基于一維卷積神經網絡的圓柱滾子軸承保持架故障診斷

鄭一珍， 牛藺楷，2， 熊曉燕，2， 祁宏偉， 馬曉雄

(1.太原理工大學 機械與運載工程學院，太原 030024；2.太原理工大學 新型傳感器與智能控制教育部重點實驗室，太原 030024)

滾動軸承作為基礎和關鍵部件，是高端制造裝備、智能設備、高科技船舶裝備、先進軌道交通等重點領域的關鍵部件[1]。因此，滾動軸承的性能在很大程度上對整個機械系統或部件的性能起決定作用。

隨著生產制造裝備朝著規模化、高速化、整體化和智能化的方向發展[2]，滾動軸承的工作環境越來越苛刻，保持架作為其重要的構成部分，發生故障的概率也越來越高。一旦保持架出現故障，其他部分也會出現故障，致使故障原因難以分析。而在軸承工作的過程中，隨著保持架早期故障逐步擴展，最終導致保持架斷裂失效，往往會造成災難性事故，危害巨大。為了維持設備安全穩定的運行，對軸承保持架的健康狀況必需進行實時監控。

考慮到保持架的早期故障難以直接觀察，保持架故障振動信號存在無沖擊特性、非平穩性和故障特征難以提取的問題，同時保持架故障的頻率特征受很多因素影響，目前還沒有比較定性的公式或特征指標來說明其故障。故針對目前研究中普遍采用的振動信號分析法，通過分析故障振動信號特性和數據處理算法提取保持架信號時頻特征難以判別保持架故障形式及其損傷程度[3]。近年來，伴隨機器學習理論應用的不斷推進，智能故障診斷算法已逐步發展成診斷研究方面的重要環節[4]，其算法結構通常包括3個部分，即特征提取、特征選擇和模式分類。原始時域振動信號中蘊含豐富的故障狀態信息可用于軸承故障診斷，通過特征提取可獲取振動信號中與故障狀態相關的特征量用于后續的模式分類，現有方法主要依靠人工耗時的數據預處理來提取特征，例如傅里葉變換[5]、時、頻域統計特征分析[6]、小波變換[7]和時頻圖特征分析[8]等，繼而通過特征選擇進一步篩選特征，去除其中無關和亢余的特征量，以達到縮減特征數量，提升算法精準度，削減運算時間的效果。常用方法包括主成分分析法[9]、LLTSA(linear local tangent space alignment)算法[10]、流形學習[11]等算法。模式分類是將選擇后的典型特征輸入相應分類器訓練以實現故障模式識別，近年來，諸如支持向量機[12]、KNN(K-nearest neighbor)算法[13]和BP(back propagation)算法[14]之類的機器學習方法被廣泛用作模式識別分類器用于故障診斷研究。之前也有學者對智能故障診斷算法在保持架故障診斷中進行研究應用。李輝等[15]采用共振解調法分析保持架故障振動信號，通過外孤譜變換識別保持架故障。湯芳等通過小波包分解保持架故障信號得到小波包系數并求解小波包系數熵，然后將熵值作為提取特征指標輸入SVM(support vector machine)以識別故障損傷程度。上述傳統的數據處理和智能故障診斷算法已經相對成熟，由于其應用范圍廣泛，特征提取和選擇過程易于實現并且通過合理配置分類器各項參數，可滿足部分故障診斷的識別要求。然而綜合來講，傳統故障診斷技術的科學性、實用性及通用性還不夠，特征提取依賴于實踐中總結的經驗和專家知識，對操作者的技術要求高，實施難度較大。在一個機械系統中表現很好的特征提取算法與分類器組合，當裝置變化時，不能保證其能否繼續保持高識別率，即算法組合的通用性不能保證；同時機械系統運行過程中其負載和轉速不斷發生變化，致使某一負載和轉速下提取的特征指標在其他負載和轉速狀況下會出現偏差，極大限制了故障診斷模型的泛化性能和魯棒性，以致不能很好的實現故障識別。

