王維鋒, 邱雪歡， 孫劍橋， 張惠民

(1. 陸軍裝甲兵學(xué)院信息通信系， 北京 100072； 2. 陸軍裝甲兵學(xué)院裝備保障與再制造系， 北京 100072)

齒輪作為重要的連接、傳遞運(yùn)動(dòng)和動(dòng)力的裝置，在機(jī)器設(shè)備運(yùn)行中由于正常磨損和維護(hù)保養(yǎng)不善等容易受到損害和出現(xiàn)故障，進(jìn)而引發(fā)傳動(dòng)系統(tǒng)或整機(jī)的故障。傳統(tǒng)的齒輪故障診斷方法(如時(shí)域分析、頻域分析和時(shí)頻分析等[1])在齒輪局部缺陷的應(yīng)用效果不太理想，診斷成功率較低。之后，國內(nèi)外研究者提出了支持向量機(jī)(Support Vector Machine，SVM)[1-2]、決策樹、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[1,3-4]等機(jī)器學(xué)習(xí)方法進(jìn)行齒輪故障診斷，獲得了較高的準(zhǔn)確率。但是這些方法也存在一定的缺陷，如：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法在實(shí)際應(yīng)用中存在收斂速度慢以及易發(fā)生震蕩等問題；SVM方法在多分類問題上存在構(gòu)造學(xué)習(xí)器困難和分類效率低等問題。

研究[5-6]指出：多層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有非常強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力，深度學(xué)習(xí)模型所獲取的特征數(shù)據(jù)更能夠代表原始數(shù)據(jù)，有利于分類和可視化目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。吳國文等[5]分析了齒輪箱齒輪故障和軸承故障信號(hào)，提出了基于深度信念網(wǎng)絡(luò)(Deep Belief Network，DBN)的故障診斷方法，將分類準(zhǔn)確率提高至93.3%；劉秀麗等[6]通過反向微調(diào)學(xué)習(xí)，對(duì)DBN進(jìn)行了整體微調(diào)，提高了分類準(zhǔn)確性；劉輝海等[7]提出基于風(fēng)電機(jī)組齒輪箱的數(shù)據(jù)采集、監(jiān)視控制數(shù)據(jù)和振動(dòng)信號(hào)的深度自編碼網(wǎng)絡(luò)模型，驗(yàn)證了深度自編碼網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)方法對(duì)齒輪箱故障檢測(cè)的有效性。為了進(jìn)一步提高故障診斷精度，提高網(wǎng)絡(luò)的收斂速度，筆者采用深度學(xué)習(xí)方法進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)齒輪故障診斷,提出了基于雙層長短時(shí)記憶(Binary Long Short Term Memory，BiLSTM)網(wǎng)絡(luò)的齒輪故障診斷方法。

1 齒輪故障診斷系統(tǒng)

筆者依據(jù)齒輪故障診斷過程構(gòu)建了基于機(jī)器學(xué)習(xí)的齒輪故障診斷系統(tǒng)，如圖1所示，包括訓(xùn)練系統(tǒng)和診斷系統(tǒng)2部分。1)訓(xùn)練系統(tǒng)。首先，建立故障診斷模型；然后，將訓(xùn)練樣本輸入模型進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練，得到訓(xùn)練模型，這里樣本數(shù)據(jù)量應(yīng)足夠且多樣，以保證學(xué)習(xí)訓(xùn)練的效果；最后，采用測(cè)試樣本測(cè)試故障診斷效果，診斷結(jié)果能夠反映模型性能，經(jīng)不斷調(diào)整模型參數(shù)、算法和結(jié)構(gòu)后重新學(xué)習(xí)訓(xùn)練，最終確定故障診斷模型，此時(shí)模型診斷效果最佳。2)診斷系統(tǒng)。首先，對(duì)采集的齒輪故障數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理得到待驗(yàn)樣本；然后，將待驗(yàn)樣本輸入故障診斷模型即可得出診斷結(jié)果。

