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基于多源信号融合的滚动轴承故障诊断方法

2024-09-02 49 上传者：管理员

摘要：【目的】解决滚动轴承故障单模态信号的诊断方法精度不理想，且易被单模态信号噪声误导的问题。【方法】提出了一种融合多模态传感器信号的新方法。从原始振动信号和电流信号中提取特征，利用基于1D-CNN的网络进行融合。利用非线性最大相关损失函数进行约束，提取模态共同特征。在Paderborn轴承故障数据集上对该方法进行验证。【结果与结论】融合多模态传感器信号的轴承故障诊断方法，可以实现端到端的故障诊断，诊断准确率能达到98%以上。

关键词：
双路1D-CNN
多源信号
故障诊断
轴承
非线性最大相关
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轴承是旋转机械的重要组成部分，也是较易损坏的部件之一[1]。农业机械设备是农业高效发展的重要支撑，现代农业机械设备工作环境恶劣，设备极易发生故障，并且主要原因是轴承故障[2]。轴承的故障诊断是农机维修和保养的重要环节，做到准确快速地对设备进行诊断对农业生产具有重大意义。近年来，深度学习作为机器学习发展较快的子领域，显示出强大能力，在故障诊断中的应用日益增多。与传统方法相比，深度学习通过深度网络逐层自动提取和分类特征，无需人工干预和依赖专家知识。目前用于轴承故障诊断的深度学习方法主要有支持向量机（SVM）、深度置信网络、循环神经网络和卷积神经网络（CNN)[3]。卷积神经网络凭借着其自动特征提取、参数共享、平移不变性和可组合性等特点在模式识别和医学工程等领域得到了广泛的应用。近年来，有学者试图使用CNN来处理轴承故障信号。龚俊等[4]将原始信号通过同步压缩小波变换（SWT）转换为图像后，输入改进的卷积神经网络中训练。实验表明，SWT和卷积神经网络结合的方法准确率较高。宁方立等[5]提出一种短时傅里叶变换、卷积神经网络和Vison Transformer相结合的轴承故障诊断方法。结果表明，该方法对于轴承故障诊断准确率较高。刘万宇等[6]提出了WDCNN-DLSTM模型，该模型将CNN和LSTM通过连接层融合，优势互补，提高了模型的判别能力，相较于其他模型有更高的精度。

然而，目前大多数轴承故障诊断方法是基于单模态测量的，使用单模态传感器进行故障诊断往往无法考虑到故障的复杂性。因此，为解决上述问题，本文提出一种基于非线性最大相关约束的双路CNN故障诊断方法。首先构建CNN模型，提取振动信号和电流信号特征，在特征级进行融合。为了获得两个模态的特征向量之间的非线性最大相关，构造神经网络非线性最大相关损失函数LHGR，通过网络训练参数反向传播获得最优化特征，最大化两个模态中共同的故障信息，抑制不相关信息，最终实现故障的准确识别。

1、方法

1.1 双路CNN模型的建立

基于CNN的基本原理，本文提出了一种新的1D-CNN结构思路，用于轴承故障信号的特征提取和分类。在1D-CNN算法中，归一化后的原始数据直接导入到1D-CNN中，1D-CNN具有强大的特征提取能力，通过1D-CNN的交替卷积层和池化层可以自动提取隐藏在原始数据中的非线性特征，并在全连接层完成自适应特征学习。这样，1D-CNN算法就消除了传统算法中手动提取特征的过程，实现了端到端的信息处理。

如图1所示，构建双路1D-CNN模型结构。它由5个卷积层、5个池化层（图中省略了卷积和池化的2～4层）、2个全连接层和1个Softmax层组成，卷积层之间插入批量归一化加速模型训练，减少过拟合。经过第一个卷积层后，信号被转换成一组特征映射，然后通过最大池化层进行下采样。将最后一个池化层的特征连接到全连接层，然后由ReLU函数激活并转移到Softmax层。该模型用于提取振动和电流信号特征并融合，是两路对称结构。

