包從望，江偉，劉永志，張彩紅

(六盤水師范學(xué)院礦業(yè)與土木工程學(xué)院，貴州六盤水 553000)

0 前言

采煤機作為煤礦生產(chǎn)的核心開采設(shè)備，是礦井高效安全開采的前提，一旦采煤機發(fā)生故障，將導(dǎo)致礦井停產(chǎn)甚至發(fā)生重大事故。因此，研究深部煤層中，復(fù)雜環(huán)境下，采煤機的運行狀態(tài)感知技術(shù)與故障智能診斷是煤炭智能開采、綠色開采亟需解決的關(guān)鍵問題之一。滾動軸承作為采煤機的主要傳動支撐件，是采煤機穩(wěn)定運行的“重要關(guān)節(jié)”，其故障率占采煤機故障的61%。因此高效、準確地實現(xiàn)深部煤層下采煤機軸承的故障辨識是采煤機故障診斷的研究重點。而采煤機常在強噪聲環(huán)境下運行，致使軸承的故障信號呈現(xiàn)非平穩(wěn)、非線性且故障信息微弱的特點。為此，研究變工況、強噪聲環(huán)境下采煤機的軸承故障診斷具有重要意義。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為深度學(xué)習的一種，能從復(fù)雜的數(shù)據(jù)中提取性能良好的故障特征，目前已成為主流的特征提取方法之一。彭雪瑩等基于圖卷積網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)軸承在不同工況下的服役故障診斷。LIANG等基于特征融合與并行卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組建了故障診斷模型，解決了小數(shù)據(jù)集時神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)過擬合的問題，實現(xiàn)滾動軸承在小數(shù)據(jù)集時的故障診斷。WANG等從軸承的振動信號和聲音信號中提取故障特征，并在一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中實現(xiàn)特征融合，實現(xiàn)了融合振動傳感器和聲音傳感器的軸承故障診斷方法。吳晨芳等將改進的LeNet-5模型融入到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)信號特點自動調(diào)整卷積網(wǎng)絡(luò)的輸入尺寸，通過卷積網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)提取有限轉(zhuǎn)速情形下故障特征，從而實現(xiàn)故障診斷。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在提取故障過程中需要輸入大量帶標簽的數(shù)據(jù)樣本，而采煤機長期工作在變工況環(huán)境中，其服役軸承的故障數(shù)據(jù)量極少，且受工作載荷、環(huán)境噪聲等的干擾，導(dǎo)致不同工況下采集到的故障訓(xùn)練信號也存在差異，因此直接利用卷積網(wǎng)絡(luò)對采煤機進行故障診斷是行不通的。為此，文中引入故障模型的遷移理論，實現(xiàn)采煤機故障信號少數(shù)據(jù)的故障診斷。遷移學(xué)習能夠?qū)崿F(xiàn)源域故障模型遷移至目標域，目標域在已建模型的基礎(chǔ)上只需要稍加微調(diào)即可達到較好的學(xué)習效果。WANG等提出了一種基于可變形的CNN-DLSTM滾動軸承故障診斷遷移學(xué)習方法，利用小數(shù)據(jù)集故障樣本對預(yù)訓(xùn)練模型進行微調(diào)，從而實現(xiàn)了不同工況下小數(shù)據(jù)樣本的軸承故障診斷。QIAN等提出一種基于卷積自編碼器的新型深度遷移學(xué)習網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)無需進行數(shù)據(jù)標記，即可實現(xiàn)變載荷和強噪聲干擾下的齒輪箱遷移故障診斷。ZOU等提出一種基于深度卷積域?qū)咕W(wǎng)絡(luò)的遷移學(xué)習方法，增加了特征的聚合性和源域不同類別特征間的邊界，從而實現(xiàn)變工況下軸承故障診斷。CAO等基于深度遷移學(xué)習算法，以偽分類最大平均差異作為優(yōu)化目標，實現(xiàn)領(lǐng)域自適應(yīng)智能故障診斷，并驗證了診斷模型的穩(wěn)定性。ZHENG等以其他類型滾動軸承的故障數(shù)據(jù)集作為輔助，提出卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)下的遷移學(xué)習網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)了不同滾動軸承之間的故障遷移診斷，具有準確率高、泛化能力強的特點。

由于采煤機服役軸承故障數(shù)據(jù)匱乏，深度學(xué)習網(wǎng)絡(luò)無法實現(xiàn)充分訓(xùn)練，也無法直接用于采煤機故障診斷，本文作者基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，設(shè)計了變工況下的采煤機軸承故障診斷遷移學(xué)習方法。針對采煤機實際故障樣本缺乏的問題，通過充足的人工模擬故障，在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中學(xué)習故障知識，利用采煤機故障診斷實驗臺的數(shù)據(jù)對卷積網(wǎng)絡(luò)進行微調(diào)，并將學(xué)習后的故障模型遷移到采煤機故障診斷中，實現(xiàn)人工模擬故障下的故障診斷模型到現(xiàn)場采煤機故障診斷的遷移。

