CN110579354B - 一种基于卷积神经网络的轴承检测方法 - Google Patents

一种基于卷积神经网络的轴承检测方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于卷积神经网络的轴承检测方法，方法包括以下步骤：基于轴承的振动加速度信号生成基于卷积神经网络的一维振动信号，将所述一维振动信号按照时序和比率依次划分为训练集、验证集和测试集，建立基于Grad‑CAM的卷积神经网络可视化结构，经过ReLU函数激活获得卷积神经网络对应于输入样本的Grad‑CAM图，在所述Grad‑CAM图上采样振动信号的维度，以Grad‑CAM的取值区间设定不同激活阈值，以Grad‑CAM激活区域对应的坐标作为索引对原始信号经过卷积神经网络后的激活情况进行标注，建立神经网络区域与目标类别之间的联系。

Description

一种基于卷积神经网络的轴承检测方法
技术领域
本发明属于轴承故障检测领域，特别是一种基于卷积神经网络的轴承检测方法。
背景技术
如今，在工业大数据的背景下，人工智能和机器学习的快速进步使得故障诊断逐步走向智能化，利用数据驱动的故障诊断智能算法越来越受到重视，成为故障诊断领域新的研究热点。尤其是近年来，以卷积神经网络为代表的深度学习方法在模式识别中取得了巨大的成功，这类方法可以自动地挖掘输入信息的深层特征，在输入端直接输入原始信息，在输出端便可得到输出结果，因而也被称为“端到端”的学习方式。它们取代了传统算法繁琐的特征提取等预处理过程，在工业“大数据”时代异军突起。
虽然卷积神经网络在结果上效果显著，但是因难以理解的“黑匣模型”，存在潜在的安全隐患而一直饱受争议，根源一方面在于其神经网络本身缺乏基础数学理论的支撑，另一方面神经网络的结果缺乏工程解释性。尤其是卷积神经网络等普遍存在过拟合的问题，难以让人对结果产生信服力。特别是在机械故障诊断领域，很多卷积神经网络方法只是简单的将已有的深度学习模型直接用于机械信号的分析，仍显得缺乏依据。
在背景技术部分中公开的上述信息仅仅用于增强对本发明背景的理解，因此可能包含不构成在本国中本领域普通技术人员公知的现有技术的信息。
发明内容
针对现有技术中存在的问题，本发明提出一种基于卷积神经网络的轴承检测方法，该方法通过 Grad-CAM图，在原始振动信号上进行标注，重点突出神经网络的关注区域与目标类别之间的联系，解释卷积神经网络的学习注意力，从而实现对轴承故障的监测。
本发明的目的是通过以下技术方案予以实现，一种基于卷积神经网络的轴承检测方法包括以下步骤：
第一步骤中，基于轴承的振动加速度信号生成基于卷积神经网络的一维振动信号，将所述一维振动信号按照时序和比率依次划分为训练集、验证集和测试集，将训练集、验证集和测试集的样本通过卷积神经网络训练得到，
Figure GDA0002614778520000011
其中，Ak为经过最后一个卷积层生成的k个特征映射，f为非线性激活函数，W为学习权重，x为待判定轴承故障类别的输入样本，b为学习偏置，
Figure GDA0002614778520000012
为卷积运算，yc为判定该输入样本为c类轴承故障的得分值；
第二步骤中，建立基于Grad-CAM的卷积神经网络可视化结构
Figure GDA0002614778520000021
其中，yc为判定该输入样本为c类轴承故障的得分值，
Figure GDA0002614778520000022
为第k个特征映射中(i，j)位置处的取值，求得所有特征映射对应网络判定输入样本为c类轴承故障的学习权重，将其与特征映射的取值加权求和，然后经过线性整流函数ReLU(x)＝max(0，x)激活获得卷积神经网络对应于输入样本x的不同位置激活程度的类激活图Grad-CAM：
Figure GDA0002614778520000023
第三步骤中，在所述Grad-CAM图上采样振动信号的维度，以Grad-CAM的取值区间设定不同激活阈值，以Grad-CAM激活区域对应的坐标作为索引对原始信号经过卷积神经网络后的激活情况进行标注，建立神经网络区域与目标类别之间的联系。
所述的方法中，第一步骤中，传感器测量轴承振动加速度信号，训练集、验证集和测试集中的每个集合的样本包含Np个采样数据点：Np≥60fs/v，其中，fs为采样频率，单位：Hz；v为转速，单位：r/min，Np为每个样本包含的采样点个数。
