多物理場(chǎng)遷移相關(guān)分析的旋轉(zhuǎn)機(jī)械智能診斷方法

孫原理, 宋志浩

(1.清華大學(xué) 核能與新能源技術(shù)研究院,北京 100084;2. 海軍研究院,北京 100161)

旋轉(zhuǎn)機(jī)械在國(guó)防和工業(yè)領(lǐng)域中被廣泛應(yīng)用,其運(yùn)行的安全可靠性往往關(guān)系到系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行。長(zhǎng)期工作于高溫、高壓、高轉(zhuǎn)速等惡劣的工作環(huán)境,旋轉(zhuǎn)機(jī)械極易引發(fā)腐蝕、磨損等性能,若無(wú)法及時(shí)發(fā)現(xiàn)并排除這些故障,會(huì)給整個(gè)系統(tǒng)帶來(lái)的極大的安全隱患,因此研究高精度旋轉(zhuǎn)機(jī)械智能故障診斷方法具有重要意義。

近年來(lái),隨著旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備的高度現(xiàn)代化和智能化,存在著海量的數(shù)據(jù)來(lái)表征機(jī)械的運(yùn)行狀態(tài),而k近鄰[1]、人工淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[2]等傳統(tǒng)故障診斷模型難以表征數(shù)據(jù)與故障類別之間的復(fù)雜映射關(guān)系。深度學(xué)習(xí)由于其特征提取和特征表達(dá)能力較強(qiáng),可實(shí)現(xiàn)高維數(shù)據(jù)與故障類別之間復(fù)雜映射關(guān)系,并被廣泛應(yīng)用于旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷領(lǐng)域中。常用的深度學(xué)習(xí)方法有卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(convolutional neural network, CNN)、深度置信網(wǎng)絡(luò)(deep belief networks,DBN)、長(zhǎng)短時(shí)記憶(long short-term memory, LSTM)網(wǎng)絡(luò)等,并在故障診斷領(lǐng)域均有所研究與應(yīng)用。Jiang等[3]提出一種多層深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于滾動(dòng)軸承故障診斷,采用歸一化預(yù)處理的方法對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理,將處理后的信號(hào)送入多層CNN進(jìn)行模式識(shí)別。王琦等[4]針對(duì)現(xiàn)有模型參數(shù)多、診斷率等問(wèn)題,提出了一種改進(jìn)的一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的滾動(dòng)軸承智能故障診斷模型(faultrecognition based on improved one-dimensional convolutional neural network, FRICNN-1D),該方法引用1×1卷積核增強(qiáng)了模型的非線性特征提取能力,并利用全局平均池化替代了傳統(tǒng)全連接層,提高了計(jì)算效率。試驗(yàn)驗(yàn)證結(jié)果表明該方法在滾動(dòng)軸承故障診斷中取得到了較好的診斷效果。Chen等[5]提出了一種基于稀疏自動(dòng)編碼(sparse automatic encoding, SAE)和DBN的故障診斷模型,采用多傳感器融合技術(shù)融合來(lái)自不同傳感器的振動(dòng)信號(hào),對(duì)融合信號(hào)特征提取后將統(tǒng)計(jì)特征送入二層稀疏自動(dòng)編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行處理,最后用DBN進(jìn)行進(jìn)一步分類。Xia等[6]提出了一種多傳感器信號(hào)融合與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷方法,相比于單一信號(hào)提高了診斷準(zhǔn)確率。Xing等[7]構(gòu)建了并行注意力機(jī)制卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理多傳感器信號(hào),提高了故障診斷準(zhǔn)確率。Shao等[8]利用粒子群優(yōu)化的DBN進(jìn)行滾動(dòng)軸承故障診斷,其中將隨機(jī)梯度下降用于受限波爾茲曼機(jī)(restricted Boltzmann machines, RBM)預(yù)訓(xùn)練之后的權(quán)重微調(diào),粒子群算法進(jìn)一步確定訓(xùn)練后的DBN的最優(yōu)結(jié)構(gòu),最后使用優(yōu)化的DBN進(jìn)行故障診斷。Chen等[9]提出了一種多尺度CNN和LSTM相結(jié)合的滾動(dòng)軸承故障診斷模型,通過(guò)建立兩個(gè)CNN框架從不同尺度上提取原始振動(dòng)信號(hào)特征,并結(jié)合LSTM網(wǎng)絡(luò)提出數(shù)據(jù)的時(shí)序相關(guān)性,利用滾動(dòng)軸承試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行了驗(yàn)證,結(jié)果表明該模型可以實(shí)現(xiàn)較高的故障診斷準(zhǔn)確度。

