大数据 下 机械 装备 故障 的 深度 迁移 诊断 方法
雷亚国 杨彬 杜兆钧 吕娜
西安 交通 大学 现代 设计 及 转子 轴承 系统 教育部 重点 实验室
机械 工程 学报 2019 ( 07 )

摘要 ： 机械 故障 智能 诊断 是 大数据 驱动 下 保障 装备 安全 运行 的 重要 手段 。 为 准确 识别 装备 的 健康 状态 , 智能 诊断 需要 依靠 充足 的 可 用 监测 数据 训练 智能 诊断 模型 。 而 在 工程 实际 中 , 机械 装备 的 可 用 数据 稀缺 , 导致 训练 的 智能 诊断 模型 对 装备 健康 状态 的 识别 精度 低 , 制约 了 机械 故障 智能 诊断 的 工程 应用 。 鉴于 实验室 环境 中 获取 的 装备 可 用 数据 充足 , 即 数据 的 典型 故障 信息 丰富 、 健康 标记 信息 充足 , 且 此 类 数据 与 工程 实际 装备 的 监测 数据 间 存在 相关 的 故障 信息 , 提出 机械 装备 故障 的 深度 迁移 诊断 方法 , 将 实验室 环境 中 积累 的 故障 诊断 知识 迁移 应用 于 工程 实际 装备 。 首先 构建 领域 共享 的 深度 残 差 网络 , 从 源自 不同 机械 装备 的 监测 数据 中 提取 迁移 故障 特征 ; 然后 在 深度 残 差 网络 的 训练 过程 中 施加 领域 适 配 正则 项 约束 , 形成 深度 迁移 诊断 模型 。 通过 实验室 滚动 轴承 与 机车 轴承 的 迁移 诊断 试验 对 提出 方法 进行 验证 , 试验 结果 表明 : 提出 方法 能够 运用 实验室 滚动 轴承 的 故障 诊断 知识 , 识别 出 机车 轴承 的 健康 状态 。
基金 ： 国家 自然 科学 基金 ( 61673311 ) ; NSFC - 浙江 两化 融合 联合 基金 ( U1709208 ) ; 中组部 “ 万 人 计划 ” 青年 拔尖 人才 支持 计划 资助 项目
关键 词 ： 机械 装备 ; 机械 故障 智能 诊断 ; 深度 学习 ; 迁移 学习
作者 简介 ： * 雷亚国 ( 通信 作者 ) , 男 , 1979 年 出生 , 博士 , 教授 , 博士 研究生 导师 。 主要 研究 方向 为 大数据 智能 故障 诊断 与 寿命 预测 、 机械 状态 健康 监测 与 智能 维护 、 机械 系统 建模 与 动态 信号 处理 。 E-mail : yaguolei@mail.xjtu.edu.cn ;
收 稿 日期 ： 2018-06-29

0 前言
随着 工业 互联网 、 物联网 技术 的 快速 兴起 与 蓬勃 发展 , 机械 装备 的 多 源 传感器 网络 密集 排 布 、 监测 数据 交互量 与日俱增 , 使 机械 故障 诊断 步入 “ 大数据 ” 时代 , 这 为 全面 掌握 装备 的 健康 服役 状态 提供 了 大 信息 、 大 知识 , 而 如何 有效 挖掘 机械 大数据 背后 的 潜在 价值 成为 大数据 驱动 下 保障 装备 安全 运行 的 前沿 热点 与 研究 难点 [ 1 ] 。
故障 智能 诊断 通过 自动 提取 机械 监测 数据 中 隐含 的 故障 信息 , 智能 识别 装备 的 健康 状态 , 成为 大数据 下 保障 机械 装备 安全 运行 的 重要 手段 。 近年 来 , 涉及 机械 故障 智能 诊断 的 相关 研究 层出不穷 [ 2 - 4 ] , 然而 , 这些 研究 一般 基于 可 用 监测 数据 充足 的 假设 , 即 要求 用于 智能 诊断 模型 训练 的 机械 监测 数据 : 典型 故障 信息 丰富 、 健康 标记 信息 充足 。 