基于AMCNN-BiGRU的滾動軸承故障診斷方法研究

徐 鵬, 皋 軍, 邵 星

(1. 鹽城工學院 機械工程學院,江蘇 鹽城 224051;2. 鹽城工學院 信息工程學院,江蘇 鹽城 224051)

由于現代工業生產的迅速發展,滾動軸承的使用范圍日益廣闊,同時其運行條件和工作環境也變得異常的復雜。當滾動軸承長期處于高速、高負荷、高溫度等惡劣環境中,就很容易出現點蝕、磨損、剝落等狀況,導致整體設備出現故障,帶來巨大的潛在維護成本,甚至是引發安全事故。據統計,在工業領域中大約30%的旋轉機械故障是由滾動軸承的缺陷引起的[1]。因此,滾動軸承的健康狀況影響著整個機械設備的性能、穩定性和生命周期。

采用故障診斷技術,可以有效地監測機械設備的運行狀態,能夠識別出故障的損傷程度及故障類型,有效提高機械設備的可靠性[2]。因此,針對滾動軸承進行故障診斷方法研究,對于提高整個設備系統的安全性有重大意義[3]。傳統的故障診斷方法一般包括3個步驟:特征提取、特征選擇和故障分類。通過信號處理方法對輸入信號進行特征提取,并對提取的特征進行篩選,然后利用分類模型對篩選后的特征進行故障分類。雖然,這類傳統方法在故障診斷領域已經獲得相關成果,但是在特征提取方面較為依賴專家經驗和專業知識,存在人為干擾,診斷結果不確定性高,因而制約了該類方法的實際應用[4]。

近年來,隨著深度學習的快速發展,一種端到端的故障診斷方法逐漸成為故障領域的熱點方向。在實際應用中,傳感器所采集的振動信號多是一維時間序列,而不是二維圖像。一些研究表明,在使用二維卷積神經網絡模型之前,必須先對采集的振動信號進行預處理。張訓杰等[5]利用格拉姆角場將滾動軸承一維振動信號轉換為二維彩色圖像,既保留了信號完整的信息,也保持著信號對于時間的依賴性,最后由分類器實現分類識別。Zhang等[6]利用連續小波變換將在不同頻率變化條件下采集的滾動軸承一維時頻信號變換到二維時頻灰度圖,并將灰度圖輸入到具有多個并行卷積層的卷積神經網絡中進行訓練,該方法有效提高滾動軸承在變工況下的故障檢測精度。以上方法,通過不同的預處理方式將原始的一維信號轉換為二維圖像,雖在某些方面有一定的優勢但容易損失原始振動信號中的時序信息;而且,采集到的故障信號一般是一維的振動信號,直接使用一維的卷積神經網絡進行診斷理論上是比還需要維度轉換的網絡更加直接高效[7]。Wei等[8]采用原始的一維信號作為帶訓練干擾的卷積神經網絡的輸入,同時對訓練樣本采用重疊切片的方式來增加訓練樣本數量。他們的研究表明,使用原始信號作為卷積神經網絡(convolutional neural networks, CNN)的輸入,在復雜的操作環境中具有更好的泛化能力和魯棒性。昝濤等[9]采用多輸入層輸入一維原始信號,同時對樣本進行重疊采樣,提升了傳統卷積模型的準確率。雖然,以上方法使用重疊采樣可以有效增加樣本數量,但是未考慮到樣本本身長度問題,增加了網絡模型的訓練時間。

卷積神經網絡更多的是提取局部空間特征,無法記住歷史數據信息,而循環神經網絡(recurrent neural networks,RNN)對序列的非線性特征學習具有特殊優勢,可以學習不同位置的時間和隱藏特征,但在進行反向傳播時容易出現的梯度問題導致傳統的RNN可能無法捕獲長期的依賴關系[10]。門控循環單元(gated recurrent unit,GRU)使用了一種門控機制來有效克制RNN的梯度問題,它是RNN的變體。但僅考慮單向傳播是不合適的,因此選擇一種參數更少,性能更強的雙向門控循環單元(bidirectional gated recurrent unit,BiGRU)。張立鵬等[11]利用預處理后的機械振動信號,搭建BiGRU故障診斷模型,并采用注意力機制對模型進行優化,有效提高特征提取效率。Zhang等[12]提出一種DCA-BiGRU的小樣本故障診斷方法,能夠在各種復雜情況下有效地進行診斷。

