彭威 李晶 劉衛(wèi)東 鄧艾東

摘要：提出了一種基于時頻分析的聲發(fā)射信號特征參數(shù)分析方法-AE聲譜圖特征分析方法。它不僅能提高AE識別的有效數(shù)據(jù)量，同時利用聲譜圖作為表征轉(zhuǎn)子運行狀態(tài)的特征圖，能從時間、頻率和能量強度等多個角度顯示AE信號的細節(jié)變化，進而有效描述AE信號蘊含的故障特征，對實現(xiàn)旋轉(zhuǎn)機械的故障診斷具有重要意義。利用提出的AE聲譜圖特征構建了一個基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的碰摩故障識別系統(tǒng)。實驗結(jié)果表明，AE聲譜圖特征和CNN網(wǎng)絡相結(jié)合，能有效提高轉(zhuǎn)子碰摩AE信號的識別性能。

關鍵詞：故障診斷;聲發(fā)射（AE）信號;深度學習;碰摩故障;卷積神經(jīng)網(wǎng)絡

中圖分類號：TH165+.3;TH132.1

文獻標志碼：A

文章編號：1004-4523 （2019） 06-1094-10

DOI：10. 16 385/j. cnki. issn. 1004-4523. 2019. 06. 019

引言

轉(zhuǎn)子碰摩聲發(fā)射（Acoustic Emission，AE）信號的有效識別對于碰摩故障的早期診斷、碰摩狀態(tài)程度分析與故障發(fā)展趨勢預警都有重要意義。但由于旋轉(zhuǎn)機械運行時的噪聲干擾、碰摩時頻信號的復雜性，以及頻散效應導致的波形變異，給轉(zhuǎn)子碰摩聲發(fā)射信號特征提取及故障識別帶來困難[1-4]。模態(tài)聲發(fā)射（Modal Acoustic Emission，MAE）理論為解決波形畸變及有效特征提取問題提供了理論依據(jù)。聲發(fā)射源在傳播過程中以模態(tài)波簇的方式行進，至少存在彎曲波（最低階反對稱波Ao）和擴展波（最低階對稱波So）兩種基本模態(tài)聲波。因為每種模態(tài)波均會產(chǎn)生頻散效應導致波形畸變，所以通過多模態(tài)抑制分離出AE信號的主導成分Ao和So模態(tài)波，可有效地簡化研究對象;另外通過對Ao和So模態(tài)波進行頻散補償，可恢復出真實的AE源。在此基礎上提取碰摩AE信號的特征參數(shù)，可為轉(zhuǎn)子碰摩狀態(tài)的準確識別提供有效信息[5-6]。

在識別模型方面，隨著深度學習技術的發(fā)展，研究者們相繼提出了多種與傳統(tǒng)的機器學習框架不同的基于深度學習網(wǎng)絡的識別模型，例如：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（ Convolutional Neural Network，CNN）[7]、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（Recurrent Neural Networks，RNN）[8]和深度信念網(wǎng)絡（Deep Belief Networks，DBN）[9]等。這些新方法大多被用來完成各種圖像處理任務，并取得了巨大的成功[10]。其中，CNN作為一種識別性能優(yōu)異的網(wǎng)絡模型，與淺層網(wǎng)絡相比，具有學習表達能力更強、運算速度更快、避免訓練陷入局部極值等優(yōu)點，逐漸受到更多關注。CNN在故障診斷中已經(jīng)得到了初步的應用，并提高了故障診斷的水平和效率，但都僅針對振動信號的統(tǒng)計特征圖進行識別研究[11]。在基于AE技術的旋轉(zhuǎn)機械故障診斷方面，目前國內(nèi)外基本上都是以人為構造的各種特征參數(shù)和多種淺層神經(jīng)網(wǎng)絡為研究對象，基于深度學習的故障診斷模型研究較少[12]。

