聶浩淼, 車馳東

(上海交通大學(xué) 船舶海洋與建筑工程學(xué)院,上海 200240)

柴油機(jī)是現(xiàn)代工業(yè)、船舶等領(lǐng)域主要使用的動力裝置之一。如何能及時(shí)發(fā)現(xiàn)柴油機(jī)故障是排除故障、實(shí)現(xiàn)設(shè)備高可靠性運(yùn)轉(zhuǎn)不可缺少的一環(huán)。傳統(tǒng)的柴油機(jī)故障診斷主要有熱力參數(shù)法、油液分析法與振動測試法。熱力參數(shù)法加裝的缸內(nèi)壓力傳感器等部件需要對柴油機(jī)進(jìn)行一定的結(jié)構(gòu)破壞,油液分析法加裝的分析系統(tǒng)布置較為復(fù)雜,且能識別的故障有限,而振動測試法布置的振動加速度傳感器安裝簡單,采集到的信號蘊(yùn)含信息豐富,對于機(jī)械的結(jié)構(gòu)異常、磨損以及如單缸失火等柴油機(jī)缸內(nèi)異常都有很好的識別手段,因此基于振動信號的柴油機(jī)故障診斷是目前一種有效的診斷方案。

使用信號分析方法處理振動信號是一種研究故障診斷的經(jīng)典方法。該方法使用時(shí)頻分析[1]、小波分析[2]、模態(tài)分解[3]等方法對振動信號進(jìn)行處理,找到信號時(shí)域或頻域的特征,通過對柴油機(jī)運(yùn)轉(zhuǎn)機(jī)理的了解或者模型推理等方式,判斷故障與特征的相關(guān)關(guān)系或因果關(guān)系。對于通過缸蓋振動信號診斷氣閥故障,早期已有學(xué)者證明其可行性[4]。鄭毅等[5]基于柴油機(jī)配氣相位圖,使用希爾伯特-黃變換處理柴油機(jī)缸蓋振動信號,成功提取出信號中包含氣閥漏氣故障的特征。楊東等[6]針對平穩(wěn)過程和線性系統(tǒng),提出了一種提取時(shí)域與頻域的特征矩陣,利用相關(guān)分析與敏感度分析方法診斷柴油機(jī)撞缸、失火和小頭瓦磨損故障。賈翔宇等[7]采集缸蓋振動信號,利用壓縮小波變換實(shí)現(xiàn)對柴油機(jī)失火故障特征的提取以及故障的識別定位。經(jīng)典的信號分析方法的優(yōu)勢在于對于樣本數(shù)量與分布的要求不高,對于許多難識別的故障也有針對性的診斷方法,而其缺陷在于對于故障特征提取的效率低,依賴于研究者的主觀判斷,并且許多方法并未深入對不同工況下的同一故障進(jìn)行診斷。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展,機(jī)器學(xué)習(xí)逐漸成為一種重要的診斷方法。

使用機(jī)器學(xué)習(xí)的診斷方法往往需要大量的帶有標(biāo)簽的樣本用于訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型。模型會通過結(jié)果與樣本標(biāo)簽的差異來修正模型參數(shù),使其在訓(xùn)練集中誤差極小。廖舒瑯等[8]提出一種基于圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(graph convolutional network, GCN)的方法診斷柴油機(jī)噴油異常與斷缸故障。劉東川等[9]使用一種改進(jìn)的深度森林模型來診斷旋轉(zhuǎn)機(jī)械中滾動軸承的故障。張俊紅等[10]使用一種改進(jìn)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(convolutional neural network, CNN),對包括進(jìn)排氣閥間隙異常在內(nèi)的諸多故障進(jìn)行診斷研究,取得良好診斷結(jié)果。這些研究在柴油機(jī)單一轉(zhuǎn)速與負(fù)荷的條件下實(shí)現(xiàn)了對故障的準(zhǔn)確識別,但在其他工況下并未進(jìn)行深入研究。當(dāng)柴油機(jī)負(fù)荷改變時(shí),其整體振動情況也會隨之改變,進(jìn)而導(dǎo)致一部分特征出現(xiàn)變化,使得某些故障無法用原本方法進(jìn)行診斷,因此研究變負(fù)荷下的故障診斷方法具有一定意義。

