基于多尺度遷移符號(hào)動(dòng)力學(xué)熵和支持向量機(jī)的軸承診斷方法研究

于廣偉, 閆莉

(西安工業(yè)大學(xué) 機(jī)電工程學(xué)院, 陜西 西安 710021)

滾動(dòng)軸承是常見且用途廣泛的一類機(jī)械器件。然而,滾動(dòng)軸承常常工作于高溫、高速和重載的復(fù)雜服役環(huán)境,導(dǎo)致其關(guān)鍵構(gòu)件故障時(shí)有發(fā)生。因此,進(jìn)行早期異常檢測和故障診斷對(duì)保障滾動(dòng)軸承的安全運(yùn)行至關(guān)重要。

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能故障診斷方法通常分為3個(gè)步驟:振動(dòng)信號(hào)采集、故障特征提取和模式識(shí)別。其中,故障特征提取的準(zhǔn)確程度直接影響到分類結(jié)果。有許多特征提取算法已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用,如時(shí)頻域特征、基于復(fù)雜度的特征、基于人工智能算法提取的特征等[1]。由于工作環(huán)境復(fù)雜、滾動(dòng)體的非線性剛度等因素,旋轉(zhuǎn)機(jī)械的振動(dòng)信號(hào)通常是非線性、非平穩(wěn)的。

然而,在旋轉(zhuǎn)機(jī)械診斷過程中,為線性信號(hào)設(shè)計(jì)的傳統(tǒng)時(shí)域和頻域特征提取技術(shù)總是難以提取到有效特征[2]。此時(shí),表現(xiàn)信號(hào)復(fù)雜程度的非線性信號(hào)定量描述方法逐漸進(jìn)入研究人員的視野[3]。熵可以測量時(shí)間序列的無序程度,因此它可以反映出旋轉(zhuǎn)機(jī)械發(fā)生故障時(shí)系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)的突變行為[4-5]。Kolmogorov在1958年提出了K-S熵,用于描述一個(gè)系統(tǒng)的復(fù)雜性[6]。Pincus在K-S熵的基礎(chǔ)上上提出了近似熵(ApEn),這種算法通過考慮時(shí)間序列中生成新信息的速度來衡量信號(hào)的復(fù)雜性[7]。之后,Richman和Moorman提出樣本熵(SE),以解決ApEn中的自匹配問題[8]。Chen等將模糊隸屬度函數(shù)引入樣本熵,并提出了更準(zhǔn)確的模糊熵(FE)[9]。此外,一些研究人員將時(shí)間序列符號(hào)化以觀察信號(hào)的變化,如排列熵(PE)和符號(hào)動(dòng)力學(xué)熵(SDE)[10-11]。符號(hào)動(dòng)力學(xué)熵將振動(dòng)加速度信號(hào)符號(hào)化處理,通過比對(duì)信號(hào)在相空間中的排列模式和產(chǎn)生新模式的概率衡量信號(hào)復(fù)雜度,具有良好的抗噪性和計(jì)算效率。

結(jié)合Costa提出的多尺度思想,Li等提出了多尺度符號(hào)動(dòng)力學(xué)熵(MSDE),它可以提取振動(dòng)信號(hào)中不同尺度下蘊(yùn)含的信息[11-12]。現(xiàn)在得到廣泛應(yīng)用的熵值方法僅有特征提取功能,這需要大量的標(biāo)記數(shù)據(jù)來訓(xùn)練智能模型進(jìn)行分類。上述基于熵的方法適用于處理具有相同分布的訓(xùn)練和測試數(shù)據(jù)。這意味著需要在診斷前獲取大量同分布的數(shù)據(jù)。但是,在實(shí)際生產(chǎn)應(yīng)用當(dāng)中獲取此類數(shù)據(jù)存在許多困難:

1) 設(shè)備不允許在故障狀態(tài)下長時(shí)間運(yùn)行,這使得很難獲得大量故障數(shù)據(jù)。

2) 設(shè)備可能僅因一種類型的故障而出現(xiàn)故障,難以收集到所有類型的故障數(shù)據(jù)。

3) 不可能對(duì)要診斷的每個(gè)設(shè)備實(shí)施模擬。

因此,在現(xiàn)實(shí)世界中,很難獲得足夠的標(biāo)記數(shù)據(jù)來訓(xùn)練模型。模型只能使用不符合同分布假設(shè)的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。這就是本文重點(diǎn)關(guān)注的跨域故障診斷問題。

