改進(jìn)注意力機(jī)制的航空發(fā)動(dòng)機(jī)試驗(yàn)轉(zhuǎn)子系統(tǒng)智能故障診斷

伍濟(jì)鋼, 文 港, 楊 康

(湖南科技大學(xué) 機(jī)械設(shè)備健康維護(hù)湖南省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,湖南 湘潭 411201)

航空發(fā)動(dòng)機(jī)是飛機(jī)的核心動(dòng)力裝置[1],但是航空發(fā)動(dòng)機(jī)的轉(zhuǎn)子系統(tǒng)長期處在高壓、高溫、高載的工作狀態(tài),容易出現(xiàn)轉(zhuǎn)子不平衡、轉(zhuǎn)靜碰摩、軸承損傷等故障,最終可能造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失甚至是嚴(yán)重的人員傷亡事故,因此研究綜合性能高的故障診斷方法是十分必要的[2-3]。故障特征的提取是故障診斷的前提,然而,由于航空發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子系統(tǒng)是一種結(jié)構(gòu)高度復(fù)雜的動(dòng)力裝備[4],各種零部件之間復(fù)雜的耦合運(yùn)動(dòng)以及強(qiáng)噪聲的干擾導(dǎo)致振動(dòng)信號的關(guān)鍵特征信息十分隱蔽且難以提取。傳統(tǒng)的故障診斷方法如短時(shí)傅里葉變換、小波變換、經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(empirical mode decomposition,EMD)和變分模態(tài)分解(variational mode decomposition,VMD)等變換方法或分解方法需要人工提取關(guān)鍵特征,對專家經(jīng)驗(yàn)過于依賴,特征提取的效率較低,難以滿足航空發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷對高效率高精度的要求。

近些年,深度學(xué)習(xí)的方法逐漸應(yīng)用于故障診斷領(lǐng)域并獲得了很好的結(jié)果,基于深度學(xué)習(xí)的航空發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷方法已經(jīng)進(jìn)行了許多研究。為了提高航空發(fā)動(dòng)機(jī)軸承故障的診斷準(zhǔn)確率,王奉濤等[5]通過核函數(shù)和去噪自動(dòng)編碼器的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法取得了較高的中介軸承故障診斷的準(zhǔn)確率。針對傳統(tǒng)故障診斷方法在樣本缺乏條件下容易出現(xiàn)過擬合并且強(qiáng)噪聲下航空發(fā)動(dòng)機(jī)微弱故障特征難以提取的問題,王月等[6]提出了孿生減元注意力網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法,方法在實(shí)際應(yīng)用上取得了有效的結(jié)果?？紤]到航空發(fā)動(dòng)機(jī)結(jié)構(gòu)復(fù)雜、干擾因素多、葉片裂紋特征提取困難,黃鑫等[7]提出了一種改進(jìn)深度置信網(wǎng)絡(luò)的特征提取和診斷方法,取得了較好的檢測精度。

