基于G-YOLO网络的滚动轴承故障诊断方法.pdf

Vol 43 No.5Oct.2023噪声与振动控制NOISEANDVIBRATIONCONTROL第43卷 第5期2023年10月文章编号：1006-1355(2023)05-0161-06基于G-YOLO网络的滚动轴承故障诊断方法武煜坤，宁少慧，任永磊，王延松（太原科技大学 机械工程学院，太原 030024）摘 要：滚动轴承是旋转机械设备中非常重要的零部件，将深度学习在目标检测和图像分类领域内的优势用于轴承故障诊断，提出G-YOLO智能诊断模型。首先利用格拉姆角场将轴承的时域振动信号转化为特征图像，其次将特征图像输入到G-YOLO智能诊断模型中，通过研究转化参数、网络结构、模型参数等得到最优结果。为了验证模型的优越性，采用西储大学轴承数据集中几组对应不同直径的具有同一类故障轴承的数据进行试验，同时引入目标检测领域内精确率、召回率、F1分数、均值平均精度4种指标对G-YOLO模型诊断结果进行评估，平均精确率达95.36%，召回率达到96%，证明了该方法的有效性与可行性。关键词：故障诊断；滚动轴承；格拉姆角场；YOLO；图像处理中图分类号：TH165+.3；TN911.7文献标志码：ADOI编码：10.3969/j.issn.1006-1355.2023.05.025Fault Diagnosis Method of Rolling Bearings Based onG-YOLO NetworkWU Yukun,NING Shaohui,REN Yonglei,WANG Yansong(School of Mechanical Engineering,Taiyuan University of Science and Technology,Taiyuan 030024,China)Abstract:Rolling bearing is a crucial part of mechanical rotating machinery.In this study,a G-YOLO intelligentdiagnosis model is proposed,which uses the benefits of deep learning for target identification and picture classification todiagnose bearing faults.First of all,by applying the Gramian Angular Field,the time-domain vibration signal of the bearingis transformed to the distinctive picture,which is then input to the G-YOLO intelligent diagnostic model.Through analyzingthe transform parameters,network structure and model parameters,the optimal result is eventually attained.In order toverify the advantage of this model,the bearing data set provided by the Case Western Reserve University for testing.In thistest,the bearing data set is divided into several groups.In each group,the bearings have the same kind defects but variousball diameters.Four indicators,such as accuracy rate,recall rate,F1 score and mean average accuracy,are introduced toassess the diagnostic results of the G-YOLO model.The results show that the average accuracy reaches 95.36%and therecall rate is up to 96%.So,the feasibility and reliability of this method are verified.Key words:fault diagnosis;rolling bearing;Gramian angular field;YOLO;image processing旋转机械中的滚动轴承是保证工业生产中设备高效和安全运行不可或缺的零部件，一旦出现问题，将会导致设备停运而造成经济损失。因此，滚动轴承的故障诊断一直是学者们的研究热点1。由于硬件设备的不断更新换代，机器学习迎来收稿日期：20220422基金项目：山西省应用基础研究计划资助项目（201901D111239）作者简介：武煜坤(1996)，男，山西省运城市人，硕士研究生，专业方向为智能故障诊断方法。E-mail:通信作者：宁少慧（1978），女，博士，副教授，硕士生导师，专业方向为机械传动系统的智能故障诊断。