基于特征融合和ResNet的滚动轴承故障诊断*

汤武初,吕亚博,刘佳彬,韩 丹

(大连交通大学 机械工程学院,辽宁 大连 116000)

0 引 言

作为一种常见的支撑零部件,轴承的主要作用是连接设备旋转部件和固定部件。由于起动性能好、结构紧凑、重量轻等特点,滚动轴承被广泛应用于中低速旋转设备中[1]。在转动机械的实际工作过程中,特别是在运行环境比较恶劣时,随着设备运转所需要的承载力不断变化,在交变应力的作用下,滚动轴承的整体工作性能也会随之发生变化。

因此,为保证轴承的健康运行,国内外学者针对轴承的状态监测和故障诊断方法进行了大量的研究[2]。

近年来,随着数据挖掘、深度学习[3]等科技的快速发展,基于数据驱动的深度学习方法成为故障诊断领域发展的新趋势。其基本思路是利用不同方法提取到振动信号的数学特征,然后将其输入到人工智能算法中,进行状态识别,以完成故障诊断任务[4]。

目前,已有不少学者采用上述方法在故障诊断领域取得了一定成果。例如:刘强等人[5]提出了优化变分模态分解与融合包络熵结合支持向量机的故障诊断方法。JIANG Lu-yang等人[6]运用卷积神经网络直接提取了原始数据中的时频特征,并测试在原始数据、频谱和组合时频数据中学习特征的不同性能,结果表明,卷积神经网络的提取效果要优于手动的特征提取效果。

但是,在上述研究中,有一部分没有结合深度学习的优势,极度依赖故障诊断专家的经验和知识;另一部分在研究中由于数据量不够而选择重叠数据,导致结果的准确度有待考究。也有学者使用特征融合结合神经网络的方法取得了一定的成绩,比如,魏秀业等人[7,8]将特征融合方法运用到齿轮箱故障诊断中,能够有效地识别故障,且训练结果要优于传统故障诊断方法;但需要上千次的迭代周期,训练周期太长。

基于此,笔者提出一种基于特征融合并结合改进的一维残差神经网络(ResNet)的滚动轴承故障诊断方法。该方法是根据相关系数和方差贡献率指标来筛选确定变分模态分解(VMD)和经验模态分解(EMD)的有效成分,这些有效成分可以将原始信号按照由高频到低频的特征信息表现出来;但是没有专家丰富的基础知识,其仍然不能直接识别出是否出现了故障。

因此,笔者结合改进的ResNet可高效地自动提取多尺度特征信息,对滚动轴承进行端对端的高精度故障分类诊断工作。

1 基于特征融合的ResNet诊断模型

根据分解出来的不同频率成分下的时频信号,可辨别出不同的故障类型;同时,经EMD、VMD分解出来的有效分量,由高频到低频的每一条有效模态分量代表原始信号的某一频率成分的特征。

笔者将代表不同原始信号特征的模态分量进行拼接、融合,形成新的特征样本数据。该方法可将原始信号的特征表达得更全面、多样,便于输入到ResNet中,使其更加容易识别出故障信息,提高故障诊断的精度。

基于EMD、VMD特征融合的ResNet故障诊断模型如图1所示。

图1 EMD、VMD特征融合的ResNet故障诊断模型

该模型的诊断步骤为:

1)利用EMD、VMD方法分别对原始数据进行分解,得到不同的模态分量IMF;

2)根据方差贡献率和相关系数筛选有效分量,对有效特征的分量进行融合,形成新的数据样本;

3)将融合后的数据样本输入到ResNet中,对其进行端对端的故障识别与诊断工作。

1.1 EMD算法

EMD算法的本质是无需设置任何预定的目标函数,依据振动信号自身的时间尺度特征进行自适应地分解,最终筛选出多个IMF分量[9],其算法流程如图2所示。

图2 经验模态算法流程

1.2 VMD算法

VMD作为一种信号分析估计方法,目前已被广泛应用于状态监测和智能诊断领域,可实现自适应的信号处理功能[10]。

与EMD方法不同的是,VMD是一种完全非递归分解方法,其基本思路是将原始振动信号按照实际分析需求,自适应地将其分解成具有特别频率中心和有限带宽的模态分量[11]。

