融合注意力機(jī)制的殘差型雙向 LSTM汽車電機(jī)軸承診斷

摘 要：為保障汽車的安全行駛，準(zhǔn)確診斷和監(jiān)測(cè)電機(jī)軸承故障，該文提出一種融合注意力機(jī)制的殘差型雙向長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）汽車電機(jī)軸承故障診斷方法。利用特征提取模塊結(jié)合正反向移動(dòng)的LSTM組以充分感知汽車電機(jī)軸承故障特征；信號(hào)診斷模塊采用殘差型雙向LSTM架構(gòu)，并結(jié)合局部增強(qiáng)注意力機(jī)制優(yōu)化權(quán)值，獲得隱藏狀態(tài)量；通過故障分類模塊采用全局平均池化（GAP）方法與SoftMax模型，有效完成故障檢測(cè)。結(jié)果表明：該方法汽車電機(jī)軸承故障檢測(cè)準(zhǔn)確率可達(dá)93.1%；在訓(xùn)練樣本僅為30的條件下，準(zhǔn)確率可達(dá)66.3%；當(dāng)測(cè)試集的信噪比從10 dB降低至2 dB時(shí)，準(zhǔn)確率僅下降8.5%。因此，該方法具有更高的準(zhǔn)確性和更強(qiáng)的魯棒性。

關(guān)鍵詞： 汽車安全；電機(jī)軸承; 故障診斷；注意力機(jī)制；特征提取；準(zhǔn)確率；信噪比

中圖分類號(hào)： U 469 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A DOI： 10.3969/j.issn.1674-8484.2024.04.007

Diagnosis of residual bidirectional LSTM automotive motor"bearings with attention mechanism

JIANG Jian1， WANG Ping2

（1. Mianyang Vocational and Technical College， Sichuan 621000， China;2. College of Electrical and Information Engineering， Lanzhou University of Technology， Lanzhou 730050， China）

Abstract： In order to ensure the safe driving of vehicles and accurately diagnose and monitor motor bearing faults， this paper proposed an automotive motor bearing fault diagnosis method based on residual bidirectional Long Short-Term Memory （LSTM） network with attention mechanism. The feature extraction module combined LSTM groups that move in both forward and backward directions to fully perceive the fault features of automotive motor bearings. The signal diagnosis module adopted a residual bidirectional LSTM architecture and combined the local enhanced attention mechanism to optimize the weights and obtain the hidden state quantity. Global average pooling （GAP） method and SoftMax model are used in fault classifcation module to effectively detect faults. The results show that the detection accuracy of this method for automotive motor bearing fault detection reaches 93.1%. Under the condition of only 30 training samples， the accuracy reaches 66.3%. When the signal-to-noise ratio of the test set decreases from 10 dB to 2 dB， the accuracy only drops by 8.5%. Therefore， the proposed method has higher accuracy and stronger robustness.

Key words： v ehicle safety; motor bearings; fault diagnosis; attention mechanism; feature extraction; accuracy"rate; signal-to-noise ratio

電機(jī)軸承具有潤(rùn)滑與承壓作用，是汽車不可或缺的核心組成部分，而其長(zhǎng)期處于行駛運(yùn)行的工作環(huán)境中，很容易出現(xiàn)故障。在汽車行駛過程中，如果電機(jī)軸承發(fā)生故障，則對(duì)汽車內(nèi)部重要機(jī)械產(chǎn)生影響，常引發(fā)車輛損壞甚至人員傷亡。因而，研究電機(jī)軸承故障診斷[1]對(duì)于汽車的安全行駛具有重要意義。

