張新 鄭燕萍 Antoine AUGEIX 鄭曉嬌

摘 要：為實(shí)現(xiàn)汽車調(diào)光電機(jī)裝置異音檢測(cè)的自動(dòng)化，本文采用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法開展產(chǎn)品異音識(shí)別研究。在分析確定產(chǎn)品異音來(lái)源的基礎(chǔ)上，采集正常件和異音件的振動(dòng)信號(hào)，利用小波包分解，結(jié)合時(shí)頻域分析，在能量譜和時(shí)域特征中提取10個(gè)特征向量，基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)200個(gè)信號(hào)樣本進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)分類。并對(duì)20個(gè)樣件進(jìn)行試驗(yàn)，識(shí)別汽車調(diào)光電機(jī)異音的正確率達(dá)到95%。研究表明，采用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法能夠有效地識(shí)別電機(jī)異音，此研究具有工程應(yīng)用價(jià)值。

關(guān)鍵詞：調(diào)光電機(jī)裝置;異音識(shí)別;機(jī)器學(xué)習(xí);支持向量機(jī);小波包

中圖分類號(hào)： U468.4 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1006-8023（2019）01-0059-05

Abstract： In order to realize the automation of abnormal sound detection in automotive dimming motor device， the method of machine learning is used to carry out the research of abnormal sound recognition. On the basis of analyzing and determining the source of distorted sound， vibration signals of normal and distorted parts are collected， and 10 feature vectors are extracted from energy spectrum and time domain features by wavelet packet decomposition combined with time-frequency domain analysis. Finally， BP neural network are used to classify 200 signal samples for machine learning. 20 samples are tested， and the correct rate of identifying the abnormal sound of the dimming motor is 96.7%. The research shows that the machine learning method can effectively recognize the motor abnormal sound， and the research has the value in engineering application.

Keywords： Dimming motor device; sound recognition; machine learning; support vector machine; wavelet packet 0 引言

汽車調(diào)光電機(jī)裝置是用于調(diào)節(jié)前照燈的光束方向，是汽車車燈中不可或缺的執(zhí)行器。某汽車車燈組件廠在實(shí)際生產(chǎn)中發(fā)現(xiàn)：某型號(hào)車燈調(diào)光電機(jī)裝置在工作時(shí)，對(duì)其噪聲測(cè)量小于國(guó)標(biāo)規(guī)定的限值60 dB（40 cm處），但人耳卻能聽到異音如“卡啦卡啦”等聲音，影響產(chǎn)品的聲音品質(zhì)。通常企業(yè)辨識(shí)異音件的做法是讓有經(jīng)驗(yàn)的工人通過人耳聽音來(lái)篩選不良件[1]。但由于生產(chǎn)線上每天生產(chǎn)的電機(jī)數(shù)量多，人耳辨識(shí)異音效率低下，并時(shí)有誤判。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，以機(jī)器學(xué)習(xí)為代表的智能診斷技術(shù)廣泛應(yīng)用于機(jī)械故障診斷中。其中，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以其大規(guī)模并行處理能力、分布式存儲(chǔ)能力和自適應(yīng)能力以及良好的求解非線性、容錯(cuò)性和冗余性問題的能力，自提出以來(lái)，引起眾多科學(xué)工作者們的關(guān)注[2]。本文以某企業(yè)生產(chǎn)的調(diào)光電機(jī)裝置為研究對(duì)象，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法開展異音識(shí)別研究，協(xié)助企業(yè)實(shí)現(xiàn)異音檢測(cè)的科學(xué)化、標(biāo)準(zhǔn)化和自動(dòng)化，提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力。