基于以上問題,本文提出一種基于注意力模塊的卷積神經網絡-雙向門控循環單元(attention-based multi-scale convolutional neural network and bidirectional gated recurrent units, AMCNN-BiGRU)的滾動軸承故障診斷模型。同時,在樣本數量固定的情況下,對樣本進行下采樣操作,每7位數據點保留一個。通過兩種不同核大小的CNN從下采樣后的原始振動信號中提取不同尺度的特征信息,利用通道注意力模塊(efficient channel attention,ECA)對不同通道的特征進行加權融合處理,增強相關特征并抑制無關特征,然后利用BiGRU實現對時間特征的提取,最后經過Softmax函數將神經元輸出轉換為關于10種滾動軸承故障類型的概率分布。AMCNN-BiGRU模型具有以下優點:

(1) 使用經過下采樣的一維原始振動信號作為輸入,在保證準確率的情況下,有效減少了模型的訓練時間。

(2) 利用ECA-net通道注意力機制可以有效對不同通道特征進行權重劃分,避免冗余特征對診斷過程的干擾。

(3) 結合CNN和BiGRU兩種不同網絡,充分提取原始信號中的空間和時序特征,提高了診斷準確率。

整個模型不僅解決了傳統故障診斷方法需要人工提取特征、診斷結果不確定性高的問題,而且模型訓練時間大大減少,實現了端到端的故障診斷。最后,通過在凱斯西儲大學(Case Western Reserve University,CWRU)和江南大學數據集下的多組試驗,驗證了AMCNN-BiGRU具有良好的準確性和魯棒性。

1 相關理論

1.1 卷積神經網絡

CNN具有局部連接、權值共享的特點,一般使用多個不同大小的卷積核進行卷積計算,并將計算結果傳遞給非線性激活函數,生成下一層的特征圖,增強了表示能力,使學習的特征具有可分性。卷積的具體過程如式(1)所示。

(1)

池化層常添加在卷積層之后,目的是為了降低卷積層輸出的維度,從而減少網絡中參數量,有效的防止發生過擬合現象。常見的池化方式包括平均池化和最大池化。在一維時間序列任務中,最大池化的性能常優于平均池化。因此,采用最大池化方式,它對輸入特征進行局部極大值運算,具體公式如式(2)所示。

(2)

1.2 門控循環單元

GRU使用一個更新門替代輸入門和遺忘門,同時將細胞狀態和隱藏狀態相混合,從而有效的減少了參數量[13]。GRU單元由重置門rt和更新門zt組成,t為當前時刻。將上一時刻隱藏層狀態ht-1和當前時刻的輸入xt輸入到rt和zt,對應的權值分別為Wr和Wz,具體公式如式(3)～式(6)所示。

rt=σ[Wr(h(t-1),xt)]

(3)

zt=σ[Wz(h(t-1),xt)]

(4)

(5)

(6)

BiGRU是GRU的變體,由正向和反向的GRU共同組成,其輸出由兩個GRU的狀態共同決定,所以BiGRU能夠充分提取到容易被忽略特征信息,有效提高GRU的性能[14]。BiGRU的運算過程與GRU類似,只是在GRU的基礎上加入了反向運算[15]。

1.3 注意力機制

注意力機制在自然語言處理、圖像和語音識別、文本分類等各項任務中均獲得了顯著的成功[16]。本文將ECA-net引入滾動軸承故障診斷領域,它是基于SE-net的擴展,使用了一種無降維的局部跨通道交互策略,避免降維對學習通道注意力帶來的影響,適當的跨通道交互可以在提高性能的同時又顯著降低模型的復雜度[17]。計算融合特征yi的通道注意力僅考慮其k個相鄰的通道集合,公式如下

(7)

(8)

