基于特征金字塔卷積循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法

劉秀麗， 徐小力

(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)

行星齒輪和軸承被廣泛應(yīng)用于風(fēng)力發(fā)電機(jī)組和航空設(shè)備中.由于長期工作在變轉(zhuǎn)速和變載荷的環(huán)境中，部件容易出現(xiàn)磨損等故障[1]，對其開展故障診斷方法研究具有重要意義.

隨著機(jī)器學(xué)習(xí)方法的日漸成熟，傳統(tǒng)智能診斷方法在故障診斷領(lǐng)域應(yīng)用廣泛.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的傳統(tǒng)故障診斷方法分為3個(gè)步驟：① 通過對信號的降噪和分解等實(shí)現(xiàn)對信號的預(yù)處理；② 利用特征提取方法獲得經(jīng)處理后的信號的時(shí)域、頻域和其他特征；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，利用訓(xùn)練分類器實(shí)現(xiàn)對故障類型的識(shí)別.在上述步驟中，特征提取方法包括小波變換[1-2]、同步提取變換[3-4]和變分模態(tài)分解[5-6]等，其能夠二次過濾信號的無用特征，使得所需故障特征更明顯.反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[7-8]和支持向量機(jī)[9-10]等方法已被應(yīng)用于故障診斷.雖然傳統(tǒng)智能方法具有特征提取操作簡單和分類器參數(shù)容易調(diào)節(jié)等特點(diǎn)，最終的診斷識(shí)別率可滿足大部分場景要求，但其割裂了故障特征提取與診斷識(shí)別，在信號特征處理中需要大量的專家經(jīng)驗(yàn).

深度學(xué)習(xí)的目的為模仿人腦的學(xué)習(xí)方式，構(gòu)建深層網(wǎng)絡(luò)模型.其利用大數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型獲得數(shù)據(jù)中隱含的特征，是一種集提取特征與模式識(shí)別為一體的智能模型.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)[11-15]具有特征強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力和較高的泛化能力，在圖像識(shí)別領(lǐng)域應(yīng)用廣泛.近幾年，一些學(xué)者提出將CNN應(yīng)用于故障診斷領(lǐng)域.李恒等[16]對軸承滾動(dòng)振動(dòng)信號進(jìn)行短時(shí)傅里葉變換，得到二維圖的時(shí)頻圖樣本，再將其分為訓(xùn)練集和測試集放入二維CNN中進(jìn)行故障診斷；韓濤等[17]提出一種基于多小波變換和CNN的滾動(dòng)軸承智能復(fù)合故障診斷方法，將振動(dòng)信號進(jìn)行處理后得到多小波系數(shù)分支并利用其構(gòu)造特征圖，輸入二維CNN以實(shí)現(xiàn)診斷.但上述研究中的CNN對故障信息提取的方式局限在二維形式，對一維時(shí)序原始信息的利用有限，影響故障診斷的準(zhǔn)確率，并且對信號特征的處理方法仍依賴人工操作，沒有充分發(fā)揮深度學(xué)習(xí)模型的優(yōu)勢.Wu等[18]和李東東等[19]將原始一維振動(dòng)信號直接輸入淺層的一維CNN實(shí)現(xiàn)故障診斷，但原始振動(dòng)信號表現(xiàn)出多尺度復(fù)雜性和單一尺度的特征提取，無法充分獲取故障信息，對故障的特征提取效果不佳，診斷準(zhǔn)確率和泛化能力有待提升.

本研究不固定各故障的特征在信號中所占比例和位置，原始振動(dòng)信號表現(xiàn)出多尺度復(fù)雜性，利用特征金字塔網(wǎng)絡(luò)(FPN)[20]結(jié)構(gòu)對CNN進(jìn)行改進(jìn)，構(gòu)建基于特征金字塔的卷積循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CRNN)：首先利用CNN框架，結(jié)合CNN的卷積層和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)中的長短時(shí)記憶(LSTM)層，形成新的CRNN以充分利用CNN對空間域信息和RNN對時(shí)域信息的學(xué)習(xí)能力；然后在每一層中權(quán)值共享，減少網(wǎng)絡(luò)參數(shù)；最后利用FPN構(gòu)建全新特征圖，對傳感器采集的信號進(jìn)行特征提取，實(shí)現(xiàn)故障診斷.該方法可以同時(shí)處理一維原始信號和二維信號，不依賴專家經(jīng)驗(yàn)和人工提取特征.多尺度的特征提取豐富了診斷信息，更高層級網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)使得網(wǎng)絡(luò)的特征學(xué)習(xí)更有效.