雖然基于深度學(xué)習(xí)的故障診斷方法取得一定的成果,但是大量旋轉(zhuǎn)機(jī)械帶標(biāo)簽的訓(xùn)練數(shù)據(jù)是基于深度學(xué)習(xí)等智能診斷模型有效性的重要保障,而實(shí)際中收集豐富的標(biāo)簽訓(xùn)練數(shù)據(jù)需要消耗大量的人力、財(cái)力等資源,并且受旋轉(zhuǎn)機(jī)械運(yùn)行條件限制,甚至無(wú)法得到特定工況運(yùn)行數(shù)據(jù)。由于缺乏待診斷工況的標(biāo)簽數(shù)據(jù)參與故障診斷模型訓(xùn)練,導(dǎo)致模型在該工況下的診斷準(zhǔn)確率下降,甚至完全失效。遷移學(xué)習(xí)方法[10]旨在利用一個(gè)數(shù)據(jù)域?qū)W習(xí)到的知識(shí)應(yīng)用于另一數(shù)據(jù)域,有望解決上述問(wèn)題。Han等[11]針對(duì)實(shí)際中遷移學(xué)習(xí)故障診斷中沒有大量標(biāo)注的訓(xùn)練樣本問(wèn)題,提出了一種僅利用少量標(biāo)注樣本解決遷移故障診斷問(wèn)題的新框架,主要思想是將相同工況下的源域和目標(biāo)域數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配并進(jìn)行域自適應(yīng),以緩解目標(biāo)域標(biāo)注數(shù)據(jù)少的問(wèn)題,同時(shí)縮小分布的差異以避免負(fù)遷移影響。陳祝云等[12]提出了一種增強(qiáng)遷移卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型解決旋轉(zhuǎn)機(jī)械變工況下故障診斷問(wèn)題,該模型構(gòu)建兩個(gè)獨(dú)立的分類器分別訓(xùn)練,引用對(duì)抗訓(xùn)練策略最大兩個(gè)分類器分類差異的同時(shí)最小化源域與目標(biāo)域特征分布差異,并通過(guò)試驗(yàn)所提出的模型優(yōu)于其他遷移學(xué)習(xí)方法。雷亞國(guó)等[13]構(gòu)建了領(lǐng)域共享的深度殘差網(wǎng)絡(luò),并在訓(xùn)練過(guò)程中施加領(lǐng)域適配正則項(xiàng)約束,形成深度遷移模型能夠運(yùn)用試驗(yàn)室滾動(dòng)軸承的故障診斷知識(shí)識(shí)別出機(jī)車軸承的健康狀態(tài)。張西寧等[14]采用預(yù)訓(xùn)練微調(diào)的遷移學(xué)習(xí)方法解決目標(biāo)域標(biāo)注樣本不足的遷移學(xué)習(xí)故障診斷問(wèn)題,文章采用全局池化層代替卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的全連接層進(jìn)行分類輸出,在保證模型精度的同時(shí)有效減少的參數(shù)量,利用大量有標(biāo)注源域數(shù)據(jù)訓(xùn)練故障診斷模型后,使用少量有標(biāo)注的目標(biāo)域數(shù)據(jù)對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行微調(diào),這種方法在小樣本遷移故障診斷問(wèn)題中能夠?qū)崿F(xiàn)較高的診斷準(zhǔn)確度。

