MSCA-Net: 一种面向中介轴承小样本与强噪声环境的故障诊断方法

王敬迪 ,  田晶 ,  葛向东 ,  林政 ,  高明浩 ,  申礼

科学技术与工程 ›› 2026, Vol. 26 ›› Issue (7) :2883-2894

PDF (11437KB)
科学技术与工程 ›› 2026, Vol. 26 ›› Issue (7) :2883-2894 DOI: 10.12404/j.issn.1671-1815.2502965
机械、仪表工业

MSCA-Net: 一种面向中介轴承小样本与强噪声环境的故障诊断方法

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MSCA-Net: Fault Diagnosis Method for Inter-shaft Bearings in Small-sample and Strong-noise Environments

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摘要

中介轴承作为传动系统的关键传动部件,其故障诊断面临三重挑战:单一传感器故障信息的片面性、故障样本的稀缺性和信号在复杂环境下的强噪声干扰问题。为解决这些问题,提出了一种基于多传感器数据融合、多尺度特征提取及嵌入空间特征注意力机制的卷积神经网络(multi-sensor multi-scale convolutional attention network, MSCA-Net)。首先,采用格拉姆角差场(Gramian angular difference field, GADF)、格拉姆角和场(Gramian angular summation field, GASF)以及马尔科夫转移场(Markov transition field, MTF)方法将多传感器采集的原始一维振动信号转化为二维灰度图像,并将这3种图像分别映射至RGB 3个通道,构建复合彩色图像,有效保留中介轴承振动信号间的时空相关性;其次,设计了多尺度通道特征关注融合模块(multi-scale channel attention feature fusion module, MSCAFM),可同时捕获不同的故障特征信息;然后,嵌入空间特征注意力机制,通过整合通道和空间两个维度的信息,学习特征的空间注意力,以突出故障特征内容的重要区域,进一步提高网络的识别精度;最后,通过特征提取和特征分类层完成中介轴承的故障诊断。实验结果表明,在双转子中介轴承实验台数据集上,当每种故障工况仅有4个训练样本时,本方法的诊断准确率可达91.3%以上;在-2 dB噪声环境下,MSCA-Net网络依旧能保持78.5%的准确率,证明了该方法在中介轴承小样本、强噪声环境下的鲁棒性和实用价值,为中介轴承健康监测提供了新的技术路径。

Abstract

As a critical transmission component in transmission systems, inter-shaft bearings face three major challenges in fault diagnosis: the incompleteness of fault information from single sensors, the scarcity of fault samples, and strong noise interference in complex environments. To address these challenges, a multi-sensor multi-scale convolutional attention network (MSCA-Net) was proposed based on multi-sensor data fusion, multi-scale feature extraction, and an embedded spatial feature attention mechanism. Gramian angular difference field (GADF), Gramian angular summation field (GASF), and Markov transition field (MTF) methods were employed to transform original one-dimensional vibration signals collected by multiple sensors into two-dimensional grayscale images. These three types of images were mapped to RGB channels respectively to construct composite color images, effectively preserving the spatiotemporal correlations among inter-shaft bearing vibration signals. A multi-scale channel attention feature fusion module (MSCAFM) was designed to simultaneously capture different fault feature information. A spatial feature attention mechanism was embedded to learn spatial attention for features by integrating information from both channel and spatial dimensions to highlight important regions of fault characteristics. Fault diagnosis of inter-shaft bearings was accomplished through feature extraction and classification layers. Experimental results show that on the dual-rotor inter-shaft bearing test bench dataset, with only 4 training samples per fault condition, the diagnostic accuracy reaches above 91.3%. Under -2 dB noise environment, the method maintains 78.5% accuracy, which demonstrates the robustness and practical value for inter-shaft bearing health monitoring under small-sample and high-noise conditions.

Graphical abstract

关键词

中介轴承 / 多传感器数据融合 / 注意力机制 / 多尺度特征融合 / 故障诊断

Key words

inter-shaft bearing / multi-sensor data fusion / attention mechanism / multi-scale feature fusion / fault diagnosis

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王敬迪, 田晶, 葛向东, 林政, 高明浩, 申礼. MSCA-Net: 一种面向中介轴承小样本与强噪声环境的故障诊断方法[J]. 科学技术与工程, 2026, 26(7): 2883-2894 DOI:10.12404/j.issn.1671-1815.2502965
WANG Jing-di, TIAN Jing, GE Xiang-dong, LIN Zheng, GAO Ming-hao, SHEN Li. MSCA-Net: Fault Diagnosis Method for Inter-shaft Bearings in Small-sample and Strong-noise Environments[J]. Science Technology and Engineering, 2026, 26(7): 2883-2894 DOI:10.12404/j.issn.1671-1815.2502965