伴隨機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析等技術(shù)的不斷演進(jìn)，基于汽車電機(jī)軸承振動(dòng)信號(hào)的特征提取與獲取的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)技術(shù)[2]逐步被深入研究，并被應(yīng)用于汽車電機(jī)軸承故障診斷中。此類方法能避免經(jīng)驗(yàn)性的人工完成汽車電機(jī)軸承故障診斷的局限性，獲得較高的故障診斷準(zhǔn)確率。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型軸承故障檢測(cè)技術(shù)主要以機(jī)器學(xué)習(xí)為基礎(chǔ)，通過特征獲取[3]與故障分類[4]這兩類子方法完成，即：先提取電機(jī)軸承的顯著振動(dòng)信號(hào)特征，進(jìn)而采用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)識(shí)別故障。傳統(tǒng)基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的故障診斷技術(shù)能較好地實(shí)現(xiàn)軸承故障檢測(cè)，但仍存在依賴人工提取故障特征與數(shù)據(jù)泛化能力欠佳的局限性。而以深度學(xué)習(xí)技術(shù)為基礎(chǔ)的汽車電機(jī)軸承故障診斷技術(shù)能在實(shí)際車輛運(yùn)行中智能提取特征[5]，并適應(yīng)噪聲擾動(dòng)下的故障診斷環(huán)境。

CUI Lingli等[6]構(gòu)建的奇異值分解下的殘差型軸承故障診斷方法（residual bearing fault diagnosis method under singular value decomposition method，ResFDSVD），通過池化降噪，構(gòu)建小波變換振動(dòng)圖像識(shí)別軸承故障特征，但由于獲取二維振動(dòng)圖像的過程復(fù)雜，算法的處理效率有待提升。SU Naiquan等[7]采用基于線性調(diào)頻變換的卷積網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷，但該方法特征提取能力有待提升，故障診斷準(zhǔn)確率不高。ZHU Rui等[8]采用寬卷積核軸承故障診斷模型（fault diagnosis model of wide convolution kernel bearing，F(xiàn)DWK），在變工況環(huán)境中實(shí)現(xiàn)軸承故障的有效檢測(cè)，完成頻域數(shù)據(jù)獲取，但其抗噪性能仍有提升的空間。R. Pavithra等[9]提出圖卷積深度網(wǎng)絡(luò)結(jié)合快速Fourier變換方法以實(shí)現(xiàn)振動(dòng)信號(hào)的頻域變換，但該網(wǎng)絡(luò)在參數(shù)學(xué)習(xí)的過程中很難適應(yīng)噪聲變化，在實(shí)際復(fù)雜工程應(yīng)用環(huán)境中適應(yīng)性和準(zhǔn)確性欠佳。SONG Xinmin等[10]提出基于混合核支持向量機(jī)和Bayes優(yōu)化的滾動(dòng)軸承故障診斷模型，該方法利用離散Fourier變換從振動(dòng)信號(hào)中提取時(shí)域和頻域特征，能解決軸承故障的非線性和非平穩(wěn)性所導(dǎo)致的模糊故障識(shí)別問題，但準(zhǔn)確性有待提升。

綜上所述，為解決傳統(tǒng)方法中軸承故障診斷準(zhǔn)確率低和噪聲環(huán)境中故障特征提取能力弱的問題，本文基于雙向感知數(shù)據(jù)下的長(zhǎng)短期記憶（long short-term memory，LSTM）網(wǎng)絡(luò)，用以完成實(shí)際工作環(huán)境中滾動(dòng)軸承特征的充分提取，并添加局部增強(qiáng)注意力機(jī)制獲取關(guān)鍵特征，進(jìn)而采用特征學(xué)習(xí)與故障分類模型完成汽車電機(jī)軸承故障診斷。在數(shù)據(jù)集中完成汽車電機(jī)軸承故障分類實(shí)驗(yàn)，以驗(yàn)證算法的分類準(zhǔn)確率和算法性能，可望為汽車安全行駛提供技術(shù)支持。

1 研究基礎(chǔ)

1.1 殘差型 LSTM

如圖1所示為殘差LSTM網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，包括卷積部分、批歸一化部分（batch normalization，BN）與線性整流激活模型（rectified linear units，ReLU）。假設(shè)殘差架構(gòu)輸入為iR，輸出為O（iR），殘差映射模型為R（iR），輸出可得O（iR） = R（iR） + iR，則對(duì)應(yīng)訓(xùn)練目標(biāo)為R（iR） = O（iR） - iR，σ和Tanh分別為sigmoid函數(shù)和Tanh函數(shù)。

圖2所示為L(zhǎng)STM網(wǎng)絡(luò)的單元架構(gòu)，可在汽車電機(jī)軸承故障診斷進(jìn)程中清除重復(fù)信息，并保留符合需求的信息[11]。其中： ft 為遺忘門，it 為輸入門，ot 為輸出門，ct和ct分別為所生成的候選參數(shù)和記憶參數(shù)，kt和kt-1分別為當(dāng)前和前一刻狀態(tài)。

