基于改進(jìn)一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的滾動(dòng)軸承故障識(shí)別

王 琦， 鄧林峰， 趙榮珍

(蘭州理工大學(xué) 機(jī)電工程學(xué)院，蘭州 730050)

滾動(dòng)軸承廣泛應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)設(shè)備中，是旋轉(zhuǎn)機(jī)械的核心部件，其健康狀態(tài)對(duì)機(jī)械設(shè)備的性能、效率和使用壽命有巨大影響[1]。因此，滾動(dòng)軸承狀態(tài)監(jiān)測(cè)及識(shí)別對(duì)于維護(hù)機(jī)械設(shè)備穩(wěn)定運(yùn)行至關(guān)重要。軸承振動(dòng)信號(hào)中包含軸承狀態(tài)信息，通過(guò)對(duì)其進(jìn)行分析處理可識(shí)別軸承故障狀態(tài)。然而隨著軸承監(jiān)測(cè)點(diǎn)增多，數(shù)據(jù)量增大，傳統(tǒng)故障診斷方法已不能滿(mǎn)足大數(shù)據(jù)故障分析識(shí)別的要求[2]。因此，基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的智能故障診斷方法成為當(dāng)前一個(gè)研究熱點(diǎn)。

近年來(lái)，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的深度學(xué)習(xí)[3]方法以其強(qiáng)大的非線性關(guān)系表達(dá)和特征提取能力被廣大學(xué)者引入機(jī)械故障診斷領(lǐng)域，諸如深度置信網(wǎng)絡(luò)、堆疊自編碼器、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(convolutional neural network,CNN)等深度學(xué)習(xí)方法在故障診斷中得到廣泛應(yīng)用[4]并取得了較好的研究成果。Tamilselvan等[5]提出了一種基于深度置信網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法，分別對(duì)飛機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)和變壓器進(jìn)行了故障辨識(shí)，驗(yàn)證了深度學(xué)習(xí)方法在故障模式識(shí)別方面的優(yōu)勢(shì)及可行性。郭亮等[6]通過(guò)集成信號(hào)的時(shí)域、頻域和小波域的混合特征，利用3層堆疊稀疏自編碼器和Softmax回歸分類(lèi)，最終實(shí)現(xiàn)了滾動(dòng)軸承故障的準(zhǔn)確診斷。Liu等[7]提出了一種基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和自編碼的滾動(dòng)軸承故障診斷方法，可對(duì)噪聲環(huán)境下的滾動(dòng)軸承故障實(shí)現(xiàn)有效診斷。

作為深度學(xué)習(xí)技術(shù)的一種主流算法，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以局部計(jì)算、權(quán)值共享和端對(duì)端等特點(diǎn)，受到特別多的關(guān)注并應(yīng)用于機(jī)械故障診斷。Zeng等[8]將原始振動(dòng)信號(hào)經(jīng)過(guò)S變換后的時(shí)頻圖作為CNN輸入，能夠自動(dòng)提取故障特征并識(shí)別出齒輪箱故障。李恒等[9]將原始時(shí)域信號(hào)進(jìn)行快速傅里葉變換后的時(shí)頻譜圖輸入CNN，實(shí)現(xiàn)了滾動(dòng)軸承故障的準(zhǔn)確辨識(shí)。Hoang等[10]通過(guò)將原始振動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)換為二維灰度圖像并結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的策略，對(duì)滾動(dòng)軸承故障能夠進(jìn)行準(zhǔn)確診斷。Peng等[11]提出了一種包含殘差塊的一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，該模型使用寬卷積和Dropout技術(shù)增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力，通過(guò)試驗(yàn)驗(yàn)證，并與其他深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行對(duì)比發(fā)現(xiàn)，該模型可以達(dá)到更高的故障診斷精度。

