摘要： 準(zhǔn)確、有效的故障診斷是柴油機(jī)安全可靠運(yùn)行的重要保障?；跓峁?shù)診斷的方法存在測(cè)點(diǎn)多、專業(yè)性強(qiáng)等問(wèn)題，傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)合振動(dòng)信號(hào)診斷方法存在人為影響因素過(guò)高、不確定性大等問(wèn)題，因此提出了一種基于1DCNN-GWO-SVM的柴油機(jī)噴油系統(tǒng)故障診斷方法。首先利用一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（one-dimensional convolutional neural network，1DCNN）對(duì)時(shí)域下的柴油機(jī)振動(dòng)加速度信號(hào)進(jìn)行自學(xué)習(xí)特征提取，然后利用提取到的特征向量訓(xùn)練支持向量機(jī)（support vector machine，SVM）分類模型，并利用灰狼優(yōu)化算法（grey wolf optimization，GWO）對(duì)SVM的C，g等超參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu)，以此來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)柴油機(jī)的“端對(duì)端”故障診斷。在實(shí)例驗(yàn)證中，1DCNN-GWO-SVM在測(cè)試集上能達(dá)到99.10%的診斷準(zhǔn)確率，優(yōu)于傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)故障診斷方法，并且在信噪比為分別10 dB，20 dB，30 dB的干擾環(huán)境下，依然能保持90%以上的診斷準(zhǔn)確率。結(jié)果表明：1DCNN-GWO-SVM是一種預(yù)測(cè)精度高、泛化能力強(qiáng)、抗干擾能力強(qiáng)的柴油機(jī)“端對(duì)端”噴油系統(tǒng)故障診斷方法，具有實(shí)際工程應(yīng)用價(jià)值。

關(guān)鍵詞： 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；支持向量機(jī)；灰狼優(yōu)化算法；柴油機(jī)；故障診斷

DOI： 10.3969/j.issn.1001-2222.2024.04.012

中圖分類號(hào)：TK423.8文獻(xiàn)標(biāo)志碼： B文章編號(hào)： 1001-2222（2024）04-0085-08

柴油機(jī)作為一種應(yīng)用廣泛、發(fā)展成熟的動(dòng)力機(jī)械，以其熱效率高、功率大、壽命長(zhǎng)等諸多優(yōu)勢(shì)，在發(fā)電機(jī)組、工程機(jī)械、裝甲車(chē)輛等領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用［1-2］。而柴油機(jī)通常面臨工作環(huán)境惡劣、連續(xù)運(yùn)行時(shí)間長(zhǎng)、保養(yǎng)不及時(shí)等多重考驗(yàn)，不可避免地會(huì)發(fā)生一些故障。其中，噴油系統(tǒng)工作異常是一種較為常見(jiàn)的柴油機(jī)故障類型。因此，快速準(zhǔn)確定位噴油系統(tǒng)故障對(duì)保障柴油機(jī)正常運(yùn)行具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

目前，柴油機(jī)噴油系統(tǒng)故障監(jiān)測(cè)手段以熱工參數(shù)監(jiān)測(cè)為主，包括柴油壓力監(jiān)測(cè)、各缸燃燒壓力監(jiān)測(cè)、各缸排氣溫度監(jiān)測(cè)、燃油消耗量監(jiān)測(cè)等，存在測(cè)點(diǎn)多、專業(yè)性強(qiáng)、耗時(shí)長(zhǎng)等問(wèn)題。近年來(lái)，基于振動(dòng)信號(hào)的故障診斷技術(shù)因測(cè)量簡(jiǎn)單、精度較高、不解體、不停機(jī)等優(yōu)勢(shì)成為了研究熱點(diǎn)［3-4］。張進(jìn)杰等［5］利用小波包分解對(duì)柴油機(jī)缸蓋振動(dòng)信號(hào)的有效值、均值、最大峰值等進(jìn)行處理，并利用PCA對(duì)處理后的特征向量進(jìn)行降維，最后構(gòu)建SVM分類模型，實(shí)現(xiàn)了對(duì)柴油機(jī)多種混合沖擊故障的診斷。李曉博等［6］提取了振動(dòng)信號(hào)的均方值、峰峰值、平均值等特征，并輸入IMS聚類算法進(jìn)行故障分類，實(shí)現(xiàn)了較高準(zhǔn)確率的柴油機(jī)故障診斷。魏東海等［7］對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行小波包分解，并計(jì)算頻域特征，利用得到的特征向量訓(xùn)練RF分類器，并成功應(yīng)用于對(duì)柴油機(jī)常見(jiàn)故障的診斷。上述診斷技術(shù)需要技術(shù)人員依靠經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行原始振動(dòng)數(shù)據(jù)的特征提取，再訓(xùn)練合適的機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行分類，易受到人為主觀因素影響，存在故障識(shí)別不確定性大和人工特征對(duì)不同故障類型的敏感程度差異性大等問(wèn)題。

隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，研究人員將目光投向了基于深度學(xué)習(xí)的“端對(duì)端”故障診斷方法研究。程建剛等［8］利用CNN-CBAM提取原始振動(dòng)數(shù)據(jù)特征，并輸入MACNN訓(xùn)練分類模型，實(shí)現(xiàn)了對(duì)八類柴油機(jī)故障的分類。Zhao Haipeng等［9］利用具有集成交叉熵的多分支卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（MBCNNs）對(duì)六類柴油機(jī)故障進(jìn)行了識(shí)別，得到了較高分類精度，且在噪聲環(huán)境下依然能保持較高準(zhǔn)確性。R. Wang等［10］利用隨機(jī)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RCNN）基于振動(dòng)信號(hào)對(duì)柴油機(jī)故障進(jìn)行識(shí)別，充分結(jié)合深度學(xué)習(xí)和集成學(xué)習(xí)的優(yōu)勢(shì)，獲得了較好的識(shí)別效果。這類診斷方法通常利用CNN等深度學(xué)習(xí)算法對(duì)原始振動(dòng)數(shù)據(jù)自學(xué)習(xí)提取特征，并構(gòu)建分類模型，能夠有效降低特征提取過(guò)程中人為因素的影響，提高了模型的泛化能力和魯棒性。但CNN等深度學(xué)習(xí)分類模型的訓(xùn)練需要大量的標(biāo)簽訓(xùn)練樣本，在處理非線性程度高、耦合性強(qiáng)、訓(xùn)練樣本少的分類問(wèn)題時(shí)，容易出現(xiàn)過(guò)學(xué)習(xí)現(xiàn)象。

因此，本研究提出了一種基于1DCNN-GWO-SVM的柴油機(jī)噴油系統(tǒng)故障診斷方法。首先利用一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（1DCNN）提取原始振動(dòng)信號(hào)中的有效特征，再通過(guò)支持向量機(jī)（SVM）構(gòu)建數(shù)學(xué)模型，并利用灰狼優(yōu)化算法（GWO）對(duì)SVM的超參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，最后利用GWO-SVM分類器進(jìn)行故障分類，實(shí)現(xiàn)柴油機(jī)燃油系統(tǒng)的端對(duì)端故障診斷。

1基本原理

1.1一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

與一般的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同，一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠直接以一維時(shí)域信號(hào)作為輸入，其一般由卷積層、池化層和全連接層等組成。

卷積層由多個(gè)卷積核的卷積運(yùn)算獲得的特征向量構(gòu)成，不同的卷積核能夠從信號(hào)中提取到不同特征。卷積核具有局部連接和權(quán)重共享特點(diǎn)，能夠有效減少訓(xùn)練參數(shù)數(shù)量，提高訓(xùn)練速度［11］。卷積計(jì)算完成后，激活函數(shù)將線性表示轉(zhuǎn)換為非線性表示，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具備非線性學(xué)習(xí)能力。卷積層的數(shù)學(xué)模型定義如式（1）所示：

xlj=f∑Ml－1i=11Dconvklij，xl－1i+blj。（1）

式中：xl－1i和xli分別為第l層的輸入和輸出；klij為從第（l－1）層第i個(gè)神經(jīng)元到第l層第i個(gè)神經(jīng)元的卷積核，其中j為卷積核的數(shù)量；Ml－1為第（l－1）層神經(jīng)元的數(shù)量；blj為l層第i個(gè)神經(jīng)元的偏置；1Dconv為卷積運(yùn)算；f{·}為激活函數(shù)。

