基于小波与深度置信网络的柴油机失火故障诊断∗

2018-08-18贾继德贾翔宇梅检民曾锐利

汽车工程 2018年7期

贾继德，贾翔宇，梅检民，曾锐利，张帅

前言

柴油机燃烧过程复杂多变，容易出现单缸或多缸失火故障。失火故障的出现将导致柴油机功率下降、油耗增加、排放超标，严重影响发动机的动力性能和安全性，因此必须及时进行诊断与排除[1]。柴油机失火监测方法主要有缸压法、转速法、排气法和振动法等[2-5]。其中，振动法以其测取方便快捷、经济成本低等优点被广泛应用于工程实践[6-7]。柴油机缸盖振动信号包含丰富的燃烧状态信息，可以通过缸盖振动信号诊断柴油机失火故障[8]。

失火故障诊断过程中，特征提取和模式识别是两个重要环节。以往对于柴油机失火故障诊断的研究，主要是依据缸盖振动信号的高频成分变化来进行特征提取，而对于低频成分变化，特别是点火频率成分变化情况研究较少[9-10]。柴油机点火频率是振动信号中的主要激励源，失火势必打破柴油机运行的平衡性，引起点火频率成分的变化，因此，通过监测振动信号中点火频率成分变化能抓住失火故障本质。由于柴油机缸盖振动信号是非平稳多分量信号，通过傅里叶变换分析将会引起频率成分的混叠，采用连续小波分析，时频分辨率高，计算速度快，有利于失火故障特征的提取[11-12]。

至于失火故障的模式识别问题，根据特征参数的数量可分为单参数识别和多参数联合识别两大类。文献[13]中采用Vold-Kalman阶比跟踪方法提取了阶比分量，并将阶比分量的能量作为诊断参数，实现了失火故障的在线监测。文献[14]中应用奇异值理论提取了气缸爆发噪声信号的奇异值作为特征参数，结合BP神经网络，识别了多缸失火故障。文献[15]中采用振动信号的能量和转速信号的复杂度作为联合诊断参数，提高了失火故障诊断的准确性和可靠性。文献[16]中采用多元统计分析策略，结合主成分分析法，利用多参数的优势较好地解决了多缸失火的诊断问题。

采用单参数和多参数的识别方法可在一定程度上诊断失火故障，然而随着车辆装备向复杂化和综合化方向发展，加之外界环境干扰和内部结构相互影响，传统的故障特征提取方法不足以挖掘出对所有故障类型敏感的特征，或者挖掘出来的特征仅在特定条件下适用，缺乏对于失火故障诊断的普适性。文献[17]中提出了深度置信网络(deep belief network，DBN)，并指出DBN在提取特征和处理高维、非线性数据方面具有独特优势。文献[18]中采用DBN进行了飞机发动机的故障诊断，取得了令人满意的效果，此后，在汽车故障诊断领域DBN得到较多的应用[19-20]，但是，在柴油机失火故障诊断方面目前尚未见之于报端。

针对柴油机失火故障诊断的本质，通过小波提取点火频率附近成分，进一步结合DBN优秀的特征提取能力，提出一种基于小波与DBN的柴油机失火故障诊断方法。该方法通过两次特征提取，对失火故障进行诊断。将该方法应用到某型柴油机上的结果表明，该方法能准确提取失火故障信息，有效诊断失火故障。

1 基于小波与DBN诊断的基本原理

1.1 连续小波变换

信号x(t)的连续小波变换(CWT)为

式中:ψa，b(t)为依赖于参数a和b的小波基函数，上角标∗表示复数共轭。

式中:a为尺度因子；b为平移因子。

对离散时间序列 xm，令 t＝mδt，b＝nδt，其中 m，n＝0，1，2，…，N-1，N 为采样点数，δt为采样间隔，则离散等时间序列xm的连续小波变换表达为

式中尺度因子按一定规则进行离散，j＝0，1，…，J。

定义｜W(t)｜2为小波功率谱，同时将频率与尺度关系f≅1/a代入式(3)，得小波功率谱为

1.2 深度置信网络

深度置信网络作为深度学习的经典算法之一，能通过一系列的非线性变换自动从原始数据中提取由低层到高层、由具体到抽象的特征。近年来的研究进一步证明了深度置信网络强大的特征提取能力[21-22]。

