3min创新点Get！| 基于高质量伪标签的滚动轴承故障诊断集成自适应网络

故障诊断与python学习

2小时前浏览4

欢迎关注我们的专题文章——“3min创新点Get!”。本专题我们将按照“问题来源——解决途径——创新点”的结构帮助读者了解文章结构并快速捕捉创新点。

本期关键词：集成学习，无监督领域自适应

论文基本信息

论文题目：

An Ensemble Domain Adaptation Network With High-Quality Pseudo Labels for Rolling Bearing Fault Diagnosis

论文期刊：

IEEE TRANSACTIONS ON INSTRUMENTATION AND MEASUREMENT

论文日期：2024年4月

论文链接:

10.1109/TIM.2024.3385812

作者：

Ming Xie (a), Jianxin Liu (a) , Yifan Li (b), Ke Feng (c), and Qing Ni(d)

机构：

(a) The State Key Laboratory of Rail Transit Vehicle System, Southwest Jiaotong University, Chengdu, China;

(b) School of Mechanical Engineering, Southwest Jiaotong University, Chengdu, China;

(d) School of Mechanical and Mechatronic Engineering, University of Technology Sydney, Sydney, NSW, Australia

摘要

无监督域自适应方法（Unsupervised Domain Adaptation, UDA）旨在最小化域间分布差异（Distribution Discrepancy of Interdomain, DDID），因此对于解决目标域标签稀缺的问题具有巨大的潜力。目前，大多数UDA方法通常使用伪标签来衡量目标域特征的分布。然而，在现有的研究中，伪标签的标注水平有限，从而限制了UDA的性能。本文提出了一种集成域自适应网络（Ensemble Domain Adaptation Network, EDAN），该算法利用集成学习（Ensemble Learning, EL）生成高精度伪标签，并结合领域自适应（Domain Adaptation, DA）和EL来保证伪标签的鲁棒性。具体地说，基于多个多尺度卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）和自增强软投票机制，构造了一个对目标域具有高度泛化能力的EL网络（EL network, ELN）。此外，将ELN与加权平衡分布自适应（Weighted Balance Distribution Adaptation, WBDA）动态耦合，提高了EDAN的分类稳定性，以及每个CNN对目标域的适用性。为了验证所提方法的有效性，基于4个滚动轴承公开数据集，设计了12个跨工况故障诊断任务和7个跨设备故障诊断任务。实验结果表明，EDAN的性能优于5种相关方法。

以下内容为编辑的个人理解，但小编水平有限，如有不对之处，请后台联系，并欢迎多多指正~

问题来源

无监督域自适应方法（Unsupervised Domain Adaptation, UDA）作为迁移学习（Transfer Learning, TL）的一个分支，具有解决目标域标签缺失问题的能力。UDA的本质是通过减小域间分布差异来减少域间分布差异（Distribution Discrepancy of Interdomain, DDID）。最简单的UDA技术需要边缘分布来量化DDID。然而，以这种方式量化的DDID是不精确的，并且难以在具有复杂域间分布的场景中减少域偏移。

解决途径

研究现状：

为了准确地衡量DDID，引入伪标签来估计目标域特征的条件分布。代表性的技术是子域域自适应（Subdomain Domain Adaptation, SDA），联合分布自适应（Joint Distribution Adaptation, JDA）和平衡分布自适应（Balanced Distribution Adaptation, BDA）。

当前研究局限性：

当前的研究方法总是只采用一个单一的分类器，从而将分类边界（Classification Boundary, CB）的不稳定预测扩展到位于分类边界带（Classification Boundary Band, CBB）中的目标域混淆特征（Confusing Features, CF）。不稳定的伪标签导致DDID振荡，阻碍了模型对全局最优解的搜索。

图1 基于集成学习的无监督域自适应方法

当前关于集成学习（Ensemble Learning, EL）的研究，主要利用多分类器集成方案来提高伪标签的精度，如图1所示。在第一步中，多个分类器被集成以形成集成CB，从而输出部分准确的伪标签。随后，采用与传统UDA中使用的相同的策略。然而，这些方法在识别精度上的改进仍然有限，这可以归因于以下局限性：

在相同的域不变特征集（Domain-Invariant Feature Set，DIFS）上训练的分类器之间的相关性很强；
所采用的硬投票方案只考虑投票频率可能会输出错误的预测。软投票方案由于域间软标签的差异，对CF的分类能力不足；
由于EL和域自适应（Domain Adaptation, DA）之间的差异，对目标域的分类能力不稳定。

