黃金娥，劉鵬鵬

(海軍研究院，北京 100161)

0 引 言

隨著現(xiàn)代艦船及其武器裝備性能的提升，對船用柴油機運行要求也越來越高。而船用柴油機的振動類故障占據(jù)故障的絕大部分，因此通過振動信號進行柴油機的故障診斷是合理且必要的[1]。傳統(tǒng)的柴油機故障診斷是根據(jù)專家經(jīng)驗或是特定部件的先驗知識進行診斷指導，類如軸承齒輪，當它們的尺寸確定，其故障頻率也能被計算得到。只需要觀察故障頻率在頻譜變化就能完成簡單的故障診斷工作。而類似氣缸磨損故障，由于氣缸比較復雜，沒法準確得到它的故障頻率，這類故障診斷就不能再依賴先驗知識。隨著數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展，深度學習為智能故障診斷提供了一條新的技術(shù)路線。深度學習網(wǎng)絡可以擺脫了對大量信號處理技術(shù)與診斷經(jīng)驗的依賴，直接從頻域信號中自適應地提取故障特征[2-3]，將傳統(tǒng)故障診斷中特征提取+模式識別的方法融為一體，實現(xiàn)在缺乏先驗知識下的故障特征自適應提取與健康狀況評估?；诖耍瑸楦媒鉀Q柴油機氣缸磨損診斷故障問題，本文提出了一種基于改進深度學習算法的船舶柴油機故障診斷技術(shù)。首先，通過GOA進行參數(shù)尋優(yōu)，降低手動設置參數(shù)對訓練結(jié)果的影響。其次，分析參數(shù)尋優(yōu)對隱含層的特征提取能力的影響。最終，將預處理后的數(shù)據(jù)輸入網(wǎng)絡進行訓練，構(gòu)建基于DBN的柴油機氣缸磨損故障診斷模型。經(jīng)試驗驗證，本文提出的方法能有效提高DBN自適應故障特征提取能力以及識別精度，很好解決了傳統(tǒng)故障診斷方法的不足。

1 蚱蜢優(yōu)化算法理論

蚱蜢優(yōu)化算法（GOA）模仿了自然界中蚱蜢的群體覓食行為，在解決多目標優(yōu)化問題時表現(xiàn)出優(yōu)越的性能。由蚱蜢種群構(gòu)建的網(wǎng)絡將所有的個體連接起來，使每個蚱蜢個體的位置協(xié)調(diào)一致，個體可以通過群體中的其他個體來決定掠食的方向。由于目標的位置是未知的，具有最佳適應度蚱蜢的位置被認為是與目標最接近的位置，蚱蜢會隨著網(wǎng)絡中目標的方向而移動。隨著蚱蜢的位置更新，為了在全局搜索與局部搜索之間取得平衡，適宜范圍區(qū)將自適應地下降，直到最后，蚱蜢匯聚在一起并向最優(yōu)解進行逼近[4]。

式中：N為種群規(guī)模；ubd和lbd分別為第d維的上界和下界；T?d為當前迭代最優(yōu)解。

式中：cmax為c的最大值；cmin為c的最小值；l為當前迭代次數(shù)；L為最大迭代次數(shù)。為了在每一次搜索的過程中，使蚱蜢個體向著最優(yōu)解的方向移動，假定當前搜索過程最佳適應度值的個體是目標值。蚱蜢優(yōu)化算法通過隨機初始化一組解開始優(yōu)化操作，優(yōu)化過程中根據(jù)式（1）來進行位置更新，因子c的更新依賴于式（2）。在每次迭代中都會更新最佳目標的位置，直到滿足終止條件，就會返回最優(yōu)個體的位置以及適應度值。

2 深度置信網(wǎng)絡理論

2.1 預訓練

預訓練采用了無監(jiān)督貪婪逐層方式對RBM各層之間的連接權(quán)值和偏置進行初始化，接著對每層RBM由下向上單獨訓練[5-6]。RBM訓練的實質(zhì)是求一個訓練樣本的概率分布。通過這個分布，使得訓練樣本與標簽對應的概率最大化。由于想要得到這個最佳分布的關(guān)鍵點在于權(quán)值W的調(diào)整，因此訓練RBF實際上就是尋找最佳的權(quán)值。

2.2 微調(diào)

由于預訓練屬于無監(jiān)督學習，經(jīng)過預訓練得到的參數(shù)初始值并非最優(yōu)參數(shù)。這一階段針對輸出誤差大的問題，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)合標簽對參數(shù)進行微調(diào)。在DBN的輸出層設置BP神經(jīng)網(wǎng)絡，由上向下進行有監(jiān)督的訓練，并優(yōu)化每層之間的連接參數(shù)使得DBN的分類能力達到最優(yōu)。針對復雜的故障信號特征，深度置信神經(jīng)網(wǎng)絡通過模擬大腦的深層組織結(jié)構(gòu)，建立深層網(wǎng)絡模型，能夠更加高效地表征氣缸振動信號與其磨損狀態(tài)之間復雜的映射關(guān)系。

3 基于GOA的DBN參數(shù)優(yōu)化

蚱蜢優(yōu)化算法對DBN參數(shù)尋優(yōu)步驟如下：

1）設置GOA各個參數(shù)，并初始化種群。

2）把DBN訓練誤差均方根值作為目標函數(shù)，根據(jù)參數(shù)學習率和批量學習個數(shù)評價個體的適應度值fit(i)，并標記最優(yōu)個體。

3）判斷當前迭代次數(shù)是否達到終止條件，若是則結(jié)束，進而輸出結(jié)果，若否則繼續(xù)下一步。

4）更新每個個體的位置，并將超出上下界的個體重新進行初始化。

5）更新最優(yōu)個體，迭代步驟m=m+1。

4 試驗驗證

本文試驗數(shù)據(jù)來自某型船用柴油機的耐久性試驗。試驗采用DH5927D信號采集儀，在柴油機氣缸蓋布置一個單向加速度傳感器進行振動測試。試驗柴油機轉(zhuǎn)速為1 500 r/min，選取的采樣頻率為5.12 kHz。

4.1 數(shù)據(jù)預處理

根據(jù)提出方法的流程，首先對柴油機氣缸振動信號進行預處理，圖1給出氣缸不同磨損狀態(tài)的FFT頻譜圖。

圖1 氣缸不同磨損狀態(tài)的頻譜圖Fig.1 FFT spectrum of different wear states of the cylinders.