本文在考慮接收到的聲發(fā)射信號存在衰落、時延、頻率彌散現(xiàn)象和多模態(tài)特性的基礎上，提出了一種基于時頻分析的聲發(fā)射信號特征參數(shù)分析方法AE聲譜圖特征分析方法。它不僅能提高AE識別的有效數(shù)據(jù)量，有利于提高應用深度學習網(wǎng)絡模型的AE信號識別性能，同時利用聲譜圖作為表征轉(zhuǎn)子運行狀態(tài)的特征圖，能從時間、頻率和能量強度等多個角度顯示AE信號的細節(jié)變化，進而有效描述AE信號蘊含的故障特征，對實現(xiàn)旋轉(zhuǎn)機械的故障診斷具有重要意義。

1 AE聲譜圖特征分析方法研究

AE源的信號具有多樣性、瞬態(tài)性、非平穩(wěn)性及時頻復雜性，其信號特性和語音信號具有相似性，所以可以仿照語音信號處理方法，假定AE信號是短時平穩(wěn)的，即每一時刻都可以在該時刻附近時段內(nèi)對AE信號進行頻譜分析，這樣的連續(xù)分析可以得到二維頻譜圖，稱為聲譜圖。聲譜圖橫坐標表示時間，縱坐標為頻率，圖中每個像素的灰度值大小反映某一時刻和頻率的信號能量密度。從聲譜圖上不僅可以看出不同故障類型之間的特征，而且還可以作為評價碰摩嚴重程度的一種指標，有利于對碰摩故障的有效識別。

采用圖1所示的是轉(zhuǎn)子碰摩試驗臺，調(diào)節(jié)交流電機的電流來調(diào)節(jié)轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速。在拱形導波板的螺孔上安裝一個可伸縮的螺釘，沿轉(zhuǎn)軸徑向?qū)χD(zhuǎn)軸中心，通過調(diào)節(jié)螺釘產(chǎn)生轉(zhuǎn)子碰摩。AE傳感器Sl在導波板上的安裝位置如圖l（a）所示，采樣頻率為1MHz，一次AE撞擊觸發(fā)后采樣512 000點，時間長度0. 512 s，設置浮動門限觸發(fā)。實驗分別對無碰摩、局部（輕微）碰摩和全周（嚴重）碰摩工況下的AE信號進行分析，采用幀長512，幀移256，512點FFT的時頻譜分析計算得到聲譜圖。碰摩時AE波通過螺釘傳遞到導波板再傳遞到傳感器Sl，結(jié)合AE源的定位結(jié)果，對多模抑制和頻散補償后AE信號進行分析。

首先對AE信號進行加窗分幀。利用AE信號的短時平穩(wěn)特性，將AE時序信號劃分為若干短時幀，每幀內(nèi)包含的數(shù)據(jù)點數(shù)為幀長，相鄰幀之間通過重疊使幀之間平滑過度，保持其連續(xù)性。分幀通常采用可移動的有限長度窗口進行加權的方法來實現(xiàn)。選用窗函數(shù)ω（n）與AE傳感器接收的信號s（n）相乘，得到加窗信號sw（n）=S（n）×ω（n）[13]，因為漢明窗可以改善信號頻譜泄露，對AE信號進行加窗分幀處理通常采用漢明窗，表達式如下式所示

信號xn（m）為分幀后第n幀AE信號，其FFT為式中 O≤k≤N-l，| X（n，k）|為x（n）的短時幅度譜估計，可得到時刻m的能量密度函數(shù)P（n，k）

P（n，k）=| X（n，k）|2（3）式中 P（n，k）為二維非負實值函數(shù)，以時間n為橫坐標，頻率k為縱坐標，將P（n，k）構成的二維圖像就是聲譜圖。聲譜圖是反映AE信號在時間域和頻率域能量強度的二維圖，能從多個角度描述信號的細節(jié)變化，進而有效全面描述信號細微的故障特征。在對不同碰摩故障識別的計算中，為了有效度量各種特征，在進行特征選擇之前一般要對原始的特征進行歸一化處理。方法如下式中 fi，j為第j個樣本的第i個特征的值，ai為樣本中第i個特征的最小值，aj=min（fi，j），βi為樣本中第i個特征的最大值，βi=max（fi，j）。

1.1 無碰摩狀態(tài)

