基于多源异构信息融合的机械故障诊断方法

石油机械

—

60

—

CHINA

PETROLEUM

MACHINERY

2021

年

第

49

卷

第

2

期

＜

海洋石油装备

A

基于多源异构信息融合的机械故障诊断方法

*

段礼祥

1

李涛

1

唐瑜

2

杨家林

2

刘伟

2

(

1.

中国石油大学

(北京

)

安全与海洋工程学院

2.

中国石油塔里木油田分公司

)

段礼祥

，

李涛

，

唐瑜

，

等

.

基于多源异构信息融合的机械故障诊断方法

.

石油机械

，

2021

，

49

(

2

)

:

60-67

,

80.

摘要

：

针对振动信号或红外图像等单类型传感器信息难以准确表征机械设备的健康状态

，

存

在诊断不确定性的问题

，

提出基于改进卷积神经网络

(

CNN

)

的多源异构信息数据级融合诊断方

法

。

首先采用变分模态分解

(

VMD

)

和希尔伯特变换

(

HT

)

方法将振动信号处理成与红外图像

同维的时频图像

，

并将其与红外图像进行数据级融合

，

得到多通道融合信号

，

然后将该信号输入

到多通道卷积神经网络中进行训练以构建融合诊断模型

，

最后通过转子系统故障诊断实例验证了

所提方法的正确性

。

研究结果表明

：

CNN

、

SAE

和

DBN

等特征学习方法可以自适应逐层提取特

征

，

提取的特征包含更多有用的诊断信息

，

优于人工提取特征

；

多源异构数据对不同故障类型敏

感性不同

，

具有互补性

，

融合诊断正确率更高

，

可实现对设备健康类型更精准的判断

；

多源信息

融合诊断方法可以很好地保留原始输入信息

，

对实验室转子系统故障实现精确诊断

；

该方法可以

减少数据需求量

，

在小样本背景下具有良好的诊断性能

；

该方法对噪声敏感性低

，

在噪声环境下

具有较好的鲁棒性和抗噪性

。

研究结果可为旋转机械的故障诊断提供一定的参考

。

关键词

：

机械故障

；

数据级融合；

故障诊断

；

卷积神经网络

；

多源异构信息

中图分类号

：

TH17

文献标识码

：

A

DOI

：

10.

16082/j.

cnki.

issn.

1001-4578.

2021.

02.

010

Mechanical

Fault

Diagnosis

Method

Based

on

Multi-Source

Heterogeneous

Information

Fusion

Duan

Lixiang

1

Li

Tao

1

Tang

Yu

2

Yang

Jialin

2

Liu

Wei

2

(

1.

Co//ege

of

and

Ocean

Engineering

，

CA/na

〃

n,©ers,£y

of

Pe^ro/eurn

(

Beijing

)

；

2.

PetroChina

Tarim,

Oilfield

Company

)

Abstract

:

To

address

the

difficulty

of

single-type

sensor

information

such

as

vibration

signals

or

infrared

ima

­

ges

to

accurately

reflect

the

health

status

of

mechanical

equipment

,

and

the

problem

of

diagnosis

uncertainty

,

a

multi-source

heterogeneous

information

data-level

fusion

diagnosis

method

based

on

improved

convolutional

neural

network

(

CNN

/

is

proposed.

Firstly

,

the

vibration

signal

is

processed

into

a

time-frequency

image

with

the

same

dimension

as

the

infrared

image

by

using

the

variational

modal

decomposition

(

VMD)

and

Hilbert

transform

(

HT)

methods,

and

the

data-level

fusion

is

carried

out

with

the

infrared

image

to

obtain

a

multi-channel

fusion

signal.

And

then

the

signal

is

input

into

a

multi-channel

CNN

for

training

to

build

a

fusion

diagnosis

model.

Finally

,

the

correctness

of

the

proposed

method

is

verified

through

a

rotor

system

fault

diagnosis

example.

The

research

results

show

that

:

CNN

,

SAE

,

DBN

and

other

feature

learning

methods

can

adaptively

extract

features

layer

by

layer.

The

extracted

features

contain

more

useful

diagnostic

information

,

which

is

better

than

manually

extracted

features.

The

multi-source

heterogeneous

data

has

different

sensitivity

to

different

fault

types

，

which

is

complementary，

and

has

higher

fusion

diagnosis

accuracy

,

and

allows

more

accurate

judgment

of

equipment

health

type.

