ResNet-LSTM并行網絡轉子故障遷移診斷方法

向 玲， 張興宇， 胡愛軍， 邴漢昆， 楊 鑫

(1.華北電力大學 機械工程系，河北保定 071003； 2.華電電力科學研究院有限公司，杭州 310030)

轉子是旋轉機械的核心組成部分，在旋轉機械中起著重要作用。在實際運行中，轉子常因設計、制造、安裝和運行條件等因素，會產生各種故障，影響機械設備正常工作[1]。隨著科學技術的發展，對機械設備故障診斷的方法越來越先進[2]。充分挖掘轉子設備中的有效信息，實現機械設備故障的智能診斷已成為研究熱點。

近年來，借鑒深度學習在多個領域成功應用的經驗，將深度學習應用到故障診斷領域，取得了不錯的效果。Janssens等[3]使用卷積神經網絡(CNN)對齒輪箱中的軸承和齒輪故障進行分類，準確率提高了約6%。Lu等[4]使用堆疊降噪自編碼(SDA)在噪聲環境下準確地區分出旋轉機械部件的狀態。Yuan等[5]使用循環神經網絡(RNN)預測航空發電機的壽命。Zhu等[6]結合對稱點模式(SDP)圖像和CNN診斷轉子故障，準確率可達96.5%。王新偉等[7]提出了基于XGBoost算法的汽輪機轉子故障診斷模型，能夠識別汽輪機的9種故障。為提高齒輪箱狀態監測效率和準確性，劉旭斌等[8]提出了基于堆疊去噪自編碼-長短期記憶網絡(SDAE-LSTM)的故障監測模型，該模型能夠及時發現齒輪箱異常。以上方法將深度學習算法引入故障診斷領域，提高了旋轉機械故障診斷的準確率，但在實際運行中，很難收集到足夠的數據，且將模型應用于新的診斷任務時，需要對整個模型進行再訓練。

遷移學習是一種跨領域、跨任務的學習方法，能夠利用已有知識解決不同問題[9]，已被引入智能故障診斷領域。Shao等[10]基于遷移學習，利用預訓練好的模型提取低層次特征，再使用時頻圖微調高層次網絡，在小樣本數據集上提升了齒輪和軸承的故障診斷準確率。Chen等[11]提出暫態混沌神經網絡(TCNN)遷移學習框架，在不同工況數據集下，使目標域上分類的平均準確率達到99.03%。He等[12]提出一種經過優化的深度傳遞自編碼方法，利用源域足夠的輔助數據對優化的深度自編碼器進行預訓練，并將參數傳遞至目標模型，在不同工況間的遷移準確率達到93%。

針對轉子系統實際故障樣本少的情況，筆者提出了基于殘差網絡(ResNet)和長短期記憶網絡(LSTM)的并行網絡(RLPN)的轉子故障遷移診斷方法，利用ResNet-LSTM并行網絡能夠同時提取時間和空間特征的優勢，以及遷移學習對樣本需求量較少的優勢，解決了小樣本下轉子故障診斷問題。使用ResNet模塊提取信號的空間特征，采用LSTM模塊提取信號的時間特征，再將時間和空間特征進行特征融合，增強模型特征的表達能力。然后在源域中訓練模型，再采用參數遷移的方法，在目標域中完成轉子故障的分類，實現小樣本下的轉子多故障識別。

1 理論基礎

1.1 遷移學習

遷移學習是從源域中學習知識并應用到目標域中，使目標域能夠更好地完成故障診斷任務[13]。領域和任務是遷移學習的2個基本概念。領域D={χ,P(X)}，其中X={x1,…,xn}?χ，xi表示源域的第i個樣本，χ代表源域的樣本空間，P(X)表示χ的邊緣概率分布；任務T={γ,f(·)}，定義Y={y1,…,y2}?γ，yi表示目標域的第i個樣本，γ代表目標域的樣本空間，目標是學習預測函數f(·)：X→Y。

給定源域DS和源任務TS、目標域DT和任務TT，遷移學習是學習DS和TS的知識，在目標域DT中提高任務TT中的預測函數f(·)。

針對轉子故障遷移診斷問題，將在2種不同工況下采集的數據設為源域和目標域，將源域中訓練的模型參數向目標域遷移，借助源域和源任務知識，學習源域和標簽之間的函數映射關系，再利用目標域中的少量有標簽的樣本微調優化模型，實現對目標域的故障識別。

1.2 殘差網絡

當采用深度學習進行網絡訓練時，隨著網絡層數的增加，網絡在訓練過程中會出現梯度消失和退化問題。He等[14]在2016年提出了ResNet，該網絡具有極強的特征提取能力，解決了網絡準確率隨著網絡層數增加而產生飽和甚至下降的問題，ResNet模型結構如圖1所示。