雖然以上基于深度學(xué)習(xí)的故障診斷方法都取得了一定的研究成果，但并沒(méi)有考慮過(guò)多的模型參數(shù)會(huì)導(dǎo)致學(xué)習(xí)效率降低的缺陷，這在很大程度上將影響模型的應(yīng)用性能，使其在解決實(shí)際診斷問(wèn)題時(shí)難以達(dá)到期望效果。針對(duì)上述問(wèn)題，本文提出一種基于改進(jìn)一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的滾動(dòng)軸承故障識(shí)別(fault recognition based on improved one-dimensional convolutional neural network, FRICNN-1D)方法。其在傳統(tǒng)CNN基礎(chǔ)上，使用1×1卷積核增強(qiáng)模型非線性表達(dá)能力，同時(shí)結(jié)合全局平均池化降低模型參數(shù)量和計(jì)算量，以增強(qiáng)其適應(yīng)性和穩(wěn)定性。最后，利用滾動(dòng)軸承故障數(shù)據(jù)對(duì)該方法的性能進(jìn)行了驗(yàn)證，并通過(guò)與多種故障診斷方法對(duì)比分析，進(jìn)一步證實(shí)了該方法的有效性。

1 理論基礎(chǔ)

1.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

CNN是一種特殊結(jié)構(gòu)的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，主要由輸入層、卷積層、池化層、全連接層和輸出層構(gòu)成。

卷積層使用設(shè)置的卷積核對(duì)所在層的輸入特征圖按照步長(zhǎng)依次對(duì)其進(jìn)行局部卷積運(yùn)算，在輸入特征圖上遍歷一次卷積運(yùn)算后輸出相應(yīng)的特征圖。由于卷積核的參數(shù)共享機(jī)制，每一個(gè)卷積核都會(huì)輸出一個(gè)特征圖，卷積核的數(shù)目則為輸出特征圖的深度。具體的卷積運(yùn)算如式(1)所示。

(1)

通常在卷積層之后使用激活函數(shù)對(duì)其輸出特征圖進(jìn)行非線性變換，提高網(wǎng)絡(luò)的非線性表達(dá)能力。本文采用線性整流(rectified linear unit，ReLU)函數(shù)來(lái)加速模型的收斂，其計(jì)算過(guò)程如式(2)所示。

yl=f(xl)=max{0,xl}

(2)

式中：xl為式(1)卷積運(yùn)算得到的輸出特征圖;yl為xl經(jīng)過(guò)ReLU激活操作后的輸出值。

池化層的主要目的是通過(guò)改變特征圖的寬度來(lái)減少網(wǎng)絡(luò)參數(shù)和計(jì)算量，同時(shí)保留重要特征。池化主要分為平均池化和最大池化，本文將采用最大池化操作，也就是將輸入特征圖在池化核感知域中的最大值輸出。具體的最大池化運(yùn)算過(guò)程如式(3)所示。

(3)

全連接層的作用是將交替的卷積層和池化層所提取到的特征進(jìn)行整合并再次提取。具體的做法是將最后一個(gè)卷積層或者池化層的輸出特征圖展平為一維特征向量，并進(jìn)一步對(duì)特征進(jìn)行提取，全連接層的運(yùn)算過(guò)程如式(4)所示。

yl=f((wl)Txl-1+bl)

(4)

式中：xl-1為第l-1層的輸出值;wl為權(quán)重;yl為l層的輸出;bl為偏置項(xiàng);f(·)為激活函數(shù)。最后將輸出和SoftMax分類(lèi)器連接，完成分類(lèi)任務(wù)。Softmax函數(shù)的計(jì)算過(guò)程如式(5)所示。

(5)

式中：xi為輸出層第i個(gè)神經(jīng)元的激活值;C為類(lèi)別數(shù);p(xi)為輸出層神經(jīng)元的概率輸出。Softmax函數(shù)將每個(gè)神經(jīng)元的輸出映射到(0,1)概率空間，概率值越大對(duì)應(yīng)類(lèi)別的可能性越高[12]。