該策略可以通過1D卷積有效的實現。具體公式為

ω=σ[C1Dk(y)]

(9)

式中,C1D為1D卷積,只涉及k個參數信息。這樣做僅涉及極少的參數,可以有明顯的性能提升,有效地避免了模型的復雜性。

同時,該模塊對于局部跨通道交互的覆蓋范圍通過自適應選擇一維卷積的核大小k,避免了因人工選擇帶來的干擾。具體公式為

(10)

式中:C為特征通道數; |t|odd為最接近t的奇數;γ和b固定設置為2和1。ECA模塊的基本結構如圖1中的注意力模塊,因為本模型的輸入為一維振動信號,所以ECA模塊的輸入由(寬度、高度、通道數)更改為(寬度、通道數),全局池化操作也更改為GlobalAveragePooling1D。后根據試驗證明,選用的ECA模塊是有效可行的。

圖1 基于AMCNN-BiGRU的故障診斷模型Fig.1 Fault diagnosis model based on AMCNN-BiGRU

2 AMCNN-BiGRU模型

本研究的目的是使用下采樣后的一維原始振動信號實現高準確率的軸承故障診斷。通過對采樣后的原始信號進行特征提取以獲得內部特征表示,并利用注意力模塊對所提取的不同特征進行權重劃分,最后將具有不同權重的特征輸入到分類器進行故障分類,從而快速檢測出滾動軸承發生故障時的故障類型。本模型的基本結構包括卷積模塊、注意力模塊和分類器模塊,如圖1所示。卷積模塊由兩個并行的具有不同核大小和深度的一維CNN組成,這樣設計的目的是寬卷積核比小卷積核能更好地抑制高頻噪聲,而多層的小卷積核可以使得網絡更加深入,有助于獲得對輸入信號的良好表示,提高網絡的性能。同時,在卷積層之后池化層之前加入批量歸一化層,不僅可以增強模型泛化能力,同時也降低了模型過擬合的風險。注意力模塊在不增加參數的原則上,首先對每個通道進行全局平均池化,然后使用局部跨通道交互策略即使用卷積核大小為k的一維卷積對不同通道進行權值計算,并通過Sigmoid函數輸出。將計算得到的權值和卷積模塊所提取的特征進行逐元素乘積,得到新的融合特征。

分類器模塊使用了BiGRU和全連接層,用于建構輸入和輸出之間的復雜非線性模型。BiGRU能夠通過正向反向相結合的方式同時獲取時序信號的特征,確保模型能擁有雙向的積聚依賴信息,達到豐富特征信息的目的。最終,特征信息包含原始信號的空間特征和時間特征,將其展平后由Softmax函數將神經元輸出轉換為關于10種滾動軸承故障類型的概率分布。

3 試驗及結果分析

本文所提出的滾動軸承故障診斷方法整體流程圖,如圖2所示。獲取原始振動信號經下采樣后,將其隨機劃分成訓練集、驗證集和測試集。訓練集和驗證集用于網絡模型的訓練,在測試集上檢驗模型對軸承故障類型診斷的準確性。

圖2 故障診斷整體流程圖Fig.2 Overall flow chart of fault diagnosis

3.1 試驗設置

試驗使用Tensorflow1.12.0和Keras2.2.4深度學習框架搭建模型,編程語言為Python,在Windows10中運行。模型主要層的參數,如表1所示。其中卷積層7是注意力模塊中的1D卷積層,k為卷積核大小,由式(10)根據通道數自動計算得出。訓練過程中采用Adam自適應優化器,Warm-up預熱策略,損失函數使用Mean_squared_error函數,學習率設置為0.000 6,batch_size為16,epochs為400。

