白雲(yún)杰,賈希勝,梁慶海,馬云飛,白華軍

(陸軍工程大學(xué)石家莊校區(qū)裝備指揮與管理系，河北 石家莊 050003)

在機(jī)械工程領(lǐng)域,柴油發(fā)動(dòng)機(jī)作為典型的往復(fù)式動(dòng)力機(jī)械，廣泛應(yīng)用于汽車(chē)、工程機(jī)械、農(nóng)業(yè)、化工產(chǎn)業(yè)、國(guó)防軍用裝備以及船舶運(yùn)輸業(yè)等領(lǐng)域。柴油發(fā)動(dòng)機(jī)能否正常、健康地工作，將直接影響整個(gè)設(shè)備的正常運(yùn)行，柴油機(jī)非正常工作可能導(dǎo)致整個(gè)系統(tǒng)故障、停工停產(chǎn)，甚至造成重大事故和經(jīng)濟(jì)損失。因此，有效地對(duì)柴油發(fā)動(dòng)機(jī)進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷研究具有重要意義[1]。

隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，基于傳統(tǒng)的故障機(jī)理研究和信號(hào)處理手段的診斷方法逐步向以數(shù)據(jù)挖掘和模式識(shí)別技術(shù)為核心的智能化故障診斷技術(shù)發(fā)展[2-3]。在此基礎(chǔ)上，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的故障診斷方法日益成為當(dāng)前研究人員關(guān)注的重點(diǎn)[4]。趙志宏[5]提出了基于相對(duì)小波能量與支持向量機(jī)的軸承故障診斷方法。Flett和Bone[6]開(kāi)發(fā)了故障檢測(cè)系統(tǒng)，并提出一種改進(jìn)的RMS特征對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)氣門(mén)故障進(jìn)行診斷。Kowalski等[7]提出了一種基于極限學(xué)習(xí)機(jī)(Extreme Learning Machine，ELM)的故障診斷方法，并在船舶四沖程柴油機(jī)上進(jìn)行了驗(yàn)證，同時(shí)與KNN和SVM方法對(duì)比證明了其優(yōu)越性。

自從Hinton等人提出深度學(xué)習(xí)(Deep Learning，DL)的概念[8]以來(lái)，深度學(xué)習(xí)廣泛應(yīng)用于圖像處理、語(yǔ)音識(shí)別、目標(biāo)檢測(cè)、信息檢索、自然語(yǔ)音處理等領(lǐng)域[9]。深度學(xué)習(xí)以其深入挖掘數(shù)據(jù)內(nèi)在規(guī)律的優(yōu)勢(shì)，受到國(guó)內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注，將其應(yīng)用于故障診斷領(lǐng)域并取得了一系列研究成果[10]。

由于基于時(shí)域、頻域和時(shí)頻特征提取的故障診斷方法所提取的特征并不完全與所診斷的故障模式直接有關(guān)，大多數(shù)情況下還需要對(duì)故障特征進(jìn)行篩選、評(píng)估以及融合，其評(píng)估篩選過(guò)程往往沒(méi)有統(tǒng)一量化的指標(biāo)，僅依賴(lài)一定的人工經(jīng)驗(yàn)或數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法，存在丟失部分特征信息而導(dǎo)致診斷效果不好的情況。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network，CNN)作為深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的代表，以其強(qiáng)大的非線(xiàn)性特征提取和模式識(shí)別能力，減少了中間步驟帶來(lái)的累積誤差和人工經(jīng)驗(yàn)造成的信息損失，在故障診斷領(lǐng)域正處于前沿研究方向[11]。楊蘭柱等[12]基于CNN在提取一維特征上網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的缺陷提出了改進(jìn)的CNN網(wǎng)絡(luò)，并用于軸承故障診斷研究。饒雷等[13]通過(guò)CNN提取數(shù)據(jù)特征輸入到支持向量機(jī)(Support Vector Machine，SVM)中，實(shí)現(xiàn)了齒輪箱故障診斷。