1 理論基礎(chǔ)

1.1 卷積網(wǎng)絡(luò)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已廣泛應(yīng)用于圖像處理中，基本結(jié)構(gòu)包括輸入層、卷積層、池化層、全連接層和輸出層，如圖1所示。通過卷積層和池化層計算，直接提取數(shù)據(jù)中的深層特征，免去了原始方法中人工提取幾何特征的繁瑣操作。

圖1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的經(jīng)典操作方式是將圖像進行卷積計算和池化壓縮，通過卷積核將圖像中的特征以局部區(qū)域的形式提取出來，其計算過程如式(1)所示

(1)

池化層壓縮卷積運算的結(jié)果，將區(qū)域數(shù)據(jù)集內(nèi)的典型特征進一步提取出來，常用的方法有均值池化和最大池化函數(shù)。為凸顯采煤機故障時頻特征，采用最大池化的方法池化數(shù)據(jù)集。

網(wǎng)絡(luò)的最終輸出層將池化像素結(jié)果按順序一一排列構(gòu)成一維特征向量，形成全連接層，組成一維特征向量。

1.2 小波變換

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有較好的圖像特征提取能力，但主要針對的對象是圖像，而采煤機的故障信號振動信號為一維信號，為充分利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征提取能力，通常需將一維振動信號以圖像的形式輸入到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中。常見的轉(zhuǎn)換方式有：直接時域振動信號，按時間順序排列振動信號幅值形成圖像，快速傅里葉變換為頻譜圖，小波變換等。為充分保留振動信號中的時頻信息，提高原始信號轉(zhuǎn)換為圖像過程中的特征信息量，結(jié)合小波變換對時頻信號的分析優(yōu)點，采用小波變換方式預(yù)處理原始振動信號，獲得源域和目標域樣本。當振動信號為()時，小波變換可計算為

(2)

式中：為尺度因子；為平移因子；(·)為小波基函數(shù)。對連續(xù)采集到的軸承振動信號，其周期變化信號的特征是相似的，因此選擇cmor小波基。

1.3 圖像增強

小波變換后的時頻圖包含了各類故障信息，為進一步凸顯故障特征，采用圖像增強手段豐富故障信息量，以提高故障識別效果，圖像預(yù)處理過程中采用簡單有效的直方圖均值化，通過改變頻譜圖中的灰度值分布而改變各類故障信息之間的對比度。

假設(shè)頻譜圖的像素為，其灰度值范圍為[0,-1]，則灰度直方圖可表述為

()=

(3)

式中：()為第個灰度級的直方圖；為第個灰度級對應(yīng)的個數(shù)。

直方圖均值化變換如式(4)所示，式中：round(·)為取整運算，為灰度分布函數(shù)，其計算為式(5)

=round[(-1),]

(4)

(5)

1.4 遷移學(xué)習

遷移學(xué)習算法屬于機器學(xué)習，遷移方法可分為樣本、特征、模型、關(guān)系等方面的遷移。遷移過程是將不同領(lǐng)域之間的知識進行相互轉(zhuǎn)化，即源域下的模型遷移到目標域中，從而實現(xiàn)實驗?zāi)M到現(xiàn)場設(shè)備之間的故障遷移。因采煤機故障診斷時的結(jié)構(gòu)參數(shù)未知，因此可將它作為目標域，遷移學(xué)習的示意如圖2所示。

圖2 遷移學(xué)習結(jié)構(gòu)簡圖

1.5 最大均值差異

為度量從源域到目標域遷移的效果，以最大均值差異(Maximum Mean Discrepancy，MMD)作為優(yōu)化準則，觀測源域和目標域數(shù)據(jù)在再生核希爾伯特空間的空間分布(Reproducing Kernel Hilbert Space, RKHS)，可表示為

(6)

式中：={,, …,}、={,,…,}分別表示源域和目標域的數(shù)據(jù)0，為源域數(shù)，為目標域數(shù)；(·)為核函數(shù)，通過核函數(shù)將源域和目標域表述為RKHS。因高斯核函數(shù)對映射空間的核函數(shù)沒有要求，因此，文中選擇高斯核函數(shù)實現(xiàn)特征空間的映射，如式(7)所示：

(,)=e(-||-||)(2)

(7)

