基于殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的滾動(dòng)軸承故障診斷方法

朱奇先,梁浩鵬,趙小強(qiáng),宋昭様

(1.大型電氣傳動(dòng)系統(tǒng)與裝備技術(shù)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,甘肅 天水 741000;2.蘭州理工大學(xué) 計(jì)算機(jī)與通信學(xué)院,甘肅 蘭州 730050;3.蘭州理工大學(xué) 電氣工程與信息工程學(xué)院,甘肅 蘭州 730050)

滾動(dòng)軸承作為旋轉(zhuǎn)機(jī)械的核心部件，工作過程中起到支撐旋轉(zhuǎn)體和降低摩擦系數(shù)的作用.由于滾動(dòng)軸承工作條件復(fù)雜易變，會(huì)發(fā)生各種故障，可能導(dǎo)致意外事故和巨大的財(cái)產(chǎn)損失[1]，因此，對(duì)滾動(dòng)軸承進(jìn)行故障診斷是非常重要的.滾動(dòng)軸承在實(shí)際工作中，在不同的載荷作用下和不同的噪聲影響下，滾動(dòng)軸承產(chǎn)生的故障對(duì)旋轉(zhuǎn)機(jī)械的性能、穩(wěn)定性和壽命都會(huì)產(chǎn)生巨大的影響，所以變工況條件下的滾動(dòng)軸承故障診斷引起了學(xué)者們的廣泛關(guān)注[2].為了能在不同的工作條件下保持軸承良好的性能，滾動(dòng)軸承故障診斷方法需要在不同的負(fù)載和噪聲條件下都具有良好的泛化和抗噪性能.有效的故障診斷方法不僅可以獲得變工況條件下軸承的健康狀態(tài)，而且能夠?qū)收项愋瓦M(jìn)行檢測，這也是滾動(dòng)軸承故障診斷中最具挑戰(zhàn)性的任務(wù)[3].

目前，滾動(dòng)軸承故障診斷的主要方法有信號(hào)處理方法和智能診斷方法，由于信號(hào)處理方法需要大量的專業(yè)領(lǐng)域知識(shí)和先驗(yàn)知識(shí)，這限制了它的應(yīng)用.智能診斷是機(jī)械故障檢測技術(shù)的新發(fā)展[4]，其中基于特征工程方法和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)方法是兩類常用的智能診斷方法.前者基于特征工程方法,主要通過特征提取和特征模式分類實(shí)現(xiàn)故障診斷.例如:袁莉芬等[5]利用小波包優(yōu)先選的方法能有效地提取特征中的故障信息；Wang等[6]結(jié)合局部均值分解和快速峰值的優(yōu)點(diǎn)處理故障特征，檢測旋轉(zhuǎn)機(jī)械的故障；唐貴基等[7]針對(duì)軸承早期故障特征微弱，難以提取等問題，提出了一種變模態(tài)分解(VMD)的方法；李宏坤等[8]提出了一種粒子濾波方法，解決了譜峭度指標(biāo)在噪聲干擾下效果較差的問題；Mao等[9]利用支持向量機(jī)(SVM)作為特征模式分類算法并與多尺度排列熵結(jié)合來診斷軸承的健康狀況，并取得了良好的分類效果；陳鵬等[10]提出了一種VMD與多分類支持向量機(jī)(MRVM)相結(jié)合的方法，可有效地識(shí)別出不同位置的故障.雖然此類方法取得了一定的成果，但是在故障診斷的過程中仍需要人工提取特征向量，具有專業(yè)依賴強(qiáng)、特征提取困難等問題，限制了這類方法在故障診斷領(lǐng)域的發(fā)展.