AE前置器總增益調(diào)節(jié)為60 dB。在轉(zhuǎn)子試驗臺運行穩(wěn)定且不發(fā)生碰摩的狀態(tài)下采集AE信號并計算聲譜圖，如圖2所示。此時AE波形為噪聲信號，從時頻域看，噪聲集中在0-20 kHz，噪聲譜中低頻部分主要來自于轉(zhuǎn)子臺機械結(jié)構振動噪聲，高頻部分則是電機內(nèi)部的微弱碰摩引起的噪聲。

1.2 局部碰摩狀態(tài)

安裝略有彎曲的轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)軸，轉(zhuǎn)軸中心偏離軸承的幾何中心，碰摩螺釘與碰摩轉(zhuǎn)盤輕微接觸，轉(zhuǎn)子每轉(zhuǎn)一圈，轉(zhuǎn)盤與碰摩螺釘產(chǎn)生多個點或部分弧段接觸，此時發(fā)生局部碰摩，圖3為AE信號及聲譜圖。從時域波形中可看出明顯的周期性沖擊現(xiàn)象，表現(xiàn)為若干突發(fā)型AE信號，頻率范圍為O-100 kHz，能量集中在25 kHz附近。

1.3 全周碰摩狀態(tài)

對上述實驗裝置調(diào)節(jié)碰摩螺釘加重碰摩，轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)一周中始終與靜子保持接觸，此時發(fā)生全周碰摩。圖4為全周碰摩狀態(tài)時的AE信號及聲譜圖。從圖4（a）時域波形中可看出AE信號波動幅度大幅增加，呈連續(xù)型AE信號特征，大量的AE事件同時發(fā)生，且在時間上不可分辨;圖4（b）中頻率更加豐富，高頻成分增加，能量幅值也有很大增加。

2 AE信號Hu譜圖特征分析方法

轉(zhuǎn)子碰摩故障的AE信號是典型的非平穩(wěn)信號，而聲譜圖作為一種時頻分析方法，能夠有效提取非平穩(wěn)信號的時頻特征。但聲譜圖的缺點是忽略了不同像素點之間的聯(lián)系，存在動態(tài)信息反映不足的問題。針對這方面的問題，本節(jié)給出一種AE信號的Hu譜圖特征分析方法。

首先計算AE信號的能量密度函數(shù)P（n，k）。P（n，k）計算方法如公式（3）所示，利用Hu不變矩計算聲譜圖P的局部能量，得到Hu矩譜H，具體運算如下所示：

（1）聲譜圖P被分割成了（N-m+1）.（N -m+1）個小塊Bab;（2）采用下列公式計算出每個塊的Hu矩θ式中ωL和ww分別表示Bab的寬和高;λpq代表p+q階歸一化中心矩;apq為p+q階中心矩;εpq代表p+q階矩;i和j表示圖像重心。

圖5分別給出了整周碰摩狀態(tài)的AE聲譜圖和Hu譜圖的特征，可以看出聲譜圖中每個像素點以相異的顏色標識不同的能量分布，宏觀表現(xiàn)出較好的時頻分辨率，但同時對數(shù)據(jù)的存儲提出更高的容量要求。Hu譜圖對像素點進行反向稀疏化處理，對時頻矩陣中的重要分量以不同區(qū)域色差變化進行標識。在聲發(fā)射能量集中分布的0. 2-1MHz范圍內(nèi)，Hu譜圖相比聲譜圖表現(xiàn)出更清晰的時頻分辨率，并表現(xiàn)出一定的周期性。從而可以看出，Hu譜圖可以增加信號的時頻特征，同時稀疏后的時頻圖有助于降低識別計算的復雜度。

進一步驗證Hu譜圖對特征的增強效果，圖6分別給出了局部碰摩狀態(tài)的AE聲譜圖和Hu譜圖的特征，同樣可以看出聲譜圖中每個像素點以相異的顏色標識不同的能量分布，宏觀表現(xiàn)出較好的時頻分辨率。Hu譜圖對像素點進行反向稀疏化處理，在聲發(fā)射能量集中分布的0. 2-1MHz范圍內(nèi)，Hu譜圖相比聲譜圖表現(xiàn)出更清晰的時頻分辨率，沖擊信號表現(xiàn)出明顯的周期性。從而可以看出，Hu譜圖可以增加信號的時頻特征，同時稀疏后的時頻圖有助于降低識別計算的復雜度。

