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基于深度學習特征提取和GWO-SVM滾動軸承故障診斷的研究

燕志星 王海瑞 楊宏偉 靖婉婷

引用本文:
Citation:

基于深度學習特征提取和GWO-SVM滾動軸承故障診斷的研究

    作者簡介: 燕志星(1994?),男,山西介休,碩士研究生,研究方向人工智能,(YZX_409@163.com);
    通訊作者: 王海瑞, hrwang88@163.com ; 楊宏偉, 1875567554@qq.com ; 靖婉婷, 1169271616@qq.com
  • 中圖分類號: TG156

Application of CNN feature extraction and GWO-SVM model in rolling bearing fault diagnosis

    Corresponding author: WANG Hai-rui, hrwang88@163.com ;Yang Hong-wei, 1875567554@qq.com ;JING Wan-ting, 1169271616@qq.com
  • CLC number: TG156

  • 摘要: 針對傳統滾動軸承故障診斷的方法需要人為構造算法提取并選擇故障特征,孤立的對待特征提取和特征選擇,提出了應用卷積神經網絡(Convolutional Neural Networks, CNN)和灰狼算法(Grey Wolf Optimizer,GWO)優化的支持向量機(Support Vector Machine, SVM)相結合的故障診斷新方法. 首先將原始信號轉化為尺度譜圖,然后選擇預訓練好的CNN模型Alexnet對信號的尺度譜圖進行特征提取,再通過主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)對得到特征數據進行降維,最后將歸一化后的數據輸入到灰狼算法優化后的SVM分類器中,從而實現軸承健康狀態的故障診斷. 使用美國凱斯西儲大學提供的軸承數據進行仿真實驗,結果表明所提方法能夠自適應提取合適的特征,并有較高的分類準確率.
  • 圖 1  Alexnet結構圖

    Figure 1.  Alexnet chart

    圖 2  狼群圍捕位置變化圖

    Figure 2.  Picture of the Wolf pack gathering prey

    圖 3  GWO-SVM預測模型

    Figure 3.  GWO-SVM prediction model

    圖 4  AlexNet特征提取和GWO-SVM結合的診斷模型流程圖

    Figure 4.  The diagnostic model flow chart of AlexNet feature extraction and GWO-SVM combination

    圖 5  不同故障狀態下的信號的尺度譜圖

    Figure 5.  Scale spectra of signals in different fault states

    圖 6  深度特征可視化圖

    Figure 6.  Depth feature visualization

    圖 7  適應度曲線圖

    Figure 7.  Fitness curve

    圖 8  診斷識別率圖

    Figure 8.  Diagnostic identification rate graph

    圖 9  GWO算法測試集分類圖

    Figure 9.  GWO Algorithm test set classification diagram

    表 2  6種模型性能比較

    Table 2.  Performance comparison of six models

    算法最佳c最佳g準確度/%分類時間/s
    小波包-GA-SVM98.240.2083.252 415.94
    小波包-PSO-SVM100.000.6089.253 860.78
    小波包-GWO-SVM100.000.2089.251 249.86
    CNN-GA-SVM61.390.6197.29435.13
    CNN-PSO-SVM33.710.0199.26681.00
    CNN-GWO-SVM27.450.0199.27337.20
    下載: 導出CSV

    表 1  滾動軸承實驗數據表

    Table 1.  Rolling bearing test data sheet

    故障類型故障直徑/mm標簽
    正常01
    滾動體故障0.182
    外圈0.183
    內圈故障0.184
    下載: 導出CSV
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  • 加載中
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出版歷程
  • 網絡出版日期:  2020-04-30
  • 刊出日期:  2020-04-01

基于深度學習特征提取和GWO-SVM滾動軸承故障診斷的研究

    作者簡介:燕志星(1994?),男,山西介休,碩士研究生,研究方向人工智能,(YZX_409@163.com)
    通訊作者: 王海瑞, hrwang88@163.com
    通訊作者: 楊宏偉, 1875567554@qq.com
    通訊作者: 靖婉婷, 1169271616@qq.com
  • 1. 昆明理工大學 信息工程與自動化學院,云南 昆明 650500
  • 2. 云南省教育廳 電化教育館,云南 昆明 650500

