摘要：针对轴承传统的故障诊断方法存在辨别故障类型难和预处理步骤多的问题，提出一种基于 Conv-LSTM（卷积长短期记忆网络）的模型。该模型以 Conv-LSTM单元模块作为处理层，能自识别和自处理故障特征信息;同时该模型可直接处理切片后的原始信号，通过 Conv-LSTM模型的分类结果并结合标签可诊断出滚动轴承的故障类型。对 SKF6205型轴承进行实验，实验结果表明相对于 LSTM ，基于 Conv-LSTM的诊断模型具有更好的分类效果和更高的分类准确率，且在迭代过程中准确率在0.96以上，可作为诊断滚动轴承故障类型的一种方法。

关键词：Conv-LSTM;轴承;故障诊断;分类

中图分类号：TH133.33;TP206+.3文献标志码：A文章编号：1009-9492（2021）11-0113-03

A Rolling Bearing Fault Diagnosis Method Based on Conv-LSTM

Bi Pengyuan

（College of Electrical Engineering， Henan University of Technology， Zhengzhou 450001， China）

Abstract： Aimingat the problems of traditional faultdiagnosis methods of bearing，suchasdifficult toidentify fault typesand many preprocessing steps， a model based on Conv-LSTM （convolutional long-term and short-term memory network） was proposed. The model took Conv-LSTM unit module as processing layer， which could self identify and self process fault feature information; at the same time， the model could directly process the sliced original signal; through the classification results of Conv-LSTM model and combined with labels， the fault type of rolling bearing could be diagnosed. SKF6205 bearing was tested. The experimental results show that compared with LSTM， Conv-LSTM based diagnosis model has better classification effect and higher classification accuracy， and the accuracy is more than 0.96 in the iterative process. Therefore， it can be used as a method to diagnose rolling bearing fault types.

Key words： Conv-LSTM; rolling bearing; fault diagnosis; classification

0 引言

轴承是机械设备中不可缺少的元件，其运行情况关系着整个机械设备的运行。滚动轴承作为一种常见的轴承，诊断滚动轴承故障对降低危险系数和保障人员安全有着现实意义。

机械的故障诊断是指利用计算机技术、工业互联网技术和测控检测技术等方法通过对机械的振动信号进行检测和判断从而达到故障诊断的目的，包括故障提取和故障分类两个环节。机械的故障诊断一般诊断机械的故障位置、故障时间、故障程度、故障类型和使用寿命等，滚动轴承作为一种基础的机械零件，主要由内环、外环、滚珠和保持架所构成，因此滚动轴承的故障类型为内环故障、外环故障、滚珠故障和保持架故障。传统的滚动轴承故障诊断方法有基于振动噪声诊断法、共振调频法、脉冲检测法等，但这些传统的诊断方法依赖人工经验，且存在在外界强干扰的情况下辨别程度不高的问题;此外，传统诊断方法在强噪声，多谐波的环境下很难从采集到的振动信号中提取有效特征信息，因此需要一種区分度高的滚动轴承故障诊断方法;本文以滚动轴承作为研究对象，直接采集滚动轴承的振动数据作为深度学习神经网络的输入，并利用深度神经网络的故障特征分类能力对不同的故障类型进行分类，从而实现故障诊断。

