基于信息融合與CNN的齒輪箱故障診斷方法

趙曉平， 魏旭全， 孫中波， 王榮發(fā)

(1.南京信息工程大學(xué) 計算機與軟件學(xué)院，江蘇 南京 210044；2.南京信息工程大學(xué) 數(shù)字取證教育部工程研究中心，江蘇 南京 210044)

齒輪箱是機械傳動系統(tǒng)中的重要組件，在航空航天、風(fēng)電等領(lǐng)域發(fā)揮關(guān)鍵作用。因齒輪箱結(jié)構(gòu)復(fù)雜，工作環(huán)境惡劣，其故障多發(fā)[1]。據(jù)美國國家可再生能源實驗室對風(fēng)電裝備零部件失效導(dǎo)致的停機維護時間統(tǒng)計分析[2]，齒輪箱失效導(dǎo)致的發(fā)電量損失占比最大，而齒輪箱失效的原因主要為齒輪故障和軸承故障，這些故障發(fā)現(xiàn)不及時會造成巨大經(jīng)濟損失。因此，對齒輪箱故障診斷進行研究具有重要意義[3]。

傳統(tǒng)的基于振動信號的齒輪箱故障診斷方法通常設(shè)定在固定工況下[4]，通過對平穩(wěn)工況下的齒輪箱振動信號進行處理、特征提取以及模式識別，實現(xiàn)齒輪箱狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷。然而，實際上不少齒輪箱的運行工況通常為變轉(zhuǎn)速、變負載的變工況。例如，風(fēng)力發(fā)電機組配備的風(fēng)電增速齒輪箱、直升機用行星齒輪減速箱等都在變工況之下運行[5]。運行工況的變化引起故障數(shù)據(jù)在特征層的改變，增加特征提取的難度。因此急需建立適用于變工況條件下的齒輪箱故障診斷方法。

針對變工況故障診斷問題，研究者們提出的智能故障診斷模型，主要分為基于傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)、基于深度學(xué)習(xí)和基于遷移學(xué)習(xí)3類。

在傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)方面，部分學(xué)者結(jié)合支持向量機[6]、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[7]、K近鄰法[8]等進行研究。Moshrefzadeh[9]采用一種非線性濾波方法，即進行譜幅值調(diào)制(Spectral Amplitude Modulation，SAM)處理得到一系列的修正信號，通過計算修正信號峰值的乘法逆，得到振動信號的特征向量，再將特征向量輸入到支持向量機和K近鄰法中進行分類，在辛辛那提、都靈理工和FEMTO研究所軸承數(shù)據(jù)集的變工況實驗中均取得較好的效果。Zhang等[10]提出改進的復(fù)合多尺度模糊熵(Refined Composite Multiscale Fuzzy Entropy，RCMFE)應(yīng)用于軸承故障特征提取，具有簡單、高效的特點，并將鯨魚優(yōu)化算法應(yīng)用到支持向量機以識別滾動軸承故障類別，在機械故障預(yù)防技術(shù)學(xué)會和凱斯西楚軸承數(shù)據(jù)集的變工況實驗里，都展現(xiàn)出優(yōu)秀性能。張鑫等[11]使用窄帶干擾消除技術(shù)以過濾干擾信號，然后對信號進行離散小波變換重構(gòu)小波系數(shù)以得到小波分量，再提取分量的方差作為特征參數(shù)構(gòu)成特征矩陣樣本，將特征矩陣樣本輸入支持向量機進行診斷，在變工況齒輪箱混合故障實驗中識別準確率達到100%。上述方法均依賴專家經(jīng)驗進行特征提取，需要大量的信號處理相關(guān)知識作為鋪墊，且這些淺層機器學(xué)習(xí)模型很難提取出深層故障特征。