1.3 基于EMD和VMD的特征融合

在滚动轴承实际运行环境中所采集的振动信号是复杂的,虽然原始时域波形代表了滚动轴承最原始的状态信息,但笔者直接将原始信号输入神经网络进行端对端的故障诊断时,发现其存在特征识别度低、诊断精度低等问题。无论是时域分析法还是频域分析法只能整体表达信号的信息,无法表达信号的局部特征。

因此,笔者根据时频分析法,利用EMD、VMD分解原始信号,将其分解成由高频至低频的不同特征分量,这些分量分别代表某一频率下的特征信息。通过串联拼接的方式,按照由高频到低频的顺序将各有效模态分量融合成多倍扩容的一维向量T:

T=[imf1,imf2,imf3,…imfn]

(1)

式中:imf为筛选出的表达原始信号局部特征信息的有效模态分量。

对于不同工况下的振动信号,融合后的特征向量包含可表达原始信号的局部特征信息:时域特征、频域特征以及时频域特征。

笔者将融合后的特征向量输入到ResNet网络中,其可自动识别并提取特征向量T中的融合特征。

对于不同工况、不同故障频率,不用人为提取时域指标特征(均值、峭度值、均方根等),也不用进行频域分析,可直接对其进行故障诊断,该方法有利于提高故障诊断的速度以及结果的准确性。

2 网络模型构建

2.1 卷积神经网络模型

卷积神经网络(CNN)是一种典型的前馈神经网络,其可自动提取多尺度特征信息[12],一般由输入层、卷积层、池化层和全连接层组成。

传统CNN模型[13]是5层神经网络结构,网络模型如图3所示。

图3 传统CNN网络模型结构

该模型包括2个卷积层、3个全连接层。卷积层中使用非线性整流函数(rectified linear unit,ReLU)作为激活函数,笔者提出随机失活(Dropout)方法防止过拟合,传统CNN主要参数设置如表1所示。

表1 传统CNN网络结构参数的设置

2.2 深度残差网络模型

深度残差网络和传统CNN的主要区别在于其使用了残差块,可以根据需要灵活使用残差块个数及残差块的结构,从而实现跳跃连接目的,解决了传统CNN网络特征难提取的问题;且残差块通过跨层数据通路,跳过卷积运算,将输入直接加在激活函数前,因此可以有效地避免梯度消失和梯度爆炸的问题[14,15]。

笔者设计的一维ResNet网络模型基本结构如图4所示。

图4 深度残差神经网络模型基本结构

由图4可以看出:相比于传统CNN模型,该深度残差神经网络模型是由8个不同的的残差块堆叠而成。每个残差块由不同的卷积层、规范化层(batch normalization,BN)和激活函数ReLU组成。

利用BN和平均池化方法可进行正则化,防止网络过深产生过拟合现象[16],并达到加速训练、节省时间的目的。

深度残差神经网络结构的主要参数设置如表2所示。

表2 深度残差神经网络结构参数的设置

3 故障诊断试验

笔者设置了两种不同的数据集对上述模型进行试验验证:

1)美国凯斯西储大学轴承数据中心提供的开源数据集,利用开源数据集对其进行有效性验证,同时将其与不同的数据处理方法相对比,验证其优越性;

2)大连交通大学双列圆锥滚子轴承振动质量动态分析试验台采集的数据集,利用滚动轴承实例数据集进一步验证其泛化能力。

3.1 开源数据集试验

3.1.1 试验数据

笔者采用美国凯斯西储大学提供的开源数据集(该数据集被广泛用于轴承故障诊断试验)。试验轴承为SKF6205深沟球轴承,通过电火花放电的方式造成滚动体、外圈、内圈各3种故障,其故障直径依次为0.177 8 mm、0.355 6 mm、0.533 4 mm,电机近似转速1 797 r/min,采样频率为12 kHz。

外加正常工况共计10种不同工况,如表3所示。

表3 滚动轴承10类工况

3.1.2 分解信号筛选有效分量

笔者将上文各工况下的轴承数据进行归一化处理,并以2 048个数据点为一个样本,去分割振动信号,共计3 189个样本集;再利用EMD和VMD方法去分解样本,得到多个IMF分量。

