劉新平，吳 婷，高紹姝

(中國(guó)石油大學(xué)(華東) 計(jì)算機(jī)與通信工程學(xué)院，山東 青島 266580)

基于鏈碼的減震器示功圖故障檢測(cè)算法

劉新平，吳 婷，高紹姝

(中國(guó)石油大學(xué)(華東) 計(jì)算機(jī)與通信工程學(xué)院，山東 青島 266580)

減震器示功圖是測(cè)量減震器外特性的重要手段，快速準(zhǔn)確的識(shí)別減震器故障類(lèi)型對(duì)降低減震器的次品率和改善減震器的設(shè)計(jì)缺陷具有重要意義;為此，提出了基于鏈碼的多特征模式匹配算法對(duì)故障示功圖進(jìn)行分類(lèi);首先，對(duì)示功圖進(jìn)行預(yù)處理并記錄最大拉伸阻尼力和最大壓縮阻尼力的值，對(duì)預(yù)處理后的示功圖進(jìn)行十字分割，分別求出分割后的示功圖各部分的鏈碼序列，然后求出其對(duì)稱(chēng)性、鏈碼長(zhǎng)度、面積這三個(gè)特征值，最后根據(jù)編碼原則對(duì)特征參數(shù)進(jìn)行編碼，將其編碼后的值與類(lèi)型庫(kù)的編碼進(jìn)行匹配，從而得出樣本的故障類(lèi)型；實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法能夠正確識(shí)別示功圖的13類(lèi)基本故障類(lèi)型。

鏈碼；對(duì)稱(chēng)性；故障診斷；特征提取

0 引言

減震器是汽車(chē)懸架系統(tǒng)的主要部件，對(duì)汽車(chē)的整體性能有重要的影響，而隨著人類(lèi)社會(huì)的發(fā)展，人們對(duì)汽車(chē)舒適性的要求也越來(lái)越高，從而對(duì)減震器的生產(chǎn)及測(cè)試提出了更高的要求。減震器性能的好壞主要通過(guò)減震器示功圖即減震器外特性曲線(xiàn)來(lái)進(jìn)行判斷，在實(shí)際應(yīng)用中對(duì)于減震器示功圖的判斷主要由人工專(zhuān)家負(fù)責(zé)，而學(xué)術(shù)界對(duì)于減震器缺陷識(shí)別的研究較少。

在抽油機(jī)示功圖分類(lèi)方面，吳曉東[1]等人提出了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的示功圖分類(lèi)方法，之后徐芃[2]等人將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與自組織競(jìng)爭(zhēng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)示功圖的識(shí)別率進(jìn)行了比較，得出了自組織競(jìng)爭(zhēng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在示功圖檢測(cè)的平均正確識(shí)別率及結(jié)構(gòu)性能方面優(yōu)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)論。但由于減震器示功圖樣本數(shù)量的限制，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無(wú)法得到足夠的訓(xùn)練樣本，從而導(dǎo)致了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的分類(lèi)準(zhǔn)確率較低。檀朝東[3]等人提出了基于最小二乘法的抽油機(jī)示功圖分類(lèi)方法，該方法從計(jì)算兩個(gè)示功圖的最小二乘相似度的角度出發(fā)，通過(guò)設(shè)定判斷分類(lèi)的閾值來(lái)決定兩個(gè)示功圖是否屬于同一類(lèi)型，但判斷分類(lèi)閾值的設(shè)定大大影響了分類(lèi)的準(zhǔn)確率，且由于最小二乘法的自身局限性決定了該方法無(wú)法準(zhǔn)確的對(duì)減震器進(jìn)行分類(lèi)。

借鑒抽油機(jī)示功圖的凡爾開(kāi)閉點(diǎn)的原理及減震器工作原理[4]對(duì)示功圖進(jìn)行分割，分割的四點(diǎn)由最大最小位移點(diǎn)及其垂直平分線(xiàn)與示功圖的交點(diǎn)來(lái)確定[5]。并且每種故障都有自己對(duì)應(yīng)于示功圖上的變化，因此采用參數(shù)化的幾何特點(diǎn)來(lái)對(duì)減震器示功圖進(jìn)行分類(lèi)。實(shí)驗(yàn)表明，該方法可正確分類(lèi)出13類(lèi)減震器故障類(lèi)型。

1 基于鏈碼表示的示功圖

鏈碼是一種能夠保留圖像輪廓的方向、角度及輪廓長(zhǎng)度等細(xì)節(jié)信息的編碼方法。常用的鏈碼編碼方式有4-方向鏈碼和8-方向鏈碼兩種，后者較前者在基于像素的圖像中更為精確。采用Freeman于1961年提出的D8FCC(8-direction Freeman chain code)來(lái)對(duì)示功圖曲線(xiàn)進(jìn)行編碼，其鏈碼方向用0～7來(lái)表示，如圖1所示。

