基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的滾動軸承故障診斷方法研究

摘? ?要：現(xiàn)今工業(yè)化的快速發(fā)展，機械化設(shè)備已經(jīng)代替了傳統(tǒng)的手工業(yè)。軸承作為機械設(shè)備中不可缺少的零件，應(yīng)用在各個領(lǐng)域。因此，對軸承進行定期檢測診斷十分重要。傳統(tǒng)的故障診斷方法難以從大量故障數(shù)據(jù)集中挖掘故障的內(nèi)在信息并進行準確識別，且過于依賴先驗知識。為此，該文提出將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為理論基礎(chǔ)，利用深度學(xué)習(xí)智能故障診斷方法，自動提取故障信息識別故障類型完成實驗研究。

關(guān)鍵詞：深度學(xué)習(xí)? ?神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)? 滾動軸承? ?故障診斷

中圖分類號：TH133.33 文獻標識碼：A? ?文章編號：1672-3791（2021）11（a）-0000-00

Research on Fault? Diagnosis Method of Rolling Bearing Based on Neural Network

HAN? Xiaoliang

（School of Information Engineering， Shenyang University of Chemical Technology， Shenyang， Liaoning? Province， 110142 China）

Abstract：With the rapid development of industrialization， mechanized equipment has replaced the traditional handicraft industry. As an indispensable part of mechanical equipment， bearing is applied in various fields. Therefore， it is very important to detect and diagnose the bearing regularly. Traditional fault diagnosis methods are difficult to mine the internal information of faults from a large number of fault data sets and identify them accurately， and rely too much on a priori knowledge. Therefore， this paper proposes to take convolution neural network as the theoretical basis and use deep learning intelligent fault diagnosis method to automatically extract fault information and identify fault types to complete the experimental research.

Key Words： Deep learning;Neural network;Rolling bearing;Fault diagnosis

隨著時代的發(fā)展，滾動軸承作為完成智能制造中旋轉(zhuǎn)機械的最廣應(yīng)用的零件之一。一旦它出現(xiàn)問題，不僅僅影響自身的安全運行，還會導(dǎo)致巨大的經(jīng)濟損失[1]，甚至威脅到工作人員的人身安全，引發(fā)重大的工業(yè)安全事故。研究數(shù)據(jù)顯示，高達30%的工業(yè)事故都是有軸承故障引發(fā)的，軸承出現(xiàn)故障多是由于復(fù)雜的工作環(huán)境以及長期工作狀態(tài)導(dǎo)致。我們可以研究診斷方法提前預(yù)防，這樣既減少了后期設(shè)備的維修費用也節(jié)省了不必要浪費的時間。深度學(xué)習(xí)的診斷方法，適用于軸承數(shù)據(jù)較大的研究對象，通過數(shù)據(jù)驅(qū)動挖掘數(shù)據(jù)內(nèi)涵的有用故障信息來診斷故障類型。

1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)理論

該文利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行故障診斷識別，它是一種端到端的數(shù)據(jù)處理方法。傳統(tǒng)CNN主要包括輸入層[2]、卷積層、池化層、全連接層、輸出層。

1.1卷積層

卷積層的具體操作是將輸入樣本與一堆可學(xué)習(xí)的卷積核進行卷積[3]，通過橫向滑動一定的步長挖掘不同層的不同抽象程度的特征向量。

1.2池化層

池化層的目的是降采樣操作，減少了網(wǎng)絡(luò)特征和參數(shù)的空間大小。它能將特征壓縮，縮減數(shù)據(jù)空間的維數(shù)，使網(wǎng)絡(luò)參數(shù)數(shù)量下降，又稱為下采樣層[4]。目前常見的池化算法是最大池化，平均池化和隨機池化。

1.3全連接層

主要是對前一層的信息進行整合和分類。通常位于CNN末端預(yù)測函數(shù)之前，將學(xué)習(xí)到的特征映射對應(yīng)到標記的樣本空間中[5]。它的輸入是上一個激活函數(shù)作用的輸出。

2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的診斷方法

通過CNN對軸承的原始振動信號完成診斷工作，該網(wǎng)絡(luò)的診斷步驟如下：

（1）通過加速度傳感器采集故障部位不同的程度也不同的軸承振動信號;

（2）構(gòu)造的振動信號數(shù)據(jù)集分為訓(xùn)練樣本和測試樣本;

（3）搭建CNN診斷模型，初始化模型參數(shù)。輸入訓(xùn)練樣本進行反向傳播調(diào)整參數(shù)優(yōu)化模型;

（4） 將測試樣本輸入訓(xùn)練后的模型中得到故障分類結(jié)果，完成診斷流程。

3實驗分析

3.1凱斯西儲大學(xué)（CWRU）軸承數(shù)據(jù)

CWRU軸承實驗中選取電機負載為2hp，轉(zhuǎn)速為1750 r/min，信號采樣頻率設(shè)置為12kHz。實驗詳細數(shù)據(jù)如表1所示。我們在每個操作條件下選取相同數(shù)量的數(shù)據(jù)，其中包括100個訓(xùn)練樣本，50個測試樣本，每個樣本包含1024個采樣點。這樣既保證了數(shù)據(jù)的平衡[6]，又便于診斷模型得到正確的診斷結(jié)果。

為了更全面地展示此方法的診斷結(jié)果，訓(xùn)練集與測試集都是在每個操作條件下選取相同數(shù)量的數(shù)據(jù)。迭代次數(shù)選定為100次。圖1展示該方法的混淆矩陣分類結(jié)果。

外圈故障識別的結(jié)果沒有出錯，BF1中有2%的樣本被誤識別為ORF2。在BF2中，6%的樣本被錯誤歸類到IRF2，還有2%的樣本則是被識別為正常狀態(tài)，無故障。IRF2的識別能力是最差的，為64%的識別率，有36%的樣本被誤分類到BF2中。在BF3中，2%的樣本被歸類到ORF2里。

3.2軸承壽命實驗

該數(shù)據(jù)來自軸承壽命試驗臺實驗操作采集的故障數(shù)據(jù)。試驗軸承包含四種狀態(tài)，即滾動體球故障（BF）、內(nèi)圈故障（IRF）、外圈故障（ORF）、正常狀態(tài)（N）。本次實驗中電機負載設(shè)置為4 kN，轉(zhuǎn)速設(shè)置為1 680 r/min，采樣頻率設(shè)置為20 kHz。每種工況取150個樣本，訓(xùn)練集和測試集按照2：1的比例劃分。分別為100個訓(xùn)練樣本和50個測試樣本，每個樣本包含1024個采樣點。實驗詳細數(shù)據(jù)如表2所示。

混淆矩陣診斷分類結(jié)果如圖2所示，CNN的診斷結(jié)果還算良好。BF中12%的樣本被錯誤分類到IRF，6%的樣本被錯誤識別為ORF。其余識別能力均良好。

4結(jié)語

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以直接學(xué)習(xí)振動信號中的診斷信息，而不需要進行繁瑣的去噪預(yù)處理和人工提取特征。將特征提取和特征分類結(jié)合在一起。在不需要先驗知識和模式分類的情況下自動完成特征學(xué)習(xí)和分類。本文介紹并給出了詳細的數(shù)據(jù)集信息，通過兩個數(shù)據(jù)集的不同故障狀況下的軸承振動信號，采用深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)用于故障診斷。經(jīng)仿真分析，其診斷識別的結(jié)果準確率極高，驗證所提方法的準確性。

參考文獻

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作者簡介：韓曉亮（1993—），男 ，碩士，研究方向為故障診斷。

DOI：10.16661/j.cnki.1672-3791.2111-5042-1190