基于卷积神经网络图像分类的轴承故障模式识别_张安安.pdf

 振动与冲击 第 39 卷第 4 期JOURNAL OF VIBRATION AND SHOCKVol． 39 No． 4 2020 收稿日期2018 －07 －31修改稿收到日期2018 －11 －28 第一作者 张安安 男， 硕士生， 1991 年生 通信作者 黄晋英 女， 博士， 教授， 1971 年生 基于卷积神经网络图像分类的轴承故障模式识别 张安安1，黄晋英1，冀树伟2，李东1 1． 中北大学机械工程学院， 太原 030051; 2． 中北大学大数据学院， 太原 030051 摘要针对传统的基于数据驱动的机械故障模式识别方法中需要人工构造算法提取特征以及人工构造特征提 取算法繁琐的问题， 结合卷积神经网络 CNN 在图像特征自动提取与图像分类识别中的广泛应用， 提出了一种基于 CNN 图像分类的轴承故障模式识别方法。首先， 利用集合经验模态分解 EEMD 方法对轴承振动信号进行自适应分解并用相 关系数对得到的本征模函数分量进行筛选。其次， 对筛选得到的本征模函数分量进行伪魏格纳 － 威利时频分析 PWVD 计算得到信号的时频分布图， 并对时频图进行预处理。最后， 将轴承 15 种不同工况预处理后的时频图利用 CNN 进行特 征提取与分类识别。将该方法与同类方法进行了对比， 分类正确率提高了 4． 26。 关键词集合经验模态分解 EEMD ; 伪魏格纳 －威利时频分析 PWVD ; 卷积神经网格 CNN ; 图像分类; 轴承; 模式识别 中图分类号TH133． 3文献标志码ADOI 10． 13465/j． cnki． jvs． 2020． 04． 021 Bearing fault pattern recognition based on image classification with CNN ZHANG An’ an1，HUANG Jinying1，JI Shuwei2，LI Dong1 1． School of Mechanical Engineering，North University of China，Taiyuan 030051，China; 2． School of Data Science and Technology，North University of China，Taiyuan 030051，China AbstractConventional machinery fault pattern recognition s based on data- driven need to construct algorithms manually to extract characteristics． Manually constructed feature extraction algorithms are complicated． In order to solve the problems ，a bearing fault pattern recognition based on image classification with CNN was proposed， with the consideration of the wide application of CNN in image feature automatic extraction and classification． Firstly， with the EEMD ，bearing vibration signals were decomposed and a finite number of intrinsic mode functions IMFwere selected according to the criterion of correlation coefficient． Secondly，with the PWVD ，time- frequency diagrams were obtained from selected IMFs and preprocessing was carried on time- frequency diagrams． Lastly，fifteen kinds of preprocessed bearing time- frequency diagrams served as import of CNN for feature extraction and classification． Comparison was made between this ology and another similar ，and the classification accuracy improved by 4． 