式中：為控制核函數(shù)徑向范圍的帶寬。

2 方法介紹

2.1 采煤機故障診斷遷移學(xué)習模型

針對采煤機故障樣本不易獲取的特點，將遷移學(xué)習的故障診斷方法引入到采煤機軸承故障診斷，即將大量的、容易獲取的源域數(shù)據(jù)樣本訓(xùn)練后的模型用于采煤機現(xiàn)場故障診斷中。如圖3所示，首先對源域數(shù)據(jù)樣本進行信號預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)歸一化、小波時頻變換、圖像尺寸自適應(yīng)和圖像增強，得到二維時頻圖集樣本；然后，將圖集樣本輸入到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)特征提取，得到特征空間，并將該特征模型遷移至源域中；最后，以采煤機故障診斷實驗臺的數(shù)據(jù)作為目標域，通過與源域相同的信號預(yù)處理得到二維時頻圖集，以該圖集作為遷移模型的樣本輸入，并通過降低學(xué)習率，以MMD作為優(yōu)化指標實現(xiàn)權(quán)值微調(diào)，從而實現(xiàn)故障診斷模型的遷移學(xué)習。最終通過SVM分類器驗證模型的故障識別效果。

圖3 變工況下采煤機故障診斷模型

2.2 MMD優(yōu)化下的權(quán)值微調(diào)

為使診斷模型有更好的遷移效果，將目標域數(shù)據(jù)經(jīng)信號預(yù)處理后輸入到遷移模型中，并通過模型提取目標域的特征空間。計算目標域特征和源域特征之間的MMD值，根據(jù)經(jīng)驗，當MMD值大于0.01時，需重新初始化卷積層。因此，當MMD值大于0.01時，將模型的學(xué)習率降低為原學(xué)習率的1/2，從而實現(xiàn)模型權(quán)值的微調(diào)。與其他遷移算法不同，文中所提方法并未鎖定遷移后的模型，而是以MMD值作為優(yōu)化指標對權(quán)值進行微調(diào)。

3 實驗分析

3.1 實驗數(shù)據(jù)

文中的源域數(shù)據(jù)來源于凱斯西儲大學(xué)(Case Western Reserve University，CWRU)的軸承故障數(shù)據(jù)集，實驗臺包含電機、故障軸承、加載及數(shù)據(jù)采集。選取6203型深溝球軸承的正常、內(nèi)圈、外圈和滾子故障4種運行狀態(tài)作為源域數(shù)據(jù)集。各類運行狀態(tài)在變工況下組成數(shù)據(jù)集，如表1所示，除了健康狀態(tài)以外，其余3種故障直徑分別為0.177 8 mm和0.533 4 mm，從數(shù)據(jù)集中交錯滑動取樣，得到每類工況下的480個樣本，每個樣本點數(shù)均為1 200個。當采樣頻率為12 kHz、電機加載功率為2.2 kW、轉(zhuǎn)速為1 730 r/min、故障尺寸為0.177 8 mm時4種軸承的振動信號如圖4所示。

表1 軸承振動數(shù)據(jù)集

圖4 源域樣本振動時域信號

圖5所示為井下采煤機開采現(xiàn)場，當割到煤和巖石時軸承受到不同程度的振動，且截割力矩也有所不同。因采煤機現(xiàn)場故障數(shù)據(jù)樣本較少且不易獲取，針對采煤機開采時的運行特點，搭建如圖6所示的實驗臺模擬采煤機軸承故障信息，實驗臺包含變頻調(diào)速電機、速度控制箱、磁力加載器及信號采集系統(tǒng)等，通過調(diào)節(jié)加載器的加載力矩模擬采煤機割煤時的隨機工況。軸承選用NU202，并利用激光在內(nèi)圈、外圈和滾動體上加工直徑0.4 mm、深度為0.5 mm的故障，設(shè)置不同的電機轉(zhuǎn)速，目標域的組成如表2所示，其中數(shù)據(jù)集A-C中有40個樣本為訓(xùn)練集微調(diào)，20個樣本為測試集，而數(shù)據(jù)集D中的所有數(shù)據(jù)集不參與訓(xùn)練，只有20個樣本作為測試集。

圖5 采煤機截割部運行環(huán)境

圖6 采煤機故障診斷實驗臺

表2 目標域數(shù)據(jù)集

3.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

選用cmor小波基，對時域振動信號進行小波變換，并將頻域圖像歸一化為600像素×600像素的樣本，如圖7所示。圖中可看出：4種軸承狀態(tài)存在較大的區(qū)別，因此可將其作為故障模型的輸入樣本，按照該處理方式將其余樣本經(jīng)小波變換得到圖像樣本。

圖7 軸承時頻圖

為進一步增強樣本的故障特征，利用直方圖均衡化原理對時頻圖作圖像增強。如圖8所示，與原始時域圖相比，增強后的圖像有更明顯的故障特征，有利于模型訓(xùn)練與故障模式識別。