在 工程 实际 中 , 上述 假设 却 很 难 满足 , 原因 在于 工程 实际 装备 的 监测 数据 具有 如下 特点 : ( 1 ) 价值 密度 低 , 装备 长期 处于 正常 的 运行 状态 , 因此 , 正常 状态 下 获取 的 监测 数据 多 , 而 故障 状态 下 获取 的 监测 数据 少 , 使得 监测 数据 中 的 信息 重复性 高 、 典型 故障 信息 缺失 ; ( 2 ) 可 利用率 低 , 装备 在 长期 运行 过程 中 , 积累 了 海量 监测 数据 , 但 其中 仅 有 极 少数 监测 数据 对应 的 装备 健康 状态 已知 , 可 用于 训练 智能 诊断 模型 。 多数 监测 数据 需要 标记 健康 状态 , 而 标记 数据 代价 高昂 , 如 不 可 频繁 停机 自检 故障 、 人工 标记 数据 费时 费力 , 致使 监测 数据 的 健康 标记 信息 匮乏 。 综 上 原因 , 工程 实际 中 获取 的 机械 装备 可 用 数据 稀缺 , 难以 训练 并 获得 对 装备 健康 状态 识别 精度 高 的 智能 诊断 模型 。 研究 和 利用 先进 的 新 理论 和 新 技术 解决 可 用 数据 稀缺 这 一 问题 , 是 机械 故障 智能 诊断 的 研究 成果 向 工程 应用 转化 的 关键 所在 。
近年 来 , 迁移 学习 受到 国内外 学者 的 广泛 关注 与 研究 。 根据 《 中国 机器 学习 白皮书 》 定义 [ 5 ] : 迁移 学习 是 运用 已 存有 的 知识 对 不同 但 相关 领域 问题 进行 求解 的 一 种 新 的 机器 学习 方法 。 该 技术 能够 解决 可 用 训练 样本 稀缺 的 学习 问题 , 并 已经 在 图像 识别 [ 6 ] 、 语音 识别 [ 7 ] 、 文本 识别 [ 8 ] 等 领域 成功 应用 。 在 机械 故障 智能 诊断 领域 , 迁移 学习 逐渐 开始 受到 研究 人员 的 关注 。 陈超 等 [ 9 ] 提出 基于 辅助 数据 的 改进 LSSVM 迁移 学习 策略 , 弥补 了 不同 工 况 下 轴承 可 用 数据 不足 的 缺陷 , 提高 了 轴承 故障 的 诊断 精度 ; LU 等 [ 10 ] 建立 领域 适配 智能 诊断 模型 , 实现 了 不同 工 况 之间 滚动 轴承 的 健康 状态 识别 。 上述 研究 成果 表明 : ( 1 ) 利用 已 有 机械 的 故障 诊断 知识 能够 识别 具有 相关 故障 信息 机械 的 健康 状态 ; ( 2 ) 缩小 因 变 工 况 、 不同 测试 环境 等 因素 引入 的 数据 分布 差异 是 迁移 学习 应用 于 故障 智能 诊断 的 关键 。 然而 , 以上 研究 均 局限 于 同 一 机械 装备 在 不同 运行 工 况 间 的 迁移 诊断 任务 , 其 方法 的 有效性 建立 在 一定 假设 下 : 同 一 装备 在 某 一 工 况 下 获取 的 可 用 数据 充足 , 这 与 工程 实际 装备 的 监测 数据 特点 不 符 , 难以 适应 和 满足 机械 故障 智能 诊断 的 工程 应用 需求 。
针对 以上 不足 , 本 文 考虑 到 实验室 环境 中 , 机械 装备 的 监测 数据 具有 典型 故障 信息 丰富 、 健康 标记 信息 充足 的 特点 , 且 此 类 数据 与 工程 实际 装备 的 监测 数据 间 存在 相关 故障 信息 , 若 能 取 实验室 中 试验 装备 的 监测 数据 之 “ 长 ” 弥补 工程 实际 装备 的 监测 数据 之 “ 短 ” , 则 可望 放宽 可 用 数据 充足 的 假设 对 机械 故障 智能 诊断 研究 的 限制 。 因此 , 提出 机械 装备 故障 的 深度 迁移 诊断 方法 。 该 方法 通过 构建 领域 共享 的 深度 残 差 网络 , 提取 源自 试验 装备 与 工程 实际 装备 监测 数据 中 的 迁移 故障 特征 , 并 在 深度 残 差 网络 的 训练 过程 中 引入 领域 适 配 约束 , 形成 深度 迁移 诊断 模型 。 旨 在 : ( 1 ) 利用 试验 装备 监测 数据 中 丰富 的 典型 故障 信息 , 弥补 工程 实际 装备 监测 数据 的 典型 故障 信息 缺失 ; ( 2 ) 运用 试验 装备 充足 的 可 用 样本 辅助 训练 智能 诊断 模型 , 克服 工程 实际 装备 的 监测 数据 因 健康 标记 信息 匮乏 而 导致 训练 的 模型 对 装备 健康 状态 识别 精度 低 的 缺陷 。 最终 通过 迁移 实验室 环境 中 积累 的 故障 诊断 知识 , 识别出 工程 实际 装备 的 健康 状态 。
