許啟發(fā),程啟亮,蔣翠俠*,汪湘湘

(1.合肥工業(yè)大學(xué) 管理學(xué)院,安徽 合肥 230009;2.合肥工業(yè)大學(xué) 過(guò)程優(yōu)化與智能決策教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,安徽 合肥 230009)

0 引 言

風(fēng)力發(fā)電機(jī)大部分都部署在海上或者較為偏遠(yuǎn)的地區(qū),由于環(huán)境惡劣,其故障率較高。在風(fēng)力發(fā)電機(jī)中,最常見(jiàn)的故障往往發(fā)生在機(jī)組的軸承和齒輪箱中[1]。

定期對(duì)軸承和齒輪箱進(jìn)行檢查會(huì)造成較大的損失,同時(shí),機(jī)組過(guò)于頻繁啟停會(huì)大大降低風(fēng)機(jī)關(guān)鍵部件的使用壽命。因此,如何有效地對(duì)風(fēng)機(jī)(主要是其中的軸承和齒輪箱)進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷,已成為業(yè)界普遍關(guān)注的問(wèn)題[2,3]。

在風(fēng)力發(fā)電機(jī)的故障診斷方法中,振動(dòng)監(jiān)測(cè)方法得到了廣泛的應(yīng)用[4]?；谡駝?dòng)監(jiān)測(cè)的故障診斷方法主要有:基于規(guī)則的方法和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法[5]。其中,基于規(guī)則的方法建立在專家經(jīng)驗(yàn)和機(jī)理分析之上,通過(guò)模型分析預(yù)設(shè)一些統(tǒng)計(jì)指標(biāo),并基于閾值規(guī)則來(lái)識(shí)別故障信號(hào),該方法在很大程度上依賴于所建立的數(shù)學(xué)模型的準(zhǔn)確性[6]。

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法包括特征提取、特征選擇和故障分類3個(gè)部分[7]。

特征提取的目的是為了將與故障特征相關(guān)的特征提取出來(lái),常用的方法有短時(shí)傅里葉變換、經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解、包絡(luò)譜分析、S變換等[8,9]。然而,不是所有提取出來(lái)的特征都可以用于診斷,因此,需要通過(guò)特征選擇降低所提取特征的維數(shù),保留更為重要的特征。目前,比較流行的特征選擇方法有主成分分析[10]、獨(dú)立成分分析[11]和流形學(xué)習(xí)[12]。

在特征選擇后,可將過(guò)濾后的特征作為輸入訓(xùn)練分類器進(jìn)行故障診斷。張建忠等人[13]提出了一種基于多類模糊支持向量機(jī)(support vector machine, SVM)分類器的風(fēng)電機(jī)組故障診斷方法。曹玲玲等人[14]采用集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解和快速譜峭度方法,實(shí)現(xiàn)了對(duì)軸承的故障診斷。這些方法在不同的數(shù)據(jù)集上都有很好的表現(xiàn),有些方法已經(jīng)在工業(yè)領(lǐng)域得到了應(yīng)用。

近年來(lái),深度學(xué)習(xí)理論[15]得到了快速發(fā)展,其在目標(biāo)檢測(cè)方面已經(jīng)能夠達(dá)到較高的精度[16,17]。深度學(xué)習(xí)的優(yōu)勢(shì)也使其能夠成功應(yīng)用于故障診斷[18,19]。

劉偉等人[20]提出了一種基于并行1D-CNN的滾動(dòng)軸承故障診斷方法,該方法具有較高的診斷準(zhǔn)確率。朱永生等人[21]提出了一種考慮準(zhǔn)周期性的,基于LSTM的滾動(dòng)軸承弱故障診斷方法,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法具有較好的故障診斷性能。

隨著研究的深入,將CNN和LSTM結(jié)合進(jìn)行故障診斷的方法受到業(yè)界的廣泛關(guān)注[22],原因在于其在處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)方面具有較高的準(zhǔn)確率。

向玲等人[23]利用SCADA數(shù)據(jù)和具有注意力機(jī)制(attention mechanism, AM)的CNN-LSTM模型,對(duì)風(fēng)力機(jī)進(jìn)行了故障檢測(cè)。為了提高風(fēng)電軸承在復(fù)雜工作和測(cè)試環(huán)境下的泛化能力,徐子菲等人[24]開(kāi)發(fā)了一種基于雙向LSTM和加權(quán)多數(shù)投票的多傳感器多尺度CNN故障診斷模型。

