《Machines》：A Joint Fault Diagnosis and Severity Prediction Framework for Rolling Bearings Using PPCA-EMD and 1DCNN-BiGRU
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滚动轴承故障诊断因环境噪声干扰、诊断任务与预测任务间信息共享不足以及模型泛化能力薄弱等问题仍面临挑战。为此，研究人员提出了一种融合概率主成分分析（Probabilistic Principal Component Analysis, PPCA）与经验模态分解（
滚动轴承故障诊断因环境噪声干扰、诊断任务与预测任务间信息共享不足以及模型泛化能力薄弱等问题仍面临挑战。为此，研究人员提出了一种融合概率主成分分析（Probabilistic Principal Component Analysis, PPCA）与经验模态分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）的一维卷积神经网络（One-Dimensional Convolutional Neural Network, 1DCNN）和双向门控循环单元（Bidirectional Gated Recurrent Unit, BiGRU）联合故障诊断与严重度预测方法。所提出的模型包含两个并行分支，分别用于故障诊断和故障严重度预测。两个分支均融入自注意力机制（Self-Attention Mechanism），通过自适应特征加权以增强特征提取能力。此外，模型采用参数共享和加权损失函数以提升训练效率并促进两任务间的协同学习。PPCA与EMD被用于信号降噪与重构，同时保留故障相关特征。基于公开数据集和工业生产线上数据的实验表明，所提方法在不同载荷条件下将故障分类准确率从92.43%提升至99.71%，同时实现了98.99%的故障严重度预测准确率。噪声干扰测试进一步验证了模型的有效性。生产线案例研究进一步说明了所提方法在实际监测信号应用中的可行性。上述结果证实了所提方法在滚动轴承故障诊断与健康评估中的有效性和实际应用潜力。
该论文发表于《Machines》期刊，旨在解决滚动轴承故障诊断与严重度预测中的关键科学问题。滚动轴承作为机械系统中的核心易损部件，其健康状态直接影响高速设备的运行安全与可靠性。在长期高速运转过程中，轴承承受温度波动、磨损及冲击载荷等恶劣工况，性能逐渐劣化并最终导致失效，引发非计划停机与经济损失，甚至威胁人员安全。尽管人工智能与机器学习方法已广泛应用于轴承故障诊断，但传统机器学习方法受限于现场计算资源、实时性要求、大量训练数据需求以及人工设计特征的局限性，在复杂非线性信号环境中的适应性与跨载荷性能不足。近年来，深度学习因其强大的自动特征提取能力而成为 promising 方法，但单一网络架构在同时捕获局部空间特征与全局长程时序特征方面存在固有限制，且多数混合模型仅针对单一诊断任务设计，多任务诊断能力有限。此外，实际工业场景中采集的故障轴承振动信号常被背景噪声污染，高噪声条件下的诊断精度保持仍是待解决的关键问题，且现有算法在真实工程场景中的有效性与适用性有待进一步验证。为此，研究人员设计了面向任务的集成化故障诊断框架，将信号降噪与自适应重构与联合故障分类及严重度预测相结合，通过PPCA全局降噪与EMD自适应信号分解重构的互补优势，为后续模型提供高质量输入数据；构建1DCNN-BiGRU混合模型实现并行特征提取与时序学习，并引入自注意力机制自适应关注高贡献特征；通过选定模型层冻结策略提升有限样本条件下的泛化能力与适应性。研究得出以下主要结论：所提PPCA-EMD-1DCNN-BiGRU-Attention方法在CWRU数据集上实现99.71%的平均故障诊断准确率和98.99%的平均严重度预测准确率；该框架在跨载荷迁移实验中表现优异，部分层冻结策略在有限样本条件下有效平衡了源域特征复用与目标域适应；生产线案例研究为跨设备迁移应用提供了初步可行性证据。该研究对推进滚动轴承健康管理的实际工业部署具有重要意义。
研究所采用的关键技术方法主要包括以下几个方面。在信号预处理层面，采用PPCA进行全局降噪并结合EMD进行信号自适应分解与重构，基于IMF分量与原始信号的互相关系数（阈值设为0.3）选择有效分量进行重构，同时以累积方差贡献率达95%作为PPCA主成分保留准则。在深度学习架构层面，构建1DCNN-BiGRU-Attention混合网络，其中1DCNN负责提取局部故障特征，BiGRU捕获双向时序依赖关系，多头自注意力机制（4头结构）实现自适应特征加权，模型采用参数共享机制连接故障分类与严重度预测两个并行分支。在训练策略层面，采用加权多任务损失函数，故障诊断任务权重为0.6，严重度预测任务权重为0.4，同时引入L2正则化。在迁移学习层面，设计部分层冻结策略，冻结前两层1DCNN参数以保持源域泛化特征。实验数据方面，采用美国凯斯西储大学（Case Western Reserve University, CWRU）公开轴承故障数据集（12k Drive-End Bearing Fault Data，采样频率12kHz，包含三种故障位置、三种故障尺寸和四种负载等级）作为首要验证数据集，引入德国帕德博恩大学（Paderborn University, PU）轴承数据集作为外部跨载荷验证数据集（源域为N15M07工况，目标域为N15M01工况），并补充实际生产线P-2101A/B高温凝结水泵组数据开展跨设备案例研究。
在实验结果部分，研究依次从信号预处理验证、固定载荷故障诊断、严重度预测、抗噪声性能、消融分析、跨载荷验证及生产线案例研究六个方面展开。
