CN111351665A - 基于emd和残差神经网络的滚动轴承故障诊断方法 - Google Patents

基于emd和残差神经网络的滚动轴承故障诊断方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种基于EMD和残差神经网络的滚动轴承故障诊断方法，采集滚动轴承的多组原始振动数据，并将数据分为训练集和验证集；对训练集的每一组原始振动数据进行EMD分解，得到各个模态分量，将各个模态分量组合，得到二维特征图；将二维特征图输入到残差神经网络模型进行训练，并利用验证集调整出残差神经网络模型的超参数，形成训练后的残差神经网络模型；将滚动轴承的二维特征图输入到训练后的残差神经网络模型，输出故障诊断结果。本发明不需要复杂的统计学习过程，也不需要对轴承信息特殊的预处理，特征提取的过程比较便利；残差神经网络模型的搭建简单，训练速度快，分类准确率和召回率高。

Description

基于EMD和残差神经网络的滚动轴承故障诊断方法
技术领域
本发明涉及数控技术领域，具体地说是一种基于EMD和残差神经网络的滚动轴承故障诊断方法。
背景技术
滚动轴承是各类旋转机械中的通用易损部件。据统计,旋转机械故障有30％是由轴承故障引起的,轴承的健康状态与机械能否正常运行息息相关,因此检测和诊断滚动轴承故障和故障位置十分重要。
滚动轴承的故障诊断被国内外众多学者所研究，提出了众多的方法。一般的思路是，提取原始振动信号的特征，然后将特征向量作为输入通过各种分类器进行分类识别。
常见的特征提取方法有经验小波变换(EMT)、快速傅里叶变换(IMF)、局部均值分解(EMD)等，但由于故障信号的非平稳性，非线性，提取的特征存在冗余和干扰特征，常见的分类器包括SVM，BP神经网络，但这种浅层结构的分类器的分类准确度不高。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明提供一种基于EMD和残差神经网络的滚动轴承故障诊断方法，不需要复杂的统计学习过程，也不需要对轴承信息特殊的预处理，提高了故障诊断的实时性和普适性。
本发明为实现上述目的所采用的技术方案是：
一种基于EMD和残差神经网络的滚动轴承故障诊断方法，包括：
步骤1：采集滚动轴承的多组原始振动数据，并将数据分为训练集和验证集；
步骤2：对训练集的每一组原始振动数据进行EMD分解，得到各个模态分量，将各个模态分量组合，得到二维特征图；
步骤3：将二维特征图输入到残差神经网络模型进行训练，并利用验证集调整出残差神经网络模型的超参数，形成训练后的残差神经网络模型；
步骤4：将滚动轴承的二维特征图输入到训练后的残差神经网络模型，输出故障诊断结果。
滚动轴承的原始振动数据包括滚动轴承正常以及若干种故障的原始振动数据。
所述二维特征图表示为：h*(m+1)矩阵；其中，h为故障部件的信号长度、m为模态函数分量的个数。
所述残差神经网络模型，包括：第一卷积层、第二卷积层、第一池化层、第二池化层、参差块、全连接层和输出层。
所述将二维特征图输入到残差神经网络模型进行训练，包括：
步骤3.1：将二维特征图的数据输入到第一卷积层中，第一卷积层输出的结果经过relu激励函数激励后，接入第一池化层；
步骤3.2：将第一池化层的输出结果输入到残差块；
步骤3.3：将残差块的输出结果输入到第二池化层，将第二池化层的输出结果输入到全连接层；
步骤3.4：将全连接层的输出结果输入到输出层，由输出层输出结果；
步骤3.5：通过损失函数计算输出结果与真实结果之间的损失，根据自适应矩估计Adam的梯度优化方法进行反馈，训练出残差神经网络模型的参数。
所述输出层的激励函数为softmax函数。
所述残差块为：
F(x)＝W2·g(W1x+b1)+b2
其中，W1和W2分别表示残差块中第一卷积层的卷积核和第二卷积层的卷积核的权重矩阵，b1和b2分别表示第一卷积层的卷积核的偏置矩阵和第二卷积层的卷积核的偏置矩阵，g(·)为relu激励函数。
所述残差块的输出结果为：
H(x)＝g(F(x)+x)
其中，F(x)为残差块计算出的残差，x为第一池化层的输出结果，g(·)为relu激励函数。
所述超参数包括：训练迭代次数、自适应矩估计Adam的梯度优化方法的学习率。
本发明具有以下有益效果及优点：
