宋業(yè)棟，王彥軍，張振京，高文志，張攀，龐皓乾

(1.濰柴動(dòng)力股份有限公司內(nèi)燃機(jī)可靠性國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，山東 濰坊 261061； 2.天津大學(xué)內(nèi)燃機(jī)燃燒學(xué)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,天津 300072)

失火是一種常見的發(fā)動(dòng)機(jī)故障，而部分失火是失火的一種特殊形式。發(fā)動(dòng)機(jī)部分失火是缸內(nèi)雖能夠著火燃燒，但是燃燒所產(chǎn)生的缸壓不能達(dá)到正常值的現(xiàn)象。發(fā)動(dòng)機(jī)缸內(nèi)的不完全燃燒不僅會(huì)使熱效率降低，耗油量增加，也會(huì)使曲軸的扭振惡化，引起曲軸的早期疲勞損壞。因此，研究發(fā)動(dòng)機(jī)的部分失火是十分重要的。

目前，國內(nèi)外的學(xué)者在失火故障診斷領(lǐng)域提出了許多診斷方法，大致分為三類：基于解析模型的失火故障診斷[1-4]、基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法[5-9]以及基于模型和數(shù)據(jù)結(jié)合的方法[10-14]。由于建立一個(gè)準(zhǔn)確的發(fā)動(dòng)機(jī)估計(jì)模型所需要的參數(shù)較多，各參數(shù)的誤差會(huì)影響模型的準(zhǔn)確性，并且建立模型時(shí)間周期較長，需要大量的試驗(yàn)驗(yàn)證，所以限制了基于解析模型的失火診斷方法以及基于模型和數(shù)據(jù)結(jié)合方法的發(fā)展。隨著智能化技術(shù)的發(fā)展，可以采集大量的數(shù)據(jù)并保存，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法只需利用發(fā)動(dòng)機(jī)的歷史數(shù)據(jù)即可進(jìn)行數(shù)據(jù)處理與故障診斷，不需要精確的數(shù)學(xué)模型，因此，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法在失火診斷中被廣泛研究與應(yīng)用。

張攀等[15]通過提取發(fā)動(dòng)機(jī)瞬時(shí)轉(zhuǎn)速的不同諧次的幅值和相位的信息，并結(jié)合相應(yīng)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可實(shí)現(xiàn)多種模式的失火診斷。GU Cheng 等[8]通過經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解并結(jié)合支持向量機(jī)來實(shí)現(xiàn)柴油機(jī)失火故障的診斷。李衛(wèi)星等[16]利用同步壓縮小波、時(shí)域統(tǒng)計(jì)方法來提取發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)信號(hào)中的故障特征，并通過極限梯度樹的方式進(jìn)行失火評(píng)估。賈繼德等[17]利用連續(xù)小波變換并結(jié)合深度置信網(wǎng)絡(luò)可有效診斷失火故障。Sharma Abhishek等[18]通過對(duì)比不同的決策樹算法，提出了一種利用線性模型樹技術(shù)判斷發(fā)動(dòng)機(jī)是否發(fā)生失火的方法。黃永生等[19]利用角頻域分析方法提取發(fā)動(dòng)機(jī)瞬時(shí)轉(zhuǎn)速信號(hào)中的故障特征，并通過模糊邏輯運(yùn)算進(jìn)行失火診斷。

綜上所述，現(xiàn)有的失火診斷方法主要是利用小波變換、時(shí)頻域分析、經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解等方式人為地提取故障特征，然后再通過傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)來實(shí)現(xiàn)對(duì)失火故障的診斷，并且目前大多數(shù)的研究都是針對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)的完全失火故障，對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)的部分失火故障的研究較少。部分失火故障相比較完全失火故障，其相關(guān)的信號(hào)特征變化不明顯，并且特征提取準(zhǔn)則不確定和提取過程復(fù)雜也容易導(dǎo)致診斷算法的誤診率升高。