所述的方法中，第二步骤中，通过目标类别的学习权重和卷积神经网络的特征映射建立基于 Grad-CAM方法的可视化卷积神经网络结构。
所述的方法中，第三步骤中，Grad-CAM的取值区间设定不同激活阈值中，Grad-CAM取值对应于最大值的60％以上为重点激活区域，30％～60％为一般激活区域，30％以下为未激活区域。
所述的方法中，第一步骤中，随机建数据样本，在随机位置处截取振动数据大于一个数据周期长度的Np的连续数据点作为一个样本，振动信号采用长度为Np的固定窗无重叠的截断获得一定数量的信号样本，减去均值后除以方差创建故障轴承的样本数据。
所述的方法中，一个数据周期为轴承旋转一周的采样数据点个数。
所述的方法中，第一步骤中，依照时间先后按照占比信号长度8∶1∶1依次选择训练集、验证集和测试集。
所述的方法中，第二步骤中，卷积神经网络可视化结构基于残差连接的ResNet网络来设计，14层的网络层包括：1层16个尺寸为32×1，步长为4的卷积核的卷积层、12层尺寸3×1，步长为1或2 的残差块以及1层全局平局池化层和概率归一化输出层。
和现有技术相比，本发明具有以下优点：
本发明直观显示一个经过训练取得效果的神经网络，其网络的关注区域与目标类别之间的联系，对卷积神经网络的结果进行一个直观的解释。可快速且有效地检测轴承故障情况，能提升故障诊断的准确性与可靠性，有利于减少人力物力的消耗，同时也有利于对轴承的维护和检修计划的安排调整，显著提高监测精度。
附图说明
通过阅读下文优选的具体实施方式中的详细描述，本发明各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。说明书附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。显而易见地，下面描述的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。而且在整个附图中，用相同的附图标记表示相同的部件。
在附图中：
图1是根据本发明一个实施例的基于卷积神经网络的轴承检测方法的步骤示意图；
图2为本发明一个实施例的训练集、验证集和测试集的划分方式及样本大小的示意图；
图3是根据本发明一个实施例的卷积神经网络结构的组成图；
图4(a)至图4(d)是根据本发明一个实施例的可视化结果，坐标图的横坐标表示样本信号的数据点数，纵坐标表示归一化后的信号幅值，图4(a)，图4(b)，图4(c)，图4(d)分别为正常轴承、外圈故障、内圈故障和滚动体故障原始信号的可视化结果；其中，图4(a)，图4(b)，图4(c)，图4 (d)分别包括位于上方的上方图和位于下方的下方图，其中，上方图中实线表示故障轴承的原始时域振动信号，虚线表示的是经过本发明得到的Grad-CAM曲线值，位于上方图下方的下方图表示的是由 Grad-CAM曲线值作为激活阈值标注后的原始时域振动信号。
以下结合附图和实施例对本发明作进一步的解释。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本发明的具体实施例。虽然附图中显示了本发明的具体实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本发明而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本发明，并且能够将本发明的范围完整的传达给本领域的技术人员。
需要说明的是，在说明书及权利要求当中使用了某些词汇来指称特定组件。本领域技术人员应可以理解，技术人员可能会用不同名词来称呼同一个组件。本说明书及权利要求并不以名词的差异来作为区分组件的方式，而是以组件在功能上的差异来作为区分的准则。如在通篇说明书及权利要求当中所提及的“包含”或“包括”为一开放式用语，故应解释成“包含但不限定于”。说明书后续描述为实施本发明的较佳实施方式，然所述描述乃以说明书的一般原则为目的，并非用以限定本发明的范围。本发明的保护范围当视所附权利要求所界定者为准。
为便于对本发明实施例的理解，下面将结合附图以具体实施例为例做进一步的解释说明，且各个附图并不构成对本发明实施例的限定。
为了更好地理解，图1是根据本发明一个实施例的一种基于卷积神经网络的轴承检测方法的步骤示意图，如图1所示，一种基于卷积神经网络的轴承检测方法包括以下步骤：
