CN113268826B - 一种改进多任务卷积神经网络的斜齿轮箱故障诊断方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及了改进多任务卷积神经网络的齿轮箱故障诊断方法，算法具体流程如下：(1)用加速度传感器在齿轮箱故障仿真试验台采集齿轮箱加速度信号；(2)搭建神经网络框架，随机初始化神经网络参数；(3)将数据输入神经网络进行训练，通过前向传播计算任务一所提取特征间的相似性损失和交叉熵损失还有任务二所提取特征间的相似性损失和交叉熵损失并将4个损失函数相加；(4)判断神经网络是否满足要求，若满足要求则神经网络训练完成，可以将神经网络用于测试集；若不满足要求，则通过梯度下降法最小化损失函数，更新神经网络的权值，并跳转到第4步，直至满足要求。
Description
技术领域
本发明涉及到了斜齿轮箱故障诊断领域，也可用于其他旋转机械故障诊断，具体是改进多任务卷积神经网络的斜齿轮箱故障诊断方法。
背景技术
齿轮箱是一个十分复杂的非线性***，据统计，传动***中大概有80％的故障是因为齿轮箱内部的轴承或者齿轮故障所产生。能够及时的识别齿轮箱中的故障，就能减少生产过程中所造成的损失，避免整个机械传动结构的瘫痪。因此，对整个机械设备进行故障诊断与状态监测就变得格外重要。
传统智能诊断方法在应用时，存在参数及特征选择的不确定性，因此也给诊断结果带来了不确定性。当机电设备也开始进入大数据时代，怎样从海量的信号中提取有效特征使机械故障诊断变得高效且准确，是机械故障诊断领域的关键。
发明内容
本发明的目的在于提供改进多任务卷积神经网络的斜齿轮箱故障诊断方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种改进多任务卷积神经网络的斜齿轮箱故障诊断方法，包含以下步骤
(1)采集齿轮箱输入轴输入端的加速度信号，分别采集正常状态和多组齿轮轴承复合故障状态，其中轴承的故障类型有内圈故障、外圈故障、保持架故障、滚子故障。齿轮的故障有齿根断裂、齿面磨损、齿面胶合等故障，将采集到的信号划分样本组成数据集。
(2)将所有的样本首先进行样本的预处理操作，将所有加速度信号进行归一化操作。然后将信号不重叠的划分为长度为m的样本，分别对齿轮故障和轴承故障贴上标签，将所有样本随机取样，按照6：2：2的比例划分训练集、验证集和测试集。
(3)将处理好的训练集输入改进的多任务卷积神经网络进行训练，通过前向传播计算任务一所提取特征间的相似性损失和交叉熵损失还有任务二所提取特征间的相似性损失和交叉熵损失并将4个损失函数相加，通过误差反向传播优化多任务神经网络的取值，使得4个损失函数的值最小，交叉熵损失的公式为
其中
是神经网络中需要更新的参数，k是分类层神经元的数目，y是样本标签，x是经多任务神经网络提取到的特征
相似性损失的公式如下：
其中[M]ij代表权重矩阵，||M||1代表矩阵的范数，[T]ij是目标矩阵，[P]ij代表相似度矩阵，由以下公式计算
其中fw(*)代表卷积、池化等一些列操作，||x||2代表向量的二范数，σp是比例因子，也叫带宽。
(4)判断神经网络是否满足要求，若满足要求则神经网络训练完成，可以将神经网络用于测试集；若不满足要求，则通过梯度下降法最小化损失函数，更新神经网络的权值，并跳转到(3)，通过不断的迭代更新神经网络的参数取值，能够得到最优的参数。
(5)当神经网络训练完成后，保存改进多任务卷积神经网络的参数值，将任务一和任务二分别用于齿轮故障诊断和轴承故障诊断。
作为本发明再进一步的方案：改进多任务卷积神经网络主要包括输入层、卷积层、池化层、全连接层和softmax分类层。其中第一个卷积层、池化层为共享层即任务一齿轮故障诊断和任务二轴承故障诊断共用同一个卷积层和池化层。其余的卷积层和池化层由任务一和任务二所独有。
使用交叉熵损失和相似性损失共同优化参数的取值，弥补传统神经网络训练过程中所出现的准确率不高等问题。因此，任务一使用交叉熵损失L1和相似性损失L2，任务二使用交叉熵损失L3和相似性损失L4共4个损失函数进行优化。。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：针对齿轮和轴承同时出现的复合故障，本专利构建了多任务神经网络，将齿轮和轴承的故障分开诊断，并通过改进多任务神经网络，提高了分类诊断的准确率和鲁棒性，也避免了手动提取特征的繁琐过程，实现了从一维振动信号自动提取特征。
