任安民　 何　琳　程　果

(海軍工程大學(xué)振動(dòng)噪聲研究所1)　船舶振動(dòng)噪聲重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室2)　武漢　430033)

測(cè)點(diǎn)級(jí)聲學(xué)故障檢測(cè)中的報(bào)警頻次建模方法研究

任安民1，2)何琳1，2)程果1，2)

(海軍工程大學(xué)振動(dòng)噪聲研究所1)船舶振動(dòng)噪聲重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室2)武漢430033)

摘要：文中圍繞測(cè)點(diǎn)級(jí)聲學(xué)故障檢測(cè)方法開(kāi)展研究，根據(jù)區(qū)間估計(jì)原理建立頻帶能量超標(biāo)檢測(cè)流程，針對(duì)隨機(jī)報(bào)警事件干擾提出基于報(bào)警事件頻次建模的二級(jí)閾值檢測(cè)法，并利用實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行了算法驗(yàn)證.數(shù)據(jù)分析顯示，該方法能夠有效檢測(cè)正常工況下的隨機(jī)報(bào)警事件干擾，降低測(cè)點(diǎn)級(jí)聲學(xué)故障檢測(cè)的虛警率.

關(guān)鍵詞：聲學(xué)故障；頻帶能量；隨機(jī)報(bào)警事件；泊松分布；二級(jí)閾值

任安民(1980- )：男，博士生，助理研究員，主要研究領(lǐng)域?yàn)榇罢駝?dòng)與噪聲控制技術(shù)

0引言

潛艇聲學(xué)故障(acoustic fualt，AF)是指潛艇服役期間因設(shè)備故障或老化、隔振安裝失效、維修改裝等技術(shù)狀態(tài)變化，以及航行期間的武器發(fā)射、舵機(jī)運(yùn)行、人員活動(dòng)等瞬態(tài)偶發(fā)事件，導(dǎo)致的設(shè)計(jì)隱身指標(biāo)受損、可探測(cè)性惡化，威脅潛艇隱蔽航行及任務(wù)執(zhí)行的異常現(xiàn)象[1].實(shí)現(xiàn)潛艇聲學(xué)故障的檢測(cè)及修復(fù)，是維護(hù)潛艇聲隱身性、實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)聲學(xué)特征管理的先決條件，正逐步受到各方關(guān)注.

根據(jù)故障信號(hào)特征不同，潛艇聲學(xué)故障可分為穩(wěn)態(tài)聲學(xué)故障和瞬態(tài)聲學(xué)故障2大類；典型的聲學(xué)故障包括頻帶能量超標(biāo)、“線譜事件”等，如總聲(振)級(jí)超標(biāo)、1/3 oct頻帶級(jí)超標(biāo),以及線譜新增、線譜增強(qiáng)、線譜遷移等[2-4].根據(jù)故障檢測(cè)部位及危害程度不同，聲學(xué)故障又可進(jìn)一步分為測(cè)點(diǎn)級(jí)、區(qū)域級(jí)和全艇級(jí)3類；測(cè)點(diǎn)級(jí)聲學(xué)故障定位于根據(jù)艇體單測(cè)點(diǎn)數(shù)據(jù)檢測(cè)發(fā)現(xiàn)振動(dòng)噪聲異常，能夠及時(shí)、客觀描述測(cè)點(diǎn)所在部位聲學(xué)狀態(tài)，在實(shí)艇聲學(xué)狀態(tài)評(píng)估中應(yīng)用廣泛.美軍自20世紀(jì)80年代起就關(guān)注艇載設(shè)備振動(dòng)噪聲異常的檢測(cè)問(wèn)題，最初以正常工況特征頻段振級(jí)加6 dB作為檢測(cè)基準(zhǔn)，高出基準(zhǔn)6～8 dB認(rèn)為出現(xiàn)異常[5]；“全艇監(jiān)控系統(tǒng)(TSMS)”裝艇應(yīng)用后聲學(xué)故障概念進(jìn)一步明確，主要依賴艇體結(jié)構(gòu)振動(dòng)及自噪聲測(cè)點(diǎn)進(jìn)行故障檢測(cè)[6].近年來(lái)國(guó)內(nèi)有關(guān)單位也相繼開(kāi)展相關(guān)研究，但主要以設(shè)備振動(dòng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)為主，缺乏針對(duì)艇體結(jié)構(gòu)振動(dòng)信息的檢測(cè)算法分析.

