Fault diagnosis method of rolling bearing of mine main fan based on transfer learning
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摘要:
矿用主扇风机滚动轴承的状态监测与故障诊断研究对煤矿生产安全具有重要意义。现有的滚动轴承故障诊断方法在实际工况中进行直接应用时存在训练不足、故障诊断准确率不足的问题，且矿用主扇风机滚动轴承长期处于正常运行状态，正常样本的数量远多于故障样本，即存在样本不平衡问题。因此，提出一种基于迁移学习的矿用主扇风机滚动轴承故障诊断方法（TLCNN+加权交叉熵损失）。该方法将常规滚动轴承数据作为源域数据，将矿用主扇风机滚动轴承数据作为目标域数据。首先利用对称极坐标（SDP）方法将振动信号转换为SDP图像；然后利用充足的源域图像样本对常规滚动轴承故障诊断模型进行训练，训练完成后将诊断模型的参数迁移至矿用主扇风机滚动轴承故障诊断模型中；其次迁移过程中对低层网络进行锁定并通过目标域图像样本对模型的高层网络进行微调，便可得到参数权重优化后的矿用主扇风机滚动轴承故障诊断模型。最后，为了解决样本不平衡问题，在模型中添加了加权交叉熵损失函数进行训练，使诊断模型对作为少数类的故障样本赋予更高的权重并在诊断过程中更加关注故障样本，从而提高诊断准确率。为了验证提出方法的有效性，通过常规滚动轴承故障试验台与实际工况中的矿用主扇风机滚动轴承数据进行了试验验证。结果表明所提方法可以对矿用主扇风机滚动轴承的运行状态进行准确识别分类，准确率达99.28%。
Abstract:The condition monitoring and fault diagnosis of the rolling bearings of the main fan in the mine are significant to the safety of coal mine production. The existing fault diagnosis methods of rolling bearing have the problems of insufficient training and accuracy when applied directly in actual working conditions. Moreover, the rolling bearings of the mine main fan are in normal operation for a long time, and the number of normal samples is much more than the faulty samples, so there is a sample imbalance problem. Therefore, this paper proposes a fault diagnosis method for rolling bearings of mine main fan based on transfer learning. The method takes the conventional rolling bearing data as the source domain data and the mine main fan rolling bearing data as the target domain data. Firstly, the one-dimensional vibration signal is converted into two-dimensional SDP images using the SDP method, and then the conventional rolling bearing fault diagnosis model is trained using sufficient source domain image samples. After training, the parameters of the diagnostic model are transferred to the mine main fan rolling bearing fault diagnosis model, and the lower layer network is locked and the higher layer network of the model is fine-tuned by the target domain image samples during the transfer process, and finally the mine main fan rolling bearing fault diagnosis model with optimized parameter weights is obtained. Meanwhile, in order to solve the sample imbalance problem, a weighted cross-entropy loss function is added to the model for training, so that the diagnosis model gives higher weights to the fault samples as a minority class and pays more attention to the fault samples in the diagnosis process, thus improving the diagnosis accuracy. In order to verify the effectiveness of the proposed method, this paper uses a conventional rolling bearing fault test bench and the rolling bearing data of the mine main fan fan in actual working conditions for experimental verification. The results show that the proposed method can accurately identify and classify the operating status of the mine main fan rolling bearings, and the accuracy rate is 99.28%.
