CN116051911A - 基于不确定性学习的小样本轴承振动图像数据故障诊断方法 - Google Patents

基于不确定性学习的小样本轴承振动图像数据故障诊断方法 Download PDF

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Abstract

本发明公布了一种基于不确定性学习的小样本轴承振动图像数据故障诊断方法，属于工业故障诊断领域。本发明首先构造基于N‑way K‑shot的小样本数据集，生成基于任意不确定性分析后的原型，计算原型‑查询对的概率相似度，构造基于可微优化的图像分类器。采用本发明可以对工业小样本下轴承振动故障图像数据进行不确定性分析并快速建立量化模型，计算周期短以及可移植性高。可适应不同工况下的稀疏异构工业信号，并对其精准预测故障类型。

Description

基于不确定性学习的小样本轴承振动图像数据故障诊断方法
技术领域
本发明属于工业故障诊断领域，涉及小样本深度学习技术，具体涉及一种基于不确定学习的小样本轴承振动图像数据故障诊断方法。
背景技术
工业是国民经济的命脉，随着科学技术的发展，现代工业正朝向大规模化，高端化，复杂化与智能化快速发展，在这一趋势下，工业系统运行的安全性和可靠性面临着更大的挑战。作为保障工业过程安全可靠运行的必要手段，故障诊断技术能够及时诊断出故障类型并消除其带来的不利影响。轴承是非常重要的设备零件，通过转子与转轴旋转，承载载荷，关乎工况设备安全运营与维护，在轴承运行时零件出现故障，会导致整个系统失效，不仅又可能造成经济损失，而且有可能造成人员伤亡。随着图像传感器技术蓬勃发展，故障诊断研究已经逐渐形成了工业图像数据和智能诊断方法相结合的发展环境。这些技术的成功依赖于有足够多的标记数据，然而，在实际应用中，标注数据收集是很困难的。主要体现在数据分布的异构性与稀疏性，如设备差异、噪音干扰等多变的工况条件下数据的同构性无法保证，以及系统故障本身为一个小概率事件，模拟故障状态对机器是有害的，所以故障样本天然为稀疏样本。数据的异构型与稀疏性造成了数据驱动方法面临的小样本问题，小样本问题极大地降低了模型的泛化性。
目前解决小样本问题的一个解决策略是基于度量学习，通过学习成对的相似度度量，然后使用度量在近邻分类器中进行类型诊断。经典的方法包括关系网络，孪生网络，原型网络等。原型网络通过全局平均池化操作提取每个类别的特征表示即原型，然后利用他们执行非参数最近邻分类。尽管小样本学习已经取得了一定的发展，但在对抗不确定性提高诊断模型鲁棒性方面仍然存在很大的不足。真实工业系统的不确定性导致所构建的模型更加脆弱和不可靠，特别是在样本数量有限的情况下。具体来说，不确定性主要来源于两方面，任意不确定性和认知不确定性。任意不确定性是数据生成过程中固有的随机性，由于数据质量不高而产生的统计上的可变性和影响。例如测量噪声，不可避免的传感器误差或数据本身固有的模糊性。认知不确定性源于模型的认知归纳偏差，是由模型训练不足引起的。认知不确定性通常反映在模型参数上。当一个模型在不考虑不确定性的情况下进行预测时，可能给诊断场景带来灾难性后果。目前小样本方法稍有能处理和缓解两种不确定性的工作，对于工业轴承小样本故障诊断尚没有形成快速鲁棒的诊断方法，因此亟待将智能化技术与工业故障数据不确定性学习有效结合一起，形成完备故障诊断方法。
发明内容
本发明要解决的技术问题是针对上述现有技术的不足，提供一种基于不确定学习的小样本工业图像数据故障诊断方法。
本发明提供的技术方案如下：
一种基于不确定学习的小样本轴承振动图像数据故障诊断方法，具体步骤如下：
1）将原始采集的轴承振动信号通过傅里叶FFT转换变为频域数据，将频域作为横轴，振动信号的功率谱密度作为纵轴，构成故障图像数据集；
2）基于小样本元学习N-way K-shot范式进行训练数据集构造，记步骤1）中的故障图像数据集，其中 x为图像， y为标签， s为样本数， i表示第 i个样本，从中随机取 N*K个样本，包含 N个类别，每个类别 K个样本，构成轴承故障图像支持集；然后类别不重叠的随机取 N*Q个样本，同样包含 N个类别，每个类别 Q个样本，构成轴承故障图像查询集；
