在單片機(jī)中應(yīng)用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)故障診斷

張岷濤，廖文豪，卿朝進(jìn)

（西華大學(xué) 電氣與電子信息學(xué)院，成都 610039）

智能故障診斷（Intelligent fault diagnosis，IFD）是指將機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用于故障診斷。近年來，隨著機(jī)器學(xué)習(xí)的理論發(fā)展取得巨大成就，IFD 被更多專家學(xué)者所關(guān)注[1-4]。這對以信號處理和人工提取特征為主的傳統(tǒng)故障診斷方法提出了挑戰(zhàn)。

時域、頻域及時頻域分析是基于振動信號的傳統(tǒng)故障診斷方法[5]。為表征局部特征，通常采用短時傅里葉變換[6]、小波變換[7]、經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解[8]、局部均值分解[9]等時頻處理方法提取故障特征，再通過工程師的人工經(jīng)驗進(jìn)行故障判定，這需要大量的數(shù)據(jù)統(tǒng)計。智能化的故障診斷方法則利用支持向量機(jī)[10]、k-means[11]、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[12]等機(jī)器學(xué)習(xí)方法自動分類特征，降低了對專家經(jīng)驗的依賴，但準(zhǔn)確率仍取決于人工提取的特征能否準(zhǔn)確描述故障信息，具有較大局限性。而深度學(xué)習(xí)等方式是基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的方式，只需要精確的原始數(shù)據(jù)和合適的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)就可以實現(xiàn)端到端的自動故障診斷。

隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，現(xiàn)代檢測技術(shù)已經(jīng)能很容易實現(xiàn)對于復(fù)雜設(shè)備的多點全覆蓋的數(shù)據(jù)采集，使得深度學(xué)習(xí)這種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的方式更能發(fā)揮其長處，取得更高精度的診斷效果。Hinton 應(yīng)用深度置信網(wǎng)絡(luò)（Deep belief network，DBN）[13]，AlexNet[14]和ResNet[15]等應(yīng)用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional neural network，CNN），使IFD 取得了相當(dāng)大的進(jìn)步。

然而，這些深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)中都有神經(jīng)元的設(shè)計。從某種程度上說，神經(jīng)元的數(shù)量越多網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)能力就越強(qiáng)，但同時大量神經(jīng)元的設(shè)計也會消耗相當(dāng)多的計算資源，使得其在計算能力有限的嵌入式設(shè)備中的應(yīng)用受到很大的局限。而機(jī)械設(shè)備運行狀態(tài)具有體量大、真實度高、生成速度快、數(shù)據(jù)類型多和價值密度低等特點[16]，要求現(xiàn)場進(jìn)行快速且低成本的應(yīng)用。很多場景需要嵌入式設(shè)備承擔(dān)起更多的任務(wù)。所以TinyML（小型設(shè)備的機(jī)器學(xué)習(xí)）領(lǐng)域開始逐漸的發(fā)展起來。一種解決方案是在CPU 中內(nèi)置神經(jīng)單元，如某些手機(jī)或穿戴設(shè)備。一種是簡化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)，使其能夠適應(yīng)單片機(jī)的有限資源。

本文在Jupyter notebook 工具內(nèi)使用Scipy、Numpy 等科學(xué)計算庫對原始的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，使用Tensorflow、Pytorch 等深度學(xué)習(xí)框架訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，并對不同的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和參數(shù)進(jìn)行測試準(zhǔn)確度、參數(shù)量、運行時間等進(jìn)行方面進(jìn)行比較。利用CubeAI等工具將網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與權(quán)重轉(zhuǎn)化為單片機(jī)環(huán)境所需的C 語言結(jié)構(gòu)和權(quán)重形式，然后將其部署至STM32H743VI 內(nèi)。實現(xiàn)了基于CNN2D 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軸承故障振動信號的識別。

