基于残差卷积网络的多传感器融合永磁同步电机故障诊断

摘 "要：永磁同步电机作为工业生产与日常生活的常见设备，对其故障诊断的研究具有十分重要的意义。以永磁同步电机的匝间短路、退磁、轴承故障为诊断目标，提出一种新型的多传感器特征融合网络（MSFFN），结合多传感器融合技术与卷积神经网络实现永磁同步电机的可靠故障诊断。网络采用2个带有残差模块的卷积神经网络，对输入的电流信号与振动信号并行提取隐藏特征，并设计一种中间特征融合模块（IFFM）有效融合电流和振动的各层隐藏特征，IFFM基于注意力机制对网络中的电流特征与振动特征进行筛选，自适应关注不同信号的内在相关特征，以实现更好的诊断效果。搭建了故障样机测试平台进行数据采集与实验验证，实验表明与其他方法相比，提出的方法具有更高的诊断准确率，同时在叠加了强噪声的条件下，具备更强的抗干扰能力。

关键词：多传感器融合；卷积神经网络；中间特征融合模块；残差模块；永磁同步电机；故障诊断

DOI：

中图分类号：TM351 " " " " " " 文献标志码：A " " " " "文章编号：

Fault diagnosis of multi-sensor fusion permanent magnet synchronous motor based on residual convolutional neural network

QIU Jianqi1，SHEN Jiachen1，SHI Cenwei1，SHI Tingna2，LI Hongjie3

（1. School of Electrical Engineering， Zhejiang University， Hangzhou 310027， China;

2. Zhejiang University Advanced Electrical Equipment Innovation Center， Hangzhou 311107， China;

3. School of Electrical and Information Engineering， Tianjin University， Tianjin 300072， China）

Abstract： Permanent magnet synchronous motor （PMSM） is a widely used equipment in industrial production and daily life， research on PMSM fault diagnosis is of great significance. Aiming at the diagnosis of inter-turn short circuit， demagnetization and bearing fault of PMSM， this paper proposes a new type of multi-sensor feature fusion network， which combines multi-sensor fusion technology and convolutional neural network to to achieve reliable fault diagnosis. The network uses two convolutional neural networks with residual blocks to extract features from current and vibration， and proposes an intermediate feature fusion module （IFFM） to fuse the multilayer features of current and vibration. IFFM is based on attention mechanism to screen the current and vibration features in the network， adaptively focusing on the intrinsic correlation features of different signals， in order to achieve better diagnostic performance. A motor fault test platform is built for data acquisition and experimental verification. The experiments show that compared with other methods， the proposed method exhibits a higher diagnostic accuracy and demonstrates stronger robustness against interference particularly under conditions with strong noise.

Keywords： multi-sensor fusion；convolutional neural networks；intermediate feature fusion module；residual block；permanent magnet synchronous motor；fault diagnosis

0 引 "言

永磁同步电机（permanent magnet synchronous motor，PMSM）凭借其结构紧凑、效率高、功率密度高等优点，在电动汽车、航空航天、工业生产等领域得到了广泛的应用[1]。然而，在长时间运行过程中，由于操作不当、环境恶劣、材料老化等因素，不可避免地会发生故障，电机的运行效率、可靠性受到影响，及时、准确的故障诊断有助于降低事故发生的可能性。因此，对永磁同步电机的故障诊断的研究具有十分重要的意义。

随着机器学习等人工智能技术的发展，智能故障诊断方法得到了广泛研究。机器学习方法包含浅层学习与深度学习。基于浅层学习的诊断方法通常分为特征提取与故障分类两步，通过快速傅里叶变换[1]、希尔伯特变换[3]、小波包变换[4]等信号处理方法实现特征提取，使用如支持向量机[5]、极限学习机[6-7]等方法完成故障分类，这种方法依赖于使用信号处理方法提取指定特征。相较之下，基于深度学习的诊断方法能够从庞大的数据集中自动提取隐藏特征，大大减小了对专家知识的依赖程度[8-9]。卷积神经网络[10]（convolutional neural network，CNN）是一种典型的深度学习方法，文献[11]提出一种结合多尺度核卷积与残差模块的卷积神经网络，采集振动信号实现了对感应电机的多种故障的有效诊断；文献[12]使用贝叶斯优化算法优化残差卷积网络的参数，通过对电流信号的隐藏特征识别，实现对PMSM匝间短路故障的诊断。

