基于改進遷移學習的煤礦井下設備音頻信號故障診斷方法

摘要：煤礦井下生產運行環境惡劣，其關鍵設備如瓦斯泵、通風機、采煤機等長期處于啟動狀態，易產生缺陷性故障。目前端到端音頻數據故障診斷方法的模型訓練與更新高度依賴于數據標注，盡管可以獲取海量原始數據，但這些數據通常未經標注，難以直接用于模型訓練，設備運行工況的突變和設備重組等因素可能導致數據分布發生變化，從而引起模型性能下降。針對上述問題，提出了一種基于改進遷移學習的煤礦井下設備音頻信號故障診斷方法。首先，對煤礦設備音頻信號進行梅爾頻率倒譜系數（MFCC）特征提取，捕捉設備運行狀態中的關鍵信息，得到故障特征二維系數圖。然后，構建基于改進遷移學習的故障診斷網絡模型，以改進最大均值差異，即多核聯合最大均值差異作為度量標準，借助偽標簽計算聯合分布距離，將標簽信息通過多重線性映射進行特征匹配，以減少數據分布差異，實現邊緣分布和條件分布同時對齊。實驗結果表明：所提方法在無標簽條件下能夠實現高精度的故障診斷，準確率達到96.99%，標準差為0.014；在模型抗噪性能實驗中，基于改進遷移學習的故障診斷模型在低信噪比（如10 dB）條件下仍能保持80% 的故障診斷準確率，展現出較強的抗噪魯棒性。

關鍵詞：煤礦井下設備；音頻信號；故障診斷；遷移學習；梅爾頻率倒譜系數；MFCC；最大均值差異；多核聯合最大均值差異；源域；目標域

中圖分類號：TD76 文獻標志碼：A

0 引言

隨著工業4.0 的推進，工業大數據和人工智能技術迅猛發展，工業設備的預測與健康管理在現代制造中占據著日益重要的地位，智能維護系統的應用也變得愈加普遍[1]。煤礦井下生產運行環境惡劣，其關鍵設備如瓦斯泵、通風機、采煤機等長期處于啟動狀態，容易產生缺陷性故障（如設備磨損斷裂、點蝕剝落、軸承損壞等），給煤礦生產造成難以估量的損失[2]，因此，亟需對井下設備狀態進行精確故障診斷。

傳統的煤礦設備音頻信號故障診斷方法主要分為音頻信號特征的提取和分類[3]，借助頻譜分析、時頻域融合分析進行特征挖掘[4]，使用K 近鄰[5]、人工神經網絡[6]、支持向量機[7]、隨機森林[8]等構建分類器進行故障診斷識別。然而傳統方法存在以下局限性：特征提取過程依賴于專家知識和人工經驗，無法從信號中挖掘出有效的故障特征；診斷模型結構簡單，其學習效果依賴于樣本數據的準確性和完整性，當診斷精度達到一定水平后，進一步提升的難度較大[9]。隨著深度學習技術的廣泛應用，基于卷積神經網絡的端到端音頻數據故障診斷方法展現出新的潛力。文獻[10]提出融合卷積神經網絡（ConvolutionalNeural Network， CNN）與線性回歸的托輥故障音頻識別方法，利用小波自相關去噪和諧波?沖擊聲分離（Harmonic-Percussive Sound Separation， HPSS） 技術，結合梅爾頻率倒譜系數（Mel-Frequency CepstralCoefficients，MFCC）特征提取生成聲譜圖，最終通過殘差網絡和多元線性回歸模型聯合訓練，顯著提高托輥故障識別的準確率。文獻[11]提出一種基于MFCC 和CNN 的智能診斷方法，通過提取聲音信號的MFCC 特征并利用CNN 模型訓練分類，實現高準確率的音頻故障識別。然而，機器學習和深度學習模型的訓練與更新高度依賴于數據標注，盡管可以獲取海量原始數據，但這些數據通常未經標注，難以直接用于模型訓練。此外，系統工況的突變和設備重組等因素可能導致數據分布發生變化，從而引起模型性能下降[12]。

