王鈺涵,鄭 旭,周 南,唐冬林

(浙江大學(xué) 能源工程學(xué)院,浙江 杭州 310027)

0 引言

發(fā)動(dòng)機(jī)是目前為止應(yīng)用范圍最廣、使用數(shù)量最多的動(dòng)力機(jī)械,常常作為車輛、船舶和飛機(jī)等機(jī)械的動(dòng)力核心,是名副其實(shí)的“心臟”。隨著社會(huì)的進(jìn)步和科技的發(fā)展,發(fā)動(dòng)機(jī)的動(dòng)力性、經(jīng)濟(jì)性逐漸提高,排放的氣體對(duì)環(huán)境污染也越來(lái)越小,為工業(yè)社會(huì)做出了巨大的貢獻(xiàn),但這些性能的提高對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)的NVH也有了更高要求,在保證發(fā)動(dòng)機(jī)其他性能的前提下,研發(fā)出低振動(dòng)噪聲的發(fā)動(dòng)機(jī)日漸成為行業(yè)的發(fā)展趨勢(shì)。

新興的人工智能技術(shù)與傳統(tǒng)制造業(yè)的結(jié)合是當(dāng)今科研主流之一,機(jī)器學(xué)習(xí)方法在“多尺度、高維數(shù)”問(wèn)題建模方面表現(xiàn)優(yōu)異[1],通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)研究發(fā)動(dòng)機(jī)的性能已在學(xué)術(shù)界取得了許多成果。付強(qiáng)等[2]通過(guò)多層長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)算法成功預(yù)測(cè)了航空發(fā)動(dòng)機(jī)的剩余壽命,Silitonga等[3]應(yīng)用內(nèi)核的極限學(xué)習(xí)機(jī)預(yù)測(cè)燃料混合物在全油門條件下的發(fā)動(dòng)機(jī)性能和廢氣排放參數(shù),Wong等[4]基于在線極限學(xué)習(xí)機(jī)實(shí)現(xiàn)更少測(cè)量和時(shí)間的發(fā)動(dòng)機(jī)校準(zhǔn),Irdmousa等[5]針對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)建立的線性參數(shù)變分模型成功地設(shè)計(jì)了模型預(yù)測(cè)控制器,Paul等[6]應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)單缸直噴柴油機(jī)壓縮天然氣流量變化對(duì)排放參數(shù)的影響,Bhowmik等[7]結(jié)合多目標(biāo)響應(yīng)面方法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)成功預(yù)測(cè)發(fā)動(dòng)機(jī)的制動(dòng)熱效率等參數(shù)并找出最適于發(fā)動(dòng)機(jī)運(yùn)行燃料配比,Azman等[8]對(duì)模糊邏輯控制器和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兩種不同的人工智能控制器在直流電動(dòng)機(jī)的速度控制中的應(yīng)用作了比較研究。

為研究發(fā)動(dòng)機(jī)輻射噪聲的預(yù)測(cè),本文基于發(fā)動(dòng)機(jī)臺(tái)架試驗(yàn)采集的發(fā)動(dòng)機(jī)表面結(jié)構(gòu)單通道振動(dòng)信號(hào)和對(duì)應(yīng)的輻射噪聲值,提出了一種結(jié)合EMD信號(hào)處理技術(shù)和KNN算法的發(fā)動(dòng)機(jī)的輻射噪聲預(yù)測(cè)方法,利用EMD將單一信號(hào)分解為多個(gè)信號(hào)以深入挖掘數(shù)據(jù)信息、拓展數(shù)據(jù)維度,通過(guò)處理后的信號(hào)建立KNN輻射噪聲預(yù)測(cè)模型,并對(duì)比預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)噪聲評(píng)估模型的效果。

1 EMD和KNN算法原理

1.1 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)

EMD是一種自適應(yīng)的信號(hào)分離方法,能夠?qū)⒊跏夹盘?hào)分解成多個(gè)有限帶寬的窄帶分量,這種分量被稱為本征模態(tài)函數(shù)(Intrinic Mode Function,IMF)。通過(guò)EMD實(shí)現(xiàn)信號(hào)的盲源分離,首先要尋找初始信號(hào)x(t)的所有極大值點(diǎn)和極小值點(diǎn),擬合相應(yīng)的包絡(luò)線e+(t)和e-(t),取其均值作為初始信號(hào)的均值包絡(luò)m1(t),對(duì)應(yīng)表達(dá)式為:

(1)

(2)

(3)

將初始信號(hào)減去c1(t),獲得一個(gè)去掉高頻成分的新信號(hào)r1(t):

r1(t)=x(t)-c1(t)

(4)

