基于強(qiáng)制特征適配的卷積抗噪模型的滾動(dòng)軸承故障診斷

錢思宇，秦東晨，陳江義，袁峰

(鄭州大學(xué) 機(jī)械與動(dòng)力工程學(xué)院，鄭州 450001)

機(jī)電驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)和電動(dòng)機(jī)的大多數(shù)故障由滾動(dòng)軸承損壞引起，這可能導(dǎo)致設(shè)備停機(jī)，造成經(jīng)濟(jì)損失或安全事故，因此滾動(dòng)軸承的故障檢測尤為重要。

近幾年，深度學(xué)習(xí)方法大量應(yīng)用于軸承故障診斷領(lǐng)域，利用其深度學(xué)習(xí)的特點(diǎn)自動(dòng)提取原始數(shù)據(jù)的層次表示特征[1-2]：文獻(xiàn)[3]提出一種基于深度殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能故障診斷方法，并使用多傳感器融合對(duì)其改進(jìn)，實(shí)現(xiàn)了信噪比0～10 dB范圍內(nèi)軸承故障振動(dòng)信號(hào)的分析；文獻(xiàn)[4]通過對(duì)堆疊式去噪自編碼器進(jìn)行遷移性學(xué)習(xí)的研究，提高了編碼器在低噪聲干擾環(huán)境下的樣本分類正確率；文獻(xiàn)[5]提出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的領(lǐng)域自適應(yīng)故障診斷，可將舊領(lǐng)域?qū)W習(xí)到的知識(shí)應(yīng)用到新領(lǐng)域；文獻(xiàn)[6]提出通過最小化最大均值差異來實(shí)現(xiàn)領(lǐng)域共享特征技術(shù)；文獻(xiàn)[7]提出用于軸承時(shí)序振動(dòng)信號(hào)的卷積模型，在不同數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)良好，而且將批量自適應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)化引入模型，從而提高了模型的抗噪性能。

上述研究沒有涉及無噪和有噪領(lǐng)域的遷移，且提出的抗噪模型在高噪環(huán)境下表現(xiàn)不佳。因此，提出一種基于卷積-注意力機(jī)制-強(qiáng)制特征適配(Attention Mechanism Convolutional Neural Network—Mandatory Feature Adaptation，AMCNN-MFA)的軸承故障診斷模型，其具備以下特點(diǎn)：1)實(shí)現(xiàn)端到端的軸承故障診斷模式，無需對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)信號(hào)處理；2)模型結(jié)構(gòu)簡單，網(wǎng)絡(luò)參數(shù)規(guī)模小；3)模型能夠應(yīng)對(duì)不同程度的噪聲干擾，診斷精度高。

1 故障特征適配

在傳統(tǒng)領(lǐng)域，軸承故障類型和工況保持不變的情況下，傳感器采集到的軸承振動(dòng)信號(hào)雖然會(huì)由于其他機(jī)械部件的噪聲干擾而有所區(qū)別，但通過傳統(tǒng)信號(hào)處理得到的軸承故障特征是不會(huì)改變或不會(huì)有太大波動(dòng)，也就是說噪聲干擾不會(huì)改變軸承本應(yīng)存在的故障特征。而在深度學(xué)習(xí)中，標(biāo)簽相同的樣本經(jīng)過模型網(wǎng)絡(luò)層會(huì)得到類似的樣本特征，本文的故障特征(通過卷積特征提取層得到，沒有具體的物理意義，與傳統(tǒng)信號(hào)領(lǐng)域具有實(shí)際物理意義的故障特征有所區(qū)別)適配就是在這種背景下，將無噪聲樣本(傳感器采集的原始樣本)與高噪聲樣本(添加高強(qiáng)度隨機(jī)干擾后的樣本)的故障特征進(jìn)行適配，即將特征的數(shù)據(jù)分布映射到同一空間，減小兩類樣本故障特征的距離，以確保故障特征不會(huì)有太大的數(shù)值波動(dòng)，使深度學(xué)習(xí)模型挖掘信號(hào)數(shù)據(jù)中的有效故障特征，從兩類樣本中獲取不變特征，以增強(qiáng)模型的抗噪性。

