絡、離散小波變換（discrete wavelet transform，DWT）+CNN和短時傅里葉變換（short-time fourier transform，STFT）+CNN方法進行比較分析，以驗證該方法的有效性。

1 HHT改進算法

1.1 HHT算法

希爾伯特-黃變換（hilbert-huang transform，HHT）包括EMD和Hilbert變換2個環節[10]，在非平穩、非線性信號處理領域中應用廣泛。HHT克服了傳統時頻分析方法用無意義的諧波分量來表示非平穩信號的缺陷，并可得到極高的時頻分辨率，具有良好的時頻聚集性。然而HHT也存在著模式混疊和虛假固有模態函數（intrinsic mode function，IMF）[20]等問題。本文針對上述問題，提出了一種基于多種群差分進化改進的集合經驗模式分解（multiple population differential evolution-ensemble empirical mode decomposition，MPDE-EEMD）和敏感IMF篩選方法的HHT改進算法。

1.2 多種群差分進化改進的EEMD

EMD分解過程中常常會產生模式混疊現象，造成分解結果的失真。而集合經驗模式分解（ensemble empirical mode decomposition，EEMD）是利用高斯白噪聲的頻率均勻分布統計特性，來抑制模式混疊的產生。因此，可以將EEMD用于抑制HHT中模式混疊的產生[21]。但需要注意的是，加入白噪聲幅值的大小是影響EEMD性能的關鍵因素，其過小或過大都難以克服模式混疊現象。

針對EEMD中加入白噪聲幅值難以確定的問題，本文建立了極值點分布特性評價函數，利用多種群差分進化（multiple population differential evolution，MPDE）算法來優化加入的白噪聲幅值，實現加入參數的自適應選擇。MPDE是一種可靠性高、魯棒性強的智能優化算法[22-23]。MPDE通過設置多個不同控制參數的種群進行協同進化，同時兼顧全局和局部搜索能力的均衡，克服標準差分進化算法局部搜索能力較弱、算法搜索性能對參數具有一定依賴性、算法難以在有限時間內保證獲得全局最優解等問題。

MPDE-EEMD具體實現過程如下：

1）建立極值點分布特性評價函數

EEMD利用白噪聲的頻率均布特性來改善信號極值點分布[24]，通過加入高斯白噪聲來保證極值點在各尺度分布上的離散性和均勻性。因此，建立極值點分布特性評價函數是自適應確定白噪聲優化幅值的前提，本文根據極值點分布的均勻性建立了如下的評價函數：

式中max、min是極大值點和極小值點位置系數，1、2是極大值個數和極小值個數，是第個極大值點和第個極小值點，()是極值點分布特性評價函數。

2）白噪聲幅值MPDE尋優

EEMD中加入白噪聲幅值大小的尋優過程，是通過MPDE算法中多個種群的協同進化和多種群間的信息遷移機制，使信息可以在多個種群間有效共享，再結合所建立的極值點分布特性評價函數，實現在解空間內尋找到最優解。

3）總體平均次數確定

最優幅值確定后，根據Wu等[12]提出的公式計算總體平均次數。

1.3 敏感IMF篩選方法

信號經MPDE-EEMD分解后會存在一些虛假的IMF分量。而具有故障特征信息的敏感IMF分量與原始信號的相關性大，且敏感IMF分量的占比要比虛假IMF分量大。目前常用的剔除虛假IMF分量的方法有相關系數法、灰度關聯度法、互信息量法、能量比值法、K-S檢驗法等[11]。由于距離是衡量信號相關性的測度，因此本文提出根據敏感IMF分量與原始信號距離測度最小為敏感IMF篩選標準的準則，利用沖擊信號包絡譜的余弦測度來測量信號間的距離，相似性測度的計算模型[25]如下：

