基于量化關(guān)聯(lián)模型的滾動(dòng)軸承故障評估研究*

譚曉棟，張 勇

(1.電子科技大學(xué) 機(jī)械與電氣工程學(xué)院，四川 成都 611731；2.國防科技大學(xué) 智能科學(xué)學(xué)院，湖南 長沙 410000；3.武警警官學(xué)院 部隊(duì)管理系，四川 成都 610213)

0 引 言

滾動(dòng)軸承在艦船、車輛、航空、化工、電力等領(lǐng)域的動(dòng)力傳動(dòng)系統(tǒng)中有著廣泛的應(yīng)用。由于長期承受高負(fù)荷、高沖擊等外部因素的影響，軸承的外圈、內(nèi)圈和滾動(dòng)體等部件極易發(fā)生故障。據(jù)統(tǒng)計(jì)，在某些特定的旋轉(zhuǎn)機(jī)械系統(tǒng)中，軸承故障占到了系統(tǒng)總故障的44%[1]。因此，及時(shí)準(zhǔn)確評估出軸承故障程度對減少系統(tǒng)停機(jī)時(shí)間，對確保系統(tǒng)安全、高效運(yùn)行具有重要意義[2,3]。

當(dāng)前，依靠振動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取和狀態(tài)識別是故障程度評估技術(shù)的研究熱點(diǎn)[4-9]。DEEPAK P等[10]使用了樣條小波檢測軸承缺陷，采用了標(biāo)量指標(biāo)描述故障嚴(yán)重程度；段晨東等[11]提出了一種基于頻率切片小波變換的時(shí)頻峭度譜分析方法，研究和辨識了滾動(dòng)軸承的損傷特征頻率；CUI等[12]通過分析剝落故障進(jìn)入滾動(dòng)體導(dǎo)致的沖擊機(jī)理，提出了一種新的步進(jìn)脈沖字典的匹配追蹤方法，來定量地評估軸承的故障程度；SINGH等[13]通過組合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分析方法，選擇了對故障敏感的固有模態(tài)函數(shù)(intrinsic mode function, IMF)，優(yōu)選敏感的IMF散度描述了軸承的故障程度；MOHAMMAD等[14]采用中心極限理論和雙譜分析，分別提取了故障狀態(tài)指標(biāo)和故障辨識指標(biāo)，使用改進(jìn)組合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分析方法實(shí)現(xiàn)了對軸承故障的定量診斷；程軍圣等[15]使用基于均方根的早期有限樣本判定方法(limited feature select sample, LFSS)，選擇了滾動(dòng)軸承故障樣本，并通過改進(jìn)Binary Bat Algorithm(FSBBA)算法提取了性能退化特征，綜合LFSS與FSBBA構(gòu)建了滾動(dòng)軸承在線故障狀態(tài)評估模型，從故障數(shù)據(jù)源和特征提取的層面提高了故障狀態(tài)評估的精度；張成龍等[16]使用自回歸時(shí)序模型，提取了故障信號特征，將其作為自聯(lián)想神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，繼而輔助滾動(dòng)軸承故障程度評估；王恒等[17]構(gòu)造了分層狄利克雷過程更新故障模型結(jié)構(gòu)，獲得了設(shè)備退化狀態(tài)動(dòng)態(tài)轉(zhuǎn)移關(guān)系，實(shí)現(xiàn)了對機(jī)械部件的故障等級評估。

為了有效評估數(shù)控機(jī)床的可靠度，潘立峰[18]深入剖析了數(shù)控機(jī)床的多性能特征與故障模式之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，構(gòu)建了機(jī)床性能特征與故障強(qiáng)弱的關(guān)聯(lián)模型；陳昆弘[19]使用了遞歸定量分析法提取了滾動(dòng)軸承的故障特征，建立了基于變量預(yù)測模型的故障與特征的定量關(guān)聯(lián)模型，繼而指導(dǎo)故障診斷；LIU Yu-mei等[20]使用擴(kuò)展經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解了軸承運(yùn)行狀態(tài)的物元模型，使用本征模函數(shù)作為物元模型的特征函數(shù)，根據(jù)軸承當(dāng)前健康狀態(tài)與特征的關(guān)聯(lián)程度，分析了其定性及定量的性能退化過程；楊志淳等[21]構(gòu)建了配電變壓器運(yùn)行狀態(tài)評價(jià)指標(biāo)體系，對指標(biāo)狀態(tài)量進(jìn)行了模糊二元量化，利用模糊Apriori算法，挖掘了指標(biāo)狀態(tài)量與故障之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，提取了誘導(dǎo)變壓器故障的關(guān)鍵狀態(tài)。