圖1 傳統(tǒng)IPC插圖

根據(jù)示功圖的特點(diǎn)及后續(xù)算法的需要，采用固定起始點(diǎn)的順時(shí)針8方向鏈碼對(duì)整個(gè)示功圖曲線(xiàn)進(jìn)行編碼。固定的起始點(diǎn)就設(shè)在壓縮行程中最大位移處，即示功圖曲線(xiàn)與橫軸最左側(cè)的交點(diǎn)。

圖2給出了基于上述編碼方式編碼后的簡(jiǎn)化示功圖。其中，三角形標(biāo)記的點(diǎn)為鏈碼的固定起始點(diǎn)，圓形標(biāo)記的點(diǎn)為四部分曲線(xiàn)的分界點(diǎn)，1、2、3、4分別表示示功圖被標(biāo)記點(diǎn)分成的四個(gè)部分，記為Di(i∈{1,2,3,4})，四段鏈碼的起點(diǎn)分別為Ci(i∈{1,2,3,4})，各部分鏈碼序列，記為Fi(i∈{1,2,3,4})，F(xiàn)i分別為：

F1：2111110000；F2：0000777776；

F3：4444333332；F4：6555554444

圖2 簡(jiǎn)化示功圖及八方向鏈碼

2 特征提取

2.1 對(duì)稱(chēng)性特征

2.1.1 關(guān)于中心對(duì)稱(chēng)

兩條曲線(xiàn)關(guān)于中心對(duì)稱(chēng)就是指其中一條曲線(xiàn)繞原點(diǎn)旋轉(zhuǎn)180°后與另一曲線(xiàn)完全重合。而鏈碼本身最大的優(yōu)點(diǎn)就是能夠完全保留曲線(xiàn)的角度信息，由圖1可以得出兩個(gè)關(guān)于原點(diǎn)對(duì)稱(chēng)的鏈碼存在以下關(guān)系：

(1)

式中，l，l′為鏈碼值，即當(dāng)鏈碼差值為4時(shí)，兩點(diǎn)關(guān)于中心對(duì)稱(chēng)。由(1)式可知，要判斷兩條曲線(xiàn)是否關(guān)于中心對(duì)稱(chēng)，只要看著兩條曲線(xiàn)的鏈碼序列的差的絕對(duì)值是否為4。圖2中：

|F1-F4|=|2111110000-6555554444|=4444444444

(2)

|F2-F3|=|0000777776-4444333332|=4444444444

(3)

2.1.2 關(guān)于Y軸對(duì)稱(chēng)

關(guān)于Y軸對(duì)稱(chēng)相當(dāng)于以Y軸為軸線(xiàn)對(duì)折，左右兩邊完全重合。由于鏈碼序列是以8連通碼為基準(zhǔn)確認(rèn)的，所以對(duì)鏈碼序列做Y軸對(duì)稱(chēng)即對(duì)原8連通碼做Y軸對(duì)稱(chēng)變化，對(duì)稱(chēng)過(guò)程及結(jié)果如圖3所示。由圖3得出鏈碼對(duì)應(yīng)變換關(guān)系如表1所示。

j為第i部分鏈碼序列的索引值。以D1為例，其經(jīng)過(guò)變換函數(shù)變換后的鏈碼序列如圖4所示。

圖3 原8方向鏈碼做Y軸對(duì)稱(chēng)

Fi(j)F'i(j)0413223140576675

圖4 變換過(guò)程示意

綜上所述，判斷一部分是否與另一部分關(guān)于Y軸對(duì)稱(chēng)的基本步驟如下：

1)讀入需要判斷是否關(guān)于Y軸對(duì)稱(chēng)的兩部分鏈碼序列，分別記為Fi和Fi′，選定其中一部分的鏈碼序列Fi進(jìn)行如下操作；

4)將F″i和Fi′對(duì)應(yīng)位置逐一做差，若其對(duì)應(yīng)位置的差的絕對(duì)值均為4，則Fi和Fi′關(guān)于Y軸對(duì)稱(chēng)，否則不成立。

2.1.3 關(guān)于X軸對(duì)稱(chēng)

由圖5可以得出關(guān)于X軸對(duì)稱(chēng)的鏈碼變換關(guān)系如表2所示。

圖5 原8連通碼做X軸對(duì)稱(chēng)