上述模型和方法雖然都取得了滿意的效果。但在其工程實(shí)踐中還存在需要改進(jìn)的地方:

(1)大多數(shù)模型只關(guān)注當(dāng)前點(diǎn)的數(shù)據(jù)。只將當(dāng)前時(shí)刻采集的時(shí)間序列數(shù)據(jù)作為模型的輸入,進(jìn)行故障診斷,這并不符合實(shí)際診斷邏輯,因?yàn)閱吸c(diǎn)采集時(shí)間通常只需要幾秒,不能以如此短時(shí)間內(nèi)的數(shù)據(jù)性能,來(lái)判斷設(shè)備是否出現(xiàn)故障?，F(xiàn)場(chǎng)的診斷專家不僅需要考慮當(dāng)前點(diǎn)的數(shù)據(jù),還需要考慮附近時(shí)刻的數(shù)據(jù);

(2)數(shù)據(jù)資源相對(duì)匱乏。大部分訓(xùn)練數(shù)據(jù)主要來(lái)自幾臺(tái)設(shè)備或單個(gè)風(fēng)電場(chǎng)或?qū)嶒?yàn)室數(shù)據(jù),因此,其訓(xùn)練后模型的泛化效果需要進(jìn)一步驗(yàn)證;

(3)諸多模型方法都充分利用了特征提取,但一般都沒(méi)有考慮到不同類型的誤分類代價(jià)不同問(wèn)題。在故障診斷中,如果將故障信號(hào)誤判為正常信號(hào),可能會(huì)導(dǎo)致災(zāi)難性事故的發(fā)生。相反,當(dāng)將正常信號(hào)誤判為故障信號(hào)時(shí),這種誤分類代價(jià)相對(duì)較小。

針對(duì)上述問(wèn)題,筆者提出一種具有注意力機(jī)制的組序列多分支CNN-LSTM模型,即GSMBCLAM模型(group sequence and multi-branch CNN-LSTM model with attention mechanism)。

首先,筆者將具有相同采樣間隔的連續(xù)多個(gè)采樣波形作為一個(gè)組序列樣本,同時(shí)將這兩個(gè)組序列樣本分別輸入兩個(gè)核大小不同的1D-CNN中提取每個(gè)時(shí)間點(diǎn)的特征,從而得到兩個(gè)具有連續(xù)多個(gè)時(shí)間點(diǎn)特征的二維矩陣;其次,將提取的特征和具有領(lǐng)域知識(shí)的人工特征分別通過(guò)注意力機(jī)制進(jìn)行特征重要性加權(quán)融合,將融合后的特征輸入LSTM中;最后,通過(guò)全連接層和SoftMax函數(shù)進(jìn)行故障分類,并采用焦點(diǎn)損失函數(shù)(focal loss,FL)代替?zhèn)鹘y(tǒng)的交叉熵?fù)p失函數(shù)(cross entropy, CE),以解決故障診斷中不同類型的誤分類代價(jià)問(wèn)題。

1 深度學(xué)習(xí)理論

1.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)是應(yīng)用最廣泛的深度學(xué)習(xí)模型之一。每個(gè)CNN的隱藏層通常都包含一個(gè)卷積層和一個(gè)池化層。由于振動(dòng)信號(hào)和頻譜都是一維時(shí)間序列,因此,筆者在此采用一維卷積,其表達(dá)式如下:

(1)

Relu函數(shù)的表達(dá)式如下:

f(x)=x+=max(0,x)

(2)

在卷積層之后,可以運(yùn)用一個(gè)池化層來(lái)篩選和過(guò)濾特征。最大池化的表達(dá)式如下:

(3)

1.2 長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)

長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)非常適用于處理時(shí)序數(shù)據(jù)。其結(jié)構(gòu)包括遺忘門、輸入門和輸出門。廢棄信息通過(guò)遺忘門實(shí)現(xiàn),其表達(dá)式如下:

ft=σ(Wf[ht-1,xt]+bf),

(4)

式中:ht-1—前一個(gè)LSTM單元的輸出;xt—當(dāng)前輸入;σ—sigmoid激活函數(shù);Wf,bf—權(quán)重矩陣和偏置。

it=σ(Wi[ht-1,xt]+bi),

(5)

