利用CWT-ECA-ResNet模型诊断中介轴承故障

田晶; 田佳宝; 申礼; 李明燃; 阚陈飞; 张凤玲

doi:10.12404/j.issn.1671-1815.2506008

科学技术与工程 ›› 2026, Vol. 26 ›› Issue (25) :11081-11092 DOI: 10.12404/j.issn.1671-1815.2506008

航空、航天

利用CWT-ECA-ResNet模型诊断中介轴承故障

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Diagnosing Inter-shaft Bearing Faults Using CWT-ECA-ResNet Model

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摘要

针对航空发动机中介轴承故障特征提取困难和故障诊断精度低的问题,提出了一种CWT-ECA-ResNet模型对中介轴承故障进行诊断。首先,采用Morlet小波将信号分解成不同频率的小波分量进行故障特征提取;其次,在ResNet网络中插入ECA注意力机制并通过ReLu算法提取图像特征数据,建立CWT-ECA-ResNet卷积神经网络模型;最后,采用凯斯西储大学数据集和自建试验台采集的数据对提出的模型进行训练与验证,并将所提模型与CNN、VGG、ResNet 等模型进行对比分析,结果表明,所提模型基于凯斯西储大学数据集验证集准确率达到98.6%,对于自建中介轴承试验台的验证集准确率达到95.73%,均高于传统ResNet卷积算法。

Abstract

To address the challenges of difficulty in extracting fault features and low diagnostic accuracy for intermediate bearings in aero-engines, a CWT-ECA-ResNet model was proposed for fault diagnosis. First, the Morlet wavelet was used to decompose signals into wavelet components of different frequencies for fault feature extraction. Second, an ECA attention mechanism was inserted into the ResNet network, and image feature data was extracted via the ReLu algorithm to establish the CWT-ECA-ResNet convolutional neural network model. Finally, the proposed model was trained and validated using datasets from the Case Western Reserve University and data collected from a self-built test bench. Comparative analysis with models such as CNN, VGG, and ResNet was conducted. The results demonstrated that the proposed model achieves an accuracy of 98.6% on the Case Western Reserve University validation set and 95.73% on the self-built intermediate bearing test bench validation set, both surpassing the traditional ResNet convolution algorithm.

Graphical abstract

关键词

CWT-ECA-ResNet模型 / 中介轴承 / 故障诊断 / 卷积神经网络 / Morlet小波

Key words

CWT-ECA-ResNet model / inter-shaft bearings / fault diagnosis / convolutional neural network / Morlet wavelet

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田晶, 田佳宝, 申礼, 李明燃, 阚陈飞, 张凤玲. 利用CWT-ECA-ResNet模型诊断中介轴承故障[J]. 科学技术与工程, 2026, 26(25): 11081-11092 DOI:10.12404/j.issn.1671-1815.2506008

TIAN Jing, TIAN Jia-bao, SHEN Li, LI Ming-ran, KAN Chen-fei, ZHANG Feng-ling. Diagnosing Inter-shaft Bearing Faults Using CWT-ECA-ResNet Model[J]. Science Technology and Engineering, 2026, 26(25): 11081-11092 DOI:10.12404/j.issn.1671-1815.2506008

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航空发动机长期工作于高强度振动、冲击等极端工况下,运行中故障风险显著增高。中介轴承作为其核心支撑部件,极易发生故障,其一旦发生故障,会引发灾难性事故。因此,构建准确智能的故障诊断模型,对于保障航空发动机安全运行、预防重大事故具有至关重要的意义^[1]。

传统的轴承故障诊断方法多依赖于先验知识。这些方法一定程度上可以识别轴承故障,但受限于分析方法和计算能力的影响,难以处理高维、复杂的信号数据^[2-3]。早期轴承故障信号较为微弱,特征频率通常被机械噪声频率所掩盖,特征难以提取^[4]。小波包变换和包络解调作为轴承故障诊断的常用方法被广泛应用并取得良好的检测效果^[5]。梁睿君等^[6]通过对齿轮箱故障的振动信号进行连续小波变换,将一维的时域信号转换为二维的时频图,并利用二维卷积神经网络对生成的时频图进行特征学习和模式识别,以此捕捉齿轮箱故障信号在时间和频率上的变化特征。该项研究表明通过小波变换获得的二维图像很好地保留了故障信息。

