改進的CNN-LSTM軸承故障診斷方法

汪友明，程 琳

(西安郵電大學 自動化學院,陜西 西安 710121)

滾動軸承作為機械設備的易損部件，其健康狀態對整個機械設備的性能、穩定性以及使用壽命有著巨大的影響[1]。因此，在滾動軸承出現局部損傷、缺陷或者早期故障時，需要準確地獲取故障信息并快速地識別故障。軸承故障數據具有數據量大、故障類型多和和運轉速率高等3個特點[2]。每個軸承有上萬個測試樣本點，需要通過智能診斷方法進行自動分析，在不同工況、不同頻率下造成軸承故障的原因和類型也多種多樣。并且，機械設備的各個部分密切相關，僅僅因為軸承的微小故障就有可能使整個機械設備處于癱瘓狀態。

特征提取和狀態分類是軸承故障診斷的重要部分。傳統的軸承故障診斷大多采用機器學習[3]的方法，需要信號處理技術和診斷經驗，依賴軸承故障數據的先驗知識提取特征，使得訓練的網絡模型普適性差，給不同工況下的故障識別與診斷帶來了嚴重困擾。深度學習[4-6]能夠從原始機械故障輸入數據中提取出具有良好抽象和泛化的特征,尤其適合處理復雜故障診斷數據。卷積神經網絡[7](Convolutional Neural Network，CNN)作為深度學習的經典算法之一,其局部連接、權值共享以及池化操作等特性使之可以有效降低網絡的復雜度,降低訓練參數的冗長現象,具有魯棒性強、容錯能力高、易于訓練和優化等優點。利用CNN能夠捕獲特征的優勢，對旋轉機械進行故障診斷[8]。當加速度傳感器所采集的滾動軸承振動信號為一維時序數據時,利用緊湊的自適應一維CNN分類器可對滾動軸承進行進行軸承故障分類[9]。根據長短時記憶(Long Short-Term Memory，LSTM)網絡善于處理故障數據時間序列的優勢，處理小波包變換提取的特征向量，可實現風電機組滾動軸承故障診斷[10]。LSTM網絡還可對于軸承的故障部位和故障程度進行有效識別[11]。

上述方法雖然能夠對軸承故障特征進行自主學習，但是在CNN中并沒有考慮時間序列數據中隱藏的長期依賴關系，即當前時間步長與先前時間步長之間的相關性，這是形成可分類特征的關鍵。忽略時間序列數據可能會出現數據丟失、異常等問題，為此，擬提出一種改進的卷積-長短時記憶網絡(Convolutional Neural Network-Long and Short Term Memory，CNN-LSTM)滾動軸承故障診斷方法實現特征的時序表達。該方法先利用卷積神經網絡方法提取軸承數據的局部復雜特征，再將輸出的特征信息加載到LSTM中，提取時間序列數據的全局特征，以克服卷積神經網絡對長時間依賴關系建模能力弱的缺點。最后，通過對故障軸承從低層到高層的特征表示，實現故障診斷。

1 數據預處理

為了方便卷積神經網絡的計算，將采集到的軸承加速度振動一維信號轉換成二維信號。采用原始一維序列信號逐行堆疊的方式進行信號的維度轉換，將1×2 400一維數據轉化為60×40二維特征矩陣，變換示意圖如圖1所示。

圖1 二維矩陣變換

2 改進的CNN-LSTM方法

為了克服淺層網絡難以表征大數據和不同工況下軸承故障振動信號與健康狀況之間復雜的映射關系，將預處理后的二維數據輸入卷積神經網絡中，選用ReLU函數作為激活函數，采用2個卷積層、2個池化層和1個全連接層。池化操作一般有最大池化和平均池化，選用最大池化提取顯著的軸承故障特征。改進的CNN-LSTM滾動軸承故障診斷方法采用卷積神經網絡提取軸承振動深層數據特征，捕捉豐富的局部關聯信息,利用長短時記憶網絡中隱藏單元的記憶模塊提取時序特征，處理時間序列問題。將卷積特征和提取時序特征相融合，從而輸出診斷結果。如果達到比較高的分類精度，則可得到分類結果，反之，則重新調整參數進行網絡訓練。改進的CNN-LSTM結構如圖2所示。

