改进Alexnet网络的滚动轴承故障诊断方法

韩 龙 王超群 姜 楠 赵雅婷

（黑龙江科技大学电气与控制工程学院，黑龙江 哈尔滨 150022）

滚动轴承是旋转机械最常见的组成部分之一，也是最容易发生机械故障的零件。根据统计数据，约30%的旋转机械故障是由轴承引起的[1]。由于复杂的工作环境和交替荷载，轴承很容易受到损坏，因此，诊断滚动轴承的故障对提高电机的可靠性和安全性来说至关重要。

振动信号能够很好地反映轴承的运行状态[2]。刘洋等[3]采用α分布提取信号特征，应用I-ELM网络诊断轴承故障模式；赵见龙等[4]使用共振稀疏分解提取滚动轴承故障特征，再使用粒子群优化算法进行故障诊断。张玉芝[5]使用迈耶小波（Meyer Wavelet）提取振动信号特征，使用深度森林算法进行分类识别，识别正确率大于70% 。张文风等[6]在CNN网络上增加Droupout层，自适应提取滚动轴承故障类型的特征。

与CNN网络相比，结构更复杂的Alexnet网络具有更强的学习能力，因此在滚动轴承故障诊断中成为重要的工具。然而，Alexnet网络本身的识别精度存在一定限制。为了解决Alexnet网络的问题，本文提出了一种改进Alexnet网络的方法，并将这个方法应用于滚动轴承故障诊断，以提高诊断精度。

1 Alexnet网络结构

Alexnet网络卷积层结构如下。第一层48个卷积核，尺寸为3 ppi×11 ppi×11 ppi；第二层128个卷积核，尺寸为5 ppi×5 ppi×48 ppi；第三层192个卷积核，尺寸为3 ppi×3 ppi×256 ppi；第四层192个卷积核，尺寸为3 ppi×3 ppi×192 ppi；第五层256个卷积核，尺寸为3 ppi×3 ppi×192 ppi。除了卷积层外，Alexnet网络还包括降维传递图像特征的池化层和用来输出图像特征去分类器的全连接层。Alexnet网络结构如图1所示。

图1 Alexnet网络结构示意图（单位：ppi）

2 改进Alexnet网络

2.1 激活函数

激活函数在神经网络中的关键作用是引入非线性，使网络能够更好地学习和适应数据中的复杂模式。与标准的修正线性单元（Rectified Linear Unit，ReLU）激活函数相比，高斯误差线性单元（Gaussian Error Linear Unit，GELU）激活函数经过专门改进，旨在优化神经网络的训练过程，提高识别精度。GELU激活函数和ReLU激活函数如公式（1）、公式（2）所示。

式中：x为输入激活函数的值。

两者函数图像对比如图2所示。

图2 GELU激活函数图像与ReLU激活函数图像对比

将公式（1）、公式（2）以及图2进行对比可知，公式（2） 激活函数在零点附近有更平滑的曲线，与ReLU激活函数相比，它能够更缓慢地接近0，这说明在训练过程中，梯度的变化更平滑。当输入接近0时，GeLU激活函数表现对称性。因为图像结构通常是对称的，所以当处理图像等二维数据时，这种对称性尤为重要，GeLU激活函数在提高识别精度方面效果明显。

2.2 批量归一化

批量归一化（Batch Normalization，BN）是深度学习中的一种预处理方法，旨在提高训练效率和网络稳定性。采用BN计算均值和方差，将数据进行归一化处理，并引入可学习参数来修正数据。它的主要优势有加快训练速度、提高网络稳定性以及抑制过拟合。BN已成为深度学习中的常用技术之一，广泛应用于各种神经网络架构。其计算过程如下。

设一个数量为n的批量A：A={x1，x2，x3，x4......xn}，在网络训练的过程中，μ、σ分别为各批量的均值和方差，计算数据集的均值和方差，如公式（3）、公式（4）所示。

式中：μA为批量A的均值；xn为批量A中的第n个量；为整个数据集合的方差。

对数据进行归一化处理，如公式（5）所示。

式中：为归一化后的特征；ε为常系数，其作用是增加数据的稳定性；为数据集的均值。

在数据进行归一化处理的基础上，引入可拉伸参数γ和偏移参数β，进行修正处理，如公式（6）所示。

式中：BNγ·β（xn）为批量归一化操作；γ与β2个参数会随着训练中的权重一起更新，最后输出归一化的值yi。

本文在Alexnet网络中的卷积层和线性层后添加BN层来归一化处理激活后的特征，减少输出的数据在层间传播中的影响，加速网络训练和收敛，防止在梯度弥散和抑制训练过程中出现过拟合现象。改进后的Alexnet网络如图3所示。