因此，Hu譜圖作為表征轉(zhuǎn)子運行狀態(tài)的特征圖，為旋轉(zhuǎn)機械轉(zhuǎn)子系統(tǒng)的碰摩故障診斷提供有效依據(jù)。

3 基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的碰摩故障

識別方法

深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡CNN是為識別二維特征圖而設計的一個多層感知機（Multilayer Perceptron，MLP）[7]，是一種含多個隱層的深度學習網(wǎng)絡模型。它能通過逐層的特征傳遞，將低層高維特征變換到高層低維特征，實現(xiàn)有效特征的學習和表達。CNN網(wǎng)絡相比BP和SVM等淺層網(wǎng)絡，具有更強的學習復雜特征的表達能力，以及避免陷入局部極值等優(yōu)點。由于CNN具有這樣的優(yōu)異性能，所以在機械故障診斷中也開始得到重視。Chen等[14]提取變速箱振動信號的統(tǒng)計特征二維圖，采用CNN對變速箱故障進行診斷識別。W ang等[15]提出CNN作為一種特征的自主學習方法，針對振動信號的小波時頻圖對滾動軸承的故障進行準確診斷。本節(jié)在此基礎上提出了一種基于AE信號譜圖和CNN的轉(zhuǎn)子碰摩故障診斷方法，其流程如圖7所示。首先對傳感器接收的AE信號經(jīng)過多模抑制的預處理，然后提取轉(zhuǎn)子運行AE信號的聲譜圖或Hu譜圖，最后將其送到CNN中實現(xiàn)轉(zhuǎn)子碰摩故障識別。

考慮到目前聲發(fā)射傳感器采集到的信號具有帶寬高和多模態(tài)特性，本文結(jié)合Gorman提出Lamb頻率方程，將碰摩聲發(fā)射分解為多階擴展波（ Exten-sional Wave，S）和彎曲波（Flexural Wave，A）。根據(jù)傳輸介質(zhì)的材料屬性和實驗條件，計算得出聲發(fā)射波在該鋼板中傳播的群速度一頻率曲線，如圖8所示。當信號頻率小于三相點處100 kHz時，可以采集到兩組聲發(fā)射模態(tài)，分別為（So，Ao和Ai），其中零階擴展波（SO）和彎曲波（Ao）占主導作用。

考慮到Hemmati F提出Symmlet12 （Sym12）小波基對碰摩故障的聲發(fā)射信號分解重構后，能量損失最小;為了充分消除振動干擾，提取零階模態(tài)波，本文采用Sym12小波基函數(shù)對碰摩故障的聲發(fā)射信號分解。為保留So和Ao模態(tài)波并濾除Ai模態(tài)波干擾，確定特征信號的截止頻率為50 kHz。由此選取小波分解后的第三層第二段窄帶信號，頻帶分布25. 88-50. 75 kHz，作為分離后的特征信號，用于聲譜圖的計算中。

CNN結(jié)構如圖9所示，由輸入層、隱層、全連接層、輸出層組成。其中，隱層由若干個卷積層和采樣層交替組成，全連接層和輸出層構成分類器，分類器可以是邏輯回歸、Softmax回歸及SVM。其中，卷積層是采用特定的卷積核與輸入層的特征圖卷積再加上一個偏置，通過一個激活函數(shù)獲得輸出特征;池化層對卷積層的輸出特征圖進行特征篩選，通常采用平均值形式的池化。圖9中n1和n2分別為卷積核的個數(shù)，Cl和C2分別為卷積后圖片的大小，c1'為池化后圖片的大小。

