摘 "要： 針對壓燃式活塞發(fā)動機氣門間隙故障振動信號樣本少以及跨工況故障診斷困難的問題，提出一種基于元學(xué)習(xí)和遷移學(xué)習(xí)的壓燃式活塞發(fā)動機氣門間隙異常故障診斷方法。元學(xué)習(xí)采用MAML作為學(xué)習(xí)器，對目標(biāo)域的支撐集進行數(shù)據(jù)擴展，提升其泛化能力；遷移學(xué)習(xí)采用ResNet34作為特征提取網(wǎng)絡(luò)，并通過SSL替代SL損失函數(shù)，壓縮源域特征向量之間的距離，為目標(biāo)域任務(wù)提供更多的特征嵌入空間，提升其跨域診斷能力。將預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)后的元學(xué)習(xí)和遷移學(xué)習(xí)模型進行決策融合后作為診斷結(jié)果輸出，并使用發(fā)動機臺架進行實驗數(shù)據(jù)驗證。結(jié)果表明，所提方法能在小樣本情況下有效識別跨工況氣門間隙故障，且效果明顯優(yōu)于單獨使用元學(xué)習(xí)或遷移學(xué)習(xí)的診斷方法。

關(guān)鍵詞： 壓燃式活塞發(fā)動機； 氣門機構(gòu)； 故障診斷； MTL模型； 遷移學(xué)習(xí)； ResNet34網(wǎng)絡(luò)； 跨域診斷

中圖分類號： TN711?34； TK428 " " " " " " " " " 文獻標(biāo)識碼： A " " " " " " " " " " "文章編號： 1004?373X（2024）18?0029?06

Research on meta?transfer learning based valve fault diagnosis of

compression?ignition piston engine

HE Pengfei1， WAN Hongping2， HUANG Guoyong1

（1. Faculty of Civil Aviation and Aeronautics， Kunming University of Science and Technology， Kunming 650500， China;

2. Yunnan Branch of CGN New Energy Holding Co.， Ltd.， Kunming 650200， China）

Abstract： In allusion to the challenges of limited vibration signal samples and difficulties in diagnosing faults across different operating conditions in valve clearance fault diagnosis of compression?ignition piston engine， a method of compression?ignition piston engine valve clearance abnormal fault diagnosis based on meta?learning and transfer learning is proposed. In the meta?learning， MAML is used as learner to expand the support set data of the target domain， thereby enhancing its generalization ability. In the transfer learning， ResNet34 is used as the feature extraction network to replace the SL loss function with SSL to compress the distance between feature vectors of the source domain， providing more feature embedding space for the target domain task and enhancing its cross?domain diagnostic capability. The decision fusion of pre?trained and fine?tuned meta?learning and transfer learning models are used as the diagnostic result output， and experimental data validation is conducted by means of engine bench. The results show that the proposed method can effectively identify cross working condition valve clearance faults in small sample situations， and the effect is significantly better than diagnostic methods that use meta?learning or transfer learning alone.

Keywords： compression?ignition piston engine; valve mechanism; fault diagnosis; MTL model; transfer learning; ResNet34 network; cross domain diagnosis

0 "引 "言

壓燃式活塞發(fā)動機由于體積小、升功率高、結(jié)構(gòu)簡單、操作維護方便以及生產(chǎn)周期短、成本低等諸多優(yōu)點，而得到工程應(yīng)用領(lǐng)域的青睞[1]。在工程實際中，發(fā)動機氣門機構(gòu)作為發(fā)動機系統(tǒng)的重要組成部分，經(jīng)常因為惡劣的工作環(huán)境和高頻的撞擊而發(fā)生故障，主要表現(xiàn)為氣門間隙的異常改變，從而引起發(fā)動機漏氣和功率下降等問題。因此，為避免由于發(fā)動機故障導(dǎo)致的安全事故和經(jīng)濟損失，對發(fā)動機進行運行狀態(tài)監(jiān)測和準(zhǔn)確的機械故障診斷十分重要。