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中介轴承作为机械传动系统的核心部件,在载荷传递和轴系支撑方面发挥着不可替代的作用[1]。特别是在航空发动机等高端装备中,中介轴承长期运行于高温、高压和高速的苛刻工况下,易发生磨损、裂纹、保持架断裂以及表面剥落等损伤[2]。这些故障一旦被忽视或诊断不及时,不仅会干扰设备的正常运行,更可能引发灾难性事故[3]。因此,高效准确的轴承故障诊断技术对提升机械系统的可靠性和安全性具有重大意义[4]。
近年来,中国在轴承故障诊断领域取得了重要进展,高校和科研院所在基于深度学习的轴承故障诊断理论研究方面开展了大量工作,为该领域的技术发展奠定了坚实基础[5-7]。与此同时,航空发动机和舰船动力系统制造企业在轴承监测技术的工程实践中积累了丰富的经验。目前,中国航空发动机制造企业主要依赖传统的振动监测、频谱分析和油液分析等技术进行轴承状态评估,这些方法在一定程度上是可靠的,但应对新型故障模式时,会遇到一些适应性上的挑战。
故障诊断技术的发展经历了从传统方法到智能诊断的演进历程。早期的诊断技术主要依托物理建模或信号处理方法,这些技术要求研究者对机械结构有深入理解,且常需先验知识进行特征选择[8]。此类方法受制于个人专业知识和经验的局限性,导致诊断结果往往主观性强且准确度有限[9]。随着大数据技术的兴起,机器学习方法被广泛引入故障诊断领域,通过挖掘大量历史数据进行模型训练和参数优化,实现了故障类型的自动识别[10]。尽管如此,这些方法仍需人工干预进行特征提取和分析,在自动化程度和诊断效率方面存在瓶颈。
人工智能技术的迅猛发展推动轴承故障诊断朝着自动化、数字化和智能化方向迈进。其中,深度学习凭借处理速度快、检测精度高且不依赖专家知识等优势,已成为故障诊断领域的主流技术路线[11]。然而,大多数深度学习模型对训练样本的数量和多样性要求极高。例如,深度信任网络(deep belief network, DBN)[12]、卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)[13]和递归神经网络(recurrent neural network, RNN)[14]等模型均需大量训练样本才能发挥最佳性能。在样本数量不足或分布不均的情况下,这些模型的诊断能力会大幅下降。
在实际工业场景中,特别是对于航空发动机等高价值设备,获取充足的轴承故障样本极具挑战性[15]。小样本问题,即可用于诊断的故障样本数量有限,成为限制深度学习模型在故障诊断领域应用的关键障碍[16]。由于训练数据稀缺,传统深度学习模型难以获得充分训练,进而影响诊断准确性[17]。因此,在样本资源受限的条件下开发高效可靠的故障诊断方法,已成为该领域亟待解决的前沿问题。
针对小样本故障诊断的挑战,研究者们提出了多种创新算法。焦孟萱等[18]提出一种基于马尔可夫转移场(Markov transition field, MTF)与条纹池化卷积神经网络(stripe pooling convolutional neural network, SPCNN)的小样本滚动轴承变工况故障诊断方法,加强了模型在长距离方向信息的捕捉能力。Su等[19]提出基于数据重构层次递归元学习(data reconstruction hierarchical recurrent meta-learning, DRHRML)的诊断方法,采用递归元学习策略和一次性学习技术,增强了模型处理有限数据的能力。然而,DRHRML在面对大规模数据时仍受样本量小和计算复杂度高的制约,对计算资源和时间的需求显著增加。Zhang等[20]开发了基于双路径卷积注意机制和双向门控递归单元(dual path convolution with attention mechanism and bidirectional gated recurrent unit, DCA-BiGRU)的诊断方法,展现出良好的泛化能力和鲁棒性。但该方法在处理极小或极不平衡样本时,仍面临基本特征提取的挑战。
除小样本外,强噪声环境下的故障诊断也是一项重大挑战。传统CNN方法在噪声干扰下抗干扰能力弱,诊断精度下降显著,泛化能力不足,难以直接应用于存在各种环境噪声的工业现场[21]。研究表明,较大的卷积核可增强模型的全局特征提取能力,但同时会导致参数量和计算量剧增,增加实际部署时的硬件要求。为解决这一问题,多种融合策略被提出:Lin等[22]构建了多传感器信息融合网络,利用一维CNN的多尺度特征提取模块从时域信号中提取多层次信息,实现了滚动轴承的跨工况故障诊断;Guo等[23]开发了具有宽第一层内核的多特征融合注意力引导机制,通过将位置信息引入注意力模块,捕获故障波动段的相对位置信息,从噪声污染信号中提取高判别性特征;田晶等[24]通过将注意力机制引入ResNet残差块,实现了对航空发动机中介轴承的故障诊断。
尽管上述研究在小样本和强噪声环境下的轴承故障诊断方面取得了显著进展,但当这两种挑战同时存在,尤其是在特定应用场景下故障样本极度稀缺时,现有神经网络难以维持高精度诊断。更为棘手的是,单一传感器采集的故障信息往往片面且单一,难以全面反映轴承的健康状态。
基于上述问题,现提出一种基于多传感器数据融合、多尺度通道特征关注融合空间注意力机制的卷积神经网络(multi-sensor multi-scale convolutional attention network, MSCA-Net),旨在解决小样本强噪声环境下中介轴承故障诊断的难题。为达到这一目标,将重点实施以下措施:①多传感器数据融合方法的开发,计划在数据预处理阶段采用格拉姆角差场(Gramian angular difference field, GADF)、格拉姆角和场(Gramian angular summation field, GASF)及马尔科夫转移场(Markov transition field, MTF)等方法,将来自不同位置传感器的振动信号转换为二维图像。这些图像将融合成一幅包含多传感器完整故障信息的彩色图像,作为网络的输入。这一过程不仅有效保留了多传感器振动信号之间的时空相关性,还有助于增强故障特征的表示能力和网络的抗噪声性能;②多尺度通道特征关注融合模块的设计,设计一个多尺度通道特征关注融合模块(multi-scale channel attention feature fusion module, MSCAFM),以实现对故障特征的精准提取。这一模块将能够同时捕获中介轴承运行过程中不同频率域的故障信息,从而有效解决单一尺度特征提取方法在复杂故障特征表达上的不足;③空间注意力机制的嵌入,以学习故障特征的重要性,从而实现对关键信息的精准捕获。最终,通过特征提取层和分类层,将完成对中介轴承的精确故障诊断。通过上述措施,本研究显著降低对原始样本数量的依赖,为中介轴承故障诊断提供了新思路。

