MDCNet軸承智能故障診斷方法研究

方群玲，馬智宇，張銳，陳創，張晏晴

自動化與智能化技術

MDCNet軸承智能故障診斷方法研究

方群玲，馬智宇，張銳，陳創，張晏晴

（中北大學 機械工程學院，太原 030051）

為解決軸承故障特征時頻圖像難以識別的問題，在進行時頻圖像訓練和學習故障特征的基礎上，提出新的故障診斷方法。本文提出一種MDCNet網絡，該網絡由多尺寸卷積核模塊（Multi-Size Convolution Kernel Module）、雙通道池化層（Dual-Channel Pooling Layer）和跨階段部分網絡（Cross Stage Partial Network）組成。首先，將采集的振動信號經過同步壓縮變換，得到信號的瞬時頻率圖像，然后輸入神經網絡獲得故障診斷結果。將提出的方法在西儲大學軸承數據集進行預測，準確率達到了99.9%。與AlexNet、VGG–16、Resnet等傳統方法進行對比試驗，結果表明MDCNet方法分類精度可達99.9%，高于傳統方法的分類精度（95.70%、98.51%、97.64%）。結果表明，本文所提出方法的預測準確率高于其他方法的，驗證了該方法在包裝機械故障診斷中是可行的。

故障診斷；神經網絡；機器學習；瞬時頻率；MDCNet

軸承是包裝機械中的重要部件，軸承在低速和大負荷的條件下經常發生故障，并且它們的封閉運行環境和環境噪聲使得及時發現故障變得困難。振動信號分析是常用的故障診斷方法。近年來，隨著工業智能化的發展，數據驅動的軸承故障診斷振動信號分析技術引起了學術界的廣泛關注。軸承故障識別作為故障診斷的一個重要組成部分，很多學者為此進行了大量研究[1-4]。該項技術在不破壞設備的情況下判斷是否需要更換軸承具有很強的必要性。同時，軸承故障識別能夠為設備可靠性提供良好的參考信息，這對機械設備的維護具有重要意義。

隨著大數據時代的快速發展，深度學習已被廣泛應用于故障診斷。在軸承故障診斷中，卷積神經網絡（CNN）是一種流行的診斷方法。采用神經網絡從原始振動信號提取故障特征，從而預測軸承是否產生故障，實現智能故障診斷。為了從原始振動信號中提取微弱故障特征，研究人員們采用了許多有效的方法。Sun等[5]使用MSST獲取時頻圖像；然后通過帶稀疏約束的非負矩陣分解選擇特征；最后，利用訓練后的線性支持向量機對測試樣本進行故障分類診斷。Xin等[6]通過短時傅里葉變換（STFT）計算時頻特征，并將偽彩色映射作為新的識別對象，提出了一種基于稀疏自編碼和線性解碼的特征學習方法來提取這些時頻特征。Liu等[7]設計了一種LeNet–5網絡，通過同步壓縮小波變換（CWT）實現對軸承的10種分類。Wen等[8]將原始振動信號轉換成二維灰度圖像，然后使用基于LeNet–5的CNN實現了滾動軸承的4種故障分類。Sun等[9]將原始信號通過二階時間重分配多同步壓縮變換（STMSST），獲得分辨率比較高的時頻圖像，然后通過均勻小批量訓練法與卷積神經網絡CNN相結合實現軸承的分類。

以上的研究已實現了利用大數據進行軸承的故障診斷分析，但仍存在軸承故障特征時頻圖像難以識別的問題。為解決上述問題，本文提出一種MDC–Net的網絡進行軸承故障分析，利用軸承振動信號進行故障診。

