基于多尺度特征融合殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷

鄧飛躍，丁 浩，郝如江

(1.石家莊鐵道大學(xué) 省部共建交通工程結(jié)構(gòu)力學(xué)行為與系統(tǒng)安全國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，石家莊 050043；2.石家莊鐵道大學(xué) 河北省工程機(jī)械動(dòng)力與傳動(dòng)控制重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，石家莊 050043；3.石家莊鐵道大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院，石家莊 050043)

旋轉(zhuǎn)機(jī)械在現(xiàn)代工業(yè)系統(tǒng)運(yùn)轉(zhuǎn)過(guò)程中起著至關(guān)重要的作用，軸承、齒輪等旋轉(zhuǎn)部件的健康狀態(tài)直接影響整個(gè)機(jī)械系統(tǒng)的運(yùn)行可靠性。旋轉(zhuǎn)部件一旦發(fā)生故障，將造成嚴(yán)重的安全事故和巨大的經(jīng)濟(jì)損失[1]。因此建立有效的旋轉(zhuǎn)機(jī)械狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障識(shí)別系統(tǒng)，對(duì)于確保設(shè)備安全運(yùn)行及人員安全具有重大意義。

近年來(lái)，傳統(tǒng)的振動(dòng)信號(hào)分析方法在設(shè)備故障診斷中得到了廣泛應(yīng)用，尤其是各種時(shí)頻分解方法不斷發(fā)展，例如：小波變換(wavelet transform, WT)[2]、經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(empirical mode decomposition, EMD)[3]、變分模態(tài)分解(variational mode decomposition,VMD)[4]、經(jīng)驗(yàn)小波分解(empirical wavelet transform, EWT)[5]，上述方法用于故障信號(hào)特征提取得到了較好效果。與此同時(shí)，“基于信號(hào)處理特征提取+機(jī)器學(xué)習(xí)”的故障診斷方法也不斷涌現(xiàn)：Cerrada等[6]分別提取信號(hào)時(shí)域、頻域和時(shí)頻域統(tǒng)計(jì)特征輸入隨機(jī)森林模型診斷齒輪箱故障；Dong等[7]利用LMD方法提取信號(hào)故障特征并結(jié)合K-最近鄰(K-nearest neighbor, KNN)模型識(shí)別軸承不同故障損傷程度。但這類方法仍有明顯不足：一是應(yīng)用信號(hào)處理方法往往需要過(guò)多的先驗(yàn)知識(shí)，難以準(zhǔn)確提取故障特征；二是淺層機(jī)器學(xué)習(xí)模型無(wú)法準(zhǔn)確表征特征信息與健康狀態(tài)之間復(fù)雜的映射關(guān)系[8]。

在人工智能技術(shù)推動(dòng)下，基于深度學(xué)習(xí)的故障診斷方法蓬勃發(fā)展。此類方法以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)為基礎(chǔ)，將特征學(xué)習(xí)與智能識(shí)別融合在一起，相比傳統(tǒng)方法擺脫了對(duì)信號(hào)預(yù)處理及專家知識(shí)的依賴，尤其是分析海量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)時(shí)具有明顯優(yōu)勢(shì)。深度信念網(wǎng)絡(luò)(deep belief network，DBN)[9]、自編碼(auto-encoder，AE)[10]網(wǎng)絡(luò)等無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)模型中參數(shù)較多，訓(xùn)練過(guò)程困難且非常耗時(shí)。而卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(convolutional neural network, CNN)由于采用了局部感受野和權(quán)值共享策略，使模型復(fù)雜度和過(guò)擬合風(fēng)險(xiǎn)大大降低[11]，近年來(lái)受到了廣泛關(guān)注。Hoang等[12]在對(duì)一維振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理的基礎(chǔ)上，建立二維CNN模型用于滾動(dòng)軸承故障診斷；鄢仁武等[13]采用連續(xù)小波變換處理信號(hào)，構(gòu)建AlexNet網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)了對(duì)斷路器故障的準(zhǔn)確診斷；Zhao等[14]在傳統(tǒng)殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(residual neural networks, ResNets)中加入了可變的動(dòng)態(tài)權(quán)重層，提高了殘差網(wǎng)絡(luò)的診斷精度。雖然CNN在實(shí)際應(yīng)用中取得了很好的效果，但仍面臨一些問(wèn)題亟待解決：一是隨著網(wǎng)絡(luò)層數(shù)的增加，梯度消失現(xiàn)象明顯，網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練困難；二是運(yùn)行工況日趨復(fù)雜及環(huán)境噪聲污染增大，傳統(tǒng)CNN提取故障相關(guān)特征能力不斷減弱。