1 理论知识

1.1 特征融合图像建立

1.1.1 格拉姆角场

格拉姆角场是一种将一维时间序列转换为二维图像的编码方法,能够最大程度的将原始信号的特征保留,避免特征丢失,使时间序列数据更容易理解和分析[25]。给定一组时间序列X={x1,x2,…,xi,…,xn},首先将数据归一化,使其所有值在区间[-1,1]内缩放。归一化公式为

${\stackrel{~}{x}}_{i}$=$\frac{{x}_{i}-max\left(X\right)+{x}_{i}-min\left(X\right)}{max\left(X\right)-min\left(X\right)}$

然后将归一化的时间序列使用极坐标重新进行放缩,表达式为

$\left\{\begin{array}{ll}\varphi=\arccos \tilde{x}_{i}, & -1 \leqslant \tilde{x}_{i} \leqslant 1, \tilde{x}_{i} \in X \\r=\frac{t_{i}}{N}, & t_{i}=1,2, \cdots, N\end{array}\right.$

式(2)中:ti为时间戳;N为正则化极坐标生成空间的常数因子;φ为相角;r为极坐标半径;$\stackrel{~}{X}$为标准化缩放后的X。

上述映射方程有两个重要性质:①它可实现双向映射,根据三角函数性质可知,cosφ在φ∈[0,π]时单调递减,因此在给定时序信号的情况下,将其映射到极坐标上的值是唯一的,同时,逆向映射也具有唯一性;②极坐标下保持着绝对的时间关系。

将一维时域信号用极坐标系表示后,通过计算每个点之间的角度和、差表达数据点之间的相关性。采用格拉姆角差场作为信号处理方法的计算过程表达式

$\left\{\begin{array}{l}\text { GADF }=\sqrt{\boldsymbol{I}-\tilde{\boldsymbol{X}}^{\prime 2}} \tilde{\boldsymbol{X}}-\tilde{\boldsymbol{X}}^{\prime} \sqrt{\boldsymbol{I}-\tilde{\boldsymbol{X}}^{\prime 2}} \\\text { GASF }=\tilde{\boldsymbol{X}}^{\prime} \tilde{\boldsymbol{X}}-\sqrt{\boldsymbol{I}-\tilde{\boldsymbol{X}}^{\prime 2}} \sqrt{\boldsymbol{I}-\tilde{\boldsymbol{X}}^{2}}\end{array}\right.$

式(3)中:GADF为格拉姆角差场;GASF为格拉姆角和场;I为单位向量;$\tilde{X} $为时间序列;$\tilde{X}^{\prime}$为$\tilde{X}$的转置。通过上述处理方式,GAF实现了将一维时间序列信号转化为二维图像,并保留了时间序列中的时间相关特性。

1.1.2 马尔科夫转移场

马尔科夫转移场(MTF)在传统马尔科夫链模型上添加时间和空间因素,建立马尔科夫转移矩阵,将一维时域信号转化为二维特征图的基础上保留原始信号时间相关性[26]。

给定原始时序信号X={x1,x2,…,xi,…,xn}根据不同时刻信号幅值将自身分为Q个分位数区域,不同数据点特征各不相同,据此将其映射到不同的分位数区域qj(j∈[1,Q])。然后,沿着时间轴方向运用马尔科夫链计算各分位点的跃迁,由此构建马尔科夫转移矩阵W,即

W=$\left[\begin{array}{llll}{w}_{11}& {w}_{12}& \dots & {w}_{1Q}\\ {w}_{21}& {w}_{22}& \dots & {w}_{2Q}\\ ︙& ︙&  & ︙\\ {w}_{Q1}& {w}_{Q2}& \dots & {w}_{QQ}\end{array}\right]$

式(4)中:wij为分位数区域qi中数据点迁移到分位数区域qj的概率。

但马尔科夫转移矩阵对时序信号X和步长的时间依赖性不高,时间信息和位置信息的忽略,导致原始信号部分重要信息丢失。故此,拓展转移矩阵W为马尔科夫转移场M,计算公式为

M=$\left[\begin{array}{llll}{m}_{11}& {m}_{12}& \dots & {m}_{1Q}\\ {m}_{21}& {m}_{22}& \dots & {m}_{2Q}\\ ︙& ︙&  & ︙\\ {m}_{Q1}& {m}_{Q2}& \dots & {m}_{QQ}\end{array}\right]$