為了解決這個(gè)問題,許多研究人員試圖進(jìn)一步對(duì)特征進(jìn)行數(shù)學(xué)變換,以減少訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)之間的分布差異,然后將變換后的特征輸入分類器。這就是基于特征的遷移學(xué)習(xí)算法的思路。例如,Pan和Yang等提出的最大均值差異嵌入(MMDE)算法[13-14]、在此基礎(chǔ)上發(fā)展出的遷移成分分析(TCA)方法[15]、Zheng等于2017年提出遷移局部保持投影(TLPPIFI)算法[16]等。這些遷移學(xué)習(xí)方法降低了變換后特征的最大均值差異(MMD),使得通過不同分布的數(shù)據(jù)來識(shí)別故障類型成為可能[17]。

1 多尺度遷移符號(hào)動(dòng)力學(xué)熵(MTSDE)

本文方法的主要思想是在提取振動(dòng)信號(hào)的MSDE特征后,構(gòu)建一個(gè)降維投影矩陣,將源域和目標(biāo)域的MSDE特征投影到一個(gè)子空間中,使得具有相同類別的樣本更加聚類。

1.1 提取符號(hào)動(dòng)力學(xué)熵特征

MSDE能夠在不同的尺度下提取滾動(dòng)軸承的故障信息,同時(shí)還具有較好的抗噪性和較高的計(jì)算效率。根據(jù)文獻(xiàn)[11],計(jì)算方法如下:

(1)

式中,τ為尺度,且為正整數(shù),通過調(diào)節(jié)其值可得不同尺度的時(shí)間序列。

(2)

(3)

圖1 MSDE的計(jì)算流程

注:N、MT、CT分別代表正常、缺齒和裂齒3種情況;45H表示在45 Hz旋轉(zhuǎn)頻率和高負(fù)載下收集的數(shù)據(jù)條件圖2 MSDE特征的遷移能力示意圖

(4)

1.2 構(gòu)建遷移學(xué)習(xí)模型

L=LLpp+λLMMD+μLR

(5)

式中:λ>0是MMD項(xiàng)的折衷參數(shù);μ>0是正則化參數(shù)。

1.2.1LLpp項(xiàng)

LLpp項(xiàng)的構(gòu)建方法與核LPP[4]方法相同,如公式(6)所示

LLpp=tr(αTKLKα)

s.t.αTKDKα=I

(6)

值得一提的是,在MTSDE方法中,同一類型的故障的特征作為高維向量,在空間內(nèi)具有相似的角度。因此樣本鄰邊的權(quán)重與余弦距離而非歐式距離相關(guān),這能夠更好地定義相鄰關(guān)系。

權(quán)重矩陣W的計(jì)算如公式(7)所示,余弦距離的定義如公式(8)所示

(7)

(8)

LLpp項(xiàng)的目的是學(xué)習(xí)樣本之間的角鄰接關(guān)系,通過加入LLpp項(xiàng),可以使得投影后的樣本仍舊保持原有的角鄰關(guān)系,這有助于對(duì)無標(biāo)簽的目標(biāo)域樣本進(jìn)行分類。

1.2.2LMMD項(xiàng)

MTSDE的第二個(gè)目標(biāo)是最小化學(xué)習(xí)過程中2個(gè)域的分布差異,直接借鑒最大均值差異(MMD)來描述域間差異。令{C1,C2,…,Cg}∈{1,…,C}代表源域和目標(biāo)域中共享同類標(biāo)簽的樣本,LMMD項(xiàng)計(jì)算如公式(9)所示

隨后,將z=vTφ(x),vT=[φ(x1),…,φ(xn+m)]α代入公式(10),LMMD可進(jìn)一步改寫為(11)所示的形式

LMMD=tr(αTKMKα)

(11)

(Mc)ij=

(12)

1.2.3LR項(xiàng)

增加正則化項(xiàng)來控制α的復(fù)雜度,同時(shí),該正則化項(xiàng)也避免了在求解最小化問題時(shí)的秩缺陷,計(jì)算如下

LR=tr(αTα)

(13)

將(6)、(11)和(13)代入公式(5),最后模型的目標(biāo)函數(shù)如下

arg min tr(αTKLKα)+λtr(αTKMKα)+μtr(αTα)

s.t.αTKDKα=I

(14)

使用拉格朗日乘子法處理公式(14),即轉(zhuǎn)化為求解公式(15)。

(15)