(6)

式中:Wi,bi—輸入門的權(quán)重矩陣和偏置;Wc,bc—狀態(tài)的權(quán)重矩陣和偏置。

之后通過(guò)輸出門ot決定當(dāng)前輸出的信息(Ct表示長(zhǎng)期狀態(tài));同時(shí),根據(jù)更新后的單元狀態(tài)來(lái)獲得LSTM單元的輸出ht,即:

(7)

ot=σ(Wo[ht-1,xt]+bo),

(8)

ht=ot*Relu(Ct),

(9)

式中:Wo,bo—輸出門的權(quán)重矩陣和偏置。

1.3 注意力機(jī)制

為了加強(qiáng)重要信息的權(quán)重,此處引入注意力機(jī)制(AM)。AM是計(jì)算序列中元素之間對(duì)齊分?jǐn)?shù)的一種方法,其計(jì)算方法如下:

ei=utanh(whi+b)

(10)

(11)

C=∑αihi

(12)

式中:hi—AM輸入的第i個(gè)特征;u,w—權(quán)重系數(shù);b—偏置;ei—通過(guò)打分函數(shù)得到的注意力分布,與hi一一對(duì)應(yīng);C—加權(quán)特征。

2 故障診斷問(wèn)題與模型構(gòu)建

2.1 問(wèn)題描述

筆者將故障診斷分類問(wèn)題定義如下:

給定3個(gè)多元時(shí)間序列段:

(13)

式中:R1,R2,R3—傳感器采集的波形、頻譜及人工提取特征的集合;l1,l2,l3—采集到的單條波形長(zhǎng)度、單條頻譜長(zhǎng)度及單條特征長(zhǎng)度;n—具有相同采樣間隔的連續(xù)n個(gè)采集點(diǎn)。

筆者將基于波形、頻譜及特征的組序列數(shù)據(jù)作為一個(gè)獨(dú)立樣本輸入到GSMBCLAM模型中,以識(shí)別各類型故障及正常數(shù)據(jù)y(y來(lái)自預(yù)定義的條件標(biāo)簽集合C)。

2.2 GSMBCLAM模型

2.2.1 模型結(jié)構(gòu)

筆者提出一種GSMBCLAM模型的結(jié)構(gòu),如圖1所示。

圖1 GSMBCLAM模型結(jié)構(gòu)

在圖1中,輸入的波形和頻譜利用1D-CNN的多并行得到連續(xù)多個(gè)點(diǎn)的低維度特征,然后將經(jīng)過(guò)1D-CNN得到的組序列波形和頻譜特征與人工提取的組序列特征,通過(guò)注意力機(jī)制進(jìn)行特征加權(quán),從而給予更為重要的特征以更大的權(quán)重;并將加權(quán)后的3類特征進(jìn)行融合,進(jìn)而輸入LSTM中;并通過(guò)SoftMax函數(shù)將LSTM輸出的特征轉(zhuǎn)換為6種狀態(tài)下的概率分布(軸承內(nèi)圈故障、軸承外圈故障、軸承保持架故障、軸承滾動(dòng)體故障、齒輪故障和正常狀態(tài)),實(shí)現(xiàn)對(duì)該樣本的故障分類。

2.2.2 FL函數(shù)

在現(xiàn)實(shí)故障診斷中,將故障信號(hào)誤判為正常信號(hào)的代價(jià)非常巨大,為此,筆者在此處采用何愷明等人[25]提出的FL函數(shù)(FL函數(shù)使模型能夠更多地關(guān)注在訓(xùn)練過(guò)程中難以分類的樣本,并能夠有效地解決不同的誤分類成本問(wèn)題)。

一般地,在一個(gè)多分類問(wèn)題中,CE損失函數(shù)定義如下:

(14)

通過(guò)改進(jìn)CE函數(shù),可以得到FL函數(shù)定義如下:

(15)

式中:αi—第i類賦予的權(quán)重;γ—固定正值的調(diào)制因子。

通過(guò)加入?yún)?shù)αi,可以調(diào)整各類別樣本之間的平衡性,從而解決各類別誤分類代價(jià)不同的問(wèn)題。γ用于調(diào)整樣本的減重率,從而使分類器關(guān)注于錯(cuò)誤分類和難以分類的樣本。

