GhostConv輕量級網絡設計及故障診斷研究

摘要

提出一種GhostConv輕量級網絡模型并將其用于故障診斷。GhostConv利用常規卷積生成一小部分特征圖，然后在生成的特征圖上進行多次特征提取來生成其余特征圖，最大程度地節約了常規卷積中生成冗余特征圖的成本，減少了模型參數，保證了模型的性能。采用連續小波變換對振動信號進行時頻變換生成二維時頻圖，之后利用設計的GhostConv搭建輕量級網絡模型進行故障診斷。采用凱斯西儲大學軸承數據集進行驗證，并與其他卷積結構網絡模型進行參數量、計算量以及識別準確率的對比。實驗結果表明，與其他模型相比，所使用的網絡模型在參數量和計算量較少的條件下依舊有較高的識別精度，且具有較好的魯棒性和泛化能力，具有一定的工程應用價值。

關鍵詞

故障診斷; 滾動軸承; 輕量級網絡; GhostConv; 時頻圖

引 言

軸承作為旋轉機械最重要的組成部分，在運行過程中出現故障會導致安全事故的發生，造成巨大的經濟損失。因此，對滾動軸承的故障診斷越來越受到研究人員的重視［1］。目前，關于軸承故障診斷的研究已有多種方法，例如，Lu等［2］使用遺傳算法和經驗模式分解提取特征，然后使用支持向量機對故障進行分類和識別。Mao等［3］提出了一種結合多孔排列熵和支持向量機的診斷方法，對軸承故障類型進行分類。

隨著計算機技術的發展，基于深度學習的智能故障診斷方法受到越來越多的關注［4］。這些方法將故障特征提取和特征分類相結合，從原始信號數據中自動提取出代表性特征，然后進行分類。在深度學習中，卷積神經網絡、長短期記憶網絡以及自編碼器等神經網絡在機械故障診斷領域的應用都取得了進展。侯文擎等［5］提出了一種改進堆疊降噪自編碼器的方法，將其應用于軸承故障診斷中。Pan等［6］建立了基于長短期記憶網絡和卷積神經網絡的模型以進行軸承的故障診斷，取得了較好的診斷結果。

隨著深度學習的快速發展，為了得到更高的故障診斷識別精度，模型變得越來越復雜，如VGG［7］，ResNet［8］等模型的參數量高達上百兆，在移動端執行深度模型推理任務時往往受限于智能移動終端的計算資源及存儲資源而存在高延遲、高能耗等問題［9］，為了實現卷積神經網絡在現實場景中的低延遲運行，輕量級卷積神經網絡受到了研究者的關注［10］，一些典型的方法［11?13］被提出。目前基于網絡輕量化的方法有模型壓縮和輕量化卷積結構兩種，模型壓縮技術包括知識蒸餾、網絡剪枝和權值量化［14］等。相比于模型壓縮方法，基于輕量化卷積結構的網絡得到了較多的關注和應用。目前，常用的輕量化卷積結構有分組卷積、深度可分離卷積等，與之相關的輕量級網絡有MobileNet，Xception［15］，ShuffleNet等。這些卷積結構及網絡也已被成功地應用在故障診斷中，如劉恒暢等［16］提出了一種基于多分支的深度可分離卷積網絡模型，將其應用在滾動軸承故障診斷中，降低了模型的參數量，取得了較好的診斷結果。鄧飛躍等［17］通過對ShuffleNet V2模型添加注意力機制，提高了模型的性能，得到了99%以上的故障診斷結果。

不同于輕量化卷積結構網絡模型，SqueezeNet［18］主要采用小卷積核來減少參數量，在減小模型大小的基礎上保持了相當的精度。MobileNet V1［19］網絡模型則主要采用深度可分離卷積操作來減少模型的參數量，但是深度可分離卷積中存在通道之間信息混合不充分的問題，會降低模型的性能。MobileNet V2［20］在延用深度可分離卷積的同時，對模型的結構進行了改進，提升了模型的性能，但是深度可分離卷積特征提取能力不足的問題依舊存在。基于此，ShuffleNet V1［21］采用分組卷積對深度可分離卷積進行改進，將逐點卷積與分組卷積進行結合，并引入通道混洗操作來彌補通道之間信息混合不充分的問題。ShuffleNet V2［22］網絡依舊采用深度可分離卷積，通過對模型的結構進行通道劃分等操作，在ShuffleNet V1模型的基礎上降低了參數量，進一步提升了模型的性能。盡管如此，分組卷積和深度可分離卷積仍然存在著特征提取能力不足的問題。

