張永祥，王宇，姚曉山

(1.海軍工程大學(xué)動(dòng)力工程學(xué)院， 湖北 武漢 430033；2.空軍預(yù)警學(xué)院軍械技術(shù)系， 湖北 武漢 430021)

拉缸故障是柴油機(jī)最易發(fā)生的故障之一，一旦發(fā)生，輕則減速停機(jī)，重則損壞機(jī)器甚至危害工作人員生命安全[1-2]。因此，柴油機(jī)的拉缸故障一直是研究熱點(diǎn)，受到廣泛關(guān)注。現(xiàn)階段國(guó)內(nèi)外專家學(xué)者針對(duì)柴油機(jī)故障診斷所用的方法主要是通過信號(hào)處理進(jìn)而提取故障信息，再利用模式識(shí)別進(jìn)行故障診斷。文獻(xiàn)[3]在RiliefF和PCA兩種方法的基礎(chǔ)上，結(jié)合兩種方法的優(yōu)點(diǎn)提出了一種優(yōu)化柴油機(jī)故障診斷方法，先是使用RiliefF提取柴油機(jī)振動(dòng)信號(hào)的敏感特征，再用PCA降維，最后用支持向量機(jī)將不同工況的敏感特征進(jìn)行分類，從而判斷柴油機(jī)的拉缸故障。文獻(xiàn)[4]在欠定盲源分離的基礎(chǔ)上進(jìn)行優(yōu)化，通過重構(gòu)得到虛擬觀測(cè)振動(dòng)信號(hào)，從而將欠定問題轉(zhuǎn)變成適定或者超定，又通過自適應(yīng)Parafac方法對(duì)虛擬路徑進(jìn)行盲源分離得到有效源信號(hào)，進(jìn)而來診斷柴油機(jī)故障問題。卓宏明[5]等提出Petri網(wǎng)和螢火蟲神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的故障診斷方法，先是利用Petri網(wǎng)歸納柴油機(jī)故障模式，提取出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，再用螢火蟲算法來進(jìn)行優(yōu)化，進(jìn)而進(jìn)行柴油機(jī)故障診斷。雖然這些方法在一定程度上取得了效果，但由于這些方法都是利用信號(hào)處理和診斷經(jīng)驗(yàn)來進(jìn)行故障診斷，并且柴油機(jī)振源眾多，信號(hào)復(fù)雜，因此會(huì)對(duì)這些診斷方法的準(zhǔn)確性以及可靠性造成影響。

深度學(xué)習(xí)作為新興方法，因其具有自動(dòng)學(xué)習(xí)提取數(shù)據(jù)特征的優(yōu)點(diǎn)而被廣泛應(yīng)用到各類故障診斷中。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類屬于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種，被廣泛應(yīng)用于圖像識(shí)別、分類等領(lǐng)域，不僅能為機(jī)器人和自動(dòng)駕駛汽車提供視覺助力，還能辨別人像和交通標(biāo)志，已經(jīng)成為機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的重要工具。其在故障診斷領(lǐng)域的應(yīng)用也相當(dāng)廣泛。Lu[6]等利用 CNN 進(jìn)行滾動(dòng)軸承的故障診斷，但樣本量較少，CNN模型相對(duì)簡(jiǎn)單，體現(xiàn)不出CNN在大數(shù)據(jù)處理方面所具有的優(yōu)勢(shì)。文獻(xiàn)[7]利用一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行電機(jī)條件監(jiān)測(cè)和早期故障檢測(cè)。文獻(xiàn)[8]通過收集正常與混合故障條件下的振動(dòng)信號(hào)，利用S變換和CNN實(shí)現(xiàn)故障的分類。

雖然深度學(xué)習(xí)迅猛發(fā)展，但應(yīng)用于柴油機(jī)拉缸故障診斷的方法卻較少，而且模擬柴油機(jī)拉缸故障非常困難，常用的方法有增大活塞從而減小活塞與缸套間的間隙、調(diào)節(jié)水溫或者在潤(rùn)滑油內(nèi)添加磨粒，但這些方法不易控制，且拉缸故障風(fēng)險(xiǎn)很大，難以把握。為了真實(shí)模擬柴油機(jī)拉缸故障，實(shí)現(xiàn)拉缸故障診斷，本研究采用已經(jīng)發(fā)生拉缸故障的6-135柴油機(jī)活塞缸套模擬拉缸故障，采集其在典型工況下拉缸和正常狀態(tài)時(shí)的相關(guān)振動(dòng)信號(hào)，對(duì)振動(dòng)信號(hào)在指定位置進(jìn)行加窗處理，得到訓(xùn)練和測(cè)試樣本，再將訓(xùn)練好的CNN模型用于測(cè)試集，實(shí)現(xiàn)柴油機(jī)拉缸故障診斷。