摘要: 針對傳統滾動軸承故障診斷的方法需要人為構造算法提取并選擇故障特征,孤立的對待特征提取和特征選擇,提出了應用卷積神經網絡(Convolutional Neural Networks, CNN)和灰狼算法(Grey Wolf Optimizer,GWO)優化的支持向量機(Support Vector Machine, SVM)相結合的故障診斷新方法. 首先將原始信號轉化為尺度譜圖,然后選擇預訓練好的CNN模型Alexnet對信號的尺度譜圖進行特征提取,再通過主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)對得到特征數據進行降維,最后將歸一化后的數據輸入到灰狼算法優化后的SVM分類器中,從而實現軸承健康狀態的故障診斷. 使用美國凱斯西儲大學提供的軸承數據進行仿真實驗,結果表明所提方法能夠自適應提取合適的特征,并有較高的分類準確率.

English Abstract

  • 滾動軸承是機械設備的重要組成部分,它的工作狀態的穩定性一定程度上決定了設備的安全性,由于其工作環境異常復雜,發生故障較為頻繁,所以對其準確及時的作出故障診斷尤為重要. 目前對于滾動軸承故障診斷大多基于信號處理的方法,首先對收集到的信號進行處理,提取其特征后輸入到分類器中再識別其出現的故障. 如姜海燕等[1]利用正態分布模型的參數對軸承信號特征進行提取再利用LS-SVM分類器進行模式識別和故障診斷. Qu等[2]通過對數據進行雙樹復小波包變換和使用多個分類器對軸承故障診斷. 黃晨光等[3]提出一種新的差分奇異值比譜方法應用在滾動軸承故障診斷. 王之宏等[4]等提出使用ITD-AR模型和SVDD來對滾動軸承進行故障診斷. 齊鵬等[5]采用SVD特征提取和VPMCD的故障診斷方法對軸承故障分類. 上述方法都具有較高的分類準確率,但是在故障特征提取方面,需要對設備故障機理有充分的了解,這些方法孤立地對待特征提取、特征選擇及智能診斷,未考慮它們之間的關系.

    建立深層網絡模型,可以直接從底層原始數據出發經過逐層非監督式學習自適應地提取出故障特征,擺脫了對大量信號處理技術與診斷經驗的依賴,具有更強的處理髙維非線性數據的能力,也能更好表征設備健康狀態之間復雜的非線性關系. 如姜保軍等[6]提出了一種基于堆棧稀疏自編碼器的深度學習算法用來對液壓系統進行檢測. 曲永志等[7]提出利用無監督深度學習的解糾纏特征進行齒輪點蝕故障診斷. 時培明等[8]使用S變換與深度學習相結合,實現故障診斷. 張西寧等[9]提出深度卷積自編碼網絡應用于故障診斷. 這些上方法在一定程度上可以自適應的提取故障特征,然而所提取的特征并不能準確的描述信號的二維信息. 將原始圖像輸入到卷積神經網絡中,圖像中表征性較強的特征可以很好的自適應的被提取出,有效的規避了人為復雜的特征提取過程. 卷積神經網絡通過簡單的非線性模型從原始圖像中提取出更加抽象的特征,并且在整個過程中只需少量的人工參與. 肖雄等[10]通過使用卷積神經網絡來對滾動軸承進行故障原理的測試. 劉昌等[11]提出了一種VMD和CNN相結合的方法應用到行星齒輪的故障識別與診斷. 2014年,澳大利亞學者Seyedali Mirjalili等[12]人提出了灰狼優化算法(Grey Wolf Optimizer,GWO),通過使用灰狼算法來優化支持向量機(Support Vector Machine, SVM)[13]的參數,可以提高其分類精度. 宋宣毅等[14]實現了基于灰狼算法優化的支持向量機產能預測. 田東雨等[15]提出. 基于灰狼優化算法的SVM的圖像噪聲識別. 上述方法都具有良好的實用性.

    本文采用深度學習特征提取與GWO-SVM相結合的方法解決滾動軸承故障診斷的問題. 首先將一維的信號轉化為尺度譜圖,然后選擇訓練好的卷積神經網絡 (Convolutional Neural Networks, CNN) 模型Alexnet對信號的尺度譜圖進行特征提取,再通過主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)對得到特征數據進行降維,最后將歸一化后的數據輸入到灰狼算法優化后的SVM分類器中,通過對多種故障類型、故障程度的軸承進行診斷充分證明了該方法的有效性.

