CN112699792A - 基于正余弦算法优化卷积神经网络的机床轴承状态识别方法 - Google Patents

基于正余弦算法优化卷积神经网络的机床轴承状态识别方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于正余弦算法优化卷积神经网络的机床轴承状态识别方法，本发明首先构建卷积神经网络模型，再使用正余弦算法优化卷积神经网络模型参数，最后对优化后的卷积神经网络模型对轴承的状态进行分类识别，本发明通过正余弦算法对卷积神经网络进行优化，解决了卷积神经网络模型训练时易陷入局部最优，且卷积神经网络模型参数大多靠经验人工选择的问题。本发明通过正余弦算法优化后的卷积神经网络，提高了轴承状态识别的准确率，降低了误差值，提高了工作效率。

Description

基于正余弦算法优化卷积神经网络的机床轴承状态识别方法
技术领域
本发明属于轴承状态识别预测领域，具体涉及一种基于正余弦算法优化卷积神经网络的机床轴承状态识别方法。
背景技术
轴承是机床主轴的关键零部件之一，在机床工作时轴承的状态对机床主轴系统特性具有较大影响。随着智能制造水平的提高，机电装备的状态监测迈入大数据智能化时代，同时，机床设备的健康状态直接关系到加工产品的质量和企业的安全生产，为了保证机床的安全运行，必须对其正常运行状态、故障状态以及故障类别进行识别评估。因此，通过深度学习技术提高轴承状态识别的准确率及稳定性具有重要意义。
随着“大数据、云计算”时代的到来以及传感器技术的发展，工业系统中能够获取的监测数据越来越多，机器学习作为神经网络发展而来的一项新技术，以其强大的特征提取能力提供了一种解决状态识别的思路。其中，卷积神经网络时一类经典的前馈神经网络，具有稀疏交互、参数共享以及空间池化等优良特性。
正弦余弦算法是一种群体智能优化算法，具有收敛速度快且可以有效避免陷入局部最优的特点，通过正余弦算法来优化卷积神经网络，能够改善模型训练时易陷入局部最优的问题，从而提高了轴承识别的准确率。
发明内容
本发明的目的在于克服上述不足，提供一种基于正余弦算法优化卷积神经网络的机床轴承状态识别方法，能够解决卷积神经网络模型训练时易陷入局部最优的问题，且卷积神经网络模型参数靠人工经验选择的问题，对于轴承的状态有较好的识别效果。
为了达到上述目的，本发明包括以下步骤：
步骤一，对轴承各个状态的振动信号进行归一化处理和打标签处理；
步骤二，构建卷积神经网络模型；
步骤三，使用正余弦算法优化卷积神经网络模型参数；
步骤四，对优化后的卷积神经网络模型进行测试和训练后，再对轴承的状态进行分类识别。
步骤一中，对振动信号进行归一化处理，使振幅都归一化为[0,1]，归一化处理公式为：
Figure BDA0002870598350000021
其中，Pmax表示样本数据的最大值；Pmin表示样本数据的最小值。
步骤一中，对振动信号进行打标签处理是对轴承不同的损伤类型进行分类。
步骤二中，采用dropout方法构建神经网络模型。
步骤二中，采用ReLU函数作为卷积神经网络的激活函数，当ReLU函数的输入值大于0时导数值始终为1；当ReLU函数的输入值小于0时导数值始终为0。
正余弦算法的过程如下：
第一步，初始化算法参数，包括初始化种群规模N，控制参数a，最大迭代次数T等；
第二步，在解的空间中随机初始化N个个体
Figure BDA0002870598350000022
(k＝1,2,…,N)组成初始群体；
第三步，计算每个个体的适应度值，并记录最优个体位置，更新迭代方程来施加扰动并更新解集；
第四步，判断是否达到终止条件，终止条件为达到最大迭代次数或者达到满意解，若不满足终止条件，则返回第三步，若满足终止条件，则结束迭代，输出最优参数。
具体的迭代方程分为以下正弦迭代或余弦迭代方程：
Figure BDA0002870598350000023
Figure BDA0002870598350000031
其中，
Figure BDA0002870598350000032
是第t+1次迭代时当前解在第i维中的位置，
Figure BDA0002870598350000033
是第t次迭代时当前解在第i维中的位置；r1是控制搜索方向的参数，r2是控制搜索距离的参数，r3是正弦余弦切换操作的参数，r4是判别系数；Pi是目标点在第i维中的位置。
Figure BDA0002870598350000034
其中maxt为最大迭代次数，t为迭代次数，a为常数值，r2＝rand(0,2π)，r3＝rand(0,1)。
与现有技术相比，本发明首先构建卷积神经网络模型，再使用正余弦算法优化卷积神经网络模型参数，最后对优化后的卷积神经网络模型对轴承的状态进行分类识别，本发明通过正余弦算法对卷积神经网络进行优化，解决了卷积神经网络模型训练时易陷入局部最优，且卷积神经网络模型参数大多靠经验人工选择的问题。本发明通过正余弦算法优化后的卷积神经网络，提高了轴承状态识别的准确率，降低了误差值，提高了工作效率。
