CN115114954A - 基于VMD-DenseNet的滚动轴承故障诊断方法 - Google Patents

基于VMD-DenseNet的滚动轴承故障诊断方法 Download PDF

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董路南
马天霆
刘洋
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Abstract

本发明公开了一种基于VMD‑DenseNet的滚动轴承故障诊断方法，涉及滚动轴承故障诊断技术领域，解决了强噪声下的滚动轴承故障诊断效率较低的技术问题，其技术方案要点是将VMD模型和DenseNet网络相结合，两者的适配性很好，通过VMD模型的分解，筛选相关模态，进而重构信号，能够实现初步降噪；DenseNet网络设置了多个DenseBlock块实现特征重用，加强了特征之间的传递，最后通过Softmax层完成故障分类。该VMD‑DenseNet模型对含有不同强度噪声的振动信号均能有效提取故障特征，具有良好的诊断性能，准确率更高、训练参数较少、收敛速度快、鲁棒性好。

Description

基于VMD-DenseNet的滚动轴承故障诊断方法
技术领域
本申请涉及滚动轴承故障诊断技术领域，尤其涉及一种基于VMD-DenseNet的滚动轴承故障诊断方法。
背景技术
随着科学技术的不断发展，机械设备成为许多生产过程的关键部件，旋转机械设备对于制造业的发展十分重要。滚动轴承是大型旋转机械中的关键部件，在设备运行过程中，滚动轴承承受巨大的负载，容易发生故障，资料显示，在旋转机械故障中40％以上是轴承故障一旦发生故障将会导致整个系统的停机，对生产过程的安全运行造成巨大的影响。因此，对滚动轴承进行故障诊断，提前发现异常并进行调整，预防事故发生。具有重大的意义。
滚动轴承故障诊断方法已经有了一定的发展，但目前依然面临很多挑战。如：需要人为提取传统特征，针对不同工况下的故障需要提取不同的特征，这将会需要更多专家经验。随着深度学习的不断发展，不再需要人工提取特征，可以利用深度网络自动提取特征进而实现故障诊断。但是，传统的深度学习网络只能利用单一的特征，无法提取振动信号更深层次的特征，导致诊断效率不高。除此之外，在强噪声条件下故障特征被噪声淹没，难以提取有效的特征信息，无法高效完成滚动轴承故障诊断。
发明内容
本申请提供了一种基于VMD-DenseNet的滚动轴承故障诊断方法，其技术目的是实现强噪声下的滚动轴承故障诊断。
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VMD-DenseNet的滚动轴承故障诊断方法，包括：
S1：选取滚动轴承的第一振动数据，对所述第一振动数据进行预处理，然后将强噪声信号加入到预处理后的所述第一振动数据中，得到第二振动数据；
S2：对所述第二振动数据进行样本切分，以3:1的比例切分为训练集和测试集；
S3：将训练集和测试集分别输入到VMD模型进行初步降噪；
S4：将初步降噪后的训练集的数据转换为二维图像并输入到DenseNet网络中，对DenseNet网络进行训练和参数更新，直至DenseNet网络收敛结束训练，得到训练后的DenseNet网络模型；
S5：将初步降噪后的测试集输入到DenseNet网络模型对故障进行诊断，得到诊断结果。
本申请的有益效果在于：
本申请设计了适用于强噪声下滚动轴承故障诊断的VMD-DenseNet网络，实现了强噪声下故障特征自动提取，能够较好的应用于强噪声下滚动轴承故障诊断，准确率更高、训练参数较少、收敛速度快、鲁棒性好。
本申请将VMD模型和DenseNet网络相结合，两者的适配性很好，通过VMD模型的分解，筛选相关模态，进而重构信号，能够实现初步降噪；DenseNet网络设置了多个DenseBlock块实现特征重用，加强了特征之间的传递，最后通过Softmax层完成故障分类。该VMD-DenseNet模型对含有不同强度噪声的振动信号均能有效提取故障特征，具有良好的诊断性能。
附图说明
图1为本申请实施例的流程图；
图2为本申请实施例的原始振动数据、加入噪声后的数据、VMD模型降噪后的折线图；
图3为本申请实施例的VMD-DenseNet网络结构示意图；
图4为本申请实施例的与其他模型诊断准确率对比图；
图5为本申请实施例的不同噪声下诊断准确率对比图；
图6是本申请实施例的VMD-DenseNet网络训练过程中的训练集损失函数图；
图7为本申请实施例的VMD-DenseNet网络训练过程中的验证集准确率图。
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。
本实施例为一种基于VMD-DenseNet的滚动轴承故障诊断方法，参见图1，包括以下步骤：
S1：选取凯斯西储大学(CWRU)滚动轴承振动数据集，对该振动数据集进行预处理，然后将预处理后的数据中加入-4dB强噪声信号。
表1
Figure BDA0003662819700000021
S2：将加入强噪声信号后的数据进行切分，按照1:3划分为训练集和测试集。每个样本的数据长度为1024，训练集样本数为450，测试集样本数为150。数据类型包括正常、内圈故障、滚动体故障、外圈故障四种类型数据，其中，三类故障数据又分别包括三种不同故障尺寸，具体如表1所示。
