基于仿真數據驅動和領域自適應的滾動軸承故障診斷方法

摘要：

針對實際工業環境中較難獲取大量的高質量滾動軸承故障數據，智能診斷模型泛化性能差的問題，提出了一種基于仿真數據驅動和領域自適應的故障診斷方法。首先，建立仿真數據驅動故障診斷所需的物理模型，并根據軸承的型號及相應工況模擬不同故障形式，獲得豐富的仿真數據；其次，采用遷移學習的方法解決仿真與實際故障數據存在數據特征分布不一致的問題，通過殘差通道注意力機制網絡提取不同領域的遷移故障特征，采用考慮了源域與目標域數據特征的條件分布差異的條件最大均值差異度量準則進行網絡訓練過程中不同領域的自適應操作；最后，在人為損壞和加速壽命實驗損壞的軸承數據集上進行了不同遷移模型的實驗驗證，結果表明所提方法能在目標域小樣本監督情況下獲得較高的識別精度。

關鍵詞：故障診斷；滾動軸承；仿真數據；領域自適應

中圖分類號：TH17；TH133.33

DOI：10.3969/j.issn.1004-132X.2023.06.008

Fault Diagnosis Method of Rolling Bearings Based on Simulation Data Drive and Domain Adaptation

DONG Shaojiang1 ZHU Peng2 ZHU Sunke1 LIU Lanhui3 XING Bin3 HU Xiaolin3

1.School of Mechantronics and Vehicle Engineering，Chongqing Jiaotong University，Chongqing，400074

2.School of Mechanical and Vehicle Engineering，Chongqing University，Chongqing，400044

3.Chongqing Industrial Big Data Innovation Center Co.，Ltd.，Chongqing，400014

Abstract： To solve the problem that it was difficult to obtain a large number of high-quality rolling bearing fault data in the actual industrial environment， and the generalization performance of the intelligent diagnosis model was poor， a fault diagnosis method was proposed based on simulation data driven and domain adaptation. Firstly， a physical model was established to obtain rich simulation data， which simulated different failure forms of bearings according to bearing parameters and corresponding operating conditions. Secondly， the transfer learning method was used to solve the problem of inconsistent data feature distributions between simulation and actual fault data. The residual channel attention mechanism network was used to extract the transfer fault features of different domains， and the adaptive operation of different domains in the network training processes was carried out through the condition maximum mean discrepancy metric criterion， which taken into account the conditional distribution discrepancies between different domains. Finally， different transfer model tests were carried out on the bearing data sets damaged by man-made damage and accelerated life test. The results show that the method proposed may obtain better recognition accuracy when the target domain contains a small number of labels.

Key words： fault diagnosis； rolling bearing； simulation data； domain adaptation

收稿日期：2022-04-07

基金項目：

國家自然科學基金（51775072）；重慶市科技創新領軍人才支持計劃（CSTCCCXLJRC201920）；重慶市高校創新研究群體項目（CXQT20019）

0 引言

旋轉機械作為工業領域中的關鍵機械設備，長期運行在高溫、疲勞、重載的復雜環境中，一旦發生故障，可能會導致嚴重事故，造成巨大的經濟損失和人員傷亡［1］。滾動軸承作為旋轉機械的重要零部件，對其健康狀態進行監測與診斷具有重要的經濟效益。

隨著物聯網及人工智能技術的發展，智能診斷方法得到廣泛的關注。深度神經網絡在滾動軸承故障診斷領域得到較好的發展，董紹江等［2］針對強噪聲環境下軸承微弱故障特征難以提取的問題，提出了一種基于多層降噪技術及改進卷積神經網絡（convolutional neural network，CNN）的故障診斷方法；ZHAO等［3］將一維振動信號轉換為二維灰度圖像，再建立CNN模型，從灰度圖像集中提取故障特征，進行了不同故障種類的識別。以上基于數據驅動的智能故障診斷方法實現較優性能的前提是獲得大量的質量較高的訓練數據集，然而，在實際工業環境中，因旋轉機械設備長期工作在正常狀態下，故障發生時間較短，可用于訓練智能診斷模型的高質量數據較少［4］，這也是制約深度神經網絡在工業領域故障診斷中應用的重要因素。