1 基本理論

1.1 卷積層和池化層

卷積核是構(gòu)建卷積層的主要部分，其主要目的為提取信息特征.卷積核主要通過稀疏鏈接和權(quán)值共享在輸入信息上提取特征，其與輸入信息以局部鏈接的方式進(jìn)行鏈接并滑動(dòng)，滑動(dòng)時(shí)利用權(quán)值共享進(jìn)行計(jì)算得到信息特征值：

(1)

(2)

1.2 LSTM層

RNN是將時(shí)序信息納入計(jì)算范疇的網(wǎng)絡(luò)，對振動(dòng)信號具有良好的解析能力.LSTM是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的特種網(wǎng)絡(luò)，具備良好的時(shí)域特征提取特性.借助遺忘門，其可以更快收斂，減小過擬合概率.

LSTM的主要結(jié)構(gòu)如圖1所示，包含輸入門、輸出門和遺忘門，表示為

圖1 LSTM結(jié)構(gòu)Fig.1 Structure of LSTM

ft=σ(Wfht-1+Ufxt+bf)

it=σ(Wiht-1+Uixt+bi)

at=tanh(Waht-1+Uaxt+ba)

Ct=Ct-1ft+itat

ot=σ(Woht-1+Uoxt+bo)

ht=ottanhCt-1

(3)

式中：下標(biāo)t表示第t輪循環(huán)；ft為遺忘門；Wf、Wi、Wa和Wo為各門中的隱藏狀態(tài)權(quán)重矩陣的一維分量;Uf、Ui、Ua和Uo為輸入數(shù)據(jù)的權(quán)重矩陣的一維分量；xt為特征值；it和at為輸入門的兩條支路；Ct為細(xì)胞狀態(tài)；ht為隱藏狀態(tài)，由支路ot和Ct構(gòu)成.

1.3 FPN

針對多尺度圖像的檢測共有如下3種方法[20]:

(1) 利用圖像金字塔構(gòu)建不同尺度的特征金字塔.其缺點(diǎn)是訓(xùn)練時(shí)間較長，內(nèi)存較大，并且網(wǎng)絡(luò)只對某一個(gè)特點(diǎn)的分辨率進(jìn)行訓(xùn)練，可能會(huì)在訓(xùn)練與推理時(shí)產(chǎn)生矛盾.

(2) 利用單個(gè)高層特征圖進(jìn)行檢測.

(3) 利用不同層多尺度的特征圖進(jìn)行檢測.該方法沒有充分利用低層特征圖中的空間信息.

FPN可以彌補(bǔ)目標(biāo)檢測在處理多尺度變化問題時(shí)的不足，使得每一層不同尺度的特征圖都具有較強(qiáng)的語義信息.FPN可以融合低分辨率但語義信息較強(qiáng)和高分辨率語義信息較弱但空間信息豐富的特征圖，且僅增加較少計(jì)算量.在以特征金字塔為基礎(chǔ)的結(jié)構(gòu)上，其能夠?qū)γ恳粚蛹壍奶卣鲌D分別進(jìn)行預(yù)測.具體結(jié)構(gòu)如圖2所示.其中，conv為卷積運(yùn)算函數(shù)，空間分辨率采用2倍采樣(2×up)，然后利用逐元素相加融合上采樣的特征圖與相關(guān)從下而上的特征圖.迭代此過程，直到生成最精細(xì)的分辨率特征圖.通過附加1×1卷積層來產(chǎn)生最粗糙的分辨率特征圖.

