1、基于多尺度卷积的轴承故障诊断研究何虹丽,余俊,邵力，陈建辉,许继欣（宁波市轨道交通集团有限公司运营分公司，浙江宁波31510 0）摘要：针对目前神经网络模型抗噪性、泛化性差的问题，提出一种基于多尺度卷积神经网络模型。该模型首先采用大卷积核进行特征提取，为后续网络层提供较大感受野的同时，还能对高频噪声进行抑制，并采用多分枝、多尺度卷积以提取不同尺度的特征，避免单一尺寸卷积核无法兼顾不同精细度的特征问题，增强网络表达能力。同时采用1x1卷积以较少参数量增加网络深度，提高其非线性表达能力，采用全局平均池化代替全连接层，以减少参数量，防止网络过拟合的发生，最后通过Softmax函数完成故障分类。通过实
2、验验证，该模型具有较好的抗噪性、泛化性以及实用价值。关键词：故障诊断；卷积神经网络；抗噪性；泛化性中图分类号：TH133.3;TP1830引言有数据统计显示,旋转机械中轴承出现故障的概率占总故障的1/3左右。因此,关于轴承故障诊断的研究具有非常重要的意义。基于数据处理的传统轴承故障诊断，主要通过时域分析、频域分析以及时频分析将信号时频特征映射到其他参数空间进而得到故障特征。然而基于传统信号分析与处理的轴承故障诊断方法，需要以大量信号处理知识为基础,非常依赖于专家经验。近年来深度学习方法快速崛起，为轴承故障诊断的研究提供了一个新的方向。由于卷积神经网络的强大的空间特征提取能力，避免了依靠人工进行
3、特征的提取，提高了故障诊断的可普及性。但基于卷积神经网络建立的故障诊断模型参数量较大,诊断效率低且抗噪性能差，很少能用于实际工程中。针对以上问题，本文提出了一种基于多尺度卷积神经网络模型，能够对高频噪声进行抑制2,还能采用多分枝、多尺度卷积以提取不同尺度的特征，避免单一尺寸卷积核无法兼顾不同精细度的特征问题，增强网络表达能力。同时采用1x1卷积以较少参数量增加网络深度，提高其非线性表达能力，采用全局平均池化代替全连接层，以减少参数量，防止网络过拟合的发生，最后通过Softmax函数完成故障分类。1理论基础1.1卷积层卷积层是卷积神经网络最重要的一层，卷积可以认为是一可靠性提升措施和方案，可以在
4、很大程度上提升现有网络的可靠性。另外，进行数字化网络架构设计时，应在分析数据流量负载的基础上进行“多域管理结构”设计，根据对象的功能、范围和操作特点等，将整个数字化系统通信网络分为若干个相对独立的分系统，一个分系统构成一个域，并且各个域之间可以通过标准的协议或中间件进行数据交换。这种网络架构可以缩小网络风暴的影响范围，降低故障发生概率，能够更加科学合理地防御网络风暴，同时也更符合核电厂安全第一的理念。86设备管理与维修2 0 2 3No10（上）文献标识码：BDOl:10.16621/ki.issn1001-0599.2023.10.28种有效提取图像特征的方法，一般会用一个正方形的卷积核，按
5、指定步长在输人特征图上滑动，遍历输人特征图中的每个像素点。每一个步长，卷积核会与输人特征图出现重合区域，重合区域对应元素相乘、求和再加上偏置项得到输出特征的一个像素点（图1)。1.2池化层池化层实际上是一种降采样，常见的池化函数有最大池化和平均池化两种形式（图2）。池化层具有特征不变性、特征降55132。工2245594233182144Input1】施耐德电气.B0700CA-AA.美国：施耐德电气Z.2018.2施耐德电气.B0700AZ-V.美国：施耐德电气Z.2017.3施耐德电气.B0700EJ-C.美国：施耐德电气Z.2017.4 张洪信.有限元基础理论与ANSYS应用M.北京：机
6、械工业出版社,2 0 0 9.5王常力，罗安.分布式控制系统（数字化)设计与应用实例M.北京：电子工业出版社，2 0 0 4.3316111-1b=1(-1)1+00+1 2+(-1)5+04+12+（-1)3+0 4+15+1=1图1卷积操作示意参考文献【编辑 吴建卿设计研究3312-414。4。9Output维（下采样）实现非线性（类似Relu）、扩大感受野、防止过拟合等特性。1.3全局平均池化层传统的卷积神经网络模型最后一层都是全连接层，参数个数非常之多，容易引起过拟合（如Alexnet),一个 CNN(Convolutio-nal Neural Networks，卷积神经网络）模型，大
