基于ISAM-Drsnet的故障識別模型及其應(yīng)用*

朱樂文,田 興*,李憲華

(1.安徽理工大學(xué) 人工智能學(xué)院,安徽 淮南 232001;2.安徽理工大學(xué) 人工智能與大數(shù)據(jù)研究院,安徽 淮南 232001)

0 引 言

滾動軸承是旋轉(zhuǎn)機(jī)械中廣泛使用的關(guān)鍵部件之一,其在復(fù)雜環(huán)境中經(jīng)常出現(xiàn)故障[1]。滾動軸承發(fā)生故障時(shí),其加速度信號中會產(chǎn)生一系列寬帶脈沖響應(yīng)[2],影響旋轉(zhuǎn)機(jī)械的穩(wěn)定性[3],甚至發(fā)生事故。因此,對軸承進(jìn)行故障診斷具有重要意義[4-5],同時(shí)也可以降低機(jī)械設(shè)備的使用成本[6-8]。

傳統(tǒng)的軸承故障診斷方法主要是基于信號處理的原理,利用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解、變分模態(tài)分解、小波變換等方法對軸承故障原始信號進(jìn)行采集與特征分析[9]。

WANG Hua-qing等人[10]采用獨(dú)立分量分析和集成經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的方法對軸承故障進(jìn)行采集與特征分析,提高了滾動軸承復(fù)合故障識別的準(zhǔn)確率;但其未考慮面臨強(qiáng)噪聲干擾的條件下,模型的故障診斷性能是否仍然優(yōu)異。LIU Rui-jie等人[11]提出了一種基于粒子群優(yōu)化和布谷鳥搜索優(yōu)化變分模態(tài)分解(variational mode decomposition,VMD)的滾動軸承故障診斷方法,采用該方法有效地提高了模型的收斂速度;但該方法需要進(jìn)行較為復(fù)雜的信號分解。

以上算法雖然可以有效提取軸承故障振動信號的特征,但是都是采用信號分解的方法對故障信號進(jìn)行分析,需要手動提取故障特征,流程較為復(fù)雜。

深度學(xué)習(xí)(deep learning,DL)方法作為一種新興的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),在機(jī)械故障診斷中的應(yīng)用較普遍[12],其是一種端到端的識別方法,可自適應(yīng)提取特征,解決了人工特征提取的缺陷[13]。

LIU Xian等人[14]引入了粒子群優(yōu)化算法,并將其和一維卷積相結(jié)合對一維振動信號進(jìn)行了處理,該方法可以自適應(yīng)地調(diào)節(jié)模型的超參數(shù);但其自動獲取的超參數(shù)效果難以得到保證。NACER S M等人[15]對圖像進(jìn)行了快速傅里葉變換,得到了圖像的頻譜,再將樣本的頻率數(shù)據(jù)重組為序列,輸入到雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(bi-directional long short-term memory, Bi-LSTM),進(jìn)行了軸承故障特征提取及分類,其優(yōu)點(diǎn)是降低了計(jì)算成本。WEN Long等人[16]提出了將信號轉(zhuǎn)化為二維圖像,成功地將故障診斷問題轉(zhuǎn)化為圖像分類問題,得到了較高的準(zhǔn)確率;但該方法只是簡單地按照順序?qū)⑿盘栟D(zhuǎn)化為圖像,未考慮信號之間的時(shí)序信息。

上述算法需要將軸承原始振動信號輸入到一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或轉(zhuǎn)換為灰度圖,在這個(gè)過程中,均未能保留軸承振動信號的時(shí)間序列相關(guān)性特征。

針對以上問題,筆者提出基于改進(jìn)條紋注意力機(jī)制與深度殘差收縮網(wǎng)絡(luò)(ISAM-Drsnet)的滾動軸承故障診斷模型;利用ISAM和改進(jìn)軟閾值算法降低噪聲的影響,并將滾動軸承振動信號轉(zhuǎn)化為遞歸圖(RP),獲取信號之間的時(shí)間序列相關(guān)性特征;最后將其輸入到模型的分類器中,對滾動軸承的故障進(jìn)行診斷。

1 相關(guān)理論

1.1 遞歸圖

RP是一種系統(tǒng)狀態(tài)可視化的方法,可以捕捉時(shí)間序列的隱藏動態(tài)和紋理特征。RP變換可以將任意一種一維波形信號轉(zhuǎn)換成具有豐富紋理信息的圖像。