表1 AMCNN-BiGRU模型參數設置Tab.1 AMCNN-BiGRU model parameter settings

3.2 案例一:來自CWRU數據集

3.2.1 數據的描述和劃分

采用CWRU軸承數據集,該數據集常被用來檢驗模型的效果,具有一定代表性[18]。試驗平臺如圖3所示。試驗的對象為圖中的SKF-6205電機驅動端軸承,利用放置在電機驅動端的加速度計在0,745.7 W,1 491.4 W,2 237.1 W 4種工況下分別采集所需的振動信號,信號的采樣頻率包括12 kHz和48 kHz。故障由電火花加工制作而成,分別位于軸承的滾動體、內圈和外圈(3點鐘、6點鐘、12點鐘位置)。這3個位置的故障又分別分為0.177 8 mm,0.355 6 mm,0.533 4 mm 3種不同程度的損失,共計9種損傷類型。加上正常狀態,每種工況下軸承的實際狀態可以分為10類。

圖3 CWRU數據采集試驗平臺Fig.3 CWRU data acquisition text platform

本試驗選取的數據來自放置在驅動端的加速度計,電機工況、采樣頻率和轉速分別固定在3 hp,48 kHz和1 730 r/min。具體數據集描述如表2所示,每類有240個長度為2 000的樣本。將所有數據按7∶1.5∶1.5隨機劃分為訓練集、驗證集和測試集用于模型訓練和測試,其中訓練集樣本數量為1 680,驗證集和測試集樣本數量均為360,總計2 400個樣本即每種狀態僅240個樣本。

表2 CWRU數據集描述Tab.2 CWRU dataset description

3.2.2 數據下采樣

考慮到采用的試驗數據是連續測量的時序信號,正常情況下每位數據點與其相鄰的數據點是高度相似的,所以本次試驗沒有選擇使用重疊采樣技術以增多樣本個數,而是利用一種下采樣技術對樣本長度進行裁剪,每隔7位選擇一個數據點,則樣本實際長度由2 000縮減為250。選取局部振動加速度信號進行繪制,如圖4所示。左邊展示了正常和9種故障狀態下的原始振動信號,右邊展示了下采樣后的振動信號。由圖4可知,下采樣后的數據基本依然能反應出原始數據的特點,但是輸入數據量大大減少。

圖4 下采樣前后的10種軸承狀態原始振動信號Fig.4 Raw vibration signals of 10 bearing states before and after downsampling

3.2.3 試驗結果

為了驗證下采樣操作所帶來的實際提升,分別構建輸入長度為2 000和250的AMCNN-BiGRU模型,試驗結果如表3所示。經下采樣后的樣本依然能夠和未進行下采樣的樣本一樣達到100%的準確率,而且網絡模型的訓練時間縮短為原來的1/8左右。說明下采樣后的樣本雖長度被裁剪但并未丟失重要的原始數據特點,分析發現下采樣操作對于卷積神經網絡來說,效果和池化層比較類似,一般以少量數據代替全部數據,從而達到壓縮的目的,而池化層的作用包括增加網絡感受野抑制噪聲,降低信息冗余減少參數和計算量,防止過擬合。所以,采用下采樣技術一定程度上在保證診斷準確率的同時減輕網絡的輸入量,從而縮短網絡的訓練時間,提高網絡的魯棒性。

表3 不同樣本長度的試驗結果Tab.3 Test results with different sample lengths

混淆矩陣圖,如圖5所示。圖5中:橫坐標為預測故障類型的標簽;縱坐標為實際故障類型的標簽,對角線上的數字表示正確分類的樣本數量,可以看出每一類故障都可以正確診斷。模型對應訓練過程中診斷準確率隨著訓練次數變化的曲線圖,如圖6所示。由圖6可知,模型收斂速度很快,約20個epochs就可以達到98%以上的準確率,在此之后雖有小幅度波動的跡象,但隨后就趨于穩定狀態,準確率可達到100%。證明本模型可以在更短的時間內,取得更好的診斷效果。

圖5 混淆矩陣圖Fig.5 Confusion matrix diagram

圖6 準確率與訓練次數曲線圖Fig.6 Accuracy and training times curve

3.2.4 噪聲環境下的試驗

通常軸承的工作環境都是復雜多變的,傳感器采集的信號中會包含不同程度的噪音,為了驗證本模型在噪聲環境下的魯棒性,在信號中加入高斯白噪聲。當SNR(signal to noise ratio)為0時,復合噪聲信號圖,如圖7所示。可以明顯看出,原始的振動信號已經被破壞,很難提取故障信息。SNR的公式為

