深度嵌入度量学习的机械跨工况故障识别方法_韩特.pdf
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1、传统数据驱动的机械装备故障诊断方法依赖目标工况下的完备数据,而装备实际运行工况复杂多变,难以预测,且数据获取困难。针对上述问题,提出了一种深度嵌入度量网络(Deep Embedding Metric Network,DEMN)的机械跨工况故障识别方法,该方法利用装备在已知工况下的数据学习鲁棒特征表示,建立适用于未知工况场景下的泛化智能故障识别模型。基于多尺度卷积神经网络(Multiscale Convolutional Neural Network,MCNN)获取故障信号的深度嵌入特征;用度量学习方法引导判别性特征学习,构建特征嵌入空间下的三元组损失(Triplet Loss,TL);利用粒子
2、群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)对间隔参数进行寻优。所提方法有效缩小装备健康状态类内距离、扩大类间距离,降低工况变化对健康状态映射关系的影响。实验结果表明,该方法在齿轮箱跨工况故障诊断实验中表现出良好的识别精度与泛化性能。关键词:故障诊断;齿轮箱;卷积神经网络;度量学习;跨工况中图分类号:TH165+.3;TH132.4 文献标志码:A 文章编号:1004-4523(2023)02-0565-09 DOI:10.16385/ki.issn.1004-4523.2023.02.028引 言机械装备如风力发电机、航空发动机等,正在朝着复杂化、精密化、大容量的
3、方向发展。时变转速、复杂载荷以及大冲击扰动等恶劣运行工况极易引发各类故障,严重影响了装备的安全性和可靠性。开发具有实时数据处理、分析、决策的状态监测与故障诊断系统对于提高机械装备安全可靠性具有重要的意义1。随着工业互联网技术的快速发展,传感器网络实时收集并存储机械装备运行数据,机械大数据的时代随之来临。近年来,结合数据驱动和人工智能技术的机械装备智能故障诊断理论方法得到了越来越广泛的研究与实践,为实时分析机械运行数据、监测装备健康状态提供了新的思路和解决途径23。其中,深度学习方法备受青睐。Zhao 等4系统综述了基于深度学习模型的机械健康状态监测方法,并结合刀具磨损开展案例研究。Khan 等
4、5围绕深度学习在装备健康管理中的应用发表综述文章。尽管深度学习的成功案例被不断报道,但将其灵活应用于机械装备故障诊断中仍然任重道远。现有研究通常基于两个假设:模型训练数据和布署场景中的测试数据遵从独立同分布;可以获取大量典型标记的故障数据进行模型训练。在工程实践中,上述假设往往难以成立,究其原因为机械装备运行工况复杂,如转速和负载多变。具体而言,机械监测物理量既携带了装备运行状态的信息,如性能和故障特征等,又包含工况信息。二者在监测信号中相互耦合。当运行工况发生改变,测试信号中的故障特征信息也随之变化6,即数据故障特征分布发生漂移。故障诊断模型训练数据与目标工况下的测试数据之间独立同分布的假设
5、很难满足;由于机械装备在实际运行环境中工况多变,诊断模型实际布署场景的运行工况未知且难以预测。目标工况下的可用数据获取困难,无法重新训练学习故障诊断模型。综上所述,机械装备复杂工况对智能故障诊断方法的有效性提出了挑战。亟需开展跨工况故障诊断方法研究,即在特定工况数据中构建诊断模型,并当工况发生改变时仍能够准确识别装备健康状态7。如何挖掘训练数据中的鲁棒特征表示,降低工况变化对健康状态映射关系的影响是跨工况故障诊断方法的核心问题。为了打破智能故障诊断中训练数据与测试数据独立同分布的假设,开发适应于跨工况乃至跨领域收稿日期:2021-09-28;修订日期:2021-11-29基金项目:国家自然科学
6、基金资助项目(51875375,72201152);中国博士后科学基金特别资助项目(2021T140370);中国博士后科学基金第69批面上资助项目(2021M691777)。振 动 工 程 学 报第 36 卷的灵活智能故障诊断方法,基于迁移学习的智能故障诊断方法应运而生89。Lu 等10首次在深度模型中考虑辅助域和目标域数据分布的最大均值差异(Maximum Mean Discrepancy,MMD)最小化,并在轴承与齿轮箱跨工况诊断实验中进行方法验证。Zhang等11利用 Wasserstein距离评估轴承在不同转速 下 数 据 分 布 的 差 异,以 对 抗 训 练(Adversaria