一些學(xué)者使用深度學(xué)習(xí)的方法對采集到的發(fā)動機缸蓋上的振動信號提取有效特征并進行識別，有效診斷出了壓燃式活塞發(fā)動機的故障。文獻[2]提出了一個基于一維卷積長短期記憶網(wǎng)絡(luò)的柴油機工況識別方法，識別精度達(dá)到了99.08%。文獻[3]提出了一個基于隨機丟棄與批標(biāo)準(zhǔn)化的深度CNN，針對柴油機失火故障診斷取得了較高的準(zhǔn)確率。文獻[4]在已有CNN的框架上，采用指數(shù)線性單元（Exponential Linear Unit， ELU）作為激活函數(shù)，用全局平均池化（Global Average Pooling， GAP）代替全連接層，在處理柴油機氣門故障診斷中獲得了較高精度。但深度學(xué)習(xí)方法要求大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，與實際應(yīng)用中故障模型樣本獲取困難的情況相矛盾。為此，一些學(xué)者對小樣本條件下的故障診斷展開研究。文獻[5]提出了一種結(jié)合監(jiān)督域自適應(yīng)和原型網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法，利用原型層作為條件識別模塊來學(xué)習(xí)每個類的原型，有效解決了源域和目標(biāo)域的類部分重疊的問題，在兩個軸承數(shù)據(jù)集上實現(xiàn)了故障分類。文獻[6]提出一種改進關(guān)系網(wǎng)絡(luò)（RN），利用元學(xué)習(xí)策略，在RN的嵌入模塊中引入了殘余收縮模塊和比例指數(shù)線性單元激活函數(shù)，實現(xiàn)了小樣本滾動軸承故障診斷。文獻[7]提出了一種基于元學(xué)習(xí)和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索的新模態(tài)故障診斷方法，即MetaNAS，從現(xiàn)有模態(tài)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索過程中學(xué)習(xí)模型最優(yōu)初始化參數(shù)，只需幾步梯度更新就能在小樣本條件下得到新模態(tài)故障診斷模型。

針對柴油發(fā)動機缸蓋振動信號非平穩(wěn)、氣門故障樣本少的問題，本文提出一種結(jié)合元學(xué)習(xí)和遷移學(xué)習(xí)策略的柴油機氣門間隙故障診斷方法（MTL），將遷移學(xué)習(xí)的特征挖掘能力和元學(xué)習(xí)的快速適應(yīng)新任務(wù)能力相結(jié)合。先通過源域數(shù)據(jù)分別訓(xùn)練遷移學(xué)習(xí)和元學(xué)習(xí)的特征提取網(wǎng)絡(luò)，使用目標(biāo)域任務(wù)微調(diào)遷移學(xué)習(xí)模型；然后通過數(shù)據(jù)增強的策略構(gòu)建目標(biāo)域支撐集的輔助任務(wù)，與目標(biāo)域支撐集一起微調(diào)元學(xué)習(xí)模型；最后使用目標(biāo)域查詢集來測試兩個模型的預(yù)測分?jǐn)?shù)，將兩個分?jǐn)?shù)決策融合作為最終準(zhǔn)確率。在WP3.2G61E316柴油機取得的小樣本氣門間隙故障數(shù)據(jù)上對所提MTL方法的有效性進行驗證。

1 "MTL模型

1.1 "基本思路和總體設(shè)計

元學(xué)習(xí)通過多任務(wù)的學(xué)習(xí)范式學(xué)習(xí)不同任務(wù)的“元知識”，并利用這些“元知識”在新任務(wù)中快速學(xué)習(xí)，使其能夠在少量樣本及簡單幾步梯度更新后就取得較好的學(xué)習(xí)效果[8]。而遷移學(xué)習(xí)則是依靠從源域到目標(biāo)域的知識遷移來解決小樣本和跨域?qū)W習(xí)問題，需要依靠大量標(biāo)注數(shù)據(jù)對模型進行預(yù)訓(xùn)練[9]。而本文提出的MTL模型，利用元學(xué)習(xí)和遷移學(xué)習(xí)各自的優(yōu)勢來提升故障識別的準(zhǔn)確率和模型的泛化性能。MTL的整體結(jié)構(gòu)如圖1所示，主要包括遷移學(xué)習(xí)部分、元學(xué)習(xí)部分和分類決策融合部分。其中，遷移學(xué)習(xí)部分和元學(xué)習(xí)部分都有自己的特征提取模塊和特征分類模塊，這兩部分在最終分類決策融合前獨立完成訓(xùn)練過程。

MTL模型的主要思路是先將源域數(shù)據(jù)以批次和任務(wù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)的基本單元進行劃分。其中，以任務(wù)為單元的數(shù)據(jù)劃分的原因是元學(xué)習(xí)的基本輸入單元為任務(wù)，每一個任務(wù)又分為支撐集和查詢集，支撐集是N?way K?shot形式，即包含N個類別，每一個類別下有K個樣本數(shù)據(jù)；查詢集中樣本類別數(shù)與支撐集相同，具體劃分方式如圖2所示。