圖7 復合噪聲信號形成圖Fig.7 Complex noise signal formation diagram

(11)

式中,Ps和Pn分別為信號功率和噪聲功率。

對所提出的AMCNN-BiGRU模型和MCNN-LSTM等其他經典模型在下采樣后的帶有噪聲的信號上進行了對比測試。其中,CNN、LSTM(long short-term memory)和BiGRU模型的網絡結構盡量保持與MCNN-LSTM和AMCNN-BiGRU模型對應的模塊相同,為了保證試驗的可靠性,部分相關超參數的設置保持與3.1節試驗設置部分相同,詳細模型介紹如表4所示。以CNN為例,In[250×1],50C[20×1],P[2×1],De[10]分別為尺寸為250×1的輸入,50個尺寸為20×1的卷積核,池化層大小為2×1,神經元個數為10的Dense層,花括號表示包含兩個并行的卷積通道。對比的噪聲范圍為-2～10 dB,其診斷準確率如表5所示。根據表5的具體結果繪制了這5種方法在不同噪聲環境下的準確率對比圖,如圖8所示。由圖8可知,隨著SNR的增加,每個模型的準確率都在穩步提升,在SNR=-2 dB時,LSTM的準確率最低僅為68%,所提出的模型與BiGRU可以取得相對較好的結果,但也只有80%左右,可以看出在高噪聲環境下模型的診斷效果均有待提高。在SNR達到4以上時,其他4種模型的準確率比較接近,而所提模型的準確率提高了8%左右。在SNR=10 dB時,所有模型均可以取得較高的診斷結果,其中本模型的準確率更是達到了99.55%,基本可以忽略噪聲的影響,驗證了模型具有很好的魯棒性。

表4 不同模型的相關參數Tab.4 Relevant parameters for different models

表5 不同模型在不同噪聲環境下的診斷結果Tab.5 Diagnosis results of different models in different noise environments

圖8 不同噪聲環境下的不同模型對比圖Fig.8 Comparison of different models in different noise environments

3.3 案例二:來自江南大學數據集

3.3.1 數據的描述和劃分

為了驗證本模型在不同軸承環境下的通用性,采用江南大學的軸承數據集,試驗裝置包括電動機、信號記錄儀和加速度傳感器等[19]。該數據集分別在轉速為600 r/min,800 r/min和1 000 r/min下采集數據,采樣頻率為50 kHz。故障由線切割加工制作而成,包括健康、內圈故障、外圈故障和滾動體故障4種健康狀態。

本次試驗選取3種不同轉速下的軸承數據,具體數據集描述如表6所示。根據轉速將其劃分為數據集A,B和C,其中樣本長度同樣利用下采樣技術進行裁剪,由2 000裁剪成250個數據點。同樣對每個數據集采用7∶1.5∶1.5隨機劃分為訓練集、驗證集和測試集用于模型訓練和測試,其中訓練集樣本總數量為672,驗證集和測試集樣本總數量均為144,共計960個樣本。

表6 江南大學軸承數據集描述Tab.6 Description of Jiangnan University bearing dataset

3.3.2不同負載下的試驗

為了證明本模型在不同負載下依然能夠保持較高的準確率,對于不同轉速的數據集A,B,C分別進行試驗,同時將本模型與一些改進的CNN模型[20]進行對比,診斷結果如表7所示。可以看出本模型明顯優于其他3種模型,尤其是在數據集B,C上可以達到100%的準確率。在數據集A上的表現稍差一點,但仍然比其他3種模型高出7%以上。證實了本模型能夠適應在不同負載情況下對軸承健康狀態進行診斷。同時,對比兩個案例中CWRU和江南大學數據集的診斷結果發現,其準確率均接近100%,說明本模型在不同數據集下都能夠準確的識別出軸承的故障類型,而不是僅適用于某個特定的數據集。

