Review of mechanical fault diagnosis technology based on convolutional neural network

doi:10.11772/j.issn.1001-9081.2021071266

Journal of Computer Applications ›› 2022, Vol. 42 ›› Issue (4): 1036-1043.DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2021071266

Special Issue: CCF第36届中国计算机应用大会 (CCF NCCA 2021)

• The 36 CCF National Conference of Computer Applications (CCF NCCA 2020) • Previous Articles Next Articles

Review of mechanical fault diagnosis technology based on convolutional neural network

Zumin WANG¹, Zhihao ZHANG¹, Jing QIN², Changqing JI¹^,³()

^1.College of Information Engineering，Dalian University，Dalian Liaoning 116622，China
^2.College of Software Engineering，Dalian University，Dalian Liaoning 116622，China
^3.College of Physical Science and Technology，Dalian University，Dalian Liaoning 116622，China

Received:2021-07-16 Revised:2021-09-24 Accepted:2021-09-30 Online:2021-09-24 Published:2022-04-10
Contact: Changqing JI
About author:WANG Zumin， born in 1975， Ph. D.， professor. His research interests include smart city， Internet of things.
ZHANG Zhihao， born in 1995， M. S. candidate. His research interests include mechanical fault diagnosis.
QIN Jing， born in 1981， Ph. D.， lecturer. Her research interests include network security.
Supported by:
Dalian Science and Technology Innovation Fund(2020JJ26SN058)

基于卷积神经网络的机械故障诊断技术综述

汪祖民¹, 张志豪¹, 秦静², 季长清¹^,³()

^1.大连大学信息工程学院, 辽宁大连 116622
^2.大连大学软件工程学院, 辽宁大连 116622
^3.大连大学物理科学与技术学院, 辽宁大连 116622

通讯作者: 季长清
作者简介:汪祖民（1975—），男，河南信阳人，教授，博士，CCF会员，主要研究方向：智慧城市、物联网
张志豪（1995—），男，山东青岛人，硕士研究生，CCF会员，主要研究方向：机械故障诊断
秦静（1981—），女，甘肃张掖人，讲师，博士，CCF会员，主要研究方向：网络安全
基金资助:
大连市科技创新基金资助项目(2020JJ26SN058)

Abstract

Abstract:

In view of the difficulty of traditional mechanical fault diagnosis methods to solve the problem of the uncertainty of manual extraction， a large number of deep learning feature extraction methods have been proposed， which greatly promotes the development of mechanical fault diagnosis. As a typical representative of deep learning， convolution neural networks have made significant developments in image classification， target detection， image semantic segmentation and other fields. There is also a lot of literature in the field of mechanical fault diagnosis. In view of the published literature， in order to further understand the problem of mechanical fault diagnosis by using the method of convolutional neural network， on the basis of a brief introduction to the relevant theories of convolution neural network， and then from the aspects such as data input type， transfer learning， and prediction， the applications of convolution neural network in mechanical fault diagnosis were summarized. Finally， the development directions of convolution neural network and its applications in mechanical fault diagnosis were prospected.

Key words: Convolutional Neural Network (CNN), mechanical fault diagnosis, transfer learning, forecasting, deep learning

摘要：

针对传统机械故障诊断方法难以解决人工提取不确定性的问题，提出了大量深度学习的特征提取方法，极大地推动了机械故障诊断的发展。作为深度学习的典型代表，卷积神经网络（CNN）在图像分类、目标检测、图像语义分割等领域都取得了重大的发展，在机械故障诊断领域也有大量文献发表。为了进一步了解利用CNN的方法进行机械故障诊断的问题，首先简单介绍了CNN的相关理论，然后从数据输入类型、迁移学习、预测等方面对CNN在机械故障诊断中的应用进行了归纳总结，最后展望了CNN及其在机械故障诊断应用中的发展方向。

关键词: 卷积神经网络, 机械故障诊断, 迁移学习, 预测, 深度学习

CLC Number:

TP306.3

Zumin WANG, Zhihao ZHANG, Jing QIN, Changqing JI. Review of mechanical fault diagnosis technology based on convolutional neural network[J]. Journal of Computer Applications, 2022, 42(4): 1036-1043.