1.4 HHT改進算法

基于MPDE-EEMD和敏感IMF篩選方法來改進HHT的步驟如下：

1）利用MPDE-EEMD分析所采集的軸承振動信號，得到一組IMF分量；

2）通過距離相似性測度來測量各IMF分量與原始信號間的距離；

3）根據設定的距離相似性測度閾值來篩選敏感IMF分量；

4）將篩選出的敏感IMF分量進行Hilbert變換得到Hilbert-Huang譜。

2 卷積神經網絡

2.1 CNN原理

CNN是一種提供了端到端學習模型的深層神經網絡[26]。CNN學習過程包含前向傳播（forward propagation，FP）和誤差反向傳播（back propagation，BP）[27]。FP過程主要有：卷積層、池化層和全連接層。BP過程是以最小化誤差代價函數，來調整各層網絡權值，從而建立起特征空間與故障空間的映射關系。本文采用均方差代價函數，其表達式如下：

2.2 CNN模型結構的確定

目前，CNN的結構確定尚未有明確的方法，很大程度上取決于經驗[28]。結構中的卷積核大小和數目、池化層的大小與層數、全連接層的神經元數量等參數都對CNN的識別效果有影響。本文在AlexNet網絡基礎上，將卷積層C1、C3、C5、C6的卷積核個數、卷積核大小和全連接層F的神經元數目作為變量，并根據經驗定義其取值范圍：C1、C3、C5、C6卷積層數分別取64、96、128和256；卷積核大小分別取3×3、5×5和7×7；全連接層F神經元個數分別取64、128、256和512；建立全部可能的CNN模型組合。通過遍歷這些模型，以識別正確率和訓練時間為評價指標，來確定適應于滾動軸承故障診斷的CNN模型，模型參數如表1所示。

表1 CNN模型參數

3 IHHT和CNN的軸承復合故障診斷方法

為了有效地實現滾動軸承復合故障診斷，本文將HHT改進方法與CNN相結合。具體步驟如下：

1）獲取原始振動信號，建立極值點特性評價函數()。

2）MPDE參數設置：種群數量為NP，隨機初始化各種群的縮放因子F和交叉概率CR。

3）NP個種群內的每個體都進行變異、交叉、評價、選擇操作，并判斷是否滿足進化條件，滿足則轉至步驟（4），否則返回步驟2）。

4）NP個種群間進行信息通信，比較各種群中最好的個體，其他種群均用該個體來更新自身最差個體。

5）當尋找到最優個體滿足收斂條件或達到進化代數，則轉至步驟6），否則返回步驟2）。

6）獲得最優白噪聲幅值，同時可根據公式計算出集合平均次數，再進行EEMD分解。

7）根據相似性測度來自動篩選MPDE-EEMD后的敏感IMF分量，實現對虛假IMF分量的處理。

8）對篩選出的敏感IMF分量進行Hilbert變換得到Hilbert-Huang譜。

9）獲取信號的Hilbert-Huang譜，將其分為訓練和測試樣本，并設置迭代次數，學習率等CNN模型結構參數。

10）以批量方式將訓練樣本輸入CNN中，通過前向傳播提取故障特征信息，獲取期望輸出與實際輸出的誤差。

11）按BP算法將誤差進行反向傳播，逐層更新相關參數。

12）反復迭代步驟10）~11），直至將訓練樣本全部訓練完畢，且達到網絡精度要求或最大迭代次數，CNN模型即訓練完成。

13）輸入測試樣本，輸出診斷結果。

4 軸承故障診斷試驗

以滾動軸承單一故障和復合故障振動信號驗證IHTT+CNN方法的可行性和有效性。本文試驗數據的采集在試驗臺運行時，結合NI公司的9234采集卡、LabVIEW 2013軟件和計算機來完成。試驗數據的處理均在Matlab 2018a平臺上進行。

軸承單一故障試驗采用美國Case Western Reserve University（CWRU）的驅動端軸承。圖1a所示是試驗測試平臺，由電機、轉矩傳感器、測力計和電子控制裝置組成。試驗時在電機的風扇端和驅動端軸承座上分別安裝一個加速度感器，通過16通道數據記錄儀采集軸承振動信號。

軸承復合故障試驗采用QPZZ-II旋轉機械振動分析及故障模擬試驗臺進行。如圖1b主要由驅動電機、軸承座、齒輪箱和偏重轉盤等組成，試驗臺可在50~800 r/min變速范圍內模擬不同速度的故障特征。試驗的采樣頻率為8 kHz，在800 r/min轉速下采集軸承的運行狀態數據。

