基于卷積神經網絡的化工旋轉機械故障識別

程凱

摘 要：針對化工旋轉機械故障識別困難的問題，以旋轉機械離心泵為例，通過分析二維卷積神經網絡存在的問題，對卷積神經網絡故障識別模型進行優化。首先利用小波變換等方法對機械振動信號進行特征提取，得到顯著特征集，再利用降維方法去除不必要的環境噪音等冗余特征，使特征信息更容易被卷積神經網絡識別;然后構建基于一維卷積神經網絡的旋轉機械故障識別模型，進行特征識別;最后，通過仿真試驗，對上述改進后的故障識別模型進行驗證。結果表明，通過特征提取優化和降維優化的一維卷積神經網絡模型，訓練時間極短，模型構建快速，同時具有更高的旋轉機械故障識別準確率，證明改進后的旋轉機械故障識別模型具有很高的可行性。

關鍵詞：CNN;化工機械;故障識別;特征提取

中圖分類號：TP391.41;TP183;TH17文獻標識碼：A 文章編號：1001-5922（2022）04-0088-05

Abstract： Aiming at the difficulty of fault recognition of chemical rotating machinery， taking centrifugal pump of rotating machinery as an example， the fault recgnition model of convolutional neural network was optimized by analyzing the existing problems of two-dimensional convolutional neural network. Firstly， wavelet transform and other methods were used to extract features from mechanical vibration signals， thus the significant feature sets were obtain. Then， dimensionality reduction method was used to remove unnecessary redundant features such as environmental noise， making feature information easier to be recognized by convolutional neural network. Moreover， a fault recognition model of rotating machinery based on one-dimensional convolutional neural network was constructed for feature recognition. Finally， the improved fault recognition model is verified by simulation. The results show that the one-dimensional convolutional neural network model optimized by feature extraction and dimensionality reduction has very short training time， fast model construction， and higher fault recognition accuracy of rotating machinery， which proves that the improved fault recognition model of rotating machinery has high feasibility.

Key words：? CNN ; chemical machinery ; fault recognition ; feature extraction

由于現今的故障識別模型中存在識別速率不足，新增故障無法識別等問題，不能滿足化工旋轉機械故障識別的要求，因此，迫切需要對故障識別模型進行改進。本文基于一維卷積神經網絡，通過選取多種特征提取算法和降維優化算法，經過仿真測試，選出最優算法，構建適用性更強且具有可持續發展的故障識別模型[1-4]，提高了模型生成速率、故障檢測速率和準確率，且能夠分辨出故障種類，基本滿足化工旋轉機械的故障識別要求。

1 卷積神經網絡（CNN）簡介

卷積神經網絡（CNN）是一種基于深度學習的前饋神經網絡[5]，具有出色的特征對比能力，因此廣泛應用于各類數據信息處理。卷積神經網絡一般由輸入層、卷積層、池化層、輸出層4部分組成，其中，輸入層主要利用權值共享將二維信息轉換為一維信息，通過信息網絡對一維信息進行整合處理，得到完整的感知特征集。該部分在保留特征數據的完整性的前提下，對不必要或多余參數進行過濾，使CNN的特征識別量減少，以提高識別速度。卷積層主要利用可學習的卷積核，通過尺寸轉換和卷積計算，對特征信息進行集結整理，構建目標特征集。池化層主要利用池化降維公式降低特征維度，減少過擬合現象的出現，增加CNN識別的穩定性。

傳統二維卷積神經網絡結構[6]如圖1所示。

2 基于一維卷積神經網絡的旋轉機械故障識別 模型構建

2.1 一維卷積神經網絡基本結構

一維卷積神經網絡即在二維卷積神經網絡的基礎上，增加1層卷積層和池化層，去除了二維卷積神經網絡中信號維度轉換操作，使特征信息更為完整，特征處理速度也得以加快。一維卷積神經網絡的結構[7]如圖2所示。

由于CNN模型中的非線性能力較低，為實現對非線性特征的處理，還需在模型中額外加入可求導、輸出值有限等性質的非線性函數[8]，這里選用Sigmoid激活函數，表達式如下：CBD7AFDA-DC75-402C-A069-B4B311CB2F3B

2.2 時頻域特征提取

一維原始振動信號能夠極大地保留了現場的特征，其中包含趨于完整的故障特征，大量的無關信息和環境噪聲，因此需要進行特征提取和處理[9]。

通過統離心泵的故障理論分析[10]，選用脈沖指標和峭度指標來排除環境干擾，提取設備本身產生的振動沖擊;選用振動頻率的均值、方差、幅值來反映振動的能量分布情況、收斂情況和頻率波段，判別設備故障的位置和類型;選用峰值和峰峰值來反映軸承故障[11-12];選用穩定性差均方根值（振動有效值）來診斷緩變故障。

2.2.1 基于小波變換的特征提取

故障特征是一個隨時間變化而變化的訊息，通過小波時頻變換的分析方法即可將其完整地提取出來，基于小波變換的特征生成過程如下：

根據式（4）和式（5），對旋轉機械的振動數據進行分析，即可得到小波時頻圖，能夠得到振動頻率與時間的對應關系。

2.2.2 基于頻譜分量的特征提取

由于旋轉機械運作時，會產生沖擊波，因此還可以通過頻譜分量[13]提取沖擊波頻率的峰值和能量變化，進而實現對設備的故障診斷。基于頻譜分量的特征生成過程流程如下：

為充分得到頻譜中的所有成分，構造二維特征矩陣。為減少實際計算量，將2n個幅值和能量元素盡可能構成方陣，即矩陣列數取，得二維特征矩陣T：

式（10）即可作為一維卷積神經網絡的輸入數據。由于式（10）中的構建過程中，充分考慮了故障診斷中的多重特征，得到的有效信息趨于完整，因此，能夠準確表達旋轉機械的運行狀態，實現對故障的精準定位和種類判別;由于式（10）過程中，設定的矩陣元素數遠小于原始振動波形點數，因此，將式（10）作為故障識別模型的輸入數據，可以極大地減少模型的計算量，同時還能提高模型的前反饋構造速度。