信息傳輸主要通過3個(gè)門來(lái)完成：遺忘門 ft 、輸入門it和輸出門ot。ct和ct分別為所生成的候選參數(shù)和記憶參數(shù)，其信息循環(huán)關(guān)系如式（1）?（6）所示：

其中： xt為序列X = （x1， x2， ...， xt， ...， xn）的第t個(gè)值； wf、wi、wc、wo、uf、ui、uc、uo、bf、bi、bc、bo為可訓(xùn)練的模型參數(shù)。σ為sigmoid函數(shù)。kt和kt-1分別為當(dāng)前和前一刻狀態(tài)，其更新過程如上述公式所示。

1.2 局部增強(qiáng)注意力機(jī)制

注意力機(jī)制是一種信息選擇機(jī)制，可以從所有輸入中選擇對(duì)輸出結(jié)果產(chǎn)生重大影響的信息[12]。注意力機(jī)制能使深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)聚焦于輸入信號(hào)的要點(diǎn)特征[13]，即利用賦予權(quán)值的不同，使網(wǎng)絡(luò)重點(diǎn)關(guān)注相應(yīng)信息。局部增強(qiáng)注意力機(jī)制通過解析序列X中值間的關(guān)系，應(yīng)用相似度評(píng)價(jià)解析模型完成值間相似度評(píng)估，從而獲得相應(yīng)結(jié)果。

針對(duì)數(shù)據(jù)序列值xi，局部增強(qiáng)注意力機(jī)制后的序列值為x'i，zi為局部增強(qiáng)注意力機(jī)制的權(quán)值，λ為調(diào)節(jié)系數(shù)，該值介于0～1，其關(guān)系如式（7）?式（8）所示：其中： m為序列中的樣本值數(shù)目； f（x， d）為關(guān)鍵度判i定值函數(shù)； d為表序列值關(guān)聯(lián)向量，exp（·）為指數(shù)模型。由于局部增強(qiáng)注意力機(jī)制是利用所設(shè)置權(quán)重的不同來(lái)完成序列值樣本重要程度的區(qū)分，因而，zi越大，表示z對(duì)輸出值的影響程度越高，則網(wǎng)絡(luò)模型越重視x。ii如圖3所示為局部增強(qiáng)注意力機(jī)制下的LSTM網(wǎng)絡(luò)序列值模型，2個(gè)無(wú)填充色圓球均代表數(shù)據(jù)序列值xi，有填充色圓球分別代表數(shù)據(jù)序列值x1、x2、x3、xm。

2 融合注意力機(jī)制的殘差型雙向 LSTM汽車電機(jī)軸承故障診斷方法

2.1 PNG-LSTM下的特征提取模塊

元件表層與滾動(dòng)體、內(nèi)外圈損壞傷的相互碰撞可形成不規(guī)律振動(dòng)，即表現(xiàn)為汽車電機(jī)軸承故障。因此，可利用裝設(shè)在汽車機(jī)械內(nèi)部傳感器所捕獲的振動(dòng)數(shù)據(jù)形成感應(yīng)信號(hào)完成檢測(cè)[14]，感應(yīng)信號(hào)即所輸入的序列信號(hào)。如圖4所示為軸承構(gòu)造[15]。

傳統(tǒng)的振動(dòng)信號(hào)特征提取方法往往僅能獲得信號(hào)的表層信息[16]，而LSTM模型具有3組門控制結(jié)構(gòu)，可實(shí)現(xiàn)汽車電機(jī)軸承的特征判定，從而保存符合需求的信號(hào)，并丟棄不符合需求的信號(hào)，因此能實(shí)現(xiàn)較高效的汽車電機(jī)軸承故障特征提取。但傳統(tǒng)的LSTM模型僅能從正向獲取振動(dòng)信號(hào)特征，所感知數(shù)據(jù)特征有限，因而本文提出正反向長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)組（positive and negative group of long short-term memory network，PNG-LSTM），該網(wǎng)絡(luò)能結(jié)合正反向移動(dòng)的LSTM組充分感知汽車電機(jī)軸承故障特征，因而可適應(yīng)噪聲環(huán)境下的汽車電機(jī)軸承故障特征提取。k與k分別表示pn正反向長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)組的輸出，如式（9）?式（10）所示。

