基于CWGAN-GP与CNN的轴承故障诊断方法.pdf

计算机与现代化JISUANJI YU XIANDAIHUA2023年第7期总第335期0引言近年来，运用机器学习的智能故障诊断和模式识别技术在机械故障诊断领域受到广泛关注。由于现代工业环境越加复杂，一些轴承故障特征难以人工提取，使得基于人工选择特征的经典机器学习方法有时会给出不准确的分类结果。目前，许多具有自动特征提取能力和强分类能力的深度学习算法已成功地诊断了轴承故障，并取得了一定的成果1。2016年第一次发布基于CNN的轴承故障诊断论文2。在接下来的3年里，使用相同技术的论文3-4呈现井喷式发展。此外，其他的深度神经网络也已成功运用于故障诊断中，如深度置信网络（Deep BeliefNetwork，DBN）5、递归神经网络（Recurrent NeuralNetwork，RNN）6、自编码器（Sparse Auto Encoder，SAE）7、生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN）8等。尽管上述研究取得了可喜的成果，但在轴承故障诊断领域仍存在数据采集困难、数据噪声大等问题。机器学习算法在无法获得大量有效的训练数据样本时，很难达到极高的分类精度。本文针对此问题，将条件生成对抗网络（CGAN）和基于梯度惩罚Wasserstein 距离的生成对抗网络（WGAN-GP）结合，提出CWGAN-GP并构建卷积神经网络（CNN）以进行故障模式识别。收稿日期：2022-04-27；修回日期：2022-09-06基金项目：国家自然科学基金资助项目（51705531）作者简介：江蕾（1994），女，安徽安庆人，硕士，研究方向：故障诊断，E-mail：；通信作者：唐建（1977），女，副教授，博士，研究方向：机械装备智能感知与信息处理，E-mail：lgdx_；杨超越（1995），男，陕西渭南人，硕士，研究方向：故障诊断，E-mail：；吕婷婷（1989），女，硕士，研究方向：装备管理与保障，E-mail：LTT。基于CWGAN-GP与CNN的轴承故障诊断方法江蕾，唐建，杨超越，吕婷婷（陆军工程大学野战工程学院，江苏 南京 210004）文章编号：1006-2475（2023）07-0001-06摘要：针对在实际工作过程中轴承故障样本数偏少且不均衡的问题，提出一种基于条件 Wasserstein 生成对抗网络（CWGAN-GP）和卷积神经网络（CNN）的轴承故障诊断方法。首先，通过结合条件生成对抗网络（CGAN）和基于梯度惩罚Wasserstein距离的生成对抗网络（WGAN-GP），构建CWGAN-GP生成对抗网络；然后，将少量轴承故障的数据样本输入CWGAN-GP中，以得到与原始样本相似的高质量样本，待网络达到纳什均衡时将生成样本和原始样本混合，产生新的样本集；最后，将新样本集输入卷积神经网络学习样本特征进行故障诊断。实验结果表明，本文提出的诊断方法准确度超过99%，高于其他诊断方法，有效提高了诊断精度，增强了其泛化能力。关键词：故障诊断；深度学习；轴承；生成对抗网络；卷积神经网络中图分类号：TP202文献标志码：ADOI：10.3969/j.issn.1006-2475.2023.07.001Bearing Fault Diagnosis Based on CWGAN-GP and CNNJIANG Lei，TANG Jian，YANG Chao-yue，LYU Ting-ting（College of Field Engineering，Army Engineering University，Nanjing 210004，China）Abstract：Aiming at the problem that the number of bearing fault samples is small and unbalanced in the actual work process，abearing fault diagnosis method based on Conditional Wasserstein Generative Adversarial Network（CWGAN-GP）and Convolutional Neural Network（CNN）is proposed.First，a CWGAN-GP generative adversarial network is constructed by combining conditional generative adversarial network（CGAN）and gradient penalized Wasserstein distance-based generative adversarial network（WGAN-GP）.Then，a