近年來，機械故障診斷步入大數(shù)據(jù)時代，深度學(xué)習(xí)被眾多學(xué)者應(yīng)用到齒輪或軸承的故障診斷中[12-13]。Li等[14]結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network，CNN)和自編碼器構(gòu)建故障診斷模型，其提出4種損失函數(shù)以提取與工況無關(guān)且含有故障信息的特征，在變工況軸承實驗中達到94.89%的平均準確率。Wang等[15]提出自適應(yīng)歸一化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于變工況和數(shù)據(jù)不平衡的情況，采用Teager能量譜來避免大速度波動和可變負載的影響，并使用粒子群優(yōu)化(Particle Swarm Optimization，PSO)策略對所設(shè)計模型的關(guān)鍵超參數(shù)進行優(yōu)化，從而提高模型的整體性能，在變工況齒輪箱故障診斷實驗中達到99.8%以上的診斷準確率。趙小強等[16]提出一種改進AlexNet的故障診斷方法，將時域信號按橫向插樣構(gòu)建成二維特征圖作為輸入，并調(diào)整模型中局部歸一化和池化的順序，以充分提取故障數(shù)據(jù)中的信息，提升模型在變噪聲和變負載實驗中的識別能力。但這些深度學(xué)習(xí)方法網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜，對數(shù)據(jù)質(zhì)量要求高，應(yīng)用在實際工程場景容錯率低。

此外還有學(xué)者將深度學(xué)習(xí)結(jié)合遷移學(xué)習(xí)針對變工況故障診斷作研究，Hasan等[17]提出基于聲發(fā)射信號的聲譜成像(Acoustic Spectral Imaging，ASI)結(jié)合遷移學(xué)習(xí)的故障診斷方案。ASI將加窗時域聲發(fā)射信號的頻譜分量振幅轉(zhuǎn)換為聲譜圖，從而用圖像表示聲發(fā)射信號特征，然后使用CNN進行特征提取結(jié)合Fine-tune，在聲發(fā)射軸承數(shù)據(jù)集上實現(xiàn)94.67%的平均準確率。Dong等[18]使用堆棧去噪自編碼器作特征提取器，引入聯(lián)合幾何和統(tǒng)計對齊方法處理樣本深層特征，用于減少源域和目標域之間幾何上和統(tǒng)計量上的差異，從而提高不同工況下滾動軸承故障診斷的準確性。袁壯等[19]提出一種基于領(lǐng)域自適應(yīng)的故障診斷模型，通過將不同工況的樣本特征同步映射到一個深度隱藏層，消除工況波動引起的分布差異，生成工況不變特征，實現(xiàn)領(lǐng)域自適應(yīng)。但基于遷移學(xué)習(xí)的方法，都需要擁有所有類別的目標域故障數(shù)據(jù)集才能達到比較好的效果。而在現(xiàn)實工程場景中，通常不能收集全部類別的故障數(shù)據(jù)，還存在類別不均衡的現(xiàn)象，而且遷移效果依賴于目標域和源域的相近程度和遷移策略的選擇，因此難以應(yīng)用。

以上方法均是基于單一信號開展的故障診斷研究，而單一信號容錯能力不佳，且包含的故障信息有限。此外，一般的故障診斷方法只考慮單獨的時域、頻域或時頻域信息，而時域、頻域特征由于對非平穩(wěn)信號不敏感、特征性能不穩(wěn)定，時頻域特征又受Heisenberg測不準原理影響對非平穩(wěn)信號分析存在局限性[20]。

為解決單一來源故障特征在變工況下診斷準確性有限的問題，信息融合和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Information Fusion and Convolutional Neural Network,IFCNN)從增大輸入信息量角度改進CNN，將多傳感器信息融合結(jié)合多域特征融合改進CNN。首先利用多傳感器信息為診斷提供更為豐富的信息，再分別從頻域和時頻域提取特征，獲取更全面的特征集合,并結(jié)合注意力機制自適應(yīng)選擇重要特征，最后進行故障診斷。實驗表明，IFCNN在變工況下齒輪箱故障診斷中，與其他方法相比具有更高的診斷準確率。