1 基于神经网络的故障诊断方法

20世纪50年代末是神经网络兴起的时代，由于神经网络基本上具有特征自提取和故障分类的能力，因此基于神经网络的故障诊断的相关研究也随之涌现。范申民[1]将 BP 神经网络运用到机器人故障诊断之中，从而诊断出机械臂故障类型。任学平等[2]在 BP 神经网络的基础上进行了大的改进，引入了免疫粒子群调整 BP 神经网络的权阈值，并通过小波变换方法使滚动轴承的故障特征进一步清晰。RBF 径向基网络是在 BP 神经网络出现后发展出来的一种新型神经网络，曹桦松等[3]在 RBF 的基础上加入了主成分分析从而使故障特征可视化。20世纪90年代末，随着深度学习网络的提出，深度学习网络应用于故障诊断领域的相关研究也越来越多。冯连强等[4]以普通的一维卷积神经网络直接处理输入数据，最终分类出不同的故障类型，周永庆[5]在冯连强[4]的基础上增加了卷积神经网络的层数，并改善了卷积函数从而更好地提高了分类效果;赵志宏等[6]则在卷积网络的基础上加入了密集块使 CNN能更深入地处理数据信息。除了卷积神经网络（CNN），长短期记忆网络（LSTM）用于诊断滚动轴承故障也被提上了日程，庄雨璇等[7]和Xiuhui Wang等[8]直接将 LSTM 作为诊断滚动轴承故障类型的方法。 LSTM 家族有很多 LSTM 的衍生型，如 Conv-LSTM、 CLSTM 和 Multi-LSTM 等。曹学飞[9]分别构建了BiLSTM （双向长短期记忆网络）模型分类出故障类型从而达到诊断滚动轴承故障的目的。王丹丹等[10]在 LSTM的基础上进行了改进（Enhanced-LSTM），加入了神经网络全连接层从而提高了 LSTM处理时序信息的能力。

2 卷积长短期记忆网络（Conv-LSTM）

卷积长短期记忆网络（Conv-LSTM）是在 LSTM 的基础上发展而来的一种循环神经网络，该网络不仅具有循环神经网络所具有的特征自提取的能力，同时，其在 LSTM的基础上加入了卷积操作从而比 LSTM更加擅长处理时序信息[11]。Conv-LSTM作为一种新的 LSTM衍生神经网络，同样由门结构所构成。图1所示为 Conv-LSTM单元结构图。Conv-LSTM的输入量有3个输入量，分别是上个时刻单元状态 Ct-1、即刻输入xt、上个时刻输入 Vt-1。首先，信息经过遗忘门，遗忘门首先筛选信息 C t-1，保留一部分信息留在 Ct 中。f的表达式如下：

式中：δ为 Sigmoid函数。

当信息流入输入门时，输入门也同样筛选xt和 Vt-1那些信息应被保留。输入门的计算式如下：

经过遗忘门和输入门对信息的遗忘和筛选后，需要向细胞增添新的状态信息，增添信息表达式如下：

最后输出门输出即刻状态 Ct ， C 包含之前的状态信息 Ct-1和增添信息 t ，其表达式为：

3 诊断实验

3.1 实验条件

本文在 LC-80A滚动轴承转子试验台上完成故障分类实验，图 2所示为实验台原理。实验台中的传感器可采集多种类型的原始数据，包括转速振动数据、位移振动数据和加速度振动数据;在本文中以实验轴承的加速度振动数据作为输入量。传感器收集的原始信号存储在数据采集箱中然后传至用户端。其中以工业计算机作为用户端，所用软件为基于 python 环境的 PyCharm 软件;硬件为 AMD A10处理器;GPU型号为 MX-350;实验轴承为 SKF6004型轴承。

3.2 数据预处理

为了模拟滚动轴承不同故障，采用电刻度方法分别在实验轴承的内圈、外圈和滚珠上刻度出划痕来模拟故障。由于轴承运行呈周期性和平稳性的特点，加速度振动信号最可能反映出故障特征，在本文中，采集3种故障类型和正常运行下的加速度原始信号并进行数据划分与切片。首先，将实验轴承的转速调至1800 r/min 左右，并将采样频率调至3 kHz左右。根据计算，轴承转动一圈的采样点数为60×3000/1800=100。取轴承转动两圈的采样点数为采样点样本，之后将样本点按4∶1的比例进行训练集和测试集划分;由于输入样本越多， Conv-LSTM的输出结果越准确，因此使用滑动窗口切片法对样本切片;设置窗口长度为22，窗口移动量为2，因此样本数为200-22+2=180。图3所示为滑动窗口切片法。