1.2 全局平均池化層

全局平均池化[13](global average pooling, GAP)操作分別將最后一個(gè)卷積層或池化層的輸出特征圖進(jìn)行空間平均操作。與全連接層相比，GAP層能夠增強(qiáng)特征與目標(biāo)類(lèi)別之間的相關(guān)性，同時(shí)GAP層中沒(méi)有需要訓(xùn)練的參數(shù)，因此可以大幅減少網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)和計(jì)算量，有效防止過(guò)擬合，使得學(xué)習(xí)到的特征魯棒性更好。GAP的具體計(jì)算公式如式(6)所示。

(6)

1.3 批量歸一化

批量歸一化(batch normalization, BN)操作類(lèi)似于一種標(biāo)準(zhǔn)化操作，在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中添加BN層的目的是減少內(nèi)部協(xié)變量轉(zhuǎn)移，以提高網(wǎng)絡(luò)的性能和增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力。BN層主要放置在卷積層之后，其具體計(jì)算過(guò)程如式(7)所示。

(7)

yl=γxl+β

2 FRICNN-1D方法

2.1 FRICNN-1D模型的構(gòu)建

本文在CNN的基礎(chǔ)上，提出基于改進(jìn)一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的滾動(dòng)軸承故障識(shí)別模型(FRICNN-1D)，具體的模型結(jié)構(gòu)如圖1所示。其包括9個(gè)卷積層，3個(gè)最大池化層以及1個(gè)全局平均池化層，各層之間的兩個(gè)箭頭分別表示網(wǎng)絡(luò)的前向傳播和反向傳播過(guò)程。相比傳統(tǒng)的CNN，F(xiàn)RICNN-1D主要做了如下改進(jìn)。

(1) FRICNN-1D直接以原始的時(shí)域振動(dòng)信號(hào)作為輸入，為了適應(yīng)一維時(shí)域振動(dòng)信號(hào)時(shí)間序列的結(jié)構(gòu)特性，F(xiàn)RICNN-1D的卷積核和池化核均為一維結(jié)構(gòu)。

(2) FRICNN-1D的第一層采用大尺寸卷積核，目的是為了增大感受野，獲取更多的數(shù)據(jù)并為網(wǎng)絡(luò)后續(xù)層提供更多信息。對(duì)于實(shí)際故障診斷而言，大卷積核可以更好地抑制高頻噪聲[14]。

(3) 每層卷積操作后，再進(jìn)行批量歸一化操作以增強(qiáng)模型的泛化能力。

(4) 在FRICNN-1D結(jié)構(gòu)中使用1×1卷積核，其作用為：①在不顯著增加模型訓(xùn)練參數(shù)的前提下，增強(qiáng)模型的非線性表達(dá)能力[15-16]；②壓縮特征通道并保留顯著特征；③實(shí)現(xiàn)跨通道特征融合。

(5) 使用GAP層代替全連接層，可減少模型參數(shù)和計(jì)算復(fù)雜度，且能防止過(guò)擬合現(xiàn)象。由于GAP層的輸出和Softmax分類(lèi)器相連接，需將FRICNN-1D最后一個(gè)卷積層的卷積核數(shù)量設(shè)置為故障類(lèi)別數(shù)。

圖1 FRICNN-1D的結(jié)構(gòu)

Fig.1 The structure of FRICNN-1D

本文構(gòu)建的FRICNN-1D模型以原始時(shí)域振動(dòng)信號(hào)作為輸入，前向傳播并通過(guò)交替的卷積層和最大池化層逐層完成故障特征的自動(dòng)提取，利用GAP對(duì)所提取的特征進(jìn)行全局整合，并通過(guò)Softmax分類(lèi)器進(jìn)行故障辨識(shí)。然后以交叉熵度量Softmax函數(shù)的輸出概率分布和故障類(lèi)別的概率分布間的差異性，并將其作為損失函數(shù)。交叉熵的具體計(jì)算公式如式(8)所示。

(8)