1 CNN相關(guān)原理

CNN是一類包含卷積計算且擁有深度結(jié)構(gòu)的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，具備強大的自動特征提取能力，是深度學(xué)習(xí)的代表算法之一。CNN的結(jié)構(gòu)通常由多組卷積層和池化層堆疊構(gòu)成。卷積層實現(xiàn)數(shù)據(jù)特征的提取，池化層對數(shù)據(jù)進行降維，再通過全連接層將提取的多個特征進行綜合，實現(xiàn)分類，以上過程稱為前饋運算。然后通過反向傳播算法逐層向前反饋更新參數(shù)，并在參數(shù)更新后再次前饋，重復(fù)至模型收斂，實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練。

卷積層包含多個不同的卷積核，卷積核按照指定步長進行滑動卷積，提取輸入數(shù)據(jù)的特征。卷積層的數(shù)學(xué)模型為

(1)

池化層用于壓縮數(shù)據(jù)和參數(shù)的量，可以起到增強數(shù)據(jù)特征不變性的作用。池化層數(shù)學(xué)模型為

(2)

Dropout[18]層也經(jīng)常被使用到CNN當中，它被用來解決網(wǎng)絡(luò)模型過擬合問題，從而提升模型泛化能力。在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時，Dropout會隨機失活一部分神經(jīng)元，使其置零，不參與本次優(yōu)化迭代。當Dropout率設(shè)置為0.5時，即有50%的神經(jīng)元被隨機置零。隨機失活起到降低神經(jīng)元之間耦合和網(wǎng)絡(luò)集成的作用。

2 IFCNN故障診斷模型

IFCNN模型包含多傳感器信息融合模塊、時頻域特征提取模塊、頻域特征提取模塊和多域特征融合模塊，IFCNN模型結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 IFCNN模型結(jié)構(gòu)

2.1 多傳感器信息融合

首先，對采集到的振動信號進行短時傅里葉變換(Short-Time Fourier Transform，STFT)得到其時頻圖。然后將同一時刻不同位置傳感器的時頻圖在通道維度上進行拼接，以實現(xiàn)數(shù)據(jù)的融合，如式(3)所示。

G=[g1,g2,…,gi,…,gn],i=1,2,…,n

(3)

式中：gi為第i個傳感器的振動信號進行STFT后得到的時頻圖；[*]為對輸入數(shù)據(jù)g1～gn作通道上的拼接，從而得到多傳感器融合后的數(shù)據(jù)G。gi和gi+1的拼接方式如圖2所示，H和W分別為高度和寬度；C為通道數(shù)。

圖2 拼接示意圖

同時，對原始振動信號作快速傅里葉變換(Fast Fourier Transform，F(xiàn)FT)得到頻域信號，然后將時頻圖在通道維度上進行拼接，如公式(4)所示。

R=[r1,r2,…,ri,…,rn],i=1,2,…n

(4)

式中：ri為第i個傳感器的頻域信號；[*]為對輸入數(shù)據(jù)r1～rn作通道上的拼接，從而得到多傳感器融合后的數(shù)據(jù)R。ri和ri+1的拼接亦如圖2所示。

2.2 時頻域特征提取模塊

時頻域特征提取模塊以多傳感器信息融合的時頻圖G作為輸入數(shù)據(jù)。因CNN對相同工況下的數(shù)據(jù)有較好的特征提取能力，對不同工況(變轉(zhuǎn)速)下的數(shù)據(jù)測試表現(xiàn)差。究其原因，CNN不能提取與工況無關(guān)的故障特征，為解決這一問題IFCNN在三層卷積后添加Dropout層，以Dropout層減輕CNN過擬合現(xiàn)象。同時，在Dropout層后連接含有32個神經(jīng)元的全連接層，用以輸出從時頻圖提取的特征P。