本文網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和驗證使用凱斯西儲大學(xué)（CWRU）滾動數(shù)據(jù)中心的軸承故障數(shù)據(jù)集。CWRU數(shù)據(jù)集是世界公認(rèn)的軸承故障診斷標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集。截止到 2015 年，僅機(jī)械故障診斷領(lǐng)域頂級期刊《Mechanical Systems and Signal Processing》就發(fā)表過 41 篇使用CWRU 軸承數(shù)據(jù)進(jìn)行故障診斷的文章[17]。在基于深度學(xué)習(xí)的軸承故障診斷領(lǐng)域，目前被引用數(shù)最高的兩篇文章[18-19]的試驗數(shù)據(jù)也均來自 CWRU軸承數(shù)據(jù)庫。為了評價被提出算法的優(yōu)越性，最客觀的方式就是使用第三方標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫與當(dāng)下主流算法比較。因此，本文的所有試驗均采用 CWRU 軸承數(shù)據(jù)。獲得其中的包含10 種故障類型的數(shù)據(jù)，優(yōu)化后的最優(yōu)模型的故障識別準(zhǔn)確度可以達(dá)到98.90%。每次診斷運行時間為19 ms。

1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

目前應(yīng)用于智能診斷領(lǐng)域的典型的深度學(xué)習(xí)方案主要包括有堆棧自動編碼器（SAE）、深度置信網(wǎng)絡(luò)（DBN）、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、深度殘差收縮網(wǎng)絡(luò)（ResNet）等。其中卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）比較成功的兩種架構(gòu)分別是一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN1D）和二維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN2D）。CNN1D 和CNN2D的最大區(qū)別就是CNN1D 的卷積核為一維向量，網(wǎng)絡(luò)輸入的數(shù)據(jù)也同樣的為一維向量，其對于一維的時間序列數(shù)據(jù)或周期性數(shù)據(jù)都有較大的應(yīng)用范圍。二維神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的卷積核為二維向量，網(wǎng)絡(luò)輸入的數(shù)據(jù)為二維數(shù)據(jù)，CNN2D 由于其強(qiáng)大的特征提取能力，在近年的圖像處理領(lǐng)域包括定位、目標(biāo)識別等有廣泛的應(yīng)用。本文通過對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，將一維輸入數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為二維，采用二維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)實現(xiàn)滾動軸承故障診斷。

1.1 數(shù)據(jù)集

CWRU 軸承數(shù)據(jù)集為美國凱斯西楚大學(xué)數(shù)據(jù)中心發(fā)布的一個有關(guān)于故障軸承的數(shù)據(jù)集，其目的是用來檢測和驗證電機(jī)性能，近年來由于故障診斷領(lǐng)域的興起，其多用作故障信號診斷的基準(zhǔn)數(shù)據(jù)。其測量數(shù)據(jù)的實驗平臺如圖1 所示。

圖1 CNN2D 主要調(diào)試與優(yōu)化流程Fig.1 Main debugging and optimization process of CNN2D

其實驗平臺包括一個電機(jī)（左側(cè)），一個轉(zhuǎn)矩傳感器（中間），一個功率計（右側(cè)）和電子控制設(shè)備（沒有顯示）。實驗中使用加速度采集振動信號，通過使用磁性底座將傳感器安放在電機(jī)殼體上。加速度傳感器分別安裝在電機(jī)殼體的驅(qū)動端12 點鐘的位置，在其他一些實驗中，傳感器也被安放在電機(jī)支承底盤上。數(shù)字信號的大部分采樣頻率為12 000 Hz，部分正常軸承數(shù)據(jù)也以48 000 Hz 的采樣速率采集。外圈的故障是固定不變的，因此故障相對于軸承受載區(qū)域的位置對電機(jī)/軸承系統(tǒng)的振動響應(yīng)由直接的影響，為了對這個影響進(jìn)行定量研究，實驗中分別對驅(qū)動和風(fēng)扇端的軸承外圈布置3 點鐘、6 點鐘、12 點鐘方向的故障。除此之外，實驗對每種情況，還分別統(tǒng)計了在1 797、1 772、1 750 和1 730 r/min轉(zhuǎn)速下數(shù)據(jù)。

實驗中使用的軸承為滾動軸承，其結(jié)構(gòu)如圖2所示。

圖2 CWRU 實驗中使用的滾動軸承結(jié)構(gòu)Fig.2 Rolling bearing structure used in CWRU experiments

