摘要： 利用聲振信號進(jìn)行發(fā)動機故障診斷過程中，部分故障激勵僅在發(fā)動機表面特定位置的振動中有較強響應(yīng)，振動測點要求高，需要接觸測量，部分場景難以實現(xiàn).為此，提出了一種以表面輻射聲為媒介、以自適應(yīng)變分模態(tài)提取（adaptive variational mode extraction，AVME）進(jìn)行預(yù)處理的柴油機進(jìn)氣故障和齒輪故障診斷方法.開展了某直列六缸重型柴油機的進(jìn)氣濾清器堵塞、氣門間隙異常和正時齒輪損傷3類故障狀態(tài)的臺架試驗，獲取了不同故障程度下發(fā)動機表面輻射噪聲.基于改進(jìn)的AVME方法，實現(xiàn)噪聲信號本征模函數(shù)（intrinsic mode function，IMF）的最優(yōu)分解，通過計算IMF與原信號間的互相關(guān)系數(shù)，提取高相關(guān)IMF構(gòu)成故障診斷輸入.經(jīng)預(yù)處理后，聲信號故障特征得到有效增強，再輸入到麻雀搜索算法優(yōu)化支持向量機模型（support vector machine model optimized by sparrow search algorithm，SSA-SVM），進(jìn)行特征參量和模型參數(shù)協(xié)同優(yōu)化可以獲得更好的診斷精度.試驗驗證表明，無需在半消聲室測試，僅使用單通道聲信號對3類11種程度的進(jìn)氣系統(tǒng)和齒輪故障進(jìn)行診斷，前端噪聲準(zhǔn)確率最高（98.89%），頂部噪聲準(zhǔn)確率最低（88.78%）；使用前、頂、后三通道噪聲數(shù)據(jù)后，診斷精度可提升至99.57%.研究結(jié)論為基于聲信號等非接觸測量的發(fā)動機故障診斷提供了參考.

關(guān)鍵詞： 柴油機；聲信號；故障診斷；自適應(yīng)變分模態(tài)提??；支持向量機

中圖分類號： TK428" 文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A" 文章編號： 1674-8530（2024）08-0843-08

DOI：10.3969/j.issn.1674-8530.23.0127

收稿日期： 2023-06-27； 修回日期： 2023-11-01； 網(wǎng)絡(luò)出版時間： 2023-11-03

網(wǎng)絡(luò)出版地址： https：//link.cnki.net/urlid/32.1814.TH.20231102.1733.002

基金項目： 國家重點研發(fā)計劃項目（2021YFD2000303）

第一作者簡介： 李斌（1980—），男，內(nèi)蒙古五原人，高級工程師，博士研究生（li-bin@weichai.com），主要從事柴油機整機及零部件可靠性研究.

通信作者簡介： 張俊紅（1962—），女，山東臨朐人，教授，博士（zhangjh@tju.edu.cn），主要從事動力機械振動噪聲與可靠性研究.

李斌，林杰威，朱小龍，等. 基于表面輻射聲信號的柴油機進(jìn)氣及齒輪故障診斷［J］. 排灌機械工程學(xué)報，2024，42（8）：843-850.

LI Bin， LIN Jiewei， ZHU Xiaolong， et al. Radiated noise-based diagnosis for diesel engine intake and gear faults［J］. Journal of drai-nage and irrigation machinery engineering（JDIME），" 2024， 42（8）： 843-850. （in Chinese）

Radiated noise-based diagnosis for diesel engine intake and gear faults

LI Bin1，2， LIN Jiewei1， ZHU Xiaolong1， LIN Gengyi1， ZHANG Yiming1， ZHANG Junhong1，3*

（1. State Key Laboratory of Engines at Tianjin University， Tianjin 300350， China; 2. Weichai Lovol Intelligent Agricultural Technology Co.， Ltd.， Weifang， Shandong 261220， China; 3. School of Mechanical Engineering， Tianjin Renai College， Tianjin 301636， China）

