一種結合改進Inception V2模塊和CBAM的軸承故障診斷方法

姚齊水，別帥帥，余江鴻，陳前旭

（湖南工業大學機械工程學院，湖南株洲 412007）

引 言

滾動軸承作為機械設備的關鍵基礎部件，其性能狀態將決定機械設備能否安全可靠地運行。對軸承的運行狀態進行有效地檢測和故障預警，可以有效避免事故的發生，減少經濟損失［1］。

在《中國制造2025》的藍圖下［2］，中國的機械工業信息化進入了快速發展軌道，機械設備更加復雜，產生的數據海量［3］。傳統的故障診斷方法已經不能滿足軸承類轉動部件故障診斷的需求，因此，基于數據驅動的故障診斷方法具有更大的研究價值，基于深度學習方法的故障診斷技術將更能滿足需求。目前，越來越多的卷積神經網絡正逐步從巨型網絡向輕型網絡發展，其模型精度也越來越高。高峰等［4］通過卷積神經網絡自適應提取特征的優點，建立了基于卷積神經網絡的診斷模型。當樣本數據較少且分布不均衡時，故障診斷率仍然很高。袁建虎等［5］提出了一種基于小波時頻圖像和卷積神經網絡的軸承診斷方法。利用小波變換得到軸承振動信號的時頻圖像，以灰度圖像作為輸入，利用卷積神經網絡對軸承故障類型進行識別。龐俊等［6］通過改進非線性映射函數，同時在卷積神經網絡中加入殘差神經元，把振動信號轉換為灰度圖的形式作為特征輸入，經過試驗得到比較高的準確率。傳統深度學習的軸承故障診斷方法存在網絡復雜，訓練參數多，模型泛化性弱的問題。

近些年，網絡模型中引入注意力機制能夠提取到輸入特征中更為關鍵的信息，因此被廣泛應用于各類深度學習任務當中。朱浩等［7］提出了一種基于感知網絡的結構，通過注意機制對通道中的數據特征賦予不同的權重，從而獲得更關鍵的特征數據和更準確的識別率。鄧佳林等［8］構建了基于通道注意機制的一維卷積神經網絡故障診斷模型SECNN。通過對信道特征的學習，增強了網絡的適應性，與傳統的卷積神經網絡相比有了顯著的提高。相比上述注意力機制，CBAM（Convolutional Block Attention Module）結合空間和通道的雙重注意力機制，能夠獲得更為全面的特征信息。

本文提出一種基于Inception V2 模塊進行改進的卷積神經網絡模型，引入CBAM 注意力機制，將凱斯西儲大學軸承數據集作為輸入，通過改進的網絡模型，在不失軸承故障識別的準確率的同時，簡化網絡，減少訓練參數，提高訓練速度，在保證訓練準確率的同時提高效率，為軸承故障診斷提出了一種新方法。

1 卷積神經網絡

1.1 卷積層與池化層

早期的卷積神經網絡是一種受視覺系統神經機制啟發的生物物理模型［9］。多隱層人工神經網絡是為模仿生物大腦皮層而專門設計的，廣泛應用于計算機視覺和深度學習等相關領域。卷積神經網絡通常具有深層結構，一般由輸入層、卷積層、下采樣層、全連接層和輸出層組成。卷積層也稱為“檢測層”，下采樣層也稱為“池化層”。卷積層和池化層是神經網絡特征提取的核心模塊。在卷積層，卷積核執行卷積運算如下式所示：

式中為偏置項；為權值項為是第l層卷積層特征；為l－1層的第i個特征圖；f（·）為激活函數。

遍歷輸入特征圖，自動提取特征；在卷積之后，使用ReLu 激活函數，如下式所示：

通過激活函數，將非線性因素引入神經元，使神經網絡可以任意逼近任何非線性函數，并可應用于多種非線性模型。

池化層是一種降采樣操作，保留輸入數據中顯著的特征，降低特征的維度，增大卷積核的感受野，使模型可以抽取更加全面的特征；同時，減少了下一層的輸入，從而減少了計算量，加快了模型的優化。