2.3 頻域特征提取模塊

頻域特征提取模塊以多傳感器信息融合的頻域信號R作為輸入數(shù)據(jù)。為了從輸入數(shù)據(jù)R中最大化地提取到特征信息，本文設(shè)計兩層多尺度特征提取模塊[21]，如圖1頻域特征提取模塊中的虛線框所示。

因使用不同尺寸的卷積核會形成不同大小的感受野，小的感受野可以看到更多的細節(jié)，大的感受野可以看到更多數(shù)據(jù)整體的特征，所以在多尺度特征提取模塊采用3*1和128*1的卷積核對輸入的數(shù)據(jù)分別進行不同尺度的特征提取。不同卷積層感受野的迭代計算步驟為

(5)

式中：lk為第k層的感受野大?。籪k為當前層的卷積核大?。籹i為第i層的步長；感受野初始值l0為1。

將多尺度特征提取模塊得到的不同尺度特征在通道維度拼接，以輸出提取到的特征信息，再經(jīng)過一個卷積層進行特征提取。同樣為了減輕CNN過擬合現(xiàn)象，在卷積層后添加Dropout層。隨之連接含有32個神經(jīng)元的全連接層，用以輸出頻域信號提取的特征O。

2.4 多域特征融合模塊

多域特征融合模塊以時頻圖的深層特征P和頻域信號的深層特征O融合作為輸入，以獲得更全面的故障信息。目前部分研究人員在融合多網(wǎng)絡(luò)輸出、多域特征時，常采用串行連接方式，此方式明顯忽略不同特征對故障診斷結(jié)果的貢獻度。為此，IFCNN模型串行拼接頻域和時頻域特征向量的同時，引入注意力模塊。注意力模塊由Squeeze-and-Excitation[22]模塊修改而來，因該模塊在網(wǎng)絡(luò)全連接層后實現(xiàn)，所以去除全局池化層。

IFCNN中的注意力模塊是一種軟注意力機制。其通過引入注意力權(quán)重s，使網(wǎng)絡(luò)模型的注意力集中到對分類任務(wù)具有更大貢獻的有效特征。IFCNN模型利用注意力模塊的這一特性，以確定頻域、時頻域特征的重要程度。注意力模塊結(jié)構(gòu)如圖3所示。

圖3 注意力模塊

圖3的注意力模塊以尺寸為E×1的特征作為輸入，使用序號為②的支路進行激勵(Excitation)操作產(chǎn)生注意力權(quán)重s，如式(6)所示。

s=σ(W2δ(W1z))

(6)

式中：z為輸入的特征；W1與W2分別為兩個全連接層的權(quán)重；激勵過程中的第1個全連接層將輸入特征數(shù)由E降為E/r，以減少參數(shù)；r為壓縮比。δ(*)為ReLU函數(shù)，特征在經(jīng)過ReLU函數(shù)作用后僅保留大于零的值，用以學(xué)習(xí)各個特征之間的非線性關(guān)系。第2個全連接層將特征通道數(shù)還原至E，以便與輸入特征的數(shù)量保持一致，σ(*)為Sigmoid函數(shù)，通過Sigmoid函數(shù)得到權(quán)重s。

將權(quán)重s與原有特征z按位相乘得到有效故障特征v，如式(7)所示。

vc=zc×sc

(7)

式中：zc為融合層中第c個特征；sc為與之相對應(yīng)的注意力權(quán)重；將zc與sc相乘得到第c個特征vc。對融合后的頻域和時頻域特征中的有效特征賦予高權(quán)重，以抑制無用特征，最后將處理后的特征向量送入softmax分類器。

3 模型訓(xùn)練與診斷流程

IFCNN診斷流程如圖4所示，包括3個步驟：數(shù)據(jù)預(yù)處理、訓(xùn)練模型和模型診斷，具體如下。

圖4 IFCNN故障診斷流程圖

① 數(shù)據(jù)預(yù)處理。對采集得到的振動信號作FFT和STFT處理，分別得到頻域信號和時頻圖。再對頻域信號和時頻圖進行多傳感器信息融合處理，得到所需的輸入樣本，將樣本按工況劃分成多個數(shù)據(jù)集。

