CN113865868A - 基于时频域表达的滚动轴承故障诊断方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于时频域表达的滚动轴承故障诊断方法，涉及机械设备中的故障诊断技术领域，解决了滚动轴承故障诊断准确率不高的技术问题，其技术方案要点是将采集的多通道振动加速度信号处理为时频域表达特征，然后构建时频Transformer模型并训练该时频Transformer模型以提取故障相关特征和实现故障分类，最后基于训练完成的时频Transformer模型诊断测试样本故障。该方法的核心在于时频Transformer模型的构建和训练，其基于自注意力的模型架构能够从时频域表达特征输入中提取丰富的故障相关信息，充分利用数据内在的时序相关性和频谱特性，从而实现更加准确的故障分类。
Description
技术领域
本申请涉及机械设备中的故障诊断技术领域，尤其涉及一种基于时频域表达的滚动轴承故障诊断方法。
背景技术
随着科学技术的快速发展和进步，以及现代工业的发展，机械设备在日常工作中几乎适用于所有应用，有时会使这些机器在不利的条件下工作，狡辩负载过大导致的机电设备故障将带来巨额的维护费用、生产水平的下降、严重的金钱损失以及潜在的人员伤亡风险。
滚动轴承，俗称轴承，是机械中的核心易损部件，其健康状况，即在不同载荷下运行时不同部位的裂纹或故障，直接影响其性能和效率、稳定性、和机器的寿命。滚动轴承由四个部件组成：内圈、外圈、球和保持架。大量关于旋转设备故障可能性的研究表明，轴承故障是最常见的故障类别。因此，滚动轴承的故障检测和诊断已成为开发和工程研究的重要组成部分。
故障检测方法的性能不仅取决于采集到的振动信号的质量，还取决于所应用的信号处理和特征提取技术的有效性。为了检测和诊断旋转机械尤其是滚动轴承中的故障，已经提出并实施了许多信号处理方法和基于机器学习的特征提取方法。深度学习作为一种表示学习技术，通过多层结构进行特征变换和特征学习，从而挖掘出隐藏在海量数据背后的监督信息，学习更加高度抽象的特征表示，并建立数据与模式之间的映射关系。深度学习技术比传统机器学习能提供更好的效率和准确性，因为深度学习技术倾向于端到端地解决问题，而传统机器学习技术首先需要将问题陈述分解为不同的部分，并最终将它们的结果结合起来。近年来，多种深度学习技术得到了广泛的关注并应用于机械故障诊断领域，但这些深度学习技术并没有充分利用数据内在的时序相关性和频谱特性，导致对滚动轴承的故障诊断不够准确。
发明内容
本申请提供了一种基于时频域表达的滚动轴承故障诊断方法，其技术目的是充分利用数据内在的时序相关性和频谱特性，从而对滚动轴承故障进行准确诊断。
本申请的上述技术目的是通过以下技术方案得以实现的：
一种基于时频域表达的滚动轴承故障诊断方法，包括：
S1：采集滚动轴承的多通道振动加速度信号，将所述振动加速度信号转化为时频域表达特征；
S2：将所述时频域表达特征输入到第一时频Transformer模型进行训练，得到第二时频Transformer模型；
S3：将待测试样本输入到所述第二时频Transformer模型进行故障诊断；
其中，所述第一时频Transformer模型包括分词器、编码器和分类器，所述分词器对输入的所述时频域表达特征进行处理，具体处理步骤包括：
S21：将所述时频域表达特征
变形为
其中，Nt和Nf分别表示时间宽度和频率宽度；C表示传感器通道数；R表示实数；Nt×Nf×C表示三维的张量；Nt×(Nf·C)表示二维矩阵，该二维矩阵的维度为Nt和Nf·C；
S22：沿时间方向对X′进行切割得到长度为Nt的切片序列
其中，
S23：对切片序列xp进行一个可学习的线性变换Wt，得到嵌入维度为dmodel的展平切片序列xt；
