曹 歡， 胡 磊,b， 謝文琪， 楊建國,b

(武漢理工大學(xué) a.能源與動力工程學(xué)院； b. 船舶動力工程技術(shù)交通行業(yè)重點實驗室， 湖北 武漢 430063)

0 引 言

D-S 證據(jù)理論是概率論的推廣，具有比概率論更弱的公理體系和更嚴(yán)謹(jǐn)?shù)耐评磉^程，能更加客觀地處理事物的不確定性[1]。近年來D-S證據(jù)理論被廣泛應(yīng)用于故障診斷、目標(biāo)識別、海洋監(jiān)視等領(lǐng)域，具有良好的應(yīng)用前景。但隨著研究的深入，學(xué)者們發(fā)現(xiàn)D-S證據(jù)理論在合成沖突證據(jù)時得到的結(jié)果可能有悖常理[2]。針對這一問題，涌現(xiàn)出大量的改進(jìn)方法，在完整的辨識框架下主要分為兩類：

(1) 對D-S合成規(guī)則進(jìn)行修改。YAGER[3]通過增加未知項對D-S合成公式進(jìn)行改進(jìn)。LEUNG等[4]將群體決策思想引入證據(jù)理論，提出自適應(yīng)魯棒合成規(guī)則。劉罡[5]研究了證據(jù)的可信度與沖突程度的關(guān)系，利用沖突證據(jù)合成法對柴油機(jī)進(jìn)行故障診斷。徐春梅等[6]基于灰色理論和廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提出改進(jìn)的證據(jù)合成方法對汽輪機(jī)組進(jìn)行故障診斷。

(2) 對證據(jù)權(quán)重進(jìn)行修改。BASIR等[7]引入閔可夫斯基距離，將多源信息融合技術(shù)應(yīng)用于發(fā)動機(jī)故障診斷中。胡金海等[8]利用自定義的相似度函數(shù)對證據(jù)進(jìn)行加權(quán)平均，克服了航空發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)子故障決策中的沖突證據(jù)融合問題。李魏華等[9]以齒輪為研究對象，提出一種基于證據(jù)可信度的改進(jìn)DS-NN方法。

雖然上述研究能在一定程度上解決沖突證據(jù)合成問題，但沒有考慮到不同來源的證據(jù)應(yīng)具有不同的可靠性這一普遍性事實。基于此，提出利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)局部診斷的正確率作為不同來源證據(jù)的可靠性依據(jù)并結(jié)合證據(jù)體之間的距離對證據(jù)體進(jìn)行修正，最終提出基于多源信息融合技術(shù)的柴油機(jī)故障診斷方法，設(shè)計故障模擬試驗，將該方法應(yīng)用于噴油器針閥磨損、噴油壓力減小、噴油器堵塞、排氣閥漏氣和活塞環(huán)磨損等故障的診斷，結(jié)果表明該方法可對柴油機(jī)多種故障進(jìn)行有效診斷。

1 證據(jù)融合規(guī)則

1.1 證據(jù)融合規(guī)則

證據(jù)理論將研究對象的離散取值范圍稱為辨識框架[10-11]，即Ω={A1,A2,…,An}。如果集函數(shù)m∶2Ω→[0,1]滿足

(1)

式中m為框架Ω上的基本可信度分配(Basic Probability Assignment, BPA)函數(shù)，則對于?A?Ω，m(A)稱為A的基本可信度，表示A本身的基本信任程度。

若函數(shù)Bel∶2Ω→[0,1],且對于?A?Ω滿足

(2)

則分別稱函數(shù)Bel為信任函數(shù)，函數(shù)Pls為似然函數(shù)，其不確定區(qū)間如圖1所示。

圖1 某命題的D-S不確定區(qū)間

1.2 加權(quán)證據(jù)融合規(guī)則

針對D-S證據(jù)理論在處理沖突證據(jù)時存在的局限性問題，提出加權(quán)證據(jù)融合理論。該方法充分考慮不同來源的證據(jù)應(yīng)具有不同的可靠性，結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)局部診斷的正確率和證據(jù)之間的距離來分配不確定信息并構(gòu)造證據(jù)體。BPA函數(shù)mi與mj之間的距離dij可定義為

