基于二維圖像和CNN-BiGRU網(wǎng)絡(luò)的滾動(dòng)軸承故障模式識(shí)別

張訓(xùn)杰，張 敏,2，李賢均

(1.西南交通大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院,成都 610031； 2.西南交通大學(xué) 軌道交通運(yùn)維技術(shù)與裝備四川省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,成都 610031)

滾動(dòng)軸承作為旋轉(zhuǎn)機(jī)械的核心部件，其健康狀況將直接影響到旋轉(zhuǎn)機(jī)械的性能、穩(wěn)定性以及壽命[1]。研究表明40%～50%的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障都與滾動(dòng)軸承失效有關(guān)[2]，為保障旋轉(zhuǎn)機(jī)械作業(yè)安全，對(duì)滾動(dòng)軸承進(jìn)行有效的故障診斷就顯得意義重大。采用機(jī)器學(xué)習(xí)的智能故障診斷算法在滾動(dòng)軸承故障診斷領(lǐng)域得到廣泛運(yùn)用[3-5]。盡管這些方法已經(jīng)取得了較好的效果，但機(jī)器學(xué)習(xí)算法一般結(jié)構(gòu)較淺，從而限制了分類器在故障診斷問(wèn)題中學(xué)習(xí)軸承信號(hào)中所包含的復(fù)雜非線性以及非平穩(wěn)性關(guān)系的能力。

為解決這些問(wèn)題，越來(lái)越多的深度學(xué)習(xí)模型應(yīng)用在滾動(dòng)軸承故障診斷領(lǐng)域[6-9]。其中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(convolutional neural network,CNN)作為一種端到端的學(xué)習(xí)模型，極大地簡(jiǎn)化了故障診斷步驟，因此得到了廣泛關(guān)注[10]。Zhang等[11]利用一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)直接對(duì)滾動(dòng)軸承原始信號(hào)進(jìn)行故障診斷，省去了特征提取等預(yù)處理環(huán)節(jié)。曲建玲等[12]提出了基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層級(jí)化智能故障診斷模型，可同時(shí)識(shí)別出滾動(dòng)軸承的故障位置以及故障程度。Wang等[13]對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做出進(jìn)一步改進(jìn)，利用粒子群優(yōu)化算法確定網(wǎng)絡(luò)的主要參數(shù)，以適應(yīng)滾動(dòng)軸承故障診斷。以上模型都是基于一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)而建立的，因?yàn)檩S承振動(dòng)信號(hào)是一維數(shù)據(jù)，但卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更容易從高維數(shù)據(jù)中提取特征信息[14]。這是因?yàn)榫矸e神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最本質(zhì)的結(jié)構(gòu)構(gòu)想包括3個(gè)關(guān)鍵方面：局部連接、權(quán)值共享以及池化，這使得卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更適合處理二維數(shù)據(jù)，其在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域尤其是在圖像特征自動(dòng)提取與圖像分類識(shí)別中已經(jīng)得到廣泛運(yùn)用并取得很好的效果[15]。