圖1 軸承故障試驗臺

4.1 滾動軸承單一故障診斷試驗

采用CWRU的驅動端軸承試驗驗證IHHT+CNN方法對軸承單一故障診斷的有效性。試驗的深溝球軸承型號為6205-2RS（軸承幾何參數：滾動體直徑8 mm，節徑39 mm，滾動體9個，接觸角0°），在軸承外圈、內圈、滾動體上使用電火花分別加工出直徑為0.177 8、0.355 6和0.533 4 mm的凹槽模擬軸承故障。試驗數據采樣頻率為12 kHz，包括外圈故障、內圈故障、滾動體故障和正常狀態4種模式。對直徑為0.177 8、0.355 6和0.533 4 mm凹槽的故障軸承分別在0負載和1 797 r/min轉速、0.745 7 kW負載和1 772 r/min轉速、1.491 4 kW負載和1 750 r/min轉速、2.237 1 kW負載和1 730 r/min轉速等條件下進行數據采集。最終得到每種模式的訓練樣本987個、測試樣本為423個，共計5 640個樣本。

根據滾動軸承幾何參數和故障特征頻率計算公式[25]，分別計算出外圈、內圈、滾動體故障特征頻率。表2是6205-2RS軸承在不同轉速下的特征頻率。

表2 軸承故障特征頻率

4.1.1 IHHT+CNN分析過程

圖2是在1.491 4 kW負載和1 750 r/min轉速下，具有直徑為0.355 6 mm凹槽的軸承內圈故障、外圈故障、滾動體故障和正常狀態的信號時域波形。從圖中的時域波形無法判斷出故障的具體情況。

圖2 單一故障信號時域波形

本文以滾動體故障信號為例來說明IHHT+CNN算法分析過程，其余故障信號的分析方法相同，不在贅述。首先，利用MPDE對信號進行白噪聲幅值尋優。初始化MPDE算法參數：設置種群個數NP=10；根據張強等的建議[29]，在有效值[0.1，0.8]和[0.3，0.9]范圍內，隨機生成各種群的縮放因子F和交叉概率CR；選擇DE/best/1作為變異策略。圖3a是MPDE對滾動體故障信號的進化過程圖，該進化算法的終止條件為：只要連續獲得的相隔一定進化代數的最優解種群距離小于給定的閾值1×10-5就停止，因此獲得的最優白噪聲幅值為0.180 43。

然后，利用MPDE-EEMD分析滾動體故障信號，得到一組IMF分量，如圖3b所示是前5階IMF分量。按照公式（3）計算各IMF分量與原始信號間的相似性測度（見表3），通過反復試驗發現設定相似性測度閾值0.8為最佳，提取出IMF1、IMF2作為敏感分量。

表3 滾動體故障信號各階IMF的相似性測度

最后，將篩選出的IMF進行Hilbert變換得到Hilbert-Huang譜，圖3c為滾動體故障信號中的沖擊成分和調制成分，這些信息是故障特征信息的表征，而正常成分則被剔除了，圖中的故障特征明顯。由此也證明了基于MPDE-EEMD和敏感IMF篩選方法改進HHT是有效的。

采用表1中的CNN模型參數，輸入層為256×256×3的RGB圖像；共有4個卷積層：第1個卷積層有96個5×5的卷積核，第2個卷積層有128個3×3的卷積核，第3個卷積層有128個3×3的卷積核，第4個卷積層有256個3×3的卷積核；池化層的池化區域均為2×2，采用最大池化的方式。通過反復試驗設置學習率為0.01、批量尺寸為128。對數據集進行10次試驗，平均正確率為100%。

圖3 滾動體故障信號IHHT時頻分析過程

4.1.2 IHHT與HHT對比分析

本文采用了MPDE-EEMD來對HHT算法進行改進，主要是為了解決分解過程中產生模式混疊的問題。以CWRU滾動體故障信號為例，用傳統EEMD進行分解可得到一組IMF分量，如圖4a是前3階IMF分量的幅值譜。從圖中可見IMF1與IMF2、IMF1與IMF3之間都相互影響，存在明顯的模式混疊現象。圖4b是MPDE-EEMD分解后的前3階IMF分量的幅值譜。由圖可見，不同IMF分量的頻率成分不同，相互之間幾乎沒有影響，不存在模式混疊現象。