1 迁移 诊断 问题 描述
结合 迁移 学习 的 相关 概念 及 术语 [ 11 ] , 本 文 涉及 的 机械 故障 迁移 诊断 问题 应 满足 以下 条件 。
( 1 ) 源 域 由 含 健康 标记 信息 的 试验 装备 监测 数据 的 样本 空间 X s 及其 服从 的 数据 分布 组成 , 即 : , 为 识别 工程 实际 装备 的 健康 状态 提供 所 需 的 故障 诊断 知识 。
( 2 ) 目标域 由 无 健康 标记 信息 的 工程 实际 装备 监测 数据 的 样本 空间 X t 及其 服从 的 数据 分布 组成 , 即 : , 是 实验室 中 试验 装备 的 故障 诊断 知识 的 应用 对象 。
( 3 ) 源 域 与 目标 域 之间 应 具有 相关 的 典型 故障 信息 , 且 源 域 须 满足 目标 域 的 故障 诊断 知识 需要 。 要求 源 域 数据 的 标记 空间 Y s 须 涵盖 目标 域 数据 的 标记 空间 Y t , 即 : Y t ⊆Y s ⊆Y 。
通过 源 域 装备 的 监测 数据 样本 训练 , 建立 由 源 域 装备 监测 数据 的 样本 空间 X s 至 健康 标记 空间 Y s 的 非线性 映射 关系 , 即 为 获取 的 装备 故障 诊断 知识 。 如 图 1a 所 示 , 由于 源 域 与 目标 域 装备 的 监测 数据 之间 存在 较 大 的 分布 差异 , 源 域 装备 的 故障 诊断 知识 f 不 能 准确 识别 目标 域 装备 的 无 健康 标记 样本 类别 , 导致 误判 机械 装备 的 健康 状态 。 针对 上述 的 领域 差异 问题 , 如 图 1b 所 示 , 本 文 旨 在 构建 深度 迁移 诊断 模型 , 适配 源 域 与 目标 域 装备 的 监测 数据 分布 , 使 源 域 装备 的 故障 诊断 知识 f 能够 识别 目标 域 装备 的 健康 状态 。
图 1 机械 故障 迁移 诊断 示意图
2 机械 故障 的 深度 迁移 诊断 方法
针对 由 试验 装备 故障 至 工程 实际 装备 故障 的 迁移 诊断 问题 , 建立 机械 故障 的 深度 迁移 诊断 方法 , 该 方法 主要 由 迁移 故障 特征 提取 及其 分布 适 配 两 部分 组成 。 其中 , 前者 利用 领域 共享 的 深度 残 差 网络 ( Deep residual network , ResNet ) , 提取 源 域 与 目标 域 装备 监测 数据 中 的 迁移 故障 特征 ; 后者 通过 正则化 约束 ResNet 的 训练 过程 , 形成 机械 故障 的 深度 迁移 诊断 模型 , 缩小 提取 的 源 域 与 目标 域 装备 监测 数据 中 迁移 故障 特征 间 的 分布 差异 , 使 源 域 装备 的 故障 诊断 知识 能够 用于 识别 目标 域 装备 的 健康 状态 。
2.1 迁移 故障 特征 提取
构建 的 ResNet 模型 结构 如 图 2 所 示 , 主要 由 输入 层 、 多 级 残 差 单元 、 全 连接 层 及 输出 层 四 部分 组成 。 该 模型 能够 同时 提取 源域 与 目标域 装备 监测 数据 中 的 迁移 故障 特征 。
若 x i s 、 x i t 分别 为 源 域 与 目标域 装备 监测 数据 集 中 的 第 i 个 样本 。 计算 卷 积 核 与 输入 的 样本 的 卷 积 和 , 可得 特征 矢量
式 中 , 为 输入 层 待 训练 参数 集 。
为 降低 特征 维 数 , 减少 ResNet 的 待 训练 参数 数量 , 将 特征 矢量 分割 为 若干 无 重叠 段 , 返回 每 段 元素 的 最 大 值 , 即 最 大 池 化 过程 , 由此 可得
