基于卷积神经网络的振动信号故障诊断

断

摘要：

振动信号是机电设备的重要诊断信息，利用振动信号进行故障诊断具有广泛的应用前景。本文提出一种基于卷积神经网络的振动信号故障诊断方法。首先，根据振动信号的特征提取方法，提取振动数据中的时域特征、频域特征和小波特征，并将这些特征合并成一个特征向量作为输入数据。接着，利用卷积神经网络进行训练和预测。该方法不需要手动选择特征，能够自动学习振动信号中的重要特征，从而提高故障诊断的准确性。实验结果表明，本文所提出的方法在振动信号故障诊断方面具有很好的应用效果。

关键词：卷积神经网络；振动信号；故障诊断；特征提取

一、引言

机电设备在运行过程中会发生各种各样的故障，如轴承故障、齿轮故障、电动机故障等，这些故障会产生不同的振动信号。利用振动信号进行故障诊断是一种常见的方法。由于振动信号具有高灵敏度、高精度和广泛的应用范围，因此成为机电设备故障诊断领域的研究热点。

传统的振动信号故障诊断方法主要采用分析时间序列的频域特

征，如功率谱密度、峰值等信息。然而，这些特征只是振动信号的表面信息，并不能反映整个振动信号的特征。针对这一问题，学者们提出了基于小波变换的特征提取方法和基于机器学习的故障诊断方法。

卷积神经网络是一种基于神经网络的深度学习模型，在模式识别、图像识别、语音识别等领域发挥着重要的作用。卷积神经网络通过多层卷积和池化操作提取输入数据的空间、时间特征，并通过非线性映射实现对输入数据的自动学习。因此，卷积神经网络在振动信号故障诊断方面也有广泛的应用。

本文提出一种基于卷积神经网络的振动信号故障诊断方法。首先，对振动信号进行特征提取，提取时域特征、频域特征和小波特征，并将这些特征合并成一个特征向量。接着，用卷积神经网络进行训练和预测。实验结果表明，本文所提出的方法在振动信号故障诊断方面具有很好的应用效果。

二、建模方法

A.数据集

本文利用CWRU轴承数据集进行实验。该数据集包含四个驱动端载荷识别实验和一个基准实验，其中驱动端载荷识别实验包括12个不同载荷的试验，每个实验中都包括正常运行、内圈

故障、外圈故障和滚动体故障四种模式。统计结果如下表所示：

B.特征提取

本文采用三种不同的特征提取方法，包括时域特征、频域特征和小波特征。所提取的特征如下：

1.时域特征

时域特征包括均方根值（RMS）、峭度、偏度、峰值因子

（Kurtosis）、峰峰值、包络峰值等。其中，RMS反映振动信号的平均能量，Kurtosis衡量振动信号的峭度，Skewness衡量振动信号的偏度，Peak-to-Peak测量振动信号的波峰与波谷之间的距离。

2.频域特征

频域特征包括功率谱密度（PSD）、功率谱密度比（PSDR）和峰值频率等。其中，PSD反映振动信号中不同频率成分的能量，PSDR反映正常运行时和故障状态下不同频率成分的能量占比，Peak frequency测量振动信号在某个频率中出现最大能量的位置。

3.小波特征

小波特征包括小波包能量、小波包熵、小波包标准差等。其中，小波包能量反映不同频带能量的分布情况，小波包熵反映信号的复杂性，小波包标准差反映信号的变化率。

C.基于卷积神经网络的故障诊断

卷积神经网络是一种基于神经网络的深度学习模型，在图像分类、语音识别、自然语言处理等领域中广泛应用。卷积神经网络通过多层卷积和池化操作提取输入数据的空间、时间特征，并通过非线性映射实现对输入数据的自动学习。

本文基于卷积神经网络进行振动信号故障诊断。将提取后的特征合并成一个特征向量，作为卷积神经网络的输入数据。卷积神经网络包括卷积层、池化层、全连接层等多个层次，其中卷积层用于提取数据的时域、频域、小波信息，池化层用于缩小特征图的尺寸，全连接层用于在特征层与输出层之间建立映射关系。通过反向传播算法对网络进行训练，得出对不同故障类型的分类预测结果。

三、实验结果

本文利用CWRU轴承数据集进行实验，将所提出的基于卷积神经网络的振动信号故障诊断方法与传统的支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯（Naive Bayes）和神经网络（NN）方法所得到的结果进行比较。实验结果如下：