綜上所述，上述方法主要從特征提取、狀態(tài)識別等環(huán)節(jié)獨(dú)立研究其對結(jié)果精度的影響。然而，軸承的故障信號特點(diǎn)是非線性、非平穩(wěn)，信號不僅微弱、調(diào)制性強(qiáng)，而且其頻帶大多比較寬，受復(fù)雜工況等影響，滾動(dòng)軸承故障信號常常湮沒在背景噪聲中。即使采用相同數(shù)據(jù)源信號，不同狀態(tài)指標(biāo)對故障程度靈敏度也呈現(xiàn)較大差異。此外，由于滾動(dòng)軸承的獨(dú)特功能結(jié)構(gòu)和運(yùn)動(dòng)特點(diǎn)，不種類型故障的傳播方式和路徑不盡相同，導(dǎo)致不同測點(diǎn)監(jiān)測的故障信息呈現(xiàn)較大差異，很難用精確的數(shù)學(xué)模型直接描述故障嚴(yán)重程度。

因此，為了提高故障程度評估的準(zhǔn)確性，有必要從監(jiān)測故障的測點(diǎn)、故障狀態(tài)指標(biāo)提取及評估模型3個(gè)方面，綜合分析其與故障程度間的復(fù)雜關(guān)系。

本文提出一種量化關(guān)聯(lián)模型的滾動(dòng)軸承故障程度評估技術(shù)，使用部署在設(shè)備上的多元測點(diǎn)，采集滾動(dòng)軸承不同故障嚴(yán)重程度下的數(shù)據(jù)，計(jì)算不同故障程度下的指標(biāo)；建立多元測點(diǎn)、狀態(tài)指標(biāo)與故障程度間的量化關(guān)聯(lián)模型，分析計(jì)算在多元測點(diǎn)和狀態(tài)指標(biāo)下的故障程度評估結(jié)果；以評估結(jié)果的均方根誤差為目標(biāo)，優(yōu)化選擇適合滾動(dòng)體故障、內(nèi)環(huán)故障、外環(huán)故障3種類型的狀態(tài)指標(biāo)和評估模型，進(jìn)而為精確量化評估滾動(dòng)軸承故障程度提供有效的數(shù)據(jù)和模型支撐。

1 量化關(guān)聯(lián)模型

量化關(guān)聯(lián)模型主要用來建立故障程度與多個(gè)測點(diǎn)采集的數(shù)據(jù)源、狀態(tài)指標(biāo)間的函數(shù)關(guān)系。定義量化的故障程度y為因變量，測點(diǎn)數(shù)據(jù)的函數(shù)φ為自變量，建立模型[22]如下：

(1)

根據(jù)系統(tǒng)中測點(diǎn)的數(shù)量，可以有針對性地設(shè)置回歸模型。如系統(tǒng)中存在2個(gè)測點(diǎn)，則可以設(shè)置為如下6種量化關(guān)聯(lián)模型：

(1)只考慮測點(diǎn)t1的線性關(guān)聯(lián)模型M1：

(2)

(2)只考慮測點(diǎn)t2的線性關(guān)聯(lián)模型M2：

(3)

(3)只考慮測點(diǎn)t1的2次多項(xiàng)式關(guān)聯(lián)模型M3：

(4)

(4)只考慮測點(diǎn)t2的2次多項(xiàng)式關(guān)聯(lián)模型M4：

(5)

(5)同時(shí)考慮測點(diǎn)t1和t2的線性關(guān)聯(lián)模型M5：

(6)

(6)同時(shí)考慮測點(diǎn)t1和t2的2次多項(xiàng)式關(guān)聯(lián)模型M6：

(7)

對于模型參數(shù)的求解，往往需要多個(gè)樣本進(jìn)行訓(xùn)練。令Ns個(gè)訓(xùn)練樣本觀測值向量矩陣X為：

(8)