(3)

則證據(jù)之間的相似程度為

simij=1-dij

(4)

在同一辨識框架Ω下，假設(shè)有n個待融合的證據(jù)體，通過式(4)可求出任意兩個證據(jù)之間的相似度，進(jìn)而可得表示證據(jù)相似程度的n階矩陣：

(5)

將式(5)第i列或第j行相加可得第i個證據(jù)被其他n-1個證據(jù)所支持的程度：

(6)

假設(shè)第i個BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的正確率為si，結(jié)合式(6)則證據(jù)之間的總信度為

crdi=supisi

(7)

將式(7)歸一化得到第i個證據(jù)所分配的權(quán)系數(shù)為

(8)

權(quán)系數(shù)反映證據(jù)在合成過程中的重要程度及對證據(jù)體合成結(jié)果的影響程度，根據(jù)式(8)可得到新的證據(jù)體：

(9)

采用D-S合成規(guī)則對式(9)所得mw進(jìn)行n-1次融合，得到最終結(jié)果。

2 基于多源信息融合的柴油機(jī)故障診斷方法

2.1 診斷框架

如圖2所示，基于加權(quán)證據(jù)理論的識別過程主要包括：信號采集及預(yù)處理、特征參數(shù)提取、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)局部診斷和證據(jù)體加權(quán)融合。

圖2 基于多源信息融合的柴油機(jī)故障診斷方法框架

2.2 局部診斷規(guī)則

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種基于誤差反向傳播算法的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。目前已經(jīng)證明，一個有足夠神經(jīng)元數(shù)據(jù)的單隱層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能以任意精度逼近任何一個具有有限間斷點的有限函數(shù)[12]，其結(jié)構(gòu)簡單易于實現(xiàn)并具有優(yōu)秀的非線性函數(shù)擬合能力，因此將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入基于多源信息融合的柴油機(jī)故障診斷中。

采用MATLAB BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱構(gòu)建模型，利用mapminmax函數(shù)對樣本進(jìn)行歸一化處理，分別輸入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)如表1所示。

表1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)

2.3 診斷步驟

選擇1個振動傳感器和2個聲發(fā)射傳感器組成監(jiān)測系統(tǒng)，基于多源信息融合的柴油機(jī)故障診斷步驟如下：

(1) 確定故障空間，建立識別框架。柴油機(jī)所有可能發(fā)生的故障Ω={A1,A2,…,Ak}，識別框架中的命題即與故障模式一一對應(yīng)。

(2) 獲取柴油機(jī)的故障信息，建立故障與多源監(jiān)測信息之間的對應(yīng)關(guān)系，并構(gòu)造特征空間的證據(jù)體集。

(3) 獲取各局部診斷結(jié)果的BPA函數(shù)。BPA函數(shù)一直是證據(jù)理論實際應(yīng)用中的難點，至今沒有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，需根據(jù)研究問題的特點來構(gòu)造。采用文獻(xiàn)[13] 的方法構(gòu)造Mass函數(shù)。將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的誤差En作為不確定因素m(Θ)，計算公式為

(10)

式中：tnj為第j個神經(jīng)元的期望輸出值；ynj為第j個神經(jīng)元的實際值。將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出作為各焦點元素的BPA函數(shù)值，則證據(jù)Ei分配給命題Fj的BPA可表示為

(11)

(12)

(4) 決策規(guī)則。選取最大的基本概率函數(shù)進(jìn)行決策，同時還需滿足以下規(guī)則：

規(guī)則1：

(13)

規(guī)則2：

(14)

規(guī)則3：

(15)

(5) 使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對每個特征空間的證據(jù)體進(jìn)行局部診斷，根據(jù)步驟(4)得到第i個BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對應(yīng)的正確率為si，則BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正確率集S={s1,s2,…,sk}。