附图说明
图1为本发明的流程图；
图2为本发明中基于正余弦算法优化卷积神经网络的流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步说明。
参见图1和图2，本发明包括以下步骤：
步骤一，对轴承各个状态的振动信号进行归一化处理和打标签处理；
步骤二，构建卷积神经网络模型；
步骤三，使用正余弦算法优化卷积神经网络模型参数；
步骤四，对优化后的卷积神经网络模型进行测试和训练后，再对轴承的状态进行分类识别。
步骤一中，对振动信号进行归一化处理，使振幅都归一化为[0,1]，归一化处理公式为：
Figure BDA0002870598350000041
其中，Pmax表示样本数据的最大值；Pmin表示样本数据的最小值。
优选地，所构建的卷积神经网络模型包括输入层、卷积层C1、ReLU激活函数、池化层P1且池化方法为最大池化、卷积层C2、ReLU激活函数、池化层P2且池化方法为最大池化、全连接层。
优选地，激活函数采用ReLU函数，可以有效克服梯度弥散现象。
优选地，采用dropout方法，使得卷积神经网络模型不会过度依赖某些神经元，从而在一定程度上抑制过拟合，提高模型的泛化能力。
优选地，采用正余弦算法对卷积神经网络进行优化，可以有效解决卷积神经网络易陷入局部最优解的问题。
实施例：
本发明提供一种基于正余弦算法优化卷积神经网络的机床轴承状态识别方法，方法的流程图如附图1所示，包括以下步骤：
步骤一：将所采集的轴承振动信号数据集进行预处理，即对振动信号进行归一化处理，使得信号振幅都归一化为[0,1]，归一化处理公式为：
Figure BDA0002870598350000042
对于上述公式，其中，Pmax表示样本数据的最大值；Pmin表示样本数据的最小值。
步骤二：对轴承的不同状态进行打标签处理，用数字0-9表示，它们分别是损伤直径为0.007inch且为滚动体损伤(＝0)、损伤直径为0.007inch且为内圈损伤(＝1)、损伤直径为0.007inch且为外圈损伤(＝2)、损伤直径为0.014inch且为滚动体损伤(＝3)、损伤直径为0.014inch且为内圈损伤(＝4)、损伤直径为0.014inch且为外圈损伤(＝5)、损伤直径为0.021inch且为滚动体损伤(＝6)、损伤直径为0.021inch且内圈损伤(＝7)、损伤直径为0.021inch且为外圈损伤(＝8)、正常(＝9)。
步骤三：构建适用于轴承状态识别的卷积神经网络模型，包括输入层、卷积层C1、ReLU激活函数、池化层P1(最大池化、池化窗口大小为2×2)、卷积层C2、ReLU激活函数、池化层P2(最大池化，池化窗口大小为2×2)、全连接层(采用dropout方法)。
采用ReLU函数作为卷积神经网络的激活函数，当ReLU函数的输入值大于0时导数值始终为1；当ReLU函数的输入值小于0时导数值始终为0，这能够将y的梯度完整的传递给x，可以很好的克服梯度弥散现象。ReLU激活函数的公式为：
Figure BDA0002870598350000051
对于上述公式，其中，x表示激活函数的输入，y表示激活函数的输出。
采用dropout方法在学习过程中可以随机丢弃一部分神经元，因此模型不会过度依赖某些神经元，能在一定程度上抑制过拟合现象。
步骤四：使用正余弦算法优化卷积神经网络的参数；采用正余弦算法可以解决卷积神经网络易陷入局部最优解的问题，所述正余弦算法的过程如下：
(1)初始化算法参数，包括初始化种群规模N，控制参数a，最大迭代次数T等；
(2)在解的空间中随机初始化N个个体
Figure BDA0002870598350000052
(k＝1,2,…,N)组成初始群体；
(3)计算每个个体的适应度值，并记录最优个体位置；
通过如下更新迭代方程来施加扰动并更新解集，具体的迭代方程分为以下正弦迭代或余弦迭代方程两种。
Figure BDA0002870598350000053
Figure BDA0002870598350000054
对于上述公式，其中，
Figure BDA0002870598350000055
是第t+1次迭代时当前解在第i维中的位置；
Figure BDA0002870598350000056
是第t次迭代时当前解在第i维中的位置；r1是控制搜索方向的参数，并且
Figure BDA0002870598350000061
(其中maxt为最大迭代次数，t为迭代次数，a取常数值2)；r2是控制搜索距离的参数，并且r2＝rand(0,2π)；r3是正弦余弦切换操作的参数，并且r3＝rand(0,1)；r4是判别系数；Pi是目标点在第i维中的位置。
(4)判断是否达到终止条件，即当达到最大迭代次数或者达到满意解，若不满足上述条件，则返回过程(3)，若满足上述条件，则结束迭代，输出最优参数。
步骤五：对优化后的卷积神经网络进行训练和测试。优化后的卷积神经网络模型比直接进行构造的卷积神经网络模型的精确度要更高。

