基于堆栈稀疏自编码的滚动轴承故障诊断

2019-02-12张星博

长春大学学报 2019年12期

李萌，张星博

(长春大学机械与车辆工程学院，长春 130022)

随着现代化生产的日益规模化与自动化，滚动轴承在机械设备中的应用随处可见。由于工作环境复杂，滚动轴承是最易损伤的机械零件之一，因此，对滚动轴承的状态监测及故障诊断具有极为重要的意义。

滚动轴承的智能故障诊断技术包括故障特征提取和故障模式识别两方面。目前，在特征提取方面常用的方法有小波变换、能量算子解调、经验模态分解等。在模式识别方面，传统方法中的BP神经网络[1-2]、SVM[3-4]等已广泛应用于旋转机械的故障诊断中。

图1 三层自编码器结构

本文提出一种基于堆栈稀疏自编码( Stacked Sparse Autoencoder, SSAE)的滚动轴承智能故障诊断方法，通过小波分析对滚动轴承振动信号进行降噪分解及能量特征提取，再将故障特征输入SSAE网络进行无监督式深层学习，将学习到的特征表示输入Soft-max分类器进行分类，再通过梯度下降法反向微调整个网络，实现对滚动轴承故障类型的精确诊断。

1 堆栈稀疏自编码网络理论

自动编码器(Autoencoder，AE)是典型的无监督式学习的对称神经网络，图1为含有一个隐含层的三层自编码器结构，自编码器的训练包括编码过程和解码过程。编码过程即通过式(1)将输入数据的高维特征经过激活函数转换成隐含层的低维特征，解码过程通过式(2)将隐含层的特征表示经过激活函数重构作为输出目标。

Y=σ(WX+b)，

(1)

Z=σ(WTY+b')。

(2)

式中，W为输入层到隐含层的权值矩阵，b为隐含层阈值，σ为sigmoid激活函数，WT为隐含层到输出层的权值矩阵，b'为输出层阈值。

为防止自编码器出现数据过度拟合的问题，可在网络中添加稀疏限制，使隐含层节点j的平均激活值ρj取接近0的值ρ，ρ为稀疏参数。为约束ρj不能偏离ρ，可选择KL散度进行限制，

(3)

式中，s2为隐含层节点总数，j为隐含层的第j个节点，且1≤j≤s2。

稀疏自编码网络的总体损失函数为：

(4)

(5)

式中，β为稀疏惩罚系数。m为样本总数，nl为网络层数，sl为第l层节点数，λ为权值衰减系数。

图2 SSAE诊断流程图

通过逐层贪婪训练法训练每个SAE，再将多个SAE堆叠形成SSAE网络，然后输入到Soft-max分类器对故障进行分类。该过程称为SSAE网络的预训练。将预训练过程中所得权值矩阵和阈值作为整个SSAE网络的初始参数，应用式(6)和式(7)对参数进行更新。

(6)

(7)

式中，η为学习速率。

2 基于堆栈稀疏自编码的滚动轴承故障诊断方法

基于SSAE的轴承故障诊断流程图如图2所示。

具体诊断步骤如下：

(1)对SSAE网络的输入数据进行预处理。将采集到的滚动轴承正常、内圈、外圈三种状态的振动信号进行小波降噪，再利用小波包进行能量特征提取，归一化后作为SSAE网络的输入。取全体数据作为测试样本，其中一部分数据作为训练样本。

(2)设置SSAE网络结构。确定网络层数、各层节点数及稀疏系数等参数。

(3)训练SSAE网络。逐层训练每一个SAE网络，将前一层网络隐含层的输出作为下一层网络的输入，在最后一层网络的输出层后添加Soft-max分类器进行分类，通过梯度下降法优化网络的权值矩阵和阈值。

(4)测试SSAE网络分类情况。将测试样本输入优化后的SSAE网络完成故障状态的模式识别。

3 试验验证

选择6310型向心球轴承在滚动轴承故障诊断台上进行试验，轴的转速为1 440 r/min，采样频率为10.24 KHz，在试验中加一中等径向静载荷，利用振动加速度传感器提取轴承振动信号。分别对轴承的正常状态、内圈点蚀故障状态和外圈点蚀故障状态进行采样，3种状态的样本数均为40组，共120组，每组数据包含1 024个采样点。从每种状态中随机取一组数据，经小波降噪处理后得到如图3～图5所示的振动波形图。

图3 正常状态原始信号图和降噪信号图

图4 内圈故障状态原始信号图和降噪信号图

图5 外圈故障状态原始信号图和降噪信号图

分别选取各类样本中正常状态数据22组，内圈故障状态数据20组，外圈故障状态数据20组作为SSAE网络的训练样本，全部120组数据作为测试样本。利用小波包分析法对降噪后的信号进行3层分解，提取第3层各节点的能量并对其进行归一化处理，将归一化后的8个能量特征向量(E1～E8)作为SSAE网络的输入。部分轴承的故障诊断样本如表1所示。

表1 SSAE网络故障诊断样本表

文中堆栈稀疏自编码网络由两个稀疏自编码器构成，其网络结构为8-6-4-3，稀疏惩罚系数β=4，权值衰减系数λ=1×10-4。为验证该方法的有效性，选取BP神经网络和支持向量机作对比试验。BP神经网络结构为8-7-3，支持向量机选取高斯核函数，惩罚因子C=5，宽度σ=1。试验重复进行10次，每次迭代次数为400次，试验结果如表2所示。