基于分层极限学习机的轴承故障诊断方法.pdf

基于分层极限学习机的轴承故障诊断方法袁湘流,林奕,王磊,杨铭,张玉黎（宁波中车轨道交通装备有限公司，浙江宁波315 10 0）摘要：提出基于分层极限学习机结合迁移学习的轴承故障诊断方法，分析其在变工况下的故障诊断效果。应用短时傅里叶变换方法生成振动信号时频图，并提取不变矩特征、灰度差分统计特征，区分不同故障时频图的形态和纹理特征。在变工况下使用动态分布自适应方法，循环迭代得到最优迁移学习参数，以减小源域和目标域的MMD距离。然后使用分层极限学习机，对迁移后的样本数据进行故障分类。结果表明，所设计的迁移学习方法具有精度高、速度快的优点，在变工况下动态分布自适应迁移学习方法的故障诊断结果优于SVM等非迁移学习的机器学习方法，分层极限学习机作为故障分类器优于KNN、BP等分类器的效果，同时基于时频图的特征提取方法改善了源域和目标域间的可迁移性。关键词：轴承故障诊断；变工况；迁移学习；分层极限学习机；短时傅里叶变换中图分类号：TH133.3;TP1830引言单一工况下轴承的故障分类可以基于传统机器学习方法来实现，但在实际的应用中需要诊断多种变工况下的轴承故障。本文引人DDA(Dynamic Distribution Adaptation,动态分布自适应)方法结合分层极限学习分类器，在多变工况下对轴承的时频特征进行迁移,提高了轴承故障诊断的准确性。1动态自适应迁移学习方法基于特征的迁移学习方法是迁移学习中一种基本方法，是3.5实例运用分析实验轴承型号为NJ205EM,轴承状态共有4种，分别为内圈故障、外圈故障、滚动体故障以及正常状态,轴承故障均采用人工电火花加工而成，振动信号采集频率为12 kHz,转速为12 0 0 r/min，本次实验仍然采用同样的数据处理方式进行处理，并采用小样本数据进行实验，以更加贴近实际应用。实验数据对每类轴承取100个样本，样本长度为10 2 4，数据集划分为仍然采用7:2:1的比例进行数据集划分。实验结果如图10 所示，可以看出该模型能够全部识别轴承的4类状态，并没有出现误诊现象。可见本文模型在故障诊断方面能够取得很好的效果，具有一定实用价值。Confusion maxtrix_test01010203100图10测试集混淆矩阵设计研究文献标识码：B10001000100012True LabelsDOl:10.16621/ki.issn1001-0599.2023.10.29080640210103通过特征变换的方式减少目标域和源域之间的分布差异，或将两者的数据通过变换映射到同一空间中叫,然后利用机器学习方法进行识别。图1a)与图1b）图1c)的数据关系，分别表示数据的边缘分布和条件分布不同的情形。1.1边缘分布和条件分布自适应(1)边缘分布自适应用P(X)和P(X)来表征源域和目标域之间的差异:DISTANCE(D,D)IP(x,)-P(x)l。（2）条件分布自适应是为了减小源域和目标域之间条件分4结论本文提出了一种基于多尺度卷积神经网络模型，该模型采用大卷积核进行特征提取，为后续网络层提供较大感受野，还能抑制高频噪声，同时采用多分支、多尺度卷积以提取不同尺度的特征，避免单一尺寸卷积核无法兼顾不同精细度的特征问题，增强网络表达能力。采用11卷积以较少参数量增加网络深度，提高其非线性表达能力，采用全局平均池化代替全连接层，以减少参数量，防止网络过拟合的发生，最后通过Softmax函数完成故障分类。通过实验验证，本文模型能够在不同工况下均取得较好的故障诊断效果，并具有较强的抗噪能力，可以在强噪声背景下进行故障诊断工作。另外实例化实验验证进一步证明，本文模型具有较强的泛化性，具有一定的使用价值。1雷亚国,贾峰,孔德同，等.大数据下机械智能故障诊断的机遇与挑战 J.机械工程学报，2 0 18,5 4(5）：9 4-10 4.2胡庆，陈徽鹏，程哲，等.基于经验模态分解和深度卷积神经网络的行星齿轮箱故障诊断方法 J.机械工程学报,2 0 19,5 5(7)：9-18.【3刘磊，李舜，陆建涛.基于卷积神经网络的旋转传动部件故障诊断综述 J.机械设计,2 0 2 2,39(10)：1-8.4宫文峰，陈辉，张美玲，等.基于深度学习的电机轴承微小故障智能诊断方法 J.仪器仪表学报，2 0 2 0,41(1)：19 5-2 0 5.89参考文献设备管理与维修2 0 2 3No10（上）【编辑吴建卿】分层极限学习机的网络结构如图2 所示。第一层隐含层第二层隐含层输入样本数据输人权重a）源域数据b）目标域数据：类型Ic）目标域数据：类型I图1源域和目标域间不同的数据分布布的距离而设计的方法。