1 MDCNet網絡

為了提高神經網絡對微弱故障的識別提取能力，本文提出了一種MDC–Net的網絡，該網絡包括多尺寸卷積核模塊（Multi-size Convolution Kernel Module）、雙通道池化層（Dual-Channel Pooling Layer）和跨階段部分網絡（Cross Stage Partial Network）等3個部分組成。圖1是MDC–ResNet網絡的基本結構，由圖1可知，當需要診斷的數據集輸入后，分別進入訓練集與測試集中，在訓練集中的數據經過多尺寸卷積核模塊、雙通道池化層、CPS跨階段網絡塊后，保存模型與測試集中的數據共同輸出為診斷結果。輸出層神經元的數量由具體診斷軸承的故障類型數量決定。在訓練過程中使用多尺寸卷積核模塊，不僅縮減網絡空間的整體大小，還同時降低過度擬合現象。該神經網絡結構擴大了網絡的整體寬度，同時提升了網絡對不同尺度的適應能力，而且把2種池化方式結合形成了雙通道池化層。最后采用CPS跨階段網絡塊。使用圖1結構可以很大程度上減少計算量的同時降低內存成本，增強CNN的學習能力。

圖1 MDCNet網絡結構

1.1 多尺寸卷積核模塊

多尺寸卷積核模塊因其減少神經網絡空間的整體大小和降低過渡擬合問題的優異表現而備受關注。Szegedy等[10]提出了一種Inception v1的神經網絡結構，該網絡結構將常用的卷積核（1×1，3×3，5×5）與池化操作（3×3）相互堆疊分析，最終采用concat函數將4條路徑的運算結果進行合并通道，從而得到特征信息。不同尺寸的卷積核得到的特征信息不同。一個大的卷積核可以提取圖像細節信息，而一個小的卷積核可以得到的特征是顏色、紋理等。卷積核越大，感受野越大，獲得的圖像特征信息也越多。然而，較大的卷積核將導致計算量的劇增，這會限制模型深度和計算性能。

本文采用的多尺寸卷積核模塊采用一個5×5大小的卷積核，對大部分的接受層輸入進行覆蓋，在卷積后直接進行池化操作，簡化操作流程，從而達到減少網絡空間的大小，降低過度擬合的功能。該網絡結構通過合并通道的方式擴大了網絡的寬度，并且提高了網絡對尺度變化的適應能力。

在此基礎上，本文創新性提出了一種與Inception v1原理類似的多尺寸卷積核模塊，多尺寸卷積核模塊與Inception v1相比提高了分析的精度：在函數算法上，多尺寸卷積核模塊采用add函數代替concat函數連接分支與合并通道。concat函數進行通道數的合并，其本質是增加了描述圖像的本身維度即增加通道數，但各維度內的特征信息量并未增加，因此采用該函數存在圖像分析精度難以提高的問題；采用add函數進行通道數的合并，本質是在不增加描述圖像本身特征維度的情況下，增加每一維度下的特征信息量，從而提高圖像分析的精度。

1.2 雙通道池化層

殘差網絡是由一系列殘差塊組成的，它的池化層只存在于殘差塊前層與后層，因存在位置與功能不同分別叫作最大值池化層和平均池化層。其中，最大池化層的功能是將感受野區域中激活的最大值作為最終的池化輸出，以此平衡卷積參數誤差所引起的估計均值的誤差偏移[11]，并用于提取圖像的紋理信息。

平均池化層的功能是將感受野區域中激活的平均值作為最終的池化輸出，以此減少由于鄰域大小的限制導致估計方差增大引起的估計均值的誤差偏移，并用于提取圖像的背景信息。雙通道池化層根據上一步輸出圖像信息的不同特征，將分析路徑分為2條，使信息特征同時經過最大值池化層和平均池化層，進一步提高圖像信息的分析精度，隨后再次使用add函數將2條分析路徑的輸出結果合并起來，輸送到下一步運算中。

1.3 跨階段部分網絡

基于以上原因本文不再單純的使用ResNet18網絡中的Residual block用于特征提取，采用CPS模塊結構對原始網絡中的各個殘差塊進行改進，改進之后的CPSNet基本結構模塊如圖2所示。