7、部分的参数会被全连接层占用。为解决这个问题，于2 0 14年提出全局平均池化层概念。与传统的全连接层不同，全局平均池化层采用对每个特征图全局特征数据进行全局均值池化，这样每张特征图都可以得到一个输出,大大减少参数数量，能有效避免过拟合。另外，它还能较好地整合空间信息，使得数据特征图更好地与分类信息相对应。2模型方法2.1模型构建本文模型主要从准确度、泛化性以及轻量化的角度进行考虑，提出了一种基于多尺度卷积神经网络模型。该模型为后续网络层提供较大感受野的同时，还能抑制高频噪声，并采用多分枝、多尺度卷积以提取不同尺度的特征，避免单一尺寸卷积核无法兼顾不同精细度的特征问题，增强网络表达能力。同时采用
8、1x1卷积以较少参数量增加网络深度，提高其非线性表达能力，采用全局平均池化代替全连接层，以减少参数量、防止网络过拟合的发生，最后通过Softmax函数完成故障分类。2.2诊断流程模型故障诊断主要分为数据预处理、模型训练、模型验证以及模型测试4个部分。模型的故障诊断流程如图3所示。开始数据处理搭建网络模型初始化模型参数训练集训练模型特征提取Softmax分类H调整参数图3故障诊断流程2.3评价指标本文模型的损失函数选用交叉损失函数进行优化评价，交叉熵损失函数的数学模型见式(1)。因此,本模型采用准确率及损失值作为模型的评价指标。Los=-Zwo(2)lgm(z)其中,Loos表示损失值,w(z)
9、和m(z)分别表示样本z的预期结果、模型分类结果。3实验验证与分析3.1数据集介绍实验选用CWRU轴承数据集。驱动端轴承型号为设计研究SKF6205,采样频率为12 kHz,轴承损伤由电火花加工的单点损伤，损伤直径分为0.17 7 8 mm、0.35 5 6 m m 0.5 334m m，InputOutput012345Maximum pooling678图2池化操作过程结束输出结果计算评价指标测试模型是in？轴承损伤状态有内圈损伤、外圈损伤、滚动体损伤（均包含3种224578测试集验证集(1)数据集0AB007B014B021IR007IR014IR021OR007 OR014OR021n
10、ormalBB007B014B021IR007 IR014IR021OR007OR014OR021normalCB007B014B021IR007IR014IR021OR007OR014OR021normal设备管理与维修2 0 2 3No10（上）87损伤直径）以及正常状态共计10 种状态。本次实验选用不同载荷与转速构建数据集，可得每转采样点数n=，不同工况对应数据如表1所示。0/60表1不同数据集信息数据集载荷A1 hp(0.746 k W)B2 hp(1.492 kW)C3hp(2.238kW)从表1可以看出,3个数据集每转采样点数均在40 0 左右，为保障数据的有效性，样本长度应该大于
11、两个周期长度,因此样本长度定为10 2 4。另外，考虑到实验数据长度有限，而对于神经网络，数据量越多、型效果越好，因此采用重叠采样法，以保证实验样本数量的充足性。重叠采样法结构如图4所示。步长样本1图4重叠采样法结构示意该方法的主要思想为，按照一定的滑动步长，使得各样本之间有一定的重叠去采集样本，以有效扩充样本数量，不仅能有效解决神经网络中样本数据不足的问题，还能解决样本边缘信息丢失的问题。本次实验采用表1中的3种工况进行制作数据集，每类数据集中包含10 中轴承状态，分别对每种轴承状态取10 0 0 个样本，其中训练集、验证集、测试集之间比例采用7:2:1。数据集划分如表2 所示,对数据集采用
12、One-hot encoding进行编码。制作故障标签，3个数据集轴承状态及对应标签如表3所示。3.2模型训练本文神经网络模型IPCNN_LSTM训练采用Adam当作优化器，学习率(Learningrate)设置为0.0 0 1,批量大小设为12 8，送代次数为30 次。本次实验采用Python语言，PyCharm开发平台，测试数据集载荷(r/min)A1 hpB2 hpC3 hp表3轴承状态及其标签12转速/(r/min)177217501730样本2表2 实验数据集划分转速/样本训练验证长度样本数样本数样本数17721024175010241730102434每转采样点数/个4064114
