旋轉機械振動系統(tǒng)的深層LSTM 殘差神經(jīng)網(wǎng)絡分析

王明珠

（大慶石化建設有限公司，黑龍江大慶 163714）

0 引言

旋轉機械在工業(yè)、農(nóng)業(yè)、軍事、醫(yī)療等領域中廣泛應用，一旦發(fā)生失效，將會造成巨大的經(jīng)濟損失，嚴重時可能危及到人身安全。摩擦和腐蝕等損傷因素會導致轉子和滾動軸承等轉動構件失效，進而影響裝備本體的正常使用。由于機械自身的復雜性，使得故障診斷的難度很大。常規(guī)的手工檢測需要耗費大量的時間和費用，根據(jù)振動信號來對旋轉機械的故障進行分析是目前行之有效的方法之一。

隨著現(xiàn)代信息技術的快速發(fā)展，傳統(tǒng)的基于經(jīng)驗的故障檢測向基于信號檢測的故障診斷轉化。目前，科研人員致力于對旋轉機械進行精確的損壞和組合故障檢測。本文在此基礎上，利用基于LSTM 的深層殘差神經(jīng)網(wǎng)絡對系統(tǒng)進行快速、精確的辨識。該系統(tǒng)包括3 個部分：原始數(shù)據(jù)處理層、SP-LSTM 殘差網(wǎng)絡中的信號檢測層、基于GAP-ELM 模型的故障識別層。通過對原始數(shù)據(jù)進行深度挖掘，通過LSTM 單元中的“記憶”和“遺忘”兩個邏輯單元對故障信息進行存儲和處理，獲得其在時間序列中的微小變化。另外，所使用的GAP-ELM 網(wǎng)絡可以避免常規(guī)Softmax 算法在分類精度方面存在的不足，因此可以高效地進行故障診斷。

1 研究基礎

1.1 LSTM 元解析

LSTM 元構建是RNN 的一種變形，具有時間相關特性，可以通過柵控模式來調節(jié)LSTM 元間的數(shù)據(jù)傳輸，以防止RNN 的數(shù)據(jù)丟失和數(shù)據(jù)爆發(fā)（圖1）。LSTM基元通過結合遺忘、輸入和輸出來對各自的LSTM 基元進行修改和發(fā)送，并可以對有關的數(shù)據(jù)發(fā)送進行調整。遺忘門可以判定時間（t-1）的元狀態(tài)xt-1 可以被存儲到時間（t-1），并且將時間（t-1）轉化為目前的輸入xt。該方法能夠識別LSTM 的元狀態(tài)是否發(fā)生了變化。在遺忘與輸入門發(fā)生變化時，通過激活模型Σ（）可以識別LSTM 元的輸出。

圖1 LSTM 元構造

1.2 殘差網(wǎng)絡解析

殘差神經(jīng)網(wǎng)絡以元分析為主，能夠較好地解決深度神經(jīng)網(wǎng)絡隨著層次增加性能下降的問題。用式（1）描述剩余元素的模式：

其中，xc表示模型的輸入，yc表示模型的輸出，F(xiàn)表示模型的剩余相關性，Wc表示模型的剩余元參數(shù)。

殘差網(wǎng)絡模式不是以此層次的隱性關系H（XC）為代表，而是以殘差關系H（xc）=F（xc）+xc為代表。并且，將xc轉化為輸出的關聯(lián)，并將其表達為一種跳關聯(lián)，這種關聯(lián)能夠更好地實現(xiàn)梯度的轉移，從而在提高網(wǎng)絡性能的前提下，對深度網(wǎng)絡的訓練進行了合理的處理。

