基于特征融合和ResNet的滾動軸承故障診斷*

湯武初,呂亞博,劉佳彬,韓 丹

(大連交通大學 機械工程學院,遼寧 大連 116000)

0 引 言

作為一種常見的支撐零部件,軸承的主要作用是連接設備旋轉部件和固定部件。由于起動性能好、結構緊湊、重量輕等特點,滾動軸承被廣泛應用于中低速旋轉設備中[1]。在轉動機械的實際工作過程中,特別是在運行環境比較惡劣時,隨著設備運轉所需要的承載力不斷變化,在交變應力的作用下,滾動軸承的整體工作性能也會隨之發生變化。

因此,為保證軸承的健康運行,國內外學者針對軸承的狀態監測和故障診斷方法進行了大量的研究[2]。

近年來,隨著數據挖掘、深度學習[3]等科技的快速發展,基于數據驅動的深度學習方法成為故障診斷領域發展的新趨勢。其基本思路是利用不同方法提取到振動信號的數學特征,然后將其輸入到人工智能算法中,進行狀態識別,以完成故障診斷任務[4]。

目前,已有不少學者采用上述方法在故障診斷領域取得了一定成果。例如:劉強等人[5]提出了優化變分模態分解與融合包絡熵結合支持向量機的故障診斷方法。JIANG Lu-yang等人[6]運用卷積神經網絡直接提取了原始數據中的時頻特征,并測試在原始數據、頻譜和組合時頻數據中學習特征的不同性能,結果表明,卷積神經網絡的提取效果要優于手動的特征提取效果。

但是,在上述研究中,有一部分沒有結合深度學習的優勢,極度依賴故障診斷專家的經驗和知識;另一部分在研究中由于數據量不夠而選擇重疊數據,導致結果的準確度有待考究。也有學者使用特征融合結合神經網絡的方法取得了一定的成績,比如,魏秀業等人[7,8]將特征融合方法運用到齒輪箱故障診斷中,能夠有效地識別故障,且訓練結果要優于傳統故障診斷方法;但需要上千次的迭代周期,訓練周期太長。

基于此,筆者提出一種基于特征融合并結合改進的一維殘差神經網絡(ResNet)的滾動軸承故障診斷方法。該方法是根據相關系數和方差貢獻率指標來篩選確定變分模態分解(VMD)和經驗模態分解(EMD)的有效成分,這些有效成分可以將原始信號按照由高頻到低頻的特征信息表現出來;但是沒有專家豐富的基礎知識,其仍然不能直接識別出是否出現了故障。

因此,筆者結合改進的ResNet可高效地自動提取多尺度特征信息,對滾動軸承進行端對端的高精度故障分類診斷工作。

1 基于特征融合的ResNet診斷模型

根據分解出來的不同頻率成分下的時頻信號,可辨別出不同的故障類型;同時,經EMD、VMD分解出來的有效分量,由高頻到低頻的每一條有效模態分量代表原始信號的某一頻率成分的特征。

筆者將代表不同原始信號特征的模態分量進行拼接、融合,形成新的特征樣本數據。該方法可將原始信號的特征表達得更全面、多樣,便于輸入到ResNet中,使其更加容易識別出故障信息,提高故障診斷的精度。

基于EMD、VMD特征融合的ResNet故障診斷模型如圖1所示。

圖1 EMD、VMD特征融合的ResNet故障診斷模型

該模型的診斷步驟為:

1)利用EMD、VMD方法分別對原始數據進行分解,得到不同的模態分量IMF;

2)根據方差貢獻率和相關系數篩選有效分量,對有效特征的分量進行融合,形成新的數據樣本;

3)將融合后的數據樣本輸入到ResNet中,對其進行端對端的故障識別與診斷工作。

1.1 EMD算法

EMD算法的本質是無需設置任何預定的目標函數,依據振動信號自身的時間尺度特征進行自適應地分解,最終篩選出多個IMF分量[9],其算法流程如圖2所示。

圖2 經驗模態算法流程

1.2 VMD算法

VMD作為一種信號分析估計方法,目前已被廣泛應用于狀態監測和智能診斷領域,可實現自適應的信號處理功能[10]。

與EMD方法不同的是,VMD是一種完全非遞歸分解方法,其基本思路是將原始振動信號按照實際分析需求,自適應地將其分解成具有特別頻率中心和有限帶寬的模態分量[11]。