遷移學(xué)習(xí)方法能夠從一定程度上解決旋轉(zhuǎn)機(jī)械跨工況故障診斷問(wèn)題。但上述基于遷移學(xué)習(xí)故障診斷利用了目標(biāo)域少量樣本數(shù)據(jù),實(shí)際中可能僅含有大量無(wú)標(biāo)簽的的目標(biāo)工況運(yùn)行數(shù)據(jù),并且這些方法也無(wú)法將旋轉(zhuǎn)機(jī)械多物理場(chǎng)數(shù)據(jù)有效融合。針對(duì)上述問(wèn)題,提出基于多物理場(chǎng)信號(hào)遷移相關(guān)分析的旋轉(zhuǎn)機(jī)械跨工況智能故障診斷方法,首先針對(duì)某一工況下采集的帶標(biāo)簽的多物理場(chǎng)運(yùn)行數(shù)據(jù),構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取多物理場(chǎng)信號(hào)的深層特征,根據(jù)卷積相關(guān)分析的多物理場(chǎng)信號(hào)融合策略得到多物理場(chǎng)信號(hào)特征相關(guān)度矩陣序列,并采用最大均值差異計(jì)算樣本多物理場(chǎng)信號(hào)特征相關(guān)度矩陣序列的損失值,優(yōu)化并縮小不同數(shù)據(jù)域之間的差異,同時(shí)將多物理場(chǎng)信號(hào)特征相關(guān)度矩陣序列輸入構(gòu)建的長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取信號(hào)的時(shí)序相關(guān)特征,最后使用全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行故障診斷。本章提出的方法利用旋轉(zhuǎn)機(jī)械在某一工況下的帶標(biāo)簽的多物理場(chǎng)運(yùn)行數(shù)據(jù)以及目標(biāo)工況的無(wú)標(biāo)簽數(shù)據(jù)訓(xùn)練基于物理場(chǎng)信號(hào)遷移相關(guān)分析的跨工況故障診斷模型,并將該模型應(yīng)用于目標(biāo)工況的故障診斷中,解決領(lǐng)域自適應(yīng)故障診斷問(wèn)題。

1 多物理場(chǎng)遷移相關(guān)分析故障診斷方法

1.1 問(wèn)題定義

1.2 卷積特征相關(guān)分析

傳統(tǒng)基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械多物理場(chǎng)信號(hào)進(jìn)行提取方法存在如下問(wèn)題:一方面?zhèn)鹘y(tǒng)方法對(duì)每個(gè)多物理場(chǎng)信號(hào)單獨(dú)的進(jìn)行特征提取,沒有考慮多物理場(chǎng)信號(hào)之間的空間相關(guān)性,無(wú)法有效對(duì)多物理場(chǎng)信號(hào)進(jìn)行有效的融合,提取的特征比較孤立;另一方面一維多物理場(chǎng)信號(hào)是時(shí)間序列數(shù)據(jù),而在傳統(tǒng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在對(duì)物理場(chǎng)信號(hào)提取的過(guò)程中沒有將信號(hào)在時(shí)間維度上關(guān)聯(lián),無(wú)法提取信號(hào)的時(shí)序關(guān)聯(lián)特征。

針對(duì)上述問(wèn)題,為了充分提取多物理場(chǎng)信號(hào)之間的相關(guān)性信息以提高旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷準(zhǔn)確度,提出了基于多物理場(chǎng)信號(hào)卷積特征相關(guān)分析的特征提取方法。該方法在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)多物理場(chǎng)信號(hào)提取特征的基礎(chǔ)上,以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出的多物理場(chǎng)信號(hào)特征為輸入,得到多物理場(chǎng)卷積特征相關(guān)度矩陣,該矩陣包含了多物理場(chǎng)信號(hào)之間的相關(guān)性信息,可有效提取旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障判別的多物理場(chǎng)信息。

為了從不同的角度提取多樣的特征表示,在使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)一維信號(hào)進(jìn)行特征提取中通常使用多個(gè)卷積核進(jìn)行運(yùn)算。卷積核滑動(dòng)計(jì)算得到特征表示,這些特征表示可認(rèn)為是按照時(shí)間順序排列。所提出的多物理場(chǎng)信號(hào)卷積特征相關(guān)分析流程示意圖如圖1所示。具體操作步驟如下所述。

