基于堆疊降噪自編碼的給水泵軸承故障診斷

韓 輝，程德權，徐 赫

（沈陽理工大學機械工程學院，沈陽 110159）

0 引言

給水泵是電廠鍋爐供水系統中十分重要的設備。隨著社會發展進步，工業生產和日常生活對用電的需求大大提高，這就迫使電廠鍋爐必須維持長時間的運行，并且對其強度的要求也超過了以往，這也進一步導致水泵出現故障問題的概率明顯增高了。電動給水泵組由給水泵、液力耦合器、電動機3部分組成，通過液力耦合器來驅動給水泵的轉動，水泵兩側由軸承支撐。根據某電廠采集到的數據發現，給水泵發生故障大部分都是出現在軸承上，所以有必要對水泵軸承進行故障診斷。基于人工智能的故障診斷方法，已經廣泛應用于旋轉機械的故障診斷并取得了較好的效果[1]。

傳統的數據驅動方法通常先嘗試設計一組合適的特征，然后將它們放入一些淺層的機器學習模型中，如貝葉斯網絡、支持向量機（SVM）。Samanta[2]提取了軸承健康狀況的時域特征，并比較了采用粒子群優化算法優化的神經網絡和支持向量機的診斷結果；袁勝發等[3]通過對傳統支持向量機的研究，在其基礎上添加了一種網格多分類算法，并且將這種新型的支持向量機應用于渦輪泵試驗臺多故障診斷中，得到了很好的準確率。但是這些工作通常側重于手動特征提取（統計特征、頻率和時間－頻率特征），這些特征總是需要大量的人力。同時，這些特征的選擇離不開專業知識，所以對人的專業技能有很大要求。

最近幾年，深度學習快速發展，應用深度學習方法的特征學習在機器學習領域中激發了人們研究學習的興趣。深度學習，也叫做深度神經網絡（Deep neural net?work，DNN），是在機器學習的基礎上演變的一種新的特征學習方法，具有多層隱含表示層。這種復雜的深層結構與簡單的淺層結構比起來，能夠學習具有多級抽象的復雜原始數據的表示，這使得其可以很容易地提取用于構造分類器或預測器的有用特性[4－6]。堆疊自編碼（Stacked auto－encoders，SAE）網絡由RANZATO等[7]提出，是深度學習領域中的一種具有代表性的網絡結構模型，經過試驗與驗證，已經證明了該網絡模型的優異性，目前在圖像分類及故障診斷等領域應用非常成功。比如郭亮等[8]提出了一種基于SAE網絡的滾動軸承故障方法，該方法從測得的軸承故障信號中提取出時域、頻域和時頻域多種特征，之后將這些提取到的特征輸入到SAE網絡中學習，得到了很好的分類識別效果，證明了SAE網絡的優越性。Zhou Xiang等[9]針對滾動軸承在轉速和載荷均發生變化時的故障診斷，提出了一種基于Tea?ger計算順序譜（TCO譜）和堆疊自動編碼器（SAE）的診斷方法。診斷結果表明，無論轉速和負載如何變化，該方法都能夠自適應地從滾動軸承的振動信號中學習特征。

SAE網絡能夠很好地從數據中提取有用的特征，但是SAE網絡有一個明顯的缺點，就是只在訓練集上簡單地對輸入數據進行還原重構，這樣學習得到的特征泛能力不高[10]。因此VINCENT等[11]提出一種SDAE網絡模型，DAE以一個被破壞的數據版本作為輸入，對原始輸入進行重構或去噪，這不僅防止AE簡單地學習輸入與重構輸出之間的身份映射，而且可以從有噪聲的數據中捕捉到更有效的表示。與SAE相比，學習到的特征具有更好的魯棒性。王麗華等[12]提出了一種新的工具磨損狀態識別方法，該方法基于堆疊式降噪自動編碼（Stacked de－noising auto－encoders，SDAE），通過測得的工具聲發射信號輸入到內置的SDAE神經網絡中進行學習，并對自編碼網絡進行監督和微調，以實現對工具磨損狀態的準確識別。YU[13]提出了一種具有負相關學習的選擇性堆疊去噪自編碼器（SDAE）用于齒輪箱故障診斷，該方法從振動噪聲信號中提取出了有效的故障特征，并且建立了可靠的故障診斷模型，從而取得了更好的故障診斷準確率。