式(5)中:mij为分位数区域qi中数据点向分位数区域qj靠近的概率。

然后,依据矩阵M中各元素值与不同的像素点相对应,由此实现将一维信号转化为二维图像的过程,实现可视化。MTF二维图像不仅保留了原始一维信号的时间信息,使其具有时间相关性。

1.1.3 多传感器数据融合构建数据集

提出一种多传感器数据融合方法,将中介轴承故障信号的时间序列数据通过格拉姆角差场(GADF)、格拉姆角和场(GASF)以及马尔可夫转移场(MTF)方法转换为二维灰度图像。通过图像处理技术,将来自不同传感器的灰度图像分别输入不同的颜色通道,最终合成一张具有多传感器全面信息的彩色图像,作为深度学习网络的输入,如图1所示。这3种方法各具特点:MTF方法关注信号的整体形状和结构,而GAF方法则侧重于信号的时间演化特性,捕捉时间序列之间的角度信息。

该融合方法具有两个显著优势:首先,它实现了数据级与特征级的双重融合。来自多个传感器的原始数据通过变换并排组合,形成统一的二维彩色图像。当卷积滤波器在输入矩阵上滑动时,来自多个传感器的信息被自然地融合在一起,最大限度地减少了信息损失。随着网络的深入训练,从多个传感器提取的特征在网络的不同层级中不断卷积与融合,生成更高层次的特征表征。其次,该方法保持了不同传感器信号之间的内在时间相关性。将多传感器数据映射至统一的彩色图像结构,不仅保留了各传感器自身的时间序列信息,还维持了传感器之间的时间同步关系,从而在小样本、强噪声条件下仍能实现稳健的故障诊断。

1.2 膨胀卷积

膨胀卷积(dilated convolution)是对传统二维卷积的一种创新扩展,通过引入膨胀率参数,在不增加卷积核实际尺寸的前提下,显著扩大了感受野范围,使卷积层的输出能够包含更广泛的上下文信息,从而获取更丰富的特征表征。

膨胀卷积的核心优势在于,虽然扩大了感受野,但实际参数量并未增加,计算量仍以原始卷积核大小为准。例如,一个膨胀率为2的3×3卷积核,其感受野等效于5×5的标准卷积,但参数数量仅为9个,占标准5×5卷积参数量(25个)的36%,大幅降低了神经网络的计算复杂度。此外,通过合理调整步长参数,膨胀卷积能够确保在特征提取过程中不遗漏关键像素点信息,有效传递上层特征,增强网络层间的信息流动和特征传递。

膨胀卷积的数学表达式为

F(s)=(${X}_{d}^{*}$t)(s)=$\sum _{i=0}^{k-1}$t(i)X(s-di)

式(6)中:t(·)为过滤器;X为输入特征;d为膨胀卷积率,当膨胀卷积率为1时相当于正常的卷积;k为卷积核尺寸;F(s)表示在位置s处的卷积输出特征值;${X}_{d}^{*}$t表示输入X与滤波器t进行膨胀率为d的卷积操作;X(s-di)表示输入特征在位置(s-di)处的值。

通过选择适当的膨胀率,膨胀卷积能够在保持输入特征不变的情况下,引入更多历史特征信息,使特征提取不再受限于卷积核的物理尺寸,从而显著增强模型的感知能力和预测精度,特别适合于需要较大感受野的复杂故障模式识别任务[27]。

2 基于MSCA-Net网络的中介轴承故障诊断方法

2.1 故障诊断整体框架

针对中介轴承在小样本、强噪声环境下的故障诊断需求,提出一种新型的智能诊断方法。本文提出的MSCA-Net中介轴承智能诊断流程如图2所示。主要步骤如下:

(1) 数据预处理与图像生成:将多传感器加速度振动信号通过格拉姆角差场(GADF)、格拉姆角和场(GASF)以及马尔科夫转移场(MTF)3种方法将一维振动信号转换为二维灰度图像。将这3种互补性的灰度图像分别映射到RGB3个通道,生成融合彩色图像,保留时频信息同时减少冗余,并将数据集划分为训练集、验证集和测试集。

(2) 基于MSCA-Net的故障诊断:预处理后的图像输入MSCA-Net网络,通过初始卷积层、多尺度特征提取、空间注意力机制和分类模块,实现故障类型的精准识别。

(3) 诊断结果可视化:通过柱状图、折线图等展示不同故障类型的分类效果,帮助理解模型的分类决策依据。

2.2 多尺度通道特征关注融合模块

多尺度通道特征关注融合模块(multi-scale channel attention feature fusion module, MSCAFM)是MSCA-Net中的关键组成部分,包括一层初始卷积层(Initial convolution)和三通道多尺度关注模块。该模块旨在捕获不同尺度下的故障特征,并通过注意力机制增强关键特征的表达,从而提升模型在小样本与强噪声环境下的诊断能力。

初始卷积层采用9×9的卷积结构,步长为1。这一大尺寸卷积核设计源于对中介轴承故障信号特性的深入分析,通过更大的卷积核能够在第一层就捕获更广泛的感受野。9×9卷积核拥有更大的感知范围,能够在网络浅层就有效地提取图像的低级特征,同时显著抑制噪声干扰。实验证明,相比于常用的7×7或更小尺寸的卷积核,9×9卷积核在故障特征提取方面表现出更优的性能,特别是在强噪声环境下,这种大尺寸初始卷积核对提高网络诊断准确率和收敛速度具有显著的正面效果,能够提取更全面的故障特征信息。第3.5.1节将对不同卷积核大小的实验结果进行详细分析,验证9×9卷积核的优越性。

