CN115290326A - 一种滚动轴承故障智能诊断方法 - Google Patents

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CN115290326A
CN115290326A CN202111563527.1A CN202111563527A CN115290326A CN 115290326 A CN115290326 A CN 115290326A CN 202111563527 A CN202111563527 A CN 202111563527A CN 115290326 A CN115290326 A CN 115290326A
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雷春丽
夏奔锋
薛林林
焦孟萱
张护强
史佳硕
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Abstract

本发明公开了一种滚动轴承故障智能诊断方法，属于机械故障诊断技术领域，有效解决了实际工况中滚动轴承受负载复杂多变、数据集较小的影响，使得轴承故障诊断难以获得较高识别准确率的问题，本发明首先通过马尔科夫转移场(MTF)将原始信号转化为包含故障特征的二维图像，然后将特征图像作为卷积神经网络(CNN)的输入进行特征提取，最后实现对不同滚动轴承故障类型的识别分类，本发明创建的MTF‑CNN模型充分结合了MTF编码方式可以保留信号时间相关性和CNN强大的自动特征提取功能的优点，在负载改变时仍然保持了较高的诊断精度，具有更好的泛化性能，同时该模型在数据集规模减小时依然具有较高的识别准确率，提高了滚动轴承故障识别效果的准确性和稳定性。

Description

一种滚动轴承故障智能诊断方法
技术领域
本发明属于机械故障诊断技术领域，涉及一种滚动轴承故障智能诊断方法。
背景技术
滚动轴承是现代旋转机械中的重要零部件，其主要功能为支撑旋转部件，减少旋转体之间的摩擦损失。然而，轴承也是最容易损坏的部件，据统计，旋转机械失效案例中45％-55％是由滚动轴承失效引起的。滚动轴承的故障可能会导致整个机械***的损坏，造成大量的经济损失。因此，为了保证设备运行时的安全性和可靠性，对滚动轴承进行故障诊断和在线监测是很有必要的。传统的机械***健康监测方法需要手动提取故障特征，在面对故障信息丰富多变、实际工况交替复杂时往往会导致诊断效果不理想和泛化性能欠佳的问题。因此，研究既能避免人工提取特征方法的不足又具有强大适应能力的智能故障诊断方法具有重要意义。
传统智能故障诊断方法通过对原始振动信号的时频域分析来完成对信号特征的提取和故障识别。不少学者作出了大量的研究。乔志城等采用改进经验小波变换(IEWT)获取信号的模态分量并完成重要分量的重构，再通过最小熵解卷积(MED)对重构信号进行滤波，最后完成轴承的故障诊断。何勇等通过遗传算法(GA)优化变分模态分解(VMD)，之后通过模态分量的包络谱判断轴承故障类型。Saidi等利用经验模态分解(EMD)将信号分解为本征模态函数(IMFs)，再对IMF信号进行双谱分析，最后提取轴承故障特征频率实现故障诊断。这些方法虽然能有效诊断轴承故障，但需根据经验人工提取故障特征，往往存在鲁棒性差，泛化性能不强，技术人员难以胜任故障诊断任务等问题。
传统智能故障诊断方法适应能力较弱，在复杂多变的工况下表现较差，且过分依赖于诊断专家的经验，因此，需要研究出一种适应能力强、受人工提取特征影响较小的故障诊断方法来解决传统方法的不足。2006年，Hinton等正式提出了深度学习的概念，克服了人工提取特征的困难，在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、图像识别等领域已取得了***的成果。随着深度学习的发展，越来越多的学者将其引用到故障诊断领域中。李巍华等将深度信念网络(DBN)直接应用于轴承振动原始信号的处理，实现轴承故障的分类识别。Verma等利用堆叠式稀疏自编码器(SAE)提取稀疏特征，对轴承以及阀门进行故障诊断。