相對于鍋爐、汽輪機這些大型設備來說，電動給水泵這類設備并沒有被給予足夠的重視，是設備狀態監測的薄弱環節。某電投電力集團公司2013—2018年機組非停機事故共64次，其中因電動給水泵的轉子不平衡振動故障、軸承故障、電機故障和液力耦合器故障等導致的非停機事故達27起，占42.18%，最多的還是軸承故障。所以有必要對電動給水泵的軸承進行故障監測與診斷。實際工作環境中，電動給水泵工作采集到的數據中，測得的信號會有噪聲干擾，目前沒文獻對給水泵軸承提出故障診斷方法，并且沒考慮實際環境的噪聲，因此本文提出了一種基于SDAE網絡的水泵軸承故障診斷。本文實驗數據來自美國凱斯西儲大學（Case Western Reserve University）軸承數據庫，根據軸承的故障類型制定標簽，搭建SDAE網絡，網絡的輸入向量為測得的軸承振動時域信號，通過SDAE網絡實現了對軸承故障類型的識別。

1 算法介紹

1.1 自編碼器原理

自動編碼器（AE）是Rumelhart[14]提出的一種典型的單隱層神經網絡。因為這個網絡使輸入和輸出盡可能一致，在這種情況下，隱含層特征提取和參數學習以無監督的方式實現，被稱為AE。在AE結構中，神經元在輸入層和輸出層擁有相同數量的數據。自動編碼器網絡結構示意圖如圖1所示。

圖1 自編碼網絡結構

自編碼網絡各神經元采用全連接的方式將輸入向量X＝（x1，x2，…，xn），經過加權求和，然后加上偏置后通過激活函數，得到隱藏層的編碼向量Y＝（y1，y2，…，ym）；編碼向量通過解碼網絡重新映射到輸出向量；最后要保證輸入、輸出層盡可能相似，即以重構誤差最小為目標對權值和偏置進行調整優化。自編碼網絡的數學表述如下：

式 中：Wa∈Rn×m、Ws∈Rm×n、ba∈Rm、bs∈Rn為 權 值 和 偏置；σa(?)、σs(?)為激活函數。

1.2 降噪自編碼

在實際應用中，由于環境原因，會有噪聲混入到訓練樣本數據中，從而導致數據的真實性不高。因為噪聲的原因，通過自動編碼器得到的特征就會產生誤差。降噪自編碼器（denoisingauto－encoder，DAE）[15]就是為了要消除這種噪聲的干擾而被提出來的，結構如圖2所示。通過對數據樣本人工加噪聲后再輸入到DAE網絡，通過隱含層的提取還原，盡可能消除噪聲的干擾，還原出同原始樣本相同的數據[16]。

圖2 降噪自編碼網絡結構

在訓練樣本x中加入將隨機分布噪聲qD，其表達式如下：

式中：x?為加入噪聲后的樣本；qD為二項分布隨機噪聲。

DAE通過在訓練樣本中加入隨機噪聲，這樣自動編碼器必須學習去除噪聲以獲得真正的沒有被噪聲污染的原始信號特征，從而使系統具有更強悍的泛化能力。

1.3 堆疊降噪自編碼

想得到更好的特征表達，SDAE可以將多個DAE編碼器部分在每一層疊加，將上一層隱藏的降噪編碼器作為下一層的輸入，形成一個由多個DAE上下連接而成的模型結構[17]。圖3所示為SDAE網絡結構圖。網絡結構分為有監督與無監督網絡，SDAE網絡結構屬于后者即無監督網絡，這就使得其本身沒有辦法進行樣本區分，為了實現樣本分類這個功能，本文在SDAE網絡的最后1層加入1個Softmax分類器[18]，使整個網絡成為有監督的網絡。