1.1 強(qiáng)制特征適配

對(duì)于共享標(biāo)簽的原始數(shù)據(jù)和加噪數(shù)據(jù)(通過對(duì)原始數(shù)據(jù)添加高強(qiáng)度噪聲得到)，強(qiáng)制特征適配(MFA)根據(jù)標(biāo)簽類別對(duì)卷積模型特征提取層得到的高層故障特征進(jìn)行正確的特征分布?xì)w一化，并減小特征分布偏移程度。

強(qiáng)制特征適配中的數(shù)據(jù)分為兩類：服從數(shù)據(jù)分布p的原始特征Ds(xs，ys)，服從數(shù)據(jù)分布q的加噪特征Dt(xt，yt)。其中，x為樣本特征數(shù)據(jù)，y為樣本標(biāo)簽，ys和yt共享標(biāo)簽。強(qiáng)制特征適配的示意圖如圖1所示，其原理為：使用評(píng)估原始域和加噪域數(shù)據(jù)分布偏移程度的相關(guān)方法，利用2個(gè)域的正確標(biāo)記將相同類別的振動(dòng)信號(hào)樣本經(jīng)過卷積模型特征提取后得到的高層故障特征強(qiáng)制性進(jìn)行數(shù)據(jù)分布重合(盡可能減小特征數(shù)據(jù)的分布偏移)，使深度學(xué)習(xí)模型從加噪樣本中學(xué)習(xí)到與原始樣本通用的故障特征，從而能夠應(yīng)對(duì)復(fù)雜的高噪場景。

圖1 強(qiáng)制特征適配示意圖

1.2 最大均值差異

最大均值差異(Maximum Mean Discrepancy，MMD)[8]是目前遷移學(xué)習(xí)，尤其是域適應(yīng)(Domain Adaptation)中使用最廣泛的一種損失函數(shù)，主要用來度量2個(gè)不同但相關(guān)的分布(p,q)的距離。2個(gè)分布的距離定義為

(1)

式中：xs為源域數(shù)據(jù)；xt為目標(biāo)域數(shù)據(jù)；H表示這個(gè)距離由φ(·)將數(shù)據(jù)映射到再生核希爾伯特空間中進(jìn)行度量；E表示對(duì)映射到再生核希爾伯特空間的樣本特征取均值。利用最大均值差異可以很好地評(píng)估軸承振動(dòng)信號(hào)原始樣本與高噪樣本之間故障特征的差異性。

無偏估計(jì)是用樣本統(tǒng)計(jì)量估計(jì)總體參數(shù)時(shí)的一種無偏推斷，dH(p,q)的無偏估計(jì)為

(2)

1.3 特征分布距離

原始樣本特征與加噪樣本特征之間的數(shù)據(jù)分布偏移距離可以用最大均值差異表示，對(duì)于故障特征向量屬于故障類別c的偏移距離為

(3)

式中：xs為原始樣本的特征向量；xt為加噪樣本的特征向量。

由于每個(gè)樣本都有長度為類別總數(shù)C的標(biāo)簽向量(獨(dú)熱編碼)，向量中只有1個(gè)位置為1，其余C-1個(gè)位置都為0，所以在計(jì)算所有樣本的屬于類別c的故障特征均值時(shí)，由于所有樣本的類別標(biāo)簽并非都是c，在計(jì)算有效樣本總數(shù)時(shí)應(yīng)該去除類別標(biāo)簽不為c的無效樣本，即

(4)

(5)

(6)

(7)

2 AMCNN-MFA軸承故障診斷模型

2.1 模型結(jié)構(gòu)

AMCNN-MFA模型由特征提取層、分類層、特征適配模塊等構(gòu)成，具體算法流程如圖2所示。

圖2 AMCNN-MFA軸承故障診斷模型結(jié)構(gòu)示意圖

2.2 注意力機(jī)制的引入

通道注意力機(jī)制能夠使模型將更多的注意力集中在更重要的特征上，其具體算法如圖3所示，因此在模型引入通道注意力以權(quán)衡卷積層所得特征數(shù)據(jù)中每個(gè)通道特征信息的重要程度，增強(qiáng)模型的魯棒性和分類聚類效果。在卷積特征提取層的首尾兩層引入通道注意力，將經(jīng)過卷積層后得到的特征H經(jīng)過一定處理后的數(shù)值送入sigmoid函數(shù)，通過計(jì)算得到不同特征維度各自的權(quán)重系數(shù)(0～1)，再將得到的系數(shù)與輸入特征進(jìn)行對(duì)應(yīng)通道相乘組成新的特征H′，這些新特征便是經(jīng)過權(quán)重分配的特征，能夠幫助模型獲得更關(guān)鍵和重要的信息，使模型做出更準(zhǔn)確的判斷。

