張康,陶建峰,覃程錦,李衛(wèi)星,劉成良

(上海交通大學機械系統(tǒng)與振動國家重點實驗室,200240,上海)

失火故障是多缸柴油機常見故障之一,嚴重影響柴油機動力輸出性和運行安全性,導致柴油機加速無力、油耗增加和污染物排放等問題,因此對柴油機失火故障進行準確診斷具有重要的現(xiàn)實意義。

目前,國內外研究學者主要從信號處理、統(tǒng)計分析的角度提取發(fā)動機失火故障特征,診斷故障類型。Vong等提出了基于小波包提取特征,結合多分類支持向量機(SVM)的發(fā)動機故障分類評估方法[1]。Liu等基于神經網絡模型,采集發(fā)動機實際運行時溫度、壓力、轉速等狀態(tài)參數(shù)對失火故障進行診斷[2]。Wang等基于自適應小波閾值對發(fā)動機振動信號去噪,并結合集成經驗模態(tài)分解和關聯(lián)維度分析進行故障診斷[3]。Sharma等提取振動信號時域統(tǒng)計特征,通過多類決策樹算法的對比,給出了系統(tǒng)最優(yōu)決策模型[4]。別鋒鋒等運用集成經驗模態(tài)分解提取原始振動信號本征函數(shù)的近似熵特征,并結合支持向量機進行失火診斷[5]。Hu等基于發(fā)動機瞬時轉速信號,提出了基于自定義閾值的多元統(tǒng)計分析的多故障分類方法[6]。賈繼德等運用BP神經網絡對單缸振動信號能量和峭度特征進行故障識別[7]。李衛(wèi)星等針對柴油機故障特征提取分辨率低和分類評估結果容易出現(xiàn)過擬合的問題,提出同步壓縮小波和極限梯度提升樹(XGBoost)的失火評估方法[8]。

綜上所述,現(xiàn)有診斷方法主要基于小波變換、小波包變換、同步壓縮小波、集成經驗模態(tài)分解等時頻特征提取方法,并融合傳統(tǒng)機器學習算法對發(fā)動機失火故障進行診斷。然而,系統(tǒng)模型的診斷性能往往取決于特征提取的準確率。同時,在噪聲環(huán)境下,上述時頻分析方法仍存在無法準確提取故障特征、模型診斷識別能力下降的問題。

近年來,深度學習在故障診斷領域取得了顯著效果。張西寧等提出了基于深度卷積自編碼網絡的滾動軸承故障診斷方法[9]。Janssens等基于振動信號的頻域表達,提出了端到端的卷積神經網絡,實現(xiàn)了軸承的故障分類,準確率可達93.6%[10]。Jia等針對故障樣本不平衡問題提出了基于不同權重損失函數(shù)的卷積神經網絡,實現(xiàn)了不平衡軸承樣本故障分類任務,最高準確率可達99.2%[11]。Ding等基于小波包構建原始信號的能量特征譜,結合深度卷積神經網絡進行軸承的故障分類[12]。研究表明,深度學習具有極佳的機械故障分類能力,然而真實工業(yè)環(huán)境中存在不同程度的噪聲,模型在噪聲環(huán)境下的故障診斷準確率仍有待提高。

因此,針對傳統(tǒng)方法精細、耗時的時頻特征提取過程,同時提高模型在噪聲環(huán)境下的診斷準確率和魯棒性,提出了一種端到端的基于隨機丟棄和批標準化的深度卷積神經網絡(DBDCNN)發(fā)動機失火故障診斷方法。該方法使用原始振動信號作為輸入,采用隨機丟棄(Dropout)策略,利用寬卷積核作為第1層卷積提取特征并抑制高頻噪聲,采用批標準化(BN)機制消除信號特征在卷積層內部方差偏移現(xiàn)象,結合多層一維卷積自動提取信號特征,基于多分類Softmax函數(shù)實現(xiàn)故障分類輸出。最后,可視化卷積層輸出以展示卷積層自動提取特征過程,并通過不同工況和噪聲環(huán)境下的試驗結果驗證了所提方法的有效性。