以上方法都能取得一定的檢測效果,但是隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(convolutional neural network,CNN)相較于以上方法有著更強(qiáng)的特征提取能力,更容易提取出航空發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子系統(tǒng)故障的關(guān)鍵特征信息,能夠?qū)崿F(xiàn)高精度高效率的故障診斷。王奉濤等[8]考慮到航空發(fā)動(dòng)機(jī)中介軸承振動(dòng)信號的非平穩(wěn)性和非線性的特點(diǎn),將原始信號進(jìn)行灰度變換后導(dǎo)入CNN中進(jìn)行故障診斷,該方法沒有對CNN進(jìn)行進(jìn)一步改進(jìn)。針對當(dāng)前基于深度學(xué)習(xí)的航空發(fā)動(dòng)機(jī)滾動(dòng)軸承故障診斷技術(shù)診斷任務(wù)單一的問題,康玉祥等[9]將振動(dòng)加速度的時(shí)域信號轉(zhuǎn)變未頻譜圖后輸入殘差網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行多任務(wù)故障診斷,該方法并未加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)的特征提取能力。以航空發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子軸承為對象,李宏宇等[10]將原始信號進(jìn)行包絡(luò)解調(diào)預(yù)處理輸入雙向循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,該方法的重點(diǎn)在數(shù)據(jù)預(yù)處理,未對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行進(jìn)一步改進(jìn)?？紤]到航空發(fā)動(dòng)機(jī)軸承實(shí)際工作下存在故障樣本遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于健康樣本的情況,韓淞宇等[11]提出了提升神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的航空發(fā)動(dòng)機(jī)高速軸承的故障診斷方法,該方法針對的是樣本數(shù)據(jù)的問題,并未針對振動(dòng)信號本身問題進(jìn)行改進(jìn)。以上CNN方法的應(yīng)用對象皆是航空發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子系統(tǒng),但這些方法沒有考慮到航空發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子系統(tǒng)長期處于強(qiáng)振動(dòng)的工作環(huán)境,其故障振動(dòng)信號噪聲干擾嚴(yán)重且關(guān)鍵特征隱蔽,并且忽略了航空發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子系統(tǒng)故障振動(dòng)信號作為時(shí)序信號存在時(shí)間多尺度特征[12]?，F(xiàn)有的這些航空發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子系統(tǒng)故障診斷方法對振動(dòng)信號的關(guān)鍵特征提取能力不足。因此,本文提出了改進(jìn)注意力機(jī)制的航空發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子系統(tǒng)智能故障診斷方法,引入了注意力機(jī)制加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)的特征提取能力,但不同于田科位等[13-14]直接引注意力機(jī)制進(jìn)行應(yīng)用,本文充分考慮航空發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子系統(tǒng)故障原始振動(dòng)信號的復(fù)雜性對注意力機(jī)制進(jìn)行調(diào)整和改進(jìn)。

1 理論基礎(chǔ)

1.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要包括:輸入層,卷積層,池化層,全連接層,輸出層,其核心的操作為,對輸入的數(shù)據(jù)進(jìn)行不同大小的卷積核進(jìn)行卷積以獲取不同感受野下的局部信息,卷積操作的優(yōu)勢在于參數(shù)共享和稀疏連接,能夠在保證提取有效特征信息的同時(shí)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)擁有較少的參數(shù)量,網(wǎng)絡(luò)的前向傳播的簡易式如式(1)和式(2)所示

y′=φ(ω*x+b)

(1)

g=y-y′

(2)

式中:y′為卷積后的輸出值;x為輸入值;ω為權(quán)重參數(shù);b為偏重參數(shù);*為卷積操作;φ為非線性激活函數(shù),一般為relu函數(shù)或者是sigmoid函數(shù);y為x對應(yīng)的實(shí)際標(biāo)簽值;g為實(shí)際與卷積輸出的差,通過該函數(shù)的求導(dǎo)對權(quán)重參數(shù)和偏重參數(shù)進(jìn)行大小調(diào)整。

由于卷積網(wǎng)絡(luò)的強(qiáng)大的非線性擬合能力,因此常常會(huì)出現(xiàn)過擬合的現(xiàn)象,因此一般卷積網(wǎng)絡(luò)中還會(huì)添加批歸一化(batch normalization,BN)層以及Dropout層防止網(wǎng)絡(luò)的過擬合。

1.2 注意力機(jī)制

注意力機(jī)制模擬人的目光,對于較為明顯的地方會(huì)給予更大的注意力[15]。目前,注意力機(jī)制主要包括空間注意力機(jī)制[16-17]和通道注意力機(jī)制[18-19]并且在圖像領(lǐng)域已經(jīng)取得了不錯(cuò)的效果,其基本結(jié)構(gòu)為壓縮激勵(lì)模塊構(gòu)成的SENet,在CVPR2018上通道注意力機(jī)制cSENet、空間注意力機(jī)制sSENet以及通道空間混合注意力機(jī)制csSENet三種SENet的變體模塊被陸續(xù)提出[20],文獻(xiàn)[21]提出了結(jié)合空間注意力機(jī)制和通道注意力機(jī)制的cbam。該機(jī)制相對csSENet的改進(jìn)點(diǎn)在于引入了全局最大池化結(jié)合全局平均池化作為輸入的壓縮方法,能夠進(jìn)一步提高對關(guān)鍵信息的提取能力,一維的最大池化和平均池化分別如式(3)和式(4)。

(3)

(4)

2 注意力機(jī)制改進(jìn)

