基于多源小波卷积交叉融合网络的滚动轴承故障诊断

张吉鑫; 王子健; 曾庆涛; 马萍; 王聪; 张宏立

doi:10.12404/j.issn.1671-1815.2505860

科学技术与工程 ›› 2026, Vol. 26 ›› Issue (19) :8179-8186 DOI: 10.12404/j.issn.1671-1815.2505860

机械、仪表工业

基于多源小波卷积交叉融合网络的滚动轴承故障诊断

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Rolling Bearing Fault Diagnosis Based on Multi-source Wavelet Convolution Cross-fusion Network

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摘要

针对卷积神经(convolutional neural network,CNN)忽略信号本身的重要信息,决策机制弱和单一传感器信息不全面,限制了其在基于CNN的故障诊断技术的高性能需求场景中应用的问题,提出了一种多源小波卷积交叉融合网络(multi-source wavelet convolution cross-fusion model, MSWCFN)的滚动轴承故障诊断方法。首先,采集滚动轴承运行的振动及声信号作为多源信号的输入,引入小波知识构造复值小波卷积核,提取信号本身所携带的时频信息;其次,使用构建的交叉注意机制从多个维度进行特征融合,获取多源不同敏感程度故障信息;最后,提出使用余弦嵌入损失函数,以缩小不同特征之间的信息差异,输出分类结果。对所提模型进行实验验证,结果表明,在未加入噪声时,模型能够准确识别各类故障,在加入不同信噪比的噪声时,模型识别率仍超过92%。

Abstract

In response to the problem that convolutional neural networks (CNNs) ignore the important information of the signals themselves, have weak decision-making mechanisms and single sensor information is not comprehensive, which limits the application of fault diagnosis technology based on CNN in high-performance scenarios, a rolling bearing fault diagnosis method using a multi-source wavelet convolution cross-fusion network (MSWCFN) was proposed. Firstly, vibration and acoustic signals of the rolling bearing operation were collected as the input of the multi-source signals, and wavelet knowledge was introduced to construct complex-valued wavelet convolution kernels to extract the time-frequency information carried by the signals. Secondly, the constructed cross-attention mechanism was used to perform feature fusion from multiple dimensions to obtain fault information of different sensitivities from multiple sources. Finally, the cosine embedding loss function was proposed to reduce the information differences between different features, and the classification results are output. The proposed model was experimentally verified. The results showed that without adding noise, the model could accurately identify various faults. When different levels of noise with different signal-to-noise ratios were added, the recognition rate of the model still exceeded 92%.

Graphical abstract

关键词

小波卷积 / 交叉注意机制 / 余弦嵌入损失 / 故障诊断

Key words

wavelet convolution / cross-attention mechanism / cosine embedding loss / fault diagnosis

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张吉鑫, 王子健, 曾庆涛, 马萍, 王聪, 张宏立. 基于多源小波卷积交叉融合网络的滚动轴承故障诊断[J]. 科学技术与工程, 2026, 26(19): 8179-8186 DOI:10.12404/j.issn.1671-1815.2505860

ZHANG Ji-xin, WANG Zi-jian, ZENG Qing-tao, MA Ping, WANG Cong, ZHANG Hong-li. Rolling Bearing Fault Diagnosis Based on Multi-source Wavelet Convolution Cross-fusion Network[J]. Science Technology and Engineering, 2026, 26(19): 8179-8186 DOI:10.12404/j.issn.1671-1815.2505860

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旋转机械在工业领域具有广泛的应用,因此旋转机械的健康状态对于工业生产至关重要。目前针对健康状态的监测主要有3个步骤:①数据的采集;②特征的提取;③故障识别。数据的来源和特征的提取直接决定了故障识别结果的性能。

