CN117390411A - 基于元迁移学习的变工况轴承故障诊断方法 - Google Patents

基于元迁移学习的变工况轴承故障诊断方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于元迁移学习的变工况轴承故障诊断方法，涉及轴承故障诊断方法技术领域。所述方法包括以下步骤：得到振动信号的频谱；将数据集按照不同工况划分为源域、目标域；将元学习方法与迁移学习方法进行结合，构建基于元迁移学习的RN‑DSAN模型；将源域数据与目标域数据输入RN‑DSAN模型中，将关系网络所得分类损失与LMMD模块所得LMMD损失之和作为模型总的损失函数值，利用反向传播算法进行迭代训练，获取模型参数；将目标域数据输入训练好的RN‑DSAN模型，从而得到目标域样本的故障类型；所述方法可以在只有少量带标签目标域样本的情况下，通过元迁移学习，更加准确的实现变工况下轴承的故障诊断。

Description

基于元迁移学习的变工况轴承故障诊断方法
技术领域
本发明涉及轴承故障诊断方法技术领域，尤其涉及一种基于元迁移学习的变工况轴承故障诊断方法。
背景技术
轴承作为机械设备中不可或缺的零部件之一，其运行状态的好坏直接影响机械设备的稳定性与安全性。在机械设备长期运行过程中，轴承极易发生各种故障，轻则影响设备正常运行，造成经济损失，重则引发安全事故，威胁人类的生命安全。因此，对轴承进行故障诊断研究具有重要的意义。
当前，基于深度学习的故障诊断方法利用深度学习强大的非线性特征提取能力和表征能力自适应提取特征，在故障诊断领域越来越受到重视，并取得了较好的效果。但是深度学习方法的成功依赖以下两个条件：第一，深度学习需要大量带标签数据进行训练；第二，要求训练数据与测试数据具有相同的数据分布。然而，在实际工业生产中，大型机器设备在未发生故障或刚发生故障时就已经进行维修或者更换，极难获取大量带标签故障样本，在小样本情况下，深度学习模型容易出现过拟合问题，导致模型精度不高。并且，由于机械设备的自然磨损、运行条件的变化以及环境和人为的干扰等原因，数据分布的差异难以避免，这也会进一步导致模型性能大打折扣。因此，提高在小样本情况下实现变工况机械故障诊断的准确率是急需解决的技术问题。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是如何提供一种能够提高在小样本情况下轴承故障诊断准确率的方法。
本发明所采取的技术方案是：一种基于元迁移学习的变工况轴承故障诊断方法，包括如下步骤：
S1：利用传感器采集不同运行状态下轴承的原始振动信号，利用滑动窗口将信号进行等长截断，对分段后的信号进行快速傅里叶变换，得到振动信号的频谱；
S2：将数据集按照不同工况划分为源域、目标域，其中源域与目标域均包含支撑集与查询集；
S3：将元学习方法与迁移学习方法进行结合，构建基于元迁移学习的关系网络-深度子领域自适应(RN-DSAN)模型；
S4：将源域数据与目标域数据输入RN-DSAN模型中，将关系网络所得分类损失与LMMD模块所得LMMD损失之和作为模型总的损失函数值，利用反向传播算法进行迭代训练，获取模型参数；
S5：将目标域数据输入训练好的RN-DSAN模型，从而得到目标域样本的故障类型。
采用上述技术方案所产生的有益效果在于：本发明所述方法利用元学习学会学习的特性，通过关系网络模型对历史任务进行学习和经验积累，能够更加容易的学习新任务，只需要少量训练样本，就能够保证一定的模型精度。并在此基础上，采用域迁移中的深度子领域自适应(RN-DSAN)模型，将标签相同的源域与目标域的数据分布进行对齐，从而解决了跨域故障诊断训练集与测试集数据分布不同的问题。并且关系网络中嵌入模块由深度可分离卷积与ShuffleAttention组成，降低了模型参数量的同时，还能够更加准确的提取源域与目标域中的共同特征，更有利于实现变工况下的轴承故障诊断，提高了小样本情况下轴承故障诊断准确率。
附图说明
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
图1为本发明实施例所述方法的流程图；
图2为本发明实施例所述方法中RN-DSAN的模型图。
具体实施方式