GhostNet［23］模型提出了一種新的卷積結構——Ghost模塊，為了降低模型的參數量和計算量，Ghost模塊首先利用逐點卷積生成部分特征圖，然后利用深度卷積獲取其余特征信息，降低了常規卷積生成冗余特征的成本，同時獲得了較好的模型性能，但其所用的逐點卷積依舊存在參數量大和特征提取能力不足的問題。為解決上述問題，本文在Ghost模塊的基礎上，提出一種GhostConv結構，將Ghost模塊的逐點卷積改進為常規卷積，通過擴大卷積核以提取更多的特征信息；然后通過在同一特征圖上進行多次特征提取操作來獲得其余特征圖，減少模型的參數量。

1 卷積結構

卷積作為模型的重要組成部分，可以有效地提取輸入數據的特征信息。隨著深度學習的發展，卷積神經網絡模型的種類也越來越多，已發展出很多類型的輕量級卷積結構。

1.1 深度可分離卷積

分組卷積將輸入特征圖平均劃分為G組，在每一組內進行卷積操作，之后將G組輸出特征圖進行拼接。深度可分離卷積是一種特殊的分組卷積，包括深度卷積和逐點卷積兩部分，是輕量級網絡中最常用的卷積方式之一，其分組數為輸入特征數，具體結構如圖1所示。從圖1中可以看出，在深度卷積操作中，對輸入樣本的每個通道都進行了單通道卷積核的卷積操作，從而得到與輸入通道數相同的特征圖數，這樣可以顯著降低網絡中的參數規模和運算量。在逐點卷積中利用卷積核大小為1×1的常規卷積操作，將不同通道在同一像素位置上的信息進行組合利用，并生成最終所需的特征圖。因為逐點卷積卷積核比較小，所以深度可分離卷積存在模型特征提取能力不足的問題。

1.2 Ghost模塊

常規卷積過程中，除了模型的參數量和運算量過大之外，其生成特征圖的冗余度也很高。Ghost模塊卷積結構為了減少常規卷積中特征冗余部分的參數，將普通的卷積層分解為兩個部分，第一部分為逐點卷積操作，生成部分特征圖，然后利用生成的特征圖進行線性運算生成其余特征圖，最后將兩部分特征圖進行拼接。Ghost模塊結構如圖2所示，其中，設輸入特征數為8，輸出特征數為8。Ghost模塊中，第一步采用逐點卷積生成一半特征圖，即圖中的①部分，第二步根據第一步的特征圖進行深度卷積生成另一半特征圖，為②部分，最后進行特征圖拼接生成完整的輸出特征圖。

1.3 不同卷積復雜度分析

模型的參數量和計算量是評價模型復雜度的兩個常用指標。模型的參數量是指網絡中變量的總數，一般指可訓練的參數。計算量則是指整個神經網絡中所有浮點計算的總運算量。模型的參數量與計算量大小決定著模型的運行速度以及能否被應用在移動設備上。這里對以上不同卷積結構的參數量及計算量進行分析，為了分析的簡便性，所有的分析都忽略了偏置項。

設輸入的特征圖維度大小為H×W×C1，其中H，W和C1分別代表特征圖的高、寬和通道數，卷積核個數為C0，尺寸為K，這樣每一個卷積核大小為K×K×C1，不同卷積結構的參數量與計算量如表1所示。對于常規卷積來說，模型的參數量是卷積核大小與卷積核個數的乘積。分組卷積結構是將特征圖分為G組，每一個維度大小是常規卷積的1/G，參數量也是常規卷積的1/G。深度可分離卷積分為兩部分，第一部分為深度卷積，此時分組數為輸入特征通道數，所以第一部分參數量為K×K×C1，第二部分逐點卷積的參數量為K×K×C1×C0，此時K為1。Ghost模塊第一部分為常規卷積中的逐點卷積，所以參數量為K×K×C0×C0/2，此時K為1。第二部分深度卷積參數量為C0/2×K×K。模型的計算量為參數量大小與特征圖大小的乘積。