The

method

can

*

基金项目

：

国家重点研发计划项目“

原油天然气储罐及附属管道

、辅助设施检测检验技术研究

”

(

2017YFC0805803)

；

国家自然科学

基金资助项目

“

基于迁移学习的往复压缩机故障诊断机制及预测预警模型研究

”

(

51674277)

；

中石油战略合作科技专项

“

海外长输油气管

道灾害监测预警及动力设施诊断技术研究

”

(ZLZX2020-05-02)

。

2021

年第

49

卷第

2

期

段礼祥

，

等

：

基于多源异构信息融合的机械故障诊断方法

—

61

—

well

retain

the

original

input

information

,

and

provide

accurate

diagnosis

of

laboratory

rotor

system

failure.

This

method

can

reduce

data

requirements

,

providing

good

diagnostic

performance

in

a

small

sample

background.

It

has

low

sensitivity

to

noise

,

and

can

achieve

better

robustness

and

noise

resistance

in

a

noisy

environment.

The

re

­

search

results

can

provide

a

certain

reference

for

the

fault

diagnosis

research

of

rotating

machinery.

Keywords

：

mechanical

failure

；

data-level

fusion

；

fault

diagnosis

；

convolutional

neural

network

；

multi-source

heterogeneous

information

的决策结果

。

文献

［

7

］

研究了基于神经网络和

D-

0

引言

S

证据理论相结合的信息融合故障诊断方法

，

通过

融合振动监测数据

、

燃油压力波动信息两种数据,

旋转机械结构复杂

、

工作环境恶劣

，

其故障信

号常呈现出微弱性

、

非线性和耦合性等特点

，

且被

淹没在强大的背景噪声和干扰信号中

［

1

］

；

同时,

不同传感器的质量

、

安装位置和对恶劣环境的抗干

扰能力不尽相同

，导致各个传感器的故障信息对诊

断结果的贡献参差不齐^

。

因此

，

单一传感器信

息难以全面表征设备的健康类型

，

存在诊断不确定

性等问题

，

迫切需要利用先进的诊断方法

，

从设备

的多传感器信息中准确

、

稳定地识别设备健康状

况

。

多源信息融合诊断技术即利用多个

(

同类或

异类)传感器信息对设备进行诊断

，

能够扩展获

取信息的物理属性

、

空间范围或时间范围

，

提供更

全面的信息基础⑷

。

近年来

，

已有大量研究将信息融合技术应用到

故障诊断领域

，

并且取得了理想的效果

。

根据融合

层次

，

多源信息融合技术可分为

3

种

：

①

数据级融

合指直接对同一类别多传感器采集的原始数据利用

加权融合算法等进行融合处理

，

然后通过特征提

取

、

特征选择和模式识别得到最终的诊断结果

。

文

献

［

5

］

针对多源传感数据的特征提取和融合水平

选择困难这两个问题

，

提出了基于深度卷积神经网

络

(

DeepCNN,

DCNN)

的自适应多传感数据融合

方法

，

将振动信号

、

声信号

、

电流信号以及瞬时角

速度信号融合为单路信号

，

利用

DCNN

从原始样

本中挖掘特征

，

通过行星齿轮箱试验

，

验证了所提

方法的准确性

。

②特征级融合指提取多个传感器采

集数据的特征表征设备健康状况

，

利用维数约简等

技术对多传感器特征进行特征融合以得到低维融合

信息

。

文献

［

6

］

从

3

个传感器振动信号中提取时

域和频域特征

，

并依次将相同类型特征输入到稀疏

自编码器

(Sparse

Auto

Encoder,

SAE)

中进行特征

融合

。

③决策级融合指通过对多源信息预处理

、

特

征提取

、

选择和模式识别后得到初级的决策结果,

然后利用

D-S

证据理论

(

Dempster-shafer

Evidence

Theory)