針對(duì)采用SVM等傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法進(jìn)行故障診斷會(huì)導(dǎo)致信號(hào)處理的工作量大，且有效診斷特征提取復(fù)雜，診斷誤差大以及CNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理一維振動(dòng)信號(hào)時(shí)往往產(chǎn)生過(guò)擬合和訓(xùn)練速度慢的問(wèn)題，本研究采用一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)信號(hào)數(shù)據(jù)的深層特征進(jìn)行提取，同時(shí)為了解決原始信號(hào)作為輸入常常因?yàn)檩斎霐?shù)據(jù)量太大而導(dǎo)致模型訓(xùn)練時(shí)間較長(zhǎng)，對(duì)設(shè)備要求較高的問(wèn)題，通過(guò)構(gòu)建信號(hào)特征集矩陣，以提高模型訓(xùn)練效率。另一方面，現(xiàn)有基于CNN故障診斷的方法研究大多基于單通道振動(dòng)信號(hào)，忽略了系統(tǒng)整體的相互作用以及綜合效應(yīng)，導(dǎo)致對(duì)于復(fù)雜故障可能造成診斷信息不夠全面，準(zhǔn)確率難以提高的問(wèn)題。基于以上分析，本研究提出基于一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與雙通道信號(hào)融合的方法，并結(jié)合柴油發(fā)動(dòng)機(jī)預(yù)置故障試驗(yàn)臺(tái)進(jìn)行不同故障類(lèi)型的診斷，以驗(yàn)證方法的有效性。

1 CNN基本原理

1.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network，CNN)是包含卷積計(jì)算且具有深度結(jié)構(gòu)的一類(lèi)典型前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，作為深度學(xué)習(xí)模型的一種，被廣泛應(yīng)用于圖像識(shí)別和語(yǔ)音識(shí)別等各個(gè)領(lǐng)域。其經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型包括LetNet-5模型[14]、AlexNet網(wǎng)絡(luò)[15]、GoogleNet網(wǎng)絡(luò)[16]以及VGG網(wǎng)絡(luò)[17]等，其基本結(jié)構(gòu)通常由輸入層、卷積層、池化層、全連接層和輸出層組成，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

1.2 一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以對(duì)多個(gè)維度數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，通常一維數(shù)據(jù)為時(shí)間或頻譜采樣數(shù)據(jù)，二維數(shù)據(jù)則在一維數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上包含多個(gè)通道。常見(jiàn)的二維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)和圖像處理識(shí)別領(lǐng)域取得了一系列顯著成果，一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則可以接收一維或二維數(shù)據(jù)作為輸入，通常用于處理序列數(shù)據(jù)。由于采集到的原始振動(dòng)加速度信號(hào)是一維周期性的，因此本研究采用一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)處理柴油發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)信號(hào)。其具有以下明顯優(yōu)勢(shì)：1)輸入為一維信號(hào)數(shù)據(jù)，適用于實(shí)時(shí)故障診斷；2)結(jié)構(gòu)更為緊湊，可利用有限數(shù)據(jù)有效訓(xùn)練模型進(jìn)行分類(lèi)。

