基于時(shí)頻融合深度網(wǎng)絡(luò)的礦用鉆機(jī)軸承故障診斷

摘要：針對礦用鉆機(jī)低速重載工作特性導(dǎo)致其軸承故障特征微弱、噪聲大的問題，考慮單一模態(tài)下故障診斷的局限性，提出了一種基于時(shí)頻融合深度網(wǎng)絡(luò)的礦用鉆機(jī)軸承故障診斷方法，對時(shí)域和時(shí)頻域兩種模態(tài)特征進(jìn)行聯(lián)合提取與分析。所設(shè)計(jì)的診斷網(wǎng)絡(luò)在不同模塊中區(qū)分性地嵌入不同注意力機(jī)制，實(shí)現(xiàn)多維度關(guān)鍵故障特征提取。最后通過鉆機(jī)實(shí)驗(yàn)臺數(shù)據(jù)集和凱斯西儲大學(xué)軸承數(shù)據(jù)集進(jìn)行驗(yàn)證。結(jié)果表明：所提方法能自動提取豐富的鉆機(jī)軸承故障特征，比僅在時(shí)域或時(shí)頻域分析具有更高的準(zhǔn)確率和抗噪能力。

關(guān)鍵詞：礦用鉆機(jī)軸承；故障診斷；時(shí)頻融合；注意力機(jī)制；空洞卷積

中圖分類號：TD52

DOI：10.3969/j.issn.1004132X.2024.08.009

開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識碼（OSID）：

Bearing Fault Diagnosis of Mining Drilling Rig with

Time-frequency-fused Deep Network

ZOU Xiaoyu1，3 SUN Guoqing1 WANG Zhongbin1，3 PAN Jie2 LIU Xinhua1，3 LI Xin1，3

1.College of Mechanical and Electrical Engineering，China University of Mining and Technology，

Xuzhou，Jiangsu，221116

2.College of Information and Control Engineering，China University of Mining and Technology，

Xuzhou，Jiangsu，221116

3.National Key Laboratory of Intelligent Mining and Equipment Technology，Xuzhou，Jiangsu，221116

Abstract： To solve the problems of weak and noisy bearing fault features caused by the low-speed and heavy-load operating characteristics of mining drilling rigs， a fault diagnosis method was proposed for mining rig bearings， named time-frequency-fused deep network. It considered the limitations of fault diagnosis with single modality， and then jointly characterizes two modal features of the time domain and time-frequency domain. The designed diagnostic network differentially embeded specific attention mechanism in different modules to extract multi-dimensional key fault features. Finally， the proposed method was validated on the experimental equipment and the Case Western Reserve University bearing dataset. The results show that the proposed method may automatically extract sufficient fault features combining two domains. It has higher accuracy and noise immunity than those with a single domain.

Key words： bearings of mining drilling rig; fault diagnosis; time-frequency fusion; attention mechanism; dilated convolution

0 引言

礦用鉆機(jī)對保障煤礦安全高效生產(chǎn)至關(guān)重要［1-3］。鉆機(jī)動力頭前端的主軸軸承是支撐鉆具旋轉(zhuǎn)和承受載荷的主要零部件，長期受到煤巖性狀突變引起的沖擊載荷，易發(fā)故障，繼而影響作業(yè)效率，造成經(jīng)濟(jì)損失，甚至可能引發(fā)重大安全事故，威脅煤礦工人的生命安全［4］。研究鉆機(jī)主軸軸承故障診斷，便于維護(hù)人員及時(shí)停機(jī)檢修，避免引發(fā)生產(chǎn)事故，對礦山安全生產(chǎn)具有重要意義。

傳統(tǒng)旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷方法大多利用信號分析方法來處理振動信號［5］，如快速傅里葉變換、小波變換、經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解等［6-8］，并依靠專家知識，綜合判斷故障狀態(tài)及類型。此類方法不具備學(xué)習(xí)能力且實(shí)時(shí)性差。隨著機(jī)器學(xué)習(xí)理論的發(fā)展，研究人員利用機(jī)器學(xué)習(xí)中的模式識別方法對原始信號的統(tǒng)計(jì)特征進(jìn)行學(xué)習(xí)，如K-最近鄰分類、隨機(jī)森林和支持向量機(jī)等方法［9-12］，以實(shí)現(xiàn)故障自動診斷。但是，此類方法過分依賴故障統(tǒng)計(jì)特征的提取和選擇，且有限的非線性映射能力影響了其診斷準(zhǔn)確率［13］。深度學(xué)習(xí)如深度置信網(wǎng)絡(luò)、自編碼器、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等［14］具有強(qiáng)大的特征學(xué)習(xí)能力，可以自動挖掘信號中的故障信息，克服了人工特征提取的局限性，已被成功應(yīng)用于故障診斷領(lǐng)域［15］。