2.1 改進(jìn)cSE模塊

通道注意力機(jī)制模塊cSE模塊的結(jié)構(gòu)如圖1所示,該模塊主要由壓縮、降維、激勵(lì)三部分組成。

以C×H×W的值為輸入,cSE是將輸入的值通過全局平均池化壓縮成C×1×1的值,通過全連接層進(jìn)行降維,再通過sigmoid進(jìn)行激勵(lì)變?yōu)樵u分值與輸入值進(jìn)行相乘,獲得了不同分值的通道。

目前cSE模塊是通過Global Average Pooling進(jìn)行空間壓縮,再通過sigmoid進(jìn)行激勵(lì)獲得不同通道的評分實(shí)現(xiàn)不同通道給予不同的注意力。直接通過Global Average Pooling空間壓縮的通道評分機(jī)制設(shè)計(jì)之初是針對圖像檢測領(lǐng)域,直接應(yīng)用于航空發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子系統(tǒng)故障數(shù)據(jù)卻是不合適的。航空發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子系統(tǒng)故障原始振動(dòng)信號數(shù)據(jù)包括許多與局部最大值相關(guān)的特征,比如峰值、峰峰值等時(shí)域特征以及裕度因子和脈沖因子等波形特征[22],然而直接應(yīng)用Global Average Pooling進(jìn)行特征壓縮考慮不到這些局部特征。一些十分重要的局部特征會(huì)因?yàn)槿制骄鼗蟛糠执我卣鬟M(jìn)行平均,使得該通道評分過低而導(dǎo)致關(guān)鍵特征提取不到位。針對上述問題,提出了改進(jìn)通道注意力機(jī)制icSE,icSE模塊的結(jié)構(gòu)圖如圖2所示。

圖2 改進(jìn)通道注意力機(jī)制模塊icSE

考慮到振動(dòng)信號的時(shí)域特征主要體現(xiàn)在幅值、周期、相位等特性上,如峰峰值、裕度因子等關(guān)鍵的時(shí)域特征需要一個(gè)周期內(nèi)的最大幅值進(jìn)行計(jì)算,為此將池化核設(shè)置為一個(gè)周期的長度,步長設(shè)置為一個(gè)周期長度的1/4,對時(shí)域特征進(jìn)行針對性提取。本文轉(zhuǎn)子系統(tǒng)轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速為1 000 r/min,而采樣頻率為4 096 Hz,通過計(jì)算可知246個(gè)采樣數(shù)據(jù)點(diǎn)為轉(zhuǎn)子的一個(gè)周期,因此圖2中Maxpooling和Average pooling兩個(gè)局部池化采用的都是池化核為246,步長為61。本文采用局部池化結(jié)合全局平均池化的方法,在全局平均池化前添加局部最大池化,考慮到噪聲的干擾可能導(dǎo)致局部最大值為異常值,采用局部平均池化的方法提取到局部平均值,將二者以通道數(shù)進(jìn)行組合后進(jìn)行全局平均池化壓縮,這樣既能提取到時(shí)域特征重要的最大值,又能避免異常值的存在導(dǎo)致錯(cuò)誤的過高評分,并且還能提取到局部關(guān)鍵特征。以上是對航空發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子系統(tǒng)故障時(shí)域特征和波形特征進(jìn)行的針對性設(shè)定,從理論上分析icSE能夠更好的提取到航空發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子系統(tǒng)故障的通道特征信息。

2.2 改進(jìn)sSE模塊

空間注意力機(jī)制模塊sSE模塊如圖3所示,該模塊主要由壓縮、激勵(lì)兩部分組成。以C×H×W的值為輸入,sSE是將輸入的值通過1×1的卷積方式壓縮成1×H×W的值,再通過sigmoid進(jìn)行激勵(lì)變?yōu)樵u分值,最后與輸入值進(jìn)行相乘獲得了不同分值的空間。目前空間注意力機(jī)制采用的都是單評分機(jī)制,以一維輸入數(shù)據(jù)為例,通過1×1的卷積核對輸入數(shù)值進(jìn)行通道壓縮,本質(zhì)上就是將W上的所有位置進(jìn)行通道壓縮方向的總和。