池化層通常連接在卷積層之后，能夠從上一層卷積層提取的特征中進(jìn)行二次采樣，常用的方法有最大池化法和平均池化法。池化層能夠有效減少特征大小和訓(xùn)練參數(shù)數(shù)量，降低過(guò)擬合風(fēng)險(xiǎn)。

經(jīng)過(guò)卷積層和池化層運(yùn)算后，提取到的特征會(huì)被輸入全連接層。全連接層的每一個(gè)神經(jīng)元都與前一層的所有神經(jīng)元完全連接，然后利用分類器輸出預(yù)測(cè)分類結(jié)果。

1.2支持向量機(jī)

支持向量機(jī)是由Cortes和Vapnikzai［12］在1995年基于統(tǒng)計(jì)學(xué)理論提出來(lái)的，其在小樣本、非線性、高維度分類問(wèn)題中有著獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，能夠有效減少“維數(shù)災(zāi)難”和“過(guò)學(xué)習(xí)”現(xiàn)象。

支持向量機(jī)分類器的實(shí)現(xiàn)依賴于結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化和核函數(shù)技巧兩個(gè)重要思想。傳統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)經(jīng)驗(yàn)最小化理論只考慮訓(xùn)練集的分類準(zhǔn)確性，在處理小樣本問(wèn)題時(shí)，易發(fā)生模型復(fù)雜度過(guò)高、過(guò)擬合等現(xiàn)象。置信范圍是一種同時(shí)受樣本數(shù)量和模型復(fù)雜度影響的指標(biāo)，其隨著訓(xùn)練樣本數(shù)量的增加而減小，隨著模型復(fù)雜度的增加而增加。而結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化是基于統(tǒng)計(jì)學(xué)理論基礎(chǔ)，統(tǒng)籌考慮經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)和置信范圍，在兩者之間尋找最優(yōu)組合方式（如圖1所示），從而盡可能降低實(shí)際風(fēng)險(xiǎn)，使SVM在處理小樣本問(wèn)題時(shí)，依然能夠獲得較強(qiáng)的泛化能力和魯棒性。

核函數(shù)技巧是SVM解決非線性分類的問(wèn)題的基本策略，其基本思路是：將低維空間中無(wú)法線性分類的樣本映射至合適的高維特征空間，在高維空間中對(duì)樣本進(jìn)行線性分類。如圖2所示，假設(shè)在二維空間中需要對(duì)一組樣本進(jìn)行分類，而無(wú)法找到一條直線能夠完成樣本的準(zhǔn)確劃分。這時(shí)，將樣本映射至合適的三維空間，就可能找到一個(gè)超平面，對(duì)樣本進(jìn)行準(zhǔn)確的線性劃分。

1.3灰狼優(yōu)化算法

灰狼優(yōu)化算法是由Mirjalili等［13］提出的一種群智能仿生優(yōu)化算法，其通過(guò)對(duì)灰狼群的捕獵行為建立數(shù)學(xué)模型來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)參數(shù)的優(yōu)化。按照灰狼群社會(huì)等級(jí)，將灰狼依次劃分為α，β，δ，ω 4個(gè)群體。α，β，δ分別模擬第一、第二、第三最優(yōu)解。

