基于自适应噪声抑制小波变换与多分支损伤诊断模型

杜晶颐; 李然; 李明强; 刘琪; 荆莹; 蒋卓; 付子扬

doi:10.12404/j.issn.1671-1815.2507584

科学技术与工程 ›› 2026, Vol. 26 ›› Issue (29) :12671-12678 DOI: 10.12404/j.issn.1671-1815.2507584

自动化技术、计算机技术

基于自适应噪声抑制小波变换与多分支损伤诊断模型

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Damage Diagnosis Model Based on Adaptive Noise-reduction Wavelet Transform and Multi-branch Architecture

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摘要

针对传统信号预处理方法在去噪与特征保留间难以平衡,容易导致丢失微弱损伤特征的问题,提出了一种基于自适应噪声抑制小波变换(Adaptive Noise Suppression Wavelet Transform,ANR-WT)与多分支CTM模型的损伤诊断方法。该模型首先通过ANR-WT自适应地提取信号的时频图与多尺度小波序列,并辅以物理特征向量,形成多模态特征表征。进而,设计了一个协同式的三分支网络:通过MobileNetV2卷积神经网络分支提取时频图像空间特征,利用Transformer分支捕捉小波序列的全局依赖,采用多层感知器分支学习物理特征的内在规律,最后融合这三类互补特征。跨数据集泛化实验表明,该模型在美国凯斯西储大学(Case Western Reserve University,CWRU)数据集上平均诊断准确率达到99.91%,在江南大学(Jiangnan University,JNU)轴承数据集上最高准确率达到98.20%,表明了该方法相较于传统方法在滚动轴承损伤诊断中的优异性能和良好的跨域泛化能力。

Abstract

A damage diagnosis method based on adaptive noise suppression wavelet transform (ANR-WT) and a multi-branch CTM model was proposed. First, the time-frequency map and multi-scale wavelet sequence of the signal were adaptively extracted using ANR-WT, and physical feature vectors were supplemented to form a multi-modal feature characterization. Furthermore, a cooperative three-branch network was designed: MobileNetV2 convolutional neural network branches extracted time-frequency image spatial features, Transformer branches captured the global dependence of wavelet series, and multilayer perceptron branches learned the internal laws of physical features. Ultimately, these three complementary features were fused. Cross-dataset generalization experiments demonstrated that the average diagnostic accuracy of this model reached 99.91% on the Case Western Reserve University (CWRU) dataset, while the highest diagnostic accuracy reached 98.20% on the Jiangnan University (JNU) bearing dataset. These results indicated that this method exhibits excellent performance and strong cross-domain generalization ability compared to traditional methods in rolling bearing damage diagnosis.

Graphical abstract

关键词

自适应小波变换 / 特征融合 / 跨域泛化 / 损伤诊断

Key words

adaptive wavelet transform / feature fusion / cross-domain generalization / damage diagnosis

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杜晶颐, 李然, 李明强, 刘琪, 荆莹, 蒋卓, 付子扬. 基于自适应噪声抑制小波变换与多分支损伤诊断模型[J]. 科学技术与工程, 2026, 26(29): 12671-12678 DOI:10.12404/j.issn.1671-1815.2507584

DU Jing-yi, LI Ran, LI Ming-qiang, LIU Qi, JING Ying, JIANG Zhuo, FU Zi-yang. Damage Diagnosis Model Based on Adaptive Noise-reduction Wavelet Transform and Multi-branch Architecture[J]. Science Technology and Engineering, 2026, 26(29): 12671-12678 DOI:10.12404/j.issn.1671-1815.2507584

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滚动轴承作为旋转机械系统的核心部件,其健康状况直接关乎整个设备的安全稳定运行,若未能及时诊断,易引发严重的安全事故与重大经济损失^[1]。随着工业4.0与智能制造的深入推进,对轴承损伤诊断的准确性、鲁棒性及智能化水平提出了更高要求^[2]。

