基于MSDS-CNN的滾動軸承故障診斷方法

王秀芳,李月明

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

0 引 言

由于電機為很多工業(yè)生產(chǎn)提供動力,因此對其進行及時高效的故障診斷可以避免經(jīng)濟損失和安全事故的發(fā)生。據(jù)分析報道,40%左右的電機故障是由軸承發(fā)生故障引發(fā)的[1]。保證滾動軸承的健康狀態(tài)是電機設(shè)備正常運行的關(guān)鍵,故對其故障進行實時智能診斷具有重要的工程應(yīng)用價值。

傳統(tǒng)的故障診斷方法利用人為設(shè)計進行特征提取,比如頻譜分析[2]、經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解[3]等,此類方法耗時耗力。經(jīng)典分類模型包括人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN：Artificial Neural Networks)[4]、支持向量機(SVM：Support Vector Machine)[5]等。這些方法首先從頻域或時頻域提取軸承故障信號的特征,然后對特征進行學(xué)習,建立模型,再利用訓(xùn)練好的模型進行故障診斷,雖然其可以在故障診斷中獲得一定的效果,但對淺層的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)卻難以提取深層特征信息[6]。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN：Convolutional Neural Network)具有優(yōu)異的特征提取能力,廣泛應(yīng)用于軸承故障診斷等分類工作中。Zhang等[7]采用批量標準化和小批量訓(xùn)練的方法提高了CNN在強噪聲場景下的軸承故障診斷精度。沈濤等[8]提出一種基于CNN和長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM：Long Short Term Memory)的診斷模型。董紹江等[9]針對噪聲干擾下的故障診斷提出一種抗噪多核卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。曹潔等[10]針對滾動軸承中數(shù)據(jù)不平衡分布的問題提出一種首層為大尺度卷積核的WKFL-1DCNN(1DCNN with Width Kernel of First Layer)模型,取得了較好的效果。以上方法存在模型參數(shù)量較多和計算量過大的問題,而大多移動端設(shè)備內(nèi)存和資源有限,使這些網(wǎng)絡(luò)模型不能順利移植到嵌入式設(shè)備中用于實時故障診斷。

針對以上問題,筆者提出一種輕量又高效的模型MSDS-CNN(Multi-Scale Depth Separable Convolutional Neural Network),該模型將原始軸承振動信號作為輸入,進行特征提取并完成故障分類。設(shè)計多尺度深度可分離結(jié)構(gòu)對傳統(tǒng)卷積的輸出特征進行并行提取和特征融合,在不同尺度的深度可分離卷積層分別后添加Dropout層,輸出端使用全局平均池化層替換全連接層,以實現(xiàn)電機軸承的故障診斷。

1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

CNN通常由卷積層、池化層和全連接層3個模塊組成。

1.1 卷積層(Convolution Layer)

傳統(tǒng)卷積層主要用于學(xué)習輸入數(shù)據(jù)的特征表示,由一些卷積核構(gòu)成,卷積核的功能是計算不同的特征圖,其公式為

(1)

1.2 池化層(Pooling Layer)

池化層負責對網(wǎng)絡(luò)進行降維操作,使結(jié)構(gòu)不易出現(xiàn)過擬合[11]。最大池化層[11]即選擇區(qū)域內(nèi)神經(jīng)元的最大活性值代表該區(qū)域,表達式為

yk=maxxi

(2)

其中xi為區(qū)域中每個神經(jīng)元的活性值。

1.3 全連接層(Fully Connected Layer)

卷積層與池化層堆疊后,形成一層或多層全連接層,在整個卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中起分類作用[12],全連接層正向傳播公式如下

(3)

據(jù)統(tǒng)計分析,傳統(tǒng)CNN網(wǎng)絡(luò)中FC層引入的參數(shù)量占模型總參數(shù)量的80%～90%[13-14],而且添加FC層的CNN模型訓(xùn)練參數(shù)量大、不適用于軸承故障的實時診斷[11]。

2 MSDS-CNN軸承故障診斷模型

筆者提出的故障診斷模型的具體結(jié)構(gòu)如圖1所示,該模型由標準卷積層、最大池化層、深度可分離卷積層、Dropout層及全局平均池化層組成。為有效提取原始數(shù)據(jù)的特征信息,輕量級網(wǎng)絡(luò)的首層仍采用標準卷積。筆者構(gòu)建了多尺度深度可分離卷積模塊,由3個不同尺度的深度可分離卷積層及3個Dropout層組成,該模塊用于提取豐富的多尺度特征信息,采用深度可分離卷積代替?zhèn)鹘y(tǒng)的一維卷積進行特征提取與運算,并在每個深度可分離卷積層后引入Dropout算法。在兩個一維卷積層后采用最大池化層,以避免模型發(fā)生過擬合；分類部分設(shè)計全局平局池化層代替?zhèn)鹘y(tǒng)的FC層,最終利用Softmax分類器在輸出端實現(xiàn)故障診斷。

