靳 瑩，喬新勇，顧 程，郭 浩，寧初明

（1.陸軍裝甲兵學(xué)院車輛工程系，北京 100072；2.中國人民解放軍66407部隊(duì)，北京 100089；3.軍事科學(xué)院系統(tǒng)工程研究院軍需工程技術(shù)研究所，北京 100010）

前言

柴油機(jī)燃油噴射系統(tǒng)作為柴油機(jī)的重要組成部分，主要由噴油泵、高壓油管和噴油器等組成，其工作質(zhì)量直接影響柴油機(jī)的功率、油耗，以及起動(dòng)性能、動(dòng)力性和可靠性。柴油機(jī)燃油噴射系統(tǒng)是柴油機(jī)的主要故障源之一，在柴油機(jī)停機(jī)故障中，由燃油噴射系統(tǒng)故障造成的約占27%以上，而其中的噴油器故障直接影響燃油的噴射質(zhì)量，使燃燒過程惡化，進(jìn)而導(dǎo)致柴油機(jī)性能下降［1］。因此，開展噴油器故障診斷研究是柴油機(jī)故障診斷的一個(gè)重要內(nèi)容，具有重要意義。

目前噴油器故障診斷方法主要有兩類，一是壓力診斷方法［2-3］，二是振動(dòng)診斷方法［4］，其中以壓力診斷法最為直接。壓力診斷法是識(shí)別和提取壓力波形上的特征點(diǎn)，然后建立數(shù)學(xué)模型進(jìn)行故障診斷。如西北工業(yè)大學(xué)的崔海英等應(yīng)用LMBP算法進(jìn)行柴油機(jī)噴油器故障診斷，將選取的6個(gè)特征參數(shù)作為輸入進(jìn)行故障模式識(shí)別［5］。但是，故障模式下的壓力波形在信號(hào)特征提取時(shí)，由于個(gè)別特征點(diǎn)不明顯而提取困難，特別是在通過程序自動(dòng)提取特征點(diǎn)時(shí)，難以準(zhǔn)確快捷地提取特征參數(shù)，不適合設(shè)備在線自動(dòng)監(jiān)測(cè)。

近年來隨著深度學(xué)習(xí)的興起，傳統(tǒng)算法在柴油機(jī)故障診斷中的優(yōu)勢(shì)日趨減弱。目前深度學(xué)習(xí)在圖像處理、語音識(shí)別、文本處理等多領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，并且已成功應(yīng)用于齒輪、軸承等旋轉(zhuǎn)機(jī)械的故障診斷中［6-11］。深度學(xué)習(xí)是通過建立、模擬人腦的信息處理神經(jīng)結(jié)構(gòu)來實(shí)現(xiàn)對(duì)外部輸入的數(shù)據(jù)進(jìn)行從低級(jí)到高級(jí)的特征提取網(wǎng)絡(luò)體系，可實(shí)現(xiàn)端對(duì)端形式的模式識(shí)別，因此可以在不預(yù)先實(shí)施特征提取的情況下進(jìn)行設(shè)備故障診斷。

本文中基于深度學(xué)習(xí)理論，采用一維殘差卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，通過測(cè)取柴油機(jī)高壓油管壓力波信號(hào)進(jìn)行故障診斷，消除特征提取環(huán)節(jié)對(duì)故障診斷的影響，提高故障診斷的效率和準(zhǔn)確率。

1 試驗(yàn)方法與信號(hào)采集

1.1 故障模擬方法

為模擬噴射系統(tǒng)典型故障，試驗(yàn)在12PSY170型柴油機(jī)噴油泵試驗(yàn)臺(tái)上進(jìn)行。通過模擬燃油噴射系統(tǒng)的典型故障以實(shí)現(xiàn)故障模擬的普遍性、可行性和代表性。

典型故障模擬的具體方法如下。

（1）噴油器開啟壓力降低。噴油壓力是否標(biāo)準(zhǔn)直接決定了柴油機(jī)是否能夠良好霧化、正確噴油，如果噴油器壓力降低，極易造成諸多不良現(xiàn)象，如:燃燒不徹底、積碳和排氣冒黑煙等。該型柴油機(jī)噴油器的正常開啟壓力為21 MPa。隨著使用期的加長(zhǎng)，開啟壓力會(huì)逐漸降低，使用期滿后，一般下降到17～19 MPa。將噴油器在開啟壓力調(diào)整試驗(yàn)臺(tái)上進(jìn)行調(diào)整，模擬20和18.5 MPa兩種開啟壓力。