1 加窗和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理

1.1 加窗

柴油機(jī)的激勵(lì)源眾多，對(duì)拉缸信號(hào)影響較大，其中包括活塞撞擊激勵(lì)、氣閥起落激勵(lì)、氣缸壓力等。其中活塞撞擊激勵(lì)主要發(fā)生在上、下止點(diǎn)附近，主要是由于側(cè)壓力變向所產(chǎn)生；氣閥關(guān)閉相對(duì)于氣閥開啟的影響更大，信號(hào)更強(qiáng)烈。對(duì)于多缸機(jī)而言，某一缸的信號(hào)不僅與自身振動(dòng)源激勵(lì)有關(guān)，還受到其他缸振動(dòng)激勵(lì)的影響。圖1示出6-135柴油機(jī)主要振源激勵(lì)的相位圖，圖中1i表示第i缸進(jìn)氣閥開啟沖擊， 2i表示第i缸排氣閥關(guān)閉沖擊， 3i表示第i缸進(jìn)氣閥關(guān)閉沖擊，4i表示第i缸排氣閥開啟沖擊，Qi表示第i缸的活塞撞擊沖擊， 括號(hào)表示此處兩缸信號(hào)重疊。

圖1 6-135柴油機(jī)主要振源激勵(lì)相位圖

圖中0°為壓縮上止點(diǎn)，進(jìn)氣閥開啟角和排氣閥關(guān)閉角為20°，進(jìn)氣閥關(guān)閉角和排氣閥開啟角為50°。由圖1可以看出，多缸機(jī)的信號(hào)在時(shí)域重疊嚴(yán)重，信號(hào)難以分離，直接對(duì)信號(hào)進(jìn)行分析難以實(shí)現(xiàn)柴油機(jī)拉缸故障診斷，因此需要運(yùn)用加窗的方法提取有效信號(hào)段進(jìn)行分析。研究表明：柴油機(jī)拉缸故障在做功沖程最易發(fā)生。圖1是根據(jù)柴油機(jī)的結(jié)構(gòu)及振源分析所繪，對(duì)于所有工況均適用，故可以看出，在柴油機(jī)的壓縮上止點(diǎn)后60°～80°這一段信號(hào)受其他缸振源影響較小，基本只受到自身激勵(lì)信號(hào)的作用，綜合考慮信號(hào)重疊干擾和拉缸信號(hào)獲取的難易程度，選擇這一段信號(hào)進(jìn)行分析來診斷柴油機(jī)拉缸故障。為了獲取壓縮上止點(diǎn)后60°～80°這一段信號(hào)，設(shè)計(jì)一矩形窗函數(shù)，保留該段信號(hào)，其他曲軸轉(zhuǎn)角段信號(hào)為0。

1.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

1.2.1卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本結(jié)構(gòu)

CNN的基本結(jié)構(gòu)包括卷積層、激活函數(shù)、池化層、全連接層，除此之外為了提高性能，防止過擬合現(xiàn)象發(fā)生，還有Dropout層和提升模型優(yōu)化速度的批量歸一化層(Batch Normalization)。CNN基本結(jié)構(gòu)見圖2。

圖2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本結(jié)構(gòu)

1) 卷積層

卷積層是圖像特征獲取層，是CNN的關(guān)鍵層，利用卷積核在圖像上不斷掃過再通過卷積運(yùn)算來獲取圖像特征。對(duì)圖像進(jìn)行卷積，實(shí)際上是進(jìn)行濾波。卷積層的公式表示為[9]

Hi=f(Hi-1?Wi+bi) 。

(1)

式中：Wi為第i層卷積層權(quán)值向量;Hi為卷積層第i層的輸出特征圖，bi為第i層偏置。

2) 激活函數(shù)

激活函數(shù)的作用是使CNN具有非線性，若是在CNN的結(jié)構(gòu)中沒有激活函數(shù)，則其整個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就如同于一個(gè)巨大的線性回歸。激活函數(shù)在卷積層后面，隱藏層常用的激活函數(shù)有3個(gè)，即邏輯回歸(Sigmoid)函數(shù)、雙曲正切(tanh)函數(shù)及校正線性單元(ReLU)。本研究的激活函數(shù)擬采用ReLU，因?yàn)樯窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化方法是反向傳播，反向傳播的快慢取決于梯度的大小，ReLU相較于Sigmoid和Tanh的模型參數(shù)更新速度更快。