因此有學(xué)者開(kāi)始研究將軸承振動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)換為圖像數(shù)據(jù)，進(jìn)而使用二維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成分類識(shí)別。Zhang等[16]對(duì)軸承振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行均分，再把分得的每一段信號(hào)按順序作為圖像矩陣的行，實(shí)現(xiàn)一維信號(hào)向二維圖像的轉(zhuǎn)換，最后通過(guò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成故障診斷。張弘斌等[17]采用連續(xù)小波變換提取軸承信號(hào)的時(shí)頻特征，以此構(gòu)建二維圖像，并將3種相關(guān)聯(lián)的圖像融合在一起，輸入至深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以實(shí)現(xiàn)分類識(shí)別。Hoang等[18]將軸承信號(hào)的振幅進(jìn)行歸一化處理，并將其作為相應(yīng)圖像中所對(duì)應(yīng)的像素值，得到各類信號(hào)的振動(dòng)圖像，之后同樣由卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)對(duì)振動(dòng)圖像分類來(lái)識(shí)別軸承的故障狀態(tài)。以上模型通過(guò)圖像轉(zhuǎn)換，成功將滾動(dòng)軸承故障診斷與二維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系在一起，并取得了較滿意的診斷結(jié)果。但診斷過(guò)程依然存在以下一些缺陷：由振動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)換的二維圖像多為灰度圖像，包含的特征信息有限，相比之下，彩色圖像囊括更豐富的顏色特征信息，特別是在圖像分類的應(yīng)用中[19]；同時(shí)，構(gòu)建不同的二維圖像并將之融合在一定程度上增加了圖像轉(zhuǎn)換的復(fù)雜性；另外軸承振動(dòng)信號(hào)包含著對(duì)時(shí)間的依賴性，尤其是對(duì)于不同故障程度的振動(dòng)信號(hào)，這種時(shí)間關(guān)系顯得尤為重要。振動(dòng)信號(hào)在轉(zhuǎn)換為圖像的過(guò)程中，這種對(duì)時(shí)間的依賴性同樣映射到圖像特征空間中，而卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更多地是提取圖像局部空間特征，以上模型都難以將這種時(shí)間依賴特征提取出來(lái)。

綜上所述，一方面由滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)換的二維圖像需盡可能多的包含原始特征信息;另一方面以二維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)建立的診斷模型要能夠有效識(shí)別出圖像特征中對(duì)于時(shí)間的依賴性。針對(duì)以上問(wèn)題，本文利用格拉姆角場(chǎng)(Gramian angular fields,GAF)方法[20]將滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)換為二維彩色圖像，并提出基于二維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與雙向門控循環(huán)單元(gated recurrent unit，GRU)相結(jié)合的診斷模型自動(dòng)提取圖像的空間特征與時(shí)間特征，最終由分類器實(shí)現(xiàn)分類識(shí)別。

1 方 法

1.1 格拉姆角場(chǎng)

格拉姆角場(chǎng)能夠?qū)r(shí)間序列數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為圖像數(shù)據(jù)[21-22]。滾動(dòng)軸承故障振動(dòng)信號(hào)在采集過(guò)程中多為加速度信號(hào)，在直角坐標(biāo)系中是典型的一維時(shí)間序列，其橫坐標(biāo)表示采樣點(diǎn)或者時(shí)間值，縱坐標(biāo)則表示每個(gè)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的幅值大小，單位為m/s2。通過(guò)格拉姆角場(chǎng)方法，將時(shí)序數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成圖像數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)過(guò)程如下。

步驟1假定一段時(shí)間序列數(shù)據(jù)X={x1,x2,x3,…,xn}，通過(guò)式(1)將其歸一化至區(qū)間[-1,1]或者[0,1]內(nèi)

(1)

步驟2對(duì)縮放后的時(shí)間序列 在極坐標(biāo)系上進(jìn)行編碼，將新得到的幅值編碼為角余弦，其對(duì)應(yīng)的時(shí)間戳編碼為半徑

(2)

步驟3對(duì)格拉姆角場(chǎng)進(jìn)行定義，利用每個(gè)點(diǎn)之間的三角和或差來(lái)識(shí)別不同時(shí)間間隔的相關(guān)性。格拉姆角和場(chǎng)(Gramian angular summation fields,GASF)與格拉姆角差場(chǎng)(Gramian angular difference fields,GADF)的定義公式分別如式(3)和式(4)所示

AGSF(i,j)=[cos(φi+φj)]=

(3)

AGDF(i,j)=[sin(φi-φj)]=

(4)

圖1 格拉姆角場(chǎng)編碼示意圖Fig.1 Gramian angular fields coding schematic

1.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常由輸入層、卷積層、池化層、全連接層以及輸出層組成。卷積層主要對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，由輸入層而來(lái)的數(shù)據(jù)信息與卷積層的卷積核進(jìn)行卷積運(yùn)算，其數(shù)學(xué)表達(dá)式為

(5)