3）使用原型网络模型，针对支持集中的故障样本，通过提取特征，每类 K个样本生成 K个嵌入向量，将第 n（）类的K个嵌入向量在原始取平均获得一个嵌入向量即原始的原型，然后基于任意不确定性分析后的得到修正原型；
4）计算修正原型与轴承故障图像查询集中样本的嵌入向量之间的概率相似度， j代表查询集中第 j个样本；
5）利用步骤4）得到的计算整个轴承图像分类网络的交叉熵分类损失函数，构造基于可微优化的图像分类器，将轴承故障图像分类为四种类型，内圈故障，外圈故障，转子故障和正常状态。
进一步，步骤3）具体包括：
3-1）对轴承故障图像支持集第 n类的原型进行修正，，其中和代表横纵两个维度数;
3-2）计算包含任意不确定性的轴承信号特征的二阶统计特征，其中计算统计特征均值使用下式(1)，计算统计特征方差使用下式(2)，其中 i代表第 i个样本， j代表第 j个通道（），（）代表维度指示数；
 (1)
 (2)
3-3）获得包含任意不确定统计信息的和后，利用公式（3）中损失函数以迭代下降的方式获得最优参数，利用得到的最优参数，通过公式（4），获得修正后的原型，其中表示类别、代表第 n类样本集合。
(3)
(4)。
进一步，步骤4）具体包括：
4-1）轴承故障图像查询集中样本与第 n类的原型的相似度服从公式(5)计算，其中高斯分布的均值为，使用原型网络模型对轴承故障图像的认知不确定性作为方差，其中表示概率， I代表单位矩阵。
 (5)
4-2）对于步骤4-1）中的认知不确定性，通过高斯分布均值利用Wasserstein距离公式(6)计算，其中代表的概率的累积分布函数，代表的概率的累积分布函数；
 (6)
4-3）然后利用蒙特卡洛对softmax层多次采样公式（7）计算，其中为采样次数，代表整个轴承图像分类网络，为取期望，是一个小于1的正数；
 (7)。
进一步，步骤5）具体包括：
5-1）利用步骤4）得到的直接计算整个轴承图像分类网络的损失函数，是不可微的，因此引入重参数化技巧如公式（8）构造基于可微优化的图像分类器，以此来近似优化目标，其中服从标准正态分布，通过执行次蒙特卡洛采样操作，，其中表示第次采样，是的估计值，代表了 Hadamard乘积;
 （8）
5-2）利用步骤5-1）的计算整个轴承图像分类网络的交叉熵分类损失函数，查询集中轴承图像样本其属于类别 n的损失函数计算采用公式(9)
 (9)。
多次重复步骤5）构成多个任务，将多个相加获得总损失，然后利用梯度下降法来更新轴承故障类别预测网络参数，其中 s是迭代步数，是搜索步长，为微分运算，从第 s步到第 s+1步的参数更新方式为：，最终网络收敛可以得到最优的网络参数，。
本发明的有益技术效果：
采用本发明可以对工业小样本轴承振动图像数据故障诊断方法。故障数据进行不确定性分析并快速建立量化模型，其算法复杂度低，计算周期短以及可移植性高。可适应不同工况下的稀疏异构工业信号，并对其精准预测故障类型。
附图说明
图1 为本发明实施例的一种基于不确定性学习的小样本轴承振动图像数据故障诊断方法流程图；
图2为本发明实施例的在试验场轴承振动图像样本集下的不同类别特征T-SNE可视化结果；
图3为本发明实施例的在工业轴承振动图像样本集下的不同类别特征T-SNE可视化结果。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施实例对发明做进一步说明，如图1所示，本发明基于深度最优特征传输的小样本故障诊断方法主要分为4个步骤：基于N-way K-shot的小样本数据集构造，生成基于任意不确定性分析后的原型，计算原型-查询对的概率相似度，构造基于可微优化的图像分类器。
本实例中：原型网络的核尺寸为3*3，网络中搜索步长为0.01。对于优化器，选择动量为0.9，权重衰减为1e-4的随机梯度下降(SGD)。将轴承振动信号通过傅里叶FFT转换变为频域数据，将频域作为横轴，振动信号的功率谱密度作为纵轴，构成故障图像数据集，对于轴承数据集，以不重叠的方式对每个故障截取300个样本，每个实例的长度为512点，输入网络为三通道时频图像，为4分类问题，。
具体实施如下：
步骤1：将原始采集的轴承振动信号转变为故障图像数据集；
通过傅里叶FFT转换变为频域数据，将频域作为横轴，振动信号的功率谱密度作为纵轴，构成故障图像数据集；