S24：在展平切片序列xt的前端添加一个随机初始化的可训练类别令牌
获得长度为Nt+1的序列
其中，
表示具有维度为dmodel的实数向量；
S25：在序列xt'中添加可学习的位置编码
获得输入嵌入序列
将输入嵌入序列z0输入到所述编码器；其中，
表示具有维度Nt+1和dmodel的实数矩阵。
本申请的有益效果在于：本申请所述的基于时频域表达的滚动轴承故障诊断方法，首先是将采集的多通道振动加速度信号处理为时频域表达特征，然后构建时频Transformer模型并训练该时频Transformer模型以提取故障相关特征和实现故障分类，最后基于训练完成的时频Transformer模型诊断测试样本故障。
该方法的核心在于时频Transformer模型的构建和训练，其基于自注意力的模型架构能够从时频域表达特征输入中提取丰富的故障相关信息，充分利用数据内在的时序相关性和频谱特性，从而实现更加准确的故障分类。
此外，本申请简单易行，适用于滚动轴承的快速自适应的故障诊断。
附图说明
图1为本申请所述方法的流程图；
图2为时频Transformer模型的结构示意图；
图3为滚动轴承振动加速度信号及其时频域表达特征的示意图；
图4为时频Transformer模型训练过程的示意图；
图5为本申请所述方法故障诊断结果示意图；
图6为提取特征可视化示意图；
图7为注意力权重可视化示意图。
具体实施方式
下面将结合附图对本申请技术方案进行详细说明。
图1为本申请所述方法的流程图，如图1所示，该方法包括：步骤S1：采集滚动轴承的多通道振动加速度信号，将所述振动加速度信号转化为时频域表达特征。
步骤S2：将所述时频域表达特征输入到第一时频Transformer模型进行训练，得到第二时频Transformer模型。
具体地，所述第一时频Transformer模型包括分词器、编码器和分类器，所述分词器对输入的所述时频域表达特征进行处理，具体处理步骤包括：
S21：将所述时频域表达特征
变形为
其中，Nt和Nf分别表示时间宽度和频率宽度；C表示传感器通道数；R表示实数；Nt×Nf×C表示三维的张量；Nt×(Nf·C)表示二维矩阵，该二维矩阵的维度为Nt和Nf·C；
S22：沿时间方向对X′进行切割得到长度为Nt的切片序列
其中，
S23：对切片序列xp进行一个可学习的线性变换Wt，得到维度为dmodel的展平切片序列xt；
S24：在展平切片序列xt的前端添加一个随机初始化的可训练类别令牌
获得长度为Nt+1的序列
其中，
表示具有维度为dmodel的实数向量；
S25：在序列xt'中添加可学习的位置编码
获得输入嵌入序列
将输入嵌入序列z0输入到所述编码器；其中，
表示具有维度Nt+1和dmodel的实数矩阵。
使用编码器处理输入嵌入序列z0以获取高度抽象的隐特征。编码器以输入嵌入序列z0为输入提取故障信息，所述编码器包括N个Transformer块，每个所述Transformer块包括一个多头自注意力子模块和一个前向网络子模块。
多头自注意力子模块Ah采用多头自注意力机制获得序列间关系的抽象，给定来自前一层Transformer块输出的一组嵌入序列zl，其中各样本具有维度dmodel，分别使用线性变换得到维度为dk的查询矩阵
和键矩阵
维度为dv的值矩阵
每一个单头的点积缩放自注意力函数计算查询矩阵和键矩阵的点乘，然后除以缩放因子
并使用一个softmax函数获得在每个值上的权重，则有单头缩放自注意力机制函数As表示为：
然后，多头自注意力子模块Ah通过h次不同的学习到的线性变换将输入投影到h个不同的查询矩阵、键矩阵和值矩阵进行并行计算，得到h个不同的输出值headj，所有的headj被串联起来再次施加一个线性映射，最后得到h头自注意力(即多头自注意力)表示为：
Ah(zl)＝concat(head1,...,headh)Wo；