基于深度學(xué)習(xí)的礦山裝備故障診斷也成為研究熱點(diǎn)［16］。學(xué)者們利用深度學(xué)習(xí)方法自動學(xué)習(xí)信號的時(shí)域或時(shí)頻域特征，實(shí)現(xiàn)礦山裝備故障診斷。曹現(xiàn)剛等［17］提出了基于振動圖像和動態(tài)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的采煤機(jī)滾動故障診斷模型，實(shí)現(xiàn)采煤機(jī)滾動軸承的故障特征學(xué)習(xí)和診斷。謝娜等［18］提出了一種基于改進(jìn)深度置信網(wǎng)絡(luò)的采煤機(jī)搖臂傳動系統(tǒng)故障診斷方法，并利用粒子群算法對深度置信網(wǎng)絡(luò)算法和深度置信網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行優(yōu)化。CHEN等［19］提出一種基于融合堆疊自編碼器的礦山旋轉(zhuǎn)機(jī)械行星齒輪故障診斷方法，利用量子蟻群算法優(yōu)化稀疏自編碼器和收縮自編碼器在深度學(xué)習(xí)架構(gòu)中的特定位置和關(guān)鍵參數(shù)。張偉等［20］提出了一種基于一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和極限學(xué)習(xí)機(jī)的托輥軸承故障診斷方法，能夠在較短的時(shí)間內(nèi)準(zhǔn)確判斷出托輥故障類型。以上方法均使用原始時(shí)域信號作為輸入，為進(jìn)一步分析信號的時(shí)頻特征并用于故障診斷，一些學(xué)者將時(shí)域信號轉(zhuǎn)換為時(shí)頻圖。如PAN等［21］利用小波變換將振動信號轉(zhuǎn)換成時(shí)頻圖，針對特征圖像構(gòu)建了基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的破碎機(jī)故障診斷方法。包從望等［22］利用圖像增強(qiáng)原理凸顯故障時(shí)頻特征，提出了基于二維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變工況采煤機(jī)故障診斷方法。

礦用鉆機(jī)在鉆進(jìn)煤壁的過程中，其工作轉(zhuǎn)速約100～200 r/min，鉆具回轉(zhuǎn)切削煤層時(shí)，通常會承受較大負(fù)載，軸承需要支撐和傳遞這些載荷，易出現(xiàn)局部點(diǎn)蝕、剝落和滾子破碎等故障［23］。低轉(zhuǎn)速導(dǎo)致軸承故障信號微弱、故障特征頻率低、沖擊強(qiáng)度小且間隔時(shí)間長［24］。同時(shí)，重載導(dǎo)致鉆機(jī)軸承內(nèi)部零件產(chǎn)生較大摩擦和振動，從而帶來大量噪聲，淹沒故障特征。因此，傳統(tǒng)的信號處理方法難以準(zhǔn)確提取礦用鉆機(jī)軸承故障特征，而深度學(xué)習(xí)技術(shù)具有強(qiáng)大的非線性學(xué)習(xí)能力，可用于故障特征提取與診斷。目前，關(guān)于礦用鉆機(jī)主軸軸承故障診斷的研究報(bào)道較少，將傳統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)方法應(yīng)用于礦用鉆機(jī)的軸承故障診斷時(shí)還存在以下2個(gè)關(guān)鍵問題：①礦用鉆機(jī)軸承的振動信號故障特征微弱，采用單一域信號特征進(jìn)行軸承故障診斷時(shí)，獲取故障信息有限，導(dǎo)致診斷精度不高；②傳統(tǒng)基于深度學(xué)習(xí)的軸承故障診斷方法通常面臨著強(qiáng)噪聲下關(guān)鍵故障特征提取困難的問題，難以直接應(yīng)用于礦用鉆機(jī)。

