基于多尺度深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法

卞景藝，劉秀麗，徐小力，吳國新

（北京信息科技大學(xué) 現(xiàn)代測控技術(shù)教育部重點實驗室，北京 100192）

行星齒輪、軸承被廣泛應(yīng)用于風(fēng)力發(fā)電機組，航空設(shè)備，工程機械設(shè)備中。在低速重載的惡劣工作環(huán)境中，容易出現(xiàn)磨損或疲勞裂紋等故障。因此針對其進行的故障診斷方法研究，對于提高設(shè)備的可靠性以及經(jīng)濟效益具有重要意義。

傳統(tǒng)的故障診斷方法分為三個步驟:①通過對信號的降噪，分解等實現(xiàn)對信號的預(yù)處理。②將預(yù)處理完畢的信號通過一定特征提取方法獲得其時域、頻域、或其他的特征。特征提取的方法有:小波變換（wavelet transform）[1-2]，同步提取法（synchro extracting）[3-4]、經(jīng)驗小波變換（empirical wavelet transform）[5-6]等。這些方法是對信號的無用特征又一次過濾，使得所需故障特征更為明顯。③將最終提取的特征輸入到基于機器學(xué)習(xí)的分類器中進行訓(xùn)練，通過訓(xùn)練分類器實現(xiàn)對故障的類型的識別。已經(jīng)有反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（back propagation neural network，BP-NN）[7-8]、支持向量機（support vector machine，SVM）[9-10]被應(yīng)用于故障分類當(dāng)中。以上方法具有特征提取操作簡單，分類器參數(shù)容易調(diào)節(jié)的特點，最終的診斷識別率可以滿足大部分要求。但是上述方法仍舊割裂了故障特征提取與診斷識別兩部分，在信號特征處理中需要大量的專家經(jīng)驗較為依賴人工，且人工提取特征的能力有限。

如今深度學(xué)習(xí)浪潮的到來，大量的深度學(xué)習(xí)模型被應(yīng)用于自然語言處理、圖像識別、無人駕駛等領(lǐng)域。深度學(xué)習(xí)通過模仿人腦的學(xué)習(xí)方式，構(gòu)建深層網(wǎng)絡(luò)模型，加之利用“大數(shù)據(jù)”訓(xùn)練模型，而獲得數(shù)據(jù)中隱含的特征，是一種提取特征與模式識別為一體的智能模型。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（convolutional neural networks，CNN）[11-15]因其獨特的卷積結(jié)構(gòu)、權(quán)值共享、稀疏鏈接等特點使其對特征有強大的學(xué)習(xí)能力和較高的泛化能力，而被廣泛的使用在圖像識別領(lǐng)域。已有LetNet，AlexNet，GoogleNet等經(jīng)典CNN網(wǎng)絡(luò)模型在ImageNet圖像識別大賽上獲得不俗的表現(xiàn)。近幾年有學(xué)者提出將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用在故障診斷領(lǐng)域。如文獻[16]對軸承滾動振動信號進行短時傅里葉變換生成二維圖的時頻圖樣本，再將二維時頻樣本放入二維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進行訓(xùn)練最終實現(xiàn)故障診斷；文獻[17]提出一種基于多小波變換（multi-wavelet transform，MWT）和CNN的滾動軸承智能復(fù)合故障診斷方法。對滾動軸承的振動信號進行MWT，得到相應(yīng)的多小波系數(shù)分支，用所得多小波系數(shù)分支構(gòu)造特征圖，建立二維CNN分類器組模型，以實現(xiàn)滾動軸承復(fù)合故障的智能診斷。以上學(xué)者盡管使用了CNN網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)對故障信息提取的方式都局限在二維形式，在一維時序信息轉(zhuǎn)換為二維形式的過程中會對故障信息產(chǎn)生遺漏，影響故障診斷的準確率，并且對信號特征的處理手法仍依賴人工操作，沒有充分發(fā)揮出深度學(xué)習(xí)模型的強大特征提取能力與對特征的自我學(xué)習(xí)能力。文獻[18-19]將原始一維振動信號直接放入淺層的一維CNN網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)故障診斷。但針對原始一維振動信號多尺度復(fù)雜性的特點，單一尺度的特征提取無法充分的獲取故障信息，故障特征提取效果仍有可提升之處。