随着深度学习技术的迅猛发展,其在轴承故障诊断^[7]中的应用取得了显著进展^[8]。骆东松等^[9]结合了卷积神经网络-双向长短时记忆神经网络(convolutional neural networks-bi-directional long short-term memory,CNN-BiLSTM)、软注意力机制和Dropout技术,并利用这种加入注意力机制优化后的模型在西储数据集上进行了验证,实验结果表明,相较于其他方法,该方法有更强的鲁棒性和抗噪能力。李辉等^[10]提出一种基于噪声干扰下的滚动轴承故障诊断方法,该方法融合深度学习和迁移学习的各自优点,能够增强对信号的特征提取。芦奕霏^[11]基于卷积神经网络对滚动轴承故障进行分析,设计了改进的卷积神经网络模型,在模型中引入多通道特征提取模块,增强了网络模型特征提取能力,实现最大化地从输入振动图像中提取特征信息。欧巧凤等^[12]提出了一种基于灰狼优化算法(grey wolf optimizer,GWO-CMFH)的智能诊断模型,该模型在稀缺数据环境下表现出较强的特征提取能力和鲁棒性,提升了诊断效果。但深度学习模型在实际应用过程中存在由于模型深度太大,造成的梯度消失和梯度爆炸使准确率达到饱和然后迅速退化的问题^[13],且模型过大也会存在训练时间较长的问题。基于上述问题,任金霞等^[14]应用高效通道注意力机制(efficient channel attention network,ECA)改进YOLOv5s的印刷电路板(printed circuit board,PCB)缺陷检测。赵毅等^[15]提出了融合递归图与ECA-AResNet的石油管道法兰盘堵塞诊断方法模型,该模型在强噪声环境下仍能保持高诊断精度。裴谋等^[16]集成高效通道注意力机制(ECA)和多尺度卷积块(multi-scale convolutional block,MSCB)于传统的 ResNet 架构中,实现了对岩性数据特征的高效提取和表征。

基于此,现提出一种ECA注意力机制和ResNet相结合的ECA-ResNet模型,以克服上述问题。ECA-ResNet结合ResNet的残差块和ECA模块,在每个残差块之后插入一个ECA模块,用于对该残差块提取的特征进行通道间的重新加权。从而使得网络在特征提取的过程中能够自适应地关注重要的通道。该方法可以解决现有深度学习故障模型中出现的轴承故障诊断准确率低、训练损失较大等问题。最后基于该模型对不同实验数据集进行分析与预测,并与不同的深度学习方法进行对比验证。研究结果将对类似结构的旋转机械的故障诊断应用提供借鉴参考。

1 模型原理

1.1 小波变换

为了同时得到中介轴承故障信号的时频信息,获取信号不同时间和频率的分布情况以准确表征中介轴承的故障状态,采用小波变换^[17]将中介轴承时域信号转换为二维时频图。通过该方法采集的时域信号f(x)连续小波变换的表达式为

(1)$\mathrm{W}{\mathrm{T}}_{\mathit{f}}(\mathit{a},\mathit{b})=\int \mathit{f}\left(\mathit{x}\right){\mathit{\psi }}_{\mathit{a},\mathit{b}}\left(\mathit{x}\right)\mathrm{d}\mathit{x}$

(2)${\mathit{\psi }}_{\mathit{a},\mathit{b}}\left(\mathit{x}\right)=\left|\mathit{a}\right|\mathit{\psi }\left(\frac{\mathit{x}-\mathit{b}}{\mathit{a}}\right),\mathit{a},\mathit{b}\in \mathrm{R},\mathit{a}\ne 0$

式中:a为用来控制小波函数伸缩的尺度因子;b为用来控制小波函数平移的因子;而${\mathit{\psi }}_{\mathit{a},\mathit{b}}\left(\mathit{x}\right)$为函数f(x)的小波变换。