近年來，隨著深度學習理論的快速發展，各領域利用深度學習網絡結構配合非線性激活函數實現對輸入信號的數據特征自動提取和降維，避免了耗時的人工提取特征和對專家知識的依賴。特別是卷積神經網絡(convolutional neural networks, CNN)作為人工神經網絡的一個主要結構部分[16]，在圖像識別方面得到廣泛的應用。一些研究表明，CNN也可直接應用于原始時間語音信號進行語音識別[17]。在這些研究的啟發下，近年來在故障診斷領域中也出現了部分關于CNN 的研究。Chen等[18]提出將齒輪箱故障振動信號的時頻特征輸入二維CNN網絡，得到基于CNN的齒輪故障診斷算法模型。袁建虎等[19]提出將軸承故障加速度信號的小波時頻圖作為特征圖輸入CNN模型,以實現軸承故障診斷。

雖然上述研究都引入CNN模型用于故障診斷，但模型中仍使用人工提取特征作為輸入，并未充分發揮CNN強大的特征學習能力。同時，考慮到目前故障診斷算法研究大都針對齒輪和軸承的滾動體和內外圈故障，針對軸承保持架故障識別的研究較少。因此為充分保留一維時序振動信號各時刻數據點間的相關性和原始數據時域特征。本文提出了基于一維CNN的新型圓柱滾子軸承保持架故障診斷算法，該算法不涉及任何費時的人工特征提取，以原始時域振動信號作為輸入，模型通過直接作用于輸入信號進行學習訓練，充分發揮CNN強大的特征學習能力，以實現模型分類預測結果對應于輸入信號的故障類別。

1 一維CNN特征提取算法

CNN是具有深度結構的前饋神經網絡，網絡通過設置多級濾波器對輸入信號執行反復卷積與池化運算，達到數據特征自動提取和降維的目的，得到具有旋轉和平移不變性的分類特征。CNN中卷積層與相鄰層之間采用局部連接和權值共享的方式進行運算，同時使用池化層大幅縮減輸入維度，極大簡化了模型訓練和過程計算，提高網絡簡易程度，避免發生過擬合。并且CNN具有的表征學習能力，隨網絡層數加深不斷增強，使網絡訓練可以得到更好的魯棒特征。

CNN是一個具有多層神經結構的網絡，由多個濾波器層和一個分類器層組成。濾波器層包含卷積層和池化層兩種不同類型的網絡結構，模型通過交替利用濾波器層來提取數據特征，分類器層是一個多層感知器，由若干個全連接層組成，不同類型層的功能描述如下。卷積層采用卷積核權重共享對輸入進行卷積操作，然后通過激活函數提取輸入在局部區域的特征矩陣。卷積運算過程為

(1)

卷積運算后，CNN通常使用非線性修正單元函數f(x)=max{0，x}作為模型的激勵函數，以加速CNN的收斂，防止模型過擬合。同時在CNN結構中，通常在卷積層之后添加池化層進行下采樣操作，以減小特征空間大小，減少網絡參數數量。實際使用中最常見的池化方式是最大池化，通過對特征矩陣執行提取局部極值操作，可以在減少參數的同時獲得具有位移不變性的特征。最大池化運算過程為

(2)

CNN的輸出層通過對濾波器層得到的輸出進行全連接運算得到一維數組，之后使用Softmax函數進行模式識別輸出，Softmax函數運算過程如下

(3)

式中:j為k中的某個分類;zj為該分類的值。

考慮到不同故障類型所具有的不同周期特性，尤其是保持架故障振動信號的周期時間間隔較長。故在某采頻下故障振動信號覆蓋完整的周期需要幾百乃至幾千個數據點，此時，若CNN使用較大的卷積核，則不利于進一步增加模型深度以提取魯棒特征，同時也會導致模型計算量暴增耗損更昂貴的計算資源。若CNN使用較小的卷積核，則算法運行時間會隨卷積運算次數增加而顯著增多。因此為權衡運算速度和有效進行特征提取，本研究對輸入數據按一定比例以時間間隔進行分割得到數據點數適宜的輸入數據樣本以保證運算速度，同時模型采用小卷積核對輸入數據進行有效特征提取。