圖3 通道注意力機(jī)制

2.3 強(qiáng)制特征適配損失的引入

l=lJ+αlMFA，

(8)

(9)

式中：α用于權(quán)衡域適配損失在模型總損失中所占的權(quán)重。

2.4 模型配置細(xì)節(jié)

AMCNN模型的具體參數(shù)見表1：在模型輸入的開始加入隨機(jī)采樣層，相當(dāng)于對(duì)數(shù)據(jù)加入適度噪聲，使網(wǎng)絡(luò)提取的故障特征更具魯棒性；網(wǎng)絡(luò)模型中，除了提取振動(dòng)信號(hào)高級(jí)特征的一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層外，還在卷積模塊的首尾添加通道注意力模塊，為特征通道分配不同的權(quán)重，以增大有效特征在總特征域的占比，減少無效特征的干擾。

表1 AMCNN軸承故障診斷模型的具體參數(shù)

模型使用Adam優(yōu)化器，加速模型尋優(yōu)過程，減少迭代次數(shù)。在網(wǎng)絡(luò)迭代過程中，為避免學(xué)習(xí)率過大導(dǎo)致迭代路徑振蕩過大，使用學(xué)習(xí)率指數(shù)衰減策略，以確保模型在迭代循環(huán)中能夠越來越逼近最優(yōu)解。學(xué)習(xí)率指數(shù)衰減策略為

(10)

式中：lR為初始學(xué)習(xí)率；e為當(dāng)前訓(xùn)練步數(shù)；et為模型總訓(xùn)練步數(shù)；λ為衰減速率參數(shù)。

3 多故障程度數(shù)據(jù)集試驗(yàn)

基于Python-Pytorch搭建深度學(xué)習(xí)模型，在不同類型的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行5次訓(xùn)練和測試并對(duì)測試結(jié)果取平均值，與其他模型進(jìn)行性能對(duì)比，驗(yàn)證本文提出的AMCNN-MFA模型的抗噪聲能力和泛化能力。

3.1 試驗(yàn)數(shù)據(jù)集

3.1.1 CWRU軸承數(shù)據(jù)集

選取凱斯西儲(chǔ)大學(xué)(CWRU)軸承數(shù)據(jù)集[10]中的驅(qū)動(dòng)端軸承SKF6205在2hp工況下的數(shù)據(jù)進(jìn)行試驗(yàn)，振動(dòng)信號(hào)的采樣頻率為48 kHz，不對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行任何預(yù)處理，實(shí)現(xiàn)端輸入，數(shù)據(jù)長度為1 600(軸承運(yùn)轉(zhuǎn)一圈的采樣點(diǎn))，數(shù)據(jù)采取半周期重疊采樣以擴(kuò)充數(shù)據(jù)量。具體數(shù)據(jù)集構(gòu)成見表2，其中，訓(xùn)練集分為源域(原始樣本，不作任何處理)和目標(biāo)域(加噪樣本，在原始樣本中添加信噪比-10 dB的高斯白噪聲[11])；驗(yàn)證集為加噪樣本(在原始樣本中添加信噪比-10 dB的高斯白噪聲)；測試集為加噪樣本(在原始樣本中添加信噪比-10～10 dB的高斯白噪聲)。

表2 CWRU軸承數(shù)據(jù)集

訓(xùn)練集中一隨機(jī)原始故障信號(hào)及其加噪信號(hào)(添加-10 dB的隨機(jī)噪聲)的時(shí)域波形如圖4所示，加噪信號(hào)與原始信號(hào)差異很大，原始信號(hào)的幅值在0.5 m/s2以內(nèi)，而加噪信號(hào)的幅值大部分在0.5～1.0 m/s2，小部分超過1.0 m/s2。模型的作用是在2個(gè)不同信號(hào)中提取公共的故障特征。

(a)原始信號(hào)

