基于MTF-ResDSCNN二维图像的故障诊断方法.pdf
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1、2024年 第48卷 第2期Journal of Mechanical Transmission基于MTF-ResDSCNN二维图像的故障诊断方法胡孟楠1 杨喜旺1 黄晋英2 胡宏俊1 王 成3(1 中北大学 大数据学院,山西 太原 030051)(2 中北大学 机械工程学院,山西 太原 030051)(3 陆军装备部驻北京地区某军代室,北京 100000)摘要 为了有效捕获旋转机械振动信号中蕴含的故障特征,进而高效地完成故障诊断任务,设计了一种将二维特征图像和轻量化神经网络相结合的故障诊断模型。首先,将采集到的一维振动信号以改进的集成经验模态分解(Modified Ensemble Empi
2、rical Mode Decomposition,MEEMD)算法进行分解,得到本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)分量,并筛选相应的IMF分量进行求和重构,以增强振动信号的幅值波动,进而使得马尔科夫变迁场(Markov Transition Field,MTF)能够更为有效地表征重构信号中的故障特征;然后,将MTF生成的二维特征图像输入到残差深度可分离卷积神经网络(Residual Depth Separable Convolutional Neural Network,ResDSCNN)模型中,进行特征提取与故障诊断。使用行星齿轮箱故障数据集验证了模型性能
3、。结果表明,该模型对于各类齿轮故障的诊断正确率可达98%以上。关键词 马尔科夫变迁场 深度可分离卷积 故障诊断 改进的集成经验模态分解Fault Diagnosis Method Based on MTF-ResDSCNN Two-dimensional ImageHu Mengnan1 Yang Xiwang1 Huang Jinying2 Hu Hongjun1 Wang Cheng3(1 School of Big Data,North University of China,Taiyuan 030051,China)(2 School of Mechanical Engineering
4、,North University of China,Taiyuan 030051,China)(3 Representative Office of Army Equipment Department in Beijing District,Beijing 100000,China)Abstract In order to effectively capture the fault features contained in the vibration signals of the rotating machinery and complete the fault diagnosis tas
5、k efficiently,a fault diagnosis model combining two-dimensional image features and lightweight neural network is designed.Firstly,the collected one-dimensional vibration signals are decomposed by modified ensemble empirical mode decomposition(MEEMD)to obtain the intrinsic mode function(IMF)component
6、s,and the corresponding IMF components are selected for sum reconstruction to enhance the amplitude fluctuation of vibration signals.Then,Markov transition field(MTF)could be used to more effectively characterize the fault features in the reconstructed signals.Secondly,the 2D feature map generated b
7、y MTF is input into residual depth separable convolutional neural network(ResDSCNN)for feature extraction and fault diagnosis.The planetary gearbox fault data set is used to verify the performance of the model,and the results show that the diagnosis accuracy of the model for all kinds of gear faults
8、 can reach more than 98%.Key words Markov transition field Depth separable convolution Fault diagnosis MEEMD0 引言随着现代科学技术的不断发展,与国民经济相关行业的机械装备日益大型化、集成化和自动化。旋转机械的工作状态对装备的安全运行起着举足轻重的作用,一旦出现故障,则有可能引起巨大的经济损失。因此,开展对齿轮等旋转机械的故障诊断研究具有重要意义。旋转机械的故障诊断包含两个步骤:特征提取与故障分类。能否从监测信号中提取到关键的故障特征,将直接影响到诊断的最终结果。旋转机械的监测数据通常为
