基于通道注意特征融合的軸承故障診斷方法

齊愛玲，馬森哲

（西安科技大學(xué) 計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，西安 710699）

0 引言

滾動(dòng)軸承作為旋轉(zhuǎn)機(jī)械的基本部件之一，應(yīng)用范圍極其廣泛，而軸承部件的意外失效會(huì)帶來(lái)嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)損失和安全問(wèn)題[1]。因此，實(shí)現(xiàn)快速、準(zhǔn)確的滾動(dòng)軸承故障診斷具有重大意義。

近年來(lái)，已有大量針對(duì)滾動(dòng)軸承故障診斷的研究[2-3]，其中有效的軸承健康狀態(tài)識(shí)別是故障診斷的關(guān)鍵內(nèi)容。在故障信號(hào)特征提取上，常用的方法有經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EMD）[4]、小波分析[5]和變分模態(tài)分解（VMD）[6]等。傳統(tǒng)信號(hào)處理方法雖然能取得較好效果，但是難以處理高度復(fù)雜的非線性信號(hào)，無(wú)法有效處理工業(yè)數(shù)據(jù)。而現(xiàn)有的基于機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）[7]的故障診斷方法，如支持向量機(jī)（SVM）[8]、梯度提升決策樹（GBDT）[9]和K 近鄰（KNN）[10]等，往往需要依賴一些帶標(biāo)注的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，且膚淺的機(jī)器學(xué)習(xí)不能準(zhǔn)確捕捉特征數(shù)據(jù)與健康狀況之間的復(fù)雜對(duì)應(yīng)關(guān)系。

隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，基于深度學(xué)習(xí)的故障診斷方法備受關(guān)注，尤其是基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法，能夠快速有效地處理機(jī)械信號(hào)、獲得可靠的故障檢測(cè)結(jié)果，且不必依賴太多的先驗(yàn)專家知識(shí)。深度學(xué)習(xí)模型中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）以其自適應(yīng)特征提取的能力而得到較多應(yīng)用研究。文獻(xiàn)[11]中利用重采樣技術(shù)將去噪后的時(shí)域信號(hào)轉(zhuǎn)換為角域信號(hào)，并通過(guò)Hilbert 變換得到角域信號(hào)的包絡(luò)譜，將3 種信號(hào)融合成紅綠藍(lán)圖像形式以增強(qiáng)樣本特征；然后將紅綠藍(lán)圖像作為改進(jìn)的ShuffleNet V2的輸入樣本進(jìn)行特征提取；最后在ShuffleNet V2的分支進(jìn)行拼接操作之后放置擠壓塊和激勵(lì)塊以增強(qiáng)識(shí)別準(zhǔn)確性，并將校正的線性單元激活函數(shù)替換為HardSwish 激活函數(shù)以避免壞死。該方法能夠有效提高故障識(shí)別準(zhǔn)確率，并保證模型大小不顯著增加。劉昕宇等將去噪處理后的原始振動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)化為SDP 圖像，并作為樣本輸入到MobilenetV2 模型中自適應(yīng)地提取故障特征和分類，完成了機(jī)械設(shè)備的故障診斷[12]。蔣富康等利用自適應(yīng)噪聲完備集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法對(duì)原始振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，再將預(yù)處理后的樣本輸入到CNN 內(nèi)嵌長(zhǎng)短期記憶（LSTM）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的滾動(dòng)軸承故障診斷模型中[13]。該故障診斷方法具有更快的擬合速度和更高的準(zhǔn)確率。文獻(xiàn)[14]中利用連續(xù)小波變換將原始的一維時(shí)間序列信號(hào)轉(zhuǎn)換為二維時(shí)頻圖像，得到適合于二維CNN 的輸入數(shù)據(jù)；并采用數(shù)據(jù)擴(kuò)充技術(shù)對(duì)已標(biāo)注的故障數(shù)據(jù)進(jìn)行擴(kuò)充；將生成的和原始的故障數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本，訓(xùn)練基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷模型，實(shí)現(xiàn)滾動(dòng)軸承故障診斷。Liang 等采用小波變換對(duì)一維原始時(shí)域信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，獲得相應(yīng)的時(shí)頻圖，然后利用建立的CNN 模型完成旋轉(zhuǎn)機(jī)械的故障檢測(cè)，結(jié)果表明該方法在測(cè)試精度方面的穩(wěn)定性相當(dāng)出色[15]。雖然以上將原始信號(hào)預(yù)處理為二維圖像的方法的診斷識(shí)別結(jié)果相比于直接提取原始信號(hào)中故障特征的更加精確，但它們都是采用單域信號(hào)進(jìn)行特征提取，只考慮了數(shù)據(jù)單域局部信息而忽略了其他更重要的信息特征。