等方法融合多个初级决策结果

，

获得最优

验证了该方法在柴油机故障诊断中的有效性和可

行性

。

3

种融合层次的方法在不同场合均有所应用

,

但是大多集中在特征级

、

决策级融合和同维同构数

据融合

，

基于异构数据的数据级融合方法很少

。

从

理论上看

，

数据级融合相比特征级

、

决策级融合,

充分利用了原始信息

，

精度更高

［

5

］

；

异构数据往

往具有很强的互补性

，

融合信息也更具有实用价

值⑻

。

例如

，

红外图像是二维非结构数据

，

具有

对温度敏感的特性

，

可以很好地识别温升明显的单

故障

、

耦合故障

、

故障位置及严重程度

，

但不适用

于对温度不敏感的故障和早期微弱故障检测

，

已有

一些研究证明了其在故障诊断中的有效性卩呵

。

振

动信号可识别故障类型多

，

适用于早期微弱故障检

测

，

但不适用于耦合故障及无明显频率响应的

故障

。

为解决上述问题

，

本文提出基于改进卷积神经

网络的多源异构信息数据级融合诊断方法

，

该方法

可以突破异维异构数据难以进行数据级融合的限

制

［

8

］

。

首先采用

VMD-HT

方法将振动信号处理成

与红外图像同维的结构

，

并与红外图像进行数据级

融合获得多通道融合信号

，

这样信息损失最少

，

且

由于异构数据对不同故障类型的敏感程度不同

，

所

以具有较强的互补性

；

然后将其输入到多通道卷积

神经网络中进行训练以构建融合诊断模型

，

采用

1x1

卷积层和全局平均池化层代替

CNN

全连接层

,

减小过拟合风险

，

提高计算效率

；

最后使用转子系

统模拟故障试验数据对该方法进行了验证

。

1

卷积神经网络方法

卷积神经网络是一种典型的前馈神经网络

，

其

架构如图

1

所示

，

主要由卷积层

、

池化层和全连接

层构成

。

卷积层

：

由于局部感受野的存在

，

卷积层中输

—

62

—

石油机械

2021

年

第

49

卷

第

2

期

出特征面的每个神经元与其输入进行局部连接

，

同

时每个神经元共享相同的权重和偏置

，

这大大减少

了参与优化的参数个数

，

加速了收敛

。

一个卷积层

图像分辨率为

240x180,

补

0

后

，

分辨率为

240x

240

；

将红外图像转化成灰度图

，

所有像素点的值

归一化到

-1

〜

1

之间

。

经训练测试

，

发现

240x240

的尺寸不适宜于

CNN

的学习

，

所以采用均匀采样

含有多个卷积核

，

通过反向传播算法反向微调后

，

每个卷积核的权重值不同

，

可以从多个角度提取特

征

。

卷积层一般与池化层连续交替设置

，

逐层挖掘

的方式压缩图像

，

压缩后图像大小为

30x30

。

振动信号预处理

：

原始振动时域信号通过

VMD

和

HT

处理得到

VMD-HT

时频谱

，

同样采用

隐藏在数据之中的敏感特征

，

以实现对数据的抽象

表示

。

卷积层数学模型可表述为

：

工

a

l

r

1

x

（

讥

+

b

l

）

（

1

）

4

（

均匀采样的方式压缩成

30x30

的尺寸

，

并归一化

到

-1

〜

1

之间

。

模态数

K

决定了

VMD

能否从原始

7

式中

：

a

为第

l

层第

j

个神经元的输出

；

a

l

-

1

为第

l

-

1

层第

l

个神经元的输入

；

叫

为输入特征图

；

l

为

第

l

层网络

；

（

为权重矩阵

，

即滤波器

；

/

为第

l

层

上第/个神经元的网络偏置

；

”

为激活函数

，

用于

去线性化

，

增强表达能力

。

全连接层

图

1

卷积神经网络经典架构图

Fig.

1

Classic

architecture

diagram

of

convolutional

neural

network

池化层

：

与上层的输入特征面一一对应

，

用于

简化从卷积层输出的信息，

提取局部特征

，

减少参

数量

，

提高网络训练效率

，

且能建立空间和结构不

变性

，

抑制过拟合

。

通常为最大值池化和平均池

化

，

其数学模型可表述为

：

a

［

=

a

（

J3j

down

（

a

「

1

）

+

b

：

）

（

2

）

式中

：

down

（

）

为降采样函数

；

0

为网络乘性偏置

。

全连接层

：

CNN

中一般含有

1

〜

2

个全连接层

,

用于进一步提取特征和整合池化层输出的信息

。

全

连接层数学模型可表述为

：

S=a

（

（

o

a

f

+

b

o

）

（

3

）

式中

：

S

为全连接层的输出

；

"

f

为展开的一维特征

向量

；

（

o

为全连接层的权重矩阵；

b

o

为全连接层的

偏置

。

2

多源异构信息数据级融合方法

2.1

数据预处理

红外图像预处理

：

本文红外热像仪采集的红外

振动信号中精确分解出较好的分量

。

本文以分量瞬

时频率均值为指标

，

分析均值特征曲线确定

K

值

。

从图

2

可以观察到

，

K

值增加到

7,

曲线有了明显

的下弯和断续现象

，

因此

，

本文

K

取

6

。

图

2

模态分量瞬时频率均值特征曲线

(

K

=1~9

)

Fig.

2

The

instantaneous

frequency

mean

characteristic

curve

of

modal

component

(

K

=

1

~

9

)

2.2

数据级融合

多通道信号

（

所提方法

）

：

类似于图片在

RGB

色彩模式下的

3

通道输入

，

将同一故障样本的

VMD-HT

时频谱与红外图像转化为

2

通道原始输

入

，

尺寸为

30x30x2

。

单路信号

（

对比方法

）

：

在同类故障样本中随

机选取两个故障样本的

VMD-HT

时频谱与红外图

像进行拼接后作为原始输入

，

尺寸为

60x60

。

2.