26． Key wordsensemble empirical mode decomposition EEMD ;pseudo Wigner- Ville time- frequency distribution PWVD ;convolutional neural network CNN ;image classification;bearing;pattern recognition 轴承在旋转机械中得到了广泛的应用， 其能否正 常运行对机械设备有很大的影响; 所以， 对轴承进行故 障诊断意义重大。轴承的某个元件在出现局部故障 时， 在受载运行的过程中， 部件之间相互碰撞产生周期 性的冲击脉冲力， 使轴承振动信号呈现出非平稳性; 此 外， 由故障引起的冲击振动会激起轴承各元件的高频 固有振动， 导致振动信号产生调制现象; 从而不易从轴 承信号中提取到有用的故障信息。因此， 采用一种新 颖而有效的方法对轴承进行特征提取与模式识别已成 为一项迫切而有意义的工作［1 ］。 传统的基于数据驱动的机械故障模式识别方法需 要了解相关信号处理技术， 人工构造算法提取特征， 然 后将其输入分类器 常用 BP 神经网络和支持向量机 等 进行分类识别。在这个过程中， 输入到分类器中的 特征通常是从信号中提取并进行选择之后的特征， 从 而需要掌握相应的信号处理知识和诊断经验， 并且针 对某一特定问题提取和选择的特征可能并不适用于其 它问题 ［2 ］; 此外， 对于模式不明且多变、 多故障信息耦 合的机械大数据， 人为设计涵盖所有信息的故障特征 极其困难 ［3 ］。因此， 非常有必要由模型自适应地提取 特征而不是由人工提取和选择特征［4 －5 ］。 文献［ 6］ 将时频谱图、 图像分割和模糊模式识别等 ChaoXing 方法应用到柴油机故障诊断中; 文献［ 7］ 提出一种基于 高阶累积量图像特征的柴油机故障诊断方法; 文献［ 8］ 利用改进的变分模态分解、 伪魏格纳- 威利时频分析 PseudoWigner- VilleTime- FrequencyDistribution， PWVD 以及局部非负矩阵分解等方法对内燃机振动谱 图像进行识别诊断。这些方法虽然都是基于图像分类 的机械故障模式识别方法， 但是仍需要人工构造算法 从图像中提取特征然后利用分类器进行分类识别。这 样就需要考虑 3 个问题 ①提取何种有效表征不同类 别图像的特征， ②如何构造算法实现特征的提取， ③选 用何种分类器对特征进行分类识别; 这就使得图像模 式识别过程较为繁琐。图像分类识别的关键是提取能 够有效表征不同类别图像的特征。经过卷积变换以及 降 采 样 后，卷 积 神 经 网 络 Convolutional Neural Network，CNN 把图像映射到一个较低维的空间中， 并 自动地提取图像的稀疏特征; 同时由于权值共享， 使得 参数和神经元个数更少， 更加易于训练 ［9 ］。随着大数 据时代的到来， 强大的特征自学习能力、 与 GPU 的结合 以及计算机硬件的快速发展使得卷积神经网络在图像 处理方面体现出了越来越不可替代的优越性， 卷积神 经网络已成为了当前图像识别领域中的一个研究 热点。 针对传统的基于数据驱动的机械故障模式识别方 法中需要人工构造算法提取特征以及人工构造特征提 取算法繁琐的问题， 结合 CNN 在图像特征自动提取与 图像分类识别中的广泛应用， 提出了一种基于 CNN 图 像分类的轴承故障模式识别方法。利用 EEMD- PWVD 方法得到轴承 15 种不同工况的 1 800 个样本图像， 并 对其进行预处理后输入 CNN 进行特征提取与分类识 别， 平均分类正确率达到了 97． 96。 1理论基础 1． 1EEMD- PWVD 时频分析 由 Huang 等提出的经验模态分解 Empirical Mode Decomposition，EMD 方法是一种处理非线性、 非平稳 信号的时频分析方法， 它克服了传统时域分析方法中 存在的一些不足， 具有很好的自适应性， 并广泛应用于 故障诊断领域， 但其存在模态混叠的问题。针对这一 问题， Wu 等 ［10 ］提出了集合经验模态分解 Ensemble Empirical Mode Decomposition，EEMD 的方法， 其实质 是加入高斯白噪声的多次 EMD。EEMD 通过在原信号 x t 中加入白噪声， 利用白噪声频率均匀分布的统计 特性消除 x t 中的间歇现象， 从而达到抑制模态混叠 的目的。利用随机白噪声可以通过多次试验相抵消的 方法， 对多次分解得到的本征模函数 Intrinsic Mode Function，IMF 平均， 从而抑制或者消除分解结果中噪 声所产生的影响 ［11 ］。 对于信号 x t ， 其 EEMD 方法的具体步骤 ［12 ］ 步骤 1在信号 x t中加入高斯白噪声 ni t 。 xi t x t ni t 1 步骤 2对加入白噪声的信号 xi t进行经验模态分 解， 得到 n 个 IMF 分量 cij t 和余项 ri t 。 