创新点

图2 所提出方法示意图

为了提高基于伪标签的UDA方法的性能，作者提出了集成DA网络（Ensemble DA Network, EDAN），如图2所示。首先，作者建立了一个对目标领域具有高度泛化能力的EL网络（EL network, ELN）。为保证ELN的泛化能力，构造了由3种不同尺度卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）组成的基本结构，并提出了一种具有自增强能力的软投票机制。最后，作者将ELN与加权平衡分布自适应（Weighted Balance Distribution Adaptation, WBDA）动态耦合，提高了EDAN的预测稳定性和每个CNN对目标域的分类能力。

创新点1：自增强软投票机制

图3 所提出投票机制示意图

集成策略利用了具有自增强属性的基于软标签的投票机制如图3所示，投票机制包括软标签生成、投票和权重自更新三部分。

首先，利用Softmax函数对目标域样本进行模糊分类，其中，代表最大类别数，代表类别索引，代表的类别是的概率，代表对应的特征。通过该公式，每个CNN生成软标签。

随后，利用加权张量加法来整合三个CNN的软标签：

其中，

表示

的总体软标签。

中的累积类别概率反映了

的真实类趋势。最终标签

的投票结果如下：

最后，上式中的权重根据以下等式中所示的方法自更新：

其中，

表示每个批次中

的预测结果与投票结果一致的样本数量。

由于上式，所提出的软投票机制可以评估每个CNN对每个批次的预测质量。通过这种方式，投票机制可以自适应地从三个CNN中提取信息，从而增强其决策能力。

创新点2：集成学习和域自适应之间的实时反馈

由于加权平衡分布自适应（Weighted Balance Distribution Adaptation, WBDA）的优越性，我们选择WBDA算法作为DA的工具。WBDA可以表示为：

其中，

和

分别表示基于

和

的先验分布计算的系数矩阵。矩阵中的每个元素表示每个类别的样本占总样本数的比例。由于使用系数矩阵量化每个域内的类别不平衡，应用上式可以获得更精确的DDID测量。

作者利用源域特征集和预测标签集以及目标域特征集和伪标签集来分别替换上式中的、、和。从而实现了EL和DA之间的实时反馈。

在EL和DA的动态耦合过程中，ELN产生更准确和稳定的伪标签，使每个CNN能够更准确地测量DDID。同时，在DA阶段，每个CNN利用更准确的DDID测量结果来获得有效的参数更新，这将增强域间特征相似性并减少域偏移。这两个迭代过程是EL和DA之间实时反馈的本质。