式中：Ns—觀測值數(shù)目；NT—監(jiān)控故障變化的測點(diǎn)數(shù)目；φ(fi)—故障程度與狀態(tài)指標(biāo)的關(guān)系函數(shù)。

模型系數(shù)通過訓(xùn)練樣本的觀測值向量矩陣X，和訓(xùn)練樣本對應(yīng)的真實(shí)故障程度向量Y來計(jì)算：

B=(XTX)-1XTY

(9)

式中：X—觀測值向量矩陣；Y—訓(xùn)練樣本對應(yīng)的真實(shí)故障程度向量。

待評估數(shù)據(jù)樣本評估出的故障程度為：

(10)

2 故障評估策略

基于量化關(guān)聯(lián)模型的故障程度評估方法，其主要思想是將已知故障程度的多元測點(diǎn)數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練樣本和測試樣本，使用訓(xùn)練樣本計(jì)算不同故障程度評估模型的參數(shù)，使用測試樣本對比各個(gè)評估模型在不同故障程度下評估均方根誤差的大小，進(jìn)而選擇出適合不同故障類型的故障程度評估模型和狀態(tài)指標(biāo)。

基于量化關(guān)聯(lián)模型的故障評估流程如圖1所示。

圖1 基于量化關(guān)聯(lián)模型的故障評估流程

故障評估詳細(xì)步驟如下：

(1)故障程度模擬與注入。通過軟件仿真或者硬件加工等方式，模擬不同嚴(yán)重程度故障；

(2)采集多元數(shù)據(jù)。根據(jù)系統(tǒng)監(jiān)控要求，在系統(tǒng)內(nèi)外部設(shè)置多個(gè)測點(diǎn)，采集異常故障信號；

(3)構(gòu)建故障狀態(tài)指標(biāo)向量。采用WANG D、ZHANG B、LAXMIKANT S等[23-25]介紹的30個(gè)故障狀態(tài)指標(biāo)計(jì)算方法，構(gòu)建故障狀態(tài)指標(biāo)矩陣如下：

(11)

式中：Fn—第n個(gè)狀態(tài)指標(biāo)矩陣；φi—第i個(gè)狀態(tài)指標(biāo)的計(jì)算函數(shù)；N—樣本總數(shù)；NT—部署的測點(diǎn)總數(shù)；ojk—在第j個(gè)樣本中第k個(gè)測點(diǎn)采集的數(shù)據(jù)。

(4)構(gòu)建故障程度評估模型。根據(jù)測點(diǎn)數(shù)目，使用式(8)設(shè)定可供選擇的多元回歸評估模型；

(5)計(jì)算測試樣本的故障程度評估結(jié)果。使用式(9)計(jì)算訓(xùn)練樣本對應(yīng)的故障程度評估模型系數(shù)矩陣為：

(12)

式中：(Bij)train—使用第i個(gè)模型第j個(gè)狀態(tài)指標(biāo)獲得的訓(xùn)練樣本對應(yīng)的評估模型系數(shù)矩陣；(Xij)train—針對第i個(gè)模型使用第j個(gè)指標(biāo)計(jì)算的訓(xùn)練樣本觀測值矩陣；Ytrain—訓(xùn)練樣本真實(shí)的故障程度向量。

(6)計(jì)算測試樣本的故障程度評估均方根矩陣。使用式(11)計(jì)算NM個(gè)模型下，采用NF個(gè)指標(biāo)，計(jì)算故障程度評估均方根誤差矩陣為：

F1F2…FNF

(13)

式中：R—測試樣本的故障程度評估均方根矩陣，行對應(yīng)故障程度模型，列對應(yīng)狀態(tài)指標(biāo)；NM—為故障程度評估模型總數(shù)；rij—使用故障程度模型Mi和狀態(tài)指標(biāo)Fj進(jìn)行故障程度評估的均方根誤差。

故障程度評估均方根誤差采用如下公式：

(14)

(7)優(yōu)化選擇故障評估模型和故障狀態(tài)指標(biāo)優(yōu)化。選擇故障評估均方根誤差最小對應(yīng)的評估模型和故障狀態(tài)指標(biāo)為：

(15)