圖2 FPN結(jié)構(gòu)Fig.2 Structure of FPN

2 基于特征金字塔 CRNN 故障診斷方法

提出一種特征金字塔的CRNN結(jié)構(gòu)，CRNN結(jié)合CNN與RNN中的LSTM層，充分利用兩種網(wǎng)絡(luò)對時(shí)域特征和空間域特征的強(qiáng)大處理能力，實(shí)現(xiàn)對故障特征全方位多尺度特征提取，提高故障診斷的準(zhǔn)確率.

2.1 CRNN模塊的構(gòu)建

CRNN模塊的結(jié)構(gòu)如圖3所示.其中，Relu為線性整流函數(shù).其由卷積支路和LSTM支路并聯(lián)構(gòu)成.卷積支路為卷積層，LSTM支路由LSTM層串聯(lián)池化層構(gòu)成.為了配合FPN構(gòu)建特征圖，要求CRNN塊的兩條支路擁有相同的語義尺寸.由于卷積的運(yùn)算特性，每經(jīng)過一層CNN，其實(shí)際語義強(qiáng)度增加(顏色漸深)同時(shí)，語義信息尺寸相應(yīng)減小.而LSTM算法經(jīng)過多輪運(yùn)算后仍保持與原數(shù)據(jù)相同的語義尺寸，如圖4所示.因此，在LSTM支路中串聯(lián)池化層以達(dá)到改變實(shí)際語義尺寸輸出的目的.

圖3 CRNN塊結(jié)構(gòu)Fig.3 Structure of CRNN

圖4 CNN和LSTM的語義變化Fig.4 Semantic map of CNN and LSTM

在設(shè)定實(shí)際參數(shù)時(shí)，將LSTM支路池化層的池化窗口參數(shù)與卷積支路卷積核參數(shù)設(shè)為相同，可以保證兩支路輸出的語義信息尺寸相等.將兩支路特征進(jìn)行并聯(lián)運(yùn)算：

Y2=UY2+VH+B

(4)

式中：Y2為并行運(yùn)算的輸出；U和V分別為LSTM和卷積兩支路的合并權(quán)重；Y2為CNN支路輸出的一維展開；H為多輪LSTM支路輸出的集合；B為偏執(zhí)項(xiàng).將Y2代入最大池化層后得到CRNN塊的輸出矩陣F.

2.2 基于特征金字塔的特征圖構(gòu)建

利用特征金字塔構(gòu)建特征圖可以在幾乎不增加預(yù)算量的前提下增強(qiáng)特征圖的數(shù)量和質(zhì)量.在利用傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行故障診斷時(shí)，只有最后一層網(wǎng)絡(luò)的輸出被納入分類器的運(yùn)算輸入范疇.而特征金字塔特征提取方法能夠使用低層級網(wǎng)絡(luò)提取的特征，更有效地利用網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)算資源.

每個(gè)CRNN塊產(chǎn)生一個(gè)F.設(shè)共有q個(gè)層級的CRNN塊，則其輸出分別為F1，F(xiàn)2,…,Fq.利用FPN構(gòu)建特征圖的具體實(shí)現(xiàn)方法如下：

(5)

式中：Fz為重構(gòu)后第z層的特征圖；Fr為重構(gòu)前第r層的特征圖.重構(gòu)特征圖均包含深層特征語義，其中部分特征圖還包含淺層特征語義.

基于FPN的CRNN模型如圖5所示.其優(yōu)點(diǎn)主要有兩方面：① 在網(wǎng)絡(luò)的各個(gè)層級同時(shí)提取時(shí)域信息和空間域信息，使得特征信息更加豐富，有利于提升診斷準(zhǔn)確率；② 使用FPN構(gòu)建特征圖，增強(qiáng)各層級故障特征語義的同時(shí)節(jié)約運(yùn)算資源，有利于加快故障診斷模型的收斂速度.特征金字塔的構(gòu)建如圖6所示.

