CN114354185A - 一种基于解耦网络的齿轮箱故障诊断方法 - Google Patents

一种基于解耦网络的齿轮箱故障诊断方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及仿真分析技术领域，具体涉及一种基于解耦网络的齿轮箱故障诊断方法，包括获取历史故障数据样本作为训练数据；将训练数据输入基于MMD距离的解耦网络，解耦网络进行训练过程中计算解耦损失和分类损失，并将解耦损失与分类损失融合，反向传播损失，优化网络参数；将待检测故障的数据输入完成训练的解耦网络，通过该网络预测故障类型；本发明中的解耦网络在分类器之前加入了MMD距离，在特征空间中增大各个故障类别的之间的距离，从而提高齿轮箱的故障诊断精度。

Description

一种基于解耦网络的齿轮箱故障诊断方法
技术领域
本发明涉及仿真分析技术领域，具体涉及一种基于解耦网络的齿轮箱故障诊断方法。
背景技术
齿轮箱应用极其广泛，其在航空航天、发电设备、交通设备等领域有举足轻重的地位。但是由于齿轮箱的结构和工况复杂，极易发生轮齿疲劳点蚀、齿根裂纹乃至轮齿或轴断裂等失效现象，从而影响到设备的运行精度、传递效率和使用寿命，对使用者造成经济损失，因此，对齿轮箱设备进行故障诊断具有重要意义。
由于深度学习网络的强大拟合能力和出色的特征提取效果，当前深度学习方法在故障诊断领域得到了一定的应用。深度学习方法的一般流程是：特征提取、特征分类、计算损失、优化网络参数，但传统深度学习方法很少考虑不同故障类别特征之间的相似，这些相似特征耦合在一起，会在一定程度上影响用于故障诊断的深度学习网络的精度。
发明内容
为了提升齿轮箱故障诊断的精度，本发明提出一种基于解耦网络的齿轮箱故障诊断方法，具体包括以下步骤：
S1、获取历史故障数据样本作为训练数据；
S2、将训练数据输入基于MMD距离的解耦网络，解耦网络进行训练过程中计算解耦损失和分类损失，并将解耦损失与分类损失融合，反向传播损失，优化网络参数；
S3、将待检测故障的数据输入完成训练的解耦网络，通过该网络预测故障类型。
进一步的，解耦网络进行训练过程中的解耦损失表示为：
Figure BDA0003442036700000021
其中，Ld为解耦损失；m表示故障种类数，Xi和Xj分别代表两种不同类别的特征；λij为每两个类别之间的解耦损失的权重；L(Xi,Xj)为两个类别i、j之间的MMD距离；θ表示总的解耦损失的权重。
进一步的，每两个类别之间的解耦损失的权重λij表示为：
Figure BDA0003442036700000022
其中，FPij表示第i类对第j类的假阳率；FPji表示第j类对第i类的假阳率。
进一步的，两个类别i、j之间的MMD距离L(Xi,Xj)表示为：
Figure BDA0003442036700000023
其中，sup(·)表示取上界；f(·)是一个非线性映射，将特征映射到再生核希尔伯特空间中；
Figure BDA0003442036700000024
表示求概率分布为p的特征Xi映射到再生核希尔伯特空间后的期望；
Figure BDA0003442036700000025
表示求概率分布为q的特征Xj映射到再生核希尔伯特空间后的期望。
进一步的，分类损失表示为：
Figure BDA0003442036700000026
其中，Lc表示分类损失；m表示训练数据集的样本数；n表示故障类别数；1{yk＝l}表示当yk＝l时结果才为1，其他情况结果为0；p(·)表示分类器的输出。
进一步的，将解耦损失与分类损失融合，即总的损失表示为：
L＝Ld+Lc；
其中，Lc表示分类损失；Ld为解耦损失。
进一步的，基于MMD距离的解耦网络包括特征提取器、解耦模块以及分类器，特征提取器包括级联的三个卷积块和一个全连接层，每个卷积块由BN层、卷积层和池化层构成；解耦模块包括一个解耦层，解耦层用于计算网络的解耦损失；分类器包括一个全连接层。
本发明中的解耦网络在分类器之前加入了MMD距离，在特征空间中增大各个故障类别的之间的距离，从而提高齿轮箱的故障诊断精度。
