基于一维密集连接卷积网络的风电齿轮箱智能故障分类

徐 进，丁 显，程 浩，滕 伟

（1.鲁能集团有限公司，北京 100020； 2.华北电力大学 电站设备状态监测与控制教育部重点实验室，北京102206）

0 引言

齿轮箱是机械设备中实现动力传递、速度调节的重要部件，在工业界获得广泛应用。 齿轮箱通常由各级行星齿轮、定轴齿轮的传动轴系组成，由滚动轴承支撑，进行动力传递与转换。 工业齿轮箱一般运行于恶劣的工作环境，承受交变载荷与速度冲击，故障率高、停机时间长。 以运行于高空中的风电齿轮箱为例，其零部件失效所造成的停机时间和发电量损失是风电机组各部件中最高的[1]。

齿轮箱故障诊断技术是利用安装于箱体的多源传感器采集齿轮箱内部零件的运行状态，通过信号提取、分类等手段分析齿轮、轴承等的健康状态，为及时发现故障、制定合理维修决策提供理论依据。 其中，振动分析因其信号采集便捷、表征故障直观等优点成为齿轮箱故障诊断中最重要的监测手段[2]。

针对齿轮箱的故障诊断研究，通常的做法：分析原始振动信号，提取其时域、频域和时频域等特征，将其送入故障分类器进行训练，得到故障分类模型；在测试阶段，将利用同样方法获得的测试集中的多种特征输入已训练的分类模型，得到不同故障下的分类准确率。 最小二乘支持向量机[3]、谱峭度和K 近邻方法[4]、多特征结合决策融合方法[5]、卷积神经网络[6]和深度残差网络结合小波系数[7]等先后在齿轮、轴承等故障分类中获得应用，并取得较好的分类效果。

上述故障分类方法在特征选择方面需要人工经验干预，诊断精度的高低取决于特征选择的合理性，因而诊断流程繁琐，缺乏智能性。 随着深度学习技术的进步，“端对端” 学习与训练逐渐成为研究的热点，即将原始振动数据输入网络，通过深度学习方法，逐层提取信号特征并实现最终分类。如利用频谱数据结合深度神经网络在齿轮故障分类中获得100%的准确率[8]、一维卷积神经网络在电机轴承的实时故障诊断中获得成功应用[9]。

对变工况、 多故障的能源装备进行故障分类时，应该在追求分类精度的同时，提高诊断效率。利用深度神经网络处理原始数据时，需要较多的神经元，效率较低。卷积神经网络因其具有参数共享和稀疏连接等优点可以大大减少权重数量，具有较高的运算速度和分类精度[10]。 近年来，学者们提出了以卷积神经网络基础的密集连接卷积网络（Densely Connected Convolutional Network，Dense Net），利用该网络能够进一步加强前向特征的传播密度，且Dense Net 具有更高的模式识别精度和较少参数，在图像识别领域获得了广泛应用[11]。

本文提出基于一维Dense Net 的风电齿轮箱智能故障分类方法，将原始振动信号直接输入模型，保留振动信号中更多的故障信息，经过密集连接、合成连接与卷积运算，匹配对应的故障类型，迭代训练故障分类模型，实现不同运行工况下齿轮的精确故障诊断。

1 密集连接卷积网络

1.1 卷积神经网络

卷积神经网络是一种具有深度结构的前馈神经网络。以图像识别为例，其卷积神经网络结构如图1 所示。

图1 卷积神经网络结构Fig.1 Structure of convolutional neural network

在该网络中，图像前向传递通常经历若干卷积和池化运算，第l-1 层至第l 层的卷积运算为

式中：Kij为图像的卷积核，在一次卷积运算中，卷积核在图像上平移，并与其所覆盖区域的元素进行乘积求和，以组成l 层中新的图像；bl为卷积偏置；f 为激活函数，它可以是 Sigmoid，ReLu 函数中的某一种。

卷积过程中，根据所选滤波器的个数决定卷积运算后的通道个数。 池化运算通常是将图像进行面积等分，取每一份的平均值或最大值组成新图像，第l 层图像经最大池化运算至第l+1 层的结果为

式中：M 为第l 层图像被等分的个数；m 为等分图像的序数。

利用卷积神经网络进行图像识别时，通常在经过若干的卷积、池化之后，设计1-2 层的全连接层，最终输出相应的类别编码。 为进行网络模型参数的训练，设计交叉熵损失函数作为优化目标。

式中：N 为图像类别的个数；yi为已知类别为通过卷积神经网络计算的类别。

1.2 密集连接卷积网络

在深度学习中，网络层数的增加能够更好地提取输入图像的本质特征，但是，层数增加会带来模型训练时出现梯度消失或梯度爆炸的问题，导致模型难以训练。基于此，采用跳跃连接的深度残差网络[12]和密集连接卷积网络[11]被相继提出。 深度残差网络将连续卷积变换过程分成若干块，除了前向传播过程，每个块的输入直接连接到输出，使得每个块的训练误差最小，解决了梯度弥散的问题。 受此启发，密集连接卷积网络（图2）在每个块中进行更为密集的跳跃连接，其结构如图2（a）所示，称为Dense 块。

图2 密集连接卷积网络结构Fig.2 Structure of densely connected convolutional network

每一个Dense 块中，除了正常的卷积前向传播之外，每一单元的输入都会直接连接到后续单元的输出，与各单元的卷积输出进行合成，实现密集跳跃连接。因此，密集连接卷积网络能够更加强化特征的传播，支持特征重用，在大幅减少参数数量的同时，有效地解决了梯度弥散问题。相比于深度残差网络，密集连接卷积网络具有更高的运算速度。 完整的密集连接卷积网络通常由多个Dense 块组成，相邻Dense 块之间设计过渡层，最后通过全连接层实现模式分类[图2（b）][13]，[14]。