2 GhostConv輕量級網絡的故障診斷方法

為了更好地利用特征冗余部分來降低模型的參數量，本文借鑒Ghost模塊卷積思想設計了GhostConv結構進行輕量級網絡模型搭建。首先將Ghost模塊的逐點卷積改為常規卷積，擴大卷積核以提取更多的空間信息特征；然后將第二部分設置為在同一特征圖上進行多次特征提取的分組卷積，最后進行特征拼接。GhostConv結構在降低模型參數的同時又減少了分組卷積通道信息不交互帶來的影響。

設置特定的比例來對第一部分生成的特征圖個數與第二部分生成的特征圖個數進行劃分，采用字母s代表比例設定，當輸出特征數為N時，則常規卷積生成N/s個特征圖，分組卷積生成N/s×（s-1）個特征圖。這里以輸入通道數和輸出通道數為8、s為4為例，具體的GhostConv結構如圖3所示。第一步進行常規卷積生成2個特征圖，第二步在第一步特征圖的基礎上進行操作生成其余6個特征圖，最后將兩部分特征圖進行拼接，這種在同一特征圖上多次特征提取的操作可以更高效地降低常規卷積中的特征冗余部分參數量。

為了在降低模型參數量的同時保證模型的性能，對于s數值的選取既不能太大，也不能太小，s太大時，模型的性能會有所下降，s太小時，則模型的參數量過大。本文設計s=8的GhostConv卷積，第一步常規卷積的卷積核尺寸設置為3，第二步分組卷積卷積核的尺寸為3，步長為1。對于輸入的特征圖，先進行常規卷積操作生成輸出通道數的1/8，之后采用生成的1/8部分進行分組卷積生成其余7/8部分特征圖。為了更好地對比不同卷積結構的性能，本文參考MobileNet V1模型來設計簡單的直線型模型結構，模型結構如圖4所示，圖中灰色部分為GhostConv結構，×8為采用8層GhostConv進行堆疊。模型第一層采用常規卷積結構進行特征提取，最后采用全連接層進行分類。具體的網絡參數如表2所示。

本文設計的輕量級網絡模型為二維模型，為了與實驗數據兼容，參考文獻［24］中的時頻圖轉換方法將軸承一維數據進行連續小波變換生成二維時頻圖，將得到的時頻圖輸入輕量級網絡進行軸承故障診斷，具體流程如圖5所示。

3 實驗數據

實驗采用美國凱斯西儲大學公開的軸承數據集［25］，故障類型包括軸承內圈損傷、外圈損傷、滾動體損傷3類，每種故障類型又包括0.1778 mm， 0.3556 mm， 0.5334 mm三種損傷程度，加上軸承健康狀態共10類軸承工況數據，采樣頻率為12 kHz，軸承轉速為1797 r/min。

基于軸承振動信號具有一定的周期性特征，需要選擇合適的數據長度進行樣本劃分。實驗選取約兩個周期的數據長度864個采樣點，針對每一工況，隨機劃分樣本并對標簽進行one?hot編碼［26］。利用復值小波基函數對劃分好的數據進行小波變換，生成時頻圖。以故障直徑為0.1778 mm的內圈、外圈以及滾動體三處故障信號和正常信號為例，生成的時頻圖如圖6所示，可以看出正常狀態時頻圖和不同故障時頻圖明顯不同。根據上述處理方法，每類數據生成300張時頻圖，其中240張為訓練集，60張為測試集；10類數據訓練集共2400張，測試集600張。