    • 卷積神經網絡的機構一般分為三個部分,分別為卷積層,池化層,全連接層. 卷積層通過使用卷積核將上層得到的特征圖進行卷積操作,然后通過激活函數,經過運算得到本層的特征圖. ReLU和Sigmoid為常用的激活函數,公式如下:

      ${\rm{Re}} lu(x) = \max (0,x)$

      $S{\rm{igmoid}}(x) = \frac{1}{{1 + {e^{ - x}}}}$

      池化層是縮放特征圖的操作,常用的方法是MAX池化. 通過展平層將特征圖構建為一維向量,再將其輸入到全連接層中,得到輸出值. 輸出值的公式如下

      $O = f\bigg(\sum\limits_{j = 1}^d {x_j^F} {\omega _j} + b\bigg)$

      $O$ 為網絡的輸出值,$f$ 為激活函數,$x_j^F$ 表示第j個神經元,${\omega _j}$ 表示權值,$b$ 為偏置項.

    • AlexNet[1617]在2012年提出,它具有較少的網絡結構,使用Relu作為激活函數,減少了網絡的開銷;訓練網絡時使用了dropout來避免過擬合;提出了LRN層,即局部響應歸一化層,可以減少過擬合. Alexnet具有較少的網絡參數便于調節,而且在圖像識別領域有好的效果,基于此本文選用AlexNet模型作為特征提取的模型. AlexNet包括5層卷積層和3層全連接層,末端為Softmax層. 第1個和第2個卷積層后是LRN層,而最大匯聚層出現在兩個LRN層及最后一個卷積層后. 其中每一層的最后都使用ReLU激活數. AlexNet模型如下所示

      圖  1  Alexnet結構圖

      Figure 1.  Alexnet chart

    • 灰狼算法是模擬狼群在野外捕食,是一種確定的啟發式算法. 狼群組織為金字塔結構,最頂層為α狼,具有領導地位;第二層β狼屬于從屬狼,可以作為α狼的候選者;第三層是δ狼,地位次于β狼;最底層ω狼是所有狼群的基礎[18].

      狼群狩獵分為3個階段:追蹤獵物,包圍獵物,攻擊獵物.

      GWO算法的數學建模.

      假設 $t$ 為迭代次數,$X{\rm{p}}$ 為獵物位置矢量,$X$ 為狼群位置矢量,則狼群與獵物之間的距 $D$ 為:

      $D = |C \cdot X_P(t) - X(t)|$

      狼群不斷改變位置,公式如下:

      $X({\rm{t}} + {\rm{1}}) = X_P\left( t \right) - A \cdot D$

      $A,C$ 為系數矢量,$A,C$ 的值可由如下公式求出:

      $A = 2a \cdot r_1 - a$

      $C = 2r_2$

      $r_1,r_2$$ \in [0,1]$. ${\rm{a}}$ 為收斂因子,可由下列公式求出:

      $a = 2 - 2\Big(\frac{t}{{\max }}\Big)$

      Max是最大迭代次數. 狼群圍捕獵物位置變化公式如下:

      $D_{\alpha} = |C_1X_{\alpha }(t) - X(t)|$

      $D_{\beta} = |C_2 X_{\beta} ({\rm{t}}){\rm{ - }}X(t)|$

      $D_{\delta } = {\rm{|}}C_3X_{\delta} ({\rm{t}}) - X(t)|$

      $\begin{split} X_1 &= X_{\alpha} - A_1 D_{\alpha} \\ X_2 &= X_{\beta} - A_2 D_{\beta} \\ X_3 &= X_{\delta} - A_3 D_{\delta} \\ \end{split} $

      其中 $D_{\alpha} ,D_{\beta} ,D_{\delta} $ 對應 ${\alpha} ,{\beta} ,{\delta} $ 狼與獵物的位置表示,$A_1,A_2,A_3$$C_1,C_2,C_3$ 對應于 ${\alpha} ,{\beta} ,{\delta} $ 的系數矢量,$X_{\alpha} (t),X_{\beta} (t),X_{\delta} (t)$ 表示t時刻獵物具體位置,$X_1,X_2, $$X_3$ 對應為狼群的矢量位置,$X_{\alpha} ,X_{\beta} ,X_{\delta} $ 對應為獵物矢量位置.

