基于小波包分解与机器学习的汽车调光电机异音识别

张新 郑燕萍 Antoine AUGEIX 郑晓娇

摘 要：为实现汽车调光电机装置异音检测的自动化，本文采用机器学习的方法开展产品异音识别研究。在分析确定产品异音来源的基础上，采集正常件和异音件的振动信号，利用小波包分解，结合时频域分析，在能量谱和时域特征中提取10个特征向量，基于BP神经网络对200个信号样本进行机器学习分类。并对20个样件进行试验，识别汽车调光电机异音的正确率达到95%。研究表明，采用机器学习的方法能够有效地识别电机异音，此研究具有工程应用价值。

关键词：调光电机装置;异音识别;机器学习;支持向量机;小波包

中图分类号： U468.4 文献标识码：A 文章编号：1006-8023（2019）01-0059-05

Abstract： In order to realize the automation of abnormal sound detection in automotive dimming motor device， the method of machine learning is used to carry out the research of abnormal sound recognition. On the basis of analyzing and determining the source of distorted sound， vibration signals of normal and distorted parts are collected， and 10 feature vectors are extracted from energy spectrum and time domain features by wavelet packet decomposition combined with time-frequency domain analysis. Finally， BP neural network are used to classify 200 signal samples for machine learning. 20 samples are tested， and the correct rate of identifying the abnormal sound of the dimming motor is 96.7%. The research shows that the machine learning method can effectively recognize the motor abnormal sound， and the research has the value in engineering application.

Keywords： Dimming motor device; sound recognition; machine learning; support vector machine; wavelet packet 0 引言

汽车调光电机装置是用于调节前照灯的光束方向，是汽车车灯中不可或缺的执行器。某汽车车灯组件厂在实际生产中发现：某型号车灯调光电机装置在工作时，对其噪声测量小于国标规定的限值60 dB（40 cm处），但人耳却能听到异音如“卡啦卡啦”等声音，影响产品的声音品质。通常企业辨识异音件的做法是让有经验的工人通过人耳听音来筛选不良件[1]。但由于生产线上每天生产的电机数量多，人耳辨识异音效率低下，并时有误判。随着计算机技术的发展，以机器学习为代表的智能诊断技术广泛应用于机械故障诊断中。其中，人工神经网络以其大规模并行处理能力、分布式存储能力和自适应能力以及良好的求解非线性、容错性和冗余性问题的能力，自提出以来，引起众多科学工作者们的关注[2]。本文以某企业生产的调光电机装置为研究对象，采用BP神经网络方法开展异音识别研究，协助企业实现异音检测的科学化、标准化和自动化，提高生产效率和产品竞争力。

1 车用调光电机异音来源

车用调光电机装置是由转速为13 200 r/min的小型永磁直流电机驱动，通过蜗杆将动力传递给尼龙双联齿轮大端，再由其小端传递给另一大齿轮，大齿轮中间套有输出轴，通过螺纹传动实现输出轴的前进后退。机械运动必然会带来振动和噪音，而声音产生的本质也是由于振动，所以研究振动是检测异音的途径之一。调光电机装置噪声来源可分为：电磁噪声，机械噪声，空气动力噪声[3-4]。但由于汽车调光电机体积小且结构紧凑封闭，空气动力噪声可忽略。而电磁噪声，是由交变磁场对转子的周期性交变力的径向分量引起，一般电机的电磁振动在100 ～ 4 000 Hz频率范围内[5]。

机械噪声一方面来源于电机与齿轮自身运转，另一方面来源于塑料齿轮啮合传动产生的撞擊、摩擦、不平衡及结构共振。包括由于蜗杆蜗轮缺陷引起的摩擦力使转子发生共振;齿轮、轴缺陷将振动传递到调光电机壳体上的加强筋支承座，并传递到壳盖向外辐射噪声。表1列出该电机装置正常工作时各部件的转频与啮合频率。

调光电机的异音通过人耳可以辨别出是一种周期性的敲击声或刮擦声。异音是噪声故障中的一部分，但又区别于噪声，它更能表征设备运行状态的稳定程度。异音一方面与里面的传动装置有关，小模数塑料齿轮是注塑成型的，其制造精度等方面不如金属齿轮，易出现结构误差，导致运动过程不稳定引起异音;另一方面，润滑和装配不到位也有可能引起异音问题。

2 异音检测方案制定

2.1 搭建异音检测试验台

异音的检测通常用基于声音的检测或基于振动的检测。生产线上背景噪声过大，为了能实现调光电机异音在线检测，本文采用基于振动信号的检测。加速度传感器的使用频率范围一般在1 ～ 8 kHz之间，在冲击振动信号采集中常选此种传感器。结合前文所述车用调光电机异音机理，可知电机电磁振动频率范围已超过1 kHz，因此本文传感器选择压电式加速度计，其采集灵敏度< 5%，位置布置要考虑到振动传播方向和易于检测的方向，确保每次测试时传感器位置相同，将传感器用螺栓固定在靠近接口的夹具处，接合时即贴紧电机机构，既能在检测时保证传感器位置固定不变，同时又不影响正常操作，并且与生产线流水线上接口检测步骤一致。搭建的调光电机异音检测试验台。