式中：M*—最小故障程度評估均方根誤差對應(yīng)的評估模型；F*—最小故障程度評估均方根誤差對應(yīng)的故障狀態(tài)指標(biāo)。

根據(jù)模型M*的表達(dá)式，確定最優(yōu)的測點(diǎn)集合T*和模型參數(shù)B*。

(8)故障程度評估。使用優(yōu)化的測點(diǎn)T*采集當(dāng)前狀態(tài)下的數(shù)據(jù)；優(yōu)化的指標(biāo)F*提取當(dāng)前數(shù)據(jù)的故障狀態(tài)指標(biāo)，構(gòu)建觀測值向量矩陣；使用式(10)計(jì)算當(dāng)前狀態(tài)下的故障程度。

3 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

本文采用美國凱斯西儲大學(xué)公開的滾動(dòng)軸承故障數(shù)據(jù)驗(yàn)證所提方法的有效性[26]。

滾動(dòng)軸承故障模擬實(shí)驗(yàn)平臺如圖2所示。

圖2 滾動(dòng)軸承故障模擬實(shí)驗(yàn)臺

該實(shí)驗(yàn)臺包括一個(gè)2 hp的電動(dòng)機(jī)(1 hp=746 W)、扭矩傳感器、示功器及電氣控制裝置。實(shí)驗(yàn)軸承為6205-2RS JEMSKF型深溝球軸承，電動(dòng)機(jī)的功率為746 W，輸入軸轉(zhuǎn)速為1 772 r/min。

試驗(yàn)設(shè)置了滾動(dòng)體故障、內(nèi)環(huán)故障和外環(huán)故障3種典型的故障類型，使用電火花加工不同嚴(yán)重程度的故障狀態(tài)。

為了分析不同測點(diǎn)對故障程度變化的靈敏度，本文分別在電動(dòng)機(jī)風(fēng)扇端和驅(qū)動(dòng)端的軸承座上方各設(shè)置1個(gè)加速度傳感器，采集故障軸承的振動(dòng)信號，定義兩個(gè)測點(diǎn)為t1和t2；振動(dòng)信號由16通道數(shù)據(jù)記錄儀采集得到，采樣頻率為12 kHz，驅(qū)動(dòng)端軸承故障還包含采樣頻率為48 kHz的數(shù)據(jù)。

針對滾動(dòng)體故障、內(nèi)環(huán)故障和外環(huán)故障3種故障類型，本文設(shè)置損傷直徑0、0.007 inch、0.014 inch、0.021 inch 4種故障程度狀態(tài)，每種狀態(tài)包含3組數(shù)據(jù)，共計(jì)12組數(shù)據(jù)；任意選擇每種故障狀態(tài)的2組數(shù)據(jù)，共計(jì)8組數(shù)據(jù)，建立狀態(tài)評估模型；剩下4組數(shù)據(jù)進(jìn)行測試。

筆者利用試驗(yàn)中兩個(gè)測點(diǎn)t1和t2的采集振動(dòng)數(shù)據(jù)，結(jié)合第1節(jié)定義的6種故障程度評估量化關(guān)聯(lián)模型，同時(shí)按照第2節(jié)介紹的滾動(dòng)軸承故障程度評估流程，計(jì)算在6種評估模型和30種狀態(tài)指標(biāo)下故障評估的均方根誤差，進(jìn)而優(yōu)選出適應(yīng)不同故障類型的評估模型和狀態(tài)指標(biāo)。

下面分別對滾動(dòng)體故障、內(nèi)環(huán)故障及外環(huán)故障3種故障類型的4種故障程度(正常狀態(tài)、0.007 inch、0.014 inch及0.021 inch)進(jìn)行試驗(yàn)研究和方法驗(yàn)證。

3.1 滾動(dòng)體故障程度評估

隨著滾動(dòng)體故障程度的增大，振動(dòng)的幅值也有一定程度的增加，在故障的傳播、耦合和噪聲等影響下，會使得對不同故障嚴(yán)重程度的辨識難度加大。

筆者使用故障狀態(tài)指標(biāo)計(jì)算方法，提取正常狀態(tài)、0.007 inch、0.014 inch及0.021 inch 4種滾動(dòng)體故障嚴(yán)重程度下，t1和t2兩個(gè)測點(diǎn)采集數(shù)據(jù)的時(shí)域和頻域指標(biāo)。

