多尺度卷积神经网络小样本轴承故障辨识方法.pdf

第 43 卷第 5 期2023 年 10 月振动、测试与诊断Vol.43 No.5Oct.2023Journal of Vibration，Measurement&Diagnosis多尺度卷积神经网络小样本轴承故障辨识方法邢自扬，赵荣珍，吴耀春，何天经（兰州理工大学机电工程学院 兰州，730050）摘要 针对基于深度学习的故障辨识方法工程应用准确率受制于样本数量与质量的问题，提出一种多尺度卷积神经网络（novel multiscale convolutional neural network，简称 NMSCNN）故障辨识方法。首先，对滚动轴承的振动信号进行快速傅里叶变换（fast Fourier transform，简称 FFT）获取其频域数据；其次，利用多尺度卷积提取频域数据中的多粒度敏感特征，并使用实例归一化技术（instance normalization，简称 IN）对特征图进行归一化；然后，采取注意力机制对多尺度特征进行自适应加权并进一步使用卷积提取深层抽象特征；最后，使用 softmax分类器完成故障辨识任务。经过实验验证，所提方法能够在较少训练样本下完成故障辨识任务，并且其抗噪性与泛化性均优于其他智能故障辨识算法。关键词 故障辨识；深度学习；多尺度卷积神经网络；实例归一化；小样本中图分类号 TP18；TH165.3引 言旋转机械在现代工业中发挥着重要作用，而滚动轴承作为其中关键支撑零部件，一旦发生故障将会导致灾难性事故。因此，对滚动轴承进行故障辨识研究具有重要的现实意义1。目前，智能故障辨识方法主要分为传统算法与深度学习算法。传统算法包含特征提取、特征选择及模式识别等过程，存在效率较低、最终结果受特征质量影响较大等不足2。深度学习克服了传统方法的缺点，能够自动挖掘数据中的抽象敏感特征信息3。卷积神经网络（convolutional neural network，简称 CNN）作为深度学习中极具代表性的算法，由于其出色的特征自学习能力，已经成功应用于故障辨识领域4。振动信号中通常耦合不同的分量，包含多个固有振动模态，因此表现出多尺度特性，在不同的时间尺度上包含复杂的模式。传统的 CNN 没有考虑数据中内在的多尺度特性，一些学者从多尺度角度出发提取数据中的特征，准确地完成故障诊断5。以上方法在实际应用中存在以下问题：现场故障数据难以获取且代价昂贵，少量训练样本难以实现高精度故障辨识；设备的环境噪声对于故障辨识准确率影响较大6。如何解决这些问题成为有效利用人工智能完成实际生产应用中的关键，是当前工业人工智能研究的热点问题之一7。针对小样本问题，常用的方法有扩充目标样本数量与迁移学习8。前者通常采用生成模型来扩充样本的数量9，然而该方法难以衡量生成样本的准确性与多样性；后者通过迁移学习的方式，将从大型数据集中学习得到的知识应用于小样本的目标域，从而实现小样本故障辨识10，但是源域和目标域之间的分布差异难以衡量，存在负迁移的现象。针对模型的抗噪性，一些学者从数据和算法两方面提出了具有抗噪能力的深度学习故障诊断模型，但是其性能仍有进一步挖掘的潜力6。不论是小样本还是模型的抗噪性问题，都可以归因于训练样本与测试样本特征的分布存在差异11。文 献12指 出，批 标 准 化 技 术（batch normalization，简称 BN）可以减小训练样本与测试样本特征之间的分布差异，但 BN 的计算结果受训练批次大小的影响，且 BN 在测试阶段仍采用训练样本的均值与方差，因此在训练样本与测试样本的分布存在差异的情况下，BN 不能很好地满足要求。针对这些不足，Ulyanov 等13提出 IN，仅针对单个样本的单个特征通道进行归一化，克服了 BN 的缺点。综合以上分析，笔者提出一种采用多尺度卷积DOI:10.16450/ki.issn.10046801.2023.05.011 国家自然科学基金面上资助项目（51675253）收稿日期：20210325；修回日期：20210828振 动、测试与诊断第 43 卷 神经网络的故障辨识方法。首先，设计多尺度卷积提取频域数据中的多粒度信息；其次，采用 IN 对多尺度特征进行归一化并在深度方向进行特征拼接；然后，构造注意力机制对拼接后的特征图进行自适应加权，减小信息冗余，再进一步使用卷积提取深层抽象特征；最后，利用全连接层对特征进行信息整合与分类，完成智能故障辨识任务。通过实验数据将本研究方法与其他智能故障辨识方法进行对比与分析，验证其有效性与泛化性。1 基本概念简介1.1实例归一化文献 13 在图片风格迁移任务中提出 IN，将特征图的对比度进行归一化以减少特征图之间的风格差异性，解决了 BN 应用过程中的不足。