圖5 特征金字塔CRNN結(jié)構(gòu)Fig.5 CRNN structure based on feature pyramid

圖6 特征金字塔構(gòu)建示意圖Fig.6 Construction of feature pyramid

2.3 方法介紹

2.3.1構(gòu)建數(shù)據(jù)集 將采集到的振動(dòng)信號分為訓(xùn)練集和測試集.為了取消量綱，加速收斂并增強(qiáng)數(shù)據(jù)可靠性，對原始振動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理：

(6)

圖7 順序重疊抽樣法Fig.7 Sequential overlapping sampling

CNN具有降維特性，導(dǎo)致每經(jīng)過一次池化運(yùn)算，數(shù)據(jù)量均降低至原數(shù)據(jù)的1/4，因此要求拆分后的單個(gè)數(shù)據(jù)長度可以被22n整除.其中，n為池化層層數(shù)，且數(shù)據(jù)長度大于一個(gè)轉(zhuǎn)動(dòng)周期內(nèi)所采集數(shù)據(jù)的長度，即

L≥60f/N

其中：L為抽取數(shù)據(jù)長度；f為采樣頻率；N為轉(zhuǎn)速.

將一維信號堆疊為二維信號，以滿足在減少對原始信號改動(dòng)的同時(shí)，在兩支路分別輸入二維信號和一維信號.該方法可逆，將堆疊后的信號重新展開為一維信號即可還原信號.在卷積支路中使用堆疊后的二維信號，在LSTM支路中使用一維信號.堆疊方法如圖8所示.其中，一維信號長度為mna；二維信號長度為m，寬度為na.

圖8 信號堆疊法Fig.8 Signal stacking method

2.3.2網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練 構(gòu)建如圖9所示的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)并初始化網(wǎng)絡(luò)參數(shù).各支路的具體參數(shù)包括：卷積核的寬度Wk、高度Hk、數(shù)量Kk和步長Sk；LSTM隱藏層數(shù)、LSTM細(xì)胞隱藏向量維度Dl和循環(huán)次數(shù)Kl；池化層窗口寬度Wp、高度Hp和步長Sp；全連接層隱藏層細(xì)胞數(shù)量以及分類器分類數(shù)量.為保證語義信息尺寸一致性，令Wk=Wp、Hk=Hp、Sk=Sp；為保證LSTM中間支路隱藏狀態(tài)作為特征輸出，設(shè)

圖9 基于特征金字塔CRNN的故障診斷流程Fig.9 Fault diagnosis flow based on feature pyramid CRNN

定Dl等于輸入信號單元素的維度； 為保證兩支路輸出特征數(shù)量相等，令Kk=Kl.學(xué)習(xí)率采用指數(shù)衰減法，初始設(shè)為0.02，衰減系數(shù)設(shè)為0.90.共進(jìn)行80次訓(xùn)練，每次輸入10個(gè)從數(shù)據(jù)集中隨機(jī)抽取的樣本.編譯語言為Python，模型運(yùn)行框架為Keras+Sklearn，硬件環(huán)境為Intel Core i5 2.5 GHz+Inter Iris Plus Graphics 655.對網(wǎng)絡(luò)輸入訓(xùn)練集樣本進(jìn)行訓(xùn)練.

2.3.3網(wǎng)絡(luò)測試 網(wǎng)絡(luò)經(jīng)多次反向傳播更新后，得到最優(yōu)參數(shù)，并輸出故障類型和診斷準(zhǔn)確率.使用t-分布隨機(jī)近鄰嵌入(t-SNE)可視化網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部對特征的學(xué)習(xí)效果.具體流程如圖9所示.

3 試驗(yàn)驗(yàn)證

3.1 故障模擬試驗(yàn)

行星齒輪箱故障數(shù)據(jù)由試驗(yàn)臺(tái)(見圖10)測得.電機(jī)、扭矩儀、行星齒輪箱和磁粉制動(dòng)器通過聯(lián)軸器相互聯(lián)結(jié)實(shí)現(xiàn)傳動(dòng).行星齒輪箱兩側(cè)的扭矩儀對行星齒輪箱的輸入軸和輸出軸施加徑向載荷，磁粉制動(dòng)器施加軸向載荷.行星齒輪箱參數(shù)如表1所示.