針對智能診斷模型訓練數據稀缺，模型泛化能力差的問題，孟宗等［5］提出了二次數據增強的方法，并獲得了不錯的診斷結果。何強等［6］利用對抗的思想生成與訓練樣本相似的樣本來進行數據增強，實現了小樣本下軸承故障診斷。這些數據增強的方法是基于數據層面的，前提條件是事先具有一定數量的訓練樣本作為基本增強對象，若被增強的樣本太少，診斷精度就會不理想或診斷方法失效［7］。針對該問題，近年來考慮故障機理的數據增強方法得到發展，SOBIE等［8］在建立軸承三自由度軸承動力學模型的基礎上揭示了軸承的失效機理，并利用CNN進行了有效的故障識別。然而，文獻［8］未對仿真與實際數據的特征差異進行分析，限制了其診斷精度。由于安裝誤差、載荷分布及其他外部因素的影響，想完全模擬滾動軸承實際故障存在較大難度，因此，仿真信號與實際待監測信號往往存在較大的數據特征分布差異，這也會降低深度神經網絡的泛化能力，難以在實際工業環境中實現。

針對訓練與測試數據特征分布存在差異，遷移學習將相關源域的知識遷移到目標域中進行預測，能更好地學習目標域中的特征知識，從而提高模型的泛化能力。領域自適應（domain adaptation，DA）作為遷移學習的一種形式，已成功應用于軸承故障診斷中，解決了轉速、工況［9］及跨機械引起的數據特征分布存在差異的問題［10］。

針對實際工業環境中難以獲得大量高質量訓練樣本數據，深度神經網絡模型泛化能力差的問題，本文提出了一種基于仿真數據驅動和領域自適應的軸承故障診斷方法，并建立仿真物理模型來生成仿真數據，利用條件最大均值差異（condition maximum mean discrepancy，CMMD）度量準則縮小仿真數據與實際數據特征分布差異，同時，采用少量目標域含標簽數據進行網絡監督訓練。

3 實驗驗證

3.1 實驗一：凱斯西儲大學軸承實驗驗證

選擇凱斯西儲大學（CWRU）軸承驅動端故障數據集進行實驗驗證。軸承型號為SKF 6205-2RS，加速度傳感器采樣頻率為12 kHz，不同工況的轉速與載荷如表1所示。軸承健康狀態為內圈故障（IF）、外圈故障（OF）、滾動體故障（BF）和正常（NO）四種形式。

3.1.1 仿真模型模擬故障軸承信號

由于軸承實際運行時內部載荷分布無法精確獲得，不同故障大小的同一故障種類難以模擬，故本仿真實驗選擇故障尺寸為0.1778 cm的4種軸承健康狀態進行仿真模擬分析。軸承仿真模型數值實現的相關參數設置參考文獻［8］和文獻［12］，參數值如表2所示，其余參數設置結合軸承型號及表1中的相關數據。

為更好地模擬滾動軸承實際運行情況，對故障信號進行添加高斯白噪聲處理。因滾動軸承發生故障時，滾動體故障特征相對于內外圈故障特征較為微弱，故內外圈添加信噪比為5 dB的高斯白噪聲，滾動體添加-3 dB的高斯白噪聲。圖3為工況4下外圈故障仿真信號與實際信號的時域圖及增強包絡譜圖，其中獲得信號增強包絡譜圖的算法與ANTONI等［18］提出的快速譜相關，該算法通過抑制信號中的噪聲干擾來增強信號中的周期故障特征頻率，圖中fo表示外圈故障頻率。

