摘要
针对滚动轴承故障诊断故障样本类别不平衡的问题,提出一种基于进化算法优化的条件生成对抗网络(evolutionary conditional generative adversarial nets, 简称ECGAN)故障诊断方法。首先,利用进化算法优化条件生成对抗网络中的生成器,使其在不同的损失函数下生成与原始样本分布相似的新样本,扩充数据集;其次,将生成的样本和原始样本输入判别器,提取出样本中有效的数据特征,判断输入样本的真假和类别;最后,通过对抗学习机制优化生成器和判别器,提高网络的故障识别能力。实验结果表明,在轴承故障样本数据类别不平衡的情况下,ECGAN模型具有较好的故障诊断性能。
滚动轴承是旋转机器的重要部件,在各种机械设备中发挥了巨大作用。滚动轴承发生损坏会影响整个机械系统的运行状态,造成较大的经济损
近年来,深度学习在机器学习等领域发展迅速,深度学习神经网络能自动学习数据特征,克服了人工经验选取特征的不足,拥有强大的建模和表征能
当前,主要通过数据增强与改进算法来解决数据类别不平衡分类问
针对以上问题,笔者提出ECGAN轴承故障诊断方法。首先,通过进化算法优化生成器,使其在生成数据时有不同的选择方向,通过判别器选择表现较好的生成器进行下一次迭代,生成具有多样性的高质量样本以扩展训练样本的数量;其次,在判别器网络中加入分类器,生成的样本和原始样本一起输入分类器以提高网络分类能力;最后,通过滚动轴承故障诊断实验对比CNN,GAN和ECGAN等模型的分类能力。
GAN由生成器函数(G)和判别器函数(D)组成,其流程如

图1 GAN流程图
Fig.1 Flowchart of GAN
将真实数据和生成的数据输入D得到数据的真假概率,将随机噪声向量z输入G得到假数据G(z),网络最终目标是生成以假乱真的假数据。网络训练时,D判别输入数据的真假,G学习真实数据分布,生成可以欺骗D的假样本,然后通过对抗学习机制不断提高G和D的能力。损失函数为
(1) |
其中:为数学期望;与为真实数据与随机噪声的分布。
网络训练时,通过Adam算
GAN中生成器输入的是随机噪声,使得网络自由度较高,以至于训练过程不可控。针对这一问题,文献[

图2 CGAN结构图
Fig.2 Structure of CGAN
CGAN的损失函数为
(2) |
通过
GAN虽然能很好地扩充数据,但是会产生模式崩塌现象(生成器将其所有的概率集中到一小块区域),或者判别器训练得比较好,生成器得不到更新,最终导致网络训练失败。因此,对GAN进行改进使生成器网络能够一直更新学习十分重要。
近年来,进化算法在建模、优化和设计等方面取得了很多成
笔者提出的基于ECGAN的故障诊断模型由进化算法优化改进的CGAN得到,其结构如

图3 ECGAN结构
Fig.3 Structure of ECGAN
网络训练时,将假样本标记为0,真实样本标记为1,把真实样本和生成的假样本输入D中,输出相应的真假信息和类别信息,最小化真假标签和类别标签的交叉熵损失。具体损失函数为
(3) |
其中:与分别为判别真假标签与类别标签的损失;为真实数据分布;为生成的数据分布和标签分布;为ECGAN的判别器损失函数,网络训练时最小化。
G训练时采用进化机制,主要分为以下3个步骤:
1) G网络的变异,即对每次迭代的网络进行变异操作,即采用不同的损失函数更新参数。
2) G网络的评价,即D网络评价G生成的数据,给出相应分数。
3) G网络的选择,即根据D网络评分,选择分数高的进行下一次迭代。
(4) |
当GAN网络达到最优,此时网络满足,,判别器无法分辨生成数据的真假。GAN的损失函数经过变形后可以得到真假样本的JS散度,即真假样本分布的相似度,此时最小化损失函数生成器生成的数据逐渐向原始数据靠拢。笔者引入进化算法正是优化GAN中的生成器,让生成器采用不同的损失函数进行训练(2个分布之间采用不同的度量方法)。变异细节如下。
1) 极大极小损失函数为
(5) |
其中:为生成样本的判别结果。
当趋向0时,函数梯度趋于消失,网络更新比较缓慢;当向1靠近时,D不能有效区分真假样本,会提供有效的梯度让真假分布的距离不断缩小。
2) 启发式损失函数为
(6) |
该函数与相反,当趋向0时,会提供有效的梯度让真假分布的距离不断缩小;当向1靠近时,D不能有效区分真假样本,函数的梯度会趋于消失。
3) 最小二乘损失函数为
(7) |
该损失函数与类似,但梯度变化平缓,在一定程度上避免了模式崩溃。3种损失函数如