卷积神经网络(Convolutional Neural Network，CNN)是深度学习的代表算法之一，因其具有强大的自动特征提取功能而被广泛应用于图像识别。近年来，CNN被故障诊断领域的部分学者应用于故障分类任务中。2016年，Janssens等首次利用CNN对齿轮箱中的轴承、齿轮等进行故障诊断，将常规算法故障诊断率提高了6％。宫文峰等通过实验全面地分析了CNN中比较有效的深度学习技巧、模型超参数对滚动轴承故障诊断结果的影响，但并未考虑负载改变时的诊断效果。Udmale等将包含时频能量的谱峭度图输入到CNN中进行故障诊断，提高了轴承在变工况下的识别精度，但并未考虑数据集规模大小对模型的影响。Liang等提出了一种并行卷积神经网络(P-CNN)，融合了时域特征和频域特征，在不同负载和少量故障数据时均获得了较高的识别准确率，但该模型结构复杂，不利于故障的快速诊断。Wen等将原始振动信号转化为二维灰度图像，输入CNN中进行故障诊断取得了较好的诊断效果，但该方法并未考虑信号的时间相关性且存在故障信号信息丢失的问题。
发明内容
本发明的目的在于针对现有技术中的缺陷，提供了一种滚动轴承故障诊断方法，能够顾在数据集较小、负载改变的环境下对滚动轴承轻微故障诊断具有更好的泛化性能和识别效果。
为了实现上述目的，本发明采用的技术方案是：
一种滚动轴承故障智能诊断方法，包括如下步骤：
S1：获取滚动轴承原始振动信号，用于CNN模型的训练；
S2：对采集到的信号按设置的样本长度进行随机分割；
S3：将分割后的每段信号按马尔科夫转移场(MTF)编码方式转换为二维特征图像；
S4：将二维特征图像数据集按比例划分为训练集和测试集；
S5：搭建CNN网络模型，初始化参数；
S6：把训练集输入CNN模型进行预训练，利用优化算法反复对模型参数进行优化，若达到最优值则进行步骤S7，否则跳转到步骤S5，修改模型参数，直到获得最优参数为止，并保存最佳模型；
S7：将测试集输入到训练好的CNN模型中进行滚动轴承故障诊断，最终获得轴承故障分类结果及测试准确率。
所述步骤S1中通过轴承实验数据中心获取滚动轴承原始振动信号，所述轴承数据实验中心包括依次连接的三相异步电机、扭矩传感器和负载，所述三相异步电机的底座外壳上安装有用于采集故障轴承振动型号的加速度传感器。
所述步骤S1中驱动端轴承在载荷为1-3hp三种工况下工作时采集的故障振动信号，振动信号的采样频率为12kHz，采样时间为10s。
所述步骤S1中轴承的最低转速为1772r/min，通过公式
N＝fs×60/ns
计算出一个周期内的采样点数。
所述步骤S2中采用重叠采样的方式对数据进行随机分割。
所述步骤S3中通过马尔科夫转移概率来实现动态转移信息的编码，具体操作步骤为：
S301：给定一个时间序列X＝{x1,x2,xi,…xn}，首先将X离散化为Q个分位数单元，用分位数qj(j∈[1,Q])量化时间序列的每一个值，通过识别分位数Q，将每个数值xi映射到相应的分位数qi上，并构造一个Q×Q的马尔科夫转移矩阵W，通过沿时间轴以一阶马尔可夫链的方式将分位数转换成矩阵W，其表达式如下式所示：
Figure BDA0003421508870000041
式中：wij表示分位数qi位于点分位数qj后的概率，即
wij＝P(xt∈qi|xt-1∈qj)；
S302：由于马尔科夫转移矩阵忽略了时间序列X的分布与时间步长ti之间的时间依赖关系，故构造MTF来弥补这一不足，MTF通过沿时间顺序排列每个概率来扩展矩阵W，即为矩阵M，表达式如下式所示，矩阵M包含了每个分位数与时间步长之间的时间相关性：