因此，本研究通過發(fā)動(dòng)機(jī)的振動(dòng)信號(hào)結(jié)合能夠自動(dòng)提取特征功能的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)發(fā)動(dòng)機(jī)的部分失火故障診斷。為了進(jìn)一步提升診斷的準(zhǔn)確性，利用網(wǎng)絡(luò)層數(shù)較多的殘差網(wǎng)絡(luò)提取發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)信號(hào)中更深層次的信息與更復(fù)雜的特征，最終經(jīng)過大量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練與測(cè)試，驗(yàn)證了所設(shè)計(jì)的殘差網(wǎng)絡(luò)對(duì)柴油機(jī)部分失火故障診斷的效果。

1 試驗(yàn)方案與數(shù)據(jù)處理

1.1 試驗(yàn)方案

發(fā)動(dòng)機(jī)的部分失火試驗(yàn)是在1臺(tái)直列四沖程6缸柴油機(jī)上進(jìn)行的，其缸徑和行程分別為102 mm和118 mm，總排量為5.8 L，壓縮比為17.5。該柴油機(jī)的發(fā)火順序?yàn)?—5—3—6—2—4，轉(zhuǎn)速范圍為800～2 200 r/min，標(biāo)定功率為85 kW。試驗(yàn)臺(tái)架如圖1所示。

在試驗(yàn)中，振動(dòng)信號(hào)通過BK公司生產(chǎn)的三軸壓電式加速度傳感器采集，該傳感器的型號(hào)為4525-B-001，可測(cè)信號(hào)的頻率范圍為1 Hz～10 kHz，電壓靈敏度為10 mV/g。在柴油機(jī)的部分失火試驗(yàn)中，將振動(dòng)傳感器安裝在柴油機(jī)第4缸的缸蓋位置，采樣頻率為51.2 kHz。

在部分失火故障試驗(yàn)中，通過ECU改變某缸的供油系數(shù)設(shè)置部分失火故障。由于柴油機(jī)的供油系數(shù)在40%以下，在部分負(fù)荷工況下可能是未燃燒的狀態(tài)，所以為了避免將部分失火故障識(shí)別成完全失火，對(duì)于部分失火故障只設(shè)置了柴油機(jī)某個(gè)缸的供油系數(shù)為0%,50%,70%,100%四種類型，其中0%和100%供油系數(shù)分別代表完全失火和正常工作狀態(tài)。為了簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)集的處理過程，在計(jì)算中只選擇第1缸和第5缸的部分失火數(shù)據(jù)來訓(xùn)練所設(shè)計(jì)的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)(選擇其余缸的部分失火數(shù)據(jù)也可以)，探究所設(shè)計(jì)的網(wǎng)絡(luò)是否可以診斷柴油機(jī)的部分失火故障。部分失火故障的試驗(yàn)工況如圖2所示。

1.2 數(shù)據(jù)處理

每種失火工況采集到的數(shù)據(jù)量能夠達(dá)到百萬級(jí)別，為了得到網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練所需的樣本，需要對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分割處理。為了能夠使每個(gè)樣本中均包含足夠的信息，每個(gè)樣本需要至少包含柴油機(jī)運(yùn)行一個(gè)循環(huán)的振動(dòng)數(shù)據(jù)。因此根據(jù)振動(dòng)傳感器的采樣頻率及試驗(yàn)工況的最高轉(zhuǎn)速，將每個(gè)樣本所包含的數(shù)據(jù)設(shè)置為6 400，即網(wǎng)絡(luò)的輸入向量的維度為6 400*1。將發(fā)動(dòng)機(jī)負(fù)荷為100 N·m和200 N·m的所有工況點(diǎn)作為訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)集，總共包括6 088組數(shù)據(jù)，其中的80%作為網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練集，剩余的20%數(shù)據(jù)作為網(wǎng)絡(luò)的驗(yàn)證集。另外將發(fā)動(dòng)機(jī)150 N·m負(fù)荷下，轉(zhuǎn)速分別為1 000，1 200，1 600 r/min的數(shù)據(jù)用來驗(yàn)證網(wǎng)絡(luò)的準(zhǔn)確性及泛化性能。