编辑：曹希铭

校核：李正平、陈凯歌、赵栓栓、赵学功、白亮、任超、海洋、冯珽婷、陈宇航

该文资料搜集自网络，仅用作学术分享，不做商业用途，若侵权，后台联系小编进行删除

来源：故障诊断与python学习

东华大学细纱机罗拉轴承数据集（含人工植入故障、企业生产实际中产生的故障）

本期给大家介绍东华大学细纱机罗拉轴承数据，含人工植入故障、企业生产实际产生故障。论文基本信息论文题目: A Multisource–Multitarget Domain Adaptation Method for Rolling Bearing Fault Diagnosis论文期刊: IEEE Sensors Journal论文日期: 2024年作者: Yuhang Chen and Lei Xiao机构: College of Mechanical Engineering, Donghua University, Shanghai 201620, China目录1 数据集描述 1.1 实验台简介 1.2 数据介绍2 包络谱分析 2.1 数据读取 2.2 人工植入的故障轴承包络谱分析 2.2.1 RC（滚针裂纹）故障轴承 2.2.2 RM（滚针缺失）故障轴承 2.2.3 YS（卡纱线）故障轴承 2.2.4 OC（外圈裂纹）故障轴承 2.3 企业生产实际中产生的故障轴承包络谱分析 2.3.1 RD（滚针偏斜）故障轴承 2.3.2 RM（滚针缺失）故障轴承 2.3.3 YS（卡纱线）故障轴承1 数据集描述1.1 实验台简介实验台如图1所示，由细纱机小样机、数据采集仪、加速度传感器及电脑组成。该细纱机小样机专用于纺纱试验，即将粗纱经过牵伸、加捻、卷绕三个工艺流程后纺制成具有一定规格（捻向、捻系数、线密度）的细纱。细纱机小样机将纤维束进行牵伸并通过三罗拉双区加捻成细纱。罗拉是指在纺织机械中起喂给、牵伸、输出等作用的圆柱形回转零件。罗拉轴承是用于支撑细纱机上罗拉旋转的部件。纤维束的牵伸是通过罗拉之间的速度差来实现的。前区牵伸的牵伸倍数较大，是通过前罗拉与中罗拉之间较大的速比来实现的。后区牵伸是通过中罗拉与后罗拉之间较小的速比来实现的。牵伸罗拉机械波，又称条干不匀，是影响牵伸质量的主要因素之一，主要是由前罗拉造成的。加捻是通过前罗拉和主轴的共同作用实现的。因此，保持前罗拉的健康至关重要。一旦罗拉轴承发生故障，前罗拉的健康状态就会受到影响。因此，本文旨在对前罗拉的罗拉轴承进行故障诊断。加速度传感器通过磁力吸附在前罗拉轴承座上，如图2所示。振动信号由数据采集仪采集传输到笔记本电脑上。图1 东华大学细纱机罗拉轴承数据集。（1）电脑，（2）数据采集仪，（3）被测轴承，（4）加速度传感器，（5）细纱机小样机，（6）传感器线缆图2 加速度传感器安装图示。（1）被测轴承，（2）加速度传感器，（3）传感器线缆，（4）前罗拉，（5）中罗拉，（6）后罗拉1.2 数据介绍东华大学细纱机罗拉轴承数据集采用的罗拉轴承的型号为LZ2822。该数据集包含了从人工植入的故障轴承（图3）、某企业生产实际中产生的故障轴承（图4）和正常（NM）轴承（图5，编号#0）中采集的振动信号。人工植入的故障轴承包括了外圈裂纹（OC）故障轴承、滚针裂纹（RC）故障轴承、滚针缺失（RM）故障轴承、卡纱线（YS）故障轴承，分别编号#1~#12。OC故障和RC故障通过电火花加工得到，故障裂纹直径有0.2mm、0.4mm和0.6mm三种，分别代表不同的故障程度。滚针缺失故障通过从NM轴承上分别取下1根、2根、5根滚针进行模拟。卡纱线故障分别将纱线横着卡、竖着卡、横竖卡进行模拟。某企业生产实际中产生的故障轴承包括了RM故障轴承、YS故障轴承和滚针偏斜（RD）故障轴承，分别编号#1~#9。细纱机小样机的转速范围为30r/min~350r/min，该数据集共采集了8种不同转速下的振动信号，分别为30、57、100、163、200、269、300、350r/min。每个轴承以20.48kHz的采样频率采集一次数据，采样时间为60s或20s。由于保存的文件格式问题，采样时间为60s的文件中仅保存了51.2s的数据。图3 人工植入的故障轴承图4 某企业生产实际中产生的故障轴承图5 正常轴承2 包络谱分析2.1 数据读取链接中共有3个文件夹，一个包含了实验台及轴承相关图片，一个包含了人工植入故障轴承和正常轴承的状态监测信号（5个子文件夹对应不同健康状态的轴承），另一个包含了某企业生产实际中产生的故障轴承和正常轴承的状态监测信号（4个子文件夹对应不同健康状态的轴承）。数据文件的命名格式为"轴承编号_转速_采样时间.xls"，是个xls类型文件，需要用python里pandas包进行读取。# 导入需要用到的包并定义字体import pandas as pdimport numpy as npfrom scipy import fftpackimport matplotlib.pyplot as pltimport mathplt.rc('font',family='Times New Roman', size=30) #将全局字体设置为新罗马 # 定义计算故障特征频率的函数，在绘制包络谱图时调用。