Figure BDA0003421508870000042
式中：mij表示分位数qi转移到分位数qj的转移概率，即mij＝P(qi→qj)。
所述步骤S4中训练集和测试集的比例为3:1。
所述步骤S5中CNN网络模型包括卷积层、池化层、全连接层和softmax分类器，具体是通过多个能提取输入数据特征的滤波器对输入的图像进行卷积和池化运算，逐层提取出具有显著特征的特征图，将获得的特征图通过全连接层，再对模型进行误差计算和参数优化，最后通过分类器输出相应的结果。
所述步骤S6中利用损失函数通过对预测样本和真实样本标签产生的误差进行反向传播从而优化网络参数，在反向传播的过程中，使用Adam自适应优化器对网络参数进行优化，利用参数的一阶矩估计和二阶矩估计动态调整每一个参数的学习率从而更新权值与偏差，计算求得参数的最优解。
与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：
1)本发明首先通过MTF将原始信号可视化，即转化为包含故障特征的二维图像，然后将特征图像作为CNN的输入进行特征提取，最后实现对不同滚动轴承故障类型的识别分类，充分结合了MTF编码方式可以保留信号时间相关性和CNN强大的自动特征提取功能的优点，解决了信号故障信息容易丢失的问题，故障识别准确率高；
2)本发明创建的MTF-CNN模型在负载改变时仍然保持了较高的诊断精度，具有更好的泛化性能，并且该模型在数据集规模减小时依然获得了较高的识别准确率，显著提高了滚动轴承故障识别效果的准确性和稳定性。
附图说明
图1是本发明实施例的流程图。
图2是本发明实施例的重叠采样数据增强示意图。
图3是本发明实施例中7种轴承故障的MTF编码特征图。
图4是本发明实施例模型训练后的准确率曲线图。
图5是本发明实施例模型训练后的损失曲线图。
图6是本发明实施例的故障诊断分类结果混淆矩阵。
图7是本发明中各算法在不同负载时的识别准确率。
图8是本发明中各算法在不同数据集规模下的识别准确率箱型图。
具体实施方式
下面将结合具体实施例来详细说明本发明，在此本发明的示意性实施例以及说明来解释本发明，但并不作为对本发明的限定。
如图1所示，本发明公开了一种滚动轴承故障智能诊断方法，包括如下步骤：
S1：获取滚动轴承原始振动信号，用于CNN模型的训练；
S2：对采集到的信号按设置的样本长度进行随机分割；
S3：将分割后的每段信号按MTF编码方式转换为二维特征图像；
S4：将二维特征图像数据集按比例划分为训练集和测试集；
S5：搭建CNN网络模型，初始化参数；
S6：把训练集输入CNN模型进行预训练，利用优化算法反复对模型参数进行优化，若达到最优值则进行步骤S7，否则跳转到步骤S5，修改模型参数，直到获得最优参数为止，并保存最佳模型；
S7：将测试集输入到训练好的CNN模型中进行滚动轴承故障诊断，最终获得轴承故障分类结果及测试准确率。
为更好地理解上述方案，特做以下说明：
1.马尔科夫转移场
马尔科夫转移场(Markov Transition Field，MTF)可将原始一维振动信号转化为新的时间序列二维图像，该方法主要是通过马尔科夫转移概率来实现动态转移信息的编码。
给定一个时间序列X＝{x1,x2,xi,…xn}，首先将X离散化为Q个分位数单元，用分位数qj(j∈[1,Q])量化时间序列的每一个值，通过识别分位数Q，将每个数值xi映射到相应的分位数qi上，并构造一个Q×Q的邻近加权矩阵W(马尔科夫转移矩阵)，通过沿时间轴以一阶马尔可夫链的方式将分位数转换成矩阵W，其表达式如式(1)所示
Figure BDA0003421508870000071
式中：wij表示分位数qi位于点分位数qj后的概率，即wij＝P(xt∈qi|xt-1∈qj)。