為了去除虛假IMF分量，本文提出了敏感IMF篩選準則。IMF1是被篩選出的敏感分量，圖5是對其進行Hilbert包絡分析得到的包絡譜。圖中敏感IMF1的主要振動頻率包含29和138 Hz，分別對應旋轉頻率（f= 29.17 Hz）和滾動體故障特征頻率（f=137.49 Hz），在29 和138 Hz之間，還存在著58 、91 和121 Hz的頻率成分，分別對應旋轉頻率的2倍、3倍和4倍頻，說明該敏感IMF含有明顯的滾動體故障特征信息。綜上所述，IHHT算法能有效解決傳統HHT算法存在的問題。

圖4 EEMD與MPDE-EEMD方法比較

圖5 敏感IMF的Hilbert包絡譜

4.1.3 與其他方法的對比分析

本文為了與其他方法比較，進行了與其他診斷方法的對比試驗，以驗證IHHT+CNN的深度神經網絡診斷方法有效性。

1）與傳統BP淺層神經網絡診斷方法的比較

目前，軸承故障特征主要的提取方法包括了經驗模式分解（empirical mode decomposition，EMD）和主成分分析（principal component analysis，PCA）等，也可以通過時域、頻域參數等進行提取；而常用的模式識別方法有BP神經網絡和支持向量機（support vector machine，SVM）等。本文將EMD+BP的故障診斷方法與IHHT+CNN方法進行比較。根據文獻[30]，BP神經網絡模型采用8-17-4的三層網絡結構，輸入層是通過計算故障信號的重心頻率、頻率方差、頻率標準差、峭度、峰值因數、脈沖因子、波形因子、裕度因子共8個參數組成的表征滾動軸承運行狀態的特征向量。隱含層節點數根據經驗公式確定為17個神經元，輸出層4個神經元分別對應軸承4種狀態。同時，設定網絡的學習率為0.05、訓練次數為100、最小誤差為0.01等關鍵參數進行訓練。表4是10次試驗的正確率，BP方法的平均正確率為86.53%，遠低于IHHT+CNN方法100%的正確率。

表4 BP模型對單一故障診斷的正確率

2）與STFT+CNN、DWT+CNN的比較

HHT并不是唯一能將振動信號轉換為圖片的方法。近年來，為了解決滾動軸承特征自適應提取與智能診斷問題，學者們提出了如STFT+CNN、DWT+CNN等時頻特征提取與CNN相結合的故障診斷方法。下面分別將本文所提出的IHHT+CNN與STFT+CNN以及DWT+CNN方法進行對比，來驗證IHHT+CNN方法的有效性和優勢。在STFT+CNN中，STFT的樣本長度為1 024個采樣點，窗口寬度為128個采樣點[28]，CNN結構與第3節中的相同。在DWT+CNN中，選擇morlet小波作為基函數[27]，CNN結構也與第3節中的CNN結構相同。分別進行10次試驗，結果取平均值。

根據圖6可知，本文的IHHT+CNN方法隨著迭代次數的增加，正確率快速提高，當迭代次數為180次時，正確率即達到了100%；而DWT+CNN和STFT+CNN在迭代次數為270次時，正確率才達到了98%以上。從最終正確率上來看，IHHT+CNN>DWT+CNN> STFT+CNN，說明本文的方法優于其他的方法。同時3種方法的分類正確率都達到了98%以上，這也證明了本文所提出的CNN模型結構對于不同方法所生成的時頻圖都是有效的。試驗軸承數據包含了不同的故障程度、不同轉速、不同負載的情況，說明了IHHT+CNN方法具有很強的魯棒性。