传统的故障诊断方法主要使用单一传感器信号作为诊断信号，其诊断效果高度依赖于传感器信号质量，而单传感器信号容易受到不确定因素干扰。多传感器信号数据能够带来更多的电机运行信息，将这些信号组合进行分析，有助于实现可靠性、鲁棒性强的故障诊断。在实践中，如何有效地进行多传感器信号的融合，将直接影响到最终的诊断结果。基于多传感器的神经网络融合方法主要分为数据级融合[13-14]、特征级融合[15-17]与决策级融合[18-19]。文献[14]在数据级层面将3个不同通道的振动信号融合成对称点模型图片与矩阵图，输入CNN对电机不同程度的退磁故障进行诊断；文献[15]是一种特征级融合方法，构建了多个一维卷积神经网络，分别对多路振动信号进行特征提取并在网络的最后一层将特征级联，经过softmax函数实现对轴承故障的诊断；文献[19]在定子绕组匝间短路故障诊断任务中分别使用CNN提取电流信号特征、使用支持向量机提取振动信号特征并得到诊断结果，然后对多个诊断结果使用D-S证据理论在决策级进行融合实现了较高准确率，实验表明多传感器信号有助于实现更高的诊断准确率。

然而，多传感器融合在故障诊断领域中仍存在一些问题。数据级融合大多针对同类型的传感器数据，不同传感器数据差异大，难以在数据级层面实现有效融合；决策级融合则需要对深度学习网络的输出做额外的计算，并且难以有效实现不同数据特征的互补。相比之下，特征级融合方法能够与深度学习有效结合，在网络内部有效融合不同的信号特征，无需额外计算。特征级融合的网络架构设计往往影响融合效果与诊断结果，现有的特征级融合方法提出在网络的最后一层用特征级联的方式实现融合，但容易忽略在深度神经网络的隐藏层中包含的特征信息，导致诊断效果不佳。

考虑到上述问题，本文兼顾永磁同步电机的电气故障与机械故障，以四种定、转子上典型常见的故障作为诊断目标，采集电机电流信号与振动信号，结合多传感器融合技术与残差卷积网络，提出一种用于永磁同步电机故障诊断的多传感器特征融合网络（multi-sensor feature fusion network，MSFFN）。该诊断网络使用残差卷积网络提取电流信号与振动信号的特征，借助本文提出的中间特征融合模块（intermediate feature fusion module，IFFM）来实现网络多层特征的有效融合。网络从不同信号中自动提取隐藏特征，实现了端到端的故障诊断，经实验验证，本文所提出的方法具有更高的诊断准确率与更强的抗干扰能力。

1 多传感器特征融合网络结构

本文所提出的多传感器特征融合网络（MSFFN）的具体结构如图1所示。由图1可知，MSFFN由残差卷积网络（残差CNN）、中间特征融合模块、全连接层、softmax函数构成。其中2个残差CNN并行提取电流信号与振动信号的特征，相较于普通CNN，本文所使用的残差CNN由多个特征提取层堆叠而成，每一特征提取层包含两个结构相同的残差模块。MSFFN使用多个中间特征融合模块连接特征提取层，其目的在于自适应筛选电流特征与振动特征，实现对网络隐藏层特征的有效融合，两个网络的特征提取层的输出特征作为一个中间特征融合模块的输入，在中间特征融合模块中完成重构后返回至残差CNN作为下一特征提取层的输入。MSFFN能够有效学习不同类型的数据的特征和不同类型数据的内在相关性，得到电流与振动信号的代表性特征。