xi t∑ n j 1 cij t ri t 2 步骤3重复步骤1、 步骤2 N 次， 每次加入不同的白噪 声。 步骤4为抵消多次加入白噪声对 IMF 分量的影响， 对 分解得到的 IMF 分量进行平均运算， IMF 分量及余项 依次为 cj t 1 N∑ N i 1 cij t 3 r t 1 N∑ N i 1 ri t 4 式中 cj t 为对信号 x t 进行集合经验模态分解得到 的第 j 个 IMF 分量。 信号 x t 可表示为 x t∑ n j 1 cj t r t 5 Wigner- Ville 时频分布 Wigner- Ville Time- Frequen- cy Distribution，WVD 是一种非平稳信号分析工具， 与 其它时频分布相比， WVD 具有平移不变性、 真边缘性 以及弱支撑性等良好的性质。因双线性核函数的引 入， 使得多个分量在时频平面发生耦合而产生了交叉 项; 当信号中包含的分量成分越多时， 交叉项也越多。 若使用 WVD 直接对非线性、 非平稳的轴承振动信号进 行分析， 得到的时频分布图很难将信号描述清楚。 自 Wigner- Ville 分布提出以来， 对于如何提高谱图 的可读性， 消除交叉干扰项的影响， 许多学者作了大量 的研究。解决交叉干扰项的方法有多种， 其中最常用 的有以下两种 ①PWVD 加窗函数， 称为时延核函数平 滑处理; ②模糊度函数， 称为模糊度函数滤波。上述方 法虽能起到一定的作用， 但增加了计算量、 降低了分辨 率。利用 EEMD 把信号分解成多个本征模函数， 然后 对每个本征模函数进行 PWVD 计算， 将各个本征模函 数的 PWVD 计算结果累加， 最终可得到一个无交叉项、 分辨率也没有损失的信号时频分布图［13 ］。 1． 2卷积神经网络 在二十世纪八、 九十年代， 一些学者就发表了关于 卷积神经网络的相关研究工作， 然而那时的卷积神经 网络对大规模数据的识别效果不佳。直到 2012 年， Krizhevsky 等利用扩展了深度的卷积神经网络在 Ima- geNet 大规模视觉识别挑战赛中取得了当时最佳的分 类效果， 才引起了人们对 CNN 广泛的关注 ［14 ］。作为一 661振 动 与 冲 击2020 年第 39 卷 ChaoXing 种前馈神经网络， 卷积神经网络的实质是构造多个用 来提取输入数据特征的滤波器。通过这些滤波器对数 据进行卷积以及池化操作， 不断提取隐藏在数据中的 特征信息; 随着其网络结构的不断深入， 卷积神经网络 提取的特征也越来越抽象， 最终可得到输入数据旋转、 平移以及缩放不变的特征表示。CNN 的主要特点是权 重共享、 稀疏连接以及空间或时间上的降采样。稀疏 连接通过拓扑结构建立层与层之间非全连接空间关系 以减少训练参数的数量; 权值共享可以有效地避免算 法过拟合; 子采样通过数据本身包含的特征降低数据 的维度， 优化网络结构， 而且可以保证在一定程度上的 位移不变性 ［15 ］。 CNN 的卷积层通过卷积操作提取输入图像的不同 特征， 第 1 层卷积层提取低级特征如边缘、 线条和角 落， 更高层的卷积层提取更高级的特征。如式 6 所 示， 输入图像首先经过卷积运算然后再加上偏置项， 最 后通过激活函数得到其特征图。卷积层的数学模型可 表示为 xlj f∑ i∈Mj xl－1 i * klij blj 6 式中 Mj为输入特征图; l 为第 l 层网络; k 为卷积核; b 为网络偏置; xlj为 l 层输出; xl －1 i 为 l 层输入;f 为激 活函数。 子采样层 池化层 通过对上一层特征图的缩放映 射以降低数据维度， 提取的特征具有缩放不变性， 同时 也可以防止过拟合， 其神经元的计算方法可以表示为 xlj f βljdown xl－1 i blj 7 式中down 为子采样函数; β 为网络乘性偏置。 经过多个卷积层和池化层后， CNN 连接着一个或 一个以上的全连接层。全连接层中的每个神经元与其 前一层的所有神经元进行全连接， 全连接层能够整合 卷积层或者池化层中的具有类别区分性的特征信息。 全连接层神经元的激活函数一般选用 ReLU 函数， 以提 高卷积神经网络的性能。最后一个全连接层的值传递 到输出层， 可以采用 softmax 逻辑回归进行分类。 2时频图及其预处理 基于 EEMD- PWVD 轴承振动信号时频图的获得及 其预处理过程如下 以“4． 1” 节工况 5 的一个样本为 例 。 1 振动信号的采集。对“4． 1” 节轴承 15 种不同 工况的振动信号进行采集。 2 集合经验模态分解。将轴承 15 种不同工况的 振动信号利用 EEMD 方法分解为多个本征模函数分 量， 图 1 是轴承内圈故障集合经验模态分解得到的前 6 个 IMF 分量。 3 IMF 分量的选择。