基于一維卷積神經網絡的多工況軸承故障診斷

魯 朋,宋保業,許 琳

(山東科技大學 電氣與自動化工程學院,山東 青島 266590)

滾動軸承是旋轉機械的易損零部件,發生故障時會造成整個系統的癱瘓,帶來嚴重的經濟損失和安全隱患[1-2]。因此,滾動軸承的早期故障診斷得到了國內外學者的深入研究。針對滾動軸承的故障診斷,已經提出了若干基于信號處理的機器學習方法。例如,滾動軸承的振動信號可以反映軸承運行的時域特性,通過時域信號的分析和處理實現滾動軸承的故障診斷[3];滾動軸承內的各種零部件具有不同的故障特征頻率,可以基于振動信號的頻率特征達到故障診斷的目的[4]。但是,基于時域信號的故障診斷方法,通常依賴專家知識對故障特征信號進行選取,而滾動軸承運動時所產生的振動信號具有非平穩特性,快速傅里葉變換等普通的頻域分析方法并不善于處理時變非平穩信號[5]。為解決該問題,時頻域分析方法開始應用到滾動軸承的時變非平穩信號處理和故障診斷中,如小波變換、短時傅里葉變換、希爾伯特-黃變換、S變換等[6],對變換后的時頻域信號,采用支持向量機、神經網絡、模糊推理等機器學習方法實現軸承故障的識別。然而,為了得到較好的故障診斷結果,這些方法需要復雜的實驗環境和大量的訓練數據,這不僅要花費相當大的人力和物力,而且還需要很強的專業知識和復雜的信號處理系統。

近年來,各類深度學習模型在軸承智能故障診斷領域中得到了廣泛研究和應用[7]。Abed等[8]利用離散小波變換提取滾動軸承的故障特征,然后采用遞歸神經網絡進行故障檢測和分類;Janssens等[9]提出一種用于軸承故障特征自主學習的卷積神經網絡,能夠得到比傳統方法更好的結果;He等[10]提出一種結合自編碼器與離散傅里葉變換的軸承故障診斷模型,用于軸承故障信號的預處理、特征提取和故障分類;Yao等[11]提出一種SIRCNN滾動軸承故障診斷模型,通過深度可分離卷積實現模型的輕量化,并利用反向殘差結構保證了噪聲環境下故障識別的準確性;Xue等[12]提出一種雙流特征融合卷積神經網絡,從2D-CNN及其并行通道結構中提取深度特征,并結合特征融合策略獲得可靠的故障診斷結果。

盡管上述方法解決了滾動軸承故障診斷的若干難題,但仍然存在諸如信號特征提取過程繁瑣、學習模型結構復雜、缺少復雜環境下的訓練數據等問題。為此,本研究針對多工況下的軸承故障,提出一種基于一維卷積神經網絡的故障診斷方法。通過重疊采樣擴充數據集樣本,并將其直接輸入到基于TensorFlow模型設計的一維卷積神經網絡,避免了復雜的特征提取過程;利用局部稀疏結構替換原始網絡中的參數密集層,減少了網絡參數的數量,防止模型過擬合的發生。實驗結果驗證了所提出方法的有效性和優越性。

1 實驗數據與預處理

1.1 實驗數據集

本研究的滾動軸承故障數據來源于美國凱斯西儲大學的CWRU數據集[13],該數據集是軸承故障診斷研究領域的標準數據集,在若干故障診斷算法的驗證中得到應用[14]。CWRU數據集的滾動軸承結構和數據采集系統如圖1所示。在該數據采集系統中,1.5 kW的異步電動機通過自校準聯軸器與功率計和扭矩傳感器相連,并驅動風機運行。圖1中的編號1、2、3分別為風扇端、驅動端和負載端的軸承,編號A、B、C分別為與之相對應的加速度傳感器。