式 中 , 为 特征 矢量 中 第 j 行 、 n 列 元素 ; s 为 无 重叠 段 长度 , 此处 取 s = 2 。
图 2 ResNet 的 模型 结构
Res Net 通过 堆叠 多 级 残 差 单元 , 提取 池 化 后 特征 的 深层 抽象 表达 。 每 级 残 差 单元 均 为 残 差 函数 与 输入 特征 之 和 [ 12 ] , 其中 , 残 差 函数 为 堆叠 两 层 卷 积 层 构建 的 非线性 映射 , 即
式 中 , 为 第 l 级 残 差 单元 的 待 训练 参数 集 ; 表示 第 l 级 的 残 差 函数 。
令 , 可 得 第 l 级 残 差 单元 的 输出 为
式 中 , L 为 残 差 单元 的 级数 , 此处 取 L = 12 。
获得 源 域 与 目标 域 装备 监测 数据 的 迁移 故障 特征 后 , 再次 进行 最 大 池 化 , 并 将 池 化 后 的 特征 矢量 平铺 为 一 维 矢量 , 以 此 作为 全 连接 层 的 输入
式 中 , flatten ( ⋅ ) 为 平铺 函数 ; down ( ⋅ ) 详见 式 ( 2 ) 。
通过 全 连接层 将 提取 的 迁移 故障 特征 映射至 样本 的 标记 空间 。 如 图 2 所 示 , 全 连接 层 为 单 隐层 全 连接 网络 , 其中 , 隐层 F 2 的 输出 为
式 中 , 为 F 2 层 的 待 训练 参数 集 。
在 输出 层 F 3 中 引入 Softmax 函数 , 预测 样本 在 标记 空间 的 概率 分布 , 则 第 i 个 监测 数据 样本 属于 第 q 个 健康 状态 的 概率 为
式 中 , 为 输出 层 F 3 的 待 训练 参数 集 。
2 . 2 迁移 故障 特征 的 分布 适 配
源 域 与 目标域 装备 的 监测 数据 来源于 不同 的 机械 装备 , 导致 Res Net 从 数据 中 提取 的 迁移 故障 特征 亦 具有 较 大 分布 差异 。 此外 , 由于 目标域 的 数据 样本 无 健康 标记 信息 , 无法 训练 Res Net 的 输出 层 待 训练 参数 集 。 因此 , 分别 从 迁移 故障 特征 的 边缘 概率 分布 适 配 以及 条件 概率 分布 适 配 两 方面 入手 , 缩小 源 域 与 目标 域 的 差异 。
( 1 ) 边缘 概率 分布 适配 。
最 大 均值 差异 ( Maximum mean discrepancy , MMD ) 是 衡量 两 数据集 分布 差异 的 非 参数 距离 指标 [ 13 ] 。 源 域 与 目标域 装备 的 监测 数据 样本 通过 Res Net 深层 表征 后 , 其 迁移 故障 特征 的 分布 差异 滞留 全 连接 层 [ 14 ] 。 假设 迁移 故障 特征 集合 为 F s 、 F t , 则 存在 再生 核 希尔伯特 空间 H ( Reproducing kernel Hilbert space , RKHS ) , 有 映射 函数 Φ ( ⋅ ) ∈H 将 迁移 故障 特征 由 原 特征 空间 投影 至 RKHS 。 因此 , 源 域 与 目标 域 迁移 故障 特征 之间 的 MMD 可 定义 为
式 中 , sup { ⋅ } 为 集合 上 确 界 。
由 式 ( 8 ) 可知 , 在 完备 的 RKHS 中 总 存在 映射 Φ * ( ⋅ ) 使得 源 域 与 目标 域 迁移 故障 特征 间 的 均值 距离 达到 集合 的 最 小 上界 。 基于 高斯 核 函数 构造 RKHS , 则 MMD 的 经验 估计 可 表达 为
式 中 , k ( ⋅ , ⋅ ) 为 高斯 核 函数 , 核 宽度 为 σ 。 核 宽度 σ 取 值 不同 , MMD 的 估计 值 大小 不同 , 影响 了 MMD 在 领域 适配 中 的 实际 应用 。 引入 多 核 植入 的 高斯 核 函数 , 将 传统 核 参数 选择 的 问题 转换 为 多 核 核 函数 的 凸 优化 问题 [ 13 , 15 ] 。 假设 多 核 高斯 核 函数集 为