small number of bearing fault data samples are input into CWGAN-GP，in order to obtain high-quality samples similar to the original samples.When the network reaches the Nash equilibrium，the generated samples and theoriginal samples are mixed to generate a new sample set.Finally，the new sample set is input into the convolutional neural network to learn the sample features for fault diagnosis.The experimental results show that the diagnostic accuracy of the diagnosticmethod proposed in this paper exceeds 99%，which is higher than other diagnostic methods，effectively improving the diagnosticaccuracy and enhancing its generalization ability.Key words：fault diagnosis；deep learning；bearing；generative adversarial network；convolutional neural network计算机与现代化2023年第7期1CWGAN-GP原理及特点1.1WGAN-GP原理及特点生成对抗网络（GAN）由2个部分组成，其中生成器（generator）以随机噪声Z作为输入，而判别器（discriminator）以原始样本或生成样本作为输入9。生成器是以得到更贴近于实际的样本数据为目的，而判别器的目标则是鉴定是否为生成样本。模型的最终目标是在没有影响双方参数的前提下，既提高判别器判断的准确性又获得一个连判别器也无法辨别的生成样本。G和D的函数如下：minmaxExPrlogD(x)-EzPzlogD(g(z)（1）其中，x表示真实的数据，D（x）表示判别器对真实数据的判断结果，D（g（z）表示判别器对于假数据的判断结果。然而，上述方法存在一系列问题，例如训练不稳定且梯度容易消失。WGAN10引入Wasserstein距离解决了上述问题。Wasserstein距离定义如下：W(Pr，P)=inf(Pr，P)E(x，y)x-y（2）其 中 Pr和 P是 原 始 数 据 和 生 成 数 据 的 分 布，（Pr，P）代表联合分布。和GAN相比较，WGAN克服了训练不稳定的问题，但它必须满足Lipschitz连续性，且WGAN很容易出现梯度消失和梯度爆炸，因此提出了 WGAN-GP11。WGAN-GP是通过增加一个梯度惩罚项来解决上述问题，它比标准的WGAN收敛速度更快，而且不需要进行参数调整12。梯度惩罚项的定义如下：GP=Expx （xD(x)2-1)2（3）其中，GP为梯度惩罚项，Px表示x的分布，xD（x）表示判别器梯度。1.2CWGAN-GP模型设计因为GAN执行无监督训练，它所产生的数据类别不易控制。本文从条件生成对抗网络中得到启示，加入了条件变量y来引导数据生成。损失函数如下：L(G)=-ExPxD(x|y)（4）L(D)=-ExPrD(x|y)+ExPxD(x|y)+ExPx xD(x|y)p-12（5）条件变量y即为数据的标签。本文选择的标签是故障模式，即将标签数据和振动信号样本一起输入生成器，使生成器在标签引导下生成新样本，再将新样本与原始真实数据样本及标签一起输入判别器。CWGAN-GP构架如图1所示。图1CWGAN-GP网络结构2卷积神经网络原理及特点1998年，Lecun等人13提出了LeNet-5，其和现在经常使用的 CNN 已别无二致。典型 CNN 包括输入层、交替卷积层与池化层和全连接层14。其中卷积层与池化层对输入数据进行特征学习（卷积层与池化层结构如图2所示），全连接层与分类器执行分类任务。CNN能够对故障进行有效的诊断与辨识。图2卷积层与池化层结构2.1卷积层与常规神经网络为全局感知不同，CNN是一个局部连接和参数共享的系统15。每个卷积层输出特征面大小满足以下关系：o=(i-CWCI+1)（6）其中，o表示输出特征面的大小，i表示输入特征面大小，CW表示卷积核大小，CI表示卷积核在其上一层步长。卷积层中可训练参数CP满足：CP=(iMap CW+1)oMap（7）其中，CP为可训练参数数目，iMap为卷积层输入特征面个数，oMap为卷积层输出特征面个数，1为偏置。