目前,随着大数据时代的兴起,深度学习(deep learning,DL)发展迅猛,与传统需要根据专家经验和技术提取故障特征不同,DL根据数据自动提取特征。这就使得采集的数据尤为重要。对于复杂的机械设备而言,单一传感器的数据包含的故障信息有限,无法进行有效故障识别。Kiranyaz等^[1]表明,振动传感器采集的数据对机械结构的冲击、不平衡、松动等故障敏感;声传感器采集的数据对高频故障如滚珠故障更加敏感。因此,对两者进行结合可以提高故障诊断的精度和鲁棒性。

吴耀春等^[2]使用深度卷积网络(deep convolutional neural network,DCNN)对多传感器信号采用多通道进行特征提取,再使用全连接层拼接特征,最后进行故障识别,取得了优异的效果。谢锋云等^[3]针对振动信号和电流信号,分别进行连续小波变换,然后将它们进行垂直拼接,并提出了一种聚合全局和局部信息的混合网络模块,采用多尺度模块丰富不同尺度上的故障信息,得到三相异步电机故障诊断。崔桂艳等^[4]对多源信号采用变分模态分解,将筛选出的本征模态分数转换为灰度图像,采用CNN进行特征提取,实现轴承故障识别。王进花等^[5]以电流信号和振动信号为输入,采用注意力卷积网络对信号进行特征提取,并拼接实现一级特征融合连接。连接后再次使用注意力机制,并且重构特征采用二维卷积网络提取特征,实现二级融合,来提高诊断识别效果。Xu等^[6]提出协同融合卷积神经网络(collaborative fusion convolutional neural network,CFCNN)方法。首先对两个正交方向的振动信号开发一个多尺度收缩去噪模块,来去除信号中的噪声,然后引入中心融合模块来探索信号之间的内在关联并整合跨模态特征,并且使用在线标签平滑训练的方法来减少过拟合,使用轴承数据集和行星齿轮箱数据集进行验证。Chen等^[7]针对不同传感器信号中故障模式多样性,提出了一种将不同传感器的信号及其相互作用以节点和边的形式用作图表示,并通过主要机制自适应学习边的权重,然后采用多个图神经网络对子图提取故障,最后通过加权函数对每个子图进行连接融合,生成最终的图嵌入。在三相流设备和电力系统上证明了该方法的优越性。

然而,上述方法都未考虑信号本身所携带的信息,决策机制不明显,限制了其在工业生产中满足高可靠性的要求^[8]。且现有的方法关注后期融合,忽略了各种信息源之间的相互作用。此外,大多数算法层面的研究主要集中在网络创新上,导致模型泛化能力不足,这就需要对模型进行重新设计和优化,以适应不同的场景。

为了解决上述问题,现提出一种新的端到端的框架,提高其泛化能力,更好地适应工程需要。主要工作如下。

(1)小波先验与卷积深度学习的融合:首次构建基于Morlet物理先验约束的复值小波卷积核,用以替代传统CNN随机初始化的卷积层,实现数据驱动与信号时频机制的融合,从根源上增强模型对非平稳故障模式的表征精度。

(2)特征层级互补的跨源交叉注意机制:提出面向多传感器异构特征的跨模态交叉注意结构,突破传统“后融合”思想,实现特征间的深层交互与耦合增强,使声振信号在特征抽取阶段即可相互补偿。

(3)跨源表征一致性的对比式余弦嵌入损失:针对多传感器同源状态特征差异,提出无负样本的方向一致性约束损失,提升异构传感器模态对齐能力,增强噪声环境下的鲁棒性与模型泛化能力。

1 多源小波卷积交叉融合网络

1.1 多源小波卷积特征提取模块

基于内积的时频变换是一种常见的信号处理方法,在数学中任何向量都可以通过内积分解成一组正交基,傅里叶变换以正弦函数为基,通过内积对信号进行分解,得到信号在不同频率处的能量。但其丢弃了时域信息,不适合处理非平稳信号。为了处理非平稳信号,有必要在不同时间和频率获得信号的能量即时频分布,可以通过时频正交基的内积得到,其表达式为

