基于深度學習特征提取和粒子群支持向量機狀態(tài)識別的齒輪智能故障診斷

時培明 梁 凱 趙 娜 安淑君

燕山大學電氣工程學院，秦皇島，066004

基于深度學習特征提取和粒子群支持向量機狀態(tài)識別的齒輪智能故障診斷

時培明 梁 凱 趙 娜 安淑君

燕山大學電氣工程學院，秦皇島，066004

針對齒輪故障診斷問題，利用數(shù)理統(tǒng)計特征提取方法、深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡、粒子群算法和支持向量機等技術，提出了一種基于深度學習特征提取和粒子群支持向量機狀態(tài)識別相結(jié)合的智能診斷模型。該模型利用深度學習自適應提取的頻譜特征與數(shù)理統(tǒng)計方法提取的時域特征相結(jié)合組成聯(lián)合特征向量，然后利用粒子群支持向量機對聯(lián)合特征向量進行故障診斷。該模型在對多級齒輪傳動系統(tǒng)試驗臺的故障診斷中實現(xiàn)了中速軸大齒輪不同故障類型的可靠識別，獲得了滿意的診斷結(jié)果。應用結(jié)果也驗證了基于深度學習自適應提取頻譜特征的有效性。

齒輪故障；深度學習；特征提取；支持向量機；智能診斷

0 引言

目前在機械故障診斷中，常用的信號處理技術有時域統(tǒng)計分析、頻域統(tǒng)計分析、傅里葉變換分析、功率譜分析、倒頻譜分析和包絡譜分析等；而對于非線性非平穩(wěn)信號，常用的信號處理技術有短時傅里葉變換、小波變換、小波包變換和經(jīng)驗模式分解等[1-2]。

HINTON等[3]提出了深度學習理論，開啟了深度學習在學術界和工業(yè)界的浪潮。深度學習可以通過組合低層特征形成更加抽象的高層特征表示，從而發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表達。深度學習非線性表達能力強，判別能力好，已經(jīng)在語音識別、圖像識別等領域取得了突破性進展。目前，在過程監(jiān)控/機械設備的故障診斷等領域也有一些深度神經(jīng)網(wǎng)絡的應用[4-8]。

本文提出了一種深度學習自適應提取故障頻域特征和時域統(tǒng)計特征相結(jié)合，通過粒子群支持向量機[9]進行狀態(tài)識別的智能診斷方法。通過試驗臺的數(shù)據(jù)分析對比，體現(xiàn)了該方法的優(yōu)越性：①通過層疊降噪自動編碼器(stacked denoising autoencoders，SDA)建立深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡(deep learning neural network，DNN)，直接從頻域信號中自適應地提取故障特征，擺脫了對信號處理技術和診斷經(jīng)驗的依賴，免去了人工提取故障特征繁瑣復雜的過程；②深度學習提取故障頻域特征與人工方法提取振動時域統(tǒng)計特征相結(jié)合，即時域特征與頻域特征相結(jié)合，提高了故障診斷的準確率和可靠性。

1 特征提取和狀態(tài)識別

1.1 傳統(tǒng)特征提取

當齒輪出現(xiàn)故障時，時域信號的幅值和概率分布將會發(fā)生變化,信號中的頻率成分，不同頻率成分的能量以及頻譜的主能量譜峰位置也將發(fā)生改變;因此，通過描述信號時域波形和頻譜中能量的大小和分布等，可以反映振動信號的時域和頻域信息，全面準確地反映齒輪的運行狀態(tài)。本文綜合利用時域和頻域特征參數(shù)，選擇了11個時域特征參數(shù)(p1～p11)和13個頻域特征參數(shù)(p12～p24)，其計算公式分別見表1、表2。其中，x(n)是時域信號序列，n=1,2,…,N，N是樣本點數(shù)；s(k)是信號x(n)的頻譜，k=1,2,…,K，K是譜線數(shù)；fk是第k條譜線的頻率值。

表1 時域特征參數(shù)的計算公式Tab.1 Calculation formulas of time domain characteristic parameters

時域特征參數(shù)p1和p3～p5反映時域振動幅值和能量大?。籶2和p6～p11反映時域信號的時間序列分布情況。頻域特征參數(shù)p12反映頻域振動能量的大??；p13、p15、p17和p21～p24表征頻譜的分散或者集中程度；p16和p18～p20反映主頻帶位置的變化[10]。

1.2 深度學習特征提取

深度學習旨在通過模擬大腦的學習過程，構建深層次的模型，結(jié)合海量的訓練數(shù)據(jù)來學習數(shù)據(jù)中隱含的特征，即利用大數(shù)據(jù)來學習特征，從而刻