3.1.2 PB軸承數(shù)據(jù)集

采用帕德博恩大學(xué)(PB)滾動(dòng)軸承人工損傷數(shù)據(jù)集[12]中的6203軸承在N15M07F10工況(轉(zhuǎn)速1 500 r/min，轉(zhuǎn)矩0.7 N·m，徑向載荷1 000 N)下的數(shù)據(jù)進(jìn)行試驗(yàn)，振動(dòng)信號(hào)的采樣頻率為64 kHz，采樣長度為2 560，噪聲配置同表2。故障缺陷由電動(dòng)雕刻機(jī)單點(diǎn)加工，加工位置為軸承內(nèi)、外圈，根據(jù)不同的加工深度(1～2 mm)將故障程度分為等級(jí)Ⅰ和Ⅱ，結(jié)合軸承健康運(yùn)轉(zhuǎn)狀況共構(gòu)成5種故障類型，具體數(shù)據(jù)集構(gòu)成見表3。

表3 PB軸承數(shù)據(jù)集

3.1.3 加速壽命試驗(yàn)真實(shí)損傷數(shù)據(jù)集

真實(shí)損傷軸承數(shù)據(jù)來自帕德博恩大學(xué)滾動(dòng)軸承加速壽命試驗(yàn)[12]，試驗(yàn)軸承為6203型深溝球軸承，通過加速壽命試驗(yàn)使軸承產(chǎn)生疲勞損壞，大多以點(diǎn)狀剝落的形式出現(xiàn)，損傷程度分為等級(jí)Ⅰ和Ⅱ，損傷位置為內(nèi)、外圈，與健康狀況共構(gòu)成5類故障類別。本文選擇運(yùn)行在N15M07F10工況的故障軸承數(shù)據(jù)，振動(dòng)信號(hào)的采樣頻率為64 kHz，采樣長度為2 560，數(shù)據(jù)集(PB-Reality)的最終構(gòu)成與3.1.2中的表3完全一致。

3.2 試驗(yàn)參數(shù)設(shè)置

模型訓(xùn)練參數(shù)見表4，采用Kaiming進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)初始化[13]，分別使用3個(gè)數(shù)據(jù)集中的訓(xùn)練集對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，其中，CWRU訓(xùn)練集的具體訓(xùn)練過程如圖5所示：各損失曲線在訓(xùn)練過程中逐漸收斂趨于0；訓(xùn)練集、驗(yàn)證集的分類正確率緩慢增長并趨于穩(wěn)定。

表4 AMCNN軸承故障診斷模型訓(xùn)練參數(shù)

圖5 模型訓(xùn)練過程(CWRU訓(xùn)練集)Fig.5 Model training process(CWRU training sets)

3.3 試驗(yàn)結(jié)果

為確保試驗(yàn)結(jié)果的可靠性，進(jìn)行5次訓(xùn)練并對(duì)測試集的分類正確率取平均值。本文搭建的AMCNN-MFA模型通過特征適配提高抗噪能力，除此之外，還采用具備抗噪能力的機(jī)器學(xué)習(xí)模型和其他深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行對(duì)比分析：使用高斯徑向基核函數(shù)的支持向量機(jī)(SVM)、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[14](DNN)、第一層寬卷積核深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[7](WDCNN)、深度殘差收縮卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[15](DRSN)、基于訓(xùn)練干擾的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[16](TICNN)，同時(shí)使用未添加注意力機(jī)制模塊的CNN-MFA模型進(jìn)行消融試驗(yàn)，驗(yàn)證注意力機(jī)制在模型中的作用。所有模型都使用相同的時(shí)序數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)輸入，其中，DNN中大量引入Dropout層， WDCNN中引入隨機(jī)采樣層，DRSN中引入自適應(yīng)軟閥值去噪模塊，TICNN引入AdaBN，用于增強(qiáng)各模型的抗噪能力。

各軸承數(shù)據(jù)的測試集在不同模型中的分類結(jié)果如圖6和圖7所示，具體的分類準(zhǔn)確率見表5，分析可知：

表5 各軸承數(shù)據(jù)測試集在不同模型中的分類準(zhǔn)確率

Tab.5 Classification accuracy of each bearing data test set in different models

模型參數(shù)量CWRU軸承數(shù)據(jù)集PB軸承數(shù)據(jù)集PB-Reality軸承數(shù)據(jù)集SVM—38.04%±1.32%33.37%±2.07%34.03%±2.01%DNN2 476 74483.22%±2.41%66.20%±3.01%79.29%±1.93%WDCNN50 63674.75%±1.56%87.13%±1.76%89.98%±1.03%DRSN63 69674.56%±2.59%62.26%±2.02%78.10%±1.59%TICNN60 28885.54%±1.03%91.89%±1.32%96.65%±0.56%CNN-MFA30 74494.20%±0.51%95.13%±0.43%99.59%±0.21%AMCNN-MFA30 75696.79%±0.23%96.14%±0.34%99.92%±0.05%