3

改进

CNN

融合诊断模型构建

在标准

CNN

中

，

由于全连接层参数众多

，

容

易导致过拟合

，

降低计算效率

，

所以本文采用

1x1

卷积层

［

11

］

和全局平均池化层

［

12］

代替全连接层

，

降

低过拟合的风险

，

避免全连接层的梯度消失或爆炸

问题

。

1x1

卷积层的卷积核尺寸为

1x1,

最早用来

降低初始网络的维数

，

本文用来压缩模型最后一层

池化层的通道数

，

使通道数与故障类别数相同

；

再

使用全局平均池化将输出特征图转化为一维特征向

2021

年第

49

卷第

2

期

段礼祥，

等：

基于多源异构信息融合的机械故障诊断方法

—

63

—

量

，

用于

Softmax

分类

。

CNN

模型的超参数对于其性能同样至关重要

,

信号和红外图像

，

并通过数据分割构造信号样

本集

；

(2)

对振动时域信号和红外图像进行预处理

,

例如

，

学习速率过小会导致收敛速度过慢

，

过大在

训练后期会导致振荡

；

基于一些通用的设计准

则

［

13-14

］

和已有文献的经验

［

5

，

15-19

］

,

根据测试结果

得到压缩后的

VMD-HT

时频谱和灰度图

；

(3)

进行数据级融合

，

划分训练集和测试集

；

(4)

进行模型设计

，

选取关键参数

，

构建多

选取参数

。

另外

，

采用

dropout

技术

［

20

］

提高诊断正

确率

，

防止过拟合

，

系数为

0.5

；

采用指数衰减

法

［

21

］

设置学习率提高训练稳定性

，

衰减率为

0.99

。

2.4

诊断步骤

(1)

设置不同类型故障

，

采集转子系统振动

通道

CNN

融合诊断模型

；

(5)

用测试集评估

CNN

融合诊断模型性能

。

多源异构信息数据级融合方法流程图如图

3

所示

。

数据级融合

CNN

模型训练与测试

全

局

平

均

池

化

1

通道

1

30X30

通道

2

30x30

分类器

卷

池

1x1

卷积

积

化

转子平台

加速度传感器

图

3

多源异构信息数据级融合方法流程图

Fig.

3

Flow

chart

of

the

proposed

method

如

，

当联轴器处

(

图

5c

左图

)

发生不对中故障

3转子系统故障诊断实例

3.1

转子系统数据集

时

，

由于两根转轴和联轴器产生振动

，

使联轴器和

相邻的轴承座的温度都升高

(

图

5c

右图)

。

试验装置为转子故障模拟试验台

，

如图

4

所

示

。

试验中转速设定为

3

000

r/min,

在转子试验

台的每个轴承座的水平和垂直方向各放置一个压电

式加速度传感器以采集振动信号

，

共计

8

个振动传

感器

。

传感器采集数据后通过振动采集仪连接电脑

保存数据

，

采样频率为

20

kHzo

试验中

，

将红外

热像仪固定在位于转子平台正前方

1.

5

m

处的三脚

架上

，

确保整个试验在同一角度采集红外信号

，

并

将实验室温度控制在

20

兀左右

，

使转子平台处于

同一环境温度

，

同时确保两种信号同时采集

。

本文考虑

6

种故障类别

：

正常

(

NS)

、不平衡

(IB)

、

不对中

(

MA)

、

碰磨

(

RI)

、

轴承座松动

(BSL)

、

碰磨和不对中耦合故障

(

CFRM)

。

转子

图

4

转子故障模拟试验台

Fig.

4

Rotor

fault

experiment

rig

每类故障含有

960

个样本

，

每个样本为

30

x

30x2

的图像

，

不同故障类型的输入图像如图

6

所

示

。

本文取

%

的样本用于训练

，

光的样本用于测

不同类型故障的位置和温升区域如图

5

所示

。

由图

5

可知

，

故障位置不同

，

相应的局部位置亮度发生

试

，

重复验证

10

次

，

计算其平均值

。

3.2

模型设计

明显的变化

，

温升明显

，

可直观地验证基于红外图

本文

CNN

结构中

，

特征提取网络含有

2

个层

像进行故障诊断的有效性

，

可作为原理支撑

。

例

组数

，

每个层组数为

1

个卷积层和

1

个降采样层

,

—

64

—

石油机械

2021

年

第

49

卷

第

2

期

原始红外图像

灰度图

依次为

5

和

4,

可保证训练的稳定性

。

池化层大小

一般为

2

或

3,

多数文献

［

5

，

15-18

］

池化层大小取

2,

且取得了较好的诊断效果

，

因此本文池化层尺寸为

2

。

另外

，

迭代回合为

30,

最小训练量为

40,

学习

率为

0.