Abstract： Use the acoustic vibration signal for the engine fault diagnosis process， some fault excitations only express a strong response in the specific vibration on the engine surface， and the vibration measurement points require high requirements with contact measurement， which is difficult to achieve under some scenarios. Therefore， a diesel engine intake fault and gear fault diagnosis method were proposed using surface radiated sound as the medium and adaptive variational mode extraction （AVME） as the preprocessing method. Bench experiments were carried out under three fault conditions of a 6-cylinder in-line heavy-duty diesel engine， namely： air filter blockage， abnormal valve clearance and timing gear damage， and the engine surface acoustic signal under different fault degrees was obtained. Based on the improved AVME method， the optimal decomposition of the intrinsic mode function （IMF） of the acoustic signal was achieved. By calculating the mutual relationship between IMF and the original signal， the highly correlated IMF was extracted to constitute the classifier input. By AVME， the fault acoustic features were effectively enhanced， and input into the support vector machine model optimized by sparrow search algorithm （SSA-SVM）， and the collaborative optimization of feature parameters and model parameters can achieve better diagnosis accuracy. The experimental verification results show that without the need for testing in a semi-anechoic chamber， only a single-channel acoustic signal is used to diagnose three types of 11 degrees of the intake system and gear faults， the accuracy rate of the front-end acoustic and the top-side acoustic signals are the highest （98.89%） and the lowest （88.78%）， respectively. After using the front， top， and rear acoustic data， the diagnostic accuracy rate can reach 99.57%. The research results provide a reference for engine fault diagnosis based on non-contact measurement methods such as acoustic signals.

Key words： diesel engine;acoustic signal;fault diagnosis;adaptive variational mode extraction;support vector machine

柴油機可靠性對整車、船舶、機組運行的穩(wěn)定性有至關(guān)重要的影響.柴油機出廠檢測時，除進(jìn)行三漏、動力性和經(jīng)濟性等傳統(tǒng)檢測外，也對整機裝配質(zhì)量進(jìn)行檢測.傳統(tǒng)柴油機耐久試驗中工程師的主觀評判是進(jìn)行異響診斷的常規(guī)手段，對工程師經(jīng)驗有很強依賴性，故漏檢率和誤檢率高.因此，利用振動和噪聲信號進(jìn)行發(fā)動機出廠的裝配質(zhì)量檢測，對降低誤檢和漏檢率、節(jié)約成本、提高生產(chǎn)效率具有重要的工程應(yīng)用價值，已逐漸成為關(guān)注熱點.

從機體振動和輻射聲信號本身來看，振動信號是直接信號，直接表征整機激勵與結(jié)構(gòu)傳遞路徑的狀態(tài)；輻射聲信號可視為間接信號，來自激勵引發(fā)機體表面振動，經(jīng)過空氣介質(zhì)傳播并被傳聲器接收.因此，振動信號被更廣泛地用于發(fā)動機故障診斷并取得較好效果.但是，在產(chǎn)線檢測或出廠檢測的應(yīng)用場景下，接觸式振動傳感器安裝拆除的時間成本和附屬設(shè)備成本較高，且存在接觸不良導(dǎo)致檢測無效的隱患.聲信號采集無需黏附傳感器且點位固定，有利于保證檢測一致性和節(jié)約時間成本［1］.

當(dāng)前故障診斷方法主要集中于故障特征提?。ê翟胩幚恚┖湍Ｊ阶R別算法2個方面.CHEN等［2］綜述了小波變換相關(guān)方法在機械故障診斷中的應(yīng)用現(xiàn)狀.趙越等［3］將小波包變換和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于磁瓦內(nèi)部缺陷的檢測.ZHANG等［4］研究了基于精細(xì)復(fù)合多尺度模糊熵和螢火蟲優(yōu)化支持向量機的故障診斷方法.賈繼德等［5］提出基于變分模態(tài)分解和交叉小波變換的失火故障診斷方法.蔣佳煒等［6］提出基于小波包能量譜特征提取、模糊熵特征選擇和支持向量機的故障診斷方法.畢鳳榮等［7］為了解決變分模態(tài)分解自適應(yīng)差的問題，提出了基于變分模態(tài)分解和核模糊均值聚類的故障診斷方法.MOJTABA等［8］提出了能夠預(yù)設(shè)中心頻率，具有更強的特征頻率的變分模態(tài)提?。╲ariational mode extraction， VME）算法.但VME在實際應(yīng)用時中心頻率無法自適應(yīng)確定，且每次運算只能獲取單個分量.綜上所述，當(dāng)前表征故障特征的參量存在差異性和冗余性，需要根據(jù)實際任務(wù)進(jìn)行高敏感性特征優(yōu)選.