1.2 Inception V2 模塊

Inception 模塊［10］是卷積神經網絡發展史上的一個重要節點。在Inception 模塊出現之前，大多數流行的卷積神經網絡只是將卷積層越來越直接地堆疊起來，使網絡越來越深，并增加卷積神經網絡的規模以獲得更好的性能，但這樣網絡就更容易過擬合，計算量也會成倍地增加。在此背景下，2014年Ima?geNet 競賽冠軍GoogLeNet（Inceptionet V1）誕生了。GoogLeNet 的核心是它的基本單元Inception模塊，同一層網絡內使用不同尺寸的卷積核，提升了模型感知力，可以提取不同尺寸的特征，通過1×1卷積核作用到輸入特征圖的每個像素點，依靠減少1×1 卷積核個數，減少輸入輸出特征圖深度，從而達到降維的目的，減少了參數量和計算量。本文以Inception V2 模塊為基礎，增加平均池化層，將每一層網絡進行拓寬，分別設置1×1，3×3 卷積核，以及最大池化層，結構如圖1所示。通過1×1 卷積來降低通道數把信息聚集，將特征沿深度方向疊加輸出，通過全局平均池和全連接層對數據進行分類。

圖1 改進的Inception V2 模塊Fig.1 Improved Inception V2 module

1.3 CBAM 注意力機制模塊

CBAM（Convolutional Block Attention Module）雙重注意力機制由Woo 等［11］首次提出，與只關注通道特征的SENet 相比，CBAM 是一種結合了空間和通道的注意力模塊，增強特征圖中的有用特征，抑制無用特征，在實際應用當中可以取得更好的效果。圖2為CBAM 注意力模塊的示意圖。首先通過通道注意機制模塊對輸入特征圖進行處理，在通道注意力模塊當中分別進行全局平均池化，全局最大池化提取更為豐富的高層次特征；接著分別通過MLP（Multilayer Perceptron），將通道數壓縮為C/r，再擴張回C，其中C為通道數，r為衰減比率，取r=16；然后將MLP 輸出的特征經過sigmoid 激活操作，生成最終的通道注意力模塊輸出，將該輸出對應元素相乘。計算流程如下式所示：

圖2 CBAM 注意力機制示意圖Fig.2 Schematic diagram of CBAM attention mechanism

式中F表示輸入特征；σ表示sigmoid 激活函數。

空間注意力模塊主要探討在空間層面特征圖的內在關系，即突出區域的重要性，與通道注意力模塊相輔相成?？臻g注意力模塊在算法上相對簡單些，把通道注意力模塊輸出作為空間注意力模塊所需要的輸入，經過卷積核大小為7×7 的標準卷積層后獲得空間注意力模塊的特征圖。計算流程如下：

式中f7×7表示卷積核大小為7×7。

1.4 模型優化

在Inception V2 模塊中引入批量歸一化（Batch Normalization）層［11］，解決在訓練過程中中間層數據分布發生改變的問題，防止梯度消失或爆炸，加快訓練速度。主要計算方法是：首先求出該批次數據的均值，再求出該批次數據的方差，對樣本數據進行標準化處理，最后引入兩個可學習的參數β和γ，使網絡能夠學習原始網絡的特征分布。具體操作過程如下式所示：

式中和βB分別表示每批次數據的方差和均值；為每批次數據經過標準化處理后的數據；?為常數項；γ和β為可學習參數。

Inception V2 模塊中使用了1×1 的卷積核用來減少維度和修正線性激活（ReLu）。當網絡模型輸入為224×224×64 時，不經過1×1 卷積核直接進入64 通道3×3 卷積核（使用全0 填充），參數量為3×3×64×64=36864；經過48 通道卷積核1×1 后再進入3×3 卷積核時，參數量為1×1×64×48+3×3×48×48=23808，參數大約減少到原來的三分之二。因此通過1×1 卷積核，能夠對特征圖進行降維，減少模型參數，能夠有效加速模型收斂。

和全連接層相比，通過全局平均池化的方法［12］，賦予每一個通道實際的類別意義，全局平均池化的出現讓卷積結構更簡單，大大減少參數數量，達到優化網絡結構，防止過擬合的目的，是一種更樸素的卷積結構選擇。全局平均池化操作原理如下：假設要預測K個類別，在卷積特征提取的最后一層卷積層會生成K個特征圖，通過全局平均池化就可以得到K個1×1 的特征圖，將這些1×1 的特征圖輸入到Softmax 分類器之后，每一個輸出結果代表著這K個類別的概率，從而起到取代全連接層的效果。

2 實驗驗證和性能分析

2019年Google 推出了TensorFlow 2 版本，改進的TensorFlow 2 相對于1 版本將Keras 作為核心的高級API，更容易入手，因此本次實驗采用使用TensorFlow 2.3 搭建模型。