1 車用調(diào)光電機(jī)異音來(lái)源

車用調(diào)光電機(jī)裝置是由轉(zhuǎn)速為13 200 r/min的小型永磁直流電機(jī)驅(qū)動(dòng)，通過蝸桿將動(dòng)力傳遞給尼龍雙聯(lián)齒輪大端，再由其小端傳遞給另一大齒輪，大齒輪中間套有輸出軸，通過螺紋傳動(dòng)實(shí)現(xiàn)輸出軸的前進(jìn)后退。機(jī)械運(yùn)動(dòng)必然會(huì)帶來(lái)振動(dòng)和噪音，而聲音產(chǎn)生的本質(zhì)也是由于振動(dòng)，所以研究振動(dòng)是檢測(cè)異音的途徑之一。調(diào)光電機(jī)裝置噪聲來(lái)源可分為：電磁噪聲，機(jī)械噪聲，空氣動(dòng)力噪聲[3-4]。但由于汽車調(diào)光電機(jī)體積小且結(jié)構(gòu)緊湊封閉，空氣動(dòng)力噪聲可忽略。而電磁噪聲，是由交變磁場(chǎng)對(duì)轉(zhuǎn)子的周期性交變力的徑向分量引起，一般電機(jī)的電磁振動(dòng)在100 ～ 4 000 Hz頻率范圍內(nèi)[5]。

機(jī)械噪聲一方面來(lái)源于電機(jī)與齒輪自身運(yùn)轉(zhuǎn)，另一方面來(lái)源于塑料齒輪嚙合傳動(dòng)產(chǎn)生的撞擊、摩擦、不平衡及結(jié)構(gòu)共振。包括由于蝸桿蝸輪缺陷引起的摩擦力使轉(zhuǎn)子發(fā)生共振;齒輪、軸缺陷將振動(dòng)傳遞到調(diào)光電機(jī)殼體上的加強(qiáng)筋支承座，并傳遞到殼蓋向外輻射噪聲。表1列出該電機(jī)裝置正常工作時(shí)各部件的轉(zhuǎn)頻與嚙合頻率。

調(diào)光電機(jī)的異音通過人耳可以辨別出是一種周期性的敲擊聲或刮擦聲。異音是噪聲故障中的一部分，但又區(qū)別于噪聲，它更能表征設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的穩(wěn)定程度。異音一方面與里面的傳動(dòng)裝置有關(guān)，小模數(shù)塑料齒輪是注塑成型的，其制造精度等方面不如金屬齒輪，易出現(xiàn)結(jié)構(gòu)誤差，導(dǎo)致運(yùn)動(dòng)過程不穩(wěn)定引起異音;另一方面，潤(rùn)滑和裝配不到位也有可能引起異音問題。

2 異音檢測(cè)方案制定

2.1 搭建異音檢測(cè)試驗(yàn)臺(tái)

異音的檢測(cè)通常用基于聲音的檢測(cè)或基于振動(dòng)的檢測(cè)。生產(chǎn)線上背景噪聲過大，為了能實(shí)現(xiàn)調(diào)光電機(jī)異音在線檢測(cè)，本文采用基于振動(dòng)信號(hào)的檢測(cè)。加速度傳感器的使用頻率范圍一般在1 ～ 8 kHz之間，在沖擊振動(dòng)信號(hào)采集中常選此種傳感器。結(jié)合前文所述車用調(diào)光電機(jī)異音機(jī)理，可知電機(jī)電磁振動(dòng)頻率范圍已超過1 kHz，因此本文傳感器選擇壓電式加速度計(jì)，其采集靈敏度< 5%，位置布置要考慮到振動(dòng)傳播方向和易于檢測(cè)的方向，確保每次測(cè)試時(shí)傳感器位置相同，將傳感器用螺栓固定在靠近接口的夾具處，接合時(shí)即貼緊電機(jī)機(jī)構(gòu)，既能在檢測(cè)時(shí)保證傳感器位置固定不變，同時(shí)又不影響正常操作，并且與生產(chǎn)線流水線上接口檢測(cè)步驟一致。搭建的調(diào)光電機(jī)異音檢測(cè)試驗(yàn)臺(tái)。

2.2 信號(hào)數(shù)據(jù)采集

本文中選用的數(shù)據(jù)采集卡與信號(hào)調(diào)理裝置是一體的，采用某汽車零部件廠家提供的一款電壓信號(hào)采集設(shè)備APM-2000。