為了防止模型的梯度消失，使網(wǎng)絡(luò)更快收斂，對(duì)振動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理。歸一化處理方式如式(1)所示。

(1)

式中：x，xl為歸一化前后的值；Max，Min分別為樣本的最大值和最小值。

利用上述處理好的數(shù)據(jù)集，通過訓(xùn)練得到失火故障診斷的網(wǎng)絡(luò)模型，將診斷模型嵌入到車輛的終端設(shè)備中，后續(xù)只需要采集發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)信號(hào)并進(jìn)行適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)處理，最后通過訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行前饋計(jì)算，即可診斷發(fā)動(dòng)機(jī)是否發(fā)生部分失火故障以及部分失火的程度和失火缸。在診斷過程中，無需進(jìn)行反饋傳播來更新網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，可以大大縮短診斷時(shí)間。當(dāng)發(fā)動(dòng)機(jī)長時(shí)間運(yùn)行，發(fā)動(dòng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)有較大變化且影響失火診斷的準(zhǔn)確性時(shí)，可以重新優(yōu)化失火診斷模型，并在終端進(jìn)行遠(yuǎn)程升級(jí)。

2 發(fā)動(dòng)機(jī)部分失火故障診斷

2.1 卷積網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)具有卷積操作的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，與全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有局部連接、權(quán)值共享和下采樣特點(diǎn)，因此進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的參數(shù)大大減少，提升了網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的效率。

所設(shè)計(jì)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是針對(duì)不完全失火故障的失火程度以及失火缸診斷，且以振動(dòng)信號(hào)為輸入，將該網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)稱為IDCV-CNN。所設(shè)計(jì)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)由輸入層、5個(gè)連續(xù)的特征提取模塊(卷積層，BN層以及池化層)、全局平均池化層以及全連接層組成(見圖3)。

圖3 IDCV-CNN的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

網(wǎng)絡(luò)中出現(xiàn)的5個(gè)連續(xù)的特征提取模塊可以自動(dòng)提取振動(dòng)信號(hào)中的特征。特征提取模塊包括卷積層、BN(Batch Normalization, BN)層以及池化層。卷積層是深度網(wǎng)絡(luò)的核心層，卷積層是將輸入信號(hào)或上一層特征圖的局部區(qū)域與卷積核進(jìn)行卷積，然后將卷積后的輸出值加上相應(yīng)的偏置量后，并通過激活函數(shù)進(jìn)行非線性變換，從而得到相應(yīng)的特征圖。對(duì)于卷積核，可以將其理解為一個(gè)可訓(xùn)練的特征提取器，在上一層的特征圖上滑動(dòng)來提取特征。主要計(jì)算過程如式(2)所示：

al=σ(al-1?wl+bl)。

(2)

式中：al-1為第l-1層卷積核的卷積區(qū)域中的元素；wl為第l層的卷積核的權(quán)值；bl為第l層的卷積核的偏置；al為第l層卷積經(jīng)過激活函數(shù)作用后的輸出。

卷積層后連接著BN層，BN層是對(duì)前一層的輸入進(jìn)行相應(yīng)形式的標(biāo)準(zhǔn)化，引入該層后可以改善流經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的梯度，從而允許選擇較大的學(xué)習(xí)率，提升訓(xùn)練的速度。

特征提取模塊的最后一層就是池化層，該層進(jìn)一步壓縮卷積層的輸出特征，減少網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)，并且池化層本身沒有任何參數(shù)，可以減少訓(xùn)練時(shí)間，同時(shí)也能控制過擬合。常見的池化方式為最大池化和平均池化。本研究選擇最大池化方式，可以提取目標(biāo)區(qū)域內(nèi)最具有代表性的特征。

