基于少参数CNN的多工况机械故障诊断方法

于 地

（长春光华学院，吉林 长春 130033）

随着信息技术的快速发展，机械设备愈加复杂化、智能化，使设备具有更完善、精确的性能[1]。但在机械设备愈加复杂的过程中，增大了机械设备运行状态的不确定性，需要在机械设备运行过程中对机械设备的零件性能、设备精度、部件磨损程度等进行检测，以提升机械设备运行的安全性与可靠性。但现有故障诊断工作以假设故障样本为同分布的方式进行，样本数量较少，难以对多工况机械故障进行精准诊断。据此，本文提出具有域自适应能力的基于少参数CNN网络LiNet算法的机械故障诊断方法，并对该方法进行验证，旨在为提升机械故障诊断实效提供方法借鉴与参考。

1 卷积神经网络

卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）由卷积层、池化层、激活层构成，具有较强的特征提取能力，被广泛应用于工业生产、科学研究等领域[2]。在CNN网络运行过程中，全连接层可以接收压缩信号特征，经过多个卷积池化处理后，输出到全连接层，并对输出数据信息进行分类和更新。

CNN算法流程如下：

第一，对特征图、激活函数进行点积计算，利用非线性激励函数映射输入，公式表示为：

卷积层运行中，需要利用激活函数增强网络表达能力，激活函数公式表示为：

卷积层操作如图1所示。

图1 卷积层操作示意图

第二，在池化层，对提取到的特征进行向下采样，公式表示为：

第三，利用全连接，对特征进行分类，分类使用softmax激活函数[3]。全连接公式表示为公式（4），softmax函数表示为公式（5）。

2 基于LiNet算法的CNN批归一化层优化

为有效对多工况机械故障进行检测，应用LiNet算法对CNN的批归一化层进行优化，挖掘其自适应能力，使算法更适用于图像识别[4]。

首先，输入信号，对批归一化层的神经元进行表达，公式表示为：

式中，j表示目标信号；表示目标信号j在批归一化层中第i个神经元的表达。

其次，应用目标域计算批归一化层的统计量，确保CNN网络的算法更适用于目标域数据计算。

3 基于CNN网络LiNet算法的故障诊断方法实现

3.1 基于CNN网络LiNet算法结构分析

LiNet算法总体结构与CNN网络部分结构相似，包括特征提取和模式识别。特征提取是应用2个light_module、1×1结构卷积核进行特征提取；模式识别是参数压缩后，将提取特征输入到池化层进行识别[5]。

在LiNet算法具体应用中，主要包括数据准备、方法训练、方法测试[6]。数据准备方面，需要收集足够的数据样本，将样本按照比例划分为测试集、训练集。为保证算法具有轻量化特征，能够更精准地诊断机械故障，在LiNet算法中引入叠加light_module模块[7]。该模块可以用1×1结构卷积核代替3×3卷积核，有效减少了参数的总数量。同时，压缩light_module模块中的输入通道数量，进一步减少参数总量。方法训练方面，对训练集参数进行训练，若训练集、测试集的负载工况不同，则对批归一化层进行更换，保证训练集和测试集的输入参数分布呈对齐的状态。方法测试即对方法的应用结果进行诊断。

3.2 LiNet算法训练

基于CNN网络LiNet算法的损失函数是输出概率分布与目标类概率分布间的交叉熵Loss(θ)[8]，公式表示为：

式中，θ表示参数集；yi表示目标分布；hθ(xi)表示模型输出的分布；m表示样本个数。

在训练过程中，需要对CNN网络中的不同层的反向传播进行描述。

卷积层反方向传播描述δl-1，公式表示为：

式中，δl表示第l层的误差矩阵；rot180(WL)表示对WL（权重矩阵）反转180°；zl表示第l层的输出特征图。

池化层反方向传播描述ρl-1，公式表示为：

式中，upsample(δl)表示降采样函数。

需要指出的是，在卷积层反方向传播描述后，需要对批归一化层进行反方向传播描述，该描述过程如下：

式中，ki表示归一化处理后的样本值；yi表示ki缩放后的输出；γ、β均表示尺度因子；σ表示方差；xi表示批归一化层输入；μ表示样本均值；表示归一化处理的方差。

3.3 数据预处理

通过多次样本训练，可以提升算法的泛化能力。为扩大训练样本数量，本研究在数据增强技术中引入LiNet，并设置不同机械故障类型下的机械设备振动信号，应用算法对不同振动信号进行重叠采样分析，在增加数据集数量的基础上，提升算法的精准性[9]。

4 算法验证

4.1 验证分析

为验证算法的可行性、有效性，采集工业齿轮箱的模拟运行数据，提取数据中有关齿轮、轴承的多类型故障信息。其中，齿轮故障类型包括齿轮缺损、汽轮断齿、齿面磨损、齿根磨损，轴承故障类型包括滚动体故障、轴承内圈故障、轴承外圈故障、轴承内外圈联合故障[10]。

为保证验证的可靠性，将试验工况分为1 200 r/min且无负载工况、1 800 r/min且有负载工况（负载的力矩为7.34 N·m）。

4.2 数据集

为对两种工况下的故障进行充分检测分析，在验证前，设置了4个数据集，具体如表1所示。

表1 数据集

需要指出的是，每个数据集中含有4种不同故障状态，在故障诊断过程中，应用LiNet对神经元输出层进行替换[11]。

4.3 验证结果

通过测试，基于CNN网络LiNet算法的故障诊断方法的检测结果为：工况1状态下，能够100%检测出数据集1中的轴承故障，且能够99.51%检测出数据集2中的齿轮故障；工况2状态下，能够100%检测出数据集3中的轴承故障，且能够99.84%检测出数据集4中的齿轮故障。由此可以看出，基于CNN网络LiNet算法的故障诊断方法对于轴承的故障诊断精度达到100%，对于齿轮的故障诊断精度达到95%以上。同时，数据集1检测时间为6 s、数据集2检测时间为80 s、数据集3检测时间为20 s、数据集4检测时间为84 s。综合来看，基于CNN网络LiNet算法的故障诊断方法用时较短、精度较高，且具有较高的稳定性，实现了算法的轻量化目标。另外，通过算法训练发现，LiNet算法的收敛速度较快，并具有一定泛化能力、域自适应能力[12]。验证结果表明，基于CNN网络LiNet算法的故障诊断方法能够精准提取到故障信息数据，可以在实际机械故障检测中进行深度应用。

5 结语

综上所述，故障诊断系统的应用能够为机械设备安全、高质量运行提供保障。为了对多工况机械故障进行精准诊断，本文提出了基于少参数CNN的多工况机械故障诊断方法。在机械设备运行数据特征提取过程中，设计light_module模块，减少参数量，同时应用目标域样本计算的方式，保证数据分布对齐，实现系统的域自适应设计，使故障诊断系统的应用范围更加广泛。算法验证结果表明，基于CNN网络LiNet算法的故障诊断方法能够精准提取到故障信息数据，可以在实际机械故障检测中进行深度应用。但整体而言，本文未对故障位置、故障原因进行细致分析，未以故障模式分类为视角，对故障检测系统进行设计，需要在后续研究中补充和完善。