下面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的一部分实施例，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。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是本发明还可以采用其他不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似推广，因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制。
如图1所示，总体的，本发明公开了一种基于元迁移学习的变工况轴承故障诊断方法，具体包括如下步骤：
S1：利用传感器采集不同运行状态下轴承的原始振动信号，利用滑动窗口将信号进行等长截断，对分段后的信号进行快速傅里叶变换，得到振动信号的频谱；
进一步的，首先对于采集到的不同工况下的轴承一维原始振动信号，通过滑动窗口进行切分生成样本，滑动窗口的大小设置为2048，滑动步长256，并快速傅里叶变换得到振动信号的频谱，频谱长度为1024；
S2：将数据集按照不同工况划分为源域、目标域，其中源域与目标域均包含支撑集与查询集；
本实施例选取美国凯斯西储大学的滚动轴承试验数据集(CWRU)进行实验，选用驱动端轴承数据，轴承型号为6205-2RS JEM SKF，采样频率为12kHz。实验数据集共包含0hp、1hp、2hp和3hp四种负载，轴承故障类型分为内圈故障、滚动体故障和外圈六点钟方向故障，每种故障类型包含0.1778mm、0.3556mm和0.5334mm三种故障直径，每种负载下包含九种故障类型与一类正常数据共十类数据。CWRU数据集工况信息如表1所示。
表1-CWRU数据集工况信息
负载(HP) 0 1 2 3
转速(r/min) 1797 1772 1750 1730
每个工况下每类数据包含200个训练样本，10类数据共2000个样本作为训练样本，即源域测试数据的样本数量与训练数据相同，每个工况下每类数据包含200个训练样本，10类数据共2000个样本作为测试样本，即目标域/>
从源域数据集DSource中的C个类别中分别选取K个样本，作为支撑集 是样本，/>是类标签；从源域数据集DSource剩余样本中的C个类别中分别选取的K′个样本作为查询集/>当每次支撑集抽取的类别数为C，每类样本数量为K时，称为C-way K-shot问题。
从目标域数据集DTarget中的C个类别中分别选取K个样本，作为支撑集从目标域数据集Dtarget剩余样本中的C个类别中分别选取的K′个样本作为查询集/>
为了验证本发明所提出的基于元迁移学习的RN-DSAN模型在变工况下的故障诊断性能，共设计了12个迁移任务的实验：0HP->1HP、0HP->2HP、0HP->3HP、1HP->0HP、1HP->2HP、1HP->3HP、2HP->0HP、2HP->1HP、2HP->3HP、3HP->0HP、3HP->1HP、3HP->2HP，其中0HP->1HP表示源域为0HP下的数据，目标域为1HP下的数据，并分别对这些实验进行模型的训练与测试；
S3：将元学习方法与迁移学习方法进行结合，构建基于元迁移学习的关系网络-深度子领域自适应(RN-DSAN)模型；
图2给出了RN-DSAN的模型图。RN-DSAN模型包括：嵌入模块、关系模块和LMMD模块。所述嵌入模块用于提取输入频谱的特征表示，所述关系模块用于计算两个频谱特征表示之间的关系得分，局部最大平均差异(LMMD)模块用于通过局部最大平均差异方法将标签相同的源域样本和目标域样本投射到同一特征空间，并进行对齐，使两个域的条件分布相同；
所构建的嵌入模块共11层，包括4个深度可分离卷积模块、4个ShuffleAttention层和3个池化层，其中第1层，第4层，第7层，第9层为卷积模块；第2层，第5层，第8层，第10层为ShuffleAttention层；第3层，第6层为最大池化层；第1层为自适应最大池化层；
所构建的关系模块共6层，包括2个卷积模块、2个池化层和2个全连接层；其中，第1层，第3层为卷积模块；第2层，第4层为最大池化层；第5层，第6层为全连接层。第5层全连接层的神经元个数为1*8，第6层全连接层的神经元个数为1*1；
