摘要：风电机组主轴承是机组的关键部件， 维修成本较高。为提供精准诊断支持， 基于生成对抗网络(GAN)提出改进的故障诊 断方法。表明了原始 GAN 模型和轴承数据集。在风电场极微弱负样本数据背景下， 通过堆叠多个约束稀疏自动编码器(CSAE) 形 成深度学习网络框架， 用于提取样本的深度特征，是一种构造具有更优表达能力函数的方法。将 GAN 与 DCSAE 相结合， 以多层感 知网络作为生成网络模型， DCSAE 作为鉴别网络模型， 形成轴承劣化模型的训练方法。更新优化劣化模型， 得到高精度轴承劣化 诊断模型。在辅助数据集与目标数据集间再次迁移学习， 形成泛化能力和鲁棒性较强的诊断模型， 进而实现轴承劣化状况的自适 应诊断。经算例分析， 所提出的改进方法可实现原始数据分布特征高效学习的目标， 能够构建少数类故障数据分布模型， 在不同 小样本情境下， 改进后的模型仍表现出较优的诊断能力。

　　关键词：生成对抗网络; 风电机组; 主轴承;故障诊断

　　Research on Fault Diagnosis of Main Bearing of Wind Turbine Based on Improved Generative Adversarial Network

　　Yan Yibin ，Chen Qinghua ，Ji Tianping ，Li Shengfang

　　(Hunan Railway Institute of Science and Technology, Zhuzhou, Hunan 412006. China)

　　Abstract: The wind turbine main bearing is the key component of the unit, with high maintenance costs. In order to provide accurate diagnosis support, an improved fault diagnosis method is proposed based on the generative adversarial network (GAN) . The original GAN model and bearing data set are described. In the background of extremely weak negative sample data of wind farm, a depth learning network framework is designed by stacking multiple constrained sparse automatic encoders (CSAE) to extract the depth features of samples, which is a method for constructing functions with better expressibility. Combining GAN with DCSAE, the multilayer perception network is used as generating network model, and DCSAE is used as discriminating network model to form the training method of bearing deterioration model. By updating the optimized deterioration model, a high-precision diagnosis model of bearing deterioration is obtained. The adaptive diagnosis of bearing deterioration can be realized by transferring the auxiliary data set and the target data set to form a diagnosis model with strong generalization ability and robustness. Through the example analysis, by using the proposed improved method, the goal of efficient learning of the distribution features of the original data can be realized, and the distribution model of a few kinds of fault data can be constructed, the improved model still shows better diagnostic ability in different small sample scenarios.

　　Key words: generative adversarial network (GAN) ; wind turbine; main bearing; fault diagnosis

　　引言

　　目前， 大部分工业装备上仍旧采用传统技术对设备 进行故障诊断和维修， 数字化、智能化水平不高， 一般 采用周期性或者基于明显故障现象的维修策略， 在实际 运行中难以对设备早期产生的微小故障进行及时维修， 一旦故障扩大就会导致设备停机，带来巨大的经济损失。 风电机组是将风能转换为机械能的设备， 分为双馈式和 直驱式两类， 本文研究的为双馈式机型。主轴承是驱动 链系统中的重要组件， 其与轮毂、低速轴、机舱底板和 齿轮箱等部件相连， 精密程度较高， 由内外圈、保持架 和滚动体组成，起到支撑和导向作用。正常运转工况下，滚动机由保持架引导转动， 与主轴承内外圈呈现相对运 动状态， 避免直接接触。因风电机组的运行环境较为恶 劣， 存在多种复杂工况， 使得主轴承在运转期间的故障 发生频率较高。多数风场采用定时检修的方法， 潜在故 障无法及时发现， 无故障设备的重复检修也会增加运维 成本。为此， 研究风电机组主轴承故障诊断方法十分必 要。目前， 主轴承诊断的主要方法为基于振动信号和电 信号的故障诊断， 文献[1-3]分别提出了基于灰色相关联 度和局部均值分解多尺度模糊熵的轴承故障诊断方法、 利用短时傅里叶变换获得轴承振动信号的时频谱， 利用 卷积神经提取故障特征以及提出了一种基于深度卷积神经网络与同步挤压 S 变换的诊断方法， 实现了对滚动轴 承故障的有效识别，但对生成对抗网络的研究深度不足。 本文提出一种 VGBNET 结合图卷积神经网络和 BERT 模 型的优点而形成的故障诊断模型， 通过算例分析验证了 改进后模型的有效性。

　　1 原始方案

　　1.1 原始 GAN模型

　　生 成 对 抗 网 络 (Generative Adversarial Network, GAN) 模型分为隐式密度模型、显式密度模型 2个分支，分别实 现采样和提供概率密度函数。 GAN符合隐式密度模型特 点，具备采样简单、学习能力强的特点，仅通过一次前向 计算即可生成。生成器损失函数与判别器损失函数分别为：