条件分布中，两个领域的差异可以表示为:DISTANCE(D,D,)IP(y.lx,)-P(ylx,)l。1.2动态分布自适应方法DDA可以同时解决边缘分布和条件分布的适配问题I2。平衡分布自适应中定义的距离公式为：DISTANCE(D,D）（1-)DISTANCE(P(x,),P(x)+uDISTANCE(P(ylx),P(ylx)。其中儿表示平衡因子。定义A-distance 为:da(2,2)=2(1-2 e(h)。利用2 和2 分别表示源域和目标域集合，u可以利用以下公式计算：=1-da+Zod.在结构风险最小化原则中,分类器argminJ(f(x),y)+R(f)，其中Hk是希尔伯特空间变换。正则公式也可以表示为：R(f)=入D(2,2)+R(2,2)。用g()表示特征学习部分,则f=argmin J(f(g(x:),yi)+mflk入D(2,2.)+pR(2,2.)。上面的公式展示了动态迁移学习框架，本文基于此框架进行DDA动态迁移学习方法，进行轴承故障诊断研究。2分层极限学习机的原理2.1极限学习机极限学习机是一个基于前馈神经网络构建的机器学习方法3,极限学习机的输出表示为：ZBig(a)-Zig(axg-tb)=Y,i=1=1根据上面的公式，可以简化为：H=T。其中，H是隐含层输出矩阵：g(ixi+b1).g(nxi+bn)H=g(ix2+bi)g(x2+bn)Lg(aixp+bi).g(axptbv)JpxN计算输出层权值矩阵，可以表示为：=H+T2.2分层极限学习机分层极限学习机是极限学习机算法的优化方法4,其隐含层输出矩阵H为：(6)H=G(xx+b);=1,bTb=1-1通过ELM自动编码器，使输出层权值=+HHHx。C90设备管理与维修2 0 2 3No10（上）隐含层权重ELM隐含层预测分类O输出权重图2 分层极限学习机的网络结构3变工况轴承故障诊断流程基于分层极限学习机以及迁移学习的变工况轴承故障诊断方法如下。(1)建立不同工况下的有标签和无标签的轴承加速度数据样本集。将已知标签的一种工况数据作为源域，未知标签的某工du(1)feZ:HkfeaHk其他隐含层O况数据作为目标域。(2)构建和获取样本的特征,将一维的加速度信号转换为时频图。然后提取时频图的特征数据，提取不变矩特征、灰度统计特征将二维图片矩阵的形状和灰度特征作为训练和样本数据，并得到源域样本集和目标域样本集。（3)采用动态分布自适应迁移方法把源域和目标域样本集映射到一致的再生希尔伯特空间，然后衡量源域和目标域差异并调整参数，获取得到映射后的源域和目标域样本集合。（4)构建分层极限学习机网络模型，得到分类结果后，将源域的模型迁移到目标域的样本上，测试迁移效果。4实验分析本节将分析基于多层极限学习机和DDA迁移学习在变工况条件下轴承故障诊断方法的有效性。4.1实验条件与参数(2)实验采用美国凯斯西储大学轴承实验数据集，选用正常轴承、内圈故障轴承、滚动体故障轴承、外圈故障轴承等数据。测试(3)用轴承的型号为6 2 0 5，钢球直径7.5 mm，节圆直径39 mm，滚子数为9,接触角为0，故障特征频率见表1。表16 2 0 5 轴承故障特征频率项目内圈特征频率/Hz162.7(4)特征周期/s根据故障特征频率，划分样本长度和STFT窗口长度。本(5)次试验选取了10 类的故障数据，损伤直径分为3种，分别为0.1778mm0.3556mm和0.5 334mm；工况分为3种，分别为工况A(0 HP,1797 r/min）、工况 B(1 HP,1772 r/min)、工况C(2HP,1750r/min）。其中,1HP=567kW。迁移学习的源域设置为3种（表2）。4.2不同工况间可迁移性分析采用MMD（Ma x i m u m Me a n D i s c r e p a n c y，最大平均差异）作外圈107.30.006 10.009 3设计研究滚动体70.00.001 4表2迁移学习源域和目标域构成源域目标域ABBCABC为两个领域之间可迁移性的度量方法，MMD越小、两个领域之间关系越紧密。图3分析了A、B、C 之间以及与混合工况AB之间的迁移性,并计算MMD的数值。一B源A域B0.181工C0.1920.149况AB图3不同工况之间迁移的MMD距离4.3迁移学习方法对故障诊断效果的影响比较不同的迁移学习方法的效果，从图4可以看到随着迭代次数增加，各类方法的MMD距离趋向稳定，而DDA的MMD距离最小。其中,TCA(TtransferComponent Analysis)为迁移成分分析法,STL(StratifedTransfer Learning）为分层迁移学习法，JDA（Jo i n tSistributionAdaptation)为联合分布适配方法。