基于一维卷积神经网络的自动扶梯机械故障分类研究

梁敏健， 彭晓军， 刘德阳

(广东省特种设备检测研究院珠海检测院，广东 珠海 519002)

近年来，自动扶梯数量逐年攀升，老旧扶梯的安全形势严峻，定期检验和监督检验往往不容易发现扶梯内部的潜在风险和故障,如梯级滚轮磨损、曳引链磨损、减速箱齿轮箱磨损、驱动链条过松、减速箱油量不足等。这些故障势必会影响扶梯乘坐人员的安全，提高扶梯的维护成本，降低扶梯的使用年限。目前上述故障往往借助定期检验和维护保养阶段扶梯的拆解才得以被发现,且目的性差、效率低下、成本高昂、自动化程度低。

电梯含有大量的振动信号，目前常常采用振动加速度传感器来监测扶梯部件以反映其运行状态，进而人工提取故障特征，用于安全隐患的识别。例如，徐金海等[1]利用小波包和经验模态分解的方法提取故障特征，实现了对扶梯机械部件在不拆机条件下的状态监测和潜在故障源识别。简龙艺[2]利用时频域分析法提取振动信号的频谱图，找到电梯异常振动的根本原因。

随着机器学习算法的发展，研究人员开始应用机器学习的方法进行电梯的故障诊断研究。例如，孟庆宇[3]利用集合经验模态分解提取自动扶梯主驱动轴轴承的振动信号，并构建支持向量机模型对故障信号进行诊断。易士琳[4]利用时频域分析法提取反映电梯故障的特征向量，并利用PSO-LSSVM识别故障类型。可见大多数传统的智能诊断是采用“信号处理的特征提取+机器学习”的方法。虽然识别率有一定的提高，本质上仍然依赖人工设计与选择特征，难以获得最接近故障属性特征的自然表达，导致训练时间长且误差率较高，没有实现真正意义上的智能诊断。

随着Hilton提出深度学习理论，人工智能技术得到了进一步地发展，最著名的就是卷积神经网络(Convolutional Neural Network， CNN)，它通过引入局部连接、权值共享、最大池化、非线性激活等方法，允许神经网络从图像中自动学习特征，避免对图像进行复杂的边缘检测、阈值分割等前期预处理，比传统机器学习方法具有更强大的特征学习和表达能力，因而在图像分类、目标检测等方面得到了越来越广泛的应用。近年来，越来越多的学者将该种深度学习方法引入到故障诊断领域[5-6]，例如，罗鹏等[7]利用AFDCNN算法，无需提取时频域特征即可实现对齿轮故障的诊断。胡茑庆等[8]采用经验模态分解和深度CNN实现了对行星齿轮故障的诊断。邵思羽[9]利深度学习理论同样实现了对旋转机械的故障诊断的识别。这类方法在旋转机械中获得了较好的效果，但是CNN的提出主要针对的是二维图像数据，而旋转机械的故障数据多是一维时域信号，并不能完全应用于深度CNN。因此，本研究拟基于一维深度卷积神经网络(1DCNN)的自动扶梯机械故障分类模型，以期实现通过直接输入原始振动信号，便能快速获得自动扶梯机械故障的分类结果。

1 自动扶梯故障信号的采集与数据增强

1.1 自动扶梯故障数据集的准备

由于平时收集故障扶梯的数据比较困难，采用公开的故障数据集和现场收集的数据相融合的方式进行故障数据集的准备。公开的数据集采用凯斯西储大学轴承数据集和东南大学严如强团队整理的齿轮故障数据集，之所以融合3种故障诊断的数据集是因为，凯斯西储大学轴承数据集所使用的轴承故障相对损伤比较大，故障特征比较显著，容易实现诊断，而且其只包含轴承故障，不含齿轮故障，故而为了增加对扶梯齿轮和扶梯梯级滚轮的诊断能力，进一步提高所提出模型的泛化能力，融合了包含轴承、齿轮和扶梯滚轮3种类型的数据。上述数据集提供了丰富的故障类型，涉及齿轮、轴承两种元件的故障，总共包含齿轮的磨损、断齿、裂纹故障，轴承的内圈、外圈、滚动体等类型的故障。凯斯西储大学轴承故障数据集平台如图1所示[9]，故障数据取自轴承内圈、外圈、滚动体3个位置。每类故障在1730 r/min、1750 r/min、1772 r/min、1797 r/min 4种负载工况下进行数据采集。东南大学齿轮故障数据集的实验平台包括齿轮箱、驱动电机、电机控制器和制动器控制器，如图2所示[10]。实验设置有五类齿轮故障，每类故障在转速1200 r/min且空载、1800 r/min低载两种工况下进行振动信号的采集。仿照该试验数据的采集方式利用开发出的基于LabVIEW的自动扶梯机械振动数据采集系统采集某市区大型商场的自动扶梯的故障信号，采集现场如图3所示[11]。

