改进LMD分解和RBF神经网络的柴油机故障诊断研究

李会龙，崔宝珍，马　恺，王　珊，滕绯虎

（中北大学机械与动力工程学院，山西 太原 030051）

改进LMD分解和RBF神经网络的柴油机故障诊断研究

李会龙，崔宝珍，马恺，王珊，滕绯虎

（中北大学机械与动力工程学院，山西 太原 030051）

柴油机作为大型机械的核心动力部件，其运行状态的监测和诊断尤为重要，但由于其工作环境复杂，振动信号包含大量噪声，所以特征向量难以有效提取，严重制约柴油机的故障诊断技术。该文将传统局域均值分解进行改进并将其与小波降噪相结合对原始振动信号进行降噪处理，并且利用改进局域均值分解法提取特征向量，最后应用径向基（RBF）神经网络进行故障识别。在实验中，采集4种故障工况和1种正常工况下的振动信号，利用上述方法完成对5种工况下的诊断，正确率达到95%。实验结果表明：该方法较改进前有明显进步，能有效诊断发动机故障，并且具有较高的正确率和较强的实用价值。

柴油机故障诊断；局域均值分解；小波分解；RBF神经网络

0　引　言

随着现代化工业的不断发展，柴油机作为动力设备已广泛用于汽车、船舶、工程机械、农业机械和矿山机械等领域，在社会生产和生活中发挥着重要作用[1-2]。由于柴油机结构复杂，零部件繁多，工作环境恶劣，所以柴油机相对其他机械部件而言发生故障的可能性更大。当柴油机发生故障时，不仅会影响到生产中整套设备的运行，而且严重时会引发重大事故，造成经济损失、危害到员工生命安全。因此，对柴油机工作状态进行监测和诊断以便及时采取有效应对措施十分必要。针对柴油机的故障诊断，杨月[3]将粒子滤波与支持向量机相结合对柴油机故障进行了诊断；柴艳有[4]从核学习的角度对船舶柴油机故障进行了研究；别锋锋等[5]利用EEMD近似熵对柴油机的传动机构故障进行了诊断；李敏通[6]在柴油机振动信号特征提取方面做了大量研究；郭刚祥[7]初步利用局域值分解对柴油机的故障进行可研究诊断等等。国内虽然做了大量研究，但仍然存在诊断方法不可靠，正确率较低等弊端，鉴于此，在国内外大量研究的基础上，本文利用改进局域均值分解和RBF神经网络相结合的方法对实验获得的柴油机振动信号进行特征提取与故障识别，并最终得到了很好的诊断结果，不仅具有理论意义，更具有一定的实用价值。

1　LMD分解和RBF神经网络理论

1.1局域均值分解

1.1.1基本原理

局域均值分解（local mean decomposition，LMD）是一种新的自适应非平稳信号的时频分析方法[8]。它通过对原始信号进行分解，可以得到一系列包络信号和纯调频信号，而每个包络信号与每个调频信号乘积得到一个PF分量。对于任意给定信号x（t），LMD分解步骤如下[9-10]：

1）利用信号x（t）的所有局部极值点组成局部均值函数m11（t）和包络函数a11（t），并分离出局部均值函数m11（t），得到：

式中的下标表示包络信号顺序和迭代顺序。

2）解调h11（t）得到：

理想状况下，s11（t）应该为纯调频信号，即局域包络函数a12（t）满足a12（t）=1。如果a12（t）≠1，即s11（t）没有达到要求，则将s11（t）作为原始数据再次进行上述步骤操作，以最终使s11（t）成为纯调频信号，而此时局域包络函数a1（n+1）（t）满足等式a1（n+1）（t）=1。

3）PF分量的包络信号是由迭代过程中得到的所有局域包络函数相乘得到，即：

4）第1个PF分量是由包络信号a1（t）与纯调频信号s1n（t）乘积运算得到的，即：

PF1的幅值为a1（t），瞬时频率f1（t）可直接由s1n（t）求得，即：

5）从x（t）中将PF1分量分离以获取新的信号u1（t），接着将其作为原始信号进行k次上述步骤循环，最后形成1个单调信号uk（t），即：

6）经上述步骤，信号x（t）最终被分解为k个PF分量和1个单调信号uk（t），即：

1.1.2改进局域均值分解

在柴油机的这类非平稳振动信号处理过程中，局域均值包络函数在信号的端点处均存在一段未知的虚假信号，假如对此置之不理或者处理方法不恰当，那结果会在程序运行时自动给这部分端点信号添加一些虚假信息，这不仅增加计算量，而且会产生许多不必要甚至很严重的误差，从而对LMD分解产生影响。