在卷积神经网络中,卷积核作为滤波器提取不同特征,其大小决定感受野范围和特征性质,较大卷积核关注整体信息,较小卷积核聚焦局部细节[28]。由于传统单尺度卷积层使用固定大小卷积核仅覆盖固定区域,易忽略振动信号中存在的多尺度特征,因此本文设计了如图3所示的多尺度特征提取模块,以获取更丰富的故障特征信息,提高中介轴承故障识别精度。

假设输入特征为X∈RC×H×W,其中C表示通道尺寸,H和W表示样品的高度和宽度。首先,X被并行地通过具有不同扩张率的3个3×3空洞卷积层,将每个分支的输出特征标记为Fm,表达式为

Fm=DConv(3×3,dm)∈RC×H×W, m=1,2,3

Xm=ReLU{BN[Fm(X)]}, m=1,2,3

式中:DConv(3×3,dm)表示具有3×3卷积核和膨胀率dm的卷积运算;BN表示批量归一化操作;ReLU为激活函数。

本模块采用金字塔式多分支结构,3个膨胀卷积分支均使用3×3卷积核但膨胀率分别为2、3和5,在不增加参数量的情况下扩大感受野。模块还包含全局平均池化分支以稀释局部噪声,提高模型鲁棒性。考虑到不同通道和尺度特征的重要性差异,模块嵌入了通道注意机制,使神经元能够自适应调整特征图通道的权重,为包含关键故障信息的特征分配更高权重。此机制通过注意力向量表示特征重要性,利用软注意向量进行自适应特征选择,有效抑制无用特征并增强有效特征,进一步提升中介轴承故障识别的效率和准确性。

通道注意力机制将每个通道视为特征检测器,能够有效标识重要特征的位置,并为重要通道分配较高的权重。其计算过程如下:首先,使用全局平均池化(global average pooling, GAP)对中间特征图的空间维度进行压缩,生成空间上下文描述,其在每个通道中的空间大小为1×1;其次,设置两个全连接层捕获非线性跨通道交互,涉及降维以控制模型复杂性;然后,在全连接层后插入Sigmoid函数,实现激活并改进非负性表示;最后,通过将注意力图与输入特征图沿通道维度相乘,得到按重要性调整的输出特征。整个注意力过程可表示为

${G}_{gap}^{\mathrm{1,1},u}$=Ggap(${X}_{m}^{w,h,u}$)=$\frac{1}{w\times h}\sum _{i=1,j=1}^{w,h}{X}_{(i,j)}^{w,h,u}$,m=1,2,3
${Y}_{m}^{w,h,u}$=σ{f[Ggap(${X}_{m}^{w,h,u}$)]}${X}_{m}^{w,h,u}$,m=1,2,3

式中:${X}_{m}^{w,h,u}$为来自多尺度特征提取模块的中间特征图,其中m为3个尺度的序号,m=1,2,3;上标w、h和u分别为通道的长度、宽度和深度;(i,j)表示${X}_{m}^{w,h,u}$的第i行第j列的值;Ggap(·)表示全局平均池化操作;f(·)表示一维卷积运算;σ(·)为Sigmoid函数。

最后,将各分支的特征Ym进行融合,获得最终的多尺度特征XC,即

XC=$\sum _{m=1}^{N}$Ym, N=1,2,3

通过这种多尺度通道特征关注融合设计,模型能够同时关注不同频率域的故障特征,并对关键信息进行自适应增强,从而在小样本和强噪声环境下实现更加稳健的故障诊断性能。

2.3 空间注意力模块

每个输入特征图都具有通道和空间两个维度的信息。前述多尺度通道特征关注融合模块已经通过卷积层和通道注意机制有效定位了重要特征的位置。为进一步提高网络的识别精度,设计了空间注意力模块(spatial attention module,SAM),学习特征的空间注意力,以突出特征内容的重要区域,如图4所示。

为了生成空间注意力图U,首先,沿通道轴分别采用全局平均池化操作和全局最大池化操作,生成具有h长度、w宽度和1通道的特征描述${F}_{max}^{h,w,1}$和${F}_{avg}^{h,w,1}$,突出信息区域是有效的。其次,将${F}_{max}^{h,w,1}$和${F}_{avg}^{h,w,1}$在通道维度上拼接。然后,通过卷积层以生成空间注意力图${F}_{spatial}^{h,w,c}$。最后,通过逐元素乘法$\text { ⊗ }$,空间关注值沿着通道维度广播,生成最终特征图U。空间注意模块的计算过程可以描述为

$\left\{\begin{array}{l}{F}_{max}^{h,w,1}=Maxpool\left({X}_{C}^{h,w,c}\right)\\ {F}_{avg}^{h,w,1}=Avgpool\left({X}_{C}^{h,w,c}\right)\end{array}\right.$
${F}_{spatial}^{h,w,1}$=σ{Conv[Concat(${F}_{max}^{h,w,1}$,${F}_{avg}^{h,w,1}$)]}