近年來，隨著深度學(xué)習(xí)的興起，基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)的方法蓬勃發(fā)展[11]，例如：Zhang等[12]利用快速傅立葉變換(FFT)轉(zhuǎn)換原始信號(hào)作為輸入，通過一種第一層為寬卷積核的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DCNN)，取得了不錯(cuò)的效果；Lu等[13]利用深度堆積去噪自編碼器對(duì)軸承進(jìn)行了全面的故障診斷.考慮到深度學(xué)習(xí)模型可以直接處理原始數(shù)據(jù)而無需任何數(shù)據(jù)預(yù)處理，已經(jīng)有一些基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的滾動(dòng)軸承故障診斷方法直接處理原始振動(dòng)信號(hào)，例如：Jiang等[14]利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來學(xué)習(xí)原始數(shù)據(jù)中時(shí)頻數(shù)據(jù)的特征，并證明了采用該網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征學(xué)習(xí)可以提供比手動(dòng)特征提取更好的結(jié)果；孔子遷等[15]分別利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取軸承信號(hào)中的頻域特征，雙向門控單元提取軸承信號(hào)中的時(shí)域特征，最后采用注意力機(jī)制進(jìn)行特征融合，解決振動(dòng)信號(hào)中時(shí)頻域特征信息難以充分挖掘的問題；陳志剛等[16]提出了一種集成深層自編碼器(IEDAE)方法，能有效地對(duì)變工況條件下的滾動(dòng)軸承故障信息進(jìn)行自動(dòng)提取與識(shí)別；Zhang等[17]進(jìn)行了大量軸承故障診斷仿真實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明基于深度學(xué)習(xí)故障診斷方法的泛化能力優(yōu)于傳統(tǒng)特征提取方法.

以上基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法表現(xiàn)出較好的故障診斷能力，同時(shí)在故障診斷領(lǐng)域具有較好的發(fā)展前景.盡管此類方法具有避免由環(huán)境噪聲和工作條件波動(dòng)引起的虛假特征的巨大潛力，但它仍然需要巧妙的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)以避免軸承振動(dòng)信號(hào)的錯(cuò)誤特征.此外，由于滾動(dòng)軸承工作環(huán)境的復(fù)雜性，需要故障診斷方法能夠深度挖掘軸承信號(hào)中的特征信息，從而有效地實(shí)現(xiàn)變工況條件下的故障診斷.因此本文提出一種基于殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法.該方法首先利用三個(gè)連續(xù)的卷積層串聯(lián)構(gòu)建了一種改進(jìn)的數(shù)據(jù)池化層，增強(qiáng)特征提取能力并減少參數(shù)數(shù)據(jù)量的計(jì)算；然后結(jié)合空洞卷積和殘差塊構(gòu)建空洞殘差塊，并在殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中加入該殘差塊擴(kuò)大感受野，從而提升該方法的特征學(xué)習(xí)能力；最后引入Dropout方法丟棄一定比例的神經(jīng)元，有效避免深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷因有效數(shù)據(jù)量少而產(chǎn)生的過擬合問題，取得了較好的滾動(dòng)軸承診斷效果.

1 相關(guān)理論

1.1 殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

2016年He等[18]在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(residual neural network,Resnet)，有效地解決了深層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的梯度消失問題，并在ImageNet圖像識(shí)別比賽上大放異彩.殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入了殘差學(xué)習(xí)的概念，通過多個(gè)首尾相連的殘差塊來學(xué)習(xí)殘差特征，殘差塊結(jié)構(gòu)如圖1所示.其中:x為殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入;H(x)為輸出，F(xiàn)(x)為殘差映射函數(shù)，H(x)=F(x,{Wi})+x為恒等映射函數(shù);Weight layer為卷積層.殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在普通深度卷積網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上增加跨層擬合訓(xùn)練殘差，只學(xué)習(xí)輸出和輸入的差別，He等[18]通過實(shí)驗(yàn)證明，擬合殘差映射函數(shù)F(x)=H(x)-x比去擬合一個(gè)恒等映射函數(shù)H(x)=x要容易的多，并且在訓(xùn)練過程中底層誤差可以通過快捷連接傳遞給上一層，使得訓(xùn)練過程中除了使用目標(biāo)函數(shù)梯度外，還增加了殘差梯度，因此殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在具有較深層數(shù)的同時(shí)，也具有更強(qiáng)的特征學(xué)習(xí)能力.

圖1 殘差塊結(jié)構(gòu)Fig.1 Structure of residual block

1.2 空洞卷積

空洞卷積是一種可以增加卷積層感受野的卷積方法,它的概念于2016年Yu等[19]提出.空洞卷積可以通過跳躍步長來獲得數(shù)據(jù)特征，輸出更多的信息并保持參數(shù)不變.假設(shè)x(a)代表特征輸入，特征長度為A，r代表膨脹率，w(i)代表卷積核大小，y(a)代表空洞卷積運(yùn)算后的輸出特征.它們之間的關(guān)系式如下：

(1)

對(duì)于卷積核大小為K的普通卷積，在以r的空洞率執(zhí)行空洞卷積運(yùn)算后，卷積核的大小將等于K+(K-1)(r-1).例如，在空洞率為2的空洞卷積運(yùn)算后，卷積核大小為3的普通卷積相當(dāng)于大小為5的空洞卷積核，其中空洞卷積過程如圖2所示.