式（2）和式（3）模擬了狼群對(duì)獵物的包圍過(guò)程。

D→=C→·X→P（t）－X→（t），（2）

X→（t+1）=X→P（t）－A→·D→。（3）

式中：t為迭代數(shù)；A→，C→為系數(shù)的向量；X→P為食物的位置；X→為灰狼的位置。

式（4）和式（5）分別模擬了灰狼與食物之間的距離和灰狼的位置更新過(guò)程。

A→=2·a→·r→1－a→，（4）

C→=2·r→2。（5）

式中：α→為收斂因子，隨著不斷的迭代，從2線性轉(zhuǎn)變到0；r→1，r→2為模的大小居于［0，1］區(qū)間的隨機(jī)向量。

式（6）模擬了灰狼個(gè)體跟尋食物的位置關(guān)系。

Di=C→j·X→i－X→。（6）

式中：Di為α，β，δ與ω 間的位置關(guān)系；X→i為α，β，δ所處位置；C→j為隨機(jī)向量；X→為灰狼當(dāng)前所在位置。

式（7）和式（8）模擬了ω朝向α，β和δ前進(jìn)向量和狼群中ω個(gè)體的最終位置。

X→i=X→j－Ai·（D→a），（7）

X→（t+1）=∑3iX→i3。（8）

ω狼向α，β，δ狼所在位置（最優(yōu)解）進(jìn)行靠近的個(gè)體位置更新機(jī)制如圖3所示。

21DCNN-GWO-SVM故障診斷方法

1DCNN-GWO-SVM故障診斷流程圖如圖4所示，主要由柴油機(jī)振動(dòng)加速度信號(hào)采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、1DCNN自學(xué)習(xí)特征提取、SVM超參數(shù)優(yōu)化、SVM模型訓(xùn)練與驗(yàn)證等步驟組成。

2.1數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理

柴油機(jī)是往復(fù)運(yùn)動(dòng)機(jī)械，其工作特征呈周期性變化。本研究以柴油機(jī)每個(gè)完整工作周期的振動(dòng)信號(hào)作為一個(gè)獨(dú)立數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行分析。傳感器采樣頻率為6 400 Hz，步長(zhǎng)為0.5，即每秒采集12 800個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)；再根據(jù)發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速，計(jì)算每個(gè)周期時(shí)長(zhǎng)，以此為依據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行分割。

根據(jù)上述計(jì)算，不同轉(zhuǎn)速下柴油機(jī)一個(gè)工作周期采集的數(shù)據(jù)點(diǎn)個(gè)數(shù)存在一定差異，如轉(zhuǎn)速為1 500 r/min時(shí)，每個(gè)周期采集1 024個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，轉(zhuǎn)速為1 600 r/min時(shí)，每個(gè)周期采集960個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)。因此，為保持不同轉(zhuǎn)速下數(shù)據(jù)維度的一致性，需對(duì)樣本進(jìn)行插值處理。這里利用FFT插值法進(jìn)行計(jì)算。先將原始振動(dòng)向量變換至傅里葉域，再通過(guò)更多的點(diǎn)變換回原始向量空間。最后為了消除不同數(shù)量級(jí)對(duì)模型輸入的影響，在［－1，1］區(qū)間內(nèi)對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行了歸一化處理。

2.2特征提取

采用1DCNN對(duì)時(shí)域下的加速度信號(hào)進(jìn)行特征提取。1DCNN卷積層數(shù)、池化層數(shù)、循環(huán)數(shù)等參數(shù)對(duì)特征提取的質(zhì)量有著重要影響。當(dāng)卷積層數(shù)、池化層數(shù)、CNN循環(huán)數(shù)過(guò)小時(shí)，不足以提取特征，最終影響模型性能；如果數(shù)量過(guò)大，將花費(fèi)大量的計(jì)算時(shí)間。在相同的卷積層數(shù)、池化層數(shù)、CNN循環(huán)數(shù)下，學(xué)習(xí)率、批大小、內(nèi)核大小等對(duì)CNN的能力也起著重要影響。因此，需要綜合考慮上述參數(shù)的設(shè)置。

2.3SVM模型構(gòu)建

以1DCNN提取到的特征向量作為輸入，訓(xùn)練SVM模型。將數(shù)據(jù)樣本按照8∶2的比例隨機(jī)劃分，80%數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本，20%數(shù)據(jù)作為測(cè)試樣本，分別用于模型的訓(xùn)練和驗(yàn)證。如前所述，SVM在處理小樣本問(wèn)題時(shí)的優(yōu)勢(shì)高度依賴懲罰系數(shù)C、核函數(shù)的參數(shù)g等超參數(shù)的合理設(shè)置。為使SVM模型具有較好的魯棒性和較高的故障識(shí)別精度，這里利用GWO優(yōu)化算法對(duì)C，g等超參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu)。對(duì)GWO的種群規(guī)模、最大迭代次數(shù)、參數(shù)尋優(yōu)范圍等進(jìn)行初始化設(shè)置，將尋優(yōu)到的C，g最優(yōu)超參數(shù)組合輸入SVM模型，最后利用訓(xùn)練樣本對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練。GWO-SVM混合算法流程如圖5所示。