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Figures/Tables 5

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诊断模型	数据来源	CNN结构	故障类别数	准确率/%
基于DCNN的诊断模型^［16］	行星齿轮箱试验台	C1-C2-P3-C4-P5-C6-P7-C8-P9-C10-P11-F12	9	90.00
层次式自适应DCNN^［17］	凯斯西储大学数据集	C1-P2-C3-P4-C5-P6-F7-F8	10	97.90
基于CNN和SVM的混合技术^［18］	实验平台获得的机车轴承数据	C1-P2-C3-P4-C5-P6-F7-F8	4	99.67
基于CNN和SVM的混合技术^［18］	实验平台获得的汽车变速器变速箱数据	C1-P2-C3-P4-C5-P6-F7-F8	4	100.00
多源原始振动信号的CNN^［19］	大庆天然气公司南段1号机组的往复式压缩机振动实验数据	C1-P2-C3-P4-C5-P6-C7-C8-P9-C10-P11- F12-F13-F14	4	90.20
瓶颈层优化CNN^［20］	风力发电试验台	B1-P2-C3-P4-C5-P6-C7-P8-C9-F10 B（瓶颈层）	6	99.47
瓶颈层优化CNN^［20］	离心泵试验台	B1-P2-C3-P4-C5-P6-C7-P8-C9-F10 B（瓶颈层）	4	99.32
DCNN的视觉缺陷检测方法^［21］	工业光学检查的弱监督学习示例的数据集	C1-C2-P3-C4-C5-C6-P7-C8-C9-F10-F11-F12	12	97.19
基于CNN的两阶段AFRS^［22］	货运列车运行故障检测系统	C1-P2-C3-P4-C5-C6-C7-F8-F9	4	97.50
基于CNN的两阶段AFRS^［22］	货运列车运行故障检测系统	C1-C2-P3-C4-P5-C6-P7-C8-P9-F10-F11	4	97.50
基于CNN的滚动轴承诊断模型^［23］	凯斯西储大学轴承数据中心	C1-P2-C3-P4-F5	4	97.74
免疫自适应DCNN^［24］	凯斯西储大学轴承数据集	C1-P2-C3-P4-C5-P6-C7-F8	4	99.00
基于二维CNN的状态监测特征学习模型^［25］	测试设置的轴承数据集	C1-F2	4	93.61
基于DCNN和RF集成学习^［26］	凯斯西储大学轴承数据中心	C1-P2-C3-P4-F5	10	99.73
基于DCNN和RF集成学习^［26］	BaoSteel MRO管理系统轴承数据	C1-P2-C3-P4-F5	4	97.38

诊断模型	数据来源	CNN结构	故障类别数	准确率/%
基于DCNN的诊断模型^［16］	行星齿轮箱试验台	C1-C2-P3-C4-P5-C6-P7-C8-P9-C10-P11-F12	9	90.00
层次式自适应DCNN^［17］	凯斯西储大学数据集	C1-P2-C3-P4-C5-P6-F7-F8	10	97.90
基于CNN和SVM的混合技术^［18］	实验平台获得的机车轴承数据	C1-P2-C3-P4-C5-P6-F7-F8	4	99.67
基于CNN和SVM的混合技术^［18］	实验平台获得的汽车变速器变速箱数据	C1-P2-C3-P4-C5-P6-F7-F8	4	100.00
多源原始振动信号的CNN^［19］	大庆天然气公司南段1号机组的往复式压缩机振动实验数据	C1-P2-C3-P4-C5-P6-C7-C8-P9-C10-P11- F12-F13-F14	4	90.20
瓶颈层优化CNN^［20］	风力发电试验台	B1-P2-C3-P4-C5-P6-C7-P8-C9-F10 B（瓶颈层）	6	99.47
瓶颈层优化CNN^［20］	离心泵试验台	B1-P2-C3-P4-C5-P6-C7-P8-C9-F10 B（瓶颈层）	4	99.32
DCNN的视觉缺陷检测方法^［21］	工业光学检查的弱监督学习示例的数据集	C1-C2-P3-C4-C5-C6-P7-C8-C9-F10-F11-F12	12	97.19
基于CNN的两阶段AFRS^［22］	货运列车运行故障检测系统	C1-P2-C3-P4-C5-C6-C7-F8-F9	4	97.50
基于CNN的两阶段AFRS^［22］	货运列车运行故障检测系统	C1-C2-P3-C4-P5-C6-P7-C8-P9-F10-F11	4	97.50
基于CNN的滚动轴承诊断模型^［23］	凯斯西储大学轴承数据中心	C1-P2-C3-P4-F5	4	97.74
免疫自适应DCNN^［24］	凯斯西储大学轴承数据集	C1-P2-C3-P4-C5-P6-C7-F8	4	99.00
基于二维CNN的状态监测特征学习模型^［25］	测试设置的轴承数据集	C1-F2	4	93.61
基于DCNN和RF集成学习^［26］	凯斯西储大学轴承数据中心	C1-P2-C3-P4-F5	10	99.73
基于DCNN和RF集成学习^［26］	BaoSteel MRO管理系统轴承数据	C1-P2-C3-P4-F5	4	97.38