式中：p(x)為樣本x的真實(shí)分類(lèi)結(jié)果;q(x)為樣本x的Softmax輸出分類(lèi)結(jié)果。最后通過(guò)反向傳播來(lái)更新權(quán)值和偏置使損失函數(shù)最小，以達(dá)到FRICNN-1D的設(shè)計(jì)要求。

2.2 FRICNN-1D方法的流程設(shè)計(jì)

基于FRICNN-1D的滾動(dòng)軸承故障識(shí)別方法主要分為3個(gè)環(huán)節(jié)：①數(shù)據(jù)集準(zhǔn)備；②模型訓(xùn)練；③模型測(cè)試。其具體實(shí)施步驟如下：

步驟1將采集的滾動(dòng)軸承故障信號(hào)分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，并做標(biāo)記。

步驟2對(duì)FRICNN-1D模型的權(quán)值和偏置參數(shù)進(jìn)行初始化。

步驟3將訓(xùn)練集輸入FRICNN-1D，并前向傳播。

步驟4根據(jù)式(8)計(jì)算損失函數(shù)Loss，并通過(guò)反向傳播更新模型的權(quán)值和偏置，使Loss的值最小。

步驟5若滿(mǎn)足訓(xùn)練要求，則完成FRICNN-1D的訓(xùn)練；若不滿(mǎn)足訓(xùn)練要求，則返回步驟3。

步驟6使用訓(xùn)練好的FRICNN-1D對(duì)測(cè)試集進(jìn)行故障分類(lèi)識(shí)別。

與上述步驟對(duì)應(yīng)的流程如圖2所示。

圖2 故障識(shí)別方法的流程圖

3 滾動(dòng)軸承故障識(shí)別試驗(yàn)

3.1 數(shù)據(jù)集介紹

試驗(yàn)數(shù)據(jù)取自凱斯西儲(chǔ)大學(xué)(CWRU)滾動(dòng)軸承故障數(shù)據(jù)集[17]。其軸承型號(hào)為深溝球軸承SKF6205，軸承的運(yùn)行狀態(tài)包括正常(N)、內(nèi)圈故障(IF)、滾動(dòng)體故障(BF)和外圈故障(OF)，且每類(lèi)故障都包含0.177 8 mm、0.355 6 mm和0.533 4 mm 3種故障直徑，因此可形成10種運(yùn)行狀態(tài)。故障數(shù)據(jù)的采樣頻率為12 kHz。

考慮到訓(xùn)練FRICNN-1D所需樣本數(shù)量，本文采用重疊采樣[18]的方式來(lái)獲取數(shù)據(jù)樣本。采樣方式如圖3所示，即從原始信號(hào)中進(jìn)行截取訓(xùn)練樣本時(shí)，每一個(gè)樣本與其后一個(gè)樣本部分重疊。采用重疊采樣技術(shù)既滿(mǎn)足FRICNN-1D的訓(xùn)練要求，也可避免由于常規(guī)截取方式導(dǎo)致信號(hào)邊緣特征丟失的現(xiàn)象。

圖3 重疊采樣技術(shù)

本文選用的試驗(yàn)數(shù)據(jù)是驅(qū)動(dòng)端采集得到的，其中每個(gè)數(shù)據(jù)樣本包含2 048個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)[19]。試驗(yàn)驗(yàn)證共準(zhǔn)備了4個(gè)數(shù)據(jù)集，其具體信息如表1所示。

表1 試驗(yàn)數(shù)據(jù)集

3.2 FRICNN-1D參數(shù)設(shè)置

在構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，針對(duì)不同任務(wù)，選擇恰當(dāng)合理的參數(shù)對(duì)模型性能有很大提升。因此，本文在構(gòu)建FRICNN-1D過(guò)程中，對(duì)一些影響模型準(zhǔn)確率和訓(xùn)練速度的參數(shù)進(jìn)行選取，如卷積核尺寸和步長(zhǎng)、批處理樣本數(shù)目(Batchsize)、優(yōu)化器類(lèi)型等。通過(guò)重復(fù)試驗(yàn)選取模型參數(shù)，選取過(guò)程遵循單一變量原則，最終得到FRICNN-1D的結(jié)構(gòu)參數(shù)如表2所示。