3) 池化層

池化層也叫做降采樣層、下采樣層。池化層的作用第一個(gè)是降維，通過對(duì)卷積層輸出的數(shù)據(jù)進(jìn)行降維來減小計(jì)算量；第二作用是相當(dāng)于一個(gè)濾波器，具有降噪的作用；池化層第三個(gè)作用是擴(kuò)大感受野，感受野是指某一層的輸出對(duì)應(yīng)的原始輸入的大小。池化方法主要有均值池化、隨機(jī)池化和最大池化3種。

4) 全連接層

全連接層是在最后一層池化層的后面，是一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱藏層，其作用是分類。卷積層是通過卷積的方式提取圖像特征，而全連接層是根據(jù)這些特征來進(jìn)行分類，將這些特征映射到樣本空間。本研究擬采用Softmax回歸作為全連接層的分類器。

1.2.2后向傳播過程

CNN的學(xué)習(xí)過程主要有兩個(gè)，一是前向傳播過程，二是反向傳播過程。前向傳播過程是將輸入的特征信息進(jìn)行前向傳遞。反向傳播采用的是鏈?zhǔn)角髮?dǎo)的思想，并通過該思想求出各層的誤差項(xiàng)。對(duì)于一確定的分類任務(wù)，CNN的目的就是使損失函數(shù)最小化，根據(jù)文獻(xiàn)[10]，本文選的損失函數(shù)為交叉熵?fù)p失函數(shù)，公式為

(2)

式中：n為故障樣本數(shù)；t為預(yù)測(cè)值；y為真實(shí)值。

在訓(xùn)練時(shí)常用的最小化損失函數(shù)方法是梯度下降法。通過對(duì)損失函數(shù)求一階偏導(dǎo)來不斷更新學(xué)習(xí)參數(shù)w和b。

式中：w，w′，b，b′分別為更新前后的權(quán)值和偏置；η為學(xué)習(xí)速率參數(shù)。

2 基于加窗和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拉缸故障診斷流程

針對(duì)柴油機(jī)信號(hào)復(fù)雜、振源眾多、信號(hào)重疊嚴(yán)重的問題，提出了基于加窗和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的柴油機(jī)拉缸故障診斷方法，其流程見圖3，具體過程如下：

1) 進(jìn)行拉缸故障模擬試驗(yàn)，測(cè)取典型工況下拉缸與正常狀態(tài)時(shí)的加速度信號(hào)；

2) 利用加窗方法對(duì)機(jī)體在缸套軸向的加速度信號(hào)進(jìn)行處理，提取信號(hào)分析段；

3) 將加窗信號(hào)分成訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本，將訓(xùn)練樣本輸入到CNN中進(jìn)行訓(xùn)練，不斷學(xué)習(xí)獲得適當(dāng)?shù)膮?shù)；

