CN109060347A - 基于堆叠消噪自动编码器和门控循环单元神经网络的行星齿轮故障识别方法 - Google Patents
基于堆叠消噪自动编码器和门控循环单元神经网络的行星齿轮故障识别方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种基于SDAE和GRUNN的行星齿轮故障识别方法，所述方法包括如下步骤：步骤一、构建基于SDAE和GRUNN的混合模型，消除输入数据的噪声成分，处理前后关联的时序数据，自动地从含噪样本中提取鲁棒故障特征；步骤二、将行星齿轮故障诊断的训练样本看作步骤一构建的混合模型的输入数据，采用Adam优化算法和dropout技术训练混合模型，防止过拟合现象的发生；步骤三、根据训练后的混合模型，利用softmax分类器识别待诊样本中行星齿轮的状态。该方法在训练样本数较小的情况下能获得良好的诊断效果，并具有较强的抗噪能力和时变转速适应能力，为行星齿轮故障识别提供了一种新颖的解决思路。
Description
技术领域
本发明涉及一种行星齿轮故障识别方法，尤其涉及一种基于堆叠消噪自动编码器(Stacked denoising autoencoder，SDAE)和门控循环单元神经网络(Gated recurrentunit neural network，GRUNN)的行星齿轮故障识别方法。
背景技术
行星齿轮箱具有传动比大和结构紧凑等特点，已广泛应用于汽车、风力发电和直升机等设备的机械传动系统中。而复杂恶劣的工作环境常导致行星齿轮箱内部的齿轮发生裂纹、点蚀和磨损等故障，从而引起整个系统的失灵，甚至导致巨大的经济损失。因此，行星齿轮箱的故障诊断对避免潜在事故的发生和保障机械系统的可靠运行具有十分重要的意义。
近年来，深度学习理论因其强大的特征提取和表示能力而受到学者的广泛关注。它已被成功应用于行星齿轮箱的故障诊断中。典型的深度学习模型包括深度置信网络(Deep belief network，DBN)、堆叠自动编码器(Stacked autoencoder，SAE)、卷积神经网络(Convolutional neural network，CNN)和循环神经网络(Recurrent neural network，RNN)。DBN虽具有简单的结构和极强的表示能力，但提取的故障特征常包含大量的冗余信息，从而极大地增加了计算复杂度，降低了识别准确率。SAE虽具有突出的消噪特性，但其难于准确表示输入数据与故障类型间的映射关系。而且，对于复杂的非静态输入数据，它无法获得满意的诊断效果。尽管CNN已成功应用于行星齿轮箱的故障诊断，但在噪声环境下，其诊断效果会迅速恶化，难于准确判断行星齿轮箱状态。RNN常与其它深度学习模型相结合，实现对输入数据的消噪处理。然而，基于RNN的故障诊断方法较少应用于时变转速工况下行星齿轮箱的故障诊断。行星齿轮常常运行在噪声环境和时变转速工况下，仅能采集到非静态的调制信号，从而严重影响行星齿轮故障识别效果。
发明内容
本发明为了解决噪声环境和时变转速工况下行星齿轮故障识别问题，提供了一种基于堆叠消噪自动编码器和门控循环单元神经网络的行星齿轮故障识别方法。该方法在训练样本数较小的情况下能获得良好的诊断效果，并具有较强的抗噪能力和时变转速适应能力，为行星齿轮故障识别提供了一种新颖的解决思路。
本发明的目的是通过以下技术方案实现的：
一种基于SDAE和GRUNN的行星齿轮故障识别方法，包括如下步骤：
步骤一、构建基于SDAE和GRUNN的混合模型，消除输入数据的噪声成分，处理前后关联的时序数据，自动地从含噪样本中提取鲁棒故障特征；
步骤二、将行星齿轮故障诊断的训练样本看作步骤一构建的混合模型的输入数据，采用Adam优化算法和dropout技术训练混合模型，防止过拟合现象的发生；
