本文是一篇工程硕士论文，本文以滚动轴承为研究对象，通过搭建改进的卷积神经网络模型对轴承故障诊断进行了研究。同时，为了提高模型的实用性，在基于卷积神经网络的轴承故障诊断中进行了硬件加速研究。
1 绪论
1.1 选题背景及意义
随着中国制造2025计划的提出，机电设备的故障诊断已经成为了一大热点，被列为智能制造中的核心技术之一[1]。轴承是最基本也是最重要的机械部件，在现代工业中大部分的机器都离不开轴承。机械的运作中，由于使用的频率高，轴承成为最容易损坏的部件之一。因此，轴承的故障诊断引起了研究人员的广泛关注[2-4]。由于轴承一般起着支撑主轴和传递力矩的作用，因此在设备能否正常工作中起着决定性的作用。如果设备发生故障将可能导致灾难性的后果，所以对轴承进行故障诊断显得尤为重要[5]。
由于轴承的工作环境具有多样性，导致引发故障的原因也是各种各样，故轴承故障种类较为繁多。每种故障都可能导致重大的安全事故和经济损失甚至于人员的伤亡[6]。例如，1991年甘肃省发生的一起轴承故障引起的列车脱轨事件[7]。2003年5月7日招立式轧机因为四轴轴承损坏，导致三、四、五轴上齿轮断裂，停产68小时更换备用减速机[8]。2018年2月，由于故障监测不及时，台儿庄风场4号风电机组的叶片变桨轴承螺栓发生断裂，暴露出设备存在重大的安全隐患[9]。2000年9月3日，在我国三峡工程工地发生了一起严重的事故，事故起因是由于吊机脱钩导致一架皮带机坠落，造成三十多人受伤[10]。因此对轴承故障诊断的相关技术进行研究，有效地分析出发生故障的原因与位置，采取相应的维护与修理措施，从而实现设备稳定安全的运行，具有重要的研究意义与经济价值。
传统的轴承故障诊断一般采用振动检测法，可分为3步：特征提取、特征分类和模式分类[11-13]。在特征提取过程中，常用的方法包括将信号分解为不同频率分量的频率分析方法-小波变换[14]，将信号表示为频率和相位的形式的频谱分析方法-傅里叶变换，以及直接提取信号在时间上的变化特征[15]或者信号的一些统计学性质，如均值、方差和相关性等。在特征分类过程中，常用的分类器方法包括通过找到决策边界来分类数据的分类器支持向量机[16]，通过在输入层和输出层之间连接若干隐藏层来分类数据的机器学习模型反向传播神经网络[17]，根据给定的数据计算每个类别概率的基于贝叶斯定理的分类方法贝叶斯分类器，以及将数据点分类到最近类别中的基于距离的分类方法最近邻分类器 [18]。
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1.2 国内外研究现状
很多生产过程中都会出现轴承故障，而轴承故障的出现会影响到生产的正常运行。因此，对生产过程中出现的轴承故障进行快速准确地诊断就变得非常重要。随着技术的发展，轴承故障诊断技术也在不断更新迭代，经历了四个发展阶段:
第一个阶段是手工诊断，最早的轴承故障诊断技术是通过人的经验和专业知识来进行轴承故障诊断。这种方式的缺点是时间成本高，而且有可能出现误诊的情况。
第二个阶段是统计过程控制技术，随着统计学在工业生产中的应用，统计过程控制（Statistical Process Control , SPC）技术也开始应用于轴承故障诊断。SPC技术通过对生产过程中的参数进行统计分析，从而发现生产过程中的异常情况。该阶段优点是可以通过统计分析发现异常，缺点是需要大量的历史数据支持。
第三个阶段是计算机辅助诊断，随着计算机技术的发展，计算机辅助诊断技术应运而生。计算机辅助诊断技术通过使用计算机程序来帮助人们进行轴承故障诊断，能够快速、准确地诊断出故障原因。该阶段的优点是诊断速度快，准确性高，缺点是需要预先建立故障诊断模型。
第四个阶段是智能诊断，随着人工智能技术的发展，智能诊断技术也逐渐成为可能。智能诊断技术通过使用机器学习算法来自动学习和识别轴承故障模式，并能够快速、准确地诊断出故障原因。该阶段的优点是可以自动学习诊断模型，诊断准确率高，缺点是需要大量训练数据支持。