3.3 故障分类模型

本文需要构建 Conv-LSTM 模型，图4所示为该模型。该模型将2.2节中经过数据划分与切片后的原始信号作为输入。该模型包含输入层、中间层、全连接层、输出层，其中，中间层由3层 Conv-LSTM单元组成，每层包含32个 Conv-LSTM 单元;每个 Conv-LSTM 单元包含63个时间步。为了保留最完善的数据特征同时为了减少参数冗余，添加全连接层介于处理层和输出层之间作为过渡层分类出不同的故障类型从而达到故障诊断的目的。

4 实验结果与分析

利用 t-sne可视化算法提取输出层的故障特征并绘制可视化散点图，设置迭代次数为400。图5所示为可视化分类结果，图 6所示为迭代过程分类准确率曲线。在图5中，标签0～3分别表示滚动轴承的滚珠故障、内圈故障、外圈故障和正常情况。将图4中的 Conv-LSTM单元替换成 LSTM单元，图 5（a）则是基于 LSTM单元模型的分类结果。从图5～6可明显观察到相比于 LSTM 模型， Conv-LSTM模型分类错判点少，分类点聚度高;在迭代过程中其分类准确率一直在0.96以上且分类准确率一直高于 LSTM模型的分类准确率。

5 结束语

本文提出一种基于 Conv-LSTM 单元的故障诊断模型，通过该模型的分类结果并结合标签可诊断出滚动轴承不同的故障类型;此外，该模型能直接处理原始信号且不需要复杂的数据预处理步骤。相比于庄雨璇等[8]的 LSTM 方法，基于 Conv-LSTM 单元的模型分类效果更好，分类准确率更高，因此更适合作为区分滚动轴承故障类型的一种诊断方法。但单独的 Conv-LSTM难以胜任更高层次的深度学习，因此需要结合其他的深度学习神经网络进行组合研究，如卷积神经网络、GRU 等。此外，针对滚动轴承故障程度的诊断方法可做进一步探究。

参考文献：

[1]范申民.基于神经网络技术的机器人并发故障自动诊断方法[J].自动化与仪器仪表，2021（2）：57-60.

[2]任学平，霍灿鹏.基于小波包 SVD和 IPSO-BP 的滚动轴承故障诊断[J].煤矿机械，2021，42（2）：148-151.

[3]曹桦松，孙培伟.基于 PCA-RBF神经网络的小型压水堆故障诊斷方法研究[J].仪器仪表学报，2021，28（1）：49-55.

[4]冯连强，徐江， 田瑞明，等.基于一维卷积神经网络的轴承故障诊断方法研究[J].重型机械，2021（1）：57-62.

[5]周永庆.基于多尺度卷积神经网络的轴承故障诊断研究[J].南方农机，2021，52（1）：116-117.

[6]赵志宏，赵敬娇，李晴，等.基于一维密集连接卷积网络的故障诊断研究[J].西南大学学报（自然科学版），2020，42（12）：25-33.

[7]庄雨璇，李奇，杨冰如，等.基于 LSTM的轴承故障诊断端到端方法[J].噪声与振动控制，2019，39（6）：187-193.

[8] Xiuhui Wang， Wei Qi Yan. Human Gait Recognition Based on Frame-by-Frame Gait Energy Images and Convolutional Long Short-TermMemory[J].InternationalJournalofNeuralSys- tems2020，30（1）：12.

[9]曹学飞.基于BiLSTM的汉语框架语义角色识别方法研究[D].太原：山西大学，2020.

[10]王丹丹， 陈刚，杨青.基于 ELSTM的集合型故障诊断方法研究[J].沈阳理工大学学报，2020，39（4）：70-75.

[11] N C Petersen， R Christoffer，F Rodrigues. Multi-output bus trav- el time prediction with convolutional LSTM neural network[J]. Expert Systems with Applications， 2019， 120（120）：426-435.

作者简介：毕鹏远（1997-），男，安徽安庆人，硕士，工程师，研究领域为机械故障诊断，已发表论文2篇。

（编辑：刁少华）