2 深度LSTM 殘差網(wǎng)絡的旋轉機械故障診斷

本文利用LSTM 深層殘差網(wǎng)對旋轉機械進行故障診斷，該方法包括3 個部分：原始數(shù)據(jù)處理層、SPLSTM 殘差網(wǎng)絡信號檢測層和GAP-ELM 網(wǎng)絡故障識別層，該方法是基于LSTM 深層殘差網(wǎng)的旋轉機械故障識別。首先，基于LSTM 的深度學習殘差網(wǎng)絡實現(xiàn)對原始數(shù)據(jù)的深層次挖掘，并通過LSTM 單元內的“記憶”和“遺忘”兩個邏輯單元對失效數(shù)據(jù)進行存儲和處理，實現(xiàn)對失效信息在時序上的微小改變。另外，所使用的GAP-ELM 網(wǎng)絡可以避免常規(guī)Softmax 方法在分類精度上較低的缺陷，因此可以高效地進行故障診斷。

2.1 初始數(shù)據(jù)處理層

滾動軸承是一種能夠確保旋轉機械正常運轉的重要部件，通常由外圈、滾動體、內圈與保持架組成（圖2）。當軸承構件產(chǎn)生裂紋時，其工作狀態(tài)下會產(chǎn)生振動激勵，振動激勵的強度與損傷深度、轉速、采樣頻率等因素有關。所以，本文首先對故障軸承的振動信號進行采集，然后經(jīng)過初始數(shù)據(jù)處理層，對其數(shù)據(jù)進行進一步處理。

圖2 滾動軸承結構

采用傳感器對支座進行數(shù)據(jù)采集。選擇相應的一維卷積模式，可以保證對信號進行直接的分析，從而有效地規(guī)避了高維度轉換，提高了數(shù)據(jù)預處理的效率。在最初數(shù)據(jù)處理層，可以對深度網(wǎng)絡的計算進行簡化，加快收斂速度，同時還可以減少信號噪聲，這樣就可以將采集到的振動信息進行歸一化的預處理。但是，在處理龐大的一維信息時，容易出現(xiàn)過擬合的情況，所以需要在其中加入BN 層。

2.2 SP-LSTM 殘差網(wǎng)絡信號診斷層

本文提出的SP-LSTM 網(wǎng)絡模型包括了信號處理層和參數(shù)修改層，可以從兩個不同的角度得到原信號的特性，所以可以得到更全面的數(shù)據(jù)序列。與對應權重參數(shù)相關聯(lián)的偏離修改層，基于之前的輸出信息調整當前的參數(shù)。

針對隨著網(wǎng)絡深度的持續(xù)增大，網(wǎng)絡容易出現(xiàn)漸變、漸變等問題，引入殘差模型可以有效抑制以上問題，進而達到最優(yōu)的學習速度，有利于提高系統(tǒng)對信號的處理能力，提高算法的整體性能。但是SP-LSTM 網(wǎng)絡可以高效地獲得信號的參數(shù)，本文將殘差網(wǎng)絡和SPLSTM 網(wǎng)絡相結合，實現(xiàn)了對軸承的故障信號的采集，并將其融合到BN 和dropout 兩個層面。

2.3 GAP-ELM 網(wǎng)絡故障分類層

GAP-ELM 網(wǎng)絡層可以利用GAP 將經(jīng)過處理的信號數(shù)據(jù)傳輸?shù)紼LM 分類設備。本文提出了一種基于GAP 的信息處理方法，它可以降低系統(tǒng)參數(shù)，避免系統(tǒng)的過度匹配，從而實現(xiàn)系統(tǒng)的信息處理。由于ELM方法具有較高的學習速度和推廣性能，使得ELM 方法的訓練速度大大提高。ELM 分類設備可以以合理的隱含層神經(jīng)元數(shù)為基礎，隨機獲取相應的參數(shù)，并利用正則法來獲取輸出層的權重。

使用xi表示輸入信息，t（）表示隱藏層的激活形式，wi表示輸入層和第一個隱藏層之間的權重參數(shù)，bi表示第1 個隱藏層的偏差，則第2 個隱藏層的輸出hi（）如下：