表2 頻域特征參數(shù)的計算公式Tab.2 Calculation formulas of frequency domain characteristic parameters

畫數(shù)據(jù)豐富的內(nèi)在信息。深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡常用的模型有自動編碼器神經(jīng)網(wǎng)絡、深度置信神經(jīng)網(wǎng)絡和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡。本文采用的模型為層疊降噪自動編碼器神經(jīng)網(wǎng)絡。

1.2.1 層疊降噪自動編碼器

層疊降噪自動編碼器神經(jīng)網(wǎng)絡由多個降噪自動編碼器疊加而成。自動編碼器是三層的非監(jiān)督神經(jīng)網(wǎng)絡，分為編碼網(wǎng)絡與解碼網(wǎng)絡兩個部分，結(jié)構如圖1所示。自動編碼器的輸入數(shù)據(jù)和輸出目標相同，通過編碼網(wǎng)絡將高維空間的輸入數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為低維空間的編碼矢量，通過解碼網(wǎng)絡將低維空間的編碼矢量重構回原來的輸入數(shù)據(jù)。由于在輸出層可對輸入信號進行重構，故編碼矢量成為輸入數(shù)據(jù)的一種特征表示。降噪自動編碼器(denoising auto encoders，DAE)結(jié)構如圖2 所示。編碼網(wǎng)絡將含有一定統(tǒng)計特性的噪聲加入樣本數(shù)據(jù)，然后對樣本進行編碼；解碼網(wǎng)絡再根據(jù)受到噪聲干擾的數(shù)據(jù)中估計出未受噪聲干擾樣本的原始形式，從而使DAE從含噪樣本中學習到更具魯棒性的特征，降低DAE對微小隨機擾動的敏感性。DAE的原理類似于人體的感官系統(tǒng)，比如人眼看物體時，如果某一小部分被遮住了，人依然可以辨識出該物體。同理，降噪自動編碼器通過添加噪聲進行編碼重構，可有效減少機械工況變化與環(huán)境噪聲等隨機因素對提取的健康狀況信息的影響，提高特征表達的魯棒性。

圖1 自動編碼器結(jié)構圖Fig.1 Structure diagram of an auto-encoder

圖2 降噪自動編碼器原理圖Fig.2 Schematic of adenoising auto-encoder

1.2.2 DNN的預訓練和微調(diào)

深度學習先以非監(jiān)督方式對DNN進行逐層預訓練，幫助DNN有效挖掘輸入信號中的故障特征；然后以監(jiān)督學習方式對DNN進行微調(diào)，優(yōu)化DNN對故障特征的表達。本文使用降噪自動編碼器DAE作為預訓練的非監(jiān)督算法，使用BP算法作為微調(diào)階段的監(jiān)督算法。

預訓練，即使用自下而上的非監(jiān)督學習。先用訓練樣本數(shù)據(jù)訓練第一層，得到第一層的連接權值和偏置參數(shù)。由降噪自動編碼器原理可知，DAE模型能夠?qū)W習到數(shù)據(jù)本身的結(jié)構，從而得到比輸入更具有表示能力的特征。在學習得到第1層后，將1層的輸出作為第2層的輸入，訓練第2層，由此得到第二層的連接權值和偏置參數(shù)，以此類推，通過對數(shù)據(jù)的逐層學習得到最終的重構特征。如圖1所示，給定一個無標簽的訓練樣本集{xm|m=1,2,…,M}，其中，m為輸入訓練樣本的序號數(shù)，M為輸入訓練樣本的總數(shù)。編碼網(wǎng)絡通過編碼函數(shù)fθ將每一個訓練樣本xm變換為編碼矢量hm：

hm=fθ(xm)=sf(wxm+b)

(1)

式中，sf為編碼網(wǎng)絡的激活函數(shù)；θ為編碼網(wǎng)絡的參數(shù)集合，且θ={w,b}；w、b分別為編碼網(wǎng)絡的連接權值和偏置參數(shù)。

(2)

式中，sg為解碼網(wǎng)絡的激活函數(shù)；θ′為解碼網(wǎng)絡的參數(shù)集合，且θ′={w′,d}；w′、d分別為解碼網(wǎng)絡的連接權值和偏置參數(shù)。

(3)

通過帶標簽的樣本去訓練，誤差自上向下傳輸，對深度學習網(wǎng)絡進行微調(diào)(即自上而下的監(jiān)督學習)，這個過程是有監(jiān)督的訓練過程。具體如圖3所示，本文使用BP算法微調(diào)DNN參數(shù)。

圖3 DNN預訓練與微調(diào)示意圖Fig.3 Pre-training and fine-tuning of the DNN

DNN的輸出表示為

(4)

設xm的健康狀況類型為dm，DNN則通過最小化φDNN(Θ)完成微調(diào)[11]。即

(5)