圖2 CPS模塊結構

數據進入CPS模塊結構被拆解為2個部分：第1部分進行卷積操作，用于提取特征圖；第2部分用于與第1部分的卷積操作結果拼接。采用該結構操作，可大量減少計算量，同時減少計算機的內存消耗，增強CNN的學習能力，達到計算輕量化的同時保持計算的準確性[12]。

在神經網絡中層的輸出可表示為式（1）。

式中：為卷積操作和非線性激活操作等的組合。ResNet可以表示為式（2）。

式中：為殘差層，包含卷積操作和非線性激活操作等的組合[13]。殘差層可最小化梯度流經的路徑長度，使其進行更加有效地反向傳播。然而，這種連接同時也會增加大量的冗余信息，如第層的信息需要傳遞給第?1,?2,..., 1層。

CPS塊的具體操作如下，通過通道0=[0,0]將上一個階段中的基礎特征層分成兩部分，即0和0。0部分經過CPS block進行卷積等操作，與連接生成輸出。CPS塊的梯度是分開整合的，未穿過CPS block的特征圖，0是跟0獨立的。對用于更新權重的梯度信息來說，兩邊不會有相同的部分。

CPS塊具有以下優點：通過通道劃分合并的策略，可以使梯度路徑翻倍，同時跨階段策略能夠緩解重復特征圖帶來的梯度重復計算[14]；Convolutional Input Output（IO）是一個用來評價DRAM的IO狀態的度量準則，假設Residual block中的特征圖大小為××，增長率為，共有層，則Residual block的IO和PS見式（3）—（4）。

通常和遠小于，則CPS塊能節省約一半的內存。

MDCNet可以減少專家系統的人工干預，在輕量化的同時保持準確性。

2 實驗與結果

實驗數據集是凱斯西儲大學（CWRU）軸承數據集。圖3為該實驗平臺實驗裝置圖片，該實驗平臺主要由一臺轉速為1 796 r/min的電機、一個扭矩傳感器和一個加速度計組成。該系統包含2個測試軸承，分別位于電機驅動端和電機風扇端。本實驗主要研究型號為6105–2RS JEM SKF的軸承。該軸承用于電動機與風扇相連的驅動端以及電動機與聯軸器相連的驅動端。在工作時，該軸承轉速與電機轉速相同，可達1 796 r/min。

圖3 CWRU實驗裝置

本文選取了軸承的10種狀態：正常狀態和9種故障狀態，故障狀態分別是滾動體、內圈和外圈在0.017 78、0.035 56、0.053 34 cm等3種不同故障直徑的樣本[15]，每個樣本速度都是1 797 r/min，采樣頻率為12 kHz。利用SST方法將信號轉化為IF圖，每一個樣本的圖像數為2 000，共20 000張圖片，表1列出了關于CWRU數據集的更多細節。表中N代表正常狀態，BF_1—BF_3表示軸承滾動體在0.017 78、0.035 56、0.053 34 cm等3種故障直徑下的樣本。IRF_1—IRF_3表示軸承內圈在0.017 78、0.035 56、0.053 34 cm等3種故障直徑下的樣本。ORF_1—ORF_3表示軸承外圈在0.017 78、0.035 56、0.053 34 cm等3種故障直徑下的樣本。

表1 CWRU數據集細節

Tab.1 Details of CWRU data set

圖4為將原始信號轉化為的IF圖像，圖4中分別為正常狀態、內圈故障、外圈故障以及滾動體故障轉化的IF圖像。

為提高分類精度，本文提出MDCNet網絡，獲得高分辨率時頻圖像尺寸為512×1 024。為了滿足所提出的MDCNet模型的輸入大小，將圖像隨機裁剪成MDCNet模型訓練的大小。然后，將訓練圖像輸入MDCNet進行訓練。最后將測試圖像全部輸入到訓練好的MDCNet模型中進行故障診斷，獲得診斷準確率。