被測試軸承支承電機(jī)軸，使用電火花加工技術(shù)在軸承上布置了單點故障，故障直徑分別為0.177 8 mm、0.355 6 mm、0.533 4 mm、0.711 2 mm 和1.016 0 mm，其中前3 種故障直徑的軸承使用的是SKF 軸承，后兩種故障直徑的軸承使用的是相較差距不大的NTN 軸承。而單點故障的位置則設(shè)在滾珠、外圈、內(nèi)圈3 個地方。

對于數(shù)據(jù)科學(xué)來說，對于數(shù)據(jù)的分析與預(yù)處理是一個十分重要的，其可以極大的減小數(shù)據(jù)錯誤以及數(shù)據(jù)的偏好對于后續(xù)實驗的影響，透徹的了解所得到的數(shù)據(jù)可以對后續(xù)實驗出現(xiàn)的問題，使用更加有針對性的手段進(jìn)行解決和分析。

根據(jù)Smith 等[17]對于CWRU 故障軸承數(shù)據(jù)集所做的基礎(chǔ)性分析，以及其最后總結(jié)的數(shù)據(jù)圖表可以清楚的了解到，對于整個CWRU 故障軸承數(shù)據(jù)集來說，其中12 kHz 采樣率的驅(qū)動端的數(shù)據(jù)最為完整且明顯的人為錯誤最少。而對于不同轉(zhuǎn)速下的數(shù)據(jù)，1 797 r/min 的轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)最接近于1 800 r/min，此時對于使用12 kHz 的采樣率來說，400 的采樣點的數(shù)據(jù)正好接近于一個轉(zhuǎn)動周期，可以在信號里觀察到一個完整的故障信號波形。所以后續(xù)將使用12 kHz采樣率下1 797 r/min 的驅(qū)動端數(shù)據(jù)，來進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的訓(xùn)練以及之后的驗證，至此可以得到如表1 中的10 種不同的故障分類。

表1 CWRU 數(shù)據(jù)集中獲取的10 種不同故障分類Tab.1 10 different fault classifications obtained in the CWRU data set

其中，前面的數(shù)字為故障的直徑大小，后面的英文表示故障的位置，比如14-Ball 就代表軸承滾珠直徑為35.56 cm(14 英寸) 大小的故障。特別說明的是OuterRace6 后面的數(shù)字6 代表的時候6 點鐘方向，其余的兩個3 點鐘方向與12 點鐘方向的故障，由于其數(shù)據(jù)量較少這里將其丟棄不考慮。

而對于整個數(shù)據(jù)集的文件結(jié)構(gòu)來說，大致可以總結(jié)為單一故障情況下的數(shù)據(jù)為一個獨立文件，一個獨立文件為.mat 格式。文件結(jié)構(gòu)主要里面包括DE 和FE 兩種不同的向量數(shù)據(jù)，其對應(yīng)的便是驅(qū)動端數(shù)據(jù)和風(fēng)扇端數(shù)據(jù)，而部分文件內(nèi)還包括正常的BA 基準(zhǔn)數(shù)據(jù)。具體文件結(jié)構(gòu)內(nèi)容如表2 所示。

表2 CWRU 數(shù)據(jù)集單個文件內(nèi)部結(jié)構(gòu)Tab.2 Internal structure of a single file of a CWRU data set

利用基于Python 的Scipy 和Numpy 等科學(xué)計算和數(shù)據(jù)分析庫，將所需要的信號數(shù)據(jù)提取出來并且保存到本地文件以便后續(xù)的分析與處理。將一段信號數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化到時間序列后如圖3 所示。

圖3 時間序列下的部分CWRU 數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)Fig.3 Part of the CWRU data set under the time series

1.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

由于軸承故障信號為一維時間序列的數(shù)據(jù)，要使用CNN2D 網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練就必須將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為二維矩陣形式。而轉(zhuǎn)化的方式主要有3 種：直接轉(zhuǎn)化法[20]；時頻圖轉(zhuǎn)化法[21]；GAF 轉(zhuǎn)化法[21]。這里考慮到單片機(jī)資源限制，采用算法最為簡單的，資源占用最少的直接轉(zhuǎn)化法。

直接轉(zhuǎn)化法十分簡單，其直接將采集到的一維數(shù)據(jù)通過滑動窗口的方式截取特定長度的數(shù)據(jù)，然后將多次截取的數(shù)據(jù)進(jìn)行堆疊就可以得到一個二維矩陣數(shù)據(jù)。具體的轉(zhuǎn)化方法如圖4 所示。