步骤三、根据训练后的混合模型，利用softmax分类器识别待诊样本中行星齿轮的状态。
采用本发明的基于SDAE和GRUNN的行星齿轮故障识别方法，与其它行星齿轮故障识别方法相比，本发明具有如下优点：
1、本发明利用SDAE的堆叠结构和消噪训练自动地从噪声数据中提取鲁棒故障特征，改进同一行星齿轮状态的聚类分布，具有较强的抗噪能力。
2、本发明采用Adam优化算法和dropout技术训练开发的混合模型，从而解决多参数的优化问题，防止过拟合现象的发生。
3、本发明将SDAE和GRUNN相结合，构建出深层次的神经网络，从而挖掘出关键的故障特征。
4、本发明能在训练样本数较小的情况下获得良好的诊断效果。
5、本发明利用GRUNN处理前后关联的时序数据，缓解常规RNN在训练过程可能导致的梯度消失或梯度爆炸问题，具有较强的时变转速适应能力。
附图说明
图1为本发明基于SDAE和GRUNN的行星齿轮故障识别方法的流程图；
图2为六种行星齿轮的时域波形图；
图3为不同SNR下五种诊断方法的待诊样本准确率；
图4为不同训练样本数下五种诊断方法的待诊样本准确率。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的技术方案作进一步的说明，但并不局限于此，凡是对本发明技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围，均应涵盖在本发明的保护范围中。
具体实施方式一：本实施方式提供了一种基于堆叠消噪自动编码器和门控循环单元神经网络的行星齿轮故障识别方法，如图1所示，所述方法具体实施步骤如下：
步骤一、构建基于SDAE和GRUNN的混合模型，消除输入数据的噪声成分，处理前后关联的时序数据，自动地从含噪样本中提取鲁棒故障特征；
步骤二、将行星齿轮故障诊断的训练样本看作步骤一构建的混合模型的输入数据，采用Adam优化算法和dropout技术训练混合模型，防止过拟合现象的发生；
步骤三、根据训练后的混合模型，利用softmax分类器识别待诊样本中行星齿轮的状态。
具体实施方式二：本实施方式与具体实施方式一不同的是：所述步骤一中，基于SDAE和GRUNN的混合模型由SDAE、GRUNN和softmax分类器组成，其中：SDAE的输入数据为行星齿轮振动的时域信号，具有多隐层结构的SDAE可消除输入信号的噪声成分。将SDAE的输出看作GRUNN的输入，从而提取输入信号的故障特征。softmax分类器将提取的故障特征转换为行星齿轮状态的概率分布。
具体实施方式三：本实施方式与具体实施方式一或二不同的是：所述步骤二中，采用Adam优化算法和dropout技术训练混合模型的具体步骤如下：
步骤二一、设置添加进SDAE输入数据中的噪声比例，通过最小化输入和输出的重构误差，实现SDAE各隐层参数的初始化；
步骤二二、设置dropout率，并将dropout技术应用于混合模型，从而获得“较稀薄的”深度学习模型；
步骤二三、计算softmax分类器输出的概率分布与目标类的概率分布之间的交叉熵损失函数，并将其作为Adam优化算法中的目标函数，交叉熵损失函数的计算公式为：
式中，p(x)为目标类的概率分布，q(x)为softmax分类器输出的概率分布；
步骤二四、设置Adam优化算法的学习率α、两个矩估计指数衰减率β1和β2、数值稳定常数ε，并将Adam优化算法用于训练步骤二二获得的深度学习模型。
采用以下实施例验证本发明的有益效果。
实施例：
本实施例以行星齿轮为研究对象，通过识别其故障状态验证基于SDAE和GRUNN的行星齿轮故障识别方法的有效性。所述方法的具体实施步骤如下：
