摘要：汽車電控發(fā)動(dòng)機(jī)在運(yùn)行過程中會(huì)產(chǎn)生各種異常響動(dòng)，傳統(tǒng)的聽診診斷方法存在主觀性強(qiáng)、誤差大等問題。為提高發(fā)動(dòng)機(jī)異響故障診斷的準(zhǔn)確性和效率，提出了一種基于振動(dòng)分析的故障診斷方法。該方法首先采用小波變換和維納濾波相結(jié)合的算法對采集到的發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行降噪處理，然后從時(shí)域、頻域和時(shí)頻域提取特征構(gòu)建特征向量?；诰矸e神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建故障診斷模型，實(shí)現(xiàn)對發(fā)動(dòng)機(jī)異響故障的自動(dòng)識(shí)別和診斷。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提方法能夠有效識(shí)別多種發(fā)動(dòng)機(jī)異響故障類型。研究成果為汽車電控發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷提供了新的技術(shù)路徑，對提高汽車維修效率和安全性具有重要意義。

關(guān)鍵詞：發(fā)動(dòng)機(jī)異響;振動(dòng)分析;小波變換;深度學(xué)習(xí);故障診斷

中圖分類號(hào)：U464 收稿日期：2024-07-30

DOI：10.19999/j.cnki.1004-0226.2024.09.027

1 前言

發(fā)動(dòng)機(jī)是汽車的核心部件，其運(yùn)行狀態(tài)直接影響汽車的性能和安全。隨著汽車電子化、智能化程度的不斷提高，傳統(tǒng)的發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷方法已難以滿足要求。振動(dòng)分析作為一種無損檢測技術(shù)，具有響應(yīng)快、信息量大等優(yōu)點(diǎn)，在發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷中發(fā)揮著越來越重要的作用。本文旨在探討如何利用振動(dòng)分析技術(shù)，結(jié)合先進(jìn)的信號(hào)處理和人工智能算法，實(shí)現(xiàn)發(fā)動(dòng)機(jī)異響故障的準(zhǔn)確診斷，為提高發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷的智能化水平提供參考。

2 發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)信號(hào)采集與預(yù)處理

2.1 振動(dòng)信號(hào)采集系統(tǒng)

發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)信號(hào)采集系統(tǒng)是實(shí)現(xiàn)故障診斷的基礎(chǔ)。本研究采用高精度加速度傳感器、數(shù)據(jù)采集卡和工控機(jī)組成信號(hào)采集系統(tǒng)[1]。加速度傳感器選用靈敏度為100 mV/g的壓電式傳感器，頻率響應(yīng)范圍為0.5 Hz～10 kHz，能夠有效捕捉發(fā)動(dòng)機(jī)的各種振動(dòng)信號(hào)。數(shù)據(jù)采集卡采樣率設(shè)置為20 kHz，以確保能夠采集到高頻信號(hào)。工控機(jī)用于控制整個(gè)采集過程并存儲(chǔ)采集到的數(shù)據(jù)（圖1）。

傳感器的安裝位置對信號(hào)質(zhì)量有重要影響。通過前期試驗(yàn)，確定了4個(gè)最佳安裝點(diǎn)：氣缸蓋、機(jī)油底殼、正時(shí)齒輪罩和發(fā)動(dòng)機(jī)后部支架。這些位置能夠全面反映發(fā)動(dòng)機(jī)的振動(dòng)狀態(tài)。采集時(shí)，控制發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速穩(wěn)定在1 500 r/min左右，每次采集持續(xù)2 s，采樣間隔為0.05 ms。為了提高采集數(shù)據(jù)的代表性，在不同工況下（怠速、中速、高速）各采集100組樣本，共計(jì)300組樣本。

2.c3edbcfbb9979b3b8addbfc12b6f6b99781bf46575a895a6a93c8bcefa681d4c2 信號(hào)降噪方法

2.2.1 小波變換降噪

小波變換具有良好的時(shí)頻局部化特性，適合處理非平穩(wěn)信號(hào)。本研究采用db4小波，對信號(hào)進(jìn)行4層分解。在小波域中，大系數(shù)主要對應(yīng)有用信號(hào)，而小系數(shù)主要對應(yīng)噪聲[2]。通過設(shè)置閾值去除小系數(shù)，可以實(shí)現(xiàn)降噪。閾值的選擇采用SURE準(zhǔn)則，既保留了信號(hào)的主要特征，又有效去除了噪聲。