為了實(shí)現(xiàn)在不同負(fù)荷下的故障診斷,本文提出了一種將原始振動信號的功率曲線通過滑動平均濾波(moving average filter, MAF)與標(biāo)準(zhǔn)化,去除由于柴油機(jī)負(fù)荷改變造成的振動整體性能量變化,通過計(jì)算功率譜密度(power spectral density, PSD)提取標(biāo)準(zhǔn)化信號每個(gè)發(fā)火周期的特征,將數(shù)量少、維度大的樣本轉(zhuǎn)化為數(shù)量多、維度小的樣本,使用這些樣本訓(xùn)練支持向量機(jī)(support vector machine, SVM)模型,來實(shí)現(xiàn)在不同柴油機(jī)負(fù)荷下進(jìn)排氣閥間隙異常的診斷。

1 PSD濾波標(biāo)準(zhǔn)化信號特征提取與分類方法

1.1 短時(shí)傅里葉變換

傅里葉變換能將時(shí)域信號轉(zhuǎn)化為頻域信息。通過振動傳感器采集到的離散時(shí)域信號可以通過離散傅里葉變換(discrete Fourier transform, DFT)處理。為了能夠觀察頻譜隨時(shí)間的變化,可采用短時(shí)傅里葉變換(short-time Fourier transform, STFT),用窗函數(shù)限定DFT范圍,通過計(jì)算窗口滑動時(shí)的頻譜來進(jìn)行分析,可以用檢波時(shí)間Ts表示窗口的時(shí)間長度[11]。離散STFT表示為

(1)

1.2 濾波與信號標(biāo)準(zhǔn)化方法

柴油機(jī)振動信號為功率信號,能計(jì)算信號的功率變化。離散信號的功率計(jì)算公式為

(2)

式中:x為時(shí)域向量;T為對應(yīng)的時(shí)間長度。

對于原始振動信號的功率變化,使用滑動平均濾波能過濾由于燃燒、轉(zhuǎn)速、外界干擾等因素對信號的影響,并且在濾波前后總能量不變,因此使用MAF濾波對信號功率進(jìn)行有限脈沖響應(yīng)的濾波,其計(jì)算公式為

(3)

1.3 通過相似度評價(jià)特征

好的特征應(yīng)該滿足屬于同一狀態(tài)的特征之間相似度高,屬于不同狀態(tài)的特征之間相似度低。余弦相似度能表示兩向量在歐式空間內(nèi)方向的同向程度,向量a與b的余弦相似度為

(4)

向量范數(shù)能表示兩向量之間誤差的大小,常用的L2范數(shù)計(jì)算公式如下

(5)

1.4 SVM分類

SVM是一種經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,該算法通過尋找一個(gè)決策超平面來對兩個(gè)歐式空間內(nèi)的向量集合進(jìn)行劃分[12]。對于標(biāo)簽不同的兩個(gè)向量集合X1與X2,決策面f(x)=wTx+b應(yīng)當(dāng)滿足

wTx1+b>0,wTx2+b<0,x1∈X1,x2∈X2

(6)

有時(shí)兩集合可能存在少數(shù)樣本越過決策面,但對于大部分樣本線性可分,此時(shí)可以對樣本進(jìn)行松弛處理,在優(yōu)化目標(biāo)上加上損失函數(shù),使優(yōu)化目標(biāo)改變?yōu)?/p>

(7)

式中:C為懲罰系數(shù);ξ為引入的松弛變量,約束改變?yōu)閥i(wxi+b)≥1-ξi。

對于一些樣本集合在原本的維度不具有線性可分性,核方法SVM能對樣本進(jìn)行升維,在高維空間中使用超平面進(jìn)行劃分,其公式如下

wTφ(x)+b=0

(8)

式中,φ滿足

K(x1,x2)=φ(x1)·φ(x2)

(9)

K被稱為核函數(shù),使優(yōu)化過程中計(jì)算高維向量的內(nèi)積能通過低維向量的運(yùn)算完成。本文中使用高斯核函數(shù),其公式如下

(10)

式中,σ為高斯核的帶寬,為方便計(jì)算,可取2σ2=1 。

2 柴油機(jī)氣閥間隙故障試驗(yàn)?zāi)M

2.1 試驗(yàn)臺架與測試系統(tǒng)布置

為驗(yàn)證不同負(fù)荷條件下算法對柴油機(jī)氣閥間隙故障的診斷有效性,本試驗(yàn)選擇一臺六缸四沖程柴油機(jī),額定轉(zhuǎn)速為1 500 r/min,氣缸編號為A1～A3,B1～B3,在每個(gè)缸蓋上布置振動加速度傳感器,故障模擬臺架與振動測試系統(tǒng)具體布置如圖1與圖2所示,圖中A1～A3測點(diǎn)在柴油機(jī)背面,與B1～B3測點(diǎn)對稱。