在一些实施例中，嵌入模块与关系模块的网络参数的设置可以如表2所示。
表2-网络参数
所构建的LMMD模块定义如下：
式中，xS,Q是源域样本，xT,Q是目标域样本，E代表数学期望，p(C)和q(C)分别是源域和目标域中C类的分布，H是有定义的核函数k(·,·)产生的再生核希尔伯特空间RKHS，Φ表示将原始数据映射到RKHS的特征映射；
假设每个样本根据权重wc属于每个类别c，从而可以将LMMD的无偏估计量表示为：
式中，和/>分别表示第i个源域样本/>和第j个目标域样本/>属于C类的权值，/>和/>都等于1，/>是类别C样本的加权和；
的计算公式如下：
式中，yic是向量yi的第c个元素，对于源域样本使用真实的源域标签/>的one-hot编码来计算/>对于无监督领域自适应中的每个未标记的目标领域样本/>采用作为一种伪标签来计算目标样本的/>
计算源域的特征向量和目标域的特征向量/>的LMMD距离如下：
在网络的迭代过程中，通过使LMMD距离最小化，可以缩小同一类别内相关子域的分布差异。
S4：将源域数据与目标域数据输入RN-DSAN模型中，将关系网络所得分类损失与LMMD模块所得LMMD损失之和作为模型总的损失函数值，利用反向传播算法进行迭代训练，获取模型参数；
分类损失函数计算公式如下：
式中：N为查询集样本数量，I()表示相应的标签函数，如果样本xj的真实类别等于c时，等于1，否则等于0。ric表示样本xi属于类别c的预测概率。
LMMD损失函数计算公式如下：
式中：为域自适应损失；
总损失函数计算公式如下：
Ltotal＝Lclass+λLlmmd
式中：λ>0是领域自适应损失系数，主要被用来权衡自适应损失和分类损失。
本实例中，设置训练次数为200次，Batch-Size为64，网络损失函数由分类损失与自适应损失构成，采用Adam优化器，学习率为0.001。网络的训练过程随着迭代的进行损失值逐渐减小，网络模型达到稳定状态。
RN-DSAN模型训练过程如下：
(1)将源域样本与目标域样本/>输入到嵌入模块/>得到源域与目标域样本的特征表示/>
(2)将源域的每个类别的支撑集特征表示求取均值，得到源域每个类别的类原型/>并将目标域的每个类别的支撑集特征/>表示求取均值，得到目标域每个类别的类原型/>其中/>与/>标签为c的源域与目标域的类原型，c∈{1,2,...,C}，C为类别数量，Sc表示源域中支撑集/>标签为c的K个样本，Tc表示目标域中支撑集/>标签为c的K个样本；
(3)将源域的类原型依次与查询集的特征表示/>拼接在一起，得到拼接后的特征表示/>并将目标域的类原型/>与查询集的特征表示/>拼接在一起，得到拼接后的特征表示/>其中，Z(,)表示特征拼接；
(4)将源域拼接后的特征表示目标域拼接后的特征表示分别输入到关系模块gφ(·)中，通过关系模块分别生成相应的关系得分：
式中：表示源域样本/>与类别为c的类原型之间的关系得分，/>表示目标域样本/>与类别为c的类原型之间的关系得分，关系得分的取值范围为0～1；
根据所得关系得分得到源域查询集样本的预测分类结果与目标域查询集样本的预测分类结果/>即伪标签，并通过交叉熵损失函数计算得到源域查询集样本的分类损失Lclass；
(5)将源域查询集的特征表示目标域查询集的特征表示/>源域查询集标签/>和目标域查询集的伪标签/>输入到LMMD模块，计算得到LMMD损失Llmmd；
(6)将源域查询集的分类损失Lclass、LMMD损失Llmmd加权相加作为总损失Ltotal，利用BP反向传播算法进行训练，直到模型收敛，得到模型参数。
S5：将目标域数据输入训练好的RN-DSAN模型，从而得到目标域样本的故障类型；
利用训练好的RN-DSAN模型进行故障诊断的具体过程如下：
(1)将目标域的支撑集样本与查询集样本/>输入训练好的嵌入模块/>得到支撑集与查询集的特征表示/>
(2)将目标域的每个类别的支撑集特征表示求取均值，得到目标域每个类别的类原型/>
(3)将目标域的类原型依次与查询集的特征表示/>拼接在一起，得到拼接后的特征表示/>