圖2 普通卷積轉(zhuǎn)化空洞卷積Fig.2 Ordinary convolution into dilated convolution

2 基于殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的滾動(dòng)軸承故障診斷方法

2.1 改進(jìn)的數(shù)據(jù)池化層

以往的觀念中大的卷積核能帶來更寬廣的感受野，從而獲得更多的特征信息，傳統(tǒng)殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過單個(gè)卷積層和池化層構(gòu)建數(shù)據(jù)池化層，其中數(shù)據(jù)池化層采用的7×7卷積核更適用百萬級(jí)的訓(xùn)練樣本和多GPU運(yùn)行才能完成的復(fù)雜結(jié)構(gòu)的訓(xùn)練，由于大的卷積核會(huì)導(dǎo)致計(jì)算量的增加，參數(shù)量也將增多，然而滾動(dòng)軸承的時(shí)域信號(hào)特征復(fù)雜且時(shí)變性強(qiáng)，更需要參數(shù)計(jì)算量較少且特征提取能力較強(qiáng)的數(shù)據(jù)池化層，因此采用7×7卷積核對(duì)于滾動(dòng)軸承的故障診斷而言是不合適的.針對(duì)此問題，本文將7×7卷積層替換為3個(gè)3×3卷積層，3個(gè)3×3的卷積層串聯(lián)帶來的感受野大小相當(dāng)于1個(gè)7×7的卷積層.假設(shè)當(dāng)前卷積層的輸入和輸出的通道數(shù)(channels)都為N，當(dāng)使用了3個(gè)3×3的卷積層時(shí)參數(shù)的數(shù)量為3×3×3×N2=27N2，但當(dāng)使用單個(gè)7×7卷積層時(shí)參數(shù)的數(shù)量為7×7×N2=49N2，前者的參數(shù)數(shù)量明顯更少，而且3個(gè)3×3的卷積層后面都使用ReLU激活函數(shù)，三個(gè)非線性激活層比單一非線性激活層對(duì)故障特征信息的提取能力更強(qiáng).為了進(jìn)一步提升該網(wǎng)絡(luò)的提取速率加入批量標(biāo)準(zhǔn)化(BN);為了避免層數(shù)增多而導(dǎo)致出現(xiàn)過擬合問題，在3個(gè)卷積層之中加入殘差連接結(jié)構(gòu).改進(jìn)后的數(shù)據(jù)池化層結(jié)構(gòu)如圖3所示.

圖3 改進(jìn)的數(shù)據(jù)池化層結(jié)構(gòu)Fig.3 Structure of improved data pooling layer

2.2 空洞殘差塊

由于不同工況下的軸承信號(hào)特征上具有差異性，采用傳統(tǒng)殘差塊構(gòu)建的殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)難以準(zhǔn)確識(shí)別軸承信號(hào)特征信息.針對(duì)此問題，本文將設(shè)計(jì)一種包含空洞卷積(dilated convolution)的空洞殘差塊.空洞卷積與普通卷積的卷積操作相同，但空洞卷積具有更大的感受野，并且在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的過程中與后者具有相同的參數(shù)計(jì)算量.為了提高本文方法的特征學(xué)習(xí)能力，采用將殘差塊中普通卷積核替換為擴(kuò)張率d=2的空洞卷積核的方式，構(gòu)建空洞殘差塊，這樣3×3的普通卷積核就具有了5×5空洞卷積核的感受野(receptive field)，具有更強(qiáng)的特征學(xué)習(xí)能力.空洞殘差塊的結(jié)構(gòu)如圖4所示.

圖4 空洞殘差塊結(jié)構(gòu)Fig.4 Structure of dilated residual block

2.3 殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法結(jié)構(gòu)

針對(duì)滾動(dòng)軸承工作環(huán)境復(fù)雜，有效數(shù)據(jù)樣本不足導(dǎo)致的故障診斷效果不佳的問題,本文對(duì)傳統(tǒng)殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行改進(jìn)，改進(jìn)后網(wǎng)絡(luò)共有13個(gè)卷積層，主要由5個(gè)殘差塊端對(duì)端首尾相連組成，該方法結(jié)構(gòu)如圖5所示.