圖1 故障模擬試驗(yàn)臺架Fig.1 Fault simulation test bench

圖2 振動測試系統(tǒng)布置示意圖Fig.2 Schematic diagram of test bench and test system

測試系統(tǒng)通過六個(gè)布置在缸蓋的傳感器采集振動加速度信號,傳感器的電荷通過電荷適調(diào)器轉(zhuǎn)換為采集卡記錄的電壓信號,再通過多路采集卡匯總至計(jì)算機(jī)供研究分析,測試系統(tǒng)部件型號如表1所示。

表1 測試系統(tǒng)部件Tab.1 Test system components

2.2 測試方案與數(shù)據(jù)獲取

試驗(yàn)選擇 25 600 Hz 采樣率,故障模擬在B1缸內(nèi),在柴油機(jī)平穩(wěn)運(yùn)行的情況下進(jìn)行隨機(jī)多次長度為1 s的連續(xù)采樣。為保障算法在柴油機(jī)各個(gè)負(fù)荷下診斷的普遍性,以25%負(fù)荷為間隔,測試不同負(fù)荷下柴油機(jī)缸蓋振動信號,每個(gè)工況測試次數(shù)不少于3次,具體的測試方案如表2所示。

表2 測試方案Tab.2 Experimental program

根據(jù)測試方案獲得柴油機(jī)振動信號樣本集,其中一段柴油機(jī)滿負(fù)荷正常運(yùn)行時(shí)B1缸振動樣本如圖3所示,可見從時(shí)域信號來看難以直接區(qū)分故障。以一個(gè)發(fā)火周期為時(shí)間窗口寬度計(jì)算故障狀態(tài)下的功率譜響應(yīng)如圖4所示,可見氣閥間隙異常時(shí)在1 200 Hz附近的能量會增加,能夠一定程度上直觀看出響應(yīng)上的異常。

圖3 原始振動信號對比Fig.3 Raw vibration signal

圖4 振動響應(yīng)PSD對比Fig.4 Vibration response PSD comparison

3 特征提取與故障診斷

3.1 濾波參數(shù)的選取

數(shù)據(jù)處理過程的主要參數(shù)為短時(shí)傅里葉變換的檢波時(shí)間Ts、覆蓋率η、采樣率Fs、轉(zhuǎn)速r和功率譜計(jì)算與濾波的時(shí)間窗口長度T,這些參數(shù)的確定方式如表3所示。

表3 濾波參數(shù)表Tab.3 Filter parameters

這些參數(shù)中覆蓋率影響時(shí)頻分析中頻譜在時(shí)間軸上的粒度,越接近100%的覆蓋率會使計(jì)算量越大,此處取覆蓋率為90% 足夠進(jìn)行分析。其余自定參數(shù)中,檢波時(shí)間Ts與濾波窗口T的選取均與轉(zhuǎn)速有關(guān),這些參數(shù)的選擇方法如下:

(1)轉(zhuǎn)速r。一般情況下,轉(zhuǎn)速由其他渠道提供,如在試驗(yàn)臺架上,轉(zhuǎn)速為自己設(shè)定,在實(shí)際船舶上,轉(zhuǎn)速由設(shè)置在軸系上的傳感器確定。但在特殊場景,如需要通過柴油機(jī)發(fā)火能量計(jì)算轉(zhuǎn)速的場景中,也可以通過功率譜分析進(jìn)行確定。假設(shè)本六缸四沖程柴油機(jī)的轉(zhuǎn)速在1 000～3 000 r/min,對應(yīng)六缸依次發(fā)火的完整周期范圍為0.04～0.12 s,取0.06 s為檢波時(shí)間,計(jì)算在兩倍檢波時(shí)間的MAF濾波窗口下的波形如圖5所示,再分析濾波后信號的頻率,可以發(fā)現(xiàn)激勵(lì)頻率約為12.5 Hz,對應(yīng)的六缸依次發(fā)火頻率為75 Hz,周期約為0.08 s,與實(shí)際情況相符。

圖5 轉(zhuǎn)速的識別Fig.5 Identification of rotation speed

(2)檢波時(shí)間Ts。檢波時(shí)間的選擇通常與轉(zhuǎn)速和需要診斷的故障有關(guān)。對于六缸柴油機(jī)缸內(nèi)發(fā)生的故障,設(shè)置檢波時(shí)間為五缸發(fā)火所用時(shí)間,通過缺少的一個(gè)單缸發(fā)火周期來嘗試捕捉故障缸的異常信號。已知柴油機(jī)轉(zhuǎn)速為1 500 r/min,六缸依次發(fā)火周期為0.08 s,故設(shè)定檢波時(shí)間為0.066 67 s。不同檢波時(shí)間對功率譜的影響如圖6所示,可見以柴油機(jī)六個(gè)氣缸完全發(fā)火周期的單缸發(fā)火周期倍數(shù)偏移為檢波時(shí)間時(shí),功率譜能保證明顯的周期性,而以完全發(fā)火周期為檢波時(shí)間時(shí),不易分析其周期性。