模型訓(xùn)練本質(zhì)上是模型學(xué)習(xí)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)特征，從而得到一組模型參數(shù)的過程。訓(xùn)練時(shí)，輸入的訓(xùn)練樣本是前期對(duì)裝備進(jìn)行數(shù)據(jù)采集并經(jīng)過預(yù)處理的齒輪故障數(shù)據(jù)。采集數(shù)據(jù)時(shí)，要先確定診斷問題和系統(tǒng)健康狀況，然后借助信號(hào)采集系統(tǒng)收集齒輪振動(dòng)信息，并將其轉(zhuǎn)換成數(shù)據(jù)形式。采集的數(shù)據(jù)難免會(huì)存在一些錯(cuò)誤點(diǎn)、冗余點(diǎn)以及測(cè)量噪聲，此時(shí)需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清理等預(yù)處理。很重要的一點(diǎn)是，要對(duì)正常和故障不同狀態(tài)下分別采集的數(shù)據(jù)添加標(biāo)簽，為后續(xù)故障診斷測(cè)試時(shí)模型計(jì)算診斷準(zhǔn)確率做準(zhǔn)備。

齒輪故障診斷的核心為學(xué)習(xí)模型的不斷優(yōu)化及其確立。對(duì)于齒輪故障診斷問題，筆者在模型建立階段分別采用支持向量機(jī)、決策樹、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及深度學(xué)習(xí)等方法，并對(duì)這幾種模型方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)分析，最終發(fā)現(xiàn)利用長短時(shí)記憶(LSTM)網(wǎng)絡(luò)[8-10]方法能夠有效提升齒輪故障診斷準(zhǔn)確率，進(jìn)而提出基于BiLSTM網(wǎng)絡(luò)的齒輪故障診斷模型。

2 基于BiLSTM的齒輪故障診斷模型

2.1 模型框架

為提高故障診斷精度，筆者構(gòu)建了基于BiLSTM網(wǎng)絡(luò)的齒輪故障診斷模型框架，如圖2所示。

由圖2可以看出：BiLSTM網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)本質(zhì)上是一種雙層雙向LSTM網(wǎng)絡(luò)模型，能夠更加有效地解決前后時(shí)間序列特征的捕捉問題。

在t時(shí)刻，第1層隱含層長短時(shí)記憶模塊輸出

ct=f(Wct-1+Uxt+bc)，

(1)

第2層隱含層長短時(shí)記憶模塊輸出

(2)

BiLSTM網(wǎng)絡(luò)輸出

(3)

由式(1)-(3)可以看出：相對(duì)于單層的LSTM網(wǎng)絡(luò)，BiLSTM網(wǎng)絡(luò)可以很好地捕捉當(dāng)前狀態(tài)信息及其前后時(shí)間序列的有效信息。在模型學(xué)習(xí)過程中，通過一遍正向掃描可得到當(dāng)前時(shí)間之前的時(shí)間序列特征，通過一遍逆向掃描可得到當(dāng)前時(shí)間之后的時(shí)間序列特征。每層的LSTM模塊能夠在特征提取過程中避免長期依賴，改善“梯度彌散”問題，使特征表示學(xué)習(xí)更加精準(zhǔn)，從而提高識(shí)別精度。

為避免模型訓(xùn)練過程中出現(xiàn)數(shù)據(jù)過擬合的現(xiàn)象，筆者采用dropout方法[11-12]進(jìn)行處理，其原理為：在深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程中，將隱含層的某些神經(jīng)元按照一定的概率將其暫時(shí)從網(wǎng)絡(luò)中丟棄，避免因隱含層神經(jīng)元之間的相互適應(yīng)而導(dǎo)致提取到的特征重復(fù)，從而有效提高網(wǎng)絡(luò)收斂速度。