該采集設(shè)備以光纖電纜為傳輸總線，是一款兩通道采集設(shè)備。位數(shù)16位，每通道的量程是±10 000 mV，單通道最高采樣率是200 Ksps。由表1可知馬達(dá)的轉(zhuǎn)頻和最高嚙合頻率均在220 Hz左右，而電機(jī)的電磁噪聲可達(dá) 4000 Hz左右，因此采樣頻率選擇10 KHz，采樣時(shí)間為3.5 s。采樣得到無(wú)異音的正常件和異音件的振動(dòng)信號(hào)時(shí)域波形。

異音信號(hào)a有明顯周期性的沖擊，3.5 s共出現(xiàn)6次沖擊，頻率大概1.7 Hz，與表1中大齒輪和軸的旋轉(zhuǎn)頻率一致，可以初步推測(cè)問題出現(xiàn)在大齒輪或輸出軸。而異音信號(hào)b則不能看出明顯沖擊周期，因此需要對(duì)信號(hào)所包含的特征進(jìn)一步提取。

3 調(diào)光電機(jī)的異音特征提取

調(diào)光電機(jī)裝置的異音情況可以通過振動(dòng)信號(hào)反映。采集正常電機(jī)與有明顯異音電機(jī)的運(yùn)轉(zhuǎn)振動(dòng)信號(hào)，利用小波包理論，選用 “db3”小波基對(duì)采集信號(hào)進(jìn)行3層小波包分解，同時(shí)對(duì)高頻和低頻進(jìn)行分解。

信號(hào)經(jīng)小波包分解后得到各個(gè)頻段的子頻帶，這些子頻帶包含大量設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)信息，異音電機(jī)和正常電機(jī)的能量分布必然有所不同，將頻帶系數(shù)以能量變化的形式表現(xiàn)出來(lái)，可以提取出反映電機(jī)異音的特征信息[6]。

根據(jù)Parseval能量積分可知信號(hào)在時(shí)域中的能量等于信號(hào)的2范數(shù)的平方[7]。本文小波分解

歸一化處理各頻帶能量，得到各頻帶所占總能量的能量比。構(gòu)造出特征向量：

基于小波包理論，本文將正常信號(hào)s1與異音信號(hào)s2經(jīng)過三層小波包分解后，各頻帶系數(shù)（3，0） ～ （3，7）分別對(duì)應(yīng)的頻率范圍為：0 ～ 625 Hz，625 ～ 1 250 Hz，1 250 ～ 1 875 Hz，1 875 ～ 2 500 Hz，2 500 ～ 3 125Hz，3 125 ～ 3 750Hz，3 750 ～ 4 375Hz，4 375 ～ 5 000Hz。

借助Matlab平臺(tái)計(jì)算各頻帶的能量譜，經(jīng)歸一化處理后，得到信號(hào)的特征向量

T1 = [0.197 0，0.062 3， 0.112 4 ， 0.093 8，0.202 5，0.120 7，0.114 4，0.096 9]，

T2 = [0.090 2，0.067 9，0.132 5， 0.114 3， 0.302 9，0.107 8， 0.109， 0.075 3]。

可以看出正常信號(hào)s1和異音信號(hào)s2的差異主要在0 ～ 625 Hz和1 875 ～ 2 500 Hz，正常信號(hào)低頻段能量高，對(duì)照表1驗(yàn)證了工作狀態(tài)頻率確實(shí)在此。

為了增加檢測(cè)系統(tǒng)的可靠性，必須綜合考慮信號(hào)的各種特征，某些時(shí)域信號(hào)的參數(shù)也能很好表征振動(dòng)情況[10]。文獻(xiàn)[11]經(jīng)過不一致率的迭代表明：波峰因素Cf，峭度Ku這兩個(gè)時(shí)域參數(shù)可以很好地區(qū)分敲響與正常狀態(tài)。波峰因素表示為

其中μx是均值，Ku用來(lái)檢驗(yàn)信號(hào)偏離正態(tài)分布的程度，當(dāng)振動(dòng)信號(hào)的幅值分布接近正態(tài)分布，峭度指標(biāo)值 Ku ≈ 3。本文綜合考慮能量譜與時(shí)域特征參數(shù)。

