改进Alexnet网络的滚动轴承故障诊断方法.pdf

中国新技术新产品2024 NO.3（下）-15-高 新 技 术滚动轴承是旋转机械最常见的组成部分之一，也是最容易发生机械故障的零件。根据统计数据，约 30%的旋转机械故障是由轴承引起的1。由于复杂的工作环境和交替荷载，轴承很容易受到损坏，因此，诊断滚动轴承的故障对提高电机的可靠性和安全性来说至关重要。振动信号能够很好地反映轴承的运行状态 2。刘洋等3采用 分布提取信号特征，应用 I-ELM 网络诊断轴承故障模式；赵见龙等4使用共振稀疏分解提取滚动轴承故障特征，再使用粒子群优化算法进行故障诊断。张玉芝5使用迈耶小波（Meyer Wavelet）提取振动信号特征，使用深度森林算法进行分类识别，识别正确率大于 70%。张文风等 6在 CNN 网络上增加 Droupout 层，自适应提取滚动轴承故障类型的特征。与 CNN 网络相比，结构更复杂的 Alexnet 网络具有更强的学习能力，因此在滚动轴承故障诊断中成为重要的工具。然而，Alexnet 网络本身的识别精度存在一定限制。为了解决 Alexnet网络的问题，本文提出了一种改进 Alexnet 网络的方法，并将这个方法应用于滚动轴承故障诊断，以提高诊断精度。1 Alexnet 网络结构Alexnet网络卷积层结构如下。第一层48个卷积核，尺寸为 3 ppi11 ppi11 ppi；第二层 128 个卷积核，尺寸为 5 ppi5 ppi48 ppi；第三层 192 个卷积核，尺寸为 3 ppi3 ppi256 ppi；第四层 192 个卷积核，尺寸为 3 ppi3 ppi192 ppi；第五层 256 个卷积核，尺寸为 3 ppi3 ppi192 ppi。除了卷积层外，Alexnet 网络还包括降维传递图像特征的池化层和用来输出图像特征去分类器的全连接层。Alexnet 网络结构如图 1 所示。2 改进 Alexnet 网络2.1 激活函数激活函数在神经网络中的关键作用是引入非线性，使网络能够更好地学习和适应数据中的复杂模式。与标准的修正线性单元（Rectified Linear Unit，ReLU）激活函数相比，高斯误差线性单元（Gaussian Error Linear Unit，GELU）激活函数经过专门改进，旨在优化神经网络的训练过程，提高识别精度。GELU 激活函数和 ReLU 激活函数如公式（1）、公式（2）所示。GELU xxxx?0 5120 0447153.tanh.?（1）改进Alexnet网络的滚动轴承故障诊断方法韩龙王超群姜楠赵雅婷（黑龙江科技大学电气与控制工程学院，黑龙江 哈尔滨 150022）摘 要：本文针对滚动轴承故障诊断准确率不高的问题提出一种新方法。首先，将振动信号通过短时傅里叶变换（Short Time Fourier Transform，STFT）转化为时频图像构建数据集。其次，采用批量归一化算法和 GeLU 激活函数改进 Alexnet 网络，对不同工况的时频图像进行训练和故障诊断。在凯斯西储大学（Case Western Reserve University，CWRU）轴承数据集试验中，改进后的 Alexnet 网络训练损失更低，收敛速度更快，故障识别准确率更高。最后，比较模拟滚动轴承损伤故障实验平台采集的样本数据，改进 Alexnet 网络的故障识别准确率为97.2%，明显优于 Alexnet 网络、SVM 网络和 CNN 网络，验证了该改进方法的有效性。关键词：滚动轴承；故障诊断；改进 Alexnet；BN 层；GeLU中图分类号：TP277文献标志码：A图 1 Alexnet 网络结构示意图（单位：ppi）55555555111111115513484813131313131313131313131281282242241281281922 0482 0482 0482 0481 000192192192272727273333333333333333355最大池化层最大池化层最大池化层全连接层全连接层全连接层全连接层基金项目：2022年度黑龙江省省属高等学校基本科研业务费科研项目“智能选矸机器人的图像识别方法研究”（项目编号：2022-KYYWF-0527）。