圖1 滾動軸承結構與數據采集系統

本研究的故障診斷實驗采用驅動端軸承的振動加速度信號,實驗所用的軸承為斯凱孚(Svenska Kullager-Fabriken,SKF)公司生產的型號為SKF6205的深溝球軸承,故障點由專業人員通過電火花加工制作而成。滾動軸承單點損傷直徑分別為:0.007、0.014、0.021 inch(1 inch=25.4 mm),軸承外圈的損傷點分別在時鐘3、6、12點鐘3個不同位置進行設置,共計9種損傷狀態。系統的采樣頻率分為12和48 kHz兩種,記錄0～3 hp(1 hp=746 W)及轉速為1 720～1 797 r/min時的振動數據。表1給出了驅動端軸承故障的具體說明。限于篇幅原因,僅給出了0工況下10種狀態滾動軸承振動加速度信號的時域波形,如圖2所示。為了解信號的頻域特征,通過快速傅里葉變換獲得信號頻域波形,如圖3所示。

表1 驅動端軸承故障說明

圖2 0 hp工況軸承振動信號的時域波形

圖3 0 hp工況軸承振動信號的頻域波形

由圖2可以看出,不同故障類型和損傷程度的軸承振動加速度信號有明顯區別。正常狀態下,軸承振動信號的幅值較小,波形相對平穩,無明顯沖擊現象。當發生滾動體故障時,存在很明顯的沖擊特征,不同故障程度下幅值各不相同。從圖2中還可看出,一些故障類型下的時域信號具有一定相似性,如0.007和0.014 inch的滾動體故障,0.014 inch內圈故障和0.021 inch外圈故障等,如果不經過信號處理則難以區分。圖3可以看出,軸承正常和故障時,振動加速度頻域波形的低頻區和高頻區幅值不同。軸承正常時,低頻區幅值高,高頻區幅低;發生故障時,低頻區幅值減小,高頻區幅值增大。

1.2 數據預處理

本研究的故障診斷實驗中,以CWRU數據集中驅動端軸承振動加速度信號的一維時間序列為研究對象。深度神經網絡需要使用大量的輸入數據用于模型的訓練和優化,但實際可用的數據量往往不能滿足要求。為解決該問題,本研究采用重疊采樣技術對實驗數據進行擴充,采樣方法如圖4所示。圖4(a)表示信號無重疊采樣的分割過程,該方法能獲得的數據樣本數量有限,往往只適用于對數據量沒有過高要求的傳統機器學習模型的數據采樣;圖4(b)表示信號有重疊采樣的分割過程,通過控制步長或滑動窗口可以控制訓練數據集的樣本數。值得注意的是,采樣步長的設定由軸承轉速和系統采樣頻率共同決定。CWRU數據集在不同負載下轉速略有不同,不同工況下的軸承轉速列于表2中。

表2 不同工況下軸承的轉速

圖4 信號采樣方法

本研究的故障診斷實驗均采用12 kHz采樣頻率的數據集。實驗平臺所用滾動軸承旋轉1周記為1個沖量周期,設采樣點數為N,則可以計算得到:

(1)

式中:n為軸承轉速,f為系統采樣頻率。

為方便計算,統一選取n=1 800 r/min,此時N=400,即在12 kHz的采樣頻率下,若要保證選取的信號采樣點布滿1個完整的旋轉周期,那么設定信號段的采樣步長應該不少于400個采樣點,本研究中每個樣本信號段的采樣步長設定為2 400。為了方便訓練卷積神經網絡,對每段信號x均做線性歸一化(min-max scaling)處理,使結果映射到[0,1]區間,實現對原始數據的等比縮放,歸一化處理方法為:

(2)

本研究的故障診斷實驗共設置4個軸承故障信號數據集,分別表示負載功率為0、1、2和3 hp下的訓練和測試數據集,每個訓練和測試數據集分別包括3 000組訓練信號和800組測試信號。其中,軸承故障標簽1代表正常信號,標簽2～4代表滾動體故障,標簽5～7代表內圈故障,標簽8～10代表外圈故障,如表1所示。