卷積層后通常都連接著一個(gè)池化層，用于信息過(guò)濾并減少網(wǎng)絡(luò)中參與計(jì)算的參數(shù)，防止發(fā)生過(guò)擬合。其計(jì)算公式為

(6)

1.3 雙向門控循環(huán)單元

門控循環(huán)單元由Chung等[24]于2014年開(kāi)發(fā)。作為循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(recurrent neural network,RNN)的變體之一，GRU能有效地解決RNN在訓(xùn)練過(guò)程中出現(xiàn)的梯度消失問(wèn)題。與長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(long short-term memory,LSTM)相比，GRU更像是其簡(jiǎn)化版，GRU只有兩個(gè)門(更新門和重置門)，在一定程度上減少了網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)，進(jìn)而提升了模型的訓(xùn)練速度。在GRU內(nèi)部，更新門(z)指定相關(guān)信息保留至下一個(gè)狀態(tài)，而重置門(r)則決定如何將先前的信息狀態(tài)與新的輸入信息結(jié)合起來(lái)。在處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí)，GRU能有效學(xué)習(xí)到其中的長(zhǎng)期依賴關(guān)系，其具體計(jì)算過(guò)程為

zt=σ(Wz·[x(t),h(t-1)])

(7)

rt=σ(Wr·[x(t),h(t-1)])

(8)

(9)

(10)

式中:σ(·)與tanh(·)為激活函數(shù)；x(t)為輸入數(shù)據(jù)；h(t-1)為前一狀態(tài)的輸出數(shù)據(jù)；Wz、Wr以及Wh分別為更新門、重置門以及輸出待定值的權(quán)重矩陣。

雙向控循環(huán)單元(bidirectional gated recurrent unit，BiGRU)包含了兩個(gè)普通的GRU[25]，每個(gè)GRU分別沿一個(gè)方向?qū)斎胄蛄羞M(jìn)行處理(時(shí)間正序和時(shí)間逆序)，然后將各自的輸出合并在一起。由格拉姆角場(chǎng)轉(zhuǎn)換的二維圖像依然保留著對(duì)于時(shí)間的依賴性，而雙向GRU能夠捕捉到可能被單向GRU忽略的特征信息，從而提高GRU的性能，雙向GRU結(jié)構(gòu)如圖2所示。

圖2 雙向GRU結(jié)構(gòu)圖Fig.2 The structure of bidirectional GRU

1.4 基于CNN-BiGRU網(wǎng)絡(luò)的診斷模型

針對(duì)由格拉姆角場(chǎng)轉(zhuǎn)換而來(lái)的二維圖像，本文提出基于CNN-BiGRU的識(shí)別模型，其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖3所示。

圖3 CNN-BiGRU網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖Fig.3 The structure of CNN-BiGRU network

模型中通過(guò)第一層批量輸入由滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)換的二維圖像；第二層為卷積層，通過(guò)卷積運(yùn)算，學(xué)習(xí)輸入圖像的局部特征；第三層為池化層，對(duì)輸入的特征圖進(jìn)行下采樣，去掉部分冗余信息。經(jīng)過(guò)第一輪卷積層與池化層的運(yùn)算，模型完成了第一階段的特征學(xué)習(xí)。之后增加3組卷積層與池化層，使模型逐漸從低層次的原始故障特征學(xué)習(xí)到高層次的本質(zhì)故障特征。將由CNN提取到的特征圖展平為一維向量，并將其送入到雙向GRU中，每個(gè)GRU層分別從正向和反向處理這段向量，確保模型不僅能由正序獲得積聚依賴信息，而且也能從逆序獲得來(lái)自未來(lái)的積聚依賴信息，保持對(duì)時(shí)間特征的敏感性，并進(jìn)一步剔除冗余信息，達(dá)到豐富特征信息的目的。最終得到的特征信息包含有原始圖像的空間特征與時(shí)間特征，將其展平后再送入全連接層進(jìn)行重新整合以及參數(shù)的微調(diào)并映射到樣本標(biāo)簽空間，由Softmax層完成對(duì)故障信息的分類。整個(gè)網(wǎng)絡(luò)在各個(gè)特征學(xué)習(xí)階段后都引入Dropout層，使網(wǎng)絡(luò)在運(yùn)算過(guò)程中隨機(jī)停止部分神經(jīng)元參與工作，防止模型發(fā)生過(guò)擬合。模型的架構(gòu)如表1所示。

