基于CWGAN-GP与CNN的轴承故障诊断方法.pdf
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1、计算机与现代化JISUANJI YU XIANDAIHUA2023年第7期总第335期0引言近年来,运用机器学习的智能故障诊断和模式识别技术在机械故障诊断领域受到广泛关注。由于现代工业环境越加复杂,一些轴承故障特征难以人工提取,使得基于人工选择特征的经典机器学习方法有时会给出不准确的分类结果。目前,许多具有自动特征提取能力和强分类能力的深度学习算法已成功地诊断了轴承故障,并取得了一定的成果1。2016年第一次发布基于CNN的轴承故障诊断论文2。在接下来的3年里,使用相同技术的论文3-4呈现井喷式发展。此外,其他的深度神经网络也已成功运用于故障诊断中,如深度置信网络(Deep BeliefNet
2、work,DBN)5、递归神经网络(Recurrent NeuralNetwork,RNN)6、自编码器(Sparse Auto Encoder,SAE)7、生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)8等。尽管上述研究取得了可喜的成果,但在轴承故障诊断领域仍存在数据采集困难、数据噪声大等问题。机器学习算法在无法获得大量有效的训练数据样本时,很难达到极高的分类精度。本文针对此问题,将条件生成对抗网络(CGAN)和基于梯度惩罚Wasserstein 距离的生成对抗网络(WGAN-GP)结合,提出CWGAN-GP并构建卷积神经网络(CNN)以进行故障模式识
3、别。收稿日期:2022-04-27;修回日期:2022-09-06基金项目:国家自然科学基金资助项目(51705531)作者简介:江蕾(1994),女,安徽安庆人,硕士,研究方向:故障诊断,E-mail:;通信作者:唐建(1977),女,副教授,博士,研究方向:机械装备智能感知与信息处理,E-mail:lgdx_;杨超越(1995),男,陕西渭南人,硕士,研究方向:故障诊断,E-mail:;吕婷婷(1989),女,硕士,研究方向:装备管理与保障,E-mail:LTT。基于CWGAN-GP与CNN的轴承故障诊断方法江蕾,唐建,杨超越,吕婷婷(陆军工程大学野战工程学院,江苏 南京 210004)文
4、章编号:1006-2475(2023)07-0001-06摘要:针对在实际工作过程中轴承故障样本数偏少且不均衡的问题,提出一种基于条件 Wasserstein 生成对抗网络(CWGAN-GP)和卷积神经网络(CNN)的轴承故障诊断方法。首先,通过结合条件生成对抗网络(CGAN)和基于梯度惩罚Wasserstein距离的生成对抗网络(WGAN-GP),构建CWGAN-GP生成对抗网络;然后,将少量轴承故障的数据样本输入CWGAN-GP中,以得到与原始样本相似的高质量样本,待网络达到纳什均衡时将生成样本和原始样本混合,产生新的样本集;最后,将新样本集输入卷积神经网络学习样本特征进行故障诊断。实验结
5、果表明,本文提出的诊断方法准确度超过99%,高于其他诊断方法,有效提高了诊断精度,增强了其泛化能力。关键词:故障诊断;深度学习;轴承;生成对抗网络;卷积神经网络中图分类号:TP202文献标志码:ADOI:10.3969/j.issn.1006-2475.2023.07.001Bearing Fault Diagnosis Based on CWGAN-GP and CNNJIANG Lei,TANG Jian,YANG Chao-yue,LYU Ting-ting(College of Field Engineering,Army Engineering University,Nanjing
6、210004,China)Abstract:Aiming at the problem that the number of bearing fault samples is small and unbalanced in the actual work process,abearing fault diagnosis method based on Conditional Wasserstein Generative Adversarial Network(CWGAN-GP)and Convolutional Neural Network(CNN)is proposed.First,a CW
7、GAN-GP generative adversarial network is constructed by combining conditional generative adversarial network(CGAN)and gradient penalized Wasserstein distance-based generative adversarial network(WGAN-GP).Then,a small number of bearing fault data samples are input into CWGAN-GP,in order to obtain hig