本文針對不同的故障的特征在信號中所占的相對體積質(zhì)量與位置不固定，以及噪聲等因素所造成的原始一維振動信號具有多尺度復(fù)雜性的特點，對一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行改進，構(gòu)建多尺度一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò):在網(wǎng)絡(luò)的輸入層構(gòu)建多個含有不同尺度一維卷積核通道進行特征提取，將提取特征輸入到具有更多尺寸卷積核以及多樣池化層的特征處理層中進行特征處理，最后合并多通道所處理的特征，使網(wǎng)絡(luò)完成自我學(xué)習(xí)實現(xiàn)故障診斷。此方法不依賴任何專家經(jīng)驗，并且多尺度的特征提取以及更高層級的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計豐富了診斷信息。對故障信號使用滑窗的方式構(gòu)造數(shù)據(jù)集，使用數(shù)據(jù)集對網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練，對比故障診斷精度以及使用流形學(xué)習(xí)的T-SNE（T-distributed stochastic neighbor embedding）觀察網(wǎng)絡(luò)特征提取效果，選出最優(yōu)網(wǎng)絡(luò)模型。實現(xiàn)行星齒輪箱多尺度特征提取與故障診斷。

1 多尺度一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

1.1 卷積層與池化層

卷積核是構(gòu)建多尺度一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要部分其主要目的是提取信息特征。卷積核提取特征有兩個特點稀疏鏈接與權(quán)值共享。卷積核與輸入信息以局部鏈接的方式進行鏈接并進行滑動，其滑動時以權(quán)值共享的方式進行計算得到信息特征值。其計算過程如式（1）

池化層是對特征的二次處理操作，可以提高網(wǎng)絡(luò)運算效率和使得特征更為有效。池化函數(shù)如式（2）中表示

1.2 卷積通道模型

使用卷積層與池化層等功能函數(shù)按照圖1結(jié)構(gòu)相互聯(lián)結(jié)構(gòu)成卷積通道實現(xiàn)特征提取。從圖中可以看出第l層需要接受前面所有的x0，x1，x2，…，xl-1輸出作為輸入如式（3）

圖1 卷積通道聯(lián)結(jié)結(jié)構(gòu)Fig.1 Convolution channel connection structure

式中:[x0，x1，x2，…，xl-1]為對第0，1，2，…，l-1層所提取的特征值進行合并；Fl為三個操作分別為批量歸一化（batch normal），Relu激活函數(shù)以及卷積運算。

當(dāng)復(fù)合函數(shù)Fl產(chǎn)生k個特征值時，會把k0+k×（l-1）的特征值輸入到第l層中，其中k0為輸入層的通道數(shù)；k為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)增長率。因為第l層接收到第0，1，2，…，l-1層的特征值輸入，所以僅需要很小小的學(xué)習(xí)增長率就能達到可觀的學(xué)習(xí)效果。對于故障分類任務(wù)通常使用Softmax函數(shù)給出最終結(jié)果，假設(shè)有n個樣本其中i類別的輸入概率為Pi計算公式為

式中:θ（i）為網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)；x為網(wǎng)絡(luò)模型輸出到Softmax的參數(shù)。

1.3 多尺度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

使用卷積層與池化層按照卷積通道模型構(gòu)建出的經(jīng)典模型，已經(jīng)被廣泛應(yīng)用在圖像識別領(lǐng)域。這些網(wǎng)絡(luò)模型通過增加一定數(shù)量的卷積層與池化層以及添加Dropout、Relu等操作，將網(wǎng)絡(luò)的深度增加，使得模型泛化能力與準確率提高到令人滿意的結(jié)果。但當(dāng)圖像中重要特征部分大小差別很大時，如何選擇合適的卷積核來提取不同大小的特征就成為一個新的問題。并且一味的增加網(wǎng)絡(luò)深度會浪費大量的計算資源且會更容易造成過擬合現(xiàn)象。因此將網(wǎng)絡(luò)在同一層級增加更多通道，每個通道使用不同尺寸的卷積核，使得網(wǎng)絡(luò)變的更寬而不是簡單的變得更深，實現(xiàn)對特征的多尺度提取，可以為該問題提供解決思路。