典型的CNN中，前向傳播從卷積和下采樣交替的若干隱層開始，在分類器的輸入端將所有兩維特征轉(zhuǎn)化為一維特征，采用全連接方式送入Soft-max等分類器中輸出識別結(jié)果。假設有m個樣本X=[x（1），x（2），…x（m）]，x（i）∈Rn+l，i=1，2，…，m，對應的標簽是Y=[y（1），y（2），…，y（m）]。假設有K個分類，那么y（i）的輸出取[1，K]之間的某個值。對于一個樣本為x（i）的Softmax回歸模型輸出為每一種分類結(jié)果的可能概率為式中 θk為第k個標簽的參數(shù)向量，分母是對概率分布的歸一化，將所有分類結(jié)果的概率和為1。對于一個樣本，假設t（i）k是樣本x（i）屬于類別k的概率，y（i）k是模型對樣本x（i）預測為屬于類別k的概率，真實類標簽分布與模型預測的類標簽分布可以用交叉熵來表示，如下式所示

進而Softmax的代價函數(shù)表示為

然后，對參數(shù)向量采用梯度下降法更新計算式中 θ為所有參數(shù)向量組成的矩陣，對θ的每一行分量逐一更新，得到參數(shù)的全部更新值。

在實際應用中，由于Softmax回歸模型的代價函數(shù)不是嚴格的凸函數(shù)，計算的參數(shù)最優(yōu)解往往不唯一。針對這個問題，在式（13）中添加一個權重衰減項，改進后的Softmax代價函數(shù)變?yōu)槭街?λ（λ>O）為權值衰減系數(shù)，其中第一部分用于計算模型與訓練數(shù)據(jù)的擬合程度;第二部分是權重衰減項用于平滑模型、懲罰模型中權值過大的參數(shù)，抑制過擬合問題，進而保證參數(shù)收斂于全局最優(yōu)。進一步更新步長▽θk（θ）為

通過上述方法得到Softmax回歸模型，同時CNN的網(wǎng)絡權值WL和偏置bL是在有監(jiān)督的學習方式下計算得到的。CNN識別模型的訓練過程如圖1 0所示，包括初始化、向前傳播階段和向后傳播階段三部分。首先，設定網(wǎng)絡的訓練參數(shù)，初始化網(wǎng)絡的權值和偏置;其次，進入向前傳播階段，輸入的批量訓練樣本經(jīng)過若干級聯(lián)的卷積層和下采樣層處理接至分類器輸出結(jié)果;然后，進入向后傳播階段，采用誤差的反向傳播算法（Backpropgation Algo-rithm，BP）將實際輸出與期望輸出的誤差結(jié)果逐層反向傳播，不斷更新網(wǎng)絡中各層的權值和偏置，直至滿足收斂條件為止。

4 實驗結(jié)果與分析

實驗分別對5000 r/min轉(zhuǎn)速下無碰摩、局部（輕微）碰摩和全周（嚴重）碰摩工況下的AE信號各700條，每條數(shù)據(jù)中有512000個點，時間長度0. 512 s，采用5折交叉驗證，選取其中560條作為訓練樣本，剩余的140條作為測試樣本。本實驗首先對實驗數(shù)據(jù)進行多模抑制和頻散補償預處理，采用Sym12小波基函數(shù)分解碰摩AE信號，選取第3層第2段窄帶信號作為分離后的特征信號用于多模抑制和頻散補償。然后對時序AE信號采用幀長512、50%幀移、5 1 2點FFT頻譜計算得到特征聲譜圖以及Hu譜。

將特征聲譜圖或Hu譜圖送入CNN網(wǎng)絡，網(wǎng)絡結(jié)構如圖1 1所示，包括卷積層、池化層、卷積層、池化層、卷積層、池化層、全連接層和分類器。第一個卷積層采用卷積核64@2×2，第二個卷積層采用卷積核128@2×2，第三個卷積層采用卷積核192@2×2，池化層均采用均值池化大小為2×2。網(wǎng)絡訓練參數(shù)設定如下：batch一32，epoch一80，學習率λ=O.0002，使用Adam算法的優(yōu)化器，交叉熵作為誤差函數(shù)。