诊断模型	数据来源	CNN结构	故障类别数	准确率/%
基于CNN的故障诊断模型^［27］	PHM 2009齿轮箱挑战数据	C1-P2-F3	6	99.33
基于CNN的故障诊断模型^［27］	行星齿轮箱试验台	C1-P2-F3	7	98.67
紧凑自适应一维CNN^［28］	智能维护系统轴承数据集	C1-C2-C3-M4-M5M（MLP层）	4	93.90
紧凑自适应一维CNN^［28］	凯斯西储大学轴承数据中心	C1-C2-C3-M4-M5M（MLP层）	6	93.20
改进的多尺度级联CNN^［29］	凯斯西储大学轴承数据中心	MC1-C2-P3-C4-P5-C6-P7-F8MC （多尺度层）	4	97.00
改进的多尺度级联CNN^［29］	苏州大学轴承故障模拟试验台	MC1-C2-P3-C4-P5-C6-P7-F8MC （多尺度层）	6	83.20
具有扩大感受野的增强CNN^［30］	Drivetrain Diagnostics Simulator（DDS）试验台	C1-FC2-P3-FC4-P5-F6FC （融合扩张卷积层）	8	97.73
特征继承层次CNN^［31］	160 kW两极感应电动机的数据集	C1-P2-C3-P4-C5-P6-F7	4	99.70
特征继承层次CNN^［31］	160 kW两极感应电动机的数据集	C1-P2-C3-P4-F5	4	60.00
基于CNN和LSTM^［32］	凯斯西储大学轴承数据中心	C1-P2-F3	10	99.00
自适应重叠CNN^［33］	凯斯西储大学轴承数据中心	C1-P2-F3	10	99.64
自适应重叠CNN^［33］	专门设计的实验台上收集的齿轮箱实验数据集	C1-P2-F3	6	99.86
基于CNN和带有注意机制的双向LSTM网络^［34］	刀具磨损状态的实时监控实验装置	C1-C2-P3-B4-F5-F6B （双向长短期记忆层）	4	96.97

诊断模型	数据来源	CNN结构	故障类别数	准确率/%
基于CNN的故障诊断模型^［27］	PHM 2009齿轮箱挑战数据	C1-P2-F3	6	99.33
基于CNN的故障诊断模型^［27］	行星齿轮箱试验台	C1-P2-F3	7	98.67
紧凑自适应一维CNN^［28］	智能维护系统轴承数据集	C1-C2-C3-M4-M5M（MLP层）	4	93.90
紧凑自适应一维CNN^［28］	凯斯西储大学轴承数据中心	C1-C2-C3-M4-M5M（MLP层）	6	93.20
改进的多尺度级联CNN^［29］	凯斯西储大学轴承数据中心	MC1-C2-P3-C4-P5-C6-P7-F8MC （多尺度层）	4	97.00
改进的多尺度级联CNN^［29］	苏州大学轴承故障模拟试验台	MC1-C2-P3-C4-P5-C6-P7-F8MC （多尺度层）	6	83.20
具有扩大感受野的增强CNN^［30］	Drivetrain Diagnostics Simulator（DDS）试验台	C1-FC2-P3-FC4-P5-F6FC （融合扩张卷积层）	8	97.73
特征继承层次CNN^［31］	160 kW两极感应电动机的数据集	C1-P2-C3-P4-C5-P6-F7	4	99.70
特征继承层次CNN^［31］	160 kW两极感应电动机的数据集	C1-P2-C3-P4-F5	4	60.00
基于CNN和LSTM^［32］	凯斯西储大学轴承数据中心	C1-P2-F3	10	99.00
自适应重叠CNN^［33］	凯斯西储大学轴承数据中心	C1-P2-F3	10	99.64
自适应重叠CNN^［33］	专门设计的实验台上收集的齿轮箱实验数据集	C1-P2-F3	6	99.86
基于CNN和带有注意机制的双向LSTM网络^［34］	刀具磨损状态的实时监控实验装置	C1-C2-P3-B4-F5-F6B （双向长短期记忆层）	4	96.97