具體步驟如下：

a.對原始信號(hào)進(jìn)行小波分解，得到近似系數(shù)和細(xì)節(jié)系數(shù)。

b.對細(xì)節(jié)系數(shù)應(yīng)用SURE閾值法進(jìn)行軟閾值處理。

c.利用處理后的系數(shù)進(jìn)行小波重構(gòu)，得到降噪后的信號(hào)。

通過實(shí)驗(yàn)對比，小波變換降噪后，信號(hào)的平均信噪比提高了3.2 dB。

2.2.2 維納濾波降噪

維納濾波是一種經(jīng)典的自適應(yīng)濾波方法，能夠在保持信號(hào)主要特征的同時(shí)有效抑制噪聲。本研究采用基于最小均方誤差準(zhǔn)則的維納濾波算法。首先估計(jì)信號(hào)的功率譜密度和噪聲的442a2c15d281e8f4d71c9e40249ddbc1f11224f9c6ccf7e0c323a2fa626f9f7f功率譜密度，然后構(gòu)造最優(yōu)濾波器。維納濾波能夠有效去除加性白噪聲，提高信號(hào)的信噪比[3]。維納濾波的關(guān)鍵在于濾波器傳遞函數(shù)的設(shè)計(jì)：

H（ω） = Ps（ω） / （Ps（ω） + Pn（ω））

式中，Ps（ω）為信號(hào)的功率譜密度；n（ω）為噪聲的功率譜密度。通過實(shí)驗(yàn)，維納濾波降噪后，信號(hào)的平均信噪比提高了2.8 dB。

2.2.3 小波-維納混合降噪

為了充分發(fā)揮小波變換和維納濾波各自的優(yōu)勢，本研究提出了小波-維納混合降噪方法。首先對信號(hào)進(jìn)行小波分解，對高頻系數(shù)應(yīng)用維納濾波，然后進(jìn)行小波重構(gòu)。這種方法既保留了信號(hào)的細(xì)節(jié)特征，又有效抑制了噪聲?；旌辖翟氲牟襟E如下：對原始信號(hào)進(jìn)行小波分解，對高頻細(xì)節(jié)系數(shù)應(yīng)用維納濾波。利用處理后的系數(shù)進(jìn)行小波重構(gòu)（圖2）。

實(shí)驗(yàn)表明，與單獨(dú)使用小波變換或維納濾波相比，混合方法的降噪效果更好，平均信噪比提高了4.5 dB（表1）。

3 發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)信號(hào)特征提取

3.1 時(shí)域特征提取

時(shí)域特征直接反映了信號(hào)的統(tǒng)計(jì)特性。本研究提取了以下時(shí)域特征：均方根值、峰值、峭度、裕度因子、波形因子和脈沖因子。這些特征能夠反映信號(hào)的幅值、分布和波形特征。其中，峭度和裕度因子對早期故障特別敏感。通過對正常狀態(tài)和不同故障狀態(tài)下的時(shí)域特征進(jìn)行對比分析，發(fā)現(xiàn)異響故障會(huì)導(dǎo)致這些特征值發(fā)生明顯變化[4]。例如，氣門異響會(huì)導(dǎo)致峭度值顯著增大，而連桿異響則會(huì)使波形因子明顯降低。這些變化為故障診斷提供了重要依據(jù)。

3.2 頻域特征提取

頻域特征能夠反映信號(hào)的頻率組成。本研究采用快速傅里葉變換（FFT）將信號(hào)轉(zhuǎn)換到頻域，提取了以下特征：主頻率、頻率中心、均方頻率和頻率方差。這些特征反映了信號(hào)的頻譜分布特性。還計(jì)算了不同頻段的能量比，包括低頻段（0～500 Hz）、中頻段（500～2 000 Hz）和高頻段（2 000～5 000 Hz）的能量占比。研究發(fā)現(xiàn)，不同類型的異響故障在頻域特征上表現(xiàn)出明顯差異。例如，活塞異響主要表現(xiàn)為低頻能量增加，而氣門異響則導(dǎo)致高頻能量顯著增加。