步骤一、构建基于SDAE和GRUNN的混合模型。
本实施例在行星齿轮箱实验台上进行。该实验台主要由驱动电机、两个对称放置的行星齿轮箱与磁粉制动器组成。采用六种行星齿轮模拟行星齿轮的六种典型状态，即正常(NC)、碎齿(CT)、断齿(MT)、轻度齿根裂纹(WTRC)、重度齿根裂纹(HTRC)、齿面磨损(FW)。利用加速度传感器获得行星齿轮的振动加速度信号。在停机的过程中采集信号，驱动电机转速从60Hz降至30Hz。采样频率为25.6kHz，采样时间为4s。通过磁粉制动器模拟三种行星齿轮箱负载，每种负载采集20组样本，六种行星齿轮一共可获得360组样本。图2为六种行星齿轮的时域波形图。本实施例将288组样本看作训练样本，72组样本看作待诊样本，样本数之比为4:1。使用的程序开发框架为Tensorflow1.1.0，编程语言为Python。计算机配置为8核i7-6700处理器，16GB内存。构建基于SDAE和GRUNN的混合模型。该模型由3个SDAE隐层、2个GRUNN隐层和1个softmax分类器组成。SDAE隐层的神经元数目和GRUNN隐层的神经元数目分别为180和120。输入数据为23×23矩阵。
步骤二、将行星齿轮故障诊断的训练样本看作该混合模型的输入数据，采用Adam优化算法和dropout技术训练该混合模型。噪声比例设为0.3，Dropout率设为0.1，学习率α设为0.001，两个矩估计指数衰减率β1和β2分别设为0.9和0.99，数值稳定常数ε设为10-8，迭代次数设为550。
步骤三、根据训练后的混合模型，利用softmax分类器识别待诊样本中行星齿轮状态。行星齿轮状态的识别准确率如表1所示。从表1可以看出，行星齿轮故障越严重，诊断效果越好。这是由于从故障较重行星齿轮的训练样本中提取的故障特征更具特点，有助于识别待诊样本中行星齿轮状态。而且，每种状态的待诊样本准确率均超过96％，平均准确率均高于99％。因此，本发明的方法能准确地识别行星齿轮状态。
表1行星齿轮状态的识别准确率
为研究信噪比(Signal-to-noise ratio，SNR)对诊断效果的影响，将本发明的方法与BPNN、SVM、SDAE和GRUNN进行对比。采用MATLAB 2016a中的工具箱，实现基于BPNN或SVM的行星齿轮状态识别。BPNN的隐层单元数、学习率和迭代次数分别设为120、0.1和280。SVM的高斯核函数和惩罚参数分别设为10和180。采用EEMD方法提取样本中的时域特征和频域特征，一共可提取24个故障特征用作BPNN和SVM的输入。SDAE包含5个隐层和1个softmax分类器，隐层神经元数目设为180。GRUNN包含5个GRU层和1个softmax分类器，GRU层神经元数目设为120。不同SNR下五种诊断方法的待诊样本准确率如图3所示。从图3中可以看出，随着SNR的减小，待诊样本准确率逐渐降低。然而，与其它诊断方法相比，本发明的方法总是获得最高的待诊样本准确率，且待诊样本准确率均超过96％。对比结果表明在五种诊断方法中，本发明的方法具有较强的抗噪能力。
为研究训练样本数对诊断效果的影响，将本发明的方法与BPNN、SVM、SDAE和GRUNN进行对比。不同训练样本数下五种诊断方法的待诊样本准确率如图4所示。从图4中可以看出，随着训练样本数的增加，待诊样本准确率逐渐提高。当训练样本数超过200时，待诊样本准确率趋于稳定，本发明的方法依然获得最高的待诊样本准确率。主要原因在于训练样本数的增加在改进诊断效果的同时，也引入了更多外部干扰。本发明的方法采用Adam优化算法和dropout技术训练开发的混合模型，从而解决多参数的优化问题，防止过拟合现象的发生。此外，在训练样本数较小的情况下，本发明方法的待诊样本准确率明显高于其它诊断方法。这是由于本发明的方法将SDAE和GRUNN相结合，构建出深层次的神经网络，从而挖掘出关键的故障特征。因此，本发明的方法能在训练样本数较小的情况下获得良好的诊断效果。