      狼群圍捕獵物位置更新如圖2所示.

      圖  2  狼群圍捕位置變化圖

      Figure 2.  Picture of the Wolf pack gathering prey

    • 提出基于灰狼算法優化支持向量(GWO-SVM) 的滾動軸承故障診斷模型,該模型的核心是使用GWO算法優化SVM的懲罰系數c和核函數半徑g,通過選擇出最佳的c,g組合,以此提高SVM的分類準確率和速度. 對比PSO算法和GA算法,GWO算法的結構簡單便于理解、只需要設置較少的參數就可以實現,經過多種算法測試,研究結果顯示灰狼算法在尋找SVM最優解方面有較大優勢. GWO算法與PSO算法和GA算法相比在尋找最優解及尋找解得準確性,測試時間和穩定性方面具有很大的優勢. GWO-SVM預測模型如圖3所示.

      圖  3  GWO-SVM預測模型

      Figure 3.  GWO-SVM prediction model

    • 卷積神經網絡一般采用全連接的網絡結構作為分類器,但是結構難以調整為最優,并且網絡泛化能力比較差. 而使用SVM分類器避免了以上缺點,它的收斂速度快、泛化能力強更適用于二分類. 因此,將神經網絡的全連接層改為SVM以此來進行識別分類. 但是SVM的參數選擇對其分類的準確率和時間有顯著的影響,同時GWO算法可以有效對其參數進行選擇,將它應用于優化SVM的懲罰系數c和核函數半徑g,從而提出一種灰狼算法優化支持向量(GWO-SVM)的滾動軸承故障診斷模型,目的是提高SVM分類的準確率和速度.

      本文采用基于深度學習特征提取和GWO-SVM混合模型對滾動軸承的故障類型進行識別. 其中,CNN網絡采用Alexnet結構,使用灰狼算法優化的SVM作為分類器. 改進后的模型包括CNN網絡特征提取過程和SVM分類器分類過程. 選擇預訓練好的alexnet模型,對樣本的尺度譜圖[19]提取特征后,每個樣本的特征維數是4 096,為了降低特征冗余,采用主成分分析(PCA)對特征數據進行降維,保留98%方差貢獻率,然后對數據歸一化到[0, 1],輸入至GWO-SVM里面進行參數尋優. 使用最佳參數組合訓練SVM模型,最后對測試樣本進行分類. 方法具體的流程如下圖4所示:

      圖  4  AlexNet特征提取和GWO-SVM結合的診斷模型流程圖

      Figure 4.  The diagnostic model flow chart of AlexNet feature extraction and GWO-SVM combination

    • 本實驗所用硬件為:Intel(R) Core(TM) i5-8300H 2.300GHZ內存為8 GB的64位操作系統,所使用軟件MATLAB R2019a. 采用美國凱斯西儲大學提供的SKF軸承的驅動端數據作為實驗數據,對滾動軸承內圈,外圈,滾動體制造單點故障,故障深度為0.18 mm,轉速為1 797 r/min,載荷為0 HP,采樣頻率為48 kHz. 其中3組故障數據和1組正常數據,每種狀態樣本數為1 400,共計5 600個數據. 軸承故障樣本組合如表2所示:

      算法最佳c最佳g準確度/%分類時間/s
      小波包-GA-SVM98.240.2083.252 415.94
      小波包-PSO-SVM100.000.6089.253 860.78
      小波包-GWO-SVM100.000.2089.251 249.86
      CNN-GA-SVM61.390.6197.29435.13
      CNN-PSO-SVM33.710.0199.26681.00
      CNN-GWO-SVM27.450.0199.27337.20

      表 2  6種模型性能比較

      Table 2.  Performance comparison of six models

      故障類型故障直徑/mm標簽
      正常01
      滾動體故障0.182
      外圈0.183
      內圈故障0.184

      表 1  滾動軸承實驗數據表

      Table 1.  Rolling bearing test data sheet

      將每種狀態的數據轉化為尺度譜圖,產生200個樣本,每個樣本500個數據點,其中100個樣本用于訓練,另外100個測試. 下圖5為信號的尺度譜圖

      圖  5  不同故障狀態下的信號的尺度譜圖

      Figure 5.  Scale spectra of signals in different fault states

      由上圖可知,將信號轉換為尺度譜圖可以很好的分辨出滾動軸承的健康狀態. 有利于深度體征提取. 使用訓練好的Alexnet模型對信號的尺度譜圖進行特征提取,特征提取層為fc7,樣本深度特征可視化圖如下圖6所示

      圖  6  深度特征可視化圖

      Figure 6.  Depth feature visualization

      由上圖可知,Alexnet模型能夠直接從原始數據挖掘出故障特征,具有更強的處理髙維,非線性數據的能力. 可以較為清楚的區分滾動軸承的健康狀態,為分類模型提供了更好的支持.