1） 預(yù)訓(xùn)練階段

搭建兩個分別使用遷移學(xué)習(xí)和元學(xué)習(xí)的特征提取模塊，將以批次為訓(xùn)練單元的樣本輸入到遷移學(xué)習(xí)特征提取模塊，將以任務(wù)為訓(xùn)練單元的樣本輸入到元學(xué)習(xí)特征提取模塊。

2） 微調(diào)階段

同樣以批次和任務(wù)作為基本單元對目標(biāo)域的訓(xùn)練數(shù)據(jù)進行劃分，分別使用元學(xué)習(xí)和遷移學(xué)習(xí)的方法對統(tǒng)一測試任務(wù)進行預(yù)測，將兩個模型預(yù)測到的得分融合后作為模型的最終預(yù)測得分。

1.2 "元學(xué)習(xí)部分

元學(xué)習(xí)部分使用的是一種與模型無關(guān)的元學(xué)習(xí)（MAML）方法，其學(xué)習(xí)目標(biāo)是學(xué)習(xí)到能通過一步或幾步微調(diào)就快速適應(yīng)新任務(wù)的最優(yōu)初始化參數(shù)。

MAML的學(xué)習(xí)框架分為內(nèi)外兩層循環(huán)：

內(nèi)循環(huán)使用基礎(chǔ)學(xué)習(xí)器提取特定任務(wù)的特征，基礎(chǔ)學(xué)習(xí)器可以是任何基于梯度下降學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)模型；

外循環(huán)使用元學(xué)習(xí)策略，通過梯度下降更新基礎(chǔ)學(xué)習(xí)器的初始化參數(shù)[10]。

MAML中基礎(chǔ)學(xué)習(xí)器上的參數(shù)更新過程為：

[θ'i=θ-α?θ?Ti（fθ）] （1）

式中：[θ'i]為基礎(chǔ)學(xué)習(xí)器在任務(wù)[Ti]上訓(xùn)練得到的最優(yōu)參數(shù)；[α]為基礎(chǔ)學(xué)習(xí)率；[?θ?Ti（fθ）]為基礎(chǔ)學(xué)習(xí)器[fθ]在任務(wù)[Ti]上的損失梯度。

元學(xué)習(xí)器上的參數(shù)更新過程為：

[θ?=θ-β?θTi～P（T）?Tifθ′i] （2）

式中：[P（T）]為任務(wù)分布；[β]為元學(xué)習(xí)率；[?Tifθ′i]為每個任務(wù)中[θ'i]下的損失誤差。

在完成所有批次的任務(wù)學(xué)習(xí)后，可以得到一個最優(yōu)初始化參數(shù)[θ?]。當(dāng)遇到新任務(wù)時，利用新任務(wù)的支撐集對最優(yōu)初始化參數(shù)[θ?]進行微調(diào)，得到最適合新任務(wù)的參數(shù)[θ?t]。最后使用支撐集和查詢集測試MAML的學(xué)習(xí)效果[11]。

搭建MAML模型時首先需要設(shè)計一個基礎(chǔ)學(xué)習(xí)器，本文使用的基礎(chǔ)學(xué)習(xí)器為CNN模型，損失函數(shù)為適合解決分類問題的交叉熵函數(shù)，激活函數(shù)為ReLU函數(shù)，具體參數(shù)設(shè)置如表1所示。設(shè)置基礎(chǔ)學(xué)習(xí)率為0.000 1，元學(xué)習(xí)率為0.01。

1.3 "遷移學(xué)習(xí)部分

遷移學(xué)習(xí)的優(yōu)勢是能充分利用源域樣本對模型預(yù)訓(xùn)練。與MAML無法使用深層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)不同，遷移學(xué)習(xí)可以利用深層網(wǎng)絡(luò)作為特征提取網(wǎng)絡(luò)，挖掘樣本淺層特征下的微小故障信息。

本文遷移學(xué)習(xí)部分所使用的特征提取網(wǎng)絡(luò)為殘差網(wǎng)絡(luò)ResNet34，并對其所用損失函數(shù)進行了改進。本文使用的ResNet34由初始的一個64通道的3×3卷積層、批歸一化層和4個殘差模塊組成，每個殘差模塊最后一層為1個3×3最大池化層。第1、4個殘差模塊各包含3個殘差塊，第2和第3個殘差模塊分別各包含4個和6個殘差塊，每個殘差塊包含2個3×3卷積層、批歸一化層、ReLU激活層。各卷積模塊的區(qū)別在于卷積層的通道數(shù)不一樣，分別是64、128、256和512。

