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    基于時(shí)頻圖的改進(jìn)LeNet-5網(wǎng)絡(luò)軸承故障診斷

    2021-11-17 12:01:58亓海征殷海雙
    關(guān)鍵詞:特征值故障診斷準(zhǔn)確率

    亓海征,殷海雙

    (東北石油大學(xué)電氣信息工程學(xué)院,黑龍江 大慶 163318)

    軸承是機(jī)械系統(tǒng)中十分重要的部分,它的運(yùn)行狀態(tài)關(guān)乎整體運(yùn)行的好壞。通過(guò)故障軸承的振動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行故障判斷愈發(fā)地成為一種趨勢(shì)。軸承故障診斷一般可分如下幾步:數(shù)據(jù)信號(hào)處理,特征值提取以及通過(guò)特征值對(duì)故障進(jìn)行識(shí)別。在文獻(xiàn)[1]、[2]中,通過(guò)小波包和傅里葉變換對(duì)軸承信號(hào)進(jìn)行處理,以便更好地提取振動(dòng)信號(hào)的特征值;文獻(xiàn)[3]通過(guò)運(yùn)用多層的稀疏自編碼器來(lái)對(duì)原始的軸承振動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征值提??;文獻(xiàn)[4]、[5]用堆疊式降噪自編碼器將軸承信號(hào)重新組合,使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更容易對(duì)特征值進(jìn)行分類;文獻(xiàn)[6]通過(guò)將振動(dòng)信號(hào)的特征值提取和分類整合成一個(gè)整體,使一維的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能更有效地進(jìn)行故障分類。上述幾種軸承故障診斷方法運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)避免了人為特征值的提取,但由于輸入信號(hào)是一維時(shí)間序列信號(hào),在非平穩(wěn)信號(hào)特征提取時(shí)會(huì)導(dǎo)致一定的特征值丟失,并且典型卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也難以處理微小特征值。

    針對(duì)以上問(wèn)題,本文介紹了一種基于小波時(shí)頻圖的改進(jìn)LeNet-5網(wǎng)絡(luò)軸承故障診斷方法。該方法通過(guò)構(gòu)建兩條不同的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)支路來(lái)提高對(duì)特征值的提取,并且用時(shí)頻圖作為輸入信號(hào),提高對(duì)于非平穩(wěn)信號(hào)故障軸承的識(shí)別與分類。

    1 小波變換及卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    1.1 小波變換

    (1)

    式中:φa,b為分析小波或者連續(xù)小波;φ為母小波或者基本小波;a為改變小波形狀的伸縮因子;b為小波的平移因子;t為時(shí)間。

    對(duì)任意函數(shù)f(t)∈L2(R)的連續(xù)小波變換為[8]:

    (2)

    1.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)主要由3部分構(gòu)成。

    1)卷積層:卷積層主要用來(lái)對(duì)輸入信號(hào)的局部特征值進(jìn)行提取,其數(shù)學(xué)定義如式(3)所示。卷積實(shí)際上是將卷積核作為濾波器來(lái)用,即卷積核與某一點(diǎn)周圍的點(diǎn)進(jìn)行點(diǎn)積,得到該點(diǎn)的新值[9]。

    xi+1=Wi?xi+bi

    (3)

    式中:xi為輸入的特征值;xi+1為經(jīng)卷積計(jì)算后得到的新的特征值;Wi為卷積核權(quán)重;?為卷積運(yùn)算符;bi為偏置。

    2)池化層:池化層一般與卷積層連接,其主要作用是將卷積層提取的特征信息進(jìn)行二次選擇,從而提取更深層特征。防止過(guò)擬合池運(yùn)算公式為:

    (4)

    3)全連接層:全連接層的作用是通過(guò)連接上層結(jié)構(gòu),使其能將接收到的信息轉(zhuǎn)換為一維信號(hào),從而能夠整理出前面訓(xùn)練結(jié)果的差別信息。其計(jì)算公式如下:

    xl=f2(ωlxl-1+bl)

    (5)

    式中:xl為全連接層一維信號(hào);ωlxl-1+bl為全連接層的凈激活;ωl為全連接層和上一層之間的權(quán)重值;bl為偏置系數(shù)[10];f2為全連接層函數(shù)。