針對(duì)傳統(tǒng)故障診斷方法通常依賴單域信息輸入，導(dǎo)致信號(hào)中的部分信息丟失或信息不完整使用的問(wèn)題，本文提出一種基于通道注意特征融合的軸承故障診斷方法：首先，采用快速傅里葉變換（FFT）和連續(xù)小波變換（CWT）同時(shí)處理原始振動(dòng)信號(hào)，得到頻域信號(hào)和時(shí)頻圖像，通過(guò)提取多域故障信息特征來(lái)提高模型的魯棒性；然后，將2 種不同域的信息作為雙流GM 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DFGMNet）算法的樣本輸入，結(jié)合多有效通道注意力（MECA）進(jìn)行通道加權(quán)，以增強(qiáng)關(guān)鍵特征提取能力，實(shí)現(xiàn)對(duì)故障信號(hào)的準(zhǔn)確分類；最后，在美國(guó)的凱斯西儲(chǔ)大學(xué)、中國(guó)的江南大學(xué)和加拿大的渥太華大學(xué)的軸承故障數(shù)據(jù)集上驗(yàn)證本文所提故障診斷方法的通用性和有效性。

1 理論基礎(chǔ)

在旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷中，信號(hào)處理技術(shù)不僅適用于傳統(tǒng)的故障診斷，而且適用于基于深度學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的故障診斷。FFT 和CWT 是目前廣泛用于旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷的信號(hào)處理方法。

1.1 快速傅里葉變換（FFT）

FFT 是一種基于離散傅里葉變換（DFT）的、能夠?qū)r(shí)域信號(hào)轉(zhuǎn)換為頻域信號(hào)的方法，具有較低的計(jì)算復(fù)雜度，因此其計(jì)算速度比DFT 快[16]。DFT函數(shù)的定義為

式中Xk是序列xn的DFT。考慮旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障信號(hào)的特點(diǎn)，通常會(huì)將振動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)換為頻域信號(hào)進(jìn)行進(jìn)一步分析[17]。

1.2 連續(xù)小波變換（CWT）

CWT 是一種時(shí)頻分析方法。與FFT 不同，CWT可以將一維振動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)換為二維信號(hào)。CWT 時(shí)頻圖像是使用連續(xù)小波變換獲得的信號(hào)能量密度的時(shí)頻表達(dá)。因?yàn)镸orlet 小波的形狀類似于在機(jī)械故障中出現(xiàn)的脈沖特征，所以連續(xù)小波變換將原始信號(hào)分解為時(shí)間尺度信號(hào)，由Morlet 小波作為母小波通過(guò)縮放和轉(zhuǎn)換操作表示[18]。

假設(shè)輸入信號(hào)為x(t)，通過(guò)用Morlet 小波縮放x(t)來(lái)獲得CWT，即

式中：a為小波平移；b為小波尺度；x(t)為任意有限能量信號(hào)；ψ(t)為母小波函數(shù)。為了在有限的空間中提取更多的時(shí)頻信息，母小波被用于生成子小波，

通過(guò)對(duì)信號(hào)x(t)執(zhí)行CWT，將原始的一維時(shí)間序列投影到二維時(shí)間尺度平面上，再根據(jù)尺度與頻率的對(duì)應(yīng)關(guān)系得到反映信號(hào)頻率分量隨時(shí)間變化的時(shí)頻圖像。

1.3 Ghost Module

Ghost Module（GM）[19]將傳統(tǒng)的卷積過(guò)程分為3 個(gè)步驟：首先獲得預(yù)期數(shù)量一半的特征圖；然后對(duì)所獲得的特征圖進(jìn)一步提取與深度卷積；最后將提取的特征拼接起來(lái)作為GM 的輸出。與卷積相比，GM 通過(guò)使用更少的線性運(yùn)算來(lái)獲得更豐富的特征信息，可以達(dá)到更好的效果。

根據(jù)診斷要求，對(duì)提取二維特征的GM 模型進(jìn)行改進(jìn)，用于一維數(shù)據(jù)的特征提取，即令

式中：f為卷積操作；b為偏置項(xiàng)；X∈Rh×w×c為輸入圖像，其中，c為輸入通道的數(shù)量，h和w分別為輸入特征圖的高度和寬度；Y∈Rh′×w′×n為輸出特征圖，其中，n為輸出通道的數(shù)量，h?和w?分別為輸出特征圖的高度和寬度。