圖1 ResNet模型結構

殘差單元的表達式為：

yl=f(xl,Wl)+h(xl)

(1)

xl+1=g(yl)

(2)

式中：xl為上一個模塊的輸入；Wl為卷積層的權重矩陣；f(xl,Wl)為xl經過2次卷積操作后的輸出；h(xl)為恒等映射函數，目的是保證輸入xl與f(xl,Wl)尺寸相同；yl為未經過ReLU激活函數前的殘差輸出；g(yl)為ReLU激活函數；xl+1為yl經過ReLU激活函數后的輸出。

基于上式，在h(xl)=xl時，由淺層l到深層L的學習特征表達式為：

(3)

利用鏈式求導法則可求得反向傳播過程的梯度：

(4)

式中:Lloss為交叉熵損失函數。

由式(4)可知，ResNet在誤差反向傳播中，可使得梯度大于0，避免梯度消失。ResNet模塊的主要思路是引入跳躍連接，在反向傳播過程中，可以通過跳躍連接將誤差有效地傳遞給上一層，避免普通卷積網絡隨著網絡層數的增加而產生梯度消失的現象。

1.3 長短期記憶網絡

在解決序列數據的依賴問題時采用循環神經網絡(RNN)模型，該模型具有保持短期記憶的能力。神經元不僅可以接受自身的信息，還可以接受其他神經元的信息，在故障診斷領域表現出極強的生命力。但對于傳統的RNN，由于其內部tanh層的特點，當序列數據較長時，初始的記憶信息會消失，存在梯度爆炸和消失問題，很難保持長時間的記憶。

LSTM模型是RNN模型的變體，其引入了門控制機制，以控制信息的累積速度，可有效解決長期記憶的問題[15]。LSTM模型結構如圖2所示。

圖2 LSTM模型結構

LSTM模型前向傳播過程為：

ft=σ(Wf·xt+Rf·ht-1+bf)

(5)

it=σ(Wi·xt+Ri·ht-1+bi)

(6)

(7)

(8)

ot=σ(Wo·xt+Ro·ht-1+bo)

(9)

ht=ot⊙tanh(Ct)

(10)

LSTM用3個門動態控制內部狀態，以決定應該遺忘多少歷史信息，以便更好地提取序列信號中的時間特征。

2 RLPN轉子故障遷移診斷

2.1 模型結構

所提RLPN模型能夠對一維時序信號數據進行時間特征和空間特征的提取，更深層次地挖掘數據中的有效信息。模型由輸入層、卷積層、池化層、LSTM模塊、ResNet模塊、全局池化層、特征融合層及分類輸出層組成。模型結構及其內部傳輸方式如圖3所示，模型各個單元的參數見表1。

圖3 RLPN結構圖

表1 模型參數表

2.2 預故障識別流程

RLPN故障遷移診斷模型的整體流程圖如圖4所示，通過遷移學習方法對故障數據分類，得到最終的識別結果。

由圖4可知，RLPN遷移診斷的具體流程如下：

(1) 獲取不同工況下的轉子振動數據，將其劃分為有標簽的源域和帶有少量標簽的目標域，并將數據標準化，每1 024個點劃分為1個小樣本。

(2) 構建RLPN網絡模型，將源域數據輸入網絡模型，采用交叉熵損失函數和反向傳播算法對網絡參數進行更新訓練。

圖4 RLPN遷移診斷的流程

(3) 訓練完畢后，將網絡結構和網絡參數遷移到目標域，將目標域帶有少量標簽的數據作為目標域訓練集輸入網絡模型，固定除分類層外的所有層，對分類層參數進行參數的重新訓練與微調。

(4) 模型重新訓練完畢后，將無標簽的源域數據作為目標域的測試集輸入模型完成故障分類，得到最終的識別結果。

3 實驗分析

3.1 實驗數據集

選用圖5所示的Bently轉子實驗臺開展轉子故障實驗，分析RLPN轉子故障遷移診斷方法。該裝置由電機、轉軸、傳感器、滑動軸承、預加載架和轉速調節器組成，使用傳感器采集振動幅值數據。

分別采集1 500 r/min(工況A)、1 600 r/min(工況B)、1 700 r/min (工況C)和2 000 r/min (工況D)這4個工況下的正常、輕度碰摩故障、重度碰摩故障、1 mm裂紋故障和3 mm裂紋故障共20類狀態數據。深度學習模型擁有強大的學習能力，能夠自適應提取信號特征，采樣頻率只需滿足采樣定理即可，因此統一取采樣頻率為5.12 kHz。每類數據包含72個樣本，其中訓練集和測試集按照2∶8的比例劃分，分別是14個樣本和58個樣本，每個樣本包含1 024個數據點，可得源域和目標域各包含5×72×1 024=368 640個數據點。最后，將4個工況劃分為4個遷移任務，即T1、T2、T3和T4，見表2。

