基于改進殘差神經網絡的軸承損傷識別

安 猛,徐鳳春,張洪濤

(吉林煙草工業有限責任公司 長春卷煙廠,吉林 長春 130031)

0 引言

軸承作為機械傳動的關節零件,被廣泛應用在大型設備的齒輪箱中,一般配合高速軸使用,但易發生損傷,可能引起關聯機構的故障。在某些持續高速運轉的齒輪箱中,將會承受較大的隨機負載,工況條件可能較差,對冷卻和潤滑環境也有較高要求。據相關機構的統計,在齒輪箱故障中,軸承損傷約占80%,軸承損傷是造成齒輪箱故障的重要因素[1]。綜上,對齒輪箱軸承的損傷識別能夠減少齒輪箱故障,保證其平穩運行,降低設備的維修成本。

1 深度學習神經網絡

1.1 殘差神經網絡

He等人[2]提出了殘差神經網絡(ResNet),將殘差學習的理念借鑒到卷積神經網絡里,新的結構被稱為殘差塊,殘差神經網絡由多個殘差塊組成[3]。

圖1展示了殘差塊和卷積網絡的區別,圖1(a)為卷積神經網絡,圖1(b)為殘差塊。其中,F(x)為殘差塊的殘差,x為輸入,H(x)為輸出。若將網絡設計成H(x)=F(x)+x,則此網絡變為學習F(x)=H(x)-x的殘差函數,稱為殘差學習。它將輸入直接傳遞到后面的網絡層并作為后層輸入,以解決神經網絡學習的退化與梯度彌散問題[3]。

圖1 殘差塊結構示意圖

1.2 改進殘差神經網絡

通過在殘差神經網絡中嵌入壓縮激勵(Squeeze and Excitation,SE)模塊進行改進,轉變成壓縮激勵殘差神經網絡(Squeeze and excitable residual neural network,SE—ResNet)[4]。圖2為SE的模塊結構,SE模塊包括壓縮和激勵部分,通過聚合方法實現全局平均池化(global average pooling),產生通道統計信息。

圖2 壓縮激勵模塊

輸入H×W×C的空間特征,經過全局平均池化壓縮,把各通道上H×W特征壓縮為數字特征,輸入和輸出的通道相對應,數字特征被賦予全局感受野,數字特征能表示其對應通道上的所有信息[5]。壓縮式為:

(1)

其中,z為全局信息壓縮后的特征,Fsq為壓縮后的矩陣,uc為卷積后的三維矩陣,C為通道序列,H×W為特征圖的高度和寬度,i、j為矩陣的行和列。將H×W×C的圖像壓縮轉換為1×1×C的特征圖,結果為全局信息。

激勵部分是獲取通道壓縮后聚集信息的聯系,利用網絡學習機制生成通道權重,經Scale學習得到各通道的重要程度,作用到特征對應的通道上,重置通道權重[6]。激勵式為:

s=Fex(z,W)=σ[g(z,W)]=σ[W2δ(W1z)]

(2)

式中,s為激勵的全局,Fex為激勵函數,σ為全連接過程,g為全連接結果的非線性激活,δ為修正線性單元(ReLU)的激活函數,W1和W2為全連接層。激勵利用重標特征來獲得通道的重要程度,提升關鍵特征,極大提高網絡的訓練速度與準確率[7]。

在壓縮激勵殘差網絡中引入批量標準化(Batch Normalization,BN)算法,標準化卷積層的輸入,減少因數據分布不均引起的參數變動[8]。引入BN算法不僅使訓練樣本分布穩定,加快收斂速度,還能標準化網絡參數,突出激活函數敏感度低的神經元,激活函數會自動削弱部分神經元,降低對隨機失活(Dropout)的需求[9]。

2 軸承損傷實驗和結果分析

2.1 損傷識別流程

軸承損傷識別的流程包括:振動數據采集、信號處理、特征提取和故障識別[10]。首先,利用加速度傳感器采集軸承振動信號;其次,利用時頻變換將一維振動信號變換成二維時頻圖,并劃分訓練集和測試集;之后對包含軸承損傷信息的時頻圖壓縮,打上損傷類型標簽,將訓練集的時頻圖輸送到改進的神經網絡中訓練;最后將測試集輸入到優化后的模型中進行損傷識別。軸承損傷識別流程如圖3所示,用Softmax分類器對軸承損傷狀態分類。

圖3 軸承損傷識別流程

2.2 損傷實驗平臺搭建

采用旋轉機械振動損傷實驗臺進行驗證,圖4為實驗臺的搭建,主要由電動機、齒輪箱、測試軸承、加速度傳感器、變壓器、變頻器、負載調節器、數據采集系統及采集計算機組成。在實驗臺中加入變頻器,以控制電機的輸出轉速和傳動方向。

圖4 旋轉機械振動損傷實驗平臺

在測試軸承座安裝傳感器,采集軸承垂直與水平的振動信號,實時監測主軸的速度,將軸承振動數據同步傳輸到計算機。交流電動機輸出轉速為1480 r/min,信號采樣頻率為16384 Hz,采樣時間為10 s。測試軸承為圓柱滾子軸承,具體型號為NU 205ECML,參數見表1。