其中： wj為L(zhǎng)STM基元間的權(quán)值（ j = 1， 2， 3， 4）； bk為偏差值。圖5所示為PNG-LSTM下的特征提取模塊，橢圓體為L(zhǎng)STM基元，正五邊形表示正反向輸出值連接的形成向量，扁平五邊形（concat）代表特征融合，即為PNG-LSTM下特征提取模塊的輸出特征。

2.2 殘差型雙向 LSTM下的信號(hào)診斷模塊

汽車電機(jī)軸承故障診斷的信號(hào)診斷模塊采用融合注意力機(jī)制的殘差型雙向LSTM架構(gòu)，該模塊采用2組雙向殘差LSTM網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，其中一向可利用周期性殘差LSTM網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)獲得不同時(shí)刻的汽車電機(jī)軸承故障的隱藏狀態(tài)量，另外一向則將隱藏狀態(tài)量用作局部增強(qiáng)注意力機(jī)制的輸入，從而優(yōu)化模型中相關(guān)參數(shù)的權(quán)值。

圖6為融合注意力機(jī)制的殘差型雙向LSTM模型，該模型包含多個(gè)平行殘差型雙向LSTM元，兩向均設(shè)置8個(gè)殘差LSTM網(wǎng)絡(luò)，橢圓體代表LSTM基元，長(zhǎng)方形代表BN與ReLU層。黃色圓球代表隱層參量，灰色五邊形代表權(quán)值之和Z，粉紅色圓球代表第i個(gè)最終隱層向量為ki'。當(dāng)前一層信息通過殘差型雙向LSTM元內(nèi)時(shí)，狀態(tài)信息經(jīng)過遺忘門、輸入門與輸出門實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。遺忘門ft內(nèi)的激活模型可依據(jù)輸入信號(hào)xt、kt-1與前一刻的殘差型雙向LSTM元內(nèi)的候選參數(shù)ct-1獲得丟棄數(shù)據(jù)。輸入門it可不斷調(diào)整殘差型雙向LSTM組的狀態(tài)變化，而短期信號(hào)kt利用殘差型雙向LSTM組的輸出門ot進(jìn)行調(diào)節(jié)。獲取殘差型雙向LSTM組上層和下層隱藏參量后，再完成求和。kui和kdi分別表示殘差型雙向LSTM組上下層所獲得參量，i = 1， 2， …， r，如式（11）所示。

由于在實(shí)驗(yàn)中增添局部增強(qiáng)注意力機(jī)制產(chǎn)生新的權(quán)值，可獲取關(guān)鍵特征。圖7所示為殘差型雙向LSTM模型下的局部增強(qiáng)注意力機(jī)制模型，其中，圓球代表隱層參量，三角代表對(duì)應(yīng)的權(quán)重，五邊形代表權(quán)值之和Z，無(wú)填充圓球代表第i個(gè)最終隱層向量為ki'。

因此，在特征學(xué)習(xí)模型中，上下層殘差型雙向LSTM組中生成的隱藏狀態(tài)被視為注意力機(jī)制的輸入。zi表示注意力層的權(quán)重，為便于計(jì)算注意力機(jī)制的權(quán)重系數(shù)，設(shè)置參數(shù)權(quán)值之和Z，該參數(shù)可通過式（12）獲得。

殘差型雙向LSTM組所輸出的第i個(gè)最終隱層向量為ki'，如式（13）所示，其中間參量能依照式（12）完成自適應(yīng)調(diào)整。

ki' = Zki. （13）

2.3 基于 GAP的故障分類模塊

全局平均池化（global average pooling，GAP）不僅能有效減少網(wǎng)絡(luò)過擬合狀況[17]，而且可有效減少模型參數(shù)量，因此，本文采用GAP模型代替部分全連接層。信號(hào)診斷模塊所獲取的r個(gè)隱層向量ki'可完成汽車電機(jī)軸承故障分類，通過GAP模型后獲得向量si'，進(jìn)而選用連接處理實(shí)現(xiàn)r個(gè)隱層向量的融合獲得向量s，如式（14）所示：