2.1 軸承故障診斷

2.1.1 實驗數據

本文采用凱斯西儲大學軸承數據集中采樣頻率為48 kHz 驅動端軸承數據，對CBAM?InceptionNet卷積神經網絡進行驗證。軸承試驗臺由1.5 kW 電機、轉矩傳感器、功率試驗機和電子控制器組成。待測軸承支撐電機轉軸。驅動端軸承為SKF6025。采用電火花加工技術，分別在軸承外圈、內圈和滾動體三個部位人為加工產生直徑為0.1778 mm，0.3556 mm 以及0.5334 mm 的單點故障。故障軸承安裝在試驗電機上，分別在0馬力（1797 r/min）、1馬力（1772 r/min）、2 馬力（1750 r/min）、3 馬力（1730 r/min）四種負載條件下進行試驗。加速度傳感器采集故障軸承的振動加速度信號，本次實驗取0，1，2 馬力三種負載工作條件下外圈、內圈、滾動體故障數據，其中外圈選擇損傷點在6 點鐘方向位置的故障。圖3為1 馬力工作條件下正常軸承和故障軸承時頻信號。

圖3 1 馬力條件下軸承各狀態時頻信號Fig.3 Time-frequency signal of each state of the bearing un?der the condition of 1 horsepower

2.1.2 數據處理

傳統的信號分析方法大多適應于工況穩定的情況下，如包絡譜法等，而滾動軸承振動信號是一種典型的非線性、非平穩的振動信號，單一的時域分析或者頻域分析在分析非平穩振動信號時能力有限，而通過時頻分析，提供了時域與頻域的聯合信息分布，能夠在時頻域中識別出該信號的真實頻率，提取更為有效的信號特征。

短時傅里葉變換在對非平穩振動信號進行分析時，窗函數太寬會導致時間分辨率低，窗函數太窄又會導致頻率分辨率低，如何設置窗口的寬度成為了該方法一個明顯的缺陷。小波變換能夠有效彌補短時傅里葉變換的不足，自動適應不同頻率信號的分析要求，對信號進行多尺度細化分析，因此更適合應用在滾動軸承振動信號分析中。通過連續小波變換（CWT）將振動信號轉化為時頻圖，既能夠生成詳細反映信號特征的二維圖，又能夠充分發揮卷積神經網絡在圖像處理問題中的優勢，更適合應用在本文的方法中。由于Morlet 復小波在時域和頻域均有較好的分辨率，更適合應用在工程實踐中，因此本文采用Morlet 復小波進行信號處理。

2.1.3 數據集構建

本文選取凱斯西儲大學48 kHz 采樣頻率下的驅動端軸承故障數據進行分析。首先用cmor3?3 小波對0 馬力條件下軸承振動數據進行小波信號處理，將一維振動信號轉換為二維的時頻圖（224×224），如圖4所示。通過TensorFlow 2.3 制作數據集，設置每種故障的訓練集為800，測試集為200，將訓練集分別輸入到卷積神經網絡中，最后通過測試集驗證模型故障識別準確率。

圖4 0 馬力條件下軸承各狀態時頻圖Fig.4 Time-frequency diagram of each state of the bearing under the condition of 0 horsepower

2.2 模型構建

改進后的Inception V2 模塊增加平均池化層拓寬網絡的寬度，在跨通道組織信息時，獲得更為全面的特征信息，提高網絡表達能力，在每個改進后的Inception V2 模塊后加入CBAM 注意力模塊，進一步提高故障識別能力。通過分析卷積神經網絡在滾動軸承故障診斷任務中的表現，可以發現深層的網絡雖然能夠提取到更為深層的特征圖像，但同樣也會帶來更多的計算量，模型也會增大；而淺層的網絡又會經常面臨過擬合的問題，模型不夠穩定且影響故障診斷精度。因此，合理的模型結構可以獲得比較豐富的特征圖，提取到更多的有效特征，既能夠準確地對滾動軸承故障進行診斷，又能夠減少冗余的計算，減小模型大小。

首先對輸入數據進行標準卷積運算，經過最大池化層，生成Inception V2 模塊的輸入。設置4 組引入CBAM 注意力機制改進后的Inception V2 模塊，故障診斷流程如圖5所示，模型如圖6所示，模型參數如表1所示。