本文基于統(tǒng)計(jì)分析理論對(duì)測(cè)點(diǎn)級(jí)聲學(xué)故障在線檢測(cè)方法進(jìn)行研究，圍繞測(cè)點(diǎn)級(jí)聲學(xué)故障檢測(cè)流程、虛警率控制等問(wèn)題進(jìn)行深入分析.在實(shí)現(xiàn)頻帶能量超標(biāo)檢測(cè)的基礎(chǔ)上，針對(duì)實(shí)艇復(fù)雜干擾導(dǎo)致的隨機(jī)報(bào)警事件進(jìn)行建模及二級(jí)閾值設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)對(duì)故障檢測(cè)虛警率的有效控制，為聲學(xué)故障修復(fù)提供有效決策信息.

1測(cè)點(diǎn)級(jí)聲學(xué)故障檢測(cè)基本流程

根據(jù)工程經(jīng)驗(yàn)及實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)分析，艇體結(jié)構(gòu)振動(dòng)測(cè)點(diǎn)的頻帶能量總級(jí)服從或近似服從獨(dú)立正態(tài)分布，在2 000 Hz以下中低頻段檢驗(yàn)特征量尤其符合檢驗(yàn)條件.在此基礎(chǔ)上，根據(jù)區(qū)間估計(jì)原理可對(duì)測(cè)點(diǎn)總級(jí)進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)，進(jìn)而將給定置信水平下的總級(jí)超標(biāo)事件檢測(cè)流程設(shè)計(jì)如下.

1.1確定采樣序列樣本容量

針對(duì)給定工況的艇體結(jié)構(gòu)振動(dòng)及自噪聲狀態(tài)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，樣本容量N由下式確定

(1)

(2)

1.2計(jì)算總級(jí)及相關(guān)統(tǒng)計(jì)量

(3)

(4)

(5)

1.3離群值的剔除及檢驗(yàn)

為滿足正態(tài)分布要求，計(jì)算總級(jí)閾值前應(yīng)進(jìn)行必要的離群值檢測(cè)與剔除，步驟如下.

(6)

(7)

步驟2.確定檢出水平α，在“Grubbs檢驗(yàn)法臨界值表”中查出對(duì)應(yīng)N與α/2的臨界值G1-α/2(N).

1.4建立基準(zhǔn)閾值

將經(jīng)過(guò)上述處理得到的總級(jí)序列重新記為L(zhǎng)1，L2，…，LN，若以μ和σ分別表示樣本期望和標(biāo)準(zhǔn)差，則總級(jí)序列的概率密度函數(shù)f(L)可寫(xiě)成

(8)

基于正態(tài)分布的區(qū)間估計(jì)原理，總級(jí)樣本落入?yún)^(qū)間(μ-2σ,μ+2σ)的概率約為95.5%，落入?yún)^(qū)間(μ-3σ,μ+3σ)的概率約為99.7%.據(jù)此認(rèn)為總級(jí)實(shí)測(cè)值大于μ+2σ為小概率事件，以此作為測(cè)點(diǎn)級(jí)聲學(xué)故障檢測(cè)預(yù)警閾值，而將μ+3σ設(shè)為報(bào)警閾值.

2基于報(bào)警頻次建模二級(jí)閾值設(shè)計(jì)

實(shí)艇檢測(cè)過(guò)程中，由于海洋環(huán)境、人員活動(dòng)等復(fù)雜因素干擾，檢測(cè)結(jié)果容易出現(xiàn)大量誤報(bào)警信息，給艇員正常操作及響應(yīng)造成負(fù)擔(dān)，因而有必要對(duì)檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行分類識(shí)別、增強(qiáng)報(bào)警信息的針對(duì)性.在此使用“隨機(jī)報(bào)警事件(arbitrary alarm event，AAE)”對(duì)上述干擾做統(tǒng)一描述，考慮此類事件持續(xù)時(shí)間短、隨機(jī)性強(qiáng)、能量分布不規(guī)律，本文提出考察其單位時(shí)間報(bào)警頻次進(jìn)行二級(jí)檢測(cè)閾值(double stages threshold，DST)設(shè)計(jì)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)報(bào)警信息分類檢測(cè).其本質(zhì)上是參照時(shí)頻分析思想，在單時(shí)刻總級(jí)估值問(wèn)題中引入報(bào)警事件的連續(xù)時(shí)間分布，實(shí)現(xiàn)報(bào)警事件的二次檢測(cè).

2.1隨機(jī)報(bào)警事件的概率分布

測(cè)點(diǎn)級(jí)聲學(xué)故障檢測(cè)結(jié)果符合典型的“0-1分布”，或者1(超標(biāo))、或者0(未超標(biāo)).假定給定工況下艇體振動(dòng)處于穩(wěn)定狀態(tài)，測(cè)點(diǎn)總級(jí)符合正態(tài)分布，則在此期間偶爾出現(xiàn)的隨機(jī)報(bào)警事件為小概率事件，且滿足以下條件.