圖10 行星齒輪箱試驗(yàn)臺(tái)Fig.10 Planetary gearbox test bed

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

3.2 故障信號采集

在行星齒輪箱中放置三向加速度傳感器，用以收集縱向振動(dòng)信號構(gòu)建試驗(yàn)數(shù)據(jù)集.利用替換故障件的方法模擬行星齒輪箱故障.采樣頻率設(shè)為 20.48 kHz，電機(jī)轉(zhuǎn)速為 1 980 r/min.每組采集到的振動(dòng)信號點(diǎn)為 3 276 750 個(gè)，樣本分割窗尺寸設(shè)為 1 024 個(gè)點(diǎn).采用順序重疊抽樣法，共生成 4 000 個(gè)樣本.其中，訓(xùn)練集樣本 3 200 個(gè)，測試集樣本800個(gè).數(shù)據(jù)集基本信息如表2所示.模型分類器的神經(jīng)元個(gè)數(shù)與故障標(biāo)簽數(shù)相同.圖11為采集信號時(shí)域圖示例.

表2 行星齒輪箱故障數(shù)據(jù)集信息Tab.2 Data information of planetary gearbox fault

圖11 采集時(shí)域信號示例Fig.11 Signal acquisition of time domain

3.3 網(wǎng)絡(luò)參數(shù)設(shè)定

從采集到的振動(dòng)信號中抽取每種工況的樣本信號，約80%作為訓(xùn)練集，約20%作為測試集.抽取信號的步長設(shè)為40.選取所抽取樣本信號的每個(gè)樣本堆疊為24×128 的二維樣本.使用該信號組進(jìn)行診斷，網(wǎng)絡(luò)參數(shù)設(shè)定如表3所示.

表3 網(wǎng)絡(luò)參數(shù)設(shè)定Tab.3 Parameters of network

3.4 診斷準(zhǔn)確率

將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)代入設(shè)定好的網(wǎng)絡(luò)中，每迭代200輪計(jì)算一次故障診斷準(zhǔn)確率(ε)，所得曲線如圖12所示.學(xué)習(xí)率設(shè)為0.001，經(jīng)過約 6 000 輪迭代后，學(xué)習(xí)率設(shè)為 0.000 1，網(wǎng)絡(luò)的準(zhǔn)確率得以收斂.

圖12 診斷準(zhǔn)確率曲線Fig.12 Diagnostic accuracy

在此基礎(chǔ)上對網(wǎng)絡(luò)診斷結(jié)果進(jìn)行K折交叉驗(yàn)證.K折交叉驗(yàn)證是評估模型性能的重要驗(yàn)證方法：將數(shù)據(jù)集隨機(jī)劃分為K組，選擇其中一組作為輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行測試，其余組依次進(jìn)行測試，并重復(fù)若干次劃分.為實(shí)現(xiàn)K折交叉驗(yàn)證，試驗(yàn)數(shù)據(jù)總量需要大于單次試驗(yàn)所需最小數(shù)據(jù)量的K倍.設(shè)置K=5，通過調(diào)整步長獲得更多數(shù)據(jù).驗(yàn)證結(jié)果如表4所示.可知準(zhǔn)確率的最大值為100%，平均值為99.20%，表明網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練沒有過擬合或欠擬合.

表4 網(wǎng)絡(luò)5折交叉驗(yàn)證準(zhǔn)確率Tab.4 50% cross validation accuracy of network

3.5 泛用性驗(yàn)證

基于特征金字塔的CRNN對試驗(yàn)臺(tái)的故障診斷準(zhǔn)確率較高，為驗(yàn)證其對其他實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的泛用性，利用凱斯西儲(chǔ)大學(xué)的滾動(dòng)軸承數(shù)據(jù)集進(jìn)行泛用性驗(yàn)證，軸承試驗(yàn)臺(tái)如圖13所示.其中，軸承轉(zhuǎn)速為 1 750 r/min，采樣頻率為12 kHz.軸承故障數(shù)據(jù)集基本信息如表5所示.對該數(shù)據(jù)集的診斷結(jié)果做5折交叉驗(yàn)證，診斷準(zhǔn)確率結(jié)果如圖14所示.