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0. 引 言
矿用主扇风机作为煤矿通风系统的重要机械设备，在为井下提供新鲜空气的同时也能够将井下的有毒有害气体与粉尘进行稀释排出。矿用主扇风机能否正常运行对煤矿生产安全至关重要，如果发生故障可能会影响煤矿的生产效益，严重时甚至会造成严重的安全事故。因此，对矿用主扇风机及其关键零部件进行状态监测与故障诊断具有重要的意义。
矿用主扇风机通常采用轴流式通风机，风机叶轮与驱动电机采用直连传动，叶轮直接安装在电机轴伸上。驱动电机的滚动轴承需要承受叶轮的重量，并且叶轮工作时会有静压作用在叶轮出入口的截面及轮毂两侧。以上原因会导致矿用主扇风机滚动轴承需要额外承受很大的轴向负荷与径向负荷，而且还需要承受风机在工作时由于气动不平衡引起的动载荷。这使得矿用主扇风机的滚动轴承既是风机的核心传动部件，也是其主要受力部件[1]。因此滚动轴承故障是导致主扇风机异常的主要原因。
随着传感器技术、信号处理技术的逐步发展，越来越多的可用监测数据被获取。基于大量的监测数据，深度学习技术被广泛应用于滚动轴承故障诊断研究中[2-4]。WANG等[5]以原始信号为输入，基于奇异值分解和一维卷积神经网络构建了一种新的网络结构实现了轴承故障的智能诊断。SHAO等[6]提出了一种基于压缩感知的改进卷积深度信念网络（CDBN）方法来对滚动轴承进行故障诊断，并采用指数移动平均（EMA）技术来提高所构建的深度模型的收敛性和泛化性能。侯文擎等[7]提取了轴承振动信号的时、频域特征，然后利用具有稀疏性质的PSO-SDAE网络对轴承故障进行识别。SUN等[8]通过调整卷积层数和卷积核大小，根据包含精度和时间比的新指标确定卷积神经网络模型，提出一种优化卷积神经网络模型的故障诊断方法。
虽然上述研究都取得了一定的成果，但其使用的深层网络模型在训练时都假设标记的训练数据和未标记的测试数据来自同一分布[9-10]，并且可供使用的数据的数量十分充足。而在实际工况中，矿用主扇风机长时间处于正常运行状态，即使出现故障也会立即停机检修。所以矿用主扇风机滚动轴承的监测数据中存在正常数据多，故障数据少的样本不平衡现象。因此现有深度故障诊断网络模型直接应用于实际工况时，会因为数据分布存在差异、训练数据数量不足等原因出现模型诊断准确率低，难以识别非平稳、非线性振动信号的现象，对矿用主扇风机滚动轴承的故障诊断性能严重不足。
为了解决实际工况中因样本不足导致模型精度低的问题，迁移学习被广泛应用于故障诊断领域。迁移学习能够将某个领域或任务上学习到的知识或模式应用到不同但相关的领域中[11]。也就是说，可以利用迁移学习方法将实验室环境中利用充足数据训练完成的深层故障诊断模型迁移应用到实际工况中的滚动轴承故障诊断中。TONG等[12-13]分别对电机轴承和输送机托辊轴承进行了基于迁移学习方法的故障诊断研究。DU等[14]提出一种基于短时傅里叶变换（STFT）和迁移深度残差网络（TDRN）的变工况故障诊断方法，该方法将振动信号转换为时频图像并作为TDRN的输入，利用TDRN来解决区域差异问题。雷亚国等[15]构建了领域共享的深度残差网络，从实验室滚动轴承和电力机车轴承数据中提取迁移故障特征，并添加了领域适配正则项对诊断模型进行约束。邵海东等[16]提出一种基于提升深度迁移自编码器的方法用于不同机械设备间的轴承故障迁移诊断，该方法首先通过充足的源域数据进行预训练得到目标模型的初始化参数，然后利用目标域的一个样本微调目标模型以适应剩余的样本。但上述研究大多以常规滚动轴承为研究对象，而且并未使用实际工况中的真实数据对诊断方法进行有效性验证。而矿用主扇风机滚动轴承属于大型轴承[17]，其在运转时会承受由多种因素所产生的额外载荷与噪声干扰[18]。因此，使用上述研究方法对实际工况中的矿用主扇风机滚动轴承进行故障诊断时仍然存在精度不足的问题。