9、一维振动信号,其中蕴含了丰富的故障信息,如何将其用好,做好特征工程,是学者文章编号:1004-2539(2024)02-0170-07DOI:10.16578/j.issn.1004.2539.2024.02.024170第2期胡孟楠,等:基于MTF-ResDSCNN二维图像的故障诊断方法们研究的重点。张超等1利用经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)将一维振动信号分解为本征模态函数后,筛选IMF分量用于提取能量熵特征,之后结合支持向量机进行了故障诊断。雷亚国2采用集合经验模式分解(Ensemble Empirical Mode Decompositi
10、on,EEMD)将一维振动信号分解为 IMF分量,使用改进的Hilbert-Huang谱来诊断机械故障。李 志 农 等3使 用 经 验 小 波 变 换(Empirical Wavelet Transform,EWT)自适应分解故障信号,揭示了碰磨故障数据的频率结构,有效区分了碰磨故障的严重程度。但是,人为筛选的物理特征难免会受到经验主义的影响,且仅从信号的一维角度提取特征,存在局限性。张安安等4使用伪魏格纳-威利时频分析计算得到振动信号的二维时频分布图,将其输入到搭建的诊断模型中,识别出了多种轴承故障模式。李长文等5直接将齿轮箱的原始一维振动信号经过格拉姆角域场变换后生成二维图像,作为诊断模型
11、的输入,极大提高了诊断精度。换言之,将一维振动信号变换为二维图像,可以将信号中的故障信息可视化,有助于分类器提取故障特征、识别故障类型。近年来,人们对于深度学习、神经网络技术的研究热度一直居高不下。得益于神经网络端到端的实现方式,其已经广泛应用于故障诊断领域。何宗博等6使用一维空洞卷积搭建神经网络模型,对轴承的内圈、外圈等故障模式进行识别,有着较高的准确率。郭文博等7使用融合了注意力机制的卷积神经网络模型对轴承的不同故障进行诊断,并通过实验对比验证了模型的有效性。但是,普通卷积神经网络诊断模型的内部通常是多个卷积层和池化层的堆叠,训练参数多、诊断效率低,且网络模型过深时还会出现训练梯度消失的问
12、题,在实际的旋转机械故障诊断中仍旧存在着不足。综上,本文提出了一种高效诊断旋转机械故障的方法。首先,结合二维图像高效表征振动信号故障信息的优势,使用马尔科夫变迁场(Markov Transition Field,MTF)可视化一维振动信号中蕴含的故障信息,生成二维特征图像;然后,使用轻量化的深度可分离卷积(Depth Separable Convolution,DSC)和残差设计搭建分类模型,用于提取二维图像中的故障特征,最终实现旋转机械的故障诊断。1 理论介绍1.1MTF序列编码本文采用MTF算法实现一维数据向二维图像的变换8。具体介绍如下:给定一维时间序列S=s1,s2,si,sn,对其进
13、行分箱运算。将S划分为Q个箱体,将每个si分配给对应的箱体qj(j 1,Q)。通过计算分位箱之间的跃迁来构造一个Q Q权重邻接矩阵W,可沿着时间轴通过1阶马尔科夫链来计算,即W=w11|P(St q1|St-1 q1)w21|P(St q2|St-1 q1)w1Q|P(St q1|St-1 qQ)w2Q|P(St q2|St-1 qQ)wQ1|P(St qQ|St-1 q1)wQQ|P(St qQ|St-1 qQ)(1)式中,wij为由qj箱体中的一个点后面跟着qi箱体中的一个点的概率计算所得;W为马尔科夫转移概率矩阵。但是,W并没有兼顾到时间序列S的分布与时间步长ti之间的依赖性,导致丢失的
14、信息过多。因此,定义了MTF来弥补该不足,即M=mij|s1 qi,s1 qjmij|s2 qi,s1 qjmij|s1 qi,sn qjmij|s2 qi,sn qjmij|sn qi,s1 qjmij|sn qi,sn qj(2)MTF中的mij表示qi到qj在时间轴上的转移概率。也就是说,将包含转移概率的矩阵W通过考虑箱体位置的变化转变为MTF矩阵;将qi到qj的转移概率分配到每一个mij的像素上,生成 MTF 编码图。mij|i-j=k表示时间间隔为k的数据点之间的转移概率。例如,mij|i-j=1表示沿时间轴进行一个跳步的跃变过程。MTF在实际编码当中,表现为信号的振动幅值波动越大,
15、转移概率越大,图像特征越明显。图1所示为某时间序列和相对应的MTF特征图像。图1时域波形和MTF特征图像Fig.1Time domain waveform and MTF feature image1.2DSC标准卷积存在参数过多、构建模型训练速度慢的问题,不利于网络模型的小型化和嵌入式使用,因此,Howard 等91704.04861提出了 DSC。DSC 主要在MobileNet系列中91704.0486110-11得到广泛应用。DSC将标准卷积分解为逐深度卷积和逐点卷积。逐深度卷积对输入特征图的不同通道进行特征提取,然后通过11的卷积核进行逐点卷积来融合不同通道中的信171第48卷息,此