中国新技术新产品2024 NO.3（下）-16-高 新 技 术ReLU(x)=max(0,x)（2）式中：x 为输入激活函数的值。两者函数图像对比如图 2 所示。将公式（1）、公式（2）以及图 2 进行对比可知，公式（2）激活函数在零点附近有更平滑的曲线，与 ReLU 激活函数相比，它能够更缓慢地接近 0，这说明在训练过程中，梯度的变化更平滑。当输入接近 0 时，GeLU 激活函数表现对称性。因为图像结构通常是对称的，所以当处理图像等二维数据时，这种对称性尤为重要，GeLU 激活函数在提高识别精度方面效果明显。2.2 批量归一化批量归一化（Batch Normalization，BN）是深度学习中的一种预处理方法，旨在提高训练效率和网络稳定性。采用 BN计算均值和方差，将数据进行归一化处理，并引入可学习参数来修正数据。它的主要优势有加快训练速度、提高网络稳定性以及抑制过拟合。BN 已成为深度学习中的常用技术之一，广泛应用于各种神经网络架构。其计算过程如下。设一个数量为 n 的批量 A：A=x1，x2，x3，x4.xn，在网络训练的过程中，、分别为各批量的均值和方差，计算数据集的均值和方差，如公式（3）、公式（4）所示。?Aninnx?11（3）?AnAinnx2211?（4）式中：A为批量 A 的均值；xn为批量 A 中的第 n 个量；A2为整个数据集合的方差。对数据进行归一化处理，如公式（5）所示。xxnnAA?2 （5）式中：xn为归一化后的特征；为常系数，其作用是增加数据的稳定性；A为数据集的均值。在数据进行归一化处理的基础上，引入可拉伸参数 和偏移参数，进行修正处理，如公式（6）所示。yi=xi+=BN（xn）（6）式中：BN（xn）为批量归一化操作；与 2 个参数会随着训练中的权重一起更新，最后输出归一化的值 yi。本文在 Alexnet 网络中的卷积层和线性层后添加 BN 层来归一化处理激活后的特征，减少输出的数据在层间传播中的影响，加速网络训练和收敛，防止在梯度弥散和抑制训练过程中出现过拟合现象。改进后的 Alexnet 网络如图 3 所示。3 试验与分析3.1 数据集介绍以凯斯西储大学（Case Western Reserve University，CWRU）的滚动轴承振动加速度数据集作为试验的数据集，这次试验使用 1ps，转速为 1 772 r/min，标签、滚动轴承的损伤情况以及训图 3 改进后的 Alexnet 网络结构（单位：ppi）卷积核11113卷积核272748卷积核1313128卷积核1313128卷积核1313192全连接层4 096全连接层4 096全连接层1 000卷积层 批量归一化 层 高斯误差线性单元 最大池化层 随机失活层高斯误差线性单元修正线性单元输入激活函数输出图 2 GELU 激活函数图像与 ReLU 激活函数图像对比3.02.52.01.51.00.50-0.5-3-2-10123中国新技术新产品2024 NO.3（下）-17-高 新 技 术练集、测试集和验证集的划分见表 1。3.2 试验过程本试验使用的编译器和解释器为 PyCharm，深度学习框架为 PyTorch 1.11.1，操作系统为 Windows 10，系统处理器为Intel（R）Core（TM）i5-7300HQ CPU，图形处理器为 NVIDIA GTX 1050。训练参数 batch_sie 设为 16，训练轮数为 50 个epoch，每次 epoch 的迭代次数为 100，训练的学习率优化器为 Adam，初始学习率为 0.000 01。每个 epoch 的 loss 值保存在 loss.txt 文件中，用来分析在训练过程中的 loss 变化。笔者采用短时傅里叶变换（Short Time Fourier Transform，STFT）构建训练网络使用的二维时频图像数据集。