BiLSTM網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)齒輪故障數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練后，輸出的張量進(jìn)入2層全連接dense層，對(duì)特征向量執(zhí)行分類操作，利用dropout減少過擬合后，用ReLU函數(shù)激活；接著特征向量被輸入到一個(gè)softmax分類器，輸出的是一個(gè)向量，這個(gè)向量的每一維對(duì)應(yīng)問題分類預(yù)定義的類別(比如：若齒輪狀態(tài)類別數(shù)共5種，則輸出一個(gè)維度為5的向量，向量中每一維的值表示當(dāng)前齒輪狀態(tài)被分到某個(gè)類別的置信度)。

2.2 模型評(píng)價(jià)

模型的訓(xùn)練優(yōu)化需要定義評(píng)價(jià)的方法。首先，確定以準(zhǔn)確率作為主要評(píng)價(jià)指標(biāo),用來評(píng)估模型診斷結(jié)果的質(zhì)量。準(zhǔn)確率指測(cè)試集中分類正確的樣本個(gè)數(shù)ncorrect占總個(gè)數(shù)ntotal的比例,即

(4)

此外，在分類問題中通常以損失函數(shù)作為目標(biāo)函數(shù)，用來評(píng)價(jià)模型的預(yù)測(cè)值和真實(shí)值差異的程度,進(jìn)而找到其損失最小時(shí)對(duì)應(yīng)的模型參數(shù)值。筆者選擇交叉熵作為損失函數(shù),即

(5)

為了評(píng)估模型性能，需要找出預(yù)測(cè)正確的標(biāo)簽。用argmax函數(shù)給出某個(gè)張量對(duì)象在某一維上的數(shù)據(jù)最大值所對(duì)應(yīng)的索引值，由于標(biāo)簽向量由0、1組成，因此最大值1所在的索引位置就是類別標(biāo)簽，用equal函數(shù)檢測(cè)預(yù)測(cè)的標(biāo)簽值是否與真實(shí)標(biāo)簽匹配，進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換后取平均值，從而計(jì)算出所學(xué)習(xí)到的模型在測(cè)試數(shù)據(jù)集上的正確率。

3 實(shí)驗(yàn)分析

實(shí)驗(yàn)分析程序運(yùn)行于Ubuntu 16.10系統(tǒng)下的Tensorflow 1.4.1，處理器為Intel? CoreTMi7-7820 CPU@3.40 GHz×8,GPU為NVIDIA GeForce?GTX 1080。

以某型主戰(zhàn)坦克為實(shí)驗(yàn)對(duì)象，采集并分析其變速箱齒輪傳動(dòng)的振動(dòng)信號(hào)。該型變速箱為多擋位變速箱，采用行星齒輪傳動(dòng)結(jié)構(gòu)，主要由太陽輪、多個(gè)行星輪、齒圈、行星架等組成。實(shí)踐中發(fā)現(xiàn)，行星傳動(dòng)的太陽輪、行星輪和齒圈等關(guān)鍵部件容易出現(xiàn)故障。

3.1 數(shù)據(jù)的采集與預(yù)處理

在行星齒輪箱中安裝振動(dòng)傳感器，采樣頻率為20 kHz，單次采樣時(shí)長為35 s，分別在行星齒輪箱正常狀態(tài)、太陽輪裂紋、1號(hào)行星輪裂紋、2號(hào)行星輪裂紋、3號(hào)行星輪裂紋5種狀態(tài)下采集齒輪的振動(dòng)信號(hào),其中：每種狀態(tài)4個(gè)擋位(1-4擋)，每個(gè)擋位4種轉(zhuǎn)速(600、900、1 200、1 500 r/min),共80組數(shù)據(jù)，每組采樣次數(shù)不低于3次。圖3截取了第1擋位、轉(zhuǎn)速600 r/min時(shí)，全部齒輪正常及1號(hào)行星輪裂紋故障狀態(tài)下的振動(dòng)信號(hào)。