经验模态分解对不同信号 分解得到的本征模函数的个数是不同的， 而且也不是 每个 IMF 分量都有助于故障模式识别; 由于差值误差、 边界效应以及过分解等原因， 信号经验模态分解过程 中会产生噪声分量和虚假分量［16 ］。所以， 引入概率统 计中的相关系数， 信号与各个真实本征模函数分量的 相关性较大， 而信号与虚假分量和噪声分量的相关性 则较小。据此， 可以根据信号与 IMF 分量之间的相关 系数对各分量进行选择， 即认为与信号相关系数较大 的 IMF 是真实的本征模函数分量。 图 1集合经验模态分解的部分结果 Fig． 1 Partial results of EEMD ρi ∑ N k 1 xk－ x － c ik － c － i ∑ N k 1 xk－ x － 2∑ N k 1 cik－ c － i 槡 2 i 1， 2， ， n 8 式 8 为第 i 个本征模函数分量与分解前信号的相关 系数。其中 xk为信号的第 k 个数据点; x － 为信号的均 值; cik为第 i 个本征模函数分量的第 k 个数据点; c－ i为 第 i 个 IMF 分量的均值; N 为信号的数据点数; n 为 IMF 分量的个数。 4 时频图的获得。对筛选出的 IMF 分量进行 PWVD 时频分析并累加， 如 “ 1． 1” 节所述最终得到一个 无交叉项、 分辨率也没有损失的信号时频分布图。 5 图像的预处理。利用 imcrop ， 函数剪裁 掉时频图以外的区域， 然后对剪裁后的时频图利用 im- resize ，［ 128 128］ 函数对其进行缩放， 最终得到 128 128 的彩色图像， 如图 2 所示。 彩色图像中包含丰富的颜色信息， 相比于灰度图 像， 彩色图像在模式识别中具有更加丰富的特征信息， 尤其是在图像分类的应用中［17 ］。此外， 为了降低计算 量以及便于卷积神经网络的训练， 本文对时频图进行 了缩放。 761第 4 期张安安等基于卷积神经网络图像分类的轴承故障模式识别 ChaoXing 图 2时频图 Fig． 2 Time- frequency diagram 3卷积神经网络的设计 对于类别较多的大样本的图像的分类， 卷积神经 网 络 往 往 具 有 多 个 卷 积 层，如VGG［18 ］和 GoogLeNet［19 ］; 而对于类别较少的小样本 本文选取了 轴承 15 种工况的 1 800 个样本， 详见“4． 1” 节 的图像 的分类使用一个或二个卷积层就足够。CNN 深度越 深、 卷积核个数越多， 则网络能够表示的特征空间就越 大、 学习能力也越强; 同时网络的计算更复杂， 训练时 间更长， 并且极易出现过拟合现象。本文所采用的卷 积神经网络包括输入层、 一个卷积层 6 个 5 5 的卷积 核， 步长为 1 、 一个池化层 采用最大池化， 池化域大 小为 2 2， 步长为 2 、 全连接层和输出层。激活函数 选用 ReLU 函数， 其数学表达式如式 9 所示， 该激活 函数为不饱和函数， 不仅可以使网络神经元激活值具 有稀疏性， 而且能够减轻梯度消失的问题。 f x max 0， x 9 本文选取了轴承 15 种工况的 1 800 个样本， 工况 2 ～ 工况 15 仅有 100 个样本， 为了避免过拟合， 在网络 中使用了 Dropout 技术 ［20 ］。Dropout 是目前最常用的减 少数据过拟合的方法， 一般位于全连接层之后。把隐 层神经元的输出根据比例随机设为零， 使部分神经元 在正向传播训练过程中不起作用。然而 Dropout 不是 简单的置零操作， 在训练与测试过程中， 正向传播算法 是不同的 在训练过程中， 被置零的神经元在正向与反 向传播过程中均不起作用， 但它们的权值仍然保留; 运 用 “均值网络” 的思想， 在测试过程中， 虽然所有的神经 元 包括先前置零的 都参与正向传播， 然而神经元的 输出值却按 Dropout 的比例衰减了， 从而可以使整个网 络保持均衡 ［21 －22 ］。 4试验与结果 4． 1试验设置 本文利用凯斯西储大学轴承数据［23 ］来验证提出的 轴承故障模式识别方法的有效性， 试验装置如图 3 所 示。该试验装置主要由电动机、 扭矩传感器 ＆ 编码器 和测功机等组成。用电火花加工的方式对轴承进行不 同程度的损伤， 选择采样频率为 12 kHz、 电机转速为 1 750 r/min时的驱动端轴承 14 种不同工况的故障数 据外加正常工况的振动数据作为本文的试验数据。所 选的每个样本的长度为 1 024， 轴承 15 种工况的说明 以及样本的数量见表 1。样本数量的选择基于以下两 个原因 ①原数据长度的限制; ②考虑到不平衡数据集 的思想， 即轴承在正常工况下运行的时间大于在故障 工况下运行的时间。 图 3试验装置 Fig． 3 The test- bed 表 1轴承的 15 种工况 Tab． 