對(duì)r1(t)重復(fù)c1(t)的獲取過(guò)程,得到對(duì)應(yīng)第二個(gè)IMF分量c2(t),持續(xù)進(jìn)行上述過(guò)程,直到信號(hào)的第n階IMF分量cn(t)或其余量rn(t)小于設(shè)定的終止值,或者殘余分量rn(t)是單調(diào)函數(shù)或常量,此時(shí)EMD信號(hào)分離完成,x(t)分解為:

(5)

式中,rn(t)為趨勢(shì)項(xiàng),反映信號(hào)的平均趨勢(shì)或均值。

1.2 K最鄰近算法(K-Nearest Neighbor,KNN)

KNN算法是數(shù)據(jù)深入挖掘分析技術(shù)的一種,其基本原則為相同類別的樣本在其特征空間內(nèi)是相鄰的,因而數(shù)據(jù)中的每個(gè)樣本點(diǎn)都能夠用與它最相鄰的k個(gè)樣本點(diǎn)來(lái)代表。算法的核心思想為:對(duì)于特征空間中的任一樣本,若該樣本的k個(gè)最相鄰樣本大部分都屬于某一類,那么該樣本也屬于該類,和同屬于該類的樣本具有同樣的特性。

KNN算法在決策時(shí)只與和它最為接近的k個(gè)樣本有關(guān),而不是根據(jù)擬合的決策函數(shù)確定所要估計(jì)樣本點(diǎn)的類別或者值,因此,對(duì)于存在較多交叉或重疊部分的判別類域的數(shù)據(jù)集,KNN算法具有更好的分類和回歸效果。

基于KNN算法的回歸預(yù)測(cè)原理可參照?qǐng)D3,A為要估計(jì)的樣本,B、C、D、E均為特征空間中的樣本點(diǎn),且A與B、C、D、E四點(diǎn)的關(guān)系為L(zhǎng)AB

(6)

2 數(shù)據(jù)獲取及算法預(yù)測(cè)

2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

為獲取用于訓(xùn)練和驗(yàn)證的數(shù)據(jù)集,設(shè)計(jì)發(fā)動(dòng)機(jī)臺(tái)架試驗(yàn),采集發(fā)動(dòng)機(jī)不同工況下表面結(jié)構(gòu)振動(dòng)和輻射噪聲值,振動(dòng)噪聲信號(hào)采集設(shè)備采用Siemens的48通道數(shù)據(jù)采集器,如圖2所示。聲學(xué)麥克風(fēng)測(cè)點(diǎn)根據(jù)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)GB/T1859.3的九點(diǎn)法布置,受測(cè)功機(jī)位置所限,現(xiàn)場(chǎng)僅布置8個(gè)聲學(xué)麥克風(fēng)。為避免氣動(dòng)噪聲影響,發(fā)動(dòng)機(jī)進(jìn)排氣均引出消聲室,且在排氣管等金屬管表面包裹有石棉等吸聲隔熱材料。

油泵是發(fā)動(dòng)機(jī)的高壓部件之一,其表面振動(dòng)較大,是發(fā)動(dòng)機(jī)重要振源,本文選用油泵所在發(fā)動(dòng)機(jī)表面處的法向振動(dòng)信號(hào)預(yù)測(cè)發(fā)動(dòng)機(jī)輻射噪聲,油泵測(cè)點(diǎn)如圖3所示,圖中加速度傳感器Z方向的振動(dòng)即為建模所用的振動(dòng)信號(hào)。

本次試驗(yàn)對(duì)象為四缸四沖程柴油機(jī),發(fā)動(dòng)機(jī)測(cè)試工況為在100%負(fù)荷下轉(zhuǎn)速?gòu)?600 r/min到3000 r/min,轉(zhuǎn)速每變化200 r/min測(cè)試一次穩(wěn)態(tài)后的振動(dòng)噪聲數(shù)據(jù),每次測(cè)10 s,考慮到人耳能聽(tīng)到的頻率上限為20 kHz,分析頻率選為20480 Hz,為滿足采樣定律,采樣頻率設(shè)為分析頻率的兩倍,分辨率設(shè)置為1,以確保能得到清晰的頻域數(shù)據(jù)。