RP本質(zhì)上是一種時(shí)到時(shí)的信號處理方法,常被用于將具有時(shí)序規(guī)律的一維信號轉(zhuǎn)化成二維圖像,然后進(jìn)行處理。其可以解釋為時(shí)序數(shù)據(jù)的特征提取算法,通過遞歸關(guān)系將標(biāo)量時(shí)間序列映射到2D數(shù)字圖像上,這樣就能夠使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對原始時(shí)間序列匯總提取的特征進(jìn)行分類。RP是分析時(shí)間序列周期性、混沌性以及非平穩(wěn)性的一種重要方法。時(shí)間序列數(shù)據(jù)可以使用周期性和不規(guī)則周期性等重復(fù)性行為進(jìn)行分類。

揭示從當(dāng)前狀態(tài)到前一狀態(tài)的軌跡運(yùn)動關(guān)系是RP的主要功能,其對應(yīng)的表達(dá)式如下[17]:

Ri,j=θ(ε-‖Sl-Sm‖),S(.)∈Rn,1,m=1,2,…,K

(1)

式中:ε為距離的閾值;K為S的狀態(tài)數(shù);‖.‖為范數(shù);θ(.)為Heaviside函數(shù)。

RP的構(gòu)建方式是將時(shí)間序列中每個(gè)點(diǎn)與所有其他距離小于某個(gè)閾值的點(diǎn)進(jìn)行比較。如果兩個(gè)點(diǎn)之間的距離小于閾值,則在遞歸圖中對應(yīng)的位置繪制黑色點(diǎn);否則,繪制白色點(diǎn)。因此,ε閾值大小影響RP的輸出,閾值參數(shù)的選擇對于建立有意義且具有代表性的遞歸關(guān)系至關(guān)重要。

基于時(shí)間序列的屬性,筆者將閾值設(shè)置為任意兩個(gè)點(diǎn)之間最大距離的20%。此外,為了在遞歸圖像中找到可區(qū)分的模式,筆者使用了一種編碼時(shí)間序列狀態(tài)的循環(huán)程度。

設(shè)T是一個(gè)有n個(gè)點(diǎn)的時(shí)間序列,T的RP表示如下[18]:

Ri,j=f(Ti,Tj)

(2)

式中:f為距離函數(shù),用于編碼時(shí)間序列Ti狀態(tài)的循環(huán)程度。

其中i,j∈{1,2,…,n}。

滾動軸承數(shù)據(jù)生成的RP圖像如圖1所示。

圖1 時(shí)域波形圖和遞歸圖像

由圖1可知:利用RP編碼方式,一維振動信號已成功轉(zhuǎn)化為具有時(shí)序關(guān)系的二維圖。

1.2 改進(jìn)條紋注意力機(jī)制

受限于硬件設(shè)備信息處理能力,注意力機(jī)制可以忽略次要信息,只關(guān)注重要信息,也可以將有限的信息處理資源分配給重要特征,網(wǎng)絡(luò)模型可以重點(diǎn)訓(xùn)練該特征。

HOU Q等人[19]針對場景解析問題提出了一種池化策略,在此基礎(chǔ)上,筆者提出了改進(jìn)條紋注意力機(jī)制(ISAM),并將其引入到軸承故障診斷領(lǐng)域。

改進(jìn)條紋注意力機(jī)制(ISAM)具體如圖2所示。

圖2 改進(jìn)條紋注意力機(jī)制

由圖2可知:使用ISAM對輸入特征的行和列的信息分別進(jìn)行權(quán)重分配,并保留其重要信息,輸入到網(wǎng)絡(luò)模型中;在原始池化策略的基礎(chǔ)上,筆者設(shè)計(jì)了通道注意力機(jī)制,將經(jīng)過擴(kuò)展后的特征圖作為通道注意力機(jī)制的輸入。

首先,該特征圖經(jīng)過全局平局池化層(global aver-age pooling, GAP)、全連接層(fully connected layer, FC)、批標(biāo)準(zhǔn)化(Batch Normalization, BN)處理;隨后經(jīng)過ReLU激活函數(shù)層、全連接層處理;最后經(jīng)過Sigmoid激活函數(shù)層輸出。

ISAM具體實(shí)現(xiàn)過程為:

首先對輸入的特征圖進(jìn)行自適應(yīng)平均池化,以提取特征圖的行列信息,并進(jìn)行卷積操作;再經(jīng)過插值函數(shù),將橫豎條紋信息擴(kuò)張成原始特征圖大小;接著經(jīng)過通道注意力機(jī)制提取來分配權(quán)重,和生成的擴(kuò)展圖進(jìn)行相乘操作;右半部分圖進(jìn)行同樣操作,最后將左右部分的行列特征信息進(jìn)行融合,經(jīng)過卷積和Sigmoid之后生成0或1,再和原始特征圖相乘操作,便可以得到輸出的特征圖。

該注意力機(jī)制具有以下優(yōu)點(diǎn),即它沿著行列兩個(gè)維度各部署了一個(gè)長內(nèi)核,因此其能夠捕獲孤立區(qū)域的長距離關(guān)系,有助于捕獲局部上下文,并防止無關(guān)區(qū)域干擾標(biāo)簽。

1.3 改進(jìn)軟閾值

隨著網(wǎng)絡(luò)層數(shù)的增加,深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)容易出現(xiàn)梯度消失或梯度爆炸的問題,導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練困難。而深度殘差收縮網(wǎng)絡(luò)的提出,較好地解決了上述問題。該網(wǎng)絡(luò)將軟閾值化作為非線性層引入ResNet的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)之中,提高了深度學(xué)習(xí)方法在含噪聲數(shù)據(jù)或復(fù)雜數(shù)據(jù)上的特征學(xué)習(xí)效果;并使用通道注意力模塊學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)特征,自動設(shè)置軟閾值的閾值大小,避免了人工選擇閾值的操作。

軟閾值函數(shù)的表達(dá)式如下[20]:

(3)

式中:x為輸入特征;y為輸出特征;τ為正閾值。

其導(dǎo)數(shù)表達(dá)式為:

(4)

由式(4)可以看出,軟閾值的導(dǎo)數(shù)等于0或1。這可以有效降低梯度消失和梯度爆炸的風(fēng)險(xiǎn)。

軟閾值對應(yīng)的函數(shù)圖像和導(dǎo)數(shù)圖像如圖3所示。

圖3 軟閾值函數(shù)圖像和導(dǎo)數(shù)圖像

由圖3可知:左邊為軟閾值的函數(shù)圖像,右邊為對應(yīng)的導(dǎo)數(shù)圖像,在以上軟閾值函數(shù)中,y和x存在的恒定偏差會導(dǎo)致去噪效果的偏差較大,而且sign函數(shù)容易在間斷點(diǎn)處出現(xiàn)震蕩。

綜合以上考慮,改進(jìn)的軟閾值函數(shù)表達(dá)式如下:

(5)

式中:x是輸入特征;y是輸出特征;τ是正閾值。

改進(jìn)的軟閾值函數(shù)圖像如圖4所示。

圖4 改進(jìn)的軟閾值函數(shù)圖像

由圖4可知:y和x之間的偏差不再固定,且在間斷點(diǎn)處未出現(xiàn)震蕩。

1.4 殘差收縮單元

殘差收縮單元是構(gòu)成Drsnet的基本單元,如圖5所示。

圖5 殘差收縮單元

由圖5可知:每個(gè)基本模塊含有一個(gè)軟閾值處理機(jī)制,軟閾值函數(shù)采用1.3節(jié)提出的改進(jìn)軟閾值,軟閾值的閾值經(jīng)過通道注意力機(jī)制獲取,面對不同的特征圖,生成不同的閾值,免去了人工設(shè)置閾值的操作。

該殘差收縮單元(residual shrinkage building units,RSBU)包含了殘差網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn),并將軟閾值引入到該單元中,即構(gòu)成了深度殘差收縮網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型的基本單元。

2 ISAM-Drsnet模型

網(wǎng)絡(luò)模型ISAM-Drsnet充分利用了RP可以保留時(shí)序信息的能力,以及ISAM-Drsnet網(wǎng)絡(luò)模型自身強(qiáng)大的特征自動提取能力,最終實(shí)現(xiàn)對軸承故障進(jìn)行診斷識別的目的。