由 式 ( 10 ) 可知 , 函数 集 K 是 U 个 核 宽度 不同 的 高斯 核 函数 的 凸 组合 , 为 凸 优化 参数 集 。 求解 最 优 值 , 使得 构造 函数
取得 最 大 值 , 即 存在 如下 凸 优化 问题
综 上 , 通过 最 大 最小化 式 ( 9 ) , 可 适配 迁移 故障 特征 的 边缘 概率 分布 , 即 存在 如下 优化 问题
( 2 ) 条件 概率 分布 适配 。
伪 标记 学习 将 ResNet 预测 的 样本 健康 标记 赋予 该 无 标记 样本 , 使 无 健康 标记 信息 的 机械 监测 数据 具备 监督 训练 智能 诊断 模型 的 能力 [ 16 ] 。 伪 标记 学习 由 样本 标记 预测 与 伪 标记 生成 两 部分 组成 。
由 式 ( 7 ) 可 知 , Softmax 函数 能够 输出 无 标记 样本 在 标记 空间 内 的 概率 分布 。 若 源 域 与 目标 域 装备 的 样本 空间 均 含有 k 种 机械 健康 状态 , 则 样本 的 预测 标记 的 概率 分布 为
根据 式 ( 14 ) 可 预测 目标 域 样本 健康 标记 的 概率 分布 , 并 生成 该 样本 的 伪 标记 , 即 为
式 中 , 为 目标域 样本 的 二 值 化 伪 标记 。
综 上 , 伪 标记 学习 借助 源 域 样本 训练 所得 的 ResNet , 赋予 目标 域 样本 预测 的 健康 标记 , 使 目标 域 和 源 域 装备 的 样本 能够 同时 监督 训练 ResNet , 实现 源 域 与 目标 域 装备 的 迁移 故障 特征 向 同 一 标记 空间 映射 , 以 达到 适配 条件 概率 分布 的 目的 。 因此 , 伪 标记 学习 存在 如下 优化 问题
式 中 , 为 ResNet 的 待 训练 参数 集 ; 为 源 域 样本 的 二 值 化 标记 ; T ( ⋅ , ⋅ ) 为 代价 函数 , 此处 取 交叉 熵 代价 函数 衡量 样本 预测 标记 与 真实 标记 的 差异 ; α 为 伪 标记 正则 项 的 惩罚 因子 。
2.3 迁移 诊断 模型 的 训练
为 提高 目标域 装备 健康 状态 的 识别 精度 , 完成 迁移 诊断 任务 , 本 文 结合 式 ( 13 ) 与 式 ( 16 ) 所 示 的 优化 问题 , 构建 如下 用于 迁移 诊断 模型 训练 的 目标 函数
式 中 , n 为 最 小 批 训练 样本 个数 ; λ 为 边缘 概率 分布 适配 正则 项 的 惩罚 因子 。
由 式 ( 17 ) 可知 构建 的 迁移 诊断 模型 的 目标 函数 由 三 部分 组成 : ( 1 ) 最 小 化 源 域 装备 监测 数据 的 预测 标记 与 真实 标记 之间 的 交叉 熵 损失 ; ( 2 ) 最 小 化 目标 域 装备 监测 数据 的 预测 标记 与 伪 标记 之间 的 交叉 熵 损失 ; ( 3 ) 最 大 最 小 化 源 域 与 目标 域 装备 的 迁移 故障 特征 之间 的 MMD 估计 值 。 该 目标 函数 的 优化 可 归纳为 如下 步骤 。
( 2 ) 前 向 传播 : ( 1 ) 执行 式 ( 1 ) ～ ( 6 ) , 逐层 提取 源 域 与 目标 域 装备 监测 数据 中 的 迁移 故障 特征 ; ( 2 ) 执行 式 ( 9 ) 计算 多 核 植入 的 MMD 估计 值 ; ( 3 ) 分析 式 ( 12 ) 所 示 的 凸 优化 问题 , 并 求解 最优 解 集 , 再 结合 计算 MMD 估计 值 ; ( 4 ) 执行 式 ( 7 ) 预测 目标 域 装备 数据 的 健康 标记 的 概率 分布 ; ( 5 ) 结合 式 ( 15 ) 生成 目标 域 监测 数据 的 伪 标记 ; ( 6 ) 执行 式 ( 17 ) 计算 迁移 诊断 模型 的 目标 函数 值 , 若 该 值 大于 设定 阈 值 ε , 则 执行 步骤 ( 3 ) , 反之 执行 步骤 ( 4 ) 。