2.2 預(yù)測(cè)模型構(gòu)建方法

發(fā)動(dòng)機(jī)臺(tái)架試驗(yàn)采集到的原始振動(dòng)噪聲數(shù)據(jù)集的樣本為時(shí)域信號(hào),噪聲時(shí)域信號(hào)每0.5 s計(jì)算一次聲壓級(jí)的均方根值(Root Mean Square,RMS),振動(dòng)時(shí)域信號(hào)首先通過(guò)EMD分解成多個(gè)IMF信號(hào),各IMF信號(hào)每0.5 s計(jì)算一次時(shí)刻內(nèi)所有點(diǎn)的RMS值,將處理后相同0.5 s時(shí)刻的振動(dòng)和8點(diǎn)噪聲聲壓級(jí)均值作為一個(gè)樣本數(shù)據(jù),每個(gè)IMF對(duì)應(yīng)0.5 s內(nèi)的RMS值作為振動(dòng)樣本數(shù)據(jù)的一個(gè)維度,本次試驗(yàn)所測(cè)的時(shí)域振動(dòng)信號(hào)共分解為17個(gè)IMF,因此振動(dòng)樣本的維度為17,噪聲樣本的維度為1,數(shù)據(jù)集的樣本容量為160,隨機(jī)取全部樣本集的80%作為訓(xùn)練集建立KNN輻射噪聲預(yù)測(cè)模型,剩余20%作為驗(yàn)證集評(píng)估模型預(yù)測(cè)效果。KNN模型訓(xùn)練時(shí)需要設(shè)定參數(shù)k,本文設(shè)定k的取值范圍為0到10、步長(zhǎng)為1的整數(shù)集合,通過(guò)網(wǎng)格搜索方法確定模型最優(yōu)參數(shù),具體建模流程如圖4所示。

2.3 EMD信號(hào)分離

試驗(yàn)采集到發(fā)動(dòng)機(jī)油泵法向振動(dòng)時(shí)域信號(hào)如圖5所示,圖中信號(hào)較為雜亂,無(wú)法看出明顯的規(guī)律特征。

經(jīng)EMD處理后該振動(dòng)時(shí)域信號(hào)分解為17個(gè)IMF信號(hào),篇幅所限,文中僅展示部分IMF信號(hào)。圖6-圖8分別為IMF1、IMF9和IMF15信號(hào),圖9為res信號(hào),可以看出,隨著EMD對(duì)信號(hào)的不斷分離,得到的IMF信號(hào)特征愈加明顯,從看似無(wú)規(guī)律的振動(dòng)信號(hào)中挖掘出更多的信息。

2.4 KNN模型預(yù)測(cè)與評(píng)估

本文選用可解釋方差分?jǐn)?shù)(explained variance score,EVS)、平均絕對(duì)誤差(mean absolute error,MAE)和均方誤差(mean square error,MSE)評(píng)估模型預(yù)測(cè)效果,EVS為回歸模型評(píng)價(jià)分?jǐn)?shù),最高值為1,此時(shí)模型預(yù)測(cè)效果最好,平均絕對(duì)誤差為預(yù)測(cè)誤差絕對(duì)值的均值,均方誤差為預(yù)測(cè)誤差平方的均值,其表達(dá)式如下:

(7)

(8)

(9)

在使用EMD增加樣本集的數(shù)據(jù)維度后,將訓(xùn)練集輸入KNN算法,經(jīng)過(guò)網(wǎng)格搜索尋得最優(yōu)超參數(shù)k的值為5,并建立基于最優(yōu)超參數(shù)的KNN發(fā)動(dòng)機(jī)輻射噪聲預(yù)測(cè)模型,模型預(yù)測(cè)效果如圖10所示。模型的EVS、MAE和MSE分別為0.97、0.14、0.04,表明模型預(yù)測(cè)效果較好,與真實(shí)值僅存在較小誤差。

圖2 聲學(xué)麥克風(fēng)測(cè)點(diǎn)

圖3 油泵加速度測(cè)點(diǎn)

圖4 RNN預(yù)測(cè)模型構(gòu)建流程圖

圖5 油泵法向時(shí)域振動(dòng)信號(hào)

圖6 IMF1信號(hào)

圖7 IMF9信號(hào)

圖8 IMF15信號(hào)

圖9 res信號(hào)

圖10 KNN模型驗(yàn)證

3 結(jié)論

本文基于發(fā)動(dòng)機(jī)表面單一測(cè)點(diǎn)的單方向振動(dòng)時(shí)域信號(hào),通過(guò)EMD方法把該信號(hào)分解為多個(gè)IMF時(shí)域信號(hào),并將IMF信號(hào)作為振動(dòng)數(shù)據(jù)的樣本特征,實(shí)現(xiàn)了樣本數(shù)據(jù)的維度拓展,經(jīng)驗(yàn)證集和模型指標(biāo)評(píng)估,使用增加特征后的數(shù)據(jù)集所建立的KNN發(fā)動(dòng)機(jī)輻射噪聲預(yù)測(cè)模型能達(dá)到較高預(yù)測(cè)精度。