遷移學習是一種既不要求訓練數據和測試數據特征分布一致，也不依賴大量可用目標數據的學習方法，遷移學習從相關領域中獲取信息，實現知識傳遞，通過在不同領域間建立共享的知識結構，減少領域數據差異，從而增強訓練數據建模的泛化能力、魯棒性和有效性[13-14]。文獻[15]提出一種基于條件分布自適應的無監督故障診斷模型，通過降低交叉熵損失函數和子域最大均值平均差異，實現數據標簽對應子領域分布對齊，達到變工況設備故障診斷目標。文獻[16] 使用ImageNet 上預訓練的ResNet?50結構作為通用特征提取器，采用條件最大均值差異方法進行領域自適應度量，在旋轉機械故障診斷中取得了良好效果。上述方法將遷移學習應用于機械故障診斷并表現出較好的性能，但其主要對齊的是全局的源域與目標域分布[17]，未考慮源域與目標域中子領域之間的關系，機械設備單一故障樣本和復合故障樣本之間相關性較高，僅進行全局對齊，可能會導致單一故障與復合故障的分類出現錯誤，甚至可能會出現負遷移[18]。

鑒此，本文提出一種基于改進遷移學習的煤礦井下設備音頻信號故障診斷方法。首先， 引入MFCC 對音頻信號進行特征提取，并通過預處理去除冗余信息，提取更具代表性的故障特征。然后，提出一種基于改進遷移學習的故障診斷方法，能夠在無標簽條件下從源域學習故障特征并遷移到目標域，有效解決煤礦井下設備故障診斷中標注數據稀缺及變工況的問題。最后，提出改進的最大均值差異算法，通過多重線性映射實現對含有類別信息的特征的邊緣分布和條件分布的同時對齊，避免傳統方法中單一故障與復合故障分類錯誤的問題。

1 相關理論

1.1 跨域故障診斷問題

跨域故障診斷問題是在目標域數據無標注的情況下，利用源域標注數據訓練模型網絡參數，通過提取域間共性特征，實現對目標域故障的無監督識別[19]。假設在不同工作狀態下對同一設備進行多次實驗，獲得多工況下的設備狀態音頻數據集。源域數據為模擬設備在M 工況下采集到的音頻故障狀態信號，Ds=｛xsi ，"ysi｝nsi=1，xsi為源域Ds中第i 個樣本，ysi為其對應的故障種類標簽， ns為源域Ds中的故障樣本數據量。目標域數據為模擬設備在N 工況下采集到的音頻故障狀態信號，Dt ={xtj}ntj=1，xtj為目標域Dt中第j個樣本，nt為目標域Dt中的故障樣本數據量。為解決跨域故障診斷問題，需要將Ds，Dt數據特征映射到高維空間進行分布對齊，模型通過學習源域和目標域之間的共性特征，能夠在Dt上準確識別故障類型，達到對目標域數據的無監督故障診斷目標，如圖1 所示。

1.2 MFCC

在音頻故障診斷問題中設備信號常受到環境噪聲和工況變化的干擾，傳統的時域或頻域特征難以有效區分故障信息，為此需要一種能夠模擬聽覺特性并具有較強抗噪能力的特征提取方法。MFCC 結合人耳的聽覺感知機制與語音生成機制，能夠有效過濾無關噪聲并提取出關鍵的音頻特征。MFCC 特征提取包括對原始音頻信號進行分幀和加窗等操作，對預處理后的數據進行快速傅里葉變換以獲取能量譜，通過多組濾波器對能量譜進行濾波并計算對數能量， 再采用離散余弦變換生成MFCC特征[20]。

MFCC 通過Mel 標度頻率域進行提取，Mel 標度描述頻率的非線性特性與頻率的關系，Mel 頻率強大的非線性轉換使得MFCC 相較于其他音頻特征具有更強的抗噪能力。

Mel（ f ） = 2 595lg（1+ f /700 Hz） （1）

式中：Mel（ f ）為 Mel 頻率； f為頻率。

式中：Mel（ f ）為 Mel 頻率； f為頻率。

Ds Dt跨域故障診斷問題中源域和目標域數據分布往往存在差異，源域訓練的模型在目標域上直接使用表現不佳。因此，需要一種能夠有效度量并減小域間分布差異的方法。最大均值差異（Maximum MeanDiscrepancy， MMD）是一種常用的遷移學習適配方法，通過度量不同分布差異的非參數化距離，實現域間特征分布對齊。以跨域故障診斷問題中， 為例，MMD 為