( 3 ) 反向 传播 : ( 1 ) 采用 Adam 优化 算法 , 反向 逐 层 更新 待 训练 参数 集 θ ; ( 2 ) 返回 执行 步骤 ( 2 ) 。
( 4 ) 装备 健康 状态 识别 : 保存 待 训练 参数 集 θ , 输入 目标 域 装备 的 监测 数据 集 , 返回 F 3 层 的 输出 结果 , 即 预测 的 样本 健康 标记 的 概率 分布 , 概率 分布 中 元素 最 大 值 对应 的 健康 标记 即 代表 预测 的 目标 域 装备 健康 状态 。
3 试验 验证
机车 滚动 轴承 是 机车 轮 对 的 关键 部件 , 其 健康 服役 对 保障 机车 的 安全 运行 至关重要 。 在 工程 实际 中 , 获取 的 机车 轴承 监测 数据 具有 典型 故障 信息 缺失 、 健康 标记 信息 匮乏 的 特点 , 难以 训练 对 轴承 健康 状态 识别 精度 高 的 智能 诊断 模型 。 本 文 利用 实验室 滚动 轴承 故障 模拟 试验 中 获取 的 数据集 , 辅助 训练 迁移 诊断 模型 , 使 之 能够 识别 机车 滚动 轴承 的 健康 状态 , 并 对 提出 方法 进行 验证 。
3.1 迁移 诊断 数据 集
选用 的 迁移 诊断 数据集 由 3 个 滚动 轴承 数据集 组成 , 包括 : 实验室 齿轮 箱 轴承 数据集 A 、 实验室 电动机 轴承 数据集 B 及 机车 滚动 轴承 故障 数据集 C 。 该 迁移 诊断 数据集 的 详细 信息 见 表 1 。
表 1 迁移 诊断 数据集 详细 信息
数据集 A 源自 多 级 齿轮 传动 试验 台 , 该 试验 台 主要 由 电动机 、 定 轴 齿轮 箱 、 行星 齿轮 箱 等 组成 。 数据集 的 振动 样本 采自 定 轴 齿轮 箱 的 LDK UER204 型 滚动 轴承 , 包括 正常 状态 、 内 圈 故障 、 外圈 故障 及 滚动 体 故障 四 种 健康 状态 。 每 种 健康 状态 的 振动 样本 在 电动机 转速 1 200 r / min 、 空载 下 采集 , 采样 频率 为 12.8 kHz 。 数据集 共 有 振动 样本 1 088 个 , 每 种 轴承 健康 状态 的 振动 样本 为 272 个 。
数据集 B 来自 美国 凯斯西 储 大学 的 轴承 数据 中心 。 该 数据 集中 的 振动 样本 采自 电动机 驱动 轴 的 SKF6205 型 滚动 轴承 , 包括 正常 状态 及 损伤 直径 为 0.355 6 mm 的 内 圈 故障 、 外圈 故障 、 滚动 体 故障 四 种 健康 状态 。 每 种 健康 状态 的 轴承 监测 数据 在 不同 负载 ( 0 HP 、 1 HP 、 2 HP 、 3 HP ) 下 采集 , 采样 频率 设置 为 12 kHz 。 数据集 共 有 振动 样本 1 088 个 , 每 种 轴承 健康 状态 在 单一 工 况 下 的 样本 为 68 个 。
数据集 C 源自 机车 轮 对 的 552732QT 型 滚动 轴承 。 该 数据集 包括 正常 状态 、 内 圈 磨损 、 外圈 磨损 及 滚动 体 磨损 四 种 健康 状态 下 的 振动 样本 , 每 种 健康 状态 的 振动 样本 在 转速 500 r / min 、 径向 负载 9 800N 下 采集 , 采样 频率 设置 为 12.8 kHz 。 数据集 共 有 样本 1 088 个 , 每 种 健康 状态 的 振动 样本 为 272 个 。
综 上 , 结合 本 文 所 涉及 的 机械 故障 迁移 诊断 问题 , 创建 迁移 诊断 任务 A→C 与 B→C 对 提出 方法 进行 验证 。 为 模拟 机车 轴承 监测 数据 存在 的 可 用 数据 稀缺 的 问题 , 假设 在 迁移 诊断 模型 的 训练 过程 中 , 数据集 C 中 的 样本 无 健康 标记 信息 。