圖6 不同Ts對信號功率周期性的影響Fig.6 The effect of different detection time

由于采樣時(shí)間固定為1 s,檢波時(shí)間越長,能分析數(shù)據(jù)塊數(shù)量越少,而若檢波時(shí)間過短,信號中正常部分占比變大,會導(dǎo)致故障工況與正常工況的功率譜的差異減小。綜合考慮,檢波時(shí)間可設(shè)定為三缸～五缸的發(fā)火周期。本文選擇檢波周期等于五缸的發(fā)火周期0.066 67 s。

(3)濾波窗口T。通常濾波窗口的寬度在六個(gè)氣缸完全發(fā)火周期的附近。濾波窗口越小,濾波結(jié)果與原信號差別越小,最終結(jié)果更偏向反映更細(xì)致的特征,濾波窗口越大時(shí),功率的低頻變化影響更大,最終結(jié)果包含的宏觀特征更多。觀察表4,濾波后正常、排氣閥故障、進(jìn)氣閥故障三種工況信號之間的差異較為顯著。如果通過數(shù)據(jù)進(jìn)行故障識別,在時(shí)間窗口較小時(shí),所得信號的無關(guān)信息更少,更易于進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,故選擇時(shí)間窗口為0.013 33 s。

表4 各狀態(tài)濾波結(jié)果對比Tab.4 Filter results for each state

3.2 樣本特征的提取與標(biāo)準(zhǔn)化處理

由于取濾波時(shí)間窗口為0.013 33 s時(shí),濾波結(jié)果在常數(shù)1附近震蕩,并且結(jié)果為無量綱值,因此可將其平移至0附近,最終得到信號的標(biāo)準(zhǔn)化周期性樣本,以柴油機(jī)滿負(fù)荷工況為例,取其中一個(gè)周期計(jì)算PSD作為特征,三個(gè)狀態(tài)的特征如圖7所示,由于PSD能量主要集中于200 Hz以下,因此此處只展示1 024 Hz以下的PSD特征。

圖7 各狀態(tài)特征Fig.7 The features

每個(gè)特征與其對應(yīng)樣本進(jìn)行相似度比對,跳過采樣窗口開始與末尾處被循環(huán)處理的數(shù)據(jù),可以得到其自相似度曲線,將特征與其他工況標(biāo)準(zhǔn)化PSD交叉比對,可以得到相似度交叉比對結(jié)果?？紤]到負(fù)數(shù)情況,統(tǒng)計(jì)相似度平方作為特征與樣本之間的相似度,得到表5?？梢园l(fā)現(xiàn)正常狀態(tài)與故障狀態(tài)之間的相似度區(qū)分較大,而通過故障特征與故障樣本之間匹配的相似度差異并不明顯。由此可知,使用正常特征去判別信號,能明顯識別出信號是否正常,在此基礎(chǔ)上,若識別為故障信號,僅使用相似度計(jì)算難以通過故障特征的匹配程度來區(qū)分進(jìn)排氣閥間隙增大兩種故障。

表5 特征與樣本相似度Tab.5 The of features and samples

3.3 基于SVM的分類

通過信號處理的方法,能得到不同負(fù)荷、不同狀態(tài)、不同缸的振動信號特征,但是特征不僅與是否產(chǎn)生故障有關(guān),同時(shí)也與負(fù)荷、氣缸位置有一定關(guān)系,難以簡單地區(qū)分,因此采用SVM方法進(jìn)行故障識別分類。SVM模型只適用于二分類任務(wù),這里通過多個(gè)一對多分類器來進(jìn)行正常、進(jìn)氣閥故障、排氣閥故障的特征多分類。

在訓(xùn)練集與測試集相同時(shí)進(jìn)行十折交叉驗(yàn)證,以此測試模型的泛化分類準(zhǔn)確率,不同訓(xùn)練集-測試集下,線性SVM對故障診斷的準(zhǔn)確率如表6所示,其中橫向?yàn)樵诓煌瑴y試集下測試,可見在小樣本訓(xùn)練、小范圍驗(yàn)證時(shí),線性SVM分類具有不錯(cuò)的效果,然而多工況不同測點(diǎn)的分類的準(zhǔn)確率較低,這說明柴油機(jī)特征序列單缸固定負(fù)荷工況樣本是線性可分的,多測點(diǎn)復(fù)雜工況的樣本在向量空間無法線性區(qū)分。