為解決上述問(wèn)題，本文提出一種新的多尺度特征融合殘差塊(multi-scale feature fusion residual block, MSFFRB)的設(shè)計(jì)方法，基于此構(gòu)建了一維殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷。該網(wǎng)絡(luò)可以將一維數(shù)據(jù)直接作為輸入，無(wú)需進(jìn)行人為預(yù)處理或二維圖像信號(hào)轉(zhuǎn)化。同時(shí)該網(wǎng)絡(luò)還摒棄了傳統(tǒng)殘差塊中卷積核尺寸固定的設(shè)計(jì)思路，通過(guò)在殘差塊中將不同尺度的卷積層級(jí)聯(lián)在一起，不僅克服了網(wǎng)絡(luò)梯度消失問(wèn)題，還能提取多尺度特征信息，進(jìn)一步提高了網(wǎng)絡(luò)的診斷準(zhǔn)確度。試驗(yàn)結(jié)果表明，該模型具有較強(qiáng)的特征學(xué)習(xí)能力，在含噪聲信號(hào)測(cè)試中具有較高的診斷精度。

1 基礎(chǔ)理論

1.1 傳統(tǒng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

CNN是一種前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，主要由卷積層、池化層和全連接層組成，批標(biāo)準(zhǔn)化層和激活層也是其重要組成部分。近年來(lái)，LeNet、AlexNet、ResNet等新的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)不斷涌現(xiàn)，而且在圖像識(shí)別、語(yǔ)音處理等領(lǐng)域取得了很大成功[15]。

卷積層通過(guò)對(duì)上一層網(wǎng)絡(luò)輸出特征進(jìn)行局部卷積操作，將學(xué)習(xí)到的特征提取到下一層，其過(guò)程表示為

y=f(W*x+b)

(1)

式中：x為卷積層輸入；y為卷積層的輸出；W為當(dāng)前層的權(quán)重矩陣；*為卷積操作；b為卷積核的偏置；f()為激活函數(shù)，用于增強(qiáng)學(xué)習(xí)特征的非線性表達(dá)能力。目前，ReLU非線性映射函數(shù)應(yīng)用最為廣泛，不僅可以加速網(wǎng)絡(luò)收斂，而且在反向傳播過(guò)程中更容易學(xué)習(xí)優(yōu)化。

池化層可以壓縮特征圖尺寸，降低空間特征維數(shù),簡(jiǎn)化網(wǎng)絡(luò)計(jì)算的復(fù)雜度。池化層通常添加在卷積層后。常見(jiàn)的池化操作有：平均池化(average pooling)、最大池化(max pooling)、全局平均池化(global average pooling，GAP)等。本文中在網(wǎng)絡(luò)模型最后采用了GAP，它通過(guò)對(duì)每一個(gè)特征圖計(jì)算均值，在實(shí)現(xiàn)降維同時(shí)，極大的減少了網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。

批標(biāo)準(zhǔn)化(batch normalization，BN)層通常在卷積層和激活層之間使用，用于減少內(nèi)部協(xié)方差的漂移，加速網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過(guò)程。BN層可以將特征歸一化為固定分布，具體操作為

(2)

全連接層(full-connected layer)通常位于整個(gè)CNN結(jié)構(gòu)的最后，通過(guò)使用Softmax函數(shù)起到“分類器”的作用，以最小交叉熵?fù)p失作為目標(biāo)函數(shù)，對(duì)所學(xué)習(xí)到的特征信息進(jìn)行分類識(shí)別。Softmax函數(shù)定義為

(3)