以正常工况样本为例,原始数据和经EMD分解的各个IMF分量的时域波形图如图5所示。

图5 正常工况EMD分解图

原始数据和经VMD分解的各个IMF分量的时域波形图如图6所示。

图6 正常工况VMD分解图

由图(5)和图(6)可以看出:各IMF分量与原始信号的相关程度不同,每一个IMF分量代表了原始信号中存在的一种内涵模态分量,最后一阶分量为残差。由于信号成分复杂、VMD分解参数选择等因素,导致分解结果中存在虚假分量[17]。因此,笔者根据相关系数和方差贡献率来确定有效分量,剔除与故障特征无关的分量。

根据文献[7]可知相关系数大小所代表的相关程度高低,如表4所示。

表4 相关系数程度表

经VMD分解后的各分量与原始数据的相关系数如表5所示。

表5 VMD各分量与原始数据相关系数表

经VMD分解后的各分量与原始数据的方差贡献率如表6所示。

表6 VMD各分量方差贡献率表

经EMD分解后的各分量与原始数据的相关系数如表7所示。

表7 EMD各分量与原始数据相关系数表

经EMD分解后的各分量与原始数据的方差贡献率如表8所示。

表8 EMD各分量方差贡献率表

从表(5)和表(7)可以看出:在各工况下,原始数据经VMD、EMD分解后,前两阶IMF分量与原始信号的相关系数均大于0.3。由此可以初步判断出经VMD、EMD分解出的前两阶分量为有效分量。

从表6可以看出:原始数据经VMD分解后,前两阶分量的方差贡献率大于0.01,且大于其平均值0.125。

同样,从表8可以看出:经EMD分解的前两阶分量的方差贡献率均大于其平均值0.125。

综合表(5)～表(8)最终确定:经VMD、EMD分解出的分量中,有效分量为前两阶,IMF1和IMF2。

笔者将上述筛选出的有效分量进行特征融合,形成新的数据样本,提取出了更为有效的特征信息,并实现了数据扩容和数据预处理的目的;同时,抑制了因分解原始信号导致的模态混叠和端点效应,使提取的故障信息更有效、更全面,也解决了滚动轴承因实际工作环境恶劣而导致的故障特征难提取的问题。

3.1.3 试验结果及对比分析

1)深度残差神经网络诊断结果与分析

为了说明数据处理方法的有效性,笔者将其与不同数据处理方法进行对比。经反复训练学习,选用最大值为0.001的余弦退火学习率,该学习率为周期循环学习率,周期为50,批量大小为8,迭代周期为100。

特征融合后数据样本的训练集、测试集、损失值随训练迭代次数的变化,如图7所示。

图7 融合特征网络训练结果

由图7可以看出:在前40个迭代周期内,损失值下降很快,且训练精度达到了95%以后,再经过100次迭代,2条准确率曲线都逐渐趋于平稳,达到完全收敛,测试集的准确率为99.8%,损失值为0.025。

笔者将原始数据输入ResNet网络模型中进行分类,概率混淆矩阵如图8所示。

图8 原始数据的分类结果

由图8可知:将未经过数据融合的原始数据输入ResNet模型中,其分类精度较差,仅正常工况的能被完全识别出,其他工况均有较大误差,总体准确度为91.3%。

笔者将经EMD分解并融合有效分量的数据,输入ResNet网络模型中进行分类,概率混淆矩阵如图9所示。

图9 EMD分解重构数据的分类结果

从图9可以看出:其结果优于原始数据的分类结果,总体准确度达到96.5%。

笔者将经VMD分解并融合有效分量的数据,输入ResNet网络模型中进行分类,概率混淆矩阵如图10所示。

图10 VMD的分类结果

从图10可以看出:总体准确度达到98.5%,但仍然有多个工况存在较大误差。

笔者将经EMD、VMD分解并融合有效分量的数据,输入ResNet网络模型中进行分类。

概率混淆矩阵如图11所示。

图11 特征融合的分类结果

从图11可以看出:总体准确度达到99.8%,仅有一个样本被错误分类,且其训练速度最快,损失值最小。

根据不同数据样本的概率混淆矩阵图可以看出:其他数据样本对于故障类别分类都有明显偏差,而特征融合后的数据样本仅在滚动体故障上有极小的偏差。因此,在故障信息的提取和识别方面,笔者提出的方法更为有效。