1

。

3.3

对比分析

3.3.

1

单源信息诊断

为了验证所提方法的有效性

，

采用单源信息故

障诊断进行对比

，

包含基于特征工程的单源信息诊

故障位置

温升区域

图

5

转子不同类型故障的位置和温升区域

Fig.

5

Fault

positions

and

temperature

response

areas

of

rotor

under

different

fault

types

图

6

转子不同类型故障下的原始图像

Fig.

6

Raw

image

of

rotor

under

different

fault

types

可保证足够的拟合能力

；

分类网络含有

1

个

1x1

卷积层

、

1

个全局平均池化层和

1

个

Softmax

输出

层

。

随着层数的增加

，

卷积核数量呈现递增趋势

，

且后层卷积核数量多与前层保持一致或是其

2

倍

［

5

，

15-18

］

,

因此本文卷积核数量依次为

16

和

32

。

卷积核尺寸一般呈现递减的趋势

，

且过小则识别率

低

，

过大会出现过拟合

［

19

］

。

基于此

，

卷积核尺寸

断和基于特征学习的单源信息诊断

。

特征工程

。

为了与传统的机器学习方法进行对

比

，

采用人工提取特征

+SVM

方法进行诊断

。

对于

振动信号

，

提取时域特征

、

频域特征以及

EMD

分

解后的前

5

个

IMF

分量的能量特征

、

复杂度特征

,

共计

32

维

。

对于红外图像

，

将红外图像转换为灰

度图

，

根据灰度图中像素点的灰度级统计得到灰度

直方图

，

提取灰度直方图的均值

、

均方差值

、

偏斜

度

、

峰度系数

、

能量和熵值这

6

个特征

。

特征学习

。

由于红外图像的二维结构

，

分别采

用一维

CNN

(

1D-CNN)

和二维

CNN

(2D-CNN)

对振动时域信号和红外图像进行处理

。

同时

，

采用

与

CNN

同样是主流算法的

SAE

、

深度置信网络

(

Deep

Belief

Network

，

DBN

)

对

故

障

进

行

诊

断

。

SAE

、

DBN

是典型的无监督模型

，

由于其通过预训

练进行权重初始化后可以快速收敛

，

达到比较好的

诊断效果

，

所以被用于本文的对比中

。

它们的输入

分别是时域信号和频域信号

。

以上所有对比方法均采用

3

:

1

的训练测试比

,

各个方法的模型诊断结果如表

1

所示

。

表

1

6

种方法的模型诊断结果

Table

1

Model

diagnosis

results

of

6

methods

机器学习

方法名称

平均正确率

/%

特征工程

SVM1

94.

10

SVM2

91.

11

1D-CNN

97.

22

特征学习

SAE

98.

06

DBN

96.

88

2D-CNN

97.71

人工振动特征

+SVM

和人工红外特征

+SVM

的

正确率分别是

94.10%

和

91.11%,

均低于特征学

习方法。

由于深度学习模型强大的表示能力

，

4

种

基于特征学习的单源信息诊断方法正确率均高于

2021

年第

49

卷第

2

期

段礼祥

，

等

：

基于多源异构信息融合的机械故障诊断方法

—

65

—

95%,

已达到较高的水平

，

基于时域振动信号的

信息敏感度不尽相同

，

振动信号和红外图像含有不

SAE

诊断模型更是高达

98.06%,

可实现较精确的

同的互补故障信息

，

融合诊断正确率更高

，

基于特

征工程的

SVM

融合诊断模型正确率高于基于特征

诊断

，

但仍然有误诊

、

漏诊的概率

。

综上分析

，

特征学习方法可以自适应逐层提取

学习的单源信息诊断模型更是验证了这一点

;

