一种基于孪生神经网络的航发轴承故障诊断方法

1.本发明属于轴承故障诊断相关技术领域，更具体地，涉及一种基于孪生神经网络的航发轴承故障诊断方法。


背景技术：

2.航空发动机是一种重要的旋转机械，是飞行器的动力来源，对飞行器的平稳运行起着至关重要的作用。由于航空发动机内部结构复杂，且通常工作在高转速、高负荷、高温等恶劣的运行环境下，因此故障频发，给飞行器带来重大的安全隐患。一旦航空发动机故障不能及时检出，可能引发严重的安全事故，产生巨大的经济损失。滚动轴承是航空发动机核心的旋转部件，同时也是出现故障频率最高的零部件之一。据统计，在飞机的机械故障中有60％以上的故障是由主轴轴承故障导致的。因此，对航发轴承的运行状态进行实时的监测以及准确的故障诊断是航空发动机维护中重要的一环。
3.目前，在轴承故障诊断领域，基于机器学习的故障诊断方法已经成为研究的主流，其主要包含两类：一类是人工提取轴承运行状态信号的某些时域、频域或是时频域的特征，然后经过神经网络等智能算法构造故障分类模型。这类方法提取的特征指标一般对于工况变化特别敏感，因而在实际应用中鲁棒性较差，同时特征的提取严重依赖于专业技术人员的经验，随意性较大；另一类方法是采用深度学习的模型，输入人为采集的原始信号或是经过变换后的信号图谱，基于深度学习模型强大的特征自学习能力，完成轴承故障的诊断。传统的深度学习模型一般需要大量轴承不同运行状态的样本来完成网络训练，以获取较强的故障诊断能力。然而在实际工业现场，故障并不是常态，获取并标定大量轴承不同故障状态的数据几乎不可能实现。因此，航发轴承的故障诊断急需一种能够在少量带标签样本训练下实现较强鲁棒性的模型。