IN 的数学形式可以描述为 Xl(c)=Xl(c)-c2c+zl(c)=l(c)Xl(c)+l(c)（1）其中：Xl(c)为第l层通道c的输入特征图；Xl(c)为标准化后的特征图；zl(c)为通道c的输出；c为通道c输入特征图数据的均值；c为通道c输入特征图数据的标准差；为防止分母出现零值的小常数；l(c)与l(c)分别为标准化后特征图中通道c的缩放因子与平移因子。式（1）中均值与标准差可以计算为c=1Wl=1WXcc=1Wl=1W(Xc-c)2（2）其中：W为通道c特征的宽度。1.2注意力机制注意力机制能够模拟人类视觉注意力机制，对包含敏感特征信息部分投入更多关注度，从大量特征信息中筛选出对当前任务有用的关键信息，以提高网络的识别能力14。2 多尺度卷积神经网络模型的构造笔者提出一种多尺度卷积神经网络结构，如图 1 所示，包括多尺度卷积模块、注意力加权模块、深层卷积模块与全连接模块。2.1多尺度卷积模块图 1中的多尺度卷积模块，使用 3个卷积层提取输入数据的特征，然后将其拼接。其中，3个卷积层的卷积核尺寸参数互不相等，以此实现多尺度特征提取。因为小样本与噪声干扰的情况下训练样本与测试样本特征之间存在分布差异，因此在每个卷积层中引入 IN 减小这种分布差异，以提高模型的泛化性。卷积操作的数学形式可以表示为I1=pKl*I0+bl（3）其中：I0与I1分别为输入与输出特征图；Kl与bl分别为第l个卷积核的权重与偏置；*表示卷积运算；p为卷积区域。对得到的特征进行降采样以降低特征图的维数与网络参数，加快计算速度并且防止网络过拟合，其数学形式为A=Pr(X)（4）其中：A为池化操作后输出的特征图；P(.)表示池化操作；r为池化区域；X为输入特征图。图 1多尺度卷积神经网络结构Fig.1Structure of NMS-CNN916第 5 期邢自扬，等：多尺度卷积神经网络小样本轴承故障辨识方法按照式（1）对特征图进行归一化操作，减小训练样本与测试样本特征的分布差异，增加网络的泛化能力，再将归一化后的特征图进行非线性映射以增强特征的表示能力与可分性。选择整流线性单元（rectified linear unit，简称 ReLU）作为激活函数，其数学形式为Re LU(x)=x (x 0)0 (x 0)（5）将 3 种不同尺度卷积提取到的特征图，分别表示为X1，X2与X3，并且在深度方向使用张量拼接方法将其堆叠，实现特征融合。经过拼接后的特征图可以表示为X=concat(X1，X2，X3)（6）其中：concat表示张量的拼接操作。2.2注意力加权模块由于多尺度卷积模块直接将不同尺度卷积层学习的特征进行堆叠，因此存在信息冗余，需要对拼接完成的特征图使用注意力机制对其自适应加权，使模型更加关注对当前分类任务有用的信息。注意力机制结构如图 2所示，主要包含挤压、激励及重标定15等 3个步骤。1）特征压缩：通过全局均值池化将全局特征压缩进一维向量中获取每个通道的统计信息，即zc=Fsq(uc)=1LTi=1Lj=1TXc()i，j（7）其中：zc为通道c压缩后的统计值；Xc为通道c的特征图；L与T分别为特征图的长度与高度。2）特征激励：经过挤压操作后得到具有c个元素的一维向量表示特征图中每个通道的统计信息，然后连接 2 个全连接层学习通道的权重参数。2 个全连接层神经元的数目均设置为特征图通道数，第2 个全连接层使用 softmax 激活函数生成不同通道的权重，其数学表达式为s=Fex(z，W)=(W2(W1z)（8）其中：为 ReLU 激活函数；W1与W2分别为 2 个全连接层的权重；(.)为 softmax激活函数。3）特征重标定：把特征激励操作后 softmax 输出的一维向量作为通道的权重，然后将通道权重与原特征图逐通道相乘完成特征重标定。整个过程数学形式为Xc=Fscale(Xc，sc)=scXc（9）其中：Xc为通道c经过注意力机制加权后的特征图。2.3深层卷积模块通过注意力加权后继续使用一个卷积模块来进一步提取深层抽象特征信息，该卷积模块包括卷积层、池化层、IN以及激活函数。2.4全连接模块全连接模块主要对前 1层输出的特征图进行信息整合与分类。包含 1 个全连接层与 1 个输出层。其中，全连接层使用 ReLU 激活函数，而输出层使用softmax激活函数。softmax函数的公式为pj=ezj kezk（10）其中：pj为网络输出属于第j类的概率；zj为第j个输出神经元的逻辑值；k为输出神经元的数量。2.5模型训练本研究使用 softmax 分类器输出的概率分布与真实的概率分布之间的交叉熵作为损失函数，用于衡量模型预测类别与真实类别分布之间的差异，其公式为Loss=-i=1myilog(yi)（11）其中：yi为实际标签 onehot编码中的第i个值；yi为softmax 预测向量中的第i个元素；m为输出类别的数量。