其中，j∈[1,h]，
分别表示施加于输入嵌入序列zl的第j种线性映射以得到不同版本的查询矩阵、键矩阵、值矩阵；
表示对串联多头的线性映射。
多头自注意力子模块的输出
被送入一个两层的前向网络，其隐层使用ReLU激活，则有
其中，
W1、W2分别表示前向网络每层的权重，b1、b2分别表示前向网络每层的偏置，dff表示隐层维度。
则多头自注意力子模块和前向网络子模块均采用层归一化和残差连接获得输出(如图2)，即对于输入嵌入序列zl有：
其中，zl表示第l层Transformer块的输入，l∈[0,N-1]；Ah表示多头自注意力子模块，h表示注意力头数；
表示多头自注意力子模块的输出；FF表示前向网络子模块；zl+1表示前向网络子模块的输出，同时将zl+1作为输入输入到第l+1层Transformer块的多头自注意力子模块。
此外，需要注意的是，尽管多层堆叠的Transformer块使用相同的结构，但这些参数在不同层之间并不共享。编码器最后一层输出序列的第一个元素
即经过多层网络处理的类别令牌，作为高度抽象的提取特征。
将
输入到由两层前馈多层感知器构成的分类器，得到时频Transformer模型的最终输出：
通过时频域表达特征对第一时频Transformer模型进行训练时，结合随机梯度下降算法训练第一时频Transformer模型，给定包含n个样本的训练集
网络采用交叉熵损失函数，即有目标函数：
其中，yi'、
分别表示训练样本的期望输出、真实输出，θ表示模型中的可训练参数，LCE(·)是交叉熵损失函数。最后，采用随机梯度下降算法和误差反向传播算法优化目标函数以实现经验风险最小化，从而获得训练好的第二时频Transformer模型。
步骤S3：将待测试样本输入到所述第二时频Transformer模型进行故障诊断。
作为具体实施例地，本申请以HRB6308滚动轴承作为实验对象，并使用ABLT-1A轴承试验台开展多种故障模式的模拟实验。
步骤1：故障轴承安装在传感器的第一个通道，其他三个正常轴承安装在传感器的其余通道。利用单轴振动加速度传感器对故障或正常滚动轴承的振动信号进行单通道采集，最后通过数据采集卡将原始振动信号转换成数字信号。
具体实验数据集描述如下，在零负荷工况下，模拟以下七种模式：正常(6308N)、内圈故障(6308IRF)、内圈微弱故障(6308IRWF)、外圈故障(6308ORF)、外圈微弱故障(6308ORWF)、内外圈复合故障(6308IORF)和内外圈微弱复合故障(6308IORWF)。相应地，以1050rpm的转速和12800Hz的采样频率对采集的每种类型的振动数据进行截取，每种类型获得2000组长度为1024的样本，共计2000×7＝14000个样本。
对于采集到的振动加速度数据，采用同步压缩变换处理以获取各样本的时频域表达，从而构成本实例的全部数据集。7种模式下的轴承振动信号和相应的时频域表达特征如图3所示。此外，将全部数据集中的60％作为训练数据集，20％作为验证数据集用于模型选择和交叉验证，20％作为测试数据集用于最终的测试，在每次训练和测试中均随机划分数据集，以保证全面评估模型性能。
步骤2：构建时频Transformer模型，时频Transformer模型的结构示意图如图2所示。首先需要确定模型结构和超参数，其中主要包括：(A)嵌入维度dmodel与隐层维度dff，(B)注意力头数h，(C)Transformer块的层数N，(D)dropout概率rdp，以及(E)位置编码的选择。比较以上几个参数的不同选择，并分别训练10次以交叉验证，结果如表1所示，从表1中可以看出，这些参数的选择都对网络规模和模型性能有一定的影响。尤其是不同大小的维度和不同的编码器层数会直接影响模型的规模和准确率。最终确定的时频Transformer模型的网络结构和超参数选择如表2所示。