表7 不同工況下的不同模型的準確率對比

3.4 可視化

通常來說,神經網絡模型都被視為一個黑匣子,很難理解其內部運行機制。為了更好的理解模型每層的操作過程,以CWRU數據集中外圈故障的振動信號作為模型輸入信號為例,模型分類過程中每一層神經元的激活狀態進行了可視化,如圖9所示。采用亮度漸變方式表示激活的程度,深灰色表示神經元沒有激活,淺灰色表示神經元最大激活。可以看出,模型是如何將一段原始的難以理解的振動信號逐漸轉化為最后所輸出的故障標簽。低層可以很好包含原始振動信號的振蕩信息,但隨著層數的加深,所提取的特征越來越抽象,關于類別內在信息就越多,到最后一層則僅包含類別的關鍵信息,即為對應的故障標簽。

同時,為了驗證所提出的方法能夠自動從原始振動信號中提取特征無需人工處理,可視化了樣本在AMCNN-BiGRU模型上的神經元表達。10種狀態的軸承故障信號在經過注意力模塊后的神經元激活表達,如圖10所示。圖10中:深灰色表示神經元沒有激活;淺灰色表示神經元最大激活。由圖10可知,經過卷積模塊和注意力模塊后,不同故障類型的信號,激活AMCNN-BiGRU第二個特征融合層的神經元個數與位置也不相同。因此可證實本方法可以從原始振動信號中自動提取相應的特征,而無需人工干預。

圖10 10種故障類型經過注意力模塊后的神經元表達,淺灰為最大激活,深灰色為未激活Fig.10 Neuron expression of ten fault types after passing through the attention module, light gray is maximal activation, dar grey is non-activation

在圖11中將t-SNE方法應用于不同層的可視化,其中不同的顏色表示不同的故障標簽。首先,可以看出隨著模型的不斷深入,不同標簽之間分布邊界逐漸清晰,可分性越來越好。比較圖11(a)～圖11(c),可以看出卷積模塊初步提取了特征,通過ECA-net注意力模塊進一步分離了部分冗雜在一起的標簽,如標簽3、標簽5、標簽9。最后,通過BiGRU分類器模塊提取不同位置的隱藏特征對樣本進行分類。證實了注意力模塊的引入有助于樣本分類,及本模型最終能夠對所有樣本進行正確分類。

圖11 不同層的可視化Fig.11 Visualization of different layers

為了進一步解釋注意力機制的效果,使用Grad_CAM可視化方法提取注意力機制的卷積核特征圖來計算類激活映射圖,如圖12所示。

圖12 Grad-CAM下10種軸承狀態的可視化Fig.12 Visualization of ten bearing states under Grad-CAM

隨著顏色級別的提高,特征區分度就越高,用虛線矩形框圈出了CAM較高的部分。可以發現,正常狀態(標簽0)下的CAM值基本都處于中等級別,而對于不同故障類型的CAM值多位于級別兩端且激活位置和區域大小也不相同,說明不同狀態下注意力機制所重視的通道不同,所以無需人工干預也可以有效區分故障類型。

4 結 論

提出了一種新的端到端的滾動軸承故障診斷方法。模型包括卷積模塊、注意力模塊和分類器模塊。利用多尺度CNN從經過下采樣裁剪的原始振動信號中提取特征,并通過注意力機制對不同通道的特征進行權重劃分,然后輸入到由BiGRU組成的分類器模塊中,最后通過Softmax函數將神經元輸出轉換為滾動軸承故障的概率分布。

所提出的AMCNN-BiGRU模型具有以下特點:

(1) 可以適應經過下采樣的一維原始振動信號作為輸入,在大大降低數據量從而縮短模型訓練時間的同時依然能夠保持高準確率。

(2) 利用ECA-net注意力機制可以有效對不同通道特征進行權重劃分,彌補了通道特征丟失、卷積局部視野難以掌握全局特征的缺點。

(3) 無需人工干預,即可直接從原始信號中自動學習特征,并通過不同網絡,充分挖掘原始信號中的空間特征和時間特征,最后訓練的模型能夠準確地識別不同的故障狀態。在CWRU和江南大學軸承數據集上驗證了本方法的可行性,且診斷準確率可以達到100%。通過多種可視化的分析,也印證所提出的方法具有良好的效果。