Page 167 - 《振动工程学报》2026年第3期
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第 3 期                    孟祥恒，等： 自编码器在机械设备未知故障检测中的应用                                        767

              如果存在一个解码器使得计算得到的重构误差小于                            2. 2 评价指标
              阈值，则该条新数据为已知的样本，之后将低维特征
                                                                     在对模型进行测试时，首先需要判断测试样本
              输入分类器中即可得到该条新数据的故障类别。如
                                                                是已知的故障类型还是未知的故障，如果判断为已
              果解码器计算得到的重构误差全部大于对应的阈
                                                                知类型，才会输入分类模块中进行具体类型的判断。
              值，则该条新数据为未知的故障。
                                                                所以对未知故障的检测性能将会直接影响到后续分
                                                                类的准确率。因此，为了更加有效地评价模型对未
              2 试验与结果分析
                                                                知故障样本的检测性能，本文采用准确率（accura⁃
                                                                cy，  ACC）、精 确 率（precision，  PRE）、召 回 率（re⁃
              2. 1 试验设置
                                                                call， REC）和 F1 值（F1_score， F1）作为评价指标，
                  本 文 在 Windows  11 系 统 环 境 下 利 用 Torch、        指标的值越接近于 1，检测效果越好                ［12］ 。相应指标
              Scikit⁃learn 等工具包，使用 Python 语言进行了基于               的计算公式为：
              自编码器的机械设备已知故障分类以及未知故障检                                                   TP + TN
                                                                          ACC =                            （8）
              测方法有效性的验证。                                                         TP + TN + FN + FP
                                                                                          TP
                  MDAEC 模型主要由三个模块组成，分别为编                                        PRE =                      （9）
                                                                                       TP + FP
              码器模块、多解码器模块以及分类器模块，其中多解
                                                                                          TP
              码器模块由多个相同结构的解码器组成。为了进一                                           REC =   TP + FN            （10）
              步提高自编码器提取时空特征的能力，本文将 CNN                                            2 × PRE × REC
                                                                             F1 =                         （11）
              以及 LSTM 加入网络结构中，首先在编码器结构中                                             PRE + REC
              利 用 5 层 CNN 对 信 号 特 征 进 行 深 入 分 析 ，每 一 层          式中， TP 表示预测为未知故障样本实际也为未知故
              CNN 均包含标准化层、激活层以及池化层。其中，激                         障样本的数量； TN 表示预测为已知样本实际也为
              活层使用 Leaky ReLU 激活函数，池化层采用最大池                     已知样本的数量； FN 表示预测为已知样本实际为
              化的方法进行卷积的池化操作。卷积操作之后利用                            未知故障样本的数量； FP 表示预测为未知故障样本
              LSTM 进一步提取时间特征，之后使用全连接层进                          实际为已知样本的数量；F1 值为 PRE 与 REC 的调
              行特征整合以及降维。在解码器结构中首先通过全                            和平均数，通过将两项指标进行整合可以更加全面
              连接网络进行特征扩充，之后通过 LSTM 恢复时间                         地表示出未知故障检测的性能。
              特征，进一步通过 5 层反卷积网络恢复出样本的空间
                                                                2. 3 MDAEC 模型测试
              特征，最终实现样本的重构。每一层反卷积神经网
              络同样包含标准化层、激活层以及池化层。其中，激                                为了验证所提出方法的有效性，本文选择德国
              活层使用 Leaky ReLU 激活函数，池化层采用上池化                     帕德伯恩大学的公开轴承数据集进行试验。该数据
              的方法进行卷积的池化操作。分类器由 3 层全连接                          集是由滚动轴承状态监测试验台测量得到，试验台
              神经网络以及 1 层 Softmax 层构成，以实现对编码器                    如图 3 所示，主要包括 5 个模块：电动机、扭矩测量
              输出特征的分类。其中编码器和解码器的详细结构                            轴、滚动轴承测试模块、飞轮和负载电机。试验轴承
              如表 1 所示，每一批输入数据的维度为 256×1024。                     为 6203 型 滚 珠 轴 承 ，在 本 次 试 验 中 轴 承 转 速 为
                                                                900  r/min，负 载 扭 矩 为 0.7  N·m，轴 承 径 向 力 为
                        表 1  编码器和解码器的网络结构                       1000 N。考虑实际工业环境中，大部分传感器采集
                 Tab. 1  Network structure of encoder and decoder
                                                                到的信号为振动信号，所以选择振动数据来进行本
                       编码器                    解码器
                                                                次的试验分析，采样频率为 64 kHz，包括内圈故障
                网络层        输出维度        网络层        输出维度
                                                                （inner ring fault， IRF）、外 圈 故 障（outer ring fault，
                输入层      256×1×1024   全连接层 3      256×128
                                                                ORF）以及正常（normal， N）三种轴承状态的数据。
                卷积层 1    256×16×1010 全连接层 4       256×960
                卷积层 2    256×32×504    LSTM 层   256×15×256
                卷积层 3    256×64×251   反卷积层 1    256×128×62
                卷积层 4    256×128×62   反卷积层 2    256×64×251
                卷积层 5    256×256×15   反卷积层 3    256×32×504
               LSTM 层    256×15×128   反卷积层 4 256×16×1010
               全连接层 1      256×128    反卷积层 5    256×1×1024                 图 3  滚动轴承状态监测试验台
               全连接层 2      256×64      输出层        256×1024         Fig. 3  Rolling bearing condition monitoring testbench
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