式(12)中:${X}_{C}^{h,w,c}$表示输入特征图;Maxpool(·)为最大池化函数;Avgpool(·)为平均池化函数;${F}_{max}^{h,w,1}$为通过最大池化函数获得的特征图;${F}_{avg}^{h,w,1}$为通过平均池化操作获得的特征图;Concat(·)表示拼接运算;Conv表示1×1卷积;σ(·)为Sigmoid函数。

将输入XC与${F}_{spatial}^{h,w,c}$沿着通道维度相乘,得到输出U。

U=${X}_{C}^{h,w,c}$×${F}_{spatial}^{h,w,1}$

通过空间注意力模块,网络能够精确定位特征图中包含关键故障信息的空间区域,有效增强这些区域的特征表示,从而提高故障诊断的准确性。

2.4 特征提取和分类模块

特征提取和分类模块是MSCA-Net的末端组件,旨在深度挖掘网络浅层所提取特征中蕴含的本质抽象故障信息,并建立精确的映射关系,实现中介轴承故障类型的准确诊断。由于浅层网络所提取的特征通常具有广泛性,许多关键的、抽象的故障特征仍然隐藏其中,因此需要深层特征提取结构进一步提炼判别性特征。

本模块采用交替的卷积层和池化层组成特征提取部分,以及全局池化层和全连接层构成的故障诊断部分。首先,通过卷积池化结构学习更高层次的抽象特征;随后,利用全局平均池化层对特征图进行全局信息聚合,大幅减少参数量;最后,通过全连接层和Softmax函数完成最终的分类决策。

与传统CNN架构中广泛使用的多层全连接结构相比,本模块采用全局池化层与单层全连接层的组合可有效节省计算资源,特别适合于资源受限的嵌入式系统部署。故障诊断过程的最后环节采用Softmax函数计算样本属于各个故障类别的概率值,将概率值最大的类别作为最终的诊断结果。Softmax函数的数学表达式为

yi=$\frac{{e}^{{x}_{i}}}{\sum _{k=0}^{n}{e}^{{x}_{k}}}$, k=0,1,2,…,n

式(15)中:yi为输入图像是第i个类别的概率;xi为GAP最后一层的第i个输出值;n为类别数。

通过特征提取和分类模块的精心设计,MSCA-Net能够在小样本强噪声环境下实现高精度的中介轴承故障诊断,同时保持较低的参数量和计算复杂度,为中介轴承健康监测提供了高效可靠的技术支持。

3 实验验证

借助双转子中介轴承实验台数据集,用于验证MSCA-Net在小样本、强噪声环境下的有效性。为减轻随机性影响,每种方法执行10次并记录平均值。实验在Core i9-13900K CPU、64GB RAM和RTX 4070 GPU硬件平台上进行,软件环境为Python 3.7和PyTorch 2.1.2+CUDA 12.1。

3.1 双转子中介轴承实验台数据描述

为了验证模型的有效性与泛化能力,搭建了双转子中介轴承实验台,进行故障模拟实验并采集数据。如图5所示,实验系统主要由4部分组成:电机驱动系统、转子系统、支撑系统和数据采集系统。其中,展示了实验台的整体结构和加速度传感器的布局方案。中介轴承安装于高、低压转子之间,高压转子和低压转子分别通过联轴器与独立的伺服电机相连。驱动电机型号为130SM04030,额定功率1.2 kW,可实现精确的转速控制。试验所用轴承为NSK Ltd公司的圆柱滚子轴承(型号NSK202EM)。

由于工程实践表明,中介轴承发生的故障大多数为内圈或外圈裂纹,而裂纹产生的方式和形状与采用线切割法直接在轴承上加工的效果十分接近。因此本文中轴承故障表面缺陷采用线切割法制造,使缺陷沿内圈、外圈和滚动体表面纵向扩展,并且构建了内圈混合故障、外圈混合故障、滚动体故障等复杂故障情况,以更好地模拟实际工况中可能出现的多种故障类型,如图6所示。在试验过程中,设置采样频率为4 800 Hz,内圈与外圈采用不同转速,内圈600 r/min,外圈720 r/min,转速比为1.2。数据采集系统使用高精度加速度传感器,布置在轴承座的径向和轴向位置,以获取多维振动信号。如表1所示,详细列出了试验中各类故障的类型与尺寸,共包含3 360个样本。

3.2 对比试验

为评估MSCA-Net的诊断性能,本节将其与5种主流深度学习模型进行对比,包括WDCNN、MCCNN、MSCNN、MobileNet V2和DRSN。实验基于3.1节描述的双转子中介轴承数据集,该数据集涵盖7种故障类型,共计3 360个样本。在实验设计上,采用8∶1∶1的比例将数据集划分为训练集、验证集和测试集,确保了各故障类型在3个子集中保持一致的分布比例。为保证实验结果的公平性和可比性,所有对比方法均采用统一的数据预处理策略和相同的训练参数配置。

为客观评估各方法的诊断性能,采用准确率A、精确率P、召回率R和F1作为评价指标,其定义式分别为

A=$\frac{TP+TN}{TP+TN+FP+FN}$×100%
P=$\frac{TP}{TP+FP}$×100%
R=$\frac{TP}{TP+FN}$×100%
F1=2×$\frac{PR}{P+R}$×100%