由于马尔科夫转移矩阵忽略了时间序列X的分布与时间步长ti之间的时间依赖关系，故构造MTF来弥补这一不足，MTF通过沿时间顺序排列每个概率来扩展矩阵W，即为矩阵M，表达式如式(2)所示，矩阵M包含了每个分位数与时间步长之间的时间相关性。
Figure BDA0003421508870000072
式中：mij表示分位数qi转移到分位数qj的转移概率，即mij＝P(qi→qj)。
MTF通过上述编码方式将时间序列可视化，转换为具有时间相关性的二维特征图像，MTF图像编码方式主要由以下几个优点：(1)通过考虑每个分位数与时间步长之间的依赖关系，保留了原始信号在不同时间间隔内的时间相关性；(2)由于一维信号与MTF二维图像编码方式为映射关系，避免的一维信号信息的丢失；(3)用不同深浅的颜色体现出分位数之间的转移概率大小，有利于充分利用CNN在图像分类中的优势。
2.卷积神经网络
卷积神经网络(CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络，CNN模型由卷积层、池化层、全连接层和softmax分类器组成，其原理是通过多个能提取输入数据特征的滤波器对输入的图像进行卷积和池化运算，逐层提取出具有显著特征的特征图，将获得的特征图通过全连接层，再对模型进行误差计算和参数优化，最后通过分类器输出相应的结果。
2.1卷积层
卷积层也叫作特征提取层，是CNN的核心组成部分。卷积层通过不同尺寸的卷积核与上一层输入图像进行卷积运算，得到相应的激活图像，通过激活函数提取图像特征。卷积运算的公式如式(3)所示：
Figure BDA0003421508870000081
式中：l表示对应网络中的第l层；
Figure BDA0003421508870000082
表示在第l层的第j个特征图；f表示激活函数；Mj表示与第l层第j个特征图相连接的第l-1层中的特征图；
Figure BDA0003421508870000083
表示第l层第j个特征图对应第l-1层第i个特征图输入的卷积核参数；
Figure BDA0003421508870000084
表示第l层的偏置；*表示卷积操作。
2.2池化层
池化层又称为下采样层，一般与卷积层相连接，其主要作用是保留主要特征的基础上降低特征维度，并减少训练参数，降低计算量，防止过拟合。池化运算的数学模型可表示为：
Figure BDA0003421508870000085
式中：
Figure BDA0003421508870000086
表示输入特征图和池化层之间的连接权重；down(·)表示下采样函数，本发明选用的下采样函数为最大采样函数。
2.3全连接层
全连接层通常与最后一个池化层相连，可以整合前一层中具有类别特征的局部信息，起到收集特征和分类的作用，全连接层进行的操作为：
δi＝f(aiσi+bi) (5)
式中：i＝1,2,…,k；δi表示第i个输出；ai和bi分别表示第i个神经元的权值和阈值；σi表示前一层的输出；f表示激活函数。
2.4 Softmax分类器
Softmax分类器位于全连接层之后，以softmax函数作为激活函数，完成对目标的分类。softmax函数的数学表达式为：
Figure BDA0003421508870000091
式中：i＝1,2,…,k；δi表示上一层第i个节点输出，K为输出节点的个数，即分类的类别个数；pi表示每一个输出的概率，所有pi之和为1。
2.5损失函数与训练优化算法
损失函数通过对预测样本和真实样本标签产生的误差进行反向传播从而优化网络参数。在CNN多分类问题中，常用交叉熵函数作为softmax分类函数的损失函数来衡量模型输出结果与真实结果之间的差异性，交叉熵值越小，模型预测效果越好。其公式如式(7)所示：
Figure BDA0003421508870000092
式中：p(xi)表示样本的真实概率分布，q(xi)表示模型预测的概率分布。