上述問題解法類似TCA方法,最終的解α*是(KLK+λKMK+μI)-1KDK最大的l個(gè)特征值對(duì)應(yīng)的特征向量組成的矩陣。

(16)

在遷移模型中有5個(gè)參數(shù)。每個(gè)參數(shù)對(duì)模型的影響為:σ∈R是熱核的尺度參數(shù),僅影響相似性矩陣的值;k∈N是最近鄰節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù),控制著鄰接圖的結(jié)構(gòu);MMD項(xiàng)折衷參數(shù)λ>0與不同域之間的分布差異有關(guān);正則化參數(shù)μ>0控制模型的復(fù)雜性;子空間的維度參數(shù)l∈N影響MTSDE特征的維數(shù)。

請(qǐng)注意,在選擇這些參數(shù)時(shí)需要考慮兩點(diǎn)。第一,最優(yōu)參數(shù)是在目標(biāo)域數(shù)據(jù)上迭代得到的。在遷移學(xué)習(xí)情景中,源域和目標(biāo)域的數(shù)據(jù)分布不同,因此,傳統(tǒng)分類算法的交叉驗(yàn)證策略無法使用。使用MTSDE算法時(shí),使用源域數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型,然后使用目標(biāo)域數(shù)據(jù)測試不同參數(shù)組合下的診斷準(zhǔn)確率。最后根據(jù)準(zhǔn)確率不斷更新參數(shù)組合,直到達(dá)到最高精度。它可以降低模型的過擬合風(fēng)險(xiǎn),提高模型的泛化能力。第二,需要更高效的搜索算法選擇不同的參數(shù)組合。在MTSDE算法中,使用貝葉斯優(yōu)化算法來對(duì)參數(shù)組合進(jìn)行尋優(yōu),而不是傳統(tǒng)的網(wǎng)格搜索或隨機(jī)搜索算法。采取這一策略主要有3個(gè)原因:

1) 貝葉斯優(yōu)化算法利用高斯過程不斷更新先驗(yàn)參數(shù)信息,而其他搜索方法不能考慮以前的參數(shù)信息。

2) 貝葉斯優(yōu)化在尋找最佳參數(shù)組合時(shí)迭代次數(shù)更少,計(jì)算效率更高。相比之下,網(wǎng)格搜索要遍歷所有參數(shù)組合,效率低下。

3) 貝葉斯優(yōu)化在非凸優(yōu)化問題上性能優(yōu)于網(wǎng)格搜索方法,網(wǎng)格搜索方法很容易陷入局部最優(yōu)解。

1.3 多尺度遷移符號(hào)動(dòng)力學(xué)熵(MTSDE)算法流程

基于MTSDE算法和SVM分類器的優(yōu)勢,本文提出的跨域故障診斷策略的實(shí)施步驟如下:

1) 提取目標(biāo)域及源域采樣信號(hào)的符號(hào)動(dòng)力學(xué)熵特征,將時(shí)延參數(shù)t選擇為1,嵌入維數(shù)m選擇范圍[2,5],類別參數(shù)c選擇范圍[2,10],尺度參數(shù)τ選擇范圍為[1,25];

2) 使用全部源域樣本和目標(biāo)域的正常類型樣本訓(xùn)練遷移學(xué)習(xí)模型,得到降維投影矩陣α=[α1,α2,,…,αn+m]T∈R(n+m)×l;

3) 根據(jù)貝葉斯優(yōu)化算法,優(yōu)化模型的7個(gè)超參數(shù):最近鄰節(jié)點(diǎn)數(shù)量k∈[1,11]、MMD項(xiàng)權(quán)重λ∈[0.001,1 000]、正則化參數(shù)、子空間的維數(shù)l∈[1,10],以及MSDE特征提取時(shí)的尺度τ∈[1,25],嵌入維數(shù)m∈[2,5],符號(hào)數(shù)ε∈[2,10]。將貝葉斯優(yōu)化器的參數(shù)設(shè)置為:網(wǎng)格尺度20 000,迭代次數(shù)100,得到最佳的參數(shù)組合,根據(jù)最高識(shí)別準(zhǔn)確率,生成最終的投影矩陣;

4) 根據(jù)公式(16)將變換后的源域及目標(biāo)域的MTSDE特征輸入SVM分類器進(jìn)行訓(xùn)練,并計(jì)算準(zhǔn)確率。

圖3展示了本文方法的計(jì)算流程。

圖3 MTSDE-SVM跨域智能故障診斷算法的流程

2 實(shí) 驗(yàn)