整体来从故障诊断的发展历程可以看出轴承故障诊断技术的发展主要在两个方面：一是诊断效率的提高，从手工诊断到智能诊断诊断速度明显提升，二是诊断准确率的提高，从依靠人工经验到机器自动学习，诊断结果更加准确可靠。智能诊断技术是当前轴承故障诊断技术发展的方向和趋势。
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2 相关理论基础
2.1 滚动轴承
2.1.1 滚动轴承结构
滚动轴承是一种常见的机械部件，主要用于支撑旋转机械部件的轴承承载和减少摩擦损失。其基本结构由内外圆环、滚动体和保持架组成。
内外圆环是轴承的主要承载部分，通常由高品质的钢材或其他特殊合金材料制成。内圆环与轴承相配合，外圆环与轴承座相配合，它们的结构通常是圆筒形的。
滚动体是轴承中的重要部分，它们是在内外圆环之间滚动的，承受轴向和径向负载。滚动体一般由钢球、圆柱滚子或圆锥滚子等材料制成，这些材料具有高强度和抗疲劳性能。
保持架是用于固定滚动体的组件，通常由塑料、铜或钢制成。它们的主要功能是将滚动体保持在正确的位置，并确保它们在滚动时能够均匀分布在内外圆环之间。
2.1.2 滚动轴承故障原因
滚动轴承在长期的使用过程中，由于各种原因，会遭受不同程度的损伤和故障。其主要常见的滚动轴承故障原因包括疲劳故障、磨损故障、裂纹故障、塑性变形、胶合、腐蚀。
(1).疲劳故障
疲劳故障是由于轴承反复受到轴向和径向负载而导致滚动体表面出现微裂纹，并逐渐扩展形成裂纹。
(2).磨损故障
滚动轴承的磨损故障其原因包括轴承表面的摩擦和磨损、外部杂质的进入和润滑不良等。磨损会导致轴承表面形态的变化和材料的剥落，进而影响轴承的负载能力和寿命。
(3).裂纹故障
滚动轴承的裂纹故障是指在使用过程中，由于外部因素的影响，轴承内部或表面出现裂纹。轴承的裂纹故障会直接影响轴承的承载能力和使用寿命，甚至可能导致轴承失效。
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2.2 卷积神经网络介绍
卷积神经网络是一种前馈神经网络，它的设计受到生物学中神经系统的启发。卷积神经网络结构图如图2.1所示，从图2.1中可以看出，卷积神经网络是由多个层组成的神经网络，包括卷积层、池化层和全连接层。其输入数据在各层中依次传递，每个层的输出作为输入传递到下一层，经过若干卷积层与池化层后，最后经过全连接层后输出。卷积神经网络具备学习能力是因为卷积层中的滤波器在训练过程中使用反向传播来学习，反向传播是通过调整滤波器参数，将预测输出和真实输出之间差值最小化的损失函数，预测输出和真实输出越来越接近的过程就是模型的学习过程。
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3 基于粒子群优化融合卷积神经网络的轴承故障诊断 ...................... 20
3.1 网络优化相关结构 ............................... 20
3.2 改进的一维卷积神经网络 ........................... 21
3.3 粒子群优化超参数 ................................ 23
4 基于粒子群优化融合多尺度卷积神经网络的轴承故障诊断 .......... 32
4.1 多尺度卷积层 .............................. 32
4.2 改进的多尺度卷积模块..................... 33
4.3 网络结构设计 ................................ 34
5 基于ZYNQ的轴承故障诊断加速实现 ......................... 42
5.1 硬件开发平台 ............................. 42