然后對(duì)Y∈Rh′×w′×n進(jìn)行線性變換。本文使用3×3 的通道卷積對(duì)特征圖進(jìn)行線性運(yùn)算，得到其余特征圖

式中：φi,j為3×3 卷積核的第j次線性運(yùn)算最終生成的特征圖；Yi為Y∈Rh′×w′×n的第i個(gè)特征圖。

最后將固有特征圖和其余特征圖級(jí)聯(lián)以獲得輸出特征圖。GM 的實(shí)現(xiàn)過(guò)程如圖1 所示。

圖1 GM 的實(shí)現(xiàn)過(guò)程Fig.1 Realization process of GM

1.4 通道注意力機(jī)制

注意力機(jī)制[20]可以根據(jù)目標(biāo)的重要性分配權(quán)重，以突出某些重要特征，有效捕捉上下文信息。在故障診斷領(lǐng)域，注意力機(jī)制的實(shí)質(zhì)是計(jì)算注意力的概率分布。在關(guān)注關(guān)鍵分類信息的同時(shí)，必須整合其他信息，以消除非敏感信息的影響[21]。在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域，信道注意力機(jī)制被引入到卷積塊中，為網(wǎng)絡(luò)性能改善提供了潛力。胡潔等提出了基于擠壓和激勵(lì)思想的擠壓-激勵(lì)網(wǎng)絡(luò)（SE-Net），它由每個(gè)特征映射的全部信息的擠壓操作和衡量每個(gè)特征重要性的激勵(lì)操作組合而形成擠壓和激勵(lì)塊[22]。在應(yīng)用SE-Net 時(shí)，避免降維對(duì)于訓(xùn)練信道注意力尤為重要。相較于參數(shù)增加，該模型在提升性能的同時(shí)保持了模型的復(fù)雜度且計(jì)算負(fù)擔(dān)不會(huì)增加。文獻(xiàn)[23]中提出了一種高效的信道注意力網(wǎng)絡(luò)（ECA-Net），在提高現(xiàn)有基于自注意力的CNN 模型性能的同時(shí)，避免了模型復(fù)雜度過(guò)高的問(wèn)題。ECA-Net 成功解決了性能和復(fù)雜度的平衡問(wèn)題，且采用少量參數(shù)表現(xiàn)出明顯的性能改善效果。ECANet 通過(guò)有效的一維卷積進(jìn)行局部跨通道交互而不降維的方法可分為3 個(gè)步驟：1）對(duì)特征圖進(jìn)行全局平均池化，得到1×1×C特征向量，其中C為信道維度；2）利用卷積核為1×k的一維卷積計(jì)算得到特征向量的重要性預(yù)測(cè)；3）利用Sigmoid 函數(shù)對(duì)重要性預(yù)測(cè)進(jìn)行0～1 范圍的正則化。ECA 模塊的實(shí)現(xiàn)過(guò)程如圖2 所示，其中：σ為Sigmoid 函數(shù)；k經(jīng)由C的映射自適應(yīng)地確定，

圖2 ECA 模塊的實(shí)現(xiàn)過(guò)程Fig.2 Realization process of ECA module

式中： |t|odd為距t最近的奇數(shù)；γ和b為常數(shù)，本文中分別設(shè)置為2 和1。

本文在ECA 模塊的基礎(chǔ)上提出多有效通道注意力（MECA）模塊。MECA 模塊通過(guò)最大池化過(guò)程從特征圖中提取紋理特征等細(xì)節(jié)信息，平均池化提取特征圖中與目標(biāo)相關(guān)的背景特征。MECA 模塊的實(shí)現(xiàn)過(guò)程如圖3 所示：先對(duì)輸入的特征圖進(jìn)行平均和最大池化處理，再對(duì)處理后的2 個(gè)通道的特征圖執(zhí)行拼接操作，其計(jì)算過(guò)程表達(dá)式分別為：

圖3 MECA 模塊的實(shí)現(xiàn)過(guò)程Fig.3 Realization process of MECA module

式(7)～式(9)中：P為輸入的特征圖；P?為池化及拼接操作后的特征圖；AvgPool 和MaxPool 分別為平均池化和最大池化操作；cat 為拼接操作；ωc為可學(xué)習(xí)權(quán)重；ASK 為自適應(yīng)選擇的k的一維卷積；P″為輸出特征圖； ?為特征圖按位相乘操作。

