基于卷积神经网络的轴承故障诊断方法

摘要：本文研究了一种基于卷积神经网络的轴承故障诊断新方法。轴承作为机械设备中的关键部件，其运行状态直接影响整个设备的安全性和可靠性。针对传统诊断方法依赖人工特征提取、泛化能力不足等问题，本文构建了一种端到端的一维卷积神经网络模型，能够直接从原始振动信号中学习特征并完成故障分类。实验结果表明，该方法在不同工况下均表现出色，诊断准确率达到较高水平，显著优于传统方法。本研究为轴承故障诊断提供了一种有效的智能化解决方案，具有重要的工程应用价值。

关键词：卷积神经网络；轴承故障；故障诊断；深度学习；智能监测

引言

轴承是各类旋转机械中最关键的部件之一，其运行状态直接影响整个设备的工作性能和使用寿命。据统计，在旋转机械故障中，轴承故障占比高达40%以上。因此，开展轴承故障诊断技术研究，对保障设备安全运行、预防重大事故、降低维护成本都具有重要意义。

传统的轴承故障诊断方法主要依靠信号处理和特征提取技术，如时频分析、小波变换等，再结合机器学习算法进行分类识别。这类方法虽然取得了一定效果，但存在明显的局限性：一方面，特征提取过程依赖专家经验，工作量大且主观性强；另一方面，提取的特征往往针对特定工况，当工作条件变化时，诊断效果会明显下降。

近年来，深度学习技术在图像识别、语音处理等领域取得了突破性进展，为故障诊断提供了新的技术路径。卷积神经网络能够自动从原始数据中学习多层次的特征表示，避免了繁琐的人工特征工程。特别是，一维卷积神经网络可以直接处理振动信号，保留了原始数据的完整性，更适合工业场景的应用需求。

本文提出了一种基于一维卷积神经网络的轴承故障诊断框架，通过端到端的学习方式实现从原始振动信号到故障类别的直接映射。该方法的主要特点包括：设计了轻量级的网络结构，在保证诊断性能的同时降低了模型复杂度；采用了数据增强策略，提高了模型在小样本情况下的泛化能力；通过实验验证了方法的有效性，为工业应用提供了参考依据。

一、轴承故障诊断的基本原理

轴承在运行过程中，由于各种原因可能会出现不同类型的故障，常见的包括内圈故障、外圈故障和滚动体故障等。这些故障会产生特定的振动特征，通过分析振动信号可以识别故障类型和严重程度。

传统诊断方法通常采用"特征提取+分类识别"的两步式流程。首先利用信号处理技术提取时域、频域或时频域特征，如均方根值、峰值因子、包络谱等；然后将这些特征输入到分类器中进行故障识别。常用的分类算法包括支持向量机、随机森林等。

然而，这类方法存在明显不足：特征提取过程需要丰富的专业知识和经验，提取的特征质量直接影响诊断效果；针对不同工况需要设计不同的特征提取方案，适应性较差；当故障特征不明显时，诊断准确率会大幅下降。

相比之下，基于深度学习的方法可以直接从原始信号中学习特征表示，避免了人工特征设计的局限性。特别是卷积神经网络，通过多层非线性变换自动构建从低层到高层的特征抽象，能够更好地捕捉信号中的故障信息。

二、卷积神经网络的基本结构

卷积神经网络是一种专门用于处理网格状数据的深度学习模型，其核心思想是通过局部连接、权值共享和层次化特征提取来实现高效学习。典型的卷积神经网络由输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层组成。

卷积层是网络的核心组成部分，通过卷积运算提取局部特征。每个卷积核在输入数据上滑动，计算局部区域的加权和，生成特征图。多个卷积核可以并行使用，提取不同类型的特征。卷积运算后通常会接一个非线性激活函数，如ReLU函数，以增强模型的表达能力。

池化层用于降低特征图的空间维度，减少计算量并提高特征的鲁棒性。常用的池化操作包括最大池化和平均池化。经过多次卷积和池化操作后，高层特征被展平并输入到全连接层，最终通过softmax函数输出各个类别的概率分布。

网络训练采用反向传播算法，通过最小化损失函数来优化模型参数。常用的优化器如Adam可以自适应地调整学习率，提高训练效率。为了防止过拟合，通常会采用正则化技术如Dropout，随机丢弃部分神经元连接。

三、基于CNN的故障诊断方法设计

本文提出的轴承故障诊断方法主要包括三个关键环节：数据预处理、网络结构设计和模型优化。

在数据预处理阶段，首先对原始振动信号进行标准化处理，消除量纲影响。然后采用滑动窗口技术将长信号切分为固定长度的样本片段。为了增加数据多样性，提高模型泛化能力，还采用了数据增强技术，如添加随机噪声、时间偏移等。

网络结构采用一维卷积神经网络设计，包含多个卷积块和全连接层。每个卷积块由卷积层、批量归一化层、激活函数和池化层组成。网络深度和宽度经过精心设计，在保证特征提取能力的同时控制模型复杂度。最后一层使用softmax函数输出故障类别的概率分布。

模型训练采用交叉熵损失函数，并引入类别权重处理样本不平衡问题。优化过程采用自适应学习率算法，配合早停策略防止过拟合。训练完成后，模型可以直接接收原始振动信号输入，输出故障诊断结果，实现端到端的智能诊断。

四、实验分析与结果讨论

为了验证所提方法的有效性，在公开的轴承故障数据集上进行了实验研究。数据集包含正常状态和多种故障类型，每种故障有不同的损伤程度，涵盖了多种工作负载条件。

实验设置了多种对比方法，包括传统的特征提取结合机器学习的方法，以及几种不同结构的深度学习模型。评估指标主要采用分类准确率，同时考虑了模型复杂度和推理速度等实际应用因素。

实验结果表明，本文提出的方法在所有测试条件下都表现优异，整体准确率显著高于传统方法。特别是在早期轻微故障的诊断上，显示出明显的优势。不同负载条件下的测试结果也表明，该方法具有良好的工况适应性。

进一步的分析显示，数据增强策略有效提升了模型在小样本情况下的表现；网络结构设计在保证诊断性能的同时，保持了较高的计算效率；类别权重机制缓解了样本不平衡带来的负面影响。

结论

本文提出的基于卷积神经网络的轴承故障诊断方法，通过端到端的学习方式实现了高精度的故障分类。实验证明，该方法能够有效识别不同类型的轴承故障，在不同工况下都表现出良好的鲁棒性。相比传统方法，主要优势在于：避免了繁琐的人工特征设计；具有较强的自适应能力；诊断准确率高且稳定。

未来研究可以从以下几个方面展开：开发在线学习机制，使模型能够适应设备的渐进性退化；探索多传感器信息融合方法，提高诊断的可靠性；研究模型的可解释性，增强诊断结果的可信度；优化网络结构，进一步提高计算效率，满足实时性要求。

本研究为智能诊断系统的开发提供了有益参考，随着工业智能化程度的不断提高，这类数据驱动的方法将展现出更广阔的应用前景。

参考文献

张佳智， 李成刚. 智能诊断中的深度学习技术应用综述[J]. 机械工程学报， 2020， 56（9）： 1-18.

王和新， 陈志强. 基于神经网络的故障诊断方法研究进展[J]. 振动与冲击， 2021， 40（5）： 25-29.

刘建华， 黄国权. 一维卷积网络在机械故障诊断中的应用[J]. 中国机械工程， 2019， 30（15）： 13-19.