在反向传播的过程中，使用Adam自适应优化器对网络参数进行优化，利用参数的一阶矩估计和二阶矩估计动态调整每一个参数的学习率从而更新权值与偏差，计算求得参数的最优解。
3.滚动轴承故障诊断实验验证与分析
3.1实验数据集
步骤S1中通过轴承实验数据中心获取滚动轴承原始振动信号，该轴承实验数据中心主要由三相异步电机、扭矩传感器和负载组装而成，并将加速度传感器安装在电机磁性底座外壳上用于采集故障轴承的振动信号。其中选取试验台驱动端轴承在载荷为1-3hp(1hp＝0.7457kW)三种工况下工作时采集的故障振动信号，信号采样频率为12kHz，采样时间为10s。轴承故障形式为点蚀，轴承的内圈、外圈和滚动体表面故障均由电火花技术加工而成，选取数据库中具有代表性的两种轴承轻微故障类型，故障直径为0.18mm和0.36mm，另外包括正常轴承共计7种故障类型。
其中轴承最低转速为1772r/min，通过公式N＝fs×60/ns计算出一个周期内的采样点数为406个，为充分保证每个数据样本故障信息的完整性和可信度，本发明设置每个数据样本长度为2048个采样点，并采用重叠采样的方式对数据进行随机分割。将7种原始一维振动信号进行样本数据标签化，每类信号包含400个样本，共计2800个样本，并按照3:1的比例划分为训练集和测试集，具体轴承故障样本分布如表1所示。
表1滚动轴承故障样本分布
Figure BDA0003421508870000101
3.2特征图像的生成
3.2.1数据增强
卷积神经网络作为深度学习的代表算法之一，往往需要大量的数据样本才能保证计算的准确性，在现有数据量有限的情况下，采用数据增强的方法满足训练所需样本的数量，在增加样本多样性的同时，提高模型的鲁棒性，防止发生过拟合。本发明采用重叠采样的方式对原始一维振动信号进行数据增强，示意图如图2所示，其中实线框内整个信号表示原始信号，每个虚线框内的信号即为样本信号。
3.2.2 MTF特征图像的生成
传统的时域分析难以清晰地识别出滚动轴承的损伤程度，无法保证对故障类型的精确分类，因此，利用MTF编码方式考虑信号时间相关性的优点，将信号按设置的数据样本长度随机分割为不同的小段并生成MTF特征图像，如图3所示。
3.3实验结果分析
根据关键参数对模型识别率的影响分析，选取Batch Size＝10，Kernel Size＝5，并设置epoch＝30，卷积层采用ReLU激活函数，参数优化器选取Adam自适应优化器，设置学习率为0.001，dropout的值为0.5，即每次训练随机选取一半神经元失活，其余一半用来正常训练，以防止网络结构过拟合。
选取负载为1hp即数据集A进行测试，模型经过30轮训练得到如图4-5所示的结果。分析图4-5可知，模型在训练集上准确率达到99.86％，在测试集上达到99.71％，经过15轮训练后，训练损失率降到0.0068并趋于平稳。验证了MTF-CNN模型在滚动轴承故障诊断中具有较好的诊断效果。
为了进一步考察MTF-CNN模型对滚动轴承故障识别的能力，引入混淆矩阵对诊断结果进行量化分析。混淆矩阵详细地反映了滚动轴承不同故障类型下的误判数量和误判类型，如图6所示。图6中横坐标代表不同故障的预测类别，纵坐标代表不同故障的真实标签，矩阵主对角线上的数字代表对每类故障正确分类的样本数量。
由图6明显可知：700个测试集样本只有2个样本被错分，均为故障尺寸为0.36mm的外圈故障被误判为故障尺寸为0.18mm的滚动体故障。说明了MTF-CNN模型在滚动轴承故障诊断中具有优异的故障识别能力。
3.4模型在不同负载情况下的泛化性能分析
在实际工况中，滚动轴承的负载往往会发生改变，因此，在不同负载情况下故障诊断模型依然能具有良好的诊断效果是非常重要的。为了验证本发明所提出模型在不同负载时的优越性，选用三种不同负载下故障数据分别构建训练集和测试集，例如图7中的B→C表示以数据集B作为训练集、数据集C为测试集，测试结果均取5次计算的平均值。