將向量s送至SoftMax層中，從而獲得不同汽車電機(jī)軸承故障類型的概率分布[18]狀態(tài)。若汽車電機(jī)軸承無(wú)任何故障，則將隱層向量s輸入至全連接層中，從而獲得不經(jīng)縮放的參量。SoftMax模型可完成參量的概率轉(zhuǎn)化，并將故障設(shè)置為概率值最大的類型。

本文以交叉熵函數(shù)作為網(wǎng)絡(luò)的代價(jià)模型[19]，交叉熵為CR，如式（15）所示：

其中： E和T分別為樣本和故障數(shù)量，g'i， j 代表第j種故障類別中第i個(gè)樣本出現(xiàn)故障的真實(shí)概率，gi， j則為第i個(gè)樣本出現(xiàn)第j種故障類型的預(yù)測(cè)概率值，可計(jì)算并獲得交叉熵CR的梯度，進(jìn)而完成反向傳播并更新各層的權(quán)值。圖8為基于GAP的汽車電機(jī)軸承故障分類模塊，其中，T個(gè)信號(hào)診斷模塊輸出隱層狀態(tài)量輸入至GAP層，進(jìn)而輸出的隱層參量融合后輸入至SoftMax層完成分類。

3 實(shí)驗(yàn)研究與結(jié)果解析

3.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置和數(shù)據(jù)解析

3.1.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置

本文單次實(shí)驗(yàn)設(shè)置迭代次數(shù)為2 000次，批處理大小設(shè)置為40，網(wǎng)絡(luò)采用的優(yōu)化模型為Adam，并將其學(xué)習(xí)率設(shè)置為0.02。實(shí)驗(yàn)設(shè)定運(yùn)行5次后記錄數(shù)據(jù)，測(cè)算平均結(jié)果作為準(zhǔn)確率和損失值。為避免網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練進(jìn)程中產(chǎn)生的波動(dòng)，并提升模型魯棒性，選用學(xué)習(xí)率衰減機(jī)制。若損失值在運(yùn)行3次實(shí)驗(yàn)后未減少，則將學(xué)習(xí)率設(shè)為原值一半后再完成實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)是開源數(shù)據(jù)集，來(lái)源于美國(guó)凱斯西儲(chǔ)大學(xué)開發(fā)的數(shù)據(jù)集，其電機(jī)軸承故障診斷測(cè)試平臺(tái)如圖9所示。

電機(jī)軸承故障診斷測(cè)試平臺(tái)主要包括1 500 W的電機(jī)、裝設(shè)在電機(jī)驅(qū)動(dòng)端和風(fēng)扇外圍的軸承，以及基座處的傳感與控制設(shè)備等。測(cè)試平臺(tái)的軸承為球形，其型號(hào)為6205-2RS JEM SKF，平臺(tái)負(fù)載為750 W、所對(duì)應(yīng)的電機(jī)轉(zhuǎn)速為1.772×103 r/min，其采樣頻率為12 kHz，采樣周期為軸承轉(zhuǎn)動(dòng)1周。

3.1.2 軸承故障數(shù)據(jù)描述

電機(jī)軸承振動(dòng)信號(hào)樣本集均由內(nèi)設(shè)16通道的信號(hào)記錄儀器所收集，表1為電機(jī)軸承振動(dòng)數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)集中的振動(dòng)信號(hào)包含健康狀態(tài)與3類故障，即滾珠與內(nèi)、外圈故障，其中，外圈故障又可分為3點(diǎn)鐘、6點(diǎn)鐘和12點(diǎn)鐘3種故障，各類故障均包含178、356與533 μm的損傷坑深，共10種狀態(tài)，16種故障類型；采用1萬(wàn)個(gè)振動(dòng)信號(hào)樣本，共包含10種狀態(tài)，各狀態(tài)有1 000個(gè)樣本，單個(gè)樣本長(zhǎng)度為1 024，將振動(dòng)信號(hào)集按照比值為7 ： 3完成訓(xùn)練與測(cè)試集的劃分。其中，3類損傷坑深 （damage pit depth，DPD） 為178、356、533 μm的外圈故障狀態(tài)又能分別以3點(diǎn)鐘、6點(diǎn)鐘和12點(diǎn)鐘劃分為9種故障類型。圖10中所示為有代表性的電機(jī)軸承狀態(tài)的部分振動(dòng)信號(hào)圖。