支持向量機（support vector machine， SVM）作為一種典型分類模型，適用于小樣本場景并具備較強的泛化能力，但存在參數(shù)自適應(yīng)選擇差導(dǎo)致診斷精度低的問題，同時面對發(fā)動機這類復(fù)雜動力機械時需要更有針對性的特征參量來保證模型性能，并且過多的特征參量會導(dǎo)致計算冗余和時效性不足等問題［9］.因此，文中提出一種柴油機聲信號故障診斷方法，以提升自適應(yīng)變分模態(tài)提?。ˋVME）算法信號預(yù)測處理能力，結(jié)合輕量化支持向量機進(jìn)行柴油機進(jìn)氣濾清器堵塞、氣門間隙異常和正時齒輪斷齒等進(jìn)氣系統(tǒng)典型故障診斷，并在柴油機臺架故障試驗中進(jìn)行方法驗證.

1" 原" 理

1.1" 自適應(yīng)變分模態(tài)提?。ˋVME）

在傳統(tǒng)VME算法基礎(chǔ)上，從能量角度，以分解信號和原始信號間的互信息為判定指標(biāo)，可自適應(yīng)地識別分解信號的中心頻率和分解層數(shù)，獲得噪聲信號中能量較大的分量.互信息用來描述2個變量間的統(tǒng)計依賴程度［10］.當(dāng)變量X和Y相互獨立時，互信息I（X，Y）等于0，即兩變量間沒有共同信息；當(dāng)變量X和Y相關(guān)程度較高時，互信息I（X，Y）會很大，表明兩變量間有較多的共同信息.懲罰因子的取值對VME分解結(jié)果的影響較?。?］，經(jīng)過預(yù)試驗，默認(rèn)值設(shè)為20 000.AVME算法流程步驟如下.

1） 輸入柴油機的原始聲音信號u（t）.

2） 初始化迭代數(shù)i=1，令F1（t）=u（t）.

3） 設(shè)Fn（t）為迭代第n次時的輸入信號，可以被分解為期望信號ud，n（t）和殘余信號fr，n（t）.

Fn（t）=ud，n（t）+fr，n（t）.（1）

4） 提取F1（t）的峰值頻率Fpeak作為初始中心頻率ωd，1，設(shè)置初始拉格朗日系數(shù)λ1，設(shè)置二次懲罰因子α.

ωd，1=Fpeak［F1（t）］.（2）

5） 迭代循環(huán)更新期望信號ud，中心頻率ωd和拉格朗日系數(shù)λ，即

u^d，n+1（ω）=f^r（ω）+α2（ω－ωd，n+1）4u^d，n（ω）+λ^（ω）2［1+α2（ω－ωd，n+1）4］［1+2α（ω－ωd，n）2］，（3）

ωd，n+1=∫∞0ωu^d，n+1（ω）2dω∫∞0u^d，n+1（ω）2dω，（4）

λ^n+1=λ^n+τf^r（ω）－u^d，n+1（ω）1+α2（ω－ωd，n+1）4，（5）

式中：u^d，n+1（ω）， f^r（ω）和λ^（ω）分別為期望信號、殘余信號和拉格朗日系數(shù)的傅里葉變換；ω為頻率；ωd，n和ωd，n+1分別為第n次和第n+1次迭代后的中心頻率；λ^n和λ^n+1分別為第n次和第n+1次迭代后的拉格朗日系數(shù)；τ為拉格朗日更新參數(shù).

6） 重復(fù)步驟5，直到滿足收斂條件θ，即

θ=‖u^d，n+1－u^d，n‖22‖u^d，n‖22lt;ε，（6）

式中：u^d，n+1和u^d，n分別為第n+1次和第n次迭代得到的期望信號.