實驗1：理想情況下碰摩故障識別性能分析

在不添加噪聲情況下基于深度學習架構的CNN識別模型，對AE信號進行旋轉(zhuǎn)機械碰摩故障識別的性能進行分析。表1是采用CNN模型對聲譜圖識別碰摩故障的混淆矩陣。其中，對局部碰摩識別結(jié)果較高，為93. 53%;無碰摩識別結(jié)果較低，為83. 73%;對整周碰摩的識別率達到100%。實驗結(jié)果說明，采用CNN模型識別頻散補償后，AE信號聲譜圖特征的方法可以很好地區(qū)分故障狀態(tài)。

表2是采用CNN模型對AE信號Hu譜圖識別碰摩故障的混淆矩陣。識別性能略優(yōu)于聲譜圖AE信號識別結(jié)果，局部碰摩識別結(jié)果為93. 68%、無碰摩識別為84. 27%、整周碰摩的識別率達到100%。

實驗2：噪聲環(huán)境下碰摩故障識別性能分析

在AE信號中添加高斯白噪聲，信噪比變化從-20 dB到20 dB，表3和4分別給出了在信噪比為20 dB時，聲譜圖和Hu譜圖AE識別碰摩故障的混淆矩陣?？梢钥闯鲈趦煞N譜圖下，對整周碰摩這種嚴重故障的率為100%，但在無碰摩和局部碰磨狀態(tài)下，Hu譜圖的識別識別率略高，分別為89. 23%和90. 31%。

表5和6分別給出了在信噪比為-20 dB時，聲譜圖和Hu譜圖AE識別碰摩故障的混淆矩陣。可以看出在兩種譜圖下，無碰摩識別率為100%，與表3和4相比，在低信噪比狀態(tài)下，無碰摩容易識別，這主要由于在無噪聲狀態(tài)下，局部碰摩信號出現(xiàn)了多個脈沖信號，容易受到干擾，被誤識為無碰摩信號。

從實驗1，2結(jié)果中可以看出，在3種狀態(tài)下，Hu譜圖同聲譜圖相比，性能雖略有提升，但提升幅度較小，且增加了預算復雜度。因此，在后文仿真中，主要以聲譜圖作為仿真對象。

實驗3：不同CNN模型結(jié)構對碰摩故障識別性能的比較

為驗證不同CNN模型結(jié)構的影響，以聲譜圖為參考信號，比較不同CNN結(jié)構識別性能。

變CNN模型結(jié)構對3種故障狀態(tài)的AE信號進行分類識別，實驗保持CNN的基本框架不變，在卷積層中設計不同個數(shù)的卷積核。表7給出了4種不同結(jié)構的CNN識別模型，分別為：2-2-4（即第1個卷積層卷積個數(shù)為2，第2個卷積層卷積個數(shù)為2，第3個卷積層個數(shù)為4，以下同），2-4-2，4-2-2，2—2-2，最后一層為Softmax分類器進行模式分類。為了保證網(wǎng)絡性能測試結(jié)果的穩(wěn)定性，消除隨機因素的影響，每次實驗都重復1 0次，以測試結(jié)果的最小值、均值作為評價指標，結(jié)果如表7所示。4種不同結(jié)構的識別模型對故障狀態(tài)正確識別的結(jié)果具有相近的均值，分別達到98. 83%，98. 18%，98. 27%和98. 91%，可以看出基于CNN結(jié)構的碰摩故障診斷算法對卷積核個數(shù)的變換不敏感，具有較高的穩(wěn)定性和識別性能。