下面列舉測(cè)試5組正常電機(jī)和5組異音電機(jī)的振動(dòng)信號(hào)，它們的能量譜數(shù)據(jù)以及波峰因素Cf與峭度Ku組成的特征向量矩陣如下：

從公式（4）和公式（5）中看出，正常電機(jī)信號(hào)的能量譜與異音電機(jī)能量譜有較明顯差異。正常電機(jī)的振動(dòng)信號(hào)集中在低頻范圍段，異音電機(jī)振動(dòng)信號(hào)則集中在中高頻，在時(shí)域特征參數(shù)上兩者也有較大差異。

4 調(diào)光電機(jī)的異音識(shí)別

調(diào)光電機(jī)的異音類型從聽覺上可以分為四? 類，分為正常與三種異音類型：①整體較密集且連續(xù)的“卡啦卡啦”聲;②周期性的“嚶嚶”聲;③3 ～ 6次不等的“噠噠”聲。測(cè)試100組正常電機(jī)與100組異音電機(jī)的運(yùn)轉(zhuǎn)振動(dòng)信號(hào)，提取的這些特征向量作為訓(xùn)練樣本，將這些特征向量矩陣導(dǎo)入BP（Back Propagation Feed-forward NN）分類器中進(jìn)行分類學(xué)習(xí)。

在BP學(xué)習(xí)算法中，學(xué)習(xí)速率參數(shù)選擇很重要，經(jīng)過多次嘗試，選擇有動(dòng)量加自適應(yīng)學(xué)習(xí)速率的梯度下降法對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，3層網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)10-18-4，隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)為18，最后的訓(xùn)練誤差在學(xué)習(xí)了1 499步之后達(dá)到期望誤差，且耗時(shí)不到10 s，最終誤差為0.000 996 34，目標(biāo)誤差為0.001，誤差與訓(xùn)練次數(shù)曲線。

根據(jù)誤差原理，判決區(qū)間為[0.2，0.8]，輸出值如果小于0.2的可以認(rèn)為是0，大于0.8可以認(rèn)為是1，如果實(shí)際輸出與期望輸出之間的差值絕對(duì)值大于0.2，則不能作為判別數(shù)據(jù)，且依據(jù)廠家要求，要保證正常件基本無(wú)誤判或少誤判。人工選擇20個(gè)樣件，其中正常電機(jī)與異音電機(jī)類型各5件，作為測(cè)試集來(lái)檢測(cè)訓(xùn)練結(jié)果，觀察期望輸出與實(shí)際輸出。測(cè)試結(jié)果見表2。對(duì)照人耳實(shí)際判別分類，除了第9號(hào)件判斷失準(zhǔn)外，其余都是符合的，判斷準(zhǔn)確率達(dá)95%。對(duì)于9號(hào)件，機(jī)器無(wú)判斷結(jié)果，不排除人耳存在聽覺誤判現(xiàn)象。

5 結(jié)論

（1）結(jié)合產(chǎn)品生產(chǎn)線上異音檢測(cè)步驟，采用基于振動(dòng)信號(hào)的檢測(cè)方法，搭建了汽車調(diào)光電機(jī)裝置的異音檢測(cè)試驗(yàn)臺(tái)。采集了正常件和異音件的振動(dòng)信號(hào)，并基于小波包理論，將采集信號(hào)經(jīng)過小波包分解為3層、8個(gè)頻帶，利用Matlab軟件計(jì)算各頻帶的能量譜，經(jīng)歸一化處理后，得到8個(gè)特征向量。

（2）結(jié)合了采集信號(hào)的時(shí)頻域分析和頻域分析，在時(shí)域中，選取信號(hào)的波峰因素Cf和峭度Ku作為兩個(gè)特征向量;綜合考慮能量譜與時(shí)域特征參數(shù)，選取共10個(gè)特征向量，基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)200個(gè)信號(hào)樣本進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)分類。然后對(duì)20個(gè)樣件進(jìn)行試驗(yàn)，識(shí)別汽車調(diào)光電機(jī)異音的正確率達(dá)到95%。研究表明，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)法能夠有效地識(shí)別電機(jī)異音，研究具有工程應(yīng)用價(jià)值。

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