激活函數(shù)在網(wǎng)絡(luò)中具有十分重要的作用。網(wǎng)絡(luò)中加入了非線性的激活函數(shù)，可以使原先網(wǎng)絡(luò)層實(shí)現(xiàn)非線性映射，從而提高網(wǎng)絡(luò)的特征表達(dá)能力。隨著神經(jīng)元的增加或?qū)訑?shù)的加深，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以實(shí)現(xiàn)非線性的復(fù)雜的任意函數(shù)映射。常用的激活函數(shù)有Softmax，Tanh，ReLU。為了解決梯度消失和減少過擬合，選用的激活函數(shù)為ReLU。

分類評(píng)估函數(shù)是用來評(píng)估網(wǎng)絡(luò)的輸出向量與樣本的實(shí)際標(biāo)簽兩者的差異。損失函數(shù)的值越小，代表預(yù)測(cè)輸出與實(shí)際標(biāo)簽之間的差值越小，也就說明構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)模型越好。本研究所設(shè)計(jì)的兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)的分類評(píng)估函數(shù)均采用多分類交叉熵函數(shù)，計(jì)算公式如(3)所示：

(3)

發(fā)動(dòng)機(jī)的振動(dòng)信號(hào)所包含的信息十分豐富，為了更好地尋找振動(dòng)信號(hào)與發(fā)動(dòng)機(jī)部分失火故障之間的映射關(guān)系，通過疊加多層的特征提取層可以更好地提取振動(dòng)信號(hào)中的故障特征，以便能夠達(dá)到較好的診斷效果。IDCV-CNN網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)設(shè)置如表1所示。從表1中可以看到，網(wǎng)絡(luò)中卷積核的尺寸根據(jù)輸出特征圖的輸出規(guī)模進(jìn)行相應(yīng)的改變，而卷積核的步長也是根據(jù)輸出特征圖的輸出規(guī)模和卷積核的尺寸而設(shè)置的。

表1 IDCV-CNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)

續(xù)表

2.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的診斷結(jié)果

所設(shè)計(jì)的IDCV-CNN網(wǎng)絡(luò)選擇多類交叉熵作為損失函數(shù)，選用Adam優(yōu)化器來更新網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值，學(xué)習(xí)率設(shè)置為0.001。IDCV-CNN網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過150個(gè)訓(xùn)練周期，網(wǎng)絡(luò)驗(yàn)證集的診斷準(zhǔn)確率達(dá)到了96.29%。圖4示出IDCV-CNN網(wǎng)絡(luò)驗(yàn)證集的預(yù)測(cè)結(jié)果?？梢钥吹?，該網(wǎng)絡(luò)整體的診斷準(zhǔn)確率較高。僅在1號(hào)缸的50%供油系數(shù)的數(shù)據(jù)集(1#_50%)中，總共295個(gè)數(shù)據(jù)就存在39個(gè)數(shù)據(jù)被判斷成了1號(hào)缸的70%供油系數(shù)(1#_70%)。對(duì)于該結(jié)果，雖然存在預(yù)測(cè)錯(cuò)誤，但是能識(shí)別出部分失火故障的發(fā)生，并能診斷出相應(yīng)的失火缸。

圖4 IDCV-CNN網(wǎng)絡(luò)驗(yàn)證集的預(yù)測(cè)結(jié)果

利用負(fù)荷為150 N·m下的1 000，1 200，1 600 r/min三個(gè)工況點(diǎn)來測(cè)試IDCV-CNN網(wǎng)絡(luò)的準(zhǔn)確性和泛化性，測(cè)試結(jié)果如圖5所示。可以看到，對(duì)于未參加訓(xùn)練的三個(gè)測(cè)試工況的準(zhǔn)確率分別為88.16%，88.50%，81.25%，相比于驗(yàn)證集的預(yù)測(cè)結(jié)果較差。

由圖5還可以看出，主要存在兩個(gè)方面的錯(cuò)誤。第一是失火缸的診斷是正確的，但是失火程度診斷錯(cuò)誤，如1 200 r/min的5#_50%以及1 600 r/min的1#_50%均是被診斷為相鄰的工況點(diǎn)。第二是失火程度診斷正確，但是失火缸的診斷錯(cuò)誤，如1 000 r/min與1 200 r/min的1#_70%工況被誤認(rèn)為5#_70%工況，1 200 r/min與1 600 r/min的5#_50%工況被誤診斷為1#_50%工況。