圖4 直接轉(zhuǎn)化法過程Fig.4 Direct conversion process

將一段長度為400 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為20*20 的二維數(shù)據(jù)圖像如圖5 所示。

圖5 直接轉(zhuǎn)化法后生成的二維圖像Fig.5 Two-dimensional image generated by direct transformation method

這種方法有轉(zhuǎn)化簡單，計算量小等優(yōu)點，不過當(dāng)其振動信號的峰值數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為一行的時候可能會造成轉(zhuǎn)化后的圖像較為接近，增加了網(wǎng)絡(luò)對于不同類型數(shù)據(jù)的特征提取的難度。

在文獻(xiàn)[17]中指出由于CWRU 數(shù)據(jù)集是人工電火花打點模擬故障，所以其噪聲程度較低，而且對于某些情況下，有噪聲也可以加強(qiáng)對于網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練。而對信號進(jìn)行時頻的基礎(chǔ)分析，對于使用深度學(xué)習(xí)這種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的方式來說作用并不大。對于數(shù)據(jù)的采樣方式這里使用隨機(jī)采樣方式，可以盡可能的避免輸入網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的數(shù)據(jù)存在數(shù)據(jù)相關(guān)性太強(qiáng)的情況。

此外為了優(yōu)化不同故障情況下的數(shù)據(jù)分布，提升網(wǎng)絡(luò)模型的準(zhǔn)確度和訓(xùn)練的擬合速度，所以還需要將數(shù)據(jù)特征進(jìn)行無量綱處理，即對數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，這里使用的歸一化方法為Min-Max 法，即

1.3 卷積網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)設(shè)計

將一維輸入數(shù)據(jù)處理為CNN2D 網(wǎng)絡(luò)可以處理的二維數(shù)據(jù)后，便可以進(jìn)行架構(gòu)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)然后進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練了。這里的模型基于Keras 官方例子中對于MINIST 手寫識別的CNN2D 的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行改進(jìn)。由輸入層（InputLayer）、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層（Conv2D）、二維最大池化層（MaxPooling2D）、平坦層（Flatten）、全連接層（Dense）、分類器（Softmax）組成。其完整的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)以及數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的變化如圖6所示。

圖6 CNN2D 驗證模型完整結(jié)構(gòu)Fig.6 The complete structure of the CNN2D verification model

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層（Conv2D）的作用是自適應(yīng)提取軸承故障信號的特征。選擇合適的卷積核對軸承信號進(jìn)行卷積，卷積核即一個權(quán)重矩陣。不同的卷積核實際就代表著軸承信號中不同的故障特征，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)往往通過增加卷積核來提高提取故障特征的能力。卷積核為

式中：Mj為輸入特征矩陣的集合；l網(wǎng)絡(luò)層數(shù)；為第j個輸入特征矩陣；為權(quán)重矩陣；blj為偏置系；f(·)為激活函數(shù)。這里的激活函數(shù)為

tanh 函數(shù)圖像如圖7 所示。

圖7 Tanh 函數(shù)圖像Fig.7 Tanh Function image

最大池化層（MaxPooling2D）又稱為降采樣層，與卷積層類似，池化層常用的有最大池化與均值池化兩種，卷積核依次掃描目標(biāo)數(shù)據(jù)取目標(biāo)區(qū)域的最大值或平均值。其作用是提取卷積層輸出的數(shù)據(jù)的主要特征，同時降低數(shù)據(jù)維度，這里采用的是最大池化函數(shù)。