2 卷積神經網絡設計

本研究設計的一維卷積神經網絡(one dimensional convolutional neural network,1D-CNN)結構如圖5所示。1D-CNN模型包含2個卷積層、2個池化層、1個全連接隱含層和1個Softmax層。待診斷振動信號首先通過第1個卷積層和ReLU激活層變為1組特征圖,再經過最大值池化進行降采樣;重復以上的卷積和池化操作后,將第2個池化層的特征圖與全連接層相連,然后將故障信號特征展開并經過ReLU激活之后,傳遞到最后的Softmax層。在1D-CNN模型中,第1層卷積核大小為20×1,步長為5×1,第2層卷積核大小為10×1,步長為2×1。第1個池化層的卷積核大小為2×1,第2個池化層的卷積核大小為2×1,全連接層的神經元個數為1 024,具體參數如表3所示。

圖5 1D-CNN模型

表3 一維卷積神經網絡參數

實驗在TensorFlow1.12.0框架下搭建1D-CNN模型,使用的計算機配置為:操作系統Windows10(64位),CPU Intel(R) core(TM) i7-6700@3.40 GHz(4核8線程),顯卡AMD Radeon(TM)R9 350,編程工具Python3.6.5。實驗分為A1(0 hp)、A2(1 hp)、A3(2 hp)和A4(3 hp)4組進行,利用搭建的一維卷積神經網絡分別使用4組數據集進行訓練和測試,故障診斷流程如圖6所示。

圖6 一維卷積神經網絡故障診斷

為選取1D-CNN的優化算法,首先使用無負載工況數據集,分別采用Adam[7],SGD[9],Adadelta[10],Adagrad[11],RMSProp[13]5種優化算法進行訓練測試。其中,mini_batch大小設定100,訓練迭代3 000次,實驗結果對比如圖7所示。不難看出,Adam最快達到最優準確率,在訓練迭代次數達到500時基本穩定,并且Adam算法的曲線震蕩情況是幾種優化算法中最優的。為此選用Adam作為本研究的一維卷積神經網絡的優化算法。

圖7 6種不同優化算法下1D-CNN性能對比

3 實驗結果

在4種工況下分別進行故障診斷實驗,分類結果的混淆矩陣與可視化結果如圖8～11所示。

圖8 0 hp工況下分類結果的混淆矩陣與可視化

圖9 1 hp工況下分類結果的混淆矩陣與可視化

圖10 2 hp工況下分類結果的混淆矩陣與可視化

圖11 3 hp工況下分類結果的混淆矩陣與可視化

根據1D-CNN在4種工況下分類結果的混淆矩陣,表5列出了各類別故障的分類準確率。由表5可知,在4種工況下正常信號最低和最高分類準確率分別為97.00%和98.63%,軸承滾動體故障最低和最高分類準確率分別為97.00%和100.00%,軸承內圈故障最低和最高分類準確率分別為96.13%和100%,軸承外圈故障最低和最高分類準確率分別為97.38%和100%。

表5 4種工況下各類別故障分類準確率

1D-CNN模型在4種工況下的平均準確率、宏查全率、宏查準率、宏F1值及實驗訓練所花費的時間(取整值)如表6所示。4種工況下1D-CNN的最低平均準確率在98.19%～98.85%,宏查全率在98.22%～98.87%,宏查準率在98.19%～98.85%,宏F1值的范圍在98.20%～98.86%;1D-CNN模型平均訓練時間783 s。

表6 4種工況下1D-CNN的性能指標

以上結果表明:以原始軸承振動加速度信號作為1D-CNN模型的輸入訓練數據是可行的,可以取得較高的故障識別率,并且不同工況的變化對1D-CNN的性能影響不大。在復雜工況下,平均準確率和宏F1值均不低于98.20%,說明1D-CNN模型具有良好的穩定性和泛化性能。

4 結論

本研究提出一種基于一維卷積神經網絡的多工況軸承故障診斷方法。通過重疊采樣方法得到擴充的軸承故障信號樣本數據集。基于TensorFlow模型設計了軸承故障診斷的一維卷積神經網絡,并將歸一化的訓練數據直接用于網絡訓練,實現了端到端的軸承故障診斷。實驗表明,該方法不需要復雜的特征工程,避免了復雜的特征提取過程,具有較高的魯棒性與泛化能力,可以實現對軸承故障的準確診斷。