由于在实验室环境下可以通过滚动轴承故障试验台获取大量的标注样本，所以利用不同类型滚动轴承故障样本之间存在部分相关特征的性质，笔者基于迁移学习提出一种针对矿用主扇风机滚动轴承的故障诊断方法（TLCNN+加权交叉熵损失），该方法将常规滚动轴承数据作为源域数据，将矿用主扇风机滚动轴承数据作为目标域数据。首先利用对称极坐标（Symmetrized Dot Pattern，SDP）方法将一维振动信号转换为二维SDP图像，接着利用充足的源域图像样本对常规滚动轴承故障诊断模型进行训练。在训练完成后将诊断模型的参数迁移至矿用主扇风机滚动轴承故障诊断模型中，迁移过程中对低层网络进行锁定并通过目标域图像样本对模型的高层网络进行微调，最终得到参数权重优化后的矿用主扇风机滚动轴承故障诊断模型。此外采用加权交叉熵损失函数来解决矿用主扇风机滚动轴承数据中存在的样本不平衡的问题，以期实现对矿用主扇风机滚动轴承运行状态的准确识别与分类。
1. 理论基础
1.1 迁移学习
假设一个学习任务$ T $的样本空间为$ P \times Q $，其中$ P $为输入空间，$ Q $为输出空间，其概率密度函数为$ p(x,y) $。假设$ P $为$ d $维实数空间的一个子集，$ Q $为一个离散的集合。一个样本空间及其分布可以称为一个领域（Domain）：$ D = (P,Q,p(x,y)) $。给定2个领域，如果它们的输入空间、输出空间或概率分布中至少一个不同，那么这2个领域就被认为是不同的。
迁移学习是指2个不同领域的知识迁移过程，在目标领域（Target Domain）$ {D_T} $标注数据缺少甚至缺失的情况下，从源领域（Source Domain）$ {D_S} $中迁移标注数据的特征或者知识结构用来帮助目标领域$ {D_T} $上的学习任务，完成或改进目标领域$ {D_T} $的学习效果，其原理如图1所示。源领域的训练样本数量一般远大于目标领域。
大多数基于深度学习的故障诊断模型取得较好结果的前提是需要有充足的训练样本并且训练样本与测试样本要满足同源同分布的条件[19]。在实际工况中，由单一工况数据集预训练的轴承故障诊断模型对于负载或转速变化后采集的轴承测试样本泛化能力不足，故障识别率较低。同时，构建高质量、多样本的大型数据集成本高昂且存在困难。
在变工况且样本缺失的条件下，迁移学习可以利用源领域中充足样本包含的可迁移特征或知识来提高目标领域诊断模型的学习能力与性能，克服传统故障诊断模型要求数据满足独立同分布假设和需要大量标注标签的严格要求，减少目标领域诊断模型所需样本的数量。
1.2 卷积神经网络
卷积神经网络（CNN）是一种典型的前馈神经网络，在二维图像处理领域中有很大的优势，其实质是通过构建多个滤波器逐层对输入数据进行特征提取。如图2所示，一个典型的CNN网络通常由卷积层、池化层和全连接层组成，其中卷积层和池化层交替叠加。卷积层、池化层和全连接层都是卷积神经网络的隐含层，输入层和输出层是卷积神经网络的可视层。
CNN通过交替叠加卷积层和池化层来学习抽象特征。卷积层将多个局部滤波器与原始输入数据进行卷积，提取局部特征并输出特征图。卷积运算后通常会利用激活函数对输出进行非线性变换，从而加速网络收敛。
池化层通常使用某一位置相邻输出的特定统计特征来代替网络在该位置的输出，其实质是对上一层特征图的缩放映射。池化层可以有效减少数据维度与网络参数，加快CNN网络的计算速度，防止网络过拟合。
全连接层将最终得到的所有特征图依次展开构成一个特征向量，特征向量与输出层进行全连接。全连接层用来计算整个网络的输出。
CNN具有稀疏连接和权重共享的优点，其中稀疏连接可以降低训练参数的数量，权重共享能够有效地避免算法过拟合。同时，CNN网络中通常会引入批归一化(Batch Normalization, BN)层和Dropout技术来解决深层网络训练不稳定与过拟合的现象，从而加快CNN的收敛速度
CNN在训练时通过前向传播将样本输入网络，进而得到网络输出。然后通过反向传播实现误差代价函数最小化，从而调整网络参数，直到网络收敛或达成迭代终止条件。
1.3 加权交叉熵损失函数
损失函数是深度神经网络优化的关键，在常规分类问题中通常使用交叉熵损失函数对网络模型进行训练，而交叉熵损失函数会对所有类别的样本赋予相同的权重。但在实际工况中，故障状态的样本数量远远少于正常状态样本，存在样本不均衡问题[20]。在样本不均衡条件下，网络模型提取少数类故障样本特征时存在困难，其分类边界会偏向多数类，导致诊断模型难以训练，对少数类样本的诊断性能较差。为了提高诊断模型在样本不平衡条件下的诊断性能，本文采用加权交叉熵损失函数来进行训练，如式（1）所示。