附图说明
图1为本发明公开的一种基于最大均值差异的齿轮箱故障诊断解耦网络的具体实施方式流程图；
图2为本发明使用的神经网络结构示意图；
图3为本发明所使用网络的训练流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明提供一种基于解耦网络的齿轮箱故障诊断方法，具体包括以下步骤：
S1、获取历史故障数据样本作为训练数据；
S2、将训练数据输入基于MMD距离的解耦网络，解耦网络进行训练过程中计算解耦损失和分类损失，并将解耦损失与分类损失融合，反向传播损失，优化网络参数；
S3、将待检测故障的数据输入完成训练的解耦网络，通过该网络预测故障类型。
在本实施例中，、获取故障数据样本作为训练数据，并将采集到的数据信号取1024点分割为一个样本，然后将该1024点做小波包变换，并构建32×32的时频矩阵，作为待诊断数据。
将训练数据输入基于MMD距离的解耦网络，实施网络训练。本发明使用卷积神经网络(CNN)作为特征提取器，为了降低过拟合，网络中还使用了batch normalize(BN)技术和Dropout技术。本发明使用的网络结构，如图2所示，网络结构参数如表1所示。
表1网络结构参数
Figure BDA0003442036700000041
在本实施例中，解耦网络进行训练过程中的解耦损失表示为：
Figure BDA0003442036700000042
式中，m表示故障种类数，Xi和Xj分别代表两种不同类别的特征；λij为每两个类别之间的解耦损失的权重；L(Xi,Xj)为两个类别i、j之间的MMD距离，L(Xi,Xj)的计算公式为：
Figure BDA0003442036700000043
式中，sup(·)表示取上界；
Figure BDA0003442036700000044
表示求期望；p表示Xi的概率分布；q表示Xj的概率分布；f(·)是一个非线性映射，将特征映射到再生核希尔伯特空间(ReproducingKernel Hilbert Space,RKHS)中去；
Figure BDA0003442036700000051
表示求概率分布为p的特征Xi的映射到再生核希尔伯特空间后期望；
Figure BDA0003442036700000052
表示求概率分布为q的特征Xj的映射后到再生核希尔伯特空间期望；本发明使用高斯核函数作为映射函数。
λij的计算方式为：以类别i、j之间的假阳率(False Positive,FP)为基础，FP值越高，则表示这两个类别之间分类错误率很高，它们之间的距离不够大，容易混淆，应进一步增大这两个类别之间的距离，即λij越大。具体计算公式为：
Figure BDA0003442036700000053
式中，FPij表示第i类对第j类的假阳率；FPji表示第j类对第i类的假阳率；m表示故障类别总数。
使用交叉熵作为分类损失，设分类器的损失为Lc，则Lc的计算公式如下：
Figure BDA0003442036700000054
式中，m表示训练数据集的样本数；n表示故障类别数；1{yk＝l}表示当yk＝l时结果才为1，其他情况结果为0；p(·)表示分类器的输出。
将解耦损失与分类损失相加，反向传播损失，优化网络参数，提高网络的故障诊断精度。总的损失函数如下所示：
Figure BDA0003442036700000055
网络的总体训练流程如图3所示。将原始待诊断数据进行小波包变换，提取其小波系数矩阵作为输入，通过特征提取器进一步提取高维特征，然后计算解耦损失、分类损失，并将它们相加，随后优化网络参数。
本实施例中将解耦损失、分类损失通过相加进行融合，需要说明的是本领域技术人员可以根据实际情况，将解耦损失、分类损失通过其他线性或者非线性方式进行融合。
