基于多尺度深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法

卞景藝，劉秀麗，徐小力，吳國新

（北京信息科技大學(xué) 現(xiàn)代測控技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100192）

行星齒輪、軸承被廣泛應(yīng)用于風(fēng)力發(fā)電機(jī)組，航空設(shè)備，工程機(jī)械設(shè)備中。在低速重載的惡劣工作環(huán)境中，容易出現(xiàn)磨損或疲勞裂紋等故障。因此針對(duì)其進(jìn)行的故障診斷方法研究，對(duì)于提高設(shè)備的可靠性以及經(jīng)濟(jì)效益具有重要意義。

傳統(tǒng)的故障診斷方法分為三個(gè)步驟:①通過對(duì)信號(hào)的降噪，分解等實(shí)現(xiàn)對(duì)信號(hào)的預(yù)處理。②將預(yù)處理完畢的信號(hào)通過一定特征提取方法獲得其時(shí)域、頻域、或其他的特征。特征提取的方法有:小波變換（wavelet transform）[1-2]，同步提取法（synchro extracting）[3-4]、經(jīng)驗(yàn)小波變換（empirical wavelet transform）[5-6]等。這些方法是對(duì)信號(hào)的無用特征又一次過濾，使得所需故障特征更為明顯。③將最終提取的特征輸入到基于機(jī)器學(xué)習(xí)的分類器中進(jìn)行訓(xùn)練，通過訓(xùn)練分類器實(shí)現(xiàn)對(duì)故障的類型的識(shí)別。已經(jīng)有反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（back propagation neural network，BP-NN）[7-8]、支持向量機(jī)（support vector machine，SVM）[9-10]被應(yīng)用于故障分類當(dāng)中。以上方法具有特征提取操作簡單，分類器參數(shù)容易調(diào)節(jié)的特點(diǎn)，最終的診斷識(shí)別率可以滿足大部分要求。但是上述方法仍舊割裂了故障特征提取與診斷識(shí)別兩部分，在信號(hào)特征處理中需要大量的專家經(jīng)驗(yàn)較為依賴人工，且人工提取特征的能力有限。

如今深度學(xué)習(xí)浪潮的到來，大量的深度學(xué)習(xí)模型被應(yīng)用于自然語言處理、圖像識(shí)別、無人駕駛等領(lǐng)域。深度學(xué)習(xí)通過模仿人腦的學(xué)習(xí)方式，構(gòu)建深層網(wǎng)絡(luò)模型，加之利用“大數(shù)據(jù)”訓(xùn)練模型，而獲得數(shù)據(jù)中隱含的特征，是一種提取特征與模式識(shí)別為一體的智能模型。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（convolutional neural networks，CNN）[11-15]因其獨(dú)特的卷積結(jié)構(gòu)、權(quán)值共享、稀疏鏈接等特點(diǎn)使其對(duì)特征有強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力和較高的泛化能力，而被廣泛的使用在圖像識(shí)別領(lǐng)域。已有LetNet，AlexNet，GoogleNet等經(jīng)典CNN網(wǎng)絡(luò)模型在ImageNet圖像識(shí)別大賽上獲得不俗的表現(xiàn)。近幾年有學(xué)者提出將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用在故障診斷領(lǐng)域。如文獻(xiàn)[16]對(duì)軸承滾動(dòng)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行短時(shí)傅里葉變換生成二維圖的時(shí)頻圖樣本，再將二維時(shí)頻樣本放入二維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行訓(xùn)練最終實(shí)現(xiàn)故障診斷；文獻(xiàn)[17]提出一種基于多小波變換（multi-wavelet transform，MWT）和CNN的滾動(dòng)軸承智能復(fù)合故障診斷方法。對(duì)滾動(dòng)軸承的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行MWT，得到相應(yīng)的多小波系數(shù)分支，用所得多小波系數(shù)分支構(gòu)造特征圖，建立二維CNN分類器組模型，以實(shí)現(xiàn)滾動(dòng)軸承復(fù)合故障的智能診斷。以上學(xué)者盡管使用了CNN網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)對(duì)故障信息提取的方式都局限在二維形式，在一維時(shí)序信息轉(zhuǎn)換為二維形式的過程中會(huì)對(duì)故障信息產(chǎn)生遺漏，影響故障診斷的準(zhǔn)確率，并且對(duì)信號(hào)特征的處理手法仍依賴人工操作，沒有充分發(fā)揮出深度學(xué)習(xí)模型的強(qiáng)大特征提取能力與對(duì)特征的自我學(xué)習(xí)能力。文獻(xiàn)[18-19]將原始一維振動(dòng)信號(hào)直接放入淺層的一維CNN網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)故障診斷。但針對(duì)原始一維振動(dòng)信號(hào)多尺度復(fù)雜性的特點(diǎn)，單一尺度的特征提取無法充分的獲取故障信息，故障特征提取效果仍有可提升之處。