MMD 是基于單一核變換的，在實際建模應用中，不同內核參數會將數據特征映射到不同維度空間，影響模型性能，多核最大均值差異（Multi-kernelMaximum Mean Discrepency， MKMMD）通過多個核的線性組合獲得最優核， 使用u 個核ku（u=1，2， …，m，m 為核的個數）的集合來計算高維空間的最優估計K[21]。

式中βu為不同核的加權參數，確保生成的多核ku是唯一的。

通過結合不同的核，多核ku能夠提升 MMD 的映射效果，從而實現最優且合理的核選擇。

由于模型的特定層中數據的特征表示和其對應的類別不均勻地混合，MMD 僅嘗試進行邊際分布的對齊，很難獲得僅與單個分布相關的度量映射，導致每個類別的細粒度特征信息丟失。受聯合自適應網絡的啟發，為增強不同領域中相同標簽樣本數據的關聯性，通過計算源域和目標域樣本標簽與對應樣本特征的乘積差異來實現域間分布對齊?；谏鲜龈倪M，定義多核聯合最大均值差異（Multi-kernel JointMaximum Mean Discrepency，MKJMMD），其表達式為

式中：zs?i ; zs?j分別為Ds中?層的第i 個和第j 個激活值；zt?i ，"zt?j分別為Dt中?層的第i 個和第j 個激活值；zs?ci，zs?cj分別為Ds中?c層的第i 個和第j 個激活值；zt?ci ，"zt?cj分別為Dt中?c層的第i 個和第j 個激活值。

MKJMMD 同時考慮了樣本的特征空間和標簽空間，通過對齊域間邊緣分布和條件分布匹配全局分布和類間局部分布， MKJMMD 采用非均勻權重，反映樣本標簽層影響，促進相同類樣本的信息融合。

2 基于改進遷移學習的煤礦井下設備音頻信號故障診斷方法

在實際工況改變時，煤礦設備的音頻信號數據具有不同的特征分布，且目標域中音頻數據樣本不包含標簽。針對上述問題，本文提出基于改進遷移學習的煤礦井下設備音頻信號故障診斷方法，通過設計合適的網絡結構和損失函數，實現源域知識到目標域的有效遷移，以提高跨域故障診斷的準確性。

2.1 遷移模型結構

?Ys ?Yt Ys關于提取可遷移性特征的一些定量研究表明，源域和目標域的共同特征主要在通用特征提取層被提取，不同域之間的特征差異主要反映在遷移自適應層中。基于該理論，構建基于改進遷移學習的煤礦井下設備音頻信號故障診斷模型，如圖2 所示，其中為源域預測標簽， 為目標域預測標簽， 為源域真實標簽。

首先，在數據預處理部分，利用攝像儀采集的設備音頻信號，通過MFCC 生成二維特征圖數據。然后，為了簡化復雜的網絡調參過程，特征提取層采用經典Lenet?5 模型來學習遷移知識，整體模型結構僅包含卷積層（Conv） 、最大池化層（Max Pooling） 及全連接層（Dense） 。在Lenet?5 后添加2 層全連接層作為bottleneck 層，將其設定為跨域自適應層。最后，通過激活函數輸出音頻類別預測標簽 ，結合真實標簽Ys，計算跨域損失及交叉熵損失，進行遷移特征學習，源域和目標域的網絡參數共享。整個網絡模型詳細參數見表1。