为了验证本发明公开的方法的有效性，使用动力传动综合实验台采集平行齿轮箱故障信号。实验台主要包括驱动电机、两级行星齿轮箱、两级平行齿轮箱和磁粉制动器。采用NI9234信号采集卡和振动加速度传感器(型号为:PCB352C03)以25600Hz的采样频率采集平行齿轮箱水平和竖直方向的振动信号。针对平行齿轮箱的运行状态，共设置8种不同类别的故障，分别是：齿轮表面磨损故障、齿轮齿根裂纹故障、齿轮断齿故障、齿轮偏心故障、齿轮缺齿故障、轴承滚动体故障、轴承内圈故障、轴承外圈故障，所有数据均在恒定转速、恒定负载的情况下采集。将原始振动每取1024点做小波包变换，并取小波系数，总共得到6400个32×32的时频矩阵，每类800个。将数据随机打乱后，按照1：1的比例划分训练集，即训练集3200个样本，测试集3200个样本，迭代次数35。重复实验20次，普通卷积网络(θ＝0)和本发明所公开的方法得到的结果入表2所示。
表2普通CNN与本发明的故障诊断效果对比
Figure BDA0003442036700000061
可以看到，本发明公开的基于解耦网络的齿轮箱故障诊断方法，精度比普通CNN高0.65％，且具有更好的测试稳定性。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (7)

1.一种基于解耦网络的齿轮箱故障诊断方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
S1、获取历史故障数据样本作为训练数据；
S2、将训练数据输入基于MMD距离的解耦网络，解耦网络进行训练过程中计算解耦损失和分类损失，并将解耦损失与分类损失融合，反向传播损失，优化网络参数；
S3、将待检测故障的数据输入完成训练的解耦网络，通过该网络预测故障类型。
2.根据权利要求1所述的一种基于解耦网络的齿轮箱故障诊断方法，其特征在于，解耦网络进行训练过程中的解耦损失表示为：
Figure FDA0003442036690000011
其中，Ld为解耦损失；m表示故障种类数，Xi和Xj分别代表两种不同类别的特征；λij为每两个类别之间的解耦损失的权重；L(Xi,Xj)为两个类别i、j之间的MMD距离；θ表示总的解耦损失的权重。
3.根据权利要求2所述的一种基于解耦网络的齿轮箱故障诊断方法，其特征在于，每两个类别之间的解耦损失的权重λij表示为：
Figure FDA0003442036690000012
其中，FPij表示第i类对第j类的假阳率；FPji表示第j类对第i类的假阳率。
4.根据权利要求2所述的一种基于解耦网络的齿轮箱故障诊断方法，其特征在于，两个类别i、j之间的MMD距离L(Xi,Xj)表示为：
Figure FDA0003442036690000013
其中，sup(·)表示取上界；f(·)为一个非线性映射，即将特征映射到再生核希尔伯特空间中；
Figure FDA0003442036690000021
表示求概率分布为p的特征Xi的映射到再生核希尔伯特空间后期望；
Figure FDA0003442036690000022
表示求概率分布为q的特征Xj的映射后到再生核希尔伯特空间期望。
5.根据权利要求1所述的一种基于解耦网络的齿轮箱故障诊断方法，其特征在于，分类损失表示为：
Figure FDA0003442036690000023
其中，Lc表示分类损失；m表示训练数据集的样本数；n表示故障类别数；1{yk＝l}表示当yk＝l时结果才为1，其他情况结果为0；p(·)表示分类器的输出。
6.根据权利要求1所述的一种基于解耦网络的齿轮箱故障诊断方法，其特征在于，将解耦损失与分类损失融合，即总的损失表示为：
L＝Ld+Lc
其中，Lc表示分类损失；Ld为解耦损失。
7.根据权利要求1所述的一种基于解耦网络的齿轮箱故障诊断方法，其特征在于，基于MMD距离的解耦网络包括特征提取器、解耦模块以及分类器，特征提取器包括级联的三个卷积块和一个全连接层，每个卷积块由BN层、卷积层和池化层构成；解耦模块包括一个解耦层，解耦层用于计算网络的解耦损失；分类器包括一个全连接层。
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