1 失火故障診斷流程

柴油發(fā)動機缸蓋振動信號反映了發(fā)動機的工作狀態(tài),不同失火工況下的振動信號蘊含相應的故障模式。因此,在試驗環(huán)境下采集柴油發(fā)動機缸蓋振動信號,經數(shù)據(jù)清洗和小波閾值去噪后進行時域分割,生成指定容量的訓練和測試集樣本,基于不同故障類型的樣本訓練集,進行深度卷積神經網絡DBDCNN的模型學習,結合測試集,度量失火故障診斷準確率。圖1為柴油發(fā)動機失火診斷流程。

圖1 柴油發(fā)動機失火故障診斷流程

2 失火故障診斷方法

2.1 一維卷積

針對全連接神經網絡帶來的參數(shù)較多的問題,采用一維卷積[13]操作,卷積層將輸入的局部區(qū)域與卷積核進行卷積激活后輸出,每個卷積核保持相同的權重,提取輸入的局部特征,因此具有參數(shù)共享、稀疏鏈接的特點,同時卷積核通道數(shù)實現(xiàn)了對輸入信號不同時間維度上的特征提取。主要原理如下

(1)

2.2 批標準化

為了提高神經網絡的穩(wěn)定性,減少內部方差偏移和加速訓練過程,引入批標準化機制[14]來標準化每層網絡的輸出

(2)

(3)

圖3 深度卷積神經網絡結構

2.3 隨機丟棄操作

針對卷積網絡輸入含有大量噪聲的情況,在輸入層引入隨機丟棄機制[15],隨機停用神經元與下一層神經元的連接,可以使模型的魯棒性得到提高

(4)

(5)

2.4 最大池化

針對神經網絡容易發(fā)生過擬合的問題,采用最大池化操作。最大池化相當于下采樣[16],池化層的步長等于核的大小,能夠減少卷積層輸出向量的大小和卷積網絡的參數(shù),減少訓練時間,同時也能夠控制過擬合。最大池化主要原理如圖2所示。

圖2 2×2最大池化原理示意圖

2.5 激活函數(shù)

傳統(tǒng)的基于神經網絡模型的機械故障診斷常使用Sigmoid函數(shù)作為神經元的激活函數(shù)。然而,Sigmoid函數(shù)存在梯度消失造成神經網絡訓練收斂緩慢的問題[17]。因此,本文采用新的非線性激活函數(shù)ReLU[18]

(6)

從式(6)可以看出,ReLU函數(shù)梯度值恒定為1或0,避免了梯度消失現(xiàn)象,加速網絡學習過程。

2.6 分類評估函數(shù)

針對失火多故障模式分類,采用Softmax評估函數(shù)作為最后分類層的概率輸出

(7)

式中:zj為輸出層第j個神經元的激活值;C為失火故障分類數(shù);p(zj)為每個神經元的概率輸出。從式(7)可以看出,Softmax函數(shù)將每個神經元的輸出映射到(0,1)概率空間,概率值越大對應的類別可能性越高。

2.7 DBDCNN網絡結構

圖3為DBDCNN網絡結構,整體含有6個卷積層,3個全連接層,以及Softmax分類輸出層,其中卷積層與卷積層之間均含有最大池化和BN層,激活函數(shù)均為ReLU。考慮實際信號輸入中含有大量噪聲,為了提高模型在噪聲環(huán)境下的診斷正確率和魯棒性,在網絡信號輸入與第1層卷積層之間引入丟棄機制,置零比例為0.5,同時第1層卷積采用尺度為64的大范圍卷積核,卷積移動步長為8,可有效地減少輸入層噪聲干擾,有利于后續(xù)卷積層提取特征提高模型魯棒性。網絡詳細參數(shù)見表1。

表1 深度卷積神經網絡詳細參數(shù)

3 試驗方案與數(shù)據(jù)處理

3.1 試驗方案

圖4為失火故障試驗裝置,主要包括柴油發(fā)動機臺架、振動傳感器和數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)。試驗所用發(fā)動機為四缸四沖程中冷增壓柴油發(fā)動機,型號為4A3LR,4個氣缸直列排布,對4個氣缸依次編號。振動傳感器選用壓電式加速度傳感器,型號為HD-YD-233,可測信號頻率范圍為0.5～5 000 Hz。試驗將振動傳感器安裝在缸蓋表面四缸分布中心處,最大程度地貼近氣缸振動源。該臺架配備了一個發(fā)動機測控系統(tǒng),型號為FC2000,試驗利用該測控系統(tǒng)模擬發(fā)動機各類失火工況。