1.本发明基于EMD和残差神经网络的滚动轴承故障诊断方法，不需要复杂的统计学习过程，也不需要对轴承信息特殊的预处理，所以特征提取的过程比较便利；
2.本发明残差神经网络模型的搭建简单，训练速度快；
3.本发明基于EMD和残差神经网络的滚动轴承故障诊断方法分类准确率和召回率高。
附图说明
图1是本发明的方法流程图；
图2是本发明的残差块输出结果示意图。
具体实施方式
下面结合附图及实施例对本发明做进一步的详细说明。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施方式做详细的说明。在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明。但本发明能够以很多不同于在此描述的其他方式来实施，本领域技术人员可以在不违背发明内涵的情况下做类似改进，因此本发明不受下面公开的具体实施的限制。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。
如图1所示为本发明的方法流程图。
基于EMD对轴承原始振动信息进行初始特征提取，将提取结果变换后输入到残差神经网络中进行分类，检测出轴承是否故障；具体包含以下步骤：
步骤1：采集滚动轴承正常以及故障的多组原始振动数据组成训练集以及验证集；
步骤2：对每一个原始数据进行EMD分解得到各个模态分量，将各个模态分量组合起来变换成二维特征图；
步骤3：构建残差神经网络模型。
步骤4：将训练集形成的二维特征输入到残差神经网络训练，利用验证集调整出分类器的各个参数，形成最终的模型；
数据采集的过程具体为：
利用转速为a r/min，采样频率为b kHz的电动机，采集内圈、外圈和滚动滑轮，损伤直径为0.07mm、0.14mm及0.21mm的9种故障滚动轴承的振动信号，以及正常轴承的振动信号，上述10种数据作为原始数据。
从原始数据中选取n个数据作为一组信号，上述10种状态，每种状态选择各m组。总共m×10组数据，其中每个状态随机选择80％作为训练数据，其余20％作为验证数据。
对原始数据信号进行EMD分解的过程具体为：
2.1)令原始信号为x(t)，求出原始信号x(t)上的全部极大值点和极小值点，并用三次样条曲线分别将极大值点和极小值点连接起来，得到上下两条包络线。计算两条包络线的平均值曲线m1(t)，并用原始信号减去m1(t)。
h1(t)＝x(t)-m1(t) (1)
判断h1(t)是否满足IMF的条件，如果不满足，需要把h1(t)作为原始信号，重复k次(1)式直到满足为止，得到h1k(t),即为一阶IMF分量，用c1(t)表示。
2.2)从原始信号x(t)中减去c1(t)得到一阶剩余信号r1(t)。一阶剩余信号中可能还包含着有用信息，因此，继续对r1(t)进行分解，将r1(t)作为原始信号，重复步骤2.1)，得到二阶IMF分量、三阶IMF分量，找到得到五阶的IMF分量。
2.3)将各个模态分量与原始振动信号一起构成二维的特征图，如故障部件的信号长度为h模态函数有m个，加上原始信号构成h*(m+1)矩阵表示的特征图，作为下一步模型的输入。
残差神经网络模型的搭建步骤：
3.1)首先把上一层得到的特征图数据输入到卷积层1中，卷积层1的卷积核大小为3×3，卷积核个数为128个，把卷积层1的结果经过relu激烈函数激励后，接入2×2的池化层。
3.2)将3.1)的结果输入到残差块，其中残差表示为：
F(x)＝W2·g(W1x+b1)+b2 (2)
其中，W1和W2分别表示残差块中第一层和第二层卷积核的权重矩阵，b1和b2分别表示第一层和第二层的偏置矩阵。激活函数g(·)一般为Relu函数。
则残差块的输出为：
H(x)＝g(F(x)+x) (3)
残差块的结果如图2所示。
3.3)将残差块的结果输入到2×2的池化层后接入全连接层。
3.4)将全连接层的结果输入到输出层，输出结果。其中输出层的激活函数为softmax函数。
3.5)经过上述步骤搭建网络模型基本架构，其中模型的损失函数选择交叉熵损失函数，梯度优化方法为自适应矩估计Adam。
确定参数形成最终模型：
将训练集形成的二维特征输入到残差神经网络训练，利用5折交叉验证确定模型超参数，比如模型的迭代次数，优化方法Adam的学习率等，形成最终模型。