在機械設(shè)備的故障診斷中，不同的故障的特征在信號中所占的體積質(zhì)量與位置不固定、噪聲等因素所造成的原始一維振動信號具有多尺度復(fù)雜性，都會影響故障診斷準確率。本文提出使用多尺度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)[20]改進1DCNN網(wǎng)絡(luò)，從而構(gòu)建多尺度一維深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（M1DCNN）網(wǎng)絡(luò)模型并將其應(yīng)用于行星齒輪箱故障診斷。多尺度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，使網(wǎng)絡(luò)可以獲取更多尺度下原始一維振動信號故障特征，為智能體豐富故障診斷信息，如圖2所示。圖2中原始信號經(jīng)三個不同尺寸卷積核n1Conv，n2Conv，n3Conv，進行多尺度的特征提取。

圖2 多尺度故障特征提取流程Fig.2 Multi-scale extraction to extract fault features

2 基于M1DCNN的故障診斷方法

本小節(jié)提出基于多尺度一維深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷方法，并將其應(yīng)用于軸承故障、行星齒輪箱故障診斷當(dāng)中。該方法通過在1DCNN改進構(gòu)建M1DCNN，輸入原始振動信號，對模型進行訓(xùn)練實現(xiàn)故障類型的分類。

2.1 M1DCNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

針對于行星齒輪、軸承故障診斷大多數(shù)使用的是一維振動信號以及一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。于是將傳統(tǒng)1DCNN改進，加入多通道以及多尺寸卷積核，構(gòu)建多尺度一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖3所示。

圖3 M1DCNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)Fig.3 M1DCNN network structure

該網(wǎng)絡(luò)包含三個通道，每個通道都有一個特征提取層、兩個特征處理層、特征合并層。每個通道特征提取層由不同尺寸的1DConvolution組成，其中通道1、通道2、通道3的1DConvolution尺寸依次減小，以獲取不同尺寸下原始振動信號故障特征；通道1的1DConvolution的尺寸最大，直接使用1DConvolution進行特征處理，可以給網(wǎng)絡(luò)提供信號的整體特征認知；通道2特征處理層中使用Maxpooling1D，是為在更小尺寸的卷積操作中對特征篩選出識別率更高的特征，可以給網(wǎng)絡(luò)提供信號的局部特征認知；通道3中的1DConvolution的尺寸最小，為保證最小尺寸下的特征信息不被遺漏，使用Averagepooling1D對提取特征進行處理特征，維持了局部特征的完整性且減少了網(wǎng)絡(luò)參數(shù)量。在特征合并層添加Global Average Pooling層把三個通道所獲取的特征合并輸入到全連接層，通過Softmax分類器輸出故障類別與分布概率。該網(wǎng)絡(luò)具有如下特點:

（1）通過多通道多尺度卷積結(jié)構(gòu)對原始振動信號進行多尺度卷積解析，豐富網(wǎng)絡(luò)故障診斷信息，采用Maxpooling1D、Averagepooling1D、1DConvolution三種方式對提取的特征進行處理[21]，并對特征最后進行整合，使得網(wǎng)絡(luò)進行更有效的特征學(xué)習(xí)。

（2）添加Global Average Pooling層對多通道提取特征進行合并，使網(wǎng)絡(luò)模型減少訓(xùn)練參數(shù)，抗擬合效果更為優(yōu)秀[22]。

（3）該網(wǎng)絡(luò)從原始振動信號中獲取故障特征，自身可以對特征進行學(xué)習(xí)，將特征提取與故障診斷融為一體。

2.2 本文方法

基于M1DCNN的故障診斷方法是由構(gòu)建數(shù)據(jù)集、網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練以及網(wǎng)絡(luò)測試三部分組成:

（1）構(gòu)建數(shù)據(jù)集。將原始振動信號分為訓(xùn)練集與測試集。輸入信號為一維原始振動信號，故采取滑動窗口的模式在樣本信號上截取數(shù)據(jù)集。為保證不遺漏故障特征，滑動窗口在截取時使所截去長度有所重疊。截取方式如圖4所示。這種截取方式可保證故障特征在樣本中的完整性，也保證了為網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練提供足夠數(shù)量的樣本。