圖5 殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法結(jié)構(gòu)Fig.5 Structure of residual neural network method

該方法首先將滾動(dòng)軸承的輸入信號(hào)轉(zhuǎn)化為二維灰度圖，通過由3個(gè)3×3卷積層組成的數(shù)據(jù)池化層提取該信號(hào)的特征信息；再經(jīng)過5個(gè)殘差塊，本文設(shè)置每個(gè)殘差塊的卷積層均使用3×3的卷積核，分別將第一個(gè)殘差塊和第三個(gè)殘差塊設(shè)置為擴(kuò)張率d=2的空洞殘差塊，提升該方法的特征信息學(xué)習(xí)能力，并在每個(gè)卷積層后加入批量標(biāo)準(zhǔn)化(BN)，在提升網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)速率的同時(shí)提升了該方法的泛化能力；隨后提取的數(shù)據(jù)經(jīng)過全連接層，本文方法在全連接層后加入Dropout層.Dropout是一種有效緩解過擬合的方法，在訓(xùn)練過程中，Dropout會(huì)在每個(gè)訓(xùn)練批次中隨機(jī)丟棄掉一定比例的神經(jīng)元，使得殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)僅對(duì)保留下來的神經(jīng)元的參數(shù)進(jìn)行前向傳播及反向更新，從而達(dá)到正則化的效果，能有效地抑制過擬合帶來的負(fù)面影響.設(shè)任一神經(jīng)元的丟棄概率p為

(2)

其中：pa為樣本a生成1的概率；Ba為第i類神經(jīng)元中屬于樣本a的數(shù)量.通過這種方式可以減弱神經(jīng)元間的相互作用以及對(duì)某些局部特征的依賴性，使得該方法在變工況故障診斷中不會(huì)受到過擬合的干擾，最后通過Softmax分類器輸出診斷結(jié)果.此外，由于本文中提出的改進(jìn)的數(shù)據(jù)池化層具有更少參數(shù)計(jì)算量，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中使用殘差連接使得特征傳遞方式更加便捷，所以改進(jìn)的殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比原殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練過程中具有較少的訓(xùn)練時(shí)間，更高的訓(xùn)練效率，同時(shí)參數(shù)量更少，占有的內(nèi)存也更少.因此改進(jìn)殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)算法復(fù)雜度的影響，無論時(shí)間復(fù)雜度還是空間復(fù)雜度都更加便捷.

2.4 基于殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的滾動(dòng)軸承故障診斷流程

本文提出了一種基于殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的滾動(dòng)軸承診斷方法，其故障診斷流程如圖6所示.

圖6 殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法故障診斷流程Fig.6 Fault diagnosis process of residual neural network method

在圖6中，首先對(duì)采集的滾動(dòng)軸承一維時(shí)域振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行矩陣化，轉(zhuǎn)化為二維灰度圖樣本；然后將二維灰度圖樣本按比例劃分為訓(xùn)練樣本和測試樣本，將訓(xùn)練樣本以批量方式輸入到殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，該模型經(jīng)過多次訓(xùn)練和優(yōu)化得到理想的故障診斷模型；最后將測試樣本輸入到訓(xùn)練好的故障診斷模型中，輸出故障診斷結(jié)果.

3 實(shí)驗(yàn)仿真和結(jié)果分析

3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)與設(shè)置

實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)選用凱斯西儲(chǔ)大學(xué)軸承研究所公開的滾動(dòng)軸承數(shù)據(jù)集.該數(shù)據(jù)集是國際公認(rèn)的用來驗(yàn)證軸承故障方法的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集，被眾多學(xué)者使用，因此使用該數(shù)據(jù)集進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)也更具有說服力.滾動(dòng)軸承實(shí)驗(yàn)臺(tái)如圖7所示.