② 模型訓(xùn)練。構(gòu)建IFCNN，對網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進行初始化。將訓(xùn)練樣本的頻域信號和時頻圖同時輸入到IFCNN中，對各層網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進行訓(xùn)練，最終得到訓(xùn)練好的模型。

③ 模型診斷。將測試樣本輸入到訓(xùn)練好的IFCNN模型對齒輪箱故障數(shù)據(jù)進行自適應(yīng)特征提取和模式識別，輸出診斷結(jié)果。

4 實驗結(jié)果與分析

4.1 實驗數(shù)據(jù)及預(yù)處理

為了驗證IFCNN對齒輪箱故障診斷的有效性，以SpectraQuest公司生產(chǎn)的動力傳動故障診斷試驗臺為研究對象進行實驗。在試驗臺的齒輪箱的驅(qū)動電機側(cè)和磁粉制動器側(cè)兩個位置安裝加速度傳感器，采樣頻率為20 kHz，采樣時間為20 s。具體實驗裝置如圖5所示。

實驗中，通過更換齒輪箱內(nèi)的故障齒輪和故障軸承共采集9種齒輪箱狀態(tài)，分別是1種正常狀態(tài)、3種軸承故障狀態(tài)(內(nèi)圈故障、外圈故障、滾子故障)和5種齒輪故障狀態(tài)(缺齒、斷齒、偏心、過度磨損、裂紋)，軸承故障部件和齒輪故障部件如圖6所示。在實驗采集過程中，會隨機使用金屬敲擊工作臺等方法產(chǎn)生人為噪聲，以模擬實際生產(chǎn)環(huán)境。被污染的信號約占總信號的5%。

圖5 實驗裝置

圖6 軸承故障部件和齒輪故障部件

變工況通常指機器運行狀態(tài)的轉(zhuǎn)速不同或負載不同等狀況，本文實驗采用不同轉(zhuǎn)速模擬不同工況。因此設(shè)置4種電動機轉(zhuǎn)速(1700 r/min、1800 r/min、3400 r/min和3800 r/min)以采集9種齒輪箱狀態(tài)的信號。每種轉(zhuǎn)速下采集傳感器1和傳感器2獲取的時域信號，得到9×2個信號文件，4種轉(zhuǎn)速合計18×4個信號文件。單個信號文件包含409600個數(shù)據(jù)點，在確保單個樣本中包含至少一個完整振動周期的情況下，為方便后續(xù)數(shù)據(jù)處理保留400000個數(shù)據(jù)點，按照每2000點為一段進行切分，最終得到200個樣本。為提高特征提取過程中的收斂速度，對得到的樣本進行最大最小歸一化處理，歸一化公式如式(8)所示。

(8)

對歸一化后的時域信號作FFT，從而得到1000×1的頻域信號，同時對歸一化后的時域信號作STFT，得到32×32×3的時頻圖。將同一時刻不同傳感器的頻域信號和時頻圖分別在通道維度上進行拼接，得到1000×2的頻域信號和32×32×6的時頻圖，將其視為一組樣本，作為IFCNN的輸入。

按轉(zhuǎn)速將處理后的數(shù)據(jù)劃分為A(1700 r/min)、B(1800 r/min)、C(3400 r/min)、D(3800 r/min)4個數(shù)據(jù)集。每個數(shù)據(jù)集包含9種狀態(tài)，數(shù)據(jù)集劃分如表1所示。

表1 數(shù)據(jù)集劃分

4.2 實驗參數(shù)設(shè)置

在模型訓(xùn)練階段，Batch-size設(shè)置為128，采用Adam優(yōu)化器，學(xué)習(xí)率設(shè)置為0.001。IFCNN模型使用的超參數(shù)如表2所示，模型中卷積層的步長均設(shè)置為2，卷積層使用的激活函數(shù)均為ReLU。實驗評價標準以準確率(Accuracy，ACC)作為指標。