表1 模型架構(gòu)說(shuō)明Tab.1 Illustration of model structure

2 試驗(yàn)分析

本文所提出的滾動(dòng)軸承故障模式識(shí)別的整體流程圖,如圖4所示。振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行樣本擴(kuò)充處理后，通過(guò)格拉姆角場(chǎng)轉(zhuǎn)換為二維圖像，利用訓(xùn)練集與驗(yàn)證集訓(xùn)練設(shè)計(jì)的CNN-BiGRU網(wǎng)絡(luò)模型，最后在測(cè)試集上驗(yàn)證模型分類的有效性。

圖4 故障模式識(shí)別整體流程圖Fig.4 Overall flow chart of fault pattern recognition

2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

本文的試驗(yàn)數(shù)據(jù)為美國(guó)凱斯西儲(chǔ)大學(xué)(CWRU)的開(kāi)放滾動(dòng)軸承故障振動(dòng)信號(hào)[26]，試驗(yàn)平臺(tái)如圖5所示，由1.5 kW的電動(dòng)機(jī)(圖5左側(cè))、扭矩傳感器(圖5中間連接處)、功率測(cè)試計(jì)(圖5右側(cè))以及電子控制器(圖5中未標(biāo)出)組成。

圖5 CWRU滾動(dòng)軸承試驗(yàn)平臺(tái)Fig.5 CWRU rolling bearing test device

該試驗(yàn)平臺(tái)檢測(cè)了的驅(qū)動(dòng)端軸承(型號(hào)為SKF6205)和風(fēng)扇端軸承3種故障位置，包括內(nèi)圈損傷、滾動(dòng)體損傷以及外圈損傷，損傷直徑為0.177 8 mm、0.355 6 mm以及0.533 4 mm共計(jì)9種故障狀態(tài)。試驗(yàn)選取了驅(qū)動(dòng)端軸承的內(nèi)圈故障位置的3種損傷直徑的振動(dòng)信號(hào)與正常振動(dòng)信號(hào)作為研究對(duì)象，其中測(cè)量轉(zhuǎn)速為1 797 r/min，采樣頻率為12 kHz。以864個(gè)采樣點(diǎn)作為一個(gè)樣本長(zhǎng)度。為了更大地獲取試驗(yàn)樣本，以滿足深度學(xué)習(xí)基于龐大數(shù)據(jù)的要求，試驗(yàn)中采用重疊樣本的方式，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行增強(qiáng)處理，以擴(kuò)大樣本的數(shù)量[27]，原理如圖6所示。即在對(duì)振動(dòng)信號(hào)劃分樣本時(shí)，每一段信號(hào)與其后的一段信號(hào)有一部分是重疊的，這樣既保證了對(duì)信號(hào)的充分利用，也進(jìn)一步地?cái)U(kuò)充了樣本的數(shù)量。原始數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)采集完成后，構(gòu)建的數(shù)據(jù)表，如表2所示。