    2 LeNet-5網(wǎng)絡(luò)模型及其改進(jìn)

    2.1 LeNet-5網(wǎng)絡(luò)模型

    作為一種經(jīng)典圖像識(shí)別分類的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),LeNet-5網(wǎng)絡(luò)模型包含卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最經(jīng)典的結(jié)構(gòu)。如圖1所示,LeNet-5網(wǎng)絡(luò)模型包含兩層卷積層、兩層池化層以及全連接層和輸出層。

    圖1 LeNet-5卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)

    2.2 改進(jìn)LeNet-5網(wǎng)絡(luò)模型

    為了提升神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)微小特征值的提取能力,通過(guò)構(gòu)造兩條相對(duì)獨(dú)立的卷積支路來(lái)增強(qiáng)對(duì)時(shí)頻圖的特征提取,避免特征值提取時(shí)因卷積核的原因造成特征值的漏缺,在全連接層能夠形成特征互補(bǔ),使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠更好地區(qū)分不同的軸承故障。

    為了避免在特征值融合部分出現(xiàn)梯度消失的情況,用 ReLU函數(shù)代替 Sigmoid 函數(shù)作為激活函數(shù),在網(wǎng)絡(luò)模型最后的全連接層添加在Dropout層,提高網(wǎng)絡(luò)模型的泛化能力。由于Dropout層的存在,在訓(xùn)練的過(guò)程中,會(huì)先使得一部分的神經(jīng)元隱藏。對(duì)小批量樣本進(jìn)行隨機(jī)性訓(xùn)練,經(jīng)過(guò)前向傳播與反向傳播后,更新網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù),這樣可以有效地避免過(guò)擬合現(xiàn)象的出現(xiàn)。不加Dropout層時(shí),網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的算法:

    (6)

    添加Dropout層時(shí),網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的算法:

    (7)

    由于Dropout層的存在,在訓(xùn)練的過(guò)程中,會(huì)對(duì)小批量樣本進(jìn)行隨機(jī)性訓(xùn)練,經(jīng)前向傳播與反向傳播,可以有效地避免過(guò)擬合現(xiàn)象的出現(xiàn)。改進(jìn)LeNet-5網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)如圖2所示。

    圖2 改進(jìn)LeNet-5卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)

    2.3 軸承故障診斷流程

    圖3所示為軸承故障診斷流程,首先對(duì)美國(guó)凱斯西儲(chǔ)大學(xué)故障軸承數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理,將時(shí)序數(shù)據(jù)分割成小段信號(hào)并用one-hot編碼為其打上數(shù)據(jù)標(biāo)簽,通過(guò)小波變換將軸承振動(dòng)原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為二維時(shí)頻圖并按照比例劃分成訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集。然后將訓(xùn)練集帶入改進(jìn)LeNet-5網(wǎng)絡(luò)模型中進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練,當(dāng)訓(xùn)練結(jié)果達(dá)到收斂時(shí),保存訓(xùn)練好的模型。最后將測(cè)試集代入已經(jīng)完成訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)模型中,對(duì)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行故障診斷準(zhǔn)確率測(cè)試,得到測(cè)試集準(zhǔn)確率結(jié)果。

    圖3 軸承故障診斷流程

    3 電機(jī)軸承故障診斷

    3.1 數(shù)據(jù)集的選用和處理

    電機(jī)振動(dòng)數(shù)據(jù)使用的是凱斯西儲(chǔ)大學(xué)公開(kāi)的軸承數(shù)據(jù)集[11]。故障軸承實(shí)驗(yàn)裝置如圖4所示。

    圖4 故障軸承實(shí)驗(yàn)裝置

    本文選用的故障類型分為不同直徑的內(nèi)圈、外圈以及滾動(dòng)體故障[12]。選用cmor3-3作為小波基波對(duì)軸承故障數(shù)據(jù)進(jìn)行小波變換,經(jīng)小波變換后,不同狀態(tài)時(shí)頻圖如圖5所示。

    圖5 不同狀態(tài)的時(shí)頻圖

    3.2 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

    在實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證過(guò)程中,先用訓(xùn)練集和驗(yàn)證集對(duì)改進(jìn)LeNet-5網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練,再用測(cè)試集來(lái)驗(yàn)證改進(jìn)LeNet-5網(wǎng)絡(luò)模型的準(zhǔn)確率。本次實(shí)驗(yàn)是在pycharm平臺(tái)上利用python編程語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)的,其中使用到的深度學(xué)習(xí)框架為PyTorch。改進(jìn)的LeNet網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練結(jié)果如圖6所示。