（2）噴油器針閥下卡死。由于針閥加工精度、安裝、燃油中含有的水分和泄漏問題，會(huì)導(dǎo)致針閥閥芯卡死于關(guān)閉狀態(tài)。通過一剛性螺栓替換彈簧將針閥挺桿頂死，使針閥不能抬起，噴油器無法噴油來模擬噴油器針閥的卡死狀態(tài)。

（3）噴油孔堵塞。柴油霧化不良、燃燒不充分產(chǎn)生積碳，以及燃油中的雜質(zhì)沉積在噴孔內(nèi)易造成堵塞，試驗(yàn)采用低電流鉚焊將2個(gè)噴油孔堵塞，模擬此類故障狀況。

（4）噴油器針閥偶件磨損。針閥和閥體是一對(duì)精密配合的偶件，其配合間隙為0.002～0.004 mm。噴油器在工作過程中，針閥在針閥孔中頻繁往復(fù)運(yùn)動(dòng)并在落座時(shí)承受沖擊力和燃油中的雜質(zhì)的綜合作用，而導(dǎo)致針閥偶件磨損，通過采用研磨方法將其配合間隙擴(kuò)大為0.006 mm模擬偶件磨損狀態(tài)。

1.2 數(shù)據(jù)采集

試驗(yàn)時(shí)將外卡式壓力傳感器固定在高壓油管靠近噴油器端的外壁面，如圖1所示。調(diào)整高壓油泵轉(zhuǎn)速為850 r/min，噴油器400次循環(huán)累計(jì)噴油量為64±1 mL。通過故障模擬方式，采集不同故障狀態(tài)下的燃油壓力波信號(hào)。測(cè)得的正常狀態(tài)下高壓油管壓力波形如圖2所示。圖中通過外卡式壓力傳感器測(cè)得的電壓信號(hào)表征高壓油管的壓力幅值。

圖1 外卡式壓力傳感器安裝

圖2 正常狀態(tài)下高壓油管壓力波形

2 壓力波形分析

2.1 燃油壓力波動(dòng)原理分析

由圖2可見，出油閥在a點(diǎn)時(shí)打開，由于柱塞的擠壓，高壓油管內(nèi)燃油壓力開始急劇上升。當(dāng)燃油壓力大于針閥開啟壓力時(shí)，針閥抬起（b點(diǎn)），燃油開始噴入氣缸，此時(shí)由于進(jìn)入噴油器的燃油量大于噴入氣缸的燃油量，壓力持續(xù)升高至最大壓力（c點(diǎn)）。此后回油孔打開，燃油不再進(jìn)入噴射系統(tǒng)，伴隨燃油噴入氣缸，壓力急劇下降，直至針閥關(guān)閉（d點(diǎn)），在e點(diǎn)出油閥關(guān)閉。

2.2 不同故障模式下壓力波特征分析

以a點(diǎn)作為基準(zhǔn)點(diǎn)，沿橫軸建立基于時(shí)間的特征參數(shù)，沿縱軸建立基于壓力幅值的特征參數(shù)。2.2.1 壓力波特征歸一化處理

利用壓力波特征進(jìn)行故障診斷，時(shí)間特征量和壓力特征量存在量綱和數(shù)量級(jí)的差異，為消除其對(duì)特征空間的影響，對(duì)特征量進(jìn)行歸一化，采用將故障狀態(tài)下的特征量與正常狀態(tài)特征量相除的方法，以a點(diǎn)處的壓力值pa和出油閥由開啟至關(guān)閉的時(shí)間Tae作為標(biāo)準(zhǔn)值進(jìn)行轉(zhuǎn)換，公式如下:

式中:CT為時(shí)間特征量，分別為供油持續(xù)時(shí)間Tac、噴油持續(xù)時(shí)間Tbd、針閥開啟時(shí)間Tab；Cp為噴油管壓力特征量，分別為針閥開啟壓力特征pab、壓力峰值特征pac、針閥落座特征pad；C′T為歸一化后的時(shí)間特征量，分別為歸一化供油持續(xù)時(shí)間T′ac、歸一化噴油持續(xù)時(shí)間T′bd、歸一化針閥開啟時(shí)間T′ab；C′p為歸一化后的壓力特征量，分別為歸一化針閥開啟壓力特征p′ab、歸一化壓力峰值特征p′ac和歸一化特征針閥落座p′ad。