圖3 空間注意力機(jī)制模塊sSE

sSE模塊是通過1×1卷積方式進(jìn)行壓縮再通過sigmoid進(jìn)行激勵(lì)獲得不同空間特征的評分實(shí)現(xiàn)不同空間特征給予不同的注意力,直接通過1×1卷積通道壓縮的空間特征評分方式設(shè)計(jì)之初是針對圖像檢測領(lǐng)域,直接應(yīng)用于航空發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子系統(tǒng)故障數(shù)據(jù)卻是不合適的,因?yàn)閮烧呤谴嬖谝欢ú町惖?。圖像檢測主要是對輸入數(shù)據(jù)的空間特征進(jìn)行處理,數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性很弱,但是航空發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子系統(tǒng)故障振動(dòng)信號是時(shí)序信號,數(shù)據(jù)的前后關(guān)聯(lián)性較強(qiáng),并且振動(dòng)信號存在時(shí)間多尺度的特性,不同特征的重要性會(huì)體現(xiàn)在不同的空間區(qū)域,僅用1×1的卷積核難以確定一個(gè)空間特征的評分值。針對上述問題,本文參照多尺度模塊的思想[23],提出了多評分機(jī)制將sSE模塊改進(jìn)為isSE,構(gòu)建了如圖4的isSE模塊。

圖4 改進(jìn)空間注意力機(jī)制模塊isSE

如圖4所示,多評分機(jī)制將卷積核的設(shè)置分為四個(gè)尺度,卷積核為1是為了保留原sSE模塊的功能,剩下三個(gè)尺度都是以輸入數(shù)據(jù)的長度W進(jìn)行卷積核的設(shè)置,分別設(shè)置為W/4、W/8、W/16,不同卷積核的壓縮模塊能夠加強(qiáng)不同區(qū)域內(nèi)數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系,能夠抓取一個(gè)空間特征在不同區(qū)域的重要性,并且較大的感受野能夠更好的把握一個(gè)關(guān)鍵空間特征與其他空間特征的關(guān)聯(lián)性,從而根據(jù)某一特征在不同區(qū)域內(nèi)的重要性賦予不同的評分值。以上改進(jìn)是對航空發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子系統(tǒng)故障數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性強(qiáng)的特點(diǎn)和振動(dòng)信號時(shí)間多尺度特性進(jìn)行的針對性設(shè)定,從理論上分析isSE能夠更好地提取到航空發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子系統(tǒng)故障的空間特征信息。

2.3 改進(jìn)csSE模塊

cSE和sSE有較好的互補(bǔ)性,csSE將二者結(jié)合能夠同時(shí)對不同通道上的不同空間上的數(shù)值進(jìn)行評分,從而能夠更全面地提取關(guān)鍵特征信息,二者評分后的值進(jìn)行疊加,獲得了不同通道下的不同空間的評分值,csSE模塊的組成方式如圖5所示,而本文提出的改進(jìn)csSE模塊(icsSE)的組合方式則需要進(jìn)一步的驗(yàn)證,主要包括方式一:先isSE后icSE,方式二:先icSE后isSE,方式三:icSE與isSE同時(shí)完成后進(jìn)行融合。

圖5 通道空間注意力機(jī)制模塊csSE

3 試驗(yàn)對比分析

3.1 試驗(yàn)平臺(tái)

本文試驗(yàn)平臺(tái)為航空渦軸發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子系統(tǒng)模擬試驗(yàn)平臺(tái),該試驗(yàn)平臺(tái)包括了軸流式壓氣機(jī)、離心式壓氣機(jī)和燃?xì)鉁u輪轉(zhuǎn)子等與實(shí)際航空發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子系統(tǒng)相似的結(jié)構(gòu)。該試驗(yàn)平臺(tái)是基于臨界轉(zhuǎn)速和振型相似原則設(shè)計(jì)的,其前3階模態(tài)的臨界轉(zhuǎn)速與實(shí)際系統(tǒng)的臨界轉(zhuǎn)速值最大誤差為3.5%。因此,該模擬試驗(yàn)平臺(tái)的試驗(yàn)所得數(shù)據(jù)是可靠的,與實(shí)際航空發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)狀態(tài)比較接近。