首先,筆者采用滑動窗口以及固定步長,即重疊采樣的方式,將原始軸承故障振動信號構(gòu)造為訓(xùn)練和測試樣本;采用RP編碼思想,將滾動軸承原始的一維故障振動信號轉(zhuǎn)化為具有時(shí)序特征的二維矩陣;然后,將轉(zhuǎn)換的圖像作為特征圖輸入到構(gòu)建好的ISAM-Drsnet網(wǎng)絡(luò)模型中,并對參數(shù)進(jìn)行調(diào)優(yōu),使其能夠最大限度地提取軸承故障特征信息,得到不同滾動軸承故障類別的特征信息;最后,利用交叉熵?fù)p失函數(shù)建立它們和對應(yīng)故障類別之間的評估體系,從而完成故障診斷任務(wù)。

筆者將每個(gè)基本模塊(即圖5所示的殘差收縮單元)組合在一起,并在每個(gè)基本單元之后插入一個(gè)圖2所示的ISAM模塊,構(gòu)成總體框架圖,即構(gòu)成了筆者所提出的主體網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。

ISAM-Drsnet結(jié)構(gòu)圖演變過程(總體結(jié)構(gòu)圖)如圖6所示。

圖6 ISAM-Drsnet結(jié)構(gòu)圖演變過程

圖6中,Isoft是1.3節(jié)提出的軟閾值函數(shù)。輸入圖片大小為1 024×1 024×3,其經(jīng)過數(shù)據(jù)預(yù)處理變?yōu)?24×224×3;接著依次經(jīng)過后面的卷積層、池化層、RSBU單元和ISAM模塊,最終經(jīng)過全連接層,其將輸入圖像分為10類。

3 模型實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

3.1 數(shù)據(jù)集構(gòu)建

為了驗(yàn)證ISAM-Drsnet模型的有效性和優(yōu)越性,筆者首先選取合適的數(shù)據(jù)集,并對其進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)、設(shè)定劃分比例等操作,然后構(gòu)建數(shù)據(jù)集,使其能夠滿足實(shí)驗(yàn)的要求。

3.1.1 數(shù)據(jù)集介紹

美國凱斯西儲大學(xué)(Case Western Reserve Univer-sity, CWRU)公布的滾動軸承數(shù)據(jù)集是用來測試軸承故障診斷算法的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集。

該實(shí)驗(yàn)平臺由1.5 kW電機(jī)、扭矩傳感器、功率測試計(jì)和電子控制器組成。其滾動軸承型號為深溝球軸承SKF-6205-2RS JEM。實(shí)驗(yàn)樣本選取轉(zhuǎn)速為1 797 r/min,負(fù)載為0 hp工況條件下的驅(qū)動端(DE)加速度數(shù)據(jù),使用加速度傳感器來獲取滾動軸承的振動加速度信號,信號由16通道數(shù)據(jù)記錄儀采集,頻率為12 kHz。

筆者采用的滾動軸承的內(nèi)圈、外圈和滾動體表面故障深度均為0.28 mm。實(shí)驗(yàn)所選軸承單點(diǎn)直徑損傷分別為0.18 mm(0.007 in)、0.36 mm(0.014 in)、0.53 mm(0.021 in)。滾動軸承出現(xiàn)故障的部位有滾動體、內(nèi)圈以及外圈共3處,每個(gè)部位對應(yīng)3種單點(diǎn)直徑。

因此,筆者采用的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)由1種正常數(shù)據(jù)以及9種故障數(shù)據(jù)組成。

原始實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)為一維原始振動信號。筆者利用設(shè)置的窗口和移動步長來進(jìn)行樣本劃分,通過實(shí)驗(yàn)選擇了數(shù)據(jù)截取長度為1 024,并通過RP編碼方式將軸承原始振動樣本轉(zhuǎn)化為二維圖片。訓(xùn)練集和測試集的劃分比例為8 ∶2[21],訓(xùn)練集和測試集共計(jì)4 700張樣本。

筆者所用滾動軸承故障樣本具體情況如表1所示。

表1 滾動軸承故障數(shù)據(jù)

3.1.2 重疊采樣

深度學(xué)習(xí)的最大特征之一是需要大量數(shù)據(jù)才能獲得較好的訓(xùn)練效果,達(dá)到較高的故障診斷精度。

為了充分利用現(xiàn)有軸承振動數(shù)據(jù),筆者對軸承振動信號進(jìn)行重疊采樣,即設(shè)置一個(gè)指定滑動步長的窗口對數(shù)據(jù)進(jìn)行截取,該窗口通過滑動進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。