圖6 對軸承單一故障診斷3種方法正確率對比

4.2 滾動軸承復合故障診斷試驗

針對軸承復合故障的診斷問題，本文使用QPZZ-II旋轉機械振動分析及故障模擬試驗臺來采集軸承座處的振動信號，試驗的采樣頻率為8 kHz，測試800 r/min轉速下軸承的運行狀態。試驗軸承為6 205 SKF，試驗前用線切割的方式分別在內圈、外圈、滾動體、保持架、內圈+保持架、外圈+保持架、內圈+外圈+保持架、外圈+滾動體上加工出不同損傷程度的凹槽。試驗設置了8種軸承故障模式，每個樣本長度為1 024個采樣點，每類故障的訓練樣本為336個，測試樣本為144，共計3 840個樣本。

4.2.1 IHHT+CNN試驗與分析

圖7是8種軸承故障狀態的信號時域波形。如圖所示，僅從信號的時域波形很難判斷出故障的類型和損傷程度。

圖7 復合故障信號時域波形

以內圈+外圈+保持架復合故障信號為例來說明IHHT+CNN算法分析過程，其他故障信號的分析方法。首先，利用MPDE對信號進行白噪聲幅值尋優。MPDE算法參數設置與4.1.1節相同，圖 8a是MPDE進化過程圖，獲得最優白噪聲幅值為0.181 86。

然后，利用MPDE-EEMD得到一組IMF分量，圖 8b是其前5階IMF分量。表5根據公式（3）計算出的各IMF分量與原始信號間的相似性測度，根據相似性測度篩選原則設定閾值為0.8，提取出IMF1、IMF2、IMF3作為敏感分量。

表5 內圈+外圈+保持架故障信號的各階IMF相似性測度

最后，將篩選出的IMF進行Hilbert變換得到Hilbert-Huang譜，圖8c為復合故障信號中的沖擊成分和調制成分，這些信息是故障特征信息的表征；而正常成分則被剔除了，圖中的故障特征明顯。由此也證明了本文提出的IHHT方法的有效性。再采用第3節的CNN結構，將該圖作為網絡的輸入，10次試驗正確率的平均值為99.74%。

4.2.2 與其他方法的對比分析

1）與傳統BP淺層神經網絡診斷方法的比較：BP網絡模型與4.1.3節相同。表6是10次試驗的正確率，平均正確率為89.13%，低于IHHT+CNN方法的正確率。

表6 BP模型對軸承復合故障的診斷正確率

2）與STFT+CNN、DWT+CNN的比較

將IHHT+CNN與STFT+CNN、DWT+CNN進行比較，STFT+CNN、DWT+CNN的方法與4.1.3節中所述相同。分別進行10次試驗，結果取平均值。

根據圖9可知，IHHT+CNN方法當迭代次數為450次時，正確率達到了99%以上；而DWT+CNN和STFT+CNN在迭代次數為450次時，正確率才達到了93%以上。從最終正確率上來看，IHHT+CNN>STFT+ CNN>DWT+CNN，本文方法優于其他方法。但由于訓練樣本數量相較于單一軸承故障少且復合故障類型也較為復雜，IHHT+CNN的復合故障診斷正確率為99.74%，STFT+ CNN 為97.61%、，DWT+CNN為95.05%，都略低于軸承單一故障時的正確率（IHHT+CNN為100%、STFT+ CNN為98.85%，DWT+CNN 為98.43%），并且訓練迭代次數也有所增加。

圖8 內圈+外圈+保持架故障信號IHHT時頻分析過程

圖9 對軸承復合故障診斷3種方法正確率對比

5 結 論

本文提出的IHHT+CNN滾動軸承故障診斷方法，是將信號的自適應時頻特征提取和智能故障模式識別有機融合在一起，實現了端到端的軸承故障診斷。

1）IHHT+CNN方法與傳統診斷方法相比，減少了對于先驗知識和經驗的依賴，使得軸承故障診斷更加智能化。

2）將故障信號通過IHHT得到時頻譜能很好的突出故障特征信息，再由CNN對二維時頻圖特征進行學習，這與傳統BP淺層神經網絡相比能有效克服輸入特征參數難以確定的問題，使診斷方法更具自適應性。

3）在不同的故障程度、不同轉速、不同負載的情況下，通過與BP神經網絡、DWT+CNN和STFT+CNN方法進行對比分析，本文的IHHT+CNN方法對單一與復合故障的正確率分別達到100%和99.74%，均高于其他3種方法。證明了本文的方法具有較高的準確率和良好的魯棒性。