设卷积层输入特征面m第h个神经元输出值为xinmh，输出特征面n第k个神经元输出为xoutnk，则：xoutnk=f(xin1h w1(h)n(k)+xin1(h+1)w1(h+1)n(k)+xin1(h+2)w1(h+2)n(k)+bn)（8）其中，bn表示偏置值，wm（i）n（j）为输入特征面m的第i个神经元与输出特征面n的第j个神经元的连接权值，f为激活函数。2.2池化层池化层神经元对从卷积层得到的特征数据进行池化操作16。最大池化为最常采用的池化类型，亦为本文中采用的池化方式，池化层的表达式如下：toutnl=f(tinmq，tinm(q+1)（7）其中，toutnl表示池化层中第n个输出特征面第l个神经元输出，tinmq表示池化层中第m个输入特征面第q个神经元输入，f表示取最大值函数。2.3全连接层全连接层把全部局部特征变换成全局特征得到网络输出。全连接层中每个神经元通过激活函数连接到上一层并将二维特征映射变换成一维特征向量条件y随机噪声真实数据生成器判别器数据真实数据生成数据判别结果逆向反馈与学习 nnm22023年第7期进行分类处理17。3基于 CWGAN-GP 和 CNN 的轴承故障诊断方法针对轴承故障数据较少的情况，本文提出一种CWGAN-GP 与 CNN 相结合的故障诊断方法。首先在CWGAN-GP中输入轴承振动信号，通过生成器与判别器对抗训练对原始样本进行数据增强。将生成的样本和原样本复合后的数据样本在CNN中进行特征提取与故障分类，得出故障诊断结果。具体流程如图3所示。图3故障诊断流程图3.1模型参数说明本文搭建的CWGAN-GP+CNN诊断模型共分为2个部分：运用CWGAN-GP生成故障样本；CNN进行故障分类。CWGAN-GP的生成器和判别器都在输入时连接标签数据，通过条件指引生成结果。生成器包括1个全连接层和4个反卷积网络，对每层的输出均采用了批量归一化（Batch Normalization，BN）18的方法来避免梯度弥散。判别器包括4个卷积网络和1个全连接层。激活函数的选用如表1所示。在全连接层中加入了随机丢弃节点（Dropout）19、权重衰减（weight decay）20以避免过拟合情况的出现。初始学习率为0.001，并通过Adam算法优化参数，可以自适应地调节在训练中的学习率。网络结构参数如表1所示。CNN由5个卷积层构成，第1层为经过优化算法训练后得到的大卷积层，而其他卷积层的卷积核尺寸均为31。每层卷积运算后，均经过批量归一化处理过程，然后进行21的最大池化。CNN网络用ReLU激活函数，学习率为0.001。CNN网络结构参数如表2所示。表1CWGAN-GP网络结构参数部件生成器判别器网络层反卷积1反卷积2反卷积3反卷积4全连接卷积1卷积2卷积3卷积4全连接激活函数ReLUReLUReLUReLUTanhLeakyReLULeakyReLULeakyReLULeakyReLUSigmoid尺寸44444444步长12222222BN5122561286464128256512表2CNN网络结构参数编号12345678910网络层卷积1池化1卷积2池化2卷积3池化3卷积4池化4卷积5池化5卷积核大小/步长641/16121/2131/1121/2131/1121/2131/1121/2131/1121/21卷积核数目/个16163232646464646464输出128166416643232323264166416648648644643.2实验数据CWRU数据集（凯斯西储大学数据集）是验证机器学习（ML）和深度学习（DL）算法性能的基本数据集21。本文在（CWRU）轴承数据集中选择了轴承转速 1750 r/min、采样频率为 12 kHz 的深沟球轴承SKF6205的健康和故障数据作为原始实验数据。在6点钟方向配置传感器，共选择3种故障状态：滚动体故障、内圈故障、外圈故障。故障大小分别为0.007 in、0.014 in和0.021 in。具体参数情况如表3所示。表3CWRU数据集参数标签0120120123故障尺寸/in0.0070.0140.021故障状况滚动体故障B内圈故障IR外圈故障OR滚动体故障B内圈故障IR外圈故障OR滚动体故障B内圈故障IR外圈故障OR正常数据数量1215561122136112141011219911121846112184611221361121846112228114839031开始构建CWGANGP网络模型并初始化网络参数训练CWGANGP生成器和判别器是否达到纳什均衡将生成样本与原始样本混合组成新样本构建CNN网络并初始化网络参数训练CNNCNN是否收敛训练完成并输出诊断结果结束否是否是江蕾，等：基于CWGAN-GP与CNN的轴承故障诊断方法3计算机与现代化2023年第7期 幅值 幅值 本文所选取的样本长度为 896，每类型故障各500个样本，不同类型故障状态的70%的样本当作训练数据集，20%当作测试数据集，10%作为验证数据集，共生成各1000个样本。