2.2.3 模型訓(xùn)練

筆者采用反向傳播算法,對(duì)GSMBCLAM模型進(jìn)行訓(xùn)練(在算法1中提供了優(yōu)化GSMBCLAM模型的詳細(xì)方法)。其中:θ為需要訓(xùn)練的權(quán)重。

算法1:GSMBCLAM模型的優(yōu)化過(guò)程輸入:權(quán)重初始值:θ。輸出:權(quán)重優(yōu)化值:θt。設(shè)置參數(shù):學(xué)習(xí)率ε,矩估計(jì)的指數(shù)衰減率ρ1,ρ2,最小常數(shù)δ,數(shù)據(jù)集(x,y)。初始化一階矩向量:s0←0初始化二階矩向量:r0←1初始化時(shí)間步:t←0當(dāng)參數(shù)沒(méi)有收斂時(shí):t←t+1 gt←▽?duì)菷L(ft(x;θt-1),y) st←ρ1st-1+(1-ρ1)gtrt←ρ2rt-1+(1-ρ2)gt☉gt st(←st/(1-ρt1)rt(←rt/(1-ρt2) θt←θt-1-εst(/(rt(+δ)直到參數(shù)收斂時(shí)結(jié)束返回θt

3 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

筆者利用某公司的振動(dòng)數(shù)據(jù),將所提出的模型應(yīng)用于風(fēng)力發(fā)電機(jī)軸承和齒輪箱的故障診斷中,從3個(gè)方面驗(yàn)證GSMBCLAM模型的有效性,具體為:首先,該模型性能明顯優(yōu)于基于單點(diǎn)數(shù)據(jù)的模型;其次,該模型在故障診斷分類方面優(yōu)于其他競(jìng)爭(zhēng)性模型;最后,FL函數(shù)可以顯著降低誤分類的代價(jià)成本,提高了GSMBCLAM模型解決多故障分類問(wèn)題的效率。

3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集

3.1.1 數(shù)據(jù)集描述

筆者對(duì)某公司20多個(gè)風(fēng)電場(chǎng)雙饋機(jī)組的振動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行整理和篩選。

該數(shù)據(jù)集由波形、頻譜和人工特征組成,包括5類單一故障(軸承外圈故障、軸承內(nèi)圈故障、軸承保持架故障、軸承滾動(dòng)體故障、齒輪故障)和1類正常狀態(tài)的數(shù)據(jù),如表1所示。

表1 數(shù)據(jù)集的詳細(xì)信息

由表1可知:數(shù)據(jù)集包含54 000個(gè)單點(diǎn)原始波形、頻譜和人工特征。其中,5類故障和正常數(shù)據(jù)的數(shù)量均為9 000個(gè),每一個(gè)原始波形的數(shù)據(jù)長(zhǎng)度均為128 K,即一個(gè)原始波形數(shù)據(jù)包含131 072個(gè)振動(dòng)點(diǎn);每一個(gè)頻譜的數(shù)據(jù)長(zhǎng)度均為64 K,即一個(gè)頻譜數(shù)據(jù)包含65 536個(gè)振動(dòng)點(diǎn)。

波形、頻譜、手工特征相應(yīng)的時(shí)刻點(diǎn)能夠一一對(duì)應(yīng).所有數(shù)據(jù)的采樣間隔均為2 h,將6個(gè)具有時(shí)間連續(xù)性的單點(diǎn)數(shù)據(jù)作為一個(gè)組序列樣本,組序列樣本內(nèi)的6個(gè)單點(diǎn)數(shù)據(jù),按照時(shí)間先后進(jìn)行排序。因此,一個(gè)組序列樣本包含12 h的數(shù)據(jù)。

同時(shí),由于數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)樣本較為豐富,筆者選取的各類型單一故障樣本均取自于此類單一故障發(fā)生的時(shí)間段內(nèi)。此外,一個(gè)故障期間內(nèi)可能有少數(shù)個(gè)別點(diǎn)不具有相應(yīng)的故障特征,但其他單點(diǎn)依然具有故障特征,在現(xiàn)實(shí)診斷中也屬于故障狀態(tài),因此,此類樣本也要被訓(xùn)練。

從每個(gè)風(fēng)電場(chǎng)收集到的數(shù)據(jù)數(shù)量必須是6的倍數(shù),以此來(lái)保證最后處理得到的組序列樣本內(nèi)部不會(huì)亂序。