4 种不同运行情况下的 STFT 图像如图 4 所示。从图 4 中可以看出，在 4 种不同运行状态下，STFT 图像的白色部分分布均有差异。内径故障频率主要集中在高频区域，滚动体故障的频率波动分布比较均匀。3.3 结果分析在训练过程中的 loss 随迭代周期变化的曲线如图 5 所示。当迭代周期次数为约25时，改进后的Alexnet网络的loss曲线趋于平稳；当迭代周期次数为约 30 时，Alexnet 模型趋于平稳。从图 5 中可以看出，试验结果证明改进 Alexnet 网络的loss的收敛速度明显快于原网络且在迭代周期中的loss值也低于 Alexnet 网络。为了验证改进后的Alexnet网络识别准确率以及防止偶然性误差，本次试验取 10 次预测结果的平均值作为预测结果（见表 2）。对比改进前和改进后的 Alexnet 网络在不同损伤情况下的性能表现，改进后的网络在正常状态下具有更高的准确性（99.55%）。在滚动体、外径和内径不同损伤的故障情况下，改进后的 Alexnet 网络分别提高至 99.72%（B-1）和99.77%（B-2），99.62%（O-1）和 99.88%（O-2），99.49%（I-1）和 99.99%（I-2），明显优于 Alexnet 网络。综上所述，改进后的 Alexnet 在各种损伤情况下都展现显著提高的性能，体现出该改进方案的可靠性和准确性。表 2 2 种网络的故障识别准确率运行状态标签 改进Alexnet故障识别准确率/%Alexnet故障识别准确率/%正常N-199.5596.73滚动体故障 B-199.7297.65B-299.7797.48外径故障O-199.6296.47O-299.8898.63内径故障I-199.4997.23I-299.9997.873.4 模拟滚动轴承故障试验实验平台采用滚动轴承的型号为 HRB NU2206EM，其具体参数见表 3。表 3 故障轴承的主要技术参数滚动体直径d/mm滚道节径D/mm滚动体数/个接触角/（）7.9439.0413.000采用电火花线切割机加工工艺模拟轴承故障，内径故障和滚动体故障线切直径均为 1 mm，驱动电机转速为 1 700 r/min，信号采样率为 500 ksps。3.5 试验结果与分析在滚动轴承故障试验平台上采集的轴承振动信号采用与 CWRU 数据集相同的处理方法制作二维图像数据集，其试验数据见表 4。表 4 模拟试验台试验数据轴承情况训练集/测试集/验证集样本/个标签正常360/40/20N1-1内径故障360/40/20I1-1滚动体故障360/40/20B1-1改进 Alexnet 网络、Alexnet 网络、SVM 和 CNN 网络进行训练后，故障识别准确率见表 5。表 5 中数据显示，改进 Alexnet 网络的识别准确率为 97.22%，高于 Alexnet 网络、SVM 和 CNN 网络的识别准确率。图 4 4 种不同运行情况的 STFT 图像（a）正常（b）外径故障（c）内径故障（d）滚动体故障训练损失初始网络模型改进后网络模型迭代周期/次图 5 loss 随迭代周期变化的曲线1.41.21.00.80.60.40.2005040302010表 1 CWRU 试验数据轴承情况损伤直径/mm训练集/测试集/验证集样本/个标签正常0360/40/20N-1外径故障0.177 8360/40/20O-10.355 6360/40/20O-2内径故障0.177 8360/40/20I-10.355 6360/40/20I-2滚动体故障0.177 8360/40/20B-10.355 6360/40/20B-2中国新技术新产品2024 NO.3（下）-18-信 息 技 术随着全球经济的发展和信息化水平提升，管理会计在企业中的应用日益广泛，我国对于管理会计人才的需求也不断增加。在此背景下，管理会计教育培训工作面临前所未有的机遇与挑战1。