1.3 基于EMD和VMD的特征融合

在滾動軸承實際運行環境中所采集的振動信號是復雜的,雖然原始時域波形代表了滾動軸承最原始的狀態信息,但筆者直接將原始信號輸入神經網絡進行端對端的故障診斷時,發現其存在特征識別度低、診斷精度低等問題。無論是時域分析法還是頻域分析法只能整體表達信號的信息,無法表達信號的局部特征。

因此,筆者根據時頻分析法,利用EMD、VMD分解原始信號,將其分解成由高頻至低頻的不同特征分量,這些分量分別代表某一頻率下的特征信息。通過串聯拼接的方式,按照由高頻到低頻的順序將各有效模態分量融合成多倍擴容的一維向量T:

T=[imf1,imf2,imf3,…imfn]

(1)

式中:imf為篩選出的表達原始信號局部特征信息的有效模態分量。

對于不同工況下的振動信號,融合后的特征向量包含可表達原始信號的局部特征信息:時域特征、頻域特征以及時頻域特征。

筆者將融合后的特征向量輸入到ResNet網絡中,其可自動識別并提取特征向量T中的融合特征。

對于不同工況、不同故障頻率,不用人為提取時域指標特征(均值、峭度值、均方根等),也不用進行頻域分析,可直接對其進行故障診斷,該方法有利于提高故障診斷的速度以及結果的準確性。

2 網絡模型構建

2.1 卷積神經網絡模型

卷積神經網絡(CNN)是一種典型的前饋神經網絡,其可自動提取多尺度特征信息[12],一般由輸入層、卷積層、池化層和全連接層組成。

傳統CNN模型[13]是5層神經網絡結構,網絡模型如圖3所示。

圖3 傳統CNN網絡模型結構

該模型包括2個卷積層、3個全連接層。卷積層中使用非線性整流函數(rectified linear unit,ReLU)作為激活函數,筆者提出隨機失活(Dropout)方法防止過擬合,傳統CNN主要參數設置如表1所示。

表1 傳統CNN網絡結構參數的設置

2.2 深度殘差網絡模型

深度殘差網絡和傳統CNN的主要區別在于其使用了殘差塊,可以根據需要靈活使用殘差塊個數及殘差塊的結構,從而實現跳躍連接目的,解決了傳統CNN網絡特征難提取的問題;且殘差塊通過跨層數據通路,跳過卷積運算,將輸入直接加在激活函數前,因此可以有效地避免梯度消失和梯度爆炸的問題[14,15]。

筆者設計的一維ResNet網絡模型基本結構如圖4所示。

圖4 深度殘差神經網絡模型基本結構

由圖4可以看出:相比于傳統CNN模型,該深度殘差神經網絡模型是由8個不同的的殘差塊堆疊而成。每個殘差塊由不同的卷積層、規范化層(batch normalization,BN)和激活函數ReLU組成。

利用BN和平均池化方法可進行正則化,防止網絡過深產生過擬合現象[16],并達到加速訓練、節省時間的目的。

深度殘差神經網絡結構的主要參數設置如表2所示。

表2 深度殘差神經網絡結構參數的設置

3 故障診斷試驗

筆者設置了兩種不同的數據集對上述模型進行試驗驗證:

1)美國凱斯西儲大學軸承數據中心提供的開源數據集,利用開源數據集對其進行有效性驗證,同時將其與不同的數據處理方法相對比,驗證其優越性;

2)大連交通大學雙列圓錐滾子軸承振動質量動態分析試驗臺采集的數據集,利用滾動軸承實例數據集進一步驗證其泛化能力。

3.1 開源數據集試驗

3.1.1 試驗數據

筆者采用美國凱斯西儲大學提供的開源數據集(該數據集被廣泛用于軸承故障診斷試驗)。試驗軸承為SKF6205深溝球軸承,通過電火花放電的方式造成滾動體、外圈、內圈各3種故障,其故障直徑依次為0.177 8 mm、0.355 6 mm、0.533 4 mm,電機近似轉速1 797 r/min,采樣頻率為12 kHz。

外加正常工況共計10種不同工況,如表3所示。

表3 滾動軸承10類工況

3.1.2 分解信號篩選有效分量

筆者將上文各工況下的軸承數據進行歸一化處理,并以2 048個數據點為一個樣本,去分割振動信號,共計3 189個樣本集;再利用EMD和VMD方法去分解樣本,得到多個IMF分量。