诊断模型	数据来源	CNN结构	故障类别数	准确率/%
基于前训练CNN的参数转移学习方法^［35］	自行设计的测试台	C1-P2-C3-P4-F5-F6	12	94.67
基于DCNN的TL方法^［36］	具有可更换齿轮的基准两级变速箱	C1-P2-C3-P4-C5-P6-C7-P8-C9- P10-F11-F12-F13	9	94.90
基于聚类分析的故障诊断方法^［37］	凯斯西储大学轴承数据中心	C1-P2-C3-P4-C5-P6-C7-P8-C9- P10-F11	10	96.00
基于聚类分析的故障诊断方法^［37］	实验室模拟的轴承故障数据集	C1-P2-C3-P4-C5-P6-C7-P8-C9- P10-F11	5	97.50
基于多层域自适应的轴承故障诊断方法^［38］	凯斯西储大学轴承数据中心	C1-P2-C3-P4-C5-P6-C7-P8-F9	4	99.76
基于特征的转移神经网络^［39］	凯斯西储大学轴承数据中心	C1-P2-C3-P4-F5-F6-F7	4	74.81
	实验台收集实验室齿轮箱轴承的数据集		4
	机车轴承数据集		4
三重损失引导的对抗域适配方法^［40］	凯斯西储大学轴承数据中心	C1-P2-C3-P4-C5-P6-C7-P8-F9-F10	10	98.48
三重损失引导的对抗域适配方法^［40］	Paderborn数据集	C1-P2-C3-P4-C5-P6-C7-P8-F9-F10	8	99.46
基于CNN和SVM的TL 方法^［41］	Original Engine ManufactWurer（OEM）提供的维护报告和样本车队的Customer Notification Report（CNR）	C1-C2-P3-F4-F5-F6	4	93.44
负相关集成TL方法^［42］	Paderborn University 提供的轴承数据集	ResNet-50	3	98.73

Review of mechanical fault diagnosis technology based on convolutional neural network

基于卷积神经网络的机械故障诊断技术综述

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诊断模型	数据来源	CNN结构	均方根误差
深度可分离卷积网络^［43］	C-MAPSS数据集	C1-P2-B3-P4-F5（B Block层）	6.670
多变量时间序列构造二维数据矩阵训练CNN^［44］	PHM 2008数据挑战数据集	C1-P2-C3-P4-F5	18.448
混合深度网络框架^［45］	C-MAPSS数据集	C1-P2-C3-P4-C5-F6	12.220
基于DCNN的特征提取^［46］	C-MAPSS数据集	C1-C2-C3-C4-C5-F6-F7	12.610
深度残差CNN^［47］	C-MAPSS数据集	C1-R2-R3-F4-F5 （R RBB块）	12.380
DCNN^［48］	PRONOSTIA平台	P1-C2-C3-C4-C5	16.200
基于CNN和和LSTM的混合深度预测模型^［49-50］	辛辛那提大学智能维护系统	C1-F2-D3-F4（D DLSTM层）	2.340
基于CNN和和LSTM的混合深度预测模型^［49-50］	C-MAPSS涡轮机数据集	C1-P2-L3-F4（L LSTM）	16.127
胶囊神经网络^［51］	C-MAPSS涡轮机数据集	C1-C2-M3-M4 M（多层感知器层）	16.300

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[13]	Dongwei WANG, Baichen LIU, Zhi HAN, Yanmei WANG, Yandong TANG. Deep network compression method based on low-rank decomposition and vector quantization [J]. Journal of Computer Applications, 2024, 44(7): 1987-1994.
[14]	Huanhuan LI, Tianqiang HUANG, Xuemei DING, Haifeng LUO, Liqing HUANG. Public traffic demand prediction based on multi-scale spatial-temporal graph convolutional network [J]. Journal of Computer Applications, 2024, 44(7): 2065-2072.
[15]	Zhi ZHANG, Xin LI, Naifu YE, Kaixi HU. DKP： defending against model stealing attacks based on dark knowledge protection [J]. Journal of Computer Applications, 2024, 44(7): 2080-2086.