1 Fifteen working conditions of bearing 工况 序号 工况说明 损伤程度/ mm 训练 测试 样本数 1正常280 120 2内圈故障0． 177 870 30 3内圈故障0． 355 670 30 4内圈故障0． 533 470 30 5内圈故障0． 711 270 30 6外圈故障 3 点钟0． 177 870 30 7外圈故障 6 点钟0． 177 870 30 8外圈故障 12 点钟0． 177 870 30 9外圈故障 6 点钟0． 355 670 30 10外圈故障 3 点钟0． 533 470 30 11外圈故障 12 点钟0． 533 470 30 12滚动体故障0． 177 870 30 13滚动体故障0． 355 670 30 14滚动体故障0． 533 470 30 15滚动体故障0． 711 270 30 4． 2试验结果 同一工况的不同样本信号集合经验模态分解所得 到的 IMF 分量与分解前信号的相关系数略有不同， 本 文所采用的 IMF 分量个数的选取原则为 每个工况选 取相同数量的 IMF 分量且每个 IMF 分量与分解前信号 的相关系数不低于 0． 14。 程序运行平台的配置如下 Windows7 64 位操作系 统、 Intel Core i5- 2320 CPU 3． 00 GHz、 内存 4 GB， 程 序运行环境为 Matlab 2018a。在 MiniBatchSize 为 126、 MaxEpochs 为 30、 学习率为 0． 000 1、 Dropout 为 0． 1 的 情况下， 测试样本 10 次的平均分类正确率达到了 861振 动 与 冲 击2020 年第 39 卷 ChaoXing 97． 96， 平均训练耗时217 s。本文未设验证样本且采 用交叉熵损失函数［24 ］， 某次训练的 Accuracy 正确率 和 Loss 损失 曲线如图 4 所示， 该次测试样本的分类 结果如图 5 所示。 分类结果图 5 中的矩阵称为 confusion matrix［25 ］ 混淆矩阵 ; 其中， 横轴表示实际工况， 纵轴表示预测 工况。最右下角方框中的百分比分别代表所有测试样 本分类的正确率和错误率， 最后一行方框 除去最右下 角方框 中的百分比分别代表每种工况测试样本分类 的正确率和错误率。以第 5 列为例， 在工况 5 的 30 个 测试样本中有 25 个样本正确预测为工况 5， 有 3 个样 本错误预测为工况 7， 分别有一个样本错误预测为工况 3 和 10， 第 5 行第 5 列的 4． 6 代表的是 25 除以测试 样本总数 540。以这种形式呈现的分类结果与以图 7 阶梯图的形式呈现的分类结果相比， 这种形式的分类 结果可以从图中以百分比的形式直接而清楚地读出总 的分类正确率以及每种工况的分类正确率。 图 4训练结果曲线 Fig． 4 Curves of training results 图 5测试样本分类结果 Fig． 5 Classification results of testing samples 4． 3卷积层数量对分类结果的影响 卷积层是卷积神经网络的核心组成部分， 其特征 提取的质量将影响最终的分类正确率; 下面将在本节 与 “ 4． 4” 节重点讨论卷积神经网络的卷积层数量与卷 积核数量对网络性能的影响。根据文献［ 26］ 中提到的 传统的卷积神经网络结构， 在 “ 3” 节设计的卷积神经网 络的基础上再增加一个卷积层和一个池化层 采用卷 积层和池化层交替连接的方式 ; 第一个卷积层设置 6 个卷积核， 第二个卷积层设置 16 个卷积核， 将 MaxEp- ochs 设置为 40， 其余参数皆不变。利用新的卷积神经 网络对轴承 15 种工况的时频图进行分类识别， 平均分 类正确率为 97． 59， 平均训练时间为 401 s。与 “ 3” 节 设计的卷积神经网络的分类结果相比， 平均分类正确 率并没有发生明显的变化， 但平均训练时间却延长了 184 s。所以， 对于本文对轴承 15 种工况的时频图的分 类， 使用 “ 3” 节设计的具有一个卷积层的卷积神经网络 就可以在分类正确率与网络训练时间方面取得较好的 效果。 4． 4卷积核数量对分类结果的影响 在 “ 3” 节设计的卷积神经网络的基础上分别将卷 积核个数设置为 4、 8、 10、 12 和 14， 其余参数皆不变; 各 个数量的卷积核对应的平均分类正确率以及平均训练 时间如表 2 所示。 表 2卷积核数量的影响 Tab． 2 The effect of the number of convolution kernels 卷积核个数平均正确率/平均训练时间/s 497． 48160 697． 96217 897． 86270 1097． 89324 1297． 63373 1497． 