信号预处理与模型训练方面，通过滑动窗口分割生成固定长度样本（9320个样本，长度1024），PPCA自动估计噪声水平并降低数据维度，EMD分解后基于互相关系数选择有效IMF分量重构信号。训练过程中总损失与分类损失快速下降后趋于稳定，训练和验证准确率稳步上升且接近，表明模型有效收敛且无显著过拟合。
固定载荷故障诊断方面，通过与其他深度学习模型（1DCNN-Transformer、WDCNN、CNN-LSTM、ECTN）对比实验，PPCA-EMD-1DCNN-BiGRU-Attention模型在四种负载条件（0 hp、1 hp、2 hp、3 hp）下均实现最高诊断精度，平均准确率达99.71%。混淆矩阵显示绝大多数样本沿对角线正确分类，仅在故障直径或位置相近的类别间存在少量误判，表明模型能够从重构振动信号中提取鉴别性故障特征并保持不同负载水平下的分类一致性。
故障严重度预测方面，采用基于马氏距离（Mahalanobis Distance）和可靠性修正的瞬时健康评分、指数加权移动平均（Exponentially Weighted Moving Average, EWMA）辅助评分相融合的综合健康评分策略（严重度权重0.95，时间指数权重0.05）。混合四种负载样本训练验证后，模型在正常样本上实现完全正确分类，故障样本仅在相邻严重度等级间存在少量误判，平均严重度预测准确率达98.99%，表明模型在不同负载联合工况下具有稳定的严重度预测性能。
抗噪声性能验证方面，在不同负载样本中注入-2 dB至10 dB信噪比（Signal-to-Noise Ratio, SNR）的高斯白噪声。结果显示随着SNR增加，故障诊断与严重度预测准确率总体上升；SNR高于4 dB时两者均接近95%，即使在-2 dB低信噪比条件下仍保持80%以上准确率，验证了PPCA-EMD预处理策略在噪声抑制与故障特征保留方面的有效性。
消融实验分析方面，以完整模型为基线构建九种变体，在2 dB噪声条件下评估各模块贡献。结果表明：完整模型准确率为96.31%；去除PPCA后降至93.37%，去除EMD后降至92.06%，去除PPCA-EMD整体预处理后降至90.49%且标准差最大（6.64%），说明PPCA与EMD具有互补降噪作用；去除注意力机制后降至93.57%，去除BiGRU后降至91.27%，单独使用1DCNN仅79.71%，去除1DCNN后大幅降至63.95%，单独BiGRU仅61.55%。t-SNE可视化进一步证实完整模型产生最紧凑、分离度最高的特征聚类，去除1DCNN导致最明显特征混叠。上述结果说明卷积局部特征提取、双向时序建模与注意力自适应加权三者的互补整合是模型性能的关键。
跨载荷验证方面，在CWRU数据集上开展源域到目标域的直接迁移实验，所提框架在单源迁移（如1 hp→2 hp达90.31%、2 hp→1 hp达83.93%）和多源迁移（1+2 hp→3 hp达93.25%、1+3 hp→2 hp达95.78%）中均优于对比模型，平均准确率87.24%。比较四种迁移策略（直接迁移、硬伪标签头微调、有标签头微调、部分层冻结）发现，部分层冻结策略在不同目标样本量（n=10, 30, 50）下均优于直接迁移，有效平衡了源域特征复用与目标域适应，且减少了对目标域标注的依赖。
PU数据集跨载荷验证进一步支持上述结论。在N15M07→N15M01转移任务中，直接迁移已展现一定泛化能力，但涉及目标域适应的策略普遍进一步提升性能，部分冻结策略在不同目标样本量下保持竞争性和稳定性，证实了冻结浅层1DCNN保留通用振动模式、开放高层时序和注意力模块适应目标工况的设计理念。
生产线案例研究方面，数据来源于P-2101A/B高温凝结水泵组驱动端轴承位置（转速2981 r/min），涵盖正常、润滑不良、过载和部件配合松动四种状态。采用P-2101A数据训练、P-2101B数据评估的跨单元策略，部分冻结策略在n=10, 30, 50时分别达92.47%、93.98%、93.12%，较直接迁移提升37.52、39.03、38.17个百分点，为跨设备迁移应用提供了初步可行性证据，但因数据集规模有限，该结果应视为初步证据而非广泛工业泛化的确证性证明。
研究讨论部分，论文总结了PPCA-EMD预处理策略与1DCNN-BiGRU-Attention架构的协同优势，强调了多任务学习框架在故障分类与严重度预测间的信息共享价值，以及部分层冻结策略在有限样本跨工况迁移中的有效性。
研究结论翻译如下：在本研究中，研究人员开发了一种预处理辅助的多任务框架，用于滚动轴承故障诊断与严重度预测，该框架整合了PPCA-EMD信号重构与1DCNN-BiGRU-Attention网络。通过将PPCA降噪与基于EMD的信号分解及重构相结合，所提出的预处理策略有效抑制了噪声干扰，同时保留了原始振动信号中的故障相关信息。1DCNN-BiGRU架构进一步通过共享特征学习实现了联合故障分类与严重度预测，从而提升了特征共享与模型效率。CWRU数据集上的实验结果表明，所提方法达到了99.71%的平均故障诊断准确率和98.99%的平均严重度预测准确率。此外，在CWRU和PU数据集上开展的跨载荷实验为该框架在不同工况下的适应性提供了初步证据，并表明了部分层冻结迁移策略的有效性。生产线案例作为补充性的初步可行性研究，为跨设备迁移应用提供了支持。然而，该研究仍存在若干局限。由于从实际生产线获取的故障样本数量有限，当前的工业验证受限于少量样本、故障类型和特定工况。因此，当所提方法应用于其他设备类型或不同操作环境时，域间差异可能导致性能下降。通过域适应和迁移学习技术提升跨设备和跨场景适应性仍是未来研究的重要方向。未来工作将聚焦于增强所提框架的可解释性、适应性和部署效率，具体包括探索注意力权重分析和事后解释性方法以更好地理解学习到的故障相关特征。