S3：将训练集样本和测试集样本分别输入VMD模型，VMD模型中K为4，α为2000。经过VMD模型分解会得到4个IMF，利用皮尔逊相关系数法选取相关性较高的3个模态进行信号重构。图2为原始振动信号、加入噪声后的信号、VMD模型降噪后的信号折线图,从图2可以看到加噪之后原始振动信号被噪声淹没，经过VMD模型降噪后的信号折线图已经比较接近原始振动信号，体现了VMD分解降噪的作用。
本实施例所述的VMD模型的分解数学模型如下：
(1)构建变分模型，表示为：
Figure BDA0003662819700000031
s.t.∑kuk＝f；
Figure BDA0003662819700000032
Figure BDA0003662819700000033
其中，λ表示拉格朗日乘子；α表示二次惩罚因子；
通过交替方向乘子法搜索鞍点，不断更新每个模态分量
Figure BDA0003662819700000034
中心频率
Figure BDA0003662819700000035
及拉格朗日乘子λn+1，表示为：
Figure BDA0003662819700000036
Figure BDA0003662819700000037
当满足
Figure BDA0003662819700000038
时，停止更新迭代；其中，ε表示相邻项的差的二范数平方，且ε＝10-7。
S4：将初步降噪后的训练集数据转换为二维图像，大小为32×32，并输入DenseNet网络中，对DenseNet网络进行模型训练和参数更新，网络部分参数例如：epoch取100，learning rate为0.001，损失函数选用交叉熵损失函数。DenseNet网络的结构参数如表2所示。
所述DenseNet网络包括3个DenseBlock块和2个Transition层，每个Transition层设在两个DenseBlock块之间，每个DenseBlock块中的层数为2。所述DenseBlock块用于特征提取，所述Transition层用于模型降维。
每个DenseBlock块的输入包括前面所有层的输出，然后通过加深网络层数和加宽网络结构的方式，并采用特征重用和旁路设置的方法进行特征提取。每个DenseBlock块中总的链接数量表示为：L(L+1)/2，L表示层数且L＝2。
所述DenseBlock块在所述Transition层之间的计算公式表示为：
xl＝Hl([x0,x1,x2,…,xl-1])；
其中：xl表示第l层网络的输出；Hl表示非线性变换函数，Hl的操作依次包括：归一化批处理、非线性变换、1×1卷积、归一化批处理、非线性变换、3×3卷积。
表2
Figure BDA0003662819700000041
S5：将初步降噪后的测试集的样本输入到训练好的DenseNet网络模型中，得到诊断的结果。
VMD-DenseNet的结构图如图3所示。
为了验证本申请所提出的VMD-DenseNet模型的性能，采用了以下几个模型作为对比：FD-CNN、ICNN、CNN、VMD-CNN、DenseNet。将相同的实验数据分别输入不同网络模型中，获得各自的诊断准确率，如图4所示。
在SNR＝-4dB环境下，所有对比模型准确率均在80％以上。其中CNN诊断准确率最低，说明在强噪声下诊断效果较差。VMD-CNN准确率提升6.82％，体现了VMD在降噪方面的优势。FD-CNN和ICNN均是在CNN基础上进行改进的模型，准确率分别提升12.46％和15.35％。而DenseNet网络模型基于自身强大的特征提取能力，能够达到相对较高的准确率，准确率为96.13％，体现了DenseNet网络模型的优越性。本申请所提方法VMD-DenseNet结构有着最高的诊断准确率，VMD模型初步降噪后，再结合DenseNet网络强大的特征提取能力，准确率提高到99.53％，能够有效地实现强噪声下的滚动轴承故障诊断。
为了更好地体现本实施例VMD-DenseNet结构的优越性，改变噪声的大小，在-10dB-0dB的强噪声范围内，验证VMD-DenseNet结构的准确率。由于ICNN、DenseNet以及本申请所提方法的诊断准确率相对较高。对这三种模型进行比较，准确率对比如图5所示。
对比可知，本实施例的VMD-DenseNet结构诊断准确率最高。在信噪比为-10dB时，DenseNet模型和ICNN模型诊断准确率分别为95.17％和85.39％，相比于本申请所提模型准确率并不高，说明本实施例VMD-DenseNet结构在强噪声下有较好的诊断性能；在信噪比为-6dB时，本实施例的VMD-DenseNet结构准确率依然最高，ICNN模型诊断准确率有了很大提升，准确率为95.17％，DenseNet模型诊断准确率为96.35，本实施例模型准确率为99.25％。随着信噪比的不断增加，诊断准确率主要取决于模型自身特征提取的能力，各模型的诊断准确率逐渐趋近于100％。通过分析可知，本实施例的VMD-DenseNet结构在强噪声下具有较好的诊断性能，依赖于VMD分解的降噪，以及DenseNet网络强大的特征提取能力。
图6为本实施例VMD-DenseNet结构训练集损失函数随迭代次数的变化情况，图7为验证集准确率随迭代次数的变化情况，可以看出，训练开始时损失函数较大，验证集准确率较低，随着训练的进行损失函数迅速减小，准确率迅速增加，当迭代次数达到100轮时，损失函数基本稳定，准确率也达到稳定。
以上为本申请示范性实施例，本申请的保护范围由权利要求书及其等效物限定。