35429 从表 2 中可以看出， 在其它参数一定的情况下， 卷 积神经网络的平均分类正确率并没有随卷积核数量的 增加而发生明显的变化。所以， 对于模式识别问题并 不是特征越多， 分类正确率越高; 特征过多可能会造成 特征信息的冗余， 从而使得分类正确率有所下降。 4． 5与同类方法的对比 文献［ 27］提出了一种基于短时傅里叶变换与 CNN 的电机故障诊断方法， 该方法通过短时傅里叶变 换将电机振动信号转变为时频图， 并对其预处理后作 为卷积神经网络的输入， 以实现对电机的故障诊断。 将“4． 1” 节轴承 15 种不同工况的振动信号进行短时 傅里叶变换得到信号的时频图， 并按照本文中采用的 预处理方法进行预处理， 最终得到 128 128 的彩色 961第 4 期张安安等基于卷积神经网络图像分类的轴承故障模式识别 ChaoXing 图像。“4． 1” 节工况 5 的一个样本的时频图如图 6 所 示。用“3”节设计的 CNN 对其进行分类识别， 平均 分类正确率为 93． 70 ， 某次测试样本的分类结果如 图 7 所示。 图 6时频图 Fig． 6 Time- frequency diagram 图 7 测试样本分类结果 Fig． 7 Classification results of testing samples 5结论 针对传统的基于数据驱动的机械故障模式识别方 法中需要人工构造算法提取特征以及人工构造特征提 取算法繁琐的问题， 结合 CNN 在图像特征自动提取与 图像分类识别中的广泛应用， 提出了一种基于 CNN 图 像分类的轴承故障模式识别方法。利用凯斯西储大学 的轴承数据进行了试验， 该方法比同类方法分类正确 率提高了 4． 26， 验证了该方法的有效性; 同时对卷积 层数量以及卷积核数量对卷积神经网络分类结果的影 响进行了讨论。 1 在机械故障诊断领域， 对 10 种以上工况进行 故障模式识别的文献较少见到， 而本文所采用的方法 能够对轴承的 15 种工况进行有效地分类识别， 这也从 侧面验证了该方法的有效性。 2 传统的基于数据驱动的机械故障模式识别方 法需要人工构造算法提取特征， 这样就需要考虑 3 个 问题 ①提取何种有效表征不同工况的特征; ②如何构 造算法实现特征的提取; ③选用何种分类器对特征进 行分类识别。本文所采用的方法能够自适应地从图像 中提取特征， 然后对其进行分类识别， 从而使得该方法 变得更加简单与智能。 3 “ 4． 3” 节与“4． 4” 节的对比结果表明 对于本 文对轴承 15 种工况的时频图的分类， 使用具有一个卷 积层 6 个卷积核 的卷积神经网络就可以在分类正确 率与网络训练时间方面取得较好的效果。这对于对小 样本、 类别较少的图像分类时卷积神经网络的设计具 有一定的指导意义。 4 将轴承振动信号转变为图像， 利用 CNN 对图 像进行分类识别以实现轴承故障诊断， 结果表明 该方 法能以 97． 96的正确率对轴承的 15 种不同工况进行 有效地分类识别。与传统方法相比， 这种基于 CNN 图 像特征自动提取与分类识别的机械故障模式识别方法 在文献中较少见到， 这为机械故障模式识别提供了一 种新的参考和借鉴。 5 一般情况下， 训练样本越充足， CNN 模型中的 权值训练越充分， 模型的特征提取能力越强， 分类正确 率也越高。受到原轴承数据长度的限制， 轴承 15 种工 况的样本数量较少， 特别是工况2 ～ 工况15 仅取了100 个样本。相信在样本数量适当增加的情况下， 本文所 采用方法的分类正确率还会有所提高。 参 考 文 献 ［1］ YAN X A，JIA M P． A novel optimized SVM classification algorithm with multi- domain feature and its application to fault diagnosis of rolling bearing ［J］ ．Neurocomputing，2018， 313 47 －64． ［2］ LEI Y G，JIA F，LIN J，et al． An intelligent fault diagnosis usingunsupervisedfeaturelearningtowards mechanical big data ［J］ ． IEEE Transactions on Industrial Electronics， 2016， 63 5 3137 －3147． ［3］ 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，2018， 54 5 94 －104． LEI Yaguo， JIA Feng， KONG Detong，et al． Opportunities and challenges of machinery intelligent fault diagnosis in big data era ［J］ ．