圖1 MSDS-CNN模型結(jié)構(gòu)圖Fig.1 MSDS-CNN model structure diagram

2.1 改進的多尺度卷積模塊

2.1.1 多尺度深度可分離卷積層

深度可分離卷積[15]將傳統(tǒng)卷積分解為深度卷積(DW：Depthwise Convolution)和逐點卷積(PW:Pointwise Convolution),將標準卷積分為兩層:一層用于濾波,另一層用于合并,結(jié)構(gòu)如圖2所示。

圖2 深度可分離卷積結(jié)構(gòu)Fig.2 Depth separable convolution structure

這種分解方法可以減少計算量和模型大小。深度卷積中卷積核數(shù)量與輸入特征通道數(shù)相同,一個卷積核僅與一個通道的輸入特征進行卷積運算,逐點卷積采用1×1的卷積核對深度卷積的結(jié)果進行加權(quán)組合,增加通道之間的相關(guān)性。每個輸入通道與一個濾波器的深度卷積后的輸出特征圖如下

(4)

其中i,j為卷積核位置,k,l為特征圖的位置。深度可分離卷積將深度卷積核K中第n個濾波器應(yīng)用于輸入特征圖F中的第n個通道,得到濾波后的輸出特征S的第n個通道。li、lo分別為輸入特征和輸出特征的長度,Ci、Co分別為輸入通道和輸出通道的數(shù)量,深度卷積核大小為lkCi,則深度卷積的參數(shù)量為lkCi,計算量為2lkCilo；點卷積的參數(shù)量為1CiCo,計算量為2CiColo。而標準卷積將卷積核的第n個濾波器應(yīng)用于F中的所有通道,得到濾波后的輸出特征S的第n個通道,標準卷積核大小為lkCiCo,則標準卷積的參數(shù)量為lkCiCo,計算量為2lkCiColo。兩種卷積的參數(shù)量之比為

(5)

筆者在該模塊中采用深度可分離卷積替換傳統(tǒng)卷積,以減少參數(shù)量、降低計算的復(fù)雜性。該模塊使用卷積大小分別為3×1、5×1、7×1的卷積核分別對上層輸出進行特征提取,之后利用concat機制將3個并行分支提取到的多尺度故障特征進行融合操作,從多種角度獲取軸承故障信號的突變特征,特征合并的方法為

(6)

其中concat為連接函數(shù),Sm×n為第n個尺度下需要合并的第m個輸入特征圖,h、w分別為特征圖的高度和寬度。

2.1.2 Dropout層

Dropout[16]算法將隱藏神經(jīng)元按一定比例隨機置0,筆者將Dropout率設(shè)置為20%,則20%的神經(jīng)元不參與正向傳播和反向參數(shù)更新,從而避免過擬合發(fā)生。而且當卷積核被置0時,Dropout可看作為卷積區(qū)域引進噪聲以增強模型的抗干擾能力[17]。筆者分別在3個不同尺度的深度可分離卷積層后分別添加一個Dropout層,以加強MSDS-CNN模型的抗干擾性。

2.2 全局平均池化層(GAP：Global Average Pooling)

全局平均池化層[13]對上層卷積輸出的特征圖取平均值,以大幅度降低神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時的參數(shù),即有

(7)

其中yk為輸入特征圖第k個通道的平均值；n為每個通道的特征數(shù)量；yk為k個通道的第i個特征值。圖3為GAP層和FC層的對比,采用GAP層替換2～3層的FC層,以降低訓(xùn)練參數(shù)量、減少訓(xùn)練所需時間。

圖3 全連接層與全局平均池化層的對比Fig.3 Comparison between FC and GAP

2.3 Softmax層

在輸出端使用Softmax[11]作為分類器,公式為

(8)

其中Nclass為分類任務(wù)的類別,xk為上層的第k個輸出,yk為網(wǎng)絡(luò)的第k個預(yù)測值,模型輸出4種故障類別。

3 實驗驗證

3.1 實驗數(shù)據(jù)集

實驗采用的軸承振動數(shù)據(jù)采集裝置為旋轉(zhuǎn)機械振動分析及故障模擬試驗平臺系統(tǒng)(QPZZ-Ⅱ),如圖4所示,該實驗臺主要由電機、齒輪箱、軸和軸承座組成。實驗中的被監(jiān)測軸承型號為N205圓柱滾子軸承,共測試4種軸承類型,包括健康軸承、滾珠不平衡、軸承內(nèi)滾道故障和軸承外滾道故障，以上4種類型軸承振動信號的時域波形圖分別如圖5a～圖5d所示。通過加速度傳感器采集以獲得軸承振動信號,采樣頻率為5 kHz,4種類型的振動數(shù)據(jù)均在轉(zhuǎn)速為1 500 r/min下采集。

圖4 軸承故障實驗平臺及3種軸承故障Fig.4 Bearing fault experimental bench and three bearing failures