可以发现，本文所提出的方法在不同的实验条件下，都获得了最佳的故障诊断效果。特别是在故障诊断的准确度方面，本文所提出的方法明显优于其他方法。

四、结论

本文提出了一种基于卷积神经网络的振动信号故障诊断方法。在振动信号的特征提取过程中，利用时域特征、频域特征和小波特征，将振动信号的信息尽可能地提取出来；在卷积神经网络的训练和预测过程中，通过反向传播算法将输入数据和输出结果之间的映射关系建立起来，从而实现对不同故障类型的分类预测。实验结果表明，所提出的方法在振动信号故障诊断方面具有很好的应用效果

此外，本文所提出的方法具有以下优点：

1. 高效性：卷积神经网络在特征提取和分类预测方面具有较强的处理能力，能够有效地提高故障诊断效率。

2. 鲁棒性：卷积神经网络具有很好的泛化能力和鲁棒性，能够有效地处理噪声和异常数据，提高故障诊断的准确性和可靠性。

3. 可扩展性：卷积神经网络具有很好的可扩展性，能够通过增加网络层数和调整网络参数等方式进一步提高故障诊断的精度和效率。

综上所述，基于卷积神经网络的振动信号故障诊断方法具有很好的应用前景，在实际工程中可以用于机械设备的健康监测和故障诊断，提高设备的可靠性和运行效率

4. 数据可视化：卷积神经网络在故障诊断中能够通过数据可视化的方式直观地展示故障特征和模型分类结果，方便工程师了解设备运行状态和故障情况。

5. 数据量要求低：相对于传统的机器学习方法，卷积神经网络具有较低的训练数据量要求，能够在小样本、高维数据环境下有效地实现故障诊断。

6. 省去特征提取环节：相对于传统的信号处理方法，卷积神经网络能够自动提取特征，省去特征提取环节，降低诊断流程的复杂性。

7. 适用性广泛性强：卷积神经网络能够处理各种类型的振动信号，包括加速度、速度、位移等多种形式，适用性广泛。

8. 可在线诊断：卷积神经网络能够实现在线故障诊断，及时

发现设备运行异常和故障，提高设备维护效率和降低维修成本。

9. 可实现动态预测：通过建立连续时间序列预测模型，卷积神经网络能够实现动态预测，提前预测设备运行状态和故障情况，为设备维护提供较好的决策支持。

综上所述，基于卷积神经网络的振动信号故障诊断方法具有高效性、鲁棒性、可扩展性、数据可视化、数据量要求低、省去特征提取环节、适用性广泛、可在线诊断、可实现动态预测等优点，适用于机械设备的健康监测和故障诊断，有着广阔的应用前景

除了以上提到的优点，基于卷积神经网络的振动信号故障诊断方法还有以下优点：

10. 多任务学习能力：卷积神经网络能够同时处理多个任务，例如分类和回归，从而实现多方面的故障诊断。

11. 可迁移性强：事先训练好的卷积神经网络模型可以迁移到其他设备上进行故障诊断，从而节约时间和成本。

12. 鲁棒性强：卷积神经网络具有较强的鲁棒性，能够有效处理包括噪声在内的复杂振动信号数据。

13. 自适应学习能力：卷积神经网络能够自适应学习，随着数据的变化和设备的调整，网络可以自行调整参数和结构，从而提高诊断准确性和稳定性。

14. 可解释性强：卷积神经网络可以通过可视化的方式展示每个神经元的作用和特征，帮助工程师理解网络的工作过程和诊断结果。

15. 加速诊断速度：卷积神经网络能够在很短的时间内对振动信号进行分类和故障诊断，从而加速诊断速度和提高效率。

总的来说，基于卷积神经网络的振动信号故障诊断方法具有众多优点，可以为工业生产和设备维护提供可靠的技术支持和决策依据。未来，随着技术的不断发展和应用场景的不断拓展，卷积神经网络的应用领域将会更加广泛，为故障诊断和健康监测带来更多可能性

综上所述，基于卷积神经网络的振动信号故障诊断方法具有多项优点，包括高准确性、高效性、多任务学习能力、可迁移性强、鲁棒性强、自适应学习能力、可解释性强以及加速诊断速度等。这些优点使得该方法可以为工业生产和设备维护提供可靠的技术支持和决策依据。随着技术的不断发展和应用场景的不断拓展，卷积神经网络的应用领域将会更加广泛，为故障诊断和健康监测带来更多可能性