7、l Training,AT)的方式学习领域不变性特征表示,实现了在跨工况场景下的轴承故障迁移诊断。Chen等12提出了一种领域对抗迁移网络(Domain Adversarial Transfer Network,DATN),解决了旋转机械在不同转速条件和噪声环境下的跨工况故障诊断问题。迁移学习方法为不同工况下的诊断任务建立起桥梁,缓解模型对目标工况故障训练数据的依赖。但与此同时,该类方法在工程实践中依然存在一定局限性,即假设目标工况已知,且存在一定数据进行迁移学习,如少量标记故障数据或包含装备故障信息的无标记数据。针对上述问题,本文将从泛化建模角度开展机械装备跨工况故障诊断方法研究。仅利用已知
8、工况下的数据训练模型,重点关注模型在未知目标工况场景下的鲁棒性与泛化能力。提出了一种深度嵌入度量网络。在深度特征嵌入空间中,利用度量学习挖掘机械装备不同健康状态数据的内在判别结构,构建决策边界泛化的分类模型,准确识别未知目标工况下机械装备健康状态。1多尺度卷积神经网络1.1Inception单元模块深度学习通过构建多层网络结构以获取高度非线性空间变换能力。卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是深度学习中的最重要的模型之一。本文将在 CNN 框架下开展研究。CNN模型主要由前端卷积池化模块f进行特征学习和提取,并由后端分类模块C进行识别。传统 CNN
9、模型单个卷积层通常采用单一尺寸的卷积核。由于机械装备工况信息和故障信息的相互调制,工况变化会引起故障特征频率以及尺度的改变。单一尺度的卷积核无法有效捕获不同时间尺度下的故障特征表达,模型容易过拟合于特定工况训 练 数 据。受 GoogLeNet 中 的 Inception 单 元 启发13,可以将多个不同尺寸的卷积核集成,对信号进行卷积操作和多尺度特征提取。不同卷积核的输出最后被级联,传送至下一层。其结构如图 1所示,该模块分别采用了 11,13 和 15 的卷积核。值得注意的是:较大的卷积核适用于机械信号中的时间尺度较大的慢变分量,而较小的卷积核则能更加有效地提取信号中的瞬态成分;通道级联意
10、味着不同尺度特征的融合;使用 11卷积核可以改变通道数,降低特征维度;模块中通过嵌入最大池化操作,进一步增强模型鲁棒性。1.2基础网络模型设计基于上述 Inception 单元的多尺度特征提取,本文设计了一种多尺度卷积神经网络,用于不同工况下的机械信号故障特征学习。网络输入为原始一维时域信号。CNN 第一层作用类似于 Gabor 滤波器组,对原始信号在频域的不同尺度上进行特征提取。鉴于此,网络第一层采用 16通道的 1128大尺寸卷积核,提取信号中体现故障本质特征,如冲击、谐波等信息,捕获中低频段低层特征14。然后,网络包含两个多尺度特征提取模块。由于经过第一层大尺寸卷积核的特征仍然具有较高维
11、度,第一个多尺度特征提取模块首先分别采用 131 和 115 的长卷积核,然后采用 15 卷积核提取抽象特征组合。第二个多尺度特征提取模块采用了和 Inception 单元相同的参数设置。经过前端的多尺度特征提取,可以获取原始信号在深度模型中的特征嵌入。然后,采用全局平均池化(Global Average Pooling,GAP)对特征嵌入进行降维,并与输出层进行全连接,输出装备健康状态识别结果。所设计的网络结构及参数如图 2所示。2深度嵌入度量学习故障诊断方法2.1深度嵌入度量损失优化为了进一步建立对未知工况数据鲁棒的故障诊断模型,需要诱导深度网络学习具有强判别性和泛化能力的故障特征表示。本
12、文考虑在深度特征嵌入图 1 Inception单元模块结构示意图Fig.1 Illustration of Inception module566第 2 期韩特,等:深度嵌入度量学习的机械跨工况故障识别方法空间下引入度量学习方法。利用已知工况训练数据和机械健康状态监督信息,优化得到新的特征嵌入空间,使得同类样本特征之间距离缩小,不同类样本特征差异增大。在度量学习方法中,损失函数设计至关重要,其中,三元组损失应用较为广泛15。所谓三元组,即为包含锚点样本(anchor,xai)、正样本(positive,xpi)和负样本(negative,xni)的样本组(xai,xpi,xni)。其中,xai