圖5 故障診斷流程Fig.5 Fault diagnosis process

圖6 CBAM-InceptionNet 卷積神經網絡模型Fig.6 CBAM-InceptionNet convolutional neural network model

2.3 實驗分析

2.3.1 模型性能驗證

將數據集按8∶2 劃分訓練集、測試集，同時對輸入特征圖片分別進行鏡像、翻轉以及隨機剪裁操作，驗證模型泛化能力。實驗一：使用原始的Inception V2 模型，調整卷積核個數，使用交叉熵損失函數和Softmax 分類器，激活函數采用ReLu，Batch?size=32，迭代次數epoch=30，加入BN 層對特征圖進行批量歸一化處理，通過全局平均池化操作，建立特征圖與類別之間的關系。實驗二：使用改進后的In?ception V2 模型結構，按照表1模型參數構建模型。其余參數與實驗一相同。實驗三：沿用實驗2 的模型參數以及模型結構，加入CBAM 注意力模塊。

表1 模型參數Tab.1 Model parameters

三組實驗的準確率和損失值分別如圖7和8 所示。實驗一在經過30 次訓練后，訓練集的準確率達到96.97%，Loss 值從2.2 降低至0.08，測試集的準確率達到96.75%，Loss 值從2.1 降低至0.08，訓練至第22 個epoch 時模型收斂。實驗二經過30 次訓練后，訓練集的準確率達到97.05%，Loss 值從2.1 降低至0.08，測試集準確率達到98.12%，Loss 值從1.9 降低至0.05，在增加平均池化層，進一步拓寬Inception V2 模型寬度后，訓練集、測試集準確率都得到提高，訓練至第21 個epoch 時模型收斂，但模型不夠穩定。實驗三在經過9 次訓練后，模型收斂，訓練集準確率達到100%，Loss 值從2.0 降低至0.0008，測試集準確率達到100%，Loss 值從1.3 降低至0.0008。實驗結果表明，在對輸入特征進行鏡像、翻轉、隨機裁剪等變化后，改進的Inception V2 模塊有助于提高故障識別準確率，加入CBAM 注意力機制后，模型收斂速度、圖像分類的準確率、模型的穩定性都得到了很好的提升。為進一步說明改進后的CBAM?In?ceptionNet 模型的優越性，分別記錄三組實驗訓練結束后的總參數量如表2所示。從表中可以清晰地看到，增加Inception V2 模塊寬度能夠減少訓練參數，提升訓練準確率，但相對模型穩定性有所下降，引入CBAM 注意力機制后，模型總參數僅增加6950，相比較而言，參數增加0.004%，準確率可以提升到100%。

表2 各實驗訓練總參數Tab.2 Total training parameters of each experiment

圖7 訓練準確率Fig.7 Training accuracy

圖8 訓練損失值Fig.8 Training loss

2.3.2 變負載條件下模型性能驗證

實際工作中的軸承會在不同負載的條件下運轉，故障振動頻率改變，故障特征也會隨之改變。為驗證CBAM?InceptionNet 模型在變載負載環境下自適應性，分別用1，2，3 馬力負載下的實驗數據訓練三組實驗模型，而后用另外兩種負載數據集作為測試集以驗證CBAM?InceptionNet 模型故障診斷性能。同時引入傳統兩層CNN 模型、文獻［8］中人工特征+SVM 模型以及文獻［13］中的WDCNN 作為對比實驗，實驗結果如圖9所示。

圖9 不同模型在變負載條件下故障識別準確率Fig.9 Different models' fault recognition accuracy rate under variable load conditions

分析圖9可知，人工提取特征配合支持向量機的方法準確率低于另外三種網絡模型，主要原因在于人工提取故障特征自適應性不強，支持向量機的非線性表達能力不足導致了整體故障識別率低的結果；傳統的卷積神經網絡在激活函數的激勵下，有比較強的非線性表達能力，但是淺層的模型識別能力不強，深層的模型收斂慢，且模型的泛化性有所欠缺；WDCNN 使用116×1 的大卷積核獲取輸入特征的全局信息，故障識別率能達到90%，有較大的提升；CBAM?InceptionNet 通過Inception 模塊獲得輸入特征的不同信息，引入雙重注意力機制，進一步突出有用特征，弱化無用特征，故障識別率整體高于WDCNN，達到了94.1%。整體來看，CBAM?Incep?tionNet 在變負載環境下有較好的自適應性，故障識別準確率保持在一個較高的水平，且浮動較小，模型的穩定性明顯優于另外三種模型。