(1)Y(τ,f)=$\left|{\int }_{-\mathit{\infty }}^{+\mathit{\infty }}\mathit{x}\left(\mathit{t}\right){\mathit{\psi }}_{\mathit{f}}^{\mathrm{*}}(\mathit{t}-\mathit{\tau })\mathrm{d}\mathit{t}\right|$=$\left|<\mathit{x}\left(\mathit{t}\right),{\mathit{\psi }}_{\mathit{f}}(\mathit{t}-\mathit{\tau })>\right|$

式(1)中:Y(τ,f)为时频τ分布,用于分析信号在不同时间τ和频率f下的能量分布;x(t)为输入信号;*为共轭算子;<ψ_f(t-τ)>为时频正交基;ψ_f(t)代表Morlet小波,该小波由母小波通过缩放或者平移作为内积窗口函数,得到一个随频率变化的时频窗口。其在高频时具有低时域分辨率和高频域分辨率,在低频时则相反。因此选择Morlet小波作为小波卷积的内核,其可以表示为

(2)ψ_s[n]=$\frac{\mathit{s}}{\sqrt{\mathit{s}}}$ψ

$\left(\frac{\mathit{n}}{\mathit{s}}\right)$

(3)ψ(n)=${\mathrm{e}}^{-1/2{\left(\frac{\mathit{n}}{\mathit{\sigma }{\mathit{N}}_{\mathrm{c}}}\right)}^{2}}{\mathrm{e}}^{\mathrm{j}2\mathrm{\pi }{\mathrm{f}}_{0}\mathit{n}}$

式中:ψ_s[n]为经过尺度缩放后的离散小波基函数,其中n为离散时间索引;s为尺度因子,取值范围为[0.4,10];ψ(n)为Morlet小波的离散形式,是小波层核函数的基础原型;σ=0.6为高斯包络的带宽参数,数值越小,时域集中性越强;f₀=0.2为小波的中心频率;n=[-10(N_c-1),-9(N_c-1),…,10(N_c-1)]为离散时间点的取值范围;N_c为通道数,该范围定义了小波基函数的时域支撑区间。

小波层核函数由小波变换的内积窗函数经过必要的离散化和修改得到的,这是将小波知识引入到小波卷积的关键步骤,嵌入小波知识的方法之后,对核函数的可训练参数也有一定的限制。Morlet小波核可以通过尺度因子s在时域内拉伸和收缩,为了避免时域截断,Morlet小波核的核长被设计得很大。

小波卷积与普通卷积最大的不同是使用了复值卷积核而不是CNN中使用的实值核,小波卷积层由实部核和虚部核构成,分别与输入的信号沿长度方向进行卷积得到实、虚部特征,得到的时频分布作为输出,整个过程中各个通道进行单独处理。并且,与传统卷积层的权值随机初始化不同,实部和虚部核的权值初始化并控制为核函数,成为求复数值的实部和虚部的算子。将调节核函数频率特性的控制参数作为可训练参数,在反向传播过程中进行更新,则其输出可以表示为

(4)y=$\sqrt{({\mathit{\psi }}_{\mathit{\theta },\mathrm{r}\mathrm{e}\mathrm{a}\mathrm{l}}^{\mathit{k}}{\mathit{x})}^{2}+({\mathit{\psi }}_{\mathit{\theta },\mathrm{v}\mathrm{i}\mathrm{r}\mathrm{t}\mathrm{u}\mathrm{a}\mathrm{l}}^{\mathit{k}}{\mathit{x})}^{2}}$

式(4)中:y为输出;θ为内核函数的可控参数;k为卷积核的通道序号;

${\mathit{\psi }}_{\mathit{\theta },\mathrm{r}\mathrm{e}\mathrm{a}\mathrm{l}}^{\mathit{k}}$

和

${\mathit{\psi }}_{\mathit{\theta },\mathrm{v}\mathrm{i}\mathrm{r}\mathrm{t}\mathrm{u}\mathrm{a}\mathrm{l}}^{\mathit{k}}$