第一步骤S1中，基于轴承的振动加速度信号生成基于卷积神经网络的一维振动信号，将所述一维振动信号按照数据采集的时间先后和所占原始信号长度的百分比，依次划分为训练集、验证集和测试集，将训练集、验证集和测试集的样本通过卷积神经网络训练得到，
Figure GDA0002614778520000041
其中，Ak为经过最后一个卷积层生成的k个特征映射，f为非线性激活函数，W为学习权重，x为待判定轴承故障类别的输入样本，b为学习偏置，
Figure GDA0002614778520000047
为卷积运算，yc为判定该输入样本为c类轴承故障的得分值；
第二步骤S2中，建立基于Grad-CAM的卷积神经网络可视化结构
Figure GDA0002614778520000043
其中，
Figure GDA0002614778520000044
为第k个特征映射对应类别c的学习权重，Z表示特征映射的维度大小，yc为判定该输入样本为c类轴承故障的得分值，
Figure GDA0002614778520000045
为第k个特征映射中(i，j)位置处的取值，求得所有特征映射对应网络判定输入样本为c类轴承故障的学习权重，将其与特征映射的取值加权求和，然后经过线性整流函数 ReLU(x)＝max(0，x)激活获得表示卷积神经网络对应于输入样本x的不同位置激活程度的类激活图 Grad-CAM：
Figure GDA0002614778520000046
第三步骤S3中，在所述Grad-CAM图上采样振动信号的维度，以Grad-CAM的取值区间设定不同激活阈值，以Grad-CAM激活区域对应的坐标作为索引对原始信号经过卷积神经网络后的激活情况进行标注，建立神经网络区域与目标类别之间的联系。
为了进一步理解本发明，在一个实施例中，基于卷积神经网络框架的故障诊断可视化方法包括以下步骤：
第一步骤S1中，对轴承振动加速度信号进行分析，建立基于卷积神经网络的一维振动信号诊断框架：
将原始一维振动信号按照时序和比率依次划分为训练集，验证集和测试集，其中，每个集合中的样本应包含Np个采样数据点：
Np≥60fs/v
其中，fs为采样频率，单位：Hz；v为转速，单位：r/min，Np为每个样本包含的采样点个数。
通过以上公式，可以得到一定数量的训练集、验证集和测试集的样本，将样本通过卷积神经网络训练，可以得到
Figure GDA0002614778520000051
yc＝WAk+b
其中，Ak为经过最后一个卷积层生成的k个特征映射，f为非线性激活函数，W为学习权重，x为待判定轴承故障类别的输入样本，b为学习偏置，
Figure GDA0002614778520000052
为卷积运算，yc为判定该输入样本为c类轴承故障的得分值；
第二步骤S2中，基于工程实际需求，建立基于Grad-CAM方法的卷积神经网络可视化结构；
Figure GDA0002614778520000053
其中，
Figure GDA0002614778520000054
为第k个特征映射对应类别c的学习权重，Z表示特征映射的维度大小，yc为判定该输入样本为c类轴承故障的得分值，
Figure GDA0002614778520000055
为第k个特征映射中(i，j)位置处的取值。经过以上公式，求得所有特征映射对应网络判定输入样本为c类轴承故障的学习权重，将其与特征映射的取值加权求和，然后经过线性整流函数ReLU(x)＝max(0，x)激活获得表示卷积神经网络对应于输入样本x的不同位置激活程度的类激活图Grad-CAM：。
Figure GDA0002614778520000056
第三步骤S3中，将得到的Grad-CAM图上采样到原始振动信号的维度大小，以Grad-CAM的取值区间设定不同激活阈值，Grad-CAM取值对应于最大值的60％以上为重点激活区域，30％～60％为一般激活区域，30％以下为未激活区域，以Grad-CAM激活区域对应的坐标作为索引，对原始信号经过卷积神经网络后的激活情况进行标注，重点突出神经网络的关注区域与目标类别之间的联系。
为了进一步说明本发明的方法，图2是根据本发明一种基于卷积神经网络的可视化方法的训练集、验证集和测试集的划分方式及样本大小的示意图，如图2所示，对于每种工况下的采样数据，采用随机方式创建数据样本，在随机位置处截取振动数据大于一个数据周期长度即轴承旋转一周，采样数据点的个数的Np的连续数据点作为一个样本，将所有实验所得信号，采用长度为Np的固定窗，无重叠的截断，获得一定数量的信号样本，标准化后，即减去均值，除以方差，可创建故障轴承的样本数据库，依照时间先后和占比总信号长度8∶1∶1依次选择训练集、验证集和测试集。