图3 改进后的Alexnet网络结构（单位：ppi）

3 试验与分析

3.1 数据集介绍

以凯斯西储大学（Case Western Reserve University，CWRU）的滚动轴承振动加速度数据集作为试验的数据集，这次试验使用1ps，转速为1 772 r/min，标签、滚动轴承的损伤情况以及训练集、测试集和验证集的划分见表1。

表1 CWRU试验数据

3.2 试验过程

本试验使用的编译器和解释器为PyCharm，深度学习框架为PyTorch 1.11.1，操作系统为Windows 10，系统处理器为Intel（R） Core（TM）i5-7300HQ CPU，图形处理器为 NVIDIA GTX 1050。训练参数batch_sie设为16，训练轮数为50个epoch，每次epoch的迭代次数为100，训练的学习率优化器为Adam，初始学习率为0.000 01。每个epoch的loss值保存在loss.txt文件中，用来分析在训练过程中的loss变化。

笔者采用短时傅里叶变换（Short Time Fourier Transform，STFT）构建训练网络使用的二维时频图像数据集。4种不同运行情况下的STFT图像如图4所示。从图4中可以看出，在4种不同运行状态下，STFT图像的白色部分分布均有差异。内径故障频率主要集中在高频区域，滚动体故障的频率波动分布比较均匀。

图4 4种不同运行情况的STFT图像

3.3 结果分析

在训练过程中的loss随迭代周期变化的曲线如图5所示。当迭代周期次数为约25时，改进后的Alexnet网络的loss曲线趋于平稳；当迭代周期次数为约30时，Alexnet模型趋于平稳。从图5中可以看出，试验结果证明改进Alexnet网络的loss的收敛速度明显快于原网络且在迭代周期中的loss值也低于Alexnet网络。

图5 loss随迭代周期变化的曲线

为了验证改进后的Alexnet网络识别准确率以及防止偶然性误差，本次试验取10次预测结果的平均值作为预测结果（见表2）。对比改进前和改进后的Alexnet网络在不同损伤情况下的性能表现，改进后的网络在正常状态下具有更高的准确性（99.55%）。在滚动体、外径和内径不同损伤的故障情况下，改进后的Alexnet网络分别提高至99.72%（B-1）和99.77%（B-2），99.62%（O-1）和99.88%（O-2），99.49%（I-1）和99.99%（I-2），明显优于Alexnet网络。综上所述，改进后的Alexnet在各种损伤情况下都展现显著提高的性能，体现出该改进方案的可靠性和准确性。

表2 2种网络的故障识别准确率

3.4 模拟滚动轴承故障试验

实验平台采用滚动轴承的型号为HRB NU2206EM，其具体参数见表3。

表3 故障轴承的主要技术参数

采用电火花线切割机加工工艺模拟轴承故障，内径故障和滚动体故障线切直径均为1 mm，驱动电机转速为1 700 r/min，信号采样率为500 ksps。

3.5 试验结果与分析

在滚动轴承故障试验平台上采集的轴承振动信号采用与CWRU数据集相同的处理方法制作二维图像数据集，其试验数据见表4。

表4 模拟试验台试验数据

改进Alexnet网络、Alexnet网络、SVM和CNN网络进行训练后，故障识别准确率见表5。表5中数据显示，改进Alexnet网络的识别准确率为97.22%，高于Alexnet网络、SVM和CNN网络的识别准确率。

表5 不同网络的故障识别准确率

4 结论

本文提出了一种基于改进后的Alexnet网络的滚动轴承故障识别方法，采用STFT将一维振动信号转换为二维图像并应用改进Alexnet网络进行故障诊断，经过试验，得出以下结论。1）通过引入GeLU激活函数和BN层，Alexnet网络在训练稳定性、特征学习、收敛速度和识别精度方面均有显著优势，训练过程加快，模型在图像分类任务中的准确性提高。2）改进的Alexnet网络应用在模拟滚动轴承故障实验平台，通过对比Alexnet网络、SVM和CNN网络，改进的Alexnet网络的故障诊断准确率最高，达到97.25%，验证了该方法的有效性。