步骤2：基于小样本元学习N-way K-shot范式进行训练数据集构造；
记步骤1）中的故障图像数据集，其中 x为图像， y为标签， s为样本数， i表示第 i个样本，从中随机取 N*K个样本，包含 N个类别，每个类别 K个样本，构成轴承故障图像支持集；然后类别不重叠的随机取 N*Q个样本，同样包含 N个类别，每个类别 Q个样本，构成轴承故障图像查询集；
步骤3：使用原型网络模型，针对支持集中的故障样本，生成基于任意不确定性分析后的得到修正原型；
使用原型网络模型，针对支持集中的故障样本，通过提取特征，每类 K个样本生成 K个嵌入向量，将第 n（）类的 K个嵌入向量在原始取平均获得一个嵌入向量即原始的原型，然后基于任意不确定性分析后的得到修正原型，，其中和代表横纵两个维度数;
计算包含任意不确定性的轴承信号特征的二阶统计特征，其中计算统计特征均值使用下式(1)，计算统计特征方差使用下式(2)，其中 i代表第 i个样本， j代表第 j个通道（），（）代表维度指示数；
 (1)
(2)
获得包含任意不确定统计信息的和后，利用公式（3）中损失函数以迭代下降的方式获得最优参数，利用得到的最优参数，通过公式（4），获得修正后的原型，其中表示类别、代表第 n类样本集合。
 (3)
 (4)。
步骤4：计算修正原型与轴承故障图像查询集样本的嵌入向量之间的概率相似度：
轴承故障图像查询集中样本与第 n类的原型的相似度服从公式(5)计算，其中高斯分布的均值为，使用原型网络模型对轴承故障图像的认知不确定性作为方差，其中表示概率， I代表单位矩阵。
 (5)
对公式（5）中认知不确定性，通过高斯分布均值利用Wasserstein距离公式(6)计算，其中代表的概率的累积分布函数，代表的概率的累积分布函数；
 (6)
然后利用蒙特卡洛对softmax层多次采样公式（7）计算，其中为采样次数，代表整个轴承图像分类网络，为取期望，是一个小于1的正数；
 (7)。
步骤5： 最后计算整个轴承图像分类网络的交叉熵分类损失函数，构造基于可微优化的图像分类器，将轴承故障图像分类为四种类型，内圈故障，外圈故障，转子故障和正常状态；
将得到的直接计算整个轴承图像分类网络的损失函数，是不可微的，因此引入重参数化技巧如公式（8）构造基于可微优化的图像分类器，以此来近似优化目标，其中服从标准正态分布，通过执行次蒙特卡洛采样操作，，其中表示第次采样，是的估计值，代表了 Hadamard乘积;
  （8）
将利用得到的计算整个轴承图像分类网络的交叉熵分类损失函数，查询集中轴承图像样本其属于类别 n的损失函数计算采用公式(9)
 (9)。
多次重复步骤5）构成多个任务，将多个相加获得总损失，然后利用梯度下降法来更新轴承故障类别预测网络参数，其中 s是迭代步数，是搜索步长，为微分运算，从第 s步到第 s+1步的参数更新方式为：，最终网络收敛可以得到最优的网络参数，。
仿真结果说明：
表1：本发明算法与传统小样本方法在试验场轴承故障漏磁数据集上分类结果精度对比
平均误差 类别1 类别2 类别3 类别4 类别5 类别6 类别7
本发明算法 98.2 86.1 89.0 88.2 82.0 89.5 87.4
传统方法 67.2 65.4 47.2 59.2 57.8 49.3 77.0
表2：本发明算法与传统小样本方法在工业轴承微小故障振动数据集上分类结果精度对比
平均误差 类别1 类别2 类别3 类别4
本发明算法 88.2 95.0 96.2 97.0
传统方法 42.9 44.8 46.9 48.2
表1，表2反映了本发明算法在试验场轴承故障诊断场景与工业轴承微小故障振动诊断场景的分类平均误差。其中本专利算法结果精度高，鲁棒性强。能够在故障不明显，噪声大，不确定性大的情况下取得更好的性能。
图2、图3分别反映了本发明方法和传统方法在两个场景下特征可视化结果，使用t-SNE方法将提取的64维特征投影到2维平面中，从结果中可以看出，本发明的方法减少了任意不确定性引起的决策边界失真，当样本被错误地标记时，特征边界很容易受到噪声标签的影响和过拟合。结果证明了本发明的模型有较高泛化性。此外，本发明使属于同一类别的特征更加紧凑。因为本发明的方法可以缓解训练过程中观察到的噪声扰动，获得更优秀的的特征表示。