分别为实部特征和虚部特征。

小波卷积示意图如图1所示。CNN具有强大的特征提取能力,但其得到的信号特征信息较少,为了让网络学习到更多的时频物理信息,将第一层CNN网络替换为所提出的小波卷积来提取信号本身所携带的时频信息,随后采用四层卷积网络进一步提取振动信号和声信号的物理特征,具体的参数如表1所示。

上述模块中,除了小波卷积,其他四层卷积在提取特征后,都使用批归一化层与ReLU函数防止数据过拟合,并且在最后一层卷积中使用自适应最大池化,保留声信号与振动信号最显著特征,输入交叉注意机制。

1.2 交叉注意机制

Transformer引入了自注意力机制,允许模型根据输入信号中的不同部分来赋予不同的注意权重,并且被扩展为多个注意力头,使得不同的头可以学习到不同的注意力权重,以更好地捕捉不同类型的关系。受此启发,为了获取不同数据源之间的长期依赖关系,设计了一个多源交叉注意力模块。多源交叉注意机制的关键模块是多源信息转换块,其充分发挥了Transformer的优势,并且通过尺度化的点积注意力替换传统的融合模块,以此实现多源信息的融合和交叉,其主要结构如图2所示。

图2中,F₁与F₂分别为振动信号特征和声信号特征,然后通过归一化处理这些特征向量生成不同的投影输入到Q、K、V 3个矩阵。来自交叉信息多头自注意力的其中一个矩阵可以使用缩放的点积注意力操作与来自另一个交叉信息多头自注意力中的两个通道矩阵交换信息,为了丰富捕获的故障特征,对提取到的F₁₂与F₂₁采用全局最大池化和平均池化,最后将这些特征拼接。

1.3 余弦嵌入损失函数

为了缩小振动信号提取特征与声信号提取特征的差异,设计了一个余弦嵌入损失函数,其公式为

(5)L=$\frac{1}{\mathit{B}}\stackrel{\mathit{B}}{\sum _{\mathit{i}=1}}\left(1-\frac{\stackrel{\mathit{D}}{\sum _{\mathit{k}=1}}{\mathit{a}}_{\mathit{k}}{\mathit{b}}_{\mathit{k}}}{\sqrt{\stackrel{\mathit{D}}{\sum _{\mathit{k}=1}}{\mathit{a}}_{\mathit{k}}^{2}}\sqrt{\stackrel{\mathit{D}}{\sum _{\mathit{k}=1}}{\mathit{b}}_{\mathit{k}}^{2}}}\right)$

式(5)中:B为批次大小;D为嵌入维度;a_k和b_k分别为振动信号特征和声信号特征向量的第k个维度。

该损失仅计算正样本对的相似度,无需构造负样本对或复杂的相似度矩阵,提高计算效率,并且迫使模型关注方向一致性而非绝对大小,增强模型的鲁棒性,加快模型收敛。

2 故障诊断流程

为构建具备高鲁棒性与强泛化能力的机械设备健康监测模型,提出一套多模态信号协同诊断框架,如图3所示。

其训练与推理流程可细化为以下5个阶段。

(1)首先通过高灵敏的振动传感器与声传感器同步采集旋转机械的机壳振动信号和声信号。为消除传感单元间不同的物理量纲,并抑制传感器漂移造成的分布差异,对原始信号片段实施 Z-score标准化。