$$ \begin{split} L(p,q) =& - \sum_{i = 1}^N {C_{q({x_i})}} [ q({x_i})\ln (p({x_i})) - \\& (1 - q({x_i}))\ln (1 - p({x_i})) ] \end{split} $$ (1) 式中：$ {x_i} $为输入样本；$ N $为样本总数；$ p({x_i}) $和$ q({x_i}) $分别为网络模型的预测和样本的真实标签；$ {C_{q({x_i})}} $为当前样本的类别权重，计算方法如下。
$$ {C_l} = \frac{N}{{\displaystyle\sum_{i = 1}^N I (q({x_i}) = l)}} $$ (2) 式中：$ l $为类别的数量；$ I( \cdot ) $为示性函数。
加权交叉熵损失函数在交叉熵损失函数的基础上增加了加权因子。具体而言，损失函数会根据不同类别样本在训练集中的数量进行加权，数量较少的少数类样本会被赋予较大的权重，数量较多的多数类样本会被赋予较小的权重。通过赋予不同大小的权重可以使诊断模型在训练过程中更加关注数量较少的少数类样本，从而提高对少数类样本的诊断准确率。在样本不平衡条件下，采用加权交叉熵损失函数进行训练可以有效提高诊断模型在实际工况中的鲁棒性与泛化能力。
1.4 对称极坐标（SDP）图像
对称极坐标法（Symmetrized Dot Pattern,SDP）是一种用于描述时序信号振幅和频率变化的方法[21-22]。SDP方法不需要经过时频变换，可以直接将非平稳、非高斯的原始振动信号转化为极坐标下由镜像对称点组成的SDP图像，具有计算简单、方便、快捷的优点。
采用SDP方法将一维时序振动信号转换为图像时，振动信号的幅值和频率变化可以通过SDP图像的形状特征、几何中心、曲率、点的集中区域等要素来体现，能够较好地反映振动信号的变化特点。如图3所示，针对于时间序列$ X = \{ {x_1},{x_2}, \cdots ,{x_i}, \cdots ,{x_n}\} $，$ X $中的任意点$ i $都可以转变为极坐标空间$ P(r(i), \phi (i),\varphi (i)) $中的一个点。
图3中，$ r(i) $为极坐标的半径，$ \phi (i) $为极坐标逆时针沿初始线旋转的角度，$ \varphi (i) $为极坐标顺时针沿初始线旋转的角度。一组信号$ ({x_i},{x_{(i + \tau )}}) $可以通过改变初始线的旋转角度转换为极坐标下的镜面对称点图像，具体的转换公式如下：
$$ r(i) = \frac{{{x_i} - {x_{\min }}}}{{{x_{\max }} - {x_{\min }}}} $$ (3) $$ \phi (i) = \theta {\text{ + }}\frac{{{x_{(i{\text{ + }}\tau )}} - {x_{\min }}}}{{{x_{\max }} - {x_{\min }}}}g $$ (4) $$ \varphi (i) = \theta {{ - }}\frac{{{x_{(i + \tau )}} - {x_{\min }}}}{{{x_{\max }} - {x_{\min }}}}g $$ (5) 式中：$ {x_{\max }} $为采样数据的最大值；$ {x_{\min }} $为采样数据的最小值；$ \tau $为时间间隔（通常取值在1～10）；$ \theta $为初始线旋转角度（取值为360 m/n,m=1,…，n，其中n为镜像对称平面的个数，通常取6）;$ g $为角度放大因子（通常取小于$ \theta $的值）。
2. 基于迁移学习的故障诊断方法
根据迁移学习思想，本文提出的矿用主扇风机滚动轴承故障诊断方法将轴承振动信号转化为SDP图像并作为输入，采用卷积神经网络作为基础诊断模型对输入图像进行故障特征提取，该方法的流程如图4所示。
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图 4 基于迁移学习的矿用主扇风机滚动轴承故障诊断方法流程Figure 4. Diagnosis method of rolling bearing fault of mine main fan based on transfer learning该方法充分利用了CNN在图像处理领域中的优势，以实现对转换为图像的振动信号的准确识别与分类，其诊断流程包括以下步骤：