任何信號都對應了頻域的若干頻率分量的疊加，頻域分析可實現(xiàn)對合成信號的分解。為了使信號的表示更加簡練和方便，每組樣本經(jīng)過FFT變換，由于頻譜的對稱性取一半數(shù)據(jù)點作為特征向量，從而減少信號特征的維數(shù)。為了降低一些噪聲和奇異樣本對網(wǎng)絡訓練的影響，把得到的特征向量進行線性歸一化，減少網(wǎng)絡的訓練時間并提高收斂速度。

4.2 DBN最佳參數(shù)組合確定

DBN各層隱含層神經(jīng)元節(jié)點數(shù)的設置沒有已知的公式，通常根據(jù)多次試驗和相關(guān)經(jīng)驗確定為200-100-50的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)。接著，利用GOA對DBN最佳學習率和批量抽取數(shù)量參數(shù)進行搜索，搜索范圍分別為[0～1]以及[1～100]。參考Zhang[7]的建議，GOA的迭代次數(shù)為100，種群數(shù)量為30。

完成參數(shù)設置的優(yōu)化算法后開始對DBN的參數(shù)進行搜索。如圖2所示，為了詳細說明參數(shù)搜索過程，給出了GOA參數(shù)尋優(yōu)曲線，可以看出訓練均方根誤差最小值收斂到0.008 6左右。在計算3次后的迭代開始收斂，說明該優(yōu)化算法全局尋優(yōu)能力強、收斂速度快，適合用來搜尋DBN最優(yōu)參數(shù)組合。此后得到的最優(yōu)參數(shù)組合為[0.165 8,10]。

圖2 GOA迭代曲線Fig.2 GOA iterative curve

4.3 DBN隱含層特征提取能力分析

為驗證參數(shù)優(yōu)化后的DBN具有更好的特征提取能力，對比參數(shù)優(yōu)化前后DBN網(wǎng)絡隱含層對故障特征自動提取能力。參考Geoffrey Hinton[8]給的建議，由經(jīng)驗選取參數(shù)的DBN（看作優(yōu)化前的DBN）學習率和批量抽取數(shù)量為[0.1,20]。依然采用相同的樣本以及網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)進行訓練，輸出第3個隱含層節(jié)點值，以其稀疏性作為特征提取能力的評判。

由圖3可知，參數(shù)優(yōu)化后的DBN自動提取的故障特征更稀疏，遠低于經(jīng)驗選取參數(shù)的DBN，這種稀疏特征更能有效地表達數(shù)據(jù)的本質(zhì)特征，提高故障特征的泛化能力。

4.4 DBN診斷性能提升對比

圖3 DBN優(yōu)化前后隱含層節(jié)點輸出Fig.3 Comparison of fault feature sparsity between networks before and after optimization

為了驗證提出方法在診斷精度的優(yōu)勢，對比本文提出方法、由經(jīng)驗選取參數(shù)的DBN的故障模型的診斷率。隨機抽取氣缸磨損3種運行狀態(tài)樣本各300組（剩余50%樣本），為消除隨機產(chǎn)生的誤差，重復10次測試，以驗證模型的故障識別能力和穩(wěn)定性，測試結(jié)果如圖4所示。

圖4 DBN優(yōu)化前后診斷率對比Fig.4 Accuracy of DBN before and after optimization

由圖4（a）可以看出，本文提出方法建立的柴油機氣缸磨損故障診斷模型，在10次隨機抽樣測試中識別精度都高于99.5%，平均診斷率能達到99.72%，說明提出方法對于復雜的氣缸故障具有較高的診斷率和穩(wěn)定性。圖4（b）為由經(jīng)驗選取參數(shù)的DBN模型的診斷率，平均診斷率為98.87%，略低于參數(shù)優(yōu)化的DBN模型。由文獻[9]可知，傳統(tǒng)的柴油機氣缸故障診斷都是通過譜分析、或是缸內(nèi)能量值進行判定，且平均診斷率為80%～90%左右。對比深層網(wǎng)絡模型，傳統(tǒng)故障診斷方法在自適應故障特征提取、監(jiān)測診斷精度及泛化性能方面有所欠缺，而深層網(wǎng)絡更適合缺乏先驗知識以及復雜工況下的自適應故障診斷。

5 結(jié) 語

1）以訓練誤差均方根值最小為目標函數(shù)，利用GOA搜索DBN最佳的學習率和批量抽取數(shù)量，可以顯著提高DBN的特征提取能力和故障診斷精度。

2）本文所提出的方法可以自適應地提取柴油機氣缸振動信號頻譜中蘊含的故障信息，擺脫了對大量信號處理方法與診斷工程經(jīng)驗的依賴，在故障診斷的泛化性能方面更具有優(yōu)勢。

3）基于深度學習的故障診斷方法為缺乏先驗知識的復雜部件故障診斷提供了一條新思路