在误差反向传播阶段使用 Adam 算法16优化并更新模型参数，使模型参数取得最优解。模型训练过程中将算法的学习率设为 0.001，网络最大训练轮数设为 20，当累计 3 轮训练误差未下降时将学习率调整为原来的 50%。3 设计的 NMSCNN故障辨识方法笔者提出一种采用 NMSCNN 的智能故障辨识方法，其故障诊断流程见图 3，具体步骤如下。1）预处理：通过安装在轴承座上的加速度传图 2注意力机制结构Fig.2Structure of attention mechanism917振 动、测试与诊断第 43 卷 感器采集轴承的振动信号；使用数据增强技术6对振动信号进行重叠采样；对采样完成的数据进行FFT，构造数据集并将其划分为训练集与测试集。2）模型训练：构建网络，对网络权重进行初始化；使用训练数据集对网络进行训练，输出网络模型。3）模型测试：将测试数据集输入已经训练好的网络中进行测试。4 算法验证结果与分析采 用 美 国 凯 斯 西 储 大 学 轴 承 数 据 中 心（CWRU）公开数据17验证第 3节方法的有效性。4.1CWRU数据集验证4.1.1数据集描述轴承实验台如图 4 所示，由 1.5 kW 的三相感应电动机、测力器、扭矩传感器及电子控制器等组成。使用电火花加工方式分别在轴承的内圈、外圈及滚动体引入单点缺陷，故障尺寸分别为 0.177 8，0.355 6及 0.533 4 mm。2 个加速度传感器通过磁力吸座安装在电机的驱动端和风扇端采集轴承在不同状态下的振动信号，采样频率为 12 kHz。笔者使用 0.745 7 kW 负载下轴承风扇端的振动信号，采用重叠采样方法构造轴承故障数据集。采样长度设置为 2 048，数据集中共包含 9种故障状态以及 1种正常状态的样本。凯斯西储大学轴承故障数据集如表 1所示。4.1.2网络参数设置通过多次实验得到 NMSCNN 的主要结构参数如表 2 所示。其中：CN 为卷积核数量；kernels 为卷积核尺寸；p为池化区域宽度，units与 activation分别为密集连接层中神经元的数量与激活函数；rate为 Dropout层的比率。4.1.3不同样本数量下的性能分析机械在运行期间长期处于正常状态，故障样本难以获取。为了验证不同的训练样本数量对本研究方法识别准确率的影响，分别设置训练集中每类样本的数量为 10，20，30，50，100以及 200，测试集中每图 3故障诊断流程图Fig.3Procedure of fault diagnosis图 4轴承实验台Fig.4The test rig in the CWRU表 1凯斯西储大学轴承故障数据集Tab.1The dataset of fault bearing sample from CWRU样本类别正常状态滚动体故障内圈故障外圈故障故障尺寸/mm0.177 80.355 60.533 40.177 80.355 60.533 40.177 80.355 60.533 4样本长度2 0482 0482 0482 0482 0482 0482 0482 0482 0482 048类别标记0123456789训练集50505050505050505050表 2NMSCNN主要结构参数Tab.2Main structural parameters of NMSCNN结构多尺度卷积模块深层卷积模块全连接层Dropout输出层参数CN=32，kernels=1281，P=2CN=32，kernels=321，P=2CN=32，kernels=81，P=2CN=16，kernels=31，P=2units=64，激活函数为 ReLUrate=0.4units=10，激活函数为 softmax918第 5 期邢自扬，等：多尺度卷积神经网络小样本轴承故障辨识方法类样本的数量为 100。由于神经网络的权值以及偏置是随机生成的，因此每个实验重复进行 20次以验证模型的稳定性。不同训练样本数量对于识别准确率的影响如表 3所示。由表 3 可以看出：当训练集中每个类别样本的数量只有 10 个时，本研究方法就已经达到 99.79%的分类准确率，说明其能够在较小的训练样本下完成故障辨识任务；随着训练样本数量的增加，所提方法的识别准确率与稳定性也逐渐上升；当训练集中每个类别样本的数量超过 50个时，20次实验均能实现 100%的识别准确率。根据以上实验结果，本研究实验训练集中每类样本的数量均设为 50，测试集中每类样本的数量设为 100。4.1.4模型在噪声环境下的性能分析由于工业现场环境复杂，采集到的信号受噪声干扰严重，因此模型能否在噪声环境下达到较高的识别准确率成为其在工业应用中的一个关键问题。评价信号中噪声强弱的标准是信噪比，其定义为SNR=10 log10(PsignalPnoise)（12）其中：Psignal与Pnoise分别为信号与噪声的功率。