圖6 樣本擴(kuò)充方式Fig.6 Sample expansion mode

表2 試驗(yàn)樣本數(shù)據(jù)表Tab.2 Test sample data sheet

2.2 圖像轉(zhuǎn)換

擴(kuò)充完的樣本通過(guò)格拉姆角場(chǎng)轉(zhuǎn)換為二維圖像，生成圖像的像素分辨率設(shè)置為100×100。將4種狀態(tài)的樣本分別取一張作為展示，其中左側(cè)為振動(dòng)信號(hào)時(shí)域波形圖，右側(cè)為轉(zhuǎn)換的二維圖像，且對(duì)應(yīng)圖像為信號(hào)的唯一轉(zhuǎn)化結(jié)果，體現(xiàn)了兩者之間的雙射關(guān)系，如圖7所示。從圖中可以看出每類圖片相同位置的顏色深淺以及紋理形狀都有著較大的差異，這是因?yàn)椴煌駝?dòng)信號(hào)的幅值在時(shí)間上的依賴關(guān)系不一樣，當(dāng)軸承存在故障時(shí)，測(cè)得的振動(dòng)數(shù)據(jù)表現(xiàn)出明顯的沖擊性，而正常軸承的信號(hào)就相對(duì)隨機(jī)，只有輕微沖擊性，這就導(dǎo)致每類軸承振動(dòng)信號(hào)所轉(zhuǎn)換的圖片彼此之間都有較明顯的區(qū)別，為做圖像識(shí)別在方法上提供了可能性。

(a)正常

2.3 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練

試驗(yàn)?zāi)Ｐ褪褂没趐ython的keras框架，所用計(jì)算機(jī)的配置為CPU i7-9750H，GTX 1660 Ti，8 GB內(nèi)存。在投入網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練前，需對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，即將所有圖像乘以1/255縮放。訓(xùn)練過(guò)程中，采用Adam自適應(yīng)優(yōu)化器，其學(xué)習(xí)率設(shè)置為0.001，損失函數(shù)使用categorical_crossentropy函數(shù)，batch_size為40，循環(huán)迭代次數(shù)為64輪。隨著訓(xùn)練迭代次數(shù)的增長(zhǎng)，模型不斷學(xué)習(xí)，其訓(xùn)練過(guò)程如圖8所示，為了減少噪聲的影響，使圖像更具可讀性，將每個(gè)精度和損失值都替換為指數(shù)移動(dòng)平均值，從而使得曲線變得更為平滑。從圖中可以看出，模型訓(xùn)練至20次迭代后，準(zhǔn)確率和損失值逐漸趨于平穩(wěn)，說(shuō)明模型從訓(xùn)練集中已經(jīng)學(xué)習(xí)到較好的規(guī)則，并且訓(xùn)練曲線緊緊跟隨驗(yàn)證曲線表明模型沒(méi)有發(fā)生過(guò)擬合。模型總的訓(xùn)練時(shí)間為576.36 s，測(cè)試時(shí)間為7.53 s。

(a)精度變化

通過(guò)對(duì)測(cè)試集的識(shí)別分類，得到的混淆矩陣如圖9所示。圖中橫縱坐標(biāo)的數(shù)字0～3分別表示試驗(yàn)軸承振動(dòng)信號(hào)的類型(正常，內(nèi)圈輕度損傷，內(nèi)圈中度損傷，內(nèi)圈重度損傷)，矩陣的對(duì)角線代表著每類狀態(tài)的識(shí)別準(zhǔn)確率。從圖9可以看出，對(duì)于正常狀態(tài)、內(nèi)圈損傷輕度損傷狀態(tài)以及內(nèi)圈重度損傷狀態(tài)的軸承，模型完全識(shí)別正確，即達(dá)到100%的準(zhǔn)確率，而對(duì)于內(nèi)圈中度損傷狀態(tài)的軸承模型也能保證較高的識(shí)別準(zhǔn)確率，只有極少數(shù)樣本被誤判到內(nèi)圈重度損傷故障狀態(tài)。試驗(yàn)的總準(zhǔn)確率達(dá)到99.63%，表明本方法的可行性。

圖9 混淆矩陣Fig.9 Confusion matrix

2.4 與其他圖像數(shù)據(jù)對(duì)比分析

文獻(xiàn)[28]提出了一種基于連續(xù)小波變換與改進(jìn)生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的電機(jī)軸承故障診斷方法，該方法通過(guò)連續(xù)小波變換將電機(jī)振動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)換為小波時(shí)頻圖，將其預(yù)處理后作為對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的輸入，以完成對(duì)電機(jī)軸承的故障模式識(shí)別。本文將表2的4種工況樣本進(jìn)行連續(xù)小波變換得到時(shí)頻圖，并將其壓縮至100×100的大小，與格拉姆角場(chǎng)圖像保持一致。將4種軸承狀態(tài)轉(zhuǎn)換的時(shí)頻圖各取一個(gè)樣本作為展示，如圖10所示。