表6 線性SVM分類準(zhǔn)確率Tab.6 Linear SVM classification accuracy

為了解決復(fù)雜工況下特征線性不可分的問題,使用核方法SVM,將特征轉(zhuǎn)化為高維向量后再進(jìn)行區(qū)分,其三分類的區(qū)分準(zhǔn)確率如表7所示,可見對于布置在故障缸上測點(diǎn)的傳感器,核方法SVM在全負(fù)荷情況下表現(xiàn)出了良好的識別率,而對于從不同測點(diǎn)的傳感器進(jìn)行識別,模型的泛化表現(xiàn)不盡人意。因此可以使用核方法SVM通過布置在每一氣缸上的傳感器對于所在氣缸進(jìn)行故障診斷,在可變負(fù)荷的條件下其對所在氣缸故障的識別率可達(dá)0.967 2。

表7 核方法SVM分類準(zhǔn)確率Tab.7 Kernel method SVM classification accuracy

由表7數(shù)據(jù)可知,核方法SVM在檢測傳感器所在氣缸是否故障的單次診斷準(zhǔn)確率為0.967 2,而在實(shí)際工程中,能通過STFT對傳感器連續(xù)讀取的振動信號不斷進(jìn)行處理,因此實(shí)際的診斷效果將更穩(wěn)定。如果僅考慮正常-故障的二分類診斷,其混淆矩陣如表8所示,可見此時(shí)的故障診斷準(zhǔn)確率可達(dá)0.999 8。對于通過其他缸蓋傳感器診斷某一氣缸內(nèi)的氣閥間隙異常時(shí),在可變負(fù)荷下的診斷準(zhǔn)確率為0.881 5,其診斷的混淆矩陣如表9所示。由表9數(shù)據(jù)可知,通過任意缸蓋傳感器診斷的錯(cuò)誤診斷主要來源于兩種故障的區(qū)分,當(dāng)僅考慮正常-故障的二分類診斷時(shí),診斷準(zhǔn)確率可以達(dá)到0.955 4,因此也具有一定使用意義?？偟膩碚f,即使負(fù)荷情況未知,該方法對于傳感器所布置的氣缸是否故障的判斷準(zhǔn)確度高,對于相似故障的區(qū)分較高,同時(shí)由于機(jī)器學(xué)習(xí)的特性,能夠在運(yùn)行中隨著樣本數(shù)量的增加不斷優(yōu)化識別泛化性與準(zhǔn)確度,具有一定的應(yīng)用價(jià)值。

表8 故障缸、所有負(fù)荷條件下診斷混淆矩陣Tab.8 Confusion matrix for faulty cylinders, all load

表9 所有氣缸、所有負(fù)荷條件下診斷混淆矩陣Tab.9 Confusion matrix for all cylinders, all load

4 結(jié) 論

本文通過柴油機(jī)缸蓋振動信號測量數(shù)據(jù)的分析對氣缸內(nèi)進(jìn)排氣閥間隙故障進(jìn)行診斷,針對不同負(fù)荷下缸蓋振動信號,提出了通過MAF濾波處理振動功率信號并將其標(biāo)準(zhǔn)化,再計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)化功率曲線的PSD并使用核方法SVM識別的故障診斷方法。主要結(jié)論有:

(1)通過柴油機(jī)滿負(fù)荷工況訓(xùn)練集得到的SVM模型對其他工況下的測試集診斷準(zhǔn)確度很低,證明柴油機(jī)負(fù)荷的改變能影響故障的特征,在單一負(fù)荷下適用的診斷方法不一定在其他負(fù)荷下能夠準(zhǔn)確診斷。

(2)通過所有負(fù)荷訓(xùn)練集訓(xùn)練得到的核方法SVM模型對于任意負(fù)荷下的氣閥間隙故障識別準(zhǔn)確率達(dá)到0.967 2,證明本文提出的方法能有效識別柴油機(jī)不同負(fù)荷下的進(jìn)排氣閥間隙異常。

(3)由于特征提取依靠標(biāo)準(zhǔn)化處理與計(jì)算PSD,因此在實(shí)際信號采集出現(xiàn)延時(shí)或者偏移的情況時(shí),本方法依然能正確的提取出供對比的特征,證明本文提出的方法具有一定魯棒性。