选用的小波基函数是一种具有振荡特性和衰减包络的Morlet函数,该函数是一种复数小波,适合用于捕捉信号和图像中的细节特征。表达式为

(3)$\mathit{\psi }\left(\mathit{x}\right)={\mathrm{e}}^{\mathrm{i}{\mathit{\omega }}_{0}\mathit{t}}{\mathrm{e}}^{-\frac{{\mathit{t}}^{2}}{2}}$

式(3)中:ω₀为控制小波中心频率的参数。该小波由复指数项e^iω₀t和高斯衰减项${\mathrm{e}}^{\frac{{\mathit{t}}^{2}}{2}}$组成。其中复指数项带来了振荡特性,使Morlet小波能够有效描述信号中具有周期性或频率特征的成分;而高斯衰减项则使得小波的能量主要集中在中心位置,保证了其局部性特征,有助于捕捉局部细节信息。凭借振荡性、局部性以及其实部关于y轴对称,虚部关于原点对称的对称性,Morlet小波特别适用于描述图像中带有振荡形式的灰度变化。经过所用小波处理后的具有故障的中介轴承的图像如图1所示。

1.2 ResNet

ResNet是一种适用于图像分类的网络^[18],该网络有效解决了神经网络中因层数问题引起误差变化的问题,使用的ResNet50结构如表1所示。

ResNet50网络一共包括5个部分,第一部分不包含残差块,是对输入对象进行卷积,初步提取输入的特征。而结构的2、3、4、5 部分都含有残差块,以解决随层数增加而造成的梯度消失问题。第一部分可视为对输入层的预处理,后4个部分结构相似,只是模块内卷积核个数和模块重复次数不同,模块的重复次数依次是3、4、6、3,并且在每个模块中都包含3次卷积操作,卷积核大小依次为1、3、1。

如图2所示,ResNet50 模型由Conv模块和Identity模块共同组成;Conv模块用于调整特征图的维度(包括通道数和空间尺寸),以实现网络的降维或特征映射匹配,确保后续层能够有效处理输入特征,Identity模块用于保持输入和输出的维度一致(通道数和空间尺寸相同),以增加模型的深度和特征表示能力,同时保持维度不变,避免引入额外的维度变换。

残差结构为如图3所示ResNet50网络核心组件,主路径包含三层卷积,首先用 1×1 卷积将输入通道从 256 降维至 64,大幅减少计算量;其次用 3×3 卷积提取空间特征,最后用 1×1 卷积升维回 256,恢复通道数以匹配跳跃连接。

ResNet网络通过堆叠残差块,成功解决了网络退化问题,使网络层数得以加深,从而赋予模型更强的特征提取能力。残差结构通过引入恒等映射,有效地稳定了梯度流,从而使深层网络能够更高效地训练和收敛。

1.3 ECA注意力机制

ECA注意力机制是一种高效且轻量的通道注意力机制。它通过简化通道间关系的建模,在有效降低计算开销的同时显著提升了模型的特征表达能力。该机制是对SENet中通道注意力机制的优化,通过简化设计和减少参数量,使得注意力模块更加高效^[18]。

如图4所示为ECA注意力模块的结构,输入特征图为$\mathit{U}\in {\mathrm{R}}^{\mathrm{C}\times \mathrm{H}\times \mathrm{W}}\mathit{U}\in {\mathrm{R}}^{\mathrm{C}\times \mathrm{H}\times \mathrm{W}}$。该机制首先对输入特征图进行全局平均池化,以提取每个通道的整体特征信息。假设输入特征图具有C个通道,尺寸为H×W。经过全局平均池化后,生成一个维度为C的向量z,其中每个元素z_c对应第c个通道的平均值,这个向量z即为对输入特征图的全局特征信息的紧凑表示。其计算方式为

(4)${\mathit{z}}_{\mathit{c}}=\frac{1}{\mathit{H}\mathit{W}}\stackrel{\mathit{H}}{\sum _{\mathit{i}=1}}\stackrel{\mathit{W}}{\sum _{\mathit{j}=1}}{\mathit{X}}_{\mathit{c},\mathit{i},\mathit{j}}$