2 CNN-BCFD智能故障診斷算法

2.1 CNN-BCFD模型概述

考慮到保持架故障振動信號特征微弱且易被調制呈現出典型的非線性與非平穩特性，同時隨著軸承設備不同部件間相互關聯以及耦合程度不斷加深導致保持架故障診斷呈現出不確定性、復雜性和多測點下時間尺度存儲數據累積表現出的大數據特性。所以如何選取適合故障狀態的信號處理與特征提取方法就成了有效進行保持架故障診斷的前提。由于故障診斷的核心在于尋找特定的故障內在模式表達，進而實現對故障的識別診斷。而基于CNN的診斷方法非常擅長處理海量數據，其主要通過卷積層、非線性激活函數、池化層等基本組件的有機結合即可實現由原始時域振動信號輸入空間到故障模式表征特征域的映射，且無需對輸入數據進行任何矢量化處理，從而保留了保持架時序振動信號相鄰點間的相關性。并且模型通過結合非線性激活函數拾取保持架故障狀態隱藏的非線性特征表達和數據內部的拓撲結構特征，同時池化層的使用可以使得提取得到的抽象故障特征表達更關注特征本身而非具體的特征位置，從而獲得更加魯棒的泛化特征表達組合。最后，通過分類器利用監督學習對特征空間進行劃分，以將特征空間映射到狀態空間，從而實現保持架故障的檢測、診斷與模式匹配。

目前雖然已經引入CNN模型用于故障診斷，但模型中大都以信號處理進行人工提取特征作為輸入，并未充分發揮CNN強大的特征學習能力，同時受樣本數量影響模型結構簡單，不利于進一步增加模型深度以提取魯棒特征，且算法的通用性不能保證。因此，本文提出一種基于CNN的軸承保持架故障診斷算法(convolutional neural network-bearing cage’s fault diagnosis，CNN-BCFD)。

本研究所提出的CNN模型架構,如圖1所示。它由輸入層，兩個濾波器層和輸出層組成。輸入層對信號按照一定比例以時間間隔進行分割，得到經過標準化預處理的軸承保持架時域振動信號的樣本集合。兩個濾波器層實現數據信號的自適應特征提取和特征降維，得到魯棒的非線性特征。從圖1可知，隨著層數增加，各層深度增大，相應的特征矩陣寬度減小。輸出層由全局平均池化層和全連接層組成，全局平均池化層對上一層特征向量執行“鋪平”操作實現三軸加速度振動信號故障特征融合，以實現提取保持架故障魯棒特征，減少模型訓練參數和過程計算量，避免發生過擬合。全連接層相鄰兩層之間所有結點相互連接，且其神經元個數與保持架故障類別數目相同，最后在輸出層中利用Softmax函數實現目標類別輸出。

圖1 CNN-BCFD模型結構

2.2 數據預處理

數據預處理過程主要包括：對原始時域振動信號使用數據窗口移位技術進行數據增強，生成訓練和測試樣本集合，并采用“獨熱”的編碼方式對故障類型進行標簽標記，然后對訓練和測試集合中所有數據進行標準化處理。

2.2.1 數據增強

實現深度學習故障診斷的高識別率需要有大量的數據樣本作為支撐，同時為保留滾動軸承保持架故障振動信號相鄰時序信號間的相關性。本文提出了數據窗口移位技術進行有重疊樣本分割實現數據增強。分割方式,如圖2所示。該方法可以保留時序信號間具有的連續性和周期性，避免等距離采樣難以表達信號全部信息特性的問題，同時極大增加了輸入網絡訓練的樣本總量，使模型的強大學習能力得到發揮。

圖2 重疊樣本分割

從圖2可知，若故障狀態下振動信號數據總長度為L，樣本的長度為l，振動信號以某一偏移量m進行分割，則重疊部分數據長度為l-m。

(1) 當前信號長度下可分割樣本數量D

(4)

數據增強后樣本集擴充倍數β

(5)