1.1 残差卷积网络

卷积层是CNN的主要组成部分之一。卷积层使用卷积核遍历输入特征，卷积核为一组可训练的权重矩阵，具有参数共享的特点。卷积层的运算过程表示[17]为

（1）

式中：x为卷积层的输入，2个残差CNN的卷积层的输入分别为振动信号和电流信号；一个卷积层设置有多个卷积核，卷积核与输出特征的通道保持一致， 为第k个卷积核的权重矩阵； 为第k个卷积核的偏置；得到卷积层输出特征的第k个通道为 ； 表示二维卷积计算，卷积核按照指定的步长遍历输入x，进行互相关运算提取其局部特征。

为增加网络的非线性特性，在卷积层后增加非线性激活函数，本文主要使用修正线性单元（rectified linear unit，ReLU）作为激活函数，定义为

（2）

式中：表示ReLU激活函数； 表示经过激活函数后输出特征的第k个通道，k=1， 2， …， l，l为卷积层中卷积核的总个数。

池化层通过下采样的方法降低输入的空间维度，减少后续层的权重数量，抑制网络的过拟合现象，常见的池化层包括最大池化与平均池化，分别计算区域内的最大值或平均值作为输出。

随着网络层数的加深，深度学习网络提取特征的能力加强，而过深的网络往往会导致网络退化、诊断准确率降低的问题。残差模块允许特征直接从一层传入下一层，能够有效抑制网络退化问题。其结构如图2所示，定义[20]为

（3）

式中：u为残差模块的输入特征； 表示输入特征经过卷积层后得到的特征。本文中每一残差模块设置两个卷积核大小为3×3的卷积层，忽略卷积核的偏置项，则 可表示为 ， 和 分别表示第1个和第2个卷积层的权重矩阵；表示ReLU函数； 为1×1卷积的权重矩阵，用作输入特征与输出特征的维度匹配，而当输入特征u与输出特征H维度相同时，使用单位矩阵替代权重矩阵，表示恒等映射。

由卷积层与残差模块堆叠而成的残差CNN具体结构如表1所示。给定电流信号输入尺寸为3×32×32，振动信号输入尺寸为2×32×32。2个残差CNN各由1个卷积层、8个残差模块和1个全局平均池化层组成，除第一层卷积层需要根据输入数据更改输入通道，其余结构相同。表1中，每个特征提取层包括2个残差模块，每经过一个特征提取层，进行一次振动信号特征与电流信号特征的融合，提取其内在相关特征。由图1可见，残差CNN完成提取电流与振动特征后，将两个残差CNN的输出级联，经过全连接层与softmax函数得到诊断结果。softmax函数表示为

（4）

式中： 为softmax函数的第j个节点的输入；n表示节点总数； 为第j个节点的输出；softmax函数将输入转换为范围为[0，1]，总和为1的值，扩大了不同输入之间的差异，适合用于多分类任务。

1.2 中间特征融合模块（IFFM）

为了高效融合从电流信号与振动信号提取的特征，本文提出一种中间特征融合模块IFFM。如图1所示，共设计3个IFFM用于融合电流与振动的特征信息。IFFM的结构如图3所示，分为通道融合注意力模块（channel fusion attention module，CFAM）和空间融合注意力模块（spartial fusion attention module，SFAM）两部分。

以MSFFN的第一个IFFM为例，定义2个残差CNN的特征提取层1的输出的电流特征和振动特征分别为 和 ，其中，C、H、W分别表示特征的通道数、高度和宽度。IFFM具体结构如图4所示。图4（a）和图4（b）所示分别为CFAM和SFAM结构，由图4（a）可见， 和 同时作为CFAM的输入特征，首先分别对 和 进行全局平均池化（global average pooling，GAP）和全局最大池化（global max pooling，GMP）得到4个C×1×1的特征，4个特征输入至1个共享参数的卷积网络，该共享网络由两层卷积核大小为1×1的卷积层构成，通过卷积网络计算得到每个特征的输出向量后，使用求和合并向量，并通过激活函数得到通道注意力特征 ，有

