基于深度学习特征提取和GWO-SVM滚动轴承故障诊断的研究

燕志星 王海瑞 杨宏伟 靖婉婷

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基于深度学习特征提取和GWO-SVM滚动轴承故障诊断的研究

    作者简介: 燕志星(1994−),男,山西介休,硕士研究生,研究方向人工智能,(YZX_409@163.com);
    通讯作者: 王海瑞, hrwang88@163.com ; 杨宏伟, 1875567554@qq.com ; 靖婉婷, 1169271616@qq.com
  • 中图分类号: 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: 针对传统滚动轴承故障诊断的方法需要人为构造算法提取并选择故障特征,孤立的对待特征提取和特征选择,提出了应用卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)和灰狼算法(Grey Wolf Optimizer,GWO)优化的支持向量机(Support Vector Machine, SVM)相结合的故障诊断新方法. 首先将原始信号转化为尺度谱图,然后选择预训练好的CNN模型Alexnet对信号的尺度谱图进行特征提取,再通过主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)对得到特征数据进行降维,最后将归一化后的数据输入到灰狼算法优化后的SVM分类器中,从而实现轴承健康状态的故障诊断. 使用美国凯斯西储大学提供的轴承数据进行仿真实验,结果表明所提方法能够自适应提取合适的特征,并有较高的分类准确率.
  • 图 1  Alexnet结构图

    Figure 1.  Alexnet chart

    图 2  狼群围捕位置变化图

    Figure 2.  Picture of the Wolf pack gathering prey

    图 3  GWO-SVM预测模型

    Figure 3.  GWO-SVM prediction model

    图 4  AlexNet特征提取和GWO-SVM结合的诊断模型流程图

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

    图 5  不同故障状态下的信号的尺度谱图

    Figure 5.  Scale spectra of signals in different fault states

    图 6  深度特征可视化图

    Figure 6.  Depth feature visualization

    图 7  适应度曲线图

    Figure 7.  Fitness curve

    图 8  诊断识别率图

    Figure 8.  Diagnostic identification rate graph

    图 9  GWO算法测试集分类图

    Figure 9.  GWO Algorithm test set classification diagram

    表 2  6种模型性能比较

    Table 2.  Performance comparison of six models

    算法最佳c最佳g准确度/%分类时间/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
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    表 1  滚动轴承实验数据表

    Table 1.  Rolling bearing test data sheet

    故障类型故障直径/mm标签
    正常01
    滚动体故障0.182
    外圈0.183
    内圈故障0.184
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出版历程
  • 网络出版日期:  2020-04-30

基于深度学习特征提取和GWO-SVM滚动轴承故障诊断的研究

    作者简介:燕志星(1994−),男,山西介休,硕士研究生,研究方向人工智能,(YZX_409@163.com)
    通讯作者: 王海瑞, hrwang88@163.com
    通讯作者: 杨宏伟, 1875567554@qq.com
    通讯作者: 靖婉婷, 1169271616@qq.com
  • 1. 昆明理工大学 信息工程与自动化学院,云南 昆明 650500
  • 2. 云南省教育厅 电化教育馆,云南 昆明 650500

摘要: 针对传统滚动轴承故障诊断的方法需要人为构造算法提取并选择故障特征,孤立的对待特征提取和特征选择,提出了应用卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)和灰狼算法(Grey Wolf Optimizer,GWO)优化的支持向量机(Support Vector Machine, SVM)相结合的故障诊断新方法. 首先将原始信号转化为尺度谱图,然后选择预训练好的CNN模型Alexnet对信号的尺度谱图进行特征提取,再通过主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)对得到特征数据进行降维,最后将归一化后的数据输入到灰狼算法优化后的SVM分类器中,从而实现轴承健康状态的故障诊断. 使用美国凯斯西储大学提供的轴承数据进行仿真实验,结果表明所提方法能够自适应提取合适的特征,并有较高的分类准确率.

English Abstract

  • 滚动轴承是机械设备的重要组成部分,它的工作状态的稳定性一定程度上决定了设备的安全性,由于其工作环境异常复杂,发生故障较为频繁,所以对其准确及时的作出故障诊断尤为重要. 目前对于滚动轴承故障诊断大多基于信号处理的方法,首先对收集到的信号进行处理,提取其特征后输入到分类器中再识别其出现的故障. 如姜海燕等[1]利用正态分布模型的参数对轴承信号特征进行提取再利用LS-SVM分类器进行模式识别和故障诊断. Qu等[2]通过对数据进行双树复小波包变换和使用多个分类器对轴承故障诊断. 黄晨光等[3]提出一种新的差分奇异值比谱方法应用在滚动轴承故障诊断. 王之宏等[4]等提出使用ITD-AR模型和SVDD来对滚动轴承进行故障诊断. 齐鹏等[5]采用SVD特征提取和VPMCD的故障诊断方法对轴承故障分类. 上述方法都具有较高的分类准确率,但是在故障特征提取方面,需要对设备故障机理有充分的了解,这些方法孤立地对待特征提取、特征选择及智能诊断,未考虑它们之间的关系.