表1模型选择
表2最优网络结构与超参数选择
| Hyperparameter | Value |
| 输入尺寸 | [224,224,3] |
| 批次大小 | 32 |
| 学习率 | 5e-5 |
| 优化器 | Adam |
| 标签平滑率 | ε<sub>ls</sub>＝0.1 |
| Transformer块的层数N | 6 |
| 嵌入维数d<sub>model</sub> | 64 |
| 隐层维数d<sub>ff</sub> | 256 |
| 注意力头数h | 8 |
| Dropout概率r<sub>dp</sub> | 0.1 |
| 位置编码 | 一维可学习位置编码 |
步骤3：基于最优的网络结构与超参数设置，在HRB6308数据集上训练模型。需要注意的是，本示例的训练过程使用了两项正则化技术：标签平滑和dropout，其参数设置如表2所示。网络训练基于随机梯度下降算法和误差反向传播算法，采用Adam优化器。
训练的每个回合中使用验证集数据获取验证误差和验证准确率，训练集和验证集的误差和准确率变化如图4所示。当验证集误差和准确率区域稳定，则意味着网络训练完成。在训练早期，训练误差大于验证误差是由于dropout的使用限制了在训练时的模型容量。而随着网络训练的推进，dropout将驱动网络学习更加鲁棒的特征。最终网络的训练误差和验证误差基本稳定在了同一数值，这也表明了网络的泛化能力非常优秀，本申请所使用的正则化技术充分保证了网络的鲁棒泛化。
步骤4：将待测试样本输入训练好的时频Transformer模型，进行故障诊断，重复20次实施的最优和最差故障分类结果如图5所示。
步骤5：为凸显本申请所述方法的有效性和优越性，构造以下两种对比方法：1)对比方法1：采用传统深度学习方法的卷积神经网络；2)对比方法2：采用循环神经网络的代表门控循环单元网络(GRU)。分别将对比方法运行20次以获得对比测试结果，如表3所示。此外，为了综合比较模型的性能，还统计了它们的可训练参数总数和训练平均用时。对比本申请和两种对比方法的测试性能，本申请所述的方法获得最好的预测准确度，其最大预测准确度能够达到100％，且平均准确度也最高，准确度方差也更小，这表明了其预测结果更加稳定。对比方法2的性能次之，得到了100％的最大准确度和仅次于本发明方法的平均准确度；但是，对比方法2的方差更大，结果不如本发明方法稳定可靠。进一步地，我们对比几种模型的规模和训练用时，对比方法1的参数量最大，而对比方法2的训练用时最长；本申请所述的方法在获得最高准确率的同时，参数规模最小，训练用时最短。
此外，将对比方法与本申请方法所提取的抽象特征表达可视化以供对比，如图6所示，通过本申请方法所提取的特征更优，同类别样本正确聚集且不同类别样本相互分离。
表3本发明方法与其他方法的对比
| 方法 | 平均准确率 | 最佳准确率 | 标准差 | 参数量 | 训练用时/秒 |
| 本申请方法 | 99.94％ | 100.00％ | 0.05 | 335,016 | 690 |
| 对比方法1 | 92.56％ | 97.83％ | 0.55 | 11,176,839 | 1030 |
| 对比方法2 | 97.03％ | 100.00％ | 1.56 | 1,844,103 | 1800 |
步骤7：最后为了凸显本申请方法的技术优势，分析基于自注意力模型的作用机制，提取时频Transformer模型中的注意力权重以可视化。导出第一个和最后一个自注意力层的注意力权重张量，即