8、h-quality samples similar to the original samples.When the network reaches the Nash equilibrium,the generated samples and theoriginal samples are mixed to generate a new sample set.Finally,the new sample set is input into the convolutional neural network to learn the sample features for fault diagno
9、sis.The experimental results show that the diagnostic accuracy of the diagnosticmethod proposed in this paper exceeds 99%,which is higher than other diagnostic methods,effectively improving the diagnosticaccuracy and enhancing its generalization ability.Key words:fault diagnosis;deep learning;bearin
10、g;generative adversarial network;convolutional neural network计算机与现代化2023年第7期1CWGAN-GP原理及特点1.1WGAN-GP原理及特点生成对抗网络(GAN)由2个部分组成,其中生成器(generator)以随机噪声Z作为输入,而判别器(discriminator)以原始样本或生成样本作为输入9。生成器是以得到更贴近于实际的样本数据为目的,而判别器的目标则是鉴定是否为生成样本。模型的最终目标是在没有影响双方参数的前提下,既提高判别器判断的准确性又获得一个连判别器也无法辨别的生成样本。G和D的函数如下:minmaxExPr
11、logD(x)-EzPzlogD(g(z)(1)其中,x表示真实的数据,D(x)表示判别器对真实数据的判断结果,D(g(z)表示判别器对于假数据的判断结果。然而,上述方法存在一系列问题,例如训练不稳定且梯度容易消失。WGAN10引入Wasserstein距离解决了上述问题。Wasserstein距离定义如下:W(Pr,P)=inf(Pr,P)E(x,y)x-y(2)其 中 Pr和 P是 原 始 数 据 和 生 成 数 据 的 分 布,(Pr,P)代表联合分布。和GAN相比较,WGAN克服了训练不稳定的问题,但它必须满足Lipschitz连续性,且WGAN很容易出现梯度消失和梯度爆炸,因此提出了
12、 WGAN-GP11。WGAN-GP是通过增加一个梯度惩罚项来解决上述问题,它比标准的WGAN收敛速度更快,而且不需要进行参数调整12。梯度惩罚项的定义如下:GP=Expx (xD(x)2-1)2(3)其中,GP为梯度惩罚项,Px表示x的分布,xD(x)表示判别器梯度。1.2CWGAN-GP模型设计因为GAN执行无监督训练,它所产生的数据类别不易控制。本文从条件生成对抗网络中得到启示,加入了条件变量y来引导数据生成。损失函数如下:L(G)=-ExPxD(x|y)(4)L(D)=-ExPrD(x|y)+ExPxD(x|y)+ExPx xD(x|y)p-12(5)条件变量y即为数据的标签。本文选择
13、的标签是故障模式,即将标签数据和振动信号样本一起输入生成器,使生成器在标签引导下生成新样本,再将新样本与原始真实数据样本及标签一起输入判别器。CWGAN-GP构架如图1所示。图1CWGAN-GP网络结构2卷积神经网络原理及特点1998年,Lecun等人13提出了LeNet-5,其和现在经常使用的 CNN 已别无二致。典型 CNN 包括输入层、交替卷积层与池化层和全连接层14。其中卷积层与池化层对输入数据进行特征学习(卷积层与池化层结构如图2所示),全连接层与分类器执行分类任务。CNN能够对故障进行有效的诊断与辨识。图2卷积层与池化层结构2.1卷积层与常规神经网络为全局感知不同,CNN是一个局部
14、连接和参数共享的系统15。每个卷积层输出特征面大小满足以下关系:o=(i-CWCI+1)(6)其中,o表示输出特征面的大小,i表示输入特征面大小,CW表示卷积核大小,CI表示卷积核在其上一层步长。卷积层中可训练参数CP满足:CP=(iMap CW+1)oMap(7)其中,CP为可训练参数数目,iMap为卷积层输入特征面个数,oMap为卷积层输出特征面个数,1为偏置。设卷积层输入特征面m第h个神经元输出值为xinmh,输出特征面n第k个神经元输出为xoutnk,则:xoutnk=f(xin1h w1(h)n(k)+xin1(h+1)w1(h+1)n(k)+xin1(h+2)w1(h+2)n(k)
15、+bn)(8)其中,bn表示偏置值,wm(i)n(j)为输入特征面m的第i个神经元与输出特征面n的第j个神经元的连接权值,f为激活函数。2.2池化层池化层神经元对从卷积层得到的特征数据进行池化操作16。最大池化为最常采用的池化类型,亦为本文中采用的池化方式,池化层的表达式如下:toutnl=f(tinmq,tinm(q+1)(7)其中,toutnl表示池化层中第n个输出特征面第l个神经元输出,tinmq表示池化层中第m个输入特征面第q个神经元输入,f表示取最大值函数。2.3全连接层全连接层把全部局部特征变换成全局特征得到网络输出。全连接层中每个神经元通过激活函数连接到上一层并将二维特征映射变换
