测点级声学故障检测中的报警频次建模方法研究

任安民　 何　琳　程　果

(海军工程大学振动噪声研究所1)　船舶振动噪声重点实验室2)　武汉　430033)

测点级声学故障检测中的报警频次建模方法研究

任安民1，2)何琳1，2)程果1，2)

(海军工程大学振动噪声研究所1)船舶振动噪声重点实验室2)武汉430033)

摘要：文中围绕测点级声学故障检测方法开展研究，根据区间估计原理建立频带能量超标检测流程，针对随机报警事件干扰提出基于报警事件频次建模的二级阈值检测法，并利用实测数据进行了算法验证.数据分析显示，该方法能够有效检测正常工况下的随机报警事件干扰，降低测点级声学故障检测的虚警率.

关键词：声学故障；频带能量；随机报警事件；泊松分布；二级阈值

任安民(1980- )：男，博士生，助理研究员，主要研究领域为船舶振动与噪声控制技术

0引言

潜艇声学故障(acoustic fualt，AF)是指潜艇服役期间因设备故障或老化、隔振安装失效、维修改装等技术状态变化，以及航行期间的武器发射、舵机运行、人员活动等瞬态偶发事件，导致的设计隐身指标受损、可探测性恶化，威胁潜艇隐蔽航行及任务执行的异常现象[1].实现潜艇声学故障的检测及修复，是维护潜艇声隐身性、实现动态声学特征管理的先决条件，正逐步受到各方关注.

根据故障信号特征不同，潜艇声学故障可分为稳态声学故障和瞬态声学故障2大类；典型的声学故障包括频带能量超标、“线谱事件”等，如总声(振)级超标、1/3 oct频带级超标,以及线谱新增、线谱增强、线谱迁移等[2-4].根据故障检测部位及危害程度不同，声学故障又可进一步分为测点级、区域级和全艇级3类；测点级声学故障定位于根据艇体单测点数据检测发现振动噪声异常，能够及时、客观描述测点所在部位声学状态，在实艇声学状态评估中应用广泛.美军自20世纪80年代起就关注艇载设备振动噪声异常的检测问题，最初以正常工况特征频段振级加6 dB作为检测基准，高出基准6～8 dB认为出现异常[5]；“全艇监控系统(TSMS)”装艇应用后声学故障概念进一步明确，主要依赖艇体结构振动及自噪声测点进行故障检测[6].近年来国内有关单位也相继开展相关研究，但主要以设备振动状态监测为主，缺乏针对艇体结构振动信息的检测算法分析.

本文基于统计分析理论对测点级声学故障在线检测方法进行研究，围绕测点级声学故障检测流程、虚警率控制等问题进行深入分析.在实现频带能量超标检测的基础上，针对实艇复杂干扰导致的随机报警事件进行建模及二级阈值设计，实现对故障检测虚警率的有效控制，为声学故障修复提供有效决策信息.

1测点级声学故障检测基本流程

根据工程经验及实测数据分析，艇体结构振动测点的频带能量总级服从或近似服从独立正态分布，在2 000 Hz以下中低频段检验特征量尤其符合检验条件.在此基础上，根据区间估计原理可对测点总级进行假设检验，进而将给定置信水平下的总级超标事件检测流程设计如下.

1.1确定采样序列样本容量

针对给定工况的艇体结构振动及自噪声状态进行数据采集，样本容量N由下式确定

(1)

(2)

1.2计算总级及相关统计量

(3)

(4)

(5)

1.3离群值的剔除及检验

为满足正态分布要求，计算总级阈值前应进行必要的离群值检测与剔除，步骤如下.

(6)

(7)

步骤2.确定检出水平α，在“Grubbs检验法临界值表”中查出对应N与α/2的临界值G1-α/2(N).

1.4建立基准阈值

将经过上述处理得到的总级序列重新记为L1，L2，…，LN，若以μ和σ分别表示样本期望和标准差，则总级序列的概率密度函数f(L)可写成

(8)

基于正态分布的区间估计原理，总级样本落入区间(μ-2σ,μ+2σ)的概率约为95.5%，落入区间(μ-3σ,μ+3σ)的概率约为99.7%.据此认为总级实测值大于μ+2σ为小概率事件，以此作为测点级声学故障检测预警阈值，而将μ+3σ设为报警阈值.

2基于报警频次建模二级阈值设计

实艇检测过程中，由于海洋环境、人员活动等复杂因素干扰，检测结果容易出现大量误报警信息，给艇员正常操作及响应造成负担，因而有必要对检测结果进行分类识别、增强报警信息的针对性.在此使用“随机报警事件(arbitrary alarm event，AAE)”对上述干扰做统一描述，考虑此类事件持续时间短、随机性强、能量分布不规律，本文提出考察其单位时间报警频次进行二级检测阈值(double stages threshold，DST)设计，进而实现报警信息分类检测.其本质上是参照时频分析思想，在单时刻总级估值问题中引入报警事件的连续时间分布，实现报警事件的二次检测.

2.1随机报警事件的概率分布

测点级声学故障检测结果符合典型的“0-1分布”，或者1(超标)、或者0(未超标).假定给定工况下艇体振动处于稳定状态，测点总级符合正态分布，则在此期间偶尔出现的随机报警事件为小概率事件，且满足以下条件.