在振动信号预处理方面,小波变换因其良好的时频局部化分析能力而被广泛应用^[3]。然而,传统方法通常依赖固定分解层数与经验性阈值设置,缺乏自适应性,难以在抑制噪声与保留微弱损伤特征之间取得自适应平衡,可能导致关键损伤信息丢失^[4]。为克服这些局限,赵玉宏等^[5]提出了自适应小波包变换以优化基函数选择;田甜^[6]基于谱峭度设计了解调频带自适应选取方法;Singh等^[7]提出了一种类似经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)的特征值分解方法,并与经验小波变换等时频分析工具进行了性能对比,提升了诊断效能。杨明悦等^[8]提出基于优化算法的盲解卷积方法在滚动轴承早期弱故障诊断中展现出良好潜力。尽管这些工作提升了信号处理的效能,但大多仍局限于优化单一的特征提取管道。近年来,研究者尝试将小波变换与深度学习结合以提升自适应去噪能力^[9]。随着传感技术的发展,多模态信息融合已成为损伤诊断领域的重要前沿方向^[10-12]。在模型架构上,卷积神经网络善于提取时频图像中的局部细微模式^[13],但其固有的局部感受也难以建模长序列中的全局依赖关系。相反,Transformer凭借其自注意力机制,能高效捕捉序列中任意长程的上下文信息^[14],但却可能因全局关注而忽略关键的局部冲击细节,或对背景噪声过度敏感。刘江鹏等^[15]提出了基于通道注意力的多尺度特征融合方法和He等^[16]结合卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)和Transformer的优势提出的混合网络架构都验证了多模态信息融合能有效实现优势互补。然而纯数据驱动的深度学习模型可能学习到数据中的虚假关联,导致其在工况变化时泛化能力骤降。而基于领域知识提炼的物理特征直接反映了设备状态的本质物理变化,具有极强的可解释性和鲁棒性。多层感知器在处理此类结构化特征方面表现卓越^[17]。因此,将物理特征作为一路独立的模态,并通过多层感知器分支嵌入模型,有助于引导模型学习具有明确物理意义的因果特征,而非统计伪相关。在智能诊断模型构建方面,已有研究利用群智能算法优化支持向量机实现了滚动轴承故障的有效识别^[18],这为本文融合多分支网络架构提供了方法参考。

综上所述,现创新性地提出一种基于自适应噪声抑制小波变换(adaptive noise suppression wavelet transform,ANR-WT)结合多分支CTM模型。该模型通过协同多模块实现故障诊断:由ANR-WT负责滤除振动信号噪声并凸显损伤特征,同时结合CNN提取的时频空间局部特征与Transformer建模的序列全局依赖,并利用多层感知器(multilayer perceptron,MLP)处理物理特征。通过特征拼接整合三路信息,以期实现更精准的轴承损伤诊断。

1 理论基础

1.1 离散小波变换

基于离散小波变换(discrete wavelet transform,DWT)构建自适应噪声抑制方法。DWT通过Mallat算法将信号递归分解为不同尺度的近似系数与细节系数,并可在去噪后重构。

1.1.1 小波去噪

采用Sym7小波基,其正交性和7阶消失矩使其能有效捕捉信号中的瞬态冲击成分,同时抑制平滑的背景趋势。阈值去噪原理如下所示。

软阈值函数:

(1)η_Soft(_x_,_λ₎=sign(x)max($\left|\mathit{x}\right|$-λ,0)

硬阈值函数:

(2)η_Hard(_x_,_λ₎=$\left\{\begin{array}{ll}\mathit{x},& \left|\mathit{x}\right|>\mathit{\lambda }\\ 0,& \mathrm{其}\mathrm{他}\end{array}\right.$

阈值选择:

Donoho^[19]提出的通用阈值表达式为

(3)λ=σ$\sqrt{2\mathrm{l}\mathrm{n}\mathit{N}}$

式(3)中:σ为噪声标准差;N为信号长度。

1.2 核心网络架构

1.2.1 卷积神经网络

卷积神经网络(CNN)是一种具有权值共享和局部连接特点的深层前馈神经网络,是处理图像数据的经典模型。用于时频图特征提取的CNN分支基于MobileNetV2架构构建,它将标准卷积分解为两个步骤。

步骤1 深度卷积(depthwise convolution):每个通道单独使用一个卷积核进行滤波。

(4)${\hat{\mathrm{y}}}_{\mathit{l},\mathit{c}}$(n)=${\hat{\mathrm{W}}}_{\mathit{l},\mathit{c}}$X_l_,_c(n)

式(4)中:l为小波分解层数索引(l=1,2,…,L),L为最大分解层数;c为通道索引,每个通道有独立的卷积核 ${\hat{\mathrm{w}}}_{\mathit{l},\mathit{c}}$;n为采样点索引(n=1,2,…,N),N为信号长度。