考慮到本文解決的問題涉及跨域故障診斷，而傳統(tǒng)的殘差網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)所使用的SL（Softmax Loss）損失函數(shù)只關(guān)注不同樣本類別之間的距離，不考慮其所占有特征嵌入空間的大小，因此本文使用SSL損失函數(shù)代替SL，在保證各樣本間距離足夠用于分類的情況下，盡可能縮小同一類樣本間的距離，為目標(biāo)域樣本留出更多的嵌入空間。其主要原理是通過計算樣本在嵌入空間中的特征向量與類原型向量之間的余弦相似性來調(diào)整其在嵌入空間中的分布位置。

計算過程為：

[wi=cosθ（wi，fγ（xja））-cosθ（wa，fγ（xja））·wa+wi] （3）

式中：[wi]為壓縮后的類原型向量；[·]為絕對值運算；[γ]為特征提取網(wǎng)絡(luò)參數(shù)；[xja]為a類樣本；[fγ（xja）]為[xja]的映射向量；[wa]為a類樣本的類原型向量；[wi]為非a類樣本的類原型向量。

SSL損失函數(shù)的計算過程為：

[LSSL（γ）=a=1Aj=1Na?logρyj=axj] （4）

[pyj=ixj=expcosθ（wi，fγ（xj））i=1Aexpcosθ（wi，fγ（xj））] （5）

式中：A為樣本類別總數(shù)；Na為a類樣本數(shù)量；[yj]為[xj]的預(yù)測值。

通過不斷壓縮類原型向量之間的距離，使得嵌入空間中特征向量分布更為集中。通過最小化SSL，采用隨機梯度下降法更新ResNet34的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。

1.4 "學(xué)習(xí)及參數(shù)更新過程

1） 遷移學(xué)習(xí)與元學(xué)習(xí)的預(yù)訓(xùn)練使用的是相同的源域數(shù)據(jù)集，并且同時進行，只是遷移學(xué)習(xí)以樣本為輸入訓(xùn)練ResNet34網(wǎng)絡(luò)，而元學(xué)習(xí)以任務(wù)為輸入訓(xùn)練MAML網(wǎng)絡(luò)。

2） 預(yù)訓(xùn)練結(jié)束后，固定兩個特征提取網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)，并將其遷移到目標(biāo)域中進行微調(diào)。將目標(biāo)域的數(shù)據(jù)按元學(xué)習(xí)策略劃分為支撐集和查詢集，使用支撐集的數(shù)據(jù)微調(diào)遷移學(xué)習(xí)的模型，通過數(shù)據(jù)增強的方式生成支撐集的輔助集，并將其與支撐集一起以任務(wù)劃分后用于微調(diào)元學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)。

3） 完成模型微調(diào)后，將目標(biāo)域的查詢集分別輸入ResNet34和MAML的分類模塊，得到其對應(yīng)的預(yù)測分?jǐn)?shù)，再使用Softmax函數(shù)對預(yù)測分?jǐn)?shù)進行歸一化處理，最后將兩個預(yù)測融合后作為最終預(yù)測結(jié)果輸出。

2 "實驗驗證與結(jié)果分析

2.1 "實驗數(shù)據(jù)

為驗證本文所提方法的有效性，在1臺WP3.2G61E316壓燃式活塞發(fā)動機上進行實驗驗證，使用的加速度傳感器為KISTLER 8774B，信號采集模塊為NI9232，通過鍵相位傳感器確定各周期初始位置并計算發(fā)動機轉(zhuǎn)速。圖3為實驗現(xiàn)場圖。

實驗?zāi)M轉(zhuǎn)速為1 500 r/min和1 800 r/min兩種工況下氣門間隙發(fā)生故障的情況，采樣頻率為51.2 kHz。在發(fā)動機停機狀態(tài)下，通過轉(zhuǎn)動調(diào)整螺釘和鎖緊螺母來設(shè)置并固定氣門間隙大小。E1、E2、E3、E4為發(fā)動機依次排列的4個氣缸，模擬了不同氣缸的氣門間隙分別為1個正常和3種異常狀態(tài)，各種狀態(tài)下氣門間隙的參數(shù)設(shè)置如表2所示。