7） 計算得到的剩余信號為

Fi+1（t）=Fi（t）－ui（t），（7）

式中：Fi（t）和ui（t）分別為第i次迭代的輸入信號和獲得的模態(tài)分量.

8） 重復(fù)上述步驟3—7，得到新的模態(tài)分量ui（t）.

9） 計算互信息，如式（8）所示，其中Ps，q為s和q的聯(lián)合概率分布函數(shù)，而Ps和Pq分別為s和q的邊緣概率分布函數(shù)，即

Is，q=∑i，jPs，q［u（t）i，ui（t）j］·""" log2Ps，q［u（t）i，ui（t）j］Ps［u（t）i］Pq［ui（t）j］，（8）

式中：u（t）i（i=1，2，3，…，n）和ui（t）j（j=1，2，3，…，n）分別為輸入信號和模態(tài)分量信號.

10） 按式（9）將互信息Is，q轉(zhuǎn)化為［0，1］的互關(guān)聯(lián)系數(shù)Fλ，參考皮爾遜相關(guān)系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)［10］，當(dāng)互關(guān)聯(lián)系數(shù)小于0.2時，判定模態(tài)分量與源信號關(guān)聯(lián)程度微弱［11］，停止迭代并輸出VME最優(yōu)分解結(jié)果.

Fλ（i）=1－e－2Is，qlt;0.2.（9）

1.2" 支持向量機算法優(yōu)化

為了實現(xiàn)故障診斷，支持向量機將各類樣本點正確劃分類型，同時最大化各類樣本點間距.在線性不可分情況下，引入非負(fù)松弛變量εk，優(yōu)化問題為

min12‖χ‖2+C∑kεk，

yk（χ·xk）+b≥1－εk， k=0，1，2，…，m，（10）

式中： χ為權(quán)重向量；C為懲罰因子，懲罰因子的大小會影響模型的復(fù)雜性和適應(yīng)性;b為截距；m為數(shù)據(jù)大??；當(dāng)εk為0時，上述問題即為線性可分問題.

給定d維特征向量x，對于非線性支持向量機，通過建立非線性映射函數(shù)φ：x→φ（x），x∈Rd，φ（x）∈Rdk將在低維Rd特征空間無法線性分類的問題轉(zhuǎn)化到更高維特征空間Rdk，再通過線性支持向量機進(jìn)行分類，該問題轉(zhuǎn)化為

min12∑mi=1∑mj=1yiyjaiajK（xi，xj）－∑mi=1ai，

s.t" ∑mi=1yiai=0，0≤ai≤C，（11）

式中：xi，xj分別為第i（i=1，2，3，…，m）個和第j（j=1，2，3，…，m）個特征向量；yi，yj分別為其對應(yīng)的標(biāo)簽；ai，aj為系數(shù).

引入高斯徑向基函數(shù)（gaussian radial basis functions， GRBF）作為核函數(shù)K，以解決非線性分類問題：

K（xi，xj）=exp（－g‖xi－xj‖）2，（12）

式中：g為高斯核函數(shù)參數(shù).

一般先優(yōu)化SVM參數(shù)，再做特征選擇，但這會使分類器在進(jìn)行特征選取時漏掉部分重要特征，導(dǎo)致分類準(zhǔn)確率下降［12］.同樣地，如果先進(jìn)行特征選擇再優(yōu)化SVM參數(shù)則會增加時間成本，導(dǎo)致模型整體優(yōu)化效率降低.相比于其他群體智能優(yōu)化算法，麻雀搜索算法（sparrow search algorithm，SSA）模擬麻雀種群的覓食和逃避捕食者的行為，具備更高的精度和穩(wěn)定性以及更快的收斂速度［13-14］.

基于此，為實現(xiàn)高穩(wěn)定性和快速收斂，文中建立協(xié)同優(yōu)化支持向量機參數(shù)和特征選擇的故障診斷模型，利用麻雀搜索算法對SVM進(jìn)行優(yōu)化［15］，搜索個體維度如圖1所示.圖中X1，X2，…，X22為特征維度.