以正常工況樣本為例,原始數據和經EMD分解的各個IMF分量的時域波形圖如圖5所示。

圖5 正常工況EMD分解圖

原始數據和經VMD分解的各個IMF分量的時域波形圖如圖6所示。

圖6 正常工況VMD分解圖

由圖(5)和圖(6)可以看出:各IMF分量與原始信號的相關程度不同,每一個IMF分量代表了原始信號中存在的一種內涵模態分量,最后一階分量為殘差。由于信號成分復雜、VMD分解參數選擇等因素,導致分解結果中存在虛假分量[17]。因此,筆者根據相關系數和方差貢獻率來確定有效分量,剔除與故障特征無關的分量。

根據文獻[7]可知相關系數大小所代表的相關程度高低,如表4所示。

表4 相關系數程度表

經VMD分解后的各分量與原始數據的相關系數如表5所示。

表5 VMD各分量與原始數據相關系數表

經VMD分解后的各分量與原始數據的方差貢獻率如表6所示。

表6 VMD各分量方差貢獻率表

經EMD分解后的各分量與原始數據的相關系數如表7所示。

表7 EMD各分量與原始數據相關系數表

經EMD分解后的各分量與原始數據的方差貢獻率如表8所示。

表8 EMD各分量方差貢獻率表

從表(5)和表(7)可以看出:在各工況下,原始數據經VMD、EMD分解后,前兩階IMF分量與原始信號的相關系數均大于0.3。由此可以初步判斷出經VMD、EMD分解出的前兩階分量為有效分量。

從表6可以看出:原始數據經VMD分解后,前兩階分量的方差貢獻率大于0.01,且大于其平均值0.125。

同樣,從表8可以看出:經EMD分解的前兩階分量的方差貢獻率均大于其平均值0.125。

綜合表(5)～表(8)最終確定:經VMD、EMD分解出的分量中,有效分量為前兩階,IMF1和IMF2。

筆者將上述篩選出的有效分量進行特征融合,形成新的數據樣本,提取出了更為有效的特征信息,并實現了數據擴容和數據預處理的目的;同時,抑制了因分解原始信號導致的模態混疊和端點效應,使提取的故障信息更有效、更全面,也解決了滾動軸承因實際工作環境惡劣而導致的故障特征難提取的問題。

3.1.3 試驗結果及對比分析

1)深度殘差神經網絡診斷結果與分析

為了說明數據處理方法的有效性,筆者將其與不同數據處理方法進行對比。經反復訓練學習,選用最大值為0.001的余弦退火學習率,該學習率為周期循環學習率,周期為50,批量大小為8,迭代周期為100。

特征融合后數據樣本的訓練集、測試集、損失值隨訓練迭代次數的變化,如圖7所示。

圖7 融合特征網絡訓練結果

由圖7可以看出:在前40個迭代周期內,損失值下降很快,且訓練精度達到了95%以后,再經過100次迭代,2條準確率曲線都逐漸趨于平穩,達到完全收斂,測試集的準確率為99.8%,損失值為0.025。

筆者將原始數據輸入ResNet網絡模型中進行分類,概率混淆矩陣如圖8所示。

圖8 原始數據的分類結果

由圖8可知:將未經過數據融合的原始數據輸入ResNet模型中,其分類精度較差,僅正常工況的能被完全識別出,其他工況均有較大誤差,總體準確度為91.3%。

筆者將經EMD分解并融合有效分量的數據,輸入ResNet網絡模型中進行分類,概率混淆矩陣如圖9所示。

圖9 EMD分解重構數據的分類結果

從圖9可以看出:其結果優于原始數據的分類結果,總體準確度達到96.5%。

筆者將經VMD分解并融合有效分量的數據,輸入ResNet網絡模型中進行分類,概率混淆矩陣如圖10所示。

圖10 VMD的分類結果

從圖10可以看出:總體準確度達到98.5%,但仍然有多個工況存在較大誤差。

筆者將經EMD、VMD分解并融合有效分量的數據,輸入ResNet網絡模型中進行分類。

概率混淆矩陣如圖11所示。

圖11 特征融合的分類結果

從圖11可以看出:總體準確度達到99.8%,僅有一個樣本被錯誤分類,且其訓練速度最快,損失值最小。

根據不同數據樣本的概率混淆矩陣圖可以看出:其他數據樣本對于故障類別分類都有明顯偏差,而特征融合后的數據樣本僅在滾動體故障上有極小的偏差。因此,在故障信息的提取和識別方面,筆者提出的方法更為有效。