(2)对标准化的数据,分别输入本文提出的特征提取模块,提取声信号特征与振动信号特征。

(3)将提取到的不同特征分别输入到特征融合模块,引入余弦嵌入损失约束同源健康状态下的跨模态表征具有方向一致性,从而提升模型对传感器噪声干扰的鲁棒性。

(4)整体网络采用联合损失即分类损失和余弦嵌入损失进行端到端优化,利用反向传播算法,更新权重与偏置,直到达到指定迭代次数。

(5)测试样本输入到训练好的模型进行测试,并判断精度。

3 实验与分析

本次实验对象为实验室轴承故障诊断平台,实验中采集轴承在正常情况、内圈故障、外圈故障、滚珠故障以及保持架故障5种状态下保持800 r/min和1 600 r/min转速。将采集到的数据以1 024个点为一个样本,采用滑动窗口进行滑窗取样。取完样本后,随机抽取每类数据中的200个样本,合计2 000个样本,其中1 600个样本作为训练集,400个样本作为测试集。其故障标签以及故障类型如表2所示。

本次实验的硬件配置为Windows11系统、CPU为AMD-Ryzen-7-7840H、GPU为Nvidia RTX 4060(16 GB)、CUDA 12.1和Pytorch2.0。此外采用AdanW优化器、负对数似然损失函数、批处理为64、迭代次数为100以及学习率为0.000 1。

3.1 实验结果及其分析

将上文采集的数据输入到本文所提的模型当中,此外,由于深度学习模型的训练过程涉及大量随机操作,为了减少这些不确定性,并且使试验结果可重复,公平比较不同模型或超参数的性能,在试验过程中加入随机种子。得到的试验结果混淆矩阵如图4所示。

通过图4可以得知,本文所提出的模型能够很好地对不同种类的故障进行识别。为了进一步展示本文模型提取特征能力,采用t-分布领域嵌入算法(t-distributed domain embedding algorithm,T-SNE)对特征降维处理,如图5所示。

如图5(a)所示为输入的振动信号特征,如图5(b)所示为输入的声信号特征图,通过观察可以知道,两个原始信号输入的特征都非常混乱,故障混杂在一起,不容易分辨。经过所提出的模型处理后,从图5(c)所示输出特征图观察到此时各种不同类型的故障特征已经能够清晰地被识别并很好地聚类在一起。这不仅说明了本文模型在特征提取方面的高效性,进一步证实了其在实际应用中识别多种轴承故障的有效性,也为后续的分析和决策提供可靠的数据基础。

3.2 消融对比实验

为了验证本文所提出模块的有效性与鲁棒性,加入不同信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)的高斯白噪声,与分别去掉本文提出的余弦损失函数、交叉注意机制、小波卷积进行消融对比实验。信噪比的计算公式为

(6)SNR=lg$\frac{{\mathit{P}}_{\mathrm{s}\mathrm{i}\mathrm{g}\mathrm{n}\mathrm{a}\mathrm{l}}}{{\mathit{P}}_{\mathrm{n}\mathrm{o}\mathrm{i}\mathrm{s}\mathrm{e}}}$

式(6)中:P_signal为原始信号功率;P_noise为噪声功率。信噪比越低,代表所含的原始信号加入的高斯白噪声越多;信噪比越高,代表所含的原始信号加入的高斯白噪声越少,得到的结果如图6所示。

通过消融实验可以得知,本文所提出的完整模型在高信噪比的情况下均能表现出优异的性能,显著高于其他缺失模型。并且在低信噪比-3 dB的情况下,所提出的完整模型识别率仍能达到93%显著高于其他消融模型的识别率。通过图6说明本文所提出的不同模块组件的差异化作用。

3.3 单传感器对比试验

为了证明多传感器信号特征融合,能够更全面提取故障特征,表现机械设备的运行状态。使用不同单信号情况下的结果进行比较,为了使对比结果更加合理,复现了文献[9]提出的深度残差收缩网络(deep residual shrinkage networks, DRSNET)、文献[10]提出的多尺度CNN-LSTM和深度残差学习模型(multiscale CNN-LSTM and a deep residual learning model, MCL-DRL)、文献[11]提出的(enhanced convolutional neural network, ECNN)模型使用单一信号进行对比,得到的结果如图7所示。