步骤2 逐点卷积(pointwise convolution):使用1×1卷积核将深度卷积的输出进行通道组合。

(5)y_l_,_m(n)=W_l_,_m${\hat{\mathrm{y}}}_{\mathrm{l}}$(n)+b_l_,_m

式(5)中:m为隐藏层神经元索引(m=1,2,…,H_l,H_l为第l层隐藏层神经元数量);W_l_,_M和b_l_,_m分别为第l层、第m个神经元的权重和偏置;${\hat{\mathit{y}}}_{\mathit{l}}$为输入特征;y_l_,_m(n)为第l层、第m个神经元的输出值。

这种分解能极大地减少模型参数和计算量,同时保持相近的特征提取能力,非常适合在计算资源有限的场景下部署。

1.2.2 Transformer网络

Transformer是一种基于自注意力机制的深度学习模型,能够有效处理序列数据并捕获长距离依赖关系。针对轴承损伤诊断中的小波序列数据,采用Linformer变体^[20],通过线性投影将键(K)和值(V)的序列维度从n压缩至k(k≪n)。

(6)$\left\{\begin{array}{l}\stackrel{\sim }{\mathit{K}}=\mathit{\Phi }\left(\mathit{K}\right)\\ \stackrel{\sim }{\mathit{V}}=\mathit{\Phi }\left(\mathit{V}\right)\end{array}\right.$

式(6)中:Φ(·)为线性投影函数。将其代入注意力计算公式后,复杂度显著降低O(nk),在保证捕获长程依赖能力的同时,大幅提升了计算效率。

1.2.3 多层感知器

多层感知器(MLP)是一种经典的前馈神经网络,由多个全连接层组成,能够学习输入特征之间的复杂非线性关系。MLP负责处理从原始振动信号中提取的物理特征,其前向传播过程可表示为

(7)h⁽^l⁺¹⁾=f[W⁽^l⁾h⁽^l⁾+b⁽^l⁾]

式(7)中:h⁽^l⁺¹⁾为第l+1层的隐藏状态;W⁽^l⁾为权重矩阵;b⁽^l⁾为偏置向量;f(·)为激活函数。

2 特征预处理和模型构建

2.1 自适应噪声抑制小波变换

对长度为1 024的标准化一维振动信号进行了多域特征提取。通过自适应噪声抑制小波变换(ANR-WT)算法进行处理。为克服传统全局阈值因固定设置而导致的局限性,提出了一种基于信号长度和小波滤波器特性的自适应分解层数计算方法。设信号长度为N,小波滤波器的支撑长度为L。为确保小波分解过程中的完全重构条件并控制边界效应,理论最大分解层数J_max应满足条件为

(8)$J_{\max }=\left\lfloor\log _{2}\left(\frac{N}{L-1}\right)\right\rfloor$

式(8)中:⌊·」表示向下取整运算。确保了在每一层分解中,信号长度均能满足小波卷积运算的基本要求。然而,在轴承故障诊断的实际应用中,过深的分解层数可能导致计算冗余和噪声放大。因此,结合轴承振动信号的特点,设定了分解层数的适用约束范围为

(9)J_optimal=min[max(J_max,J_min),J_practical]

式(9)中:J_min=3为保证基本特征提取的最小层数;J_practical=6为兼顾特征提取充分性和计算复杂度的最大实用层数。对信号进行小波分解后继续进行小波去噪,在阈值大小选择上ANR-WT不再使用全局统一的阈值,而是针对每个分解尺度计算一个自适应的阈值。因为在不同分解尺度上,噪声和信号的特性不同,ANR-WT能够根据每个尺度的噪声水平调整阈值,更精确地去除噪声。对于每个尺度j,计算阈值λ_j,表达式为

(10)σ_j=$\frac{\mathrm{m}\mathrm{e}\mathrm{d}\mathrm{i}\mathrm{a}\mathrm{n}\left(\left|{\mathit{C}}_{\mathit{j}}\right|\right)}{0.6745}$