Journal of Mechanical Engineering，2018， 54 5 94 －104． ［4］ JIA F，LEI Y G，LIN J，et al． Deep neural networksa promising tool for fault characteristic mining and intelligent diagnosis of rotating machinery with massive data ［J］ ． Mechanical Systems and Signal Processing，2016， 72/73 303 －315． ［5］ JING L Y，ZHAO M，LI P，et al． A convolutional neural network based feature learning and fault diagnosis for the condition monitoring of gearbox ［J］ ．Measurement， 2017， 111 1 －10． ［6］ 蔡艳平， 李艾华， 王涛， 等． 基于时频谱图与图像分割的柴 油机故障诊断［ J］ ． 内燃机学报， 2011， 29 2 181 －186． CAI Yanping， LI Aihua， WANG Tao， et al． IC diesel engine fault diagnosis based on time- frequency spectrum image and image segmentation［ J］ ． Transactions of CSICE， 2011， 29 2 181 －186． ［7］ 沈虹， 赵红东， 梅检民， 等． 基于高阶累积量图像特征的柴 油机故障诊断研究［J］ ． 振动与冲击， 2015， 34 11 071振 动 与 冲 击2020 年第 39 卷 ChaoXing 133 －138． SHEN Hong，ZHAO Hongdong，MEI Jianmin，et al． Diesel engine fault diagnosis based on high- order cumulant image features［ J］ ． Journal of Vibration and Shock， 2015 ， 34 11 133 －138． ［8］ 牟伟杰， 石 林 锁，蔡 艳 平， 等．基 于 KVMD- PWVD 与 LNMF 的内燃机振动谱图像识别诊断方法［ J］ ． 振动与冲 击， 2017， 36 2 45 －51． MU Weijie， SHI Linsuo， CAI Yanping， et al． IC engine fault diagnosis based on KVMD- PWVD and LNMF ［J］ ． Journal of Vibration and Shock， 2017， 36 2 45 －51． ［9］ 汤鹏杰，王瀚漓，左凌轩． 并行交叉的深度卷积神经网络 模型［ J］ ． 中国图象图形学报， 2016， 21 3 339 －347． TANG Pengjie， WANG Hanli， ZUO Lingxuan． Parallel cross deep convolution neural networks model ［J］ ．Journal of Image and Graphics， 2016， 21 3 339 －347． ［ 10］ WUZH，HUANGNE．Ensembleempiricalmode decompositiona noise assisted data analysis ［J］ ． Advances in Adaptive Data Analysis， 2009， 1 1 1 －41． ［ 11］ 胡爱军，马万里，唐贵基． 基于集成经验模态分解和峭度 准则的滚动轴承故障特征提取方法［ J］ ． 中国电机工程学 报， 2012， 32 11 106 －111． HU Aijun， MA Wanli， TANG Guiji．Rolling bearing fault feature extraction based on ensemble empirical mode decomposition and kurtosis criterion［J］ ． Proceedings of the CSEE， 2012， 32 11 106 －111． ［ 12］ 刘永强，李翠省，廖英英． 基于 EEMD 和自相关函数峰态 系数的轴承故障诊断方法［ J］ ． 振动与冲击， 2017， 36 2 111 －116． LIU Yongqiang， LI Cuixing， LIAO Yingying． Fault diagnosi