選取恰當(dāng)?shù)男盘柗治龇椒ㄟM(jìn)行鉆機(jī)軸承故障診斷至關(guān)重要。時(shí)域分析可直觀反映信號的波形和振幅，包含故障的動態(tài)特性和故障程度信息。頻域分析能清晰展示信號的頻率成分，以診斷故障類型。時(shí)頻域分析反映了成分及頻率分布隨時(shí)間的變化，適用于處理非平穩(wěn)信號。因而，單一模態(tài)特征難以全面提取微弱的故障特征，而模態(tài)特征過多可能造成信息冗余和計(jì)算負(fù)擔(dān)。本文融合鉆機(jī)軸承振動信號的時(shí)域和時(shí)頻域信息，綜合反映振動的模式變化，充分挖掘鉆機(jī)軸承故障特性。

本文提出了基于時(shí)頻融合深度網(wǎng)絡(luò)的礦用鉆機(jī)軸承故障診斷方法。所提時(shí)頻融合深度網(wǎng)絡(luò)包含時(shí)域特征提取模塊、時(shí)頻域特征提取模塊、特征融合與故障診斷模塊。首先通過時(shí)域和時(shí)頻域的深度網(wǎng)絡(luò)特征提取器從振動信號中自動提取特征。然后使用通道注意力對時(shí)域和時(shí)頻域特征進(jìn)行自適應(yīng)融合，避免特征冗余。最后將融合的特征送入特征分類器實(shí)現(xiàn)礦用鉆機(jī)軸承的故障診斷。

本文針對礦用鉆機(jī)軸承振動信號故障特征微弱、單一域分析中故障信息有限的問題，設(shè)計(jì)了時(shí)頻融合深度網(wǎng)絡(luò)，對時(shí)域和時(shí)頻域兩種模態(tài)特征進(jìn)行聯(lián)合提取和分析，從鉆機(jī)軸承信號中充分學(xué)習(xí)反映故障狀態(tài)的特征。針對礦用鉆機(jī)軸承振動信號噪聲干擾大、故障特征提取困難的問題，在各深度網(wǎng)絡(luò)模塊中嵌入不同注意力機(jī)制，使網(wǎng)絡(luò)區(qū)分性地學(xué)習(xí)不同維度的關(guān)鍵故障特征，抑制噪聲干擾，優(yōu)化故障診斷網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)機(jī)制。

1 鉆機(jī)軸承故障診斷理論

1.1 模型框架

礦用鉆機(jī)額定轉(zhuǎn)速低，軸承發(fā)生故障時(shí)產(chǎn)生的沖擊能量小、特征微弱，導(dǎo)致軸承故障特征提取困難。在鉆進(jìn)過程中，由于煤巖性狀不同，鉆機(jī)進(jìn)給系統(tǒng)的進(jìn)給阻力和回轉(zhuǎn)系統(tǒng)的負(fù)載轉(zhuǎn)矩復(fù)雜多樣，軸承承受較大負(fù)載，從而帶來大量測量噪聲，使得鉆機(jī)軸承診斷精度不高。因此，本文提出基于時(shí)頻融合深度網(wǎng)絡(luò)的礦用鉆機(jī)軸承故障診斷方法，分別從信號的時(shí)域和時(shí)頻域?qū)W習(xí)故障特征，算法示意圖見圖1。首先對原始振動信號進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)和連續(xù)小波變換操作，完成數(shù)據(jù)預(yù)處理。然后通過設(shè)計(jì)深度網(wǎng)絡(luò)特征提取模塊，分別提取鉆機(jī)軸承振動信號的時(shí)域特征和時(shí)頻域特征。在鉆機(jī)軸承振動信號的時(shí)域特征提取模塊中輸入其一維時(shí)域信號，引入空洞卷積，擴(kuò)大信息感受野，并加入時(shí)間注意力，依據(jù)信號在時(shí)間維度上故障信息關(guān)鍵程度的分布，聚焦重要時(shí)域特征，抑制噪聲干擾。在時(shí)頻域特征提取模塊中輸入二維時(shí)頻圖，加入卷積塊注意力（convolutional block attention module，CBAM），從空間和通道上抑制噪聲和無關(guān)信號分量等干擾信息的影響，增強(qiáng)故障特征的響應(yīng)。最后，使用通道注意力對時(shí)域和時(shí)頻域特征自適應(yīng)加權(quán)融合，并將融合的特征送入故障診斷模塊，實(shí)現(xiàn)礦用鉆機(jī)軸承的故障診斷。