本发明与SVM、BPNN和基于时域分析的CNN三种常用的智能故障诊断方法进行对比分析，最终结果如图7所示。从图7可以看出，各个算法在负载相同时的诊断结果均比不同负载时要好，本发明的识别准确率均比其他方法要高，以负载为3hp即表中C→C为例，本发明的识别准确率为99.83％，比其他算法中效果最好的CNN高0.59％，比SVM高5.23％，比效果最差的BPNN高16.52％。在负载改变时，本发明诊断性能的优越性更加凸显。由图7可知，本发明在不同负载时的平均识别准确率均高于其他方法。CNN的诊断效果相较于其他常用算法更好，在前四种负载改变的工况下，均能保持97％以上的识别准确率，在A→B时最高，达到98.21％，但是依然低于本发明的99.68％，同样在这四种情况下，本发明的识别率均在98％以上，在B→A时更是达到99.74％，而在C→A和C→B情况下，CNN识别率降低到了86％以下，分别为85.26％和85.74％，本发明则保持稳定，达到了98.6％和99.69％，均远高于CNN；BPNN在不同负载时效果最差，识别准确率均不如其他三种算法；SVM只有在A→C时的识别准确率高于80％，其余情况均属于70％与80％之间，均低于本发明。此外，从图7的误差线可以看出，本发明的误差均低于其他三种方法，主要原因是当负载改变时，三种常用算法的诊断结果的不确定性增加，误差也随之增加。经过上述对比分析证明了本发明所提出的MTF和CNN相结合的方法在不同负载情况下的滚动轴承故障诊断中具有更好的泛化性能。
3.5模型在不同数据集规模下的性能分析
在实际工况中，故障数据量通常是有限的，当采用小数据集时，由于深度学习网络参数过多，模型可能会出现过拟合，导致模型无法获得较高的识别准确率，因此，在数据集较小时保持良好的诊断效果变得非常重要。在数据集A中，分别考虑不同算法在总数据集的100％、60％、30％和10％四种不同规模数据下进行对比分析，用四种方法对缩减后的故障数据集进行了5次测试，结果如表2所示。
表2不同数据集规模下的模型识别准确率
Figure BDA0003421508870000131
Figure BDA0003421508870000141
本发明在四种不同规模数据下的平均识别准确率均高于其他方法，在数据规模为总数据集时，本发明为准确率为99.77％，高于SVM的92.66％、BPNN的74.80％、CNN的99.12％；随着数据规模的减小，其他三种方法的识别精度均明显降低，BPNN在数据集大小为总数据集的10％时，准确率下降到了35.71％，是所有方法中最差的，比基于总数据集时降低了39.09％，SVM和CNN分别也降低了26.09％和31.12％。相比之下，在数据集规模减小时，本发明在数据集大小为总数据集的10％时识别率依然能达到95.04％，只比100％时低4.73％。这些结果表明当数据集规模减小时，本发明所提方法均比其他方法具有更高的识别准确率。
不同规模数据集的诊断性能也可通过箱型图来说明，以比较不同网络识别结果的稳定性，如图8所示。从图8可以看出，本发明所提出的MTF-CNN模型在所有情况下都具有较好诊断效果，并且方差较小，除了在100％和60％数据集下CNN的结果表现出较小方差，其他算法在所有情况下方差都较大，并伴有异常值的出现。结果表明，与几种常用的故障诊断方法相比，本发明能显著提高滚动轴承故障识别效果的准确性和稳定性。
以上对本发明实施例所提供的技术方案进行了详细介绍，本发明中应用了具体个例对本发明实施例的原理以及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只适用于帮助理解本发明实施例的原理。

Claims (8)