圖4 柴油機失火故障試驗裝置

單缸失火為最常見的失火故障形式,因此分別對發(fā)動機運行于1 300、1 800、2 200 r/min下的正常工作、1號缸失火、2號缸失火、3號缸失火、4號缸失火工況進行試驗。試驗中,設定采樣頻率為25.6 kHz,不同轉速下每種失火故障采樣時間為41 s,共計1 049 600個振動序列點,采樣時間內至少包含900個工作循環(huán),圖5為各工況下典型時域信號。

(a)1 300 r/min

(b)1 800 r/min

(c)2 200 r/min圖5 各工況下時域信號波形

3.2 數(shù)據(jù)處理

試驗中,每種工況采樣包含上百萬個樣本點,每隔L=2 048個點作為數(shù)據(jù)樣本,并歸一化,如圖6所示。不同轉速工況下,每種失火故障共460個訓練樣本、51個測試樣本,共獲取2 300個訓練集樣本,255個測試樣本,具體數(shù)據(jù)集劃分見表2。

圖6 數(shù)據(jù)集樣本生成方式

故障定位類別數(shù)據(jù)集A訓練集數(shù)測試集數(shù)數(shù)據(jù)集B訓練集數(shù)測試集數(shù)數(shù)據(jù)集C訓練集數(shù)測試集數(shù)正常04605146051460511號缸14605146051460512號缸24605146051460513號缸34605146051460514號缸4460514605146051轉速/r·min1 3001 8002 200

4 發(fā)動機失火故障診斷

4.1 失火故障對比方法

為驗證所提方法的有效性,選用文獻[1-2,8]中的SVM、深度神經網絡(DNN)和極限提升樹(XGB)方法作為對比。采用上述方法分別提取信號時域統(tǒng)計特征和小波包能量特征作為輸入訓練模型,在測試集上度量診斷準確率,重復試驗20次,統(tǒng)計平均故障診斷準確率[19]。時域特征包括均值、整流平均值、峰值、峰峰值、有效值、峭度、波形因子、峰值因子和裕度因子共9維;小波包能量特征為前64維4階Daubechies小波包6層分解的子頻帶能量占比。

4.2 失火故障分類結果

圖7為不同工況數(shù)據(jù)集下各分類方法平均故障診斷準確率的對比。由圖7和表3可以看出,SVM診斷準確率最高為86.12%,標準差最大為0.637;DNN診斷準確率最高可達93.88%,標準差最大為4.209;XGB診斷準確率最高為91.22%,標準差最大為2.736。因此,依賴手工提取時域特征和小波包能量特征的DNN、SVM、XGB方法,未能完全準確地學習故障的所有模式特征,無法準確地泛化到測試集上。本文方法DBDCNN將原始數(shù)據(jù)直接輸入卷積網絡,蘊含在原始信號中的故障模式特征被卷積層自動學習和提取,結果表明,DBCNN成功地泛化到測試集上,在不同轉速工況下的準確率最高可達100.00%,標準差最大為0.157,評估效果最好且最穩(wěn)定。

圖7 不同方法平均診斷準確率的比對

診斷方法準確率標準差數(shù)據(jù)集A數(shù)據(jù)集B數(shù)據(jù)集CSVM0.5550.1930.637DNN4.2092.4001.416XGB1.4121.2002.736DBDCNN0.0000.1570.000

4.3 不同噪聲環(huán)境下測試

為研究在不同噪聲環(huán)境下不同方法對柴油機失火故障診斷的泛化性能?；谏鲜鲇柧毢玫哪Ｐ头謩e診斷注入了不同信噪比(σSNR)噪聲的測試樣本。根據(jù)信噪比公式

(8)

圖8 正常信號加入0 dB噪聲

式中:Psignal和Pnoise分別為信號能量和噪聲能量。對采集不同工況下的原始測試信號分別添加信噪比為-4、-2、0、2、4、6、8、10 dB的高斯白噪聲,圖8為對數(shù)據(jù)集A正常信號加入0 dB噪聲后的情況。