采集每個氣缸蓋表面振動信號，分別采集4類氣門設(shè)置和1 500 r/min、1 800 r/min兩類轉(zhuǎn)速下共8類氣門狀態(tài)數(shù)據(jù)。

將轉(zhuǎn)速為1 500 r/min下采集到的振動信號作為原始源域數(shù)據(jù)集，首先根據(jù)轉(zhuǎn)速和鍵相位傳感器型號，將原始加速度信號截取為相同長度的一維時序數(shù)據(jù)；然后通過遞歸圖（RP）[12]、短時傅里葉變換（STFT）[13]和格拉姆角場（GAF）[14]的方式將其編碼為64×64的3通道二維特征圖，作為預(yù)訓(xùn)練的源域數(shù)據(jù)集。生成每種氣門狀態(tài)下的RP、STFT和GAF特征圖各400張，共4 800個源域數(shù)據(jù)。

將轉(zhuǎn)速為1 800 r/min下采集到的振動信號作為原始目標(biāo)域數(shù)據(jù)集，通過在原始振動信號中注入高斯白噪聲的方法擴充目標(biāo)域輔助數(shù)據(jù)集。同樣根據(jù)轉(zhuǎn)速和鍵相位傳感器型號將原始加速度信號截取為相同長度的一維時序數(shù)據(jù)。然后使用連續(xù)小波變換（CWT）[15]方式將其編碼為64×64的3通道二維特征圖作為微調(diào)和測試的目標(biāo)域數(shù)據(jù)集，擴充得到的輔助數(shù)據(jù)集僅用作元學(xué)習(xí)的微調(diào)。共生成每種氣門狀態(tài)下的特征圖各40張，按3∶1的比例劃分為支撐集和查詢集，通過添加噪聲擴展得到的特征圖共320張，全部添加到支撐集中組成元學(xué)習(xí)的微調(diào)任務(wù)。

2.2 "實驗結(jié)果分析

使用目標(biāo)域任務(wù)的查詢集內(nèi)的4類氣門狀態(tài)樣本測試模型的準(zhǔn)確率，每類樣本20個。為避免實驗偶然性的影響，每種任務(wù)類型下進行10次測試后取平均準(zhǔn)確率，準(zhǔn)確率計算過程如式（6）所示，模型最終測試混淆矩陣如圖4所示。計算得到模型的準(zhǔn)確率為84.75%。

[Paccuracy=TP+TNTP+TN+FP+FN] （6）

式中：[Paccuracy]為模型的準(zhǔn)確率；TP為預(yù)測為正的正樣本數(shù)量；FP為預(yù)測為正的負(fù)樣本數(shù)量；TN預(yù)測為負(fù)的負(fù)樣本數(shù)量；FN為預(yù)測為負(fù)的正樣本數(shù)量。

為研究使用SSL代替SL作為損失函數(shù)是否能使嵌入空間內(nèi)的樣本特征向量更為集中，使用T?SNE可視化觀察特征向量的分布情況，結(jié)果如圖5所示。由圖5可知，使用SSL后能有效拉近特征向量的空間距離。

為了驗證MTL模型的融合診斷效果要優(yōu)于單獨使用遷移學(xué)習(xí)或元學(xué)習(xí)，分別在4?way 1?shot和4?way 5?shot任務(wù)下，將融合后的MTL模型與融合前基于源域數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練的ResNet34模型和MAML模型進行比較，10次實驗后得到平均準(zhǔn)確率，如表3所示。結(jié)果表明，MTL模型的診斷效果要明顯優(yōu)于單純使用遷移學(xué)習(xí)的ResNet34和單純使用元學(xué)習(xí)的MAML模型。

3 "結(jié) "論

使用CWT編碼振動數(shù)據(jù)可以保留其關(guān)鍵時頻特征，使用SSL替代SL損失函數(shù)能有效壓縮特征向量在嵌入空間內(nèi)的距離，為跨域故障診斷的新樣本提供更多的映射空間。通過建立輔助任務(wù)用于元學(xué)習(xí)微調(diào)，能提升MAML模型的泛化性能。將元學(xué)習(xí)快速適應(yīng)和遷移學(xué)習(xí)深度挖掘與跨域識別的能力結(jié)合后進行決策融合，能在小樣本跨工況氣門故障診斷中達(dá)到84.75%的準(zhǔn)確率，診斷效果優(yōu)于單獨使用遷移學(xué)習(xí)或元學(xué)習(xí)的診斷方法。

注：本文通訊作者為黃國勇。

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