一种结合改进Inception V2模块和CBAM的轴承故障诊断方法

2022-09-03姚齐水别帅帅余江鸿陈前旭

振动工程学报 2022年4期

姚齐水，别帅帅，余江鸿，陈前旭

（湖南工业大学机械工程学院，湖南株洲 412007）

引言

滚动轴承作为机械设备的关键基础部件，其性能状态将决定机械设备能否安全可靠地运行。对轴承的运行状态进行有效地检测和故障预警，可以有效避免事故的发生，减少经济损失［1］。

在《中国制造2025》的蓝图下［2］，中国的机械工业信息化进入了快速发展轨道，机械设备更加复杂，产生的数据海量［3］。传统的故障诊断方法已经不能满足轴承类转动部件故障诊断的需求，因此，基于数据驱动的故障诊断方法具有更大的研究价值，基于深度学习方法的故障诊断技术将更能满足需求。目前，越来越多的卷积神经网络正逐步从巨型网络向轻型网络发展，其模型精度也越来越高。高峰等［4］通过卷积神经网络自适应提取特征的优点，建立了基于卷积神经网络的诊断模型。当样本数据较少且分布不均衡时，故障诊断率仍然很高。袁建虎等［5］提出了一种基于小波时频图像和卷积神经网络的轴承诊断方法。利用小波变换得到轴承振动信号的时频图像，以灰度图像作为输入，利用卷积神经网络对轴承故障类型进行识别。庞俊等［6］通过改进非线性映射函数，同时在卷积神经网络中加入残差神经元，把振动信号转换为灰度图的形式作为特征输入，经过试验得到比较高的准确率。传统深度学习的轴承故障诊断方法存在网络复杂，训练参数多，模型泛化性弱的问题。

近些年，网络模型中引入注意力机制能够提取到输入特征中更为关键的信息，因此被广泛应用于各类深度学习任务当中。朱浩等［7］提出了一种基于感知网络的结构，通过注意机制对通道中的数据特征赋予不同的权重，从而获得更关键的特征数据和更准确的识别率。邓佳林等［8］构建了基于通道注意机制的一维卷积神经网络故障诊断模型SECNN。通过对信道特征的学习，增强了网络的适应性，与传统的卷积神经网络相比有了显著的提高。相比上述注意力机制，CBAM（Convolutional Block Attention Module）结合空间和通道的双重注意力机制，能够获得更为全面的特征信息。

本文提出一种基于Inception V2 模块进行改进的卷积神经网络模型，引入CBAM 注意力机制，将凯斯西储大学轴承数据集作为输入，通过改进的网络模型，在不失轴承故障识别的准确率的同时，简化网络，减少训练参数，提高训练速度，在保证训练准确率的同时提高效率，为轴承故障诊断提出了一种新方法。

1 卷积神经网络

1.1 卷积层与池化层

早期的卷积神经网络是一种受视觉系统神经机制启发的生物物理模型［9］。多隐层人工神经网络是为模仿生物大脑皮层而专门设计的，广泛应用于计算机视觉和深度学习等相关领域。卷积神经网络通常具有深层结构，一般由输入层、卷积层、下采样层、全连接层和输出层组成。卷积层也称为“检测层”，下采样层也称为“池化层”。卷积层和池化层是神经网络特征提取的核心模块。在卷积层，卷积核执行卷积运算如下式所示：

式中为偏置项；为权值项为是第l层卷积层特征；为l－1层的第i个特征图；f（·）为激活函数。

遍历输入特征图，自动提取特征；在卷积之后，使用ReLu 激活函数，如下式所示：

通过激活函数，将非线性因素引入神经元，使神经网络可以任意逼近任何非线性函数，并可应用于多种非线性模型。

池化层是一种降采样操作，保留输入数据中显著的特征，降低特征的维度，增大卷积核的感受野，使模型可以抽取更加全面的特征；同时，减少了下一层的输入，从而减少了计算量，加快了模型的优化。

1.2 Inception V2 模块

Inception 模块［10］是卷积神经网络发展史上的一个重要节点。在Inception 模块出现之前，大多数流行的卷积神经网络只是将卷积层越来越直接地堆叠起来，使网络越来越深，并增加卷积神经网络的规模以获得更好的性能，但这样网络就更容易过拟合，计算量也会成倍地增加。在此背景下，2014年Ima⁃geNet 竞赛冠军GoogLeNet（Inceptionet V1）诞生了。GoogLeNet 的核心是它的基本单元Inception模块，同一层网络内使用不同尺寸的卷积核，提升了模型感知力，可以提取不同尺寸的特征，通过1×1卷积核作用到输入特征图的每个像素点，依靠减少1×1 卷积核个数，减少输入输出特征图深度，从而达到降维的目的，减少了参数量和计算量。本文以Inception V2 模块为基础，增加平均池化层，将每一层网络进行拓宽，分别设置1×1，3×3 卷积核，以及最大池化层，结构如图1所示。通过1×1 卷积来降低通道数把信息聚集，将特征沿深度方向叠加输出，通过全局平均池和全连接层对数据进行分类。

