[发明专利]一种转速波动下信号分辨率增强的轴承故障诊断方法

权利要求书

1.一种转速波动下信号分辨率增强的轴承故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)设置不同的轴承健康状态，通过手动调节变频器控制电机转速在一定范围内随机波动，由此获得转速波动工况，并采集不同故障轴承在转速波动工况下的振动信号；

(2)对转速波动信号进行分段处理，每段信号样本维度设置相同，以较高转速信号段为低分辨率信号样本，以较低转速信号段为高分辨率信号样本；

(3)采用深度残差网络层和亚像素卷积层对低分辨率信号样本进行排列映射得到生成的高分辨率样本；

(4)将生成的超高分辨率样本周期性地分为四个部分，选取其中一部分作为生成的高分辨率样本；

(5)采用生成的高分辨率样本集为训练集，对基于叠加自动编码器建立的故障诊断模型进行训练，随后采用真实的高分辨率样本为测试集，验证超分辨率亚像素深度残差网络的准确性。

2.如权利要求1所述的一种转速波动下信号分辨率增强的轴承故障诊断方法，其特征在于，步骤(3)中，对超分辨率亚像素深度残差网络进行训练，包括以下步骤：

(3-1)对于由L层组成的网络，第一层描述如式(1)所示：

f₁(I_LR)＝f₁(I_LR；W₁；b₁)＝φ(W₁*I_LR+b₁) (1)

其中，f表示网络层特征，I_LR表示低分辨率信号，W表示权重，b表示偏置，φ表示激活函数；

第一卷积层的输出作为残差网络的输入，对于单个残差块i，短路链接的表达为式(2)-(4)所示：

f_{l_1}(I_LR；W_{1:l_1}；b_{1:l_1})＝BN(φ(W_{l_1}*f_l-1(I_LR)+b_{l_1})) (2)

f_l(I_LR；W_{1:l_2}；b_{1:l_2})＝f_l-1(I_LR)+f_{l_2}(I_LR；W_{1:l_2}；b_{1:l_2}) (4)

其中，l表示第l层，，b_{l_i},i∈(1,2)，l∈(1,L-1)为第l层第i个残差块的权重和偏置，W_l的尺寸为n_l-1×n_l×1×3，n_l第l层的特征数量，BN表示批标准化，并使用Leaky ReLU作为激活函数；

(3-2)亚像素卷积层采用了两组，每一组由卷积层和随后的像素排列层组成，对于第一个亚像素卷积层，卷积层部分输出4通道特征图，使用PS函数将各通道的低分辨率特征重排列为高分辨率特征，其描述为式(5)所示：

X_HR＝f_L-2(I_LR；W_L-2；b_L-2)＝PS(W_L-2*f_L-3(I_LR；W_L-3；b_L-3)) (5)

其中，X_HR表示经过分辨率增强后的高分辨率数据，L表示网络的总层；

(3-3)将得到的X_高分辨率作为第二个亚像素卷积网络的输入，表达为(6)所示：

其中，f_L-1(I_低分辨率)为输出的四通道特征图，再次使用PS函数增强数据：

X_UHR＝f_L(I_LR；W_L；b_L)＝PS(W_L*f_L-1(I_LR)) (7)

其中，X_{U高分辨率}代表超高分辨率数据；

(3-4)采用均方误差Mean Squared Error，MSE作为训练网络的目标函数：

其中r表示放大因子，ξ(·)表示均方误差函数，x、y表示HR空间中的输出像素坐标，H表示样本数、W表示样本维度。