2.3 特征集降維

為去除特征集中不必要的環境噪音等冗余特征，可以通過補償距罔評估技術（CDET）選取發生故障時變化最敏感的信號特征，該方法能有效診斷集中且穩定的故障;也能通過主分量分析法（PCA），將相關指標整合成高代表性的綜合指標，能夠有效除去重復信息，使特征識別趨于簡單直觀。

2.4 故障識別模型構建

基于特征處理改進和一維神經網絡模型，將旋轉機械的故障識別流程分為以下5步：

①提取故障信息顯著特征集。查閱相關資料，得到離心泵的故障種類和相關數據信息，再通過時域分析得到16維時域特征;通過頻域分析和特征構造算法，得到13維頻域特征;通過小波變換，得到信號的72維能量信號及其熵特征。最后將3種特征整合，得到一維混合全域特征集，以該特征集對故障識別模型進行訓練，即可實現利用一維神經網絡對故障信息的挖掘操作;②特征降維優化。選取n組不同故障的訓練樣本和一組正常的訓練樣本構成訓練集，利用補償距離評估方法或主分量分析法，對訓練集樣本進行計算分析降維，得到對n組不同故障都識別敏感的c維特征集（c<101）;③建立故障識別模型。構建一維卷積神經網絡模型，設置初始化網絡參數，再使用訓練集對模型進行故障識別訓練，若達到最大步數&Loss曲線收斂，則保存模型數據，輸出故障識別模型;若不滿足最大步數&Loss曲線收斂，則調整網絡參數，不斷訓練優化。最終構建的模型對訓練集中包含的故障進行識別，并標明故障類型;④故障識別測試。首先構建測試樣本集，通過步驟②的降維優化，輸入步驟③構建的模型中，即可得到測試樣本集的故障識別結果，和實際故障結果比對，得出結論;⑤后續模型優化。當出現新的故障類型時，只需要重新構建該故障的訓練集進行訓練，留存新的模型數據，即可實現對新故障的識別判斷。

上述①～④的步驟可用圖3示意。

3 基于仿真試驗的算法選取

在對一維卷積神經網絡故障識別模型的構建中，運用了多種算法來保證識別精度和準確率，而實際應用中，并非所有算法的優化都具有參考意義，那些不必要的算法在故障識別過程中只會降低識別速率、增加許多不必要的工作量[15]，以下將通過仿真實驗除去那些不必要的算法，并對得到最終的一維卷積神經網絡故障識別模型。

3.1 數據來源與參數設置

為進行仿真模擬，還需要獲取旋轉機械的各種故障類型及其出現故障時和正常運行時的相關樣本，此處選擇離心泵作為測試旋轉機械，選用試驗轉速為600、900、1 200 r/min三擋，選取無故障、葉輪偏心、不平衡、軸承內圈故障、軸承外圈故障等5種設備狀態，選擇樣本長度為4 120字節，分別對每個設備狀態設置600個訓練樣本和60個檢測樣本，選擇特征圖維度為32×32×1像素，采樣頻率24.43 kHz。

在卷積神經網絡中，該選擇卷積神經網絡一批次可以處理90個樣本數據，最大迭代次數為400次，機器學習效率為0.55。

3.2 仿真測試結果及算法選取

3.2.1 特征提取算法仿真驗證及選取

分別用小波變換和頻譜分量的算法進行特征提取，其余部分的處理過程完全相同，得到兩者的模型測試結果，如表1所示。

從表1中可得，基于頻譜分量的快速特征構造算法在模型的各處理階段都具有更高的優勢，因此，最終故障識別模型的特征提取算法選擇快速特征構造算法。

3.2.2 降維算法的仿真驗證及選取

分別用CDET和PCA進行特征降維，其余部分的處理過程完全相同，得到兩種算法的降維后特征集指標，如表2所示。

從表2中可以看出，設定的3種工況下，CDET的Cwl 數值都較小，集中度更好，能夠更加平穩的反映故障特征;CDET的Dhl 數值都較大，能夠更為清晰地區分不同的故障;CDET的a1數值都較大，具有更好的綜合性能評估能力。因此，最終故障識別模型的降維算法選擇CDET。CBD7AFDA-DC75-402C-A069-B4B311CB2F3B

為直觀顯現降維算法的整體優勢，引入未降維的特征集，通過模型仿真，得到CDET降維前后的模型測試結果，如表3所示。

從表3中則可以看出，降維算法在模型的在各類工況下的各處理階段都具有明顯優勢，具有極高的普適性、模型生成速率、模型檢測速率、準確率。

4 結語

本文基于一維卷積神經網絡，構建了一個故障的自動識別系統，通過對特征提取優化和降維優化，獲得了模型生成迅速、故障檢測迅速、準確率高且具有故障種類分析的故障識別模型，并且具有極高的普適性，能夠適應多數工況，且可以隨著故障樣本的增加而不斷進行優化，具有可持續發展性能，滿足大多數旋轉機械的故障識別要求。

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