图1 改进的Inception V2 模块Fig.1 Improved Inception V2 module

1.3 CBAM 注意力机制模块

CBAM（Convolutional Block Attention Module）双重注意力机制由Woo 等［11］首次提出，与只关注通道特征的SENet 相比，CBAM 是一种结合了空间和通道的注意力模块，增强特征图中的有用特征，抑制无用特征，在实际应用当中可以取得更好的效果。图2为CBAM 注意力模块的示意图。首先通过通道注意机制模块对输入特征图进行处理，在通道注意力模块当中分别进行全局平均池化，全局最大池化提取更为丰富的高层次特征；接着分别通过MLP（Multilayer Perceptron），将通道数压缩为C/r，再扩张回C，其中C为通道数，r为衰减比率，取r=16；然后将MLP 输出的特征经过sigmoid 激活操作，生成最终的通道注意力模块输出，将该输出对应元素相乘。计算流程如下式所示：

图2 CBAM 注意力机制示意图Fig.2 Schematic diagram of CBAM attention mechanism

式中F表示输入特征；σ表示sigmoid 激活函数。

空间注意力模块主要探讨在空间层面特征图的内在关系，即突出区域的重要性，与通道注意力模块相辅相成。空间注意力模块在算法上相对简单些，把通道注意力模块输出作为空间注意力模块所需要的输入，经过卷积核大小为7×7 的标准卷积层后获得空间注意力模块的特征图。计算流程如下：

式中f7×7表示卷积核大小为7×7。

1.4 模型优化

在Inception V2 模块中引入批量归一化（Batch Normalization）层［11］，解决在训练过程中中间层数据分布发生改变的问题，防止梯度消失或爆炸，加快训练速度。主要计算方法是：首先求出该批次数据的均值，再求出该批次数据的方差，对样本数据进行标准化处理，最后引入两个可学习的参数β和γ，使网络能够学习原始网络的特征分布。具体操作过程如下式所示：

式中和βB分别表示每批次数据的方差和均值；为每批次数据经过标准化处理后的数据；ϵ为常数项；γ和β为可学习参数。

Inception V2 模块中使用了1×1 的卷积核用来减少维度和修正线性激活（ReLu）。当网络模型输入为224×224×64 时，不经过1×1 卷积核直接进入64 通道3×3 卷积核（使用全0 填充），参数量为3×3×64×64=36864；经过48 通道卷积核1×1 后再进入3×3 卷积核时，参数量为1×1×64×48+3×3×48×48=23808，参数大约减少到原来的三分之二。因此通过1×1 卷积核，能够对特征图进行降维，减少模型参数，能够有效加速模型收敛。

和全连接层相比，通过全局平均池化的方法［12］，赋予每一个通道实际的类别意义，全局平均池化的出现让卷积结构更简单，大大减少参数数量，达到优化网络结构，防止过拟合的目的，是一种更朴素的卷积结构选择。全局平均池化操作原理如下：假设要预测K个类别，在卷积特征提取的最后一层卷积层会生成K个特征图，通过全局平均池化就可以得到K个1×1 的特征图，将这些1×1 的特征图输入到Softmax 分类器之后，每一个输出结果代表着这K个类别的概率，从而起到取代全连接层的效果。

2 实验验证和性能分析

2019年Google 推出了TensorFlow 2 版本，改进的TensorFlow 2 相对于1 版本将Keras 作为核心的高级API，更容易入手，因此本次实验采用使用TensorFlow 2.3 搭建模型。

2.1 轴承故障诊断

2.1.1 实验数据

本文采用凯斯西储大学轴承数据集中采样频率为48 kHz 驱动端轴承数据，对CBAM⁃InceptionNet卷积神经网络进行验证。轴承试验台由1.5 kW 电机、转矩传感器、功率试验机和电子控制器组成。待测轴承支撑电机转轴。驱动端轴承为SKF6025。采用电火花加工技术，分别在轴承外圈、内圈和滚动体三个部位人为加工产生直径为0.1778 mm，0.3556 mm 以及0.5334 mm 的单点故障。故障轴承安装在试验电机上，分别在0马力（1797 r/min）、1马力（1772 r/min）、2 马力（1750 r/min）、3 马力（1730 r/min）四种负载条件下进行试验。加速度传感器采集故障轴承的振动加速度信号，本次实验取0，1，2 马力三种负载工作条件下外圈、内圈、滚动体故障数据，其中外圈选择损伤点在6 点钟方向位置的故障。图3为1 马力工作条件下正常轴承和故障轴承时频信号。