3.2 結(jié)果處理與解析

為驗(yàn)證本文方法的有效性，采用表1的電機(jī)軸承振動(dòng)數(shù)據(jù)樣本完成汽車電機(jī)軸承故障診斷的模擬實(shí)驗(yàn)。將本文方法與ResFDSVD方法、FDWK方法進(jìn)行對(duì)比，各種故障的診斷過程中，隨機(jī)選擇測(cè)試集中的樣本用作已知樣本，進(jìn)而設(shè)置刪除標(biāo)簽后的樣本作為未知樣本。此外，為提升本文模型的泛化能力，將30次平均實(shí)驗(yàn)結(jié)果用作實(shí)驗(yàn)值。

3種方法的故障診斷準(zhǔn)確率均隨每種故障狀態(tài)的訓(xùn)練樣本數(shù)目增加而提升，當(dāng)訓(xùn)練樣本數(shù)目大于150，本文方法的故障診斷準(zhǔn)確率高于80%，其他2種方法的故障診斷準(zhǔn)確率也有明顯提升；此外，當(dāng)訓(xùn)練樣本數(shù)量足夠多時(shí)，電機(jī)軸承故障診斷準(zhǔn)確率均高于或接近85%，這表明足夠的訓(xùn)練樣本數(shù)目能優(yōu)化深度學(xué)習(xí)模型。當(dāng)訓(xùn)練樣本數(shù)目?jī)H為30的情況下，軸承故障診斷準(zhǔn)確率可達(dá)66.3%，分別比ResFDSVD方法和FDWK方法高23.2%和21.0%。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，當(dāng)訓(xùn)練樣本較少時(shí)，ResFDSVD方法出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象，使模型泛化能力受限。本文方法采用融合注意力機(jī)制的殘差型雙向LSTM機(jī)制能充分提取振動(dòng)信號(hào)特征，并完成信號(hào)診斷，可在訓(xùn)練樣本較少的情況下仍保持較高的故障診斷準(zhǔn)確率。圖11為3種方法隨訓(xùn)練標(biāo)簽數(shù)目LA增加的準(zhǔn)確率AR對(duì)比。

為表明融合注意力機(jī)制的殘差型雙向LSTM方法的故障診斷效果，采用多類別混淆矩陣對(duì)比預(yù)測(cè)故障與實(shí)際故障類型，圖12為故障診斷多類別混淆矩陣。多類別混淆矩陣可表示各類軸承故障的分類情況，包括正確與錯(cuò)分的情況，其橫縱軸分別表示實(shí)際與預(yù)測(cè)的軸承故障類型，對(duì)角線各數(shù)值代表準(zhǔn)確預(yù)測(cè)值，而非對(duì)角線值表示被錯(cuò)分的故障類型與概率，紫色條由淺至深表明概率值從低到高的變化。

3.3 算法性能對(duì)比與分析

3.3.1 損失結(jié)果對(duì)比與分析

為檢驗(yàn)本文方法的性能，在訓(xùn)練樣本數(shù)為150的條件下，完成本文方法與ResFDSVD方法、FDWK方法的損失值對(duì)比，并給出訓(xùn)練進(jìn)程中的損失值變化曲線，圖13為3種方法的平均損失值A(chǔ)LV隨迭代數(shù)目NI變化的趨勢(shì)比較。結(jié)果表明，本文方法相對(duì)于ResFDSVD方法、FDWK方法可在較少的迭代次數(shù)內(nèi)達(dá)到收斂，并具有較低的損失結(jié)果。這是由于本文方法在訓(xùn)練過程中可快速學(xué)習(xí)振動(dòng)信號(hào)特征，并采用全局平均池化方法能有效減少網(wǎng)絡(luò)過擬合狀況。FDWK方法最終雖可達(dá)到比ResFDSVD方法更低的損失值，但卻呈現(xiàn)波動(dòng)下降趨勢(shì)，因此本文方法優(yōu)于ResFDSVD方法和FDWK方法。