13、1670002000700020007000200056100010001000789通过PyTorch深度学习框架进行实现。3.3实验验证分析通过上文方法所制作的A、B、C 三个数据集进行实验，实验结果如图5 所示。为观察实验中故障诊断结果，进行可视化分析，其测试集实验混淆矩阵如图6 所示。另外，为分析神经网络模型在训练过程中准确率及损失值的变化过程，为此进行绘制网络模型在训练过程中验证集的准确率和损失值变化曲线（图7)。从图5 中可以看出，该模型在3种不同的工况下故障诊断正确率均为10 0%，可见该模型具有较好的故障特征提取及表达能力。从图6 的混淆矩阵可以看出，该模型对故障分类的精确性，
14、能够准确的识别轴承的各种故障类别，并没有出现误诊现象。从图7训练过程中准确率及损失值的变Confusion maxtrix_test0100。120。2200。3100。1005。1006。10071008。9。1000123.45.6.789True Labelsa)数据集A100957570051015202530a)正确率图7训练过程中正确率及损失值变化曲线（数据集B）化曲线可以看出，本文模型的拟合能力非常好，验证集曲线非常逼近训练曲线，收敛速度快，没有过拟合的情况出现，并且训练及验证曲线较为平滑无大的波动。3.4抗噪性实验与对比分析模型的抗噪性能在一定程度上决定着模型的性能好坏，为此进
15、行模型的抗噪性能实验，以验证模型的抗噪性。抗噪性实验数据选择向数据集B中分别添加SNR=-1010dB信噪比的额外噪声以模拟噪声环境。实验结果如图8 所示，当信噪比SNR-8dB时模型均能取得9 8.0%以上的诊断正确率；当信噪88设备管理与维修2 0 2 3 No10(上)比SNR=-10dB时模型仍然能取得8 3.6%的故障诊断正确率。可见，本文模型具有较强的抗噪能力，在强噪声背景下依然能够较好地完成轴承的故障诊断工作。为展现模型的优越性，为此进行对比实验，以更好的体现模型的诊断效果。LSTM为采用三层长短时记忆网络网络的模型；WDCNN为采用五层卷积的神经网络模型，其中第一层采用大卷积核
16、其余层均采用31小卷积核，每层卷积后均采用批量归一化及最大池化层处理；AAnNet为采用两层宽卷积，两层GRU100层，应采用注意力机制的网络模型；CNN-LSTM为采用三层卷80积及三层长短时记忆的神经网络模型。实验数据仍然采用数据集B中分别添加SNR=-1010dB信噪比的额外噪声，以模拟噪声环境。200A数据集图5不同工况下的故障诊断正确率Confusion maxtrix_test1000100。1100。80。6040D20。1001.21.00.80.2+拟合值有效值实验结果如图9 所示，可以明显地看出，随着噪声的增加各BC。2。200。3。456789。100123456789T
17、rue Labelsb）数据集B图6 不同数据集下测试集混淆矩阵一拟合值一有效值0.0051015202530b）损失值模型均出现不同程度的下降,其中本文模型的下降量较小,在高噪声下的故障诊断效果明显好于其他对比模型，可见本文模型具有较好的抗噪性，即使在高噪声背景下依然能够很好地完成故障诊断。1000100。1。80。1001001001000100。100。100100%/率聊联8580-10-8-6-44-202信噪比/dB4 6810图8 模型抗噪实验结果10080%/率业工604020-10-8-64,28.0.2信噪比dB图9 各模型抗噪性对比设计研究Confusion maxtri
18、x_test2。100。10060。100。1004062089。001234.5.6.789True Labelsc）数据集C本文模型一LSTM+WDCNN-AAnN用et-*-CNN-LSTM4681010080。6040。100100。100。100200基于分层极限学习机的轴承故障诊断方法袁湘流,林奕,王磊,杨铭,张玉黎（宁波中车轨道交通装备有限公司，浙江宁波315 10 0）摘要：提出基于分层极限学习机结合迁移学习的轴承故障诊断方法，分析其在变工况下的故障诊断效果。应用短时傅里叶变换方法生成振动信号时频图，并提取不变矩特征、灰度差分统计特征，区分不同故障时频图的形态和纹理特征。在变工