为了讨论本研究方法的抗噪性，使用原始信号进行训练，然后对其注入高斯白噪声进行测试。将本研究方法与目前主流的支持向量机（support vector machine，简 称 SVM）、K近 邻 算 法（knearest neighbors algorithm，简称 KNN）、多层感知机（multilayer perceptron，简称 MLP）、基于快速傅里叶变换的深度神经网络（fast Fourier transformationdeep neural networks，简 称 FFTDNN）4及 WDCNN6等进行对比实验分析。其中，FFTDNN 包含 3 个隐含层，每层神经元的数量为 500，200及 100。传统故障辨识方法通常需要对振动信号手动提取特征值，再将其输入到算法中完成故障分类。首先，使用文献 2 的方法提取特征值并进行归一化预处理；其次，分别输入 SVM，KNN 以及 MLP 中进行故障辨识。其中：SVM 的核函数为径向基核函数，惩罚因子 c=10；KNN 算法的邻近点数 K 设置为 5；MLP隐含层包含 50 个神经元，激活函数为 ReLU。每个实验均重复进行 20 次，不同噪声下的对比结果如图 5所示。由图 5可以看出，SVM，KNN 及 MLP等基于机器学习的故障辨识方法在数据受到噪声干扰的情况下识别准确率快速下降，说明由于自身浅层算法的限制，很难在测试数据受到噪声干扰的情况下取得较 高 的 识 别 准 确 率。当 信 噪 比 为 10 dB 时，FFTDNN 与 WCDNN 的 识 别 准 确 率 分 别 为95.58%与 95.89%，但 是 仍 然 低 于 本 研 究 方 法 的99.97%。随 着 信 噪 比 逐 渐 下 降，FFTDNN 与WDCNN 的识别准确率也开始下降，结合文献 6中的实验结果，说明训练数据过少而出现了过拟合现象；相比之下本研究方法在信噪比为-4 dB 时仍然能够取得 93.73%的识别准确率，没有出现过拟合现象，证明本方法具有较强的鲁棒性，在强噪声干扰下仍然能够准确实现故障分类。4.1.5IN的有效性验证为了验证卷积神经网络中 IN 的抗噪效果，以笔者提出的 NMSCNN 作为主干网络，对于使用 IN（本研究方法）、使用 BN 以及不使用任何归一化方法 3种情况进行对比实验。结果如图 6所示。表 3不同训练样本数量对于识别准确率的影响Tab.3Diagnosis result using different number of training samples样本数量1020304050100200平均准确率/%99.7999.9199.9799.99100.00100.00100.00标准误差/%0.340.210.080.04000图 5不同噪声下的对比结果Fig.5The comparison result under different noisy environment图 63种归一化方法的结果对比Fig.6The comparison result of three methods919振 动、测试与诊断第 43 卷 由图 6可以看出：如果不使用归一化方法，模型很难取得较高的识别准确率，当信噪比为 10 dB 时其测试准确率只有 76.55%，随着信噪比逐渐下降，模型的识别准确率也在迅速下降，最终在信噪比为-4 dB 时准确率降至 10%；当使用 BN 作为归一化方法之后，模型的识别准确率与稳定性得到极大提升，但仍低于本研究方法；当信噪比大于 4 dB 时，IN与 BN 均能够达到 99%以上的识别准确率；随着信噪比逐渐下降，模型的测试准确率与稳定性均开始下降，在信噪比达到-4 dB时，IN相比于 BN测试准确率提升了 23%，标准误差下降了 83%。以上结果说明 IN能够提升模型的抗噪性与稳定性。4.1.6变负载情况下的性能分析机械的负载发生变化时转速也会随之变化，测得的信号也有所不同。该数据集中共包含 3种不同的负载，分别为 0.745 7，1.491 4及 2.237 1 kW，将其记作 L1，L2及 L3。分别使用 L1，L2及 L3下的信号作为训练数据，然后使用其他 2 个负载下的振动信号作为测试数据。例如使用 L1下的数据进行训练，再使 用 L2下 的 数 据 进 行 测 试，将 实 验 结 果 表 示 为L1-L2。每个实验重复进行 20 次，不同方法在变负载下的实验结果如图 7所示。SVM，KNN，MLP，FFTDNN，WDCNN 与本研究方法在 6种变负载情况下测试的平均准确率分别 为 93%，92.78%，92.24%，73.3%，89.97%与97.13%。可以发现，本研究方法在负载发生变化时能够取得最好的效果。