　　通过以上公式可以看出[5-10] ，真实数据分布具有流形 特征且维度低。因此， Pdata 与 Pg 的重合概率极低， 需要 借助判别器划分 Pdata 与 Pg。而引入距离 dJS 和 dKL 同样会 带来梯度振荡问题， 因此需对原模型进行改进[11]。

　　1.2 轴承数据集

　　滚动轴承数据集的测量信息分别为电机荷载、故障直 径和故障状态下的。其中，电机荷载共分为4类，用转速表 示分别为1 797 r/min(0 kW)、 1 772 r/min( 0.745 7 kW)、 1 750 r/min( 1.491 4 kW)、 1 730 r/min( 2.237 1 kW)。故 障直径分别为 0.533 4、0.355 6、0.180 0 mm。故障状态 分别为外圈、滚动体和内圈故障， 对应的试验样本数据 集如表 1所示。

　　2 改进方案

　　为提升GAN梯度训练与消失过程的稳定性，将卷积神 经网络引入到网络层，构建深度卷积生成对抗网络。相较 于传统 GAN，DCGAN去除了全连接层和池化层，利用卷 积层，并用分数步长卷积和步长卷积替代生成器网络和判 别器网络， 改善网络过度拟合现象，缓解网络计算压力， 提升运算速度[11]。采取批归一化处理方式，应对网络偏差 随神经网络在深度学习中设置层数的增加而增大问题，归 一化处理每层输入，使得服从于固定数据分布的数据数量 大幅增加。利用不同激活函数，提升改进模型的学习效率。 引入一种新的约束到稀疏自动编码器中以增强稀疏性，将 多个约束稀疏自动编码器堆叠起来构建深度神经网络。设 计堆叠约束稀疏自动编码器对极微弱负样本提取的方法， 实现大数据下发电机轴承故障信息的智能表征，形成极微 弱负样本条件下的故障特征库以及相应的知识表示模型。

　　2.1 轴承故障大数据智能表征

　　现有智能算法只能有限筛选极微弱负样本， 故障的 数据集普遍较小， 直接训练模型出现的过拟合问题较为 普遍[12]。对此， 设计一种通过堆叠多个约束稀疏自动编 码器(CSAE)形成深度学习网络框架， 用于提取样本的 深度特征， 构造具有更优表达能力的函数的方法。堆叠 的约束稀疏自动编码器(DCSAE) 由输入层、输出层和 多个隐含层构成，将 Softmax分类器作为输出层以识别轴 承的故障类型。如图 1所示，该网络的训练分 2个阶段进 行： 无监督逐层贪婪的初始化阶段、有监督微调阶段。 通过逐层训练获得单个 CSAE 的深度特征后， 将上一层 的输出特征作为下一层的输入数据， 将最后一个隐含层 的输出特征作为输入来训练 Softmax分类层。

　　2.2 轴承劣化模型训练与优化诊断

　　在由风电机组运行数据所构成的极微弱负样本实际 故障诊断任务中， 在故障状态下采集有效的滚动轴承故 障样本比较困难[13]。为解决此问题，将 GAN与 DCSAE相 结合， 以多层感知网络作为生成网络模型， DCSAE作为 鉴别网络模型， 形成轴承劣化模型的训练方法。更新优 化劣化模型对不同参数的方法， 得到高精度轴承劣化诊 断模型。

　　生成网络模型由输入层、隐含层和输出层构成， 通 过编码解码结构从高维数据中学习具有鲁棒性和稀疏性 的代表性特征， 生成更加逼真的样本。在第一阶段， 将 采样获取的随机噪声输入到编码网络中， 学习样本潜在 特征，通过解码网络生成新样本以及相对应的类别标签。 由堆叠约束稀疏自动编码器与 Softmax分类器构成鉴别网 络模型， 对真实样本与生成样本进行真伪判别和故障类 型识别， 鉴别网络在以上训练过程中产生原始生成对抗 网络损失函数的同时， 结合故障分类和约束稀疏自动编 码器确定故障识别损失和约束损失。 D-DCSAE模型训练 过程： 计算损失函数求导后的梯度值， 对鉴别网络和生 成网络使用反向传播算法进行训练后， 根据 Adam 算法 对 D-DCSAE 模型的不同参数设计其独立的自适应性学 习率来进行更新优化。在模型初始阶段， 生成网络生成 “真实”样本的能力较弱， 而鉴别网络判别能力较弱。

　　在第二阶段， 固定生成网络， 训练优化鉴别网络。 输入真实样本， 将鉴别得到的结果标签与真实样本标签 进行比较， 输入生成样本， 比较得到的鉴别标签与生成 样本标签。利用梯度下降法使得鉴别准确率最大化， 提 升鉴别网络的能力。

　　在第三阶段， 固定鉴别网络， 更新生成网络。同样 利用梯度下降法使得鉴别准确率最小化， 可以使得生成 网络每次生成样本的“真实性”越来越逼近于真实样本。 两者不断更新优化，提升各自模型的故障识别能力与样本 生成能力，直至最终收敛，完成 D-DCSAE 模型的训练。
      2.3 轴承劣化状况自适应诊断