式中:TP为真正例,模型正确预测为正类的样本数;TN为真负例,模型正确预测为负类的样本数;FP为假正例,模型错误地预测为正类的样本数;FN为假负例,模型错误地预测为负类的样本数;F1为精确率和召回率的调和平均数,取值范围为[0,1],数值越大表示模型性能越好。如表2所示为各模型在中介轴承故障诊断任务上的性能对比指标。

从诊断准确性来看,所提出的MSCA-Net达到了98.0%的准确率、97.8%的精确率、98.1%的召回率和97.9%的F1,表现出色。DRSN和MobileNet V2模型也表现优异,达到了97.3%和96.5%的准确率,仅略低于MSCA-Net。相比之下,WDCNN的准确率为92.4%,是所有对比模型中最低的。

这些结果验证了所提出的MSCA-Net在中介轴承故障诊断任务中的优越性。其多尺度特征提取与嵌入空间注意力机制不仅提高了模型的特征学习能力,还保持了高准确率与高效率的有效结合。实验证明,MSCA-Net为中介轴承故障诊断提供了一种精确可靠的解决方案。

3.3 小样本对比实验

为了进一步验证MSCA-Net的泛化能力和诊断性能,在双转子中介轴承实验台数据集上进行了小样本对比实验。

在中介轴承实际运行场景中,故障样本极其稀缺是普遍存在的问题。这主要源于3个方面:一是中介轴承作为高可靠性要求的装备,故障出现频率本身较低;二是一旦某类故障发生,通常会迅速触发安全保护机制导致设备停机,难以获取足够长的故障过程数据;三是由于安全性和成本考虑,难以在实际运行中人为制造各类故障进行试验。这些因素导致小样本故障诊断成为中介轴承健康管理领域的关键挑战。

小样本学习的核心在于能否从极少量的故障样本中有效提取具有区分性的故障特征,并且具备良好的泛化能力。MSCA-Net通过多传感器融合和自适应特征注意力机制,特别强化了对关键故障特征的捕获和增强能力,这使其在小样本条件下仍能保持较高的诊断精度。

在本实验中,设置不同训练样本数量的对比实验,训练样本数分别为每类故障48、16、8、4个样本,测试样本保持固定数量。将MSCA-Net与5种代表性方法进行了对比,评估指标采用准确率进行评价,结果如图7所示。

从图7数据可以观察到,随着训练样本数量的减少,所有模型的性能都呈现下降趋势,但下降程度各不相同。MSCA-Net展现出最强的小样本学习能力,即使在只有4个样本的极端情况下,仍能保持91.3%的准确率,这表明该模型具有出色的特征提取和泛化能力。相比之下,WDCNN在样本量减少时性能下降最为显著,从48个样本的91.3%降至4个样本的80.5%,反映出其对样本量的较高依赖性。

随着样本量减少,各模型之间的性能差距逐渐扩大,尤其在极少样本条件下,MSCA-Net与其他模型的优势更为明显。这种现象归因于MSCA-Net采用了更有效的特征表示学习机制,能够从有限样本中提取更具判别性的特征。DRSN作为第二表现最好的模型,其残差结构有助于在小样本条件下保持较好的学习效果,但在样本极少时仍与MSCA-Net有明显差距。

3.4 不同噪声下的实验

抗噪性能评估是航空发动机中介轴承故障诊断方法实用性验证的关键环节。为深入评估MSCA-Net在真实噪声环境下的诊断鲁棒性,本研究在自搭建的双转子中介轴承实验台数据中人为添加不同信噪比(-2、0、2、4、6、8 dB)的高斯白噪声,与5种代表性对比方法进行抗噪性能评估,结果如表3和图8所示。

实验结果表明,MSCA-Net在所有噪声级别下均表现出显著优势。在最恶劣的噪声环境(-2 dB)下,MSCA-Net仍保持78.5%的诊断准确率,较第二优方法DRSN(75.9%)高出2.6个百分点,较最差性能的MCCNN(70.4%)高出8.1个百分点。随着信噪比的提高,各方法性能均呈现不同程度的改善,但MSCA-Net始终保持领先优势,特别是在中等噪声水平(2 dB)下,其准确率达90.8%,在高信噪比(8 dB)条件下更是达到96.7%的卓越性能。深入分析发现,MSCA-Net性能优势源于其多传感器融合策略和空间特征注意力机制,多传感器数据相互补充有效抑制了噪声干扰,而空间特征注意力机制提取模块能够精确定位并增强故障特征,同时抑制噪声成分。结果充分证实了MSCA-Net在航空发动机恶劣工作环境下的适应性与实用价值,为中介轴承健康监测与维护决策提供了可靠技术支持。

3.5 消融实验

为深入揭示MSCA-Net各组成部分对故障诊断性能的贡献机制,本研究设计了一系列精细化消融实验,系统评估了模型关键构建模块的功能与影响。考虑到MSCA-Net的架构包含多个协同作用的关键模块,为量化分析各模块对诊断性能的影响程度,本研究在双转子中介轴承实验平台数据集上实施了严谨的控制变量实验。对输入层大核卷积的卷积核尺寸进行优化分析,揭示了其在初始振动特征提取与噪声抑制中的关键作用;并且针对多尺度通道特征关注融合模块(MSCAFM)的膨胀率配置进行系统性参数研究,评估了不同感受野组合对多尺度故障特征捕获能力的影响机制。这些精心设计的消融实验不仅定量验证了各模块对提升诊断精度的实际贡献,还为网络结构的优化设计提供了可靠的实证依据。