式中，[·]為向下取整運算符。

(2) 第i個分割樣本在振動信號數據中的位置xi

xi=L[(i-1)×m+1∶(i-1)×m+l],

i∈[1,D]

(6)

式中,xi為分割樣本，通過設置相應的偏移量m可以得到不同規模的樣本數據集合。

2.2.2 數據標準化

在深度學習中為提升模型收斂速度和精度，通常對樣本集合進行標準化預處理，其標準化公式為

(7)

2.3 CNN-BCFD模型訓練

數據集預處理后，模型使用收斂速度較快且收斂過程穩定的Adam優化器[20]進行訓練。Adam優化器具有很高的計算效率和較低的內存需求，適用于處理非平穩信號和多參數模型訓練。同時本研究模型使用Softmax函數輸出故障類型概率分布與目標故障類型概率分布之間的交叉熵作為代價函數，交叉熵計算公式為

(8)

式中:p(x)為目標類別概率分布;q(x)為模型預測結果概率分布。

為消除模型訓練過擬合的風險，訓練過程中引入了Dropout正則化手段。即在每次迭代訓練過程中任意挑選一定比值的神經元進行臨時隱藏，然后再進行該次迭代中神經網絡的訓練和優化，如此直至訓練結束。同時，網絡中還引入Batch normalization批標準化處理，通過在CNN各層之間加上將神經元權重調成標準正態分布的正則化層，對權重進行拉伸操作等價于對特征進行拉伸調整，可以讓每一層的訓練都從相似的起點出發，從而加速神經網絡收斂，簡化超參數調節，消除過擬合。模型訓練基本步驟如下。

步驟1輸入:步長ε,矩估計的指數衰減速率ρ1和ρ2,數值穩定常數δ=1×10-8,初始化參數θ，初始化一階和二階矩變量s=0,r=0，初始化時間步t=0。

步驟2While:沒有達到訓練終止條件

步驟3do:從訓練集中隨機選擇包含m個樣本{x1,…,xi,…,xm}的小批量，對應目標為yi。

步驟5更新有偏一階矩估計：s←ρ1s+(1-ρ1)g。

步驟6更新有偏二階矩估計：r←ρ2r+(1-ρ2)g⊙g。

3 試驗

3.1 試驗數據說明

為充分訓練CNN模型，本研究準備了大量的訓練樣本以驗證算法的有效性。考慮到常見的軸承保持架故障形式有裂紋，斷裂，塑性變形和磨損，且一般以載荷不大的高頻瞬時碰撞產生的裂紋和斷裂故障為主，故本研究以圓柱滾子軸承保持架裂紋和斷裂故障為例，試驗用軸承為NSK公司生產型號為NF204EM的圓柱滾子軸承，采用規格0.18 mm的鉬絲使用線切割加工技術在保持架上加工裂紋和斷裂缺陷。其中，裂紋故障深度尺寸分別為0.50 mm,1.00 mm,1.50 mm,2.00 mm,2.50 mm，斷裂故障尺寸為3.25 mm，因此再加上保持架正常狀況的軸承，如圖3所示。試驗共含有7種不同保持架故障狀況的軸承。試驗原始數據通過旋轉機械故障試驗平臺采集，如圖4所示。在遠離電機一側的軸承座上安裝不同故障程度的保持架裂紋和斷裂故障軸承，然后在動力源驅使下使用三軸加速度傳感器以5 kHz的采樣頻率采集軸承座處的故障信號，典型Z軸振動信號如圖5所示。并在同一采樣頻率分別采集空載、2 kg和4 kg負載下不同保持架故障加速度信號用于負載泛化試驗分析。同時分別采集不同保持架故障在600 r/min,1 800 r/min,3 000 r/min轉速時的加速度信號用于故障特征魯棒性能分析。試驗中，對不同負載和轉速下的振動信號使用數據窗口移位技術進行數據增強，每個樣本包含2 500個數據點，同一工況下7種不同保持架故障樣本數據構成一個數據集。每類樣本按照數據窗口單次移動15個數據點進行數據分割實現樣本集擴容，并對每類保持架故障隨機選擇80%的樣本數據用于訓練，20%的樣本數據用于測試。所以擴容后每個數據集分別包含336 000個訓練樣本和84 000個測試樣本，詳細樣本說明如表1所示。