式中，Θ為DNN的參數(shù)集，且Θ={θ1,θ2,…,θN+1}。

1.3 基于深度學習特征提取和支持向量機狀態(tài)識別的智能故障診斷模型

DNN-SVM模型以齒輪振動信號的頻譜信號為輸入層，多個稀疏降噪自動編碼器疊加。第一級自動編碼器的輸出作為第二級自動編碼器的輸入，第二級自動編碼器的輸出作為第三級自動編碼器的輸入，依此類推。最后一級自動編碼器的輸出為深度學習自適應提取的特征，與人工提取的時域特征參數(shù)結(jié)合，作為粒子群支持向量機的輸入進行分類，從而完成故障診斷?；谏疃葘W習的智能故障診斷模型如圖4所示。

圖4 基于深度學習的智能故障診斷模型Fig.4 Intelligent fault diagnosis model based on deep learning

基于深度學習的齒輪故障診斷方法包括以下步驟：

(1)該方法以齒輪的原始振動數(shù)據(jù)X作為輸入樣本，對其進行快速傅里葉變換，得到新的輸入樣本頻譜信號X1。

(2)通過線性歸一化方法,對齒輪振動頻譜信號X1進行歸一化處理得到振動頻譜信號X2。假設齒輪振動頻譜信號X1數(shù)據(jù)長度為n，則有

(3)將振動頻譜信號X2輸入深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡，對齒輪頻譜特征進行深度學習。

(4)將深度學習自動提取到的特征與人工提取的時域統(tǒng)計特征結(jié)合，輸入支持向量機進行訓練，利用粒子群算法對支持向量機參數(shù)進行優(yōu)化，對測試樣本進行測試，完成對齒輪的故障診斷。

2 實例

為了驗證深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡在故障特征提取中的效果，在多級齒輪傳動系統(tǒng)試驗臺上進行故障模擬實驗，實驗裝置如圖5所示，圖6是定軸變速齒輪箱示意圖。本試驗臺可以模擬多種齒輪箱故障，如齒輪磨損、齒輪斷齒、齒輪削齒、齒根裂紋、齒輪偏心等。

圖5 多級齒輪傳動系統(tǒng)試驗臺Fig.5 Multi-stage gear transmission system experimental bench

圖6 定軸變速齒輪箱示意圖Fig.6 Schematic diagram of fixed shaft gear box

在中速端大齒輪B100齒輪正常、齒輪磨損、齒輪斷齒、齒輪削齒、齒根裂紋、齒輪偏心6種狀態(tài)下，利用加速度傳感器分別測取原始振動信號、原始振動時域信號與頻域信號，如圖7、圖8所示。每種狀態(tài)下采集樣本數(shù)100個，其中50個作為訓練樣本，另外50個作為測試樣本。實驗參數(shù)見表3，中速軸大齒輪的6種運行狀態(tài)見表4。

圖7 6種運行狀態(tài)下各振動信號的時域圖Fig.7 Architectural graph of an autoencoder

圖8 6種運行狀態(tài)下各振動信號的頻譜圖Fig.8 Time domain diagram of each vibration signal under six operating conditions表3 試驗參數(shù)Tab.3 Experimental parameters

齒輪型號ER-16K中速端大齒輪齒數(shù)100中速端大齒輪轉(zhuǎn)速(r/min)783采樣頻率(kHz)12樣本長度700

表4 中速軸大齒輪的6種運行狀態(tài)Tab.4 Six kinds of running state of medium speed shaft gear

本文中DNN的網(wǎng)絡結(jié)構設置為350-250-150-60-6，神經(jīng)元激活函數(shù)為Sigma函數(shù)，輸入層神經(jīng)元個數(shù)由輸入樣本決定，輸出層由分類標簽決定。預訓練和微調(diào)階段，將模型迭代次數(shù)設定為100；此外，為了加強故障診斷的魯棒性，需要編碼網(wǎng)絡將含有一定統(tǒng)計特性的噪聲加入樣本數(shù)據(jù)。

為了驗證深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡能夠自適應地提取頻譜中的有效故障特征，實驗中分別把用人工方法提取到的頻域統(tǒng)計特征與深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡自適應提取的故障頻譜特征輸入到粒子群支持向量機中進行分類。粒子群算法參數(shù)統(tǒng)一設置如下：最大進化代數(shù)為100，種群數(shù)量為20，學習因子c1為1.9，學習因子c2為1.7，以支持向量機的平均相對誤差作為適應度函數(shù)。分類結(jié)果如圖9、圖10所示，對人工方法提取的頻域統(tǒng)計特征的分類結(jié)果是84.6%，對深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡自適應提取的故障頻譜特征的分類結(jié)果是89.3%。