式中：xi和f(xi)分別為Softmax的輸入和輸出；Nclass為分類個(gè)數(shù)；f(xi)為屬于第i類的預(yù)測(cè)概率。

1.2 殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

ResNets由He等[16]首次提出，它在CNN基礎(chǔ)上引入了殘差塊(residual block, RB)的結(jié)構(gòu)。RB包含一個(gè)跨層連接(shortcut connection)和一個(gè)由多個(gè)卷積操作構(gòu)成的主連接，RB最初結(jié)構(gòu)如圖1(a)所示。

傳統(tǒng)CNN隨著層數(shù)加深而導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)梯度逐漸消失，而在ResNets中，網(wǎng)絡(luò)梯度不僅可以逐層反向傳播，而且可以直接從RB尾端流向首端。這種跨層間的恒等映射連接有效解決了網(wǎng)絡(luò)深度增加時(shí)的梯度消失問(wèn)題，加快了模型的訓(xùn)練速度，優(yōu)化了訓(xùn)練效果。2016年，He等對(duì)RB結(jié)構(gòu)做了進(jìn)一步改進(jìn)，如圖1(b)所示，一方面調(diào)整了BN層、ReLU激活層及卷積層的次序；另一方面擴(kuò)大了Shortcut連接的恒等映射范圍。改進(jìn)后ResNets訓(xùn)練更為容易，泛化性更好。

圖1 殘差塊結(jié)構(gòu)

2 多尺度特征融合殘差網(wǎng)絡(luò)

2.1 多尺度特征融合殘差塊

旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障信號(hào)是典型的非線性、非平穩(wěn)信號(hào)，故障信息存在于信號(hào)不同的敏感頻帶范圍內(nèi)[17]。傳統(tǒng)特征提取方法中，多尺度故障特征能夠更好地表征機(jī)械故障信息，例如：多尺度模糊熵[18]、多尺度形態(tài)學(xué)濾波[19]、多尺度小波分析[20]等等。然而，在現(xiàn)有ResNets中，殘差塊中卷積核的尺寸是固定不變的，因此只能提取出特定尺度下的故障特征信息。卷積操作的尺度不同，對(duì)應(yīng)結(jié)果的頻率分辨率也不相同。因此，通過(guò)不同尺度大小的卷積層學(xué)習(xí)，能夠提取出更為全面的特征信息，進(jìn)而更為準(zhǔn)確地表征故障特征。

基于此，本文提出了一種新的RB設(shè)計(jì)方法。與Huang等提出多尺度級(jí)聯(lián)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(multi-scale cascade convolutional neural networks，MC-CNNs)不同，該方法不是將多尺度卷積層單獨(dú)置于網(wǎng)絡(luò)頂端，而是將其引入到RB中，取代了原有固定尺度的卷積層。該方法能夠在RB內(nèi)部實(shí)現(xiàn)多尺度故障特征的提取與融合，兼顧了跨層恒等映射與多尺度特征提取的優(yōu)勢(shì)。所提出的MSFFRB結(jié)構(gòu)如圖2所示，首先分別采用1×1，1×9，1×25，1×49等4種不同尺寸卷積核進(jìn)行卷積操作，提取不同尺度的特征信息；然后通過(guò)層間級(jí)聯(lián)(Concat)，將不同尺度的特征信息融合成新的輸出特征，接著進(jìn)行第二次多尺度卷積操作，通過(guò)層間級(jí)聯(lián)再次進(jìn)行融合；最后通過(guò)一個(gè)步長(zhǎng)為2的最大池化操作來(lái)降低所學(xué)習(xí)到的空間特征維數(shù)，進(jìn)一步提取較為重要的特征信息。為提高網(wǎng)絡(luò)的泛化能力，加速網(wǎng)絡(luò)的收斂速度，在所提RB中，卷積層前均采用了ReLU激活層，卷積層后均使用BN層。此外，在恒等映射過(guò)程中，我們采用了一個(gè)步長(zhǎng)為2的1×1卷積操作，來(lái)保證殘差塊首尾兩端空間特征維數(shù)相同。

圖2 多尺度特征融合殘差塊

2.2 多尺度特征融合殘差網(wǎng)絡(luò)