表2 轉子故障診斷任務描述表

轉子在B工況下的原始信號波形如圖6所示，由圖6可知，僅依據時域數據很難通過人工完成故障診斷。

(a) 正常

3.2 實驗流程與結果分析

為了驗證RLPN轉子故障遷移診斷方法的創新性和有效性，在相同的數據集上使用ResNet-LSTM串行網絡模型(模型1)、LSTM模型(模型2)、CNN模型(模型3)、CNN-LSTM并行網絡模型(模型4)、本文所提模型(模型5)，開展轉子故障遷移診斷對比實驗。

根據以往設計經驗確定模型的超參數，為保證對比實驗的一致性，訓練均采用Adam優化器，迭代次數為1 500。針對較重要的超參數，使用網格搜索法確定，學習率的搜索范圍為[0.1，0.01，0.001，0.000 1，0.000 01]，批處理大小的搜索范圍為[16，32]。最終確定模型超參數見表3。

表3 轉子故障診斷超參數

采用遷移準確率作為上述5種模型的遷移診斷結果判斷指標，如表4和圖7所示。由表4和圖7可知，平均準確率最低的是LSTM模型，為87.41%，且在T3任務上的準確率僅為70.69%，說明LSTM在遷移診斷中的穩定性較差，診斷效果一般。CNN-LSTM并行網絡模型的平均準確率達到96.98%，高于LSTM模型和CNN模型，論證了采用并行網絡擁有更好的特征提取能力。本文的RLPN模型是CNN-LSTM并行網絡模型，其中的CNN模塊被ResNet模塊替換，其平均準確率可達99.83%，高于其他4種模型，實現了對轉子5種不同狀態的精準分類。

表4 轉子實驗遷移診斷結果

圖7 轉子實驗遷移診斷結果

以T1任務為例，5種模型的準確率曲線如圖8所示。由圖8可知，經過約600次迭代后，RLPN模型的準確率達到100%，且趨于穩定，高于其他4個模型，表明該模型訓練效果良好。

為了更清晰地說明模型對測試集的識別效果，采用混淆矩陣展示模型在T1任務上的診斷結果，如圖9所示。由圖9可知，5種模型遷移診斷均能準確識別轉子1 mm的裂紋。其中，ResNet-LSTM串行網絡模型對正常和輕度碰摩2種健康狀況的識別無效；LSTM模型能夠有效識別2種裂紋狀態，對正常、輕度碰摩和重度碰摩3種狀態的識別準確

(a) ResNet-LSTM串行網絡模型

率可達88%及以上；CNN模型能夠有效識別重度碰摩和1 mm的裂紋，而對正常狀態的識別準確率僅為79%；CNN-LSTM并行網絡模型難以識別3 mm的裂紋，其準確率僅為64%，對其他4種狀態的識別準確率可達93%以上；只有RLPN模型能精準識別5種狀態，識別準確率高達100%。綜上所述，RLPN模型可以從原始振動信號中提取出充足的特征，從而實現精確的故障識別任務。

為直觀分析RLPN模型在轉子故障遷移診斷中的有效性，采用t分布隨機鄰域嵌入(t-SNE)算法對T1任務原始數據和模型提取的特征(分類層的輸出)降維至二維平面，并以散點圖進行可視化處理，如圖10所示。

由圖10(a)可知，原始數據類間距小，所有類型混雜在一起，無法準確分類。圖10(b)中正常和輕度碰摩2種健康狀況基本重合，同樣無法準確識別。圖10(c)、圖10(d)和圖10(e)中，有少量類別重合在一起，只能識別部分故障。圖10(f)中5種類別類間距大，所提方法能夠有效提取信號中的顯性可分辨特征，準確地識別故障，充分驗證了RLPN模型在遷移學習轉子故障診斷中的優越性。

4 結 論

(1) 基于RLPN模型的遷移診斷方法能夠深入挖掘轉子數據樣本中的時空特征，獲取更充分的特征參數，實現小樣本下的轉子故障遷移診斷，為轉子智能故障診斷提供了新的方法。

(2) 基于RLPN模型的遷移診斷方法平均準確率達到99.83%，優于CNN-LSTM并行網絡模型，更高于只提取信號空間特征的CNN模型、只提取信號時間特征的LSTM模型，以及ResNet模塊與LSTM模塊級聯的ResNet-LSTM模型。