2.1 數(shù)據(jù)集簡介

1) 齒輪箱數(shù)據(jù)集

2.4 兩組患者心肌酶、LVEF、E峰／A峰比值水平比較 觀察組患者CK-MB水平高于對(duì)照組，LVEF、E峰／A峰比值水平低于對(duì)照組，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P＜0.05）。見表3。

齒輪箱數(shù)據(jù)集來自預(yù)測和健康管理協(xié)會(huì)2009年數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)賽(PHM2009)[18]。圖4展示了實(shí)驗(yàn)平臺(tái)和示意圖。實(shí)驗(yàn)臺(tái)由電機(jī)、測轉(zhuǎn)矩傳感器、測力計(jì)和電子控制器組成。加速度計(jì)傳感器安裝在齒輪箱的輸入和輸出端收集振動(dòng)數(shù)據(jù)。這一數(shù)據(jù)集包含3種健康狀態(tài),包括正常(N)、缺齒(MT)和齒缺陷(CT)。要模擬遷移學(xué)習(xí)場景,需要在不同的轉(zhuǎn)速條件下(30,35,40,45和50 Hz)和不同的負(fù)載條件下(高負(fù)載和低負(fù)載)選擇數(shù)據(jù),來構(gòu)建不同分布的數(shù)據(jù)。模擬不平衡的數(shù)據(jù)集條件,每個(gè)域包含200個(gè)正常樣本和100×2個(gè)故障樣本。在下文中,數(shù)字表示旋轉(zhuǎn)速度,包括30,35,40,45和50 Hz,“H,L”分別表示 “高負(fù)載”和“低負(fù)載”。例如, 30 H表示在30 Hz旋轉(zhuǎn)速度和高負(fù)載條件下采集的樣品。

圖4 齒輪箱試驗(yàn)臺(tái)的結(jié)構(gòu)示意圖

2) 滾動(dòng)軸承數(shù)據(jù)集

CWRU數(shù)據(jù)集:實(shí)驗(yàn)二中域A和域B的數(shù)據(jù)收集自凱斯西儲(chǔ)大學(xué)的軸承數(shù)據(jù)中心[19],因此實(shí)驗(yàn)軸承均為SKF 6205-2RS深溝球軸承,但A和B的操作條件不同。圖5展示了試驗(yàn)臺(tái)及其結(jié)構(gòu)示意圖。數(shù)據(jù)集A由從電機(jī)驅(qū)動(dòng)端以0 kW(1 797 r/min)的速度采集的振動(dòng)信號(hào)組成,這些振動(dòng)信號(hào)包含4個(gè)不同的健康狀態(tài):正常狀態(tài)(N)、外圈故障(OR)、內(nèi)圈故障(IR)和球故障(B)。對(duì)于OR、IR和B狀態(tài),包括3個(gè)嚴(yán)重程度(0.18,0.36和0.53 mm)的振動(dòng)信號(hào)。數(shù)據(jù)集B在2.24 kW(1 730 r/min)的條件下采集4種不同的健康狀況下的信號(hào),同樣的,每個(gè)故障類別也包含3個(gè)嚴(yán)重程度信號(hào)。數(shù)據(jù)集A和B中信號(hào)的采樣頻率為12 kHz,采樣長度為4 000。

圖5 試驗(yàn)臺(tái)及其結(jié)構(gòu)

MFPT數(shù)據(jù)集:實(shí)驗(yàn)二的域C收集自機(jī)械故障預(yù)防技術(shù)學(xué)會(huì)[20],實(shí)驗(yàn)對(duì)象也是深溝球軸承,但與域A、B使用的型號(hào)不同。軸承參數(shù)如下:螺距直徑為31.62 mm,球的直徑是5.97 mn,接觸角為0°,8個(gè)球。數(shù)據(jù)集C包括3種不同健康狀態(tài)下采集的振動(dòng)信號(hào):正常狀態(tài)、外圈故障和內(nèi)圈故障,圖6展示了故障軸承的形態(tài)。正常數(shù)據(jù)選自1 200 N負(fù)載下采集的3個(gè)信號(hào)。外圈故障選擇自1 333 N負(fù)載。內(nèi)圈故障選擇自1 111 N和1 333 N負(fù)載下的信號(hào)。軸的轉(zhuǎn)速為1 500 r/min,從原始信號(hào)中每一類采樣100個(gè)樣本,長度為18 000,信號(hào)的采樣率為48 828 Hz。