圖8 軸承時頻增強圖

3.3 模型對比

基于TensorFlow平臺調(diào)用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱，利用Python語言編程，在i7-10750H型處理器下實現(xiàn)模型的驗證。選取源域中的每種運行樣本10個作為測試集，即共有測試集160個，所有測試樣本均隨機抽取，選用3層卷積層和4層池化層作為網(wǎng)絡(luò)模型，最大訓(xùn)練次數(shù)為60次，初始學(xué)習率設(shè)為0.01。利用源域數(shù)據(jù)集完成模型的訓(xùn)練，將訓(xùn)練后的模型遷移至采煤機故障診斷實驗臺的目標域，通過目標域數(shù)據(jù)集對訓(xùn)練完后的模型以0.000 5的學(xué)習率進行微調(diào)。

為驗證變工況下采煤機故障診斷的遷移效果，對比分析該方法與以下方法的差異。方法一：未對故障振動信號進行預(yù)處理，直接將一維振動信號輸入到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以同樣的模型遷移方法研究遷移效果；方法二：振動信號經(jīng)小波變換變?yōu)闀r頻圖，但未經(jīng)圖像增強直接輸入到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中完成訓(xùn)練、測試與遷移；方法三：訓(xùn)練及測試樣本均經(jīng)過小波時域變換與圖像增強處理，僅鎖定遷移后的低層權(quán)值，未對所有權(quán)值進行微調(diào)；方法四：源域數(shù)據(jù)僅取自1 750 r/min轉(zhuǎn)速下、電機加載功率為1.5 kW的工況，數(shù)據(jù)集并非變工況數(shù)據(jù)，其余與所提方法的處理方式一樣；方法五：對樣本數(shù)據(jù)集進行時域變換和圖像增強處理實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和模型遷移，并以MMD作為優(yōu)化指標，利用目標域的樣本對遷移后的模型進行權(quán)值微調(diào)，即所提方法。

為直觀體現(xiàn)所提方法的優(yōu)越性，比較每種方法在遷移學(xué)習權(quán)值微調(diào)過程中的學(xué)習精度，如圖9所示。結(jié)果顯示：方法一遷移有較大的波動，且平穩(wěn)時的精度不到75%；在方法二中，當步數(shù)到達60步時的精度依然存在較大波動，且最大精度不足80%；方法三的精度較穩(wěn)定，但值始終未達到80%；方法四相比其他方法有較高的精度，且當訓(xùn)練步數(shù)達50步以后偏向穩(wěn)定，精度可達92%，但遷移精度存在一定波動；方法五到第15步的時候精度已達95%，且精度較穩(wěn)定，最終可達100%的遷移精度。

圖9 模型的遷移精度對比

為進一步說明所提方法的有效性，分別以數(shù)據(jù)集A-D中的20個樣本作為驗證數(shù)據(jù)，驗證幾種方法的遷移效果，其遷移識別精度如表3所示。方法一～方法四的精度均低于方法五，直接將二維振動信號輸入到診斷模型中的識別率最低，相比方法四與方法五，當源域訓(xùn)練中融入變工況數(shù)據(jù)時，遷移效果更好，微調(diào)訓(xùn)練過的目標域樣本集A、B、C的識別率明顯高于未訓(xùn)練過的樣本集D。所提方法可有效地實現(xiàn)采煤機軸承故障診斷的遷移學(xué)習。

表3 方法對比

4 總結(jié)

針對采煤機故障診斷過程中故障樣本數(shù)不足、難以充分訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的問題，提出變工況下采煤機故障診斷的遷移學(xué)習方法，以CWRU數(shù)據(jù)集作為源域，采煤機故障診斷實驗臺的故障數(shù)據(jù)作為目標域，有效地實現(xiàn)利用少量樣本微調(diào)權(quán)值以獲得遷移診斷模型。通過研究得到以下結(jié)論：

(1)以MMD作為優(yōu)化指標，利用源域數(shù)據(jù)實現(xiàn)遷移模型的權(quán)值微調(diào)，既保留了源域中的模型特征，同時又融入了目標域的權(quán)值特征，由此提高故障診斷識別效果；

(2)通過小波變換將一維振動信號變?yōu)闀r域波形圖，同時保留了診斷信號的時域和頻域特征，并利用圖像增強的方法，強化時域波形圖中的故障特征，對比發(fā)現(xiàn)：經(jīng)圖像增強后的識別效果明顯優(yōu)于未經(jīng)增強的；

(3)遷移模型微調(diào)過程中，僅鎖定低層網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值，不對各層權(quán)值進行微調(diào)的診斷效果明顯不如文中所提微調(diào)各層權(quán)值的方法；

(4)源域中融入不同工況數(shù)據(jù)為源域訓(xùn)練集的識別效果比單獨用一種工況數(shù)據(jù)訓(xùn)練故障模型的遷移效果好。