其他數(shù)據(jù)集信息如下:所有數(shù)據(jù)均來(lái)自雙饋機(jī)組,采樣頻率為51.2 kHz,轉(zhuǎn)速在1 700 r/min～1 900 r/min之間,每個(gè)數(shù)據(jù)的采樣時(shí)間為2.56 s。

同時(shí),為突出各類故障和正常狀態(tài)下的數(shù)據(jù)表現(xiàn),筆者繪制了各種類型典型數(shù)據(jù)的表現(xiàn)。5類故障及正常狀態(tài)下典型的原始振動(dòng)信號(hào)和頻譜表現(xiàn),如圖2所示(圖2左邊為故障初期的波形和頻譜的典型表現(xiàn),右邊為故障后期的波形和頻譜的典型表現(xiàn))。

圖2 5種故障和正常狀態(tài)的典型原始振動(dòng)信號(hào)和頻譜

在劣化過(guò)程中,振動(dòng)持續(xù)增加,振動(dòng)幅值不斷變大,頻譜中的故障特征譜線也逐漸顯著。另外,人工制作的特征分別由8個(gè)指標(biāo)組成,分別為RMS值、峰峰值、峭度指標(biāo)、峰值指標(biāo)、歪度指標(biāo)、脈沖指標(biāo)、波形指標(biāo)和裕度指標(biāo)[26-27]。

3.1.2 數(shù)據(jù)集處理

筆者對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,步驟如下:

(1)分別將6個(gè)具有時(shí)間連續(xù)性的單點(diǎn)數(shù)據(jù)作為一個(gè)組序列樣本;處理后每個(gè)樣本包含一個(gè)組序列波形、一個(gè)組序列頻譜和一個(gè)組序列人工提取的特征;樣本數(shù)量從54 000個(gè)變?yōu)? 000個(gè),每個(gè)類別包含1 500個(gè)組序列數(shù)據(jù)(波形、頻譜、手工特征);

(2)由于單個(gè)數(shù)據(jù)的長(zhǎng)度太長(zhǎng)(一個(gè)原始波形有131 072個(gè)振動(dòng)點(diǎn),一個(gè)頻譜有65 536個(gè)振動(dòng)點(diǎn)),會(huì)導(dǎo)致模型難以收斂。為此,筆者對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行降采樣處理,即對(duì)每一個(gè)波形和每一條頻譜,在其內(nèi)部每32個(gè)振動(dòng)點(diǎn)中,隨機(jī)抽取一個(gè)振動(dòng)點(diǎn)。降采樣后,每個(gè)波形由131 072個(gè)振動(dòng)點(diǎn)降低為4 096個(gè)振動(dòng)點(diǎn),每個(gè)頻譜由65 536個(gè)振動(dòng)點(diǎn)降低為2 048個(gè)振動(dòng)點(diǎn)。降采樣后的數(shù)據(jù)仍然保留了原始數(shù)據(jù)的特征;

(3)將正常信號(hào)標(biāo)記為0,外圈故障標(biāo)記為1,內(nèi)圈故障標(biāo)記為2,保持架故障標(biāo)記為3,滾動(dòng)體故障標(biāo)記為4,齒輪故障標(biāo)記為5;

(4)筆者隨機(jī)選取50%的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù),20%作為驗(yàn)證數(shù)據(jù),其余30%作為測(cè)試數(shù)據(jù)。因此,此處共有4 500個(gè)訓(xùn)練樣本、1 800個(gè)驗(yàn)證樣本和2 700個(gè)測(cè)試樣本(訓(xùn)練樣本、驗(yàn)證樣本、測(cè)試樣本均來(lái)自于同一數(shù)據(jù)集,都包含五類單一故障和正常狀態(tài)的數(shù)據(jù))。

3.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

3.2.1 模型參數(shù)

GSMBCLAM模型參數(shù)如表2所示。

表2 GSMBCLAM模型的參數(shù)

在表2中,每一個(gè)卷積塊(Conv_blocks)中都包含一個(gè)卷積層、一個(gè)BN層和一個(gè)池化層。

由于初始權(quán)重會(huì)影響深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)果,筆者進(jìn)行了10次獨(dú)立的實(shí)驗(yàn)。