使用SSA優(yōu)化特征維度［13-15］，需要先對數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，使數(shù)分布在［0， 1］，接著對歸一化后的數(shù)據(jù)進(jìn)行二進(jìn)制處理，若X1，X2，…，X22的解大于等于0.5，該特征被選擇，反之不被選擇.算法參數(shù)和優(yōu)化參數(shù)邊界條件設(shè)置：

麻雀數(shù)量Nt為10；迭代次數(shù)T為50；

預(yù)警值R2為0.6；

發(fā)現(xiàn)者比ξ 為0.7；

預(yù)警麻雀比例κ為0.2；

加入者比Q為0.3；

懲罰因子C為［10-1，10］；

核參數(shù)g為［2-5，24］.

2" AVME-SSA-SVM診斷模型

不同故障間，聲信號AVME分解后得到的分量中心頻率存在差異.同一故障下，所得分量的中心頻率存在相似性，引入AVME預(yù)處理有助于提升不同故障間的頻域特征差異度.因此，構(gòu)建AVME-SSA-SVM故障診斷模型具體步驟如下.

1） 柴油機聲信號采集：在非消聲室環(huán)境采集正常和故障工況下整機3個位置聲信號，為各個故障下數(shù)據(jù)打上標(biāo)簽.

2） 聲信號預(yù)處理：通過AVME對步驟1的聲數(shù)據(jù)進(jìn)行AVME處理，獲得信號本征模函數(shù)IMF.

3） 分量選擇：根據(jù)IMF與原信號之間的互相關(guān)系數(shù)，提取出相關(guān)性最高的分量，將其作為故障診斷的數(shù)據(jù)集.

4） 特征參量提?。河嬎闼袛?shù)據(jù)的統(tǒng)計特征參量，有最大值、最小值、平均值、峰峰值、整流平均值、方差、標(biāo)準(zhǔn)差、均方根；峭度、偏度、波形因子、峰值因子、脈沖因子、裕度因子；重心頻率、均方頻率、均方根頻率、頻率方差、頻率標(biāo)準(zhǔn)差；功率譜熵、奇異譜熵、能量熵等22個參量.

5） 數(shù)據(jù)集劃分：通過K折交叉驗證將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測試集，歸一化數(shù)據(jù)集并作二進(jìn)制處理.

6） 模型訓(xùn)練：通過SSA優(yōu)化SVM參數(shù)以及特征選擇，利用適應(yīng)度函數(shù)計算適應(yīng)度值ffitness.

ffitness=－Wa×Aacc+Wf×（∑Ni=1Ci fi）－1，（13）

式中：Wa為分類精度的權(quán)重，取0.8；Aacc為平均準(zhǔn)確率；Wf為特征數(shù)目的權(quán)重，取0.2；Ci為數(shù)據(jù)集第i個特征的代價值，默認(rèn)為1；fi取1表示第i個特征被選中，取0則未被選中；N為數(shù)據(jù)集的特征維數(shù).

7） 模型應(yīng)用：保留最優(yōu)特征子集和SVM參數(shù)（C，g），并將訓(xùn)練好的診斷模型用于實際部署調(diào)度.

3" 柴油機故障試驗

試驗臺架和麥克風(fēng)測點布置如圖2所示.試驗對象為某型直列六缸四沖程柴油發(fā)動機，為復(fù)現(xiàn)實際出廠熱試檢測環(huán)境，并未使用半消聲室.

試驗測試方法基于國標(biāo)5點法進(jìn)行，測試系統(tǒng)包括LMS SCADAS前端、PCB 378B02麥克風(fēng)和筆記本電腦，采樣頻率為51 200 Hz.

故障試驗在該柴油機熱試常用工況：經(jīng)濟轉(zhuǎn)速為1 200 r/min重載75%油門開度.臺架試驗中再現(xiàn)的故障類型和故障程度如表1所示.其中Bfault為進(jìn)氣濾清器堵塞故障程度;Cfault為氣門間隙;Gfault為齒輪斷齒長度.

