基于壓縮激勵殘差神經網絡的軸承損傷診斷*

韓元政 谷艷玲 陳長征 田 淼 孫鮮明

1沈陽工業大學機械工程學院 沈陽 110870 2寧波坤博測控科技有限公司 寧波 315201

0 引言

滾動軸承作為各類型旋轉機械設備的主要部件，其穩定運行對于設備而言是至關重要的[1]。當軸承在運轉過程中出現損傷，不僅會造成經濟損失，更嚴重的會導致人員傷亡。隨著軸承損傷診斷技術的不斷發展，若軸承出現損傷狀況，解決流程是先對軸承的損傷信號進行采集，然后對其進行損傷特征提取，最后對損傷類型進行識別[2]。軸承損傷特征提取的方法主要包括傅里葉變換、局部均值分解和變分模態分解等[3]。對于軸承損傷識別的方法主要有支持向量機、極限學習機等機器學習識別方法和前饋神經網絡、卷積神經網絡以及卷積神經網絡變體等[4]深度學習識別方法。

由于軸承損傷特征提取的軸承振動信號大部分都是非平穩的信號。時頻分析彌補了單一使用時域分析和頻域分析的不足，能更好地反應軸承損傷信號的細節[5]，是處理非平穩信號的有力工具。連續小波變換是時頻變換的一種，能減小信息冗余，適合相似性檢測和奇異性分析，且能很好地顯現出軸承損傷信號的時頻特性。

殘差神經網絡（ResNet）是He[6]提出的新型網絡結構模型，其在傳統的卷積神經網絡結構中引入殘差學習，加速了模型訓練的速度，提高學習效率。將壓縮激勵（SE）模塊引入到殘差神經網絡中，相較殘差神經網絡極大地提高了模型的準確率，且模型的訓練速度更快。目前國內學者對壓縮激勵殘差神經網絡進行了大量研究，羅會蘭等[7]運用壓縮激勵殘差模型對視頻動作進行識別，實驗證明了該方法能有效地提升動作識別性能。鄔可等[8]運用壓縮激勵殘差神經網絡與行人的特征進行融合，進而對人進行重識別，相比于其他神經網絡模型具，實驗證明其有更高的精度。

本文針對軸承運行產生的損傷問題，提出了基于壓縮激勵殘差神經網絡的軸承損傷識別方法。該方法首先對軸承原始振動信號用連續小波變換（CWT）進行時頻變換，生成二維時頻圖像樣本；再將樣本送入壓縮激勵殘差神經網絡模型進行訓練；最后在輸出層使用Softmax分類器對軸承損傷類別進行分類，并用實驗臺對模型性能進行測試。為驗證模型的效果，分別對不同特征提取方法和不同網絡模型準確率設置了2組對照試驗。實驗結果表明：使用壓縮激勵殘差神經網絡前提下，連續小波變換相比于振動灰度圖（VI）和短時傅里葉變換（STFT）診斷用時短、準確率高。將連續小波變換后的時頻圖像樣本作為輸入，壓縮激勵殘差神經網絡模型相比于其他神經網絡模型具有更高的軸承損傷識別精度。

1 軸承損傷診斷方法的基本理論

1.1 連續小波變換

連續小波變換是時頻分析方法之一，其自適應主要體現在窗口大小由頻率高低自動調整，能夠進行多分辨率分析[9]。連續小波變換表達式為

式中：α為尺度因子，τ為平移因子，α為控制小波變換的中心頻率，τ控制小波在時間軸沿著信號的平移。兩參數因子由母函數ψ（t）經過伸縮平移得到，且均取連續變化值。連續小波變換能有效顯示信號特征。

1.2 壓縮激勵模塊

壓縮激勵模塊如圖1所示，壓縮激勵模塊分為壓縮和激勵2部分。壓縮部分（Squeeze）是用全局平均池化的方法將維度為H×W×C的特征進行壓縮，得到1×1×C，其中H為高度，W為寬度，C為通道數，經壓縮后的H×W變為一維，這使得H×W的全局特征都賦給了壓縮后的參數，使感受區域增大。激勵部分（Excitation）為全連接層，將壓縮部分的結果1×1×C作為輸入，并對每個通道的重要性進行預測。Scale操作是將預測得到各通道重要性大小作用到之前的特征圖所對應通道上[10]，對提取的特征使用重標定的方法，并根據通道的重要程度得到權重。Scale操作極大提升了主要特征，使網絡模型識別準確率得到了有效的提高。