表2 FRICNN-1D結(jié)構(gòu)參數(shù)

在模型的訓(xùn)練過(guò)程中，通常將訓(xùn)練集分為多個(gè)Batchsize，并依次輸入模型進(jìn)行訓(xùn)練。但是，Batchsize太小會(huì)導(dǎo)致模型不易收斂，太大會(huì)降低模型的泛化性能。因此，為選擇合適的Batchsize，分別設(shè)置其為16、32、64和128時(shí)進(jìn)行試驗(yàn)，結(jié)果如圖4所示。

從圖4可見(jiàn)，當(dāng)Batchsize為32和64時(shí)，初始訓(xùn)練階段模型準(zhǔn)確率較高，且在訓(xùn)練至第10個(gè)迭代批次(Epoch)時(shí)趨于收斂。雖然當(dāng)Epoch小于7時(shí)，Batchsize為32的模型準(zhǔn)確率比Batchsize為64的更高，但在第7個(gè)Epoch之后二者基本保持一致；同時(shí)，考慮到Batchsize對(duì)模型訓(xùn)練速度的影響，本文選取Batchsize為64。

針對(duì)不同的深度學(xué)習(xí)模型和分類(lèi)任務(wù)，選擇合適的優(yōu)化器對(duì)于提高模型訓(xùn)練速度和分類(lèi)準(zhǔn)確率具有重要作用[20]。因此，在訓(xùn)練FRICNN-1D過(guò)程中分別選擇Adagrad、Adam、Adadelta、RMSprop和SGD 5種優(yōu)化器進(jìn)行分析對(duì)比，結(jié)果如圖5所示。從圖5可以看出，Adam使得模型的訓(xùn)練過(guò)程最快收斂，且準(zhǔn)確率也最高，故本文選取Adam作為優(yōu)化器。

圖5 不同優(yōu)化器對(duì)訓(xùn)練結(jié)果的影響

3.3 試驗(yàn)結(jié)果對(duì)比及分析

本文試驗(yàn)是在以Tensorflow為后端的Keras環(huán)境中進(jìn)行，為避免試驗(yàn)結(jié)果的隨機(jī)性偏差，所有試驗(yàn)均采用5折交叉驗(yàn)證法。

為說(shuō)明本文方法的有效性，將其與CNN-1D、Zhang等和周奇才等的方法3種智能故障識(shí)別模型進(jìn)行對(duì)比。其中，CNN-1D模型是將FRICNN-1D中的1×1卷積核去除，并使用神經(jīng)元個(gè)數(shù)為100的全連接層代替全局平均池化層，同時(shí)為防止過(guò)產(chǎn)生擬合現(xiàn)象，在其全連接層使用Dropout操作。

試驗(yàn)結(jié)果如表3所示，可以看到4種智能故障識(shí)別模型在表1所示的4個(gè)數(shù)據(jù)集上都達(dá)到了很高的故障識(shí)別率，說(shuō)明CNN具有出色的故障特征提取和分類(lèi)能力。但相比之下，本文所提出的FRICNN-1D模型可以達(dá)到更高的故障識(shí)別率，尤其對(duì)數(shù)據(jù)集A、C和D的識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到了100%，且平均準(zhǔn)確率為4種模型中最高的99.98%；此外，本文所構(gòu)建的模型相比其他3種模型具有更少的參數(shù)，所以模型訓(xùn)練過(guò)程也相對(duì)更簡(jiǎn)單，易收斂。因此，本文方法不僅具有更高的故障識(shí)別能力，而且訓(xùn)練時(shí)間更短，效率更高。