圖7 滾動(dòng)軸承實(shí)驗(yàn)臺(tái)Fig.7 Rolling bearing test bench

實(shí)驗(yàn)選用電機(jī)驅(qū)動(dòng)端為SKF6205型號(hào)的軸承，通過電火花放電的方式制造故障，故障位置分別在滾動(dòng)體、內(nèi)環(huán)、外環(huán)3、6、12點(diǎn)鐘位置，故障直徑分別為0.007、0.014、0.021、0.028 inch(其中，1 inch=2.54 cm)，來模擬滾動(dòng)軸承不同程度的點(diǎn)蝕故障.根據(jù)不同位置不同損傷直徑的故障，劃分不同狀態(tài)下的標(biāo)簽，包括：滾動(dòng)體四種故障直徑狀態(tài)下四種標(biāo)簽，內(nèi)環(huán)四種故障直徑狀態(tài)下四種標(biāo)簽，外環(huán)3點(diǎn)鐘0.007 inch和0.021 inch故障直徑狀態(tài)下兩種標(biāo)簽，外環(huán)6點(diǎn)鐘0.007、0.014、0.021 inch故障直徑狀態(tài)下三種標(biāo)簽，外環(huán)12點(diǎn)鐘0.007、0.021 inch故障直徑狀態(tài)下兩種標(biāo)簽，以及正常狀態(tài)標(biāo)簽，共16種狀態(tài)標(biāo)簽.

滾動(dòng)軸承在不同狀態(tài)下的振動(dòng)信號(hào)通過加速度傳感器檢測，并由采樣頻率12 kHz、采樣通道為16通道的數(shù)據(jù)記錄儀采集.電機(jī)驅(qū)動(dòng)端的負(fù)荷有四種，分別為0、1、2、3 hp，對(duì)應(yīng)的轉(zhuǎn)速分別為1 797、1 772、1 750、1 730 r/min.其中，hp為英制的馬力，1 hp=0.75 kW.對(duì)于每種狀態(tài)下采集到的振動(dòng)信號(hào)，采用一個(gè)步長為784個(gè)點(diǎn)的移動(dòng)時(shí)間窗對(duì)其進(jìn)行無重疊截取.設(shè)置訓(xùn)練樣本和測試樣本數(shù)目比為3∶1，為了獲取變噪聲測試樣本，將不同信噪比(SNR,signal to noise ratio)的噪聲加入到測試樣本中，整個(gè)變工況數(shù)據(jù)集成分如表1所列.

表1 變工況數(shù)據(jù)集成分Tab.1 Variable working condition data set

仿真實(shí)驗(yàn)平臺(tái)為TensorFlow，使用Python3.7編程，計(jì)算機(jī)處理器為i5-4200H，顯卡為英偉達(dá)GTX860，系統(tǒng)為Windows10系統(tǒng).實(shí)驗(yàn)采用小批量的訓(xùn)練方法，設(shè)置批大小64，迭代批數(shù)2 200，動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)率的初始值設(shè)為0.001，衰減率設(shè)為每1 000次衰減0.9倍.訓(xùn)練過程中使用Adam梯度優(yōu)化算法更新網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，并設(shè)置Dropout為50%的訓(xùn)練丟棄比率,在測試的過程中并不使用Dropout,即所有的神經(jīng)元均參與計(jì)算.為防止實(shí)驗(yàn)結(jié)果的偶然性，選用10次實(shí)驗(yàn)結(jié)果的平均值作為最終結(jié)果.

選取基于人工濾波的SVM+EMD+Hilbert包絡(luò)譜、BPNN+EMD+Hilbert包絡(luò)譜方法[20]和基于深度學(xué)習(xí)的Resnet方法[21]進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn).基于人工濾波方法的輸入采用的是EMD分解后的前五個(gè)本征模態(tài)函數(shù)的包絡(luò)譜，BPNN的結(jié)構(gòu)設(shè)置為3 920-300-16，SVM多分類方式是“一對(duì)多”，并選用“高斯核函數(shù)”作為其核函數(shù).基于深度學(xué)習(xí)的Resnet方法的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)由1個(gè)數(shù)據(jù)池化層、1個(gè)全連接層和5個(gè)殘差塊首尾相連構(gòu)成，殘差塊均采用3×3大小的卷積核.