圖9為本文方法在有無隨機丟棄和批標準化機制下抗噪性能對比。從圖中可以看出,普通卷積網絡的故障診斷準確率隨信噪比的降低迅速下降,而引入隨機丟棄和批標準化機制的卷積神經網絡具有良好的抗噪能力。由式(3)和(5)可知,批標準化機制抑制噪聲帶來的原始信號內部方差偏移,保持原有的數(shù)據(jù)分布,同時隨機丟棄機制從輸入端直接削弱噪聲的干擾,保證卷積層提取有效的故障特征。因此,隨機丟棄和批標準化機制能夠讓卷積神經網絡保持良好的魯棒性。

圖9 隨機丟棄和批標準化機制下的診斷性能

圖10為本文方法在不同置零比例下的準確率。從圖中可以看出,在低噪聲環(huán)境下,置零比例的大小對準確率無顯著影響,但在強噪聲環(huán)境下,模型的診斷準確率隨著置零比例的增大而升高。因此,有效地增加置零比例可以提高模型在噪聲環(huán)境下的診斷準確率。

圖10 本文方法在不同置零比例下的準確率

圖11為不同方法在不同噪聲環(huán)境下失火故障診斷平均準確率和標準差的對比?？疾?種工況數(shù)據(jù)集上的性能表現(xiàn)可以看出,在同一工況數(shù)據(jù)集下,隨著信噪比降低,各方法的故障診斷平均準確率均有所下降。由于引入了隨機丟棄和批標準化機制,DBDCNN網絡具有較強的抗噪性能,分類診斷準確率受到微弱干擾,在不同信噪比下的故障診斷準確率均穩(wěn)定在較高的水平,在-4 dB的噪聲環(huán)境下仍保持在89.645%左右,且由標準差可知,模型診斷結果具有較低的波動,魯棒性更高。然而,依賴時域特征和小波包能量特征的SVM、DNN和XGB方法,故障診斷平均準確率受噪聲影響迅速衰減,且診斷結果波動較大,在信噪比-4 dB時,故障診斷準確率最低達到20%。這表明,噪聲對時域統(tǒng)計特征和小波包能量特征影響較大,而實際工況下信號總是受到不同程度噪聲的干擾。因此,對于引入隨機丟棄和批標準化機制的深度卷積網絡不僅具有良好的診斷分類性能,且具有較強的抗噪性能。

(a)數(shù)據(jù)集A

(b)數(shù)據(jù)集B

(c)數(shù)據(jù)集C圖11 不同噪聲環(huán)境下各方法診斷性能的對比

4.4 DBDCNN可視化學習過程

為理解深度卷積網絡對振動信號特征的自學習過程,圖12給出了各卷積層對振動信號卷積操作后的輸出結果。從中可以看出,各卷積層不同卷積核前期不斷地提取信號在不同尺度下的能量特征,最后Softmax輸出層基于能量分布實現(xiàn)故障分類。圖13可視化地表達了經TSNE[20]降維后的各卷積層能量特征流形分布。從中可以看出:在初始特征空間,不同失火故障的內蘊流形分布無顯著差異,等同于各故障振動信號難以從時域波形進行故障識別;隨著卷積網絡的加深,卷積核提取信號特征,各卷積層逐步地學習出不同故障模式的信號在特征空間特有的流形分布,Conv6將不同的故障模式分離,最后Softmax層基于概率輸出確定故障類別。因此,不同于依賴手工提取時頻特征的傳統(tǒng)失火診斷方法,端到端的卷積神經網絡可以自動提取不同信號的故障模式特征,完成故障分類。

圖12 卷積層特征譜及Softmax分類輸出

(a)Conv1(b)Conv2(c)Conv3(d)Conv4

(e)Conv5(f)Conv6(g)Softmax圖13 0 dB信號各卷積層特征TSNE降維后的可視化情況

5 結 論

(1)提出了端到端的基于隨機丟棄和批標準化機制的深度卷積神經網絡發(fā)動機失火故障診斷方法。該方法直接針對原始振動信號進行處理,克服了已有方法依賴精細且耗時的時頻特征提取過程的問題。試驗表明,DBCNN在不同轉速工況下的故障診斷準確率最高可達100.00%。

(2)所提方法通過引入隨機丟棄和批標準化機制提高了模型的抗噪性能。不同噪聲環(huán)境下的對比試驗表明,不同于DNN、XGB、SVM方法在信噪比降低時故障診斷準確率急劇衰退的情況,DBCNN在-4 dB的強噪聲環(huán)境下仍保持89.65%的故障診斷準確率,且具有良好的魯棒性。