基于数值模拟与循环对抗生成网络的轴向柱塞泵故障诊断方法研究

《Engineering Science and Technology, an International Journal》：Numerical simulation driven Cycle-GAN for domain generalization-based fault diagnosis of axial piston pumps

本文针对轴向柱塞泵在运行中难以获取真实故障数据、传统深度学习方法泛化能力受限的难题，提出了一种结合计算流体动力学（CFD）模拟与改进型循环一致生成对抗网络（Cycle-GAN）的域泛化故障诊断新方法。该方法在仅需真实健康数据的情况下，利用仿真数据生成逼真的虚假故障数据，成功训练出高精度分类器，在多种工况下的平均诊断准确率达到93%，显著提升了诊断模型的泛化性能和实用性。

　　

在现代工业系统中，液压系统扮演着至关重要的角色，而轴向柱塞泵则是整个系统的“心脏”。一旦这颗“心脏”发生故障，不仅可能导致停机，甚至可能引发安全事故。因此，对轴向柱塞泵进行精准、及时的故障诊断，对于降低维护成本、保障系统运行可靠性意义重大。近年来，深度学习技术凭借其强大的表征和端到端自适应学习能力，在机械故障诊断领域展现出巨大潜力。然而，一个核心的痛点限制了其广泛应用：训练一个优秀的深度学习模型，需要海量带标签的故障样本。现实中，机器设备大部分时间都处于健康运行状态，真实的故障数据往往难以获取，甚至不可能获取。通过物理实验注入故障虽然可行，但成本高昂、耗时费力，且并非总能实现。于是，研究人员将目光投向了数值模拟。通过构建精确的计算模型，理论上可以生成任意所需的故障数据。但“理想很丰满，现实很骨感”，模拟数据与真实数据之间常常存在显著的分布差异，这导致直接用模拟数据训练出的模型，在面对真实世界的数据时，诊断准确率往往惨不忍睹。这就好比用电脑生成的完美猫图片去训练一个识别现实世界中各种花猫、黑猫、脏猫的模型，效果可想而知。为了弥合这“模拟”与“现实”之间的鸿沟，迁移学习被广泛应用，它试图让模型学会在不同领域（如模拟域和真实域）之间迁移知识。但许多迁移学习方法又依赖于能够获取到未标记的真实故障数据，或者要求模拟与真实数据有较高的相似性，这在实际工业场景中依然是苛刻的条件。那么，有没有可能完全不需要任何真实故障数据，仅凭模拟数据和少量真实健康数据，就能训练出一个在真实故障面前“火眼金睛”的模型呢？上海交通大学机械工程学院的研究团队在《Engineering Science and Technology, an International Journal》上发表的最新研究，对此给出了肯定的答案。他们巧妙地将高保真数值模拟与前沿的生成对抗网络技术相结合，提出了一种全新的故障诊断范式。

为了开展这项研究，作者们主要运用了三个关键技术方法。首先，他们为真实的轴向柱塞泵建立了一个瞬态三维计算流体动力学（CFD）模型，用于在健康与多种故障条件下模拟其出口压力数据，并通过在软件中修改流体域来实现阀板、缸体、滑靴等关键摩擦副磨损故障的“虚拟注入”。其次，他们设计了一种改进的循环一致生成对抗网络，该网络包含两个生成器、一个鉴别器和一个分类器，利用模拟数据与真实健康数据，通过对抗训练生成逼真的虚假健康与故障数据。最后，他们将模拟数据、生成的虚假数据以及真实健康数据混合，共同训练一个分类器，最终实现在未见过的真实测试数据（含故障）上的准确分类。

模拟方法

本研究首先构建了一个轴向柱塞泵的CFD模型，通过虚拟压力传感器获取泵在故障条件下的出口压力数据。通过“虚拟故障注入”，即在阀板、缸体和滑靴的滑动表面人工创建划痕来模拟磨损故障，并将这些故障组件通过修改流体域的方式注入CFD模型。

所提出的方法

该方法的网络架构核心是一个改进的Cycle-GAN，它包含生成器G_S和G_F、鉴别器D_S和分类器C。生成器G_S接收模拟的健康与故障数据以及真实健康信号，生成看起来与真实数据相似的虚假数据。鉴别器D_S则负责区分真实与虚假数据，并对虚假故障数据进行分类。生成器G_F用于将虚假数据重构回原始模拟数据，以规范两个域之间的映射。分类器C则对混合数据（模拟数据、生成的虚假数据、真实健康信号）进行分类。各模块的具体网络结构参数在文中均有详细说明S & generator G_F, (b) discriminator D_S, and (c) classifier C">。该方法通过精心设计的损失函数（包括对抗损失、循环一致性损失、身份损失和分类损失）进行优化。整个研究流程可分为三步：1. 建立并验证CFD模型，通过故障注入模拟健康与典型故障条件下的数据；2. 使用模拟数据与真实健康数据训练改进的Cycle-GAN，生成虚假故障数据，并组合所有数据训练分类器C；3. 使用训练好的分类器C对真实测试数据进行诊断。