技术实现要素：

4.针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种基于孪生神经网络的航发轴承故障诊断方法，其是一种适用于小样本量训练且具备良好鲁棒性的航发轴承故障诊断方法，该方法以轴承两个相同或者不同运行状态下的原始振动信号经s变换后的时频图为输入，通过孪生神经网络模型获得特征向量，然后比较两个特征向量的相似度，从而实现轴承故障的准确分类。与现有技术相比，该方法不需要人工设计提取的特征，由孪生神经网络将特征提取与故障分类融合完成，同时该方法可以实现少样本、多工况下航发轴承故障的准确诊断。
5.为实现上述目的，按照本发明的一个方面，提供了一种基于孪生神经网络的航发轴承诊断方法，所述方法包括以下步骤：
6.(1)采集航发轴承不同运行状态下的振动信号，并进行标记及预处理；
7.(2)遍历预处理后的训练数据，并将训练数据两两输入孪生神经网络模型以对该孪生神经网络模型进行训练；其中，所述孪生神经网络模型包括两个结构完全相同的子网
络，且两个子网络之间权重共享；单独的子网络由并行的两部分结构组成，分别称为第一部分及第二部分，其中第一部分依次包括一个卷积层、一个最大池化层、两个二层残差学习单元以及一个全局平均池化层；第二部分由两个长短期记忆模块构成；
8.(3)将预处理后的待诊断的轴承数据与轴承各类运行状态的代表样本一同输入训练好的孪生神经网络模型，以进行故障类型识别。
9.进一步地，卷积层与残差学习单元中的卷积核数均为n，步长为1；经过全局平均池化层后，子网络的第一部分输出一个n
×
1维的向量；第二部分输出一个k
×
1维的向量，第一部分与第二部分输出的向量进行拼接得到一个(n+k)
×
1维的特征向量。
10.进一步地，滑窗操作时在特征图四周补0，当m为奇数时，填补的长度设置为当m为偶数时，在特征图左端和上端填补长度设置为而在右端和下端填补长度设置为
11.进一步地，对于孪生神经网络模型得到的两个特征向量x
p
、xq，采用欧式距离来表征二者的相似性程度d：
12.d(x
p
,xq)＝‖x
p-xq‖2；
13.孪生神经网络模型的损失函数为j(w,y,x
p
,xq)：
[0014][0015]
其中，w代表孪生神经网络模型各部分结构中的权重等参数；y代表输入样本的类别因子。
[0016]
进一步地，步骤(1)中对振动信号进行预处理时，首先，对采集到的原始振动信号进行等长度截取；之后，对截取的信号进行s变换处理以得到时频矩阵；最后，采用双线性插值对得到的时频矩阵进行压缩处理。
[0017]
进一步地，原始信号长度为l，拟待分析信号段的长度为l，拟扩充的样本倍数为n，需要满足l≥nl，扩充后第i个样本的起始点位置ai满足下式：
[0018]ai
＝(i-1)l+1，i＝1,2,
…
,n。
[0019]
进一步地，对于待分析的信号h(t)，其s变换后的时频矩阵h(f,τ)按下式进行计算：
[0020][0021][0022]
其中，ω(t-τ,f)代表高斯窗函数；f代表频率，单位为hz；τ代表平移因子，单位为s；t代表时间，单位为s；j代表虚数单位，j2＝-1。
[0023]
进一步地，信号经s变换后得到的时频矩阵中时域信息分辨率δt和频域信息分辨率δf满足heisenberg不确定性原理，而时间窗长度a决定了δt和δf。
[0024]
总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，本发明提供的基
于孪生神经网络的航发轴承故障诊断方法主要具有以下有益效果：
[0025]
1.本发明兼具特征自提取与小样本训练的优势，在轴承多工况故障诊断中能够保持较高的故障识别率，具备较强的鲁棒性。同时，本发明的孪生神经网络包含卷积与长短期记忆的复合结构，分别从空间与时间的角度保留了原始信号的关键特征，保证了信息的完整性。
[0026]
2.本发明通过不同样本集的训练，该模型结构可以适用于其他对象的模式识别等场景，具有良好的通用性。
附图说明
[0027]
图1是本发明的孪生神经网络模型结构的示意图；
[0028]
图2是本发明中孪生神经网络模型子网络结构的示意图；
[0029]
图3是本发明中航发轴承故障诊断的流程示意图。
具体实施方式
[0030]
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
[0031]
请参阅图1、图2及图3，本发明提供的一种基于孪生神经网络的航发轴承故障诊断方法主要包括以下步骤：
[0032]
步骤一，采集航发轴承不同运行状态下的振动信号，并进行标记及预处理。
[0033]
信号的预处理过程分为三个部分。首先，为了获得一定数量的训练样本，对采集的轴承原始振动信号进行等长度截取。假定原始信号长度为l，拟待分析信号段的长度为l，拟扩充的样本倍数为n，为确保扩充后的信号没有重叠部分，需要满足l≥nl。此时，扩充后第i个样本的起始点位置ai满足下式：
[0034]ai
＝(i-1)l+1，i＝1,2,
…
,n
[0035]
其次，由于航发轴承的运行环境恶劣，其振动信号往往是非平稳的。工程上常采用时频分析的方法来处理非平稳信号。为了降低噪声的影响，采用s变换处理一维振动信号。对于待分析的信号h(t)，其s变换后的时频矩阵(即时频图)h(f,τ)按下式进行计算：
[0036][0037][0038]