SAE-DBN

方法孤立地对待特征融合和模式识别两

特征

，

挖掘的特征包含更多有用的诊断信息

，

优于

人工提取特征

；

基于特征学习的单源信息诊断中

，

SAE

模型取得最优的诊断结果

，

表现出强大的特征

个步骤

，

SAE

模型在特征融合的过程中近似地丢弃

掉一些特征

，

它并不考虑任何与

DBN

诊断正确率

有关的信息

，

出现了信息损失

；

数据级融合可以很

好地保留原始输入的信息

，

在模型构建

、

反向传播

提取能力和鲁棒性

。

3.3.2

多源信息融合诊断

为了进一步验证本文所提方法的有效性

，

针对

2.2

节提到的

DCNN

［

5

］

方法和基于特征工程

、

特征

学习的特征级融合开展了以下研究

。

基于特征工程的特征级融合

（

SVM

）

。

人工提

取的振动信号特征和红外图像特征如

3.3.1

节所

述

，

拼接为单路特征后

，

每个样本特征共计

38

维

。

基于特征学习的特征级融合

（

SAE-DBN

⑷

）

。

由

3.3.1

节的分析结果得出

：

SAE

在处理一维振动

信号时

，

正确率最高

，

因此采用其输出层前一全连

接层的输出作为振动融合特征

，

为

150

维

。

采用

2D-CNN

第二层卷积池化后的输出作为红外融合特

征

，

为

800

维

。

拼接为单路特征后

，

每个样本特征

共计

950

维

。

采用文献

［

6

］

中的

SAE

融合

+DBN

分类的方法进行诊断

。

4

种方法的模型诊断结果如表

2

所示

。

从表

2

可以看出

：SVM

方法的正确率为

98.

54%,

相比基

于特征工程的单源信息诊断

，

分别提高了

4.

44%

和

7.43%,

甚至高出基于

SAE

的单源信息诊断

0.48%

，

但低于另外

3

种融合诊断方法

，

且稳定性

较差

；

SAE-DBN

方法正确率为

99.79%,

DCNN

方

法正确率为

99.96%

（

模型优化参数为

89

746

个

）

，

接近本文所提方法

100%

的正确率。

因此

，

所提方

法

（

模型优化参数为

1

116

个

）

实现了精确诊断

,

稳定性最咼

，

同时比

DCNN

方法具有更咼的计算

效率

、

占用更小的资源

。

表2

4

种方法的模型诊断结果

Table

2

Model

diagnosis

results

of

4

methods

融合级别

方法名称

正确率

/%

特征级融合

SVM

98.

54±0.

40

SAE-DBN

99.

79±0.

18

数据级融合

DCNN

99.

96±0.

07

所提方法

100

综上分析

，

多源信息融合诊断方法优于单源信

息诊断方法

，

不同的故障类型对不同类型的传感器

过程中

，

可以优化整体权重

，

而不是孤立地对待基

于红外信号的模型构建和基于振动信号的模型构

建

，

同时本文所提方法比

DCNN

方法具有更高的

计算效率

、

占用更小的资源。

3.4

学习过程的可视化

为了评估所提方法的逐层特征学习过程

，

采用

t

分布随机邻域嵌入

［

22

］

（

t-distributed

stochastic

neighbor

embedding,

t-SNE

）

对各个阶段的特征进

行可视化

，

如图

7

所示

。

从图

7

可见

，

随着卷积池

化的逐层推进

，

特征分离度不断增大

。

因此

，

本文

所提方法通过逐层挖掘隐藏在数据之中的高维敏感

特征

，

可提高转子系统故障诊断的分类正确率

。

3.5

不同训练测试比下模型的表现

针对实际生产中设备故障数据难获取的问题

,

评估所提方法在不同训练测试比

A

下的表现

，

如

图

8

所示

。

从图

8

可见

，

当

A

较大时

，

所提方法可

以取得较高的分类正确率

。

例如

，

当

A

>1/7,

分类

正确率均在

99%

以上

。

随着

A

减小

，

当

A

为

1/31

时

，

即训练集

/测试集为

180/5

580

时

，

其正确率

为

93.33%

。

可以看出

，

所提方法通过将振动信号

与红外图像融合

，

减少了数据需求量

，

可以在小样

本背景下实现良好的诊断性能

，

更好地满足实际

需求

。

3.6

噪声环境下模型的表现

噪声在工业生产中不可避免

，

纯净的振动信号

容易被噪声污染

。

在实际应用中构建诊断模型时,

必须考虑诊断模型的鲁棒性和抗噪性

，

为此开展以

下研究评估所提方法在噪声干扰下的诊断能力

。

实

际试验中

，

模型由不加噪声数据训练

，

加噪声数据

测试

，

这更符合实际应用情形

：

变化噪声环境下所

有带标签数据均难以获取⑺

］

。

向原始信号中注入

不同强度的高斯白噪声信号

，

复合信号的信噪比

A

sn

为

-4~10

dB

，

间隔为

2

dB,

S

nr

可由公式

（4

）

定义

。

—

66

—

石油机械

2021

年

第

49

卷

第

2

期

10

100

-5

0

5

10

-100

-50

0

50

100

a.

原始图像

100

b.

第一层卷积池化后

-100

-50

0

50

100

-50

0

50

100

c.

第二层卷积池化后

d.

第一层全连接层

图

7

所提方法学习过程可视化

Fig.