圖4 滑窗截取示例Fig.4 Example of sliding window interception

（2）網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練。構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)并對網(wǎng)絡(luò)參數(shù)初始化。其中特征提取層中的卷積尺寸采用多種組合來尋找最佳的卷積尺寸；依據(jù)構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)經(jīng)驗Maxpooling層以及Average Pooling層的尺寸選擇為6；Dropout系數(shù)為0.2；優(yōu)化器選擇為Adam；學(xué)習(xí)率使用指數(shù)衰減法開始設(shè)定為0.02衰減系數(shù)為0.90；總共進行80次訓(xùn)練，每一次輸入10個樣本，樣本為從數(shù)據(jù)集中隨機抽取獲得。編譯語言為Python模型運行框架為Keras+Sklearn；硬件環(huán)境為Intel Core i52.5 GHz+Inter iris Plus Graphics 655。

輸入訓(xùn)練集樣本對網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練。網(wǎng)絡(luò)經(jīng)多次反向傳播更新選擇出最優(yōu)的參數(shù)，輸出故障類型以及診斷準確率，并使用T-SNE來可視化網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部對特征的學(xué)習(xí)效果。

（3）網(wǎng)絡(luò)測試。將測試集輸入完成訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)中輸出故障類型以及準確率，并使用T-SNE可視化網(wǎng)絡(luò)對特征的學(xué)習(xí)效果。對比網(wǎng)絡(luò)診斷的準確率，并觀察T-SNE分析結(jié)果，確定網(wǎng)絡(luò)對特征的學(xué)習(xí)效果與準確率。流程如圖5所示。

圖5 方法流程Fig.5 Method flow

3 試驗驗證

本次試驗使用美國凱斯西儲大學(xué)的軸承故障數(shù)據(jù)與實驗臺所采集的行星齒輪箱故障數(shù)據(jù)。圖6為凱斯西儲大學(xué)軸承試驗臺。平臺由1.5 kW電動機，扭矩傳感器，功率測試計組成。驅(qū)動端軸承采樣頻率為12 kHz和48 kHz，風(fēng)扇端采樣頻率為12 kHz。

圖6 西儲大學(xué)軸承試驗臺Fig.6 Bearing test bench of Western Reserve University

行星齒輪箱故障數(shù)據(jù)來自試驗臺，如圖7所示。電機、扭矩儀、行星齒輪箱、磁粉制動器通過聯(lián)軸器相互聯(lián)結(jié)實現(xiàn)傳動。行星齒輪箱的兩側(cè)扭矩儀對行星齒輪箱的輸入軸與輸出軸施加徑向載荷，磁粉制動器施加軸向載荷。行星齒輪箱基本參數(shù)見表1。

圖7 行星齒輪箱試驗臺Fig.7 Planetary gearbox test bench

表1 行星齒輪箱基本參數(shù)Tab.1 Basic parameters of planetary gearbox

3.1 故障信號采集

軸承故障數(shù)據(jù)集選用凱斯西儲大學(xué)數(shù)據(jù)集中轉(zhuǎn)速為1 750 r/min，采樣頻率為12 kHz的正常軸承、內(nèi)圈故障、滾動體故障、軸承外圈故障中心方向、軸承外圈故障正交方向共五種故障類型，其中故障數(shù)據(jù)的故障尺寸為0.177 8 mm，故障深度為0.279 4 mm。其軸承故障數(shù)據(jù)集基本信息，如表2所示。

表2 軸承故障數(shù)據(jù)信息Tab.2 Information of bearing failure data

通過在行星齒輪箱放置三向加速度傳感器收集縱向振動信號構(gòu)建試驗數(shù)據(jù)集。通過替換故障件來模擬行星齒輪箱故障，故障類型分別為滾動體缺失、齒面磨損、行星齒輪與斷齒、行星齒輪與齒面磨損。試驗臺采樣頻率設(shè)置為20.48 kHz，電機轉(zhuǎn)速為1 980 r/min。每組采集到的振動為327 675個點，樣本分割窗尺寸選擇為512個點，總共生成4 000個樣本其中訓(xùn)練集包含3 200個樣本，測試集包含800個樣本。數(shù)據(jù)集基本信息如表3所示。網(wǎng)絡(luò)模型的輸入為樣本所包含的數(shù)據(jù)點數(shù)為512，模型輸出的分類器神經(jīng)元數(shù)為標(biāo)簽個數(shù)5。圖8為采集信號時域圖示例。