圖2 改進的CNN-LSTM結構

2.1 提取數據特征

CNN是一種帶有卷積結構的前饋深度神經網絡，其結構包括輸入層、卷積層、降采樣層、全連接層和輸出層。深度神經網絡的基本構成是神經元，在神經元中存在一個激活函數，由于非負區間的梯度為常數，不存在梯度消失問題，使得網絡的收斂速度維持在一個穩定狀態。利用CNN自動提取軸承故障特征過程描述如下。

對于CNN卷積層的第r層輸出故障信號二維特征圖，可表示為

(1)

對于采樣層的第r層輸出故障信號二維特征圖，可表示為

(2)

式中：down表示下采樣函數；β為乘性偏置。

對于第r層的全連接層的輸出，可表示為

xr=f(wrxr-1+br)

(3)

式中，xr-1為輸出前一層二維特征圖，wr為全連接層的權值矩陣，br為偏置項。

2.2 提取時序特征

LSTM網絡是循環神經網絡[12](Recurrent Neural Network,RNN)的一種特殊類型，其增加了輸入門、輸出門和遺忘門等3個控制單元學習長期依賴信息。LSTM網絡中的控制單元對輸入信息進行判斷，留下符合規則的信息，不符合的信息則被遺忘。利用LSTM網絡，提取長短時的間隔信息以及預測時間序列[13-14]，LSTM網絡結構如圖3所示。

圖3 LSTM網絡結構

將式(3)得到CNN的輸出結果輸入LSTM網絡中。LSTM網絡當前時刻的輸入特征圖表示為

(4)

其中，M表示選擇的輸入故障信號二維特征圖個數。x(t)的前一節點的輸出特征圖表示為

(5)

其中，N表示輸出特征圖的個數。

對數據進行更新和整合，得到輸入門為

(6)

式中：wmd和bmd分別表示在當前時刻第m個特征圖輸入門i(t)所對應的的權重和偏置；wnd和bnd分別表示在前一時刻第n個特征圖所對應的權重和偏置；σ表示sigmoid激活函數；g(t) 表示信息候選向量。

(7)

式中：wmφ和bmφ分別表示在當前時刻第m個特征圖遺忘門f(t)所對應的的權重和偏置；wnφ和bnφ分別表示在前一時刻第n個特征圖所對應的的權重和偏置。

根據輸入門和遺忘門傳遞的信息，得到新的信息候選值

(8)

信息候選值選用tanh函數激活，并與輸出門

(9)

進行計算，從而得到網絡輸出

(10)

其中：wmφ和bmφ分別表示在當前時刻第m個特征圖輸入門i(t)所對應的的權重和偏置；wnφ和bnφ分別表示在前一時刻第n個特征圖所對應的權重和偏置。

3 實驗及結果分析

3.1 實驗數據

實驗數據來自美國凱斯西儲大學(Case Western Reserve University，CWRU)的滾動軸承數據中心[15]。CWRU軸承中心數據采集系統由1個電動機、1個扭矩傳感器和1個功率測試計組成，如圖4所示。

圖4 CWRU軸承中心數據采集系統及軸承結構

軸承的損傷為用電火花加工的單點損傷，電動機風扇端和驅動端的軸承座上方各放置1個加速度傳感器，采集故障軸承的振動加速度信號。采集系統是在采樣頻率為48 kHz,電機負載工況為2馬力,轉速為1 750 r/min工作條件下記錄振動加速度信號數據。被檢測的軸承一共有內圈故障、外圈故障和滾珠故障等3種缺陷位置，損傷直徑分別為0.18 mm,0.36 mm和0.54 mm，9種故障狀態加上正常狀態，一共存在10種狀態。在對數據進行重構時，為了最大化對數據進行特征分析，將所有樣本點重構為2 000個樣本，每個樣本有2 400個數據點，每種故障類型有200個樣本。將1×2 400一維數據轉化為60×40二維特征矩陣進行處理，作為卷積神經網絡的輸入。這樣處理既降低了數據處理的復雜性，又保留了原始振動數據的關鍵特征。

實驗樣本信息如表1所示。不同類型的軸承振動信號時域波形如圖5所示，其中，橫坐標表示采樣點數，縱坐標表示幅值，單位為mm。由于不同類型的故障信號時域波形間存在的相似性難以有效識別的問題，直接將振動數據轉化為二維矩陣，利用深度學習方法進行特征提取。