    圖6 改進(jìn)LeNet-5網(wǎng)絡(luò)模型準(zhǔn)確率和損失率

    根據(jù)圖6可知,改進(jìn)LeNet-5網(wǎng)絡(luò)模型可以正確地進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練。經(jīng)過(guò)一定的迭代次數(shù),網(wǎng)絡(luò)模型可以達(dá)到收斂的要求,并且如圖5所示,訓(xùn)練集與測(cè)試集的準(zhǔn)確率都在有效的范圍內(nèi),且未曾因?yàn)閿?shù)據(jù)集過(guò)多而出現(xiàn)過(guò)擬合的現(xiàn)象。綜上可知,改進(jìn)LeNet-5網(wǎng)絡(luò)能有效地完成訓(xùn)練并診斷軸承故障。

    為驗(yàn)證本文提出的方法相比當(dāng)前主流智能診斷方法的優(yōu)越性,將改進(jìn)LeNet-5網(wǎng)絡(luò)模型診斷結(jié)果與經(jīng)典LeNet-5網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行對(duì)比驗(yàn)證,通過(guò)將不同輸入信號(hào)代入不同的網(wǎng)絡(luò)模型,對(duì)其訓(xùn)練集和驗(yàn)證集的準(zhǔn)確率進(jìn)行對(duì)比,準(zhǔn)確率對(duì)比如圖7所示。

    圖7 3種網(wǎng)絡(luò)模型下的準(zhǔn)確率對(duì)比圖

    由圖7可以看出,基于一維信號(hào)和二維信號(hào)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),在經(jīng)過(guò)一定的迭代次數(shù)后,都可以達(dá)到收斂的要求,并且訓(xùn)練集與測(cè)試集的準(zhǔn)確率都在有效的范圍內(nèi),并未出現(xiàn)因提取的特征值分布與驗(yàn)證集不相同或訓(xùn)練數(shù)據(jù)過(guò)多而導(dǎo)致的過(guò)擬合現(xiàn)象。從數(shù)據(jù)處理上分析,數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)小波時(shí)頻變換后,從準(zhǔn)確率與丟失率曲線可以看出,相對(duì)于一維快速傅里葉變換,經(jīng)小波變換后的數(shù)據(jù)在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠更快地收斂。從網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)上分析,對(duì)于改進(jìn)LeNet-5網(wǎng)絡(luò)模型,在收斂速度上相較于經(jīng)典LeNet-5網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)能更快地收斂,所需要的迭代次數(shù)更少。綜上可知,改進(jìn)LeNet-5網(wǎng)絡(luò)模型在訓(xùn)練過(guò)程中相較于其他的網(wǎng)絡(luò)模型有更好的性能。

    為了進(jìn)一步證明、對(duì)比本文所提診斷方法的有效性,分別將不同網(wǎng)絡(luò)模型代入測(cè)試集進(jìn)行準(zhǔn)確率測(cè)試,基于不同網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)的軸承故障診斷準(zhǔn)確率如圖8所示。

    圖8 改進(jìn)LeNet-5網(wǎng)絡(luò)模型與經(jīng)典LeNet-5網(wǎng)絡(luò)模型測(cè)試集準(zhǔn)確率對(duì)比

    對(duì)于基于一維信號(hào)的網(wǎng)絡(luò)模型,由于需要更多次的迭代訓(xùn)練,因此實(shí)驗(yàn)只對(duì)照基于二維時(shí)頻圖的不同網(wǎng)絡(luò)模型。由數(shù)據(jù)對(duì)比可知,改進(jìn)LeNet-5網(wǎng)絡(luò)模型的測(cè)試集準(zhǔn)確率在不同模型參數(shù)中都略高于經(jīng)典LeNet-5網(wǎng)絡(luò)模型。

    4 結(jié)束語(yǔ)

    經(jīng)小波變換處理后的二維圖像數(shù)據(jù)在改進(jìn)LeNet-5神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中,相較于經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在軸承故障診斷方面有著更好的效果:能在更少的迭代次數(shù)下完成收斂并提高了診斷效率;通過(guò)特征值融合,使兩條支路上的時(shí)頻圖像特征值完成特征互補(bǔ),提高了軸承故障的準(zhǔn)確率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文所提方法是可行和有效的。

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