表2 IFCNN模型結(jié)構(gòu)參數(shù)

4.3 實驗過程與結(jié)果分析

4.3.1 變工況實驗對比分析

為了驗證IFCNN方法在變工況下的有效性，將其與ResNet18(Residual Neural Network 18)和薛陽等[23]所提出的MFCNN(Multimodal Fusion Convolutional Neural Network)進行實驗對比分析。ResNet18采用頻域信號輸入，MFCNN采用時域和頻域信號輸入。

為減少不確定因素對實驗結(jié)果的干擾，確保方法的可靠性，做12組實驗，每組實驗重復(fù)做10次，取均值，得到如圖7和表3所示的結(jié)果。圖7中橫坐標代表該組實驗使用的訓(xùn)練集和測試集。以A-B為例，A代表訓(xùn)練集，B代表測試集。從表3中可以看到，在列出的12組變工況實驗中：ResNet18只有在A-B和B-A這兩組實驗中達到90%以上準確率，在訓(xùn)練集和測試集轉(zhuǎn)速差異大的剩余10組實驗中準確率在60%～90%之間；MFCNN在A-B實驗中達到90.09%的準確率，在其他11組實驗中準確率均低于90%；而IFCNN在12組實驗中準確率均超越其他兩種方法，只有在D-A情況下稍低，準確率為94.45%。綜合分析得出，相較于其他兩種方法，本文提出的IFCNN方法具有更高的準確率。

圖7 不同方法變工況實驗結(jié)果對比

表3 不同方法變工況實驗結(jié)果對比

為進一步驗證IFCNN模型的特征提取能力，采用t-SNE降維算法[24]將所提取特征按相似度投影到二維空間中進行分析。選擇IFCNN、ResNet18、MFCNN這3個模型進行特征降維對比。以D-A情況為例，用數(shù)據(jù)集D進行模型訓(xùn)練，再將數(shù)據(jù)集A中樣本作為模型輸入，學(xué)習(xí)得到樣本的特征。圖8為對3個模型最后全連接層輸出的特征進行t-SNE降維可視化的結(jié)果。

圖8 不同模型的輸出特征可視化

如圖8(a)所示，ResNet18提取的不同類別的特征區(qū)分度較差，在圖中黑色虛線圈處多個類別的特征分布錯亂，說明ResNet18對故障特征提取不充分。圖8(b)MFCNN輸出特征的可視化結(jié)果顯示，黑色虛線圈出部分標簽樣本界限不清晰，存在大范圍的錯分。圖8(c)為IFCNN輸出特征的可視化結(jié)果，可以看出，經(jīng)過特征提取后，不同標簽的樣本在二維空間中分布很集中，只有極少部分被錯分，如圖8(c)黑色虛線標注。對比圖8(a)、圖8(b)和圖8(c)可知，IFCNN模型所提取的特征在相同類別標簽下聚合得更集中，可分性更好。

4.3.2 消融實驗

為了驗證多傳感器信息融合能夠更全面、更完整地表征機械設(shè)備的運行狀態(tài)，將單傳感器的數(shù)據(jù)以相同的方式輸入IFCNN作為一種方法。因有2個傳感器，即稱為方法1和方法2，與IFCNN進行對比實驗。同時為了驗證多域特征融合的有效性，將只使用單域(頻域、時頻域)特征提取模塊的IFCNN作為一種方法，即稱為方法3和方法4，與IFCNN進行對比。上述對比方法的超參數(shù)與IFCNN保持一致。實驗訓(xùn)練集采用數(shù)據(jù)集D，測試集采用數(shù)據(jù)集A、數(shù)據(jù)集B、數(shù)據(jù)集C，因D-A、D-B、D-C這3組實驗較難分類。每組實驗重復(fù)10次，取其均值，得到表4的結(jié)果。