圖8 采集時域信號示例圖Fig.8 Example of acquiring time domain signals

表3 行星齒輪箱故障數(shù)據(jù)集信息Tab.3 Planetary gearbox failure data set information

3.2 網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化

通過將樣本數(shù)據(jù)輸入網(wǎng)絡(luò)，進行80次訓(xùn)練和測試，得到訓(xùn)練準確率、測試準確率、訓(xùn)練損失值、測試損失值。分別取每組實驗的最后十次測試集的準確率取平均值，結(jié)果如表4所示?？梢缘贸?當(dāng)采用不同尺寸的卷積核（試驗1、試驗2、試驗3）時的診斷準確率高于采用統(tǒng)一尺寸卷積核（試驗4）時的準確率。因此，不同尺寸的卷積核來組成特征提取層能提高網(wǎng)絡(luò)的診斷準確率。

表4 多組卷積核尺寸診斷效果Tab.4 Diagnosis effect of multiple sets of convolution kernel sizes

3.3 對比分析

本次實驗建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（recurrent neural network，RNN），一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與M1DCNN網(wǎng)絡(luò)進行對比。各網(wǎng)絡(luò)參數(shù)設(shè)置如下:BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層神經(jīng)元數(shù)為1 024，隱藏層單元數(shù)依次為512，256，激活函數(shù)為Relu，輸出層使用Softmax分類器；循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)三個全連接層神經(jīng)元個數(shù)分別為512，256，128，激活函數(shù)選擇Relu，全連接層之間添加GRU（gate recurrent unit）代替LSTM進行訓(xùn)練，因GRU相比于LSTM減少了一個門使得計算維度減少，輸出層使用Softmax分類器；一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層為含有512個神經(jīng)元的全連接層，之后連接完成堆疊的4個卷積層，卷積層為步長16卷積核，數(shù)量為32，激活函數(shù)選擇Relu，并在卷積層之間添加大小為1×3的池化層，在池化層后添加Dorpout設(shè)置系數(shù)為0.2，最后添加神經(jīng)元數(shù)為5的全連接層與Softmax分類器。

為比較1DCNN網(wǎng)絡(luò)與M1DCNN網(wǎng)絡(luò)對于故障特征的學(xué)習(xí)效果，提取完成訓(xùn)練的兩種網(wǎng)絡(luò)的全連接層特征進行T-SNE可視化分析，如圖9所示。從圖中可以看出M1DCNN網(wǎng)絡(luò)模型對五種故障提取的特征無重合邊界，類與類之間間距更大，優(yōu)于1DCNN網(wǎng)絡(luò)模型，因此獲得更明顯的決策邊界影響了最終模型的診斷準確率。

圖9 行星齒輪箱數(shù)據(jù)集網(wǎng)絡(luò)T-SNE分析Fig.9 T-SNE analysis of the planetary gearbox data set network

使用軸承數(shù)據(jù)集與行星齒輪箱對上述各個網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練結(jié)果如圖10、圖11所示。在圖10、圖11可以得出M1DCNN網(wǎng)絡(luò)可以實現(xiàn)對軸承故障與行星齒輪箱故障的診斷說明網(wǎng)絡(luò)具有泛用性，且其損失率都較低，具有良好的魯棒性。從對比網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)果可以得出本文提出的M1DCNN網(wǎng)絡(luò)相比普通的1DCNN模型在診斷準確率、損失率優(yōu)于其他網(wǎng)絡(luò)，說明網(wǎng)絡(luò)的診斷精度與魯棒性都優(yōu)于其他網(wǎng)絡(luò)。

圖10 軸承數(shù)據(jù)集網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)果Fig.10 Network training results of the bearing dataset

圖11 行星齒輪箱數(shù)據(jù)集網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)果Fig.11 Network training results of planetary gearbox dataset

結(jié)合圖9與圖10、圖11分析，M1DCNN相比BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、1DCNN在診斷準確率上具有一定的優(yōu)勢，主要原因為兩點:①BP網(wǎng)絡(luò)與循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)針對原始振動信號缺乏有效的特征提取方法，對故障特征認知不夠充分；②使用多尺度卷積解析故障特征以及多樣特征處理方法，可以提高網(wǎng)絡(luò)對于故障特征的學(xué)習(xí)效果，從而提高了診斷精度。