基于不同數據處理方法,樣本在ResNet網絡模型中的訓練結果,如表9所示。

表9 不同數據樣本的故障診斷結果

從表9可以看出:經過特征融合的數據樣本的準確率達到99.8%,高于其他數據樣本的準確率,且損失值最小,訓練速度最快,證明了特征融合后,能夠提高滾動軸承故障診斷正確率。

2)與傳統CNN網絡結構診斷結果對比分析

為了進一步說明ResNet網絡模型的優勢,筆者選擇對比傳統CNN網絡,將相同的EMD和VMD分解融合的數據樣本輸入傳統神經網絡進行訓練。

CNN網絡訓練結果如圖12所示。

圖12 CNN網絡訓練結果

從圖12的CNN網絡訓練結果可以看出:與ResNet網絡模型相比,其收斂速度慢,且測試集的準確率僅達到90%,損失值大;通過混淆矩陣得知,僅正常工況的分類準確度達到100%,其余工況的分類準確度均有誤差。

通過以上對比分析可知:與傳統CNN相比,無論是準確度還是收斂速度,深度殘差神經網絡都有更大的優勢,且損失值更低,訓練效率更高。因此,筆者設計的ResNet網絡對滾動軸承故障的診斷更有效。

3.2 故障模擬試驗

為了進一步驗證該方法在實際應用中的有效性、可行性,以及ResNet網絡模型的泛化能力,筆者設計了軸承故障模擬試驗,除正常工況外,另外設置了外圈、內圈、滾動體這3種故障,共4種工況。

軸承試驗平臺如圖13所示。

所測軸承是353130B的雙列圓錐滾子軸承,筆者利用試驗臺側面的振動加速度傳感器采集信號,采樣頻率為20 kHz,轉速為900 r/min。

試驗軸承基本參數如表10所示。

表10 試驗軸承尺寸表

按照2 048個采樣點為一個數據樣本,筆者對采集到的數據進行分割;同時,為防止數據的重復疊加使用影響其準確度,將窗口移動步長也設置為2 048。四種工況共計生成2 560條數據樣本,隨機選取20%的數據樣本作為測試集,剩余80%作為訓練集[18]。

筆者對2 560條樣本進行VMD、EMD分解,同樣根據方差貢獻率和相關系數篩選有效分量,將融合后的數據輸入前文設計的殘差神經網絡中,經過100次迭代后,測試集的準確率為98.3%,訓練集的準確率為97.3%。

其訓練結果如圖14所示。

圖14 353130B軸承數據訓練結果

結合美國凱斯西儲大學開源數據集試驗結果可知:筆者設計的ResNet網絡具有收斂速度快、準確率高的特點,進而可以說明,在滾動軸承故障診斷方面,采用基于特征融合和改進ResNet神經網絡的方法具有較強的魯棒性和通用性。

4 結束語

由于滾動軸承信號非平穩、非線性,導致軸承的故障信息提取困難,并且采用傳統故障診斷方法的診斷精度低,為此,筆者提出了一種基于特征融合和改進ResNet的滾動軸承故障診斷方法。

首先使用EMD和VMD方法對原始數據進行預處理,再根據相關系數和方差貢獻率,篩選出代表原始信號的有限特征分量,并進行特征的融合,最后將其輸入ResNet網絡中進行故障診斷;同時,將該方法與傳統CNN網絡和不同數據處理方法進行對比,利用美國凱斯西儲大學開源數據集和滾動軸承實例數據集對其進行了驗證。

研究結果表明:

1)采用EMD和VMD的方法分解原始信號,篩選有效分量IMF,更便于表達軸承故障特征,得到更全面的故障信息,其診斷結果可以達到99.8%,優于原始數據的診斷結果(91.3%),且收斂速度更快;

2)根據改進ResNet網絡和傳統CNN網絡診斷結果的對比分析,改進ResNet網絡診斷結果為99.8%,其明顯優于CNN網絡診斷結果的(90%),可見改進ResNet網絡對滾動軸承故障的診斷更為科學有效;

3)滾動軸承實例試驗結果表明,原始數據經過EMD和VMD處理后并結合ResNet網絡,故障診斷精度達到97.3%,證明了該方法具有良好的泛化能力和較強的魯棒性。

鑒于ResNet網絡模型的最優超參數需要反復試驗訓練才能確定,因此,在后續的工作中,筆者會對基于網絡模型的超參數選擇算法進行深入研究。