圖5 IDCV-CNN網(wǎng)絡(luò)測(cè)試工況的預(yù)測(cè)結(jié)果

IDCV-CNN網(wǎng)絡(luò)誤診率較高的原因可能是特征提取層數(shù)較少，網(wǎng)絡(luò)提取的特征不夠豐富，不能提取振動(dòng)信號(hào)中更為復(fù)雜的特征，所以設(shè)計(jì)的IDCV-CNN網(wǎng)絡(luò)對(duì)1號(hào)缸或5號(hào)缸的部分失火診斷準(zhǔn)確率較低。

2.3 殘差網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)

有大量理論和經(jīng)驗(yàn)表明，隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度的增加，提取的特征層次也更豐富，其網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率也更高，但隨之而來也會(huì)出現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)退化問題。殘差網(wǎng)絡(luò)利用網(wǎng)絡(luò)中的跳躍連接可緩解網(wǎng)絡(luò)的退化問題，可以通過增加網(wǎng)絡(luò)的深度提高網(wǎng)絡(luò)的性能。針對(duì)IDCV-CNN網(wǎng)絡(luò)的特征提取層數(shù)較少，不能提取振動(dòng)信號(hào)中更為復(fù)雜的特征，誤診率較高的問題，提出利用殘差網(wǎng)絡(luò)來解決柴油機(jī)的部分失火故障診斷問題。

殘差網(wǎng)絡(luò)最核心的就是網(wǎng)絡(luò)中的殘差模塊，殘差模塊的示意圖見圖6。如果讓深層網(wǎng)絡(luò)去擬合一個(gè)存在恒等映射關(guān)系的函數(shù)H(x)=x是比較難訓(xùn)練的，但若將網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)成殘差塊的形式，如圖6所示，x為該網(wǎng)絡(luò)的輸入，F(xiàn)(x)為堆疊的非線性層映射，其輸出為H(x)=F(x)+x，這樣就可以將網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)重心轉(zhuǎn)換成學(xué)習(xí)一個(gè)殘差函數(shù)F(x)=H(x)-x。對(duì)于擬合恒等映射，只需要F(x)為0，即權(quán)值全部為0，這是相對(duì)容易實(shí)現(xiàn)的。

圖6 殘差模塊

所搭建的殘差網(wǎng)絡(luò)模型的具體結(jié)構(gòu)參數(shù)如表2所示。該模型是以一維的時(shí)域振動(dòng)信號(hào)作為輸入，經(jīng)過卷積層以及池化層的運(yùn)算后，再經(jīng)過8個(gè)殘差模塊，提取振動(dòng)信號(hào)中多個(gè)底層以及高層特征，將這些提取到的特征再次經(jīng)過全局平均池化層、平鋪層、全連接層后得到最終的輸出結(jié)果。

表2 殘差網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)

由于輸入信號(hào)為一維數(shù)據(jù)，所以所有的卷積操作均為一維卷積。表2中，c=16代表特征圖通道的數(shù)量即卷積核個(gè)數(shù)為16，k=128代表卷積核尺寸為128，s=2表示卷積核的步長為2，GAP代表全局平均池化。對(duì)于殘差連接，若殘差塊的輸入與輸出的特征圖的尺寸相同，則采用恒等連接即直接將殘差塊的輸入向量與輸出向量直接相加，而對(duì)于殘差塊的輸入與輸出的尺寸不一致的情況，則采用1*1卷積的方式來保證信號(hào)輸入與信號(hào)輸出的尺寸一致性。