本文針對(duì)不同的故障的特征在信號(hào)中所占的相對(duì)體積質(zhì)量與位置不固定，以及噪聲等因素所造成的原始一維振動(dòng)信號(hào)具有多尺度復(fù)雜性的特點(diǎn)，對(duì)一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行改進(jìn)，構(gòu)建多尺度一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò):在網(wǎng)絡(luò)的輸入層構(gòu)建多個(gè)含有不同尺度一維卷積核通道進(jìn)行特征提取，將提取特征輸入到具有更多尺寸卷積核以及多樣池化層的特征處理層中進(jìn)行特征處理，最后合并多通道所處理的特征，使網(wǎng)絡(luò)完成自我學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)故障診斷。此方法不依賴任何專家經(jīng)驗(yàn)，并且多尺度的特征提取以及更高層級(jí)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)豐富了診斷信息。對(duì)故障信號(hào)使用滑窗的方式構(gòu)造數(shù)據(jù)集，使用數(shù)據(jù)集對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，對(duì)比故障診斷精度以及使用流形學(xué)習(xí)的T-SNE（T-distributed stochastic neighbor embedding）觀察網(wǎng)絡(luò)特征提取效果，選出最優(yōu)網(wǎng)絡(luò)模型。實(shí)現(xiàn)行星齒輪箱多尺度特征提取與故障診斷。

1 多尺度一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

1.1 卷積層與池化層

卷積核是構(gòu)建多尺度一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要部分其主要目的是提取信息特征。卷積核提取特征有兩個(gè)特點(diǎn)稀疏鏈接與權(quán)值共享。卷積核與輸入信息以局部鏈接的方式進(jìn)行鏈接并進(jìn)行滑動(dòng)，其滑動(dòng)時(shí)以權(quán)值共享的方式進(jìn)行計(jì)算得到信息特征值。其計(jì)算過程如式（1）

池化層是對(duì)特征的二次處理操作，可以提高網(wǎng)絡(luò)運(yùn)算效率和使得特征更為有效。池化函數(shù)如式（2）中表示

1.2 卷積通道模型

使用卷積層與池化層等功能函數(shù)按照?qǐng)D1結(jié)構(gòu)相互聯(lián)結(jié)構(gòu)成卷積通道實(shí)現(xiàn)特征提取。從圖中可以看出第l層需要接受前面所有的x0，x1，x2，…，xl-1輸出作為輸入如式（3）

圖1 卷積通道聯(lián)結(jié)結(jié)構(gòu)Fig.1 Convolution channel connection structure

式中:[x0，x1，x2，…，xl-1]為對(duì)第0，1，2，…，l-1層所提取的特征值進(jìn)行合并；Fl為三個(gè)操作分別為批量歸一化（batch normal），Relu激活函數(shù)以及卷積運(yùn)算。

當(dāng)復(fù)合函數(shù)Fl產(chǎn)生k個(gè)特征值時(shí)，會(huì)把k0+k×（l-1）的特征值輸入到第l層中，其中k0為輸入層的通道數(shù)；k為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)增長率。因?yàn)榈趌層接收到第0，1，2，…，l-1層的特征值輸入，所以僅需要很小小的學(xué)習(xí)增長率就能達(dá)到可觀的學(xué)習(xí)效果。對(duì)于故障分類任務(wù)通常使用Softmax函數(shù)給出最終結(jié)果，假設(shè)有n個(gè)樣本其中i類別的輸入概率為Pi計(jì)算公式為