本文采用的方法是DDA结合H-ELM（分层极限学习机)的方式。表3展示了4种迁移学习方法，可以明显看出DDA的识别准确率是最高的。4.4分类器的选择对迁移学习的影响在同样是迁移学习的前提下,比对不同的分类器 SVM(Sup-port Vector Machines,支持向量机),ELM(Extreme Learning Ma-chine,极限学习机)及H-ELM的效果。从表4可以看出,采用不同0.190.180.170.160.150.140.130.120.110.1012 3 45678910选代次数图4基于不同迁移学习方法的MMD距离表3不同迁移方法的故障识别准确率方法A/BDDA95.56TCA84.45JDA63.55STL78.85设计研究的分类器情况下,迁移H-ELM取得的效果最好，平均识别准确率源域样本数/个目标域样本数/个9609609609601920960目标域工况AC一0.181一一TCASTLJDADDAB/CAB/C91.2593.8779.4885.766.64.65.7176.1682.68为9 3.3%,这说明TL-H-ELM方法在轴承故障诊断有较好的效果。表4不同工况之间迁移的MMD距离%方法A/BDDA95.56TCA84.45JDA63.55STL78.854.5非迁移学习和迁移学习的对比比对迁移学习和非迁移学习的效果,不同工况的迁移情况下，AB各个算法模型识别的准确率见表5。从表5 可以看出,TL-H-ELM，0.192一0.149一0.1520.152平均准确率93.5683.2165.379.23B/C91.2579.4866.6476.16基于迁移学习的轴承故障诊断在训练时间和准确率方面优于传统的学习模型。其中,KNN即K-近邻模型,BP(Back Propa-gation)即神经网络模型。5结论本文通过应用基于动态迁移学习的迁移方法，结合基于时频图像的特征提取以及分层极限学习机分类器，设计了一种在表5 工况A/B下不同模型轴承故障诊断效果工况A/B下模型准确率/%训练时间/准确率/%训练时间/s准确率/%BP87.74KNN85.65SVM89.66TL-H-ELM95.38变工况下滚动轴承故障诊断方法。(1)分析源域目标域之间，时频图像特征的MMD。选取了3个工况以及一个复合工况作为变工况的迁移域，MMD较小的领域之间迁移可以提高迁移学习轴承故障诊断的准确率。(2)不同的迁移学习方法对变工况下轴承故障诊断效果的影响比较大。在工况A和B之间迁移的情况下,选取DDA与其他方法进行比较。随着迭代次数的增加到10 次，各类迁移学习方法中DDA具有最好的效果。（3)通过应用不同的分类器，结果表明分层极限学习机作为迁移学习分类器的效果最好。在训练时间和识别准确率方面，基于分层极限学习机的迁移学习优于迁移学习和非迁移学习方法。1 Duan L,Tsang I W,Xu D.Domain Transfer Multiple Kernel Lea-rningJJ.IEEE Transactions on Pattern Analysis&Machine Intel-ligence,2012,34(99):465-479.2 Wang J,Chen Y,Hu L,et al.Stratified Transfer Learning for Cross-domain Activity RecognitionJ.Computer Vision and Pattern Recog-nition,2017(12):820-829.%3 Wang J,Chen Y,Feng W,et al.Transfer Learning with DynamicDistribution Adaptation JJ.ACM Transactions on Intelligent Systemsand Technology,2020,11(1):1-25.4 Huang G B,Zhu Q Y,Siew C K.Extreme learning machine:Theoryand applicationsJJ.Neurocomputing,2006,70(1-3):489-501.【编辑吴建卿】设备管理与维修2023No10(上)AB/C93.8785.765.7182.68工况B/C下109.2587.1887.9284.09119.6488.8286.1994.31参考文献平均准确率93.5683.2165.379.23工况AB/C下训练时间/s108.2188.3186.5185.64119.2190.6475.2595.46158.76126.81149.6395.5491