再用原始数据和生成数据的混合数据即各类故障各1500个样本来训练CNN分类器，再在测试集上运用生成的模型进行测试。分类准确性的测试结果表明生成数据的质量。3.3生成样本真实性检验经过CWGAN-GP网络训练的生成样本与真实样本的频谱图如图4所示。从图4可以看出，虽然生成样本与真实样本频谱不尽相同，部分峰值处未能完全拟合，但其总体分布趋势基本相同，可认为CWGAN-GP学习到了故障样本大部分特征。（a1）滚动体故障真实样本（b1）滚动体故障生成样本（a2）内圈故障真实样本（b2）内圈故障生成样本（a3）外圈故障真实样本（b3）外圈故障生成样本图4生成样本与真实样本频域特性对比为 进 一 步 检 验 生 成 样 本，用 T-SNE（T-distributed Stochastic Neighbor Embedding）22对 真实样本和生成样本的特征进行可视化处理，对比分布情况评估生成样本真实性。由图5可知，两者特征基本处于重合区域，表明生成样本学习到了大部分特征，部分离散的点则保留部分差异性。图5生成样本与真实样本分布情况对比然后再使用核学习法的最大均值差异（Maximum Mean Discrepancy，MMD）23计算原始样本与生成样本的概率分布距离。其计算式为：MMD，X，Y =1m2i，j=1mk(xi，xj)-2mni，j=1m，nk(xi，yj)+1n2i，j=1nk(yi，yj)12（10）其中，k是用来把原始变量映射到高维空间的映射，X、Y表示 2种分布的样本，X=xi，xm，Y=yi，yn，而代表映射函数集。MMD数值如表4所示，都在0.35左右，说明生成样本和真实样本概率分布非常接近。以上结果均表明生成样本可作为故障样本的拓展加入故障样本之中。这样可扩大训练样本数量，丰富数据库，有利于分类器训练能力的加强，大大提高模型泛化能力。表4MMD距离类型滚动体故障内圈故障外圈故障直径/in0.0070.31220.35120.37440.0140.41520.35530.42040.0210.31190.27850.38023.4实验及结果分析为了验证文中所提方法的可行性，在CWGAN-GP满足纳什均衡的条件下，对每一类故障产生的1000份样本和原始样本进行混合处理，即每一类故障共计1500份复合样本，并利用该复合样本进行CNN训练。在此基础上，对每一类别中的数据进行卷积后形成一组新的特征图，并对其进行池化层降采样；重复4次以上过程，再将最后一层池化层的输出特征图与全连接隐含层连接，经过ReLU激活传递至Softmax层得到输出值。再求出输出值与目标值之间的误差；当误差大于期望值时将误差传回网络中反向传播进行权值更新直至误差在容许值范围内训练结束。全连接层神经元个数为100个。训练及测试过程流程图如图6所示。图7为模型损失函数和故障诊断精度随着迭代次数变化的趋势图。训练集的收敛速度更快，训练集和测试集的精度也都随着迭代次数而逼近100%，r_B007g_B007r_B014g_B014r_B021g_B021r_IR007g_IR007r_IR014g_IR014r_IR021g_IR021r_OR007g_OR007r_OR014g_OR014r_OR021g_OR0211.00.80.60.40.20.00.00.20.40.60.81.0多层小卷积层与批量归一化层训练样本测试样本第一层大卷积核批量归一化层诊断结果训练误差训练标签梯度反向传播Train LossTest Loss05101520EpochsLoss6543210f/Hzf/Hzf/Hzf/Hzf/Hzf/Hz图6CNN训练及测试过程流程图（a）训练集与测试集损失函数曲线42023年第7期训练集的精度为 0.99742，测试集的精度为 0.99654。此结果表明本文的诊断模型具有较强的分类能力。为更加准确了解各类故障的诊断精度，混淆矩阵可视化结果如图8所示。由图中可知，除外圈故障的直径为 0.007 in和 0.014 in时样本分类出现少部分错误，其余诊断结果均正确，即本文模型在外圈故障上适用性略低于内圈故障和滚动体故障，且3类故障精度均达到99%，验证了本文模型的诊断能力。图8混淆矩阵3.5不同诊断方法对比为了验证本文CWGAN-GP+CNN的故障诊断方法的可行性，选取3类机器学习算法随机森林（Random Forest，RF）24、极限学习机（Extreme LearningMachine，ELM）25、支持向量机（Support Vector Machine，SVM）26和一类深度学习算法堆叠式自编码器（Stacked Auto-Encoder，SAE）27，用文献 28 中原始GAN模型和本文CWGAN-GP模型分别与上述4类算法结合，形成对比实验。