7

Visualization

of

the

learning

process

of

the

proposed

method

所提方法

2D-CNN

M

暉

式中

：

P

s

和

P

n

分别为信号强度和噪声强度

。

(2D-CNN)

被用于对比

，

参数设置同所提方法

。

不同信噪比下两种方法的分类正确率如图

9

所示

。

由图

9

可见

，

随着信噪比减小

，

即噪声强度不断增

大

，

2D-CNN

正确率显著下降

；

而所提方法对噪声

敏感性低

，

例如

，

当信噪比为

-4

dB

时依然可以达

到

90%

以上的正确率

，

原因在于红外图像不易受

到噪声污染

，

可以与受到污染的振动数据互补

。

HI

隸

盘

图

图

8

不同训练测试比下所提方法的分类正确率

9

不同信噪比下两种方法的分类正确率

Classification

accuracy

of

the

two

methods

under

different

signal-noise

ratios

Fig.

8

Classification

accuracy

of

the

proposed

method

Fi

ig.

under

different

training-test

ratios

P

s

R

sn

=

10lg

n

(4)

4

结论

针对基于单一类型传感器信息的故障诊断存在

诊断不确定性和多传感器异构信息难以数据级融合

基于

VMD-HT

时频图像的二维

CNN

模型

等问题

，

提出基于改进卷积神经网络的多源异构信

息数据级融合诊断方法

。通过转子系统故障诊断实

例验证了所提方法的有效性

，

得到如下结论

。

(1)

CNN

、

SAE

和

DBN

等特征学习方法可以

自适应逐层提取特征

，

提取的特征包含更多有用的

诊断信息

，

优于人工提取特征

。

(2)

多源异构数据对不同故障类型敏感性不

2021

年

第

49

卷

第

2

期

段礼祥

，

等

：

基于多源异构信息融合的机械故障诊断方法

—

67

—

同

，

具有互补性

，

融合诊断正确率更高

，

可实现对

机故障诊断技术

[J].

石油机械

，

2010,

38

(6)

：

49-52

，

72.

设备健康类型更精准的判断

。

(3)

多源异构信息数据级融合诊断方法可以

WANG

J

P,

WANG

X,

BAO

Z

F.

Diesel

engine

fault

很好地保留原始输入信息

，

对实验室转子系统故障

diagnosis

technology

based

on

information

fusion

theory

[

J]

.

China

Petroleum

Machinery

，

2010

，

38

(6)

：

49-

实现精确诊断

。

(4)

本文所提方法可以减少数据需求量

，

在

[8]

52

，

72.

YUAN

Z,

ZHANG

L

B,

DUAN

LX.

A

novel

fusion

di

­

小样本背景下具有良好的诊断性能

；

对噪声敏感性

低

，

在噪声环境下具有较好的鲁棒性和抗噪性

，

能

agnosis

method

for

rotor

system

fault

based

on

deep

learning

and

multi-sourced

heterogeneous

monitoring

da­

ta

[

J]

.

Measurement

Science

and

Technology

，

2018

，

够更好地满足实际需求

。

例如

，

训练测试比

M1/31

时

，

正确率可达

93%

以上

；

信噪比为

=

-4dB

时

，

正确率可达

90%

以上

。

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fault

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7

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LU

P

L,

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G

S.

Fusion

method

of

improved

PSO

&

D-S

theory

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application

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intelligent

diagnosis

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2015

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26

(1)

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18-21.

WU

K,

WANG

X

Y,

SUN

J,

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Study

of

multi

­

sensor

fault

diagnose

method

based

on

convolutional

neu­

ral

networks

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Control

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2018,

26

(1)

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18-21.

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JING

L

Y,

WANG

T

Y,

ZHAO

M,

et

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An

adaptive

multi-sensor

data

fusion

method

based

on

deep

convolu

­

tional

neural

networks

for

fault

diagnosis

of

planetary

gearbox

[

J]

.

Sensors

，

2017

，

17

(

2)

：

1-15.

[6]

CHEN

Z

Y,

LI

W

H.

Multisensor

feature

fusion

for

bearing

fault

diagnosis

using

sparse

autoencoder

and

deep

belief

network

[

J]

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IEEE

Transactions

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Instrumenta

­

tion

and

Measurement

，

2017

，

66

(7)

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1693-1702.

[7]

王江萍

，

王潇

，

鲍泽富

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基于信息融合理论的柴油

29

(11)

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1-14.

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YOUNUS

AMD,

YANG

B

S.

Intelligent

fault

diagnosis

of

rotating

machinery

using

infrared

thermal

image

[

J]

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Expert

Systems

with

Applications

，

2011

，

39

(

2

)

：

2082-2091.