（5）

将通道注意力特征分别与 和 相乘得到SFAM的输入特征，记为 和 ，即：

（6）

式中：conv为共享参数的卷积网络的卷积运算； 为sigmoid激活函数，即

（7）

CFAM关注电流特征与振动特征的通道之间的关系，自适应调整每个通道的权重，其目的在于放大重要通道的权重并且减小不重要通道的权重，使诊断网络关注对诊断结果更有效的通道。

图4（b）可见，SFAM分别沿着 和 的通道轴进行最大池化和平均池化，得到4个形状为1×H×W的特征，将4个特征沿着通道连接形成一4×H×W的特征，经过一层卷积核大小为3×3的卷积层降维得到一形状为1×H×W的空间注意力特征 ，即

（8）

式中Avgpool和Maxpool分别表示平均池化与最大池化。得到SFAM的输出 和 ，定义为：

（9）

SFAM关注电流特征与振动特征的不同空间位置的关系，自适应调整每个位置的权重，使网络更关注对诊断结果有效的空间位置。

综上，IFFM融合了电流信号与振动信号的特征信息，通过通道融合注意力和空间融合注意力2个部分得到了充分融合的注意力特征矩阵，放大通道与空间位置的重要特征权重，减小不重要特征的权重，提取不同传感器信号的深层特征，自适应关注不同信号的内在相关特征，得到更好的诊断结果。

2 故障诊断流程

基于本文所提出的多传感器特征融合网络，故障诊断的流程如图5所示，具体步骤如下：

1）数据获取。

同步采集电机运行在不同负载工况下的电流信号与振动信号。

2）数据预处理。

首先进行信号降采样，随后将电流信号与振动信号分割为多个样本，进行数据归一化使网络更易收敛。将分割得到的样本以3：1的比例构建训练集与测试集，为不同类别的样本打上标签。

3）网络训练。

使用训练集样本进行MSFFN模型的训练，使用残差CNN提取信号特征，使用IFFM融合特征，前向计算网络损失，反向传播更新网络参数，损失趋于稳定、网络收敛后，保存训练完成的网络参数。

4）故障诊断。

将保存的参数加载到网络上，输入测试样本得到故障类别。

3 测试平台构建及数据采集与处理

本节搭建了电机测试平台，采集健康状态与4种不同故障状态的电机三相电流信号与两路正交振动信号，并构建了数据样本。

1）实验条件。

①实验用电机参数如表2所示。

②构建电机测试平台如图6所示。该测试平台由负载电机变频控制器、负载电机、实验用永磁同步电机、实验用永磁同步电机控制器、振动加速度计、录波仪以及电流探头组成。

③故障模拟。

本研究考虑的故障诊断问题是多分类任务，共有5种永磁同步电机状态，其类型如表3所示。图7为永磁同步电机的故障部件。其中，匝间短路故障将电机定子绕线引出，在机壳端子人为短接控制是否故障，被测样机每相共196匝线圈，在模拟匝间短路故障时，控制5匝线圈短路，设置短路电阻为0.5 ；退磁故障选用不充磁磁钢替代一极下的磁钢；2种轴承故障分别对驱动端轴承的内圈与外圈线切割形成缺口。

2）实验方法。

实验采集电机的定子三相电流信号与电机驱动端的两路正交的径向振动信号。图6中，KISTLER（8763B050BB）振动加速度计用于测量两路正交振动信号，YOKOGAWA（701932）电流探头测量定子三相电流信号，YOKOGAWA（DL850EV）录波仪用于采集数据，SIEMENS（S120）驱动器用于控制负载电机，TMS320F28335控制器以10 kHz的开关频率控制被测电机。被测电机运行在1 500 r/min额定转速下，测得不同负载工况下的电机电流信号与振动信号，负载包括分为空载（0）、半载（7.3 N·m）、满载（14.6 N·m），采样频率设置为100 kHz。