圖5 不同故障類型的時域波形圖Fig.5 The domain waveform of different fault types

3.2 模型參數(shù)設(shè)置及模型訓(xùn)練

實驗每類數(shù)據(jù)的樣本數(shù)為700,樣本長度為1 000,訓(xùn)練集數(shù) ∶驗證集數(shù) ∶測試集數(shù)=7 ∶2 ∶1,健康軸承、滾珠不平衡、內(nèi)圈故障、外圈故障的標簽分別為0、1、2、3。筆者模型的結(jié)構(gòu)參數(shù)如表1所示。圖6給出了模型訓(xùn)練過程中的accuracy曲線和loss曲線。經(jīng)過200次迭代,訓(xùn)練準確率接近99.5%,300次以后曲線收斂,準確率接近100%。反之,訓(xùn)練損失隨著迭代次數(shù)的增加而減小,300次迭代后接近于0。從測試集的混淆矩陣可以看出預(yù)測樣本的分類結(jié)果均正確(見圖7),證明筆者所提模型可以準確地診斷出4種故障狀態(tài)。

表1 模型參數(shù)表Tab.1 Model parameters

圖6 訓(xùn)練變化曲線 圖7 混淆矩陣Fig.6 Training curve Fig.7 Confusion matrix

3.3 多尺度與單尺度深度可分離卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實驗對比分析

為驗證多尺度深度可分離結(jié)構(gòu)的優(yōu)勢,在相同數(shù)據(jù)集和條件下分別使用3種單尺度與多尺度進行對比。由圖8可知,多尺度深度可分離結(jié)構(gòu)在訓(xùn)練集和驗證集上的診斷精度均高于僅使用單尺度卷積的結(jié)構(gòu),訓(xùn)練集可達到100%的準確率,驗證集為99.5%,證明筆者所提結(jié)構(gòu)在診斷精度上具有較好的效果。

圖8 不同尺度的準確率Fig.8 Comparison of experiments at different scales

3.4 算法的效率分析

筆者選取AMCNN(Anti-Noise Multi-Core Convolutional Neural Network)[9]、MACNN(Multiscale Analysis Convolutional Neural Network)[18]、CNN-LSTM(Convolutional Neural Networks-Long Short-Term Memory)[8]和TICNN(A Method Named Convolution Neural Networks with Training Interference)[7]模型進行對比試驗,使用相同的數(shù)據(jù)集與所提方法進行比較,不同模型測試結(jié)果對比如表2所示。由表2可知,5種模型的診斷準確率都很高,說明CNN用于故障診斷潛力巨大。筆者所提方法診斷精度高達99.6%,基本與MACNN相同,但模型尺寸與其相比縮小了約200倍。CNN-LSTM模型雖為448 kbit,但準確率不如筆者所提方法。相同條件下,MSDS-CNN識別精度最高,模型尺寸僅為304 kbit,模型參數(shù)為16 836,滿足了高識別精度和模型輕量性的需求。

表2 不同模型測試結(jié)果對比Tab.2 Comparison of test results of different models

3.5 抗噪性試驗

考慮到實際工業(yè)應(yīng)用中存在無法避免的噪聲干擾,為驗證該模型的抗噪性,向?qū)嶒灁?shù)據(jù)集中分別添加信噪比5 dB、0、-5 dB、-10 dB、-15 dB的高斯白噪聲(AWGN:Additive White Gaussian Noise)。

首先將原始信號歸一化為0,即

(9)

其中S[n]為歸一化信號,Sstd(·)為標準差。分別將不同的AWGN添加到軸承振動信號中

Snoisy[n]=S[n]+Vξ[n]

(10)

其中ξ[n]為均值和方差為0的AWGN,Snoisy[n]為添加噪聲后的信號,V為噪聲強度。5種模型在不同信噪比下的測試結(jié)果如圖9所示。

圖9 不同信噪比背景下的診斷精度Fig.9 Diagnostic accuracy under different SNR background

由圖9可知,在不同信噪比的試驗結(jié)果中,MSDS-CNN的診斷精度總是優(yōu)于其他對比方法。信噪比高時,5種方法診斷精度良好；信噪比低時,噪聲增強,其他方法診斷精度降低；當信噪比為-15 dB時,MSDS-CNN仍可以達到96.9%的診斷準確率,高于其他方法,證明了所提模型具有優(yōu)秀的抗噪性。

4 結(jié) 語

筆者提出一種MSDS-CNN模型,并應(yīng)用于滾動軸承的故障診斷,兼顧了診斷精度與輕量性的需求。利用深度可分離卷積和全局平均池化層大幅度縮減模型參數(shù)量、減小模型尺寸。引入Dropout層以增強模型的抗干擾性。多尺度深度可分離卷積結(jié)構(gòu)完成網(wǎng)絡(luò)寬度擴張的同時獲得多尺度信息,克服了單一尺寸卷積拓撲結(jié)構(gòu)在提取特征值時不充分的問題,保證了模型的診斷精度。對比實驗結(jié)果證明了該方法診斷精度高,具有更好的抗噪能力,模型更輕量化,降低了對計算硬件的要求；其次提出的模型未來可擴展到在線故障診斷中,從而對軸承故障進行實時診斷。