E-mail:了第三个高潮，而深度学习作为机器学习的一个重要领域，研究者们也钻研出一些优秀的神经网络，例如卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）2、深度信念网络（Deep Belief Network，DBN）等。随着深度学习不断发展，轴承故障诊断领域内的一些专家学者也将深度学习与传统故障诊断方法相结合，形成智能故障诊断方法，Wu等3基于迁移学习的长短记忆递归神经网络模型，生成数据集，鉴于源域与目标域之间存在概率分布差异，引入联合分布自适应方法，最后使用灰狼优化算法调参，解决标记过少的问题；Yang等4提出一种对抗性的网络结构，将故障诊断知识在行星齿轮箱的不同工况之间以及在不同但相关的轴承之间传递；Bai等5基于第43卷噪声与振动控制迁移学习对铁路车轮扁度进行智能诊断。在以往的研究中，CNN已经广泛运用于故障诊断领域6，但是CNN起初是为了解决目标检测和图像分类问题而提出的。由于可以在保留图片特征的基础上，将图片有效降维，与人类的视觉原理类似，CNN被广泛应用于图片分类检索、目标检测、人脸识别等视觉领域。目前将卷积神经网络的目标检测功能用于故障诊断领域的研究较少，尚处于起步阶段，但仍取得了一些成绩。Wang等7设计了一种基于腐蚀运算的将时域振动信号转换为RGB三维图像的方法，再将转换后的图像输入到AlexNet卷积神经网络中，达到了一定的准确率；张训杰等8将一维振动信号转换为二维图像数据，再将数据输入到基于CNN和双向门控循环的诊断模型，达到故障诊断的目的；庞新宇等9将基于深度学习识别二维图像的优势应用于行星齿轮箱，实验结果证明其相比其他方法具有更高的识别精度。综上所述，通过目标检测来达到故障诊断目的需要两个条件，一是需要一种包含故障信息，具有明显特征，且能被检测到的图像转换方法，二是需要一种可以进行有效特征提取，在特征提取后能进行合理分类，最后实现目标检测的先进技术。针对以上两个问题，本文提出了G-YOLO诊断模型。首先利用格拉姆角场(Gramian Angular Field，GAF)10将时域振动信号转化为RGB三维特征图像，与二维图像相比，其蕴含的故障信息更丰富，故障特征更明显，具有保留时间依赖性的特点；再将特征图像输入到本文提出的诊断模型中，通过对转化参数、网络结构、模型参数等的研究，提出最优参数。为了充分说明模型的优越性，引入目标检测领域内4种重要指标进行评估，实现对滚动轴承的故障诊断。1理论基础1.1 格拉姆角场格拉姆角场是一种将时间序列由笛卡尔坐标系转换为极坐标系，再将其极坐标的三角函数生成格拉姆矩阵，最后将矩阵转化为图像的方法。假设给定一组时间序列X=x1,x2,xn，首先对其进行归一化处理，将其缩放到-1,1或0,1上，缩放的函数表达式为：xi-1=(xi-max(X)+(xi-min(X)max(X)-min(X)(1)xi0=xi-min(X)max(X)-min(X)(2)其次，将经归一化处理后的时间序列在极坐标上表示出来，角度由xi映射，半径ri由时间戳映射：i=arccos()xi,-1 xi 1,xi Xri=tiN,ti N(3)式中：ti是时间戳，可以唯一标识某一刻的时间，保证了每一点的时间序列与极坐标间一一对应关系。N是一个常数因子11，也叫归一化因子，将区间0,1分为N等分，将除0以外的N个分隔点与时间序列数据关联起来，用于调整极坐标跨度。最后，根据通过极坐标变换得到的特征图对原始时间序列进行重构，因为每个点存在着角度和、角度差两种关系，可以得到角和场、角差场两个角场：GASF=cos()i+j=XTX-I-X2TI-X2(4)GADF=sin()i-j=I-X2TX-XTI-X2(5)式 中：GASF是 角 和 场，GADF是 角 差 场，X=x1-1,x2-1,xn-1是时间序列X缩放到-1,1后的序列，XT为X的转置向量,I是单位向量1,1,1,1。该方法具有两个重要的性质。首先，具有双射性，即给定一个时间序列，该序列在极坐标系中有且只有一个映射，并且具有唯一一个逆映射。此性质用于检验实验结果的合理性，使实验结果的误差减小。其次，与笛卡尔坐标系不同，极坐标系保持绝对的时间关系，此性质可以使得原始时间序列不会发生丢失，保证了时间序列内故障信息的完整性，提高了系统的鲁棒性。如图1所示为一段时域振动信号的转换，其中一段峰值最高的信号已框出，在GAF内的映射为单独的、颜色呈现高亮的交点。可见GAF可以通过颜色、交点等对原始信号内的不同故障特征进行映射。图 1 GAF映射关系说明1.2YOLOYOLO是一个单阶段的目标检测网络12，其核心思想就是把目标检测转变成一个回归问题，通过使用单个CNN处理图像，以便直接获得目标的类别和位置信息。162第5期YOLO模型输入图片的大小为608608，为了防止过拟合，解决训练集样本不足的问题，对数据进行扩充增强，将训练集内的数据按照随机缩放、随机裁剪、随机排布的方式进行拼接；其次通过黑边填充的方法，将输入图片进行自适应缩放，将其统一缩放到同一个尺寸。1.3 CIOU Loss完整交并比损失函数（Completely IntersectionOver Union Loss，CIOU Loss）是基于交并比损失函数（Intersection Over Union Loss，IOU Loss）而提出的。