2 基于通道注意特征融合的軸承故障診斷算法

2.1 DFGMNet 算法基本結(jié)構(gòu)

本文結(jié)合FFT、CWT、GM 和通道注意力機(jī)制提出雙流GM 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DFGMNet）算法，其整體結(jié)構(gòu)如圖4 所示。

圖4 DFGMNet 故障診斷算法Fig.4 Fault diagnosis algorithm of DFGMNet

由圖4 可以看到，DFGMNet 故障診斷算法包括基于FFT 頻譜的一維GM 結(jié)構(gòu)和基于CWT 時(shí)頻圖像的二維GM 結(jié)構(gòu)，一維和二維DFGMNet 結(jié)構(gòu)均含有3 個(gè)GM、3 個(gè)池化層（Pool）、1 個(gè)MECA模塊和1 個(gè)全連接層（FC）。故障診斷時(shí)，采用一維和二維GM 結(jié)構(gòu)并行進(jìn)行特征提取，這樣可以充分利用樣本故障信息，實(shí)現(xiàn)故障信息相互補(bǔ)充；在DFGMNet 算法中加入多有效通道注意力（MECA）機(jī)制，可以從不同角度提取更具鑒別力的特征，即通過(guò)賦予不同通道或區(qū)域不同的權(quán)重，靈活地捕捉全局和局部的關(guān)系，對(duì)關(guān)鍵特征區(qū)域分配更多的注意力，減少對(duì)噪聲區(qū)域的注意力，從而實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵特征的增強(qiáng)和噪聲干擾的降低，增強(qiáng)算法的魯棒性，提高算法的分類準(zhǔn)確率。將2 個(gè)GM 結(jié)構(gòu)的全連接層FC1和FC2提取的特征通過(guò)融合層F*進(jìn)行拼接，最后在F*和FC1*之間引入Dropout[24]使部分神經(jīng)元以一定的概率暫停工作，轉(zhuǎn)而學(xué)習(xí)更加具有魯棒性的信息，以提高算法的泛化能力，抑制過(guò)擬合。

2.2 故障診斷過(guò)程

故障診斷過(guò)程可分為4 步：

1）首先對(duì)原始采樣數(shù)據(jù)同時(shí)進(jìn)行FFT 和CWT預(yù)處理，得到頻譜圖和時(shí)頻圖；

2）將頻譜圖和時(shí)頻圖輸入DFGMNet 故障診斷算法提取信號(hào)的頻域和時(shí)頻域特征，結(jié)合MECA機(jī)制進(jìn)行通道加權(quán)，通過(guò)特征融合層得到組合故障特征；

3）將DFGMNet 算法用于組合故障特征的監(jiān)督學(xué)習(xí)，并對(duì)算法中的權(quán)重和參數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練和更新；

4）通過(guò)3 個(gè)故障數(shù)據(jù)集驗(yàn)證DFGMNet 算法的故障分類性能。

3 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析

3.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置

3.1.1 數(shù)據(jù)集

采用凱斯西儲(chǔ)大學(xué)（CWRU）、江南大學(xué)（JNU）和渥太華大學(xué)（OTTAWA）的軸承故障數(shù)據(jù)集來(lái)驗(yàn)證DFGMNet 故障診斷算法的性能。

對(duì)于CWRU 的數(shù)據(jù)集，本文選用12 kHz 的驅(qū)動(dòng)端采集的故障數(shù)據(jù)，軸承轉(zhuǎn)速為1772 r/min。該數(shù)據(jù)集包括滾動(dòng)體、內(nèi)圈和外圈3 種故障狀態(tài)，以及1 種正常（無(wú)故障）軸承數(shù)據(jù)；每種故障狀態(tài)含3 種故障直徑（0.007、0.014 和0.021 inch），共9 種軸承故障數(shù)據(jù)（如表1 所示）；每種故障狀態(tài)生成200 個(gè)樣本，并按8:2 劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集。

表1 CWRU 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)Table 1 CWRU experimental data

JNU 的數(shù)據(jù)集采樣頻率為50 kHz，故障狀態(tài)包括外圈、內(nèi)圈和滾動(dòng)體故障。本文使用轉(zhuǎn)速600 r/min的軸承數(shù)據(jù)作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集，加上正常（無(wú)故障）工況共4 種狀態(tài)（如表2 所示）。