表3 不同故障診斷模型的診斷結(jié)果對(duì)比

3.4 泛化性分析

為驗(yàn)證本文方法的泛化能力，分別使用數(shù)據(jù)集B和C訓(xùn)練模型，然后利用剩余3個(gè)數(shù)據(jù)集測(cè)試模型的識(shí)別準(zhǔn)確率，并與3.3節(jié)中所述3種智能故障識(shí)別模型進(jìn)行對(duì)比分析，結(jié)果如圖6所示。圖中B→A表示使用數(shù)據(jù)集B訓(xùn)練模型，使用數(shù)據(jù)集A測(cè)試模型。

圖6 變負(fù)載軸承的故障識(shí)別結(jié)果

從圖6可見(jiàn)，當(dāng)訓(xùn)練集和測(cè)試集是軸承在不同負(fù)載狀況下采集的數(shù)據(jù)時(shí)，4種方法的故障識(shí)別率均出現(xiàn)不同程度的下降，這主要是負(fù)載發(fā)生變化導(dǎo)致軸承故障數(shù)據(jù)集間存在一些分布差異。但是，本文方法在上述情況下的故障識(shí)別率均明顯高于其他3種故障識(shí)別方法，且無(wú)論以數(shù)據(jù)集B還是數(shù)據(jù)集C作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，本文方法對(duì)剩余3個(gè)數(shù)據(jù)集的識(shí)別準(zhǔn)確率都超過(guò)了96%，明顯高于其他3種方法。由此說(shuō)明，當(dāng)故障數(shù)據(jù)集存在一定分布差異時(shí)，F(xiàn)RICNN-1D仍可以實(shí)現(xiàn)軸承故障的準(zhǔn)確識(shí)別。

3.5 特征可視化分析

為了進(jìn)一步分析本文方法的有效性，利用t-分布鄰域嵌入(t-distribution stochastic neighbor embedding, t-SNE)算法分別對(duì)數(shù)據(jù)集A在FRICNN-1D各層上提取到的故障特征進(jìn)行二次處理，以獲取更重要敏感的故障特征信息，處理得到的結(jié)果如圖7所示。其中，圖7(a)～圖7(l)分別表示FRICNN-1D各層上所提取的故障特征經(jīng)t-SNE處理后的前兩維特征分布狀態(tài)。

由圖7可見(jiàn)：① 原始信號(hào)經(jīng)過(guò)第一層大尺寸卷積核卷積操作后，與故障特征交疊的正常信號(hào)特征已經(jīng)分離并聚集在一起，并且部分不同類(lèi)別的故障特征也有逐漸分離的趨勢(shì)；② 經(jīng)過(guò)第二層1×1卷積操作后，同一類(lèi)別的故障特征也開(kāi)始逐漸靠近；③ 經(jīng)過(guò)Conv3卷積操作后，不同類(lèi)別的故障特征基本上可以區(qū)分開(kāi)，只有少數(shù)故障特征仍交疊在一起；④ Conv4卷積操作可將交疊在一起的IF0.355 6和OF0.355 6故障特征有效分離；⑤ 隨著模型深度增加，各類(lèi)故障特征的可分性和聚集性越來(lái)越好，說(shuō)明隨著深度增加，F(xiàn)RICNN-1D的非線性表達(dá)能力越強(qiáng)；⑥ 全局平均池化層能將提取到的故障特征進(jìn)行全局整合并通過(guò)Softmax函數(shù)完成故障數(shù)據(jù)的分類(lèi)。

(a) Input

綜上，本文構(gòu)建的FRICNN-1D模型能夠從原始故障數(shù)據(jù)集中提取出重要故障特征信息，并實(shí)現(xiàn)軸承故障的準(zhǔn)確識(shí)別。

3.6 滾動(dòng)軸承故障實(shí)例分析

為進(jìn)一步驗(yàn)證方法的廣泛適用性及穩(wěn)定性，將本文所構(gòu)建的FRICNN-1D故障識(shí)別模型用于如圖8所示的HZXT-DS-001型雙跨綜合故障模擬試驗(yàn)臺(tái)的軸承故障識(shí)別。軸承型號(hào)為NSK6038深溝球軸承，其狀態(tài)包括正常(N)、滾動(dòng)體故障(BF)、內(nèi)圈故障(IF)、外圈故障(OF)及保持架故障(CF)共5種狀態(tài)。振動(dòng)信號(hào)的采樣頻率設(shè)為8 kHz。