表1 試驗樣本組成

圖3 軸承保持架裂紋和斷裂故障

圖4 軸承保持架故障試驗臺

圖5 各故障狀態典型振動信號

3.2 CNN-BCFD模型參數選擇

構建一維CNN模型過程中，通過選擇合適的參數可以在確保較高識別率的同時減少模型訓練時間，研究表明優化算法類型、濾波器層中卷積核數目和大小以及池化方式和大小等參數的選擇都會影響模型訓練速度和故障識別率[21]。根據Lu等[22]提出的建議，模型按照后一卷積層中卷積核個數不超過前一層卷積核數目一半的方式設置。通過試驗研究不同卷積核數目配置對模型訓練集和測試集故障識別率以及模型訓練時間的影響，每組參數分別進行20次試驗，并以故障診斷率和訓練時間的均值作為參考的評價標準,最終結果如表2所示。隨卷積核數目增加，模型訓練集識別率和訓練時間也隨之增加，綜合分析，當模型選擇卷積核數目配置(64，32)時可以獲得較高的訓練集和測試集故障識別率，且訓練耗時較少。模型其他參數通過網格搜索法選擇確定,最終研究提出的CNN-BCFD模型由兩個卷積層，兩個最大池化層以及一個全局平均池化層和一個全連接層構成，模型參數設置如表3所示。

表2 不同卷積核數目配置的識別率結果

表3 CNN-BCFD模型參數

3.3 試驗結果

模型使用Google的Tensorflow和keras工具箱搭建，試驗平臺為windows10+anaconda，所用的PC配置為Corei7-7700,顯卡采用11G NVIDIA RTX 2080ti。

為避免模型訓練過擬合問題，提高訓練模型的泛化性能。算法引入了Early Stopping機制進行訓練時間和泛化性能之間的權衡以降低每個參數維度的有效規模，訓練過程中通過設置合適的訓練終止條件，計算模型在測試集上的表現，適時終止訓練過程得到最終的模型參數輸出，避免繼續訓練導致的過擬合問題。試驗數據集選取空載下7種保持架故障振動信號，考慮到網絡權值隨機初始化，為保證試驗結果的可靠性，模型實施20次試驗以獲取識別率均值。試驗結果如圖6所示。圖6中accuracy和loss分別為訓練集和測試集樣本的故障識別率和損失函數值。經過8次迭代后，損失函數值指標loss為0.03，測試集識別率指標accuracy達到了99.50%。與訓練集結果近似，表明模型訓練結果良好，未導致過擬合。

圖6 訓練集和測試集樣本故障識別率和損失函數值

同時研究引入了混淆矩陣展示訓練模型對測試集各類故障樣本的識別效果，試驗結果如圖7所示。在保持架裂紋故障深度為0.50 mm和3.25 mm斷裂故障時診斷識別率保持在約99.2%，其余4種保持架故障診斷識別率都大于99.7%，尤其是2.00 mm裂紋故障診斷識別率達99.96%。試驗結果表明本研究提出的算法具備較高的故障診斷率。

圖7 測試集樣本識別結果

為進一步說明模型對于時域振動信號特征的自適應學習能力，研究還引入t-SNE算法提取CNN-BCFD各層級特征的前三個維度元素進行可視化分析，試驗結果如圖8所示。模型輸入層中各樣本類別混雜無法進行區分，經過第一個濾波器層提取特征后，樣本可分性明顯提高，大部分樣本在區域內聚集分布，隨著模型深度增加，經過第二個濾波器層特征提取后，各樣本聚集程度更高，最后，在全局平均池化層中得到分離度很高的保持架故障狀態特征，試驗結果表明，CNN-BCFD可以從原始信號中提取有效特征以實現保持架故障診斷。