(6) 證據(jù)的合成。利用提出的多源信息融合方法，計算各證據(jù)在合成作用下的基本可信度函數(shù)和不確定性描述m(Θ)，并利用步驟(4)的決策規(guī)則得出最后結(jié)論。

3 故障模擬試驗

以淄柴Z6170ZICZ-1型柴油機(jī)為研究對象，該柴油機(jī)為四沖程6缸增壓中冷柴油機(jī)，額定轉(zhuǎn)速為1 000 r/min，額定功率為220 kW，發(fā)火順序為1-5-3-6-2-4。試驗測試系統(tǒng)主要由轉(zhuǎn)速傳感器、聲發(fā)射傳感器、振動傳感器和采集卡等組成。選用美國物理聲學(xué)公司 Micro80D型聲發(fā)射傳感器，其工作頻帶為175～900 kHz。選用BW公司13100型加速度傳感器，其頻率范圍為1～8 kHz。以1號缸為故障模擬缸，布置1個振動傳感器和2個聲發(fā)射傳感器，其中振動傳感器采樣率為40 kHz，聲發(fā)射傳感器采樣率為800 kHz。傳感器測點布置及測試系統(tǒng)如圖3所示。柴油機(jī)工況復(fù)雜，故障可能發(fā)生于任何工況，因此盡可能選擇較多的試驗工況，具體如表2所示。以Z6170ZICZ-1型柴油機(jī)在1 000 r/min、25%負(fù)荷工況為例，1缸在正常狀態(tài)下的缸蓋聲發(fā)射信號、缸蓋振動信號、機(jī)體聲發(fā)射信號和缸壓信號的時域波形圖如圖4所示。

圖3 傳感器測點布置及測試系統(tǒng)示例

表2 不同轉(zhuǎn)速柴油機(jī)試驗工況

圖4 Z6170ZICZ-1型柴油機(jī)在1 000 r/min、25%負(fù)荷工況實測信號時域波形

對柴油機(jī)常見故障，如噴油器針閥磨損、噴油開啟壓力降低、噴油器堵塞、排氣閥漏氣和活塞磨損等多種故障進(jìn)行模擬：

(1) 噴油器針閥磨損故障。針閥和針閥體是一對精密偶件，配合間隙要求較高，一般為0.002～0.004 mm[14]。用細(xì)砂紙對針閥密封面進(jìn)行不同程度的打磨，構(gòu)成噴油器針閥磨損故障數(shù)據(jù)集。

(2) 噴油開啟壓力降低故障。Z6170ZICZ-1柴油機(jī)的正常啟閥壓力為(27±0.5) MPa。通過減少調(diào)整墊片的數(shù)量(厚度為0.1 mm/片)來模擬不同程度的啟閥壓力。分別將調(diào)整好的噴油器連至油嘴試驗儀，測得啟閥壓力分別為18 MPa、22 MPa和26 MPa。

(3) 噴油孔堵塞故障。分別焊死1個、2個和3個噴油孔來模擬不同程度的噴油孔堵塞故障。將堵塞后的針閥偶件裝入噴油器連接至油嘴試驗儀并垂直噴至白紙上。噴油孔堵塞效果如圖5所示。

圖5 噴油孔堵塞效果

(4) 排氣閥漏氣故障。為模擬不同程度的排氣閥漏氣故障，在排氣閥面邊緣處分別開1道、2道和3道槽，槽的尺寸均為1 mm×6 mm。不同故障狀態(tài)的排氣閥實物如圖6所示。

圖6 不同故障狀態(tài)的排氣閥實物

(5) 活塞環(huán)磨損故障。在柴油機(jī)運(yùn)行過程中，活塞環(huán)會發(fā)生磨損，造成外徑和張力減小，同時搭口間隙也會增大，造成漏氣、無法形成油膜等故障現(xiàn)象。為模擬活塞環(huán)不同程度的磨損故障，分別將Z6170ZICZ-1柴油機(jī)的第1道氣環(huán)內(nèi)圈半徑×搭口間隙磨損設(shè)為0.2 mm×1.0 mm、0.4 mm×2.0 mm和0.6 mm×3.0 mm。