柴油機故障模擬實物再現(xiàn)如圖3所示，進(jìn)氣濾清器堵塞通過膠帶封堵進(jìn)氣小孔實現(xiàn)，氣門間隙異常通過在柴油機冷態(tài)下以塞尺為準(zhǔn)調(diào)整氣門螺栓改變，斷齒故障用線切割的方法削去正時齒輪相應(yīng)齒高的方法模擬.

各種狀態(tài)下聲音信號時域圖如圖4所示.圖中t為時間;p為聲強.從圖可以看出，各種狀態(tài)下聲音響應(yīng)信號難以有效區(qū)分發(fā)動機狀態(tài).每發(fā)動機工作循環(huán)對應(yīng)5 120個采樣點，最終獲得120份樣本.通過K折交叉驗證（K-fold cross-validation）劃分訓(xùn)練集以及測試集，將120份母樣本空間隨機分割成K（K=1，2，3，…，12）個子集.每次將其中1個子集單獨保留作為驗證模型的數(shù)據(jù)，另外（K-1）個子集共同組成訓(xùn)練集，交叉驗證共進(jìn)行K次，計算K次分類的平均結(jié)果.該方法的優(yōu)勢在于同時重復(fù)運用隨機產(chǎn)生的子集進(jìn)行訓(xùn)練和驗證，有效地利用了有限的數(shù)據(jù).文中的計算平臺為i7-8700，CPU主頻為3.2 GHz，16 GB運行內(nèi)存，計算軟件為MATLAB R2021a.

4" 基于聲信號的柴油機故障診斷

理論上，根據(jù)故障特征針對性地布置多個傳感器有利于提高分類診斷問題的精度，但會增加硬件成本、降低計算效率.因此，提出3種單傳感器診斷方案（分別為前端、頂部、后端）和1種多傳感器診斷方案（前端+頂部+后端）.前端麥克風(fēng)、頂部麥克風(fēng)和后端麥克風(fēng)處于柴油機整機的3個橫截面位置，能夠較為全面地采集到柴油機故障特征信息.單傳感器診斷方案為單通道信號的12次分類問題，多傳感器方案為每個麥克風(fēng)分配具體的故障診斷任務(wù)：前端—進(jìn)氣濾清器堵塞、頂部—氣門間隙異常、后端—正時齒輪斷齒.

通過AVME對各故障形式下采集到的聲信號進(jìn)行預(yù)處理，所得分量的中心頻率fc及其與源信號之間的平均互相關(guān)系數(shù)γ如表2所示.

對于前端聲信號，正常狀態(tài)下的預(yù)處理信號中心頻率為60.000 Hz，互相關(guān)系數(shù)為0.819；進(jìn)氣濾清器堵塞故障下的中心頻率接近60.000 Hz，互相關(guān)系數(shù)比正常狀態(tài)小，均值為0.716；氣門間隙0.19，0.52 mm故障下的中心頻率接近60.000 Hz，但0.27，0.59 mm故障下的中心頻率分別為139.750，120.000 Hz，整體的互相關(guān)系數(shù)比正常狀態(tài)小，均值為0.710；齒輪6 mm斷齒故障下的中心頻率為60.000 Hz，2 mm和4 mm斷齒故障下分別為179.084，240.167 Hz，約為60.000 Hz的3倍頻和4倍頻，整體的互相關(guān)系數(shù)比正常狀態(tài)小，均值為0.629.

對于頂部麥克風(fēng)信號，進(jìn)氣濾清器堵塞和氣門間隙異常故障的中心頻率都接近60.000 Hz，互相關(guān)系數(shù)均值分別為0.629和0.630；齒輪斷齒故障下的預(yù)處理信號中心頻率都遠(yuǎn)離60.000 Hz，互相關(guān)系數(shù)均值為0.670.

對于后端麥克風(fēng)信號，正常狀態(tài)下預(yù)處理信號的中心頻率為60.000 Hz，互相關(guān)系數(shù)為0.544.進(jìn)氣濾清器堵塞故障下預(yù)處理信號的中心頻率主要為60.000 Hz，互相關(guān)系數(shù)普遍小于0.544.氣門間隙異常故障下的中心頻率集中在3 000 Hz以上，互相關(guān)系數(shù)大于0.544.齒輪斷齒故障下的中心頻率都接近60.000 Hz，互相關(guān)系數(shù)均值為0.537.