此外,通過(guò)多次實(shí)驗(yàn)比較,模型其他超參數(shù)設(shè)置如下:優(yōu)化器為Adam優(yōu)化器,學(xué)習(xí)率設(shè)置為0.001,最小批處理數(shù)目為32,迭代次數(shù)為100。

100次迭代訓(xùn)練集和驗(yàn)證集精度和損失的收斂情況,如圖3所示。

圖3 訓(xùn)練集和驗(yàn)證集的準(zhǔn)確率與損失曲線

圖3結(jié)果表明,100次迭代收斂情況良好。

3.2.2 評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)與對(duì)比模型

為了對(duì)比模型效果,筆者選擇了5個(gè)基準(zhǔn)模型,即基于波形組序列的CNN-LSTM、基于頻譜組序列的CNN-LSTM、基于單點(diǎn)數(shù)據(jù)多分支注意力機(jī)制的CNN-LSTM、基于單波形的CNN-LSTM、基于單頻譜的CNN-LSTM;選擇了2個(gè)競(jìng)爭(zhēng)模型,即基于組序列多分支和注意力機(jī)制的CNN(GSMBCAM)、基于組序列多分支和注意力機(jī)制的LSTM(GSMBLAM)。

同時(shí),為了評(píng)價(jià)模型性能,筆者選取了4個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo),即準(zhǔn)確率(accuracy)、精確率(precision)、召回率(recall)、F1分?jǐn)?shù)(F1-socre)。

3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

3.3.1 與基準(zhǔn)模型的比較

筆者對(duì)5種基準(zhǔn)模型及該模型分別進(jìn)行了10次獨(dú)立實(shí)驗(yàn),其結(jié)果如表3所示。

表3 GSMBCLAM模型與各基準(zhǔn)模型的性能表現(xiàn)

表3中的結(jié)果清楚地證明了筆者GSMBCLAM模型的優(yōu)越性,具體表現(xiàn)如下:

首先,使用組序列數(shù)據(jù)在波形、頻譜、多分支模型中均顯著優(yōu)于基于單點(diǎn)數(shù)據(jù)的模型。組序列數(shù)據(jù)相較于單點(diǎn)數(shù)據(jù),針對(duì)于波形,其準(zhǔn)確率、精確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)升了近7個(gè)百分點(diǎn);針對(duì)于頻譜,提升了近4個(gè)百分點(diǎn);針對(duì)于多分支,提升了5個(gè)百分點(diǎn)。這表明,GSMBCLAM模型可以更加準(zhǔn)確地判斷出設(shè)備在該時(shí)間段內(nèi)是否處于故障狀態(tài),以及屬于哪種故障;

其次,相較于只使用波形或頻譜的單分支模型,筆者使用的多分支模型在效果上也有提升。GSMBCLAM模型的準(zhǔn)確率、精確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)分別為97.75%、97.91%、97.70%、97.80%;

相較于其他模型,由于GSMBCLAM模型采用了組序列多分支數(shù)據(jù),其參數(shù)量較多,模型實(shí)際診斷所需時(shí)間較長(zhǎng),但該模型的診斷準(zhǔn)確率更高,也更符合現(xiàn)實(shí)診斷的邏輯。

眾所周知,深度學(xué)習(xí)模型是一個(gè)黑盒子,很難理解其內(nèi)部機(jī)制。因此,筆者對(duì)GSMBCLAM的內(nèi)部結(jié)構(gòu)進(jìn)行了可視化處理。

典型的軸承保持架故障數(shù)據(jù)的各輸出層特征圖,如圖4所示。

圖4 GSMBCLAM模型隱藏層可視化

圖4中,亮色代表相關(guān)區(qū)域內(nèi)的神經(jīng)元被激活,深色代表未被激活?？梢钥闯?當(dāng)數(shù)據(jù)輸入網(wǎng)絡(luò)中時(shí),無(wú)論是波形還是頻譜都首先學(xué)習(xí)了其中顯著的特征;隨著網(wǎng)絡(luò)層數(shù)不斷加深,特征逐漸清晰;最后,輸出結(jié)果中第4個(gè)區(qū)域的神經(jīng)元被激活,代表該數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)網(wǎng)絡(luò)輸出后,被判定為保持架故障。