圖 1 壓縮激勵模塊

1.3 壓縮激勵殘差神經網絡

殘差神經網絡的出現解決了隨神經網絡深度加深而導致的網絡退化等問題。在傳統的卷積神經網絡結構上加入帶快捷連接線的殘差塊，由多個這樣結構的網絡塊組成殘差神經網絡。殘差塊結構如圖2所示。

圖 2 殘差塊結構

x作為網絡的輸入，h(x)為輸出，若直接將x添加到網絡的輸出，則網絡建模為f(x)=h(x)-x，稱為殘差學習。殘差神經網絡特點是可以讓輸入信息跳過當前網絡層，直接傳遞到后面的網絡層，有效地解決了隨著訓練網絡層數的增加而導致網絡效果變差等問題[11]。

由圖3可以看出，壓縮激勵殘差神經網絡和殘差神經網絡很相似，但比殘差神經網絡做得更多。殘差神經網絡只是增加了一個跳躍鏈接，而壓縮激勵殘差神經網絡在其基礎上，在相鄰兩個網絡層之間加入了壓縮激勵模塊，能使各通道之間的信息進行交互，大幅提高了網絡的準確率。將壓縮激勵模塊結合到殘差網絡結構中，能顯式地表現出各特征通道之間的關系，并對提取的特征使用重標定的方法，進而根據通道的重要程度得到權重，即通過網絡學習自動獲取特征通道的重要程度，且根據每個通道重要程度的大小進行抑制或提升，相比引入新的空間維度極大地降低網絡復雜度。

圖 3 壓縮激勵殘差神經網絡結構

2 軸承損傷診斷方法

2.1 軸承損傷診斷流程

首先，對軸承原始振動信號進行重疊采樣，并對截取的數據進行連續小波變換，得到包含軸承損傷特征的二維時頻圖像樣本；其次，將壓縮處理后二維時頻圖像樣本輸送到壓縮激勵殘差神經網絡模型里進行訓練和損傷識別；最后，經過訓練優化后的模型可用于軸承的損傷識別與分類。軸承損傷診斷流程如圖4所示。

圖 4 軸承損傷診斷流程圖

2.2 模型參數設置

隨著網絡模型的深度增加，模型的特征學習能力也得到一定的提升。本文設計的壓縮激勵殘差神經網絡模型共38層，在壓縮激勵模塊中添加BN層，并在網絡結構中的全連接層用全局池化層替代，不僅減少模型的運算量，還增加模型的泛化能力。表1顯示了壓縮激勵殘差網絡模型的結構參數。

表 1 壓縮激勵殘差神經網絡結構參數

壓縮激勵殘差神經網絡結構主要包含1個輸入層、1個卷積層、1個最大池化層、4個壓縮激勵殘差塊，1個全局池化層以及1個輸出層。其中每個SE殘差塊結構中包含2個卷積層、1個全局池化層和2個全連接層。為了防止過擬合和梯度彌散等問題，在SE殘差塊結構中的卷積層后都引入BN層，不僅可以起到加速訓練的效果，還能提高網絡模型的泛化能力[12]。

4 實驗驗證

為驗證實驗結果，使用Inter Core i5-10400 CPU處理器、Window10系統的計算機，使用Matelab2018a、Python3.7進行編程，并在Tensor flow2.0的框架下進行實驗。使用QPZZ-Ⅱ旋轉機械振動損傷實驗臺的實際滾動軸承損傷數據進行驗證。實驗臺如圖5所示，其由交流電動機、加載裝置、加速度傳感器、速度傳感器、轉軸、測試軸承和VIBXpert振動數據采集器組成。利用振動數據采集器對測試軸承的水平和垂直方向的振動數據進行采樣并實時傳輸到電腦中進行收集。

圖 5 QPZZ-Ⅱ旋轉機械振動損傷實驗臺

實驗選用的軸承型號為NU205ECML圓柱滾子軸承，內徑25 mm，外徑52 mm，節圓直徑38.5 mm，滾動體直徑為7.5 mm，滾動體個數13，接觸角0°。交流電動機轉速為1 525 r/min，采樣頻率為16 384 Hz，損傷類型分別為軸承的滾動體損傷、內圈損傷、外圈損傷以及正常狀態。通過振動數據采集器分別采集輕載和重載工況下4種損傷類型的軸承振動數據，并將標簽設置為1～4，分別表示軸承4種損傷狀態。實驗數據集的劃分是隨機抽取總樣本數據的2/3作為訓練集，以總樣本數據的1/3作為測試集，其中B代表滾動體、IR代表內圈、OR代表外圈，N代表正常狀況，表2顯示了軸承的損傷類型、標簽和數據集的劃分。