圖3 SDAE結構

2 軸承故障診斷網絡的搭建

基于SDAE的軸承故障診斷流程如圖4所示。

圖4 SDAE故障診斷流程

訓練和測試算法流程如下：

（1）從西儲大學軸承數據庫中獲取數據，經過數據預處理，將處理好的時域信號作為SDAE網絡的輸入；

（2）參數設置，設置診斷網絡的網絡層數以及各項參數；

（3）SDAE訓練，訓練分兩部分，先訓練DAE，訓練好之后保存DAE模型，接著訓練SDAE網絡；

（4）訓練好之后輸出診斷結果。

3 故障診斷試驗與分析

3.1 試驗數據

本次試驗數據來自美國凱斯西儲大學（Case West?ern Reserve University）軸承數據庫，圖5所示為實驗裝置，結構有3部分，分別為電機、扭矩傳感器、功率計。實驗中為了模擬軸承故障，通過使用電火花人工添加故障，分別在軸承滾動體外圈、內圈上加工了3種不同故障尺寸（0.17 mm/0.35 mm/0.53 mm）來代表軸承不同的故障程度。將振動加速度傳感器分別安裝在風扇端、電機驅動端和基座，用來采集振動信號，采用的傳感器的采樣頻率為12 000 Hz。軸承轉速為1 797 r/min，電機負載為0。驅動端模擬水泵吸入側，風扇端模擬水泵吐出側。所有數據文件都是Matlab（*.mat）格式。其中：DE為驅動端傳感器數據，FE為風扇端傳感器數據，BA為基座傳感器數據。故障模擬類型如表1所示。

圖5 試驗裝置

表1 故障模擬類型

3.2 數據預處理

以被側軸承旋轉一圈傳感器采集的樣本量nc作為一組數據，樣本量的大小與傳感器采樣頻率fs和轉速m相關，其計算公式為[19]：

經計算，軸承旋轉一圈傳感器采集400個點。將n行1列的基座振動故障數據轉換為[n/400，400]的矩陣，其中n為故障數據的樣本量，并且在矩陣轉換過程中，去掉不足一圈采樣點的最后一行。同理，驅動端和風扇端傳感器的序貫故障數據進行矩陣變換，以軸承旋轉一圈過程中，基座、驅動端和風扇端傳感器的樣本集作為一個故障樣本，可得：

按照上述思路構建11類故障的樣本空間，并構建相應的標簽矩陣。經過預處理獲得的樣本空間可以視為以1 200個屬性表征故障。將樣本的2/3作為訓練集，1/3作為測試集。

3.3 網絡層數和隱含層神經元節點數對軸承故障狀態識別結果的影響

因為經過上面數據預處理，軸承振動信號具有1 200個維度，因此被輸入到網絡中，SDAE網絡輸入層中的神經元個數為1 200。由于軸承加工故障狀態有11種，因此相應網絡的輸出層中的節點數設置為11。SDAE網絡實質上是將幾個DAE網絡按照要求進行堆疊的，因此，整個網絡的訓練效果與網絡層數和隱含層神經元節點數有著很大關系。網絡提取的最終特征向量由網絡層數和隱含層神經元節點數決定，能否恰當選取網絡層數和隱含層神經元節點數影響著軸承故障狀態識別的精確度。為了得到識別效果最好的網絡參數，在其他網絡參數（表2）不變的情況下，本文對比了在不同網絡結構下軸承故障狀態識別的準確率，識別結果如表3所示。由表可知，當SDAE網絡具有相同的層數時，網絡的測試精度不會隨著隱含層神經元節點數的增加而增加。另外，當增加網絡層數時，SDAE網絡的測試精度并不會提高。其結果表明，SDAE網絡的隱藏層神經元節點數和網絡層數不是越多越好，而是要選擇恰當的。在實驗中，網絡層數為5層，結構為1200－600－300－150－50－11的準確率最高，所以本次實驗選用該種結構。