2 基于Dense Net的智能故障分类方法

传统的Dense Net 网络主要针对图像进行分类与识别，本文将Dense Net 网络推广至一维振动信号，无须对原始振动信号进行特征提取，直接通过卷积运算、 密集跳跃连接与合并进行前向传递，最终设置若干故障状态表示类型编码。实现齿轮箱智能故障分类的模型结构如图3 所示。

图3 智能故障分类结构Fig.3 Structure of intelligent fault classification

由图3 可知，通过多个一维卷积核遍历振动信号，转换成多通道振动信息，进一步经过若干Dense 块和过渡层后，进行故障状态分类。

3 应用案例

3.1 风电传动试验台

风电传动试验台如图4 所示。 试验台由驱动电机、定轴齿轮箱、行星齿轮箱和负载装置组成，可以模拟各种齿轮故障下的振动状态。 驱动电机功率为2.2 kW，额定转速为3 450 r/min。

图4 风电传动试验台Fig.4 Transmission platform of wind turbine

定轴齿轮箱由两级传动的4 个齿轮组成，共有3 个轴，采用5 个压电传感器测量齿轮箱振动信号。 传感器1，2 径向放置在中间轴和输出轴左端的轴承座上； 传感器3，4 径向放置在中间轴和输出轴右端的轴承座上；传感器5 放置在箱体上，测量轴向振动。 本文模拟多故障风电齿轮箱的变工况运行状况，采用定轴齿轮箱的1 种正常模式和5 种故障模式，包括正常、裂纹、削齿、缺齿、磨损和偏心。 齿轮故障类型和编号见表1。

表1 齿轮故障类型和编号Table 1 Fault types and number of fixed gears

风电试验台的变速运行信息如图5（a）所示。每隔2 s 改变一次驱动电机的频率，转速逐渐升高，又逐渐下降。削齿故障时对应的振动信号如图5（b）所示，振动幅值随着转频的增加而增大，在测试的初始与结束阶段（转动频率较低处），即使存在削齿故障，其振动幅值依然较低。

图5 削齿故障时的运行工况与振动信号Fig.5 Varying operational conditions and vibration signal under chipped tooth

3.2 智能故障分类结果

测试时，每类故障在每种运行速度下采集2 s的振动数据，采样频率为8 192 Hz。 故障类型为6个，转动频率为 17 种[图5（a）]，传感器个数为 5，另外每种故障下设有8 种工作载荷，故总数据样本为 6×17×5×8×16 384=66 846 720。 在每种工况下随机选取一半的样本做训练集，进行网络训练，剩余的一半样本作为测试集。 本文采用121 层的Dense Net 网络对上述数据集进行模型训练与测试验证。 同时，5 层卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）、结合特征提取的支持向量机（Support Vector Machine，SVM）、随机森林分类器（Random Forest Classification，RFC）和 K 最近邻法（K Nearest Neighbor，KNN）被用来进行分类结果对比。 多种工况下所有传感器的整体分类精度如表2，3 所示。 整体分类精度是将所有传感器对应的每种工况的前半段数据进行训练，后半段进行测试获得的精度，即训练集数据个数为33 423 360，测试集数据个数为33 423 360。

表2 整体分类精度（训练集）Table 2 Classification result of all transducers for training dataset %

表3 整体分类精度（测试集）Table 3 Classification result of all transducers for testing dataset %

由表2 可知，RFC，KNN 和 Dense Net 都具有较高的分类精度。在正常、裂纹削齿等故障上准确率为100%，其他方法针对训练集的分类精度也较高。然而，测试集在模型的表现决定该模型是否具有优秀的泛化能力，表3 中尽管Dense Net 在削齿故障的识别精度上差于CNN，但总体表现优于其他方法。

3.3 故障敏感性分析

表4～8 为5 个传感器所测信号对应的独立测试精度。 独立测试精度是指对每个传感器对应的每种工况的前半段数据进行训练，后半段进行测试获得的精度，即训练集数据个数6×17×8×8 192=6 684 672，测试集数据个数 6 684 672。 整体来看，Dense Net 的分类精度优于其他方法，其中，传感器3 对应信号的分类精度最高，平均测试精度达97.6%。 表明传感器3 所在位置对该齿轮故障状态的影响最为敏感，该位置是故障齿轮所在轴的右端轴承座，距离故障齿轮最近，可作为故障分类的有效测点。表8 中的轴向测点精度最低，表明轴向振动对此类齿轮故障并不敏感。

表4 传感器1 的分类精度（测试集）Table 4 Classification result of 1st transducer for testing dataset %

表5 传感器2 的分类精度（测试集）Table 5 Classification result of 2nd transducer for testing dataset %

表6 传感器3 的分类精度（测试集）Table 6 Classification result of 3rd transducer for testing dataset %

表7 传感器4 的分类精度（测试集）Table 7 Classification result of 4th transducer for testing dataset %

表8 传感器5 的分类精度（测试集）Table 8 Classification result of 5th transducer for testing dataset %

4 结论

本文提出基于一维密集连接卷积网络的风电齿轮箱智能故障分类方法，经过一维卷积将原始振动信号转换为多通道振动信息，进一步经过多层密集跳跃连接和合并运算，映射最终的故障分类结果。风电齿轮箱变工况、多故障试验台的实测数据验证了上述方法的有效性，与其他需要特征提取的机器学习分类方法相比，一维密集连接卷积网络能获得更高的分类精度，并且具有更高的智能性。 同时，通过对不同传感器Dense Net 分类结果的分析，可以获得传感器位置对故障状态的敏感程度，确定有效的测点位置。