基于深度学习特征提取和WOA-SVM状态识别的轴承故障诊断

：术，提出了一种基于深度学习特征提取和WOA-SVM状态识别相结合的故障诊断模型。先通过深度学习自适应提取故障 频谱特征，并将其与数理统计方法提取的时域特征相融合，再通过WOA-SVM对融合后的联合特征进行故障诊断。该模

型在对滚动轴承试验台的故障诊断中实现了不同工况下多种故障类型的可靠识别，并且在一定程度上提高了故障分类的 准确性。为了验证WOA-SVM在深度学习提取特征的轴承故障识别中的可行性和有效性，对比了粒子群支持向量机和遗

传支持向量机，结果表明WOA-SVM具有较高的收敛精度和收敛速度&关键词：鲸鱼优化算法(WOA)；支持向量机\"SVM);轴承故障;深度学习中图分类号：TH165 + . 3

文献标志码：A D0I：10.13465/j. cnki.jvs.2019. 10.005Bearing fault diagnosis based on the deep learning feature extraction

and WOA SVM statu recognitionZHAO Chunhua，2， HU Hengxing2， CHEN Baojia1，2， ZHANG Y,na2， 0l\"O Jiawe,2(1. Hubei Key Laboratory of Hydroelectric Mechanical Equipment Design and Maintenance,Th aee Go ages Un ove as oiy Y ochang 443002% Chona； 2. Co ege o oMechan ocs and Powea ThaeeGoagesUnoveasoiy Y ochang 443002% Chona)Abstrach: For the fault diagnosis ot roning bexrings, a fault diagnosis model based on the deep lexming featureextraction and WOA-SVM state mcogiii/ii was proposed. The fault frequence domain feature was extracted by the depth

leoming adaptive method， and then it was fused with the 61110 domain feature extracted by the mathematical s///s

method. The fused joint features were used in diagnosis through the processing of WOA-SVM. By the model, it has

realized the reliable identification of various fault typos of rolling bearings under diffemni working conditions on a test bench and improvos the accumcy of fault 005X(30(0 to a certain extent. In order to veXm the —0—0X0 andefectWeness of bearing fault identification based on WOA-SVM， the diagnosis results were compared with those by the

PSOaSVM and GAaSVM.ThLasueisshowihaiWOAaSVM hashoghLaconvLagLncLaccuaacyand convLagLncLspLLd.Key words: whale optimization algorithm( WOA) ； support vector machine( SVM) ； bearing failum; deep kaming滚动轴承作为旋转机械的重要组成部分,在现代工 业生产中占据着重要地位。对滚动轴承进行实时准确的

包括频域统计分析、倒频谱分析、小波变换和经验模式分 解等［1_2］;而状态分类可由K-近邻算法、SVM( Support

状态监测和故障诊断，不仅能够保证旋转机械的性能和

Vector Machine)、朴素贝叶斯等［3_6］机器学习算法来实

稳定性，而且还能延长机械的使用寿命。传统故障诊断 可归纳为特征提取和状态分类两个步骤。传统特征提取

现，这些机器学习方法大多数都是监督学习，需要大量的 数据标签，而在实际监测环境中获得的数据大部分是无 标签数据，这就给轴承的故障诊断带来了复杂性,同时传

方法需要依赖大量信号处理技术和人为主观判断，其中统机器学习模型分类面临维数灾难、过拟合等问题，其浅

基金项目：湖北省自然科学基金(2015CFB445);湖北省重点实验室开

放基金(2018KJX10；2018KJX03);宜昌市自然基础科学研究与应用 项目(A15 -302 -A02);赛尔网络下一代互联网技术创新项目(NG

&220150801)层模型难以表征信号样本与健康状况之间复杂的映射关

系,且缺少必要的泛化能力［7'8］O近年来，由于神经网络可以通过隐含层自适应提 取到数据的高维特征，所以已经广泛应用到机械故障

收稿日期：2018 -07 -12 修改稿收到日期：2018 -09 -06第一作者赵春华 女，教授，博士生导师,1971年生诊断领域。同时,2006年Hinton等⑼通过逐层贪婪训 练法解决了深度神经网络难训练、易陷入局部最优解通信作者胡恒星男,硕士生,1994年生

32振动与冲击2019年第38卷的问题，

了较高的

学习得到迅速的发展&李巍华等(10)如图2所示&编码网络将以一定概率将输入层节点的

利 信念网络 振动原始信号进行 ，取

故障

为0，从

行 ； 计出

到 网络再根

的样 ，然 样本率，避免了特征提取与到 干扰的数据中估DAE从含的复杂性，增强了 程的智能性。朱煜奇等[⑴通 栈式降噪自 网络 的挖掘高 层的干扰样本的原始形式，从