表2 做X軸對(duì)稱(chēng)的鏈碼對(duì)應(yīng)關(guān)系

算法步驟與1.2.2所述基本一致，只將變換函數(shù)換成fX(j)即可。

2.2 曲線(xiàn)長(zhǎng)度特征

(6)

其中：m為碼值為0、2、4、6的鏈碼數(shù)，n為碼值為1、3、5、7的鏈碼數(shù)，Li為第i部分曲線(xiàn)長(zhǎng)度。

2.3 面積特征

由于四部分面積是示功圖曲線(xiàn)與坐標(biāo)軸圍成的面積，所以采用積分的方式[7]來(lái)計(jì)算各部分曲線(xiàn)與坐標(biāo)軸圍成的面積。

圖6為第一部分面積示意圖, 圖中淺灰色加上邊界深灰色部分為第一部分面積總和。基于8連通碼的區(qū)域面積計(jì)算公式如下所示：

圖6 Di面積圖示

(7)

其中:j為從起點(diǎn)Ci開(kāi)始的第j個(gè)點(diǎn)(鏈碼)，Xj、Yj為第j個(gè)點(diǎn)的橫坐標(biāo)和縱坐標(biāo)值，Y0為起點(diǎn)Ci的縱坐標(biāo)的值，dx(Xj)、dy(Yj)為橫縱坐標(biāo)的偏移量。已知鏈碼起點(diǎn)坐標(biāo)和鏈碼序列，可以根據(jù)表3中的鏈碼值與坐標(biāo)偏移量的對(duì)應(yīng)關(guān)系求出整個(gè)邊界點(diǎn)坐標(biāo)序列。

Fi(j)為鏈碼序列中第j個(gè)鏈碼值，所以(7)式可簡(jiǎn)化為：

(8)

3 特征參數(shù)編碼方式

借助故障情況下示功圖的各特征參數(shù)與正常情況下示功圖各特征參數(shù)的大小關(guān)系來(lái)區(qū)分各故障類(lèi)型，這種以大小關(guān)系代替具體數(shù)值的分類(lèi)方法可以大大減小分類(lèi)算法的復(fù)雜程度。因此，采用對(duì)上述故障樣本各特征參數(shù)的大小關(guān)系進(jìn)行編碼的方法，把測(cè)試樣本的編碼值與類(lèi)型庫(kù)的編碼值進(jìn)行匹配，從而得到測(cè)試樣本的故障類(lèi)型。

各特征參數(shù)的編碼規(guī)則：

1)對(duì)稱(chēng)性關(guān)系：用4位二進(jìn)制數(shù)編碼，從左往右分別對(duì)應(yīng)1、2、3、4四部分，存在對(duì)稱(chēng)關(guān)系的那一位置1，若存在兩組對(duì)稱(chēng)關(guān)系，則置D1及與其對(duì)稱(chēng)的部分為1，其余為0，全都對(duì)稱(chēng)記為1111。

2)曲線(xiàn)長(zhǎng)度：以6位二進(jìn)制數(shù)編碼，前三位表示四部分中鏈碼長(zhǎng)度小于正常示功圖鏈碼長(zhǎng)度的個(gè)數(shù)，后三位表示大于正常鏈碼長(zhǎng)度的個(gè)數(shù)。

3)面積：同樣以6位二進(jìn)制數(shù)編碼，前三位表示比正常示功圖面積小的個(gè)數(shù)，后三位表示比正常面積值大的個(gè)數(shù)。

4)最大拉伸/壓縮阻尼力：以2位二進(jìn)制數(shù)編碼，10表示大于正常值，01表示小于正常值，11表示遠(yuǎn)大于/小于正常值，00表示與正常值相等。

根據(jù)上述編碼規(guī)則對(duì)類(lèi)型庫(kù)的樣本進(jìn)行編碼，結(jié)果如表4所示。

表4 類(lèi)型庫(kù)的樣本編碼值

4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

實(shí)驗(yàn)以MTS公司的4KEMA可移動(dòng)式減震器特性實(shí)驗(yàn)臺(tái)系統(tǒng)在1.048m/s速度下的測(cè)試數(shù)據(jù)為實(shí)驗(yàn)對(duì)象，其中正常情況下的示功圖如圖7所示。

圖7 正常情況下示功圖

通過(guò)上述方法分別分析了正常情況下示功圖的各特征參數(shù)，四部分依次分別為231、232、219、220個(gè)像素點(diǎn)組成的曲線(xiàn)。正常情況下各特征參數(shù)的具體值與編碼結(jié)果如表5所示。