4) 將測(cè)試樣本輸入到訓(xùn)練好的CNN中完成故障識(shí)別。

圖3 拉缸診斷方法流程

3 試驗(yàn)研究與分析

3.1 試驗(yàn)說明

為了研究柴油機(jī)拉缸故障診斷方法，選擇6-135柴油機(jī)為研究對(duì)象，與該柴油機(jī)相連的是1臺(tái)100 kW的電力測(cè)功器，柴油機(jī)在起動(dòng)時(shí)由電力測(cè)功器倒拖，在柴油機(jī)工作時(shí)作為發(fā)電機(jī)改變柴油機(jī)負(fù)載。為了真實(shí)模擬柴油機(jī)拉缸故障，本研究選用一套已經(jīng)發(fā)生拉缸的活塞、缸套作為柴油機(jī)拉缸試驗(yàn)件，模擬拉缸故障，以確保柴油機(jī)工作時(shí)產(chǎn)生拉缸。為便于安裝傳感器，將已產(chǎn)生拉缸故障的活塞缸套裝入第1缸。為了避免拉缸時(shí)引起柴油機(jī)整機(jī)損壞，試驗(yàn)時(shí)分兩個(gè)階段并逐步加載。第一階段為6-135柴油機(jī)各缸正常工作時(shí)的試驗(yàn)，測(cè)量獲取柴油機(jī)在不同轉(zhuǎn)速、不同負(fù)荷工況時(shí)的振動(dòng)、轉(zhuǎn)速、上止點(diǎn)等信號(hào)。第二階段，首先是由電力測(cè)功器倒拖柴油機(jī)，測(cè)量振動(dòng)等信號(hào)，然后分別在900 r/min和1 200 r/min時(shí)測(cè)量空載和部分負(fù)荷工況時(shí)柴油機(jī)振動(dòng)等信號(hào)。為防止柴油機(jī)產(chǎn)生嚴(yán)重拉缸，采用逐漸增加柴油機(jī)負(fù)荷的方法，且只加載到標(biāo)定負(fù)荷的20%。為了驗(yàn)證柴油機(jī)各試驗(yàn)工況下各缸是否產(chǎn)生拉缸，每次試驗(yàn)后用內(nèi)窺鏡檢驗(yàn)。為了便于柴油機(jī)機(jī)體振動(dòng)信號(hào)的測(cè)量，將拉缸的缸套和活塞安裝于柴油機(jī)第1缸。根據(jù)6-135柴油機(jī)的結(jié)構(gòu)，柴油機(jī)拉缸信號(hào)主要由缸套與機(jī)體的上凸緣傳遞至機(jī)體，所以在第1缸活塞上止點(diǎn)對(duì)應(yīng)的機(jī)體位置上粘貼了加速度傳感器轉(zhuǎn)接塊，并在垂直和平行于缸套軸線方向安裝了2個(gè)加速度傳感器，傳感器的型號(hào)為BK4534B，頻寬為0.2 Hz～12.8 kHz，信號(hào)采集采用的是3053-B-120數(shù)據(jù)采集模塊，采樣頻率為65 536 Hz。

3.2 試驗(yàn)數(shù)據(jù)

試驗(yàn)測(cè)取了多個(gè)工況的拉缸和正常的加速度信號(hào)，由于篇幅限制，這里只給了1 200 r/min和100 N·m工況下拉缸和正常狀態(tài)的機(jī)體在缸套軸向加速度信號(hào)。圖4示出一個(gè)周期的原始加速度信號(hào)，圖5示出加窗后一個(gè)周期的加速度信號(hào)。

選擇900 r/min(空載)、1 200 r/min(空載)和1 200 r/min(100 N·m)3個(gè)工況下拉缸和正常的機(jī)體在缸套軸向加速度信號(hào)進(jìn)行卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷。由于試驗(yàn)測(cè)取的信號(hào)采樣點(diǎn)較多，為了降低計(jì)算量，縮短測(cè)試時(shí)間，對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行降采樣，比例為1/4。對(duì)降采樣后的加速度信號(hào)進(jìn)行樣本構(gòu)造。試驗(yàn)測(cè)取30 s的加速度信號(hào)，降采樣后共計(jì)491 520個(gè)采樣點(diǎn)，取16 384個(gè)采樣點(diǎn)為一個(gè)樣本，大約包含10個(gè)周期，采用數(shù)據(jù)重疊方法增加樣本數(shù)量，重疊采樣點(diǎn)數(shù)為1 687，最終共取300個(gè)樣本，再將樣本分成訓(xùn)練集和測(cè)試集。具體樣本數(shù)量和標(biāo)簽配置見表1。

圖4 1 200 r/min和100 N·m工況下 拉缸和正常狀態(tài)下加速度信號(hào)

圖5 1 200 r/min和100 N·m工況下拉缸和正常狀態(tài)下加窗后加速度信號(hào)

表1 典型工況的樣本數(shù)量和標(biāo)簽配置

3.3 模型搭建

現(xiàn)階段對(duì)于如何確定CNN的結(jié)構(gòu)沒有一個(gè)明確的方法，主要還是根據(jù)經(jīng)驗(yàn)分析。其中卷積核大小、學(xué)習(xí)率迭代次數(shù)等參數(shù)都會(huì)影響CNN的測(cè)試準(zhǔn)確率。本研究根據(jù)文獻(xiàn)[11]，在LetNet5[7]的基礎(chǔ)上，通過分析，最終確定的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型見圖6。圖6所示模型結(jié)構(gòu)包含1個(gè)輸入、4個(gè)卷積層、4個(gè)池化層、2個(gè)全連接層以及1個(gè)Softmax層。對(duì)于卷積層，卷積層1～4的卷積核都為3×3，卷積核個(gè)數(shù)依次為8個(gè)、16個(gè)、32個(gè)、64個(gè)，卷積層所用的激活函數(shù)為ReLU激活函數(shù)；對(duì)于池化層，本研究選擇的池化方法為最大池化，該方法的優(yōu)點(diǎn)是所得到的特征值和輸入矩陣的位置沒有關(guān)系，提高了針對(duì)位移的平穩(wěn)性。池化層窗口的大小為2×2。為了提高模型的泛化能力，防止過擬合，使模型更加穩(wěn)定，在卷積層和激勵(lì)函數(shù)之間增加批量歸一化層(Batch Normalization)以減少內(nèi)部協(xié)變量轉(zhuǎn)移；在卷積層還加了Padding(在卷積操作之前在圖像周圍增加一層0像素)，使原始輸入經(jīng)卷積變化后其輸出的維度不發(fā)生變化。另外，在全連接層前還引入 dropout 方法，把CNN的某層輸出隨機(jī)去除一定比例的像素，來達(dá)到防止過擬合現(xiàn)象的發(fā)生。對(duì)于典型參數(shù)的選取，通過控制變量法不斷試驗(yàn)計(jì)算，最終確定的各項(xiàng)參數(shù)值為學(xué)習(xí)率0.001，迭代次數(shù)30次，批訓(xùn)練中樣本數(shù)量40。