实验研究

为验证所提方法，研究团队搭建了物理实验平台，采集真实轴向柱塞泵在健康及三种故障（阀板F1、缸体F2、滑靴F3）状态下的出口压力数据。实验在1000 r/min转速及10、15、20 MPa出口压力下进行。数据用于验证CFD模型、训练Cycle-GAN以及最终测试。对比实验包含了基线方法、域对抗神经网络、交叉梯度训练、深度域对抗图像生成以及原始Cycle-GAN等多种方法。

结果与讨论

模拟和真实压力数据

对比显示，CFD模型在健康条件下能够较好地捕捉压力脉动，与真实数据波形相似，平均相对误差为2.8%。然而，对于故障缸体和故障滑靴，CFD模型未能完全捕获真实的压力脉动，其模拟信号更接近于健康状态，这凸显了后续使用Cycle-GAN进行数据增强和泛化的必要性。

不同方法诊断结果的比较

实验结果表明，所提方法在三个诊断任务中均取得了最佳的平均诊断准确率（93%），显著高于其他对比方法（基线64.3%， DANN 67.0%， CrossGrad 75.2%， DDAIG 70.5%， 原始Cycle-GAN 64.7%）。分析发现，基线方法因模拟与真实数据分布差异而性能低下；DANN等域自适应方法因训练时未见真实故障数据而提升有限；CrossGrad和DDAIG等域泛化方法通过扰动源数据生成新数据，提升了泛化能力，但其生成的故障数据变化不明显；原始Cycle-GAN则因强制将生成的故障信号与真实健康信号对齐，导致故障信息丢失，甚至产生负迁移，诊断性能不佳，其生成的故障数据在迭代后期逐渐变得类似健康数据。而所提方法通过对生成健康与故障数据采用不同的训练策略，并引入了类别权重和特征保留机制，使得生成的虚假健康数据波形稳定，而生成的虚假故障数据则具有更多可区分的特征和不同程度的失真，增加了数据多样性，从而极大地增强了分类器的泛化能力。

消融实验

消融实验进一步验证了类别权重和特征保留模块的重要性。移除类别权重的CR案例和移除特征保留的FR案例，其诊断准确率均低于完整方法。分析表明，类别权重有助于加速鉴别器分类损失的收敛并提高生成故障数据的多样性；而特征保留模块则能防止生成故障数据的过度失真。两者共同作用，平衡了生成故障数据的可分离性与失真度，为分类器提供了具有恰当数据分布的增强训练集th, 40th, 70th and 100th iteration; (b1–b4) FR at the10^th, 40^th, 70^thand 100^thiteration; (c1–c4) the proposed method at the 10^th, 40^th, 70^thand 100^thiteration">。

本研究成功地将计算流体动力学模拟与改进的循环一致生成对抗网络相结合，为解决轴向柱塞泵故障诊断中真实故障数据稀缺的业界难题提供了一种创新且高效的解决方案。该方法的核心贡献在于，它完全摆脱了对真实故障数据的依赖，仅利用高保真模拟数据和易获取的真实健康数据，就训练出了在真实复杂工况下表现优异的故障诊断模型。CFD模型虽能生成高保真的健康数据，但对某些故障的模拟存在局限，而改进的Cycle-GAN恰好弥补了这一缺陷，它通过对抗训练生成了富含故障特征且多样化的虚假数据，极大地扩充和优化了训练集的数据分布。最终，该方法在多项实验任务中达到了93%的平均诊断准确率，相较于典型的迁移学习方法提升了17.8%至26.0%，相较于原始Cycle-GAN更是提升了28.3%。其中，引入鉴别器分类损失以及对健康与故障数据采取差异化训练策略是关键创新，有效缓解了类别分布不平衡时可能出现的负迁移问题。此外，类别加权损失函数和特征保留方法的引入，在提升生成数据多样性的同时，避免了数据的无效失真，为分类器的强泛化能力奠定了坚实基础。这项研究不仅为轴向柱塞泵的智能运维提供了强有力的新工具，其“模拟驱动+域泛化”的研究范式也为更广泛的机械故障诊断乃至其他缺乏真实标签数据的工业人工智能应用场景，开辟了新的技术路径。