分別對Z6170ZICZ-1柴油機(jī)正常狀態(tài)、噴油器針閥磨損故障、噴油開啟壓力降低故障、噴油孔堵塞故障、排氣閥漏氣故障、活塞環(huán)磨損故障等6種狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，得到診斷系統(tǒng)的識別框架Ω={A1,A2,…,A6}。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)期望輸出如表3所示。根據(jù)表2所有工況，分別等比例采集柴油機(jī)在各工況下不同故障程度的數(shù)據(jù)，每種狀態(tài)采集2 000個樣本，共12 000個樣本。選擇8個常用的統(tǒng)計特征參數(shù)構(gòu)成特征參數(shù)，分別為時域特征參數(shù)均方根值、峰峰值和方差，無量綱特征參數(shù)峰值指標(biāo)、波形指標(biāo)、脈沖指標(biāo)、峭度指標(biāo)和裕度指標(biāo)。缸蓋聲發(fā)射信號特征參數(shù)、缸蓋振動信號特征參數(shù)和機(jī)體聲發(fā)射信號特征參數(shù)如表4～表6所示，其中特征空間數(shù)據(jù)均已歸一化。

表3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)期望輸出

表4 缸蓋聲發(fā)射信號特征參數(shù)

表5 缸蓋振動信號特征參數(shù)

表6 機(jī)體聲發(fā)射信號特征參數(shù)

當(dāng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立后，將缸蓋聲發(fā)射信號特征參數(shù)、缸蓋振動信號特征參數(shù)和機(jī)體聲發(fā)射信號特征參數(shù)的特征空間數(shù)據(jù)分別輸入已經(jīng)過訓(xùn)練的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行局部診斷，根據(jù)式(10)～式(12)對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)局部診斷結(jié)果進(jìn)行BPA。根據(jù)步驟(4)的決策規(guī)則對隨機(jī)抽取的2 000組測試樣本進(jìn)行融合診斷，得出BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的局部診斷正確率S={0.571 0,0.612 5,0.719 5}。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的局部診斷結(jié)果如表7～表9所示，得到的BPA值如表10～表12所示。

表7 缸蓋聲發(fā)射信號局部診斷結(jié)果

表8 缸蓋振動信號局部診斷結(jié)果

表9 機(jī)體聲發(fā)射信號局部診斷結(jié)果

表10 缸蓋聲發(fā)射信號BPA值

表11 缸蓋振動信號BPA值

表12 機(jī)體聲發(fā)射信號BPA值

表13 融合診斷結(jié)果

為進(jìn)一步評估基于多源信息融合的柴油機(jī)故障診斷方法的性能，對2 000組測試樣本進(jìn)行診斷并與單傳感診斷結(jié)果和傳統(tǒng)D-S方法進(jìn)行對比，診斷對比結(jié)果如表14所示，分析可知：單傳感器的診斷精度不高；本方法的正確率為91.45%，高于傳統(tǒng)D-S方法(90.05%)，能有效識別船用柴油機(jī)多種故障。

表14 診斷對比結(jié)果

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4 結(jié) 論

基于柴油機(jī)故障診斷的復(fù)雜性和不確定性，提出一種多源信息融合的柴油機(jī)故障診斷方法，該方法利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對不同來源的傳感器進(jìn)行局部診斷，通過引入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)局部診斷的正確率作為不同來源證據(jù)的可靠性依據(jù)并結(jié)合證據(jù)體之間的距離對證據(jù)體進(jìn)行修正，客觀地體現(xiàn)了不同來源的證據(jù)應(yīng)具有不同權(quán)威性這一普遍性事實。利用Dempster融合規(guī)則進(jìn)行n-1次融合，對2 000組樣本進(jìn)行測試，結(jié)果表明所提出的融合診斷方法可信度高、不確定性小，能有效提高船用柴油機(jī)的故障診斷精度。