圖9 粒子群支持向量機對人工方法提取的頻域 統(tǒng)計特征分類的適應度曲線Fig.9 Fitness curves of frequency domain statistical feature classification based on particle swarm optimization support vector machine

圖10 粒子群支持向量機對深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡自適應 提取的故障頻譜特征分類的適應度曲線Fig.10 Fitness curves of the classification of the fault spectrum feature which is selected by the DNN based on particle swarm optimization support vector machine

分別對人工方法提取的頻域統(tǒng)計特征和深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡自適應提取的故障頻譜特征作主成分分析并繪制三維坐標散點圖，如圖11、圖12所示?？芍c人工方法提取的故障特征相比，深度學習提取的故障特征重疊部分更少，具有更好的可分性。

圖11 人工方法提取的頻域統(tǒng)計特征的主成分散點圖Fig.11 Main scatter point diagram of the frequency domain statistical features extracted by the artificial method

圖12 深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡自適應提取的故障頻譜特征的 主成分散點圖Fig.12 Main scattered point diagram of the fault spectrum feature extracted by deep learning neural network

以上結(jié)果表明，深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡能夠自適應地提取頻譜中的有效故障特征，避免了人工方法頻域特征提取過程所帶來的復雜性，節(jié)約了大量時間，增強了識別過程的智能性，并且在一定程度上增加了特征分類的準確率。

為了驗證增加故障時域特征能提高分類器的分類準確率的有效性，還做了如下實驗。將深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡提取的故障頻譜特征與傳統(tǒng)時域統(tǒng)計特征相結(jié)合，然后輸入到粒子群支持向量機中進行分類。粒子群算法參數(shù)設置如下：最大進化代數(shù)為100，種群數(shù)量為20，學習因子c1為1.9，學習因子c2為1.7，以支持向量機的平均相對誤差作為適應度函數(shù)。如圖13所示，分類結(jié)果為95.3%。對比圖10與圖13發(fā)現(xiàn)，增加傳統(tǒng)時域統(tǒng)計特征參數(shù)后，能提高分類器對故障的分類準確率。

圖13 深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡提取的故障頻譜特征與傳統(tǒng) 時域統(tǒng)計特征相結(jié)合的分類適應度曲線Fig.13 Classification of fitness curve based on the combination of the fault spectrum feature extracted from the DNN and the traditional time domain statistical feature

3 結(jié)論

(1)提出了一種基于深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡自適應提取故障頻譜特征的診斷方法，相比傳統(tǒng)的頻域統(tǒng)計特征診斷方法，本文方法擺脫了對大量信號處理知識和診斷工程經(jīng)驗的依賴，節(jié)省了大量時間，并取得了較高的監(jiān)測診斷精度。

(2)時域統(tǒng)計特征參數(shù)和深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡提取的故障頻譜特征是從不同角度提取的故障特征，兩者結(jié)合起來能夠有效提高分類器的分類準確率。

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(編輯 陳 勇)

Intelligent Fault Diagnosis for Gears Based on Deep Learning Feature Extraction and Particle Swarm Optimization SVM State Identification

SHI Peiming LIANG Kai ZHAO Na AN Shujun

College of Electrical Engineering,Yanshan University, Qinhuangdao,Hebei,066004

For the fault diagnosis of gears, using statistical methods for feature extraction, deep learning neural network (DNN), particle swarm optimization algorithm and SVM technology, a novel intelligent diagnosis model was proposed, which combined the deep learning feature extraction and particle swarm optimization SVM state identification. The model combined the frequency domain features which were extracted by deep learning adaptively and the time domain features which were extracted by mathematical statistics method to form a combined feature vectors, then using particle swarm optimization SVM to diagnose the feature vectors. This model provides reliable identification of intermediate shaft gears of different types of faults in the fault diagnoses of gear transmission system test bench, and the satisfactory diagnostic results are obtained. The application results also verify the effectiveness of the adaptive extraction of spectral features based on deep learning.

gear fault; deep learning; feature extraction; support vector machine(SVM); intelligent diagnosis

2016-07-10

國家自然科學基金資助項目(51475407)；河北省高等學校創(chuàng)新團隊領軍人才培育計劃資助項目(LJRC013)

TH132.41

10.3969/j.issn.1004-132X.2017.09.009

時培明，男，1979年生。燕山大學電氣工程學院教授。主要研究方向為信號處理、故障診斷。發(fā)表論文30余篇。E-mail：spm@ysu.edu.cn。梁 凱，男，1989年生。燕山大學電氣工程學院碩士研究生。趙 娜，女，1989年生。燕山大學電氣工程學院碩士研究生。安淑君，女，1990年生。燕山大學電氣工程學院碩士研究生。