样本中学习到 鲁棒性的特征，降 DAE对微小[故障特征,验了 故障的& 江涛等(12)利变 的 采集和堆叠稀疏自

网络

随机扰动的敏感性& DAE的原理与人的感知机

似，比如 眼看物体时，如果物体某一小 遮住-故障信号进行自 特征提取及了， 然 出来； ，多态信息

诊断，实现了智能、准确的 神经网络可以摆脱对大

&这些 督式的体时(比如 音，图像等)，了其中某些模态的信息 影响不大(⑷&因此降噪自

签的依赖，同时降低特征效减少机械提取的复杂性，提高了

准确率。述 ，

提出一种深度学习自适应提取故障

特 计特

合,并通过WOA-SVM( Whalc OpUnization Algo/thm-SVM)进行状态识别

的 & 于:①通过建立

网络 ，利用逐层贪婪 的

实现

单特征到高杂特征的

挖掘过程,摆脱了人为提取样本特征的杂过程，实现了

故障诊断的智

；② 学习提取故障 特征与人工提 特 合，提高了故障诊断的准确率和可靠性;③通过实验

析对比GA-SVM和PSO-SVM

，结果表，WOA-SVM

高的状态

率以及 的计算&1基于深度学习的特征提取Hinton等提出的深度学习理论用于构建深度神经

网络\"Deep Neural Network，DNN)，可以通过组合低层

特 抽象的高层特

示，从发现 的布式特

，与浅层神经网络

， 神经网络的

& 传 采集到的机械故障信号，

提出基于堆叠降噪自实现对故障信号的自 提取&

通 督式贪婪训练

到逐层初始化的目的，以 神经网络难以训练的 ，再利 督式BP算 行微调，使DNN 特征学习

&1.1基本自编码网络基本自 层的 督神经网络，分为码网络与 网络两个 ，如图1所示。自的 层 出层 ， 自

的 学习一个相等

，即网络的

重 的输出相等，故为了

的一种特

示，即实现非线性特征降维，这种相等 的表示

测试样训练样 差较大， 符合同一分布时，效果不，降自 这方面的 (13)&1.2 自 码降噪自编码器(Denoising Autoencodcr，DAE )结构工况变化与 等随机因素对提取的状况信息的影响，使特 的 鲁棒性(15)&图1基本自编码网络Fig. 1 Basic aute-encodee networkym【go恋oQoooo。］ (oSbob〕图2降噪自动编码器原理图Fig. 2 Schematic diagram of denoising aute-encodee假设降噪自编码网络的输入层为-Y1，…，…, ，式中上标表示第6个样本，总共有M个训练样

本& 出层为-F1，…，F,…，F.&网络

的损失为5( Y, F) = X[ M\" ||y6-f6||2

(1)6二 1网络阶段， 信号为前一个自 的层的 ( 第一层网络 的 层为原始 信号& 学 式为y6 =fe(Y6) = d( !Y6 + b)

(2)式中:Y6为Y6添加噪声后的输入信号;Df为编码网络的

响

；！为 网络的 集合，且! = - !, b｝；!, b a 为 网络的

偏置参数&网络阶段，将重 出没

的原始第10期赵春华等：基于深度学习特征提取和WOA-SVM状态识别的轴承故障诊断33

信号，学表达式为不能确保堆

( 3)为体 &为了确保堆叠后整训练，极小值的问f = g!( r6) = Dg( wy6 + d)

为

网络的 体，此 带 签的样 ，采 BP算法

式中:R6为编码层输出值；gg为解码网络的响应函数;！

行监督式训练，实现微调。对每一层

集合，且！ = - w!,d\\ ；wy d

可以避免传 容易

网络的

偏置参数。述过程可知，降 自

属于非监督学习,签，依靠小

出层与

层信号间的重 差，得到 层的降维特征。为了防止 合增强特征的聚类能力，降 自 的损失

中

稀疏性惩罚项，

到稀疏降噪自

， 失 学；式为1 ML( y6, f6) = M\" *y6+f6 *2 +6 = 1g S + 12\"- =\"\" 1 )= 1(W))2

(4)式中:入为惩罚因子，

网络的稀疏程度&稀疏自 网络有着天然的

性质，能够充分发挥

的信息，去掉冗余的 信息，最大利 ， 高层网络层

原始

特征，并 很强的判别能力。1.3

自编码器

与微调降噪自编码器的浅层网络结构函数表达能力有 限。为了增强网络的 ，网络多个 ， 堆 降 自 DAE(依次堆 Siacked De

noising Autoencodcr，SDAE ) (16)，如图 3 所示。由于 DAE各层满足归一

，因此 一个DAE的编码层作为下一个DAE的 ，以此

，通过逐层贪婪训练得到自

督提取的特征，

逐层

并预训练

堆叠、微调■ 胡i、 ^[opi ，炉]、•川 0 0 &I loo goo:^[OQOlI

fe\\图3堆叠降噪自编码器预训练与微调示意图Fig. 3 Pre-training and fine-tuning ofthe stacked denoising aute-encodes题(17) &