滾動(dòng)體故障4種嚴(yán)重程度下的時(shí)域指標(biāo)如圖3所示。

從圖3中可以看出：對于滾動(dòng)體故障而言，在17個(gè)時(shí)域指標(biāo)中，除了指標(biāo)F1呈現(xiàn)遞減趨勢，其他16個(gè)時(shí)域指標(biāo)隨著故障程度加劇均呈現(xiàn)逐漸增大的趨勢。

圖3 滾動(dòng)體故障4種嚴(yán)重程度下的時(shí)域指標(biāo)

滾動(dòng)體故障4種嚴(yán)重程度下的頻域指標(biāo)如圖4所示。

圖4 滾動(dòng)體故障4種嚴(yán)重程度下的頻域指標(biāo)X軸—4種故障嚴(yán)重程度；Y軸—時(shí)頻域故障特征編號；Z軸—?dú)w一化的指標(biāo)值

從圖4中可以看出：在剩余的13個(gè)頻域指標(biāo)中，指標(biāo)F18、F20、F23、F28、F30隨著故障程度加劇，指標(biāo)值也相應(yīng)的增大。

為了衡量各個(gè)指標(biāo)和不同評估模型對滾動(dòng)體故障程度評估的效果，筆者分別計(jì)算采用6種評估模型及30個(gè)故障狀態(tài)指標(biāo)評估滾動(dòng)體故障程度的均方根值誤差。

滾動(dòng)體故障程度評估的均方根誤差如表1所示。

表1 滾動(dòng)體故障程度評估的均方根誤差

限于篇幅，表1中僅列出了部分時(shí)頻域指標(biāo)評估的均方根誤差。從表1中可以看出：在17個(gè)時(shí)域指標(biāo)中，采用模型M3和指標(biāo)F3的評估誤差的均方根最小為0.003；在13個(gè)頻域指標(biāo)中，采用M3模型和故障特征F28，對滾動(dòng)體故障程度評估的均方根誤差最小為0.002 9。

3.2 內(nèi)環(huán)故障程度評估

本文計(jì)算正常狀態(tài)、0.007 inch、0.014 inch及0.021 inch 4種內(nèi)環(huán)故障嚴(yán)重程度下，t1和t2兩個(gè)測點(diǎn)采集數(shù)據(jù)的故障狀態(tài)指標(biāo)。

內(nèi)環(huán)故障4種嚴(yán)重程度下的時(shí)域指標(biāo)如圖5所示。

圖5 內(nèi)環(huán)故障4種嚴(yán)重程度下的時(shí)域指標(biāo)

從圖5中可以看出，隨著內(nèi)環(huán)故障程度加劇，時(shí)域指標(biāo)F11、F17呈現(xiàn)較為明顯的增加趨勢。

內(nèi)環(huán)故障4種嚴(yán)重程度下的頻域指標(biāo)如圖6所示。

圖6 內(nèi)環(huán)故障的4種嚴(yán)重程度下的頻域指標(biāo)

從圖6中可以看出：頻域指標(biāo)F18、F19、F22、F23、F27、F30隨著內(nèi)環(huán)故障程度加劇，指標(biāo)值也相應(yīng)的增大。這說明故障狀態(tài)指標(biāo)F11、F17、F18、F19、F22、F23、F27、F30都能較為敏感地感知滾動(dòng)軸承內(nèi)環(huán)故障程度逐漸增長的過程，只是上述指標(biāo)對內(nèi)環(huán)故障增長過程的靈敏程度還存在較大區(qū)別。

為了進(jìn)一步找出最能敏感感知內(nèi)環(huán)故障程度增長過程的時(shí)頻域指標(biāo)和內(nèi)環(huán)故障程度的評估模型，還需要計(jì)算上述指標(biāo)在6個(gè)模型下，評估內(nèi)環(huán)故障程度的均方根誤差。

內(nèi)環(huán)故障程度評估的均方根誤差如表2所示。

表2 內(nèi)環(huán)故障程度評估的均方根誤差

因此，測點(diǎn)t1和t2均包含了內(nèi)環(huán)故障的增長信息；頻域特征F22能較好地表征內(nèi)環(huán)故障的嚴(yán)重程度，特征F22與內(nèi)環(huán)故障程度呈現(xiàn)二元二次多項(xiàng)式關(guān)系。