1）以常规滚动轴承振动信号为源域数据，对其进行预处理后转化为SDP图像并构建数据集。
2）利用源域数据集对基于CNN的故障诊断模型进行训练，以得到训练完成的源域故障诊断模型。
3）将矿用主扇风机滚动轴承振动信号作为目标域数据，对其进行预处理后转化为SDP图像并构建数据集。
4）将源域故障诊断模型的网络架构与权重参数迁移至目标域诊断模型中，根据设定的参数更新策略，对迁移后的部分参数权重进行保留与锁定，锁定后的参数权重不参与更新。
5）利用目标域训练数据集对目标域诊断模型进行训练，完成剩余网络参数和权重的微调更新，使目标域诊断模型得到优化并提高模型对目标域数据的适应性。
6）在目标域诊断模型训练完成后，利用测试数据集对模型进行测试并通过最终的诊断准确率对模型的诊断性能进行评估。
3. 试验验证
为了证明所提方法有效性，利用如图5所示的常规滚动轴承故障试验台与实际工况下的矿用主扇风机滚动轴承数据进行验证。
其中，常规滚动轴承故障试验台主要包括电机、输送带、加载装置、加速度传感器和测试轴承。其工作原理是利用电机驱动被测轴承旋转，并施加一定的载荷和转速，以模拟实际工作环境中滚动轴承在不同故障形式下的运行状态。测试轴承安装在加载装置内部，加速度传感器安装在轴承座上方。电机的转速为1 500 r/min，负载为0 HP。试验台使用INV9824型加速度传感器与INV3062C采集仪采集轴承振动信号，轴承振动数据的采样频率为10.24 kHz。首先采集正常轴承的振动加速度信号，然后分别将3种故障类型（内圈故障、外圈故障、滚动体故障）的滚动轴承安装到试验台进行故障信号采集。对振动信号进行预处理与样本分割后得到时域图与SDP图像如图6所示。
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图 6 常规滚动轴承振动信号时域图与SDP图像Figure 6. Time domain image and SDP image of conventional rolling bearing vibration signal矿用主扇风机滚动轴承数据来自某煤矿的FBC(D)Z型矿用主扇风机，主要由集流器、电机、叶轮、扩散器、消音箱、扩散塔等结构组成。FBC(D)Z型矿用主扇风机通风方式为抽出式，工作电压为10 kV，额定负压为1 324～4 700 kV，额定风量为21 920 m3/min。在矿用主扇风机电机的驱动端与非驱动端都安装传感器来采集滚动轴承运行时的振动信号。实际工况中，传感器的采样频率为10 kHz，分辨率为0.625，采样点数为16 000，采样时间1.6 s。由于矿用主扇风机一旦发生故障，就必须进行停机检修。因此，从实际工况的应用需求出发，将采集到的多种故障运行数据统称为故障状态数据，并将矿用主扇风机滚动轴承的运行数据分为正常状态与故障状态2类。对振动信号进行预处理与样本分割后得到时域图与SDP图像如图7所示。
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图 7 矿用主扇风机滚动轴承振动信号时域图与SDP图像Figure 7. Time domain image and SDP image of rolling bearing vibration signal of mine main fan将上述试验台中采集得到的一维轴承振动信号转化为224×224的二维SDP图像后，构建试验数据集（表1）。
表 1 故障诊断试验数据集Table 1. Experimental data set for fault diagnosis数据集 数据来源 故障状态 训练集
样本数量测试集
样本数量I 常规滚动轴承 正常状态 1000 200 内圈故障 1000 200 外圈故障 1000 200 滚动体故障 1000 200 II 矿用主扇风机
滚动轴承正常状态 800 200 故障状态 200 200 本文选用VGG-16作为源域和目标域的基础模型进行故障诊断，VGG-16的网络模型架构见表2。模型训练时的批次大小设置为64，epoch设置为500，学习率设置为0.001，采用Adam优化器进行训练。为了防止网络过拟合，在模型中添加了BN层和dropout操作（dropout rate=0.25）。