    建立深层网络模型,可以直接从底层原始数据出发经过逐层非监督式学习自适应地提取出故障特征,摆脱了对大量信号处理技术与诊断经验的依赖,具有更强的处理髙维非线性数据的能力,也能更好表征设备健康状态之间复杂的非线性关系. 如姜保军等[6]提出了一种基于堆栈稀疏自编码器的深度学习算法用来对液压系统进行检测. 曲永志等[7]提出利用无监督深度学习的解纠缠特征进行齿轮点蚀故障诊断. 时培明等[8]使用S变换与深度学习相结合,实现故障诊断. 张西宁等[9]提出深度卷积自编码网络应用于故障诊断. 这些上方法在一定程度上可以自适应的提取故障特征,然而所提取的特征并不能准确的描述信号的二维信息. 将原始图像输入到卷积神经网络中,图像中表征性较强的特征可以很好的自适应的被提取出,有效的规避了人为复杂的特征提取过程. 卷积神经网络通过简单的非线性模型从原始图像中提取出更加抽象的特征,并且在整个过程中只需少量的人工参与. 肖雄等[10]通过使用卷积神经网络来对滚动轴承进行故障原理的测试. 刘昌等[11]提出了一种VMD和CNN相结合的方法应用到行星齿轮的故障识别与诊断. 2014年,澳大利亚学者Seyedali Mirjalili等[12]人提出了灰狼优化算法(Grey Wolf Optimizer,GWO),通过使用灰狼算法来优化支持向量机(Support Vector Machine, SVM)[13]的参数,可以提高其分类精度. 宋宣毅等[14]实现了基于灰狼算法优化的支持向量机产能预测. 田东雨等[15]提出. 基于灰狼优化算法的SVM的图像噪声识别. 上述方法都具有良好的实用性.

    本文采用深度学习特征提取与GWO-SVM相结合的方法解决滚动轴承故障诊断的问题. 首先将一维的信号转化为尺度谱图,然后选择训练好的卷积神经网络 (Convolutional Neural Networks, CNN) 模型Alexnet对信号的尺度谱图进行特征提取,再通过主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)对得到特征数据进行降维,最后将归一化后的数据输入到灰狼算法优化后的SVM分类器中,通过对多种故障类型、故障程度的轴承进行诊断充分证明了该方法的有效性.

    • 卷积神经网络的机构一般分为三个部分,分别为卷积层,池化层,全连接层. 卷积层通过使用卷积核将上层得到的特征图进行卷积操作,然后通过激活函数,经过运算得到本层的特征图. ReLU和Sigmoid为常用的激活函数,公式如下:

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

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

      池化层是缩放特征图的操作,常用的方法是MAX池化. 通过展平层将特征图构建为一维向量,再将其输入到全连接层中,得到输出值. 输出值的公式如下

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

      $O$ 为网络的输出值,$f$ 为激活函数,$x_j^F$ 表示第j个神经元,${\omega _j}$ 表示权值,$b$ 为偏置项.

    • AlexNet[1617]在2012年提出,它具有较少的网络结构,使用Relu作为激活函数,减少了网络的开销;训练网络时使用了dropout来避免过拟合;提出了LRN层,即局部响应归一化层,可以减少过拟合. Alexnet具有较少的网络参数便于调节,而且在图像识别领域有好的效果,基于此本文选用AlexNet模型作为特征提取的模型. AlexNet包括5层卷积层和3层全连接层,末端为Softmax层. 第1个和第2个卷积层后是LRN层,而最大汇聚层出现在两个LRN层及最后一个卷积层后. 其中每一层的最后都使用ReLU激活数. AlexNet模型如下所示

      图  1  Alexnet结构图

      Figure 1.  Alexnet chart

    • 灰狼算法是模拟狼群在野外捕食,是一种确定的启发式算法. 狼群组织为金字塔结构,最顶层为α狼,具有领导地位;第二层β狼属于从属狼,可以作为α狼的候选者;第三层是δ狼,地位次于β狼;最底层ω狼是所有狼群的基础[18].