　　针对风电机组运行数据存在极微弱负样本的问题， 基于迁移学习实现轴承劣化状况自适应故障诊断[14-17]。 基于深度卷积生成对抗网络的二步迁移学习法应对普通 迁移学习的“负迁移”问题， 通过使用 DCGAN 创造辅 助数据集， 在源数据集与辅助数据集之间进行一次迁移 学习。在辅助数据集与目标数据集间再次迁移学习， 形成泛化能力和鲁棒性较强的诊断模型， 进而实现轴承劣 化状况的自适应诊断[18-20] 。DCGAN迁移学习故障诊断整 体流程如图 2所示。

　　3 算例分析

　　3.1 样本构建

　　数据增强模型基于 Keras2.2.5 和深度学习框架 Ten ‐ sorflow1.14.0. 构建仿真硬件为 Intel® Core (TM) i7-8565U CPU @ 1.80 GHz。将表 1 所示的试验样本分成测试集和 训练集， 进行 DCGAN训练的为训练集， 其余为测试集。 所设计的样本集如表 2所示， 对其进行仿真试验， 与改 进后的 DCGAN形成对比。其中， 样本集 1 为试验样本中 按照各个故障类型选择 100个组合而成， 其他样本组合 成样本集 2.样本集 3 为随机抽取样本集 2 中的故障形 成， 代表原始不均衡训练集。样本集 4 由随机抽取样本 集 3 中的 150个样本形成。

　　测试集和训练集分别为样本集 1 和 4.batch size设定 为 150.epoch设定为 1 000.

　　3.2 结果分析

　　( 1) 生成数据质量评估。生成数据与真实数据间的 真实性用 Wasserstein 距离描述。将改进后的 DCGAN 迁 移学习故障诊断模型与原 GAN模型进行对比。在 250 次 迭代前， Wasserstein距离值波动较大， 但当迭代次数继 续增加后， Wasserstein距离值变化幅度变小， 整体区域 稳定。所得到的 Wasserstein距离值逐渐趋于 0.1.数值较 小。说明改进后的故障诊断模型可实现原始数据分布特征高效学习的目标，有助于提升所生成的数据质量。

　　(2)诊断主轴承故障。完成模型训练后， 构建生成 样本集。生成样本集中总数量为 1500 × 10 个(10 个样 本各生成 1 500个)。因原样本集 3 中各类故障的总数低 于 1 500.则将扩充， 补充为平衡样本集。通过计算精确 率、召回率和平衡分数， 发现原 GAN 模型的准确率为 97.1%， 改进后的模型准确率为 99.5%， 且在以上 3个指 标方面均有所提升。说明改进后的模型能够构建少数类 故障数据分布模型，增强数据精度。

　　(3)诊断不同小样本情境的主轴承故障。分别减小 训练集样本， 采取随机操作方法， 将训练集样本分别减 少 至 原 数 量 的 95%、 85%、 75%、 65%、 55%、 45%、 35%、25%、20%、15%，按照整体训练集训练和迭代方 法对不同样本数量的训练集进行试验， 得到原 GAN模型 诊断准确率为 97.0%、96.8%、95.3%、95.2%、93.2%、 92.1%、91.3%、83.1%、80.7%、75.3% 以及改进后模型 诊断准确率为 99.4%、99.0%、98.9%、98.8%、98.7%、 98.4%、98.3%、98.2%、97.9%、97.7% 的结果。可以看 出，在不同小样本情境下，改进后的模型仍表现出较优的 诊断能力，诊断精度维持在 98%~99%，变化幅度不大。

　　总的来看， 在生成数据质量、诊断主轴承故障以及 不同小样本情境下， 改进后的主轴承诊断模型的故障诊 断均优于原 GAN模型， 表现出较高的主轴承故障诊断准 确度和精度，证明了它可发挥实效。

　　4 结束语

　　综上所述， 本文基于 GAN模型， 将卷积神经网络引 入到网络层， 构建深度卷积生成对抗网络。提出轴承故 障大数据的智能表征方法、轴承劣化模型训练与优化方 法以及轴承劣化状况自适应诊断方法， 去除了全连接层 和池化层， 利用卷积层， 并用分数步长卷积和步长卷积 替代生成器网络和判别器网络， 对现有主轴承诊断模型 进行改进。以多层感知网络作为生成网络模型， DCSAE 作为鉴别网络模型， 形成轴承劣化模型的训练方法， 在 辅助数据集与目标数据集间再次迁移学习， 生成主轴承 自适应诊断的模型。经算例分析， 改进后的模型在生成 数据质量、诊断主轴承故障以及不同小样本情境下的故 障诊断均优于原 GAN模型， 表现出较高的主轴承故障诊 断准确度和精度， 能够应用于风电机组故障诊断， 满足 智能诊断需要。

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