表2 JNU 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)Table 2 JNU experimental data

OTTAWA 的數(shù)據(jù)集包含了滾動(dòng)軸承不同故障類型的振動(dòng)和轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)。本文使用減速工況下的故障數(shù)據(jù)，包括內(nèi)圈、外圈、球和復(fù)合4 種故障狀態(tài)，以及1 種正常（無(wú)故障）軸承數(shù)據(jù)（如表3 所示）。

表3 OTTAWA 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)Table 3 OTTAWA experimental data

3.1.2 實(shí)驗(yàn)超參數(shù)設(shè)置

本文實(shí)驗(yàn)在Pytorch 的框架下進(jìn)行驗(yàn)證，對(duì)原始振動(dòng)數(shù)據(jù)采用長(zhǎng)度為1024 的采樣方式進(jìn)行隨機(jī)分割，使用Adam 優(yōu)化器優(yōu)化訓(xùn)練DFGMNet 算法，應(yīng)用交叉熵?fù)p失函數(shù)作為該算法的損失度量函數(shù)，實(shí)驗(yàn)參數(shù)設(shè)置如下：學(xué)習(xí)率初始化為0.001；模型中的dropout 參數(shù)為0.2；訓(xùn)練時(shí)期的總數(shù)為50；由于批量大小（Batch S）參數(shù)會(huì)對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果產(chǎn)生一定的影響，所以將批量大小分別設(shè)置為16、32、64、128，由圖5 可知批量大小為16 時(shí)的故障診斷準(zhǔn)確率最高。所有實(shí)驗(yàn)均進(jìn)行10 次，以降低測(cè)試過(guò)程中的偶然性，并將平均值作為最終分類結(jié)果進(jìn)行分析。

圖5 CWRU 批量大小對(duì)診斷準(zhǔn)確率的影響Fig.5 Effect of CWRU batch size on diagnostic accuracy

3.2 診斷結(jié)果及對(duì)比實(shí)驗(yàn)

使用上述3 個(gè)軸承故障數(shù)據(jù)集驗(yàn)證基于通道注意特征融合的軸承故障診斷方法的通用性和有效性。為驗(yàn)證頻域和時(shí)頻域作為DFGMNet 算法的輸入數(shù)據(jù)的樣本特征提取效果，以本文DFGMNet框架為基礎(chǔ)，對(duì)不同的通道數(shù)和輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)。構(gòu)建5 種算法進(jìn)行軸承故障診斷的對(duì)比實(shí)驗(yàn)，其中：Model1、Model2 和Model3 為采用單通道的算法；Model4 和Model5 為采用雙通道的算法（Model5 為本文所提算法）。各算法的框架及輸入數(shù)據(jù)如表4 所示。

表4 5 種算法的框架及實(shí)驗(yàn)輸入數(shù)據(jù)類型Table 4 The framework and the type of input data of five algorithms

本文實(shí)驗(yàn)以準(zhǔn)確率作為各算法的分類性能的評(píng)價(jià)指標(biāo)，它是指正確預(yù)測(cè)類別樣本的數(shù)量占總樣本數(shù)量的百分比。表4 提到的5 種算法的實(shí)驗(yàn)對(duì)比結(jié)果如表5 所示。

表5 5 種不同框架的算法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比Table 5 Experimental result comparison of five algorithms with different frameworks

結(jié)合表4 和表5 可以看出：1）Model1 的輸入數(shù)據(jù)為原始振動(dòng)數(shù)據(jù)，在3 個(gè)測(cè)試集上的準(zhǔn)確率分別為97.53%、90.19%和92.75%；2）Model2 的輸入數(shù)據(jù)為快速傅里葉變換數(shù)據(jù)，在3 個(gè)測(cè)試集上的準(zhǔn)確率分別為98.68%、92.07%和94.65%，與Model1 的相比分別提高了1.15、1.88 和1.90 個(gè)百分點(diǎn)；3）Model3的輸入數(shù)據(jù)為連續(xù)小波變換時(shí)頻圖，在3 個(gè)測(cè)試集上的準(zhǔn)確率分別為99.23%、94.38%和95.90%，與Model2 的相比分別提高了0.55、2.31 和1.25 個(gè)百分點(diǎn)；4）Model4 和Model5 均采用DFGMNet 故障診斷算法，Model4 的輸入數(shù)據(jù)分別為原始振動(dòng)數(shù)據(jù)和連續(xù)小波變換時(shí)頻圖，在3 個(gè)測(cè)試集上的準(zhǔn)確率分別為98.94%、96.03%和96.70%；Model5 的輸入數(shù)據(jù)分別為快速傅里葉變換頻域數(shù)據(jù)和連續(xù)小波變換時(shí)頻圖數(shù)據(jù)，在3 個(gè)測(cè)試集上的準(zhǔn)確率分別為99.78%、98.50%和97.65%；Model5 與Model4相比，準(zhǔn)確率分別提高了0.84、2.47 和0.95 個(gè)百分點(diǎn)。由此可知，本文提出的雙流GM 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷算法將頻域和時(shí)頻圖作為樣本輸入可達(dá)到最佳的特征提取效果。