本文所提出的多尺度特征融合殘差網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，如圖3所示。借鑒文獻(xiàn)[21]中思想，故障沖擊共振波形及沖擊周期是表征部件故障狀態(tài)的重要因素，網(wǎng)絡(luò)首層采用了一個(gè)大尺度的卷積層來(lái)提取至少一個(gè)完整周期的故障沖擊特征。本文采用的是步長(zhǎng)為1，尺寸為1×100的32個(gè)卷積核對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行卷積操作，對(duì)于不同尺寸卷積核的影響，我們會(huì)在后面試驗(yàn)部分做進(jìn)一步對(duì)比分析。隨后，網(wǎng)絡(luò)模型采用的是2個(gè)MSFFRB。殘差塊數(shù)量過(guò)少會(huì)無(wú)法充分提取數(shù)據(jù)特征信息，而數(shù)量過(guò)多又會(huì)導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜，運(yùn)行效率下降。本文通過(guò)分析對(duì)比，最后選取2個(gè)MSFFRB構(gòu)建模型，后面通過(guò)網(wǎng)絡(luò)模型t-SNE可視化后特征信息聚類效果，進(jìn)一步驗(yàn)證了其合理性。接著對(duì)每個(gè)輸出特征圖進(jìn)行GAP處理，然后通過(guò)Dropout層減緩過(guò)擬合的影響。最后，使用全連接層并進(jìn)行Softmax分類輸出，對(duì)旋轉(zhuǎn)部件不同健康狀態(tài)進(jìn)行智能識(shí)別。網(wǎng)絡(luò)模型的具體參數(shù)設(shè)置如表1所示。需要說(shuō)明的是，本文所提出的殘差網(wǎng)絡(luò)模型在結(jié)構(gòu)上具有較強(qiáng)的靈活性，可以根據(jù)所分析數(shù)據(jù)的不同，選擇合適數(shù)量的RB搭建網(wǎng)絡(luò)模型。

圖3 多尺度特征融合殘差網(wǎng)絡(luò)

3 試驗(yàn)分析與討論

3.1 試驗(yàn)介紹

試驗(yàn)是在動(dòng)力傳動(dòng)故障診斷綜合試驗(yàn)臺(tái)(drivetrain dynamics simulator, DDS)上完成的。試驗(yàn)臺(tái)結(jié)構(gòu)如圖4所示，主要由電機(jī)、二級(jí)平行軸齒輪箱、磁勵(lì)制動(dòng)器等組成。齒輪箱中滾動(dòng)軸承和齒輪存在多種故障形式，試驗(yàn)共測(cè)試了13類不同工況，包括：1類正常、4類軸承故障、4類齒輪故障和4類軸承、齒輪復(fù)合故障，其中部分軸承和齒輪故障類型，如圖5所示，13類不同工況如表2所示。試驗(yàn)過(guò)程中，加速度傳感器安裝在齒輪箱頂蓋上，采樣頻率為12 800 Hz，齒輪箱輸入軸轉(zhuǎn)速為2 100 r/min。

圖4 測(cè)試試驗(yàn)臺(tái)

圖5 軸承、齒輪故障類型

表2 齒輪箱13類健康狀態(tài)

試驗(yàn)分析時(shí)，我們采用的深度學(xué)習(xí)框架為T(mén)ensorFlow，Python編程語(yǔ)言。計(jì)算機(jī)配置為：英特爾酷睿i7-9700K CPU，英偉達(dá)GeForce RTX 2070GPU顯卡，32 G內(nèi)存。

3.2 試驗(yàn)結(jié)果

針對(duì)每類工況，我們分別采集了1 200個(gè)信號(hào)樣本，每個(gè)樣本包含1 024個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，13工況共15 600個(gè)樣本。每類工況中，我們隨機(jī)選取1 000樣本作為訓(xùn)練樣本，200個(gè)作為測(cè)試樣本。訓(xùn)練樣本又被平均分為5個(gè)子集，一個(gè)子集作為驗(yàn)證集，其余4個(gè)是訓(xùn)練集。我們采用五折交叉驗(yàn)證方法對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，進(jìn)而確定最優(yōu)網(wǎng)絡(luò)模型。將測(cè)試集輸入網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行分析，測(cè)試過(guò)程重復(fù)5次，最終測(cè)試結(jié)果取均值。