图1 CWRU滚动轴承数据采集系统

图2 东南大学齿轮箱数据采集系统

图3 labVIEW自动扶梯机械振动数据采集系统

选取凯斯西储大学的正常信号、轴承滚子故障、轴承内圈故障、轴承外圈故障和东南大学齿轮裂纹故障以及采集的某自动扶梯滚轮磨损故障，各类型的振动信号如图4所示。

1.2 振动数据增强

样本的数量和质量直接影响深度神经网络的检测精度，为获得具有更好泛化能力的模型，提高分类的准确率，CNN需要大量的训练样本，而目前扶梯故障并没有诸如ImageNet等庞大的公共图像数据库，仅有一些著名的公开旋转机械数据集，而且未包含扶梯一些特有的故障：如梯级滚轮的磨损、梯级链轮的松动。因此为提高模型的泛化能力对试验数据集进行数据集增强，以扩充数据样本。

本研究采用现场试验所收集与东南大学和凯斯西储大学的机械故障数据集的振动数据作为用于模型训练和测试的原始数据集，包括正常与齿轮故障、轴承内/外圈/滚动体故障、梯级滚轮磨损故障。图像增强的方法为几何变换(包括旋转、翻转和平移等)、像素调整(亮度调节、对比度调节和添加噪声等)，通过增加数据样本来提高模型的鲁棒性与泛化能力，仿照图像增强的方式采取重叠采样的方法对扶梯振动信号进行如图5所示的数据增强[12]，即用相等长度的窗口对振动信号划分，得到样本信号，当窗口移动步长小于单个样本的信号长度时，样本之间就会有重叠，长度为Lsignal的振动信号被划分为Nsample=(Lsignal-Nin)/s个样本，样本长度为Nin，切片窗口的移动距离为s。最后按照通用数据集划分策略，将数据集随机分配成训练集(70%)、测试集(10%)和验证集(20%)。

图4 各故障类型的振动信号

图5 数据增强方式示意图

最终融合每类数据8000个共48000个数据样本，其中训练样本个数为每类5600个共33600个样本，验证样本为每类1600个共9600个样本，测试样本为每类800个共4800个样本。 各类样本个数和标签如表1所示。

表1 6种不同故障的样本个数组成

2 基于1DCNN的自动扶梯机械故障诊断系统

根据自动扶梯振动信号的特点以及现场检验所需的快速高精度要求，本研究采用1DCNN的网络用于特征提取，构建自动扶梯机械故障诊断系统。该网络在东南大学和凯斯西储大学数据集和现场采集的扶梯振动信号融合的数据集上获得了95%的精度。

2.1 典型的CNN模型

CNN是深度学习领域应用最多的网络类型，其典型的结构如图6所示。

图6 典型CNN的结构图

典型的CNN模型包括：输入层、卷积和池化层、全连接层和输出层等。输入层一般是某一尺寸的二维数据，通常是三通道的彩色图像或单通道的灰度图像；卷积层和池化层是CNN的核心层，卷积层通过一系列的卷积核对输入层的图像进行卷积从而获得相应数量的特征图，即特征提取。池化层对卷积层得到的特征图进行最大值池化或平均值池化等操作，从而大幅减少卷积层的空间维度，降低计算成本，控制过拟合；经过若干次的卷积和池化层，紧接着将池化操作后的数据展开并输入到全连接层，全连接层连接一个隐藏层，最后由softmax函数将数据映射到输出层。

softmax函数的定义如下。

softmax(zi)=yi

(1)

2.2 一维CNN模型

因为振动信号是一维数据，图像数据是二维数据，常见的二维卷积如图7所示。常用的VGGNET、ResNet和谷歌的Inception，都是3×3或5×5的较小的卷积核。

图7 二维卷积示意图

而CNN是针对二维图像数据提出来的，所以要将CNN的模型适当改造为一维CNN。如图8所示将二维卷积核改为一维[13]，即卷积核的行数和信号的行数要保持一致，均为一维，且卷积核的移动方向只沿着序列前进的方向。具体卷积层的运算方式如式(2)所示。