Claims (4)

1.一种基于VMD-DenseNet的滚动轴承故障诊断方法，其特征在于，包括：
S1：选取滚动轴承的第一振动数据，对所述第一振动数据进行预处理，然后将强噪声信号加入到预处理后的所述第一振动数据中，得到第二振动数据；
S2：对所述第二振动数据进行样本切分，以3∶1的比例切分为训练集和测试集；
S3：将训练集和测试集分别输入到VMD模型进行初步降噪；
S4：将初步降噪后的训练集的数据转换为二维图像并输入到DenseNet网络中，对DenseNet网络进行训练和参数更新，直至DenseNet网络收敛结束训练，得到训练后的DenseNet网络模型；
S5：将初步降噪后的测试集输入到DenseNet网络模型对故障进行诊断，得到诊断结果。
2.如权利要求1所述的故障诊断方法，其特征在于，所述VMD模型包括：
(1)构建变分模型，表示为：
Figure FDA0003662819690000011
s.t.∑kuk＝f；
其中，uk表示各模态分量；ωk表示各模态分量的中心频率；δ(t)表示脉冲函数；k表示模态数；
(2)对所述变分模型进行求解，将变分模型转换为无约束变分求解问题，表示为：
Figure FDA0003662819690000012
其中，λ表示拉格朗日乘子；α表示二次惩罚因子；
通过交替方向乘子法搜索鞍点，不断更新每个模态分量
Figure FDA0003662819690000013
中心频率
Figure FDA0003662819690000014
及拉格朗日乘子λn+1，表示为：
Figure FDA0003662819690000015
Figure FDA0003662819690000016
当满足
Figure FDA0003662819690000017
时，停止更新迭代；其中，ε表示相邻项的差的二范数平方，且ε＝10-7。
3.如权利要求1所述的故障诊断方法，其特征在于，所述DenseNet网络包括3个DenseBlock块和2个Transition层，每个Transition层设在两个DenseBlock块之间，每个DenseBlock块中的层数为2；所述DenseBlock块用于特征提取，所述Transition层用于模型降维；
每个DenseBlock块的输入包括前面所有层的输出，且每个DenseBlock块中总的链接数量表示为：L(L+1)/2，L表示层数且L＝2；
所述DenseBlock块在所述Transition层之间的计算公式表示为：
xl＝Hl([x0，x1，x2，…，xl-1])；
其中：xl表示第l层网络的输出；Hl表示非线性变换函数，Hl的操作依次包括：归一化批处理、非线性变换、1×1卷积、归一化批处理、非线性变换、3×3卷积。
4.如权利要求3所述的故障诊断方法，其特征在于，对DenseNet网络进行训练时，损失函数为选择交叉熵损失函数。
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