可以發(fā)現(xiàn)，不同故障形式下經(jīng)由AVME預(yù)處理后的信號之間的中心頻率和互相關(guān)系數(shù)存在明顯差異，表明AVME預(yù)處理加強了特征參量對故障形式的表征能力.

對于單傳感器方案，其結(jié)果如表3所示.表中Std為方差；Xmean為平均特征數(shù)；C/g為最優(yōu)懲罰因子/高斯核函數(shù)參數(shù).

由表3可知，AVME-SSA-SVM模型分別使用3個位置單通道聲信號對3類多種程度故障進(jìn)行診斷時均取得了較好的結(jié)果.其中，頂部聲信號下整體準(zhǔn)確率最低，達(dá)到88%以上；前端聲信號下診斷精度優(yōu)于其他位置，達(dá)到98.89%，該精度滿足一般工程應(yīng)用需求.同時，前端聲信號下診斷結(jié)果的方差也比其他2個位置小，說明該位置聲信號受樣本數(shù)量的影響更小，具有更好的穩(wěn)定性.前端聲信號診斷時，模型使用的平均特征數(shù)在整體上明顯更低，說明AVME在前端信號中的特征優(yōu)選方面起到了更好的提升作用，增強了樣本的特征敏感性，從而使用更少的特征數(shù)，減輕了算法的冗余程度.

取模型10折交叉驗證的最后一次計算結(jié)果，其單傳感器方案的故障診斷混淆矩陣如圖5所示.多次計算下，正常樣本與故障樣本之間沒有發(fā)生混淆現(xiàn)象，混淆現(xiàn)象多發(fā)生在同一故障的不同故障程度之間.

多傳感器方案準(zhǔn)確率ACC結(jié)果如表4所示.在多傳感器診斷方案下，AVME-SSA-SVM對所有故障的診斷精度達(dá)到99.57%；平均特征優(yōu)選數(shù)為11.57；平均方差為0.24.模型將部分氣門間隙0.19 mm故障分類為0.27 mm，沒有發(fā)生正常狀態(tài)與故障狀態(tài)之間的混淆.

前端單傳感器診斷方案能夠較好地區(qū)分不同故障形式，但對故障程度的診斷精確度不高.相比之下，多傳感器診斷方案能夠更好地區(qū)分不同故障程度，對于進(jìn)氣濾清器堵塞和齒輪斷齒故障識別精度可達(dá)到100%，但其面對多故障類型問題時需要首先對故障形式進(jìn)行判斷.因而，2個方案之間存在優(yōu)勢互補，在多傳感器診斷方案應(yīng)用時可以先通過前端的傳感器對故障形式進(jìn)行診斷，再通過每個傳感器針對不同的故障形式進(jìn)行故障程度的區(qū)分.與只使用單傳感器的前端麥克風(fēng)故障診斷方案相比，多傳感器診斷方案下AVME-SSA-SVM模型具有更好的準(zhǔn)確率、特征優(yōu)選能力和穩(wěn)定性，但是額外增加了2倍的測試成本.

5" 結(jié)" 論

1） 應(yīng)用AVME方法根據(jù)能量大小對信號進(jìn)行自適應(yīng)分解，引入AVME預(yù)處理在頻域上提升不同故障間的特征差異度，增強特征參量的敏感性及對故障的表征能力.

2） 優(yōu)化后的SVM具有合適的參數(shù)，保證了關(guān)鍵特征的選取，減少了無關(guān)和冗余特征干擾.試驗驗證顯示優(yōu)化后的SVM具備較高的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定性.

3） 前端單傳感器診斷方案可區(qū)分不同故障形式，但對故障程度診斷精度不高.多傳感器診斷方案下AVME-SSA-SVM模型具有更好的準(zhǔn)確率、特征優(yōu)選能力和穩(wěn)定性，但成本偏高.需要結(jié)合實際應(yīng)用場景、部署成本和計算資源綜合考慮.

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（責(zé)任編輯" 黃鑫鑫）