式中:θ（i）為網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)；x為網(wǎng)絡(luò)模型輸出到Softmax的參數(shù)。

1.3 多尺度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

使用卷積層與池化層按照卷積通道模型構(gòu)建出的經(jīng)典模型，已經(jīng)被廣泛應(yīng)用在圖像識(shí)別領(lǐng)域。這些網(wǎng)絡(luò)模型通過增加一定數(shù)量的卷積層與池化層以及添加Dropout、Relu等操作，將網(wǎng)絡(luò)的深度增加，使得模型泛化能力與準(zhǔn)確率提高到令人滿意的結(jié)果。但當(dāng)圖像中重要特征部分大小差別很大時(shí)，如何選擇合適的卷積核來提取不同大小的特征就成為一個(gè)新的問題。并且一味的增加網(wǎng)絡(luò)深度會(huì)浪費(fèi)大量的計(jì)算資源且會(huì)更容易造成過擬合現(xiàn)象。因此將網(wǎng)絡(luò)在同一層級(jí)增加更多通道，每個(gè)通道使用不同尺寸的卷積核，使得網(wǎng)絡(luò)變的更寬而不是簡單的變得更深，實(shí)現(xiàn)對(duì)特征的多尺度提取，可以為該問題提供解決思路。

在機(jī)械設(shè)備的故障診斷中，不同的故障的特征在信號(hào)中所占的體積質(zhì)量與位置不固定、噪聲等因素所造成的原始一維振動(dòng)信號(hào)具有多尺度復(fù)雜性，都會(huì)影響故障診斷準(zhǔn)確率。本文提出使用多尺度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)[20]改進(jìn)1DCNN網(wǎng)絡(luò)，從而構(gòu)建多尺度一維深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（M1DCNN）網(wǎng)絡(luò)模型并將其應(yīng)用于行星齒輪箱故障診斷。多尺度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，使網(wǎng)絡(luò)可以獲取更多尺度下原始一維振動(dòng)信號(hào)故障特征，為智能體豐富故障診斷信息，如圖2所示。圖2中原始信號(hào)經(jīng)三個(gè)不同尺寸卷積核n1Conv，n2Conv，n3Conv，進(jìn)行多尺度的特征提取。

圖2 多尺度故障特征提取流程Fig.2 Multi-scale extraction to extract fault features

2 基于M1DCNN的故障診斷方法

本小節(jié)提出基于多尺度一維深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷方法，并將其應(yīng)用于軸承故障、行星齒輪箱故障診斷當(dāng)中。該方法通過在1DCNN改進(jìn)構(gòu)建M1DCNN，輸入原始振動(dòng)信號(hào)，對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練實(shí)現(xiàn)故障類型的分類。

2.1 M1DCNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

針對(duì)于行星齒輪、軸承故障診斷大多數(shù)使用的是一維振動(dòng)信號(hào)以及一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。于是將傳統(tǒng)1DCNN改進(jìn)，加入多通道以及多尺寸卷積核，構(gòu)建多尺度一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖3所示。

圖3 M1DCNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)Fig.3 M1DCNN network structure

該網(wǎng)絡(luò)包含三個(gè)通道，每個(gè)通道都有一個(gè)特征提取層、兩個(gè)特征處理層、特征合并層。每個(gè)通道特征提取層由不同尺寸的1DConvolution組成，其中通道1、通道2、通道3的1DConvolution尺寸依次減小，以獲取不同尺寸下原始振動(dòng)信號(hào)故障特征；通道1的1DConvolution的尺寸最大，直接使用1DConvolution進(jìn)行特征處理，可以給網(wǎng)絡(luò)提供信號(hào)的整體特征認(rèn)知；通道2特征處理層中使用Maxpooling1D，是為在更小尺寸的卷積操作中對(duì)特征篩選出識(shí)別率更高的特征，可以給網(wǎng)絡(luò)提供信號(hào)的局部特征認(rèn)知；通道3中的1DConvolution的尺寸最小，為保證最小尺寸下的特征信息不被遺漏，使用Averagepooling1D對(duì)提取特征進(jìn)行處理特征，維持了局部特征的完整性且減少了網(wǎng)絡(luò)參數(shù)量。在特征合并層添加Global Average Pooling層把三個(gè)通道所獲取的特征合并輸入到全連接層，通過Softmax分類器輸出故障類別與分布概率。該網(wǎng)絡(luò)具有如下特點(diǎn):