Claims (5)

1.一种基于不确定学习的小样本轴承振动图像数据故障诊断方法，具体步骤如下：
1）将原始采集的轴承振动信号通过傅里叶FFT转换变为频域数据，将频域作为横轴，振动信号的功率谱密度作为纵轴，构成故障图像数据集；
2）基于小样本元学习N-way K-shot范式进行训练数据集构造，记步骤1）中的故障图像数据集 ，其中x为图像，y为标签，s为样本数，i表示第i个样本，从中随机取N*K个样本，包含N个类别，每个类别K个样本，构成轴承故障图像支持集；然后类别不重叠的随机取N*Q个样本，同样包含N个类别，每个类别Q个样本，构成轴承故障图像查询集；
3）使用原型网络模型，针对支持集中的故障样本，通过提取特征，每类K个样本生成K个嵌入向量，将第n（）类的K个嵌入向量在原始取平均获得一个嵌入向量即原始的原型，然后基于任意不确定性分析后的得到修正原型 ；
4）计算修正原型与轴承故障图像查询集中样本的嵌入向量之间的概率相似度，j代表查询集中第j个样本；
5）利用步骤4）得到的计算整个轴承图像分类网络的交叉熵分类损失函数，构造基于可微优化的图像分类器，将轴承故障图像分类为四种类型，即内圈故障、外圈故障、转子故障和正常状态。
2.如权利要求1所述的基于不确定学习的小样本轴承振动图像数据故障诊断方法，其特征在于，步骤3）对原型进行修正，具体包括：
3-1）对轴承故障图像支持集第n类的原型进行修正，，其中和代表横纵两个维度数;
3-2）计算包含任意不确定性的轴承信号特征的二阶统计特征，其中计算统计特征均值使用下式(1)，计算统计特征方差使用下式(2)，其中i代表第i个样本，j代表第j个通道 （ ），（）代表维度指示数；
 (1)
 (2)
3-3）获得包含任意不确定统计信息的和后，利用公式（3）中损失函数以迭代下降的方式获得最优参数，利用得到的最优参数，通过公式（4），获得修正后的原型，其中表示类别、代表第n类样本集合；
(3)
(4)。
3.如权利要求2所述的基于不确定学习的小样本轴承振动图像数据故障诊断方法，其特征在于，步骤4）具体包括：
4-1）轴承故障图像查询集中样本与第n类的原型的相似度服从公式(5)计算，其中高斯分布的均值为，使用原型网络模型对轴承故障图像的认知不确定性作为方差，其中表示概率，I代表单位矩阵；
(5)
4-2）对于步骤4-1）中的认知不确定性，通过高斯分布均值利用Wasserstein距离公式(6)计算，其中代表的概率的累积分布函数，代表的概率的累积分布函数；
 (6)
4-3）然后利用蒙特卡洛对softmax层多次采样公式（7）计算，其中为采样次数，代表整个轴承图像分类网络，为取期望，是一个小于1的正数；
 (7)。
4.如权利要求1所述的基于不确定学习的小样本轴承振动图像数据故障诊断方法，其特征在于，步骤5）具体包括：
5-1）利用公式（8）构造基于可微优化的图像分类器，其中服从标准正态分布，通过执行次蒙特卡洛采样操作，，其中表示第次采样，是的估计值，代表了Hadamard乘积;
 （8）
5-2）利用步骤5-1）的计算整个轴承图像分类网络的交叉熵分类损失函数，查询集中轴承图像样本其属于类别n的损失函数计算采用公式(9)
 (9)。
5.如权利要求4所述的基于不确定学习的小样本轴承振动图像数据故障诊断方法，其特征在于，多次重复步骤5）构成多个任务，将多个相加获得总损失，然后利用梯度下降法来更新轴承故障类别预测网络参数，其中s是迭代步数，是搜索步长，为微分运算，从第s步到第s+1步的参数更新方式为：，最终网络收敛可以得到最优的网络参数，。
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