13、与xpi为同类样本,xai与xni不属于同类样本。通过构造上述三元组,并输入到深度学习模型中,获 得 高 维 空 间 下 的 深 度 特 征 嵌 入(f(xai),f(xpi),f(xni),其中f()表示将原始样本映射到特征嵌入空间的函数。模型优化将缩小f(xai)与f(xpi)的类内距离,扩大f(xai)与f(xni)的类间距离。该过程可以表示为:|f(xai)-f(xpi)|22+|f(xai)-f(xni)|22(1)式中 表示间隔参数,保证三元组中类间距离大于类内距离。对于给定训练数据,可以构造三元组集合,三元组损失定义如下:Lt=1NtriNtr|f(xai)-f(xpi)|22-
14、|f(xai)-f(xni)|22+(2)式中 Ntr为三元组个数。本质上,对于特定机械健康状态,工况变化致使的数据分别漂移可视为样本的类内差异。基于此,在深度特征嵌入空间下考虑三元组损失优化可以有效降低工况变化对特征分布的影响,建立决策边界泛化的诊断模型,优化过程如图 3所示。如何构造合适的三元组对于模型训练至关重要。对于遍历得到的三元组集合中,可以分为以下三类:简单三元组(Easy triplets):自然满足式(1);半 难 三 元 组(Semihard triplets):由 下 式定义:|f(xai)-f(xpi)|22|f(xai)-f(xni)|22|f(xai)-f(xni)|
15、22(4)简单三元组对应的损失函数值为 0,因此将忽略此类三元组,重点优化半难和困难三元组度量距离损失。2.2深度嵌入度量网络在 MCNN 中考虑上述三元组损失,本文所提的DEMN 模型结构如图 4 所示。通过多尺度特征提取,获得原始信号的深度特征嵌入,随后分别计算由分类器模块输出的交叉熵损失与三元组度量损失。网络总体损失函数定义如下:L(f,c)=Lc+Lt+Lweight(5)式中 Lc为交叉熵损失项;Lt为三元组度量损失项,Lweight为网络参数正则化项,用以约束模型复杂度,避免过拟合;和为平衡系数,统一取 0.01;为模型参数。交叉熵损失计算公式如下:Lc=-1Ni=1Nj=1Nc1
16、 yi=j lg P(y?i=j|xi)(6)式中 N表示训练样本个数;Nc表示装备健康状态类别个数;(xi,yi)为训练样本和对应的健康状态标图 3 三元组损失优化示意图Fig.3 Illustration of triplet loss optimization图 2 多尺度卷积神经网络结构示意图Fig.2 Illustration of the MCNN architecture567振 动 工 程 学 报第 36 卷签;P(y?i=j|xi)为网络输出层预测样本xi属于第j类健康状态的概率。2.3度量间隔参数寻优度量损失优化目标中虽然只有间隔参数需要设定,但其选择直接影响模型性能。因此
17、,本文利用粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)进行自适应参数寻优。一般而言,适应度函数可以选用测试集样本准确率。由于跨工况故障诊断问题中的目标工况样本未知,需要利用已知训练数据构造适应度函数指导参数寻优。考虑到度量损失优化目标中的类内差异缩小、类间距离扩大可以有效降低模型分类诊断的不确定性,在交叉验证意义下,利用训练集样本健康状态概率分布的信息熵作为 PSO 算法的适应度函数。计算公式如下:fitness=-1Ni=1Nj=1NcP(y?i=j|xi)lg P(y?i=j|xi)(7)2.4跨工况故障诊断方法流程提出的深度嵌入度量学习故障诊断方法流程如图
18、 5所示,详细实验步骤如下:(1)利用振动传感器获取机械装备关键部件处的振动信号,并进行降噪、归一化等预处理。将振动信 号 切 割 成 固 定 大 小 的 样 本,为 输 入 DEMN 做准备。(2)将已知工况条件下的数据用于模型训练。待模型训练完毕,测试样本为布署场景监测数据。实际布署场景运行工况未知,假设不同于训练数据来源工况。(3)利用一维多尺度卷积神经网络进行原始数据自适应特征提取,获取深度特征嵌入。(4)利用 PSO 算法对三元组损失中的间隔参数进行寻优。(5)基于获取的最优间隔参数,在已知工况数据中训练 DEMN模型。(6)将目标工况下的测试样本输入训练完成的模型中,得到故障诊断结