由圖3的時域圖可知，仿真信號與實際信號的故障沖擊成分波形較為符合。分析圖3中兩信號的增強包絡譜中故障特征頻率可知，仿真物理模型能夠精確地產生軸承內圈故障特征頻率，表明了物理仿真模型的有效性。

受設備本身安裝誤差、載荷分布及噪聲等不確定性因素的影響，仿真與實際數據特征分布之間存在較大的差異，下面采用統計學知識來進一步分析仿真信號與實際信號的特征分布差異。隨機選擇4種工況下軸承內圈故障仿真信號與實際信號的正態分布擬合直方圖進行分析，結果如圖4所示。由圖4的正態分布曲線可知，仿真與實際信號之間數據特征分布存在一定的差異，因此有必要采用遷移學習進行仿真數據驅動故障診斷。

3.1.2 遷移故障診斷數據集說明

從仿真信號與實際信號中分別選擇1024個點為一個樣本，并采用信號轉圖像處理方式獲得大小為32×32的灰度圖，實際信號采用滑動窗口的形式，連續兩段數據相差400個數據點，即重疊區為624個數據點，仿真信號不采用滑動窗口形式。隨機選擇工況2下內圈故障（IF）和外圈故障（OF）下仿真與真實數據一維信號及灰度圖進行展示，如圖5所示。

仿真信號作為源域，每類健康狀態生成200個數據集，總共800張灰度圖；實際信號每類健康狀態生成300個數據集，總共1200張灰度圖，其中800張作為目標域進行無監督訓練，384張用于目標域測試，16張作為目標域的小樣本監督學習，其樣本量占總樣本數量的1.33%。因滾動軸承在4種工況下運行，故共有4種遷移任務。

3.1.3 對比實驗方法及參數設置

源域與目標域共享相同的網絡模型結構參數，本文提出模型的結構參數如表3所示。為驗證本文提出方法的有效性與優異性，將本文方法與CNN網絡模型及其他主流遷移學習模型進行對比分析。對比模型1為典型的CNN模型，將表3中殘差通道注意力機制（Re-CAM）模塊去除，其余參數保持不變即為此模型；為了說明殘差通道注意力機制模塊的優異特征提取能力，對比模型2殘差通道注意力神經網絡（residual channel attention neural network，RCANN）的網絡結構為本文提出的深度神經網絡模型，如表3所示，與本文提出模型的區別是未進行領域自適應操作；對比模型3為深度相關對齊領域自適應網絡模型（deep correlation alignment，DCA）［19］，度量準則（correlation alignment，CORAL）嵌入全連接層1；對比模型4將自適應度量準則替換為MMD，為多層領域適配網絡模型（multi-layer domain adaptation network，MLDAN）［16，20］，是單層領域適配網絡模型的改進；對比模型5為深度對抗神經網絡（deep adversarial neural network，DANN）［21］，為保證對比結果的有效性，所有遷移模型特征提取網絡均與本文所提方法一致。

實驗使用的深度學習框架為Pytorch，計算機硬件配置為Intel Core I5-10400F，GeForce RTX 2060，16G RAM。為確保模型識別結果的穩定性，對每種模型訓練都重復7次，取平均值。模型訓練迭代輪數保持一致，設置訓練輪數為100，每批處理樣本數為20，采用Adam梯度優化方法，L2正則化因子為5×10-4，學習率調整公式為ηb=η0/（1+αb）β，b服從0～1線性變化的訓練進度，η0=0.003，α=10，β=0.75，自適應層學習率為通用特征提取層的10倍。為了抑制訓練開始時的噪聲激活，超參數λ設置為λ=21+e－10e/E－1，其中，e表示當前輪數，E表示總的訓練輪數［9］。