3實(shí)例分析

3.1柴油機(jī)故障模擬試驗(yàn)

柴油機(jī)故障模擬試驗(yàn)在一臺(tái)V型10缸機(jī)上進(jìn)行，試驗(yàn)采集柴油機(jī)的缸蓋加速度信號(hào)和傳動(dòng)箱加速度信號(hào)。試驗(yàn)主要模擬軌壓異常、提前角異常、軌壓和脈寬均異常等常見(jiàn)的噴油系統(tǒng)故障類型，通過(guò)修改ECU電控參數(shù)在臺(tái)架試驗(yàn)臺(tái)上模擬柴油機(jī)異常工作狀態(tài)，故障類型及程度如表1所示。

柴油機(jī)噴油系統(tǒng)故障模擬臺(tái)架試驗(yàn)示意見(jiàn)圖6，測(cè)功系統(tǒng)采用Horiba測(cè)功機(jī)，冷卻、潤(rùn)滑、柴油供給等輔助系統(tǒng)為自制設(shè)備，振動(dòng)傳感器為PCB三向加速度傳感器，電荷放大器采用德維創(chuàng)公司的設(shè)備，振動(dòng)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)和采集軟件分別為Siemens LMS數(shù)據(jù)采集設(shè)備和LMS Testlab數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)。

3.2數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理

利用傳感器采集振動(dòng)加速度信號(hào)，采樣頻率為6 400 Hz，步長(zhǎng)為0.5。按照第2.1節(jié)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，處理后的振動(dòng)信號(hào)如圖7所示。最終得到軌壓異常、軌壓和油量均異常、噴油提前角異常和正常4種柴油機(jī)運(yùn)行狀態(tài)下各140組數(shù)據(jù)。訓(xùn)練集與測(cè)試集按照8∶2的比例進(jìn)行劃分，共獲得448組訓(xùn)練樣本和112組測(cè)試樣本。

3.3模型的構(gòu)建

按照第2.2節(jié)、第2.3節(jié)的故障診斷流程進(jìn)行模型的構(gòu)建。利用1DCNN對(duì)振動(dòng)數(shù)據(jù)有效特征進(jìn)行提取。模型的編程語(yǔ)言為Matlab，并在Windows10系統(tǒng)、Intel Core i5-6200U處理器和8 GB內(nèi)存的計(jì)算機(jī)上運(yùn)行。首先利用原始振動(dòng)數(shù)據(jù)對(duì)1DCNN模型進(jìn)行訓(xùn)練，并對(duì)1DCNN模型設(shè)置不同的參數(shù)組合，以訓(xùn)練集和測(cè)試集的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度作為參數(shù)組合優(yōu)劣的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度反映模型對(duì)輸出數(shù)據(jù)正確分類的程度，1DCNN模型的準(zhǔn)確率越高，說(shuō)明網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)學(xué)習(xí)學(xué)到的特征越具有代表性，可作為GWO-SVM模型的輸入特征。最終構(gòu)建的1DCNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及參數(shù)見(jiàn)表2，確定的學(xué)習(xí)率為0.1，迭代次數(shù)為50次，批大小為40，對(duì)應(yīng)的1DCNN模型在訓(xùn)練集和測(cè)試集中的故障診斷準(zhǔn)確率分別為100%和92.86%。此外，1DCNN模型構(gòu)建過(guò)程中，采用的激活函數(shù)為ReLU函數(shù)，在池化操作中選擇的是最大池化法，并在訓(xùn)練中引入dropout正則化方法，隨機(jī)停止部分權(quán)值更新，以加快訓(xùn)練速度，降低模型過(guò)擬合風(fēng)險(xiǎn)，保障特征提取的有效性。