其中，ω(t-τ,f)代表高斯窗函数；f代表频率，单位为hz；τ代表平移因子，单位为s；t代表时间，单位为s；j代表虚数单位，j2＝-1。此外，信号经s变换后得到的时频矩阵中时域信息分辨率δt和频域信息分辨率δf满足heisenberg不确定性原理，而时间窗长度a决定了δt和δf。
[0039]
最后，考虑模型计算的高效性以及原始信息的完整性，采用双线性插值对时频矩
阵进行压缩，得到尺寸为k
×
k(k《l)的输入图像。
[0040]
本实施方式中，为获取航发轴承不同运行状态的振动信号，搭建了相应的航发轴承试验平台。实验采用的是型号为d276126nq1u的双半内圈三点接触球轴承，采用4010合成航空润滑油润滑，润油温度保持在130℃左右。轴承运行状态模式设计为四种：正常、外圈缺陷、内圈缺陷、滚动体缺陷。考虑到轴承的工况主要由转速与载荷所表征，实验设计变频电机的转速范围为(12000～14000)r/min，选取典型径向载荷为2.5kn，轴向载荷范围为(1.0～2.0)kn，采集不同运行状态轴承在不同工况下的振动信号。
[0041]
对采集到的数据进行等长度截取，截取后的每个待分析信号的长度为2048。对一维振动信号进行s变换，得到时频矩阵。为了提高后续孪生神经网络模型的训练速度，采用双线性插值的方式对时频矩阵进行压缩，得到尺寸为128
×
128的特征图。选取一组工况下的数据用于训练网络，对该工况下轴承各类运行状态的数据均按照7：3的比例随机划分为训练集与验证集。
[0042]
步骤二，遍历预处理后的训练数据，并将训练数据两两输入孪生神经网络模型以对该孪生神经网络模型进行训练。
[0043]
孪生神经网络包括两个结构完全相同的子网络，且两个子网络之间权重共享。单独的子网络由并行的两部分结构组成。其中一部分依次包括一个卷积层、一个最大池化层、两个二层残差学习单元(resblock)以及一个全局平均池化层(gap)。卷积层与残差学习单元中的卷积核数均为n，步长为1。最大池化层中的池化窗口步长为2。卷积核与池化窗口的尺寸均为m
×
m。为了尽可能防止分析过程中丢失样本信息并保证样本所有信息都能够同等分析，滑窗操作时需要在特征图四周补0。当m为奇数时，填补的长度设置为当m为偶数时，在特征图左端和上端填补长度设置为而在右端和下端填补长度设置为经过全局平均池化层后，最终该部分输出一个n
×
1维的向量。子网络的另一部分由两个长短期记忆模块(lstm)构成，最终输出一个k
×
1维的向量。然后将两部分的向量进行拼接，得到一个(n+k)
×
1维的特征向量。
[0044]
对于孪生神经网络模型得到的两个特征向量x
p
、xq，采用欧式距离来表征二者的相似性程度d：
[0045]
d(x
p
,xq)＝‖x
p-xq‖2[0046]
孪生神经网络模型的损失函数定义为j(w,y,x
p
,xq)：
[0047][0048]
其中，w代表孪生神经网络各部分结构中的权重等参数；y代表输入样本的类别因子，若输入的两个样本为相同故障，则y＝1，否则y＝0；margin代表一个距离阈值，当d大于margin时，认为不同故障类别的两个样本之间的“距离”已经足够大。
[0049]
本实施方式中，搭建的孪生神经网络模型结构的示意图如图1所示。孪生神经模型的输入是任意两个128
×
128的特征图。对于孪生神经网络模型的子网络而言，两个并行的子结构分别从空间和时间的维度提取了输入信号的特征。子网络的结构示意图如图2所示。提取空间特征的子结构中，卷积层与残差学习单元的卷积核数均设计为64，步长为1。最大
池化层中的池化窗口步长为2。卷积核与池化窗口的尺寸均为3
×
3。为了尽可能防止分析过程中丢失样本信息并保证样本所有信息都能够同等分析，滑窗操作时需要在特征图四周补0。经过全局平均池化后，该部分输出一个64
×
1的向量；而在提取时间特征的子结构中，经过两个长短期记忆模块后，最终输出一个128
×
1的向量。将两部分的向量进行拼接，则得到该子网络192
×
1的特征向量。孪生神经网络模型的输出为两个特征向量的相似度，以欧式距离表征。在模型损失函数计算过程中，反映样本属于不同故障类别的距离阈值margin取值为2。模型训练迭代次数为1000，其余参数设置为默认。
[0050]
步骤三，将预处理后的待诊断的轴承数据与轴承各类运行状态的代表样本一同输入训练好的孪生神经网络模型，以进行故障类型识别。
[0051]
其中，轴承各类运行状态的代表样本数为1。待诊断样本的故障类型识别为与之“距离”最近的样本所代表的种类。
[0052]
本实施方式中，对于孪生神经网络模型的故障识别准确率，利用验证集数据进行检验；而对于模型的鲁棒性，则采用不同工况下的实验数据进行测试。基于孪生神经网络的航发轴承故障诊断流程如图3所示。首先，选取训练集中轴承不同运行状态的代表样本各1个。然后，将待诊断样本分别与轴承不同运行状态的代表样本一同输入训练好的孪生神经网络模型，可以得到待诊断样本与各个代表样本之间的相似度。最后，取与待诊断样本最为相似，即二者特征向量距离最近的样本所代表的轴承运行状态作为模型预测的诊断结果。经过实验验证，本发明所提出的航发轴承故障诊断模型具有良好的故障识别能力和较强的鲁棒性。
[0053]
本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。