圖1 多物理場(chǎng)信號(hào)卷積特征相關(guān)分析示意圖Fig.1 Schematic diagram of multi-physics signal convolution feature correlation analysis

步驟1構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)物理場(chǎng)信號(hào)進(jìn)行卷積運(yùn)算,得到不同卷積核的卷積特征表示。

(1)

步驟3將第t次計(jì)算得到的每個(gè)任意兩個(gè)傳感器信號(hào)的卷積特征相關(guān)系數(shù)組成J×J的卷積特征相關(guān)度矩陣Rt,該矩陣以某一傳感器信號(hào)的卷積特征為基準(zhǔn),與其他傳感器信號(hào)的卷積特征相關(guān)系數(shù)組成一行或一列的方式排列,形成的多物理場(chǎng)卷積特征相關(guān)度矩陣

(2)

式中,J為多物理場(chǎng)傳感器信號(hào)的數(shù)量。

1.3 所提出方法架構(gòu)

所提出的基于多物理場(chǎng)信號(hào)遷移相關(guān)分析的智能診斷方法的基本框架如圖2所示,該模型主要由4個(gè)部分組成,分別是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積特征相關(guān)度矩陣、LSTM網(wǎng)絡(luò)以及判別器。LSTM網(wǎng)絡(luò)[15]是在傳統(tǒng)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上改進(jìn)而來(lái)的,在提供記憶功能的同時(shí),避免了循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在訓(xùn)練過(guò)程中出現(xiàn)的梯度彌散問(wèn)題,適用于處理多物理場(chǎng)一維時(shí)間序列信號(hào)。源域及目標(biāo)域輸入的多物理場(chǎng)信號(hào)均是一維時(shí)間序列信號(hào),因此構(gòu)建的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為一維標(biāo)準(zhǔn)結(jié)構(gòu),包含多組卷積層、池化層以及激活層;輸入信號(hào)經(jīng)過(guò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征提取后,利用所提出的卷積相關(guān)分析計(jì)算方法獲得多物理場(chǎng)信號(hào)卷積特征相關(guān)度矩陣序列,提取多物理場(chǎng)信號(hào)之間空間相關(guān)信息;其次利用源域和目標(biāo)域之間的最大均值差異損失,通過(guò)反向傳播運(yùn)算縮小源域與目標(biāo)域之間的差異;將卷積特征相關(guān)度矩陣輸入所構(gòu)建的LSTM網(wǎng)絡(luò)模型中,提取信號(hào)的時(shí)間相關(guān)信息;最后將LSTM輸出送入判別器,判別器判斷故障類別。

1.4 損失函數(shù)

將源域有標(biāo)簽的旋轉(zhuǎn)機(jī)械多物理場(chǎng)數(shù)據(jù)輸入基于多物理場(chǎng)信號(hào)遷移相關(guān)分析模型中,前向傳播完成特征提取及故障類別判斷。使用交叉熵?fù)p失函數(shù)作為源域的分類損失,表達(dá)式如式(3)所示。通過(guò)反向傳播更新模型的參數(shù),逐步減小分類損失函數(shù)值。

(3)

式中:q(xi)為第i個(gè)樣本預(yù)測(cè)概率值;Yi為第i個(gè)樣本真實(shí)值。

為了縮小源域和目標(biāo)域數(shù)據(jù)之間的差異,將最大均值差異(maximum mean discrepancy,MMD)[16]作為域自適應(yīng)損失函數(shù),如式(4)所示。通過(guò)反向傳播逐漸縮小域自適應(yīng)損失值大小,進(jìn)而降低源域數(shù)據(jù)和目標(biāo)域數(shù)據(jù)之間的差異。

LD=LMMD(XS,XT)=

(4)

式中,k(·,·)為核函數(shù)。模型采用高斯核函數(shù),表達(dá)式為

(5)

式中,σ為核寬度。

綜上,提出的模型的總損失函數(shù)如式(6)所示

L=LC+λLD

(6)