表5 正常情況特征參數(shù)表

從同一型號(hào)減震器測(cè)試結(jié)果中選取如圖8所示的減震器示功圖作為測(cè)試樣本。

在正常工況及表4所示的4類(lèi)典型故障測(cè)試樣本組中各選一例，如圖8 所示。實(shí)驗(yàn)中，對(duì)測(cè)試樣本進(jìn)行鏈碼表示、特征提取、編碼匹配及實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析。本測(cè)試實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于鏈碼的示功圖故障檢測(cè)算法在這13類(lèi)故障的檢測(cè)準(zhǔn)確率方面表現(xiàn)良好，但在多種故障類(lèi)型同時(shí)出現(xiàn)時(shí)，該算法無(wú)法達(dá)到單故障檢測(cè)的準(zhǔn)確率。因此，下一步工作將研究加入更多故障類(lèi)型，如多類(lèi)型混合故障等，并且研究減小等距離鏈碼編碼及基于像素的圖像表示導(dǎo)致的局部對(duì)稱(chēng)性檢測(cè)誤差的方法，從而進(jìn)一步完善分類(lèi)算法。

5 結(jié)論

采用基于鏈碼的表示的示功圖代替原圖，然后通過(guò)提取示功圖對(duì)稱(chēng)性、曲線(xiàn)長(zhǎng)度、面積等特征信息的方法，對(duì)示功圖進(jìn)行特征提取，通過(guò)對(duì)理想故障示功圖的分析，提出了基于編碼的模式匹配方法來(lái)實(shí)現(xiàn)示功圖的分類(lèi)。一方面解決了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)的數(shù)據(jù)量不夠的問(wèn)題，另一方面又避免了最小二乘法的判斷閾值對(duì)分類(lèi)準(zhǔn)確性的影響。

圖8 測(cè)試樣本

[1]吳曉東, 蔣 華, 韓國(guó)慶. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在示功圖類(lèi)型識(shí)別中的應(yīng)用(英文)[J].PetroleumScience, 2004, 1(1):27-30.

[2] 徐 芃, 徐士進(jìn), 尹宏偉. 有桿抽油系統(tǒng)故障診斷的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法[J].石油學(xué)報(bào), 2006, 27(2):107-110.

[3] 檀朝東, 曾霞光, 檀革勤,等. 基于最小二乘法的抽油機(jī)井示功圖自動(dòng)分類(lèi)及故障診斷[J].數(shù)據(jù)采集與處理, 2010(S1).

[4]ZhongjieLi,LeiZuo,Luhrs,G,etal.ElectromagneticEnergy-HarvestingShockAbsorbers:Design,Modeling,andRoadTests[J].IEEETransactionsonVehicularTechnology, 2013, 62(3):1065-1074.

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[7] 楊萬(wàn)扣, 任明武, 楊靜宇. 數(shù)字圖像中基于鏈碼的目標(biāo)面積計(jì)算方法[J]. 計(jì)算機(jī)工程, 2008, 34(1):30-33.

Fault Detection Algorithm of Shock Absorber Indicator Diagram Based on Chain Code

Liu Xinping,Wu Ting,Gao Shaoshu

(School of computer and communication engineering, China University of Petroleum (Hua Dong),Qingdao 266580,China)

Shock absorber indicator diagram is an important means to measure the external characteristics of the shock absorber, fast and accurately identify the type of shock absorber failure is important to reduce the rate of defective shock absorbers and flaws caused by design. In this paper, a multi-feature pattern matching algorithm based on chain code is proposed to classify the fault diagram. First, the indicator diagram of pretreatment and record the maximum tensile damping force and maximum compression damping force value. For the pretreatment of the indicator diagram of cross cutting, respectively, and calculated the segmentation shown in diagram of each part of the chain code sequence and then calculated its symmetry, chain code length, area of the three eigenvalues. Finally according to the encoding principle of characteristic parameters of coding, the encoded value with the type library code to match, so that the fault type of the sample. Experimental results show that the proposed algorithm can correctly identify the 13 types of basic fault types of the indicator diagram.

Freeman chain code; symmetry; fault detection; feature extraction

2016-04-07；

2016-06-21。

山東省自然科學(xué)基金(ZR2014FP013)；青島市應(yīng)用基礎(chǔ)研究計(jì)劃項(xiàng)目(grant14-2-4-115-jch)。

劉新平(1966-)，男，山東省金鄉(xiāng)縣人，副教授，博士，主要從事嵌入式系統(tǒng)、智能交通等方面的研究。

1671-4598(2017)02-0043-04DOI：10.16526/j.cnki.11-4762/tp

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