本網(wǎng)絡(luò)超參數(shù)的設(shè)置如下：將網(wǎng)絡(luò)初始的學(xué)習(xí)率設(shè)置為0.05，將每個(gè)訓(xùn)練周期后的學(xué)習(xí)率的衰減變量decay設(shè)置為0.000 5。學(xué)習(xí)率的衰減趨勢(shì)如圖7所示。學(xué)習(xí)率按這個(gè)趨勢(shì)設(shè)置，在訓(xùn)練的初始階段網(wǎng)絡(luò)參數(shù)能夠以較大的幅度進(jìn)行更新，而在訓(xùn)練的后期，網(wǎng)絡(luò)參數(shù)以很微小的幅度進(jìn)行改變。另外，選擇動(dòng)量的隨機(jī)梯度下降算法 (Stochastic Gradient Descent-Momentum, SGD-M) 一起使用，動(dòng)量的引入可以加快網(wǎng)絡(luò)收斂的速度并能夠避免出現(xiàn)局部最優(yōu)。在進(jìn)行計(jì)算時(shí)動(dòng)量系數(shù)設(shè)置為0.9。

圖7 學(xué)習(xí)率衰減曲線

權(quán)重的初始化決定了網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練的起點(diǎn)。合適的初始化不僅會(huì)加快網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練速度，同時(shí)還能避免模型收斂于某一局部最小值。為了防止在網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程中權(quán)重更新總沿著一個(gè)方向，應(yīng)盡量避免網(wǎng)絡(luò)的所有權(quán)值均初始化為同一個(gè)值，如全為0或全為1矩陣。本研究在權(quán)重初始化時(shí)使用了Glorot Uniform方式進(jìn)行初始化。

(4)

2.4 殘差網(wǎng)絡(luò)的診斷結(jié)果

殘差網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練時(shí)，采用的數(shù)據(jù)集與IDCV-CNN網(wǎng)絡(luò)所使用的數(shù)據(jù)集保持一致，以便進(jìn)行比較。設(shè)置殘差網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)小批次為32，設(shè)置訓(xùn)練周期為150，最終驗(yàn)證集的測(cè)試準(zhǔn)確率達(dá)到了98.51%，比IDCV-CNN的準(zhǔn)確率高了2.25%。從圖8可以看到，驗(yàn)證集經(jīng)過測(cè)試所得到的混淆矩陣，只有1#_50%和1#_70%工況有小部分?jǐn)?shù)據(jù)被預(yù)測(cè)錯(cuò)誤，從總的準(zhǔn)確率來看，該殘差網(wǎng)絡(luò)可以達(dá)到相當(dāng)好的診斷效果。

圖8 殘差網(wǎng)絡(luò)驗(yàn)證集的測(cè)試結(jié)果

利用150 N·m負(fù)荷下的1 000，1 200，1 600 r/min不同轉(zhuǎn)速工況來測(cè)試殘差網(wǎng)絡(luò)的準(zhǔn)確性和泛化性，測(cè)試結(jié)果如圖9所示。殘差網(wǎng)絡(luò)的3個(gè)測(cè)試工況的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率分別達(dá)到94.37%，96.99%，94.38%。只有部分工況的個(gè)別數(shù)據(jù)出錯(cuò)，預(yù)測(cè)出錯(cuò)的數(shù)據(jù)可分為四類：第一類是網(wǎng)絡(luò)能夠精準(zhǔn)地預(yù)測(cè)失火缸，但對(duì)失火程度存在預(yù)測(cè)誤差，如1 000 r/min的5#_50%工況有16個(gè)數(shù)據(jù)被誤認(rèn)為5#_70%工況。若此類錯(cuò)誤出現(xiàn)比例較小，這種故障能夠及時(shí)止損，也方便后續(xù)維修。第二類是能夠預(yù)測(cè)失火程度，但是對(duì)失火缸的診斷存在預(yù)測(cè)偏差，如1 000 r/min的1#_70%工況中存在23個(gè)數(shù)據(jù)被誤認(rèn)為5#_70%工況，誤診率為14.38%。該類診斷失誤可以使用合適的診斷策略來避免，如通過多次信號(hào)采集及診斷來提高診斷的準(zhǔn)確率。第三類是能夠預(yù)測(cè)發(fā)動(dòng)機(jī)發(fā)生失火故障，但是對(duì)于失火缸以及失火程度均預(yù)測(cè)錯(cuò)誤。如1 600 r/min的1缸完全失火有9個(gè)數(shù)據(jù)被誤認(rèn)為5#_50%工況。此類故障診斷失誤率為5.63%，也是可以通過相應(yīng)的診斷策略避免診斷失誤。第四類診斷錯(cuò)誤是將失火故障診斷為正常，如1 200 r/min的1#_70%工況中有2個(gè)數(shù)據(jù)被誤診為發(fā)動(dòng)機(jī)正常。由圖9可知，對(duì)于三種驗(yàn)證工況，此種錯(cuò)誤的誤診率非常低，幾乎可以忽略不計(jì)。

