基于神经网络的滚动轴承故障诊断方法研究

摘   要：现今工业化的快速发展，机械化设备已经代替了传统的手工业。轴承作为机械设备中不可缺少的零件，应用在各个领域。因此，对轴承进行定期检测诊断十分重要。传统的故障诊断方法难以从大量故障数据集中挖掘故障的内在信息并进行准确识别，且过于依赖先验知识。为此，该文提出将卷积神经网络作为理论基础，利用深度学习智能故障诊断方法，自动提取故障信息识别故障类型完成实验研究。

关键词：深度学习   神经网络  滚动轴承   故障诊断

中图分类号：TH133.33 文献标识码：A   文章编号：1672-3791（2021）11（a）-0000-00

Research on Fault  Diagnosis Method of Rolling Bearing Based on Neural Network

HAN  Xiaoliang

（School of Information Engineering， Shenyang University of Chemical Technology， Shenyang， Liaoning  Province， 110142 China）

Abstract：With the rapid development of industrialization， mechanized equipment has replaced the traditional handicraft industry. As an indispensable part of mechanical equipment， bearing is applied in various fields. Therefore， it is very important to detect and diagnose the bearing regularly. Traditional fault diagnosis methods are difficult to mine the internal information of faults from a large number of fault data sets and identify them accurately， and rely too much on a priori knowledge. Therefore， this paper proposes to take convolution neural network as the theoretical basis and use deep learning intelligent fault diagnosis method to automatically extract fault information and identify fault types to complete the experimental research.

Key Words： Deep learning;Neural network;Rolling bearing;Fault diagnosis

随着时代的发展，滚动轴承作为完成智能制造中旋转机械的最广应用的零件之一。一旦它出现问题，不仅仅影响自身的安全运行，还会导致巨大的经济损失[1]，甚至威胁到工作人员的人身安全，引发重大的工业安全事故。研究数据显示，高达30%的工业事故都是有轴承故障引发的，轴承出现故障多是由于复杂的工作环境以及长期工作状态导致。我们可以研究诊断方法提前预防，这样既减少了后期设备的维修费用也节省了不必要浪费的时间。深度学习的诊断方法，适用于轴承数据较大的研究对象，通过数据驱动挖掘数据内涵的有用故障信息来诊断故障类型。

1 神经网络的基础理论

该文利用卷积神经网络进行故障诊断识别，它是一种端到端的数据处理方法。传统CNN主要包括输入层[2]、卷积层、池化层、全连接层、输出层。

1.1卷积层

卷积层的具体操作是将输入样本与一堆可学习的卷积核进行卷积[3]，通过横向滑动一定的步长挖掘不同层的不同抽象程度的特征向量。

1.2池化层

池化层的目的是降采样操作，减少了网络特征和参数的空间大小。它能将特征压缩，缩减数据空间的维数，使网络参数数量下降，又称为下采样层[4]。目前常见的池化算法是最大池化，平均池化和随机池化。

1.3全连接层

主要是对前一层的信息进行整合和分类。通常位于CNN末端预测函数之前，将学习到的特征映射对应到标记的样本空间中[5]。它的输入是上一个激活函数作用的输出。

2神经网络的诊断方法

通过CNN对轴承的原始振动信号完成诊断工作，该网络的诊断步骤如下：

（1）通过加速度传感器采集故障部位不同的程度也不同的轴承振动信号;

（2）构造的振动信号数据集分为训练样本和测试样本;

（3）搭建CNN诊断模型，初始化模型参数。输入训练样本进行反向传播调整参数优化模型;

（4） 将测试样本输入训练后的模型中得到故障分类结果，完成诊断流程。

3实验分析

3.1凯斯西储大学（CWRU）轴承数据

CWRU轴承实验中选取电机负载为2hp，转速为1750 r/min，信号采样频率设置为12kHz。实验详细数据如表1所示。我们在每个操作条件下选取相同數量的数据，其中包括100个训练样本，50个测试样本，每个样本包含1024个采样点。这样既保证了数据的平衡[6]，又便于诊断模型得到正确的诊断结果。

为了更全面地展示此方法的诊断结果，训练集与测试集都是在每个操作条件下选取相同数量的数据。迭代次数选定为100次。图1展示该方法的混淆矩阵分类结果。

外圈故障识别的结果没有出错，BF1中有2%的样本被误识别为ORF2。在BF2中，6%的样本被错误归类到IRF2，还有2%的样本则是被识别为正常状态，无故障。IRF2的识别能力是最差的，为64%的识别率，有36%的样本被误分类到BF2中。在BF3中，2%的样本被归类到ORF2里。

3.2轴承寿命实验

该数据来自轴承寿命试验台实验操作采集的故障数据。试验轴承包含四种状态，即滚动体球故障（BF）、内圈故障（IRF）、外圈故障（ORF）、正常状态（N）。本次实验中电机负载设置为4 kN，转速设置为1 680 r/min，采样频率设置为20 kHz。每种工况取150个样本，训练集和测试集按照2：1的比例划分。分别为100个训练样本和50个测试样本，每个样本包含1024个采样点。实验详细数据如表2所示。

混淆矩阵诊断分类结果如图2所示，CNN的诊断结果还算良好。BF中12%的样本被错误分类到IRF，6%的样本被错误识别为ORF。其余识别能力均良好。

4结语

卷积神经网络可以直接学习振动信号中的诊断信息，而不需要进行繁琐的去噪预处理和人工提取特征。将特征提取和特征分类结合在一起。在不需要先验知识和模式分类的情况下自动完成特征学习和分类。本文介绍并给出了详细的数据集信息，通过两个数据集的不同故障状况下的轴承振动信号，采用深度学习网络用于故障诊断。经仿真分析，其诊断识别的结果准确率极高，验证所提方法的准确性。

参考文献

[1] 文成林，吕菲亚.基于深度学习的故障診断方法综述[J].电子与信息学报，2020，42（1）：234-248.

[2] 吴晨芳，杨世锡，黄海舟，等.一种基于改进的LeNet-5模型滚动轴承故障诊断方法研究[J].振动与冲击，2021，40（12）：55-61.

[3] 许子非，金江涛，李春.基于多尺度卷积神经网络的滚动轴承故障诊断方法[J].振动与冲击，2021，40（18）：212-220.

[4] 常淼，沈艳霞.基于改进卷积神经网络的风电轴承故障诊断策略[J].电力系统保护与控制，2021，49（6）：131-137.

[5] 庞俊.基于改进卷积神经网络的轴承故障诊断研究[D].太原：太原科技大学，2020.

[6] 唐波，陈慎慎.基于深度卷积神经网络的轴承故障诊断方法[J].电子测量与仪器学报，2020，34（3）：88-93.

作者简介：韩晓亮（1993—），男 ，硕士，研究方向为故障诊断。

DOI：10.16661/j.cnki.1672-3791.2111-5042-1190