圖12為M1DCNN的行星齒輪箱數(shù)據(jù)集訓(xùn)練過程。由圖12可知模型經(jīng)過十次訓(xùn)練的診斷準確率均已經(jīng)達到97%以上，之后的訓(xùn)練中模型準確率總體呈上升趨勢，損失值也呈下降趨勢。最終模型在最后十次的訓(xùn)練趨于穩(wěn)定，其訓(xùn)練集的平均準確率已經(jīng)達到100%，測試集平均準確率達到99.84%，損失值在之間浮動趨向穩(wěn)定。因此可以斷定模型的診斷精度較高，同時具有較好的魯棒性。

圖12 IM1DCNN訓(xùn)練過程Fig.12 IM1DCNN training process

4 工業(yè)現(xiàn)場應(yīng)用

為驗證本文方法在實際工程中應(yīng)用效果，將該方法應(yīng)用到工業(yè)現(xiàn)場風(fēng)電機組齒輪箱監(jiān)測數(shù)據(jù)中。該風(fēng)電機組位于張北某風(fēng)場，型號為SL1500/77，齒輪箱采用兩級行星齒輪加一級斜齒輪傳動。齒輪箱采用兩級行星齒輪加一級斜齒輪傳動。該風(fēng)機的啟動運行過程中在700～800 r/min時有異響。風(fēng)機參數(shù)如表5所示，齒輪箱結(jié)構(gòu)參數(shù)如表6所示。使用東方振噪所14個加速度振動傳感器以及一個電渦流位移傳感器進行現(xiàn)場數(shù)據(jù)采集以及遠程數(shù)據(jù)采集。設(shè)定采樣頻率為16 384 Hz，采樣長度為1 min，采樣間隔為29 min，采樣次數(shù)為5 000次。采樣通過3D上網(wǎng)卡進行遠程控制以及數(shù)據(jù)傳輸傳。感器布點如圖13所示。

表5 風(fēng)電機組參數(shù)Tab.5 Wind turbine parameters

表6 齒輪箱結(jié)構(gòu)參數(shù)圖Tab.6 Structure parameter diagram of gearbox

圖13 傳感器布點位置圖Fig.13 Sensor location map

對所采集數(shù)據(jù)依照2.2節(jié)所述，構(gòu)建數(shù)據(jù)集并進行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練。最終網(wǎng)絡(luò)對監(jiān)測數(shù)據(jù)的診斷結(jié)果為該風(fēng)機存在齒輪磨損故障。經(jīng)查閱相關(guān)現(xiàn)場維修記錄，發(fā)現(xiàn)該風(fēng)機確實存在第二級太陽輪微磨損故障。證明了本文方法在工程應(yīng)用中的有效性。

5 結(jié) 論

本文提出基于多尺度一維深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于行星齒輪箱的故障診斷，以解決一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對于不同故障類型信號中故障特征所占特征的相對體積質(zhì)量不同，導(dǎo)致特征提取不夠充分的問題。首先通過對行星齒輪箱內(nèi)部結(jié)構(gòu)加工故障模擬故障并采集振動信號構(gòu)建數(shù)據(jù)集，之后構(gòu)造M1DCNN網(wǎng)絡(luò)，對網(wǎng)絡(luò)模型內(nèi)部參數(shù)優(yōu)化，最終對網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練測試并與其他網(wǎng)絡(luò)針對特征提取能力以及診斷準確率與魯棒性表現(xiàn)進行對比。

最終結(jié)果表明:

（1）本文提出的M1DCNN網(wǎng)絡(luò)的診斷精度優(yōu)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、1DCNN網(wǎng)絡(luò)，且具有較高的魯棒性。

（2）通過T-SNE可視化分析M1DCNN和1DCNN網(wǎng)絡(luò)的特征的學(xué)習(xí)效果，得知M1DCNN的特征學(xué)習(xí)效果優(yōu)于1DCNN網(wǎng)絡(luò)。

（3）基于M1DCNN網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法是將特征提取與故障診斷融為一體的智能診斷方法，相較于傳統(tǒng)方法不需要大量的專家經(jīng)驗。