圖6 故障軸承的照片

NWPU數(shù)據(jù)集:這一數(shù)據(jù)集在HD-FD-H-03X轉(zhuǎn)子滾動(dòng)軸承與齒輪箱綜合故障實(shí)驗(yàn)臺(tái)上收集得到。實(shí)驗(yàn)對(duì)象為6205深溝球滾動(dòng)軸承。實(shí)驗(yàn)臺(tái)的結(jié)構(gòu)如圖7所示。

圖7 HD-FD-H-03X實(shí)驗(yàn)臺(tái)及其結(jié)構(gòu)示意圖

本文中使用了通道1的傳感器輸出的加速度信號(hào)。樣本在不同的轉(zhuǎn)速(600和1 000 r/min)和負(fù)載下(高:H,中:M,低:L)收集得到,并且包含5種健康類型:正常、內(nèi)圈點(diǎn)蝕、外圈點(diǎn)蝕、內(nèi)圈裂紋、外圈裂紋。每一種故障形式又包含3種不同程度的故障(內(nèi)圈點(diǎn)蝕和外圈點(diǎn)蝕包含1,2和3 mm;內(nèi)圈裂紋和外圈裂紋包含0.2,0.4和1 mm)。從原始信號(hào)中,每一類故障采樣90個(gè)樣本,長度為4 000。

2.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)置

實(shí)驗(yàn)一 變速箱的跨域故障診斷實(shí)驗(yàn)。基于PHM09齒輪箱數(shù)據(jù)集,在不同的旋轉(zhuǎn)速度和負(fù)載下設(shè)計(jì)了3個(gè)故障診斷任務(wù)(45H→40L、40L→50H、50L→30H)。同時(shí),在不同旋轉(zhuǎn)速度,相同負(fù)載條件下設(shè)計(jì)了3個(gè)任務(wù)(30H→40H,40L→50L,45H→35H),最后3個(gè)任務(wù)在不同的負(fù)載,相同轉(zhuǎn)速條件下進(jìn)行(35L→35H,40L→40H,30H→30L)。請(qǐng)注意,在目標(biāo)域中,有一半的正常狀態(tài)的樣本與源域一起訓(xùn)練模型。

實(shí)驗(yàn)二 軸承的跨域故障診斷。基于CWRU和MFPT數(shù)據(jù)集,設(shè)計(jì)6個(gè)診斷任務(wù)。包括4個(gè)四類診斷任務(wù)(A→B,A→C,B→A,B→C)和2個(gè)三類診斷任務(wù)(C→A,C→B)。三類診斷任務(wù)中,由于域C沒有球故障數(shù)據(jù),刪除來自域A和B的球故障樣本。

實(shí)驗(yàn)三 軸承的跨域故障診斷?；贜WPU數(shù)據(jù)集,在不同的轉(zhuǎn)速和負(fù)載條件下設(shè)計(jì)6個(gè)診斷任務(wù)(600M→1 000H,600L→1 000H,600H→1 000M,1 000H→600L,1 000L→600H,1 000M→600H)。

2.3 對(duì)照方法

為了展示本文提出的智能故障診斷方法的優(yōu)越性,將3個(gè)傳統(tǒng)分類算法和3個(gè)遷移學(xué)習(xí)方法設(shè)置為對(duì)照組。

實(shí)施以下7種方法時(shí),首先提取訓(xùn)練集和測試集的MSDE特征作為輸入。

1) MSDE-SVM

直接使用訓(xùn)練集的MSDE特征訓(xùn)練SVM分類器,稱為MSDE-SVM方法。然后,測試集的分類準(zhǔn)確率為輸出。實(shí)現(xiàn)SVM使用了LIBSVM工具箱。并應(yīng)用RBF核函數(shù),將權(quán)衡參數(shù)c的設(shè)置為1。

2) MSDE-KNN

實(shí)驗(yàn)流程與MSDE-SVM相同,但使用k近鄰(KNN)分類器代替SVM。在范圍{1,5,9,13,17,21,25,29,33,63}中搜索最近鄰節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù),然后取準(zhǔn)確率最高的情況作為輸出。