數(shù)據(jù)截取采樣示意圖如圖7所示。

圖7 數(shù)據(jù)截取采樣示意圖

由圖7可知:原始軸承振動信號為實(shí)線框內(nèi)部分,每個(gè)虛線框大小即為采樣的窗口大小,圖中標(biāo)注的重疊部分即為窗口的滑動步長。

3.1.3 RP特征圖像生成

軸承振動信號具有周期性,因此,筆者采用RP編碼方式生成二維特征圖,充分利用RP編碼可以保留時(shí)間信息的能力,將信號按照重疊采樣的方式獲取一個(gè)個(gè)的數(shù)據(jù)樣本,并經(jīng)過RP編碼成特征圖像。

生成的特征圖像如圖8所示。

圖8 使用遞歸圖像編碼技術(shù)所得滾動軸承故障特征圖

由圖8可知:筆者對長度為1 024的樣本進(jìn)行RP編碼,將9種故障類型和1種正常數(shù)據(jù)生成了具有紋理特征的二維圖像,其是具有時(shí)序特征的二維紋理圖像。閾值的大小可以影響RP圖中點(diǎn)的疏密程度,而點(diǎn)的疏密程度可以反映出信號特征,合適的閾值可以使生成的RP圖之間的區(qū)別更加明顯。

其區(qū)別體現(xiàn)在像素點(diǎn)之間和具有明顯特性的紋理方面,即滾動軸承振動信號時(shí)間序列越穩(wěn)定,其RP圖的紋理分布越均勻;反之,其RP圖的紋理細(xì)節(jié)越顯著。

根據(jù)紋理細(xì)節(jié)之間的區(qū)別,模型可以判別出滾動軸承的故障類型。

3.1.4 數(shù)據(jù)截取長度實(shí)驗(yàn)

根據(jù)軸承故障數(shù)據(jù)采集裝置的特點(diǎn),軸承振動具有周期性。重疊采樣的窗口設(shè)置大小決定截取樣本的長度大小,因此,窗口大小直接影響所截樣本中包含故障特征的多少。

針對此種情況,筆者設(shè)計(jì)了不同大小的滑動窗口對實(shí)驗(yàn)結(jié)果影響的對比實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖9所示。

圖9 數(shù)據(jù)截取長度對比實(shí)驗(yàn)

由圖9可知:根據(jù)模型的穩(wěn)定性和診斷精度,得出滑動窗口大小為1 024時(shí)的模型效果最好。

3.2 改進(jìn)軟閾值對模型的影響評估

為了驗(yàn)證改進(jìn)的軟閾值函數(shù)模型在故障診斷中的作用,筆者在原始數(shù)據(jù)集和添加了8 dB噪聲的數(shù)據(jù)上,使用改進(jìn)軟閾值的算法和未改進(jìn)的軟閾值算法進(jìn)行驗(yàn)證,其結(jié)果如圖10所示。

圖10 有無噪聲數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確率和損失值變化

由圖10可知:相比未進(jìn)行改進(jìn)軟閾值的算法,添加改進(jìn)軟閾值函數(shù)的算法更加穩(wěn)定,準(zhǔn)確率更高,損失值更低。

3.3 ISAM-Drsnet模型診斷效果

筆者將網(wǎng)絡(luò)模型設(shè)置為Batch Size=4,epochs=100;選取Adam參數(shù)優(yōu)化器;設(shè)置學(xué)習(xí)率為恒定的0.000 1,采用非線性激活函數(shù)ReLU,并使用BN來加速網(wǎng)絡(luò)模型速度,以提高模型的泛化能力。

經(jīng)過數(shù)據(jù)預(yù)處理,將圖片轉(zhuǎn)化成大小為224×224×3,并將其輸入到網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行10分類。

模型經(jīng)過100輪訓(xùn)練,得到的結(jié)果如圖11所示。

圖11 準(zhǔn)確率和損失值變化曲線

由圖11可知:ISAM-Drsnet模型比Drsnet模型精度更高,ISAM-Drsnet模型準(zhǔn)確度可達(dá)99.79%,比Drsnet模型精度高出1.60%;ISAM-Drsnet模型的損失值比Drsnet模型的損失值更低,也更穩(wěn)定。