3.3 時(shí)頻域特征提取

考慮到發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)信號(hào)的非平穩(wěn)特性，本研究還提取了時(shí)頻域特征。采用短時(shí)傅里葉變換（STFT）和小波包變換（WPT）進(jìn)行時(shí)頻分析（圖3）。STFT使用漢寧窗，窗長256點(diǎn)，重疊率50%。WPT采用db4小波，分解層數(shù)為4。從時(shí)頻圖中提取了以下特征：

a.時(shí)頻能量熵：反映信號(hào)復(fù)雜度的變化。

b.時(shí)頻重心：計(jì)算時(shí)頻圖在時(shí)間和頻率維度上的重心坐標(biāo)。

c.主分量比：選取能量最大的k個(gè)時(shí)頻點(diǎn)，計(jì)算其能量占總能量的比例。

這些特征能夠反映信號(hào)在時(shí)間和頻率上的聯(lián)合分布特性，對于識(shí)別復(fù)雜的故障模式具有重要作用。

4 基于深度學(xué)習(xí)的故障診斷模型

4.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

本研究構(gòu)建了一個(gè)8層的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）模型用于故障診斷。該模型包含3個(gè)卷積層、3個(gè)池化層和2個(gè)全連接層。卷積層使用ReLU激活函數(shù)，最后一層使用Softmax函數(shù)進(jìn)行分類。為了防止過擬合，在全連接層之間添加了Dropout層，丟棄率設(shè)為0.5（表2）。

CNN模型的輸入為時(shí)頻圖，尺寸為64×64。每個(gè)卷積層后接BatchNormalization層以加速訓(xùn)練并提高模型穩(wěn)定性，最后在兩層全連接層之間使用Dropout防止過擬合。

4.2 長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)模型

考慮到發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)信號(hào)的時(shí)序特性，本研究還構(gòu)建了基于長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）的診斷模型。該模型包含2個(gè)LSTM層和2個(gè)全連接層。LSTM層能夠有效捕捉信號(hào)的長期依賴關(guān)系，適合處理時(shí)序數(shù)據(jù)。LSTM模型的輸入為時(shí)域特征序列，長度為100。每個(gè)時(shí)間步包含6個(gè)時(shí)域特征。兩個(gè)LSTM層之間添加了Dropout層，丟棄率為0.3，以防止過擬合。LSTM的特殊結(jié)構(gòu)使其能夠解決傳統(tǒng)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的梯度消失問題，從而更好地捕捉長期依賴關(guān)系[5]。在本研究中，LSTM模型能夠有效捕捉發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)信號(hào)中的時(shí)序模式，特別是在識(shí)別那些隨時(shí)間變化的故障特征方面表現(xiàn)出色。

4.3 模型訓(xùn)練與優(yōu)化

模型訓(xùn)練采用Adam優(yōu)化器，學(xué)習(xí)率初始設(shè)置為0.001，采用學(xué)習(xí)率衰減策略。批量大小設(shè)為64，訓(xùn)練輪數(shù)為100。為了提高模型的泛化能力，采用了數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，包括添加高斯噪聲、時(shí)間偏移和隨機(jī)縮放。此外，還使用了早停策略來防止過擬合。在訓(xùn)練過程中，通過調(diào)整網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、優(yōu)化超參數(shù)來提高模型性能。經(jīng)過多次實(shí)驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)當(dāng)卷積核大小為3×3，池化大小為2×2時(shí)，CNN模型性能最佳。對于LSTM模型，128-64的兩層結(jié)構(gòu)比單層或三層結(jié)構(gòu)效果更好。模型優(yōu)化過程中還采用了交叉驗(yàn)證技術(shù)，以確保模型的穩(wěn)定性和泛化能力。通過精心調(diào)整的訓(xùn)練策略，兩種模型都達(dá)到了較高的診斷準(zhǔn)確率，同時(shí)保持了良好的泛化能力，能夠適應(yīng)不同工況下的故障診斷任務(wù)。

5 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與結(jié)果分析

5.1 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)搭建

實(shí)驗(yàn)平臺(tái)包括三種不同型號(hào)的汽車發(fā)動(dòng)機(jī)（奧迪A6、別克和本田），振動(dòng)信號(hào)采集系統(tǒng)和數(shù)據(jù)處理工作站。采集系統(tǒng)如上文所述。數(shù)據(jù)處理工作站配置為Intel i7-10700K CPU、32GB RAM、NVIDIA RTX 3080顯卡，用于信號(hào)處理和模型訓(xùn)練。軟件環(huán)境方面，使用Python 3.8作為編程語言，采用PyTorch 1.8框架實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)模型。信號(hào)處理使用SciPy庫，數(shù)據(jù)分析和可視化使用Pandas和Matplotlib庫。