深度置信网络是由多个限制玻尔兹曼机(restricted botlzmann machine，RBM)组成的多隐含层神经网络，其核心就是用逐层贪婪学习算法去优化深度神经网络的连接权重，即首先使用无监督逐层训练的方式，有效挖掘待诊断设备中的故障特征；然后在增加相应分类器的基础上，通过反向的有监督微调，优化DBN的故障诊断能力。其中无监督逐层训练通过直接把数据从输入映射到输出，能够学习一些非线性复杂函数，这也是其具备强大特征提取能力的关键所在。RBM作为 DBN模型的基石，在DBN模型构建和训练中，起到至关重要的作用。每个RBM包含1个可视层和1个隐含层，通过RBM的逐层堆叠，DBN模型可从原始数据中逐层提取特征，获得一些高层次表达。RBM中的权重和阈值被持续更新，直到达到最大的迭代次数，关于DBN和RBM的算法原理详见文献[23]。

本文中采用的DBN结构如图1所示。主要包括2个无监督的RBM和1个有监督的BP神经网络分类器。其中，输入层用于接收输入的原始数据，并和隐含层1构成RBM1，隐含层1和2构成RBM2，隐含层2和输出层构成BP神经网络分类器。

图1 DBN结构图

一个兼有特征提取和模式识别的DBN分类器的网络结构可表示为:N0-N1-N2-N3。其中，N0为输入数据特征参数维数，N1和N2为DBN隐含层的节点数，N3为输出的故障类别数。

1.3 点火频率表征

柴油机点火频率可表示为

式中:n为柴油机转速，r/min；Cn为柴油机气缸数；Sn为内燃机冲程数。

1.4 特征参数提取

特征参数提取在失火故障诊断中起着关键性的作用，其好坏程度决定着最终故障诊断的效果。一般而言，不同特征参数对于失火故障的响应不同，且多参数联合诊断的效果要优于单参数的诊断。本文中提取失火故障特征参数包括如下几个步骤。

第一次特征提取。按照柴油机工作循环将重构信号分成6段，每段对应于某一缸位的工作区间，然后分段提取方差、峭度等12种时域特征参数，构造诊断参数矩阵。具体方法如下:(1)采用等角度采样法对柴油机缸盖振动信号进行重采样，获得平稳的角域信号；(2)利用Morlet连续小波变换对角域信号进行角-频分析，经带通滤波后，提取振动信号的点火频率附近频带成分，通过Morlet连续小波逆变换重构信号；(3)按照柴油机工作循环将重构信号进行分段处理，分段提取方差、峭度等12种特征参数并构造诊断参数矩阵。

第二次特征提取。把诊断参数矩阵送入DBN中进行训练，通过监督学习获得具有一定普适性的二次特征，并将二次特征作为失火故障诊断的最终诊断参数矩阵。具体过程如下:(1)将上述诊断参数矩阵进行[0，1]标准化，并将数据划分为训练集和测试集；(2)建立一个多隐含层的DBN模型，根据失火故障样本维数确定DBN模型的输入层节点数，使用训练集对DBN模型进行无监督逐层训练；(3)根据故障类别确定DBN模型的输出层节点数，使用BP算法对DBN模型的权重和阈值进行反向微调，并保存相应的网络结构与参数。

1.5 基于小波与DBN的失火故障诊断

与传统的失火故障诊断方法相比，基于小波与DBN的故障诊断方法具有如下特点:(1)通过小波提取的点火频率附近成分，更能反映失火故障发生的本质，且在一定程度上消除了高频成分和耦合级联的干扰；(2)DBN的网络结构决定了故障特征提取和分类器是组合在一起的，具有一定的普适性；(3)DBN方法采用一种多层模型，与传统的浅层诊断方法相比，能更有效地避免发生维数灾难和诊断能力不足等问题。

