張康,陶建峰,覃程錦,李衛(wèi)星,劉成良

(上海交通大學(xué)機(jī)械系統(tǒng)與振動國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,200240,上海)

失火故障是多缸柴油機(jī)常見故障之一,嚴(yán)重影響柴油機(jī)動力輸出性和運(yùn)行安全性,導(dǎo)致柴油機(jī)加速無力、油耗增加和污染物排放等問題,因此對柴油機(jī)失火故障進(jìn)行準(zhǔn)確診斷具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

目前,國內(nèi)外研究學(xué)者主要從信號處理、統(tǒng)計(jì)分析的角度提取發(fā)動機(jī)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(jié)合多分類支持向量機(jī)(SVM)的發(fā)動機(jī)故障分類評估方法[1]。Liu等基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,采集發(fā)動機(jī)實(shí)際運(yùn)行時(shí)溫度、壓力、轉(zhuǎn)速等狀態(tài)參數(shù)對失火故障進(jìn)行診斷[2]。Wang等基于自適應(yīng)小波閾值對發(fā)動機(jī)振動信號去噪,并結(jié)合集成經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解和關(guān)聯(lián)維度分析進(jìn)行故障診斷[3]。Sharma等提取振動信號時(shí)域統(tǒng)計(jì)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(yùn)用集成經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解提取原始振動信號本征函數(shù)的近似熵特征,并結(jié)合支持向量機(jī)進(jìn)行失火診斷[5]。Hu等基于發(fā)動機(jī)瞬時(shí)轉(zhuǎn)速信號,提出了基于自定義閾值的多元統(tǒng)計(jì)分析的多故障分類方法[6]。賈繼德等運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對單缸振動信號能量和峭度特征進(jìn)行故障識別[7]。李衛(wèi)星等針對柴油機(jī)故障特征提取分辨率低和分類評估結(jié)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(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解等時(shí)頻特征提取方法,并融合傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法對發(fā)動機(jī)失火故障進(jìn)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(zhǔn)確率。同時(shí),在噪聲環(huán)境下,上述時(shí)頻分析方法仍存在無法準(zhǔn)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(xué)習(xí)在故障診斷領(lǐng)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(wǎng)絡(luò)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(dá),提出了端到端的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),實(shí)現(xiàn)了軸承的故障分類,準(zhǔn)確率可達(dá)93.6%[10]。Jia等針對故障樣本不平衡問題提出了基于不同權(quán)重?fù)p失函數(shù)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),實(shí)現(xiàn)了不平衡軸承樣本故障分類任務(wù),最高準(zhǔn)確率可達(dá)99.2%[11]。Ding等基于小波包構(gòu)建原始信號的能量特征譜,結(jié)合深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行軸承的故障分類[12]。研究表明,深度學(xué)習(xí)具有極佳的機(jī)械故障分類能力,然而真實(shí)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(zhǔn)確率仍有待提高。

因此,針對傳統(tǒng)方法精細(xì)、耗時(shí)的時(shí)頻特征提取過程,同時(shí)提高模型在噪聲環(huán)境下的診斷準(zhǔn)確率和魯棒性,提出了一種端到端的基于隨機(jī)丟棄和批標(biāo)準(zhǔn)化的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DBDCNN)發(fā)動機(jī)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(jī)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(biāo)準(zhǔn)化(BN)機(jī)制消除信號特征在卷積層內(nèi)部方差偏移現(xiàn)象,結(jié)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(shí)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(yàn)結(jié)果驗(yàn)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(jī)缸蓋振動信號反映了發(fā)動機(jī)的工作狀態(tài),不同失火工況下的振動信號蘊(yùn)含相應(yīng)的故障模式。因此,在試驗(yàn)環(huán)境下采集柴油發(fā)動機(jī)缸蓋振動信號,經(jīng)數(shù)據(jù)清洗和小波閾值去噪后進(jìn)行時(shí)域分割,生成指定容量的訓(xùn)練和測試集樣本,基于不同故障類型的樣本訓(xùn)練集,進(jìn)行深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)DBDCNN的模型學(xué)習(xí),結(jié)合測試集,度量失火故障診斷準(zhǔn)確率。圖1為柴油發(fā)動機(jī)失火診斷流程。