3) MSDE-LR

實(shí)驗(yàn)流程與方法1)和方法2)類似,但采用邏輯回歸(LR)分類方法,并在范圍{0.001,0.01,0.1,1,10}中搜索最佳權(quán)衡參數(shù)。輸出最高的準(zhǔn)確率。

4) MSDE-GFK-SVM

這是一種遷移學(xué)習(xí)算法,對(duì)于MSDE-GFK算法,首先提取MSDE特征,然后通過測地層流式核(GFK)方法將源域特征映射到目標(biāo)域空間[21],最后使用SVM分類器對(duì)映射后的特征進(jìn)行分類。這里采用的子空間嵌入方法是主成分分析(PCA)。

5) MSDE-SSTCA-SVM

將MSDE特征輸入半監(jiān)督遷移成分分析 (SSTCA)模型[15]。最優(yōu)超參數(shù)由貝葉斯優(yōu)化方法搜索。分別在范圍[1,25](在實(shí)驗(yàn)一中是[1,50]),[10-3,103],[1,10],[10-3,1]和[10-3,103]搜索MSDE尺度因子τ、正則化權(quán)衡參數(shù)μ1、子空間維度l1、監(jiān)督項(xiàng)權(quán)衡參數(shù)γ1和幾何項(xiàng)權(quán)衡參數(shù)λ1。最后將低維特征輸入SVM分類器并輸出診斷精度。

6) MSDE-DAFD-SVM

該方法是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的遷移學(xué)習(xí)算法,將域深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DAFD)作為遷移策略[22]。MSDE特征被輸入一個(gè)3層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),然后使用SVM分類器對(duì)輸出特征進(jìn)行分類。

7) MTSDE-SVM

MTSDE-SVM智能故障診斷模型的具體計(jì)算流程參照本文第1.3節(jié)。對(duì)于此方法,將熱核參數(shù)設(shè)置為常數(shù)1。然后應(yīng)用貝葉斯優(yōu)化算法在超參數(shù)空間中搜索MTSDE-SVM方法的最佳參數(shù)。分別在范圍[1,25](在實(shí)驗(yàn)一中是[1,50]),[1,10],[1,10],[10-3,103]和[10-3,103]內(nèi)搜索參數(shù)τ,k,l,λ和μ。此外,SVM中出現(xiàn)的2個(gè)參數(shù)c和g也使用貝葉斯方法進(jìn)行了優(yōu)化。在范圍(0,8]中搜索他們,并得到最終的準(zhǔn)確率。

注意,所有實(shí)驗(yàn)中,識(shí)別準(zhǔn)確率采用公式(17)計(jì)算

(17)

2.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

1) 診斷準(zhǔn)確率分析

實(shí)驗(yàn)一 變速箱的跨域故障診斷實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)確率如表1所示。結(jié)果表明,本文提出的方法在7種方法中識(shí)別精度最高,這證實(shí)了MTSDE能夠提取出具有遷移性的特征。3種傳統(tǒng)方法:MSDE-SVM、MSDE-KNN和MSDE-LR由于缺乏知識(shí)遷移過程,分類精度較低。遷移學(xué)習(xí)方法中,MSDE-SSTCA-SVM的性能略好于上述3種傳統(tǒng)方法,跨域分類準(zhǔn)確度較高。MSDE-GFK方法在30H～40H、45H～35H等單個(gè)診斷任務(wù)中展現(xiàn)了較好的結(jié)果,但隨著源域和目標(biāo)域的變化,結(jié)果并不穩(wěn)定。與這些方法相比,基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的MSDE-DAFD算法執(zhí)行效果不佳。

表1 實(shí)驗(yàn)一的識(shí)別準(zhǔn)確率 %

最后,本文方法的準(zhǔn)確率高達(dá)97.9%。對(duì)照實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文方法不僅能有效地將診斷知識(shí)從源域轉(zhuǎn)移到目標(biāo)域,而且能在相關(guān)性假設(shè)下保持跨域故障數(shù)據(jù)的分布結(jié)構(gòu)信息。

實(shí)驗(yàn)二 實(shí)驗(yàn)二的分類結(jié)果在表2中。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的方法平均準(zhǔn)確度為97.1%,是7種方法中最高的。MTSDE算法優(yōu)勢的一個(gè)重要解釋是,本文方法使用余弦距離來定義相似性,從而在投影后更好地保存了數(shù)據(jù)的分布特性。7種方法的診斷能力排名與實(shí)驗(yàn)一的結(jié)果相似,這進(jìn)一步驗(yàn)證了MTSDE在遷移故障診斷中的優(yōu)勢。例如,2個(gè)實(shí)驗(yàn)A→C和B→C的準(zhǔn)確率達(dá)到 100%,而MSDE-SSTCA-SVM方法在這2個(gè)實(shí)驗(yàn)中性能不佳。