圖8 HZXT-DS-001型雙跨綜合故障模擬試驗(yàn)臺(tái)

轉(zhuǎn)子的平穩(wěn)轉(zhuǎn)速為2 600 r/min，考慮到故障特征信息的完整性及分析處理過(guò)程的高效性，取每個(gè)振動(dòng)信號(hào)樣本的采樣點(diǎn)為2 048。采集軸承5種運(yùn)行狀態(tài)的原始時(shí)域振動(dòng)信號(hào)，如圖9所示。

從圖9可見(jiàn)，滾動(dòng)軸承5種運(yùn)行狀態(tài)的振動(dòng)信號(hào)存在一定差別，尤其對(duì)于內(nèi)圈故障狀態(tài)，與其他4種狀態(tài)相比，其振動(dòng)信號(hào)中存在明顯的沖擊成分，且幅值較大，幾乎是其他狀態(tài)信號(hào)幅值的10倍。但是，仍難以通過(guò)5種運(yùn)行狀態(tài)的原始振動(dòng)信號(hào)直接對(duì)軸承故障狀態(tài)進(jìn)行準(zhǔn)確地分類(lèi)辨識(shí)，需要對(duì)原始振動(dòng)信號(hào)做后續(xù)處理，才能實(shí)現(xiàn)軸承不同狀態(tài)的有效識(shí)別。

(a) N

為準(zhǔn)確識(shí)別上述滾動(dòng)軸承5種運(yùn)行狀態(tài)，每種狀態(tài)取訓(xùn)練樣本數(shù)為100，測(cè)試樣本數(shù)為50，然后利用本文所構(gòu)建的FRICNN-1D模型對(duì)樣本信號(hào)進(jìn)行分析處理；同時(shí)，為顯示本文方法更強(qiáng)大的軸承故障狀態(tài)識(shí)別能力，使用3.3節(jié)中所述其他3種智能故障識(shí)別模型也分別處理樣本信號(hào)，并將4種方法的故障識(shí)別結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，結(jié)果如圖10所示。

從圖10可見(jiàn)，本文構(gòu)建的FRICNN-1D模型的故障識(shí)別率明顯高于其他3種故障識(shí)別模型，且準(zhǔn)確率的誤差限也最小。由此說(shuō)明，對(duì)于實(shí)際的滾動(dòng)軸承故障識(shí)別任務(wù)，本文方法與其他3種智能故障識(shí)別模型相比，具有更好的適用性和更高的準(zhǔn)確率。

圖10 不同模型的故障識(shí)別結(jié)果

4 結(jié) 論

(1) 本文提出了一種基于改進(jìn)一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的滾動(dòng)軸承故障識(shí)別方法。該方法可直接作用在原始一維振動(dòng)信號(hào)上，無(wú)需進(jìn)行人工特征提取。

(2) 通過(guò)在模型的第一層使用大尺寸卷積核，可以獲取更多故障信息并傳遞給網(wǎng)絡(luò)的后續(xù)層；通過(guò)引入1×1卷積核，在只增加少量模型參數(shù)的同時(shí)增強(qiáng)了模型的非線性表達(dá)能力；使用全局平均池化層代替了傳統(tǒng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全連接層，很大程度上減少了模型的參數(shù)和計(jì)算量，可有效防止過(guò)擬合現(xiàn)象。

(3) 試驗(yàn)結(jié)果表明，該方法相比于其他智能故障識(shí)別模型可以達(dá)到更高的故障識(shí)別率，且模型的參數(shù)更少，易于訓(xùn)練；同時(shí)該方法可以有效識(shí)別實(shí)際滾動(dòng)軸承的故障狀態(tài)，具有廣泛的適用性。