3.5.1 初始卷积层卷积核大小的确定

在中介轴承故障诊断模型中,初始特征提取的有效性对后续诊断性能具有决定性影响。为确定MSCA-Net中第一层卷积的最优核大小,本研究采用控制变量法,保持网络其他组件和参数不变,仅调整第一层卷积的核大小,分别测试了5×5、7×7、9×9、11×11和13×13共5种不同配置。实验主要从模型准确率、精确率、召回率和F1值几个关键指标进行评估。实验结果如表4所示。

通过表4所呈现的实验数据可观察到,卷积核尺寸与诊断性能之间存在明显的非线性关系,呈现典型的“倒U形”分布特征。当卷积核尺寸为9×9时,模型在准确率(90.8%)、精确率(90.9%)、召回率(91.1%)和F1(90.6%)四项关键评估指标上均达到最优水平,显著优于其他尺寸配置。较小尺寸的卷积核(5×5)仅能提供有限的感受野,导致模型对轴承故障振动特征的捕获能力不足,各项性能指标均处于较低水平(准确率仅为74.7%);随着卷积核尺寸增大至7×7,模型性能显著提升(准确率提高至85.2%),验证了更大感受野对振动信号特征提取的积极影响。

然而,当卷积核尺寸进一步增大至11×11和13×13时,模型性能反而呈现明显下降趋势,准确率分别降至86.6%和82.5%。这一现象可归因于过大的卷积核虽提供了更广的感受野,但同时引入了过多冗余信息和噪声干扰,反而削弱了模型对关键故障特征的提取能力。这一发现对于设计高效的中介轴承故障诊断模型具有重要指导意义,表明在卷积神经网络的初始特征提取阶段,卷积核大小的选择需要在感受野广度与特征选择性之间取得最佳平衡。实验结果有力支持了MSCA-Net采用9×9卷积核作为初始特征提取层的设计决策,这一配置能够在噪声环境下(SNR=2 dB)有效捕获轴承故障的关键振动特征,同时具备较强的噪声抑制能力。

3.5.2 MSCAFM组件膨胀率的确定

多尺度特征提取是航空发动机故障诊断中的关键环节,为系统评估MSCAFM模块中扩张率配置对诊断性能的影响,本研究设计了精细化的参数优化实验,如表5所示。

实验数据显示,扩张率组合与故障诊断性能之间存在明显的非线性关系。在测试的4种配置中,扩张率组合(2,3,5)表现最为突出,诊断准确率达90.8%,精确率、召回率和F1分别为90.6%、91.1%和90.9%,全面优于其他配置。标准扩张率组合(1,1,1)虽表现不佳(准确率84.7%),但仍显著低于最优配置。值得注意的是,随着扩张率数值增大,模型性能呈现明显下降趋势,组合(3,6,9)和(4,8,12)的准确率分别降至88.3%和78.1%。这一现象归因于过大的扩张率虽扩展了感受野范围,但同时导致特征提取过程中的空间信息稀疏化,引发“棋盘效应”,使模型难以捕获连续性振动特征。组合(2,3,5)之所以表现优异,主要在于其扩张率既不相等也不存在简单倍数关系,形成“锯齿状”分布,有效避免了特征图上的不连续点,同时提供了适度差异化的多尺度感受野,能够同时捕获轴承振动信号中的局部细节特征和中等范围上下文信息。

适当配置的非均匀扩张率组合能够显著增强模型对不同频域故障特征的识别能力,为实现高精度小样本故障诊断奠定了坚实基础。这一发现进一步验证了MSCA-Net设计的合理性,表明通过精心优化的多尺度特征提取策略,可以显著提升模型在噪声环境下的故障诊断能力。MSCAFM模块采用的(2,3,5)膨胀率组合为后续类似任务提供了有价值的参考配置,证明了中等范围的多尺度感受野组合在轴承故障诊断任务中的有效性。

4 结论

针对中介轴承在小样本与强噪声环境下的故障诊断难题,提出了基于多传感器数据融合、多尺度特征提取及空间注意力机制的MSCA-Net网络,利用双转子中介轴承实验台的数据开展实验验证后,得到以下结论。

(1)MSCA-Net通过将多传感器原始振动信号转化为RGB三通道复合彩色图像,有效保留了中介轴承振动信号间的时空相关性,解决了单一传感器故障信息片面性的问题,为多传感器数据融合提供了一种有效的图像化方法。

(2)所提出的多尺度通道特征关注融合模块(MSCAFM)与空间特征注意力机制的结合,能够同时捕获不同尺度的故障特征并突出关键区域信息,显著提升了模型的特征提取和表征能力,即使在极少样本(每类仅4个)的条件下也能达到91.3%以上的准确率。

(3)实验证明MSCA-Net在强噪声环境(-2 dB)下仍能保持78.5%的准确率,表现出优异的抗噪性能和鲁棒性,为解决中介轴承在复杂工况下的故障诊断问题提供了可靠的技术路径,具有重要的工程实用价值。

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基金资助

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辽宁省兴辽英才计划(XLYC2203042)

辽宁省属本科高校基本科研业务费专项(LJ222410143069)

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