4 實驗結果與分析

4.1 實驗設置及結果

本實驗在參數的選擇上采用了深度神經網絡研究中使用較多的網格搜索法。對于不同參數的設置進行了多次實驗，最終設置批量大小為16，固定學習率值為0.0001，訓練集的迭代次數為70。

基于網絡模型輕量化的目的，需要對GhostConv結構中的s參數進行選擇。s越大，GhostConv中分組卷積生成特征圖的數量就越多，此時模型的參數量和計算量會越小，因此參數s的選擇依據是在保證模型準確率的條件下使參數量和計算量最小。這里對參數s的變化進行實驗分析，s從2開始，模型的參數量、計算量以及故障診斷實驗結果如表3所示。從表3中可以看出，隨著s的增大，模型的參數量和計算量不斷減少；當s=8時，模型依舊有較好的故障診斷結果；當s繼續增大時，模型參數量和計算量進一步減少，但是模型的故障診斷識別準確率也隨之降低，因此，綜合考慮之下，將GhostConv結構中的s參數設置為8。

將表2中層數為2～9的網絡層分別替換為常規卷積和深度可分離卷積來進行CNN模型和DWCNN模型的搭建。將三種不同卷積結構的模型進行實驗對比，模型參數量、計算量及故障診斷結果如表4所示，表4中故障診斷識別準確率為5次實驗結果的平均值。

從表4中可以看出，三種不同的卷積結構模型都得到了較好的故障診斷識別準確率，但是模型的參數量和計算量相差較大。DWCNN模型參數量是CNN模型參數量的1/8.8，本文模型參數量是CNN模型參數量的1/15.7；與DWCNN模型相比，本文模型的參數量更少，在模型計算量上，二者相差不多；但是與CNN模型相比，本文模型的計算量只有其1/8.5。實驗結果表明，在故障診斷模型準確率差距不大的條件下，本文模型在參數量和計算量上更有優勢。

本文模型的故障診斷模型準確率和損失率曲線如圖7所示。從圖7（a）中分析可知，模型在迭代30輪之前，訓練集和測試集的準確率均呈上升趨勢，但是存在較小的波動，在30輪之后，準確率趨于穩定并趨近于1；從圖7（b）中可以看出，模型的損失率曲線一直呈下降趨勢，趨近于0。實驗結果混淆矩陣如圖8所示。從圖8中可以看出，該模型在識別中僅出現1個錯誤，將0.3556 mm的滾動體故障誤判為 0.5334 mm 的內圈故障，其余故障都被準確識別。

4.2 加噪實驗

在數據獲取過程中，通過傳感器所獲得的振動信號會受到不同程度的噪聲干擾，因此需要對故障診斷中模型對噪聲的適應性進行分析和驗證。為了探究本文模型在噪聲情況下的特征提取能力，對原始數據混合不同強度的高斯白噪聲，形成不同信噪比（Signal Noise Ratio，SNR）的信號來進行實驗。SNR代表信號功率與噪聲功率的比值，SNR越小，表明噪聲功率越大。實驗設置含噪信號的SNR分別為-10 dB、-5 dB以及0 dB，之后對含噪信號進行處理生成二維時頻圖。

4.2.1 不同卷積結構模型對比實驗

本文設計的不同卷積結構模型在不同噪聲程度下的故障診斷結果如圖9所示。由圖9可知，當原始振動信號混合信噪比為0 dB時，基于3種卷積結構的模型都能得到95%以上的故障識別準確率，表明模型具有一定抗噪能力。然而隨著信噪比的下降，不同模型的準確率都有一定程度的下降，混合信噪比為-5 dB時，本文模型的故障識別準確率為89.8%，比DWCNN模型的準確率高6%左右，比CNN模型的準確率高3%。當混合信噪比下降為-10 dB時，所有方法的準確率均明顯下降，此時DWCNN模型故障識別準確率最低，為63.67%，比CNN低8%左右，本文模型的故障識別準確率最高，為74.83%，表明本文模型的抗噪能力較好。