2 1DCNN雙通道信息融合診斷模型

2.1 雙通道信息融合

通過(guò)將傳感器配置在不同測(cè)試點(diǎn)，采集到具有不同敏感程度的故障信息或互補(bǔ)信息，接著分別從獲取的兩通道傳感器振動(dòng)信號(hào)中提取最大值、最小值、均值、峰峰值、整流平均值、方差、標(biāo)準(zhǔn)差、峭度、偏度、均方根值、波形因子、峰值因子、脈沖因子、裕度因子共14×2個(gè)特征，構(gòu)成特征集矩陣。主成分分析(Principal Component Analysis，PCA)作為一種數(shù)理分析方法，可以通過(guò)分析特征信息與總數(shù)據(jù)信息的相關(guān)程度，將原來(lái)眾多的相關(guān)性指標(biāo)重新組合成新的主成分特征，即通過(guò)對(duì)特征的篩選和融合，得到包含原始數(shù)據(jù)主要信息的少數(shù)重要主成分特征，以去除無(wú)效冗余信息，實(shí)現(xiàn)特征層的融合。本研究使用PCA對(duì)特征集矩陣進(jìn)行特征融合，通過(guò)對(duì)比主成分累計(jì)貢獻(xiàn)率，最終選定診斷效果較好的主分量個(gè)數(shù)作為融合特征，輸入1DCNN網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行故障診斷。傳統(tǒng)CNN故障診斷模型與雙通道融合模型對(duì)比如圖2所示。

圖2 模型對(duì)比

2.2 1DCNN模型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

本研究構(gòu)造了一個(gè)10層的1DCNN模型，其網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)如圖3所示。

圖3 1DCNN網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

其中：Conv1D是一維卷積層；MaxPooling1D、AveragePooling1D分別是一維最大池化層和一維平均池化層；Flatten層用來(lái)扁平化參數(shù)用，一般用在卷積層和全連接層之間；Dense層是全連接層；ReLU和Softmax為激活函數(shù),其中最后一層全連接層采用Softmax激活函數(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)故障狀態(tài)的識(shí)別。每層網(wǎng)絡(luò)具體參數(shù)如表1所示。

表1 1DCNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及參數(shù)

在1DCNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中，卷積步長(zhǎng)為1，每層網(wǎng)絡(luò)均以ReLU為激活函數(shù)，以提升非線(xiàn)性因素。

3 試驗(yàn)驗(yàn)證與分析

3.1 柴油機(jī)預(yù)置故障試驗(yàn)系統(tǒng)

為了對(duì)方法的有效性進(jìn)行驗(yàn)證，通過(guò)搭建柴油機(jī)預(yù)置故障試驗(yàn)臺(tái)進(jìn)行試驗(yàn)數(shù)據(jù)采集。研究對(duì)象為6缸高壓共軌柴油發(fā)動(dòng)機(jī)，具體技術(shù)參數(shù)見(jiàn)表2。

表2 柴油發(fā)動(dòng)機(jī)技術(shù)參數(shù)

試驗(yàn)系統(tǒng)如圖4所示。試驗(yàn)系統(tǒng)主要包含高壓共軌柴油機(jī)、柴油機(jī)控制面板和數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)。其中柴油發(fā)動(dòng)機(jī)控制面板可以控制柴油機(jī)的點(diǎn)火、熄火、加速和減速。配備的原車(chē)系統(tǒng)儀表可以實(shí)時(shí)觀測(cè)柴油機(jī)的轉(zhuǎn)速、水溫以及剩余油量等?？刂泼姘逑嚓P(guān)測(cè)試接口可以在柴油機(jī)發(fā)生故障時(shí)進(jìn)行簡(jiǎn)單診斷。數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)由采集機(jī)箱(PXI-9108)、數(shù)據(jù)采集卡(PXI-3342)和壓電式振動(dòng)加速度傳感器(BW14100)、光感轉(zhuǎn)速傳感器以及由Labview編寫(xiě)的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)構(gòu)成。

圖4 高壓共軌柴油機(jī)試驗(yàn)系統(tǒng)

在振動(dòng)信號(hào)的采集過(guò)程中，采樣頻率為20 kHz，單次采樣時(shí)間12 s，采樣間隔30 s。在試驗(yàn)過(guò)程中，共安裝了2個(gè)傳感器，分別沿軸向安裝在1缸和2缸的缸蓋上(見(jiàn)圖5)。本次試驗(yàn)共預(yù)置4種狀態(tài)模式：正常、一缸失火、二缸失火以及空氣濾清器堵塞。其中，某缸失火故障狀態(tài)通過(guò)斷開(kāi)該缸電源線(xiàn)來(lái)實(shí)現(xiàn)，空氣濾清器堵塞通過(guò)加裝進(jìn)氣罩來(lái)實(shí)現(xiàn)，具體故障設(shè)置如圖6所示。經(jīng)過(guò)試驗(yàn)采樣，每種故障模式有300個(gè)樣本，每個(gè)樣本有雙通道數(shù)據(jù)，單次采樣數(shù)據(jù)量為240 000個(gè)。