(11)λ_j=σ_j$\sqrt{2\mathrm{l}\mathrm{n}{\mathit{N}}_{\mathit{j}}}$

式中:σ_j为第j层的噪声标准差;C_j为第j层的小波系数的绝对值;N_j为第j尺度的小波系数数量。通过尺度自适应阈值,尤其是微弱损伤特征,在保留更多信号特征的同时,更有效地抑制噪声。然后在阈值函数的选择上,人工选择软阈值或者硬阈值存在弊端,硬阈值函数在阈值点不连续,可能导致重构信号出现振荡;而软阈值函数虽然连续,但对所有大于阈值的系数进行恒定收缩,削弱冲击特征。故采用一种平滑过渡的阈值函数来平滑过渡硬阈值,表达式为

(12)η_ANR-WT(x,λ)=sign(x)[$\left|\mathit{x}\right|$-tanh($\left|\mathit{x}\right|$/λ)λ]

平滑过渡的阈值函数能够在去噪的同时更好地保留信号的局部特征,这对于轴承损伤诊断中保留冲击特征尤为重要。算法通过自适应计算分解层数和基于各层系数局部统计特性的动态阈值,实现了在抑制噪声的同时最大限度地保留关键损伤特征。具体处理流程图如图1所示。

2.2 三路损伤诊断模型

图2展示了所提出的三分支CTM模型架构,该模型通过并行处理信号的时频特征、序列特征以及物理特征,实现了多模态信息的深度融合与协同建模。模型的输入包括三部分:由ANR-WT处理生成的时频图、对应的小波系数序列以及从原始信号中通过公式计算提取的60维物理特征向量。其中,时频图提供了振动能量的时-频分布概览,小波序列则通过其多分辨率特性,专注于捕捉信号中不同尺度的瞬态冲击成分,而物理特征向量则嵌入了领域先验知识,为模型提供具有明确物理意义的指导。模型中采用基于MobileNetV2的CNN架构通过5 个卷积层(Conv2d),每个卷积层后跟批量归一化(BN)、ReLU 激活函数和最大池化操作(MaxPool),逐步提取图像的层次化特征。最终,全局平均池化层将特征图压缩为一维特征向量,随后通过全连接层(FC)映射到分类空间。Transformer分支专注于序列特征建模。对于输入序列,采用4层Linformer编码器捕捉全局依赖。为了向MLP分支提供具有明确物理意义的、与故障机理强相关的输入,选择基于领域知识构建特征集。参考经典信号处理与故障诊断理论,设计了一个包含60个特征的综合集合,这些特征覆盖了能够反映轴承健康状况的多个物理维度,通过两层全连接层进行非线性变换。具体物理特征如表1所示。

综上所述,本文模型的核心优势在于其融合策略,CNN分支擅长捕捉时频图像中的局部细节与空间模式,Transformer分支擅长建模序列中跨越长时间范围的全局依赖,而MLP分支则确保了关键的物理先验知识被有效利用。通过将这3种在机理上互补的特征进行拼接与联合优化,模型能够从多个维度更为全面地感知信号状态,从而提升损伤诊断性能。

3 实验结果与讨论

为评估所提出的特征预处理方法和三路特征融合损伤诊断模型的有效性和准确性,利用美国凯斯西储大学(Case Western Reserve University,CWRU)数据集和江南大学(Jiangnan University,JNU)数据集进行实验验证。实验中所有模型均使用相同的超参数进行训练,最大轮次为50,批次大小为32。使用ReduceLROnPlateau策略调整学习率,以衰减系数0.5和耐心值15个轮次动态调整学习率。初始学习率设置为1×10^-3,选择损失函数收敛稳定的模型作为最终的分类模型。具体的参数如表2所示。

3.1 CWRU数据集

实验采用CWRU滚动轴承数据集,该数据集在轴承损伤诊断领域中被广泛使用。每个样本包括1 024个数据点。实验装置如图3所示。

3.1.1 数据集的特征预处理

对不同负载下的数据进行采集,选取驱动端(drive end)数据,采样频率为12 kHz,经由火花加工引入直径为0.007、0.014和0.021 in(1 in=2.54 cm)的单点损伤数据进行混合,按照损伤位置分成4类损伤,分别为正常状态、内圈、外圈以及滚动体。使用滑动窗口生成总样本数11 827个,按照70%、15%、15%的比例对数据集进行划分。数据集结构如表3所示。特征预处理中,首先采用ANR-WT方法对原始信号进行去噪,其中自适应计算出的分解层数为5层。随后,基于去噪后的信号并行生成两种特征表示。①时频图像:通过DWT将一维信号转换为二维时频矩阵,作为CNN分支的输入;②小波序列:再次使用Sym7小波进行分解,将所得多尺度系数序列作为Transformer分支的输入。物理特征则直接从原始信号中提取。