式中,λ為域自適應(yīng)損失權(quán)重超參數(shù)。

2 試驗(yàn)驗(yàn)證及分析

2.1 泵組試驗(yàn)臺(tái)搭建及故障數(shù)據(jù)獲取

為了驗(yàn)證所提出的基于多物理場(chǎng)信號(hào)遷移相關(guān)分析的旋轉(zhuǎn)機(jī)械智能故障診斷方法的有效性,搭建泵組故障模擬試驗(yàn)臺(tái),包括驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)、管路系統(tǒng)、測(cè)試泵以及數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)等,如圖3所示。該試驗(yàn)臺(tái)使用電機(jī)驅(qū)動(dòng)泵組,電機(jī)與泵組之間采用聯(lián)軸器連接,可通過(guò)變頻器控制電機(jī)及泵的轉(zhuǎn)速。該泵組試驗(yàn)臺(tái)具有較好的兼容性,可開展不同泵組在正常、故障狀態(tài)試驗(yàn)以及振動(dòng)、壓力、流量等多物理場(chǎng)信號(hào)采集。

圖3 泵組故障模擬試驗(yàn)臺(tái)Fig.3 Pump failure simulation test bench

利用搭建的泵組故障模擬試驗(yàn)臺(tái),開展了葉輪磨損、軸承內(nèi)圈、軸承外圈等3種故障模擬試驗(yàn),故障均為人工植入。如圖4(a)所示為正常狀態(tài)的葉輪,在其邊緣加工缺損凹槽以模擬葉輪磨損故障,凹槽尺寸約為5 mm×20 mm,如圖4(b)所示;在內(nèi)圈或外圈加工一條貫穿的裂紋以模擬軸承內(nèi)圈或外圈故障,裂紋寬度約為2 mm,如圖4(c)和圖4(d)所示。

圖4 不同類型故障植入Fig.4 Different types of fault

在2 320 r/min,2 610 r/min,2 900 r/min 3種運(yùn)行工況下,分別采集4種運(yùn)行狀態(tài)(3種故障狀態(tài)和健康狀態(tài))的泵組聯(lián)軸器位置振動(dòng)信號(hào)、軸承處振動(dòng)信號(hào)、泵體振動(dòng)信號(hào)、出口流量信號(hào)、出口壓力信號(hào)以及溫度信號(hào)等6種多物理場(chǎng)信號(hào),所使用的傳感器型號(hào)及參數(shù)如表1所示,采樣頻率為10 kHz。

表1 多物理場(chǎng)傳感器參數(shù)列表Tab.1 Parametersof multiphysicssensors

2.2 模型參數(shù)設(shè)計(jì)及故障診斷流程

2.2.1 模型參數(shù)設(shè)計(jì)

(1)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)

在提出的基于多物理場(chǎng)信號(hào)遷移相關(guān)分析的旋轉(zhuǎn)機(jī)械智能故障診斷方法中,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要用于從多物理場(chǎng)原始數(shù)據(jù)中提取深層的特征表示,在每層卷積操作之后使用Relu激活函數(shù)以提高模型的非線性特征提取能力,構(gòu)建的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)如表2所示。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入大小為2 048。

表2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)Tab.2 Convolutional Neural Network Model Parameters

針對(duì)每個(gè)多物理場(chǎng)信號(hào)單獨(dú)構(gòu)建一個(gè)上述結(jié)構(gòu)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),驗(yàn)證數(shù)據(jù)集共含有6個(gè)多物理場(chǎng)信號(hào),因此構(gòu)建6個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。各卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型參數(shù)相互獨(dú)立,以確保對(duì)每個(gè)多物理場(chǎng)信號(hào)進(jìn)行獨(dú)立的特征提取。

(2)LSTM模型參數(shù)