式中： βlj為權(quán)重矩陣；blj為偏置矩陣； down(·)為降采樣函數(shù)；fmax(·)為最大池化函數(shù)。

全連接層（Dense）將池化層提取的故障特征進(jìn)行分類，則

式中：l為網(wǎng)絡(luò)層序號；wl為權(quán)重向量；xl為一維特征向量；bl為偏置向量。

分類器（Softmax）的數(shù)學(xué)模型為

式中：wj為權(quán)重向量，表示第i個樣本屬于j類故障模式的概率。取最大值進(jìn)行分類。

該模型的具體參數(shù)設(shè)置如表3 所示。

表3 CNN2D 模型參數(shù)Tab.3 CNN2D model's parameters

1.4 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的驗證

網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練使用專業(yè)深度學(xué)習(xí)工作站，硬件配置為64g 內(nèi)存；CPU 為Inter（R） Xeon（R） E5-2620 v4 雙核2.1 GHz；GPU 配置為雙卡Tesla P100 250 W 16 GB。使用基于Tensorflow 深度學(xué)習(xí)框架的Keras 工具進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練。Kearas 是由Python 語言編寫的開源神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)庫。Keras提供了強(qiáng)大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的API 庫，采用模塊化編程，代碼編寫量小，是深度學(xué)習(xí)中使用較多的模型之一。訓(xùn)練與驗證的準(zhǔn)確度如圖8 所示。

圖8 CNN2D 改進(jìn)模型訓(xùn)練與驗證的準(zhǔn)確度Fig.8 The CNN2D improved model’s accuracy of training and verification

為驗證該CNN2D 模型的有效性，對比了CNN1D的基準(zhǔn)模型[22]；CNN2D 基準(zhǔn)模型，激活函數(shù)采用Relu 函數(shù)[23]，CNN2D 基準(zhǔn)模型，激活函數(shù)采用Tanh 函數(shù)[24]；與改進(jìn)后的該模型。對這些模型進(jìn)行對比訓(xùn)練和驗證。性能比較如表4 所示。

表4 CNN2D 改進(jìn)模型與其余驗證模型性能比較Tab.4 Performance comparison between CNN2D improved model and other validated models

2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)在單片機(jī)平臺上的部署

為了使IFD 在生產(chǎn)過程中大量使用，就必須尋找低成本小型化的解決方案。能夠?qū)⒅悄苌窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)部署到單片機(jī)中無疑是非常有吸引力的方案。這里將前面設(shè)計的CNN2D 改進(jìn)模型通過CubeAI 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)部署工具部署到STM32H743VI 單片機(jī)上。

2.1 單片機(jī)硬件平臺

單片機(jī)硬件平臺選用WeAct Studio 開發(fā)的STM32H743VI 核心板。STM32H743VI 為帶DSP和DP-FPU 的高性能ARM Cortex-M7 MCU，具有2 MB Flash、1 MB RAM、480 MHz CPU、ART 加速器、一級緩存、外部存儲器接口和大量外設(shè)。還提供3 個ADC，兩個DAC，兩個超低功耗比較器，一個低功耗RTC，一個高分辨率計時器，12 個通用16 位計時器，兩個用于電機(jī)控制的PWM 計時器，5 個低功耗計時器。

WeAct Studio 的STM32H743VI 核心板主要的接口有4 Pin 2.54mm SW、USB C （type C）、MicroSD TF、8Bit DCMI、User Key K1 （PC13）、NRST Key、BOOT0 Key 等。核心板上有8MB SPI Flash, 8MB QSPI Flash 作為單片機(jī)的外存。

2.2 單片機(jī)軟件配置與網(wǎng)絡(luò)部署

通過CubeMX 完成對單片機(jī)的配置。CubeMX為ST 官方推出的一款圖形化的STM32 配置工具，可以非常輕松地配置STM32 微控制器和微處理器。配置STM32 的時鐘樹、配置外圍設(shè)備（例如GPIO 或USART）和中間件堆棧（例如USB 或TCP /IP）等，其直觀的GPIO 配置。CubeMX 帶有功耗計算器功能，并且可以十分方便的導(dǎo)出為各種主流的工程文件，包括初始化代碼工程，包含：EWARM、MDK-ARM、 TureSTUDIO 、 SW4STM32 等。STM32H743VI 的管腳圖如圖9 所示。

圖9 STM32H743VI 芯片管腳圖Fig.9 Pin diagram of STM32H743VI

首先，進(jìn)行初級配置。設(shè)置核心板上的LED 燈和自定義按鍵，主要是為了方便我們的調(diào)試過程。PB14 和PB15 是USART1 串口通信接口。詳細(xì)引腳的設(shè)定說明如表5 所示。

表5 芯片相關(guān)引腳設(shè)定說明Tab.5 Chip-related pin setting instructions

其次，由于在代碼編寫過程中對于輸入數(shù)據(jù)設(shè)定的全局變量會占用占用較大的?？臻g，所以還需要通過CubeMX 將最小棧分配空間設(shè)置為0X1000。