Claims (8)

1.基于正余弦算法优化卷积神经网络的机床轴承状态识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一，对轴承各个状态的振动信号进行归一化处理和打标签处理；
步骤二，构建卷积神经网络模型；
步骤三，使用正余弦算法优化卷积神经网络模型参数；
步骤四，对优化后的卷积神经网络模型进行测试和训练后，再对轴承的状态进行分类识别。
2.根据权利要求1所述的基于正余弦算法优化卷积神经网络的机床轴承状态识别方法，其特征在于，步骤一中，对振动信号进行归一化处理，使振幅都归一化为[0,1]，归一化处理公式为：
Figure FDA0002870598340000011
其中，Pmax表示样本数据的最大值；Pmin表示样本数据的最小值。
3.根据权利要求1所述的基于正余弦算法优化卷积神经网络的机床轴承状态识别方法，其特征在于，步骤一中，对振动信号进行打标签处理是对轴承不同的损伤类型进行分类。
4.根据权利要求1所述的基于正余弦算法优化卷积神经网络的机床轴承状态识别方法，其特征在于，步骤二中，采用dropout方法构建神经网络模型。
5.根据权利要求1所述的基于正余弦算法优化卷积神经网络的机床轴承状态识别方法，其特征在于，步骤二中，采用ReLU函数作为卷积神经网络的激活函数，当ReLU函数的输入值大于0时导数值始终为1；当ReLU函数的输入值小于0时导数值始终为0。
6.根据权利要求1所述的基于正余弦算法优化卷积神经网络的机床轴承状态识别方法，其特征在于，正余弦算法的过程如下：
第一步，初始化算法参数，包括初始化种群规模N，控制参数a，最大迭代次数T等；
第二步，在解的空间中随机初始化N个个体
Figure FDA0002870598340000012
组成初始群体；
第三步，计算每个个体的适应度值，并记录最优个体位置，更新迭代方程来施加扰动并更新解集；
第四步，判断是否达到终止条件，终止条件为达到最大迭代次数或者达到满意解，若不满足终止条件，则返回第三步，若满足终止条件，则结束迭代，输出最优参数。
7.根据权利要求6所述的基于正余弦算法优化卷积神经网络的机床轴承状态识别方法，其特征在于，具体的迭代方程分为以下正弦迭代或余弦迭代方程：
Figure FDA0002870598340000021
Figure FDA0002870598340000022
其中，
Figure FDA0002870598340000023
是第t+1次迭代时当前解在第i维中的位置，
Figure FDA0002870598340000024
是第t次迭代时当前解在第i维中的位置；r1是控制搜索方向的参数，r2是控制搜索距离的参数，r3是正弦余弦切换操作的参数，r4是判别系数；Pi是目标点在第i维中的位置。
8.根据权利要求7所述的基于正余弦算法优化卷积神经网络的机床轴承状态识别方法，其特征在于，
Figure FDA0002870598340000025
其中maxt为最大迭代次数，t为迭代次数，a为常数值，r2＝rand(0,2π)，r3＝rand(0,1)。
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Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110598552A (zh) * 2019-08-09 2019-12-20 吉林大学 基于改进粒子群算法优化卷积神经网络的表情识别方法
WO2020156348A1 (zh) * 2019-01-31 2020-08-06 青岛理工大学 基于总体经验模态分解与卷积神经网络的结构损伤识别法
CN112085174A (zh) * 2020-10-21 2020-12-15 广东工业大学 一种卷积神经网络优化方法、装置和设备
CN112116616A (zh) * 2020-08-05 2020-12-22 西安交通大学 基于卷积神经网络的相位信息提取方法、存储介质及设备

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2020156348A1 (zh) * 2019-01-31 2020-08-06 青岛理工大学 基于总体经验模态分解与卷积神经网络的结构损伤识别法
CN110598552A (zh) * 2019-08-09 2019-12-20 吉林大学 基于改进粒子群算法优化卷积神经网络的表情识别方法
CN112116616A (zh) * 2020-08-05 2020-12-22 西安交通大学 基于卷积神经网络的相位信息提取方法、存储介质及设备
CN112085174A (zh) * 2020-10-21 2020-12-15 广东工业大学 一种卷积神经网络优化方法、装置和设备

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
SEYEDALI MIRJALILI: "SCA: A Sine Cosine Algorithm for solving optimization problems", KNOWLEDGE-BASED SYSTEMS *
宫文峰;陈辉;张泽辉;张美玲;管聪;王鑫;: "基于改进卷积神经网络的滚动轴承智能故障诊断研究", 振动工程学报, no. 02 *
曹继平;王赛;岳小丹;雷宁;: "基于自适应深度卷积神经网络的发射车滚动轴承故障诊断研究", 振动与冲击, no. 05 *
蒙志强;董绍江;潘雪娇;吴文亮;贺坤;梁天;赵兴新;: "基于改进卷积神经网络的滚动轴承故障诊断", 组合机床与自动化加工技术, no. 02 *

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