本文針對航空發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子系統(tǒng)的轉(zhuǎn)靜碰摩、轉(zhuǎn)子不平衡、碰摩-不平衡復(fù)合故障、正常工作狀態(tài)四種類型進(jìn)行故障診斷,圖6為航空發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子系統(tǒng)故障模擬試驗(yàn)平臺(tái)。數(shù)據(jù)采集裝置為高精度的bk加速度振動(dòng)傳感器和適配的數(shù)據(jù)采集卡,轉(zhuǎn)子的運(yùn)行速度為1 000 r/min,對應(yīng)實(shí)際航空發(fā)動(dòng)機(jī)5 000 r/min的高速運(yùn)動(dòng),略低于實(shí)際航空發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子系統(tǒng)一階臨界轉(zhuǎn)速。采樣頻率為4 096 Hz,采樣時(shí)間為5 min,采集的數(shù)據(jù)經(jīng)過數(shù)據(jù)增強(qiáng)以及數(shù)據(jù)分割后獲得的數(shù)據(jù)集如表1所示,數(shù)據(jù)長度為2 048。

表1 發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子試驗(yàn)數(shù)據(jù)集

圖6 航空發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子故障試驗(yàn)臺(tái)

數(shù)據(jù)的計(jì)算分析平臺(tái)為戴爾Precision5820系列服務(wù)器,操作系統(tǒng):Ubuntu 18.04LTS,顯卡:RTX3060Ti*2,CPU:i9-10920X,顯存:16GB*2,深度學(xué)習(xí)框架搭建:Keras。

3.2 試驗(yàn)對比分析

試驗(yàn)一:icsSE模塊的組合方式需要進(jìn)行確定,因此以航空發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子系統(tǒng)故障試驗(yàn)數(shù)據(jù)集為對象,對icsSE模塊的不同組合方式進(jìn)行試驗(yàn)對比分析。為了避免網(wǎng)絡(luò)層數(shù)對檢測結(jié)果帶來的干擾,僅選用一層卷積層網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行對比分析,注意力機(jī)制模塊的驗(yàn)證通過在一層卷積層后面添加模塊進(jìn)行對比試驗(yàn),該單一卷積層的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖7所示,最終檢測結(jié)果如表2所示。

表2 icsSE模塊不同組合方式檢測結(jié)果

圖7 注意力機(jī)制試驗(yàn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

分析試驗(yàn)一結(jié)果表2,對比檢測準(zhǔn)確率可知,icsSE組合方式三所構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)比組合方式一和組合方式二分別高了3.09%和1.76%,從這一結(jié)果確定本文所icsSE模塊選擇方式三進(jìn)行組合,所得icsSE模塊如圖8所示。

圖8 改進(jìn)通道和空間注意力機(jī)制模塊icsSE

試驗(yàn)二:為了證明注意力機(jī)制模塊改進(jìn)的可行性,將改進(jìn)后的模塊與改進(jìn)前的模塊進(jìn)行對比試驗(yàn)分析,選取試驗(yàn)一中的圖8卷積網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)作為框架,分別構(gòu)建了cSENet,sSENet,csSENet,icSENet,isSENet,icsSENet,cbam-Net共8個(gè)網(wǎng)絡(luò),最終的檢測結(jié)果如表3所示。

表3 網(wǎng)絡(luò)檢測結(jié)果

分析試驗(yàn)二的檢測結(jié)果表3,對比檢測結(jié)果可知,icSENet相較于cSENet的檢測準(zhǔn)確率和精確率平均高了4.21%和6.47%,試驗(yàn)數(shù)據(jù)表明本文以局部池化改進(jìn)的icSENet相比原本的cSENet能夠更好地提取通道特征信息。isSENet相較于sSENet的檢測準(zhǔn)確率和精確率平均高了8.26%和6.07%,表明本文以多評分機(jī)制改進(jìn)的isSENet相比原本的cSENet能夠更好的提取數(shù)據(jù)的空間特征信息。icsSENet相較于csSENet的檢測準(zhǔn)確率和精確率平均高了11.1%和1.13%,并且icsSENet相較于cbam-Net的檢測準(zhǔn)確率和精確率平均高了44.27%和8.97%。

綜上試驗(yàn),以多評分機(jī)制為改進(jìn)的isSE能夠更好地幫助CNN對不同空間的特征進(jìn)行提取,證明了多評分機(jī)制改進(jìn)sSE的合理性。以局部池化為改進(jìn)的icSE能夠更好的幫助CNN對不同通道中的特征進(jìn)行提取,證明了通過局部池化改進(jìn)cSE的合理性,以上兩者結(jié)合的icsSENet相較于csSENet和cbam-Net獲得了更好的檢測性能,證明了本文改進(jìn)方法優(yōu)越的檢測性能。