4.2 實驗數據處理

本文選擇軸承水平方向的振動數據，使用Matlab2018a對軸承原始振動數據進行處理。首先，考慮到數據樣本有限，故采用重疊采樣的方法增加數據量。其次，將軸承每種損傷類型的數據截成300段，每段截取信號長度為1 024。最后，使用連續小波變換對損傷信號進行時頻變換，得到二維時頻圖像樣本，圖6為軸承輕載時的4種損傷類型的時頻圖像樣本。其中，在對振動數據進行連續小波變換時，小波基函數的選取非常重要。常用的小波基有Haar小波和Morlet小波等，根據小波分析最大匹配原理，選取類似機械軸承脈沖信號的復Morlet小波的Cmor1-3作為母波，因為軸承振動信號與復Morlet小波的幾何形狀接近，所提取的特征準確，故尺度序列長度設置為256；其次，將時頻圖像壓縮成大小；最后將壓縮后的時頻圖像樣本輸入到壓縮激勵殘差神經網絡模型進行訓練和測試。

圖 6 軸承損傷類型時頻圖

4.3 實驗結果及分析

本文對實驗臺測試軸承數據分別使用振動灰度圖、短時傅里葉變換、連續小波變換3種不同的數據處理方法進行比較，每種方法重復實驗5次，以5次結果的均值作為最終結果，實驗結果如表3所示。從實驗結果中可以看出，3種不同的特征提取方法在壓縮激勵殘差神經網絡中，均能使損傷識別的準確率達到97%以上，實驗證明這3種損傷特征提取方法的有效性和適用性。在均使用壓縮激勵殘差神經網絡前提下，連續小波變化相比于振動灰度圖和短時傅里葉數據處理方式，訓練時間更短，損傷診斷的準確率更高，故經對照實驗結果選取連續小波變換作為軸承損傷診斷的數據處理方式。

表3 基于壓縮激勵殘差神經網絡的診斷結果

為了驗證壓縮激勵殘差神經網絡模型的優越性能，本文設計了另一組對照實驗，將壓縮激勵殘差神經網與卷積神經網絡（LetNet），殘差神經網絡（ResNet），VGG進行對比。根據第1組對照試驗結果，實驗選用連續小波變換所得二維時頻圖像樣本作為各神經網絡的模型輸入，經多次調試實驗訓練迭代次數均設置為10次。4種網絡模型對比結果如圖7所示。由實驗結果可知，壓縮激勵殘差神經網絡相比于其他3個神經網絡模型擁有更高的準確率。

圖 7 神經網絡模型性能對比

本文對壓縮激勵殘差神經網絡的結果進行分析，圖8為壓縮激勵殘差網絡的損失曲線和準確率曲線，可知在迭代第4次時損失函數下降到最低且趨于穩定狀態，準確率在迭代第4次時達到最高且趨于穩定狀態。表明本文所設計的算法收斂速度快，準確率高，在軸承損傷診斷中具有良好的診斷效果。用混淆矩陣來進一步說明該模型，將實驗的結果做成混淆矩陣如圖9所示，每一行代表真實的分類結果，每一列代表測試的分類結果。由此可知，對角線代表所有類別預測的結果與真實結果的關系，其中，有1個軸承外圈損傷被錯分為軸承內圈損傷，其他3種損傷類型的準確率都達到了100%。

圖 8 損失曲線和準確率曲線

圖 9 混淆矩陣

5 結論

本文針對滾動軸承損傷診斷問題，提出了一種基于壓縮激勵殘差神經網絡的損傷診斷方法，并運用實際滾動軸承實驗臺數據集對提出的診斷方法進行實驗驗證。同時設置對照實驗，在選用連續小波變換的時頻圖樣本作為模型輸入的基礎上，將壓縮激勵殘差神經網絡與卷積神經網絡、殘差神經網絡、VGG網絡算法的診斷準確率進行對比。實驗結果證明了所提出壓縮激勵殘差神經網絡算法收斂速度快，對軸承損傷診斷的準確率高達99.95%。今后，將進一步優化損傷診斷模型，提升其損傷診斷的準確率，并將其應用于其他重要零件的損傷診斷中。