（1）通過多通道多尺度卷積結(jié)構(gòu)對(duì)原始振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行多尺度卷積解析，豐富網(wǎng)絡(luò)故障診斷信息，采用Maxpooling1D、Averagepooling1D、1DConvolution三種方式對(duì)提取的特征進(jìn)行處理[21]，并對(duì)特征最后進(jìn)行整合，使得網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行更有效的特征學(xué)習(xí)。

（2）添加Global Average Pooling層對(duì)多通道提取特征進(jìn)行合并，使網(wǎng)絡(luò)模型減少訓(xùn)練參數(shù)，抗擬合效果更為優(yōu)秀[22]。

（3）該網(wǎng)絡(luò)從原始振動(dòng)信號(hào)中獲取故障特征，自身可以對(duì)特征進(jìn)行學(xué)習(xí)，將特征提取與故障診斷融為一體。

2.2 本文方法

基于M1DCNN的故障診斷方法是由構(gòu)建數(shù)據(jù)集、網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練以及網(wǎng)絡(luò)測試三部分組成:

（1）構(gòu)建數(shù)據(jù)集。將原始振動(dòng)信號(hào)分為訓(xùn)練集與測試集。輸入信號(hào)為一維原始振動(dòng)信號(hào)，故采取滑動(dòng)窗口的模式在樣本信號(hào)上截取數(shù)據(jù)集。為保證不遺漏故障特征，滑動(dòng)窗口在截取時(shí)使所截去長度有所重疊。截取方式如圖4所示。這種截取方式可保證故障特征在樣本中的完整性，也保證了為網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練提供足夠數(shù)量的樣本。

圖4 滑窗截取示例Fig.4 Example of sliding window interception

（2）網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練。構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)并對(duì)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)初始化。其中特征提取層中的卷積尺寸采用多種組合來尋找最佳的卷積尺寸；依據(jù)構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)經(jīng)驗(yàn)Maxpooling層以及Average Pooling層的尺寸選擇為6；Dropout系數(shù)為0.2；優(yōu)化器選擇為Adam；學(xué)習(xí)率使用指數(shù)衰減法開始設(shè)定為0.02衰減系數(shù)為0.90；總共進(jìn)行80次訓(xùn)練，每一次輸入10個(gè)樣本，樣本為從數(shù)據(jù)集中隨機(jī)抽取獲得。編譯語言為Python模型運(yùn)行框架為Keras+Sklearn；硬件環(huán)境為Intel Core i52.5 GHz+Inter iris Plus Graphics 655。

輸入訓(xùn)練集樣本對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。網(wǎng)絡(luò)經(jīng)多次反向傳播更新選擇出最優(yōu)的參數(shù)，輸出故障類型以及診斷準(zhǔn)確率，并使用T-SNE來可視化網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部對(duì)特征的學(xué)習(xí)效果。

（3）網(wǎng)絡(luò)測試。將測試集輸入完成訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)中輸出故障類型以及準(zhǔn)確率，并使用T-SNE可視化網(wǎng)絡(luò)對(duì)特征的學(xué)習(xí)效果。對(duì)比網(wǎng)絡(luò)診斷的準(zhǔn)確率，并觀察T-SNE分析結(jié)果，確定網(wǎng)絡(luò)對(duì)特征的學(xué)習(xí)效果與準(zhǔn)確率。流程如圖5所示。

圖5 方法流程Fig.5 Method flow

3 試驗(yàn)驗(yàn)證

本次試驗(yàn)使用美國凱斯西儲(chǔ)大學(xué)的軸承故障數(shù)據(jù)與實(shí)驗(yàn)臺(tái)所采集的行星齒輪箱故障數(shù)據(jù)。圖6為凱斯西儲(chǔ)大學(xué)軸承試驗(yàn)臺(tái)。平臺(tái)由1.5 kW電動(dòng)機(jī)，扭矩傳感器，功率測試計(jì)組成。驅(qū)動(dòng)端軸承采樣頻率為12 kHz和48 kHz，風(fēng)扇端采樣頻率為12 kHz。