3.3.2 抗噪性能分析

汽車電機(jī)軸承在實(shí)際工作環(huán)境中很難避免存在噪聲影響，因而研究軸承故障診斷網(wǎng)絡(luò)對(duì)噪聲環(huán)境的適應(yīng)性具有重要意義。本文在原始軸承振動(dòng)信號(hào)的樣本集中，增加信噪比XZ （2至10 dB）的Gaussian白噪聲用以模擬實(shí)際復(fù)雜環(huán)境。本文方法在原始未加噪的振動(dòng)樣本集訓(xùn)練后，進(jìn)而在加噪樣本集中完成3種方法的故障診斷準(zhǔn)確率對(duì)比。圖14為不同信噪比下3種方法故障準(zhǔn)確率的對(duì)比。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文方法和ResFDSVD方法、FDWK方法在加噪樣本集中的故障診斷準(zhǔn)確率均高于60%。隨著信噪比升高，3種方法的分類準(zhǔn)確率也隨著上升。在信噪比為10 dB時(shí)，本文方法、ResFDSVD方法和FDWK方法的故障診斷準(zhǔn)確率分別為92.8%、82.1%和82.3%；當(dāng)信噪比由10 dB降低至2 dB時(shí)，本文方法的準(zhǔn)確率僅降低8.5%，而ResFDSVD方法和FDWK方法分別降低9.4%和21.2%。因此，本文所提的融合注意力機(jī)制的殘差型雙向LSTM方法在汽車電機(jī)軸承診斷中具有更高的分類準(zhǔn)確度和較優(yōu)的抗噪能力。

3.3.3 處理效率對(duì)比

表2為本文方法和ResFDSVD方法、FDWK方法的故障診斷時(shí)間對(duì)比，為規(guī)避所獲得處理效率的偶然性，在相同的實(shí)驗(yàn)設(shè)置下，完成3種方法的3次故障診斷并獲取其處理時(shí)間，再取3次平均值分別作為3種方法的處理效率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知，F(xiàn)DWK方法的處理效率最快，這是由于該方法采用寬卷積核完成頻域數(shù)據(jù)獲取，網(wǎng)絡(luò)模型較為簡(jiǎn)單；而ResFDSVD方法通過構(gòu)建小波變換振動(dòng)圖像識(shí)別軸承故障特征，但由于獲取二維振動(dòng)圖像的過程復(fù)雜，算法處理效率不高；本文方法采用融合注意力機(jī)制的殘差型雙向LSTM方法完成信號(hào)診斷占用一定的處理時(shí)間，但整體處理效率較高。

4 結(jié) 論

注意力機(jī)制是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的一種重要機(jī)制，具有廣泛的應(yīng)用前景。本文在長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)和局部增強(qiáng)注意力機(jī)制的基礎(chǔ)上，提出基于融合注意力機(jī)制的殘差型雙向LSTM的滾動(dòng)軸承故障診斷方法，在CWRU數(shù)據(jù)集上完成測(cè)試。結(jié)果表明：本文方法、ResFDSVD方法和FDWK方法的汽車電機(jī)軸承故障檢測(cè)準(zhǔn)確率分別可達(dá)93.1%、86.1%和84.9%；本文方法在標(biāo)記樣本僅為30的條件下，準(zhǔn)確率可達(dá)66.3%，比ResFDSVD方法高約23.2個(gè)百分點(diǎn)，比FDWK方法高近21個(gè)百分點(diǎn)；當(dāng)測(cè)試集的信噪比從10 dB降低到2 dB時(shí)，F(xiàn)DWK方法的準(zhǔn)確率下降最多，達(dá)到21.2%，ResFDSVD方法的準(zhǔn)確率下降9.4%，本文方法準(zhǔn)確率僅下降8.5%， 且在嘈雜的環(huán)境中表現(xiàn)出很高的性能，特別是在信噪比較小的情況下仍然可以實(shí)現(xiàn)較好的分類準(zhǔn)確率，具有更高的準(zhǔn)確性和更強(qiáng)的魯棒性。

本文所提出的融合注意力機(jī)制的殘差型雙向LSTM汽車電機(jī)軸承診斷方法僅針對(duì)單一類型的軸承故障，本研究下一步將著手復(fù)合型的軸承故障診斷。

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