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Machines 离心泵故障诊断的混合深度学习模型：VGG16、ResNet50和小波相干分析的比较研究

已有 210 次阅读 2026-1-28 17:08 |个人分类:学术软文|系统分类:论文交流

离心泵作为工业系统的“心脏”，广泛应用于能源、化工与水处理等领域，但容易发生故障，从而中断生产并增加维护成本。典型故障形式包括叶轮损伤 (Impeller Fault, IF)、机械密封孔洞 (Mechanical Seal Hole, MSH) 和机械密封划痕 (Mechanical Seal Scratch，MSS)。这些“隐形”故障特征往往淹没在复杂的振动噪声中，传统检测方法难以及时、可靠地识别。韩国仁荷大学团队在 Machines 期刊2024年第12卷中提出了一种混合深度学习故障诊断模型：首先利用小波相干分析 (Wavelet Coherence Analysis，WCA) 提取振动信号的时频特征，然后构建由VGG16与ResNet50组成的双分支卷积神经网络 (CNN) 进行特征融合，最后通过人工神经网络 (ANN) 实现故障分类。该方法在实验室模拟的工业工况下测试准确率达到96.39%，F1分数为0.96，相比单一CNN模型整体性能提升约4%–5%。该研究为基于状态的维护 (Condition-Based Maintenance，CBM) 引入了高效的人工智能诊断手段，有望实现关键部件的“早诊早治”，显著降低突发停机风险并减少相关经济损失。

研究方法

团队搭建了一个闭式水循环试验台以近似工业工况：选用一台功率5.5 kW的PMT-4008离心泵，在转速1733 r/min、出口压力3 bar条件下运行；在泵壳以及机械密封和叶轮位置布置4个622B01加速度传感器 (频率范围0.4–10 kHz)，通过NI9234数据采集卡以25.6 kHz采样300 s振动信号。人为引入三种典型故障：机械密封孔洞 (MSH，在旋转密封环上加工直径与深度均为2.8 mm的孔)，机械密封划痕 (MSS，密封表面划痕尺寸为2.5 mm × 10 mm × 2.8 mm)，以及叶轮损伤 (IF，在叶轮上开槽2.5 mm × 18 mm × 2.8 mm模拟缝隙腐蚀)。所得数据集包括317个正常样本、304个IF样本、317个MSH样本和315个MSS样本。信号预处理首先进行均值去除以消除噪声，随后采用WCA将一维振动信号映射为二维时—频标度图。WCA通过刻画正常与故障工况信号在时–频域的相干性差异，提取出具有代表性的“同步异常”模式，相当于生成高分辨率的“故障指纹”，为后续深度学习特征提取与分类提供高信息量输入。

计算方法

故障诊断流程可概括为“三步走”：WCA预处理；VGG16和ResNet50提取特征并进行特征级融合；ANN完成故障分类。

在特征提取阶段，VGG16为16层结构、约1.38亿个参数的经典CNN架构，采用3 × 3卷积核和最大池化，善于捕捉局部纹理与细节特征；ResNet50为50层残差网络，参数量约2360万，通过残差连接学习多尺度全局特征并缓解梯度消失问题。两者均基于ImageNet预训练并在本数据集上微调。模型中VGG16的特征输出维度为128，ResNet50的输出维度为2048，拼接后形成2176维混合特征向量。

在分类决策阶段，融合特征向量输入ANN，由两层全连接网络构成：第一层64个神经元，采用ReLU激活函数；输出层为4个神经元、Softmax激活，对应NC、MSH、MSS和IF四类工况。训练采用Adam优化器，学习率0.001，损失函数为多类交叉熵。训练与验证曲线显示模型收敛平稳，验证准确率稳定在95%以上；t-SNE可视化表明四类样本在特征空间中簇分离良好，混淆矩阵仅出现极少量误判，MSH与MSS等相似故障的混淆明显减轻。

这种利用VGG16与ResNet50互补优势的双CNN特征融合设计是该模型的一大亮点：相较于单一CNN容易对某类模式“偏科”，混合特征池在鲁棒性和区分度上都有明显提升，从而支撑了整体测试准确率96.39%的性能表现。

研究结论

实验结果表明，所提出的混合模型在离心泵数据集上的测试准确率为96.39%，平均精确率0.96、召回率0.97、F1分数0.96，显著优于基于ResNet50的模型 (91.57%) 和基于VGG16的模型 (92.77%)。t-SNE可视化与混淆矩阵显示，正常工况与三类故障样本在特征空间中簇分离良好，仅在MSH与MSS之间存在轻微重叠，整体类间重叠较小，验证了特征融合策略的判别能力。这些结果证明了“WCA+双CNN特征融合+ANN分类”的混合框架在离心泵故障诊断中的有效性，能够识别运行工况下的细微故障模式，对旋转机械状态监测具有一定推广价值。与此同时，作者指出该方法计算复杂度较高且依赖高质量振动数据，在资源受限或强噪声现场环境中的实时应用仍存在挑战。未来工作可从轻量化网络结构与推理加速入手，并在更大规模、工况更复杂的工业现场数据上进行验证，以支撑工业4.0背景下的智能运维与基于状态维护。

阅读英文原文：https://www.mdpi.com/3080972