2.2 信号数据采集

本文中选用的数据采集卡与信号调理装置是一体的，采用某汽车零部件厂家提供的一款电压信号采集设备APM-2000。

该采集设备以光纤电缆为传输总线，是一款两通道采集设备。位数16位，每通道的量程是±10 000 mV，单通道最高采样率是200 Ksps。由表1可知马达的转频和最高啮合频率均在220 Hz左右，而电机的电磁噪声可达 4000 Hz左右，因此采样频率选择10 KHz，采样时间为3.5 s。采样得到无异音的正常件和异音件的振动信号时域波形。

异音信号a有明显周期性的冲击，3.5 s共出现6次冲击，频率大概1.7 Hz，与表1中大齿轮和軸的旋转频率一致，可以初步推测问题出现在大齿轮或输出轴。而异音信号b则不能看出明显冲击周期，因此需要对信号所包含的特征进一步提取。

3 调光电机的异音特征提取

调光电机装置的异音情况可以通过振动信号反映。采集正常电机与有明显异音电机的运转振动信号，利用小波包理论，选用 “db3”小波基对采集信号进行3层小波包分解，同时对高频和低频进行分解。

信号经小波包分解后得到各个频段的子频带，这些子频带包含大量设备运行状态信息，异音电机和正常电机的能量分布必然有所不同，将频带系数以能量变化的形式表现出来，可以提取出反映电机异音的特征信息[6]。

根据Parseval能量积分可知信号在时域中的能量等于信号的2范数的平方[7]。本文小波分解

归一化处理各频带能量，得到各频带所占总能量的能量比。构造出特征向量：

基于小波包理论，本文将正常信号s1与异音信号s2经过三层小波包分解后，各频带系数（3，0） ～ （3，7）分别对应的频率范围为：0 ～ 625 Hz，625 ～ 1 250 Hz，1 250 ～ 1 875 Hz，1 875 ～ 2 500 Hz，2 500 ～ 3 125Hz，3 125 ～ 3 750Hz，3 750 ～ 4 375Hz，4 375 ～ 5 000Hz。

借助Matlab平台计算各频带的能量谱，经归一化处理后，得到信号的特征向量

T1 = [0.197 0，0.062 3， 0.112 4 ， 0.093 8，0.202 5，0.120 7，0.114 4，0.096 9]，

T2 = [0.090 2，0.067 9，0.132 5， 0.114 3， 0.302 9，0.107 8， 0.109， 0.075 3]。

可以看出正常信号s1和异音信号s2的差异主要在0 ～ 625 Hz和1 875 ～ 2 500 Hz，正常信号低频段能量高，对照表1验证了工作状态频率确实在此。

为了增加检测系统的可靠性，必须综合考虑信号的各种特征，某些时域信号的参数也能很好表征振动情况[10]。文献[11]经过不一致率的迭代表明：波峰因素Cf，峭度Ku这两个时域参数可以很好地区分敲响与正常状态。波峰因素表示为

其中μx是均值，Ku用来检验信号偏离正态分布的程度，当振动信号的幅值分布接近正态分布，峭度指标值 Ku ≈ 3。本文综合考虑能量谱与时域特征参数。

下面列举测试5组正常电机和5组异音电机的振动信号，它们的能量谱数据以及波峰因素Cf与峭度Ku组成的特征向量矩阵如下：

从公式（4）和公式（5）中看出，正常电机信号的能量谱与异音电机能量谱有较明显差异。正常电机的振动信号集中在低频范围段，异音电机振动信号则集中在中高频，在时域特征参数上两者也有较大差异。

4 调光电机的异音识别

调光电机的异音类型从听觉上可以分为四  类，分为正常与三种异音类型：①整体较密集且连续的“卡啦卡啦”声;②周期性的“嘤嘤”声;③3 ～ 6次不等的“哒哒”声。测试100组正常电机与100组异音电机的运转振动信号，提取的这些特征向量作为训练样本，将这些特征向量矩阵导入BP（Back Propagation Feed-forward NN）分类器中进行分类学习。

在BP学习算法中，学习速率参数选择很重要，经过多次尝试，选择有动量加自适应学习速率的梯度下降法对网络进行训练，3层网络拓扑结构10-18-4，隐含层节点数为18，最后的训练误差在学习了1 499步之后达到期望误差，且耗时不到10 s，最终误差为0.000 996 34，目标误差为0.001，误差与训练次数曲线。