(a)正常

將時(shí)頻圖作為本文模型的輸入數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)訓(xùn)練后得到測(cè)試結(jié)果，如表3所示。從表3可以看出，模型對(duì)于連續(xù)小波變換轉(zhuǎn)換的時(shí)頻圖的識(shí)別準(zhǔn)確率為98.25%，略低于在格拉姆角場(chǎng)轉(zhuǎn)換圖像數(shù)據(jù)集上取得的準(zhǔn)確率。這表明通過(guò)格拉姆角場(chǎng)轉(zhuǎn)換的圖像包含更豐富的特征知識(shí)，對(duì)于模型的分類識(shí)別具備更優(yōu)越的效果。

表3 時(shí)頻圖分類結(jié)果Tab.3 Time-frequency diagram classification results

2.5 與其他算法對(duì)比分析

為驗(yàn)證本文提出模型的有效性，將本文方法與常見(jiàn)的深度學(xué)習(xí)算法CNN與深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(deep neural network,DNN)以及支持向量機(jī)(support vector machine,SVM)進(jìn)行對(duì)比分析。在試驗(yàn)中，CNN的結(jié)構(gòu)與CNN-BiGRU類似，CNN將CNN-BiGRU的門控循環(huán)單元替換為一層全連接層，并在該層使用dropout機(jī)制防止過(guò)擬合。除此之外，CNN的參數(shù)與CNN-BiGRU完全一致。而搭建的DNN網(wǎng)絡(luò)主要包含兩個(gè)隱藏層，其神經(jīng)元個(gè)數(shù)分別設(shè)置為128與64，同時(shí)也在每層隱藏層中使用Dropout來(lái)防止模型發(fā)生過(guò)擬合。最后SVM的核函數(shù)選用高斯徑向基核函數(shù)。

每個(gè)模型使用相同的圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行試驗(yàn)，試驗(yàn)的最終結(jié)果如圖11以及表4所示。從圖11可以看出3種深度學(xué)習(xí)方法的識(shí)別準(zhǔn)確率都達(dá)到96%以上，遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于SVM的識(shí)別準(zhǔn)確率。這表明了深度學(xué)習(xí)方法在故障診斷領(lǐng)域有著極強(qiáng)的識(shí)別能力，同時(shí)也說(shuō)明了本文轉(zhuǎn)換得到的圖像集的可用性。CNN-BiGRU的準(zhǔn)確率比CNN與DNN都有所提高，表明本文提出的方法具有更優(yōu)越的效果。同時(shí)從表中可以看出CNN-BiGRU能夠保持較高的診斷率，穩(wěn)定性更好。相比于CNN，CNN-BiGRU的平均準(zhǔn)確率提升了0.4%，且方差更低，說(shuō)明CNN-BiGRU具備更好的診斷效果。

圖11 不同算法的試驗(yàn)結(jié)果Fig.11 Test results of different algorithms

表4 不同算法10次試驗(yàn)結(jié)果Tab.4 Results of 10 test with different algorithms

為了驗(yàn)證本文提出方法的特征提取能力，利用t-SNE降維技術(shù)[29]，將CNN、DNN與本文提出模型的最后一個(gè)隱藏層提取到的圖像特征進(jìn)行二維平面可視化，如圖12所示。從圖12可以看出3種方法對(duì)圖像數(shù)據(jù)都有著高效的特征提取性能，代表每種故障類型的故障特征在空間具有明顯的可分性。但在空間聚簇性上，CNN-BiGRU明顯優(yōu)于CNN與DNN。比如代表內(nèi)圈輕度損傷的特征在CNN與DNN的特征空間中分布在了不同的空間位置，而在CNN-BiGRU的特征空間中分布在了相似的空間位置；代表內(nèi)圈重度損傷的特征也在CNN-BiGRU的特征空間中表現(xiàn)出更密集的聚簇性。這進(jìn)一步提升了本文提出模型對(duì)于滾動(dòng)軸承故障類別的識(shí)別精度。