def bearing_fault_freq_cal(n, d, D, alpha, fr): ''' fun：计算滚动轴承的故障特征频率 n: 滚动体数量 d: 滚动体直径(mm) D: 节圆直径(mm) alpha: 接触角(°) fr: 转速(r/min) return C_bpfi, C_bpfo, C_bsf, C_ftf 内圈外圈滚动体保持架 ''' C_bpfi = n*(1/2)*(1+d/D*math.cos(alpha)) C_bpfo = n*(1/2)*(1-(d/D)*math.cos(alpha)) C_bsf = D*(1/(2*d))*(1-np.square(d/D*math.cos(alpha))) C_ftf = (1/2)*(1-(d/D)*math.cos(alpha)) return C_bpfi*fr/60, C_bpfo*fr/60, C_bsf*fr/60, C_ftf*fr/60# 定义一个读取某个文件的函数，即读取时域信号。def data_aquisition(file_path, fig_path, fs = 20480): ''' fun: 读取时域数据并绘制时域图 file_path: 数据文件路径 fig_path: 时域图保存路径 fs: 采样频率(Hz) return: 一维时域信号 ''' # 读取指定文件的数据 data = pd.read_csv(file_path, encoding='gbk', sep='\t') # 读取某向数据 # data = data.iloc[0:,3] #周向 # data = data.iloc[0:,4] #轴向 data = data.iloc[0:,5] #径向 data = np.array(data) # 绘制时域图 plt.figure(figsize=(16,5)) length = len(data) t = np.linspace(0, length/fs, length) plt.plot(t, data) plt.xlabel('Time(s)') plt.ylabel('Amptitude($m/s^2$)') plt.title('Time domain') plt.tight_layout() plt.savefig(fig_path, dpi=300, bbox_inches = 'tight') plt.show() return data此处以读取径向信号为例，如需读取周向和轴向信号取消注释替换即可。# 定义一个绘制包络谱图的函数。def envelope_spectrum(data, fig_path, fs = 20480, xlim=None, vline=None): ''' fun: 绘制包络谱图 data: 时域数据 fig_path: 包络谱图保存路径 fs: 采样频率(Hz) xlim: 截取频域数据的范围 vline: 垂直线的位置 ''' # 希尔伯特变换 h = fftpack.hilbert(data) at = np.sqrt(data**2+h**2) at = at - np.mean(at) # 去直流分量 xfp = np.fft.fftfreq(len(at), d=1 / fs) # 频率 xfp = xfp.flatten() xfp = xfp[0:int(len(xfp)/2)] xf = np.fft.fft(at)/len(at) xf = 2 * abs(xf) xf = xf[0:int(len(xf)/2)] # 幅值 # 绘制包络谱图 plt.figure(figsize=(16,5)) plt.plot(xfp, xf) if vline: plt.vlines(x=vline, ymin=np.min(xf), ymax=np.max(xf), linestyle='--', colors='r') plt.xlabel('Frequency(Hz)') plt.ylabel('Amptitude($m/s^2$)') plt.title('Envelope spectrum') plt.tight_layout() if xlim: # 截取部分数据 plt.xlim(0, xlim) plt.savefig(fig_path, dpi=300, bbox_inches = 'tight') plt.show() return xf该函数需要的时域数据通过调用上面定义的data_aquisition函数读取。fr = 350path = r'D:\#3_350rpm_collect20s.xls'C_bpfi, C_bpfo, C_bsf, C_ftf = bearing_fault_freq_cal(n = 17, d = 2, D = 22, alpha = 0, fr = fr)fig_path1 = r'D:\人工植入故障#3_350rpm时域信号.png'time_data = data_aquisition(path, fig_path1)fig_path2 = r'D:\人工植入故障#3_350rpm包络谱.png'envelope_data = envelope_spectrum(time_data, fig_path2, xlim=500, vline=C_bpfo)fr为所读取的文件的转速，path为所要读取的文件的路径，fig_path1为时域图的保存路径，fig_path2为包络谱图的保存路径。