5.2 故障樣本采集

本研究模擬了5種常見的發(fā)動(dòng)機(jī)異響故障：氣門異響、連桿異響、活塞異響、軸承異響和正時(shí)鏈異響。通過調(diào)整相關(guān)部件間隙或更換故障部件的方式模擬故障。對每種故障類型和正常狀態(tài)，在不同工況下（怠速、中速、高速）各采集300組樣本，每組持續(xù)2 s?？傆?jì)采集了5 400組樣本，按7∶3的比例劃分訓(xùn)練集和測試集。

5.3 診斷結(jié)果與分析

使用構(gòu)建的CNN和LSTM模型對測試集進(jìn)行診斷，結(jié)果如表3所示。兩種模型都取得了較好的診斷效果，總體準(zhǔn)確率均超過90%。CNN模型在氣門異響和連桿異響的診斷上表現(xiàn)略優(yōu)，而LSTM模型在活塞異響的識(shí)別上更有優(yōu)勢。

進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，大多數(shù)誤診案例發(fā)生在相似故障之間，如氣門異響和正時(shí)鏈異響，這可能是因?yàn)檫@些故障產(chǎn)生的振動(dòng)特征相近。為了評估模型在不同工況下的性能，對怠速、中速和高速三種工況下的診斷準(zhǔn)確率進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)，結(jié)果如表4所示。

從表4可以看出，兩種模型在中速工況下的診斷效果最好，這可能是因?yàn)橹兴俟r下的振動(dòng)信號(hào)特征最為明顯。怠速工況下的準(zhǔn)確率相對較低，這可能是由于低速下振動(dòng)信號(hào)較弱，特征不夠顯著造成的。

為了驗(yàn)證模型的泛化能力，還在一組未參與訓(xùn)練的新發(fā)動(dòng)機(jī)上進(jìn)行了測試。結(jié)果顯示，CNN模型的準(zhǔn)確率為89.7%，LSTM模型的準(zhǔn)確率為90.1%。雖然性能略有下降，但仍保持在較高水平，說明所提出的方法具有良好的泛化能力。另外，對模型的計(jì)算效率進(jìn)行了評估。在測試平臺(tái)上，CNN模型對單個(gè)樣本的平均處理時(shí)間為15 ms，LSTM模型為18 ms?？紤]到實(shí)際應(yīng)用中可能需要實(shí)時(shí)診斷，這個(gè)處理速度是可以接受的。為了進(jìn)一步提高診斷性能，嘗試了模型融合的方法。通過對CNN和LSTM模型的輸出進(jìn)行加權(quán)平均，得到了更高的診斷準(zhǔn)確率，達(dá)到94.8%。這說明兩種模型捕捉了振動(dòng)信號(hào)的不同特征，具有互補(bǔ)性。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于振動(dòng)分析和深度學(xué)習(xí)的發(fā)動(dòng)機(jī)異響故障診斷方法具有較高的準(zhǔn)確性和實(shí)用性。該方法克服了傳統(tǒng)聽診法的主觀性，能夠快速、準(zhǔn)確地識(shí)別多種異響故障類型。特別是在處理復(fù)雜的非線性關(guān)系和時(shí)序依賴性方面，深度學(xué)習(xí)模型展現(xiàn)出了明顯優(yōu)勢。然而，研究中也發(fā)現(xiàn)了一些局限性，具體如下：a.模型對某些相似故障的區(qū)分能力還有待提高。b.在實(shí)際應(yīng)用中，可能會(huì)遇到訓(xùn)練數(shù)據(jù)中未包含的新故障類型，如何處理這種情況是未來需要解決的問題。c.雖然本研究考慮了不同工況，但實(shí)際工作環(huán)境可能更加復(fù)雜多變，模型的魯棒性還需要進(jìn)一步驗(yàn)證。

6 結(jié)語

本文提出了一種基于振動(dòng)分析的發(fā)動(dòng)機(jī)異響故障診斷方法。通過對發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)信號(hào)的采集、預(yù)處理、特征提取和深度學(xué)習(xí)模型構(gòu)建，實(shí)現(xiàn)了對多種發(fā)動(dòng)機(jī)異響故障的自動(dòng)識(shí)別和診斷。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法具有較高的診斷準(zhǔn)確率和穩(wěn)定性。未來研究可進(jìn)一步探索更多類型的故障診斷，以及在實(shí)際工程應(yīng)用中的推廣。本研究為發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷技術(shù)的發(fā)展提供了新的思路，對提高汽車維修效率和安全性具有重要意義。

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