由图 7 可知，FFTDNN 准确率下降至 75%左右，说明其适用性受到了限制。本研究方法在 L3-L1的情况下准确率相比 SVM，KNN 及 MLP等方法优势不突出。为了进一步分析其原因，将 4 种方法在 L3-L1下的识别结果绘制为混淆矩阵，如图 8所示。由图 8可知：本研究方法将第 3类样本全部错分为第 1类，不能很好地区分 0.177 8 与 0.533 4 mm 内圈故障样本，导致识别结果相对其他方法优势不明显；本研究方法中其他类别的样本全部分类正确，相对于其他方法具有一定的优势。结合 4.1.4 节中的实验结果发现：SVM，KNN，MLP 及 WDCNN 等方法抗噪性差，但是变负载效果较好，因而难以适应机械复杂的工作环境；而本研究方法在小样本的情况下兼具良好的抗噪性与变负载性能，表明 NMSCNN 能够从频域数据中学习到鲁棒性更好的特征。4.1.7特征可视化分析为了从直观上了解网络的注意力机制对数据变换的效果，以滚动体-0.355 6 mm故障样本作为神经网络的输入，将数据通过注意力加权模块前后的神经元激活进行可视化表达6，结果如图9所示。其中：水图 7不同方法在变负载下的实验结果Fig.7The comparison result under 6 domain shifts图 84种方法在 L3-L1下的识别结果Fig.8Identification results of 4 methods at L3-L1图 9滚动体-0.355 6 mm 数据通过注意力加权模块神经元激活可视化Fig.9Visualization of the activation from attention module for ball-0.355 6 mm920第 5 期邢自扬，等：多尺度卷积神经网络小样本轴承故障辨识方法平方向表示特征的通道，垂直方向表示特征的长度。图 9 中不同颜色表示神经元被激活的程度：蓝色表示神经元没有被激活；红色表示神经元被最大激活。由图可知：通过注意力机制前大多数通道的神经元都存在激活状态，参与最终的分类计算；通过注意力机制进行加权后，大多数的通道都变为蓝色，仅有少数几个通道的神经元存在最大激活，表明注意力机制能够抑制冗余信息，更加关注对分类任务有用的特征通道。4.2本实验室轴承数据验证4.2.1本实验室数据集描述为了进一步检验 NMSCNN 在其他数据上的效果，使用本实验室轴承数据构造数据集。转子实验台如图 10所示。该实验台运行转速为 2 600 r/min，共模拟正常、滚动体故障、保持架故障、内圈故障以及外圈故障 5种运行状态。使用加速度传感器采集轴承座的振动信号，采样频率设为 20 kHz。实验室轴承故障数据集如表 4所示。4.2.2本数据集不同样本数量下的性能分析同样设置训练集中每类样本的数量为 10，20，30，50，100及 200，测试本研究方法使用不同数量的训练样本取得的效果，测试集中每类样本的数量为100。每个实验重复进行 20 次，实验室数据不同训练样本数量对于识别准确率的影响如表 5所示。由表 5可知：使用实验室数据集，每类训练样本仅有 10 个时，NMSCNN 已经能够取得 99.94%的平均准确率；每类训练样本数量超过 20 个时，所有实验全部识别准确，说明本研究方法在小样本的情况下能够准确地完成故障辨识。4.2.3本数据集模型在噪声环境下的性能分析在测试数据中加入不同信噪比的高斯白噪声，验证模型在受不同强度噪声影响下识别准确率的变化情况，对比结果如图 11所示。由图 11 可知，当测试样本受噪声污染严重时，传统的机器学习方法在本实验室数据集上取得的平均准确率在 40%左右，可以认为该模型不具有通用性；随着信噪比上升，FFTDNN 与 WDCNN 的平均准确率逐渐上升；NMSCNN 在-4dB 噪声下仍然能够取得 98.16%的平均准确率。实验结果表明，本研究方法在不需要额外降噪算法的情况下仍具有较好的抗噪性能。5 结束语针对基于深度学习的故障辨识方法效果受制于训练样本数量与质量这一问题，提出一种采用多尺度卷积神经网络故障辨识方法，在训练样本数量较小时能够从频域数据中学习到鲁棒性的特征，实现图 10转子实验台Fig.10Experiment of rotor vibration表 4实验室轴承故障数据集Tab.4The dataset of fault bearing sample from laboratory data样本类别正常状态滚动体故障保持架故障内圈故障外圈故障样本长度2 0482 0482 0482 0482 048类别标记01234表 5实验室数据不同训练样本数量对于识别准确率的影响Tab.5Diagnosis result using different number of training samples from laboratory data样本数量1020304050100200平均准确率/%99.94100.00100.00100.00100.00100.00100.00标准误差/%0.13000000图 11不同噪声下的对比结果Fig.11The comparison result under different noisy environment921振 动、测试与诊断第 43 卷 了对滚动轴承健康状态的有效识别。