式(4)中:X_c,i,j为输入特征图在第c个通道的(i,j)位置上的值。

向量z通过一维卷积操作来捕捉通道间的依赖关系,其过程可以表示为

(5)${\mathit{s}}_{\mathit{c}}=\mathit{\sigma }\left(\stackrel{\lfloor \frac{\mathit{K}-1}{2}\mathit{」}}{\sum _{\mathit{k}=-\lfloor \frac{\mathit{K}-1}{2}\mathit{」}}}{\mathit{\omega }}_{\mathit{k}}{\mathit{z}}_{\mathit{c}+\mathit{k}}\right)$

式(5)中:S_c为第c个通道的注意力权重;σ(·)为激活函数;k为卷积核大小;ω_k为卷积核的权重;⌊·」表示向下取整。

对池化得到的向量z进行一维卷积运算,注意力权重s和卷积核的大小k分别为

(6)$\mathit{s}=\mathit{\sigma }\left[\mathrm{C}\mathrm{o}\mathrm{n}\mathrm{v}1\mathrm{D}\right(\mathit{z},\mathit{k}\left)\right]$

(7)$\mathit{k}=\mathit{\psi }\left(\mathit{c}\right)=\left|\frac{\mathrm{l}\mathrm{o}{\mathrm{g}}_{2}\mathit{c}}{\mathit{\gamma }}+\frac{\mathit{b}}{\mathit{\gamma }}\right|$

式中:γ和b为超参数(通常取γ=2和b=1);k取奇数以保证卷积的对称性。最后,将注意力权重s作用在原始特征图上,完成通道加权。

(8)${\mathit{Y}}_{\mathit{c}}={\mathit{s}}_{\mathit{c}}+{\mathit{X}}_{\mathit{c}}$

1.4 ECA-ResNet网络

在ResNet的基础上引入了ECA注意力机制,构建了ECA-ResNet诊断模型。该设计主要针对传统深度模型在复杂振动信号中对微弱故障特征聚焦能力不足、易受强背景噪声干扰的问题。ECA模块通过轻量化的通道注意力机制,自适应地重新校准特征图中各通道的权重,使网络能够自主强化与故障相关的特征响应,抑制无关或噪声主导的通道信息。该结构在几乎不增加参数量的前提下,显著提升了网络在特征选择能力与故障表示判别性方面的性能,从而增强了模型在变工况、强噪声等实际工程场景下的泛化能力与诊断鲁棒性。

如图5所示为所提出ECA-ResNet诊断模型整体网络结构流程。该模型以ResNet-50为基础在每个残差块内部嵌入ECA注意力模块。输入预处理后振动信号时频图,首先经过7×7卷积层和归一化、ReLU激活,接着通过3×3最大池化层降低空间分辨率。每个残差块主路径末尾插入ECA模块,通过全局平均池化压缩通道信息,经自适应核大小的一维卷积和Sigmoid函数生成通道注意力权重,与原特征图逐通道相乘,实现特征重校准。最后经过全局平均池化和全连接层,输出故障类别概率。整个流程清晰展示了ECA注意力机制与残差学习的融合方式,为后续实验提供了可视化依据。

2 模型框架

提出一种CWT-ECA-ResNet模型框架用于中介轴承故障诊断分类,整体框架如图6所示,主要由5部分组成。

(1)对西储大学数据集和中介轴承试验台采集的故障轴承的振动数据进行去噪、平滑、归一化等预处理操作。

(2)对预处理后的试验数据样本进行随机选取,将振动信号进行小波变换转换为图像。然后,随机打乱样本并划分为训练集、验证集和测试集,确保训练和验证数据不重叠。

(3)基于ResNet和ECA注意力机制构成 ECA-ResNet模型,并且在ECA-ResNet模型中引入ReLu等算法,提高模型泛化能力,

(4)在训练过程中提取图像特征数据,自动提取并保存最优特征值。

(5)通过CWT-ECA-ResNet模型对轴承故障进行诊断。通过特征可视化方法,分析模型在训练过程中对中介轴承故障特征提取效果以及本模型对中介轴承故障特征识别的准确性和泛化能力。