最后，使用CubeMX 工具對芯片的時鐘設(shè)置完成。將高速外部時鐘設(shè)置為400 MHz，低于芯片最快運行頻率的480 MHz。

網(wǎng)絡(luò)部署采用CubeMX 的AI 擴(kuò)展包CubeAI。通過CubeAI 將預(yù)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行轉(zhuǎn)換生成優(yōu)化庫集成到項目中。將CWRU 軸承數(shù)據(jù)集的測試數(shù)據(jù)通過串口傳入單片機(jī)。下載并安裝CubeMX內(nèi)提供的CubeAI 6.0 插件，然后將改進(jìn)CNN2D 模型導(dǎo)入插件中，自動處理和量化工作完成后，便得到了一個包含參數(shù)和激活函數(shù)權(quán)重、函數(shù)結(jié)構(gòu)文件在內(nèi)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C 語言庫，詳細(xì)庫文件結(jié)構(gòu)見表6。

表6 庫文件結(jié)構(gòu)Tab.6 Structure of library file

導(dǎo)入后可以選擇對權(quán)重和參數(shù)進(jìn)行壓縮和量化，但是會降低模型精度，可以根據(jù)實際情況考慮，本設(shè)計由于單片機(jī)資源足夠，所以不對網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行壓縮和量化。

導(dǎo)入模型后，其網(wǎng)絡(luò)參數(shù)復(fù)雜度為1 238 380 MACC，MACC（Multiply-accumulate operations）用以描述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型復(fù)雜度，其代表網(wǎng)絡(luò)計算中先乘起來再加起來的運算次數(shù)。其具體的資源消耗如表7 所示。

表7 網(wǎng)絡(luò)模型資源消耗Tab.7 Resource consumption of network model

雖然輸入變量和中間變量的初始化和定義還需要占用系統(tǒng)資源，但是相較于STM32H743VI 芯片的2M FLASH 和1M RAM 來說資源占用完全無太大影響。經(jīng)過實測，該改進(jìn)CNN2D 網(wǎng)絡(luò)模型可以實現(xiàn)對于數(shù)據(jù)集中的10 種故障診斷準(zhǔn)確率達(dá)到98.90%，且網(wǎng)絡(luò)參數(shù)總量僅為36 390，相較于前面未優(yōu)化的CNN2D 網(wǎng)絡(luò)模型準(zhǔn)確率提升了3.8%，而網(wǎng)絡(luò)參數(shù)總量下降了36.66%。平均每次診斷運行時間為21Tick 換算后則為20 ms 左右，耗時在應(yīng)用中滿足需求。

3 結(jié)束語

本文主要驗證了深度學(xué)習(xí)對于工業(yè)中的軸承故障診斷的可行性，并且可以通過調(diào)試網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)得到較高的診斷準(zhǔn)確度，另外驗證了對于單片機(jī)這樣的嵌入式設(shè)備中，部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)的可行性，這是對于現(xiàn)在的TinyML 這個新興領(lǐng)域的初步探索，部署過程中得到的一些數(shù)據(jù)可以作為之后相關(guān)應(yīng)用的基準(zhǔn)參考。

主要存在的問題是，由于條件限制，設(shè)計的改進(jìn)CNN2D 模型對于實際工業(yè)應(yīng)用中的高噪聲環(huán)境下的數(shù)據(jù)訓(xùn)練是否還能有較高診斷準(zhǔn)確度無法驗證。根據(jù)相關(guān)領(lǐng)域的最新研究方向，對于第一個高噪聲環(huán)境的診斷問題，現(xiàn)在有較多的相關(guān)研究關(guān)注這個問題。論文[25]中提出的使用深度殘差收縮網(wǎng)絡(luò)針對于高噪聲環(huán)境下的高精度故障診斷，其主要是利用深度殘差收縮網(wǎng)絡(luò)的抗噪特性實現(xiàn)。

其次，對于整個流程過程的優(yōu)化加強(qiáng)其魯棒性，可以自動的處理一些串口傳輸過程中出現(xiàn)的問題。進(jìn)一步優(yōu)化流程和優(yōu)化模型都需要以后的研究中去進(jìn)一步做實驗驗證各種方案。