經(jīng)過歸一化處理后的不同故障模式下特征量如表1所示，表中M1～M6分別代表開啟壓力降低Ⅰ（降至20 MPa）、開啟壓力降低Ⅱ（降至18.5 MPa）、針閥下卡死、噴孔堵塞、針閥偶件磨損和正常狀態(tài)6種模式。

表1 不同故障模式下特征量

2.2.2 不同故障模式下壓力波動(dòng)規(guī)律分析

（1）噴油器開啟壓力降低

該型柴油機(jī)噴油器正常開啟壓力為21 MPa，在使用中由于各運(yùn)動(dòng)零件磨損，如針閥與針閥體錐面磨損、端面磨損，或壓力調(diào)節(jié)螺釘松動(dòng)、彈簧變形都有可能造成開啟壓力降低。使得燃油噴射提前開始，噴射延續(xù)時(shí)間延長(zhǎng)，而供油量也有所增加。反映在壓力波上表現(xiàn)為針閥開啟提前，峰值壓力下降，針閥落座延后，噴油結(jié)束后高壓油管里反射波較小。從表1可見，壓力波特征值峰值壓力p′ac明顯下降，針閥開啟壓力p′ab下降，噴射延續(xù)時(shí)間T′bd延長(zhǎng)，且壓力降低至18.5 MPa的峰值低于降至20 MPa的峰值，噴射延續(xù)時(shí)間也更長(zhǎng)，針閥開啟壓力更低。

（2）針閥下卡死

針閥下卡死是指針閥被卡死在停止供油位置，當(dāng)系統(tǒng)內(nèi)壓力升高時(shí)也不能抬起，噴油器不噴油。針閥下卡死時(shí)，燃油壓力波的峰值比正常壓力波峰值高出很多，壓力波升高得非?？欤曳瓷洳ㄔ谟凸軆?nèi)十分劇烈，延續(xù)時(shí)間較長(zhǎng)，殘余壓力也比正常壓力波有較大升高。由表1可以看出，其壓力特征值遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于正常值。

（3）噴油孔堵塞

燃油濾清不好和積碳等原因都會(huì)造成噴油孔堵塞。這會(huì)引起燃油注入形狀改變，甚至堵塞孔完全不噴油；燃油噴入各氣缸的不均勻度增加，燃油與空氣混合不均勻。反映在燃油壓力波上表現(xiàn)為燃油壓力急劇升高，峰值壓力遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出正常，針閥落座延后。針閥落座后，高壓油管內(nèi)壓力波反射振蕩劇烈，甚至造成二次噴射，噴油結(jié)束后，系統(tǒng)內(nèi)殘余壓力較大。由表1可以看出其峰值壓力明顯大于正常壓力波峰值，噴射延續(xù)時(shí)間延長(zhǎng)。

（4）針閥磨損

針閥與針閥體密封錐面磨損時(shí)，當(dāng)柱塞開始?jí)河?，在針閥未抬起時(shí)燃油就經(jīng)間隙向燃燒室滲漏，并以大的油滴進(jìn)入燃燒室。壓力升高時(shí)，漏油加劇，形成射流，但由于彈簧壓力作用，在壓力波峰值處出現(xiàn)波動(dòng)，噴油結(jié)束后系統(tǒng)內(nèi)壓力反射波較小，殘余壓力比較弱。反映在燃油壓力波上表現(xiàn)為峰值壓力顯著下降，壓力升高平緩，幅值較低。

通過前述分析可以看出，燃油壓力波特征能夠反映和描述柴油機(jī)噴油器故障狀態(tài)。

3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷方法

本文中首先采用傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，以前文提取的6種模式下的6個(gè)特征樣本作為輸入，對(duì)噴油器故障進(jìn)行診斷，以便于與后續(xù)的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)診斷方法進(jìn)行比較。