表2 實(shí)驗(yàn)二的識(shí)別準(zhǔn)確率 %

實(shí)驗(yàn)三 實(shí)驗(yàn)三的分類結(jié)果呈現(xiàn)在表3中。MTSDE-SVM方法的診斷準(zhǔn)確率略低于實(shí)驗(yàn)一和實(shí)驗(yàn)二,但仍然達(dá)到了90.3%,超過了其他6種方法。值得一提的是,直接將MSDE特征輸入SVM分類器的MSDE-SVM方法取得了85.7%的診斷準(zhǔn)確率,這直接體現(xiàn)了選用的MSDE特征提取算法的優(yōu)越性。

表3 實(shí)驗(yàn)三的識(shí)別準(zhǔn)確率 %

2) 分布差異分析

圖8展示了獲得的結(jié)果?？梢杂^察到,使用本文提出的方法處理后,MMD值顯著降低,這意味著源域和目標(biāo)域之間的分布差異大大降低,從而在不同的工況下為數(shù)據(jù)提供更好的遷移能力。

3) 故障特征可視化分析

實(shí)驗(yàn)一的數(shù)據(jù)來自不同的負(fù)載條件,其中二維投影結(jié)果顯示在圖9中。可以明顯看出,SSTCA方法顯著地將不同的樣本聚類在一起。然而,一些正常的樣本與缺齒故障樣本完全吻合。因此,MTSDE性能更好,分類精度更高。圖10展示從不同數(shù)據(jù)集收集的實(shí)驗(yàn)二的源域和目標(biāo)域數(shù)據(jù)的投影結(jié)果。在相同類型的不同機(jī)械的診斷情景中,MTSDE方法仍可以聚類相同的故障樣本,具有更好的診斷性能。

圖9 特征可視化 圖10 特征可視化

實(shí)驗(yàn)三的數(shù)據(jù)是從不同轉(zhuǎn)速和負(fù)載下的機(jī)器中收集的。圖11展示了特征在MTSDE、SSTCA和原始空間中的二維可視化圖像。在3種方法中,本文方法具有最佳的聚類性能。圖11c)中顯示,在MTSDE空間中,同類型故障樣本聚類形成的簇更少,使用源域數(shù)據(jù)(以及目標(biāo)域的正常數(shù)據(jù))在MTSDE空間中訓(xùn)練出的分類模型更有可能正確識(shí)別目標(biāo)域的樣本。該現(xiàn)象驗(yàn)證了該方法可以將故障診斷問題知識(shí)從源域遷移到目標(biāo)域。

圖11 特征可視化(1 000M-600 H)

3 結(jié) 論

本文提出了基于MTSDE-SVM智能故障診斷方法,用于旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷。首先,從訓(xùn)練樣本中提取MSDE特征。其次,通過遷移學(xué)習(xí)模型將特征降維得到MTSDE特征,在這個(gè)過程中,訓(xùn)練集和測試集的數(shù)據(jù)分布差異顯著減小。最后,MTSDE特征作為輸入,訓(xùn)練SVM分類器用于辨別故障類型。本文的主要貢獻(xiàn)包括:

1) 在多尺度符號(hào)動(dòng)力學(xué)熵的基礎(chǔ)上,結(jié)合特征遷移學(xué)習(xí)思想提出一種新的特征提取方法-多尺度遷移符號(hào)動(dòng)力學(xué)熵。通過提取具有遷移能力的特征,可以使用非同分布的數(shù)據(jù)訓(xùn)練診斷模型,從而解決實(shí)際生產(chǎn)中標(biāo)記數(shù)據(jù)不足的問題。

2) 在參數(shù)優(yōu)化過程中還對(duì)MSDE特征的尺度參數(shù)、符號(hào)數(shù)和嵌入維度進(jìn)行了尋優(yōu),這有助于提高診斷精度。

3) 對(duì)滾動(dòng)軸承的故障診斷實(shí)驗(yàn)表明,與其他傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法相比,本文方法可以獲得更高的診斷精度。這意味著本文提出的方法具有良好的實(shí)際應(yīng)用前景,為不同工況下軸承故障診斷提供了一種新思路。