(4)将目标域拼接后的特征表示输入到关系模块gφ(·)中，通过关系模块分别生成相应的关系得分/>得到目标域查询集样本的预测分类结果/>实现故障诊断；
为说明本发明模型的有效性，选择卷积神经网络(CNN)方法、原型网络(PN)方法、关系网络(RN)方法与本发明所提RN-DSAN方法进行对比，分别进行12次迁移实验，所得准确率对比结果如表3所示：
表3-不同方法准确率对比
模型 CNN CNN+DSAN RN RN_DSAN
0HP->1HP 75.86 89.57 95.25 99.70
0HP->2HP 71.93 88.36 98.25 99.89
0HP->3HP 76.36 91.57 99.11 99.94
1HP->0HP 71.43 89.79 97.30 99.33
1HP->2HP 81.71 91.29 98.10 100.00
1HP->3HP 71.29 82.64 99.90 99.72
2HP->0HP 83.93 87.35 95.35 99.74
2HP->1HP 81.93 85.71 97.55 99.53
2HP->3HP 71.36 91.00 98.25 100.00
3HP->0HP 88.64 84.36 97.38 98.86
3HP->1HP 83.36 81.00 97.90 98.35
3HP->2HP 84.50 92.36 99.28 100.00
avg 78.53 87.92 97.80 99.59
从上述表中可以看出，本申请所述方法能有有效的提高故障诊断的准确率。

Claims (7)

1.一种基于元迁移学习的变工况轴承故障诊断方法，其特征在于包括如下步骤：
S1：利用传感器采集不同运行状态下轴承的原始振动信号，利用滑动窗口将信号进行等长截断，对分段后的信号进行快速傅里叶变换，得到振动信号的频谱；
S2：将数据集按照不同工况划分为源域、目标域，其中源域与目标域均包含支撑集与查询集；
S3：将元学习方法与迁移学习方法进行结合，构建基于元迁移学习的关系网络-深度子领域自适应(RN-DSAN)模型；
S4：将源域数据与目标域数据输入RN-DSAN模型中，将关系网络所得分类损失与LMMD模块所得LMMD损失之和作为模型总的损失函数值，利用反向传播算法进行迭代训练，获取模型参数；
S5：将目标域数据输入训练好的RN-DSAN模型，从而得到目标域样本的故障类型。
2.如权利要求1所述的基于元迁移学习的变工况轴承故障诊断方法，其特征在于，所述步骤S1具体包括如下步骤：
S1-1)利用传感器采集不同工况下的轴承一维原始振动信号；
S1-2)设置滑动窗口的窗口大小为2N，滑动步长为s，对一维原始振动信号进行等长截断，每一段振动信号即为一个样本；
S1-3)通过快速傅里叶变换得到振动信号的频谱，频谱长度为N。
3.如权利要求1所述的基于元迁移学习的变工况轴承故障诊断方法，其特征在于，步骤S2中数据集划分方式具体包括如下步骤：
将数据集D划分为源域与目标域/>从源域数据集DSource中的C个类别中分别选取K个样本，作为支撑集/> 是样本，是类标签；从源域数据集DSource剩余样本中的C个类别中分别选取的K′个样本作为查询集/>当每次支撑集抽取的类别数为C，每类样本数量为K时，称为C-way K-shot问题；
从目标域数据集DTarget中的C个类别中分别选取K个样本，作为支撑集从目标域数据集Dtarget剩余样本中的C个类别中分别选取的K′个样本作为查询集/>
4.如权利要求1所述的基于元迁移学习的变工况轴承故障诊断方法，其特征在于：所述RN-DSAN模型包括：嵌入模块、关系模块和LMMD模块，所述嵌入模块用于提取输入频谱的特征表示，所述关系模块用于计算两个频谱特征表示之间的关系得分，所述LMMD模块用于通过局部最大平均差异(LMMD)方法将标签相同的源域样本和目标域样本投射到同一特征空间，并进行对齐，使两个域的条件分布相同；
所述嵌入模块共11层，包括4个深度可分离卷积模块、4个ShuffleAttention层和3个池化层，其中第1层，第4层，第7层，第9层为卷积模块；第2层，第5层，第8层，第10层为ShuffleAttention层；第3层，第6层为最大池化层；第1层为自适应最大池化层；