表 2 故障诊断模型架构Table 2. Fault diagnosis model architecture网络架构 参数设置 输入层 Inputs 224×224 卷积模块1 Conv1 3×3-64 Conv2 3×3-64 Max pool 2×2 卷积模块2 Conv1 3×3-128 Conv2 3×3-128 Max pool 2×2 卷积模块3 Conv1 3×3-256 Conv2 3×3-256 Max pool 2×2 卷积模块4 Conv1 3×3-512 Conv2 3×3-512 Conv3 3×3-512 Max pool 2×2 卷积模块5 Conv1 3×3-512 Conv2 3×3-512 Conv3 3×3-512 Max pool 2×2 全连接模块 FC-layer-1 4096 FC-layer-2 4096 输出层 Outputs 故障类别数 本文将常规滚动轴承数据集作为源域数据（数据集Ⅰ），将矿用主扇风机滚动轴承数据作为目标域数据（数据集Ⅱ）。试验过程中，首先利用充足的源域样本对源域诊断模型进行训练，然后将源域诊断模型进行迁移。根据相关研究[23]可知，VGG-16网络中低层网络的作用是学习图像的共有概括特征，高层网络的作用是学习图像的特有抽象特征。因此本文在进行迁移学习时对低层的卷积模块进行锁定，即卷积模块1～3不参与更新，只对高层的卷积模块（卷积模块4～5）与全连接模块进行参数与权重的更新。确定参数更新策略后，利用目标域样本对添加了加权交叉熵损失函数的目标域故障诊断模型进行训练，对未锁定的高层网络参数进行微调。
为了对所提方法（TLCNN+加权交叉熵损失）的诊断性能进行评估，利用测试集样本对训练完成的目标域诊断模型进行测试。为了验证提出方法的有效性，利用相同的数据集，对未采用迁移学习策略和未改变损失函数的诊断模型进行相同的试验。为了消除偶然误差的影响，每种试验都进行10次，用10次结果的平均准确率评估其性能。最终试验结果如表3与图8所示。
表 3 不同诊断方法的平均准确率Table 3. Mean accuracy and standard deviation of different diagnostic methods诊断方法 平均准确率/% TLCNN+加权交叉熵损失 99.28 TLCNN+交叉熵损失 97.23 CNN+加权交叉熵损失 94.88 CNN+交叉熵损失 90.05 ![]()
图 8 10次试验中不同诊断方法的准确率Figure 8. Accuracy of different diagnostic methods in 10 experiments从对比结果中可知，本文提出方法的平均诊断准确率明显高于其他方法，说明本文所提方法具有良好的故障诊断性能。并且采用了迁移学习的诊断模型的准确率要高于不采用迁移学习的完全重新训练的方法，这是因为迁移学习可以利用源域模型对目标域诊断模型进行更好的初始化，可以令目标域模型加速收敛并学习到更深层次的故障特征信息。
从表3和图8还可以看出，使用加权交叉熵损失函数的诊断模型的诊断准确率要高于使用常规交叉熵损失函数的模型，这是因为用于训练诊断模型的矿用主扇风机滚动轴承数据中存在样本不平衡现象，其正常状态样本要多于故障状态样本。使用加权交叉熵损失函数可以对少数类样本赋予更高的权重，使诊断模型更加关注少数类故障样本，进而准确的对矿用主扇风机滚动轴承的运行状态进行识别与分类。综上所述，本文所提方法可以在样本不平衡条件下对实际工况中的矿用主扇风机滚动轴承的运行状态进行准确的识别与分类。
4. 结 论
1）在实际工况中直接应用现有故障诊断模型对矿用主扇风机滚动轴承进行诊断时，存在模型难以训练、诊断准确率低等问题。为了解决上述问题，提出一种基于迁移学习的矿用主扇风机滚动轴承故障诊断方法。
2）所提方法将训练完成的源域诊断模型迁移至目标域，并通过目标域数据对模型进行微调，从而利用源域中的可迁移特征来提高目标域故障诊断模型的性能。并且为了解决矿用主扇风机滚动轴承数据中存在的样本不平衡问题，所提方法还通过加权交叉熵损失函数对诊断模型进行了优化，使模型对少数类故障样本赋予更高权重，从而提升诊断模型在样本不平衡条件下的分类诊断准确率。
3）利用矿用主扇风机滚动轴承的真实运行数据对提出方法的有效性进行了试验验证，结果表明提出方法能够对矿用主扇风机滚动轴承的运行状态进行准确识别分类，具有工程应用能力。