表1 滾動軸承NU 205ECML參數

加工測試軸承的損傷,損傷位置分別為軸承的外圈、內圈、滾動體。軸承損傷類型為單故障和復合故障,其中單故障為:滾動體損傷;內圈損傷;外圈損傷。復合故障為:滾動體與內圈復合損傷;內圈與外圈復合損傷。測試軸承如圖5所示,分別為滾動軸承的外圈、內圈與滾動體損傷情況。每次實驗選用同種型號的一種損傷類型測試。

圖5 測試軸承的損傷

2.3 數據處理

(1)數據準備

以水平方向數據為分析對象,包括單一和復合損傷狀態的數據,一共6種類型。圖6展示了軸承在6種損傷狀態下的時域圖,依次為健康軸承(N)、滾動體損傷(B)、內圈損傷(IR)、外圈損傷(OR)、滾動體與內圈復合損傷(B-IR)、內圈與外圈復合損傷(IR-OR)。橫坐標為1024個截取點,即截取時間;縱坐標為加速度,即沖擊。如圖6所示,健康軸承的信號為隨機信號,總體振動幅值小,呈現平穩狀態。軸承發生損傷時,有明顯沖擊,時域信號出現波動,振動幅值也會隨損傷程度而改變,損傷沖擊在時域圖中呈周期性變化。

圖6 損傷軸承的時域圖

(2)振動信號處理

壓縮激勵殘差神經網絡的輸入為二維圖像,而采集的原始振動信號是一維,所以需要轉化。本文對原始信號進行了包括灰度圖、短時傅里葉變換和連續小波變換3種轉化方法。

2.4 改進網絡模型的搭建與訓練

采用旋轉機械振動損傷平臺的軸承數據,處理輕載和重載下軸承的振動數據,每種損傷類型采集300個樣本,共計3600個。將損傷類型標簽設置為1至6。表2展示了軸承的損傷位置、標簽和數據集。將每種損傷類型中樣本的70%作為訓練集,30%作為測試集。

表2 實驗數據劃分

本文設計的網絡結構如圖7所示,壓縮激勵殘差神經網絡為41層,包括1個輸入層、1個卷積層、1個最大池化層、4個SE殘差結構、1個全局池化層與1個輸出層。其中,1個SE殘差塊由3個卷積層、3個BN層、1個全局池化層和2個全連接層構成。用全局最大池化層替換全連接層,能較好提升模型的泛化能力;在殘差神經網絡中引入壓縮激勵模塊,能夠提升損傷識別的關鍵特征;在卷積層后引入BN層,能有效防止梯度消失和過擬合問題,擁有更好的魯棒性。表3展示了壓縮激勵殘差神經網絡的結構參數,其中輸入層為32×32×3的特征圖像,軸承損傷類型為6種。

表3 壓縮激勵殘差神經網絡參數

圖7 壓縮激勵殘差神經網絡

利用Matlab處理軸承原始樣本,獲得損傷的二維時頻圖。用訓練集訓練壓縮激勵殘差神經網絡,將不帶標簽的測試集輸入到已訓練好的模型,查看損傷類型的識別準確率。為減少實驗誤差,選取五次實驗的平均值作為最終結果。神經網絡模型采用TensorFlow框架,使用Jupyter notebook編程。

2.5 實驗結果分析

為驗證不同處理方法對模型精度和速度的影響,設置了3組實驗。如表4所示,分別用灰度圖(VI)、短時傅里葉變換(STFT)、連續小波變換(CWT)作為振動信號的處理方法,模型的特征提取與分類均取得了較好效果,識別準確率均達到97%以上,證明了壓縮激勵殘差神經網絡模型的廣泛適用性。

表4 數據處理方法及結果

為了驗證壓縮激勵殘差神經網絡模型的性能,將經典卷積神經網絡(LetNet)、殘差神經網絡(ResNet)和VGG神經網絡作為對照組。根據表4的實驗結果,選取連續小波變換得到的時頻圖作為輸入,將各網絡模型參數調至最優。為保證統一性,將各模型迭代次數設定為10。圖8展示了4種模型的識別準確率,根據實驗結果可知壓縮激勵殘差神經網絡比其他網絡的識別準確率更高,證明改進殘差神經網絡的性能要優于其他神經網絡。

圖8 網絡模型對照結果

圖9為壓縮激勵殘差網絡的損失曲線和準確率曲線,可以明顯看到,迭代第4次時,損失函數下降到最低且趨于穩定;迭代第4次時,準確率也達到最高且趨于穩定。說明壓縮激勵殘差神經模型的收斂速度快,準確率高,在軸承損傷識別中效果優異。為進一步說明軸承損傷識別情況,用混淆矩陣對結果可視化。如圖10所示,對角線為預測類別與真實結果的關系,其中有1個軸承外圈損傷被誤分為軸承內外圈損傷,識別準確率為99.5%;4個內外圈損傷被誤分為外圈損傷,識別準確率為97.7%;其他損傷類型的識別準確率均達到100%。

圖9 損失曲線與準確率曲線

圖10 混淆矩陣

3 結論

本文介紹了殘差卷積神經網絡結構、軸承損傷識別流程和數據處理方法,設計出壓縮激勵殘差神經網絡結構。對實驗平臺和測試軸承參數進行描述,將圖像樣本輸入到壓縮激勵殘差神經網絡中訓練與測試。比較了3種不同信號處理方法對損傷識別結果的影響,識別準確率均在97%以上;同時,對比壓縮激勵殘差神經網絡和其他卷積神經網絡,其具有更高的識別準確率,證明了改進神經網絡的適用性和有效性。