3.3.2 與其他模型的比較

為了進(jìn)一步體現(xiàn)GSMBCLAM模型的優(yōu)越性,筆者將其與2個(gè)競(jìng)爭(zhēng)模型(GSMBCAM、GSMBLAM)進(jìn)行比較。

該模型與各競(jìng)爭(zhēng)模型的性能表現(xiàn),如圖5所示。

圖5 GSMBCLAM模型與各競(jìng)爭(zhēng)模型的性能表現(xiàn)

圖5結(jié)果表明:GSMBCLAM模型在準(zhǔn)確率、精確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)上都明顯優(yōu)于GSMBCAM和GSMBLAM。

同時(shí),GSMBCLAM與GSMBCAM、GSMBLAM模型的受試者操作特性曲線(ROC),如圖6所示(圖中附帶了ROC曲線下方的面積大小值)。

圖6 GSMBCLAM模型與各競(jìng)爭(zhēng)模型的ROC曲線

由圖6可以看出,GSMBCLAM模型要明顯優(yōu)于其他2個(gè)競(jìng)爭(zhēng)模型。

為了研究不同深度學(xué)習(xí)特征提取方法之間的差異,筆者在二維空間中使用t-分布隨機(jī)鄰域嵌入(t-SNE),以此來(lái)對(duì)上述3種模型的特征進(jìn)行可視化處理,其結(jié)果如圖7所示。

由圖7可知:GSMBCLAM模型學(xué)習(xí)到的特征表達(dá)式分布顯示出的邊界最為清晰,因此,提取的特征更容易被分割,也意味著其更容易對(duì)各故障類別進(jìn)行分類;GSMBCAM中特征錯(cuò)分的數(shù)據(jù)較多,GSMBLAM中部分特征較難以分開(kāi)。

圖7 GSMBCLAM模型與各競(jìng)爭(zhēng)模型特征的可視化結(jié)果

3.3.3 代價(jià)敏感問(wèn)題

在現(xiàn)實(shí)故障診斷中,誤分類代價(jià)不同的問(wèn)題難以忽視。如果將故障信號(hào)誤判為正常信號(hào),誤分類的代價(jià)非常巨大。此外,不同故障的嚴(yán)重程度也各有差別。例如,保持架故障屬于快速劣化故障,通常只需要幾天就可能導(dǎo)致嚴(yán)重的安全事故,而一些內(nèi)圈、外圈、滾動(dòng)體的點(diǎn)蝕、磨碰等故障周期較長(zhǎng),造成的損失相對(duì)較少。

為解決上述問(wèn)題,在考慮誤分類代價(jià)不同后,筆者將FL損失函數(shù)引入建模工作。

筆者對(duì)FL函數(shù)的超參數(shù)分別設(shè)置了兩種配置:配置一α=[0.5,0.1,0.1,0.1,0.1,0.1],γ=2;配置二α=[0.35,0.15,0.15,0.05,0.15,0.15],γ=2。

配置一調(diào)高了正常類別的α值,以此來(lái)區(qū)分誤判正常類別和誤判故障類別帶來(lái)的代價(jià)不同問(wèn)題;配置二調(diào)高了正常類別的α值,同時(shí)調(diào)低保持架故障類別的α值,以此來(lái)應(yīng)對(duì)保持架故障劣化快、不同故障的誤分類代價(jià)也不同的問(wèn)題。

同時(shí),筆者定義了以下成本矩陣:

c3j=10w,forj≠3,

(16)

ci0=4w,fori≠0,3,

(17)

cij=w,fori≠3,j;j≠0,

(18)

式中:w—最小誤分類成本單位。

筆者將保持架故障誤判為其他類的代價(jià)為10w,將除保持架故障外的其他故障判斷為正常信號(hào)的代價(jià)為4w,其他的誤分類代價(jià)為w,正確分類的代價(jià)為0,以突出保持架故障漏判的危險(xiǎn)和嚴(yán)重性,以及其他故障被漏判的嚴(yán)重性。

基于FL和CE損失函數(shù)的GSMBCLAM模型性能比較結(jié)果,如表4所示(表中T-cost代表錯(cuò)誤分類成本的總和)。

表4 基于FL和CE損失函數(shù)的GSMBCLAM模型的性能表現(xiàn)