圖6 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)

3.4 試驗(yàn)結(jié)果與分析

采用多種方法進(jìn)行拉缸故障診斷：本文所提的基于加窗和CNN的方法為方法1；直接以不加窗加速度信號(hào)為輸入進(jìn)行CNN識(shí)別的方法為方法2；支持向量機(jī)(SVM)算法為方法3；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法為方法4。其中方法1和方法2的CNN都包含兩個(gè)輸入A和B，A為信號(hào)的時(shí)域特征，B為信號(hào)的頻域特征。為驗(yàn)證方法1實(shí)現(xiàn)拉缸故障診斷的有效性，對(duì)6種工況的測(cè)試數(shù)據(jù)集進(jìn)行了5次測(cè)試試驗(yàn)，結(jié)果見表2。平均值指的是5次測(cè)試結(jié)果的平均值。SVM的結(jié)構(gòu)以及輸入?yún)⒄瘴墨I(xiàn)[12],使用高斯徑向基函數(shù)(RBF)作為核函數(shù)，懲罰系數(shù)C為4，核函數(shù)系數(shù)g為0.1，輸入為各加窗后信號(hào)樣本的特征參數(shù)，包括峭度、均方根值、最大奇異值、能量、偏度；BP的輸入也是上述特征參數(shù)，其結(jié)構(gòu)根據(jù)文獻(xiàn)[13]的結(jié)構(gòu)設(shè)置，迭代步數(shù)為2 000，誤差精度設(shè)為0.001，展示步驟設(shè)為200，其激活函數(shù)為ReLU。

表24種方法的測(cè)試結(jié)果

從表2可以看出，方法1以時(shí)域特征和頻域特征作為輸入的測(cè)試準(zhǔn)確率都是最高，幾乎能夠達(dá)到100%，測(cè)試時(shí)間相對(duì)較低，即能夠在較短的時(shí)間內(nèi)達(dá)到最大測(cè)試準(zhǔn)確率。而與方法1相比，方法2的測(cè)試準(zhǔn)確率低一些，計(jì)算時(shí)間幾乎是方法1的2倍，診斷效果略差。相較于方法1和方法2，方法3和方法4的診斷效果不夠理想，不適合用于柴油機(jī)拉缸故障診斷。

綜上所述，當(dāng)柴油機(jī)發(fā)生拉缸故障時(shí)，通過先對(duì)加速度信號(hào)進(jìn)行加窗處理，然后利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)加窗后的加速度信號(hào)進(jìn)行訓(xùn)練，得到CNN模型，最后利用訓(xùn)練好的CNN模型進(jìn)行拉缸故障識(shí)別，能夠有效且準(zhǔn)確地實(shí)現(xiàn)柴油機(jī)拉缸故障的診斷。

4 結(jié)論

a) 采用已產(chǎn)生拉缸的活塞缸套裝入柴油機(jī)某缸進(jìn)行拉缸試驗(yàn)研究，是一種行之有效的方法；

b) 合理選取加窗參數(shù)，可有效提取柴油機(jī)的拉缸故障信號(hào)，減小其他振源對(duì)拉缸故障信號(hào)的影響；

c) 提出的基于加窗和CNN的方法能夠?qū)崿F(xiàn)柴油機(jī)的拉缸故障診斷，相較于直接以原始信號(hào)作為輸入的CNN以及傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的SVM和BP兩種方法，該方法更加準(zhǔn)確、有效，測(cè)試準(zhǔn)確率更高。