由圖3可以看出：當(dāng)齒輪運(yùn)行狀態(tài)發(fā)生變化時(shí)，振動(dòng)信號(hào)的能量也隨之發(fā)生變化，因此可根據(jù)行星齒輪箱能量的變化診斷其運(yùn)行狀態(tài)，監(jiān)測(cè)行星齒輪箱的故障。

將采集的振動(dòng)信號(hào)量化成輸出的數(shù)字量，然后對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，去除錯(cuò)誤點(diǎn)、冗余點(diǎn)以及測(cè)量噪聲等。基于樣本長度不宜太多的考慮，以1 000個(gè)采集點(diǎn)為一個(gè)分析樣本。本實(shí)驗(yàn)采集的80組數(shù)據(jù)中，每組數(shù)據(jù)包含700個(gè)樣本，共56 000個(gè)分析樣本，其中齒輪每種狀態(tài)有11 200個(gè)樣本。將每組數(shù)據(jù)按4∶1的比例隨機(jī)分為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和測(cè)試數(shù)據(jù)集，并采用獨(dú)熱編碼(One-Hot Encoding)對(duì)數(shù)據(jù)標(biāo)簽進(jìn)行處理，分別得到樣本數(shù)為44 800的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和樣本數(shù)為11 200的測(cè)試數(shù)據(jù)集，以此作為診斷模型的輸入。

3.2 模型建立與性能分析

實(shí)驗(yàn)通過BiLSTM網(wǎng)絡(luò)的迭代優(yōu)化獲得性能最優(yōu)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，從而確定齒輪故障診斷模型。優(yōu)化調(diào)整的參數(shù)主要包括：1)隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)；2)學(xué)習(xí)率的選?。?)模型訓(xùn)練次數(shù)。

BiLSTM網(wǎng)絡(luò)輸出層類別數(shù)設(shè)置為5，dropout設(shè)置為0.8。經(jīng)過BiLSTM網(wǎng)絡(luò)對(duì)訓(xùn)練集的學(xué)習(xí)，輸出獲取的齒輪故障數(shù)據(jù)特征。將特征輸入Dense層進(jìn)行處理后，再進(jìn)入softmax回歸層，最終輸出分類結(jié)果。

模型每次訓(xùn)練輸入44 800個(gè)樣本的順序是隨機(jī)的，在訓(xùn)練次數(shù)設(shè)為1 000的情況下，分析隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)與學(xué)習(xí)率對(duì)模型診斷準(zhǔn)確率的影響。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖4所示，可以看出：當(dāng)模型訓(xùn)練1 000次，學(xué)習(xí)率設(shè)為0.000 5，隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)設(shè)為800時(shí)，診斷效果最好。

在學(xué)習(xí)率為0.000 5，隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為800的情況下，分析訓(xùn)練次數(shù)對(duì)診斷準(zhǔn)確率的影響。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖5所示，可見：當(dāng)訓(xùn)練次數(shù)為1 000時(shí)，準(zhǔn)確率能夠達(dá)到99.76%。

至此，BiLSTM網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)即可確定，模型診斷結(jié)果的可靠性可達(dá)最大化。此時(shí)，模型訓(xùn)練過程的準(zhǔn)確率和損失的變化如圖6所示。

由圖6可知:隨著迭代次數(shù)增加，準(zhǔn)確率逐漸升高，而損失逐漸降低并接近于0，且訓(xùn)練集和測(cè)試集同步，未發(fā)生數(shù)據(jù)過擬合現(xiàn)象。

3.3 故障診斷方法對(duì)比

為了驗(yàn)證基于BiLSTM網(wǎng)絡(luò)的齒輪故障診斷模型在診斷精度上的優(yōu)越性，筆者將BiLSTM網(wǎng)絡(luò)與機(jī)器學(xué)習(xí)方法(SVM、XgBoost[13])、深度學(xué)習(xí)方法(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network, CNN)[14-15]、LSTM網(wǎng)絡(luò))進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)。