通过图7可知,使用声信号在不加入噪声的情况下采用上述模型能达到95%以上的识别率,使用振动信号在不加入噪声的情况下采用上述模型能达到99%以上的识别率,声信号识别率稍差于振动信号,这是因为同样条件下采集到的声信号所包含的噪声明显高于振动信号,但都略低于本文所提出的混合信号模型。在加入不同信噪比的高斯白噪声进行对比后,上述模型无论振动信号还是声信号识别结果都显著低于本文所提出的声振信号融合模型。这说明了对于同一类型的故障,不同类型的传感器能够获取不同方面的故障信息,当它们共同诊断时,会提供更加可靠的结果。

3.4 不同融合模型对比试验

为了进一步验证本文所提模型对声振信息融合的机械设备诊断能力,将本文方法与文献[2]提出的DCNN、文献[6]提出CFCNN方法、文献[12]提出的物理启发的多模态融合卷积神经网络(physics-inspired multimodal fusion convolutional neural network, PMFN),以及文献[13]提出的多源信息融合网络模型(multi-source information fusion network model, MSIFNM),进行对比,得到的结果如图8所示。

通过不同的多源融合模型对比可知,所提出的模型在2 dB的情况下识别准确率达到99%,高于文中提到的其他模型;在0 dB的情况下识别准确率达到98%,依然有着不错的效果;在-2 dB和-4 dB低信噪比的情况下本文所提出的模型效果远高于DCNN模型,明显优于PMFN模型和MSIFNM模型,诊断效果略低于CFCNN模型。但采用CFCNN模型与本文提出的其他模型相比较,其训练时间显著长于其他模型,进行100次迭代需要近100 min。这不符合实际工业生产应用,综合比较,所提出的模型在复杂噪声环境及实际应用场景中展现出更优秀的性能。

3.5 不同数据集对比试验

泛化性是评价一个模型优劣的关键指标之一。为了证明本文所提出的模型具有良好的泛化性能,使用韩国科学院发布的公开数据集^[14]。本文使用了该数据集中负载在0 N·m条件下正常状态轴承和分别在0.3 mm与1 mm的轴承内圈故障及外圈故障一共5种状态的振动信号和声信号数据,并与3.4节所述模型进行对比,得到的结果如图9所示。

从图9中可见,在信噪比为2 dB与0 dB时,本方法能够实现所有故障类型的完全识别;即使在信噪比降低至-2 dB与-4 dB的极端噪声环境下,模型仍保持了97.25%及95%以上的识别准确率,从而充分证明了所提模型在不同数据集及噪声条件下的优异泛化能力。

4 结论

针对传统卷积结构在旋转机械故障诊断领域中呈现的特征表达不足、异源信息关联受限等关键问题,提出了基于多源小波卷积交叉融合网络的智能诊断框架。该方法从信号物理建模与深度融合机制两方面入手,构建了一套具备良好鲁棒性与跨场景适应性的端到端诊断体系。

首先,模型引入以Morlet小波的复值卷积核,通过参数化小波尺度因子与频域控制,实现对非平稳声-振信号的机理一致性时频表征,有效弥补了传统CNN卷积核难以获取故障敏感模式的不足。其次,构建的跨源交叉注意机制在特征提取阶段即实现异构传感器信息的深层交互与动态权重分配,突破了后置拼接式融合策略对信息源间互补信息利用不足的问题。再次,针对多源数据在同状态表征上的分布差异,本文提出方向一致性驱动的余弦嵌入约束,使跨模态特征在向量空间实现可控对齐,从而显著增强了模型在强噪声干扰条件下的稳健性。

实验结果显示,MSWCFN在多种轴承故障类型、不同转速及大范围信噪比分布(最低-4 dB)下均保持稳定的高准确率,在极端噪声环境中仍可获得超过92%的识别准确率。消融实验进一步验证了3个核心模块的独立贡献与协同增益,而不同数据集测试表明该模型在不同设备与采样条件下均具备优异的泛化能力,体现出较强的工程泛化性。

参考文献

原文顺序 | 出版日期 | 本文引用

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