試驗(yàn)三:本文采用的航空發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子系統(tǒng)智能故障診斷方法的基本網(wǎng)絡(luò)為一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(1DCNN),搭建了四層的1DCNN網(wǎng)絡(luò)框架,為了得到具有更好檢測性能的1DCNN,對注意力機(jī)制的添加方式進(jìn)行試驗(yàn)對比,注意力機(jī)制的添加位置為總的四層卷積層中后三層卷積層輸出位置,添加方式的布置和檢測結(jié)果如表4所示,其中序號代表第幾層卷積層的輸出位置。

表4 注意力機(jī)制不同位置的檢測結(jié)果

試驗(yàn)三的結(jié)果表4表明,第四種注意力機(jī)制的添加方式相較于其他三種注意力機(jī)制的添加方式最終獲得的檢測準(zhǔn)確率分別高了1.17%、3.35%、1.58%,因此第四種插入位置方式構(gòu)建本文的icsSE-1DCNN,其結(jié)構(gòu)如圖9所示。

圖9 一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

為了檢測icsSE-1DCNN模型迭代過程中的性能,以航空發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子系統(tǒng)故障試驗(yàn)數(shù)據(jù)集為對象對其進(jìn)行性能測試,該模型的各個(gè)性能檢測指標(biāo)隨迭代次數(shù)的變化如圖10所示,圖中性能指標(biāo)Accuracy,Precision,Recall在多次迭代后能夠穩(wěn)定在96%至100%,證明了以航空發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子系統(tǒng)故障為檢測對象時(shí),icsSENet-1DCNN優(yōu)秀的檢測性能。

圖10 測試得模型迭代結(jié)果

試驗(yàn)四:為了證明icsSE-1DCNN相較于其他方法更加優(yōu)秀的綜合性能,將icsSE-1DCNN同csSE-1DCNN、1DCNN、文獻(xiàn)[24]、文獻(xiàn)[25]方法進(jìn)行對比分析,其檢測性能通過試驗(yàn)檢測準(zhǔn)確率分析,結(jié)果如表5所示。

表5 網(wǎng)絡(luò)檢測結(jié)果

由表5的準(zhǔn)確率檢測準(zhǔn)確率對比分析可知,icsSE-1DCNN比csSE-1DCNN和1DCNN分別高了2.84%和3.35%,結(jié)果進(jìn)一步證明了本文改進(jìn)方法的可靠性。同時(shí)icsSE-1DCNN相較于應(yīng)用cbam方法的文獻(xiàn)[24]和文獻(xiàn)[25]準(zhǔn)確率分別高了10.66%和7.51%,這證明了在對航空發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子系統(tǒng)故障進(jìn)行診斷時(shí)icsSE-1DCNN相較于其他網(wǎng)絡(luò)優(yōu)越的檢測性能。

為了更直觀地證明icsSE-1DCNN相較于其他算法優(yōu)越的分類能力,對icsSE-1DCNN、Paper[24]、Paper[25]網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行T-SNE可視化,結(jié)果如圖11所示。

圖11 T-SNE可視化結(jié)果

分析圖11可知,經(jīng)過icsSE-1DCNN的特征提取后,航空發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子系統(tǒng)不同的故障之間的分界線比較明顯,不同故障之間的數(shù)據(jù)混淆十分稀少,而文獻(xiàn)[24]和[25]算法特征提取后,各個(gè)故障之間的混淆依然十分的嚴(yán)重,這直觀地證明了icsSE-1DCNN對航空發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子系統(tǒng)故障更優(yōu)秀的分類能力。為了證明icsSE-1DCNN相較于其他算法優(yōu)越的泛化性能,本文以近似泛化誤差[26]作為網(wǎng)絡(luò)模型泛化性評價(jià)指標(biāo),其結(jié)果如圖12所示。

圖12 網(wǎng)絡(luò)模型的泛化誤差迭代圖

由圖12可知,從圖中能夠明顯的看出icsSE-1DCNN模型的泛化誤差初始較高,但是隨著迭代次數(shù)的增強(qiáng),其泛化誤差明顯減少,最后穩(wěn)定收斂逼近0,而文獻(xiàn)[24]和文獻(xiàn)[25]到迭代結(jié)束時(shí)仍存在較高的泛化誤差,這一結(jié)果證明,在進(jìn)行航空發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子系統(tǒng)故障診斷時(shí)本文構(gòu)建的icsSE-1DCNN模型比其他方法網(wǎng)絡(luò)模型有更強(qiáng)泛化性。