1.一种滚动轴承故障智能诊断方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1：获取滚动轴承原始振动信号，用于CNN模型的训练；
S2：对采集到的信号按设置的样本长度进行随机分割；
S3：将分割后的每段信号按MTF编码方式转换为二维特征图像；
S4：将二维特征图像数据集按比例划分为训练集和测试集；
S5：搭建CNN网络模型，初始化参数；
S6：把训练集输入CNN模型进行预训练，利用优化算法反复对模型参数进行优化，若达到最优值则进行步骤S7，否则跳转到步骤S5，修改模型参数，直到获得最优参数为止，并保存最佳模型；
S7：将测试集输入到训练好的CNN模型中进行滚动轴承故障诊断，最终获得轴承故障分类结果及测试准确率。
2.根据权利要求1所述的一种滚动轴承故障智能诊断方法，其特征在于，所述步骤S1中通过轴承实验数据中心获取滚动轴承原始振动信号，所述轴承数据实验中心包括依次连接的三相异步电机、扭矩传感器和负载，且所述三相异步电机的底座外壳上安装有用于采集故障轴承振动型号的加速度传感器。
3.根据权利要求2所述的一种滚动轴承故障智能诊断方法，其特征在于，所述步骤S1中驱动端轴承在载荷为1-3hp三种工况下工作时采集的故障振动信号，振动信号的采样频率为12kHz，采样时间为10s。
4.根据权利要求1所述的一种滚动轴承故障智能诊断方法，其特征在于，所述步骤S2中采用重叠采样的方式对数据进行随机分割。
5.根据权利要求1所述的一种滚动轴承故障智能诊断方法，其特征在于，所述步骤S3中通过马尔科夫转移概率来实现动态转移信息的编码，具体操作步骤为：
S301：给定一个时间序列X＝{x1,x2,xi,…xn}，首先将X离散化为Q个分位数单元，用分位数qj(j∈[1,Q])量化时间序列的每一个值，通过识别分位数Q，将每个数值xi映射到相应的分位数qi上，并构造一个Q×Q的马尔科夫转移矩阵W，通过沿时间轴以一阶马尔可夫链的方式将分位数转换成矩阵W，其表达式如下式所示：
Figure FDA0003421508860000021
式中：wij表示分位数qi位于点分位数qj后的概率，即
wij＝P(xt∈qi|xt-1∈qj)；
S302：由于马尔科夫转移矩阵忽略了时间序列X的分布与时间步长ti之间的时间依赖关系，故构造马尔科夫转移场来弥补这一不足，马尔科夫转移场通过沿时间顺序排列每个概率来扩展矩阵W，即为矩阵M，表达式如下式所示，矩阵M包含了每个分位数与时间步长之间的时间相关性：
Figure FDA0003421508860000022
式中：mij表示分位数qi转移到分位数qj的转移概率，即mij＝P(qi→qj)。
6.根据权利要求1所述的一种滚动轴承故障智能诊断方法，其特征在于，所述步骤S4中训练集和测试集的比例为3:1。
7.根据权利要求1所述的一种滚动轴承故障智能诊断方法，其特征在于，所述步骤S5中CNN网络模型包括卷积层、池化层、全连接层和softmax分类器，具体是通过多个能提取输入数据特征的滤波器对输入的图像进行卷积和池化运算，逐层提取出具有显著特征的特征图，将获得的特征图通过全连接层，再对模型进行误差计算和参数优化，最后通过分类器输出相应的结果。
8.根据权利要求7所述的一种滚动轴承故障智能诊断方法，其特征在于，所述步骤S6中利用损失函数通过对预测样本和真实样本标签产生的误差进行反向传播从而优化网络参数，在反向传播的过程中，使用Adam自适应优化器对网络参数进行优化，利用参数的一阶矩估计和二阶矩估计动态调整每一个参数的学习率从而更新权值与偏差，计算求得参数的最优解。
CN202111563527.1A 2021-12-20 2021-12-20 一种滚动轴承故障智能诊断方法 Pending CN115290326A (zh)

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