將提取到的特征向量輸入GWO-SVM，以GWO-SVM替代CNN中的全連接層進(jìn)行故障分類模型的構(gòu)建。GWO對(duì)SVM超參數(shù)尋優(yōu)時(shí)，尋優(yōu)參數(shù)的合理設(shè)置對(duì)優(yōu)化效果和速度有顯著影響，這里的灰狼優(yōu)化算法參數(shù)設(shè)置如表3所示。

SVM超參數(shù)尋優(yōu)過(guò)程中的最優(yōu)適應(yīng)度值隨迭代次數(shù)的變化情況如圖8所示。隨著迭代的進(jìn)行，適應(yīng)度值不斷增加，當(dāng)?shù)恋?7次時(shí)開(kāi)始收斂。經(jīng)過(guò)80次迭代后，適應(yīng)度值為99.10%，優(yōu)化后的C，g值分別為237.077 0，0.012 5。將優(yōu)化得到的（C，g）最佳超參數(shù)組合代入SVM模型后，利用訓(xùn)練集樣本對(duì)SVM進(jìn)行訓(xùn)練。最后，利用訓(xùn)練好的GWO-SVM模型對(duì)測(cè)試集樣本進(jìn)行故障識(shí)別，將模型計(jì)算結(jié)果與實(shí)際故障類型進(jìn)行比較，計(jì)算模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度。

3.4模型結(jié)果分析

1DCNN-GWO-SVM模型的故障識(shí)別結(jié)果如表4和圖9所示。圖9中類別1、2、3、4分別對(duì)應(yīng)正常、軌壓和脈寬均異常、提前角異常、軌壓異常等四種柴油機(jī)運(yùn)行狀態(tài)。在測(cè)試集樣本中，針對(duì)正常、軌壓和脈寬均異常、提前角異常3類柴油機(jī)狀態(tài)故障診斷準(zhǔn)確率均為100%，說(shuō)明模型能夠針對(duì)上述3種噴油系統(tǒng)狀態(tài)進(jìn)行準(zhǔn)確分類。26個(gè)發(fā)動(dòng)機(jī)軌壓異常測(cè)試樣本中，25個(gè)樣本得到了正確分類，1個(gè)樣本出現(xiàn)了誤檢，診斷準(zhǔn)確率為96.2%。出現(xiàn)誤檢的可能原因是樣本處于軌壓異常過(guò)渡工況，導(dǎo)致提取到的特征出現(xiàn)偏差，引起錯(cuò)誤分類。1DCNN-GWO-SVM模型測(cè)試集整體故障識(shí)別準(zhǔn)確率為99.10%，具有較為優(yōu)異的故障診斷能力。

為進(jìn)一步驗(yàn)證1DCNN-GWO-SVM柴油機(jī)故障診斷方法的有效性，將1DCNN-GWO-SVM模型與以下3種模型進(jìn)行對(duì)比：一是以原始振動(dòng)數(shù)據(jù)作為輸入，通過(guò)1DCNN自學(xué)習(xí)方式進(jìn)行特征提取并分類；二是利用1DCNN進(jìn)行特征提取，將提取到的特征輸入SVM模型，此處SVM超參數(shù)設(shè)置為默認(rèn)值，不進(jìn)行超參數(shù)尋優(yōu)；三是利用1DCNN進(jìn)行特征提取，將提取到的特征輸入SVM模型，并利用粒子群優(yōu)化算法（particle swarm optimization，PSO）對(duì)SVM的C，g等超參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。4種模型測(cè)試集分類準(zhǔn)確率對(duì)比結(jié)果如圖10所示。

1DCNN測(cè)試集故障診斷準(zhǔn)確率為92.86%，低于1DCNN-GWO-SVM模型的99.10%，說(shuō)明1DCNN-GWO-SVM模型泛化性強(qiáng)、魯棒性好，證明了SVM模型在處理小樣本分類問(wèn)題時(shí)的優(yōu)越性。1DCNN-SVM測(cè)試集分類準(zhǔn)確率為76.79%，低于1DCNN-GWO-SVM和1DCNN模型，說(shuō)明SVM雖然基于結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化理論能夠在小樣本問(wèn)題中依然表現(xiàn)出優(yōu)異的性能，但其嚴(yán)重依賴于超參數(shù)的合理選擇，當(dāng)數(shù)選擇不合理時(shí)，其性能劣于1DCNN分類器。而經(jīng)過(guò)GWO等優(yōu)化算法對(duì)SVM超參數(shù)尋優(yōu)后，模型的泛化能力和魯棒性得到了顯著提升。此外，1DCNN-PSO-SVM在測(cè)試集中的故障診斷準(zhǔn)確率為97.32%，略低于1DCNN-GWO-SVM模型，這里PSO對(duì)C，g值的尋優(yōu)結(jié)果分別為237.077，0.012 5。

