基于卷积神经网络的轴承精细化诊断技术研究

2021-07-30蔡文波吴一鸣郭大志

机械工程与自动化 2021年2期

蔡文波，贾延，吴一鸣，李默，郭大志

(1.海军装备部，陕西西安 710000；2.海军工程大学，湖北武汉 430200；3.中国船舶集团 703研究所无锡分部，江苏无锡 214000)

0 引言

轴承作为旋转机械系统里重要的元件之一，在各大领域被广泛应用。因其重要性，如何提早发现故障种类和位置并进行消除显得尤为重要。滚动轴承的状态监测和故障诊断一般以采集的振动信号作为分析对象。高金吉院士将引起旋转机械故障的原因分析总结为10类共计45种[1]。McFadden P.D.等将时域同步平均技术与高频共振解调技术相结合分析滚动轴承振动信号[2]。Wang Y.F.针对低速滚动轴承故障诊断提出了包络自相关技术[3]。Prabhakar S.等使用离散小波变换(DWT)分析了滚动轴承外环、内环故障[4]。Altmann J.等利用小波包分析与轴承振动信号包络的AR分析相结合，大大提高了信噪比[5]。Rubmi R.等利用连续小波提取脉冲的优良特性，使用若干频率截面平均幅值谱监测滚动轴承故障的发展趋势[6]。比利时根特大学Janssens O等[7]首次利用卷积神经网络对齿轮箱中的齿轮进行故障诊断，将常规算法的故障诊断率提高了6%。陆爽等[8]利用AR模型参数建立了径向基函数(RBF)神经网络，将该网络应用于对正常轴承与外环故障轴承的识别，最后通过计算机仿真验证了该网络的有效性。王平等[9]将振动信号首先进行包络分析，从包络信号中提取特征信号用于BP神经网络的输入，实现了对轴承故障模式的精细化识别。何宽芳等[10]提出小波重构与神经网络相结合的算法，并通过遗传算法对网络中的各项参数进行优化调整，使网络运行速度和诊断准确率得到提高。2017年，张伟[11]研究了传统卷积神经网络应用于轴承故障诊断的诸多不便，提出了一种新的卷积神经网络框架WDCNN模型，并给出了该模型的超参数设计准则，降低了模型的调参难度，最后运用该模型在第三方标准轴承数据库CWRU数据集上验证并取得了优异的结果。李恒、安晶等[12，13]将时域信号通过短时傅里叶变换转换成频域信号，结合DCNN网络实现轴承故障精准预测。

本文提出基于一维卷积神经网络轴承故障精细化智能识别方法，利用实验数据进行网络参数的确定，确定网络模型实验参数进行故障识别，并以西储大学的轴承数据进行计算机仿真，验证该方法的正确性。

1 一维卷积神经网络算法

典型的卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)通常包含输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层。在CNN的前期特征提取算法中，通过交替利用卷积层和池化层进行输入数据特征的层层提取，接近输出层则采用普通多层神经网络。在卷积层中，卷积核对前一层输出的特征矢量进行卷积操作，利用非线性激活函数构建输出特征矢量，每一层的输出均为对多输入特征的卷积结果，其数学模型可以描述为:

其中：h(x)为输出量；wi为第i个神经元权重；f为激活函数；xi为第i个神经元输入特征量；bi为第i个神经元偏置。

一维CNN网络的输入为一维数据，因此其卷积核也相应地采用一维结构，每个卷积层和池化层的输出也相应的为一维特征矢量。一维卷积神经网络模型如图1所示。

图1 一维卷积神经网络模型

2 实验数据

为了验证本文方法的有效性，选取凯斯西储大学轴承数据库(Case Western Reserve University,CWRU)的数据作为验证数据。CWRU实验装置如图2所示。轴承通过电火花加工设置成四种尺寸的故障，直径分别为0.007英寸、0.014英寸、0.021英寸、0.028英寸(对应1.778×10-4m、3.556×10-4m、5.334×10-4m、7.112×10-4m)。实验中使用加速度传感器采集振动信号，传感器分别被放置在电机驱动端与风扇端。由于驱动端采集到的振动信号数据全面，并且受到其他部件和环境噪声的干扰较少，因此本文选取驱动端采集的振动信号作为实验数据。选取采样点数为2 048个，转速维持在1 800 r/min左右，提取正常情况、内/外圈故障下、滚动体故障下的数据。

图2 CWRU滚动轴承试验台

3 滚动轴承故障诊断仿真

为扩充样本数量，提高训练准确度，对所有故障类型以及故障尺寸的数据进行处理，因为数据集中外圈故障直径只有0.007英寸、0.014英寸、0.021英寸三种，因此选取内圈、外圈、滚动体的三种故障进行验证。因此数据集以50%的重叠率扩充样本，将1 024个数据作为一组进行分割，最终得到每类样本900组数据，以500、200、200的数量配比分为训练集、验证集和测试集并设置类型标签，如表1所示。

表1 数据集分组情况

通过仿真分析方法，确定的一维CNN模型参数如表2所示。模型设置的最大迭代次数为100次，在经过20次迭代训练后模型网络趋于稳定，训练精度达100%，损失函数趋于0；在验证集中精度也趋于100%，如图3、图4所示，表明该模型训练完毕，准确率较高。将该模型应用于测试集，最终结果如图5所示，其中绝大部分计算值与真实值吻合，图中出现的灰色点即代表了计算误差。实验结果表明，该模型最终的整体准确率达到99.75%，说明该方法具有较高准确性，可应用于轴承故障精准识别。