圖1 柴油發(fā)動機(jī)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(jìn)行卷積激活后輸出,每個卷積核保持相同的權(quán)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(diǎn),同時(shí)卷積核通道數(shù)實(shí)現(xiàn)了對輸入信號不同時(shí)間維度上的特征提取。主要原理如下

(1)

2.2 批標(biāo)準(zhǔn)化

為了提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性,減少內(nèi)部方差偏移和加速訓(xùn)練過程,引入批標(biāo)準(zhǔn)化機(jī)制[14]來標(biāo)準(zhǔn)化每層網(wǎng)絡(luò)的輸出

(2)

(3)

圖3 深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

2.3 隨機(jī)丟棄操作

針對卷積網(wǎng)絡(luò)輸入含有大量噪聲的情況,在輸入層引入隨機(jī)丟棄機(jī)制[15],隨機(jī)停用神經(jīng)元與下一層神經(jīng)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(dāng)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(wǎng)絡(luò)的參數(shù),減少訓(xùn)練時(shí)間,同時(shí)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的機(jī)械故障診斷常使用Sigmoid函數(shù)作為神經(jīng)元的激活函數(shù)。然而,Sigmoid函數(shù)存在梯度消失造成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)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(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)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(jīng)元的激活值;C為失火故障分類數(shù);p(zj)為每個神經(jīng)元的概率輸出。從式(7)可以看出,Softmax函數(shù)將每個神經(jīng)元的輸出映射到(0,1)概率空間,概率值越大對應(yīng)的類別可能性越高。

2.7 DBDCNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

圖3為DBDCNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),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?？紤]實(shí)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(wǎng)絡(luò)信號輸入與第1層卷積層之間引入丟棄機(jī)制,置零比例為0.5,同時(shí)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(wǎng)絡(luò)詳細(xì)參數(shù)見表1。

表1 深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)詳細(xì)參數(shù)

3 試驗(yàn)方案與數(shù)據(jù)處理

3.1 試驗(yàn)方案

圖4為失火故障試驗(yàn)裝置,主要包括柴油發(fā)動機(jī)臺架、振動傳感器和數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)。試驗(yàn)所用發(fā)動機(jī)為四缸四沖程中冷增壓柴油發(fā)動機(jī),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(yàn)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(jī)測控系統(tǒng),型號為FC2000,試驗(yàn)利用該測控系統(tǒng)模擬發(fā)動機(jī)各類失火工況。

圖4 柴油機(jī)失火故障試驗(yàn)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(jī)運(yùn)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(jìn)行試驗(yàn)。試驗(yàn)中,設(shè)定采樣頻率為25.6 kHz,不同轉(zhuǎn)速下每種失火故障采樣時(shí)間為41 s,共計(jì)1 049 600個振動序列點(diǎn),采樣時(shí)間內(nèi)至少包含900個工作循環(huán),圖5為各工況下典型時(shí)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(shí)域信號波形

3.2 數(shù)據(jù)處理

試驗(yàn)中,每種工況采樣包含上百萬個樣本點(diǎn),每隔L=2 048個點(diǎn)作為數(shù)據(jù)樣本,并歸一化,如圖6所示。不同轉(zhuǎn)速工況下,每種失火故障共460個訓(xùn)練樣本、51個測試樣本,共獲取2 300個訓(xùn)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(xùn)練集數(shù)測試集數(shù)數(shù)據(jù)集B訓(xùn)練集數(shù)測試集數(shù)數(shù)據(jù)集C訓(xùn)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(zhuǎn)速/r·min1 3001 8002 200