3.5對(duì)比驗(yàn)證

將1DCNN-GWO-SVM柴油機(jī)故障診斷方法與傳統(tǒng)的人工提取原始振動(dòng)信號(hào)特征輸入機(jī)器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建分類模型的方法進(jìn)行對(duì)比。這里，提取了原始振動(dòng)數(shù)據(jù)的均方根值、峰峰值、平均值、峭度值、標(biāo)準(zhǔn)差和方差值等6個(gè)特征，作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、隨機(jī)森林、SVM、CNN等模型的輸入。建模過(guò)程中，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最大迭代次數(shù)和學(xué)習(xí)率分別為500和0.001，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的徑向基函數(shù)擴(kuò)展速度為100，隨機(jī)森林的ntree和mtry分別為100和3，SVM的C和g分別為10和0.01，CNN采用10層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，最大迭代次數(shù)和學(xué)習(xí)率分別為500和0.001。對(duì)比結(jié)果如圖11所示。與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等模型相比，1DCNN-GWO-SVM故障診斷方法在訓(xùn)練精度和測(cè)試集分類準(zhǔn)確率上均具有顯著優(yōu)勢(shì)。

3.6噪聲影響下的CNN-SVM模型性能

柴油機(jī)在工作過(guò)程中，振動(dòng)信號(hào)的采集在一定程度上會(huì)受到環(huán)境噪聲等未知因素影響。因此，柴油機(jī)噴油系統(tǒng)的相關(guān)故障診斷方法需具有較為顯著的抗噪性能，以保證故障診斷的有效性。為驗(yàn)證1DCNN-GWO-SVM故障診斷方法的抗噪聲性能，在正常信號(hào)中分別加入信噪比為分別為10 dB，20 dB，30 dB的高斯白噪聲。信噪比計(jì)算見(jiàn)式（9）。

SNR=10lgPsignalPnoice。（9）

式中：Psignal和Pnoise分別為信號(hào)和噪聲在采集信號(hào)中的功率。信噪比越小，信號(hào)失真程度越大。

將不同噪聲下的信號(hào)分別輸入1DCNN、1DCNN-GWO-SVM中，構(gòu)建故障分類模型。測(cè)試結(jié)果如圖12所示，圖中黑色虛線為代表準(zhǔn)確率為90%的輔助線。從試驗(yàn)結(jié)果可以看出，1DCNN和1DCNN-GWO-SVM均具有良好的抗干擾能力和魯棒性，且1DCNN-GWO-SVM模型的抗噪性能更為出色，在信噪比為分別為10 dB，20 dB，30 dB的噪聲環(huán)境下，故障診斷準(zhǔn)確率均在90%以上。