3.3 三個(gè)數(shù)據(jù)集下的故障診斷結(jié)果

首先，對(duì)CWRU 數(shù)據(jù)集每個(gè)類別隨機(jī)構(gòu)造200 個(gè)樣本，構(gòu)成一個(gè)包含2000 個(gè)樣本的樣本集；然后使用t-distributed 隨機(jī)鄰居嵌入（t-SNE）方法[25]，將該數(shù)據(jù)集所有類別的數(shù)據(jù)在本文提出的DFGMNet 故障診斷算法中作為原始輸入信號(hào)，測(cè)試數(shù)據(jù)集在全連接層FC1、FC2和FC1*的學(xué)習(xí)過(guò)程中映射數(shù)據(jù)的二維特征。由圖6(a)可見，CWRU 原始數(shù)據(jù)特征相對(duì)分散并且難以區(qū)分。由圖6(b)和圖6(c)可見，與原始輸入數(shù)據(jù)相比，經(jīng)GM 和池化操作后，每類樣本逐漸聚類，且在全連接層FC2中特征的聚類比在FC1中的更好。由圖6(d)可見，CWRU 數(shù)據(jù)集中同一類的特征非常集中；且與FC1和FC2中的特征映射結(jié)果相比，F(xiàn)C1*中不同類特征分布之間的距離最大。結(jié)果表明，采用本文所提雙流GM 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的分類器可輕松完成數(shù)據(jù)集各自樣本間的分類，得出較優(yōu)的分類結(jié)果。

圖6 輸入數(shù)據(jù)以及全連接層FC1、FC2、FC1*的特征可視化Fig.6 Feature visualization of the input data and the fully connected layers of FC1, FC2 and FC1*

3.4 不同方法對(duì)比

為進(jìn)一步驗(yàn)證本文所提故障診斷方法的分類精度，對(duì)比分析了本文所提DFGMNet 算法和目前主流的4 種算法在3 個(gè)數(shù)據(jù)集上取得的分類準(zhǔn)確率，結(jié)果如表6 所示。可以看到，本文所提算法對(duì)CWRU、JNU 及OTTAWA 數(shù)據(jù)集的分類準(zhǔn)確率分別達(dá)到99.78%、98.50%及97.65%，均略高于目前主流的4 種算法。這表明：本文算法能夠有效降低振動(dòng)信號(hào)噪聲對(duì)故障診斷識(shí)別的干擾，提取更具魯棒性的特征，從而提高算法的分類性能；本文算法采用的超參數(shù)相對(duì)達(dá)到最優(yōu)值，有效提高了滾動(dòng)軸承的故障診斷準(zhǔn)確率。

表6 不同算法的分類準(zhǔn)確率對(duì)比Table 6 Classification accuracy comparison among different algorithms

4 結(jié)束語(yǔ)

針對(duì)現(xiàn)有的深度學(xué)習(xí)法通常依賴單域信息輸入而導(dǎo)致信號(hào)中部分信息丟失或信息的不完整使用的問(wèn)題，本文提出一種基于通道注意特征融合的軸承故障診斷方法。該方法采用DFGMNet 算法，能夠自適應(yīng)提取信號(hào)的頻域和時(shí)頻域特征，并通過(guò)引入通道注意力機(jī)制克服了傳統(tǒng)算法的局限；還在CWRU、JNU 和OTTAWA 軸承故障數(shù)據(jù)集上展現(xiàn)出更高的分類準(zhǔn)確率，為故障診斷領(lǐng)域帶來(lái)了顯著的創(chuàng)新和性能提升。該方法有望在將來(lái)成為工業(yè)實(shí)踐中故障診斷的有力工具，為提高滾動(dòng)軸承故障診斷的準(zhǔn)確性和可靠性提供有力支持。