1.2 數(shù)據(jù)處理

1.2.1 數(shù)據(jù)增強(qiáng)

礦用鉆機(jī)在井下工作過程中，軸承正常運(yùn)行的樣本豐富，而故障樣本稀少，數(shù)據(jù)集不平衡，容易造成模型過擬合和泛化能力較差等問題。為提高數(shù)據(jù)的多樣性，對每個(gè)類別的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)操作，采用數(shù)據(jù)重疊分割的方法進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)。通過設(shè)置滑窗步長來擴(kuò)充樣本數(shù)據(jù)，假如某段信號有S個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，設(shè)每次采集的樣本長度為M，滑窗步長為L，則可以得到N個(gè)樣本數(shù)據(jù)，N的計(jì)算公式為

N=S-ML+1（1）

1.2.2 連續(xù)小波變換

礦用鉆機(jī)工況復(fù)雜多變，軸承受到的噪聲干擾大，使得采集的振動信號具有非平穩(wěn)性。基于上述特性，本文采用連續(xù)小波變換，將一維時(shí)域信號轉(zhuǎn)換為二維時(shí)頻圖，以表征信號在時(shí)域和頻域兩個(gè)維度上的能量強(qiáng)度。連續(xù)小波變換通過對母小波的伸縮平移得到一系列的小波基函數(shù)，準(zhǔn)確地描述了信號局部細(xì)節(jié)時(shí)頻特征。對于任意L2（R）空間中的函數(shù)f（t），其連續(xù)小波變換為［25］

WTf（a，b）=lt;f（t），φa，b（t）gt;=1a∫f（t）φ（t-ba）dt（2）

式中，WTf（a，b）為小波變換系數(shù)；φa，b（t）為小波基函數(shù)；a、b分別為尺度和平移因子（均為實(shí)數(shù)）；φ為基本小波。

1.3 模型參數(shù)

本文使用交叉驗(yàn)證來確定卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)尺寸、數(shù)量等參數(shù)。將數(shù)據(jù)劃為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集，給定一系列卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的超參數(shù)組合，包括卷積核的數(shù)量、大小、步幅等，利用訓(xùn)練集在每組超參數(shù)下進(jìn)行訓(xùn)練，在驗(yàn)證集上評估網(wǎng)絡(luò)性能，本文以準(zhǔn)確率為性能指標(biāo)，選擇最優(yōu)的超參數(shù)組合。

1.3.1 時(shí)域特征提取模塊

針對礦用鉆機(jī)軸承一維振動信號，設(shè)計(jì)一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（1D CNN）結(jié)構(gòu)提取時(shí)域特征，并引入空洞卷積和時(shí)間注意力，減少噪聲的影響。本文設(shè)計(jì)的1D CNN結(jié)構(gòu)包含三個(gè)卷積層和三個(gè)池化層，見表1。第一層使用1×64的大卷積核，大卷積核可以捕捉到更廣泛的特征。采用空洞卷積［26］，通過調(diào)整擴(kuò)張率大小來增大感受野范圍，讓每個(gè)卷積核聚焦更廣的時(shí)間范圍，空洞卷積運(yùn)算如圖2所示。第二層卷積核大小為1×5，第三層卷積核大小為1×3，參數(shù)少的卷積核有利于提取更細(xì)微的局部特征，抑制過擬合。三層卷積核的通道數(shù)分別為32、16、16，采用零填充使每次卷積得到的圖片尺寸仍保持在卷積前的大小。激活函數(shù)均為ReLu，池化方式為最大池化。為了獲取關(guān)鍵時(shí)間序列的故障特征分布，在每個(gè)卷積層后加入時(shí)間注意力機(jī)制，如圖3所示，通過１×１×１的元卷積核遍歷整段信號來獲取權(quán)重分布。