3.1.2 特征预处理性能评估

为评估所提ANR-WT方法的特征提取能力,在CWRU数据集的子集上对比了DWT与ANR-WT两种预处理方案,结果如图4所示。总体而言,ANR-WT处理后的频谱与热图相较于DWT结果更为平滑、频率成分更清晰,表明其在抑制噪声的同时,能更有效地保留与损伤相关的核心频段特征。这表明ANR-WT的动态参数调节机制对非平稳信号处理更为有效。

图5进一步展示了两种方法的性能稳定性。相较于DWT,ANR-WT在各样本量下均保持了更高的精度中位数,且随着样本量增加,其精度分布趋于集中,证明了经其预处理后的特征具有更卓越的可靠性和稳定性。表4的定量结果同样验证了这一点:在不同训练规模下,ANR-WT+CNN方法的平均准确率均稳定优于DWT+CNN,显示出更优的特征提取能力和泛化性能。

3.1.3 对比实验分析

通过对比不同模型的实验结果,验证所提出方法的可行性和通用性。对比的模型包括DWT+CNN、CNN+Transformer+GMM、Transformer-CNN、IFE-CBAM-Inception和多分支CTM模型。根据实验结果,所提出的基于ANR-WT的多分支CTM模型在标准数据集条件下,取得了99.91%的最高测试准确率,显著优于依赖单一模态特征的对比模型。结果如表5所示。

3.1.4 消融实验评估

为探讨模型中不同模块的贡献,在CWRU全集上进行了消融实验,模型1作为基线模型仅使用普通的CNN结合ANR-WT提取的特征进行分类,模型2引入了MobileNetV2;模型3进一步加入了Transformer;模型4融合了所有分支。结果如表6所示。可以看出,随着MobileNetV2、Transformer和MLP分支的逐步引入,模型分类准确率呈现单调上升趋势。完整模型达到了99.91%的最高准确率,显著优于任何单分支或双分支组合,充分验证了所提出的三模态特征融合策略的有效性与必要性。

3.2 JNU数据集

实验使用的数据集来自江南大学的轴承数据集,具体参数如表7所示。

该数据集的采样频率为50 kHz,采样时长为20 s。数据集包含4类损伤类型,分别为:内圈损伤、外圈损伤、滚动体损伤以及正常状态。每种损伤类型均对应3种不同的工况,具体为3种转速条件,分别为600、800和1 000 r/min。记录各实验的平均性能指标。数据集共计35 172个样本,其中24 620个样本用于训练,5 276个样本用于测试,5 276个样本用于验证,模型超参数设置和上述一致。如图6所示,模型在JNU数据集上表现出良好的收敛性与稳定性,训练与验证曲线趋势一致,未见明显过拟合。实验结果显示,最低准确率为95.70%,最高准确率为98.20%。表明分类器在大多数情况下能有效区分不同状态,体现了分类器在复杂故障类别上的优秀性能。此外,图7中的混淆矩阵展示了分类器在验证集的4个类别上的性能表现。模型在各工况下的诊断效果良好。这一结果表明分类器在特征提取和分类任务上具有显著优势,可靠性与可用性都很高。

4 结论

提出了一种基于ANR-WT和多分支CTM的轴承损伤诊断方法,通过结合自适应噪声抑制小波变换、三路并行特征提取的优势,有效平衡了去噪和特征保留,成功识别振动信号中的微弱损伤特征。实验结果表明,所提方法能够提高轴承损伤的诊断精度,并在第二数据集上得到了验证。主要结论如下。

(1)ANR-WT算法提高了信号预处理的质量,能够有效处理噪声干扰并保持损伤特征完整性。

(2)多分支CTM解决了单一模态特征提取的局限性,CNN分支、Transformer分支和MLP分支分别处理时频图像、小波序列和物理特征,实现了多模态信息的有效融合。

(3)在CWRU数据集上,多分支CTM模型达到了99.91%的准确率,在JNU数据集上最高准确率达到了98.20%,优于现有方法,消融实验验证了多模态融合的有效性,完整模型相比单分支模型性能提升显著。

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原文顺序 | 出版日期 | 本文引用

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2026-10-30

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