针对此项缺陷，文章提出一种将衰减极值点延拓法应用到LMD分解的算法，以满足对端点效应的处理要求。

衰减延拓法作用在端点信号时，对端点做极值的延拓，当端点信号有明显衰减趋势时，该方法遵循其信号端点附近衰减或反向衰减趋势进行延拓；按延拓方向可以分为左延拓和右延拓，现在以左延拓来说明该方法，需要延拓原始信号x（t），第1个极小值点记为x1，第2个极小值点记为x2，幅值分别为y（x1）、y（x2）。极大值点分别为x1′、x2′，幅值分别为y（x1′）、y（x2′）。

利用中值定理，延拓极小值横坐标：

延拓极小值纵坐标：

延拓极大值横坐标：

延拓极大值纵坐标：

根据实际信号的端点位置及其大小确定当前延拓点是极大值还是极小值，当延拓未到信号原点时重复进行上述过程。如图1所示为左延拓的示意图。

1.2RBF神经网络

RBF神经网络结构包括3层：第1层称为输入层，为各信号源的节点；第2层称为隐含层，隐含单元数目根据具体问题需要确定，其变换函数为RBF函数[11-12]；第3层为输出层，根据输入的模式做出相应的响应。由于输入到输出的映射是非线性的，然而隐含层空间到输出空间的映射是线性的，从而可以大幅度加快学习速度并避免局部极小问题[13]。RBF神经网络结构图如图2所示。

图1　延拓示意图

图2　RBF神经网络结构图

第i个神经元的输入为

第i个神经元的输出为

将各隐含层神经元的输出值叠加之和作为最后输出层的输入。因为激励函数为线性函数，则最终的输出为

与BP（概率）神经网络相比，RBF神经网络优点有：1）训练时间较短；2）非线性映射能力强和故障识别准确度高[14]；3）可以以任意准确度逼近任意连续函数[15]。

2　柴油机故障诊断

2.1实验设计

实验对象为某V12柴油机，故障设置为G1-左1缸喷油泵渗漏、G2-右6缸断油、G3-供油提前角增大2.5°、G4-空气滤清器堵塞；信号采集装置有压电式加速度传感器、电荷放大器、DASP数据采集仪及笔记本电脑等。实验中采集正常状态、故障G1、故障G2、故障G3和故障G4 5种工况下柴油机转速1 500 r/min，采样频率40 kHz，左1缸缸盖罩的振动信号数据。柴油机故障诊断的流程图如图3所示。

图3　柴油机故障诊断流程图

2.2振动信号降噪处理

采集到的柴油机振动信号中夹杂着大量的噪声，这影响到后期特征值的有效提取，进而会影响到故障识别的正确率，甚至产生误诊。因此，需对信号进行降噪处理以获取如实反映柴油机工作状况的有用信息。如图4和图5为柴油机在故障G1和故障G4工况时，利用基于改进的局域均值分解和小波降噪的信号降噪方法对在左1缸缸盖罩采集到的振动信号进行降噪前后的对比图。

图4　柴油机故障G1-左1缸喷油泵渗漏时振动信号降噪前后对比图

图5　柴油机故障G4-空气滤清器堵塞时振动信号降噪前后对比图

2.3改进局域均值分解

对降噪后的信号再次进行改进局域均值分解处理，以便对其进行下一步的特征向量的提取。图6和图7为柴油机在故障G1和故障G4工况下振动信号的改进局域均值分解结果。

图6　柴油机故障G1-左1缸喷油泵渗漏时信号的改进局域均值分解

2.4故障特征值提取

分析对5种工况下信号的改进局域均值分解后得到一系列的PF分量，选取包含柴油机较多故障信息的前5个PF分量组成特征向量E，即E=[E1，E2，…，E5]。计算公式为

其中i=1，2，3，4，5。

为减少计算量和便于数据处理，对特征向量需要进行归一化，取总向量，归一化后的特征向量为E′，则：

信号经上述运算处理后，最终得到每种工况的8×5个训练样本和4×5个测试样本。表1和表2为柴油机在故障G1和故障G4工况下的特征值训练样本，表3和表4为其测试样本。

2.5RBF神经网络故障识别

将计算所得到的特征向量值输入到RBF神经网络中，网络设置为目标误差0.01，扩展常数1.15。训练样本的RBF神经网络训练过程如图8所示，测试样本的RBF神经网络测试结果如表5所示。