大数据技术具有海量数据处理能力、快速数据处理速度和深度数据分析的特点，已广泛应用于企业经营管理、政府决策和社会治理等领域。同时，它的出现为管理会计教育改革提供了新的契机，通过构建基于大数据技术的管理会计云教学平台，有助于丰富管理会计教育教学资源、提高教学质量、实现个性化教学和精准评估，为培养高素质的管理会计人才提供良好途径。因此，本文对基于大数据技术的管理会计云教学平台进行深入研究，从数据层、控制层和表现层 3 个方面进行平台设计。希望通过本文的研究，能够推动管理会计教育培训模式的改革，同时希望为其他相关领域的大数据教学平台设计提供参考，共同推动我国大数据教育事业的发展。1 管理会计云教学平台架构基于大数据技术的管理会计云教学平台主要由数据层、控制层以及交互层组成，管理会计云教学平台的框架设计图如图 1 所示。如图 1 所示，管理会计云教学平台主要包括数据层、控制层和交互层。数据层包括数据采集模块和数据处理模块，其中，收集模块承担了从多元化数据源搜集信息的重要任务，并保证这些数据被适配到系统能够接纳和处理的统一格式。处理模块的作用是对搜集的数据信息采取进一步加工、提取等操作2。控制层包括管理会计知识智能推荐模块、云直播教学模块、学习效果评价与反馈模块。管理会计知识智能推荐模块基于大数据技术和学生学习情况分析，自适应地基于大数据技术的管理会计云教学平台设计赵玉婷（湖南信息职业技术学院，湖南 长沙 410200）摘 要：本文以大数据技术为核心，探讨了管理会计云教学平台的设计。从数据层、控制层以及交互层构建管理会计云教学平台的架构。为实现高效、精准的教学目标，从数据收集、数据处理、管理会计知识智能推荐和云直播教学4个方面构建管理会计云教学平台的功能模块。在平台设计中，充分考虑了用户行为数据分析、教学资源优化整合、个性化学习路径推荐等关键环节，以满足管理会计专业人才的培养需求。试验结果表明，本平台的性能和稳定性能够保证管理会计云教学过程有序进行，在提高教学质量和学员满意度方面具有显著优势，为培养管理会计人才提供了新的解决方案。关键词：大数据技术；管理会计；云教学；数据层中图分类号：TP393文献标志码：A4 结论本文提出了一种基于改进后的 Alexnet 网络的滚动轴承故障识别方法，采用 STFT 将一维振动信号转换为二维图像并应用改进 Alexnet 网络进行故障诊断，经过试验，得出以下结论。1）通过引入 GeLU 激活函数和 BN 层，Alexnet 网络在训练稳定性、特征学习、收敛速度和识别精度方面均有显著优势，训练过程加快，模型在图像分类任务中的准确性提高。2）改进的 Alexnet 网络应用在模拟滚动轴承故障实验平台，通过对比 Alexnet 网络、SVM 和 CNN 网络，改进的 Alexnet 网络的故障诊断准确率最高，达到 97.25%，验证了该方法的有效性。参考文献1 钟秉林，黄仁.机械故障诊断学 M.北京：机械工业出版社，2002.2 纵瑞利，吴威威，刘方远.我国煤矿生产事故统计及安全生产措施 J.煤炭技术，2020，39（1）：205-207.3 刘洋，郝云晓.基于 分布估计与 I-ELM 的风机轴承故障诊断方法 J.煤矿机械，2021，42（6）：173-176.4 赵见龙，张永超.基于 LabVIEW 的矿井主通风机滚动轴承监测系统设计 J.煤矿机械，2019，40（7）：159-162.5 张玉芝.煤矿主通风机轴承故障诊断研究 D.徐州：中国矿业大学，2022.6 张文风，周俊.基于 Dropout-CNN 的滚动轴承故障诊断研究 J.轻工机械，2019，37（2）：62-67.表 5 不同网络的故障识别准确率标签改进Alexnet故障识别准确率/%Alexnet故障识别准确率/%SVM故障识别准确率/%CNN故障识别准确率/%N1-196.8095.3079.7575.85B1-197.2095.5080.0076.10I1-196.6095.4079.5075.60平均97.2595.7380.1276.35