元卷積核在對信號進(jìn)行卷積運(yùn)算時(shí)并不會改變原有數(shù)據(jù)的特征，而是會壓縮信息實(shí)現(xiàn)特征的升維，從而實(shí)現(xiàn)了將整段信號特征向高維度的非線性映射。所生成的權(quán)重向量t∈R1×１×Ｗ在通道維度上已壓縮，其神經(jīng)元代表了時(shí)間維度上每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的響應(yīng)值，數(shù)值越大意味著信號在此處的故障特征越關(guān)鍵，反之信號在此處為干擾特征。使用sigmoid函數(shù)生成調(diào)制的權(quán)重并與原始信號相乘來賦予權(quán)重。其公式為

T=C′σ（t）=C′σ（wl′i，jcl′i，j+bl′j）（3）

式中，C′、T分別為時(shí)間注意力機(jī)制運(yùn)算前后的矩陣；wl′i，j、bl′j分別為１×１×１卷積運(yùn)算的權(quán)重和偏差；cl′i，j為輸入第l′層的第i個(gè)數(shù)據(jù)的第j個(gè)特征值。

1.3.2 時(shí)頻域特征提取模塊

礦用鉆機(jī)軸承振動信號通過連續(xù)小波變換得到32×32大小的時(shí)頻圖，設(shè)計(jì)二維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（2D CNN）來提取其時(shí)頻特征，并嵌入CBAM，從空間和通道上增強(qiáng)故障特征的響應(yīng)。

本文設(shè)計(jì)的2D CNN共有三個(gè)卷積層和兩個(gè)池化層，見表2。三個(gè)卷積層的尺寸均為5×5，通道數(shù)分別為6、16、16。每一卷積層，步長均設(shè)置為1，激活函數(shù)均為ReLu，并在最后一個(gè)卷積層后加入CBAM，CBAM包含兩個(gè)獨(dú)立模塊：通道注意力模塊和空間注意力模塊，如圖4所示。通道注意力在空間維度上對特征圖進(jìn)行壓縮，通過全局最大池化和全局平均池化，得到兩個(gè)特征圖通道。通過多層感知器（multilayer perception， MLP）得到兩個(gè)特征向量，再將這兩個(gè)向量的元素逐個(gè)求和，經(jīng)過sigmoid激活函數(shù)，并和初始特征圖相乘，最后得到新的特征圖。空間注意力將新得到的特征圖進(jìn)行全局最大池化和全局平均池化，得到兩個(gè)特征圖，并在通道維度上進(jìn)行合并。經(jīng)過一個(gè)單個(gè)卷積核卷積運(yùn)算及激活操作，將所得結(jié)果與輸入的特征圖相乘，最終得到所需特征。

1.3.3 特征融合與故障診斷模塊

在特征融合的過程中，傳統(tǒng)方法通過concatenate特征直接拼接，無法消除不同模態(tài)的冗余特征、增強(qiáng)關(guān)鍵故障的信息。為解決該問題，本文將每個(gè)模態(tài)的卷積通路對應(yīng)為一個(gè)通道，使用通道注意力分別生成不同模態(tài)特征的尺度權(quán)重，實(shí)現(xiàn)時(shí)域和時(shí)頻域特征的自適應(yīng)融合。

將時(shí)域和時(shí)頻域自適應(yīng)融合后的特征直接連接全連接層作為后續(xù)故障診斷的依據(jù)，分類層由三個(gè)全連接網(wǎng)絡(luò)組成。第一個(gè)全連接層對融合的特征進(jìn)行展平操作，第二個(gè)全連接層對融合的特征進(jìn)行降維操作，激活函數(shù)為ReLu，第三個(gè)全連接層的輸出個(gè)數(shù)和故障類別數(shù)目相同，通過Softmax分類器實(shí)現(xiàn)鉆機(jī)軸承故障的分類。

1.4 模型訓(xùn)練

構(gòu)建時(shí)頻融合深度網(wǎng)絡(luò)整體結(jié)構(gòu)后，為評價(jià)特征提取的結(jié)果，選擇交叉熵?fù)p失函數(shù)［27］ Loss來衡量輸出值與目標(biāo)值的差異性，其表達(dá)式如下：

Loss=-1m∑mk=1∑jp（j）klogq（j）k（4）

式中，m為輸入樣本的批量大??； p（j）k為第k個(gè)樣本屬于第j個(gè)類別的概率；q（j）k為第k個(gè)樣本屬于第j個(gè)類別的預(yù)測概率。