于传统的神经网络随机初始 重，深度学习网络的初始

通 督学习得到，

近于 &2 WOA-SVM 原理2.1 WOA算法介绍Mirjalilj等(18)于2016年提出了鲸鱼优化算法

(WOA),该算

鲸鱼的“螺旋气泡网”策、收 ‘｛、螺旋式 随机捕猎机 断逼近 的程进行数学

， 调节 、 收敛性强、收敛

等特点& WOA数学

式围捕食、泡泡网攻击

随机搜索捕食3个阶段。2. 1. 1

式包围捕座头鲸

，能够识别它们的位置并将其包围。具体学 为)= CX+ -X( J\\ (5)*(t + 1) =X+ (J -AgD

(6)式中M为当前迭代次数;X+为

的猎物

量;X为鲸鱼位置向量;A和C为系数向量，其定义为A = 2 agr - a

(7)C=2g+

(8)式中:a为收敛因子，随迭代次数增加从2线性减小到

0， 式为a =2 -2JM,其中M为最大迭代次数；r为

［0,1 ］之的随机向量。2. 1. 2泡泡网攻击猎物为了建立鲸鱼的泡泡网攻击行为的数学模型，设

计了两种

来 这种行为，数学 如下：(1)收缩包围圈机制(Shrinking Encircling Mecho nism,SEM),实现该行为

减少式(8)中的a，需要注意的是A随着a的减小而缩小。(2 )螺旋式位置更新(Spiral Updating Position, SUP)，座头鲸以螺旋运动方式不断接近猎物，其螺旋运

动的数学 为X(t + 1) =Qgeblg cas(2') + X+ (J

(9)式中:D、|X+ (J -X( J |为第,条鲸鱼 的距;l用于

螺旋形状的 ;1为［-1,1 ］的随机数&注 ， 鲸鱼 着螺旋 状 动 ， 收

包围圈，为了 这种 行为，Mirjalilj等收 围圈机

螺旋

概率均为50%。数学为34振动与冲击2019年第38卷*(J1) =|*\"

D］eblgcxt') +** (t) % ifp$0.5

J心<°: (10){best C 二 c ( 2), best F = fitness( i)，

11 九tness(i) _ best 卞 < eps (仔)且 c( i) < best C式中:卩为［0,1］的随机数。2. 1.3随机搜索捕式中:best C为当前鲸群最佳惩罚因子c；best F为当前

鲸群最佳

个体位置捕食猎物。鲸鱼根；c(i和fitness ( i 为第i个鲸鱼的的阀， 小座头鲸可以随机

据相互之间的

惩罚因子c与 ；狩二0. 1为许降

;这样就可以

行随机搜索，具体 程为Q= l&g*/nd-*l

到较高的

( 11 )的惩罚因子c&*( J1) =*/nd -!gD (12)式中:*/nd为从 群体中随机选择的个体位置向量&2・2 WOA-SVM参数优化3基于深度学习特征提取和WOA-SVM状态