图1 双路1D-CNN模型

1.2 非线性最大相关约束

近几年，有学者引入了非线性相关性度量方法，如核典型相关分析（KCCA)[7]、距离相关分析（DCor)[8]、希尔伯特—施密特独立性准则（HSIC和CHSIC)[9]、Hirschfeld-Gebelein-Rényi (HGR)[10]。与其他非线性相关性度量方法相比，HGR能够正确测量线性和非线性关系的归一化程度，且能够处理多维随机变量，对边际分布的变化不敏感，适用于更复杂的非线性数据关系。因此，本文引入非线性最大相关约束构造损失函数（Soft＿HGR＿Loss)[11]，在神经网络决策融合阶段优化特征融合向量的相关性和表征能力，更准确地反映融合特征之间的潜在关联。Soft＿HGR损失定义如下：

为了简化表述，其算法伪代码如表1所示。

2、实验验证

2.1 数据集描述

德国帕德博恩轴承数据集于2016年公开发布，采集了四种工况下故障轴承的振动信号和电机电流信号[12]。轴承一共有外圈故障（OR）、内圈故障（IR）和内外圈复合故障（OR+IR）三种故障类型。故障也分人工损伤和真实损伤。本文选取转速为900 r/min，负载为0.7 N·m，径向力为1 000 N的工况条件，并选择真实损伤下的三种故障类型数据和无故障数据进行实验验证。

2.2 结果分析

完成数据选择后，对数据进行预处理。选取采样窗口长度为1 024，并按30%重叠率进行样本扩充，增强数据以提高模型学习能力。将原始数据进行归一化后，输入到双路CNN模型中进行训练。同时提取第五层池化层的特征，作为LHGR损失的输入，经过神经网络学习后能够最大化特征之间的关联性，挖掘振动信号和电流信号的故障特征，抑制不相关特征。将样本输入到模型中训练后得到如图2所示的精度曲线，最终准确率能达到98%以上。

表1 LHGR伪代码实现流程

模型训练完成后，输出混淆矩阵。分析各类模型中的预测结果，混淆矩阵如图3所示。该方法对正常类型的识别率达100%，总体识别率达98.03%。

为了讨论噪声环境下模型的诊断准确性，对原始数据集加入噪声，验证在SNR=-10 dB、SNR=-6 dB、SNR=-3 dB、SNR=0 dB、SNR=3 dB、SNR=6 dB六种不同的信噪比下模型诊断的准确率，结果如图4所示。实验结果表明，在多种噪声干扰的情况下该方法仍然能保持较高的准确率。

图2 训练迭代过程

图3 混淆矩阵

图4 抗噪性分析

3、结论

本文提出了一种基于非线性最大相关约束的双路1D-CNN故障诊断方法，该方法采用德国帕德博恩轴承数据集中的振动信号和电流信号作为模型的输入，结合非线性最大相关约束方法对轴承故障进行诊断。实验结果表明，该方法能够将两种模态的特征融合起来，通过LHGR损失能够找到两种模态携带的共同信息并使之最大化，避免了噪声或不相关的特征干扰，通过加入不同信噪比，验证了模型具有较好的抗噪能力，达到了较高的诊断精度，实现了端到端的故障诊断。

参考文献:

[2]尹永芳,鲁力群,赵静,等.拖拉机全动力换挡自动变速器技术应用现状与展望[J].拖拉机与农用运输车,2019,46(2):1-5.

[3]刘磊,李舜酩,陆建涛.基于卷积神经网络的旋转传动部件故障诊断综述[J].机械设计,2022,39(10):1-8

[4]龚俊,张月义,陈思戢,等.基于SWT与改进卷积神经网络的轴承故障诊断[J].现代电子技术,2024,47(6):68-74.

[5]宁方立,王珂,郝明阳.融合CN N和ViT的声信号轴承故障诊断方法[J].振动与冲击,2024,43(3):158-163+170.

[6]刘万宇,李宇鹏,石怀涛,等.基于W DCN N-DLST M的滚动轴承故障诊断方法[J].科学技术与工程,2023,23(13):5522-5529.

文章来源:莫炯豪,张伯虎.基于多源信号融合的滚动轴承故障诊断方法[J].南方农机,2024,55(17):150-152.