圖13 凱斯西儲(chǔ)大學(xué)軸承試驗(yàn)臺(tái)Fig.13 Bearing test bed of Case Western Reserve University

圖14 凱斯西儲(chǔ)大學(xué)數(shù)據(jù)診斷準(zhǔn)確率Fig.14 Data diagnosis accuracy rate of Case Western Reserve University

表5 軸承狀態(tài)數(shù)據(jù)信息Tab.5 Data information of bearing status

根據(jù)驗(yàn)證結(jié)果可知，在該滾動(dòng)軸承的數(shù)據(jù)集上，基于特征金字塔的CRNN能很好地實(shí)現(xiàn)故障診斷，準(zhǔn)確率可達(dá)99.5%以上.

3.6 效果對比

利用行星齒輪箱試驗(yàn)臺(tái)數(shù)據(jù)對傳統(tǒng)模型進(jìn)行故障診斷對比驗(yàn)證，以驗(yàn)證基于特征金字塔的CRNN在故障診斷方面的優(yōu)勢.分別對DNN、CNN和LSTM進(jìn)行5折交叉驗(yàn)證，重復(fù)3次，結(jié)果如表6所示.其中，DNN結(jié)構(gòu)為1層輸入層、3層隱藏層和1層輸出層；CNN結(jié)構(gòu)為3層卷積層、3層池化層和1層輸出層；LSTM包括 3 072 個(gè)細(xì)胞，重復(fù)訓(xùn)練64輪.

表6 DNN、CNN和LSTM診斷準(zhǔn)確率Tab.6 Diagnostic accuracy of DNN, CNN, and LSTM

計(jì)算得到DNN、CNN和LSTM故障診斷準(zhǔn)確率的平均值分別為62.66%、86.50%和95.63%.可知，傳統(tǒng)DNN的診斷效果最差，LSTM因?yàn)獒槍r(shí)域信息更加有效，所以比CNN診斷準(zhǔn)確率更高.基于特征金字塔的CRNN的診斷準(zhǔn)確率平均值則比LSTM高3.62%，證明該方法具有優(yōu)越性.

3.7 t-SNE可視化分析

t-SNE方法具有可視化效果好、低維數(shù)據(jù)的分布和原始數(shù)據(jù)特征空間分布重合度高等特點(diǎn).對完成訓(xùn)練的特征金字塔CRNN中卷積池化層和全連接層的輸出特征進(jìn)行t-SNE降維可視化分析，如圖15所示.在圖15(a)中，由卷積池化層提取的特征，經(jīng)過降維后具有良好的聚類效果.在圖15(b)中，經(jīng)過特征金字塔和全連接層篩選后，不同故障類別的特征得到了較好的分類效果，驗(yàn)證了該方法提取目標(biāo)域故障特征的有效性.

圖15 行星齒輪箱試驗(yàn)臺(tái)數(shù)據(jù)集t-SNE分析Fig.15 t-SNE analysis of data set of planetary gearbox test bench

4 結(jié)論

(1) 利用CNN和LSTM，特征金字塔CRNN可以同時(shí)使用一維和二維信號并行提取信號特征，并使用特征金字塔進(jìn)行特征構(gòu)建，實(shí)現(xiàn)在較小網(wǎng)絡(luò)層級和較低系統(tǒng)內(nèi)存占用前提下的訓(xùn)練和故障診斷.

(2) 利用基于特征金字塔CRNN故障診斷方法對振動(dòng)信號進(jìn)行診斷，僅對振動(dòng)峰值時(shí)域信號進(jìn)行簡單歸一化和堆疊，簡化了人工信號優(yōu)化流程.該方法可以很好地實(shí)現(xiàn)對振動(dòng)信號的識(shí)別和分類，經(jīng)行星齒輪箱故障數(shù)據(jù)集測試，得到的診斷準(zhǔn)確率平均值為99.20%.

(3) 使用凱斯西儲(chǔ)大學(xué)數(shù)據(jù)集驗(yàn)證了基于特征金字塔CRNN對振動(dòng)信號診斷的泛用性，利用t-SNE對所提方法的網(wǎng)絡(luò)中全連接層故障特征進(jìn)行了降維和可視化，驗(yàn)證了該方法提取目標(biāo)域故障特征的有效性.