4）由于本文中的試驗數據是在試驗室環境中采集得到的，這與實際生產環境存在一定的差異。同時，目前CNN模型結構的確定很大程度上取決于經驗，不同的參數對CNN的識別效果影響較大，在今后的工作中將繼續針對滾動軸承故障診斷的CNN模型結構設置策略進行研究。

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Bearing compound fault diagnosis based on HHT algorithm and convolution neural network

Shi Jie1,2, Wu Xing1※, Liu Tao1

(1.,,650500,; 2.,,650201,)

Rolling bearing is an important part of agricultural machinery, its health directly affects the normal operation of the equipment. However, the vibration signal of the bearing is weak, has complex non-stationarity and nonlinearity. In actual working conditions, bearing fault usually exists on the form of compound faults. Therefore, it is of great significance to extract feature information and identify fault intelligently for bearing compound faults. This paper proposed a diagnosis method combining improved Hilbert-Huang transform (IHHT) and convolution neural network (CNN). Hilbert-Huang transform (HHT) includes empirical mode decomposition (EMD) and hilbert transform, which can analyze signal according to its local time scaled characteristic, but there are also problems in HHT, such as mode mixing and false intrinsic mode function (IMF) components. Ensemble empirical mode decomposition (EEMD), which utilizes statistical characteristics of uniform frequency distribution of Gaussian white noise, can be used to control mode mixing in HHT, however, it is difficult to determine the amplitude of white noise in EEMD. In this paper, multiple population differential evolution (MPDE) algorithm was used to optimize the added white noise amplitude for the adaptive selection of parameters. For the problem of the false IMF component, the criterion of selecting sensitive IMF based on the minimum distance between IMF components and original signal was discussed, MPDE-EEMD and screening theory of sensitive IMF components was used to improve HHT in order to adaptively extract time-frequency characteristics of fault signal. In order to accurately to identify the health status of equipment, deep learning model based on the convolution neural network was used to realize the intelligent fault identification. Based on the AlexNet model, the CNN network model for rolling bearing fault diagnosis was constructed by traversing all possible combinations of models. For training network, the IHHT time-frequency diagram generated by training set was input into CNN to continuously update network parameters. Then the model was applied to testing set and output the fault identification result. Two different bearing faults experiments which contain single faults and compound faults were used to test the feasibility of the IHHT+CNN method. The experiment results showed that the diagnosis accuracy of IHHT+CNN method for single fault and compound fault was 100% and 99.74% respectively. In comparison with the BP neural network, discrete wavelet transform (DWT) +CNN and short-time fourier transform (STFT) +CNN, the results of the presented method in this paper showed more accurate than other diagnosis results, under the different experimental loads and conditions, the robustness of bearing fault diagnosis method was verified. Compared with other traditional diagnosis methods, IHHT+CNN reduced the dependence on prior knowledge and experience, and made bearing fault diagnosis more intelligent.

bearings; fault diagnosis; convolution neural network; Hilbert-Huang transform; multiple population differential evolution; ensemble empirical mode decomposition

施 杰，伍 星，劉 韜. 采用HHT算法與卷積神經網絡診斷軸承復合故障[J]. 農業工程學報，2020，36(4)：34－43.doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2020.04.005 http://www.tcsae.org

Shi Jie, Wu Xing, Liu Tao. Bearing compound fault diagnosis based on HHT algorithm and convolution neural network[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2020, 36(4): 34－43. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2020.04.005 http://www.tcsae.org

2019-09-29

2019-12-25

國家自然科學基金面上項目（51875272）；云南省應用基礎研究計劃重點項目（201601PE00008）；云南農業大學自然科學青年基金資助項目（2015ZR13）

施 杰，副教授，博士生，研究方向：主要從事機械設備故障診斷的研究。Email：ytbso@126.com

伍 星，教授，博士生導師，博士，主要從事機械設備故障診斷的研究。Email：xingwu@aliyun.com

10.11975/j.issn.1002-6819.2020.04.005

TH165；TH17

A

1002-6819(2020)-04-0034-10