3 凯斯西储大学实验数据集验证实验

3.1 实验装置

采用凯斯西储大学实验数据集来对所提出的网络模型进行验证^[19],并与现有故障诊断模型进行对比试验,证明所提网络在轴承故障诊断任务中的优越性。西储大学实验数据集采集的滚动轴承故障模拟实验台如图7所示,实验台由电动机、扭矩传感器、测功仪和控制系统组成。

该试验台所用轴承的故障由电火花加工造成,实验设置的采样频率为12 kHz和48 kHz。故障类型共分为3种:外圈故障(OR),内圈故障(IR)和滚动体故障(B)。轴承损伤大小为:0.007、0.014和0.021 in(1 in=2.54 cm)。选用电机功率为0 HP(1 HP=745.7 W)、电机转速为1 797 r/min的9种损伤状态和1种正常状态的数据集。每个数据集包含120个训练样本、40个验证样本和40个测试样本。采用的实验数据如表2所示。

3.2 实验训练分析

故障诊断结果如图8所示,可以看出ECA-ResNet相比于其他网络模型波动较小。图8(a)和图8(c)展示了4种算法在训练集和验证集上的准确率表现,结果显示ECA-ResNet模型展现出较快的收敛速度和明显的上升趋势。图8(b)和图8(d)展示了4种算法在完成100轮迭代后的训练集和验证集损失情况,VGG、小波变换、ResNet以及ECA-ResNet的训练损失均有显著降低,尤其是ECA-ResNet模型的降低速度最快,且训练损失最低,降至0.013 5,而验证集损失降至0.002 5。从训练和验证结果来看,ECA-ResNet相较于其他模型的性能得到了显著提升。

3.3 诊断结果对比分析

为验证ECA-ResNet模型对轴承的故障诊断能力,进行了多种模型的对比试验,结果如表3所示。

由表3可知,在西储大学实验数据集识别任务上,所提的CWT-ECA-ResNet模型表现出了优异的性能,识别准确率为98.6%,较CWT+CNN、CWT+VGG 、CWT+ResNet等模型的准确率提高了18.9%、12.2%和2%。为了更加直观地观察CWT-ECA-ResNet模型的故障识别准确率,采用了混淆矩阵对诊断结果进行展示,图9展示了不同工况下的诊断结果。对于滚动体故障(B)类别,中等损伤尺寸(0.014 in,B014)样本存在相对较高的误判率。其损伤尺寸处于临界区间,产生的冲击信号不够形成强烈稳定模式,导致经CWT转换后的时频特征在纹理清晰度与独特性上不足。尽管ECA注意力机制旨在强化关键特征,但B014类别的判别性特征本身在时频域中可能较为分散,增加了模型准确聚焦的难度。

可以看出,无论是结合CWT的ResNet 模型,还是结合CWT的ECA-ResNet模型,其大多数故障类别表现出较高的分类精确度。CWT-ECA-ResNet模型在工况迁移时的准确率普遍优于ResNet模型,验证了ECA对模型的优化能够有效提升故障识别的准确性。

图10更清晰地显示出ECA-ResNet模型对于轴承故障诊断的效果。对于各类工况ECA-ResNet模型识别的准确率均维持在98%以上。

采用t-SNE分布领域嵌入算法将故障特征提取并降至二维空间,并以散点图的形式展现出来,结果如图11所示,对比原始数据(未进行时频域处理)与经过CWT-ECA-ResNet模型处理后的数据降维可视化效果,可以发现,ECA-ResNet模型在特征提取方面展现出了优异的性能。

4 自建中介轴承试验台数据集验证

4.1 实验装置

为了能够进一步验证本文模型的准确性,搭建了如图12(a)所示的双转子中介轴承故障模拟实验台。该中介轴承故障模拟实验系统由电机驱动系统、转子系统、支承系统和数据采集系统组成。中介轴承安装于高、低压转子之间,高、低压转子分别由2个相互独立的电机驱动。在两个轴承座的水平、竖直和轴线方向上安装加速度传感器共6个,安装位置如图12(b)所示。中介轴承内圈转数设置为300 r/min和600 r/min,外圈故障转数设置为600 r/min和1 200 r/min。