1) 報(bào)警事件之間相互獨(dú)立，即在時(shí)刻t出現(xiàn)的總級(jí)超標(biāo)事件在t+Δt時(shí)刻不一定重復(fù)出現(xiàn).

2) 如果時(shí)間間隔Δt足夠小，那么Δt內(nèi)發(fā)生隨機(jī)報(bào)警事件的概率與Δt近似成正比，即概率非線性度為Δt的高階無(wú)窮小.

3) 如果時(shí)間間隔Δt足夠小，那么Δt內(nèi)發(fā)生兩次或多次隨機(jī)報(bào)警事件的概率是發(fā)生一次報(bào)警事件概率的高階無(wú)窮小.

4) 零時(shí)刻不會(huì)出現(xiàn)超標(biāo)事件.

在此基礎(chǔ)上，根據(jù)泊松定理(二項(xiàng)分布的泊松逼近)及泊松分布概率密度函數(shù)，可以得到t1～t2時(shí)段內(nèi)發(fā)生k次隨機(jī)報(bào)警事件的概率P(t1,t2).

(9)

式中：k為t1～t2時(shí)段隨機(jī)報(bào)警事件次數(shù)；λ為與t1～t2對(duì)應(yīng)的大于0的常數(shù)，由報(bào)警事件頻次信息統(tǒng)計(jì)分析確定.

2.2參數(shù)選擇及二級(jí)閾值設(shè)定

(10)

將λ代入式(9)，可得到時(shí)段Δt=t2-t1內(nèi)發(fā)生k次隨機(jī)超標(biāo)事件的概率.在此基礎(chǔ)上，根據(jù)測(cè)點(diǎn)級(jí)聲學(xué)故障檢測(cè)的檢測(cè)率、虛警率等指標(biāo)要求，可對(duì)應(yīng)建立針對(duì)隨機(jī)報(bào)警次數(shù)的二級(jí)閾值k0.假定給定工況下Δt內(nèi)發(fā)生k0次以上報(bào)警事件，則基于一定置信水平認(rèn)為發(fā)生聲學(xué)故障；若報(bào)警頻次低于k0則判定狀態(tài)正常.顯然，二級(jí)閾值k0取決于參數(shù)λ和檢驗(yàn)置信水平，λ可通過(guò)報(bào)警頻次樣本統(tǒng)計(jì)獲取，置信水平需根據(jù)故障檢測(cè)要求設(shè)定，通常取95%以上.

3數(shù)據(jù)分析

3.1一級(jí)檢測(cè)閾值檢驗(yàn)

為檢驗(yàn)上述方法的有效性，本文利用實(shí)船航行測(cè)噪所獲數(shù)據(jù)進(jìn)行算法驗(yàn)證.首先選取主軸轉(zhuǎn)速22 r/min時(shí)殼體測(cè)點(diǎn)FJ01,FJ13分別建立總級(jí)序列，樣本時(shí)長(zhǎng)1s、數(shù)量100組；其次，根據(jù)上述檢測(cè)流程計(jì)算檢測(cè)閾值，得到2測(cè)點(diǎn)對(duì)應(yīng)預(yù)/報(bào)警限分別為64.81/65.32 dB,88.54/88.99 dB.另取相同工況(0～30 s)和80 r/min工況(31～60 s)的總級(jí)樣本各30組用于檢驗(yàn)，結(jié)果見(jiàn)圖1～2.由圖1～2可見(jiàn)，工況相同的總級(jí)樣本大多落入零假設(shè)區(qū)間，F(xiàn)J01出現(xiàn)1次錯(cuò)誤預(yù)警、1次誤報(bào)警，F(xiàn)J30發(fā)生1次誤報(bào)警；80 r/min工況對(duì)應(yīng)總級(jí)樣本均高出預(yù)警限，2測(cè)點(diǎn)分別有66.7%和100%的總級(jí)樣本被判定為故障，客觀反映了實(shí)船運(yùn)行工況變化.