如图2所示，图中蓝框代表真实的边框（Groundtruth，GT），红框代表预测的边框（Predicted Boxes，PB），IOU的计算方法即为真实边框与预测边框的交集与并集的比值，IOU_Loss的函数表达式为：IOU_Loss=1-IOU（6）图 2 IOU说明图然而一个好的回归损失函数应该考虑3个重要集合因素：重叠面积、中心点距离、高宽比，并且IOULoss无法处理一些特殊情况，例如两个框不相交，针对这一问题提出了CIOU_Loss，其函数表达式为：CIOU_Loss=1-IOU+Distence_22Distence_C2+2()1-IOU+（7）式中：Distence_C 为最小外接矩形的对角线距离，Distence_2为真实边框与预测边框两个中心点的欧氏距离，如图3所示，图3(a)中蓝框代表真实的边框，红框代表预测的边框，黄框代表最小外接矩形，白线即为最小外接矩形的对象线距离，即为Distence_C；图 3(b)中绿线为两个中心点的欧氏距离，即为Distence_2。是衡量高宽比的参数：=42()arctanwgthgt-arctanwh2（8）式中：wgt、hgt、w、h分别为真实边框的宽度、高度和预测边框的宽度、高度。2智能故障诊断模型G-YOLO2.1 YOLO的改进由于YOLO模型的提出是为了解决如苹果12、(a)Distence_C说明图(b)Distence_C说明图图 3 CIOU说明图人像等具体事物的目标检测问题，而在本文中需要解决抽象特征图像的检测问题，因此需要对模型进行加深和裁剪。加深层数使得训练更加充分；将其中的残差层替换，可以使参数大幅减少，提高计算效率；通过不同参数之间的比较，提高模型的精确率。改进后的模型主要结构包括1个切片层、5个加权层、1个最大池化层、2个上采样层。其具体结构如下：(1)切片层：输入图像大小为6086083，通过32个大小为33的卷积核对输入图像进行切片操作，得到大小30430432的特征图像；然后对特征图像进行批量标准化操作，以解决梯度消失与梯度爆炸的问题。(2)卷积层1：将上层的输出作为本层的输入，通过64个大小为33的卷积核进行特征提取，得到15215264 的特征映射，在进行批量标准化和ReLU激活后，被输入到下一层。(3)卷积层2：将上层的输出作为本层的输入，通过128个大小为33的卷积核进行特征提取，得到7676128的特征映射，在进行批量标准化和ReLU激活后，被输入到下一层。(4)卷积层3：将上层的输出作为本层的输入，通过256个大小为33的卷积核进行特征提取，得到3838256的特征映射，在进行批量标准化和ReLU激活后，被输入到下一层。(5)卷积层4：将上层的输出作为本层的输入，通过512个大小为33的卷积核进行特征提取，得到1919512的特征映射，在进行批量标准化和ReLU激活后，被输入到下一层。(6)最大池化层：通过512个大小为55、填充为2 的卷积核对输入特征图进行下采样，去除冗余信息。(7)上采样1：对输入特征图进行放大，进行批量标准化和ReLU激活后，被输入到下一层。(8)上采样2：同上采样1.(9)卷积层5：将上层的输出作为本层的输入，通过255个大小为33的卷积核进行特征提取，得到基于G-YOLO网络的滚动轴承故障诊断方法163第43卷噪声与振动控制7676255的特征映射，利用CIOU_Loss作为损失函数，对结果进行预测。改进后的YOLO网络结构如图4所示，网络具体参数如表1所示。表 1 网络参数类型输入信号切片层卷积层批量归一化层激活函数卷积层批量归一化层激活函数卷积层批量归一化层激活函数卷积层最大池化层上采样层上采样层卷积层输出输出大小608608330430432152152641521526415215264767612876761287676128383825638382563838256191951219195123838512767651276762557676255参数33卷积，32个33卷积，步长2ReLU激活函数33卷积，步长2ReLU激活函数33卷积，步长2ReLU激活函数33卷积，步长255卷积，填充2倍数2倍数233卷积，步长12.2 所提方法框架G-YOLO诊断模型流程图如图5所示。具体步骤如下：(1)收集振动信号，将其整理成三维图像转换所需要的格式；(2)利用格拉姆角场将收集而来的振动信号转换为RGB三维图像；(3)将第2步转换而来的图像按照2:1的比例划分为训练集和测试集，将划分后的训练集输入到改进后的YOLO中进行训练；(4)训练完成后得到得出权重文件，将权重文件作为参照对测试集进行测试，测试完成后得出测试结果。3实验结果及分析3.1 数据来源实验中使用的数据为凯斯西储大学的开放滚动轴承故障振动信号，选用转速为1 797 r/min、采样频率为12 kHz下滚动轴承的6种状态。所有信号以180个数据点为一个样本，每个样本通过格拉姆角场生成一张大小为120120的图像，每种故障类型有660张特征图像，共计3 960张特征图像，以2:1的比例划分训练集和测试集，具体实验数据集如表 2所示。