表4結(jié)果表明:采用FL損失函數(shù)的GSMBCLAM模型優(yōu)于采用CE損失函數(shù)的GSMBCLAM模型;不管是使用參數(shù)配置一的FL損失函數(shù),還是使用參數(shù)配置二的FL損失函數(shù),其準(zhǔn)確率、精確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)都達(dá)到了98.5%左右;

對(duì)于使用參數(shù)配置一的FL損失函數(shù)而言,T-cost從186.3降到137,說(shuō)明FL損失函數(shù)可以降低故障信號(hào)被判斷為正常信號(hào)的風(fēng)險(xiǎn),從而降低了漏判的風(fēng)險(xiǎn);對(duì)于使用參數(shù)配置二的FL損失函數(shù)而言,T-cost降為61.7,相較于CE損失函數(shù)下降了近3倍,說(shuō)明其能夠有效降低保持架這種快速劣化故障被判斷為其他類別的概率,大大降低了現(xiàn)實(shí)工業(yè)環(huán)境中突發(fā)災(zāi)難性事故的風(fēng)險(xiǎn)。為了更清晰地描述FL損失函數(shù)對(duì)于現(xiàn)實(shí)故障診斷的重要性,筆者繪制了上述3種情況下的混淆矩陣,如圖8所示。

圖8(a)代表使用CE作為損失函數(shù)的模型效果,圖8(b)代表使用參數(shù)配置一的FL作為損失函數(shù)的模型效果,圖8(c)代表使用參數(shù)配置二的FL作為損失函數(shù)的模型效果。

由圖8可以看出:基于參數(shù)配置一的FL損失函數(shù)模型,將故障信號(hào)誤判為正常信號(hào)即漏判的數(shù)量?jī)H為3個(gè),相較于使用CE損失函數(shù)的模型有著較大的提升;基于參數(shù)配置二的FL損失函數(shù)的模型保持架故障判斷為其他類別的數(shù)量為0個(gè),相較于其他模型有著非常顯著的提升,有效地避免了保持架故障被誤判的概率。

圖8 基于FL和CE損失函數(shù)的GSMBCLAM模型的混淆矩陣

上述結(jié)果再次驗(yàn)證了GSMBCLAM模型的優(yōu)越性。

4 結(jié)束語(yǔ)

針對(duì)單點(diǎn)數(shù)據(jù)采集時(shí)間較短而無(wú)法準(zhǔn)確判斷出設(shè)備是否處于故障狀態(tài)的問(wèn)題,筆者提出了一種改進(jìn)的故障診斷分類算法,將組序列、多分支、注意力機(jī)制引入到CNN-LSTM的框架中,構(gòu)建了GSMBCLAM模型。

為了驗(yàn)證筆者所提模型的有效性,選取了一個(gè)真實(shí)數(shù)據(jù)集,考慮該模型在風(fēng)機(jī)軸承和齒輪故障診斷中的效果。研究結(jié)果表明:

(1)GSMBCLAM模型通過(guò)使用組序列數(shù)據(jù),并結(jié)合了波形、頻譜、人工特征3個(gè)分支的特征,來(lái)對(duì)故障進(jìn)行分類,挖掘了更多有用信息,在性能上優(yōu)于各種基準(zhǔn)模型,也更符合診斷實(shí)際;

(2)GSMBCLAM模型借助于CNN-LSTM在識(shí)別分類問(wèn)題上的優(yōu)越性,從而在效果上優(yōu)于其他深度學(xué)習(xí)模型;

(3)GSMBCLAM模型運(yùn)用FL損失函數(shù)代替CE損失函數(shù),并通過(guò)調(diào)整2個(gè)超參數(shù)來(lái)靈活地考慮決策偏好,可以有效地降低總誤分類成本(T-cost),以解決實(shí)際故障診斷中誤分類代價(jià)不同的問(wèn)題。

筆者提出的模型在真實(shí)數(shù)據(jù)集中取得了良好的結(jié)果,但該結(jié)果目前只適應(yīng)于單一故障類型。在實(shí)際工業(yè)環(huán)境中,設(shè)備既存在單一故障的情況,也存在多種故障同時(shí)發(fā)生的情況。

因此,在后續(xù)的工作中,筆者將進(jìn)一步對(duì)多種故障同時(shí)發(fā)生的狀況進(jìn)行診斷研究,以提高該模型在現(xiàn)實(shí)診斷過(guò)程中的適用性。