3.2二級(jí)檢測(cè)閾值檢驗(yàn)

圖1　測(cè)點(diǎn)FJ01的總級(jí)超標(biāo)檢測(cè)

圖2　測(cè)點(diǎn)FJ30的總級(jí)超標(biāo)檢測(cè)

針對(duì)檢測(cè)中出現(xiàn)的誤報(bào)警問(wèn)題，引入二級(jí)閾值進(jìn)行分類檢測(cè).首先根據(jù)報(bào)警事件樣本進(jìn)行報(bào)警頻次建模，取80 r/min工況下測(cè)點(diǎn)FJ12的數(shù)據(jù)記錄進(jìn)行分析，樣本時(shí)長(zhǎng)60 s、數(shù)量30組，統(tǒng)計(jì)不同樣本時(shí)長(zhǎng)內(nèi)報(bào)警次數(shù)均值見(jiàn)表1.由表1可見(jiàn)，30組樣本平均報(bào)警概率為1/12；若故障檢測(cè)周期以5 s計(jì)，則對(duì)應(yīng)參數(shù)λ應(yīng)等于0.417.

表1　隨機(jī)報(bào)警事件報(bào)警頻次統(tǒng)計(jì)

(9)

查閱泊松分布概率密度分布可知，k0=2，即以置信度95%認(rèn)為正常工況下5 s內(nèi)隨機(jī)報(bào)警事件次數(shù)不應(yīng)超過(guò)2次；超過(guò)2次的小概率事件可判定為聲學(xué)故障.相同算法應(yīng)用于測(cè)點(diǎn)FJ30得閾值k0仍等于2.

選取試驗(yàn)記錄中包含一次設(shè)備啟動(dòng)(約180 s前后)的數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行分析，檢驗(yàn)二級(jí)閾值能否有效區(qū)分設(shè)別運(yùn)行工況改變(即聲學(xué)故障)與隨機(jī)報(bào)警事件.首先根據(jù)區(qū)間估計(jì)原理建立一級(jí)檢測(cè)閾值，檢測(cè)結(jié)果見(jiàn)圖3a)，4a)，檢測(cè)結(jié)果中伴隨大量誤報(bào)警事件，檢測(cè)效果較3.1變差；在此基礎(chǔ)上引入二級(jí)閾值k0=2進(jìn)行分析，結(jié)果見(jiàn)圖3b)，4b).由圖可見(jiàn)FJ12，F(xiàn)J30的第36樣本點(diǎn)(與180 s對(duì)應(yīng))出現(xiàn)報(bào)警，說(shuō)明聲學(xué)故障得以保留；除此之外僅FJ12的13號(hào)樣本點(diǎn)出現(xiàn)超標(biāo)，其余樣本點(diǎn)均判定為正常，誤報(bào)警事件得到明顯抑制.

圖3　測(cè)點(diǎn)FJ12的二級(jí)閾值檢測(cè)效果

圖4　測(cè)點(diǎn)FJ30的二級(jí)閾值檢測(cè)效果

4結(jié)束語(yǔ)

本文分析了潛艇測(cè)點(diǎn)級(jí)聲學(xué)故障的檢測(cè)方法，根據(jù)區(qū)間估計(jì)原理建立了故障檢測(cè)基本流程，針對(duì)實(shí)船應(yīng)用中的隨機(jī)報(bào)警事件干擾提出了基于報(bào)警事件頻次建模的二級(jí)閾值檢測(cè)法，并通過(guò)實(shí)船測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行了算法驗(yàn)證.數(shù)據(jù)分析顯示，該方法能夠有效區(qū)分典型聲學(xué)故障與隨機(jī)報(bào)警事件，顯著降低正常工況下監(jiān)測(cè)結(jié)果中的誤報(bào)警問(wèn)題，能夠?yàn)槁晫W(xué)故障修復(fù)決策提供更優(yōu)的決策依據(jù).

參 考 文 獻(xiàn)

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中圖法分類號(hào)：TP277

doi:10.3963/j.issn.2095-3844.2015.01.017

收稿日期：2014-11-09

Research on the Detection Algorithm of Sensor-level Acoustic Fault
Based on the Modeling of Alarming Frequency and Number
REN Anmin1,2)HE Lin1,2)CHENG Guo1,2)

(InstituteofNoise&Vibration,NavalUniversityofEngineering,Wuhan430033，China)1)

(NationalKeyLaboratoryonShipVibration&Noise，Wuhan430033，China)2)

Abstract：The detection algorithm of sensor-level AF was discussed in this paper,including the detection flow of frequency band energy overranging based on interval estimation theory.For solving the disturb of Arbitrary Alarm Events(AAE) to detection efforts of normal conditions, the double stages threshold was settled by alarm frequency and number modeling based on Poisson distribution,and algorithm effectiveness was verificated through noise measuring data onboard. The results showed that AAE could be distinguished from AF alarm under normal conditions using the algorithm, which could supress the false alarm effectively.

Key words：acoustic fault；frequency band energy；arbitrary alarm events；poisson distribution；double stages threshold