基于融合CNN和SSA-SVM的滚动轴承故障诊断

王一帆， 郝如江， 郭梓良， 杨文哲， 赵瑞祥

(石家庄铁道大学 机械工程学院，河北 石家庄 050043)

0 引言

滚动轴承广泛应用于各种机械设备中，作为旋转机械的重要零件，滚动轴承的健康状态对整个设备的性能起着至关重要的作用。近年来，对轴承故障诊断一直是一个研究热点。目前，故障诊断方法主要分为传统信号处理方法和智能诊断方法。传统故障诊断方法以快速傅里叶变化为基础[1]，其中主要包括小波变换[2]、变分模态分解[3]、经验模态分解[4]、集合经验模态分解[5]等。但是其处理速度较慢，更依赖于人工经验，具有一定的人为主观性，且故障识别准确率较低。近年来，随着机器学习研究的不断兴起与发展，智能诊断技术应用逐渐广泛，其主要包括卷积神经网络(CNN)[6]、支持向量机(SVM)[7]、BP神经网络[8]等。诊断速度快、识别准确率更高、更好的环境适应能力使得智能诊断技术获得了更广泛的应用。

曲建岭等[9]提出一种自适应一维卷积神经网络(ACNN-FD)故障诊断方法，得到了更高的识别准确率。徐卫鹏等[10]以经典AlexNet为基础提出一种改进的CNN模型，取得了不错的效果。张珂等[11]采用多个并行卷积，结合注意力机制构建了一种新的神经网络，具有一定的应用价值。上述方法均需要对数据进行预处理，并对网络进行一定改进，缺乏一定的应用广泛性与鲁棒性。

为解决上述问题，提出一种融合一维卷积神经网络和麻雀算法优化支持向量机(1D CNN-SSA-SVM)的神经网络结构，依赖CNN网络强大的特征学习能力，对提取到的特征信号进行SVM分类。该方法不需对数据预处理，且只需要较为简单的神经网络结构便可得到较高的故障识别准确率，具有较好的实际应用性与鲁棒性。

1 基础理论

1.1 卷积神经网络

卷积神经网络是深度学习的代表算法之一，包含卷积运算，具有一定的深度结构与自主学习能力，通过模拟人脑系统，对输入的信息处理，提取主要信息特征进行分类。卷积神经网络结构主要分为卷积层、池化层和全连接层。

卷积层主要通过卷积运算，利用卷积核提取特征。卷积过程数学表达式为

(1)

池化即下采样，有平均池化与最大池化，其作用是减少网络参数，使卷积神经网络轻量化且保留特征，输出新的、数据量较少的特征。

全连接层通过结合局部特征，得到全部特征，最后进行分类处理。

1.2 支持向量机

支持向量机是一类按监督学习方式对数据进行二元分类的广义线性分类器，其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面，如图1所示。

图1 最优分类超平面

SVM需要构造合适的多类分类器来解决多分类问题，其构造方法分为直接法和间接法2种。直接法是将多个分类问题融合到一个求最优解问题中，需要对目标函数直接进行修改；此类方法理论简单，但实际操作较为困难。间接法则是组合多个二分类器。现使用间接法中的一对一方法进行分类。

1.3 麻雀算法

麻雀算法是一种模仿麻雀寻找食物行为而提出的算法[12]。其结构为发现者-加入者-预警者模式。发现者主要负责搜索，为加入者提供觅食区域与方向；加入者为对种群的补充；预警者负责警戒，发现危险后立刻移动到新的安全位置。

麻雀算法中，发现者位置的数学模型为

(2)

式中,t为当前迭代次数；itermax为最大迭代次数；Xi,j为第i个麻雀的位置信息；α为一个随机数，α∈(0,1]；R2为预警值，R2∈(0,1]；ST为安全值，ST∈(0.5,1] ；Q为服从正态分布的随机数；L为一个全为1的1×d的矩阵。

加入者的数学模型为

(3)

预警者的数学模型为

(4)

2 1D CNN-SSA-SVM网络模型

1D CNN-SSA-SVM网络模型结构示意图如图2所示。其利用卷积强大的学习能力与特征提取能力，将原始数据输入到网络模型中进行特征提取，随后将提取到的特征输入到支持向量机中进行分类，实验证明，1D CNN-SSA-SVM网络模型有较高的故障识别准确率。表1为所提出的网络模型依据王永鼎等[13]所提出的网络模型和经验与多次试验确定的具体参数。