图3 1 马力条件下轴承各状态时频信号Fig.3 Time-frequency signal of each state of the bearing un⁃der the condition of 1 horsepower

2.1.2 数据处理

传统的信号分析方法大多适应于工况稳定的情况下，如包络谱法等，而滚动轴承振动信号是一种典型的非线性、非平稳的振动信号，单一的时域分析或者频域分析在分析非平稳振动信号时能力有限，而通过时频分析，提供了时域与频域的联合信息分布，能够在时频域中识别出该信号的真实频率，提取更为有效的信号特征。

短时傅里叶变换在对非平稳振动信号进行分析时，窗函数太宽会导致时间分辨率低，窗函数太窄又会导致频率分辨率低，如何设置窗口的宽度成为了该方法一个明显的缺陷。小波变换能够有效弥补短时傅里叶变换的不足，自动适应不同频率信号的分析要求，对信号进行多尺度细化分析，因此更适合应用在滚动轴承振动信号分析中。通过连续小波变换（CWT）将振动信号转化为时频图，既能够生成详细反映信号特征的二维图，又能够充分发挥卷积神经网络在图像处理问题中的优势，更适合应用在本文的方法中。由于Morlet 复小波在时域和频域均有较好的分辨率，更适合应用在工程实践中，因此本文采用Morlet 复小波进行信号处理。

2.1.3 数据集构建

本文选取凯斯西储大学48 kHz 采样频率下的驱动端轴承故障数据进行分析。首先用cmor3⁃3 小波对0 马力条件下轴承振动数据进行小波信号处理，将一维振动信号转换为二维的时频图（224×224），如图4所示。通过TensorFlow 2.3 制作数据集，设置每种故障的训练集为800，测试集为200，将训练集分别输入到卷积神经网络中，最后通过测试集验证模型故障识别准确率。

图4 0 马力条件下轴承各状态时频图Fig.4 Time-frequency diagram of each state of the bearing under the condition of 0 horsepower

2.2 模型构建

改进后的Inception V2 模块增加平均池化层拓宽网络的宽度，在跨通道组织信息时，获得更为全面的特征信息，提高网络表达能力，在每个改进后的Inception V2 模块后加入CBAM 注意力模块，进一步提高故障识别能力。通过分析卷积神经网络在滚动轴承故障诊断任务中的表现，可以发现深层的网络虽然能够提取到更为深层的特征图像，但同样也会带来更多的计算量，模型也会增大；而浅层的网络又会经常面临过拟合的问题，模型不够稳定且影响故障诊断精度。因此，合理的模型结构可以获得比较丰富的特征图，提取到更多的有效特征，既能够准确地对滚动轴承故障进行诊断，又能够减少冗余的计算，减小模型大小。

首先对输入数据进行标准卷积运算，经过最大池化层，生成Inception V2 模块的输入。设置4 组引入CBAM 注意力机制改进后的Inception V2 模块，故障诊断流程如图5所示，模型如图6所示，模型参数如表1所示。

图5 故障诊断流程Fig.5 Fault diagnosis process

图6 CBAM-InceptionNet 卷积神经网络模型Fig.6 CBAM-InceptionNet convolutional neural network model

2.3 实验分析

2.3.1 模型性能验证

将数据集按8∶2 划分训练集、测试集，同时对输入特征图片分别进行镜像、翻转以及随机剪裁操作，验证模型泛化能力。实验一：使用原始的Inception V2 模型，调整卷积核个数，使用交叉熵损失函数和Softmax 分类器，激活函数采用ReLu，Batch⁃size=32，迭代次数epoch=30，加入BN 层对特征图进行批量归一化处理，通过全局平均池化操作，建立特征图与类别之间的关系。实验二：使用改进后的In⁃ception V2 模型结构，按照表1模型参数构建模型。其余参数与实验一相同。实验三：沿用实验2 的模型参数以及模型结构，加入CBAM 注意力模块。

表1 模型参数Tab.1 Model parameters

三组实验的准确率和损失值分别如图7和8 所示。实验一在经过30 次训练后，训练集的准确率达到96.97%，Loss 值从2.2 降低至0.08，测试集的准确率达到96.75%，Loss 值从2.1 降低至0.08，训练至第22 个epoch 时模型收敛。实验二经过30 次训练后，训练集的准确率达到97.05%，Loss 值从2.1 降低至0.08，测试集准确率达到98.12%，Loss 值从1.9 降低至0.05，在增加平均池化层，进一步拓宽Inception V2 模型宽度后，训练集、测试集准确率都得到提高，训练至第21 个epoch 时模型收敛，但模型不够稳定。实验三在经过9 次训练后，模型收敛，训练集准确率达到100%，Loss 值从2.0 降低至0.0008，测试集准确率达到100%，Loss 值从1.3 降低至0.0008。实验结果表明，在对输入特征进行镜像、翻转、随机裁剪等变化后，改进的Inception V2 模块有助于提高故障识别准确率，加入CBAM 注意力机制后，模型收敛速度、图像分类的准确率、模型的稳定性都得到了很好的提升。为进一步说明改进后的CBAM⁃In⁃ceptionNet 模型的优越性，分别记录三组实验训练结束后的总参数量如表2所示。从表中可以清晰地看到，增加Inception V2 模块宽度能够减少训练参数，提升训练准确率，但相对模型稳定性有所下降，引入CBAM 注意力机制后，模型总参数仅增加6950，相比较而言，参数增加0.004%，准确率可以提升到100%。