图4 3种损失函数
Fig.4 Three kinds of loss functions
首先,评价生成数据的真实性,将每批次生成的数据输入D中,计算出f1
(8) |
其次,计算生成数据的多样性f2
(9) |
其中: 为梯度算子。
利用D的梯度来计算生成数据的多样性,如果生成数据多样性分数高,对应D的梯度较小,可以有效避免模式崩溃等问题。最终的评分函数为
(10) |
选择分数较高的G进行下一次迭代。具体损失函数为
(11) |
其中:为真假标签的损失函数;为类别标签的损失函数;为ECGAN的生成器损失函数。
基于ECGAN的轴承故障诊断流程如

图5 基于ECGAN的故障诊断流程图
Fig.5 Flow chart of fault diagnosis based on ECGAN
1) 获取实验平台运行时轴承的振动信号,分为训练集和测试集,将训练集输入ECGAN模型;
2) 通过对抗学习机制,训练ECGAN中的生成器和判别器,直到纳什平衡;
3) 将测试样本输入模型,输出诊断结果。
为验证本研究方法的有效性,采用如

图6 滚动轴承故障诊断实验平台
Fig.6 Rolling bearing experiment platform
参数 | 数值 |
---|---|
轴承滚珠数 | 8 |
节圆直径/mm | 33.48 |
轴承滚珠直径/mm | 7.94 |
外圈故障尺寸/mm | 3.048 |
内圈故障尺寸/mm | 4.95 |

图7 滚动轴承4种状态振动信号
Fig.7 Vibration signals of rolling bearing for four state modes
本研究滚动轴承故障类型分别为轴承内圈、轴承外圈和滚动体故障,训练数据集中正常数据为2 400个,正常数据与故障数据的比值分别为48∶1,24∶1,12∶1,8∶1和6∶1,随机选择每种故障的50,100,200,300和400个数据作为训练样本,每类数据测试集各100个,共400个测试数据。具体样本数据如
分类 | 数据 比例 | 数据类型 | |||
---|---|---|---|---|---|
正常 数据 | 轴承内圈故障 | 轴承外圈故障 | 滚动体 故障 | ||
训练 | 6∶1 | 2 400 | 400 | 400 | 400 |
8∶1 | 300 | 300 | 300 | ||
12∶1 | 200 | 200 | 200 | ||
24∶1 | 100 | 100 | 100 | ||
48∶1 | 50 | 50 | 50 | ||
测试 | 1∶1 | 100 | 100 | 100 | 100 |
本研究开发故障诊断程序的软件工具为pycharm2018,编程语言为Python,算法的编程框架为tensorflow1.13.1。用于轴承故障诊断的计算机为intel酷睿i5‑8300H处理器,具有8核和8 GB内存。
针对数据不平衡问题中正常数据充足而故障数据较少的情况,利用生成对抗网络产生符合原始数据分布的新样本,用足够多的样本训练分类器,增强网络故障诊断的能力。
首先,研究数据类别不平衡对深度学习的影响,此时不对数据进行预处理。为保证结果稳定性,计算10次实验的平均值作为最终结果。笔者采用深度卷积生成对抗网络(deep convolutional generative adversarial networks, 简称DCGAN
层数 | 分类器结构 |
---|---|
1 | 卷积层:5×5卷积核,64个通道 |
2 | BN处理,lrelu激活 |
3 | 卷积层:5×5卷积核,64个通道 |
4 | BN处理,lrelu激活 |
5 | 卷积层:5×5卷积核,64个通道 |
6 | BN处理,lrelu激活 |
7 | 卷积层:5×5卷积核,64个通道 |
8 | BN处理,lrelu激活 |
9 | 卷积层:5×5卷积核,64个通道 |
10 | 全连接层1:判别真假;全连接层2:分类 |

图8 不同模型的分类准确率
Fig.8 Classification accuracy of different models
利用采样的方法,从少数类的样本中随机采样来扩充故障数据。由
生成对抗网络中的生成器模型旨在为故障分类训练一个比较好的判别模型。采用CGAN模型对数据分类,生成对抗网络的性能比采样后的CNN好。CGAN网络在数据比例为6∶1到24∶1时,准确率较高。在比例极度不平衡情况下(48∶1),准确率为0.887 5,此时CGAN网络出现模式崩溃,导致生成样本的质量较差,网络无法充分学习样本特征,分类器效果不佳。
针对CGAN的问题,ECGAN模型使用几种不同的损失函数,在训练过程中,每次迭代都选取表现较好的生成器,避免了模式崩溃的问题。由
1) ECGAN通过学习初始样本,生成与初始样本具有相似分布的新样本,扩充了少量的故障样本。生成的样本和初始样本一起训练模型的故障分类器,提高了分类器的泛化能力,有效提升了小故障样本情况下模型的诊断准确性。
2) 利用GAN的对抗学习机制,交替训练ECGAN中的生成器和判别器,得到了较好的生成样本质量和故障诊断效果。
3) 与其他模型(CNN,CNN+采样,CGAN)相比,ECGAN具有更好的滚动轴承故障诊断性能。
参 考 文 献
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