5.1.1 Zybo-Z7 开发板 ......................... 42
5.2 软件开发环境 ................................. 43
5 基于ZYNQ的轴承故障诊断加速实现
5.1 硬件开发平台
5.1.1 Zybo-Z7开发板
Zybo-Z7开发板是一款面向嵌入式系统开发的硬件平台，由Digilent公司开发。该开发板基于Xilinx Zynq-7000系列SoC并集成了各种输入/输出接口、存储器、通信接口等，可以用于开发各种嵌入式应用。Zybo-Z7开发板如图5.1所示。该开发板的硬件资源和结构非常丰富。首先，它包括一个双核ARM Cortex-A9处理器，可以运行Linux等操作系统，支持多线程应用程序。其次，它包括多种存储设备，如512MB DDR3 SDRAM、16MB QSPI闪存、SD卡插槽等，可以存储各种数据和程序。此外，该开发板集成了多种输入/输出接口，如HDMI输入/输出接口、音频输入/输出接口、以太网接口、USB接口、GPIO接口、PWM接口、SPI接口、I2C接口、UART接口等，可以方便地与各种外设进行通信。除此之外，该开发板包含一个Xilinx Zynq-7000系列SoC的FPGA部分，其中包括33,280个可编程逻辑单元和1.8Mb的块RAM，可以用于实现各种硬件逻辑，如数字信号处理、图像处理、通信协议等。此外，该开发板包含了多种电源管理设备，如DC/DC转换器、LDO稳压器、电池接口等，可以为各种电子设备提供电源。
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6 总结与展望
6.1 总结
基于卷积神经网络的轴承故障诊断目的在于通过实时检测轴承的状态，从而及时实现对故障轴承的维修或更换。本文以滚动轴承为研究对象，通过搭建改进的卷积神经网络模型对轴承故障诊断进行了研究。同时，为了提高模型的实用性，在基于卷积神经网络的轴承故障诊断中进行了硬件加速研究。本论文的结论主要包括以下三个方面：
（1）针对传统的卷积神经网络在轴承故障诊断中存在的问题，例如特征提取质量不高、在不同工况下识别精度下降等，本文设计了一种基于粒子群优化融合卷积神经网络的轴承故障诊断模型。该模型首先利用PSO算法对模型的超参数进行自适应的调节，以提高模型的鲁棒性。其次，为了防止梯度消失问题，在模型中引入了残差连接。在全连接层中加入全局平均池化层也是为了减少模型的训练参数，同时还能保证模型的泛化能力。最后，为了防止网络过拟合，本文在模型中加入了Dropout层。在凯斯西储大学轴承数据集上进行实验，实验结果表明，粒子群优化超参数下的模型在不同负载的4种工况下，其中的3种工况下能达到100%的识别率，另外1种工况下也能达到99.5%的准确度。同时，优化后的模型在变载工况下相比于传统诊断方法具有更高的准确度，在6次变载实验下平均准确率达到了95%以上。
（2）在上述模型的基础上提出了基于粒子群优化融合多尺度卷积神经网络的轴承故障诊断模型，该模型中采用了改进的多尺度卷积结构来替换了原模型中单一卷积核加深网络的结构。同时保留了粒子群优化超参数的优化策略以及Droupout与全局平均池化的结构优化。实验结果表明该模型在小样本训练实验、噪声实验、变载工况实验均要优于PSO_s_1DCNN、SVM、WDCNN以及CNN-BiLSTM，且在小样本训练实验中该模型平均值识别精度平均值更是接近95%，噪声实验下，在SNR大于等于-4dB时该模型能保持95%以上的识别精度，在6次变载实验下该模型平均准确率达到了97%以上。
（3）为了解决在实际部署时存在的问题：繁琐的流程和平台限制使得部署困难；使用 ARM 平台作为运行环境时，由于计算能力有限，网络模型的运行速度较慢；使用 FPGA 平台虽然具有体积小、低功耗、高算力等优点，但是开发周期长，调节网络模型需要大量的时间。设计了一种基于ZYNQ的卷积神经网络模型，实现了对卷积运算和池化运算的硬件加速。
参考文献（略）