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BAITB,

ZHANG

L

B,

DUAN

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NSCT-based

infrared

image

enhancement

method

for

rotating

machin­

ery

fault

diagnosis

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J]

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65

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CHEN

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in

network

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Learning

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[

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BARDENET

R,

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Y,

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­

gorithms

foreyper-parameter

optimization

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Pro-

ceeding

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24th

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Planetary

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feature

extraction

and

fault

diagnosis

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VMD

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CNN

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2018

，

18

(5)

：

1-20.

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VERSTRAETE

D

，

FERRADA

A

，

DROGUETT

E

L

， et

al.

Deep

learning

enabled

fault

diagnosis

using

time

­

frequency

image

analysis

of

rolling

element

bearings

[

J]

.

Shock

and

Vibration

，

2017

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1-17.

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WANG

L

H,

ZHAO

X

P,

WU

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fault

diagnosis

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short-timefourier

transform

and

conv

­

olutional

neural

network

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，

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(

6)

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1357-1368.

(下转第

80

页

)

—

80

—

石油机械

2021

年

第

49

卷

第

2

期

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oil-gas

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fluid

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helical

axial-flow

multiphase

pump

[

J]

.

Journal

of

Drainage

and

Irriga

­

tion

Machinery

Engineering，

2020

，

38

(

7)

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模拟及与实验结果对比

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35

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肖文扬

，

谭磊

.

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MIAO

C

S

,

LI

Z

L,

ZHAO

X

X,

et

al.

The

numerical

simulation

of

multiphase

pump

and

its

comparison

with

the

experimental

result

[

J]

.

China

Petroleum

Machin­

ery,

2007,

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38

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90-101.

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W

Y,

TAN

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between

radial

forces

and

flow

patterns

in

rotodynamic

multiphase

pump

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Journal

of

Hydroelectric

Engineering

，

2019

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38

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李清平

，

薛敦松

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螺旋轴流式多相泵外特性实验

研究

[J].

工程热物理学报

，

2000

(4)

:

451-455.

第一作者简介

：

王庆方

，

工程师

，

生于

1984

年

，

2011

年毕业于兰州理工大学流体机械及工程专业

，

现从事高压

泵的设计及开发工作

。

地址

：

（

255086）

山东省淄博市。电

话

：

（

0533

）

3919579o

E-mail

:

*********************

。

LI

Q

P,

XUE

D

S.

Experimental

studies

on

perform

­

ances

of

the

helico-axial

multiphase

pump

[

J]

.

Jour

­

nal

of

Engineering

Thermophysics

，

2000

(

4)

：

451

-

收稿日期

：

2020-08-19

（

本文编辑刘峰

）

(

上接第

67

页)

[19]

吴春志

，

江鹏程

，

冯辅周

，等

.

基于一维卷积神经

search

，

2008

，

9

：

2579-2605.

[23]

ZHAGN

W,

LI

C

H,

PENG

G

L,

et

al.

A

deep

convo

­

lutional

neural

network

with

new

training

methods

for

bearing

fault

diagnosis

under

noisy

environment

and

网络的齿轮箱故障诊断

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振动与冲击

，2018,

37

(

22)

：

51-56.

WU

C

Z,

JIANG

P

C,

FENG

FZ,

et

al.

Fault

diagno

­

different

working

load

[

J

]

.

Mechanical

Systems

and

Signal

Processing

,

2018,

100

：

439-453.

sis

method

for

gearboxes

based

on

a

1-D

convolutional

neural

network

[

J]

.

Journal

of

Vibration

and

Shock

，

2018

，

37

(22)

：

51-56.

[20]

SRIVASTAVA

N

，

HINTON

G

，

KRIZHEVSKY

A

，

et

第一作者简介

：

段礼祥

，

教授

，

博士生导师

，

生于

al.

Dropout

:

a

simple

way

to

prevent

neural

networks

from

overfitting

[

J]

.

Journal

of

Machine

Learning

Re-

1969

年

，

2005

年毕业于中国石油大学

（

北京

）

，

获博士学

位，研究方向为机械设计理论

、

机械设备状态监测与故障

诊断

。

地址

：

（

102249

）

北京市昌平区

。E-mail

：

duanlx@

cup.

edu.

cn

。

search

，

2014

，

15

(1)

：

1929-1958.

[21]

[22]

郑泽宇

，

顾思宇

.

TensorFlow

:

实战

Google深度学

习框架

[M].

北京

：

电子工业出版社

，

2017.

LAURENS

V

D

M

,

GEOFFREY

H

.

Visualizing

data

通信作者

：

李涛

，

E-mail

:

****************

。

收稿日期

：

2020-09-22

（

本文编辑丁莉萍

）

using

t-SNE

[

J

]

.

Journal

of

Machine

Learning

Re

­