    • 在深度學習特征提取的基礎上本實驗使用遺傳算法(Genetic Algorithm,GA),PSO (Particle Swarm optimization, PSO)和GWO三種算法分別對SVM的懲罰系數c和核函數半徑g進行優化,從而比較得到的分類模型的適應度曲線. 三種算法的最大迭代次數為200,適應度曲線如圖7所示:

      圖  7  適應度曲線圖

      Figure 7.  Fitness curve

      如圖所示:在深度特征提取后優化SVM過程中,3種算法的適應度曲線隨著迭代次數的增加而收斂,因此3種算法都可以得到最優參數. GA算法在45代左右趨于收斂,PSO算法于8代左右趨于收斂,GWO算法在5代時已經完成收斂,由實驗可得,GWO算法優化的SVM效果更好.

    • 本實驗通過Alexnet對尺度譜圖的特征進行提取,PCA降維后使用三種算法對SVM參數優化,生成三種分類模型,基于粒子群優化算法的支持向量機(PSO-SVM)、遺傳算法優化的支持向量機(GA- SVM)和灰狼算法優化的支持向量機(GWO- SVM). 三個模型分別獨立操作十次診斷次數與識別率關系如圖8所示:

      圖  8  診斷識別率圖

      Figure 8.  Diagnostic identification rate graph

      在不改變實驗條件的情況下,對比傳統的特征提取方式和深度特征提取方法,6種模型性能比較表格如下所示:

      由表所知,在相同的實驗條件下,通過對比小波包(wavelet packet decomposition)特征提取和深度學習進行特征提?。ň矸e神經網絡)可知,使用Alexnet進行深度特征提取,得到的特征更加明顯,從而使得分類效果更好. 從尋優時間上進行比較,使用深度學習進行特征提取比使用傳統方法特征提取所需的尋優時間更少. 而且不論是傳統的特征提取還是深度提取,GWO-SVM模型在訓練時間和測試時間上,其速度都遠遠小于PSO-SVM模型和GA-SVM模型,提高了模型分類的速度. 從分類的準確度上進行比較,深度學習特征提取的特征更為明顯有效,從而可以將更有效的特征輸入到分類器中,使得分類的準確率更高,并且GWO-SVM模型的分類準確度要高于PSO-SVM模型和GA-SVM模型. 觀察圖8可知隨著診斷次數的增加GWO-SVM模型的識別率大幅度提升. 尋優時間和診斷準確率是衡量診斷模型的關鍵因素,因此GWO-SVM模型在滾動軸承故障診斷中具有較強的實用性.

    • 在深度特征提取下,以GWO-SVM模型、PSO-SVM模型和GA-SVM模型分別對軸承故障分類測試,將100個測試樣本輸入到模型中預測,并比較預測結果與實際輸出值,得到三種模型測試集分類圖,如圖所示:

      圖  9  GWO算法測試集分類圖

      Figure 9.  GWO Algorithm test set classification diagram

      由上圖可知,在滾動軸承4種健康狀態下GWO-SVM都取得了較高的準確率,狀態1和狀態3各只有一個沒有準確分類,狀態2和狀態4分類準確率達到百分之百. 綜上可知基于深度學習特征提取和GWO-SVM分類模型具有較高的預測精度,能準確的對滾動軸承的健康狀態作出預測.

    • 提出一種基于Alexnet深度學習特征提取和GWO-SVM的滾動軸承故障診斷的方法,通過將信號轉換為尺度譜圖再應用Alexnet網絡進行特征提取,能更好的得到信號的特征. 應用GWO算法優化SVM,其調節參數少,尋優速度快,分類精度高,提高了滾動軸承故障診斷的準確率.

參考文獻 (19)

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