圖8 各層級特征的t-SNE可視化分析

3.4 變載泛化性能試驗

上述空載數據集下保持架故障診斷試驗展示了本研究算法優良的識別性能，同時研究分別進行了同等規模數據集下，2 kg和4 kg負載故障信號的診斷試驗，每個數據集下分別進行20次重復試驗，以求取識別率平均值，得到混淆矩陣表示的試驗結果如圖9(a)、圖9(b)、圖9(c)所示。3種負載下的保持架故障整體識別率分別為99.56%,99.55%和99.65%，結果表明，通過訓練算法可以有效識別不同負載下的保持架故障。考慮到實際設備中負載隨時可能發生變化，為驗證算法在變負載工況下的有效性。研究對CNN-BCFD模型的泛化性能進行試驗分析，為使模型提取的特征能夠消除負載變化的影響，模型采用包含不同負載工況的故障信號樣本進行訓練，因此試驗在同等規模數據集下同時采用空載、2 kg負載和4 kg負載下7種保持架故障樣本進行模型訓練和測試，其中每種負載下樣本各占總樣本數的1/3，經過20次重復試驗，測試結果如圖9(d)所示。試驗結果表明不同負載下的保持架故障整體識別率結果為99.57%，仍保持了較高的診斷識別率，驗證了CNN-BCFD模型具有良好的泛化性能，適用于實際設備復雜負載工況下的故障診斷。

(a) 空載下試驗結果

3.5 變速魯棒性能試驗

3.4節診斷試驗驗證了算法在變負載工況下的有效性，考慮到在實際設備中軸承轉速也可能會發生變化，因此研究分別進行了同等規模數據集下，600 r/min,1 800 r/min和3 000 r/min轉速下保持架故障信號的診斷試驗，每個數據集分別進行20次重復試驗，求取識別率平均值，得到混淆矩陣表示的試驗結果如圖10(a)、圖10(b)、圖10(c)所示。3種不同轉速下保持架故障整體識別率分別為99.56%,99.57%和99.58%，結果表明通過模型訓練可以有效識別不同轉速下的保持架故障。同時為驗證模型在變轉速工況下故障識別的有效性。研究對CNN-BCFD模型的魯棒性能進行試驗分析，為使模型提取的特征能夠排除轉速變化的影響，模型采用包含不同轉速工況的故障信號樣本進行訓練，因此試驗同時采用600 r/min,1 800 r/min和3 000 r/min轉速下的保持架故障信號進行模型訓練和測試，其中每個轉速下樣本各占總樣本數的1/3，建立與3.4節試驗同等規模的數據集并輸入模型進行訓練，經過20次重復試驗，測試結果如圖10(d)所示。試驗結果表明輸入不同轉速下的保持架故障樣本訓練得到的模型，仍然能夠很好的識別出變轉速工況下的保持架故障類型，驗證了CNN-BCFD模型具有良好的魯棒性能，適用于實際設備變轉速工況下的故障診斷。

(a) 600 r/min下試驗結果

3.6 算法對比試驗

為了比較本研究算法與人工特征提取加分類器組合算法及其他深度學習方法的診斷效果，通過試驗對比本研究方法與提取小波包系數熵加支持向量機分類算法、反向傳播神經網絡(back propagation neural network, BPNN)和堆疊式自動編碼器(stacked auto-encoder,SAE)的識別性能。各對比算法具體參數設置如下：①SVM通過一對多的方法建立多個支持向量機組成多分類器，然后將小波包分解保持架故障信號得到的熵值作為提取特征指標輸入SVM以識別故障損傷程度；②BPNN通過將故障振動信號經驗模態分解提取的時域特征作為輸入，建立了含有3個隱藏層的訓練網絡，并且模型各層神經元的數目都為10；③SAE模型建立了層級參數結構為2500-1024-512-256-100-7的6層深度學習網絡，配合ReLU激活函數進行非線性運算，同時使用Adam優化器進行參數更新，學習率數值設定為0.1。最終通過試驗對比4種智能故障診斷算法在3種不同載荷狀況下的保持架故障識別率，每組分別進行20次試驗，并獲取故障識別率均值作為評價標準，對比結果如表4所示。