2.2 損失函數

為解決跨域故障診斷中源域與目標域的分布差異問題，本文模型采用2 個關鍵損失函數進行優化：多分類交叉熵損失和MKJMMD 損失。

首先，最小化音頻故障診斷模型在源域數據集上的多分類交叉熵損失函數JC，確保模型在源域數據集上的分類準確性。

式中：a 為樣本總數量；d 為類別總數量；ubg 為第 b 個樣本中第 g 個類別的獨熱編碼；Pbg 為第 b 個樣本中第 g 個類別的預測概率。

其次，采用MKJMMD 損失函數量化并最小化源域和目標域之間的分布差異，從而增強模型對新域的適應性。模型總的損失函數為

J = JC +eJM （8）

式中：e 為平衡超參數；JM 為MKJMMD 損失函數。

為克服模型訓練早期階段特征提取能力不足和分類精度低問題，本文模型訓練過程采用遞增策略調整e，將平衡超參數從0 逐漸遞增到1，以此增強域間分布差異損失的權重，優化模型性能。隨著迭代次數增加，特征提取能力提升，e 的增大有助于模型更好地適應目標域數據分布。

2.3 診斷流程

基于改進遷移學習的煤礦井下設備音頻信號故障診斷流程如圖3 所示。

1） 首先對不同工況原始音頻信號進行MFCC 特征提取，轉換為二維系數圖，然后對數據進行歸一化處理，最后根據固定比例對處理后的數據集進行訓練集和測試集劃分。

2） 搭建遷移學習故障診斷網絡模型，初始化參數， 設置模型迭代次數、批量大小及學習率等超參數。

3） 將訓練集批量輸入到網絡模型，特征提取層提取不同域間通用特征，在遷移自適應層計算交叉熵損失函數和多核聯合分布差異函數損失值。

4） 采用反向傳播算法進行微分運算，根據最優梯度方向更新模型參數。

5） 重復步驟3）—步驟4），直至模型的診斷準確率達到預設閾值或設定的迭代次數上限，從而完成模型的訓練過程。

6） 驗證模型性能，輸出目標域測試集故障診斷結果。

3 實驗及結果分析

3.1 實驗條件及數據集建立

調用Pytorch 庫文件構建網絡框架，使用Teslav100 配置進行模型參數訓練。訓練數據批量大小設置為64，MFCC 采用漢明窗，采樣率設置為16 kHz，系數為32，選取Adam 優化算法進行300 個epoch 迭代更新模型參數，學習率等超參數采用階梯降低方式設置，將初始學習率為0.001。由于網絡模型在前期訓練過程提取的特征不穩定，所以在進行遷移學習前讓整個模型在源域數據上訓練50 個epoch，這樣使跨域模型對音頻故障特征有一定的診斷能力，提高預測準確率。

實驗數據選擇井下受限空間實驗室提供的膠帶運輸設備音頻數據集，以不同轉速數據模擬實際變工況場景。煤礦設備音頻數據集在不同負載（500，700，900 r/min）工況下通過KBA18F 攝像儀拾音器采樣收集。數據集包括正常狀態（n） 、托輥內圈故障（ib）、托輥外圈故障（ob）和滾動元件故障（tb）4 種運行狀態樣本。

劃分后的煤礦井下設備音頻跨域學習任務數據集見表2，不同的工作條件被視為不同的遷移學習任務。例如，任務0?1 是源域中負載為500 r/min 到目標域中負載為700 r/min 的音頻數據遷移。源域和目標域數據分別隨機取80% 的總樣本作為訓練集，20% 的總樣本作為測試集。

膠帶運輸設備在500 r/min 負載下不同狀態截取信號的一維時域波形如圖4 所示，可看出僅依靠原始音頻信號難以區分所發生的故障類型，需要更進一步對故障信號進行挖掘分析。

3.2 模型參數選擇

在模型訓練過程中，按照上述損失函數進行訓練時，目標域沒有真實標簽數據進行模型梯度更新，所以模型輸出偽標簽的正確率很大程度上會影響模型訓練的準確性。因此，分別對模型訓練過程中2 個重要參數（學習率α及平衡超參e）進行技巧性設置，在模型訓練初期減少對聯合分布差異損失的依賴，提高模型的魯棒性及準確性。

學習率的設置不再采用固定值，而是通過學習率退火策略進行動態調整，初始學習率為0.001，在150 epoch 和250 epoch 分別衰減（乘以0.1）。同時將學習率設置為固定值作為對比實驗，分別為0.001，0.000 1 及0.000 01，多次實驗取平均值，不同學習率下故障診斷準確率見表3。