所述关系模块共6层，包括2个卷积模块、2个池化层和2个全连接层；其中，第1层，第3层为卷积模块；第2层，第4层为最大池化层；第5层，第6层为全连接层；第5层全连接层的神经元个数为1*8，第6层全连接层的神经元个数为1*1；
所述LMMD模块定义如下：
式中，xS,Q是源域样本，xT,Q是目标域样本，E代表数学期望，p(C)和q(C)分别是源域和目标域中C类的分布，H是有定义的核函数k(·,·)产生的再生核希尔伯特空间RKHS，Φ表示将原始数据映射到RKHS的特征映射；
设每个样本根据权重wc属于每个类别c，从而可以将LMMD的无偏估计量表示为：
式中，和/>分别表示第i个源域样本/>和第j个目标域样本/>属于C类的权值，和/>都等于1，/>是类别C样本的加权和；
的计算公式如下：
式中，yic是向量yi的第c个元素，对于源域样本使用真实的源域标签/>的one-hot编码来计算/>对于无监督领域自适应中的每个未标记的目标领域样本/>采用/>作为一种伪标签来计算目标样本的/>
计算源域的特征向量和目标域的特征向量/>的LMMD距离如下：
在网络的迭代过程中，通过使LMMD距离最小化，可以缩小同一类别内相关子域的分布差异。
5.如权利要求1所述的基于元迁移学习的变工况轴承故障诊断方法，其特征在于：
分类损失函数计算公式如下：
式中：N为查询集样本数量，I()表示相应的标签函数，如果样本xj的真实类别等于c时，等于1，否则等于0；ric表示样本xi属于类别c的预测概率；
LMMD损失函数计算公式如下：
式中：为域自适应损失；
总损失函数计算公式如下：
Ltotal＝Lclass+λLlmmd
式中：λ>0是领域自适应损失系数，主要被用来权衡自适应损失和分类损失。
6.如权利要求1所述的基于元迁移学习的变工况轴承故障诊断方法，其特征在于，得到所述RN-DSAN模型参数的方法包括如下步骤：
(1)将源域样本与目标域样本/>输入到嵌入模块得到源域与目标域样本的特征表示/>
(2)将源域的每个类别的支撑集特征表示求取均值，得到源域每个类别的类原型并将目标域的每个类别的支撑集特征/>表示求取均值，得到目标域每个类别的类原型/>其中/>与标签为c的源域与目标域的类原型，c∈{1,2,...,C}，C为类别数量，Sc表示源域中支撑集/>标签为c的K个样本，Tc表示目标域中支撑集/>标签为c的K个样本；
(3)将源域的类原型依次与查询集的特征表示/>拼接在一起，得到拼接后的特征表示/>并将目标域的类原型/>与查询集的特征表示/>拼接在一起，得到拼接后的特征表示/>其中，Z(,)表示特征拼接；
(4)将源域拼接后的特征表示目标域拼接后的特征表示/>分别输入到关系模块gφ(·)中，通过关系模块分别生成相应的关系得分：
式中：表示源域样本/>与类别为c的类原型之间的关系得分，/>表示目标域样本与类别为c的类原型之间的关系得分，关系得分的取值范围为0～1；
根据所得关系得分得到源域查询集样本的预测分类结果与目标域查询集样本的预测分类结果/>即伪标签，并通过交叉熵损失函数计算得到源域查询集样本的分类损失Lclass；
(5)将源域查询集的特征表示目标域查询集的特征表示/>源域查询集标签和目标域查询集的伪标签/>输入到LMMD模块，计算得到LMMD损失Llmmd；
(6)将源域查询集的分类损失Lclass、LMMD损失Llmmd加权相加作为总损失Ltotal，利用BP反向传播算法进行训练，直到模型收敛，得到模型参数。
7.如权利要求1所述的基于元迁移学习的变工况轴承故障诊断方法，其特征在于：利用训练好的RN-DSAN模型识别轴承故障类型的方法包括如下：
(1)将目标域的支撑集样本与查询集样本/>输入训练好的嵌入模块/>得到支撑集与查询集的特征表示/>
(2)将目标域的每个类别的支撑集特征表示求取均值，得到目标域每个类别的类原型/>
(3)将目标域的类原型依次与查询集的特征表示/>拼接在一起，得到拼接后的特征表示/>
(4)将目标域拼接后的特征表示输入到关系模块gφ(·)中，通过关系模块分别生成相应的关系得分/>得到目标域查询集样本的预测分类结果实现故障诊断。
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