根据误差原理，判决区间为[0.2，0.8]，输出值如果小于0.2的可以认为是0，大于0.8可以认为是1，如果实际输出与期望输出之间的差值绝对值大于0.2，则不能作为判别数据，且依据厂家要求，要保证正常件基本无误判或少误判。人工选择20个样件，其中正常电机与异音电机类型各5件，作为测试集来检测训练结果，观察期望输出与实际输出。测试结果见表2。对照人耳实际判别分类，除了第9号件判断失准外，其余都是符合的，判断准确率达95%。对于9号件，机器无判断结果，不排除人耳存在听觉误判现象。

5 结论

（1）结合产品生产线上异音检测步骤，采用基于振动信号的检测方法，搭建了汽车调光电机装置的异音检测试验台。采集了正常件和异音件的振动信号，并基于小波包理论，将采集信号经过小波包分解为3层、8个频带，利用Matlab软件计算各频带的能量谱，经归一化处理后，得到8个特征向量。

（2）结合了采集信号的时频域分析和频域分析，在时域中，选取信号的波峰因素Cf和峭度Ku作为两个特征向量;综合考虑能量谱与时域特征参数，选取共10个特征向量，基于BP神经网络对200个信号样本进行机器学习分类。然后对20个样件进行试验，识别汽车调光电机异音的正确率达到95%。研究表明，采用BP神经网络的机器学习法能够有效地识别电机异音，研究具有工程应用价值。

【参 考 文 献】

[1]易子馗，谭建平，闫涛.基于BP神经网络的电机噪声在线评价系统[J].噪声与振动控制，2017，37（1）：142-148.

YI Z K， TAN J P， YAN T. Analysis of an online evaluation system of motor noises based on BP neural network[J]. Noise and Vibration Control， 2017， 37 （1）：142-148.

[2]张智胜，张云鹏，刘青.支持向量机和小波包分析下的轴承故障診断[J].机械设计与制造，2017（3）：204-207.

ZHANG Z S， ZHANG Y P， LIU Q. Fault diagnosis on bearing by support vector machine and wavelet analysis[J]. Machinery Design and Manufacture， 2017， 1（3）：142-148.

[3]刘东霞，史天录.微型电机噪声研究[J].噪声与振动控制，2008（1）：145-147.

LIU D X， SHI T L. Investigation on noise of micro-motor[J]. Noise and Vibration Control， 2008（1）：145-147.

[4]张宏，范琳琳.声发射信号处理及去噪方法的算法实现[J].林业机械与木工设备，2009，37（11）：26-28.

ZHANG H， FAN L L. Acoustic emission signal processing and realization of de-noising algorithm[J]. Forestry Machinery & Woodworking Equipment， 2009， 37（11）： 26-28.

[5]陈国强，彭文静.微电机噪声信号的小波包分析与故障检测[J].湖南工程学院学报，2010，4（20）：24-27.

CHEN G Q， PENG W J. Wavelet packet analysis and fault detection of micro-motor noise signal[J]. Journal of Hunan Institute of Engineering， 2010，4（20）： 24-27.

[6]孔玲军.MATLAB小波分析超级学习手册[M].北京：人民邮电出版社，2014.

KONG L J. MATLAB wavelet analysis super learning manual[M]. Beijing：Posts and Telecom Press， 2014.

[7]BROWN C L， REED S E， DIETZ M S， et al. Detection and classification of motor vehicle noise in a forested landscape[J]. Environmental Management， 2013， 52（5）：1262-1270.

[8]吴德会.一种基于支持向量机的齿轮箱故障诊断方法[J].振动、测试与诊断，2008，28（4）：338-342.

WU D H. A gearbox fault diagnosis method based on support vector machine[J]. Journal of Vibration， Measurement and Diagnosis， 2008， 28 （4）： 338-342.

[9]刘俊焱，尹婷婷，陈云凤，等.基于改进的NCSPSO优化SVM的木材缺陷图像分割[J].林业机械与木工设备，2014，42（10）：26-29.

LIU J Y， YIN T T， CHEN Y F， et al. Wood defect image segmentation based on improved NCSPSO's optimization of SVM[J]. Forestry Machinery & Woodworking Equipment， 2014， 42（10）： 26-29.

[10]王文剑，门昌骞.支持向量机建模与应用[M].北京：科学出版社，2014.

WANG W J， MEN C Q. Support vector machine modeling and application[M]. Beijing： Science Press， 2014.

[11]曹婧华，赵飞，李聪，等.状态参数识别在齿轮箱故障诊断中的应用[J].哈尔滨理工大学报，2013，18（3）：95-101.

CAO J H， ZHAO F， LI C，et al. The identification of status parameters in gearbox fault diagnosis[J]. Journal of Harbin University of Science and Technology， 2013， 18 （3）： 95-101.