附图说明
为了便于本领域技术人员理解，下面结合附图对本发明作进一步的说明。
图1为多任务卷积神经网络结构结构示意图。
图2为改进多任务卷积神经网络流程图。
图3为齿轮故障模拟试验台。
图4为多任务神经网络任务一提取到的特征的示意图。
图5为多任务神经网络任务二提取到的特征的示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
按照图1-图5，本实例描述了一种改进多任务卷积神经网络的斜齿轮箱故障诊断方法，主要有以下步骤：
(1)通过齿轮箱故障仿真实验台获得齿轮轴承复合故障和单一故障，通过贴在齿轮箱外部的加速度传感器采集信号。
(2)对所采集到的加速度信号进行归一化处理来提高神经网络的收敛速度，并且能够避免梯度更新引起的数值问题。
(3)将所有的样本首先进行样本的预处理操作，将所有加速度信号进行归一化操作。然后将信号不重叠的划分为长度为m的样本，分别对齿轮故障和轴承故障贴上标签，将所有样本随机取样，按照6:2:2的比例划分训练集、验证集和测试集。
(4)本文卷积神经网络的网络参数设定为：学习率0.01，迭代次数为50次，5个卷积池化层，卷积核分别为64，3，3，3，3，池化层均采用2×2的最大池化方法。其中第一个卷积层、池化层为共享层即任务一齿轮故障诊断和任务二轴承故障诊断共用同一个卷积层和池化层。卷积核为64，其余的卷积层和池化层由任务一和任务二所独有，其中任务一的4个卷积池化层，卷积核分别为3，3，3，3。任务一的4个卷积池化层，卷积核分别为3，3，3，3。
(5)将采集到的加速度信号输入至改进多任务卷积神经网络进行训练，通过相似性损失和交叉熵损失优化参数，当神经网络训练完成后，保存改进多任务卷积神经网络的参数值，
(6)使用测试集将任务一和任务二分别用于齿轮故障诊断和轴承故障诊断，验证准确率，使用一个卷积神经网络同时实现齿轮和轴承的故障诊断。
尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (1)
1.一种改进多任务卷积神经网络的斜齿轮箱故障诊断方法，其特征在于，包含以下步骤：
(1)采集齿轮箱输入轴输入端的加速度信号，分别采集正常状态和多组齿轮轴承复合故障状态，其中轴承的故障类型有内圈故障、外圈故障、保持架故障、滚子故障，齿轮的故障有齿根断裂、齿面磨损、齿面胶合等故障，将采集到的信号划分样本组成数据集；
(2)将所有的样本首先进行样本的预处理操作，将所有加速度信号进行归一化操作，然后将信号不重叠的划分为长度为m的样本，分别对齿轮故障和轴承故障贴上标签，将所有样本随机取样，按照6:2:2的比例划分训练集、验证集和测试集；
(3)将处理好的训练集输入改进的多任务卷积神经网络进行训练，通过前向传播计算任务一所提取特征间的相似性损失和交叉熵损失，以及任务二所提取特征间的相似性损失和交叉熵损失，并将4个损失函数相加，通过误差反向传播优化多任务神经网络的取值，使得4个损失函数的值最小；
所述交叉熵损失的公式为：
其中，
是神经网络中需要更新的参数，k是分类层神经元的数目，y是样本标签，x是经多任务神经网络提取到的特征；
所述相似性损失的公式如下：
其中，[M]ij代表权重矩阵，||M||1代表矩阵的范数，[T]ij是目标矩阵，[P]ij代表相似度矩阵；
相似度矩阵表示为：
其中，fw(*)代表卷积、池化操作，||x||2代表向量的二范数，σp表示比例因子；
(4)判断神经网络是否满足要求，若满足要求则神经网络训练完成，将神经网络用于测试集；若不满足要求，则通过梯度下降法最小化损失函数，更新神经网络的权值，并跳转到(3)，通过不断的迭代更新神经网络的参数取值，能够得到最优的参数；
(5)当神经网络训练完成后，保存改进多任务卷积神经网络的参数值，将任务一和任务二分别用于齿轮故障诊断和轴承故障诊断；
改进多任务卷积神经网络包括输入层、卷积层、池化层、全连接层和softmax分类层，其中第一个卷积层、池化层为共享层即任务一齿轮故障诊断和任务二轴承故障诊断共用同一个卷积层和池化层，其余的卷积层和池化层由任务一和任务二所独有。
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