圖5 振動(dòng)傳感器安裝位置

圖6 故障設(shè)置方式

3.2 數(shù)據(jù)處理與1DCNN參數(shù)設(shè)置

選取各故障狀態(tài)模式原始信號(hào)中的一個(gè)樣本，其時(shí)域波形如圖7所示?？梢钥闯?，各狀態(tài)模式振動(dòng)信號(hào)時(shí)域波形復(fù)雜，并無(wú)明顯差異。

圖7 故障模式時(shí)域波形

將兩通道原始振動(dòng)信號(hào)分別提取最大值、最小值、均值、峰峰值、整流平均值、方差、標(biāo)準(zhǔn)差、峭度、偏度、均方根值、波形因子、峰值因子、脈沖因子、裕度因子共14個(gè)特征，構(gòu)成1 200×28的特征集矩陣，通過(guò)PCA進(jìn)行特征融合后將融合特征輸入1DCNN網(wǎng)絡(luò)中。為了盡可能保留故障信息，在融合后累計(jì)貢獻(xiàn)率大于99%情況下，對(duì)比不同主成分?jǐn)?shù)的故障診斷效果，選定前12個(gè)主成分作為融合特征，結(jié)果見(jiàn)表3。在訓(xùn)練過(guò)程中加入隨機(jī)種子初始化網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，隨機(jī)將樣本集按8∶2劃分為訓(xùn)練集950個(gè)樣本，測(cè)試集250個(gè)樣本。經(jīng)過(guò)反復(fù)測(cè)試，最終的1DCNN網(wǎng)絡(luò)參數(shù)設(shè)置見(jiàn)表4。試驗(yàn)結(jié)果表明，采用1DCNN雙通道信息融合方法，柴油發(fā)動(dòng)機(jī)的故障診斷準(zhǔn)確率達(dá)到98.8%。1DCNN訓(xùn)練過(guò)程見(jiàn)圖8。

表3 不同主成分?jǐn)?shù)診斷結(jié)果

表4 1DCNN網(wǎng)絡(luò)參數(shù)設(shè)置

圖8 1DCNN訓(xùn)練過(guò)程

3.3 試驗(yàn)對(duì)比

為了證明本研究中方法的有效性，在不改變1DCNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的情況下，通過(guò)改變參數(shù)確定最優(yōu)參數(shù)(見(jiàn)表5)。

表5 1DCNN參數(shù)對(duì)比

根據(jù)結(jié)果將1DCNN網(wǎng)絡(luò)參數(shù)設(shè)置為學(xué)習(xí)率0.001，迭代次數(shù)140，Batch size:16。為了研究雙通道融合后的綜合效果，與僅使用單通道柴油發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行對(duì)比試驗(yàn)，其訓(xùn)練過(guò)程如圖9所示。發(fā)現(xiàn)僅采用單通道振動(dòng)信號(hào)時(shí)，第一通道診斷準(zhǔn)確率穩(wěn)定在92.4%，第二通道診斷準(zhǔn)確率穩(wěn)定在88.4%，驗(yàn)證了所用雙通道特征融合的方法要優(yōu)于以往單通道數(shù)據(jù)的方法。同時(shí)與其他常用分類(lèi)算法進(jìn)行對(duì)比(見(jiàn)表6)，結(jié)果顯示本研究方法相比于其他算法具有更好的診斷效果。