图3是根据本发明一种基于卷积神经网络的可视化方法的采用的卷积神经网络结构组成图。
图4(a)至图4(d)是根据本发明一种基于卷积神经网络的可视化方法的可视化结果图，坐标图的横坐标表示样本信号的数据点数，纵坐标表示归一化后的信号幅值，其中图4(a)，图4(b)，图4 (c)，图4(d)分别为正常轴承、外圈故障、内圈故障和滚动体故障原始信号的可视化结果；其中，图 4(a)，图4(b)，图4(c)，图4(d)分别包括位于上方的上方图和位于下方的下方图，其中，上方图中实线表示故障轴承的原始时域振动信号，虚线表示的是经过本发明得到的Grad-CAM曲线值，位于上方图下方的下方图表示的是以Grad-CAM激活值对应的坐标作为索引，对原始信号经过卷积神经网络后的激活情况进行标注的时域振动信号。
在本发明的一种基于卷积神经网络的可视化方法的优选实施例中，第一步骤S1中：对轴承振动加速度信号进行分析，建立基于卷积神经网络的一维振动信号诊断框架：
将原始一维振动信号按照时序和比率依次划分为训练集，验证集和测试集，其中，每个集合中的样本应包含Np个采样数据点：
Np≥60fs/v
根据实验采样频率fs＝12kHz，转速为1730rpm，1750rpm，1770rpm和1797rpm，故Np＝401～417，此处选择Np＝1024采用长度为Np的固定窗，无重叠的截断，依照时间先后和占比信号长度8∶1∶1依次选择训练集、验证集和测试集。
卷积神经网络的结构基于残差连接的ResNet网络来设计，14层的网络层包括：1层16个尺寸为 32×1，步长为4的卷积核的卷积层、12层尺寸3×1，步长为1或2的残差块以及1层全局平局池化层和概率归一化输出层。
在本发明的一种基于卷积神经网络的可视化方法的优选实施例中，第二步骤S2中：通过Grad-CAM 方法获得卷积神经网络对应于输入样本的Grad-CAM图。
在本发明的一种基于卷积神经网络的可视化方法的优选实施例中，第三步骤S3中：激活阈值设定为Grad-CAM取值对应于最大值的60％以上为重点激活区域，30％～60％为一般激活区域，30％以下为未激活区域，以各自激活区域对应的坐标作为索引，对原始信号经过卷积神经网络后的激活情况进行标注，重点突出神经网络的关注区域与目标类别之间的联系。
在一个实施例中，如图4(a)至图4(d)所示为正常轴承、外圈故障、内圈故障和滚动体故障轴承的时域振动信号可视化结果，由图4(a)至图4(d)可知，对于正常轴承，得到的Grad-CAM曲线图较为平缓，其波形与原始信号的时域波形较为一致，其中激活最大的值集中在原始信号时域波形的峰值附近，对于外圈和内圈故障的轴承，得到的Grad-CAM曲线图在时域信号的冲击附近具有较大的值，说明网络识别该类故障的重点关注区域定位在了信号的冲击成分，而对于滚动体故障的轴承，得到的Grad-CAM 图则较为复杂，但同样的定位到了轴承信号的冲击部分。因此体现了本发明所提方法对于卷积神经网络结果和目标类别的关联性，直观解释了卷积神经网络。
所述的方法的优选实施方式中，第一步骤S1中，传感器测量轴承振动加速度信号，训练集、验证集和测试集中的每个集合的样本包含Np个采样数据点：Np≥60fs/v，其中，fs为采样频率，单位： Hz；v为转速，单位：r/min，Np为每个样本包含的采样点个数。
所述的方法的优选实施方式中，第二步骤S2中，通过目标类别的学习权重和卷积神经网络的特征映射建立基于Grad-CAM方法的可视化卷积神经网络结构。
所述的方法的优选实施方式中，第三步骤S3中，Grad-CAM的取值区间设定不同激活阈值中，Grad-CAM 取值对应于最大值的60％以上为重点激活区域，30％～60％为一般激活区域，30％以下为未激活区域。
所述的方法的优选实施方式中，第一步骤S1中，随机建数据样本，在随机位置处截取振动数据大于一个数据周期长度的Np的连续数据点作为一个样本，振动信号采用长度为Np的固定窗无重叠的截断获得一定数量的信号样本，减去均值后除以方差创建故障轴承的样本数据。
所述的方法的优选实施方式中，一个数据周期为轴承旋转一周的采样数据点个数。
所述的方法的优选实施方式中，第一步骤S1中，依照时间先后和占比信号长度8∶1∶1依次选择训练集、验证集和测试集。