基于小波与DBN的柴油机失火故障诊断方法的基本流程见图2。

图2 失火故障诊断流程

2 柴油机失火故障诊断实例

2.1 振动信号采集

失火故障的诊断研究在一台WD615型六缸柴油发动机上进行。采用美国国家仪器公司PXI数据采集系统进行柴油机缸盖振动信号测取。通过各缸逐一控制喷油量来模拟失火故障。采用两个振动传感器，分别安装于1＃缸和6＃缸的缸盖顶部，同时进行采集。其中，1＃缸缸盖顶部振动传感器用以探测1＃，2＃和 3＃缸缸盖振动信号；6＃缸缸盖顶部振动传感器用以探测4＃，5＃和6＃缸缸盖振动信号。在1＃缸高压油管上安装夹持式油压传感器，用以获取1＃缸压缩上止点的位置。

调整WD615型柴油机转速稳定在800r/min左右，分别测得1＃缸至6＃缸正常和失火时缸盖表面振动信号。实验采样频率为20 000Hz，采样时间为5s，采得数据总长度为100 000数据点。

2.2 角域信号重构

对于柴油机缸盖振动信号进行等角度重采样并进行Morlet连续小波变换，获得柴油机不同状态下的振动信号的角-频分布图，如图3所示。

图3 角-频分布图

由图3可见，在25～75Hz的点火频率附近频带，正常状态下各缸燃烧较为均匀，能量分布较为相近；1＃缸失火时，对应于 0～120°CA 的能量较低；2＃缸失火时，对应于480～600°CA的能量较低；3＃缸失火时，对应于240～360°CA的能量较低；4＃缸失火时，对应于600～720°CA的能量较低；5＃缸失火时，对应于120～240°CA的能量较低；6＃缸失火时，对应于360～480°CA的能量较低。

考虑到柴油机缸盖振动信号的循环波动性，将以点火频率为中心的±20°CA对应的频带作为信号重构的特征频带，利用Morlet连续小波逆变换得到了图4所示的重构角域信号。由图4可见，失火故障发生时，失火缸位的幅值谱明显低于其他正常缸位。

图4 角域-幅值图

2.3 特征参数提取

考虑到柴油机工作的非平稳时变性，单个循环提取的特征参数可在一定程度上反映失火故障特征，但不具有普适性，尚须提取多个循环的特征参数。分别提取正常状态，1＃缸、2＃缸、3＃缸、4＃缸、5＃缸和6＃缸失火时重构信号50个完整循环的方差、峭度等12种特征参数，共计350组，构造350×72诊断参数矩阵P1。鉴于篇幅所限，表1仅列出了不同状态下方差和峭度两个特征参数。

随机抽取P1中每种工况各7组，共计49组，送入DBN中进行二次特征提取情况验证。图5为利用主成分分析法绘制的DBN二次特征提取可视化图，其中DBN的网络结构为72-20-20-7。虽然样本数较少，但通过输入数据、隐含层1和隐含层2的输出特征对比，不难发现，经过DBN提取的二次特征基本上代表了7种故障类型。为更准确可靠地获得每种失火故障的二次特征，将P1全部数据进行DBN训练，获得普适性和泛化能力更好二次特征诊断矩阵P2。表2给出了DBN提取的部分二次特征。由于本文中采用的DBN网络结构隐含层节点数为20个，二次特征提取即有20个维度，实现了原始数据72个维度的降维和普适性特征的提取。从提取的部分二次特征可见，不同的故障状态其二次特征具有差异性，根据这种差异性再次利用DBN进行分类识别。

表1 单循环多参数诊断矩阵

图5 DBN二次特征提取可视化

表2 二次特征诊断矩阵

2.4 失火故障诊断

将P2划分为两种不同的集合:50%用于训练，50%用于测试的C1；70%用于训练，30%用于测试的C2。采用网络结构为72-20-20-7的DBN分别对C1和C2进行失火故障诊断。同时，为验证方法的有效性和优越性，选择网络结构为72-25-7的BP神经网络和参数为RBF核函数，c＝1.8，g＝0.8的SVM进行失火故障诊断效果比较。表3为3种分类器的诊断结果。从整体上，3种分类器对于C2的训练和测试结果优于C1；在C1和C2的训练上，BP和SVM较为接近，DBN识别率最高；在C1和C2的测试上，DBN最好，BP次之，SVM最差。