實驗4：不同碰摩故障識別方法的性能比較

將本文提出的CNN模型和目前常用的3種AE碰摩故障識別模型的識別性能進行比較，這3種常用模型包括：高斯混合模型（GaussianMixtureModel，GMM）、基于MLP的BP神經(jīng)網(wǎng)絡、混沌神經(jīng)網(wǎng)絡（Chaotic Neural Network，CHNN）。根據(jù)文獻[12]，除CNN外，其余3種識別模型提取1 2維對數(shù)倒譜參數(shù)（去除第O維倒譜參數(shù)）、Hurst指數(shù)和近似熵共同組成每幀AE信號的1 4維特征向量，并歸一化為[O，1]范圍內(nèi)的向量，CNN則采用前文所述的聲譜圖及Hu譜圖。實驗設置CNN，BP和CHNN共3種網(wǎng)絡均為一個隱層結(jié)構，其中CNN為一層卷積加池化結(jié)構，采用卷積核128@1 6×1 6，BP和CHNN網(wǎng)絡的隱層單元數(shù)為3 0和8，訓練目標誤差均為e≤0.OO01，權值采用隨機初始化。GMM高斯向量個數(shù)M一6，所有混合項使用對角方差矩陣，訓練的目標誤差e≤0.OO01。

從表8中可以看到，對AE信號在無碰摩、局部碰摩和整周碰摩3種狀態(tài)下，CNN模型十聲譜圖的識別率較BP神經(jīng)網(wǎng)絡分別提高20. 57%，17. 9%和14. 34%，較CHNN模型分別提高19.51%，16. 26%和9.7 9%，可見采用相似訓練原理和具有相同隱層數(shù)的識別模型下，CNN模型較BP神經(jīng)網(wǎng)絡和CHNN模型具有更好的識別性能。

CHNN模型與傳統(tǒng)BP網(wǎng)絡相比在對無碰摩、局部碰摩和整周碰摩3種狀態(tài)的識別率分別提高1. 06%，1.64%和4.55%，由于CHNN模型中加入了自反饋的B神經(jīng)元，模擬了系統(tǒng)的非線性混沌行為，有效地提升了搜尋全局最優(yōu)解的能力，對AE源的碰摩特征表達更為清晰，在故障診斷識別結(jié)果較BP網(wǎng)絡表現(xiàn)出一定的優(yōu)越性。

在無碰摩、局部碰摩和整周碰摩三種狀態(tài)下，GMM模型的識別結(jié)果較BP神經(jīng)網(wǎng)絡提高了3. 11%，2.7%和3.28%，較CHNN模型提高了2. 05%，1.06%和降低了1.2 7%?？梢娤啾菳P神經(jīng)網(wǎng)絡和CHNN模型，GMM模型對3種故障狀態(tài)的識別性能有所提高，且在無碰摩和整周碰摩明顯時對AE信號的識別性能較好，而發(fā)生局部碰摩程度較輕微時識別率有所下降。

3種故障狀態(tài)下，CNN模型較GMM模型的識別結(jié)果分別提高了17. 46%，15. 2%和11. 06%，進一步表明，CNN模型采用頻散補償后的聲譜圖特征，相比常用的AE源信號的1 4維特征向量，能更為全面、系統(tǒng)的概括碰摩故障的AE信號特征。

以上可以看出，基于深度學習架構的CNN網(wǎng)絡較傳統(tǒng)的BP網(wǎng)絡、經(jīng)過改進的CHNN網(wǎng)絡和GMM模型的識別性能有大幅度提升。由于CNN對信號的聲譜圖及Hu譜圖時頻特征進行全局性學習和表達，相比人為主觀選擇信號的某些局部特征參數(shù)，能更全面地描述碰摩故障特征，因而具有更優(yōu)的碰摩故障識別性能。此外，CNN具有較強的學習和表達復雜特征的能力，能有效避免訓練陷入局部極值，在此基礎上，通過預測信息量等方法設定合適卷積核的大小及數(shù)量等參數(shù)，能夠進一步提升識別性能。

5 小 結(jié)

本文研究了針對AE信號的基于深度學習框架的轉(zhuǎn)子碰摩故障識別方法，結(jié)合MAE理論和AE源定位結(jié)果，提出了導波板中AE信號的頻散補償方法，分析了多模抑制和頻散補償后的碰摩AE信號聲譜圖時頻特征，并構建了一個基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的碰摩故障識別模型，實驗結(jié)果表明，對頻散補償后的AE信號提取聲譜圖時頻特征，該特征從時間、頻率和能量強度三個角度反映著AE信號的細節(jié)變化，可以更有效地描述故障特征。基于深度學習的CNN識別模型對AE信號的聲譜圖特征進行全局性學習和表達，相比傳統(tǒng)淺層神經(jīng)網(wǎng)絡，避免了人為主觀選擇AE信號某些局部特征，能夠更全面地描述AE信號的碰摩特征，具有更優(yōu)的碰摩故障識別性能。

參考文獻：

[1] 成新民，胡 峰，鄧艾東，等，基于混沌理論的碰摩聲發(fā)射特征分析與源定位[J].中國機械工程，201 1，22（9）：1013-1017.