圖6 各軸承數(shù)據(jù)測試集在不同模型中的分類結(jié)果Fig.6 Classification results of each bearing data test set in different models

圖7 各軸承數(shù)據(jù)測試集的消融試驗(yàn)結(jié)果

1)AMCNN-MFA模型總體性能最可靠，平均分類準(zhǔn)確率最高，均高于96%且波動(dòng)不超過0.4%；在高噪聲(低信噪比，-10～0 dB)場景下，AMCNN-MFA模型的性能大幅度領(lǐng)先其他模型，在最強(qiáng)噪聲(信噪比-10 dB)下的分類準(zhǔn)確率也能達(dá)到80%以上的，遠(yuǎn)高于其他模型；在低噪聲(高信噪比，0～10 dB)場景下，AMCNN-MFA模型的性能也能以較小優(yōu)勢領(lǐng)先其他模型，分類準(zhǔn)確率都在98%以上。

2)相對(duì)于CNN-MFA模型，在使用注意力機(jī)制的情況下，AMCNN-MFA模型總體增加的參數(shù)量可忽略不計(jì)，但分類準(zhǔn)確率均有不同程度的提升，在3個(gè)數(shù)據(jù)集上的平均性能提升分別為2.59%，1.01%，0.33%。

利用TSEN[17]可視化方法對(duì)CWRU軸承數(shù)據(jù)測試集(信噪比-5 dB)在AMCNN-MFA和CNN-MFA模型中進(jìn)行各網(wǎng)絡(luò)層的二維可視化，并對(duì)測試得到的預(yù)測標(biāo)簽和真實(shí)標(biāo)簽求取混淆矩陣，結(jié)果如圖8和圖9所示：

圖8 CWRU軸承數(shù)據(jù)測試集(信噪比-5 dB)在AMCNN-MFA模型上的可視化圖及混淆矩陣Fig.8 Visualization and confusion matrix of CWRU bearing data test set(SNR-5 dB)on AMCNN-MFA model

圖9 CWRU軸承數(shù)據(jù)測試集(信噪比-5 dB)在CNN-MFA模型上的可視化圖

1)原始信號(hào)在特征空間中幾乎不可區(qū)分；隨著層級(jí)深入，模型可區(qū)分出健康和故障狀態(tài)，并逐漸對(duì)故障類型進(jìn)行細(xì)分，通道注意力模塊2已可對(duì)10類故障狀態(tài)完全聚類。

2)由混淆矩陣可知，在整個(gè)測試集中，模型只對(duì)故障類別1和8產(chǎn)生錯(cuò)誤判別，圖8h同樣反映了這一現(xiàn)象。

3)與CNN-MFA模型相比，AMCNN-MFA模型中，通道注意力模塊1將卷積層1得到的特征類別7和9更明顯地聚類，通道注意力模塊2將卷積層4得到的特征類別1，2，3，5，8，9十分明顯的聚類，表明注意力機(jī)制能夠提高模型對(duì)各故障類別的聚類能力，提高模型的魯棒性。

4 結(jié)論

本文提出的一種新的抗不同程度噪聲干擾的AMCNN-MFA模型，其是基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、注意力機(jī)制、強(qiáng)制特征適配模塊搭建而成的高性能模型，具備以下特點(diǎn)：

1)AMCNN-MFA模型可實(shí)現(xiàn)端到端的診斷模式，無需對(duì)原始診斷數(shù)據(jù)進(jìn)行任何處理，避免了傳統(tǒng)故障診斷方法需人工提取故障特征的步驟，診斷信號(hào)輸入模型后可直接輸出分類結(jié)果。

2)AMCNN-MFA模型具備最少的參數(shù)量，結(jié)構(gòu)簡單且訓(xùn)練難度較小，對(duì)不同軸承數(shù)據(jù)集的平均分類準(zhǔn)確率均高于96%且波動(dòng)不超過0.4%。

3)采用通道注意力機(jī)制，使AMCNN-MFA模型3個(gè)軸承數(shù)據(jù)集上的平均性能分別提高了2.59%，1.01%，0.33%，有效提升了模型的診斷性能和分類魯棒性。