基于不同数据处理方法,样本在ResNet网络模型中的训练结果,如表9所示。

表9 不同数据样本的故障诊断结果

从表9可以看出:经过特征融合的数据样本的准确率达到99.8%,高于其他数据样本的准确率,且损失值最小,训练速度最快,证明了特征融合后,能够提高滚动轴承故障诊断正确率。

2)与传统CNN网络结构诊断结果对比分析

为了进一步说明ResNet网络模型的优势,笔者选择对比传统CNN网络,将相同的EMD和VMD分解融合的数据样本输入传统神经网络进行训练。

CNN网络训练结果如图12所示。

图12 CNN网络训练结果

从图12的CNN网络训练结果可以看出:与ResNet网络模型相比,其收敛速度慢,且测试集的准确率仅达到90%,损失值大;通过混淆矩阵得知,仅正常工况的分类准确度达到100%,其余工况的分类准确度均有误差。

通过以上对比分析可知:与传统CNN相比,无论是准确度还是收敛速度,深度残差神经网络都有更大的优势,且损失值更低,训练效率更高。因此,笔者设计的ResNet网络对滚动轴承故障的诊断更有效。

3.2 故障模拟试验

为了进一步验证该方法在实际应用中的有效性、可行性,以及ResNet网络模型的泛化能力,笔者设计了轴承故障模拟试验,除正常工况外,另外设置了外圈、内圈、滚动体这3种故障,共4种工况。

轴承试验平台如图13所示。

所测轴承是353130B的双列圆锥滚子轴承,笔者利用试验台侧面的振动加速度传感器采集信号,采样频率为20 kHz,转速为900 r/min。

试验轴承基本参数如表10所示。

表10 试验轴承尺寸表

按照2 048个采样点为一个数据样本,笔者对采集到的数据进行分割;同时,为防止数据的重复叠加使用影响其准确度,将窗口移动步长也设置为2 048。四种工况共计生成2 560条数据样本,随机选取20%的数据样本作为测试集,剩余80%作为训练集[18]。

笔者对2 560条样本进行VMD、EMD分解,同样根据方差贡献率和相关系数筛选有效分量,将融合后的数据输入前文设计的残差神经网络中,经过100次迭代后,测试集的准确率为98.3%,训练集的准确率为97.3%。

其训练结果如图14所示。

图14 353130B轴承数据训练结果

结合美国凯斯西储大学开源数据集试验结果可知:笔者设计的ResNet网络具有收敛速度快、准确率高的特点,进而可以说明,在滚动轴承故障诊断方面,采用基于特征融合和改进ResNet神经网络的方法具有较强的鲁棒性和通用性。

4 结束语

由于滚动轴承信号非平稳、非线性,导致轴承的故障信息提取困难,并且采用传统故障诊断方法的诊断精度低,为此,笔者提出了一种基于特征融合和改进ResNet的滚动轴承故障诊断方法。

首先使用EMD和VMD方法对原始数据进行预处理,再根据相关系数和方差贡献率,筛选出代表原始信号的有限特征分量,并进行特征的融合,最后将其输入ResNet网络中进行故障诊断;同时,将该方法与传统CNN网络和不同数据处理方法进行对比,利用美国凯斯西储大学开源数据集和滚动轴承实例数据集对其进行了验证。

研究结果表明:

1)采用EMD和VMD的方法分解原始信号,筛选有效分量IMF,更便于表达轴承故障特征,得到更全面的故障信息,其诊断结果可以达到99.8%,优于原始数据的诊断结果(91.3%),且收敛速度更快;

2)根据改进ResNet网络和传统CNN网络诊断结果的对比分析,改进ResNet网络诊断结果为99.8%,其明显优于CNN网络诊断结果的(90%),可见改进ResNet网络对滚动轴承故障的诊断更为科学有效;

3)滚动轴承实例试验结果表明,原始数据经过EMD和VMD处理后并结合ResNet网络,故障诊断精度达到97.3%,证明了该方法具有良好的泛化能力和较强的鲁棒性。

鉴于ResNet网络模型的最优超参数需要反复试验训练才能确定,因此,在后续的工作中,笔者会对基于网络模型的超参数选择算法进行深入研究。