圖9 殘差網(wǎng)絡(luò)測(cè)試工況的預(yù)測(cè)結(jié)果

殘差網(wǎng)絡(luò)在三個(gè)驗(yàn)證工況的準(zhǔn)確率與IDCV-CNN網(wǎng)絡(luò)準(zhǔn)確率比較如圖10所示?？梢钥吹?，殘差網(wǎng)絡(luò)的診斷準(zhǔn)確率在1 000，1 200，1 600 r/min分別達(dá)到94.37%，96.99%，94.38%，相比于IDCV-CNN網(wǎng)絡(luò)的診斷準(zhǔn)確率88.16%，88.5%，81.25%分別提高了6.21%，8.49%和13.13%。因此，在柴油機(jī)的部分失火的失火缸及失火程度的診斷上殘差網(wǎng)絡(luò)是優(yōu)于IDCV-CNN網(wǎng)絡(luò)的。

圖10 殘差網(wǎng)絡(luò)與IDCV-CNN網(wǎng)絡(luò)準(zhǔn)確率對(duì)比

以上闡述的采用殘差網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)柴油機(jī)部分失火故障診斷的過程屬于線下診斷，后續(xù)可將訓(xùn)練好的殘差網(wǎng)絡(luò)移植到GPU或FPGA開發(fā)板中，將實(shí)時(shí)采集的發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行處理和前饋計(jì)算，即可實(shí)現(xiàn)發(fā)動(dòng)機(jī)部分失火故障的實(shí)時(shí)診斷。

3 結(jié)論

a) 利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來診斷柴油機(jī)的部分失火故障，不需要人為的特征提取，能夠利用網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)大的非線性的擬合能力自動(dòng)提取故障特征，進(jìn)而判斷柴油機(jī)的失火狀態(tài)；結(jié)果表明，所搭建的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)經(jīng)過訓(xùn)練的工況點(diǎn)的部分失火診斷準(zhǔn)確率能夠達(dá)到96.29%，但對(duì)于未參與訓(xùn)練的工況點(diǎn)的診斷準(zhǔn)確率只能達(dá)到85%左右，即所設(shè)計(jì)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化性能較差；

b) 利用殘差網(wǎng)絡(luò)提取振動(dòng)信號(hào)中多個(gè)底層以及高層特征，解決柴油機(jī)的部分失火故障特征不明顯與診斷困難的問題，同時(shí)通過加入正則化項(xiàng)，減小權(quán)重的絕對(duì)值，使模型簡(jiǎn)單化并防止過擬合；

c) 所設(shè)計(jì)的殘差網(wǎng)絡(luò)通過數(shù)據(jù)集訓(xùn)練后，對(duì)經(jīng)過網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的工況點(diǎn)的診斷準(zhǔn)確率能夠達(dá)到98.51%，對(duì)于未經(jīng)過網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的工況點(diǎn)的診斷準(zhǔn)確率最低為94.37%，該結(jié)果表明層數(shù)更多的殘差網(wǎng)絡(luò)的準(zhǔn)確性及泛化性能均優(yōu)于設(shè)計(jì)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以在較寬的工況范圍實(shí)現(xiàn)對(duì)柴油機(jī)的部分失火故障的診斷。