Page 197 - 《振动工程学报》2025年第9期

第 9 期 张伟涛，等：宽转速范围航发主轴轴承振动数据集 2127

了连续周期性的直流振动电机干扰，电机振动频率 目标故障特征频率成分及其倍频分量后的最大干扰
为 40 Hz。选取故障数据多个通道信号中的通道 1 故障源信号的幅值。SIR 值越大，说明算法放大目标
信号作为单通道循环维纳滤波器的输入信号。多通 成分信号、抑制干扰成分信号的作用越强，盲提取
道循环滤波算法能够充分利用数据集观测信号所有 效果越好。
通道的不同信息，自适应地调节各个通道所占比重， 经过单通道循环维纳滤波算法与多通道循环维
无需再选择通道信号。通道 1 观测信号包络谱如图 5 纳滤波算法得到的内圈故障输出信号包络谱如图 6
所示。 所 示 。 两 种 方 法 输 出 信 号的 SIR 分 别 为 2.376 和
2.611，可见论文公开的数据集经两种方法处理，对内

0.40 圈故障成分均取得了很好的提取效果，其中多通道
转频
0.35
X: 159.9 外圈故障 循环维纳滤波算法输出信号的 SIR 值更高，提取效
0.30 Y: 0.3656 内圈故障
果更好。
0.25
振幅谱 0.20 X: 125.1 1.2 转频 1.2 转频
外圈故障
Y: 0.1491
外圈故障
0.15 X: 17.09 X: 177 1.0 X: 159.9 内圈故障 1.0 X: 159.9 内圈故障
Y: 1.084
Y: 1.044
Y: 0.1377 Y: 0.1004 0.8 X: 17.09 0.8
Y: 0.5661
0.10 X: 125.1 X: 125.1
X: 143.4 幅值谱 0.6 Y: 0.4563 X: 143.4 幅值谱 0.6 Y: 0.3998 X: 143.4
0.05 Y: 0.1109 0.4 Y: 0.3995 0.4 X: 17.09 Y: 0.3718
Y: 0.493
0 0.2 X: 177 0.2 X: 177
Y: 0.3558
Y: 0.337
0 100 200 300 400
0 0
频率 / Hz 0 50 100 150 200 250 300 350 400 0 50 100 150 200 250 300 350 400
频率 / Hz 频率 / Hz
(a) 单通道循环维纳滤波 (b) 多通道循环维纳滤波
图 5 通道 1 观测信号包络谱 (a) Single-channel circularWiener filtering (b) Multi-channel circularWiener filtering

Fig. 5 Envelope spectrum of the observed signal in channel 1 图 6 内圈故障输出信号包络谱

Fig. 6 Envelope spectrum of output signal of inner ring fault
可以看到，观测信号包含了 17.09 Hz 的转频成
分、125.1 Hz 的外圈故障成分和 159.9 Hz 的内圈故障 2.2 基于深度学习的故障诊断方法
成分，且有频率为 143.4 和 177 Hz 的转频调制信号成
现有的故障诊断方法对于固定转速和载荷下的
分。需要说明的是，内圈故障特征频率附近存在转
轴承故障分类是可行的。然而，面对不同转速和不
频调制现象是因为内圈故障的绝对位置会随着轴的
同载荷工况时，这些方法的分类效果并不理想 [14-18] 。
转动而周期性变化。观察各成分幅值，内圈故障信
为了提高多种工况下轴承故障分类的效果，基于深
号幅值远大于其余成分，内圈故障信号明显。因此，
度学习的故障诊断方法被提出，这种方法能够更加
将该信号作为算法输入信号时，提取内圈故障源信
有效地提取不同工况下的轴承故障信号的特征 [19-22] 。
号较容易，提取外圈故障源信号则比较困难。
本文利用公开的数据集对一种深浅层特征融合神经
为衡量两种算法对单一故障源信号的提取效
网络（DSFNN） [23] 进行训练和诊断测试验证。
果，定义信号干扰比 SIR。由于轴承故障诊断一般是
图 7 给出了神经网络模型的结构，主要由卷积
根据故障组件的特征频率来完成的，因此 SIR 的计
层、残差层、多尺度特征融合模块以及全连接层组
算主要关注的是故障特征频率及其倍频，一般情况
成。在多尺度特征融合模块中，残差块的特征输出
下二倍频成分已经很微弱，所以关注的频率范围上
在通道方向上进行融合，这有助于提高网络的特征
限到故障特征频率的二倍频即可。在主轴转速为 识别能力，从而提升网络的分类性能。
1000 r/min 下，SIR 计算公式的频率范围为：0~400 Hz， 本文公开的宽转速轴承振动数据集中包含不同
该范围已经完全覆盖了轴承所有组件的故障特征频 载荷的轴承振动信号，载荷的变化范围为 4~9 kN，相
率及其二倍频。具体计算公式如下： 比于其他数据集，载荷变化范围更宽，可以更有效地
（3） 分析不同载荷对轴承故障的影响。不同载荷的轴承振动
S IR = ρ s /ρ i
式中， ρ s 表示待提取的故障分量的幅值； 表示除去 数 据 可 以 用 来 对 比 各 类 模 型 的 收 敛 性 能， 试 验 将
ρ i

多尺度特征融合模块
多尺度模块
16×16×64 16×16×96 16×16×64 16×16×128 8×8×32 4×4×128 C
64×64×1
32×32×96 32×32×96 128
残差连接 残差连接

图 7 深浅层特征融合神经网络模型
Fig. 7 Neural network model of deep- and shallow-layer feature fusion