Cheng Xinming， Hu Feng， Deng Aidong， et al.Anal-ysis of rubbing acoustic emlssion characteristics andsource location based on chaos theory[J]. China Me-chanical Engineering，2011， 22（9）：1013-1017.

[2] 蔣 章，鄧艾東，蔡賓宏，基于梯度法的自適應廣義形態(tài)濾波在碰摩聲發(fā)射信號降噪中的應用[J].中國電機工程學報，2011，31（8） ：87-92.

Jiang Zhang， Deng Aidong， CAI Binhong. Applicationof adaptive generalized morphological filtering based ongradient method in noise reduction of rubbing acousticemission signal[J]. Chinese Journal of Electrical Engi-neering， 2011，31 （8） ： 87-92.

[3] Deng Aidong，Zhao Li，Wei Xin. Application of quan-tum neural networks in localization of acoustic emis-sion[J]. Journal of Systems Engineering and Electron-ics，2011，22（3） ：507-512.

[4]Deng Aidong，Cao Hao，Tong Hang，et al. Recognitionof acoustic emission signal based on the algorithms ofTDNN and GMM[J]. Applied Mathematics& Infor-mation Sciences，2014，8 （2） ： 907-916.

[5] Deng Aidong，Tong Hang，Tang Jianeng，et al. Studyon location algorithms of beamforming based onMVDR[J]. Applied Mathematics& Information Sci-ences，2013，7（6） ：2455-2466.

[6]Deng A D，Zhang X D ，Tang J N， et al. Localization ofacoustic emission source based on chaotic neural net-works[J]. Applied Mathematics& Information Sci-ences，2012 ：1097-1105.

[7] Krizhevsky A， Sutskever I， Hinton G E. Imagenetclassification with deep convolutional neural networks[A]. Lake Tahoe， Nevada：25th International Confer-ence on Neural Information Processing Systems，2012 ：1097-110 5.

[8]Lee H Y， Tseng B H， Wen T H， et al. Personalizing re-current-neural-network-based language model by socialnetwork[J]. IEEElACM Transactions on Audio Speech& Language Processing， 2017， 25（3） ：519-530.

[9] Hinton G E. Deep belief networks[J]. Scholarpedia，2009， 4（5）：5947.

[10] Mount D M， Kanungo T， Netanyahu N S， et al. Ap-proximating large convolutions in digital images [J].IEEE Transactions on Image Processing， 2001， 10（12） ：1826-1835.

[11] Perez S， Karakus M， Pellet F. Development of a toolcondition monitoring system for impregnated diamondbits in rock drilling applications[J]. Rock Mechanicsand Rock Engineering， 2017，50（5） ：1289-1301.

[12]李 晶基于聲射的狀態(tài)評價與定位技術研究[D].南京 ：東南大學， 2017.

Li Jing. Research on acoustic emission based state e-valuation and location technology[D]. Nanjing：South-east University， 2017.

[13] Tao Huawei， Liang Ruiyu， Zhang Xinran， et al. Spec-tral features based on local normalized center momentsfor speech emotion recognition[J]. IEICE Transac-tions on Fundamentals of Electronics， Communica-tions and Computer Sciences， 2016， E99-A（10） ：1863-1866.

[14] Chen Z Q， Li C， Sanchez R V. Gearbox fault identifi-cation and classification with convolutional neural net-works[J]. Shock and Vibration，2015，2015：1-10.

[15] Wang F， Jiang H， Shao H， et al. An adaptive deepconvolutional neural network for rolling bearing faultdiagnosis[J]. Measurement Science and Technology，2017，28（9） ：50-59.