基于時序灰度圖和分組ResNet的回轉支承故障診斷

李云飛,蘇文勝

(1.江蘇省特種設備安全監督檢驗研究院，江蘇無錫 214174；2.國家橋門式起重機械產品質量監督檢驗中心，江蘇無錫 214174)

0 前言

回轉支承作為旋轉類起重機的重要轉向部件，在運行時會受到多種力的作用，因此易出現故障。回轉支承出現故障時維修成本高，而且可能會導致生產線停工，因此對回轉支承進行故障診斷具有重大意義。回轉支承部位產生的聲發射信號復雜，需要對信號進行必要的處理以提高故障診斷的精度。文獻[2]利用包絡譜分析方法，有效消除了聲發射信號中的背景噪聲的影響，提取到了隱藏在信號中的特征。文獻[4]運用EEMD方法，根據分解所得到的IMF分量很好地實現了回轉支承的故障診斷。文獻[5]針對多工況下滾動軸承故障聲發射信號智能識別問題,提出了一種長短時記憶網絡與遷移學習相結合的故障識別方法，端對端地實現多種工況下故障的實時在線智能監測。回轉支承的轉速低、特征頻率小，傳統的故障診斷方法具有一定的局限性，而且進行診斷的特征是人為選擇的，不一定是最優的特征。深度學習方法可以從原始數據中自適應地提取特征，特征是計算機通過訓練和學習得到的，因此在信號識別方面更有優勢，常用的網絡模型為卷積神經網絡(Convolutional Neural Networks，CNN)。模型的特征提取效果受結構和輸入的影響，雖然也有基于一維卷積神經網絡搭建的CNN網絡，但是1D-CNN的學習能力有限，不能很好地提取到復雜工況中的聲發射信號特征。CNN以圖像為輸入時，具有更好的特征提取能力。

綜合上述研究，本文作者提出一種基于時序二維化和ResNet的回轉支承聲發射信號處理方法。通過灰度圖編碼方式將聲發射信號編碼為二維圖像。以識別能力優越的ResNet模型搭建分組網絡框架，并以此框架作為底層結構設計分類模型；重點關注圖像的細節特征，使模型具備更好的特征提取能力，并準確區分聲發射信號的時序差異性，以精準識別回轉支承連接狀態。結果表明：二維化后的聲發射信號更加容易被識別和分類；所構建的模型可以更好地實現起重機回轉支承聲發射信號的識別，效果優于傳統方法，具有較高的故障診斷精度。

1 聲發射信號的時序二維化

灰度圖(Gray Scale Image, GSI)可將白色與黑色兩種顏色按照對數關系進行等級劃分。灰度圖可分為256階，數字0代表全黑，數字255代表全白。灰度圖編碼方式可將一維時序信號編碼為單通道的灰度圖像，其核心思想是將長度為的時間序列編碼成為×的矩陣，其中和、之間滿足以下數量關系：

=×

(1)

對矩陣進行歸一化處理，將矩陣中的數值全部轉換為0～1內，轉換公式為

(2)

得到歸一化后的矩陣后，將矩陣中所有的數值進行灰度化處理，得到信號值在0～255之間的矩陣，就可以得到編碼后的灰度圖像。

=()×255.0

(3)

任何一個彩色圖像都具備3個通道，由紅、綠、藍三原色組成，而灰度圖只有一個通道，因此采用灰度圖可以顯著降低模型在訓練時所需的內存和時間。圖1所示為一維聲發射信號及轉換為的灰度圖像。

圖1 聲發射信號及轉化后的灰度圖

2 基于分組ResNet的分類模型

CNN自從誕生以來，取得了較大發展，涌現出了各種各樣的CNN模型。在初期，使用最多的是LeNet5模型，該模型是深度學習中最經典的模型，包含2個卷積、1個池化層、2個全連接層和1個輸出層，這種方式也被稱為平鋪式網絡結構。LeNet5在簡單圖像分類識別中發揮了較大優勢，但是在較復雜的圖像識別工作中，受限于模型層數限制，該模型不能很好地實現復雜圖像的識別。為解決這個問題，相繼出現了學習能力更加優秀的AlexNet、GoogLeNet和VGG，這些模型有著合理的結構和較深的層數，因此在對復雜圖像識別方面優于傳統的LeNet5模型。

但是在實際使用時，較深層次的網絡沒有達到預估的理想效果，雖然模型層數很多，但模型的訓練精度卻出現了下降，甚至深層次網絡的表現比淺層次的網絡更差。在理論上，網絡的層數越深，網絡可以提取到的特征參數就越復雜，所以深層次網絡的表現應該比淺層網絡好。研究發現，當模型深度過深時，容易出現梯度消失和梯度彌散問題，這使得深層次網絡的識別效果比淺層次網絡的識別效果差。ResNet在平鋪的卷積神經網絡上引入了Shortcut分支結構，使殘差單元以跳層連接的形式實現，解決了反向傳播過程中梯度無法更新的問題，有效地解決了CNN模型在設計時的層數限制，采用ResNet搭建的模型有更加優越的性能。殘差神經網絡(ResNet)中的Basic Block和Bottleneck Block結構如圖2所示。

圖2 殘差網絡結構

文中所用數據為通過聲發射信號編碼得到的灰度圖像。為使模型在保留全部輸入特征信息的同時又具備細節特征提取和抗噪聲干擾的能力，避免網絡過擬合，選擇性能優越的ResNet18作為網絡模型，并對網絡參數進行優化，使它適用于文中所使用的灰度圖。優化后的網絡結構如圖3所示。