图2 1D CNN-SSA-SVM结构图

表1 1D CNN-SSA-SVM参数表

3 实验结果分析

3.1 实验数据

为了验证所提方法的可行性，采用凯斯西储大学的轴承数据[14]进行验证实验。实验所使用轴承为SKF6205，转速为1 772 r/min，对应载荷为750 W，采样频率为12 kHz。故障类型分别为滚动体故障、内圈故障、外圈故障。故障尺寸为0.177 8、0.355 6、0.533 4 mm。

选取10类数据，包含故障尺寸为0.177 8、0.355 6、0.533 4 mm的轴承滚动体、外圈、内圈故障数据和一组正常数据。每种故障类型样本选取600个，每个数据样本取1 024个点。训练集和测试集比例按照7∶3划分，共计6 000个样本数据。具体参数如表2所示。

表2 标签配置

3.2 实验结果

3.2.1 1D CNN特征提取

卷积神经网络有强大的特征提取能力，使用1D CNN网络结构可对原始数据直接进行特征提取，为下一步故障诊断分类做准备。使用t-SNE技术对提取到的特征结果进行降维可视化，图3～图6中不同形状的点代表不同故障类型。图3为原始数据可视化，其中各故障类型分布散乱；图4、图5分别为第1、2池化层可视化，图6为经过完整网络后的特征可视化，明显看出数据分类较为整洁。

图3 原始数据分类散点图

图4 第1池化层分类散点图

图5 第2池化层分类散点图

图6 CNN特征提取后分类散点图

通过对图3～图6分析，原始数据经过卷积神经网络后，同一特征的数据已经明显聚集在一起。卷积神经网络有很好的特征提取能力，其得到的结果更有利于故障的分类。

3.2.2 1D CNN模型故障诊断

通过数据的t-SNE图可知，原始数据在经过卷积神经网络进行特征提取后，相同数据已经大致聚集在一起。此时将卷积神经网络的输出直接输入到Softmax分类器中，可得到1D CNN模型针对训练集和测试集精度如图7所示，损失函数如图8所示。

图7 1D CNN准确率曲线

图8 1D CNN损失曲线

为了避免偶然性，在实验中平行训练1D CNN模型5次，获得测试集的平均故障识别准确率为96.8%。可知1D CNN模型针对滚动轴承有一定故障识别能力。

3.2.3 1D CNN-SVM模型故障诊断

对一维卷积神经网络提取到的特征数据，使用SVM对其分类。选取SVM中惩罚因子为10，核函数为RBF。最终结果训练集准确率为100%，测试集准确率为97.51%。同时其可对10类故障分别识别，具体结果如表3所示。通过表中10类故障识别准确结果可知，1D CNN-SVM模型除对第一类故障识别出现偏差外，其余9类故障识别准确率均达到100%。图9为该模型识别结果的混淆矩阵。由表3和图9可知，1D CNN-SVM模型有不错的滚动轴承故障识别能力与较高的精确度，且为提出的1D CNN-SSA-SVM模型提供了对照实验。

图9 1D CNN-SVM模型分类结果混淆矩阵

表3 10类测试集准确率

3.2.4 1D CNN-SSA-SVM模型

将卷积神经网络提取到的特征分300组作为测试集，迭代次数为30次，可以得到如图10所示的分类结果。此时测试集准确率达到98.33%(295/300)，得到最优惩罚参数为60.308 6，最优核参数为0.557 58。从准确率结果可以明显发现，使用SSA对SVM优化后得到的1D CNN-SSA-SVM模型相比于普通1D CNN-SVM模型有明显优化，故障识别准确率有明显提升。

图10 1D CNN-SSA-SVM分类结果

3.2.5 对比实验

通过其他4个模型与提出的模型相对比，结果如表4所示。模型中前2类对原始数据进行了预处理。其中使用变分模态分解(VMD)对数据进行处理后，使用随机森林进行分类，准确率达到97.95%；使用集合经验模态分解(EEMD)对数据进行预处理后，输入到SSA优化的支持向量机中进行分类，准确率达到97.5%。2种方法都进行了数据预处理，但效果没有提出方法效果好。三四类模型使用同一网络，但使用不同算法优化支持向量机。其中使用遗传算法(GA)优化支持向量机，准确率达到97.82%，使用粒子群(PSO)优化支持向量机，准确率达到98.04%。上述4种模型准确率均低于1D CNN-SSA-SVM模型。

表4 不同模型分类结果对比

4 结论

针对滚动轴承故障识别问题，提出一种1D CNN-SSA-SVM模型，该模型不需对数据进行提前处理，可对滚动轴承故障数据进行特征提取后输入到SSA优化的支持向量机中进行分类。经过实验验证，得到了较高的轴承故障识别准确率，且结构相对简单，具有一定现实应用价值。未来研究中，会使用算法优化卷积神经网络，以得到更高的故障识别准确率。