16、种卷积运算可以在很大程度上减少所构建网络模型的参数量。对于标准卷积而言,假设输入特征图大小为C*H*W,卷积核尺寸为C*Dk*Dk,个数为N,则其参数量为N*C*Dk*Dk。相对应的逐深度卷积的参数量则为C*Dk*Dk。逐点卷积的卷积核大小为C*1*1,个数为N,则参数量为N*C。于是,可做出对比式为(C*Dk*Dk+N*C)N*C*Dk*Dk=1N+1D2k(3)由式(3)可知,若使用 3*3 的卷积核,忽略1N项,DSC的计算量约为标准卷积的1/9。由此可以发现,使用DSC来代替标准卷积,能够有效减少神经网络模型的参数量,降低模型的大小。1.3残差模块残 差 神 经 网 络(Residua
17、l Network,ResNet)在2016年被He等12提出,有效地解决了多个卷积层堆叠导致的训练梯度消失问题。其结构如图 2 所示。图2中,x为残差块的输入;H(x)为输出;F(x)为残差映射函数;ReLU为非线性激活函数;Weight layer为卷积层。2 MTF-ResDSCNN故障诊断模型残差深度可分离卷积神经网络(Residual Depth Separable Convolution Neural Network,ResDSCNN)分类模型包含6个DSC模块、1个全连接层、1个DropOut层、1个输出层,具体结构如图3所示。DSC模块由 DSC、BatchNorm、ReLU、
18、MaxPool 等 4 部分组成,其中,BatchNorm可保证模型的输入满足同一种分布,降低模型的拟合难度;DropOut层可预防模型在训练过程中出现过拟合13。该模型中间包含两个残差块,每个残差块由两个DSC模块组成。图3中,s为DSC模块的卷积核步长,c为模型通道数量。模型训练时使用的损失函数为交叉熵损失函数,使用Adam 算法作为优化器14,初始学习率为 0.001,weight_decay为0.000 1。训练过程中引入早停机制,当损失值在某一范围内波动时,停止训练。MTF-ResDSCNN 故障诊断流程如图 4 所示。首先,对采集到的振动信号进行样本切分,使用改进的集成经验模态分解
19、(Modified Ensemble Empirical Mode Decomposition,MEEMD)15对信号样本进行分解,将得到的IMF分量分别计算其和原信号样本的皮尔逊相关系数,当该系数的绝对值大于0.3时,认为两个变量之间具有相关性16。筛选与原信号样本的相关系数绝对值大于0.3的分量用于求和重构信号样本,可增强幅值波动,使得MTF编码生成的二维特征图像能够更加高效地表征重构样本中包含的故障信息。然后,使用训练集训练ResDSCNN模型,在达到收敛之后保存模型参数。最后,使用测试集来验证MTF-ResDSCNN故障诊断模型的性能。图2残差模块Fig.2Residual modul
20、e图3ResDSCNN模型Fig.3ResDSCNN model图4MTF-ResDSCNN故障诊断流程Fig.4Flow chart of MTF-ResDSCNN fault diagnosis172第2期胡孟楠,等:基于MTF-ResDSCNN二维图像的故障诊断方法3 实验与分析3.1实验设置为了评估MTF-ResDSCNN故障诊断模型对于旋转机械故障的诊断效果,在实验室行星齿轮故障诊断试验台上开展验证,试验台如图5所示。该试验台主要由电动机、联轴器、行星齿轮箱和磁粉制动器组成。图5行星齿轮箱试验台Fig.5Test bench of the planetary gearbox沿着齿厚方
21、向将齿轮均匀减少1 mm,模拟齿轮磨损;将轮齿截断,模拟断齿;将齿轮切缝,模拟齿轮裂纹。故障齿轮如图6所示。实验中电动机转速为1 500 r/min,采样频率为5 120 Hz,每个样本长度为4545=2 025,便于第3.2节中MTF编码的分箱运算。工况和数据集样本分布如表1所示。3.2数据预处理采集到的齿轮箱一维振动信号的幅值波动通常保持在一定范围内,数据点与点之间的转移概率较小,这在一定程度上会影响MTF表征故障信息。因此,使用MEEMD将振动信号样本分解为时间尺度由小到大、频率由高到低的一系列IMF分量和一个余项。筛选皮尔逊相关系数绝对值大于0.3的分量求和重构,增强信号的幅值波动,进
22、而增大点与点之间的转移概率,易于进行MTF编码。图7为某一故障样本的MEEMD分解图。求和重构信号波形图以及对应的MTF二维特征图像如图8所示。图8中,上方为表1数据集的5种工况下的某个样本重构信号的时域波形图,下方为与之对应的MTF特征图像。由图8可以发现,不同工况的特征图像之间的差异肉眼可辨。经过编码后的MTF二维特征图像具有唯一性,且映射的故障信息被直观地凸显出来,更利于 ResDSCNN 分类模型自适应地提取特征,精准地识别故障类型。3.3实验结果MTF-ResDSCNN故障诊断模型使用表1所示的5组训练集样本进行训练,模型结构如图3所示。将训练完毕的诊断模型使用测试集进行测试。测试过
23、程中,样本被随机打乱后进行多次测试,统计测试结果并求均值,绘制混淆矩阵图如图9所示。其中,工图7MEEMD分解图Fig.7Decomposition diagram of MEEMD(a)行星轮磨损 (b)行星轮裂纹(c)太阳轮磨损 (d)太阳轮断齿图64种故障齿轮Fig.64 kinds of faulty gears表1数据集分布Tab.1Data set distribution工况序号01234工况正常行星轮磨损行星轮裂纹太阳轮磨损太阳轮断齿训练(测试)样本数320(80)320(80)320(80)320(80)320(80)173第48卷况0、工况2的80个测试样本全部诊断正确;工
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