1) 用SVM方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，將每種齒輪故障類型采集到的數(shù)據(jù)以每1 000個(gè)采樣點(diǎn)作為一個(gè)樣本，使用小波包分解方法降維后用SVM分類器進(jìn)行故障識(shí)別；2)用XgBoost方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練與測(cè)試，設(shè)置樹的最大深度為10；3)用CNN方法對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，設(shè)置4層卷積，同樣用dropout防止過擬合；4)構(gòu)建基于LSTM網(wǎng)絡(luò)的齒輪故障診斷模型，模型結(jié)構(gòu)包含單層LSTM網(wǎng)絡(luò)。

4種方法進(jìn)行齒輪故障診斷后的結(jié)果如表1所示。

表1 齒輪故障診斷準(zhǔn)確率對(duì)比 %

由表1可知:所用的3種深度學(xué)習(xí)方法比2種機(jī)器學(xué)習(xí)方法具有更好的分類效果，齒輪故障診斷準(zhǔn)確率大幅度提升；BiLSTM網(wǎng)絡(luò)方法能有效進(jìn)行齒輪的故障診斷，且分類效果整體上比單層LSTM網(wǎng)絡(luò)和CNN好，診斷精度可達(dá)到99.76%。

本研究中，實(shí)驗(yàn)采集的齒輪振動(dòng)數(shù)據(jù)是按振動(dòng)發(fā)生的時(shí)間先后順序排列而成的時(shí)間序列，前后數(shù)據(jù)具有關(guān)聯(lián)性和依賴性。SVM與XgBoost方法針對(duì)多維度、多屬性的大規(guī)模數(shù)據(jù)難以實(shí)施，在解決多分類問題上存在困難，需要對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理，但這樣會(huì)失去許多數(shù)據(jù)的有效特征，因此對(duì)本研究采集的時(shí)間序列數(shù)據(jù)在特征提取上不具有優(yōu)勢(shì)。LSTM網(wǎng)絡(luò)能夠記憶長期信息，根據(jù)已有的歷史數(shù)據(jù)對(duì)未來進(jìn)行預(yù)測(cè)，在時(shí)間序列預(yù)測(cè)、潛在隱藏趨勢(shì)預(yù)判方面具有優(yōu)勢(shì)，相比于CNN，對(duì)于齒輪振動(dòng)數(shù)據(jù)采用LSTM網(wǎng)絡(luò)方法處理更適合。而筆者提出的BiLSTM網(wǎng)絡(luò)是一種雙向的長短時(shí)記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在2層隱含層中加入了LSTM模塊，它不止處理當(dāng)前的信息,還會(huì)利用未來信息，能夠有效且充分地提取時(shí)間序列特征，故障診斷效果更佳。

4 結(jié)論

筆者提出了基于BiLSTM網(wǎng)絡(luò)的齒輪故障診斷方法，經(jīng)對(duì)比實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了其在處理時(shí)間序列問題上具有更好的分類效果，可有效提高故障診斷精度。筆者采用dropout方法防止數(shù)據(jù)過擬合，雖能在一定程度上減少擬合，但若dropout比例設(shè)定不恰當(dāng)，可能會(huì)導(dǎo)致訓(xùn)練更為復(fù)雜和困難，無形中增加了網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的難度。因此，下一步需對(duì)dropout進(jìn)行優(yōu)化或找到效果更為明顯且簡單易用的方法。另外，后續(xù)還將開展對(duì)齒輪組合故障的信號(hào)分析，采集更多復(fù)雜多樣的齒輪故障數(shù)據(jù)，通過深度學(xué)習(xí)方法有效提取并分析振動(dòng)信號(hào)的特征與規(guī)律，進(jìn)一步提高故障診斷精度，實(shí)現(xiàn)對(duì)齒輪復(fù)雜故障的預(yù)測(cè)。