3 實驗與分析

3.1 軸承故障數(shù)據(jù)集解析

本文選取了凱賽西儲大學科研人員研制的轉動機器仿真實驗平臺（CWRU 組）進行了實驗，實驗平臺包含1500 W 功率電機，并在電機驅動側、風機外側和地面上設置了傳感器和控制器等。以6205 JEM 球形故障軸承為研究對象，并將其應用到電機主軸上，檢測負載為0 kW、0.75 kW、1.5 kW、2.25 kW 狀態(tài)下的故障軸承振動信息，并將其與1797 r/min、1772 r/min、1750 r/min、1730 r/min 的電機轉速相對應。軸承的故障類型主要有：正常（ZC）、內圈型損傷（NQ）、外圈型損傷（WQ）與翻動體損傷（GD），其中外圈型損傷可進一步分為3 點鐘、6 點鐘與12 點鐘，點蝕凹坑深度分別為0.175 mm、0.35 mm、0.525 mm。在此基礎上，選取了8640個樣本點，并以3∶1 的比例進行實驗。上述所有信號數(shù)據(jù)都采用10 s 的取樣時間和12 kHz 的取樣頻率。

3.2 軸承故障識別準確率對比

為了對本文提出方法的有效性進行檢驗，將本文方法與文獻［2］、文獻［3］方法的軸承故障識別準確率進行對比（表1）。從表中數(shù)據(jù)可以看出，本文方法診斷出的正常信號、滾動體故障信號與內外圈的故障信號準確率都高于兩種文獻方法。本文提出的基于SPLSTM 殘差網(wǎng)絡的信號診斷算法，可以獲得更完備的數(shù)據(jù)序列；而GAP-ELM 網(wǎng)絡則可以降低網(wǎng)絡參數(shù)，避免過擬合，從而提高了故障診斷結果的可靠性。而兩種文獻中采用的與小波算法相結合的方式來獲得振動信號的峰值，這種方法在實踐中可以更精確地判定出故障的部位，但是受噪聲影響比較大，故障辨識精度不高，對于特定故障的辨識結果不理想。

表1 軸承故障識別準確率對比 %

4 總結與分析

本文構建的深層LSTM 殘差網(wǎng)絡3 個部分組成：初始化數(shù)據(jù)處理層、SP-LSTM 殘差網(wǎng)絡信號檢測層、基于GAP-ELM 的故障識別層組成。其中，最小二乘矩陣單元可以結合遺忘和輸入、輸出，對每一種狀態(tài)進行修改和傳遞，并且可以調控相應的信息傳遞；殘差網(wǎng)絡則可以對殘差元進行分析，從而可以解決深度神經(jīng)網(wǎng)絡隨著層次增加而性能下降的問題。同時，該算法還可以避免常規(guī)的Softmax 算法在識別精度上的不足，實現(xiàn)對系統(tǒng)的高效識別。

為了檢驗本文提出的算法的正確性，利用CWRU集合對本文提出的算法進行了檢驗，并將其進行了比較。試驗結果顯示：本文提出的算法具有很好的穩(wěn)健性，對滾動體及內環(huán)及外環(huán)的正常信號、以及滾動體及內環(huán)的診斷效果都要好于兩種已有算法。實驗證明，本文提出的算法能達到穩(wěn)定性要求，并且精度高于兩種已有算法。但隨著epoeh 的增大，本文所提出的計算模型所得到的損耗數(shù)值呈遞減趨勢。

本文所采用的研究方法有以下3 個方面的創(chuàng)新：

（1）在最初的資料處理層面上，可以實現(xiàn)對所收集振動信息的規(guī)格化預處理，以減少深層網(wǎng)路的運算量，加快收斂性和減少信號噪聲，同時避免了對一維混合數(shù)據(jù)的過擬合。

（2）基于LSTM 的深度學習殘差網(wǎng)絡可以實現(xiàn)對原始資料的深層次挖掘，并通過LSTM 單元中的“記憶”和“遺忘”閘來獲得隨時間推移而發(fā)生的微小改變。

（3）SP-LSTM 網(wǎng)絡可以從兩個不同的角度得到原始信號，從而得到更全面的信號序列信息，并且它的偏移校正層可以在之前的時間點上與對應的權重相匹配，對目前的參數(shù)進行調整。