分别在各类故障仅有500个原始样本的原始数据集和加入1000个生成样本的扩展数据集上进行训练。随机森林、极限学习机、支持向量机以时域信号为输入，堆叠式自编码器以提取的频谱特征为输入。表5和图9是8种模型和本文提出的模型的对比结果。从表5和图9中可以看出，9种方法在扩展数据集上训练的诊断精度均高于原始数据集上训练的结果，由此可得将生成样本作为扩展样本运用于故障诊断可以得到较高的识别能力。相较于原始GAN，CWGAN-GP诊断精度更高，生成样本质量更好。而本文提出的方法在原始数据集和扩展数据集上精度都高于其他模型，且在扩展数据集上精度高达 99%。相较于 SAE，本文方法精度提高约2%；对比RF、ELM、SVM则提高3%以上，表明深度学习方法可以学习到更多有效特征，更说明本文所提出模型具有更好的表征能力和泛化能力。表5不同方法精度比较诊断方法GAN+RFGAN+ELMGAN+SVMGAN+SAECWGAN-GP+RFCWGAN-GP+ELMCWGAN-GP+SVMCWGAN-GP+SAE本文方法准确率/%原始数据集88.6490.8793.5396.4289.4691.0693.6896.5798.10扩展数据集91.8393.6195.8497.8793.7193.5096.3197.9399.65图9不同方法在不同数据集上的准确率为进一步验证本文诊断方法的可行有效，将本文方法与文献 4、文献 29、文献 5 中的算法进行对比。文献 4 中提出的LiftingNet方法的诊断准确率为93.19%；文献 29 中连续小波变换与CNN相结合的诊断准确率为97%；文献 5 中基于自编码器和深度置信网络算法的准确率为97.92%。对比本文方法的99.65%，可得本文方法相较于其他主流方法有了进一步提高，验证出本文方法在故障诊断领域具有可行性。表6不同诊断方法对比诊断方法LiftingNet4CWT+CNN29SAE+DBN5本文方法准确率/%93.199797.9299.6505101520EpochsTrain AccuracyTest AccuracyAccuracy1.00.80.60.40.2B007 B014 B021 IR007 IR014 IR021 OR007 OR014 OR021B007B014B021IR007IR014IR021OR007OR014OR021300250200150100500293100000000290000000079300000000000300000000000300000000000300000000000300000000000300000000000300原始数据集扩展数据集准确率/%100989694929088868482GAN+RFGAN+ELMGAN+SVMGAN+SAECWGAN-GP+RFGWGAN-GP+ELMCWGAN-GP+SVMCWGAN-GP+SAE本文方法（b）训练集与测试集准确率曲线图7损失函数和准确率变化曲线江蕾，等：基于CWGAN-GP与CNN的轴承故障诊断方法5计算机与现代化2023年第7期4结束语本文提出了一种基于CWGAN-GP的数据生成方法，并结合CNN进行故障诊断，解决了轴承故障诊断中故障样本数量相对于正常样本数量偏少问题，并提高故障诊断准确率。首先利用对抗生成网络生成与原始样本相似的新样本并加入原始样本中扩展样本数据，然后再把混合后的数据集作为CNN的输入，从而通过CNN网络提取故障特征，实现故障诊断。实验结果显示，本文提出的模型具有较强的鲁棒性，较高的诊断精度和泛化能力。参考文献：1 YIN H，LI Z Z，ZUO J K，et al.Wasserstein generative adversarial network and convolutional neural network（WG-CNN）for bearing fault diagnosisJ.Mathematical Problems in Engineering，2020（6）：1-16.2JANSSENS O，SLAVKOVIKJ V，VERVISCH B，et al.Convolutional neural network based fault detection for rotating machinery J.Journal of Sound and Vibration，2016，377：331-345.3 WEN L，LI X Y，GAO L，et al.A new convolutional neural network-based data-driven fault 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