樣本信號(hào)輸入網(wǎng)絡(luò)模型前，統(tǒng)一進(jìn)行了歸一化處理。試驗(yàn)過(guò)程采用了Adam優(yōu)化算法更新網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，網(wǎng)絡(luò)的超參數(shù)設(shè)置參考了Zhao等和He等的研究。網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過(guò)程中，初始學(xué)習(xí)率為0.001，每10個(gè)迭代步學(xué)習(xí)率減小到原來(lái)的1/10，共進(jìn)行40個(gè)迭代步訓(xùn)練，批量大小為16。13類樣本信號(hào)輸入本文所提網(wǎng)絡(luò)后訓(xùn)練和測(cè)試的分類準(zhǔn)確度和損失值，分別如圖6和圖7所示。從圖中可知，在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和測(cè)試過(guò)程中，網(wǎng)絡(luò)輸出的分類準(zhǔn)確率均達(dá)到100%，損失值為0，并且兩者在20個(gè)迭代步后都能夠達(dá)到有效收斂并保持穩(wěn)定。上述結(jié)果表明，網(wǎng)絡(luò)模型超參數(shù)選取較為合理，參數(shù)優(yōu)化過(guò)程基本正確，我們通過(guò)該網(wǎng)絡(luò)可以較為準(zhǔn)確地識(shí)別齒輪箱13類不同健康狀態(tài)。

圖6 網(wǎng)絡(luò)的分類準(zhǔn)確度

圖7 網(wǎng)絡(luò)的分類損失度

3.3 分析討論

為更符合實(shí)際工況，我們?cè)谠盘?hào)基礎(chǔ)上添加了不同信噪比(signal noise ratio, SNR)的高斯白噪聲，信噪比分別為-10 dB，-8 dB，-5 dB，-3 dB，3 dB和5 dB。將這些含噪信號(hào)輸入網(wǎng)絡(luò)，來(lái)進(jìn)一步驗(yàn)證所提網(wǎng)絡(luò)模型在噪聲工況下的可靠性。

根據(jù)Jia等[22]的研究，CNN中第1個(gè)卷積層相當(dāng)于一組帶通濾波器，不同尺寸大小的卷積核能夠提取信號(hào)中不同頻帶范圍內(nèi)的特征信息，卷積核尺寸越大，可以提取的頻帶范圍越寬，尺寸越小，可以提取的頻帶范圍越窄。因此，本文首先分析了所提網(wǎng)絡(luò)中首層卷積中卷積核尺寸大小對(duì)網(wǎng)絡(luò)性能的影響。首層卷積核尺寸分別設(shè)置為1×3，1×5，1×7，1×9，1×25，1×49，1×100，1×200，1×300和1×400，噪聲信號(hào)的測(cè)試結(jié)果如表3所示。從表3中可知，隨著首層卷積核尺寸的不斷增大，診斷結(jié)果均出現(xiàn)了一個(gè)由遞增到遞減的變化過(guò)程。究其原因，如果首層卷積中頻帶范圍過(guò)小，特征信息會(huì)無(wú)法提取或提取不足；頻帶范圍過(guò)大，提取的信息中又包含了過(guò)多的干擾成分。整體來(lái)看，當(dāng)所提網(wǎng)絡(luò)模型首層卷積的卷積核尺寸為1×100時(shí)，網(wǎng)絡(luò)模型性能達(dá)到最優(yōu)。