因此,ISAM-Drsnet模型具有更好的穩(wěn)定性。

為了更清晰地觀察ISAM-Drsnet模型對滾動軸承故障識別的能力,筆者引入了混淆矩陣評價(jià)指標(biāo),對軸承故障診斷結(jié)果進(jìn)行了可視化分析。

混淆矩陣詳細(xì)地反映了滾動軸承不同故障類型的誤判數(shù)量和誤判類型,生成的混淆矩陣如圖12所示。

圖12 混淆矩陣

為了更清晰地觀察ISAM-Drsnet模型對滾動軸承故障識別的能力,筆者使用t-SNE對數(shù)據(jù)的特征進(jìn)行可視化分析,結(jié)果如圖13所示。

圖13 特征分布圖

由圖13可知:特征分布圖反映了ISAM-Drsnet網(wǎng)絡(luò)對滾動軸承原始故障數(shù)據(jù)優(yōu)秀的特征提取能力,以及對故障類型的突出分類能力。

原始數(shù)據(jù)的特征分布比較分散,各種故障類型數(shù)據(jù)和正常數(shù)據(jù)混在一起,而訓(xùn)練后輸出的特征分布除極個(gè)別的數(shù)據(jù)點(diǎn)外,不同類型的數(shù)據(jù)點(diǎn)完全分離并聚成一簇,取得了良好的分類效果。

3.4 數(shù)據(jù)集大小對網(wǎng)絡(luò)模型的影響

在實(shí)際生產(chǎn)中,收集滾動軸承的故障情況比較困難,因此收集到的滾動軸承故障數(shù)據(jù)集規(guī)模不夠,而且小規(guī)模數(shù)據(jù)集在大參數(shù)量的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練中可能會出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象。

針對上述情況,筆者設(shè)計(jì)了不同數(shù)據(jù)集規(guī)模下的軸承故障診斷性能對比實(shí)驗(yàn),以驗(yàn)證ISAM-Drsnet模型在小數(shù)據(jù)集規(guī)模下仍具有優(yōu)異的性能。

筆者按照總數(shù)據(jù)集規(guī)模的100%、60%、30%劃分3個(gè)不同數(shù)據(jù)集,使用該模型分別在這3個(gè)數(shù)據(jù)集下進(jìn)行實(shí)驗(yàn);并將該模型和支持向量機(jī)(support vector machine, SVM)、反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(backpropagation neural network, BPNN)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(convolutional neural networks, CNN)進(jìn)行對比。為減小誤差,每種算法在3種不同規(guī)模的數(shù)據(jù)集下分別實(shí)驗(yàn)5次,并計(jì)算其平均值。

模型的平均識別準(zhǔn)確率實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表2所示。

表2 模型的平均識別準(zhǔn)確率

由表2可知:

1)在筆者選擇的3種不同規(guī)模數(shù)據(jù)集對比實(shí)驗(yàn)中,經(jīng)過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,ISAM-Drsnet滾動軸承故障診斷網(wǎng)絡(luò)模型在數(shù)據(jù)集規(guī)模為總數(shù)據(jù)集規(guī)模的100%時(shí),平均識別準(zhǔn)確率為99.79%,高于BPNN的78.35%、CNN的93.03%、SVM的86.49%;

2)在數(shù)據(jù)集規(guī)模為60%時(shí),ISAM-Drsnet網(wǎng)絡(luò)模型平均診斷精度為99.25%,相比總數(shù)據(jù)集規(guī)模的100%,準(zhǔn)確率僅下降了0.54%,而BPNN的平均準(zhǔn)確率降低了6.55%,CNN和SVM的平均準(zhǔn)確率分別降低了0.6%、1.56%;

3)在數(shù)據(jù)集規(guī)模為30%時(shí),ISAM-Drsnet網(wǎng)絡(luò)模型的平均診斷精度為98.50%,相比總數(shù)據(jù)集規(guī)模的100%,準(zhǔn)確率僅下降了1.29%,而BPNN的平均準(zhǔn)確率降低了14.85%,CNN和SVM的平均準(zhǔn)確率分別降低了3.1%、2.81%。

因此,ISAM-Drsnet網(wǎng)絡(luò)模型具有較強(qiáng)的魯棒性以及較高的故障識別準(zhǔn)確率[22]。

3.5 添加噪聲后的網(wǎng)絡(luò)模型的性能對比實(shí)驗(yàn)