由于多头注意力的计算结果在网络中是通过拼接实现的，因此h个注意力头的权重被累加并归一化。如图7所示，图7中显示了第一个和最后一个注意力层在不同时间切片上的归一化的注意力权重，数值越大意味着注意力权重越大。从图7中可以发现，不同故障的样本在第一个注意力层的注意力权重分布几乎是相同的，即此时以相同的策略“观察”不同的样本。随着逐个注意力层的处理，网络将能够在不同的故障类型样本上采用不同的注意力权重。在最后一个注意力层，注意力集中在数值较大的时间切片上，也即更加关注振幅更明显的时刻。通过这样的注意力集中，本申请所提的模型能够从时频表达中有效地抓住特征性的信息，从而准确地提取不同故障类型的关键特征，并避免故障无关因素的干扰。
以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易联想到的细节变化或替换，比如使用不同的优化器、正则化或者超参数设置，都应涵盖在本申请的保护范围内。
Claims (3)
1.一种基于时频域表达的滚动轴承故障诊断方法，其特征在于，包括：
S1：采集滚动轴承的多通道振动加速度信号，将所述振动加速度信号转化为时频域表达特征；
S2：将所述时频域表达特征输入到第一时频Transformer模型进行训练，得到第二时频Transformer模型；
S3：将待测试样本输入到所述第二时频Transformer模型进行故障诊断；
其中，所述第一时频Transformer模型包括分词器、编码器和分类器，所述分词器对输入的所述时频域表达特征进行处理，具体处理步骤包括：
S21：将所述时频域表达特征
变形为
其中，Nt和Nf分别表示时间宽度和频率宽度；C表示传感器通道数；R表示实数；Nt×Nf×C表示三维的张量；Nt×(Nf·C)表示二维矩阵，该二维矩阵的维度为Nt和Nf·C；
S22：沿时间方向对X′进行切割得到长度为Nt的切片序列
其中，
S23：对切片序列xp进行一个可学习的线性变换Wt，得到嵌入维度为dmodel的展平切片序列xt；
S24：在展平切片序列xt的前端添加一个随机初始化的可训练类别令牌
获得长度为Nt+1的序列
其中，
表示具有维度为dmodel的实数向量；
S25：在序列xt'中添加可学习的位置编码
获得输入嵌入序列
将输入嵌入序列z0输入到所述编码器；其中，
表示具有维度Nt+1和dmodel的实数矩阵。
2.如权利要求1所述的故障诊断方法，其特征在于，所述编码器从所述输入嵌入序列z0提取故障信息，所述编码器包括N个Transformer块，每个所述Transformer块包括一个多头自注意力子模块和一个前向网络子模块，则对于输入嵌入序列zl有：
其中，zl表示第l层Transformer块的输入，l∈[0,N-1]；Ah表示多头自注意力子模块，h表示注意力头数；
表示多头自注意力子模块的输出；FF表示前向网络子模块；zl+1表示前向网络子模块的输出，同时将zl+1作为输入输入到第l+1层Transformer块的多头自注意力子模块。
3.如权利要求1所述的故障诊断方法，其特征在于，所述多头自注意力子模块Ah采用多头自注意力机制获得序列间关系的抽象，对一组具有维度dmodel的输入嵌入序列zl，分别使用线性变换得到维度为dk的查询矩阵
和键矩阵
维度为dv的值矩阵Vs＝zlWs v，则有单头缩放自注意力机制函数As表示为：
多头自注意力子模块Ah通过h次不同的线性变换将输入投影到h个不同的查询矩阵、键矩阵和值矩阵进行并行计算，得到h个不同的输出值headj，所有的headj被串联起来再次施加一个线性映射，最后得到h头自注意力表示为：
Ah(zl)＝concat(head1,...,headh)Wo；
其中，j∈[1,h]，
分别表示施加于输入嵌入序列zl的第j种线性映射以得到不同版本的查询矩阵映射、键矩阵映射、值矩阵映射；
表示对串联多头的线性映射；dk＝dv＝dmodel/h。
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