19、况下使用动态分布自适应方法，循环迭代得到最优迁移学习参数，以减小源域和目标域的MMD距离。然后使用分层极限学习机，对迁移后的样本数据进行故障分类。结果表明，所设计的迁移学习方法具有精度高、速度快的优点，在变工况下动态分布自适应迁移学习方法的故障诊断结果优于SVM等非迁移学习的机器学习方法，分层极限学习机作为故障分类器优于KNN、BP等分类器的效果，同时基于时频图的特征提取方法改善了源域和目标域间的可迁移性。关键词：轴承故障诊断；变工况；迁移学习；分层极限学习机；短时傅里叶变换中图分类号：TH133.3;TP1830引言单一工况下轴承的故障分类可以基于传统机器学习方法来实现，但在实际的应用中需要
20、诊断多种变工况下的轴承故障。本文引人DDA(Dynamic Distribution Adaptation,动态分布自适应)方法结合分层极限学习分类器，在多变工况下对轴承的时频特征进行迁移,提高了轴承故障诊断的准确性。1动态自适应迁移学习方法基于特征的迁移学习方法是迁移学习中一种基本方法，是3.5实例运用分析实验轴承型号为NJ205EM,轴承状态共有4种，分别为内圈故障、外圈故障、滚动体故障以及正常状态,轴承故障均采用人工电火花加工而成，振动信号采集频率为12 kHz,转速为12 0 0 r/min，本次实验仍然采用同样的数据处理方式进行处理，并采用小样本数据进行实验，以更加贴近实际应用。实验
21、数据对每类轴承取100个样本，样本长度为10 2 4，数据集划分为仍然采用7:2:1的比例进行数据集划分。实验结果如图10 所示，可以看出该模型能够全部识别轴承的4类状态，并没有出现误诊现象。可见本文模型在故障诊断方面能够取得很好的效果，具有一定实用价值。Confusion maxtrix_test01010203100图10测试集混淆矩阵设计研究文献标识码：B10001000100012True LabelsDOl:10.16621/ki.issn1001-0599.2023.10.29080640210103通过特征变换的方式减少目标域和源域之间的分布差异，或将两者的数据通过变换映射到同一
22、空间中叫,然后利用机器学习方法进行识别。图1a)与图1b）图1c)的数据关系，分别表示数据的边缘分布和条件分布不同的情形。1.1边缘分布和条件分布自适应(1)边缘分布自适应用P(X)和P(X)来表征源域和目标域之间的差异:DISTANCE(D,D)IP(x,)-P(x)l。（2）条件分布自适应是为了减小源域和目标域之间条件分4结论本文提出了一种基于多尺度卷积神经网络模型，该模型采用大卷积核进行特征提取，为后续网络层提供较大感受野，还能抑制高频噪声，同时采用多分支、多尺度卷积以提取不同尺度的特征，避免单一尺寸卷积核无法兼顾不同精细度的特征问题，增强网络表达能力。采用11卷积以较少参数量增加网络深
23、度，提高其非线性表达能力，采用全局平均池化代替全连接层，以减少参数量，防止网络过拟合的发生，最后通过Softmax函数完成故障分类。通过实验验证，本文模型能够在不同工况下均取得较好的故障诊断效果，并具有较强的抗噪能力，可以在强噪声背景下进行故障诊断工作。另外实例化实验验证进一步证明，本文模型具有较强的泛化性，具有一定的使用价值。1雷亚国,贾峰,孔德同，等.大数据下机械智能故障诊断的机遇与挑战 J.机械工程学报，2 0 18,5 4(5）：9 4-10 4.2胡庆，陈徽鹏，程哲，等.基于经验模态分解和深度卷积神经网络的行星齿轮箱故障诊断方法 J.机械工程学报,2 0 19,5 5(7)：9-18.【3刘磊，李舜，陆建涛.基于卷积神经网络的旋转传动部件故障诊断综述 J.机械设计,2 0 2 2,39(10)：1-8.4宫文峰，陈辉，张美玲，等.基于深度学习的电机轴承微小故障智能诊断方法 J.仪器仪表学报，2 0 2 0,41(1)：19 5-2 0 5.89参考文献设备管理与维修2 0 2 3No10（上）【编辑吴建卿】