綜上,通過試驗(yàn)四的算法對比分析,能夠充分的證明在對航空發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子系統(tǒng)進(jìn)行故障診斷時(shí),本文icsSE-1DCNN相較于其他算法有更優(yōu)秀的檢測性能、分類能力以及泛化性能,因此本文算法的綜合性能更強(qiáng)。

試驗(yàn)五:為了證明icsSE的引入能夠一定程度上加強(qiáng)1DCNN的抗噪性能,往航空發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子系統(tǒng)故障數(shù)據(jù)集中添加不同程度信噪比的隨機(jī)噪聲,并將icsSE-1DCNN同1DCNN進(jìn)行對比分析,其檢測結(jié)果如表6所示。

表6 不同噪聲下的測試準(zhǔn)確率

分析試驗(yàn)五的結(jié)果表6,比較SNR0以及SNR2到SNR10的平均值Mean(SNR2～SNR10)可知1DCNN的檢測準(zhǔn)確率下降了2.91%,但icsSE-1DCNN的檢測準(zhǔn)確率僅下降了2.16%,這證明了本文改進(jìn)方法能夠提高網(wǎng)絡(luò)的抗噪能力,并且添加了icsSE后的icsSE-1DCNN在不同程度的噪聲干擾下都能獲得較好的檢測結(jié)果,該試驗(yàn)成功證明了本文改進(jìn)的icsSE能有效提高1DCNN的抗噪性,并且在不同噪聲下都能取得較好的檢測結(jié)果。

試驗(yàn)六:為了進(jìn)一步驗(yàn)證本文算法在轉(zhuǎn)子系統(tǒng)上優(yōu)秀的性能,本試驗(yàn)對轉(zhuǎn)子系統(tǒng)上滾動(dòng)軸承的故障進(jìn)行診斷,選用美國凱斯西楚大學(xué)CWRU的滾動(dòng)軸承故障數(shù)據(jù)集[27]和印度圣朗格瓦爾工程技術(shù)學(xué)院SLIET的滾動(dòng)軸承故障數(shù)據(jù)集[28]進(jìn)行icsSE-1DCNN的試驗(yàn)研究,其數(shù)據(jù)組成如表7所示?？紤]到icSE池化核的設(shè)置,通過對采集到的數(shù)據(jù)集進(jìn)行下采樣保證其一個(gè)周期包含246個(gè)采樣數(shù)據(jù)點(diǎn)。滾動(dòng)軸承故障數(shù)據(jù)集的采樣參數(shù)如表8所示,滾動(dòng)軸承各故障的特征頻率如表9所示。

表7 CWRU和SLIET數(shù)據(jù)集

表8 滾動(dòng)軸承數(shù)據(jù)的采樣參數(shù)

表9 滾動(dòng)軸承故障信號頻率

由表7可知,滾動(dòng)軸承數(shù)據(jù)集包含四種故障類型,總共包含了十個(gè)故障標(biāo)簽。由表8可知,考慮到本文對卷積核大小的設(shè)計(jì),需要將一個(gè)周期包含的數(shù)據(jù)點(diǎn)控制在246,而原來一個(gè)周期對應(yīng)的數(shù)據(jù)點(diǎn)分別為365和2 049,因此需要對其進(jìn)行下采樣。下采樣的頻率由轉(zhuǎn)子工作的基頻和現(xiàn)采樣數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行計(jì)算,最后確定的采樣頻率分別為8 085 Hz和8 405 Hz。綜合表9對該采樣頻率大小進(jìn)行可行性分析,由表9可知,各個(gè)故障特征頻率最大為316.3 Hz,當(dāng)采樣頻率大于其工作頻率2倍即可很好的進(jìn)行采集,現(xiàn)下采樣頻率達(dá)到了故障頻率的十幾倍,因此該下采樣頻率能很好地將軸承故障特征信號采樣進(jìn)來。