表2 SDAE網絡參數

表3 不同網絡結構下SDAE網絡識別結果

3.4 網絡噪聲系數對軸承故障狀態識別結果的影響

為了尋找合適的網絡噪聲系數，本節采用上節中的最優網絡結構1200－600－300－150－50－11進行分析，測試結果如表4所示。在對不同噪聲系數進行分析時，其他參數保持不變。

表4 不同噪聲系數識別準確率及時間

噪聲自編碼的主要思想是從具有缺陷的原始輸入數據中重建或去噪，即在原始輸入中添加統計噪聲。即，從“受污染”的輸入中了解更強大的功能。降噪自編碼網絡的特定參數旨在控制將輸入隨機隱藏為零的部分，并確定降噪自編碼網絡在哪個節點上重構輸入數據。當噪聲率為0.6時，將隨機隱藏60%的輸入數據，而40%的節點將重建數據。但是，在實際應用中，大多數隱藏的輸入部分小于0.5，因此在此實驗中，最大值設置為0.6。隨著噪聲率的增加，識別率整體上增加。當噪聲率為0時，該網絡是常規的自編碼神經網絡。

降噪自編碼網絡的性能明顯優于傳統的自編碼神經網絡。當噪聲率達到0.3時，網絡性能最佳，識別率也達到最高。訓練所需的時間受噪聲率的影響，并且隨著噪聲率的增加而增加。例如，當噪聲率為0.3時，訓練時間為115 s，而當噪聲率為0.4時，時間為125 s。

3.5 批處理大小對軸承故障狀態識別結果的影響

批處理大小（Batchsize）在深度學習網絡訓練中起著重要作用，其表示在訓練過程中一次性輸入到網絡中的樣本數量。適當的Batchsize有3個好處：（1）高效的內存利用率；（2）可減少迭代次數和縮短實驗時間；（3）在一定范圍內，Batchsize越大，引起的訓練震蕩越小。

本文分別選取不同大小的Batchsize進行SDAE網絡訓練，為了比較不同Batchsize對網絡的影響，在網絡結構為1200－600－300－150－50－11的情況下，分別對網絡的測試準確率作對比分析，結果如表5所示。由表可以看出，只有當Batchsize為100時，測試準確率才達到了98.6%，在其他情況下準確率均不太高，因此最終選取Batchsize為100。

表5 不同Batchsize識別準確率

綜合上述試驗，確定的網絡最優參數，對軸承故障診斷，得到的準確率以及損失函數如圖6所示。由圖可知，準確率維持在較高水平，并且誤差也比較小。

圖6 準確率及損失函數

4 結束語

本文提出了一種基于SDAE網絡的水泵軸承故障診斷方法，該方法以西儲大學軸承實驗裝置模擬實際水泵吸入側和吐出側軸承發生故障的情況，并考慮到實際水泵工作現場有環境噪聲干擾的可能，將測得的模擬信號經過數據預處理直接輸入到SDAE網絡中，得到了較高的測試準確率，能達到98.5%。同時該方法克服了傳統方法通常側重于手動特征提取的缺點，節省了時間，提高了診斷準確率。

由于SDAE網絡的幾個關鍵參數對其網絡性能有影響，因此分別比較了不同網絡結構、噪聲系數和批量大小，從而確定了最優組合。從實驗結果中可以得出，網絡結構以及神經元節點數并不是越復雜網絡效果就越好。網絡太復雜可能導致網絡陷入局部最優導致過擬合；當噪聲系數設置太大時，網絡就很難從被破壞的數據中恢復原始數據，會導致準確性大大降低；選擇合適的批次大小可以使網絡快速收斂，獲得最高的識別準確率。