在每個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取的多物理場(chǎng)特征的基礎(chǔ)上,利用卷積特征相關(guān)分析方法得到多物理場(chǎng)卷積特征相關(guān)度矩陣,由于輸入的是6個(gè)多物理場(chǎng)數(shù)據(jù),因此得到的相關(guān)度矩陣大小為6×6。LSTM網(wǎng)絡(luò)主要是從多物理場(chǎng)信號(hào)卷積特征相關(guān)度矩陣序列中提取信號(hào)的時(shí)序相關(guān)特征信息,使提取的故障特征更加充分,從而提高故障診斷準(zhǔn)確率。設(shè)計(jì)的LSTM網(wǎng)絡(luò)參數(shù)如表3所示。

表3 LSTM網(wǎng)絡(luò)參數(shù)Tab.3 LSTM network parameters

(3)全連接網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)

全連接網(wǎng)絡(luò)主要是根據(jù)LSTM網(wǎng)絡(luò)的輸出結(jié)果,判斷旋轉(zhuǎn)機(jī)械的運(yùn)行狀態(tài),實(shí)現(xiàn)故障判別診斷。本模型中全連接網(wǎng)絡(luò)為二層:第一層的輸入尺寸與LSTM網(wǎng)絡(luò)的輸出尺寸一致;第二層的輸出尺寸為旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)數(shù)量標(biāo)識(shí),模型驗(yàn)證數(shù)據(jù)集運(yùn)行狀態(tài)數(shù)量為4,模型參數(shù)如表4所示。

表4 全連接層網(wǎng)絡(luò)參數(shù)Tab.4 Fully connected layer network parameters

(4)實(shí)施細(xì)節(jié)

模型使用Adam作為優(yōu)化器,學(xué)習(xí)率設(shè)定為固定值為1×10-4,訓(xùn)練過(guò)程中將訓(xùn)練集數(shù)據(jù)劃分為多個(gè)Batchsize,使用Batchsize大小為64,域自適應(yīng)損失權(quán)重超參數(shù)λ取值為1。本文所提出方法模型以及對(duì)比方法模型均在PyTorch深度學(xué)習(xí)框架上實(shí)現(xiàn)。

2.2.2 故障診斷流程

圖5 故障診斷流程Fig.5 Flowchart of the fault diagnosis method

具體診斷步驟為:

步驟1采集旋轉(zhuǎn)機(jī)械在正常狀態(tài)以及不同故障狀態(tài)下的振動(dòng)、溫度、壓力等多物理場(chǎng)信號(hào)。

步驟2根據(jù)跨工況診斷需求,劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集,訓(xùn)練集包括源域帶標(biāo)簽數(shù)據(jù)和目標(biāo)域無(wú)標(biāo)簽數(shù)據(jù),測(cè)試集為目標(biāo)域數(shù)據(jù)。

步驟3構(gòu)建多物理場(chǎng)信號(hào)遷移相關(guān)分析診斷模型,輸入訓(xùn)練集樣本訓(xùn)練模型參數(shù),直至Loss值滿足要求。

步驟4將目標(biāo)域測(cè)試樣本輸入訓(xùn)練完畢的診斷模型,提取旋轉(zhuǎn)機(jī)械不同運(yùn)行狀態(tài)下的時(shí)、空相關(guān)性特征并完成診斷。

2.3 驗(yàn)證數(shù)據(jù)集建立及遷移診斷任務(wù)設(shè)定

對(duì)泵組試驗(yàn)臺(tái)采集的不同運(yùn)行狀態(tài)的多物理場(chǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分,每類運(yùn)行狀態(tài)含有200個(gè)訓(xùn)練樣本和200個(gè)測(cè)試樣本,每個(gè)樣本包含2 048個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn),數(shù)據(jù)集構(gòu)建如表5所示。

表5 驗(yàn)證數(shù)據(jù)集Tab.5 Description of fault datasets

在本文討論的旋轉(zhuǎn)機(jī)械遷移故障診斷任務(wù)中,將離心泵在轉(zhuǎn)速2 320 r/min或轉(zhuǎn)速2 610 r/min設(shè)定為源域數(shù)據(jù),將離心泵轉(zhuǎn)速2 900 r/min設(shè)定目標(biāo)域工況,設(shè)定的遷移診斷任務(wù)如表6所示。