試驗(yàn)六中CWRU和SLIET的測試準(zhǔn)確率分別為100%和99.73%,其訓(xùn)練的迭代過程如圖13所示。

圖13 數(shù)據(jù)集的訓(xùn)練過程圖

由試驗(yàn)五的圖13可知,本文的icsSE-1DCNN在應(yīng)用于轉(zhuǎn)子系統(tǒng)的滾動(dòng)軸承故障診斷時(shí)同樣能夠?qū)崿F(xiàn)快速的迭代收斂,在20次迭代之內(nèi)準(zhǔn)確率能夠迅速逼近100%并且達(dá)到一個(gè)穩(wěn)定收斂的程度,而最終在不同數(shù)據(jù)集下獲得的100%以及99.73%的檢測準(zhǔn)確率,進(jìn)一步證明了icsSE-1DCNN優(yōu)秀的檢測性能。

4 結(jié) 論

本文以航空發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子系統(tǒng)的不平衡和碰摩等故障為對象基于1DCNN方法進(jìn)行智能診斷,為了加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)的特征提取能力,針對航空發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子故障振動(dòng)信號特點(diǎn)引入并改進(jìn)了注意力機(jī)制模塊,實(shí)現(xiàn)了準(zhǔn)確的航空發(fā)動(dòng)機(jī)故障分類,結(jié)論如下:

(1) 引入cSE模塊到CNN進(jìn)行故障診斷時(shí),采用的全局平均池化,缺乏對航空發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子系統(tǒng)故障振動(dòng)信號中與局部極值相關(guān)的時(shí)域特征和波形特征的考慮,導(dǎo)致模型對通道特征信息提取不足,最終檢測結(jié)果欠佳,本文研究證明了局部池化的引入能夠有效改善這一問題。

(2) 引入sSE模塊到CNN進(jìn)行故障診斷時(shí),采用的單一尺度壓縮模塊進(jìn)行了單一尺度的評分,缺乏對航空發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子系統(tǒng)故障振動(dòng)信號作為時(shí)序信號存在時(shí)間多尺度特性的考慮,導(dǎo)致模型對空間特征信息的提取不足,最終檢測效果欠佳,本文研究證明了將單一尺度壓縮模塊改成多尺度壓縮模塊實(shí)現(xiàn)多評分機(jī)制能夠有效改善這一問題。

(3) 本文充分考慮了航空發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子系統(tǒng)故障振動(dòng)信號的特點(diǎn),提出了icsSE模塊,研究了icSE模塊和isSE模塊最佳組合方式,最終構(gòu)建了icsSE-1DCNN。

(4) 相比于現(xiàn)有算法,icsSE-1DCNN能夠取得更高的檢測準(zhǔn)確率,并且在不同噪聲的環(huán)境下檢測性能更高,證明了其優(yōu)秀的抗噪性能。通過泛化誤差和T-SNE可視化還充分證明了其優(yōu)秀的泛化性能和分類能力,最后通過不同數(shù)據(jù)集的驗(yàn)證進(jìn)一步證明了icsSE-1DCNN優(yōu)秀的綜合性能。

(5) 綜上,本文算法在進(jìn)行航空發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子系統(tǒng)故障進(jìn)行診斷時(shí)能夠表現(xiàn)出更優(yōu)秀的綜合性能原因在于:當(dāng)需要加強(qiáng)1DCNN對航空發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子系統(tǒng)故障關(guān)鍵特征的提取能力時(shí),沒有將現(xiàn)有csSE模塊進(jìn)行直接引入應(yīng)用。而是充分地考慮航空發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子系統(tǒng)故障振動(dòng)信號本身特點(diǎn),對csSE模塊進(jìn)行改進(jìn)和組合方式等研究,通過試驗(yàn)證明了csSE模塊改進(jìn)方法的合理性和可靠性。

本文方法考慮了航空發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子系統(tǒng)振動(dòng)信號本身的特點(diǎn)和復(fù)雜性,對注意力機(jī)制進(jìn)行了引入、調(diào)整、改進(jìn)三個(gè)步驟,構(gòu)建了能夠準(zhǔn)確對航空發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子系統(tǒng)進(jìn)行智能故障診斷的icsSE-1DCNN,并進(jìn)行了嚴(yán)謹(jǐn)?shù)脑囼?yàn)驗(yàn)證,對于航空發(fā)動(dòng)機(jī)的故障診斷有著充足的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值,對于智能故障診斷方法起著重要的推進(jìn)作用。