4.2 轴承参数

实验中使用的轴承型号为NU202EM,在轴承表面采用线切割的方式加工出贯穿中介轴承的故障。内圈和外圈的缺陷均为矩形形状,尺寸设置为深度1 mm、宽度1 mm。图13为加工后的实验轴承。设定自建数据集60%的样本用于训练,剩余40%的样本用于训练时网络模型的验证和测试。选取两种转速下,外圈单点故障、外圈多点故障、内圈单点故障、内圈多点故障4种故障形式和一个转速下的无故障轴承,共计9个数据集。每个数据集由120个训练样本、40个验证样本和40个测试样本组成,中介轴承数据如表4所示。

4.3 试验结果与分析

中介轴承故障数据集的训练和验证准确率曲线如图 14 所示,可以看出CWT-ECA-ResNet模型相较于其他网络在准确率上的波动同样较小。图14(a)和图14(c)展示了4种不同算法在训练集和验证集上的准确率,结果显示CWT-ECA-ResNet模型能够快速收敛,准确率上升趋势显著,针对训练集的准确率为94.59%,针对验证集的准确率为95.73%。图14(b)和图14(d)则展示了这4种算法在经过100轮迭代后在训练集和验证集上的损失情况,VGG、小波变换、ResNet以及ECA-ResNet的训练损失都有显著降低,尤其是 ECA-ResNet模型的降低速度最快,且训练损失最低。

图15采用混淆矩阵展示了不同工况下模型诊断的结果。可以看出CWT-ECA-ResNet模型与CWT-ResNet模型对故障类型误判的次数都相对较少。ECA-ResNet模型在工况迁移时的准确率普遍超过了ResNet模型。ECA-ResNet模型的准确率达到了95.73%,超过了ResNet模型在相同工况下的准确率。但是本文模型与西储大学数据相比ECA-ResNet模型的准确率降低了3.6%,其原因主要是自建平台工况更复杂,双转子耦合振动导致特征混叠影响了数据质量,但自建试验台的数据相对于西储大学数据更加接近工程数据集。

所建立的CWT-ECA-ResNet故障诊断模型不仅在凯斯西储大学标准数据集上表现出色,在更为复杂的中介轴承试验台上也验证了其适用性。通过对实时采集的振动信号进行时频转换与智能诊断,实现中介轴承的故障预警与状态评估,为维修提供依据。该算法表现出了良好的泛化能力,具有较好的工程适用性,可推广至类似结构的旋转机械的故障诊断应用中。

5 结论

提出一种CWT-ECA-ResNet中介轴承故障诊断的新模型,该模型采用连续小波变换将中介轴承的振动信号转换为时频图作为网络输入,通过在传统ResNet网络中引入ECA注意力机制加强对中介轴承时频特征的提取,以提升对中介轴承故障识别分类任务的能力。并采用两种实验数据集对模型进行了对比验证,得出主要结论如下。

(1)提出的CWT-ECA-ResNet 模型可以有效地对滚动轴承与中介轴承故障进行识别,识别准确率达到95%以上。

(2)CWT-ECA-ResNet模型相比于CWT, CWT-VGG和CWT-ResNet模型的故障识别准确率更高,达到 98.6%,且表现出了不容易出现过拟合和泛化能力较强的特点,在较为复杂数据处理中更具优势。

(3)在CWT-ResNet网络模型中引入ECA注意力机制后,训练损失值有效降低,诊断准确率得到提升,ECA注意力机制能够对ResNet网络进行性能优化。

参考文献

原文顺序 | 出版日期 | 本文引用

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基金资助

国家自然科学基金(12172231)

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资金(LJ222410143069)

基础性军工科研院所稳定支持二期项目(0200850009)

沈阳航空航天大学创新创业训练计划(S202410143004)

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Received	Published	Revised
2025-08-18	2026-09-08	2025-12-16
Online Date
2026-09-18

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