图7　柴油机故障G4-空气滤清器堵塞时信号的改进局域均值分解

表1　故障G1-左1缸渗油工况下的特征值训练样本

表2　故障G4-空气滤清器堵塞工况下的特征值训练样本

表3　故障G1-左1缸渗油工况下的特征值测试样本

表4　故障G4-空气滤清器堵塞工况下的特征值测试样本

表5　改进的LMD算法测试样本的RBF神经网络测试结果

图8　改进LMD算法训练样本的神经网络训练过程

可以看出最后的故障诊断正确率为95%。

3　结束语

本文对改进局域均值分解与RBF神经网络原理与方法做了简要阐述，并结合自身优点将其应用到柴油机故障诊断实例中，结果获得了较高的故障诊断正确率，从而证明了改进局域均值分解和RBF神经网络结合的柴油机故障诊断方法具有一定的可行性和使用价值。

[1]陈鹏，陈晓宁，王征.现代柴油机故障诊断方法发展[J].机电技术，2014（6）：154-156.

[2]曹淑华，宁大勇，韩晓光，等.声响信号分析的柴油机故障诊断方法[J].噪声与振动控制，2013（2）：161-165.

[3]杨月.基于粒子滤波与支持向量机的柴油机故障诊断[D].太原：中北大学，2014.

[4]柴艳有.基于核学习理论的船舶柴油机故障诊断研究[D].哈尔滨：哈尔滨工程大学，2012.

[5]别锋锋，刘杨，裴峻峰，等.EEMD近似熵和SVM在柴油机传动系统中的故障诊断研究[J].机械设计与制造，2015（3）：24-27.

[6]李敏通.柴油机振动信号特征提取与故障诊断方法研究[D].咸阳：西北农林科技大学，2012.

[7]郭钢祥.基于局域均值分解和神经网络的柴油机故障诊断研究[D].太原：中北大学，2013.

[8]刘涛涛，潘宏侠.应用改进的LMD和小波降噪于滚动轴承故障诊断[J].噪声与振动控制，2014，34（2）：152-157.

[9]张亢.局部均值分解方法及其在旋转机械故障诊断中的应用研究[D].长沙：湖南大学，2012.

[10]JONATHAN S S.The local mean decomposition and its applicationtoEEGperception data[J].Journal of the Royal Society Inteface，2005，2（5）：444-450.

[11]HAN H G，QIAO J F.Adaptive computation algorithm forRBFneural network[J].IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems，2012，23（2）：342-347．

[12]NIROS A D，TSEKOURAS G E.A novel training algorithm for RBF neural network using a hybrid fuzzy clustering approach[J].Fuzzy Sets and Systems，2012（193）：62-84．

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[14]LICS，ZHOUJZ.Parametersidentificationof hydraulicturbinegoverningsystemusingimproved gravitationalsearch algorithm[J].Energy Conversion and Management，2011，52（1）：374-381.

[15]SIMON H K.神经网络原理[M].叶世伟，史忠植，译.北京：机械工业出版社，2004：92-99.

（编辑：刘杨）

Diesel engine fault diagnosis based on improved LMD and RBF neural network

LI Huilong，CUI Baozhen，MA Kai，WANG Shan，TENG Feihu
（School of Machanical and Power Engineering，North University of China，Taiyuan 030051，China）

Dieselenginesarecorepowerunitsoflargemachineryandsomonitoringand diagnosing their operation conditions become particularly important.This is because the working environment is complicated and vibration signals often contain much noise，which make feature vectors difficult to extract，thus seriously restricting the application of fault diagnosis technology. Therefore，traditional local mean decomposition is improved and combines with wavelet de-noising technology to reduce the noise of original vibration signals.The improved method is used to extract feature vectors at the same time and a RBF neural network is employed to identify diesel engine faults.In experiments，the vibration signals under 4 fault cases and 1 normal case are collected and diagnosed with this new method，and the diagnostic accuracy is up to 95%. Experimental results show that the proposed method is more practical and accurate than traditional methods.

diesel engine fault diagnosis；LMD；wavelet decomposition；RBF neural network

A

1674-5124（2016）03-0103-06

10.11857/j.issn.1674-5124.2016.03.024

2015-07-20；

2015-09-10

李会龙（1989-），男，河北邯郸市人，硕士研究生，专业方向为故障诊断方法研究、机械结构优化。