具有隨機(jī)分布特性的工業(yè)噪聲難以被模擬和量化,因此,高斯白噪聲被廣泛用于各種抗噪聲研究中。

噪聲的強(qiáng)度是由信噪比值(signal-to-noise ratio,SNR)控制的,SNR是指系統(tǒng)中的信號與噪聲的比值[23]。信噪比的定義表達(dá)式如下:

(6)

式中:Ps為信號的功率;Pn為噪聲的功率;lg表示基于10的對數(shù)。

由以上公式可知,信噪比越高,噪聲越小。

為驗(yàn)證ISAM-Drsnet軸承故障診斷網(wǎng)絡(luò)模型在添加噪聲條件下的優(yōu)異性能,筆者設(shè)計(jì)了故障算法性能對比實(shí)驗(yàn);即將指定信噪比大小為0 dB、8 dB、20 dB、50 dB的高斯白噪聲添加到要輸入的軸承數(shù)據(jù)中,并將其輸入到ISAM-Drsnet網(wǎng)絡(luò)模型中進(jìn)行故障診斷。

添加噪聲后的模型識別準(zhǔn)確率結(jié)果如表3所示。

表3 添加噪聲后的模型識別準(zhǔn)確率

由表3可知:在面對噪聲干擾時(shí),ISAM-Drsnet軸承故障診斷模型的診斷精度高于其他模型;即使在SNR為0 dB、8 dB、20 dB和50 dB時(shí),該診斷精度分別為97.12%、98.40%、99.15%和99.15%,相比BPNN、SVM、CNN,其仍具有優(yōu)異的效果。

因此,該模型具有優(yōu)秀的診斷性能和較強(qiáng)魯棒性。

4 結(jié)束語

實(shí)際工況下,滾動軸承可能處于噪聲環(huán)境下或面臨缺乏數(shù)據(jù)集的情況,軸承故障有效特征提取困難,無法充分挖掘故障數(shù)據(jù)的時(shí)間序列關(guān)聯(lián)性特征,從而導(dǎo)致無法對滾動軸承故障進(jìn)行高精度診斷判別。為此,筆者提出了一種基于ISAM-Drsnet網(wǎng)絡(luò)模型的滾動軸承故障診斷方法。

首先,利用ISAM和改進(jìn)軟閾值算法降低噪聲的影響;然后將滾動軸承振動信號轉(zhuǎn)化為遞歸圖(recurrence plots, RP),獲取信號之間的時(shí)間序列相關(guān)性特征;最后將其輸入到模型的分類器中,對滾動軸承的故障進(jìn)行診斷。

研究結(jié)果表明:

1)ISAM-Drsnet利用RP編碼將原始滾動軸承振動信號轉(zhuǎn)化為二維圖像,并使用重疊采樣增強(qiáng)數(shù)據(jù),通過模型對二維圖像進(jìn)行了特征提取,再將其輸入分類器,從而完成對滾動軸承的故障診斷任務(wù);

2)使用改進(jìn)軟閾值和ISAM對輸入特征進(jìn)行了關(guān)注程度區(qū)分,結(jié)合Drsnet網(wǎng)絡(luò)模型對滾動軸承故障進(jìn)行了識別診斷,ISAM-Drsnet網(wǎng)絡(luò)模型識別準(zhǔn)確率可達(dá)99.79%,相比原始的Drsnet上升了1.60%;

3)在數(shù)據(jù)集規(guī)模為總數(shù)據(jù)集規(guī)模的30%和添加0 dB噪聲的條件下,分別進(jìn)行了對比實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,結(jié)果發(fā)現(xiàn),ISAM-Drsnet模型的故障診斷平均準(zhǔn)確率分別可達(dá)98.50%和97.12%,高于BPNN、SVM、CNN等模型的準(zhǔn)確率,證明該模型具有優(yōu)異的故障診斷性能和極強(qiáng)的魯棒性。

目前,筆者只采用了監(jiān)督學(xué)習(xí)的方式對有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)進(jìn)行研究,但現(xiàn)實(shí)中往往會面臨無標(biāo)簽的數(shù)據(jù)。因此,在后續(xù)的研究中,筆者將在充分考慮變工況條件下模型的泛化性等問題基礎(chǔ)上,采用無監(jiān)督學(xué)習(xí)的方法對無標(biāo)簽數(shù)據(jù)進(jìn)行研究。