根据自己所需替换即可。n = 17, d = 2, D = 22, alpha = 0为LZ2822轴承的相关参数。2.2 人工植入故障轴承包络谱分析2.2.1 RC（滚针裂纹）故障轴承图6 RC故障轴承在30rpm下的包络谱图7 RC故障轴承在57rpm下的包络谱图8 RC故障轴承在100rpm下的包络谱图9 RC故障轴承在173rpm下的包络谱图10 RC故障轴承在200rpm下的包络谱图11 RC故障轴承在269rpm下的包络谱图12 RC故障轴承在300rpm下的包络谱图13 RC故障轴承在350rpm下的包络谱从包络谱数据中可知，RC（滚针裂纹）故障没有明显的滚动体的故障特征频率。2.2.2 RM（滚针缺失）故障轴承图14 RM故障轴承在30rpm下的包络谱图15 RM故障轴承在57rpm下的包络谱图16 RM故障轴承在100rpm下的包络谱图17 RM故障轴承在173rpm下的包络谱图18 RM故障轴承在200rpm下的包络谱图19 RM故障轴承在269rpm下的包络谱图20 RM故障轴承在300rpm下的包络谱图21 RM故障轴承在350rpm下的包络谱从包络谱数据中可知，RM（滚针缺失）故障没有明显的滚动体的故障特征频率。2.2.3 YS（卡纱线）故障轴承图22 YS故障轴承在30rpm下的包络谱图23 YS故障轴承在57rpm下的包络谱图24 YS故障轴承在100rpm下的包络谱图25 YS故障轴承在173rpm下的包络谱图26 YS故障轴承在200rpm下的包络谱图27 YS故障轴承在269rpm下的包络谱图28 YS故障轴承在300rpm下的包络谱图29 YS故障轴承在350rpm下的包络谱没有卡纱线相关的故障特征频率计算公式，无法直接通过包络谱分析。2.2.4 OC（外圈裂纹）故障轴承图30 OC故障轴承在30rpm下的包络谱图31 OC故障轴承在57rpm下的包络谱图32 OC故障轴承在100rpm下的包络谱图33 OC故障轴承在173rpm下的包络谱图34 OC故障轴承在200rpm下的包络谱图35 OC故障轴承在269rpm下的包络谱图36 OC故障轴承在300rpm下的包络谱图37 OC故障轴承在350rpm下的包络谱从OC（外圈裂纹）故障包络谱数据中可知，在转速达到173rpm及以上时，外圈故障特征频率清晰可见。2.3 企业生产实际中产生的故障轴承包络谱分析2.3.1 RD（滚针偏斜）故障轴承图38 RD故障轴承在30rpm下的包络谱图39 RD故障轴承在57rpm下的包络谱图40 RD故障轴承在100rpm下的包络谱图41 RD故障轴承在173rpm下的包络谱图42 RD故障轴承在200rpm下的包络谱图43 RD故障轴承在269rpm下的包络谱图44 RD故障轴承在300rpm下的包络谱图45 RD故障轴承在350rpm下的包络谱从包络谱数据中可知，RD（滚针偏斜）故障没有明显的滚动体的故障特征频率。2.3.2 RM（滚针缺失）故障轴承图46 RM故障轴承在30rpm下的包络谱图47 RM故障轴承在57rpm下的包络谱图48 RM故障轴承在100rpm下的包络谱图49 RM故障轴承在173rpm下的包络谱图50 RM故障轴承在200rpm下的包络谱图51 RM故障轴承在269rpm下的包络谱图52 RM故障轴承在300rpm下的包络谱图53 RM故障轴承在350rpm下的包络谱从包络谱数据中可知，RM（滚针缺失）故障没有明显的滚动体的故障特征频率。2.3.3 YS（卡纱线）故障轴承图54 YS故障轴承在30rpm下的包络谱图55 YS故障轴承在57rpm下的包络谱图56 YS故障轴承在100rpm下的包络谱图57 YS故障轴承在173rpm下的包络谱图58 YS故障轴承在200rpm下的包络谱图59 YS故障轴承在269rpm下的包络谱图60 YS故障轴承在300rpm下的包络谱图61 YS故障轴承在350rpm下的包络谱没有卡纱线相关的故障特征频率计算公式，无法直接通过包络谱分析。参考文献：[1] Y. Chen and L. Xiao, "A Multisource–Multitarget Domain Adaptation Method for Rolling Bearing Fault Diagnosis," in IEEE Sensors Journal, vol. 24, no. 3, pp. 3406-3419, 1 Feb.1, 2024, doi: 10.1109/JSEN.2023.3342891.[2] 李正平.细纱机罗拉轴承故障诊断方法研究[D].东华大学,2022.[3] 陈宇航,李正平,肖雷.基于FFT-1D-CNN的细纱机罗拉轴承故障诊断[J].棉纺织技术,2023,51(01):16-21.编辑：陈宇航校核：李正平、陈凯歌、赵栓栓、曹希铭、赵学功、白亮、任超、海洋、Tina、陈莹洁、王金该文资料搜集自网络，仅用作学术分享，不做商业用途，若侵权，后台联系小编进行删除来源：故障诊断与python学习

有附件