4 發(fā)動機(jī)失火故障診斷

4.1 失火故障對比方法

為驗(yàn)證所提方法的有效性,選用文獻(xiàn)[1-2,8]中的SVM、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(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(shí)域統(tǒng)計(jì)特征和小波包能量特征作為輸入訓(xùn)練模型,在測試集上度量診斷準(zhǔn)確率,重復(fù)試驗(yàn)20次,統(tǒng)計(jì)平均故障診斷準(zhǔn)確率[19]。時(shí)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(jié)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(zhǔn)確率的對比。由圖7和表3可以看出,SVM診斷準(zhǔn)確率最高為86.12%,標(biāo)準(zhǔn)差最大為0.637;DNN診斷準(zhǔn)確率最高可達(dá)93.88%,標(biāo)準(zhǔn)差最大為4.209;XGB診斷準(zhǔn)確率最高為91.22%,標(biāo)準(zhǔn)差最大為2.736。因此,依賴手工提取時(shí)域特征和小波包能量特征的DNN、SVM、XGB方法,未能完全準(zhǔn)確地學(xué)習(xí)故障的所有模式特征,無法準(zhǔn)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(wǎng)絡(luò),蘊(yùn)含在原始信號中的故障模式特征被卷積層自動學(xué)習(xí)和提取,結(jié)果表明,DBCNN成功地泛化到測試集上,在不同轉(zhuǎn)速工況下的準(zhǔn)確率最高可達(dá)100.00%,標(biāo)準(zhǔn)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(zhǔn)確率的比對

診斷方法準(zhǔn)確率標(biāo)準(zhǔn)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(jī)失火故障診斷的泛化性能?；谏鲜鲇?xùn)練好的模型分別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(jī)丟棄和批標(biāo)準(zhǔn)化機(jī)制下抗噪性能對比。從圖中可以看出,普通卷積網(wǎng)絡(luò)的故障診斷準(zhǔn)確率隨信噪比的降低迅速下降,而引入隨機(jī)丟棄和批標(biāo)準(zhǔn)化機(jī)制的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有良好的抗噪能力。由式(3)和(5)可知,批標(biāo)準(zhǔn)化機(jī)制抑制噪聲帶來的原始信號內(nèi)部方差偏移,保持原有的數(shù)據(jù)分布,同時(shí)隨機(jī)丟棄機(jī)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(jī)丟棄和批標(biāo)準(zhǔn)化機(jī)制能夠讓卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)保持良好的魯棒性。

圖9 隨機(jī)丟棄和批標(biāo)準(zhǔn)化機(jī)制下的診斷性能

圖10為本文方法在不同置零比例下的準(zhǔn)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(zhǔn)確率無顯著影響,但在強(qiáng)噪聲環(huán)境下,模型的診斷準(zhǔn)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(zhǔn)確率。

圖10 本文方法在不同置零比例下的準(zhǔn)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(zhǔn)確率和標(biāo)準(zhǔn)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(zhǔn)確率均有所下降。由于引入了隨機(jī)丟棄和批標(biāo)準(zhǔn)化機(jī)制,DBDCNN網(wǎng)絡(luò)具有較強(qiáng)的抗噪性能,分類診斷準(zhǔn)確率受到微弱干擾,在不同信噪比下的故障診斷準(zhǔn)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(biāo)準(zhǔn)差可知,模型診斷結(jié)果具有較低的波動,魯棒性更高。然而,依賴時(shí)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(zhǔn)確率受噪聲影響迅速衰減,且診斷結(jié)果波動較大,在信噪比-4 dB時(shí),故障診斷準(zhǔn)確率最低達(dá)到20%。這表明,噪聲對時(shí)域統(tǒng)計(jì)特征和小波包能量特征影響較大,而實(shí)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(jī)丟棄和批標(biāo)準(zhǔn)化機(jī)制的深度卷積網(wǎng)絡(luò)不僅具有良好的診斷分類性能,且具有較強(qiáng)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(xué)習(xí)過程

為理解深度卷積網(wǎng)絡(luò)對振動信號特征的自學(xué)習(xí)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(jié)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(shí)現(xiàn)故障分類。圖13可視化地表達(dá)了經(jīng)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(nèi)蘊(yùn)流形分布無顯著差異,等同于各故障振動信號難以從時(shí)域波形進(jìn)行故障識別;隨著卷積網(wǎng)絡(luò)的加深,卷積核提取信號特征,各卷積層逐步地學(xué)習(xí)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(shí)頻特征的傳統(tǒng)失火診斷方法,端到端的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(jié) 論

(1)提出了端到端的基于隨機(jī)丟棄和批標(biāo)準(zhǔn)化機(jī)制的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)動機(jī)失火故障診斷方法。該方法直接針對原始振動信號進(jìn)行處理,克服了已有方法依賴精細(xì)且耗時(shí)的時(shí)頻特征提取過程的問題。試驗(yàn)表明,DBCNN在不同轉(zhuǎn)速工況下的故障診斷準(zhǔn)確率最高可達(dá)100.00%。

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