圖3 基于ResNet18網絡的改進模型

優化后的網絡模型將ResNet18模塊作為子結構，每個子模塊卷積核大小不同，以便更好地識別時頻域特征圖。將3個子模塊的輸出展平為一維張量，并通過設置3個全連接層以及Dropout操作防止過擬合現象的發生，通過Softmax輸出分類結果。優化后的模型計算原理如圖4所示。

圖4 優化后的模型計算原理

3 試驗結果分析

3.1 試驗設置

試驗中采用的回轉支承為某船廠150T大型回轉支承，結合工程實際信號開展試驗，進行信號采集和處理。該回轉支承型號為132.45.2800.03，運轉速度為5 r/min。試驗現場如圖5所示。

圖5 試驗現場

試驗所用傳感器型號為SR150M諧振式傳感器，頻率為60～400 kHz，3個傳感器等距環向布置。傳感器采集到的信號經PAI前置放大器放大處理后，被SAEU2S型聲發射主機接收，然后將數據傳輸給計算機。此次試驗所設置信號采樣頻率為2 500 kHz、采樣點數為4 096，經現場空采和斷鉛試驗后，設定采集時的波形和參數門限為38 dB，以減少外界環境干擾。共采集了4種不同運動狀態下的回轉支承聲發射信號數據，分別為內環、外環和滾動體故障，再加上正常狀態信號，試驗中共采集4種回轉支承的聲發射信號，如圖6所示。

圖6 實測回轉支承信號

采集結束后共得到回轉支承在4種運行狀態下各60 min的聲發射信號。根據需要將采集到的聲發射信號分為兩部分：一部分(采樣50 min)作為訓練數據，用于訓練模型；另一部分(采樣10 min)作為測試數據，用于驗證模型，樣本集劃分如表1所示。經編碼得到的4種信號灰度圖如圖7所示。

表1 樣本集劃分

圖7 轉換得到的灰度圖

3.2 對比模型設置

回轉支承部位的聲信號復雜，在設計模型時需要解決的問題就是從復雜的信號中提取到可以很好地區分回轉支承故障的信號，提高故障診斷精度。為評估文中所用模型的優越性，選取傳統機器學習常用的SVM和BP神經網絡分類器，以及深度學習中主流的CNN模型和自動編碼器(SAE)作為對比。參與對比的試驗算法有SVM、BP、SAE、1D-CNN、ResNet18、VGG16。

SVM本質上是一種二分類器，目的是從輸入特征中學習一個0/1的分類模型。SAE類似于SVM，但SAE可以很好地實現多分類問題。BP神經網絡是一種采用反向傳播算法訓練的多層反饋網絡，訓練后會得到輸入-輸出模式映射關系。

SVM和SAE需要具有較少特征的樣本進行訓練，而BP神經網絡權值太多，也需要較少特征的樣本來減小計算量。SVM和SAE所需的存儲空間小，但是調參困難，SVM較難解決多分類問題。1D-CNN是由一維卷積核搭建的卷積神經網絡，可實現信號的端到端識別，省去信號處理步驟，缺點是其特征提取能力較差，模型層數受限，對于復雜的信號難以實現分類。VGG16、ResNet18都是基于二維卷積神經網絡搭建的，但是結構和層數都不同，特征提取能力優于采用一維卷積神經網絡搭建的模型，但需要輸入為二維圖像。

各方法參數如下：(1)SVM以聲發射信號時頻域特征(fea)為輸入，核函數選擇RBF高斯徑向基，懲罰因子為50，核函數半徑為0.25；(2)BP神經網絡以聲發射信號時頻域特征(fea)為輸入，有10個隱含層和1個輸出層；(3)1D-CNN以原始聲發射信號(ori)為輸入，有3個卷積、1個池化層、3個全連接層、1個輸出層；(4)SAE以聲發射信號時頻域特征(fea)為輸入，有5個全連接層、1個輸出層；(5)VGG16以灰度圖為輸入，有13個卷積層、5個池化層、3個全連接層；(6)ResNet18以灰度圖輸入，有15個Basic Block模塊、2個全連接層、1個輸出層。

3.3 試驗結果分析

在參與對比的模型里，SVM分類器的輸入為聲發射信號的時頻域特征，較少樣本即可完成模型的訓練，因此不進行200次的迭代，其余每種算法都進行200輪次的迭代。經過迭代后，各模型的訓練結果如圖8所示。表2所示為最終的訓練結果。

圖8 不同模型訓練結果

表2 不同診斷模型的診斷準確率

由圖8和表2可知：BP神經網絡分類器的最終損失函數值最大，最終分類準確率也最低；采用1D-CNN方式訓練，訓練損失值較大，其最終準確率也較低；SAE和VGG16模型最終損失值和準確率相近，SAE經過30輪次迭代后逐漸收斂，VGG16則是經過60輪迭代后趨于穩定，VGG16的最終準確率高于SAE；ResNet18和文中模型的初始準確率最高，損失值收斂最快，訓練損失值小于其他模型，最終分類準確率也高于其他模型，但是ResNet18的準確率波動較大，呈現出不穩定的狀態，而文中模型的測試準確率更加穩定，曲線更平滑，因此性能更好。

4 結論

本文作者以起重機大型回轉支承為研究對象，以回轉支承的聲信號作為評價手段，針對回轉支承的聲信號進行數據重構，得到了灰度圖。將灰度圖作為文中所提改進模型的神經網絡輸入，通過對改進模型進行訓練學習，獲得具備較高精度的回轉支承故障診斷模型。在此基礎上，與傳統的特征提取識別方法和傳統分類模型進行對比。結果表明：文中所提方法的性能更優。