为了研究本发明的方法对时变转速的适应能力，将本发明的方法与DBN、SAE、CNN和RNN进行对比。这四种诊断方法中深度学习模型的结构和训练过程与该混合模型相似。它们均包含5个隐层，并采用Adam优化算法和dropout技术进行模型训练。三个样本集分别看作训练样本或待诊样本，它们的描述如表2所示。五种诊断方法的待诊样本准确率如表3所示。其中，A→B是指将样本集A看作训练样本，将样本集B看作待诊样本。从表3可以看出，五种诊断方法的待诊样本准确率逐渐降低。样本集中驱动电机的转速越低，诊断效果越差。主要原因在于当驱动电机转速超过50Hz时，深度学习模型每次的输入数据至少包含了一个旋转周期。较低的驱动电机转速可能导致深度学习模型每次的输入数据不能包含足够的训练或测试信息。与其它方法相比，本发明的方法均获得最高的待诊样本准确率。原因在于本发明的方法将SDAE和GRUNN组合在一起；利用SDAE的堆叠结构和消噪训练自动地从噪声数据中提取鲁棒故障特征；利用GRUNN处理前后关联的时序数据，缓解梯度消失或梯度爆炸问题。因此，本发明的方法具有较强的时变转速适应能力。
表2三个样本集的描述
表3五种诊断方法的待诊样本准确率
Claims (5)
1.一种基于SDAE和GRUNN的行星齿轮故障识别方法，其特征在于所述方法包括如下步骤：
步骤一、构建基于SDAE和GRUNN的混合模型，消除输入数据的噪声成分，处理前后关联的时序数据，自动地从含噪样本中提取鲁棒故障特征；
步骤二、将行星齿轮故障诊断的训练样本看作步骤一构建的混合模型的输入数据，采用Adam优化算法和dropout技术训练混合模型，防止过拟合现象的发生；
步骤三、根据训练后的混合模型，利用softmax分类器识别待诊样本中行星齿轮的状态。
2.根据权利要求1所述的基于SDAE和GRUNN的行星齿轮故障识别方法，其特征在于所述步骤一中，基于SDAE和GRUNN的混合模型由SDAE、GRUNN和softmax分类器组成，将SDAE的输出看作GRUNN的输入，从而提取输入信号的故障特征，softmax分类器将提取的故障特征转换为行星齿轮状态的概率分布。
3.根据权利要求2所述的基于SDAE和GRUNN的行星齿轮故障识别方法，其特征在于所述SDAE的输入数据为行星齿轮振动的时域信号。
4.根据权利要求1、2或3所述的基于SDAE和GRUNN的行星齿轮故障识别方法，其特征在于所述步骤二中，采用Adam优化算法和dropout技术训练混合模型的具体步骤如下：
步骤二一、设置添加进SDAE输入数据中的噪声比例，通过最小化输入和输出的重构误差，实现SDAE各隐层参数的初始化；
步骤二二、设置dropout率，并将dropout技术应用于混合模型，从而获得“较稀薄的”深度学习模型；
步骤二三、计算softmax分类器输出的概率分布与目标类的概率分布之间的交叉熵损失函数，并将其作为Adam优化算法中的目标函数；
步骤二四、设置Adam优化算法的学习率α、两个矩估计指数衰减率β1和β2、数值稳定常数ε，并将Adam优化算法用于训练步骤二二获得的深度学习模型。
5.根据权利要求4所述的基于SDAE和GRUNN的行星齿轮故障识别方法，其特征在于所述交叉熵损失函数的计算公式如下：
式中，p(x)为目标类的概率分布，q(x)为softmax分类器输出的概率分布。
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