3.1.4 不同模型診斷結果及分析

不同模型方法診斷精度結果如表4所示，其中“AVE”表示所有工況下的平均識別精度。

由表4可知，在4種工況下RCANN模型平均識別精度為80.21%，比傳統CNN模型識別精度高1.13%，主要是因為采用本文CAM模塊的深度神經網絡模型特征提取能力更強；在所有對比模型中，未進行遷移學習的CNN與RCANN模型診斷效果較差，主要由于仿真數據與實際數據存在一定的數據特征分布差異，未進行領域自適應操作的網絡模型泛化能力弱，只采用仿真數據訓練所得的模型不能直接用于診斷實際故障數據，由此也說明了遷移診斷的必要性。

在4種遷移故障診斷方法中，DCA網絡模型采用CORAL度量準則，領域自適應能力較差，平均識別精度最低，為94.97%；采用對抗思想的領域自適應方法稍好于DCA模型，平均識別精度為95.95%；采用多層MMD度量準則的領域自適應MLDAN網絡診斷效果較好，為98.18%；本文提出的方法在所有遷移任務中均獲得最高的識別精度，4個工況中平均識別精度為99.74%，主要原因是所提方法采用條件最大均值差異對子類故障進行了對齊，即匹配不同領域的條件分布差異，而其余3個對比遷移模型都只考慮了邊緣分布，遷移能力有限。因此，本文提出的方法能較好地處理仿真數據驅動的滾動軸承故障診斷問題，具有較好的泛化性和魯棒性。

為進一步分析所提方法的優越性，隨機選擇工況1下的CNN、MLDAN及本文所提方法進行特征可視化分析。采用t-sne算法對源域仿真數據、目標域監督數據及目標域訓練數據進行可視化操作，結果如圖6所示。其中，“S”表示源域數據，“T”目標域訓練數據，“SU”表示少量的目標域監督數據。由圖6可知，未采用領域自適應操作的CNN模型子類故障BF、IF特征聚類存在嚴重的混疊現象，效果較差；MLDAN模型不同子類故障特征之間存在少量的混疊；本文所提方法能較好地匹配不同領域的相同子類故障特征，使其類間分布距離較大，類內分布距離較小，能較好地進行不同故障種類的診斷，因此，該分析結果進一步說明了所提方法的優越性。

3.1.5 不同數據增強方法診斷結果及分析

為說明本文仿真物理模型數據增強方法的優越性，將本文的少量監督樣本作為數據增強對象，采用以下兩種數據增強方法進行處理。方法1（M1）為將原始一維信號進行平移、添加高斯白噪聲、幅值伸縮變換等方式的數據增強，詳細理論見文獻［1］；方法2（M2）為將二維灰度圖像采用輔助分類生成對抗網絡（ACGANs）進行二維灰度圖像增強的一種方法，詳細理論參考文獻［7］。

采用M1、M2將原始16個監督樣本增強后獲得48個樣本，由于該類數據增強方法不涉及對數據特征分布的改變，故采用RCANN網絡進行相應工況下的故障診斷。因增強后樣本仍較少，為保證M1、M2獲得較優的診斷精度，實驗參數批量大小設置為4，其余參數與上述實驗保持一致，不同數據增強方法后網絡模型的診斷精度結果如表5所示。

由表5可知，數據增強方法M1在4種工況下平均診斷精度為91.57%，稍高于方法M2的平均診斷精度（90.17%）。同時，由表4可知，本文方法平均診斷精度為99.74%，遠高于M1、M2方法。主要原因是目標域監督樣本較少，兩種對比方法數據增強后獲得的樣本質量不高，特別是方法M2，網絡對抗訓練需要滿足一定的樣本需求，原始樣本太少，生成圖像質量較差，而本文方法在把握軸承故障失效機理的基礎上，采用仿真物理模型進行數據增強，在較少監督樣本下即可實現有效的故障診斷。