4方法局限性分析

基于1DCNN-GWO-SVM的柴油機(jī)噴油系統(tǒng)故障診斷方法能夠自動(dòng)提取原始振動(dòng)信號(hào)中的有效特征，并構(gòu)建故障分類器，實(shí)現(xiàn)了柴油機(jī)噴油系統(tǒng)的“端對(duì)端”故障診斷。雖然本方法在故障診斷準(zhǔn)確率和抗干擾能力等方面較1DCNN等傳統(tǒng)方法有了顯著提升，但也不可避免地存在一定局限性。如機(jī)器學(xué)習(xí)模型的分類能力和精度依賴于數(shù)據(jù)庫(kù)中故障類型的豐富程度和數(shù)據(jù)量大小，其僅能針對(duì)參與模型訓(xùn)練的故障類型進(jìn)行分類。本研究針對(duì)軌壓異常等常見(jiàn)噴油系統(tǒng)故障進(jìn)行了1DCNN-GWO-SVM模型的訓(xùn)練與故障診斷，在柴油機(jī)實(shí)際運(yùn)行過(guò)程中，可能還會(huì)存在噴油器常噴等故障。因此，在后續(xù)工作中需不斷豐富數(shù)據(jù)類型與數(shù)據(jù)量，以盡可能更加全面識(shí)別柴油機(jī)噴油系統(tǒng)故障類型。同時(shí)，伴隨著數(shù)據(jù)量的增加和模型復(fù)雜度的提升，對(duì)設(shè)備計(jì)算能力的要求也相應(yīng)提升。此外，由于過(guò)渡工況復(fù)雜多變，振動(dòng)信號(hào)特征與穩(wěn)態(tài)工況存在較大差異，可能引起故障誤檢，后續(xù)還需不斷整理過(guò)渡工況故障數(shù)據(jù)，并對(duì)模型進(jìn)行不斷訓(xùn)練強(qiáng)化，以進(jìn)一步提高模型性能。

5結(jié)束語(yǔ)

提出了一種基于1DCNN-GWO-SVM的柴油機(jī)噴油系統(tǒng)故障診斷方法，通過(guò)GWO-SVM對(duì)1DCNN提取的時(shí)域下柴油機(jī)振動(dòng)信號(hào)特征進(jìn)行分類，實(shí)現(xiàn)了對(duì)柴油機(jī)提前角異常、軌壓異常等四類柴油機(jī)故障的“端對(duì)端”診斷，結(jié)果表明：1DCNN-GWO-SVM是一種有效的柴油機(jī)故障診斷方法，能夠基于原始振動(dòng)信號(hào)實(shí)現(xiàn)對(duì)柴油機(jī)噴油系統(tǒng)故障的準(zhǔn)確診斷。1DCNN-GWO-SVM對(duì)提前角異常、軌壓異常等4類柴油機(jī)故障的診斷準(zhǔn)確率為99.10%，優(yōu)于RF、SVM等傳統(tǒng)方法。1DCNN-GWO-SVM柴油機(jī)故障診斷方法具有較強(qiáng)的抗干擾能力，在信噪比為分別為10 dB，20 dB，30 dB的干擾環(huán)境下，均能保持90%以上的診斷準(zhǔn)確率。

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Fault Diagnosis Method of Diesel Engine"Fuel System Based on 1DCNN-GWO-SVM

FENG Haibo，MAO Yuxin，KONG Xiangxin，ZHANG Tanjun，LIU Fengchun，YE Junjie

（China North Engine Research Institute（Tianjin），Tianjin300406，China）

Abstract： Accurate and effective fault diagnosis is an important guarantee for the safe and reliable operation of diesel engine. A diesel engine fault diagnosis method based on 1DCNN-GWO-SVM was proposed to address the problems of multiple measurement points and strong profession in thermal parameter diagnosis methods， as well as the high human influencing factors and high uncertainty in traditional machine learning combined with vibration signal diagnosis methods. A one-dimensional convolutional neural network（1DCNN） was used to extract self-learning features of diesel engine vibration acceleration signals in the time domain. Then the extracted feature vectors were used to train the support vector machine（SVM） classification model. The grey wolf optimization algorithm（GWO） was used to optimize the hyperparameters of SVM such as C and g in order to achieve end-to-end fault diagnosis of diesel engine. For the sample verification， 1DCNN-GWO-SVM could achieve a diagnostic accuracy of 99.10% on the training set， which was superior to various traditional machine learning fault diagnosis methods. Moreover， it could still maintain a diagnostic accuracy of over 90% in interference environments with signal-to-noise ratios of 10 dB， 20 dB， and 30 dB， respectively. The results indicate that 1DCNN-GWO-SVM is an end-to-end fault diagnosis method for diesel engine fuel injection systems with high prediction accuracy， strong generalization ability， and strong anti-interference ability， which has practical engineering application value.

Key words： convolutional neural network;support vector machine;grey wolf optimization algorithm;diesel engine;fault diagnosis

［編輯： 袁曉燕］