3.2 迁移 诊断 结果
通过 迁移 诊断 数据集 训练 模型 , 使 实验室 轴承 的 故障 诊断 知识 能够 识别 机车 轴承 的 健康 状态 。 在 迁移 诊断 模型 的 训练 过程 中 , 提出 方法 的 主要 参数 设置 如下 : 植入 核 宽度 为 [ 10 – 3 , 10 – 2 , 10 – 1 , 1 , 10 , 10 2 , 10 3 , 10 4 ] 的 多 核 核 函数 ; λ 取 值 范围 为 [ 0 . 1 , 1 , 10 , 100 , 1 000 ] ; α 取 值 范围 为 [ 0 . 01 , 0 . 05 , 0 . 1 , 0 . 5 , 1 ] 。 选择 使 迁移 诊断 模型 的 目标 函数 取得 最 小 值 时 的 参数 λ 与 α 为 最 优 参数 组合 。 为 减小 随机 初始 化 待 训练 参数 对 提出 方法 的 迁移 诊断 结果 的 影响 , 重复 验证 50 次 , 统计 结果 如 图 3 所 示 。 针对 迁移 诊断 任务 A→C , 提出 方法 对 机车 轴承 健康 状态 , 即 数据集 C 中 样本 的 迁移 诊断 精度 为 76.85% , 标准 差 为 3.74% 。 对于 迁移 诊断 任务 B→C , 提出 方法 的 迁移 诊断 精度 为 86 . 91 % , 标准 差 为 1 . 91 % 。 由此可知 : 即使 在 机车 轴承 的 监测 数据 无 健康 标记 信息 时 , 提出 方法 仍 能 在 一定 程度 上 利用 实验室 轴承 的 故障 诊断 知识 识别 其 对应 的 健康 状态 。
为 进一步 说明 提出 方法 的 优势 , 对比 分析 了 提出 方法 与 如下 3 种 方法 的 迁移 结果 , 如 图 3 所 示 。
图 3 迁移 诊断 结果 对比 图
( 1 ) 普通 ResNet 。 该 方法 与 提出 方法 具有 相同 的 结构 参数 , 但 缺少 迁移 故障 特征 的 分布 适配 过程 。 针对 迁移 诊断 任务 A→C , 该 方法 对 机车 轴承 健康 状态 的 识别 精度 为 28.88% , 标准 差 为 3.01% 。 对于 迁移 诊断 任务 B→C , 该 方法 对 机车 轴承 的 健康 状态 识别 精度 为 55.78% , 标准 差 为 12.23% 。 结果 表明 : 基于 普通 ResNet 的 智能 诊断 模型 对 机车 轴承 健康 状态 的 识别 精度 不 高 , 究 其 原因 是 实验室 轴承 与 机车 轴承 的 监测 数据集 间 存在 显著 的 分布 差异 。
( 2 ) 文献 [ 17 ] 提出 的 迁移 成分 分析 ( Transfer component analysis , TCA ) 。 TCA 以 轴承 监测 数据 的 幅 值 谱 作为 输入 , 将 实验室 轴承 与 机车 轴承 的 监测 数据 降 维 映射 至 同 一 特征 空间 , 并 在 此 空间 内 最小化 两 类 轴承 监测 数据集 间 的 距离 。 对于 迁移 诊断 任务 A→C , 该 方法 对 机车 轴承 健康 状态 的 迁移 诊断 精度 为 25% 。 而 对于 任务 B→C , 该 方法 的 迁移 诊断 精度 为 44 . 12 % 。 相较 于 普通 ResNet 及 提出 方法 , TCA 的 迁移 诊断 精度 较 低 , 究 其 原因 是 TCA 缺乏 深层 提取 迁移 故障 特征 的 能力 。