3）数据处理及样本构建。

对所采集的数据进行数据预处理时，将以100 kHz采样率采样得到的信号降采样至20 kHz，每一样本包含1 024个点。按下式对样本进行归一化：

（10）

式中：x为样本；max为取最大值函数；min为取最小值函数。

本文采集的不同健康状态下电机在额定工况下的A相电流信号与驱动端X轴方向振动信号经归一化后如图8所示。

为充分发挥卷积神经网络对二维图像的特征提取能力，将长度为1 024的一维信号转换为32×32的二维信号；每相电流信号或每个振动信号为一个通道，得到网络输入形式为3×32×32与2×32×32。每种电机状态在3种不同负载下共计得到450个训练样本和150个测试样本，训练集共计2 250个样本，测试集共计750个样本，不同电机状态所对应标签如表3所示。

4 结果与分析

4.1 网络训练与结果

将预处理后的电流与振动信号按图5所示流程完成训练与测试。本文网络训练设置迭代轮次epoch为80次；设置每批处理的样本数batch size为32；网络初始学习率设置为0.001，在第40次迭代变为0.000 1，第60次迭代变为0.000 01；使用Adam优化算法更新网络参数。

深度学习网络的性能需要一系列指标进行评判，在本文中，引入准确率、损失作为评判的标准。准确率为

（11）

式中： 为分类正确的样本；N为总样本数。损失用于衡量网络在训练过程中预测标签与真实标签的差异程度。本文使用交叉熵损失函数计算网络损失，表示为

（12）

式中： 表示样本的真实标签； 表示网络预测标签；p表示第p个样本；N为样本总数。在训练过程中，使用softmax函数的输出作为预测标签计算损失。

图9为MSFFN在80次迭代中的准确率和损失的变化曲线图，在25次迭代内，网络训练准确率迅速上升并逐渐收敛，其损失趋近于0，准确率趋近于100%，在测试集上准确率呈现较大的波动，在网络训练过程中，由于训练集与测试集数据分布存在差异，网络在拟合训练集分布时可能与测试集分布存在偏差，因此在前25次迭代中，出现测试集准确率波动较大的现象。但在之后的迭代过程中，网络波动较小，在第70次迭代后诊断准确率稳定在100%，训练损失稳定为0，表明MSFFN对于永磁同步电机的故障诊断具备良好效果。分类效果如图10所示，图中标签与表3所设置标签一致，图10表明，5种电机状态都达到了100%的诊断准确率。

4.2 网络性能对比与可视化分析

本文建立的多传感器特征融合网络是在单一类型的传感器数据的基础上进行改进，由于传感器类型的不同，不同传感器所包含的故障信息可能存在较大的差异。为验证所提出的特征网络的有效性，选取了使用单传感器进行诊断的对比方式，所选用对比网络及其所用信号、测试准确率如表4所示。

表4中，深度神经网络（deep neural network，DNN）由多全连接层组成；残差CNN的结构与MSFFN的残差CNN结构保持一致；此外，为验证IFFM的有效性，本文设置了不带有IFFM的MSFFN，仅在残差CNN最后一层将输出特征级联，在本文中命名为MSFFN0。表4可见，电流信号与振动信号对电机故障具有一定诊断能力，但其准确率仅达到92.53%和94.13%，MSFFN0由于融合了电流与振动信号，准确率达到98.93%。与之相比，有效融合了电流信号与振动信号的MSFFN的准确率达到100%，证明MSFFN可以有效地提高故障诊断的准确率。