圖9 單通道1DCNN訓(xùn)練過(guò)程

表6 對(duì)比試驗(yàn)結(jié)果

為了驗(yàn)證研究方法的優(yōu)越性，對(duì)比以往截取局部原始信號(hào)輸入1DCNN網(wǎng)絡(luò)以及二維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的診斷結(jié)果及計(jì)算效率(見(jiàn)表7)。由3.1節(jié)可知，柴油發(fā)動(dòng)機(jī)標(biāo)定轉(zhuǎn)速為2 300 r/min，因此將單個(gè)原始信號(hào)樣本截取3 600個(gè)樣本點(diǎn)作為單個(gè)輸入樣本。本研究所用計(jì)算機(jī)配置：Intel Core i7-9850H 2.60 GHz,2.59 GHz。

表7 效率對(duì)比

經(jīng)過(guò)試驗(yàn)可以發(fā)現(xiàn)，當(dāng)使用原始信號(hào)輸入1DCNN網(wǎng)絡(luò)和二維CNN網(wǎng)絡(luò)時(shí)，診斷準(zhǔn)確率較低，說(shuō)明當(dāng)原始信號(hào)輸入時(shí)，由于數(shù)據(jù)量過(guò)大，需要調(diào)整網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)使用更復(fù)雜的深層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，這樣將導(dǎo)致計(jì)算資源被嚴(yán)重占用；同時(shí)，從訓(xùn)練時(shí)間來(lái)看，采用本研究所用方法訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)間要遠(yuǎn)小于原始信號(hào)輸入，這將大大提高診斷效率，解決以往使用原始信號(hào)輸入時(shí)診斷實(shí)時(shí)性差的問(wèn)題。

綜合以上結(jié)果可知，基于1DCNN與雙通道信息融合的方法，相比于單通道數(shù)據(jù)輸入時(shí)，對(duì)柴油發(fā)動(dòng)機(jī)4種狀態(tài)模式的診斷準(zhǔn)確率提高約7%，在模型訓(xùn)練過(guò)程中，損失函數(shù)隨迭代次數(shù)增加顯著降低。與其他診斷算法進(jìn)行比較，該方法具有更高的診斷準(zhǔn)確率，同時(shí)在診斷效率上相比原始信號(hào)輸入，占用計(jì)算資源少、診斷時(shí)間快，能夠做到實(shí)時(shí)診斷。

4 結(jié)束語(yǔ)

提出了一種基于1DCNN與雙通道信息融合的柴油發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷方法，通過(guò)構(gòu)造信號(hào)特征矩陣一定程度上解決了傳統(tǒng)單通道采集信號(hào)數(shù)據(jù)量大，只能采集部分信息用于局部診斷的問(wèn)題，而雙通道信息融合方法解決了信號(hào)特征融合權(quán)重確定困難、實(shí)時(shí)性差的問(wèn)題。通過(guò)試驗(yàn)驗(yàn)證了雙通道信息融合方法在柴油發(fā)動(dòng)機(jī)四種狀態(tài)模式的診斷上準(zhǔn)確率達(dá)到98.8%，雙通道信息融合相比單通道信號(hào)，故障診斷準(zhǔn)確率提高了約7%～10%。通過(guò)與決策樹(shù)、樸素貝葉斯、KNN以及SVM進(jìn)行比較，結(jié)果表明該方法也具有更好的診斷性能，與以往采用原始信號(hào)作為輸入相比具有更高的診斷效率。

基于1DCNN與雙通道信息融合的故障診斷方法經(jīng)過(guò)試驗(yàn)驗(yàn)證，具有較好的診斷效果。針對(duì)復(fù)雜工況條件下和混合故障條件下的故障診斷仍需進(jìn)一步研究，同時(shí)在樣本數(shù)據(jù)量的選擇上，本研究選取的是整段采樣樣本，數(shù)據(jù)量大能起到較好效果，但對(duì)于樣本數(shù)據(jù)量小的情況還需進(jìn)一步研究。