识别的WOA-SVM

程为:首先，在搜索空间中随机产生N个鲸鱼个体

始种群;接着

程中，群体根

鲸鱼个体或随机一个鲸鱼个体各自的 ；然，根 随机产生的数〃决定鲸鱼 个体进行螺旋

围运动； ，循环迭 至WOA算法满足终止条件。流程图如图4所示。通过WOA对

SVM进行

，可以免传 工

的过程，结合WOA算法的调节 、

单、收敛等特点，实现对SVM的惩罚因子h

g的速寻优，来提高WOA-SVM状态识别的正确率。试验

中，以交叉验

支

机的平均

准确率作为

，评价鲸群中每个个体的

，适应高的

，试图 到搜索

内的最佳适应度所对应的c和g& ，针对惩罚因子c过大会导合现象的发生，也会

的

降低，对WOA-SVM作出改进图4 WOA-SVM算法流程图Fog.4 WOA-SVM aegoeothm teowahaet3.1模型基于

学习特征提取和WOA-SVM状态识别分以实现

故障诊断，如图5所示。振动信号一般作为

故障的 象，可以 ，以 ，试验 ， 信号 合作为 &

于传统机器学习，堆稀疏降噪自 网络可以 高维特征，最大

了样本信息，通 多个稀疏降噪自 ，可以 效的提取到 样 的高 特 ， 高 特

WOA-SVM实现

的故障诊断。

，建以

振动信号频为 ， 堆 稀疏降 自动 提 高 特 ，以WOA-SVM作为故障

，可以实现基于学习特征提 WOA-SVM状态

的 故障诊断。图5基于深度学习特征提取和

WOA-SVM状态识别分类模型Fig. 5 Classification model based on deep learning feature extraction and WOA-SVM state /cogniUon3.2试验与验证为了验

学习神经网路在故障特征提取中的效果，在自制滚动 验 行故障 验，试

验 如图6所示， 验 以 动 多种故障，如纹、腐蚀、剥落等。第10期赵春华等：基于深度学习特征提取和WOA-SVM状态识别的轴承故障诊断表2 WOA参数设置和待优化参数范围Tab. 2 WOA parameter setting and

35

range of parameters to be ophmizee大迭次100

鲸群20寻优参数惩罚因 cg范围0-1000-100中的有效故障特征，试验中人工提取了 14个常用的时

图6滚动轴承系统试验台Fig. 6 Rolling bearing system Wst bench利用该试验 了滚动轴承的10种健康状况,如表1所示。试验分3种不同转速(500 r/min, 800 r/min

和1 200 r/min)与两种不同载荷(无载荷与加载)下进

行。试验中，采样频率20 480 Hz,采样 续16 s,

根据最彳转速500 r/min,轴承转动一圈，传 采集2 457个 , 样 长度为2 400作为一个样本&

综上,队原始振动信号随机不重叠可以采集大约7 440

个样本，每一种故障状态的样本个数均为744, 种

故障状态在单一工 124个样本, 到算法优, 随机 3 720 个样 集, 中 3 300

个样本作为训练集,剩余的420个样本作为测试集。表1滚动轴承试验的10种健康状况Tab. 1 10 health conditions of the rolling bearing experiment故障训练样测样工状态签内圈裂纹3304261纹3304262内圈腐蚀3304263动体腐蚀3304264剥落3304265内圈剥落3304266动体剥落3304267动体裂纹3304268架裂纹3304269正常33042610采集到的样本经

傅里叶变换为频谱序列并归一化,以1 200维的

作为

堆叠降自 网络。本文中DNN 为5层,网络结构

为1 200 - 450 - 150 - 50 - 10,神经 活函数为 sigmoid函数，输入样本去噪率为0. 5 ,

层神经元个样本长

，输出层 签

。预训练微调阶段，

迭代次 为50& 经微调后到的降 WOA-SVM中进行 。其中:采用径向基

5折交叉验证,并以交叉验证意支 机 确率作为 & WOA算

范围如表2所示。3.3结果分为了验证深度学习神经网络能够自适应提取频谱计特征(19) WOA-SVM,与 学习神经网络自

提取的故障频谱特

& I交叉验 平均

确率和测试集正确率的结果如表3所示,得到的 曲线如图7、图8所示。表3寻优参数最优值及分类正确率Tab. 3 The ophmat value and classiOcahon accuracy of the ophmizee parameters均 测试集分类惩罚因子c 核参数g 正确率/% 正确率/%人工+WOA-SVM12.487 89.663 389.121 2 75.428 6DNNjWOA-SVM0.243 30.013 3

99.654 7

93.857 1工鏗词®

图7 WOA-SVM对人工提取的时域统计特征分类的适应度曲线Fig. 7 Fitness cumes of time domain statisticci

feature classification based on WOA-SVM工®最佳适应度词平均适应度 ®

图8 WOA-SVM对深度神经网络自适应提取

特征的 曲线Fig. 8 Fitness cumes of the classification of frequency domain

feature which is selected by the DNN based on WOA-SVM3可知,深度学习神经网络自 提取特征,其测试集在WOA-SVM上分类正确率为93. 857 1% &36振动与冲击2019年第38卷说明深度学习神经网络 效的提取故障特征&但特征WOA-SVM 的诊断 确率的 行性 效性，工 提取的 状态特征，其测集在WOA-SVM文中人工提取的故障 特征与 学习提取故障频WOA-SVM ［器确率 75.428 6 %, 原因，