選擇概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（probabilistic neural network，PNN）作為診斷模型，概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是由Specht在1989年提出的一種前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，采用基于Bayes優(yōu)化分類規(guī)則與由高斯函數(shù)作為基函數(shù)的概率密度估計(jì)相結(jié)合的算法［11］。該模型結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、訓(xùn)練過程簡(jiǎn)化、學(xué)習(xí)效率高、并且具有非線性算法的高精度，在故障診斷時(shí)具有訓(xùn)練收斂性好、泛化性好和快速學(xué)習(xí)的優(yōu)點(diǎn)。創(chuàng)建PNN模型，它由輸入層、模式層、求和層和輸出層組成。輸入節(jié)點(diǎn)數(shù)為6，分別對(duì)應(yīng)6個(gè)特征量，輸出節(jié)點(diǎn)數(shù)為6，分別對(duì)應(yīng)6種不同模式，設(shè)置徑向基函數(shù)的擴(kuò)展速度為0.1。

在540組特征數(shù)據(jù)中隨機(jī)選取500組作為訓(xùn)練樣本，其余40組為測(cè)試樣本。通過訓(xùn)練集進(jìn)行訓(xùn)練并通過測(cè)試集仿真，預(yù)測(cè)分類結(jié)果，并將分類結(jié)果與實(shí)際結(jié)果對(duì)比，見圖3，其分類正確率達(dá)77.5%。

圖3 概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PNN）診斷結(jié)果

4 基于Res?CNN的噴油器故障診斷方法

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（convolution neural network，CNN）是一類特殊的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，最主要的特點(diǎn)是卷積運(yùn)算操作，作為深度學(xué)習(xí)最重要的模型之一，在諸多領(lǐng)域，特別是在與圖片相關(guān)的任務(wù)上表現(xiàn)優(yōu)異，其提供了一種端到端的學(xué)習(xí)架構(gòu)。CNN是一種層次模型，其輸入原始數(shù)據(jù)，先通過卷積運(yùn)算、池化操作、非線性激活函數(shù)等一系列完成前饋運(yùn)算，將目標(biāo)任務(wù)化為目標(biāo)函數(shù)，再以有監(jiān)督學(xué)習(xí)的方式計(jì)算其預(yù)測(cè)誤差，后通過基于梯度的反向傳播算法更新參數(shù)，其梯度從后往前逐層反饋，直到更新到網(wǎng)絡(luò)的第一層參數(shù)。相較于傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，CNN特點(diǎn)在于引入了權(quán)值共享和感受野的概念，這使得其需要學(xué)習(xí)的參數(shù)量極大地減少，擁有更強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力。

圖4所示為CNN典型模型結(jié)構(gòu)以及用其實(shí)現(xiàn)模式識(shí)別的思想方法，其中包括卷積層、非線性激活層、池化層、全連接層等，通過這些基本“組件”的有機(jī)結(jié)合即可把原始特征空間映射到更具表征意義的特征域內(nèi)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)樣本的識(shí)別預(yù)測(cè)。與傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)不同，CNN輸入一般為二維圖像（包括特征圖或原始數(shù)據(jù)圖），其無須將輸入數(shù)據(jù)矢量化，避免了空域關(guān)系的缺失，可獲得更加完備的特征組合。

圖4 CNN模型結(jié)構(gòu)及模式識(shí)別實(shí)現(xiàn)方法

4.1 基于殘差網(wǎng)絡(luò)的CNN改進(jìn)

卷積層、池化層在CNN診斷模型中扮演著重要的角色，其直接關(guān)系到特征提取的優(yōu)劣。隨著深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，訓(xùn)練難度增大，收斂速度減慢，殘差網(wǎng)絡(luò)（ResNet）是微軟亞洲研究院的何愷明、孫劍等人2015年提出的，它解決了深層網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練困難的問題［13］?；跉埐罹W(wǎng)絡(luò)，設(shè)計(jì)了適用于壓力波數(shù)據(jù)特點(diǎn)的殘差模塊，并將其連接于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)成改進(jìn)的新型一維CNN網(wǎng)絡(luò)—Res?CNN，其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如下。

（1）卷積層

卷積層通過若干卷積核（即特征濾波器）的作用逐層對(duì)一維高壓油管壓力波形圖進(jìn)行卷積運(yùn)算，并通過非線性激活層獲取每層網(wǎng)絡(luò)的不同特征圖，每層網(wǎng)絡(luò)通過“組合”上一層卷積核輸出，進(jìn)而將隱藏在數(shù)據(jù)內(nèi)部的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)特征逐層提取出來。其數(shù)學(xué)模型可表示為