3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

3.2.1變負(fù)荷故障診斷結(jié)果

滾動(dòng)軸承在工作時(shí)，除了周圍環(huán)境含有噪聲，承載的工況也會(huì)發(fā)生變化，所以常用泛化能力來衡量滾動(dòng)軸承診斷方法的變負(fù)荷診斷性能.對(duì)此，本文在變負(fù)荷的條件下對(duì)不同方法的性能進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，結(jié)果如圖8所示.圖8表示不同負(fù)荷變化下四種方法的故障診斷準(zhǔn)確率，其中負(fù)荷變化是指選擇0～3 hp負(fù)荷中的一種負(fù)荷數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，選擇另外一種負(fù)荷數(shù)據(jù)作為測試集.為了更直觀地對(duì)比本文方法與其他三種方法的優(yōu)勢，以0-1、0-2、0-3三組實(shí)驗(yàn)結(jié)果為例進(jìn)行分析，其中負(fù)荷變化0-1、0-2、0-3表示采用0 hp負(fù)荷下的數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行訓(xùn)練，再以1、2、3 hp負(fù)荷下的數(shù)據(jù)樣本作為測試樣本進(jìn)行變負(fù)荷故障診斷實(shí)驗(yàn).

圖8 變負(fù)荷故障診斷結(jié)果Fig.8 Result of variable load fault diagnosis

從圖8可以看出，在0-1、0-2、0-3三組實(shí)驗(yàn)中,基于SVM+EMD+Hilbert包絡(luò)譜和BPNN+EMD+Hilbert包絡(luò)譜這兩種方法診斷準(zhǔn)確率均處于75%以下，基于Resnet的方法最高能實(shí)現(xiàn)92%的診斷準(zhǔn)確率，而基于本文方法的三組實(shí)驗(yàn)診斷準(zhǔn)確率均在90%以上.相比之下，本文方法的故障診斷準(zhǔn)確率明顯高于前三種方法.其原因?yàn)椋夯谌斯V波的兩種方法因?yàn)榇嬖诎j(luò)誤差、模態(tài)混淆等問題，不能夠恰當(dāng)處理復(fù)雜負(fù)荷下的故障；基于Resnet方法結(jié)構(gòu)單一，對(duì)變負(fù)荷下的故障特征學(xué)習(xí)能力較弱；對(duì)比前三種方法，本文方法則具有較高的故障診斷準(zhǔn)確率，原因在于在殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上改進(jìn)了數(shù)據(jù)池化層，構(gòu)建了空洞殘差塊的方法，并通過Dropout層削減了一些泛化能力較弱的故障特征，使得該方法在特征學(xué)習(xí)方面具有一定優(yōu)勢，能深度挖掘故障特征的內(nèi)部信息，因此對(duì)于變負(fù)荷下數(shù)據(jù)特征的差異性具有更好的識(shí)別能力.此外，基于SVM+EMD+Hilbert包絡(luò)譜、BPNN+EMD+Hilbert包絡(luò)譜和Resnet這三種方法的診斷準(zhǔn)確率在2-1、2-3這兩組負(fù)荷變化的實(shí)驗(yàn)中故障診斷準(zhǔn)確率有明顯的提高，其原因是從2 hp負(fù)荷變化到1、3 hp負(fù)荷時(shí)，數(shù)據(jù)的表現(xiàn)形式比較相近，狀態(tài)特征分布比較相似，所以故障診斷準(zhǔn)確率得到了提高，但仍低于基于本文方法的故障診斷準(zhǔn)確率.綜上，本文方法更能適應(yīng)變負(fù)荷下的滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)的差異，具有更好的泛化能力.

3.2.2變噪聲故障診斷結(jié)果

因?yàn)闈L動(dòng)軸承在工作運(yùn)轉(zhuǎn)過程中，零件震動(dòng)以及相互摩擦?xí)a(chǎn)生的噪聲是不可避免的，并且會(huì)掩蓋振動(dòng)數(shù)據(jù)中的故障信息，所以滾動(dòng)軸承故障診斷方法必須要具備一定的抗噪能力.為了體現(xiàn)本文方法在噪聲復(fù)雜環(huán)境里具有更好的優(yōu)勢，將與選取的三種故障診斷方法對(duì)比分析，以2 hp、1 750 r/min負(fù)荷下滾動(dòng)軸承故障診斷為例，在測試樣本中分別加入信噪比為6、9、12 dB的高斯白噪聲，然后用三種變噪聲測試樣本來檢測每種方法的故障診斷準(zhǔn)確率，結(jié)果如表2所列.