表1 實驗樣本信息表

圖5 不同類型的軸承振動信號時域波形

3.2 網絡搭建

CNN結構由2個卷積層、2個池化層和1個全連接層組成。網絡超參數批次大小batch_size設置為50，網絡的步數設置為64，隱藏單元設置為128，故障類型是10種。第1個卷積層的卷積核尺寸為5×5，步長為1，卷積特征為25。第1個池化層步長為2，池化特征為25。第2個卷積層的卷積核尺寸為5×5，卷積核深度為25，步長為1，卷積后的特征為50。第2個池化層步長為2，池化特征為50。對振動數據進行二維處理后，得到60×40的圖像，采用5×5的卷積核，步長為4，卷積層的輸出維度為15×10，并增加1個全連接層，將輸出結果輸入長短時記憶網絡中，經過3個控制門進行處理后，輸出給分類器進行分類。改進的CNN-LSTM滾動軸承故障診斷方法的參數設置如表2所示。

表2 卷積層和池化層的參數設置

3.3 診斷結果

改進的CNN-LSTM軸承故障診斷方法在TensorFlow深度學習庫中進行訓練，需要不斷更新參數，尋找最優參數。軸承故障診斷的常用評估指標包括F1分數、準確率、精確率和召回率。在相同實驗環境下，構建相應的網絡結構，分別對比改進的CNN-LSTM、CNN-LSTM、LSTM、CNN、支持向量機(Support Vector Machine，SVM)及反向傳播神經網絡(Back Propagation Neural Petwork，BPNN)[16]等方法的軸承故障監測與診斷結果，如表3所示。

表3 不同方法的滾動軸承故障監測診斷結果

由表3可以看出，改進的CNN-LSTM方法的診斷準確率約為99%，可穩定、準確地診斷出不同故障位置和故障模式下的軸承故障。與LSTM和CNN相比，改進的CNN-LSTM方法和CNN-LSTM方法均具有更高的診斷識別率，表明LSTM方法的引入可以提高網絡的診斷性能。基于傳統特征工程的SVM和BPNN方法的診斷結果最差，這是因為這兩種方法是先對原始信號進行模態分解,再經過希爾伯特變換,經驗模態分解的端點效應，限制了的數據處理能力。

深度學習方法的初始化是隨機的，初始化狀態的不同可能導致同一數據集的性能不同。對改進的CNN-LSTM、CNN-LSTM、LSTM、CNN、SVM及BPNN等方法進行10次實驗，分別對比不同初始化狀態下的準確性和穩定性，箱線圖結果如圖6所示。

圖6 10次試驗的軸承故障監測診斷準確率

由圖6可以看出，改進的CNN-LSTM方法的診斷準確性超過99%。CNN-LSTM方法的診斷結果在最高水平上可以達到98%，但是在不同的初始化過程中表現不一，并且出現異常點。與其他方法相比，改進的CNN-LSTM的中位值精度更高，更穩定，診斷結果優于CNN、LSTM和其他單一表達域SVM及BPNN的方法。改進的CNN-LSTM方法不僅在收斂速度上明顯快于其他5種方法，而且訓練誤差最終收斂在0.1以下，取得了良好的測試精度，具有更好的監測診斷能力。

CNN-LSTM結構的軸承故障診斷方法訓練過程需要不斷更新參數，尋找最優參數。在識別任務中混淆矩陣是評價算法的一個指標。為了研究改進的CNN-LSTM、CNN-LSTM、LSTM和CNN等方法在不同組合故障類別下的性能，在多個實驗目標和實際軸承組合故障分類組合下，得到的混淆矩陣故障診斷結果如圖7所示，其中，橫坐標代表預測標簽值，縱坐標代表真實標簽值。

圖7 4種方法的混淆矩陣故障診斷結果

由圖7(a)可以看出，改進的CNN-LSTM方法能夠對軸承復合故障進行有效分類，平均精確率能達到99%以上，高于其他3種方法,表明該方法在滾動軸承故障診斷分類中具有明顯的優越性。

4 結語

作用在軸承故障振動信號上的改進的CNN-LSTM方法，利用卷積神經網絡提取軸承數據的復雜特征，通過加入長短時記憶提取豐富的故障特征時間序列信息，可自動學習對診斷軸承故障有益的特征。實驗結果表明，改進的CNN-LSTM方法在CWRU軸承數據庫上的準確率達到99%左右，主觀診斷結果和客觀評價指標均優于CNN-LSTM、LSTM、CNN、SVM及BPNN等現有方法，具有較高的分類精度和較強的穩定性。