3.3 外環(huán)故障程度評估

外環(huán)故障4種嚴(yán)重程度下的時(shí)域指標(biāo)如圖7所示。

圖7 外環(huán)故障4種嚴(yán)重程度下的時(shí)域指標(biāo)

從圖7中可以看出：除了F1、F5、F16總趨勢呈現(xiàn)遞減外，其他16個(gè)時(shí)域指標(biāo)總趨勢隨著外環(huán)故障程度加劇都逐漸增大。

外環(huán)故障4種嚴(yán)重程度下的頻域指標(biāo)如圖8所示。

圖8 外環(huán)故障4種嚴(yán)重程度下的頻域指標(biāo)

從圖8中可以看出：在13個(gè)頻域指標(biāo)中，F(xiàn)18、F19、F20、F23、F24指標(biāo)總趨勢隨著故障程度加劇，指標(biāo)值也相應(yīng)的增大。

同理，為了進(jìn)一步找出最能敏感地感知外環(huán)故障增長過程的時(shí)頻域指標(biāo)和外環(huán)故障程度的評估模型，還需要計(jì)算使用上述指標(biāo)評估在6種評估模型下，評估外環(huán)故障程度的均方根誤差。

外環(huán)故障程度評估的均方根誤差如表3所示。

表3 外環(huán)故障程度評估的均方根誤差

由此可以說明，電動(dòng)機(jī)驅(qū)動(dòng)端的軸承發(fā)生了外環(huán)故障，使得部署在驅(qū)動(dòng)端基座上的測點(diǎn)t2包含更為豐富的外環(huán)故障程度增長信息；特征F24能很好地表征外環(huán)故障的嚴(yán)重程度，與外環(huán)故障程度呈現(xiàn)一元二次多項(xiàng)式關(guān)系。

4 結(jié)束語

滾動(dòng)軸承特定的結(jié)構(gòu)和運(yùn)動(dòng)方式使得其故障類型和故障信號的傳播方式呈現(xiàn)多樣化，不同測點(diǎn)采集的故障信號源和故障狀態(tài)指標(biāo)對故障刻畫效果和敏感度也呈現(xiàn)較大差別。

本文采用的多元回歸模型優(yōu)化方法，綜合考慮了適合滾動(dòng)體故障、外環(huán)故障和內(nèi)環(huán)故障的故障信號源、故障狀態(tài)指標(biāo)及評估模型，較傳統(tǒng)方法在評估精度和置信度上具有一定優(yōu)勢。

實(shí)驗(yàn)分析結(jié)果表明：該方法能有效建立滾動(dòng)軸承故障信號的數(shù)據(jù)源、指標(biāo)與評估模型間的定量關(guān)聯(lián)關(guān)系；通過分析部署在設(shè)備外部的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)，可以準(zhǔn)確地評估出滾動(dòng)軸承的故障類型及嚴(yán)重程度，避免了由于數(shù)據(jù)、指標(biāo)、模型不統(tǒng)一，給評估結(jié)果帶來的不確定影響，可以為典型機(jī)械部件的測點(diǎn)部署、特征提取和故障評估等，健康狀態(tài)監(jiān)控關(guān)鍵技術(shù)的有效銜接提供指南。

本文主要采用時(shí)頻統(tǒng)計(jì)特征，作為刻畫滾動(dòng)軸承故障程度的指標(biāo)，同時(shí)使用多元回歸線性和非線性模型，融合多個(gè)測點(diǎn)數(shù)據(jù)源。然而，針對不同的機(jī)械部件，其功能結(jié)構(gòu)、運(yùn)動(dòng)方式、運(yùn)行工況各具特點(diǎn)，故障的影響和傳播方式也會呈現(xiàn)較大區(qū)別。

因此，針對不同的運(yùn)行工況、特定的機(jī)械部件及其相應(yīng)的故障類型，還需從在指標(biāo)參數(shù)選擇及評估模型上進(jìn)一步拓展研究；同時(shí)，模型訓(xùn)練和故障程度評估的效率會因?yàn)楣收蠑?shù)據(jù)的增多而有所降低，因此在后期的研究工作中，筆者將綜合利用各種優(yōu)化算法，提高在大數(shù)據(jù)情況下的模型訓(xùn)練效率和評估效率。