表2 各实验训练总参数Tab.2 Total training parameters of each experiment

图7 训练准确率Fig.7 Training accuracy

图8 训练损失值Fig.8 Training loss

2.3.2 变负载条件下模型性能验证

实际工作中的轴承会在不同负载的条件下运转，故障振动频率改变，故障特征也会随之改变。为验证CBAM⁃InceptionNet 模型在变载负载环境下自适应性，分别用1，2，3 马力负载下的实验数据训练三组实验模型，而后用另外两种负载数据集作为测试集以验证CBAM⁃InceptionNet 模型故障诊断性能。同时引入传统两层CNN 模型、文献［8］中人工特征+SVM 模型以及文献［13］中的WDCNN 作为对比实验，实验结果如图9所示。

图9 不同模型在变负载条件下故障识别准确率Fig.9 Different models' fault recognition accuracy rate under variable load conditions

分析图9可知，人工提取特征配合支持向量机的方法准确率低于另外三种网络模型，主要原因在于人工提取故障特征自适应性不强，支持向量机的非线性表达能力不足导致了整体故障识别率低的结果；传统的卷积神经网络在激活函数的激励下，有比较强的非线性表达能力，但是浅层的模型识别能力不强，深层的模型收敛慢，且模型的泛化性有所欠缺；WDCNN 使用116×1 的大卷积核获取输入特征的全局信息，故障识别率能达到90%，有较大的提升；CBAM⁃InceptionNet 通过Inception 模块获得输入特征的不同信息，引入双重注意力机制，进一步突出有用特征，弱化无用特征，故障识别率整体高于WDCNN，达到了94.1%。整体来看，CBAM⁃Incep⁃tionNet 在变负载环境下有较好的自适应性，故障识别准确率保持在一个较高的水平，且浮动较小，模型的稳定性明显优于另外三种模型。

2.3.3 模型自适应性验证

在实验一0 马力负载训练集中随机加入少量1，2，3 马力负载数据，令模型在新构建的训练集中进行一定次数的微调训练，并进行测试。实验结果如图10 所示，其中模型在对1 马力负载测试集进行试验时，故障识别率能达到100%，平均故障识别准确率达到了97.8%。按照均等数量分别从四组实验测试集中随机选取，构建包含四种复杂环境下的混合测试集，测试准确率达到99.11%，引入混淆矩阵（如图11 所示）进一步说明模型在不同负载条件下有较好的自适应性，能够准确识别故障类型。

图10 不同负载条件实验结果图Fig.10 Experimental results diagram of different load condi⁃tions

图11 混淆矩阵Fig.11 Confusion matrix

2.3.4 高噪声条件下模型性能验证

在实际运行过程中，轴承所处的工作环境往往比较复杂，采集到的轴承振动信号会夹杂各种噪声。因此，为了进一步验证模型在不同噪声环境下的故障诊断性能，根据噪声数据与正常数据的3∶8 比例构造训练集，并用加入噪声后的测试集来评价模型的性能。

以内圈0.1778 mm 故障为例，加入信噪比SNR=10，12，14，16，18，20 的噪声信号。图12 为原始信号与添加信噪比SNR=10，20 的时域信号，通过对比可知信噪比SNR数值越大，噪声越小，信号失真越小。

图12 轴承内圈0.1778 mm 故障信号与加噪信号时域图Fig.12 Time domain diagram of 0.1778 mm fault signal and noise signal of bearing inner ring

为了对比实验，引用文献［14］中实验数据作为对照，实验结果如表3所示，通过分析可知，CBAM⁃Inception 网络模型平均故障诊断准确率可以达到94.92%，在噪声环境下故障识别准确率最高，模型自适应性强；Inception V1 模型使用多尺度卷积增加网络宽度，因为其缺乏通道以及空间的特征标定，模型学习深度不够从而导致准确率较低；VGG16 模型通过不断叠加网络深度，提高了模型的故障诊断能力。然而，随着网络深度的增加，训练参数的数量也随之增加，精度也有所提高，但模型的实际效益相对较低。