進一步對圖9進行分析，在不同信噪比的條件下，本文模型和CNN模型都取得了相對較好的識別準確率，本文模型準確率略高，這表明本文模型的抗噪能力更好；而DWCNN模型在信噪比下降時，故障識別準確率最低，這是由于深度可分離卷積結構中的逐點卷積因為卷積核太小而很難提取時間維度上的相關信息特征。

4.2.2 與其他輕量級網絡對比實驗

以SNR=-10 dB的含噪信號為分析對象，選取經典的輕量級網絡MobileNet V2，ShuffleNet V2以及GhostNet與本文模型進行參數量、內存占用、計算量以及故障診斷識別準確率等方面的對比，進一步驗證本文模型的有效性，具體的對比結果如表5所示。

分析表5可知，ShuffleNet V2模型的內存占用最少，計算量也較低，但是其故障診斷識別準確率較差；GhostNet模型在計算量上較有優勢，但是其參數量相對較多且故障診斷識別準確率與本文模型相差11%；MobileNet V2有相對較好的故障診斷識別準確率，但是在參數量、內存占用以及計算量上都沒有明顯的優勢；本文模型在內存占用和計算量上并不是最優，但是本文模型參數量最少且故障診斷識別準確率最高。

4.3 泛化實驗

為了進一步驗證模型的性能，進行模型泛化性能實驗。實驗采用不同轉速下的數據分別構建訓練集和測試集。按照數據預處理方法對轉速為1772 r/min和17950 r/min的10類數據集進行處理，生成二維時頻圖。不同卷積結構模型的實驗結果如圖10所示。在圖10中，1797→1772代表采用轉速為1797 r/min的數據集作為訓練集，采用轉速為1772 r/min的數據集作為測試集，AVG表示6組實驗結果的平均值。

由圖10可知，在6組實驗結果中，三種模型均在以轉速為1750 r/min的數據集作為訓練集的兩組實驗中得到了較差的結果，表明在低轉速數據集進行訓練時，模型的泛化性能較差。從圖中還可以看出，DWCNN模型在1797→1750上的準確率比1797→1772低4%左右，在1750→1797上的準確率比1750→1772低5%，由兩組實驗結果可知，DWCNN模型在轉速相差較大時泛化性能較差。CNN模型和DWCNN模型在幾組實驗中都取得了95%以上的平均準確率，而本文模型取得了98.03%的平均準確率，這是因為本文模型擁有較好的特征提取能力且模型參數量更少，在訓練的過程中不容易發生過擬合。綜上實驗結果表明本文模型的泛化性能較好。

4.4 不同數據處理方法對比

為了進一步驗證本文模型的有效性，選取不同的圖像轉換技術進行數據處理。對比方法包括短時傅里葉變換、灰度圖以及格拉姆角差場（GADF）圖像轉換技術。得到的實驗結果如表6所示。從表6中可以看出，灰度圖以及短時傅里葉變換都得到了較好的實驗結果，格拉姆角差場識別準確率相對較低，但也達到了98%以上的準確率，實驗結果表明，在不同的數據處理方法下，本文模型都具有較好的特征提取能力。

5 結 論

本文提出一種GhostConv輕量級網絡的軸承故障診斷方法，進行了實驗研究并與其他不同卷積結構構造的模型進行了對比分析，從中可以得到以下結論：

（1）通過與常規卷積、深度可分離卷積結構等搭建的模型進行實驗對比，在模型結構相同的條件下，GhostConv網絡模型參數最少，僅為常規卷積模型參數量的6%，為深度可分離卷積模型參數量的56%。

（2）進行了不同噪聲強度的故障診斷實驗，實驗結果表明，GhostConv網絡模型的抗噪能力最好，在高強度的噪聲干擾下，得到了高于常規卷積模型2%以上的故障診斷識別準確率。

（3）選用不同轉速的數據對模型進行泛化實驗。實驗結果表明，本文模型在測試數據集的轉速發生改變時，依舊取得了較高的故障診斷識別準確率，具有較好的泛化性能。

（4）進行了不同數據處理方法的實驗對比，結果表明，采用短時傅里葉變換、灰度圖以及格拉姆角差場進行數據處理時，本文模型都具有較好的特征提取能力。

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