表6 遷移診斷任務(wù)Tab.6 Transfer diagnostic tasks 單位:r/min

2.4 故障診斷結(jié)果及對(duì)比

使用訓(xùn)練集數(shù)據(jù)訓(xùn)練基于多物理場(chǎng)信號(hào)遷移相關(guān)分析的智能診斷模型,利用測(cè)試集的故障診斷準(zhǔn)確率來(lái)衡量模型的診斷性能,診斷準(zhǔn)確度定義如式(7)所示

(7)

式中:Ncorrect為測(cè)試集被診斷正確的樣本數(shù);Ntotal為測(cè)試集樣本總數(shù)。

細(xì)紙筒一個(gè)，粗紙筒一個(gè)，紙圈兩個(gè)，黑色套圈兩個(gè)，黑色圓孔觀察蓋一個(gè)，彩色珠子若干，長(zhǎng)方形鏡片三個(gè)（也可以用能夠反光的鏡面紙，一般的快餐盒或禮品盒內(nèi)都可以找到），彩色塑料片一片，透明塑料片一片，膠水、膠帶、畫筆，畫紙若干。

2.4.1 不同模型結(jié)構(gòu)方法對(duì)比

為驗(yàn)證所提出的基于多物理場(chǎng)遷移相關(guān)分析的智能故障診斷方法的優(yōu)勢(shì),設(shè)計(jì)了3種對(duì)比方法進(jìn)行測(cè)試。為了公平起見,3種方法的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)一致,并且全連接層分類器均保持兩層,不同之處在于對(duì)卷積特征處理,以及是否含有LSTM網(wǎng)絡(luò),并根據(jù)不同方法特征輸出結(jié)果調(diào)整分類器的神經(jīng)元數(shù)量。對(duì)比方法及詳細(xì)描述如表7所示。

表7 不同模型結(jié)構(gòu)對(duì)比方法設(shè)計(jì)Tab.7 Comparative method design

經(jīng)過(guò)100次迭代后,得到不同方法在診斷任務(wù)一上的診斷率曲線和損失值曲線如圖6所示。由圖6可以看出,所提出的方法診斷準(zhǔn)確率上升最快,并且在第40迭代步時(shí),診斷準(zhǔn)確率就達(dá)到了95%,說(shuō)明所提出的方法收斂速度最快。相比其他3種對(duì)比方法,所提出的方法損失值最低,并且沒有出現(xiàn)大幅度震蕩的現(xiàn)象,說(shuō)明該方法比其他3種方法訓(xùn)練更穩(wěn)定。

圖6 迭代過(guò)程中準(zhǔn)確率和損失值曲線Fig.6 Accuracy and loss curves during iteration

為了消除隨機(jī)因素的影響,進(jìn)行20次測(cè)試并給出故障診斷準(zhǔn)確率的平均值,得到了不同遷移診斷任務(wù)的試驗(yàn)結(jié)果如表8所示,可以發(fā)現(xiàn),在設(shè)定的兩個(gè)遷移診斷任務(wù)中,提出的方法均能達(dá)到最高的診斷準(zhǔn)確度。

表8 不同任務(wù)下各種方法的故障診斷準(zhǔn)確度對(duì)比

從表8診斷結(jié)果可以看出,與僅利用單一物理場(chǎng)數(shù)據(jù)的方法三相比,使用多物理場(chǎng)數(shù)據(jù)的方法一、方法二以及提出的方法故障診斷準(zhǔn)確度均有大幅度提升,兩個(gè)任務(wù)中的平均診斷率均超過(guò)了90%,其中方法一提高了20.0%,方法二提高了17.9%,提出的方法提高了23.8%。表明使用多物理場(chǎng)數(shù)據(jù)中含有豐富的故障判別性信息,利用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行故障診斷有利于故障診斷準(zhǔn)確度的提高。

與使用多物理場(chǎng)數(shù)據(jù)的方法一和方法二相比,提出的方法故障的故障診斷準(zhǔn)確率分別提高了3.8%和5.9%,這充分說(shuō)明了多物理場(chǎng)卷積特征相關(guān)分析方法和LSTM方法在多物理場(chǎng)信號(hào)遷移故障診斷任務(wù)的優(yōu)勢(shì),表明提出的方法能夠從多物理場(chǎng)數(shù)據(jù)中提取域不變特征,進(jìn)而提高了跨工況故障診斷準(zhǔn)確度。