圖6 西儲(chǔ)大學(xué)軸承試驗(yàn)臺(tái)Fig.6 Bearing test bench of Western Reserve University

行星齒輪箱故障數(shù)據(jù)來自試驗(yàn)臺(tái)，如圖7所示。電機(jī)、扭矩儀、行星齒輪箱、磁粉制動(dòng)器通過聯(lián)軸器相互聯(lián)結(jié)實(shí)現(xiàn)傳動(dòng)。行星齒輪箱的兩側(cè)扭矩儀對(duì)行星齒輪箱的輸入軸與輸出軸施加徑向載荷，磁粉制動(dòng)器施加軸向載荷。行星齒輪箱基本參數(shù)見表1。

圖7 行星齒輪箱試驗(yàn)臺(tái)Fig.7 Planetary gearbox test bench

表1 行星齒輪箱基本參數(shù)Tab.1 Basic parameters of planetary gearbox

3.1 故障信號(hào)采集

軸承故障數(shù)據(jù)集選用凱斯西儲(chǔ)大學(xué)數(shù)據(jù)集中轉(zhuǎn)速為1 750 r/min，采樣頻率為12 kHz的正常軸承、內(nèi)圈故障、滾動(dòng)體故障、軸承外圈故障中心方向、軸承外圈故障正交方向共五種故障類型，其中故障數(shù)據(jù)的故障尺寸為0.177 8 mm，故障深度為0.279 4 mm。其軸承故障數(shù)據(jù)集基本信息，如表2所示。

表2 軸承故障數(shù)據(jù)信息Tab.2 Information of bearing failure data

通過在行星齒輪箱放置三向加速度傳感器收集縱向振動(dòng)信號(hào)構(gòu)建試驗(yàn)數(shù)據(jù)集。通過替換故障件來模擬行星齒輪箱故障，故障類型分別為滾動(dòng)體缺失、齒面磨損、行星齒輪與斷齒、行星齒輪與齒面磨損。試驗(yàn)臺(tái)采樣頻率設(shè)置為20.48 kHz，電機(jī)轉(zhuǎn)速為1 980 r/min。每組采集到的振動(dòng)為327 675個(gè)點(diǎn)，樣本分割窗尺寸選擇為512個(gè)點(diǎn)，總共生成4 000個(gè)樣本其中訓(xùn)練集包含3 200個(gè)樣本，測試集包含800個(gè)樣本。數(shù)據(jù)集基本信息如表3所示。網(wǎng)絡(luò)模型的輸入為樣本所包含的數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)為512，模型輸出的分類器神經(jīng)元數(shù)為標(biāo)簽個(gè)數(shù)5。圖8為采集信號(hào)時(shí)域圖示例。

圖8 采集時(shí)域信號(hào)示例圖Fig.8 Example of acquiring time domain signals

表3 行星齒輪箱故障數(shù)據(jù)集信息Tab.3 Planetary gearbox failure data set information

3.2 網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化

通過將樣本數(shù)據(jù)輸入網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)行80次訓(xùn)練和測試，得到訓(xùn)練準(zhǔn)確率、測試準(zhǔn)確率、訓(xùn)練損失值、測試損失值。分別取每組實(shí)驗(yàn)的最后十次測試集的準(zhǔn)確率取平均值，結(jié)果如表4所示?？梢缘贸?當(dāng)采用不同尺寸的卷積核（試驗(yàn)1、試驗(yàn)2、試驗(yàn)3）時(shí)的診斷準(zhǔn)確率高于采用統(tǒng)一尺寸卷積核（試驗(yàn)4）時(shí)的準(zhǔn)確率。因此，不同尺寸的卷積核來組成特征提取層能提高網(wǎng)絡(luò)的診斷準(zhǔn)確率。

表4 多組卷積核尺寸診斷效果Tab.4 Diagnosis effect of multiple sets of convolution kernel sizes