表3 首層不同尺寸卷積核的分類結(jié)果

為進(jìn)一步分析本文所提網(wǎng)絡(luò)模型的優(yōu)越性，我們選取傳統(tǒng)CNNs、1D-LeNets、1D-AlexNets、ResNets及MC-CNNs等5種網(wǎng)絡(luò)模型與本文所提網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行對(duì)比。其中，傳統(tǒng)CNNs中卷積層數(shù)與本文所提方法相同，ResNets采用的是改進(jìn)后殘差塊(見(jiàn)圖1(b))，殘差塊數(shù)量與本文所提網(wǎng)絡(luò)殘差塊數(shù)量相同。針對(duì)不同信噪比的噪聲信號(hào)及原信號(hào)，上述方法的診斷結(jié)果如圖8所示。從圖8中可知，隨著噪聲的增大，所有方法的診斷精度均明顯下降，可見(jiàn)信號(hào)中噪聲干擾會(huì)嚴(yán)重影響網(wǎng)絡(luò)模型的診斷精度。因此網(wǎng)絡(luò)模型抗噪性的優(yōu)劣程度很大程度上決定了該網(wǎng)絡(luò)的整體性能?？偟膩?lái)看，本文方法在分析不同信噪比信號(hào)時(shí)，診斷精度均為最優(yōu)，尤其是針對(duì)信噪比為-10 dB的樣本信號(hào)時(shí)，MC-CNNs和ResNets方法的準(zhǔn)確率分別為72.42%和66.96%，本文方法要分別高出4.77%和10.23%。通過(guò)上述對(duì)比分析，證實(shí)了所提方法在不同程度噪聲干擾下，具有更好的抗噪性能，診斷精度更高。

圖8 不同噪聲程度下測(cè)試結(jié)果的比較

t-SNE作為一種用于挖掘高維數(shù)據(jù)的非線性降維算法，能夠很好的將高維數(shù)據(jù)映射到二維空間?；诖?，我們通過(guò)t-SNE對(duì)所提網(wǎng)絡(luò)不同階段的特征聚類結(jié)果進(jìn)行可視化分析，進(jìn)而觀察網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部的特征學(xué)習(xí)過(guò)程。原信號(hào)輸入所提網(wǎng)絡(luò)后不同階段的特征分布情況，如圖9所示。從圖9中可知，在網(wǎng)絡(luò)輸入端，不同工況的特征信息混在一起，隨著網(wǎng)絡(luò)深度增加，逐漸分離。第2個(gè)MSFFRB后，不同工況的特征信息已彼此分離，沒(méi)有疊加。最終，在網(wǎng)絡(luò)輸出端，13類不同工況的特征信息彼此完全分離。作為對(duì)比，我們構(gòu)建了由3個(gè)MSFFRB組成的網(wǎng)絡(luò)模型，同樣對(duì)原信號(hào)進(jìn)行分析，該網(wǎng)絡(luò)模型不同階段的特征分布情況，如圖10所示。從圖10中可知，不同工況的特征信息也在第2個(gè)MSFFRB后出現(xiàn)了較為明顯的聚類分離，模型最終的分類準(zhǔn)確率也為100%。上述分析說(shuō)明本文選取2個(gè)MSFFRB構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)模型可以準(zhǔn)確識(shí)別不同類型的健康狀態(tài)。

圖9 所提網(wǎng)絡(luò)的可視化結(jié)果

圖10 包含3個(gè)MSFFRB網(wǎng)絡(luò)的可視化結(jié)果

4 結(jié) 論

(1)本文提出了一種新的多尺度特征融合殘差塊設(shè)計(jì)方法。該方法能夠?qū)⒉煌叨鹊木矸e操作級(jí)聯(lián)在一起，提取多尺度特征信息，克服了傳統(tǒng)卷積操作只能提取單一尺度特征信息的缺點(diǎn)。并且，該方法是在殘差塊內(nèi)部實(shí)現(xiàn)了多尺度特征信息的提取與融合，同時(shí)兼顧了殘差網(wǎng)絡(luò)跨層恒等映射與多尺度特征提取的優(yōu)勢(shì)。

(2)本文基于MSFFRB構(gòu)建了一維殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，不僅有效解決了網(wǎng)絡(luò)深度增加時(shí)梯度消失問(wèn)題，還能較為全面地提取信號(hào)中多尺度特征信息。通過(guò)與當(dāng)前多種網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行比較，所提方法具有更好的抗噪性能，分類準(zhǔn)確性更好，可有效用于旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷。同時(shí)，該網(wǎng)絡(luò)在結(jié)構(gòu)上具有較強(qiáng)的靈活性，可根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行擴(kuò)展。