2.3.3 模型自適應性驗證

在實驗一0 馬力負載訓練集中隨機加入少量1，2，3 馬力負載數據，令模型在新構建的訓練集中進行一定次數的微調訓練，并進行測試。實驗結果如圖10 所示，其中模型在對1 馬力負載測試集進行試驗時，故障識別率能達到100%，平均故障識別準確率達到了97.8%。按照均等數量分別從四組實驗測試集中隨機選取，構建包含四種復雜環境下的混合測試集，測試準確率達到99.11%，引入混淆矩陣（如圖11 所示）進一步說明模型在不同負載條件下有較好的自適應性，能夠準確識別故障類型。

圖10 不同負載條件實驗結果圖Fig.10 Experimental results diagram of different load condi?tions

圖11 混淆矩陣Fig.11 Confusion matrix

2.3.4 高噪聲條件下模型性能驗證

在實際運行過程中，軸承所處的工作環境往往比較復雜，采集到的軸承振動信號會夾雜各種噪聲。因此，為了進一步驗證模型在不同噪聲環境下的故障診斷性能，根據噪聲數據與正常數據的3∶8 比例構造訓練集，并用加入噪聲后的測試集來評價模型的性能。

以內圈0.1778 mm 故障為例，加入信噪比SNR=10，12，14，16，18，20 的噪聲信號。圖12 為原始信號與添加信噪比SNR=10，20 的時域信號，通過對比可知信噪比SNR數值越大，噪聲越小，信號失真越小。

圖12 軸承內圈0.1778 mm 故障信號與加噪信號時域圖Fig.12 Time domain diagram of 0.1778 mm fault signal and noise signal of bearing inner ring

為了對比實驗，引用文獻［14］中實驗數據作為對照，實驗結果如表3所示，通過分析可知，CBAM?Inception 網絡模型平均故障診斷準確率可以達到94.92%，在噪聲環境下故障識別準確率最高，模型自適應性強；Inception V1 模型使用多尺度卷積增加網絡寬度，因為其缺乏通道以及空間的特征標定，模型學習深度不夠從而導致準確率較低；VGG16 模型通過不斷疊加網絡深度，提高了模型的故障診斷能力。然而，隨著網絡深度的增加，訓練參數的數量也隨之增加，精度也有所提高，但模型的實際效益相對較低。

表3 模型抗噪聲實驗結果Tab.3 Anti?noise experiment results of models

2.3.5 模型泛化性驗證

為了充分驗證本文方法的優越性以及泛化性，采用西安交通大學軸承數據集［15］進行實驗，其中西安交通大學軸承數據集采用的是LDK UER204 滾動軸承，不同于凱斯西儲大學數據集中的SKF6205滾動軸承。

首先選取數據集中內圈故障、外圈故障、保持架故障以及正常四類狀態數據，按照相同的數據處理方法將振動信號轉換為時頻圖，然后分別組成訓練集以及測試集以供模型實驗驗證。通過分析圖13可知，本文方法能夠有效診斷不同型號的滾動軸承故障，有較為廣泛的應用場景。

圖13 西安交通大學軸承實驗結果Fig.13 Bearing test results of Xi'an Jiaotong University

3 結 論

針對傳統卷積神經網絡忽略通道特征和空間特征所造成的故障識別率低、模型參數多、以及自適應性差等問題，提出了改進后的CBAM?InceptionNet故障診斷模型，簡化網絡模型的結構，彌補了通道特征和空間特征的缺失。實驗結果表明，該模型在軸承故障診斷中具有良好的性能。

（1）提出的CBAM?InceptionNet 卷積神經網絡，能夠快速有效地進行軸承故障診斷。

（2）改進后的Inception V2 模塊把不同卷積核大小的輸出沿深度方向上堆疊在一起，提取不同層次特征，借助這種自動提取特征的功能，可以直接從原始圖像像素中提取更有效的特征數據，并學習良好的特征表示。

（3）CBAM?InceptionNet 在變負載條件以及高噪聲下表現穩定，能夠在不同型號的滾動軸承故障識別中保持一個較高故障診斷水平。

（4）構建以Inception 模塊為主引入注意力機制的卷積神經網絡，模型訓練更為快速，可以占用更少的計算機資源，為簡化神經網絡提供了一種方法。