特 合成的联合特

性不强，惩罚因子c过大， 训练存

降。合现中，并与SDAE和深度置信网络(Deep Belief Network， DBN)诊断能力作比较,试验重

象，测集

提取特征的

的。对样 行

确率

行10次以减少随性对诊断效果的影响进行深入机扰动，对比结果如图11所示。可以看出，提出方法

并投影到贡献率 的特征的平均诊断准确率为96. 64%要高于直接用SDAE诊

断的平均诊断准确率90. 89%和DBN的平均诊断准确

中，可以直观的了解特

样本的表达&如图9、图10 示。可知工

样本特征的提取，其中 样 实现一定程度的聚集，但故障 的样本重 多。 之 学习神经网络自 提取的故障 特征，能够明显 :故障模式下的样本，

效果 &+mH IO内圈裂纹亲*外圈裂纹0.5。

・内圈腐蚀X滚动体腐蚀外圈剥落 径△0内圈剥落 △滚动体剥落押V滚动体裂纹 ☆保持架裂纹正常HI 0* -0.512第二主成分分量01第一主成分分量图9人工方法提取的时域统计特征的主成分散点图Fog.9 Maon saatepoontsdoageam otthLtomLdomaon

statostoaaetatuesLeteaatd bythLaetotoaoaemLthod1.0「+O内圈裂纹*外圈裂纹 0.5 -•内圈腐蚀 x滚动体腐蚀外圈剥落 内圈剥落 0押0 -△滚动体剥落 111 -0.5，▽滚动体裂纹立保持架裂纹 正常 2第二主成分分量0-1 -2 第一主成分分量图10深度神经网络自适应提取的

特征的

图Fig. 10 Main scatter points diagram of frequence

domain feature extrccted by the DNN以上结果 ， 学习神经网络 效提取性强的故障特征，摆脱了人工提

特 程的复杂性，实现了诊断过程的智

，并一定程 .提高了故障

的正确率& 工提取特征从高维特

投影的过程中损失了大 的特信息，

些相似状态

性差，影响诊断果O4方法对比为了验证增加人工提取故障时域特征能够提高率81.71%， 计特 ，能提高［器为了验证WOA-SVM具有更快的收敛速度，和更

高的准确率,将其与GA-SVM和PSO-SVM作比较，把学习神经网络自适应提取的故障特

WOA-SVM，GA-SVM 和PSO-SVM 中进行故障分类&

WOA算 2所示，GA和PSO算法基本范围如表4所示&得到的

曲线如图12、图13所示。由表5可知，在交叉验证下的平均分类正确率3

种算法均能达到99. 9%以上,而在测试集上WOA-SVM 方法分类正确率略高于GA-SVM和PSO-SVM，并且

WOA-SVM 的

显 于 GA-SVMPSO-SVM &表4 GA和PSO基本参数设置和待优化参数范围Tab. 4 Basic parameter settings of GA and PSO

and the range of parameters to be optimized算基寻优参数范围GA最大迭代次数100C0-100种群数量惩罚因子20交叉概率0.70-100变异概率0.01gPSO

最大迭代次数100种群数量惩罚因子C0~10020学习因子C11.5学习因子cg0~1001.7第10期赵春华等：基于深度学习特征提取和WOA-SVM状态识别的轴承故障诊断表5 3种优化算法结果对照表Tab. 5 Comparison table of resuUs

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WOA-SVM99.999.999.993.809 592.857 11 940

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100.0图12 GA-SVM对深度神经网络自适应

提取频域特征的 曲线Fig. 12 Fitness cumes of the classification of frequency domain

feature which is selected by the DNN based on GA-SVM图13 PSO-SVM对深度神经网络自适应

提取频域特征的 曲线Fig. 13 Fitness cumes of the classification of frequency domain

feature which is selected by the DNN based on PSO-SVM5结论(1) 提出了一种基于深度学习特征提取和WOA- SVM 状态识别的故障诊断方法，通过DNN网络对原始行非线性降

效的 特征,摆脱了大量信号

知 诊断工程经验的依赖。用WOA-SVM做故障

高的故障诊断精度&(2) 比较直接通过SDAE与DBN进行故障诊断的方法,提出的 动轴承故障诊断

高正确率， 了

的有效性。(3) WOA算 调节参数少,收敛速度快,寻优精度高等优点，WOA-SVM较GA-SVM与PSO-SVM节

省了大

，并在一定程度上提高了故障分类正确率。2015, 35 (13) : 3358 -3365.LIU Changliang, WU Yingjie, ZHEN Chenggang. Fault diagnosis of rolling bearing based on veriationcl mode

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