3.2 實驗二：IMS加速壽命實驗故障軸承驗證

IMS軸承數據來自NASA智能維護系統中心公開的加速壽命實驗數據。四個Rexnord ZA-2115型雙列軸承安裝在圖7所示的軸上，由固定轉速為2 000 r/min的交流電機驅動，采樣頻率為20 kHz。選擇軸承3、軸承1、軸承4的加速壽命實驗產生的故障數據作為本次實驗的目標域，健康狀態具有IF、OF、BF、NO四種形式，其中正常狀態（NO）選擇軸承3的開始運行狀態段數據。

采用軸承物理仿真模型對不同故障種類的健康狀態進行模擬。軸承型號參數為滾動體直徑8.4 mm，節圓直徑71.5 mm，滾動體個數16，接觸角15.17°。內外圈仿真故障信號添加信噪比為10 dB的高斯白噪聲，滾動體添加3 dB的高斯白噪聲，其余參數與表2相同。

隨機選擇外圈故障的仿真與實際數據增強包絡譜圖進行分析，結果如圖8所示。由圖8可知，外圈故障仿真數據與實際數據時域波形吻合度較高，增強包絡譜中內圈故障特征頻率一致，仿真結果正確。

遷移故障診斷實驗驗證方面，本節實驗源域與目標域樣本量及監督數據量與CWRU軸承實驗保持一致，模型參數設置保證一致，相應的網絡結構模型參數也保持一致。為分析不同診斷方法故障診斷能力，平均識別精度結果及標準差結果如表6所示，其中“STD”表示標準差。

由表6可知，未進行遷移學習的CNN模型平均診斷精度最低，為74.46%，同時網絡的波動性較大；RCANN模型的診斷精度高出CNN模型3.09個百分點；所有遷移學習模型中，本文方法獲得了最高的平均診斷精度，為94.01%，同時標準差也最小，網絡的穩定性最好。分析結果表明本文方法在加速壽命實驗中獲得的故障數據集上仍具有較好的診斷性能，效果較優。

為更好地分析所提方法的有效性，對于CNN、MLDAN及本文模型，利用t-sne算法對分類器輸出的二維特征向量進行可視化操作，如圖9所示。由圖9可知，CNN與MLDAN模型中不同子類故障聚類效果不理想，相互均存在一定程度的混疊、誤分類現象，影響診斷結果。而本文方法的子類聚類效果較好，類內聚集較緊密，類間分布較遠，便于模型分類。分析結果進一步表明本文方法在加速壽命實驗數據集上的有效性與優越性，具有一定的工程應用價值。

4 結論

提出了一種基于仿真數據驅動和領域自適應的滾動軸承故障診斷方法，旨在解決較少監督樣本下滾動軸承故障診斷的難題，獲得以下結論：

（1）滾動軸承故障仿真模型能夠根據軸承故障機理產生特定工況下不同故障種類的仿真數據，并與實際故障數據在故障特征頻率上保持一致，但因滾動軸承實際載荷、環境噪聲等因素具有不確定性，仿真數據與實際數據存在一定的數據特征分布差異。

（2）本文提出的殘差通道注意力機制滾動軸承遷移故障診斷模型，通用特征提取層的構建結合了殘差網絡與通道注意力機制網絡的優點，領域自適應中通過網絡偽標簽學習的方式考慮了不同領域的條件分布差異，增強了網絡模型的遷移能力。

（3）利用CWRU和IMS公開數據集進行了不同診斷方法的實驗驗證，結果表明本文方法性能優于典型的多層領域適配、深度相關對齊域適應、深度對抗域適應遷移學習方法，為實際工業環境中小樣本故障診斷提供了一種新的研究思路。

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（編輯 王艷麗）

作者簡介：

董紹江，男，1982年生，教授、博士研究生導師。研究方向為旋轉機械系統狀態分析和故障診斷、趨勢預測、大數據挖掘。E-mail：dongshaojiang100@163.com。

朱 朋（通信作者），男，1994年生，博士研究生。研究方向為旋轉機械故障診斷。E-mail：peng188154@163.com。