Claims (9)

1.一种基于EMD和残差神经网络的滚动轴承故障诊断方法，其特征在于，包括：
步骤1：采集滚动轴承的多组原始振动数据，并将数据分为训练集和验证集；
步骤2：对训练集的每一组原始振动数据进行EMD分解，得到各个模态分量，将各个模态分量组合，得到二维特征图；
步骤3：将二维特征图输入到残差神经网络模型进行训练，并利用验证集调整出残差神经网络模型的超参数，形成训练后的残差神经网络模型；
步骤4：将需要故障诊断的滚动轴承的二维特征图输入到训练后的残差神经网络模型，输出故障诊断结果。
2.根据权利要求1所述的基于EMD和残差神经网络的滚动轴承故障诊断方法，其特征在于：滚动轴承的原始振动数据包括滚动轴承正常以及若干种故障的原始振动数据。
3.根据权利要求1所述的基于EMD和残差神经网络的滚动轴承故障诊断方法，其特征在于：所述二维特征图表示为：h*(m+1)矩阵；其中，h为故障部件的信号长度、m为模态函数分量的个数。
4.根据权利要求1所述的基于EMD和残差神经网络的滚动轴承故障诊断方法，其特征在于：所述残差神经网络模型，包括：第一卷积层、第二卷积层、第一池化层、第二池化层、参差块、全连接层和输出层。
5.根据权利要求1所述的基于EMD和残差神经网络的滚动轴承故障诊断方法，其特征在于：所述将二维特征图输入到残差神经网络模型进行训练，包括：
步骤3.1：将二维特征图的数据输入到第一卷积层中，第一卷积层输出的结果经过relu激励函数激励后，接入第一池化层；
步骤3.2：将第一池化层的输出结果输入到残差块；
步骤3.3：将残差块的输出结果输入到第二池化层，将第二池化层的输出结果输入到全连接层；
步骤3.4：将全连接层的输出结果输入到输出层，由输出层输出结果；
步骤3.5：通过损失函数计算输出结果与真实结果之间的损失，根据自适应矩估计Adam的梯度优化方法进行反馈，训练出残差神经网络模型的参数。
6.根据权利要求5所述的基于EMD和残差神经网络的滚动轴承故障诊断方法，其特征在于：所述输出层的激励函数为softmax函数。
7.根据权利要求5所述的基于EMD和残差神经网络的滚动轴承故障诊断方法，其特征在于：所述残差块为：
F(x)＝W2·g(W1x+b1)+b2
其中，W1和W2分别表示残差块中第一卷积层的卷积核和第二卷积层的卷积核的权重矩阵，b1和b2分别表示第一卷积层的卷积核的偏置矩阵和第二卷积层的卷积核的偏置矩阵，g(·)为relu激励函数。
8.根据权利要求5所述的基于EMD和残差神经网络的滚动轴承故障诊断方法，其特征在于：所述残差块的输出结果为：
H(x)＝g(F(x)+x)
其中，F(x)为残差块计算出的残差，x为第一池化层的输出结果，g(·)为relu激励函数。
9.根据权利要求1所述的基于EMD和残差神经网络的滚动轴承故障诊断方法，其特征在于：所述超参数包括：训练迭代次数、自适应矩估计Adam的梯度优化方法的学习率。
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