16、成一维特征向量条件y随机噪声真实数据生成器判别器数据真实数据生成数据判别结果逆向反馈与学习 nnm22023年第7期进行分类处理17。3基于 CWGAN-GP 和 CNN 的轴承故障诊断方法针对轴承故障数据较少的情况,本文提出一种CWGAN-GP 与 CNN 相结合的故障诊断方法。首先在CWGAN-GP中输入轴承振动信号,通过生成器与判别器对抗训练对原始样本进行数据增强。将生成的样本和原样本复合后的数据样本在CNN中进行特征提取与故障分类,得出故障诊断结果。具体流程如图3所示。图3故障诊断流程图3.1模型参数说明本文搭建的CWGAN-GP+CNN诊断模型共分为2个部分:运用CWGAN-GP生成
17、故障样本;CNN进行故障分类。CWGAN-GP的生成器和判别器都在输入时连接标签数据,通过条件指引生成结果。生成器包括1个全连接层和4个反卷积网络,对每层的输出均采用了批量归一化(Batch Normalization,BN)18的方法来避免梯度弥散。判别器包括4个卷积网络和1个全连接层。激活函数的选用如表1所示。在全连接层中加入了随机丢弃节点(Dropout)19、权重衰减(weight decay)20以避免过拟合情况的出现。初始学习率为0.001,并通过Adam算法优化参数,可以自适应地调节在训练中的学习率。网络结构参数如表1所示。CNN由5个卷积层构成,第1层为经过优化算法训练后得到的
18、大卷积层,而其他卷积层的卷积核尺寸均为31。每层卷积运算后,均经过批量归一化处理过程,然后进行21的最大池化。CNN网络用ReLU激活函数,学习率为0.001。CNN网络结构参数如表2所示。表1CWGAN-GP网络结构参数部件生成器判别器网络层反卷积1反卷积2反卷积3反卷积4全连接卷积1卷积2卷积3卷积4全连接激活函数ReLUReLUReLUReLUTanhLeakyReLULeakyReLULeakyReLULeakyReLUSigmoid尺寸44444444步长12222222BN5122561286464128256512表2CNN网络结构参数编号12345678910网络层卷积1池化1
19、卷积2池化2卷积3池化3卷积4池化4卷积5池化5卷积核大小/步长641/16121/2131/1121/2131/1121/2131/1121/2131/1121/21卷积核数目/个16163232646464646464输出128166416643232323264166416648648644643.2实验数据CWRU数据集(凯斯西储大学数据集)是验证机器学习(ML)和深度学习(DL)算法性能的基本数据集21。本文在(CWRU)轴承数据集中选择了轴承转速 1750 r/min、采样频率为 12 kHz 的深沟球轴承SKF6205的健康和故障数据作为原始实验数据。在6点钟方向配置传感器,共选
20、择3种故障状态:滚动体故障、内圈故障、外圈故障。故障大小分别为0.007 in、0.014 in和0.021 in。具体参数情况如表3所示。表3CWRU数据集参数标签0120120123故障尺寸/in0.0070.0140.021故障状况滚动体故障B内圈故障IR外圈故障OR滚动体故障B内圈故障IR外圈故障OR滚动体故障B内圈故障IR外圈故障OR正常数据数量1215561122136112141011219911121846112184611221361121846112228114839031开始构建CWGANGP网络模型并初始化网络参数训练CWGANGP生成器和判别器是否达到纳什均衡将生成样
21、本与原始样本混合组成新样本构建CNN网络并初始化网络参数训练CNNCNN是否收敛训练完成并输出诊断结果结束否是否是江蕾,等:基于CWGAN-GP与CNN的轴承故障诊断方法3计算机与现代化2023年第7期 幅值 幅值 本文所选取的样本长度为 896,每类型故障各500个样本,不同类型故障状态的70%的样本当作训练数据集,20%当作测试数据集,10%作为验证数据集,共生成各1000个样本。再用原始数据和生成数据的混合数据即各类故障各1500个样本来训练CNN分类器,再在测试集上运用生成的模型进行测试。分类准确性的测试结果表明生成数据的质量。3.3生成样本真实性检验经过CWGAN-GP网络训练的生成
22、样本与真实样本的频谱图如图4所示。从图4可以看出,虽然生成样本与真实样本频谱不尽相同,部分峰值处未能完全拟合,但其总体分布趋势基本相同,可认为CWGAN-GP学习到了故障样本大部分特征。(a1)滚动体故障真实样本(b1)滚动体故障生成样本(a2)内圈故障真实样本(b2)内圈故障生成样本(a3)外圈故障真实样本(b3)外圈故障生成样本图4生成样本与真实样本频域特性对比为 进 一 步 检 验 生 成 样 本,用 T-SNE(T-distributed Stochastic Neighbor Embedding)22对 真实样本和生成样本的特征进行可视化处理,对比分布情况评估生成样本真实性。由图5可
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