模型訓(xùn)練的目標(biāo)是使損失函數(shù)Loss值最小，使得預(yù)測值接近真實(shí)值，并使用Adam算法優(yōu)化梯度下降過程。

2 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

為了驗(yàn)證本文模型的性能和在強(qiáng)噪聲環(huán)境下的抗噪能力，采用本課題組搭建的鉆機(jī)工況模擬實(shí)驗(yàn)臺采集的鉆機(jī)軸承數(shù)據(jù)集和美國凱斯西儲大學(xué)（CWRU）軸承故障數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。

2.1 礦用鉆機(jī)軸承故障診斷實(shí)驗(yàn)

2.1.1 智能鉆機(jī)工況模擬實(shí)驗(yàn)臺數(shù)據(jù)集

鉆機(jī)工況模擬實(shí)驗(yàn)臺如圖5所示，該實(shí)驗(yàn)臺主要由泵站、推進(jìn)油缸、鉆桿、液壓馬達(dá)、加載油缸、水平導(dǎo)軌和支撐底座等組成。推進(jìn)機(jī)構(gòu)承接支撐底座上的水平導(dǎo)軌，依靠推進(jìn)油缸推動鉆桿水平移動，以實(shí)現(xiàn)對煤樣試件的鉆孔。加載機(jī)構(gòu)通過液壓缸施加圍壓，可對煤樣試件施加限定的作用力且具有保壓功能。

本文利用智能鉆機(jī)工況模擬實(shí)驗(yàn)臺進(jìn)行鉆進(jìn)實(shí)驗(yàn)，設(shè)定工作轉(zhuǎn)速為120 r/min，推進(jìn)速度為0.5 m/min，通過混凝土試件來模擬煤層。其主軸軸承為HR 30312DJ NSK圓錐滾子軸承，其額定動載荷和靜載荷分別為154 kN、181 kN。實(shí)驗(yàn)設(shè)置軸承正常、內(nèi)圈故障、外圈故障、滾動體故障以及保持架故障，共5種狀態(tài)。實(shí)驗(yàn)過程中，鉆進(jìn)系統(tǒng)鉆進(jìn)混凝土試塊，符合鉆機(jī)低速重載的工作特性。加速度傳感器安裝在軸承座上方，信號采集過程中，采樣頻率設(shè)置為10 kHz。本文實(shí)驗(yàn)取連續(xù)的1024個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)為一個(gè)樣本，利用重疊采樣方法選取1000個(gè)故障狀態(tài)樣本，并進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化操作，加快收斂速度。采樣后的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)見表3。

2.1.2 結(jié)果分析

（1）參數(shù)設(shè)置。本文仿真環(huán)境在Python環(huán)境下利用深度學(xué)習(xí)框架Keras搭建，仿真平臺配置13th Gen Intel（R） Core（TM） i5-13500HX 2.50 GHz，16 G內(nèi)存，Win11 64位操作系統(tǒng)。訓(xùn)練前，將數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集、測試集和驗(yàn)證集，其比例為7∶2∶1，訓(xùn)練時(shí)batch size設(shè)置為32，學(xué)習(xí)率為0.0003，迭代次數(shù)為50。

（2）空洞卷積參數(shù)選取。對于空洞卷積來說，設(shè)置不同的擴(kuò)張率大小可以獲得不同的感受野范圍，從而獲取更多尺度的特征信息。為了驗(yàn)證空洞卷積的有效性，通過設(shè)置不同的擴(kuò)張率來觀察模型診斷效果，其他實(shí)驗(yàn)參數(shù)保持不變，僅改變擴(kuò)張率d的大小，重復(fù)10次實(shí)驗(yàn)取平均值。實(shí)驗(yàn)結(jié)果見表4。分析后可知，當(dāng)d=2時(shí)，本文模型效果最好，平均準(zhǔn)確率為97.63%，訓(xùn)練時(shí)間比d=1時(shí)僅多了16 s。因此，本文選擇擴(kuò)張率d=2的空洞卷積。