表4 算法對比試驗結果識別率

試驗結果表明本研究算法具有高達99%以上的故障識別率，其結果明顯優于其余3種對比算法。尤其是基于淺層網絡結構的BPNN算法在故障識別率上較其他算法有較大差距，而SVM算法的診斷性能盡管表現也相當好，但考慮到其需要選擇合適的小波基函數求取小波包系數，其特征選擇可能因不同的數據集而不同，所以在選擇小波包基函數方法時存在問題。且信號時頻轉換過程比較耗時，再加上SVM分類器本身具有的淺層網絡結構，限制了其故障診斷能力的進一步提高。同時SAE深度學習算法雖然也實現了較高的故障識別率，但考慮到其隱藏層數目和神經元個數都較多，從而導致模型計算量暴增耗損更昂貴的計算資源，極大增加了模型的訓練時間。對比下來本研究算法發掘了深度學習強大的非線性特征學習能力，數據集可以在不進行任何預處理的情況下輸入到CNN模型中，無需任何人工數據處理，模型直接從訓練樣本中學習，通過訓練濾波器層自動提取合適的數據集特征，并輸入分類器進行分類，由“端到端”通過一個網絡模型完成特征提取、特征降維與模式分類的全套過程。同時其余3種對比算法在不同載荷數據集測試樣本上的標準偏差至少是本研究算法的3倍，這說明本研究算法比其他算法更穩定。考慮到本研究算法的故障診斷率波動較小，試驗結果進一步表明本研究算法具有優良的泛化能力，同時模型提取得到的特征具有優良的魯棒性，進一步驗證了本研究算法應用于實際軸承設備保持架故障診斷的可行性。

3.7 其他軸承故障診斷試驗

同時為驗證本研究算法在其他軸承故障類型下的識別效果，研究采用凱斯西儲大學軸承故障振動數據庫進行相關的診斷研究，試驗通過加速度傳感器以12 kHz的采樣頻率采集750 W負載下電機驅動端軸承正常、內圈故障、外圈故障和滾動體故障4種狀態的振動信號數據，并在不同狀態下分別選擇2 500個樣本構建模型數據集，其中每個樣本含有1 024個數據點，所以試驗數據集共含有10 000個樣本，繼而對每種故障狀態隨機選擇80%的樣本用于訓練，其余用于測試。最終試驗數據集中含有訓練樣本8 000個，測試樣本2 000個。同時為保證試驗結果的可靠性，模型實施20次試驗以獲取識別率均值，最終結果如表5所示。

表5 各類軸承故障識別結果

由表5可知，本研究算法較其他算法具有最高的識別率，同時算法的穩定性也優于其他算法，進一步驗證了本文模型可有效應用于各類軸承故障的識別診斷。

4 結 論

本文通過將CNN應用于一維時序振動信號，提出一種作用于原始振動信號的軸承保持架故障智能診斷算法，并試驗驗證了提出CNN-BCFD模型的有效性。較傳統方法其主要有以下3個優點：

(1) 避免了人工特征提取；CNN作為有效的特征提取器和分類器，通過直接將原始振動信號輸入模型訓練可以得到最適合分類任務的特征量。

(2) 發揮了CNN“端到端”的特點；算法使用數據窗口移位技術擴大數據集規模，通過一個網絡模型完成特征提取、特征降維與故障分類這一整套程序，降低了故障診斷實施的難度。

(3) 良好的泛化性能和魯棒性；最終結果表明，即使在不同轉速和負載工況下，本研究算法仍能夠從軸承保持架故障振動信號中自適應地挖掘合適的故障特征表示，并以較高的識別率和良好的穩定性對故障類別進行分類。

本研究主要工作是建立軸承保持架故障智能診斷模型，考慮到模型參數設置依賴于網格搜索策略，仍然存在模型參數優化的問題，還需要進一步對所建立的模型進行參數選擇算法優化設計，從而提高診斷算法的工作效率。