为更加直观地展示经网络分类后的类间距离与类内距离变化，本文使用了t分布堆积邻域嵌入算法（t-distributed stochastic neighbor embedding，t-SNE）[22]，t-SNE是一种数据降维可视化技术，通过保留数据之间的相似性关系，将高维数据降维至二维或三维。本文将MSFFN全连接层的输出降维至二维，不同类别的样本使用不同颜色点进行区分。图11为表4的5种方法所对应的可视化结果。图11表明，对于MSFFN的输出，相同类别的点相互聚合，与其他类别的点距离较远，具有明显界限，不存在重叠的样本点，诊断准确率达到100%，相较之下，MSFFN0的同类别的点分布较为分散，而单传感器方法的样本所对应的点在图中距离近且相互重叠混合，说明MSFFN对于PMSM的多故障具备更好的特征提取能力与诊断能力。

4.3 网络抗扰能力测试

本文所用的电机信号均在实验室条件下测得，信号质量较好，在前文测试中，训练数据与测试数据分布近似，实现较高的诊断准确率。然而，在实际的工业应用中，现场采得的电机信号由于背景干扰等要素往往存在携带大量噪声对诊断结果造成影响。为验证MSFFN的抗扰能力，本文通过向原始信号加入白噪声模拟带有噪声的信号，信噪比（signal noise rate，SNR）定义为

（13）

其中： 为信号的能量； 为噪声能量。信噪比用于衡量信号与噪声的比例。

不同传感器信号在不同信噪比条件下的准确率测试实验设置与结果如表5所示，信噪比分别设置为-2、0、2、4、6。式（13）表明，SNR越小，信号能量与噪声能量之比越低，噪声含量越大。由表5可见，随着SNR降低，信号中的噪声水平提高，不同方法的准确率均有不同程度的降低，在使用单传感器进行诊断时，在SNR=6的条件下准确率已经低于90%，而本文所提出的MSFFN在同时向电流信号与振动信号注入噪声时依然保持较高准确率，在SNR=-2的强噪声情况下准确率为75.20%，MSFFN0在不同SNR条件下的诊断准确率均低于MSFFN。这表明，MSFFN充分融合电流信号与振动信号，网络的抗扰能力得到了显著提升。图12展示了不同方法在SNR=6时的混淆矩阵图。

图12表明，在残差CNN中使用振动信号时，存在大量的轴承外圈故障样本被诊断为退磁故障，在残差CNN中使用电流信号时则有更多的样本被判断错误。MSFFN0具有一定的抗扰能力，但仍有部分轴承内圈故障样本被诊断为健康、部分退磁故障样本被诊断为轴承内圈故障，相较之下，MSFFN具备更显著的抗扰能力，仅有少量轴承内圈故障样本被判断为健康或匝间短路故障。

5 结 "论

本文以永磁同步电机的多种故障为目标，提出了一种基于残差卷积网络的多传感器融合故障诊断方法，通过对实际测得的不同健康状况的电机的电流与振动信号进行诊断，得到以下结论：

1）多传感器特征融合网络（MSFFN）使用残差CNN并行提取振动信号与电流信号的特征，使用中间特征融合模块对不同信号特征进行有效选择，在本文条件下诊断准确率得到显著提升。

2）相较于其他方法，MSFFN表现出更好的特征提取能力。网络所提取的不同故障类别样本的特征不存在重叠，界限分明，能够有效减少误判现象，具备更好的故障诊断效果。

3）在噪声环境中，MSFFN具备很好的抗扰能力，相较于单传感器方法和仅在网络最后一层进行特征的简单级联的方法，MSFFN在不同SNR下均保持更高的准确率，对于在实际工业环境中进行PMSM的故障诊断具有重要意义。

MSFFN是一种端到端的故障诊断方法，通过自动提取并有效融合电流与振动信号特征，实现了更高的故障诊断准确率，具备更强的抗扰能力。在接下来的研究中，可以通过迁移学习等方法应用于其他电机中。

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