平衡超參數同樣不設置為固定值，按照模型訓練過程遞增，隨模型迭代次數從0 變為1，減少模型訓練早期不準確預測標簽的影響。同時將平衡超參數設置為固定值作為對比實驗，分別為0.5 和1，多次實驗取平均值。不同平衡超參數下故障診斷準確率見表4?？煽闯鐾ㄟ^對參數進行合理設置，可以減輕模型在早期受到的目標域錯誤偽標簽干擾，從而提升所有遷移任務的準確率。

在跨域任務1?2 中，2 種不同參數設置方式下模型損失的變化趨勢分別如圖5、圖6 所示，可看出本文采用的可變參數設置方法不僅加快模型的收斂速度，還在訓練后期顯著降低損失波動，進一步驗證了模型的魯棒性。

3.3 遷移診斷算法比較

基于模型的遷移學習是當前較為主流的跨域診斷方法，其主要通過目標域有標簽數據對預訓練網絡的參數進行微調，進而利用微調后的模型對目標域中的新數據進行測試。然而，在無監督遷移故障診斷中，由于目標域標簽不可用，基于微調的模型無法使用真實標簽計算損失，也無法通過微分運算來優化梯度方向并更新模型參數。本文只使用源域的樣本標簽來訓練模型，將僅基于源域樣本標簽進行訓練的模型作為基準模型（Base），在此過程中不使用目標域的任何額外樣本。通過測試目標域中的樣本來評估模型的故障診斷性能，其中源域和目標域使用相同的模型架構與參數配置。

選取自適應批量歸一化（Adaptive BatchNormalization， AdaBN） 、MKMMD、相關性對齊（Correlation Alignment， CORAL）、領域對抗神經網絡（Domain-Adversarial Neural Networks， DANN） 4 種無監督跨域模型與本文模型進行對比實驗[15]，所有模型的參數和硬件配置保持一致，各模型的平均準確率見表5。

為便于直觀對比不同模型在各遷移任務中的表現，本文將表格數據轉換為雷達圖，如圖7 所示。可看出CORAL 模型在某些跨域任務中的精度有所提升，然而其平均識別準確率為58.71%，低于Base 模型，且在不同遷移任務中的準確率波動較大，呈現出負遷移現象。AdaBN 模型雖然平均準確率略高于Base 模型，但其提升幅度遠低于其他方法。MKMMD和DANN 模型通過整體數據分布對齊，減少了邊緣分布差異，故障診斷準確率分別為94.03% 和88.93%，跨域故障診斷表現優于AdaBN 模型。MKJMMD 模型通過利用標簽信息對源域和目標域的子域特征進行對齊，并同時對齊全局特征，使遷移故障診斷的平均準確率達到96.99%；低標準差表明模型的診斷性能穩定，且相比其他算法具有明顯優勢，該模型不僅減少了源域與目標域的全局分布差異，還通過嵌入標簽信息減少了子領域數據的條件分布差異，挖掘跨域的通用故障特征，有效實現無監督遷移故障診斷。

3.4 抗噪性能驗證

在工業實際生產中，煤礦設備會產生非平穩振動，為驗證診斷模型在不同干擾工況下的抗噪性能，在音頻數據測試集中逐漸添加不同強度的噪聲。這種測試方法更貼近實際應用場景，因為模型在原始訓練集中無法提前預測噪聲的干擾。不同模型在信噪比為5 ～15 dB 場景下的診斷結果如圖8 所示。實驗結果表明，即使在低信噪比（如10 dB）條件下，本文模型的故障診斷準確率仍能達到80%，顯示出較強的抗噪魯棒性。

4 結論

1） 針對變工況下采集到的煤礦設備音頻信號特征分布不一致及待診斷樣本不含標簽的問題，提出了一種基于改進遷移學習的煤礦井下設備音頻信號故障診斷方法，故障診斷平均準確率為96.99%，標準差僅為0.014。

2） 提出的方法在實際應用中仍存在一定局限性，例如對源域和目標域數據相似性有一定要求，且在處理大規模復雜數據時計算效率仍有提升空間，這些問題也是后續的重點研究方向。

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