（2）BN層

Batch normalization（簡(jiǎn)稱BN）是Google研究員Sergey等人于2015年提出并應(yīng)用于GoogLeNet中的，已被證明其有效性和重要性。在采用隨機(jī)梯度下降法訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)時(shí)，通過BN層的運(yùn)算，對(duì)每個(gè)mini?batch的數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，對(duì)于每個(gè)隱層神經(jīng)元，把逐漸向非線性函數(shù)映射后向取值區(qū)間極限飽和區(qū)靠攏的輸入分布變換到均值為0、方差為1的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。BN層先對(duì)隱層內(nèi)每個(gè)神經(jīng)元的激活值xi進(jìn)行Z?score標(biāo)準(zhǔn)化處理，公式如下:

式中:γ為縮放因子；β為偏移。γ和β是兩個(gè)可學(xué)習(xí)的重構(gòu)參數(shù)。

在xi激活值獲得之后，非線性函數(shù)變換之前，對(duì)每個(gè)隱層加上一層BN操作層，使得非線性變換函數(shù)的輸入值落入對(duì)輸入比較敏感的區(qū)域，不僅極大提升了訓(xùn)練速度，收斂過程加快，還能增加分類效果。另外BN層的加入簡(jiǎn)化了調(diào)參過程，不再需要使用局部響應(yīng)歸一化層，對(duì)于初始化的要求較低，并可以使用大的學(xué)習(xí)率，避免梯度消失問題，如圖5所示。

圖5 BN操作層原理圖

（3）激活函數(shù)層

激活函數(shù)層又稱為非線性映射層，常用的非線性激活函數(shù)是Sigmoid函數(shù)，也稱為L(zhǎng)ogistic函數(shù)，其表達(dá)式為

由于其存在梯度飽和效應(yīng)，2010年Nair和Hinton將修正線性單元ReLU引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，使其成為目前CNN中最常用的激活函數(shù)之一［14］，數(shù)學(xué)表達(dá)式為

除解決神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練步驟中反向傳播時(shí)的梯度消失問題外，使用ReLU函數(shù)的CNN的計(jì)算成本也會(huì)大幅減小，同時(shí)利用ReLU函數(shù)，使得一些神經(jīng)元的輸出為零，即網(wǎng)絡(luò)變得更加稀疏，從而避免了過度擬合的問題。

（4）池化層

池化層實(shí)際上就是一種“降采樣”操作，通常采用的池化方式有平均池化、最大池化和隨機(jī)池化。本文中分別采用了最大池化和平均池化:在模型訓(xùn)練初期使用最大池化，使得模型更關(guān)注某些特征本身而非特征具體的位置，使特征學(xué)習(xí)過程中包含某種自由度，容忍某些特征微小的位移；在模型訓(xùn)練后期使用平均池化，對(duì)卷積層學(xué)習(xí)到的特征做維度約減，使模型可以抽取更廣泛的特征，進(jìn)而減少CNN學(xué)習(xí)過程中的計(jì)算量和參數(shù)個(gè)數(shù)，并在一定程度上防止過擬合。平均池化和最大池化的數(shù)學(xué)模型可分別表示為

（5）殘差模塊

殘差網(wǎng)絡(luò)的殘差模塊除了正常的卷積層輸出外，還有一個(gè)分支把輸入直接映射到輸出上，該輸出和卷積的輸出做算術(shù)相加得到最終的輸出，表達(dá)式為

式中:x為輸入；F(x)為卷積分支的輸出；H(x)為整個(gè)結(jié)構(gòu)的輸出，如圖6所示?？梢宰C明如果F(x)分支中所有參數(shù)都是0，H(x)就是個(gè)恒等映射。殘差結(jié)構(gòu)人為制造了恒等映射，就能讓整個(gè)結(jié)構(gòu)朝著恒等映射的方向去收斂，確保最終的錯(cuò)誤率不會(huì)因?yàn)樯疃鹊淖兇蠖絹碓讲?，避免網(wǎng)絡(luò)加深造成的梯度爆炸和梯度消失的問題。