（3）實(shí)驗(yàn)結(jié)果。將處理好的鉆機(jī)軸承時(shí)域信號和時(shí)頻域信號輸入到時(shí)頻融合深度網(wǎng)絡(luò)模型中訓(xùn)練。經(jīng)過50個(gè)訓(xùn)練Epoch得到分類預(yù)測結(jié)果，該網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練收斂曲線如圖6、圖7所示。網(wǎng)絡(luò)的誤差隨著Epoch的增加而逐漸減小，經(jīng)過50個(gè)Epoch后網(wǎng)絡(luò)完全收斂，此時(shí)網(wǎng)絡(luò)準(zhǔn)確率達(dá)到 97.63 %，損失達(dá)到 0.049。為了說明該方法的有效性，重復(fù)進(jìn)行了10次實(shí)驗(yàn)，測試準(zhǔn)確率的平均值為97.50%。同時(shí)，進(jìn)行了混淆矩陣和T-SNE可視化操作，

如圖8和圖9所示，從中可以直觀地看出本文模型的分類效果。

（4）消融實(shí)驗(yàn)。本文模型在時(shí)域信息特征提取過程中引入時(shí)間注意力機(jī)制，提取信號時(shí)序上的關(guān)鍵特征分布，在時(shí)頻域信息特征提取過程中加入CBAM，增強(qiáng)特征圖中空間和通道維度上的重要特征，為了驗(yàn)證上述注意力機(jī)制模型的有效性，在其基礎(chǔ)上進(jìn)行消融實(shí)驗(yàn)，對比診斷的準(zhǔn)確率。有無注意力機(jī)制模型的診斷準(zhǔn)確率如圖10所示。重復(fù)實(shí)驗(yàn)10次，最后取平均值作為最后的結(jié)果，有注意力模型的平均診斷準(zhǔn)確率為97.63%，無注意力模型的平均診斷準(zhǔn)確率為94.68%。因此，本文所使用的注意力機(jī)制提高了

模型的診斷準(zhǔn)確率。為了方便對比時(shí)頻融合深度網(wǎng)絡(luò)模型的優(yōu)越性，構(gòu)造單一模態(tài)下的時(shí)域和時(shí)頻域模型，時(shí)域信號用1D CNN診斷，時(shí)頻域用2D CNN診斷，參數(shù)與時(shí)頻融合深度網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)保持一致。時(shí)域CNN的準(zhǔn)確率為96.26%，時(shí)頻域CNN的準(zhǔn)確率為92.41%，而本文所提的CNN準(zhǔn)確率為97.60%。它們的測試準(zhǔn)確率收斂曲線如圖11所示，可以看出，時(shí)域和時(shí)頻域兩種模態(tài)特征融合的鉆機(jī)故障診斷效果優(yōu)于單一模態(tài)分析的診斷效果。

（5）對比實(shí)驗(yàn)。為了驗(yàn)證本文時(shí)頻融合深度網(wǎng)絡(luò)模型故障診斷的優(yōu)越性，分別與SVM、CNN、DCNN、WDCNN和CNN-LSTM五種經(jīng)典方法進(jìn)行對比分析，見表5。五種方法對礦用鉆機(jī)軸承故障的診斷準(zhǔn)確率分別為69.54%、91.39%、94.59%、93.00%、92.19%，而本文方法的準(zhǔn)確率為97.60%。同時(shí)，本文方法具有更高的精確率和召回率，整體性能優(yōu)異。

2.2 基于CWRU數(shù)據(jù)集的抗噪性能實(shí)驗(yàn)

本文利用CWRU軸承數(shù)據(jù)集驗(yàn)證所提方法的抗噪性能?？紤]到實(shí)驗(yàn)臺采集的數(shù)據(jù)包含大量噪聲，難以量化，而CWRU軸承數(shù)據(jù)采集環(huán)境較為理想、噪聲較小，所以本文通過對CWRU軸承數(shù)據(jù)加入不同信噪比的噪聲，模擬不同噪聲水平，檢驗(yàn)本文方法的抗噪能力，并與其他一些經(jīng)典故障診斷方法進(jìn)行對比分析。

2.2.1 CWRU公開數(shù)據(jù)集

CWRU公開數(shù)據(jù)集使用的實(shí)驗(yàn)裝置如圖12所示，實(shí)驗(yàn)裝置主要包括電機(jī)、驅(qū)動端軸承、扭矩傳感器及編碼器、測力器［28］。其中，軸承故障是人為制造的，軸承的型號為SKF6205，信號采樣頻率為12 kHz。