19、果。3齿轮箱故障诊断实验验证为了验证本文提出的 DEMN 模型对机械跨工况故障识别的有效性与优越性,以工业齿轮箱为对象,分别采用预诊断与健康管理(Prognostics and Health Management,PHM)协会公开的定轴齿轮箱数据16、清华大学故障诊断实验室的 HS200行星齿轮箱数据7和 HDFD03X 转子齿轮故障模拟实验台的行星齿轮故障数据进行实验验证和对比分析。图 4 深度嵌入度量网络Fig.4 Deep embedding metric network图 5 所提诊断方法流程图Fig.5 Flowchart of the proposed fault diagnosi
20、s method568第 2 期韩特,等:深度嵌入度量学习的机械跨工况故障识别方法3.1跨工况故障诊断实验案例PHM 齿轮箱故障数据集:该数据集实验装置如图 6所示。齿轮箱为两级直齿齿轮箱。齿轮箱振动信号由安装在箱体上的加速度传感器测量获得。本文选取靠近输出端的加速度信号进行分析。信号采样频率为 66.67 kHz。经过预处理切割的单个样本包含 4096 采样点。齿轮箱输出轴转频分别为 30,35,40,45 和 50 Hz。实验采集了 8 种齿轮箱健康状态下的运行数据,包括健康和 7种故障类型,详细健康状态描述见参考文献 16。根据实验输入轴转速,设计了 3 个跨工况故障诊断实验 E1E3,
21、如表 1 所示。以 E1 为例,表示利用 40,45,50 Hz工况下的数据训练模型,利用 30,35 Hz工况下数据测试模型效果。清华大学齿轮箱故障数据集:第二个案例基于作者开展的行星齿轮箱故障模拟实验展开7。所采用的齿轮箱型号为 HS200 减速机。该齿轮箱为单级行星齿轮结构,减速比为 3.57。利用电机驱动齿轮箱,输出端连接风力机风轮作为负载。齿轮箱振动信号由箱体上水平和竖直方向的加速度传感器进行测量收集,信号采样频率为 20 kHz。经过预处理切割的单个样本包含 4096采样点。实验装置如图 7所示。实验采集了 9个不同健康状态的齿轮箱振动信号。齿轮箱健康状态描述如表 2所示。齿轮箱输
22、入轴转速范围为 2040 Hz,设计了 2个跨工况故障诊断实验 E4和 E5,如表 1所示。北京交通大学齿轮箱故障数据集:第三个案例数据来源于北京交通大学轨道交通智能检测技术研究所的 HDFD03X 转子齿轮故障模拟实验台。实验装置如图 8 所示。齿轮箱由电机驱动,输出端负载由制动加载器提供。实验选取了齿轮箱上水平和竖直两个方向的加速度信号进行分析,信号采样频率 为 20 kHz。经 过 预 处 理 切 割 的 单 个 样 本 包 含2048 采样点。电机转速为 2000 r/min,负载分别为0,3 和 5 N。实验对 5 种齿轮箱健康状态进行识别,分别为健康,太阳轮磨损,行星轮断齿,行星轮
23、裂纹,行星轮点蚀。根据不同负载状态,设计了 2 个跨工况故障诊断实验 E6和 E7,如表 1所示。3.2模型参数及对比研究本文提出的 DEMN 由 MCNN 基础网络和深度图 6 PHM 齿轮箱故障数据实验台Fig.6 The test rig of PHM gearbox fault dataset表 1 跨工况故障诊断实验设置Tab.1 Settings of diagnostic experiments across different working conditions实验编号E1E2E3E4E5E6E7训练集工况40,45,50 Hz30,35,40 Hz30,40,50 Hz30
24、,35,40 Hz20,25,30 Hz0,5 N0,3 N测试集工况30,35 Hz45,50 Hz35,45 Hz20 Hz40 Hz3 N5 N健康状态8类9类5类样本数训练集4000(5008)4500(5009)2500(5005)测试集800(1008)900(1009)500(1005)图 7 HS-200齿轮箱故障数据实验台Fig.7 The test rig in HS-200 gearbox fault dataset表 2 HS200齿轮箱健康状态描述Tab.2 Health condition descriptions of HS200 gearbox齿轮箱编号1234
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