3.3 對(duì)比分析

本次實(shí)驗(yàn)建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（recurrent neural network，RNN），一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與M1DCNN網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行對(duì)比。各網(wǎng)絡(luò)參數(shù)設(shè)置如下:BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層神經(jīng)元數(shù)為1 024，隱藏層單元數(shù)依次為512，256，激活函數(shù)為Relu，輸出層使用Softmax分類器；循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)三個(gè)全連接層神經(jīng)元個(gè)數(shù)分別為512，256，128，激活函數(shù)選擇Relu，全連接層之間添加GRU（gate recurrent unit）代替LSTM進(jìn)行訓(xùn)練，因GRU相比于LSTM減少了一個(gè)門使得計(jì)算維度減少，輸出層使用Softmax分類器；一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層為含有512個(gè)神經(jīng)元的全連接層，之后連接完成堆疊的4個(gè)卷積層，卷積層為步長16卷積核，數(shù)量為32，激活函數(shù)選擇Relu，并在卷積層之間添加大小為1×3的池化層，在池化層后添加Dorpout設(shè)置系數(shù)為0.2，最后添加神經(jīng)元數(shù)為5的全連接層與Softmax分類器。

為比較1DCNN網(wǎng)絡(luò)與M1DCNN網(wǎng)絡(luò)對(duì)于故障特征的學(xué)習(xí)效果，提取完成訓(xùn)練的兩種網(wǎng)絡(luò)的全連接層特征進(jìn)行T-SNE可視化分析，如圖9所示。從圖中可以看出M1DCNN網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)五種故障提取的特征無重合邊界，類與類之間間距更大，優(yōu)于1DCNN網(wǎng)絡(luò)模型，因此獲得更明顯的決策邊界影響了最終模型的診斷準(zhǔn)確率。

圖9 行星齒輪箱數(shù)據(jù)集網(wǎng)絡(luò)T-SNE分析Fig.9 T-SNE analysis of the planetary gearbox data set network

使用軸承數(shù)據(jù)集與行星齒輪箱對(duì)上述各個(gè)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練結(jié)果如圖10、圖11所示。在圖10、圖11可以得出M1DCNN網(wǎng)絡(luò)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)軸承故障與行星齒輪箱故障的診斷說明網(wǎng)絡(luò)具有泛用性，且其損失率都較低，具有良好的魯棒性。從對(duì)比網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)果可以得出本文提出的M1DCNN網(wǎng)絡(luò)相比普通的1DCNN模型在診斷準(zhǔn)確率、損失率優(yōu)于其他網(wǎng)絡(luò)，說明網(wǎng)絡(luò)的診斷精度與魯棒性都優(yōu)于其他網(wǎng)絡(luò)。

圖10 軸承數(shù)據(jù)集網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)果Fig.10 Network training results of the bearing dataset

圖11 行星齒輪箱數(shù)據(jù)集網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)果Fig.11 Network training results of planetary gearbox dataset

結(jié)合圖9與圖10、圖11分析，M1DCNN相比BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、1DCNN在診斷準(zhǔn)確率上具有一定的優(yōu)勢(shì)，主要原因?yàn)閮牲c(diǎn):①BP網(wǎng)絡(luò)與循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)針對(duì)原始振動(dòng)信號(hào)缺乏有效的特征提取方法，對(duì)故障特征認(rèn)知不夠充分；②使用多尺度卷積解析故障特征以及多樣特征處理方法，可以提高網(wǎng)絡(luò)對(duì)于故障特征的學(xué)習(xí)效果，從而提高了診斷精度。

圖12為M1DCNN的行星齒輪箱數(shù)據(jù)集訓(xùn)練過程。由圖12可知模型經(jīng)過十次訓(xùn)練的診斷準(zhǔn)確率均已經(jīng)達(dá)到97%以上，之后的訓(xùn)練中模型準(zhǔn)確率總體呈上升趨勢(shì)，損失值也呈下降趨勢(shì)。最終模型在最后十次的訓(xùn)練趨于穩(wěn)定，其訓(xùn)練集的平均準(zhǔn)確率已經(jīng)達(dá)到100%，測試集平均準(zhǔn)確率達(dá)到99.84%，損失值在之間浮動(dòng)趨向穩(wěn)定。因此可以斷定模型的診斷精度較高，同時(shí)具有較好的魯棒性。