(a)DNN特征

2.6 不同故障位置試驗(yàn)對(duì)比分析

為了更進(jìn)一步地驗(yàn)證本文提出方法的可行性，試驗(yàn)又選取了測(cè)量轉(zhuǎn)速為1 797 r/min，采樣頻率為12 kHz下的驅(qū)動(dòng)端軸承3種不同故障位置且同一故障程度的振動(dòng)信號(hào)與正常振動(dòng)信號(hào)作為研究對(duì)象，如表5所示。

表5 試驗(yàn)樣本數(shù)據(jù)表Tab.5 Test sample data sheet

試驗(yàn)過(guò)程中，將使用訓(xùn)練集與驗(yàn)證集訓(xùn)練好后的模型用于測(cè)試集進(jìn)行分類，與其他方法的某一次對(duì)比試驗(yàn)結(jié)果，如表6所示，從表6可以看出CNN-BiGRU的準(zhǔn)確率明顯優(yōu)于CNN與DNN以及SVM，進(jìn)一步表明本文提出方法的擁有更好的識(shí)別穩(wěn)定性，其對(duì)于滾動(dòng)體損傷狀態(tài)的軸承模型的識(shí)別準(zhǔn)確率最低，這也與工程實(shí)際情況一致，而其他位置的識(shí)別率都能達(dá)到100%，測(cè)試集最終的識(shí)別總準(zhǔn)確率達(dá)到99.28%。

表6 不同算法的試驗(yàn)結(jié)果Tab.6 Test results of different algorithms %

在此基礎(chǔ)上，增加滾動(dòng)軸承的故障類別數(shù)目進(jìn)行測(cè)試，選擇同等條件下驅(qū)動(dòng)端軸承3種故障位置分別對(duì)應(yīng)的3種損傷直徑的振動(dòng)信號(hào)與正常振動(dòng)信號(hào)作為研究對(duì)象，將故障類別數(shù)目擴(kuò)充至10類。利用設(shè)計(jì)的CNN-BiGRU進(jìn)行分類識(shí)別，總的準(zhǔn)確率為97.40%，診斷性能較為良好，驗(yàn)證了本文方法的有效性。相信在對(duì)模型超參數(shù)進(jìn)行進(jìn)一步調(diào)試后，能夠取得更好的效果。

3 結(jié) 論

為充分利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像分類識(shí)別中的優(yōu)勢(shì)，本文通過(guò)格拉姆角場(chǎng)方法將滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)換為二維圖像數(shù)據(jù)，在不丟失原始數(shù)據(jù)信息的前提下，保留了信號(hào)對(duì)于時(shí)間的依賴性。在此基礎(chǔ)上，提出基于CNN-BiGRU網(wǎng)絡(luò)的分類模型，利用CNN對(duì)于圖像強(qiáng)大的自動(dòng)提取特征能力提取關(guān)于圖像的空間特征，再由BiGRU進(jìn)一步篩選其時(shí)間特征，最終由分類器實(shí)現(xiàn)模式識(shí)別。試驗(yàn)證明，本文所使用的方法對(duì)于滾動(dòng)軸承不同故障程度以及不同故障位置的振動(dòng)信號(hào)識(shí)別都取得了較好的效果，準(zhǔn)確率均優(yōu)于常見(jiàn)的深度學(xué)習(xí)算法與機(jī)器學(xué)習(xí)算法。通過(guò)特征可視化對(duì)比分析，本文提出的模型擁有更好特征提取能力，因此其故障識(shí)別準(zhǔn)確率更高。上述試驗(yàn)與結(jié)果表明，本文所提出的方法對(duì)于滾動(dòng)軸承故障模式識(shí)別有一定的實(shí)用價(jià)值，為智能故障診斷提供了一個(gè)可行的方案。