基于深度学习的旋转机械故障识别

王 鑫

（ 山西机电职业技术学院，山西 长治 046011）

0 引言

对于在实际使用中需要进行旋转的机器而言，轴承是其不可或缺的组成部件之一。如果轴承的某个部件在应用中由于各种因素的影响出现故障很有可能会对机械设备使用寿命产生很大的影响，因此有必要应用一些必要的技术手段对轴承可能存在的一些故障进行充分判断。

在对图像进行识别时，通过卷积神经网络作用的发挥可以对各类图像中的有用特征进行有效提取。本文结合深度学习在实际应用中所具备的一些优良特性提出了一种基于深度学习的旋转机械故障识别方法，希望通过本文可以为相关工作提供一些参考。

1 旋转机械故障识别研究现状及算法

对于旋转机械故障诊断而言，传统旋转机械故障识别技术在应用中对振动信号中存在的一些噪声泛化能力相对较差且对研究人员专业技能要求较高。随着计算机科学的不断发展，使用更为方便快捷的现代信号处理技术开始出现。其中机器学习技术特征提取效果最为明显，主要有以下几种：

（1）基于支持向量机的故障诊断法（SVM）。该技术是一类按照监督学习方式对得到的数据进行二元分类的广义线性分类器。在实际应用中，SVM利用铰链损失函数对经验风险进行有效计算。支持向量机在具体应用时对轴承振动信号有着非常强大的泛化能力，适合于一些小样本问题。

（2）基于随机森林的故障诊断法，该方法是一种非常有效的预测工具。就其类型而言属于一个包含多个决策树的分类器，输出的最终类别是由个别树所输出的类别众数而决定的。该技术在应用中有很多优点，例如该技术可以有效处理大量的输入变数，在建立森林的过程当中可以在内部对振动信号一般化后的误差产生不偏差的估计。

（3）基于人工神经网络的故障诊断法。该项技术是20世纪80年代以来人工智能领域兴起后的研究热点所在。该技术对人脑神经元网络进行抽象，并且进一步建立起一个简单的模型。将模型按照不同的连接方式可组成具有不同结构的网络，该技术可以对轴承故障进行有效识别。

2 理论基础

2.1 EEMD-PWVD 时频分析

经验模态分解法在实际应用中可以对一些非线性、非平稳的信号进行有效分析，这一方法在实际应用中拥有非常强大的自适应性能，可以应用在各种类型的故障诊断领域中。然而，该方法在实际应用中存在着模态混叠的缺陷。为了对这一问题进行有效解决，相关研究人员提出集合经验模态分解法（EEMD），该技术在实际应用中分解效果非常明显。为了有效保障该技术的应用效果，需要像原信号中加入适当的高斯白噪声。由于白噪声的频率分布十分均匀，因此可以有效消除原信号中的模态混叠现象。通过随机白噪声作用对经过分解后得到的本征模函数（Intrinsic Mode Function，IMF）进行平均可以抑制甚至是消除噪声对分解结果准确性的干扰。为了保障谱图本身所具有的可读性，全面消除交叉干扰项对最终结果精确度的不良影响，相关学者投入了很多时间精力对其进行研究。当前已经发展出来多种方法对交叉干扰项进行消除，其中最具代表性的方法之一便是PWVD加窗函数法，由于该方法在实际应用中所表现出来的一系列特性，也被人们形象地称之为时延核函数平滑处理。本征模函数在经过该方法处理之后可以得到一个无交叉项且分辨率无损失的信号时频分布图。

2.2 卷积神经网络

卷积神经网络是近几年发展起来的一种算法。由于全连接神经网络在实际应用中有着参数量太过于庞大且对图片尺寸有限制等一系列缺陷，为了克服这些问题，卷积神经网络应用而生。经过多年的发展，当前卷积神经网络已经非常成熟。这一网络是由Hutel和Wiesel在对猫的大脑皮层中应用于局部敏感和方向选择的神经元进行研究时发现一种独特网络结构。通过这一网络结构的合理使用，可以使反馈神经网络的复杂性得到有效下降，卷积神经网络由此诞生。当前由于卷积神经网络在图像特征提取中所具有的一系列优势，在图像识别等领域得到了非常广泛的应用。