圖12 IM1DCNN訓(xùn)練過程Fig.12 IM1DCNN training process

4 工業(yè)現(xiàn)場應(yīng)用

為驗(yàn)證本文方法在實(shí)際工程中應(yīng)用效果，將該方法應(yīng)用到工業(yè)現(xiàn)場風(fēng)電機(jī)組齒輪箱監(jiān)測數(shù)據(jù)中。該風(fēng)電機(jī)組位于張北某風(fēng)場，型號(hào)為SL1500/77，齒輪箱采用兩級(jí)行星齒輪加一級(jí)斜齒輪傳動(dòng)。齒輪箱采用兩級(jí)行星齒輪加一級(jí)斜齒輪傳動(dòng)。該風(fēng)機(jī)的啟動(dòng)運(yùn)行過程中在700～800 r/min時(shí)有異響。風(fēng)機(jī)參數(shù)如表5所示，齒輪箱結(jié)構(gòu)參數(shù)如表6所示。使用東方振噪所14個(gè)加速度振動(dòng)傳感器以及一個(gè)電渦流位移傳感器進(jìn)行現(xiàn)場數(shù)據(jù)采集以及遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)采集。設(shè)定采樣頻率為16 384 Hz，采樣長度為1 min，采樣間隔為29 min，采樣次數(shù)為5 000次。采樣通過3D上網(wǎng)卡進(jìn)行遠(yuǎn)程控制以及數(shù)據(jù)傳輸傳。感器布點(diǎn)如圖13所示。

表5 風(fēng)電機(jī)組參數(shù)Tab.5 Wind turbine parameters

表6 齒輪箱結(jié)構(gòu)參數(shù)圖Tab.6 Structure parameter diagram of gearbox

圖13 傳感器布點(diǎn)位置圖Fig.13 Sensor location map

對(duì)所采集數(shù)據(jù)依照2.2節(jié)所述，構(gòu)建數(shù)據(jù)集并進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練。最終網(wǎng)絡(luò)對(duì)監(jiān)測數(shù)據(jù)的診斷結(jié)果為該風(fēng)機(jī)存在齒輪磨損故障。經(jīng)查閱相關(guān)現(xiàn)場維修記錄，發(fā)現(xiàn)該風(fēng)機(jī)確實(shí)存在第二級(jí)太陽輪微磨損故障。證明了本文方法在工程應(yīng)用中的有效性。

5 結(jié) 論

本文提出基于多尺度一維深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于行星齒輪箱的故障診斷，以解決一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)于不同故障類型信號(hào)中故障特征所占特征的相對(duì)體積質(zhì)量不同，導(dǎo)致特征提取不夠充分的問題。首先通過對(duì)行星齒輪箱內(nèi)部結(jié)構(gòu)加工故障模擬故障并采集振動(dòng)信號(hào)構(gòu)建數(shù)據(jù)集，之后構(gòu)造M1DCNN網(wǎng)絡(luò)，對(duì)網(wǎng)絡(luò)模型內(nèi)部參數(shù)優(yōu)化，最終對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練測試并與其他網(wǎng)絡(luò)針對(duì)特征提取能力以及診斷準(zhǔn)確率與魯棒性表現(xiàn)進(jìn)行對(duì)比。

最終結(jié)果表明:

（1）本文提出的M1DCNN網(wǎng)絡(luò)的診斷精度優(yōu)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、1DCNN網(wǎng)絡(luò)，且具有較高的魯棒性。

（2）通過T-SNE可視化分析M1DCNN和1DCNN網(wǎng)絡(luò)的特征的學(xué)習(xí)效果，得知M1DCNN的特征學(xué)習(xí)效果優(yōu)于1DCNN網(wǎng)絡(luò)。

（3）基于M1DCNN網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法是將特征提取與故障診斷融為一體的智能診斷方法，相較于傳統(tǒng)方法不需要大量的專家經(jīng)驗(yàn)。