2.4.2 與其他信號(hào)融合跨工況診斷方法對(duì)比

采用兩種基于信號(hào)融合的滾動(dòng)軸承跨工況故障診斷方法與本文提出的多物理場(chǎng)遷移相關(guān)分析的診斷方法進(jìn)行對(duì)比分析,分別構(gòu)建Xia等和Xing等的故障診斷模型,測(cè)試模型在所設(shè)定的兩個(gè)故障診斷任務(wù)中的診斷準(zhǔn)確率。每種方法進(jìn)行20次試驗(yàn)并取診斷結(jié)果的平均值,對(duì)比結(jié)果如表9所示。

表9 不同信號(hào)融合跨工況診斷方法對(duì)比結(jié)果

由表9可以看出,本文提出方法在設(shè)定的兩個(gè)遷移診斷任務(wù)診斷準(zhǔn)確率分別為96.6%和97.2%,相比Xia等和Xing等的方法,平均診斷準(zhǔn)確度分別提高了2.65%和2.85%,所提出的方法具有更高的診斷準(zhǔn)確率。

2.5 診斷結(jié)果分析

為進(jìn)一步分析所提出的多物理場(chǎng)遷移相關(guān)分析方法診斷結(jié)果的內(nèi)部詳細(xì)情況,使用混淆矩陣圖來(lái)表征所提出的方法在設(shè)定的兩個(gè)遷移診斷任務(wù)中,對(duì)不同故障類別的具體識(shí)別能力,如圖7所示。

圖7 所提方法診斷結(jié)果混淆矩陣Fig.7 The confusion matrix of results

從圖7混淆矩陣中可以看出,所提出的方法對(duì)于工況一的正常狀態(tài)和葉輪磨損狀態(tài)以及工況二的正常狀態(tài)識(shí)別準(zhǔn)確率均為100%,對(duì)于工況二的葉輪磨損狀態(tài)的準(zhǔn)確率為99%,對(duì)于軸承內(nèi)圈和軸承外圈故障識(shí)別均超過(guò)了90%以上。

為直觀說(shuō)明本文提出方法提取的不同運(yùn)行狀態(tài)故障判別性特征的有效性,使用t-SNE算法將LSTM輸出的60維特征映射到2維平面表示,特征可視化結(jié)果如圖8所示。

圖8 t-SNE的特征可視化Fig.8 Featurevisualizationbased on t-SNE

從圖8特征二維可視化可以看出,所提出的方法在兩個(gè)遷移診斷任務(wù)中,對(duì)于正常狀態(tài)和葉輪磨損狀態(tài)有良好的區(qū)分;對(duì)于軸承內(nèi)圈故障和外圈故障,個(gè)別樣本的分類邊界稍有重疊,但整體上來(lái)看內(nèi)圈故障和外圈故障可以清晰的劃清分類邊界。

3 結(jié) 論

針對(duì)傳統(tǒng)單一物理場(chǎng)信號(hào)無(wú)法充分提取域不變特征、跨工況診斷準(zhǔn)確度提升困難問(wèn)題,提出了基于多物理場(chǎng)信號(hào)遷移相關(guān)分析的智能故障診斷方法,通過(guò)試驗(yàn)驗(yàn)證,結(jié)果表明:相比利用單一物理場(chǎng)信號(hào)的跨工況故障診斷方法,提出的多物理場(chǎng)信號(hào)遷移相關(guān)分析方法能夠大幅度提高故障診斷準(zhǔn)確率,平均診斷準(zhǔn)確度提高了23.8%;相比其他利用多物理場(chǎng)數(shù)據(jù)診斷的對(duì)比方法,提出的方法可以達(dá)到更高的故障診斷準(zhǔn)確度,表明該方法能夠提取域不變特征并進(jìn)行跨工況遷移故障診斷。