(2)

图8 一维卷积示例图

另外改进了卷积核的宽度，常规二维卷积核一般均为3×3或5×5的小卷积核，卷积核宽度为20，以获取较大的感受野，达到提取短时特征的效果，其目的和STFT(短时傅里叶变换)相似。区别在于，STFT的窗函数是sin函数，设计的宽卷积核是通过优化算法获取的，能自适应学习故障信号的特征。

改造后的1DCNN的结构如图9所示。

图9 改造后的1DCNN模型结构

该网络包括输入层、特征提取层(卷积和池化)、全连接层、输出层等部分，输入层是经过重叠采样增强处理过的振动信号，每个样本1024个点，重叠滑移步长设为14。特征提取单元中的卷积层的卷积核的大小为20×1，增大了模型输入的感受野，增大了输入的信息量。卷积后进行批归一化处理，具体参数如表2所示。

表2 1DCNN的网络参数

3 实验结果与分析

3.1 实验平台与模型训练

1DCNN扶梯机械故障诊断模型使用Python编程语言及Keras深度学习框架实现，模型训练的硬件环境为Intel i5 CPU,16GB RAM，NVIDIA GTX1050 GPU。

设置模型训练的超参数学习率为0.0001，批尺寸为128，最大迭代数为40。训练的损失值及准确率曲线如图10、图11所示。

图10 训练损失值曲线

图11 验证集准确率曲线

从图10、图11中可以看出，训练的损失值在迭代10次之后就已收敛并且毛刺波动较小，经过5轮训练后准确率也达到了95%，这也进一步证明了该模型能有效提高训练效率。

3.2 模型性能评价

为准确分析评级模型的性能，除使用准确率A(Accuracy)作为评价指标外，针对每一类采用精确率P(Precision)、召回率R(Recall)以及F1值对评价结果进行全面评估，具体计算标准如式(3)～式(5)所示，其中F1值是精确率和召回率的调和均值。上述指标的取值范围均在0%～100%之间，并且越大越好。

(3)

(4)

(5)

式中:TPi为样本实际属于第i类且模型将其分到第i类；FPi为样本实际不属于第i类但模型错将其分到第i类；FNi为样本实际属于第i类但模型未正确将其分到第i类。

将测试集样本输入分类模型，根据分类结果得到混淆矩阵如图12所示，进而计算出模型处理振动信号的性能指标如表3所示。

图12 自动扶梯机械故障诊断分类结果的混淆矩阵

表3 自动扶梯机械故障诊断模型的精度性能指标

通过表3可以发现，各类扶梯机械故障的预测精确率在85%以上，召回率在75%之上，整体准确率达到了95%，满足扶梯故障诊断现场检测的精度要求。

表4总结了基于相同数据集、本研究方案与传统机器学习算法SVM、决策树、K近邻等算法的试验对比结果。其中对于传统机器学习算法，人工提取了平均值、均方根、峰值因子、脉冲因子、裕度因子、峭度因子、波形因子、偏度等14种时域波形特征。其中SVM使用了RBF作为核函数，决策树的最大深度为3，K近邻的节点数为3。

表4 提出的方法与SVM/决策树/K近邻性能比较结果

可以看出，提出的基于1DCNN的诊断方法明显优于传统的机器学习算法。

4 结束语

针对自动扶梯机械故障诊断问题，基于一维卷积卷积神经网络设计了应用于扶梯振动信号的自动分类模型。借助凯斯西储大学的轴承数据集和东南大学齿轮箱数据集以及现场采集的扶梯振动数据，建立了自动扶梯机械故障数据集。通过数据增强的方法对数据集进行预处理。采用测试数据集对模型的精度与复杂度进行评价，实验结果显示，在仅需2.4 MB内存的情况下，该模型能够实现自动扶梯机械故障分类的准确率达到95%以上，能够准确对自动扶梯机械故障进行准确分类。设计的算法比人工提取特征+传统机器学习方式有着更高的准确率，省去了人工提取特征的过程，降低了扶梯机械故障诊断的专业性，节约了时间和设计成本。在下一步的工作中，将继续收集扶梯其他部位的故障数据集，提高模型识别准确率，同时将探究如何研制基于移动终端的扶梯机械故障智能诊断系统，提升模型的实用价值。