      狼群狩猎分为3个阶段:追踪猎物,包围猎物,攻击猎物.

      GWO算法的数学建模.

      假设 $t$ 为迭代次数,$X{\rm{p}}$ 为猎物位置矢量,$X$ 为狼群位置矢量,则狼群与猎物之间的距 $D$ 为:

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

      狼群不断改变位置,公式如下:

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

      $A,C$ 为系数矢量,$A,C$ 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]$. ${\rm{a}}$ 为收敛因子,可由下列公式求出:

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

      Max是最大迭代次数. 狼群围捕猎物位置变化公式如下:

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

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

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

      $\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} $ 对应 ${\alpha} ,{\beta} ,{\delta} $ 狼与猎物的位置表示,$A_1,A_2,A_3$$C_1,C_2,C_3$ 对应于 ${\alpha} ,{\beta} ,{\delta} $ 的系数矢量,$X_{\alpha} (t),X_{\beta} (t),X_{\delta} (t)$ 表示t时刻猎物具体位置,$X_1,X_2, $$X_3$ 对应为狼群的矢量位置,$X_{\alpha} ,X_{\beta} ,X_{\delta} $ 对应为猎物矢量位置.

      狼群围捕猎物位置更新如图2所示.

      图  2  狼群围捕位置变化图

      Figure 2.  Picture of the Wolf pack gathering prey

    • 提出基于灰狼算法优化支持向量(GWO-SVM) 的滚动轴承故障诊断模型,该模型的核心是使用GWO算法优化SVM的惩罚系数c和核函数半径g,通过选择出最佳的c,g组合,以此提高SVM的分类准确率和速度. 对比PSO算法和GA算法,GWO算法的结构简单便于理解、只需要设置较少的参数就可以实现,经过多种算法测试,研究结果显示灰狼算法在寻找SVM最优解方面有较大优势. GWO算法与PSO算法和GA算法相比在寻找最优解及寻找解得准确性,测试时间和稳定性方面具有很大的优势. GWO-SVM预测模型如图3所示.

      图  3  GWO-SVM预测模型

      Figure 3.  GWO-SVM prediction model

    • 卷积神经网络一般采用全连接的网络结构作为分类器,但是结构难以调整为最优,并且网络泛化能力比较差. 而使用SVM分类器避免了以上缺点,它的收敛速度快、泛化能力强更适用于二分类. 因此,将神经网络的全连接层改为SVM以此来进行识别分类. 但是SVM的参数选择对其分类的准确率和时间有显著的影响,同时GWO算法可以有效对其参数进行选择,将它应用于优化SVM的惩罚系数c和核函数半径g,从而提出一种灰狼算法优化支持向量(GWO-SVM)的滚动轴承故障诊断模型,目的是提高SVM分类的准确率和速度.

      本文采用基于深度学习特征提取和GWO-SVM混合模型对滚动轴承的故障类型进行识别. 其中,CNN网络采用Alexnet结构,使用灰狼算法优化的SVM作为分类器. 改进后的模型包括CNN网络特征提取过程和SVM分类器分类过程. 选择预训练好的alexnet模型,对样本的尺度谱图[19]提取特征后,每个样本的特征维数是4 096,为了降低特征冗余,采用主成分分析(PCA)对特征数据进行降维,保留98%方差贡献率,然后对数据归一化到[0, 1],输入至GWO-SVM里面进行参数寻优. 使用最佳参数组合训练SVM模型,最后对测试样本进行分类. 方法具体的流程如下图4所示:

      图  4  AlexNet特征提取和GWO-SVM结合的诊断模型流程图

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

    • 本实验所用硬件为:Intel(R) Core(TM) i5-8300H 2.300GHZ内存为8 GB的64位操作系统,所使用软件MATLAB R2019a. 采用美国凯斯西储大学提供的SKF轴承的驱动端数据作为实验数据,对滚动轴承内圈,外圈,滚动体制造单点故障,故障深度为0.18 mm,转速为1 797 r/min,载荷为0 HP,采样频率为48 kHz. 其中3组故障数据和1组正常数据,每种状态样本数为1 400,共计5 600个数据. 轴承故障样本组合如表2所示:

      算法最佳c最佳g准确度/%分类时间/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种模型性能比较

      Table 2.  Performance comparison of six models

      故障类型故障直径/mm标签
      正常01
      滚动体故障0.182
      外圈0.183
      内圈故障0.184

      表 1  滚动轴承实验数据表

      Table 1.  Rolling bearing test data sheet

      将每种状态的数据转化为尺度谱图,产生200个样本,每个样本500个数据点,其中100个样本用于训练,另外100个测试. 下图5为信号的尺度谱图

      图  5  不同故障状态下的信号的尺度谱图

      Figure 5.  Scale spectra of signals in different fault states

      由上图可知,将信号转换为尺度谱图可以很好的分辨出滚动轴承的健康状态. 有利于深度体征提取. 使用训练好的Alexnet模型对信号的尺度谱图进行特征提取,特征提取层为fc7,样本深度特征可视化图如下图6所示

      图  6  深度特征可视化图

      Figure 6.  Depth feature visualization

      由上图可知,Alexnet模型能够直接从原始数据挖掘出故障特征,具有更强的处理髙维,非线性数据的能力. 可以较为清楚的区分滚动轴承的健康状态,为分类模型提供了更好的支持.

    • 在深度学习特征提取的基础上本实验使用遗传算法(Genetic Algorithm,GA),PSO (Particle Swarm optimization, PSO)和GWO三种算法分别对SVM的惩罚系数c和核函数半径g进行优化,从而比较得到的分类模型的适应度曲线. 三种算法的最大迭代次数为200,适应度曲线如图7所示:

      图  7  适应度曲线图

      Figure 7.  Fitness curve

      如图所示:在深度特征提取后优化SVM过程中,3种算法的适应度曲线随着迭代次数的增加而收敛,因此3种算法都可以得到最优参数. GA算法在45代左右趋于收敛,PSO算法于8代左右趋于收敛,GWO算法在5代时已经完成收敛,由实验可得,GWO算法优化的SVM效果更好.

    • 本实验通过Alexnet对尺度谱图的特征进行提取,PCA降维后使用三种算法对SVM参数优化,生成三种分类模型,基于粒子群优化算法的支持向量机(PSO-SVM)、遗传算法优化的支持向量机(GA- SVM)和灰狼算法优化的支持向量机(GWO- SVM). 三个模型分别独立操作十次诊断次数与识别率关系如图8所示:

      图  8  诊断识别率图

      Figure 8.  Diagnostic identification rate graph

      在不改变实验条件的情况下,对比传统的特征提取方式和深度特征提取方法,6种模型性能比较表格如下所示:

      由表所知,在相同的实验条件下,通过对比小波包(wavelet packet decomposition)特征提取和深度学习进行特征提取(卷积神经网络)可知,使用Alexnet进行深度特征提取,得到的特征更加明显,从而使得分类效果更好. 从寻优时间上进行比较,使用深度学习进行特征提取比使用传统方法特征提取所需的寻优时间更少. 而且不论是传统的特征提取还是深度提取,GWO-SVM模型在训练时间和测试时间上,其速度都远远小于PSO-SVM模型和GA-SVM模型,提高了模型分类的速度. 从分类的准确度上进行比较,深度学习特征提取的特征更为明显有效,从而可以将更有效的特征输入到分类器中,使得分类的准确率更高,并且GWO-SVM模型的分类准确度要高于PSO-SVM模型和GA-SVM模型. 观察图8可知随着诊断次数的增加GWO-SVM模型的识别率大幅度提升. 寻优时间和诊断准确率是衡量诊断模型的关键因素,因此GWO-SVM模型在滚动轴承故障诊断中具有较强的实用性.

    • 在深度特征提取下,以GWO-SVM模型、PSO-SVM模型和GA-SVM模型分别对轴承故障分类测试,将100个测试样本输入到模型中预测,并比较预测结果与实际输出值,得到三种模型测试集分类图,如图所示:

      图  9  GWO算法测试集分类图

      Figure 9.  GWO Algorithm test set classification diagram

      由上图可知,在滚动轴承4种健康状态下GWO-SVM都取得了较高的准确率,状态1和状态3各只有一个没有准确分类,状态2和状态4分类准确率达到百分之百. 综上可知基于深度学习特征提取和GWO-SVM分类模型具有较高的预测精度,能准确的对滚动轴承的健康状态作出预测.

    • 提出一种基于Alexnet深度学习特征提取和GWO-SVM的滚动轴承故障诊断的方法,通过将信号转换为尺度谱图再应用Alexnet网络进行特征提取,能更好的得到信号的特征. 应用GWO算法优化SVM,其调节参数少,寻优速度快,分类精度高,提高了滚动轴承故障诊断的准确率.

参考文献 (19)

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