圖4 IF圖像

圖5是MDCNet網絡分類的混淆矩陣，從圖5中可以看到分類精度達到了99.9%。只有在內圈故障這一類中出現錯誤分類，沒有正確地將不同故障直徑分類出來。從結果可以看出，提出的模型的故障診斷結果與實際結果非常相近。

圖6顯示了MDCNet網絡輸出層的可視化，從圖6可以看出，同類樣本聚集在一起，并且相互距離較遠，沒有任何交集，符合用于軸承故障分類的條件。證明了軸承故障分類的實用性和準確性。

為了評估所提出的CNN模型的分類性能，選擇了其他分類方法來比較這種情況下的預測精度。原始振動信號轉換為IF圖像，然后使用不同方法進行分類。有基于徑向基函數（RBF）的支持向量機（SVM）、K近鄰（KNN）、AlexNet網絡、VGG–16網絡、Resnet網絡。平均預測精度是該比較的最終測量項。比較結果如表2所示。從結果可以看出，本研究的方法效果較好，準確率達到99.9%。KNN、AlexNet、VGG–16、RBF–SVM、Resnet的預測結果分別為95.70%、98.51%、97.64%、93.46%、98.45%。對比可以得到，傳統的網絡沒有MDCNet網絡分類精度高，這些傳統的分類器并沒有將一些微弱的故障特征識別出來，表明了所提出的CNN方法故障分類準確率具有明顯優勢，驗證了該方法的有效性。

圖5 MDCNet網絡得到的混淆矩陣

圖6 MDCNet網絡的可視化輸出

表2 不同分類方法比較

Tab.2 Comparison of different classification methods

3 結語

本文提出的故障診斷方法包括時頻圖像生成和故障分類2個步驟。從原始振動信號中提取出IF圖像，將圖像輸入MDCNet網絡中，對不同類型故障的軸承進行測試。文中設計了MDCNet，提高了訓練模型的性能，降低了計算過程的內存消耗。用不同的數據集驗證了該方法的適用性和有效性，測試精度達到99.9%。與現有的其他診斷方法相比，該方法在精度和速度方面都有明顯的優勢。所提出的故障診斷方法可以用于包裝機械的軸承故障診斷。

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Intelligent Fault Diagnosis Method of Bearing Based on MDCNet

FANG Qun-ling, MA Zhi-yu, ZHANG Rui, CHEN Chuang, ZHANG Yan-qing

(School of Mechanical Engineering, North University of China, Taiyuan 030051, China)

The work aims to propose a new fault diagnosis method based on time-frequency image training and fault feature learning, in order to solve the problem that the time-frequency image of bearing fault feature is difficult to recognize. MDCNet network was proposed, which was composed of Multi-Size Convolution Kernel Module, Dual-Channel Pooling Layer and Cross Stage Partial Network. Firstly, the acquired vibration signal was compressed and transformed synchronously to obtain the instantaneous frequency image of the signal. Finally, the fault diagnosis result was obtained by inputting the neural network. The prediction accuracy of the proposed method was 99.9% after applied to the bearing data set of Case Western Reserve University. Compared with AlexNet, VGG -- 16, Resnet and other traditional methods, MDCNet method realized a classification accuracy of 99.9%, which was higher than the classification accuracy of 95.70%, 98.51% and 97.64% of traditional methods. The results show that the prediction accuracy of the proposed method is higher than that of other methods, which verifies the feasibility of the proposed method in fault diagnosis of packaging machinery.

fault diagnosis; neural network; machine learning; instantaneous frequency; MDCNet

TH165+.3

A

1001-3563(2023)09-0218-06

10.19554/j.cnki.1001-3563.2023.09.027

2022?06?20

國家自然科學基金（51305409）

方群玲（1976—），女，碩士，講師，主要研究方向為故障診斷技術。

責任編輯：曾鈺嬋