所述的方法的优选实施方式中，第二步骤S2中，卷积神经网络可视化结构基于残差连接的ResNet 网络来设计，14层的网络层包括：1层16个尺寸为32×1，步长为4的卷积核的卷积层、12层尺寸3 ×1，步长为1或2的残差块以及1层全局平局池化层和概率归一化输出层。
尽管以上结合附图对本发明的实施方案进行了描述，但本发明并不局限于上述的具体实施方案和应用领域，上述的具体实施方案仅仅是示意性的、指导性的，而不是限制性的。本领域的普通技术人员在本说明书的启示下和在不脱离本发明权利要求所保护的范围的情况下，还可以做出很多种的形式，这些均属于本发明保护之列。

Claims (8)

1.一种基于卷积神经网络的轴承检测方法，所述方法包括以下步骤：
第一步骤(S1)中，基于轴承的振动加速度信号生成基于卷积神经网络的一维振动信号，将所述一维振动信号按照数据采集的时间先后和所占原始信号长度的百分比，依次划分为训练集、验证集和测试集，将训练集、验证集和测试集的样本通过卷积神经网络训练得到，
Figure FDA0002236211140000011
其中，Ak为经过最后一个卷积层生成的k个特征映射，f为非线性激活函数，W为学习权重，x为待判定轴承故障类别的输入样本，b为学习偏置，
Figure FDA0002236211140000012
为卷积运算，yc为判定该输入样本为c类轴承故障的得分值；
第二步骤(S2)中，建立基于Grad-CAM的卷积神经网络可视化结构
Figure FDA0002236211140000013
其中，
Figure FDA0002236211140000014
为第k个特征映射对应类别c的学习权重，Z表示特征映射的维度大小，yc为判定该输入样本为c类轴承故障的得分值，
Figure FDA0002236211140000015
为第k个特征映射中(i，j)位置处的取值，求得所有特征映射对应网络判定输入样本为c类轴承故障的学习权重，将其与特征映射的取值加权求和，然后经过线性整流函数ReLU(x)＝max(0，x)激活获得表示卷积神经网络对应于输入样本x的不同位置激活程度的类激活图Grad-CAM：
Figure FDA0002236211140000016
第三步骤(S3)中，在所述Grad-CAM图上采样振动信号的维度，以Grad-CAM的取值区间设定不同激活阈值，以Grad-CAM激活区域对应的坐标作为索引对原始信号经过卷积神经网络后的激活情况进行标注，建立神经网络区域与目标类别之间的联系。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，优选的，第一步骤(S1)中，传感器测量轴承振动加速度信号，训练集、验证集和测试集中的每个集合的样本包含Np个采样数据点：Np≥60fs/v，其中，fs为采样频率，单位：Hz；v为转速，单位：r/min，Np为每个样本包含的采样点个数。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，第二步骤(S2)中，通过目标类别的学习权重和卷积神经网络的特征映射建立基于Grad-CAM方法的可视化卷积神经网络结构。
4.根据权利要求1所述的方法，其中，第三步骤(S3)中，Grad-CAM的取值区间设定不同激活阈值中，Grad-CAM取值对应于最大值的60％以上为重点激活区域，30％～60％为一般激活区域，30％以下为未激活区域。
5.根据权利要求2所述的方法，其中，第一步骤(S1)中，随机创建数据样本，在随机位置处截取振动数据大于一个数据周期长度的Np的连续数据点作为一个样本，振动信号采用长度为Np的固定窗无重叠的截断获得一定数量的信号样本，减去均值后除以方差创建故障轴承的样本数据。
6.根据权利要求5所述的方法，其中，一个数据周期为轴承旋转一周的采样数据点个数。
7.根据权利要求1所述的方法，其中，第一步骤(S1)中，依照时间先后按照占比信号长度8∶1∶1依次选择训练集、验证集和测试集。
8.根据权利要求1所述的方法，其中，第二步骤(S2)中，卷积神经网络可视化结构基于残差连接的ResNet网络来设计，14层的网络层包括：1层16个尺寸为32×1，步长为4的卷积核的卷积层、12层尺寸3×1，步长为1或2的残差块以及1层全局平局池化层和概率归一化输出层。
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