4）未来的研究将进一步探索迁移学习在煤矿机械故障诊断领域的应用，为煤矿智能化建设提供支持。
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图 4 基于迁移学习的矿用主扇风机滚动轴承故障诊断方法流程
Figure 4. Diagnosis method of rolling bearing fault of mine main fan based on transfer learning
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图 6 常规滚动轴承振动信号时域图与SDP图像
Figure 6. Time domain image and SDP image of conventional rolling bearing vibration signal
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图 7 矿用主扇风机滚动轴承振动信号时域图与SDP图像
Figure 7. Time domain image and SDP image of rolling bearing vibration signal of mine main fan
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图 8 10次试验中不同诊断方法的准确率
Figure 8. Accuracy of different diagnostic methods in 10 experiments
表 1 故障诊断试验数据集
Table 1 Experimental data set for fault diagnosis
数据集 数据来源 故障状态 训练集
样本数量测试集
样本数量I 常规滚动轴承 正常状态 1000 200 内圈故障 1000 200 外圈故障 1000 200 滚动体故障 1000 200 II 矿用主扇风机
滚动轴承正常状态 800 200 故障状态 200 200 
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表 2 故障诊断模型架构
Table 2 Fault diagnosis model architecture
网络架构 参数设置 输入层 Inputs 224×224 卷积模块1 Conv1 3×3-64 Conv2 3×3-64 Max pool 2×2 卷积模块2 Conv1 3×3-128 Conv2 3×3-128 Max pool 2×2 卷积模块3 Conv1 3×3-256 Conv2 3×3-256 Max pool 2×2 卷积模块4 Conv1 3×3-512 Conv2 3×3-512 Conv3 3×3-512 Max pool 2×2 卷积模块5 Conv1 3×3-512 Conv2 3×3-512 Conv3 3×3-512 Max pool 2×2 全连接模块 FC-layer-1 4096 FC-layer-2 4096 输出层 Outputs 故障类别数
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表 3 不同诊断方法的平均准确率
Table 3 Mean accuracy and standard deviation of different diagnostic methods
诊断方法 平均准确率/% TLCNN+加权交叉熵损失 99.28 TLCNN+交叉熵损失 97.23 CNN+加权交叉熵损失 94.88 CNN+交叉熵损失 90.05
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期刊类型引用(1)
1. 徐宁, 耿在明, 陈致远, 杨杰, 成传诗, 陈伟东, 何强锋, 邓键. 基于深度迁移学习网络的水电机组故障诊断方法. 水利水电技术(中英文). 2025(06) 
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