3 时频图及其预处理

为了分析轴承可能存在的一些故障，首先需要获取轴承振动信号时域图并且对其进行预处理活动，具体的步骤如下所示（注：本节数据取自4.1节工况5的一个样本）：

第一，采集轴承在各种工况下所产生的振动信号（对4.1节轴承在15种不同工况下所产生的各类振动信号进行全面采集）。

第二，将轴承在15种不同工况下产生的振动信号利用EEMD方法进行分解，最终得到多个本征模函数（IMF）分量，图1为轴承内圈故障集合经验模态分解得到的前六个IMF分量。

图1 集合经验模态分解的部分结果

第三，对IMF分量进行有效选择。在对信号经验模态分解的整个过程当中，由于插值误差边界效应等各种原因的影响，难免会存在一些噪声分量以及虚假分量。为了抑制这些分量对最终结果的影响，需要引入相关系数对其进行合理选择一般情况下信号和真实本征模函数分量相关性较大，但和虚假分量之间的相关性较小。因此在选择工作实际进行中，可以认为与信号相关系数较大的IMF为真实本征模函数分量。

第四，分析IMF分量得到时频图。对经过重重筛选最终得到的IMF分量进行PWVD时域分析并且对其进行有效的累加活动，最终得到一个高质量的信号时域分布图。

第五，为了防止噪声等现象对实验结果的影响，需要采用高斯滤波法以及图像剪裁函数对得到的时频图尺寸以及噪声进行有效处理，将其尺寸变换为

128×128。

4 卷积神经网络设计

卷积神经网络具有非常强大的图像特征提取功能。在对具有多个类别的样本进行分类时，为了对图像特征进行有效提取，需要数量较多的卷积层，如著名的VGG网络以及GoogLeNet网络；而对于一些类别较少的样本而言，往往使用1～2个卷积层就足以对图像特征进行有效提取。经过综合考虑，本文拟采用一个卷积层对图像进行有效分类。而为了有效保证神经网络的特征提取效果，最终决定将ReLU函数作为该卷积层的激活函数。表达式如下所示：

从该函数的结构不难发现该激活函数属于不饱和函数，因此通过对这一函数的合理使用不仅可以保证最终得到的激活值具有稀疏性，还能在最大程度上防止发生梯度消失问题。为了使实验最终结果准确性得到有效保障，本文选取了轴承在15种工况下所产生的1800个样本。神经网络采用交叉熵损失函数作为优化函数，利用反向梯度下降法对神经网络参数进行有效训练。

5 实验与结果

5.1 实验设置

出于实际情况的考虑，本文所选用的实验数据均来自于凯斯西储大学轴承数据[5]，具体实验设施如图2所示。为了让数据具有对比性，通过电火花加工的方式使轴承出现不同程度的损伤。为了保证实验数据的代表性，综合考虑之后最终选取采样频率为12 kHz、电机转速为1 750 r/min的驱动端轴承在14中不同工况下所产生的故障数据。除此之外，作为对比实验，本文还选取了正常工况下产生的振动数据。轴承的15种工况说明以及样本数量如表1所示。

图2 实验装置

表1 轴承的15中工况

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5.2 实验结果

由于实际情况的影响，即便是同一工况下由不同样本信号集合经验模态分解后得到的IMF分量与分解前信号的相关系数也有着一些不同。因此为了保障最终结果准确性，在选择IMF分量个数时，每个工况都要选取数量相当的IMF分量，同时保障每个IMF分量与分解前信号相关系数大于0.15。

为了保障实验能够顺利进行，为程序配置以下运行平台：Windows10 64位操作系统、Intel Core（TM） i5-10400F CPU @3.00GHz、内存32 GB，程序运行环境为PyCharm Community Edition 2020.2.4 x64。卷积层设置为一层，卷积核设置为16个。超参数设置为：Bitch_size=126、epochs=30、学习率为0.000 1、Dropout=0.1，经过计算发现测试样本10次平均分类正确率为97.96%。图3为某次训练的Accuracy（正确率）和Loss（损失）曲线。

图3 训练结果曲线

6 结束语

为了有效解决过去基于数据驱动的机械故障模式识别技术在应用中需要通过人工这一低效方式对特征进行提取的问题，本文提出了利用机械视觉中卷积神经算法对时频图中相应特征进行自动化提取，并且对轴承的故障模式进行有效分类。为了验证该方法的有效性，本文利用凯斯西储大学所获得的一些轴承数据进行实验，最终表明本文所提出的方法拥有更高的正确率。