表4 不同方法效果對比

表4所示的IFCNN方法、方法1、方法2的對比實驗結(jié)果顯示，IFCNN因采用多傳感器信息融合，其平均準確率達到97.33%，而方法1和方法2的平均診斷準確率均在90%以下，從而說明IFCNN能夠為機械故障診斷提供更全面更準確的信息。

表4中方法3頻域輸入的平均準確率為95.73%，方法4時頻域輸入的平均準確率為84.82%，而IFCNN方法的平均準確率(97.33%)均優(yōu)于上述兩種方法，這說明IFCNN使用多域特征融合可以有效收集多個角度的故障特征，提供更加全面的信息，再結(jié)合注意力機制賦予有效故障特征高權(quán)重，提升融合效果，從而提升故障診斷效果。

為了更直觀地展示IFCNN方法在變工況故障診斷中與其他方法相比具有更好的故障診斷效果，以數(shù)據(jù)集D為訓(xùn)練集，數(shù)據(jù)集A為測試集，繪制以上5種方法對應(yīng)的混淆矩陣，不同方法的混淆矩陣如圖9所示。

圖9的所有子圖中，橫坐標為樣本的預(yù)測類別，縱坐標為樣本的真實類別，橫縱坐標交點數(shù)字為預(yù)測樣本數(shù)目，測試樣本每類200個。由圖9(a)發(fā)現(xiàn)，多個類別正確預(yù)測數(shù)目接近200個，平均分類準確率為95.83%，由此可知IFCNN方法在D-A數(shù)據(jù)集上實現(xiàn)準確診斷；只有對外圈故障樣本識別較差，正確預(yù)測數(shù)為150個，但仍優(yōu)于對比的4種方法。而由圖9(b)可以看出，方法1對外圈故障樣本、缺齒樣本預(yù)測正確數(shù)量少，分別為84個、92個。由圖9(c)可以看出，方法2對正常樣本、內(nèi)圈故障樣本、偏心樣本正確預(yù)測數(shù)目較少，分別為144個、103個、136個。究其原因，在變工況下同類故障間的振動幅值、能量存在較大差異，單一傳感器信息難以呈現(xiàn)深層故障特征。

由圖9(d)和圖9(e)可以看出，方法3正確預(yù)測外圈故障樣本只有111個，而IFCNN識別出150個外圈故障樣本。除此以外，方法4對正常樣本、內(nèi)圈故障樣本、外圈故障樣本和磨損樣本存在大量錯分，即在每類200個樣本的情況下正確識別數(shù)量均在150個以下，準確率低，均在75%以下。

基于以上分析，IFCNN對所有故障類別的識別準確率均優(yōu)于其他4種方法。從而表明針對變工況下的齒輪箱故障診斷問題，IFCNN可以有效融合多種信息，深度提取故障特征，實現(xiàn)故障類別的準確預(yù)測，證明IFCNN的有效性。

5 結(jié)束語

將多傳感器信息融合結(jié)合多域特征融合改進CNN得到IFCNN模型，能夠解決單一來源故障特征在變工況下診斷準確性有限的問題。實驗結(jié)果表明：

① IFCNN利用多個傳感器采集的信息對數(shù)據(jù)進行融合，能夠獲取更加全面的振動信息。結(jié)合CNN強大的非線性特征學(xué)習(xí)能力，可以有效提取深度故障特征，提升模型泛化能力。

② 在頻域、時頻域信息融合的基礎(chǔ)上，結(jié)合注意力機制自動判斷頻域、時頻域所提取特征對故障診斷結(jié)果的貢獻度，有效利用各信號間的相關(guān)性與互補性，從而提升模型穩(wěn)定性。

③ 使用齒輪箱數(shù)據(jù)集對IFCNN進行變工況實驗驗證，與ResNet18和MFCNN相比，多組實驗結(jié)果表明IFCNN準確率更高，適用范圍更廣，為變工況條件下的齒輪箱故障診斷提供更好選項。