1) 报警事件之间相互独立，即在时刻t出现的总级超标事件在t+Δt时刻不一定重复出现.

2) 如果时间间隔Δt足够小，那么Δt内发生随机报警事件的概率与Δt近似成正比，即概率非线性度为Δt的高阶无穷小.

3) 如果时间间隔Δt足够小，那么Δt内发生两次或多次随机报警事件的概率是发生一次报警事件概率的高阶无穷小.

4) 零时刻不会出现超标事件.

在此基础上，根据泊松定理(二项分布的泊松逼近)及泊松分布概率密度函数，可以得到t1～t2时段内发生k次随机报警事件的概率P(t1,t2).

(9)

式中：k为t1～t2时段随机报警事件次数；λ为与t1～t2对应的大于0的常数，由报警事件频次信息统计分析确定.

2.2参数选择及二级阈值设定

(10)

将λ代入式(9)，可得到时段Δt=t2-t1内发生k次随机超标事件的概率.在此基础上，根据测点级声学故障检测的检测率、虚警率等指标要求，可对应建立针对随机报警次数的二级阈值k0.假定给定工况下Δt内发生k0次以上报警事件，则基于一定置信水平认为发生声学故障；若报警频次低于k0则判定状态正常.显然，二级阈值k0取决于参数λ和检验置信水平，λ可通过报警频次样本统计获取，置信水平需根据故障检测要求设定，通常取95%以上.

3数据分析

3.1一级检测阈值检验

为检验上述方法的有效性，本文利用实船航行测噪所获数据进行算法验证.首先选取主轴转速22 r/min时壳体测点FJ01,FJ13分别建立总级序列，样本时长1s、数量100组；其次，根据上述检测流程计算检测阈值，得到2测点对应预/报警限分别为64.81/65.32 dB,88.54/88.99 dB.另取相同工况(0～30 s)和80 r/min工况(31～60 s)的总级样本各30组用于检验，结果见图1～2.由图1～2可见，工况相同的总级样本大多落入零假设区间，FJ01出现1次错误预警、1次误报警，FJ30发生1次误报警；80 r/min工况对应总级样本均高出预警限，2测点分别有66.7%和100%的总级样本被判定为故障，客观反映了实船运行工况变化.

3.2二级检测阈值检验

图1　测点FJ01的总级超标检测

图2　测点FJ30的总级超标检测

针对检测中出现的误报警问题，引入二级阈值进行分类检测.首先根据报警事件样本进行报警频次建模，取80 r/min工况下测点FJ12的数据记录进行分析，样本时长60 s、数量30组，统计不同样本时长内报警次数均值见表1.由表1可见，30组样本平均报警概率为1/12；若故障检测周期以5 s计，则对应参数λ应等于0.417.

表1　随机报警事件报警频次统计

(9)

查阅泊松分布概率密度分布可知，k0=2，即以置信度95%认为正常工况下5 s内随机报警事件次数不应超过2次；超过2次的小概率事件可判定为声学故障.相同算法应用于测点FJ30得阈值k0仍等于2.

选取试验记录中包含一次设备启动(约180 s前后)的数据样本进行分析，检验二级阈值能否有效区分设别运行工况改变(即声学故障)与随机报警事件.首先根据区间估计原理建立一级检测阈值，检测结果见图3a)，4a)，检测结果中伴随大量误报警事件，检测效果较3.1变差；在此基础上引入二级阈值k0=2进行分析，结果见图3b)，4b).由图可见FJ12，FJ30的第36样本点(与180 s对应)出现报警，说明声学故障得以保留；除此之外仅FJ12的13号样本点出现超标，其余样本点均判定为正常，误报警事件得到明显抑制.

图3　测点FJ12的二级阈值检测效果

图4　测点FJ30的二级阈值检测效果

4结束语

本文分析了潜艇测点级声学故障的检测方法，根据区间估计原理建立了故障检测基本流程，针对实船应用中的随机报警事件干扰提出了基于报警事件频次建模的二级阈值检测法，并通过实船测试数据进行了算法验证.数据分析显示，该方法能够有效区分典型声学故障与随机报警事件，显著降低正常工况下监测结果中的误报警问题，能够为声学故障修复决策提供更优的决策依据.

参 考 文 献

[1]舰船动态隐身性能监测与管理[M].武汉:海军工程大学出版社,2013.

[2]王之程,陈宗岐,于沨,等.舰船噪声测量与分析[M].北京:国防工业出版社,2004.

[3]SETO M L.Application of tonal tracking to ship acoustic signature feature identification[J].Journal of Vibration and Acoustics,2011(133):1-3.

[4]徐荣武,何琳,汤智胤,等.水下航行器声学故障检测中距离有效性的评价[J].振动与冲击,2011,5(30): 184-187.

[5]STRUNK W D.Considerations for the establishment of a machinery monitoring and analysis program for surface ships of the U. S. navy[C]. Proceedings of the 6th International Modal Analysis Conference,Orlando,FL,USA,1988:914-920.

[6]邓秭珞.监测与控制声特征信号的传感器和作动器网络[J].国外舰船工程,2005(9):17-19.

中图法分类号：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