( 3 ) 文献 [ 10 ] 提出 的 领域 适配 智能 诊断 模型 。 该 方法 以 轴承 监测 数据 的 幅 值 谱 为 输入 , 利用 单 隐 层 自 编码 机 提取 实验室 轴承 与 机车 轴承 监测 数据 的 迁移 故障 特征 , 并 在 模型 训练 过程 中 适配 迁移 故障 特征 的 边缘 概率 分布 。 对于 迁移 诊断 任务 A→C , 该 方法 对 机车 轴承 健康 状态 的 迁移 诊断 精度 为 41 . 04% , 标准 差 为 3 . 31 % 。 对于 迁移 诊断 任务 B→C , 该 方法 的 迁移 诊断 精度 为 56 . 35% , 标准 差 为 1 . 74 % 。 对比 提出 方法 的 迁移 诊断 结果 可知 : 提出 方法 具有 更 高 的 自动化 程度 与 迁移 诊断 精度 。 其一 方面 能够 直接 从 时 域 振动 样本 中 提取 更 深层 的 迁移 故障 特征 , 略去 了 时 域 振动 样本 向 频 域 幅 值 谱 样本 的 转换 过程 。 另 一 方面 在 适配 迁移 故障 特征 的 边缘 概率 分布 的 基础 上 , 增加 条件 概率 分布 适配 过程 。
为 直观 分析 提出 方法 的 有效性 , 利用 t - 分布 邻 域 嵌入 ( t - distribution stochastic neighbor embedding , t - SNE ) 算法 将 提取 的 故障 特征 ( F 2 层 输出 ) 降 维 至 二 维 平面 , 并 以 散 点 图 呈现 , 如 图 4 与 图 5 所 示 。 由 图 4 所 示 普通 ResNet 的 深层 故障 特征 散 点 图 可知 : 利用 实验室 轴承 的 监测 数据 , 即 数据 集 A 与 数据 集 B 训练 的 普通 ResNet 智能 诊断 模型 , 仅 能 提取 实验室 轴承 数据 中 的 深层 故障 特征 , 而 当 该 模型 直接 用于 识别 机车 轴承 监测 数据 , 即 数据 集 C 中 样本 的 健康 状态 时 , 由于 提取 的 机车 轴承 故障 特征 与 实验室 轴承 故障 特征 间 存在 较 大 分布 差异 , 使得 实验室 轴承 的 故障 诊断 知识 , 即 训练 的 诊断 模型 无法 识别 机车 轴承 的 无 健康 标记 样本 。 根据 图 5 所 示 提出 方法 的 迁移 故障 特征 散 点 图 可知 : 提出 方法 在 缩小 实验室 轴承 与 机车 轴承 迁移 故障 特征 间 的 分布 差异 的 同时 , 增大 了 机车 轴承 故障 特征 的 类 间 距离 , 使得 训练 的 迁移 诊断 模型 对 机车 轴承 监测 数据 样本 的 辨识度 提高 。 对比 图 4 与 图 5 所 示 的 故障 特征 分布 可知 : 提出 方法 通过 领域 适 配 , 将 迁移 故障 特征 的 分布 由 实验室 轴承 向 机车 轴承 迁移 , 放大 了 实验室 轴承 与 机车 轴承 的 监测 数据 中 隐含 的 相似 故障 信息 , 而 抑制 了 差异性 信息 对 轴承 故障 智能 诊断 过程 的 影响 , 使得 实验室 轴承 的 故障 诊断 知识 能够 识别 机车 轴承 的 健康 状态 , 直观 地 解释 了 提出 方法 的 有效性 。
图 4 普通 ResNet 的 深 层 故障 特征 散 点 图
图 5 提出 方法 的 迁移 故障 特征 散 点 图
4 结论
本 文 利用 实验室 环境 中 积累 的 故障 诊断 知识 , 解决 了 工程 实际 装备 因 可 用 数据 稀缺 而 导致 训练 的 智能 诊断 模型 对 装备 健康 状态 识别 精度 低 的 实际 问题 , 并 得出 以下 结论 。
( 1 ) 提出 机械 装备 故障 的 深度 迁移 诊断 方法 。 该 方法 即使 在 工程 实际 装备 的 监测 数据 无 健康 标记 信息 , 且 难以 有效 训练 智能 诊断 模型 时 , 仍 能 迁移 试验 装备 的 故障 诊断 知识 识别 工程 实际 装备 的 健康 状态 。 并 相较 于 同类 方法 , 提出 方法 的 诊断 精度 显著 提高 。
( 2 ) 提出 方法 将 数据 分布 作为 迁移 机械 装备 故障 诊断 知识 的 桥梁 。 通过 提取 试验 装备 与 工程 实际 装备 监测 数据 中 具有 相似 分布 的 迁移 故障 特征 , 使 实验室 环境 中 积累 的 故障 诊断 知识 能够 识别 工程 实际 装备 的 健康 状态 。