實(shí)驗(yàn)軸承共有四種狀態(tài)：正常、滾動體故障、內(nèi)圈故障和外圈故障，其中每種故障類型又有3種故障直徑，因此可以劃分為10種滾動軸承狀態(tài)。故障直徑分別為0.1778 mm、0.3556 mm和0.5334 mm的滾動體故障，分別用滾動體故障1、2和3表示，其他故障表示方法同理。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)見表6。

2.2.2 結(jié)果分析

在CWRU數(shù)據(jù)集中分別添加信噪比為-12 dB、-8 dB、-4 dB、0 dB、4 dB、8 dB、12 dB的高斯白噪聲。信噪比（signal to noise ratio，SNR）RSN的計(jì)算公式為

RSN=10lgPsigPnoi（5）

式中，Psig、Pnoi分別為有用信號和噪聲的強(qiáng)度。

為了驗(yàn)證本文方法的抗噪性，分別與CNN、CNN-LSTM、ResNet和WDCNN四種模型進(jìn)行對比實(shí)驗(yàn)。每組噪聲實(shí)驗(yàn)中，所有模型均使用相同的數(shù)據(jù)和訓(xùn)練方式完成訓(xùn)練與測試，每個(gè)模型進(jìn)行10次訓(xùn)練和測試，取測試結(jié)果的平均診斷準(zhǔn)確率作為評價(jià)指標(biāo)。在不同信噪比下，各模型的測試準(zhǔn)確率如圖13所示。

由圖13可知，隨著信噪比的降低，各模型的準(zhǔn)確率都有所下降，CNN模型和RestNet模型的診斷性能差不多，當(dāng)信噪比低于0 dB高噪聲數(shù)據(jù)時(shí)，診斷準(zhǔn)確率基本低于90%。而CNN-LSTM和WDCNN具有一定的抗噪能力，當(dāng)信噪比大于0 dB的低噪聲數(shù)據(jù)時(shí)，診斷效果較好，但是當(dāng)信噪比低于-4 dB的高噪聲數(shù)據(jù)時(shí)，模型的診斷性能明顯下降，尤其是CNN-LSTM，準(zhǔn)確率不到80%；本文所提的時(shí)頻融合深度網(wǎng)絡(luò)在信噪比大于-4 dB的中高噪聲條件下均能保持95%以上的準(zhǔn)確率，且對于信噪比大于或等于-12 dB以及小于-4 dB的高噪聲數(shù)據(jù)，仍能保持90%以上的準(zhǔn)確率，在所有對比模型中，其診斷準(zhǔn)確率和模型穩(wěn)定性表現(xiàn)最佳。

3 結(jié)論

（1）本文提出一種基于時(shí)頻融合深度網(wǎng)絡(luò)的礦用鉆機(jī)軸承故障診斷方法，其故障診斷效果優(yōu)于單一基于時(shí)域或時(shí)頻域的方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文模型提高了礦用鉆機(jī)軸承故障特征表達(dá)和區(qū)分能力，比僅在時(shí)域或時(shí)頻域分析時(shí)具有更高的準(zhǔn)確率，同時(shí)在強(qiáng)噪聲環(huán)境下也具有良好的診斷性能。

（2）在時(shí)域特征提取網(wǎng)絡(luò)模塊中嵌入時(shí)間注意力機(jī)制，時(shí)頻域特征提取網(wǎng)絡(luò)中引入CBAM注意力機(jī)制，自適應(yīng)學(xué)習(xí)時(shí)間、通道和空間中的關(guān)鍵故障特征，可抑制噪聲干擾，提高礦用鉆機(jī)軸承故障診斷的準(zhǔn)確率。

（3）采用自制的鉆機(jī)軸承故障數(shù)據(jù)集和CWRU的軸承數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，并與其他經(jīng)典故障診斷方法進(jìn)行了對比，相關(guān)結(jié)果驗(yàn)證了本文方法的優(yōu)越性，從而為礦用鉆機(jī)軸承故障診斷提供了新方法。

未來研究工作將聚焦于其他礦用鉆機(jī)故障實(shí)驗(yàn)的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)。

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（編輯 陳 勇）