圖6 殘差模塊原理圖

本文中所用殘差模塊在傳統(tǒng)殘差網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上加以改進(jìn)，加入了BN層，采用ReLU作為激活函數(shù)，并按照卷積層—BN層—ReLU的組合方式構(gòu)造出新型殘差模塊，該模塊包含兩個(gè)分支，模型結(jié)構(gòu)如圖7所示，通過上下兩個(gè)分支學(xué)習(xí)不同權(quán)重值，從而使顯著特征得到增強(qiáng)，減小系統(tǒng)誤差，提高運(yùn)算速度和準(zhǔn)確率。

圖7 殘差模塊模型結(jié)構(gòu)

（6）全連接層與分類器

全連接層的所有神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)都與上一層輸出的特征圖的每個(gè)節(jié)點(diǎn)相互連接，起到將學(xué)到的特征表示映射到樣本的標(biāo)記空間的作用。其輸出為

式中:x為全連接層的輸入；w為權(quán)重；b為偏置；f(·)為激活函數(shù)。

全連接層后的輸出層采用Softmax損失函數(shù)將輸入的神經(jīng)元映射到（0，1）之間，通過指數(shù)化變換使輸出轉(zhuǎn)化為概率形式，分類結(jié)果為最大值，從而進(jìn)行有效的多目標(biāo)分類。Softmax損失函數(shù)可表示為

式中:N為訓(xùn)練樣本數(shù)；yi為輸入特征的標(biāo)記值；hj為樣本預(yù)測(cè)結(jié)果；c為所需進(jìn)行分類的種類數(shù)。

通過逐層的卷積、BN、池化和殘差塊等操作，以最小損失為學(xué)習(xí)目標(biāo)，通過提取輸入數(shù)據(jù)的平移、旋轉(zhuǎn)和縮放不變的特征表示，借助頂層分類器即可有效實(shí)現(xiàn)故障診斷與識(shí)別。

4.2 Res?CNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

深度殘差網(wǎng)絡(luò)是一種看似簡(jiǎn)單但是極為有效的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，在單純的前向傳播基礎(chǔ)上深度殘差網(wǎng)絡(luò)增加了躍層連接（skip connection）。實(shí)踐表明，深度殘差網(wǎng)路可以有效地改善“深度”網(wǎng)絡(luò)的性能。Res-CNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖8所示，由作為其基本組成單元的殘差模塊疊加連接構(gòu)成深度殘差網(wǎng)絡(luò)，輸入為一維燃油壓力波信號(hào)，依次進(jìn)行卷積層、BN層、激活函數(shù)層、最大池化層的運(yùn)算后送入多個(gè)殘差模塊，殘差模塊間通過兩次的卷積層—BN層—ReLU層連接，運(yùn)算結(jié)果經(jīng)過平均池化層、全連接層和Softmax層，最終輸出模式分類結(jié)果。其中輸入特征圖的大小為1×2800，采用了3個(gè)殘差模塊，在提高分類準(zhǔn)確率、避免過擬合并節(jié)約計(jì)算資源的前提下，經(jīng)過多次實(shí)驗(yàn)確定的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)詳見表2，采用Adam自適應(yīng)優(yōu)化器。

表2 一維輕量Res?CNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與參數(shù)

圖8 基于殘差網(wǎng)絡(luò)的CNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

4.3 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練與驗(yàn)證

將采集到的正常狀態(tài)和5種故障狀態(tài)的壓力波信號(hào)進(jìn)行分割，每個(gè)樣本由2 800個(gè)采樣點(diǎn)構(gòu)成壓力波圖。每種工況下隨機(jī)選取訓(xùn)練樣本70個(gè)，其余30個(gè)為測(cè)試樣本，正常狀態(tài)和5種故障狀態(tài)的樣本各100個(gè)。采用18層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其CNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)見表3。

表3 CNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及參數(shù)

采用訓(xùn)練樣本對(duì)傳統(tǒng)CNN進(jìn)行訓(xùn)練，網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練進(jìn)度及準(zhǔn)確度曲線如圖9所示，橫坐標(biāo)表示網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中對(duì)所有的批量樣本集迭代30輪、每輪7次的過程，縱坐標(biāo)表示網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練的準(zhǔn)確度。傳統(tǒng)CNN網(wǎng)絡(luò)在處理此類一維數(shù)據(jù)時(shí)，為了避免模型層數(shù)過多導(dǎo)致訓(xùn)練不收斂，選擇18層的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，此網(wǎng)絡(luò)模型的參數(shù)量較大。從圖中可以看出，網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練迭代20輪之后，誤差值趨于一個(gè)較小的值且保持穩(wěn)定，表明網(wǎng)絡(luò)已訓(xùn)練至收斂，最終測(cè)試集驗(yàn)證的診斷準(zhǔn)確率為95.24%。