表2 變噪聲故障診斷準(zhǔn)確率Tab.2 Accuracy of variable noise fault diagnosis

從表2的數(shù)據(jù)可以看到，前兩種基于人工濾波的SVM+EMD+Hilbert包絡(luò)譜、BPNN+EMD+Hilbert包絡(luò)譜方法故障診斷準(zhǔn)確率明顯低于基于深度學(xué)習(xí)的Resnet方法和本文方法，這是因?yàn)镋MD方法雖然有良好的自適應(yīng)性，但存在自身端點(diǎn)效應(yīng)問題，不能有效地處理噪聲數(shù)據(jù).雖然Resnet方法的平均故障診斷準(zhǔn)確率也較高，但隨著信噪比減小，準(zhǔn)確率會(huì)有所下降.而基于本文方法的變噪聲故障診斷結(jié)果，在不同的信噪比下，故障診斷準(zhǔn)確率高于其他三種方法，均保持在98%以上，并且在不同的信噪比下診斷準(zhǔn)確率變化較小，其主要原因在于本文方采用殘差快捷連接的同時(shí)，在全連接層后加入了Dropout層，所以能避免過擬合問題，取得了更好的診斷效果.由此可知，本文提出的方法在變噪聲的情況下具有較好的抗噪能力.

3.2.3變工況故障診斷結(jié)果

滾動(dòng)軸承常年工作在復(fù)雜的環(huán)境中，經(jīng)常同時(shí)出現(xiàn)工況改變和噪聲干擾，因此要求故障診斷方法不僅要在噪聲干擾下保持穩(wěn)定，而且要具備較強(qiáng)的泛化性能.對(duì)此，本文方法在變噪聲、變負(fù)荷同時(shí)發(fā)生的環(huán)境中進(jìn)行故障診斷實(shí)驗(yàn)，并與基于Resnet方法的診斷結(jié)果對(duì)比.圖9表示在源測試樣本加入的高斯白噪聲分別為6、9、12 dB時(shí)，基于Resnet方法和基于本文方法對(duì)滾動(dòng)軸承變負(fù)荷條件下的故障診斷結(jié)果，其中三種顏色的柱高分別表示不同信噪比下故障診斷的準(zhǔn)確率，并對(duì)相同負(fù)荷變化下不同信噪比的柱高求平均值，作出平均值曲線.

圖9 變工況故障診斷結(jié)果Fig.9 Result of variable working condition fault diagnosis

首先分析不同負(fù)荷變化下的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，以2-0組的實(shí)驗(yàn)結(jié)果為例，從圖9a可以看出基于Resnet方法在該組實(shí)驗(yàn)中的三種柱高具有較大差距，而在圖9b中基于本文方法在該組實(shí)驗(yàn)中三種柱高更加平穩(wěn)，平均高度也高于前種方法.分析整個(gè)平均值曲線可以看出，圖9a中平均值最高為86.57%，最低為71.96%，均值方差為0.001 7；而在圖9b中，平均值最高為94.65%，最低為82.18%，均值方差為0.001 1；所以本文提出的方法整體診斷準(zhǔn)確率更高，而且均值方差更小，隨著工況的復(fù)雜化，仍然能保持較好的診斷效果.由此可見，本文方法在變工況的情況下具有較好的抗噪性和泛化能力.

4 結(jié)論

針對(duì)滾動(dòng)軸承在變工況條件下時(shí)域信號(hào)中故障特征提取困難、故障診斷準(zhǔn)確率低等問題，本文提出了一種基于殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法.該方法的輸入采用了滾動(dòng)軸承時(shí)域振動(dòng)信號(hào)，改進(jìn)的數(shù)據(jù)池化層增強(qiáng)了數(shù)據(jù)特征的提取能力，并在殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中加入設(shè)計(jì)的空洞殘差塊提升特征學(xué)習(xí)效率，在全連接層后加入Dropout層避免過擬合帶來的影響，最后通過分類器輸出診斷結(jié)果.通過與SVM+EMD+Hilbert包絡(luò)譜、BPNN+EMD+Hilbert包絡(luò)譜和Resnet三種方法的實(shí)驗(yàn)對(duì)比，結(jié)果表明，本文提出的改進(jìn)殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法在變負(fù)荷的實(shí)驗(yàn)中能更好地適應(yīng)負(fù)荷變化，在變噪聲實(shí)驗(yàn)中具有更好的抗噪性，具有更高的泛化能力，最后在變噪聲、變負(fù)荷同時(shí)存在的實(shí)驗(yàn)中仍然取得了較高的故障診斷準(zhǔn)確率.