实验结果表明，本研究方法能够在小样本的情况下完成故障辨识任务，并且其泛化性与稳定性高于其他智能故障辨识算法。参 考 文 献1邵思羽.基于深度学习的旋转机械故障诊断方法研究D.南京：东南大学，2019.2XIA M，LI T，XU L，et al.Fault diagnosis for rotating machinery using multiple sensors and convolutional neural networks J.IEEE/ASME Transactions on Mechatronics，2018，23（1）：101-110.3XU Y，LI Z，WANG S，et al.A hybrid deep-learning model for fault diagnosis of rolling bearings J.Measurement，2021，169：108502.4JIA F，LEI Y，LIN J，et 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12月生，博士、教授、博士生导师。主要研究方向为旋转机械故障诊断、机械系统动力学。E-mail：922No.5Abstracts of Vol.43 No.5 in EnglishOptimization for Steering Wheel Vibration of a Commercial Vehicle at High Speed CruiseLI Li，JIANG Jianzhong，WANG Yue，YAO Jingjing，SUN Jiawei（BAIC Foton Motor Co.，Ltd.Beijing，102206，China）Abstract Aiming at the severe vibration of the steering wheel in a medium-sized commercial vehicle under high-speed driving condition，this paper respectively studies the excitation source and transfer path from simulation and experimental analyses.Firstly，by using the order，modal and working deformation analysis methods，it is found that the vibration problem of the high-speed steering wheel is mainly caused by the coupling between the excitation frequency of the dynamic unbalance of the transmission shaft at high speed and the first-order vertical bending natural mode of the steering system.On the basis of this analysis，the improved optimization scheme is proposed and implemented from the aspects of system and excitation，so as to effectively control the vibration of the steering wheel at high speed.In addition，optimization and rectification process of this problem provides a reference for the design and development of vehicle steering system and the quality control of key components，which can effectively shorten the vehicle development cycle.Keywo