表 2 实验数据集故障类型正常内圈故障内圈故障内圈故障滚动体故障外圈故障直径/mm00.180.360.540.180.18训练/测试样本440/220440/220440/220440/220440/220440/220标签0IR105IR169IR209B118OR1303.2 网络训练利用基于python3.6的Pycharm进行格拉姆图像转换；在基于 python3.8 的 Anconda 环境下进行训练。单次训练个数为16，采用ReLU激活函数，500图 4 改进后的YOLO网络结构图164第5期个循环周期，将CIOU_Loss作为损失函数。测试后的混淆矩阵如图6所示。图 5 G-YOLO诊断模型流程图图 6 混淆矩阵图中IR105、IR169、IR209、B118、OR130分别为0.18 mm内圈故障、0.36 mm内圈故障、0.54 mm内圈故障、0.18 mm滚动体故障和0.18 mm外圈故障。由混淆矩阵可知，该模型识别5种类型的故障精确率分 别 为 98.39%、99.64%、99.27%、98.11%、98.86%。3.3 指标评估对于图像分类任务来讲，单一的精确率并不能充分展现模型的性能，本文引入了召回率、F1分数和均值平均精度(MeanAverage Precision，mAP)。精确率与召回率是互相影响的，理想状态下是希望两者都高，但是在实际情况下两者总是此高彼低。因此，为了衡量模型在某一阈值下的综合性能，引入了F1指标，如图7所示。精确率、召回率、F1指标的函数表达式为：precision=TP/()TP+FP 100%recall=TP/()TP+FN 100%F1=2 precision recall/()precision+recall(9)式中：TP是预测为正的正样本，FP为预测为正的负样本，FN是预测为负的正样本然而，因为精确率、召回率和F1指标都只能衡量模型在某一个固定阈值下的性能，但一般情况下阈值不同时模型会有不同的表现。为了评估模型的全局性能，把不同阈值下的精确率、召回率记录下来，可以得到一条精确率召回率（Precision andRecall，PR）曲线，PR 曲线下的面积为平均精度(Average Precision，AP)，如图8所示。通过设置一个固定的阈值，通常是0.5，对高于此阈值的所有AP值求平均值，得到指标mAP，m表示求均值，后的数字表示判别为正负样本的IOU阈值。如图9所示，mAP0.5可以达到95.7%，结合上文得到的精确率、召回率、F1指标，证明本文提出的方法具有可行性。3.4 对比分析为了验证本文提出方法的有效性，与其他文献提出的方法进行横向、纵向的对比。横向对比是诊断方法之间的对比，纵向对比则将格拉姆角场转换后的特征图像用灰度图进行替换，结果如表3所示。（a）精确率曲线图（b）召回率曲线图（c）F1曲线图图 7 迭代500次后的曲线图基于G-YOLO网络的滚动轴承故障诊断方法165第43卷噪声与振动控制图 8 PR曲线图 9 mAP曲线表 3 不同方法对比结果方法SVMLSTMCNNCNN+GAFYOLO+灰度图G-YOLO(本文)分类数335666精确率/（%）72.893.8093.9495.2793.2895.364结 语本文提出了一种G-YOLO模型，并将其应用于轴承故障诊断领域，G-YOLO模型基于格拉姆角场与YOLO，与灰度图、二值图相比，经格拉姆角场转换后的RGB三维图像保留了振动信号内完整的故障特征，具有更好的鲁棒性，更适合目标检测模型的训练与分类。对G-YOLO模型现有的YOLO v5进行了改进和优化，为了更加切合轴承故障诊断，对模型进行了加深和剪切，减少了模型参数，在保证检测精度的前提下有效地简化了模型。实验结果表明，G-YOLO模型对不同直径、同一类型的故障识别取得了较好的效果。为了避免单一指标对模型性能评估不充分，本文引入了多种指标用来分析模型的全局性能。分析结果表明，各项指标均达到了理想的结果，证明该模型具有可行性，为轴承智能故障诊断提供了一条新思路。参考文献：1LIU Z,ZHANG L.A review of failure modes,conditionmonitoring and fault diagnosis methods for large-scalewindturbinebearingsJ.Measurement,2019,149:107002.2 陈晓雷，孙永峰，李策，等.基于卷积神经网络和双向长短期记忆的稳定抗噪声滚动轴承故障诊断J.吉林大学学报(工学版)，2022，52(2)：296-309.3WU Z H,JIANG H K,ZHAO K,et al.An adaptive deeptransfer learning method for b-earing fault diagnosisJ.Measurement.2020:107227.4YANG B,LEE C G,LEI Y G,et al.Deep partial transferlearningnetwork:Amethodtoselectivelytransferdiagnosticknowledgeacro-ssrelatedmachinesJ.Mechanical Systems and Signal Processing.2021,156:107618.5 BAI Y L,YANG J 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