圖9 CNN網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練準(zhǔn)確度曲線

采用相同樣本對(duì)Res?CNN進(jìn)行訓(xùn)練。對(duì)于噴油器正常狀態(tài)和5種故障狀態(tài)下的各100組數(shù)據(jù)，仍然隨機(jī)選取70個(gè)做為訓(xùn)練樣本，30個(gè)做為測(cè)試樣本，對(duì)所有的批量樣本集迭代50輪、每輪7次，網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練過程中的訓(xùn)練進(jìn)度及準(zhǔn)確度如圖10所示?？梢钥吹疆?dāng)訓(xùn)練至30輪時(shí)，Res?CNN模型已可以達(dá)到較高的準(zhǔn)確率，相比于傳統(tǒng)CNN網(wǎng)絡(luò)，在網(wǎng)絡(luò)更深、模型參數(shù)更少的條件下，在一定規(guī)模測(cè)試集上準(zhǔn)確率提高至100%。

圖10 Res?CNN訓(xùn)練準(zhǔn)確度曲線

4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

通過Res?CNN每層的運(yùn)算提取了大量的特征參數(shù)，選取平均池化層第1輪、第5輪和最后1輪的輸出特征參數(shù)采用主成分分析法將特征降維并進(jìn)行可視化分析，將主成分分析得到的3個(gè)主成分顯示于三維坐標(biāo)中，6種形狀分別代表6種狀態(tài)模式，分析結(jié)果如圖11～圖13所示。

圖11 平均池化層特征參數(shù)可視化（第1輪）

圖12 平均池化層特征參數(shù)可視化（第5輪）

圖13 平均池化層特征參數(shù)可視化（最后1輪）

在模型訓(xùn)練的最初階段，除噴油孔堵塞具有較顯著的特征外，其余故障特征均混疊在一起，難以區(qū)分，隨著訓(xùn)練輪次的增加，故障特征分類逐漸清晰，直至能夠區(qū)分出相應(yīng)的故障模式，與訓(xùn)練準(zhǔn)確度曲線結(jié)論相符。

對(duì)比結(jié)果如表4所示?？梢钥闯?傳統(tǒng)診斷算法PNN由于需要人為提取故障特征，輸入特征參數(shù)顯著減少，但識(shí)別率差異較大；由于CNN在提取原始信號(hào)特征方面的優(yōu)勢(shì)，基于CNN的智能診斷模型的分類準(zhǔn)確率較高。

表4 不同網(wǎng)絡(luò)模型診斷結(jié)果對(duì)比分析

對(duì)比表2和表3可以看出:CNN網(wǎng)絡(luò)模型雖然相比Res?CNN模型層數(shù)較少，但通過全連接層把數(shù)據(jù)展開以后導(dǎo)致參數(shù)量大增，模型參數(shù)為74.06 MB；而Res?CNN模型通過優(yōu)化殘差模塊結(jié)構(gòu)和模型參數(shù)的選取，雖然增加了層數(shù)但減少了參數(shù)量，模型參數(shù)為18.02 MB。因此，Res?CNN模型相比于傳統(tǒng)CNN網(wǎng)絡(luò)，使用更深層的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、更少的參數(shù)，在相當(dāng)?shù)挠?xùn)練時(shí)間內(nèi)，大大提高識(shí)別的準(zhǔn)確率，在一定規(guī)模的測(cè)試集中故障識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到了100%。

5 結(jié)論

本文中探索了利用Res?CNN深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行柴油機(jī)故障診斷的方法，采用端對(duì)端的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，克服了傳統(tǒng)診斷方法需要預(yù)先提取故障特征而難以自動(dòng)化識(shí)別特征點(diǎn)的缺陷，且能夠有效診斷柴油機(jī)噴油器的正常工作狀態(tài)和5種故障模式，為實(shí)時(shí)在線監(jiān)測(cè)提供了技術(shù)手段。試驗(yàn)結(jié)果對(duì)比分析表明，本文中提出的Res?CNN方法相比于經(jīng)典的PNN和CNN方法，具有更高的診斷準(zhǔn)確率，是一種有效的故障診斷方法。