基于GS-SVM的发动机异响在线检测平台

杨兴国，余 瑶

基于GS-SVM的发动机异响在线检测平台

杨兴国，余 瑶

（重庆工商职业学院 智能制造与汽车学院，重庆 401520）

为了解决人工听诊法进行发动机异响识别时产生的劳动强度大、工作效率低与准确率波动等问题，文章提出一种基于网格搜索-支持向量机（GS-SVM）的发动机异响在线检测技术。该平台主要包括转速监测、信号采集、信号去噪、特征提取和模式识别等功能，LabVIEW软件负责发动机转速监测和信号采集，并将信号传输至MATLAB接口。在MATLAB软件中，首先利用小波相关系数滤波法去除背景噪声；然后分别利用小波包变换和双谱估计提取信号特征，经归一化处理的信号特征作为支持向量机进行模式识别的输入向量；接着选择分类器-支持向量机（C-SVC）和径向基核函数（RBF），并采用改进的网格搜索法优化参数和，建立分类模型；最后利用训练成熟的模型预测发动机异响类型。经过测试，该方法的准确率在90%以上，具有一定的工程意义。

发动机异响；小波包；双谱估计；GS-SVM；在线检测平台

发动机是汽车的核心部件，其声品质很大程度上决定着消费者的购买欲望和驾驶体验。汽车企业在发动机装配工序完成后常采用人工听诊法对其进行异响检测，避免异响发动机流入汽车市场[1-2]。人工听诊法操作简便，灵活性强，但识别准确率受环境噪声、技术水平和生理状况等因素影响而不稳定，且劳动强度大。

国内外学者针对发动机故障诊断开展了大量研究[3-4]，但研究对象主要为汽车后市场的发动机，很少以车企刚下线的新发动机作为研究对象。杨诚等[5]利用LabVIEW测试软件和特征频率识别技术搭建了一个摩托车发动机异响检测平台，取得了较好的效果。然而，仅以故障特征频率作为发动机异响识别依据会受噪声或偶然因素的影响，难以保证准确率。因此，寻找能够多方位表征发动机异响特征的新方法势在必行。

杨诚等[2]提出运用最小均方算法（Least Mean Square, LMS）和对称点图形（Symmetrized Dot Pattern, SDP）相结合的方法提取发动机声音信号特征，识别异响类型。贾继德[6]提出利用小波对称极坐标法研究发动机异响信号特征。李皓等[7]提出运用小波时频偏向干分析识别车内异响声源并做出相应改善。安周鹏等[8]提取水电机组信号的小波能量谱及功率谱特征，提高了故障诊断的准确率。王昱翔等[9]提取发动机声信号的短时能量和功率谱特征，并将其通过梅尔滤波器得到梅尔频率倒谱系数，该方法得到的时频特征能够较好地反应发动机的运转状态。周全[10]提出一种基于二分法的变分模态分解方法提取发动机缸盖表面振动信号，弄清了“吭吭”声异响的产生机理。文献[11]通过提取油气管道振动信号的小波包能量谱和高阶谱特征，建立了一套油气管网安全监测系统；程静等[12]利用双谱估计识别风机轴承振动信号中的非线性相位耦合信息，便于诊断轴承故障。此外，包络分析、希尔伯特变换、边频谱、神经网络、自由回归（AutoRegressive, AR）模型等方法也常应用于轴承、齿轮、机械设备故障诊断。为了更全面地描述发动机信号特征，本文采用小波包变换和双谱估计联合提取发动机信号特征，将其结果作为发动机异响识别的输入向量。

常用的异响模式识别方法有统计模式识别、句法模式识别、模糊模式识别、人工神经网络和支持向量机（Support Vector Machine, SVM），其中后两者在发动机异响模式识别中应用最为广泛[13]。相对于人工神经网络，SVM具有决策参数少、收敛速度快和鲁棒性好等优点，是一种有坚实理论基础的新颖的小样本学习方法。因此，本文选择SVM作为发动机异响模式识别方法。

1 在线检测系统的框架

1.1 在线检测平台设备

为了实现发动机异响的在线检测功能，需要设计专用的自动化检测平台，仅对发动机声音信号的采集、特征提取及模式识别展开研究，并未探讨发动机传送结构及控制装置等内容。

发动机异响在线检测平台（见图1）主要由检测台架、传声器、信号采集前端、计算机及相关软件和附属部件组成。其中，本文分别采用北京声望声电技术有限公司的自由声场传感器MPA201和美国国家仪器公司的套件NI-USB9234作为信号采集传感器和数据采集前端，它们的性能参数如表1、表2所示。

图1 发动机异响在线检测平台

表1 传声器MPA201 的性能参数

参数数值 灵敏度/(mV/Pa)45.7 频率/Hz20～20 000 动态范围/dB(A)16～134 本底噪声/dB(A)<16 输出阻抗/Ω<50 湿度/%0～95 输出接口BNC

注：BNC：卡扣配合型连接器（British Naval Connector）。

表2 信号采集前端UI-USB9234的性能参数

参数数值参数数值 通道数/个4激励电流/mA2 位分辨率24动态/dB102 采样速率/(ks/s)51.2输入阻抗/kΩ305 电压/V-5～5连接接口BNC 使用温度/℃-40～70规格/mm130×90×33

1.2 在线检测平台工艺

1.2.1发动机工况

对于大多数发动机异响而言，异响信号强弱与温度关系不大，为了尽量提高发动机异响在线检测效率，本文选择冷态下采集发动机声音信号。通常，发动机负载越大，燃烧噪声能量越高，异响信号容易被淹没，且新发动机普遍有较高的声品质，异响信号常在低负荷下就突显出来，故本文选择在空载下采集发动机声信号。理论研究和实际经验表明，过高的转速会使燃烧噪声和进、排气噪声成为发动机声信号的主要成分，对异响信号产生掩蔽效应，不利于提取发动机异响信号特征[14-15]。同时，为了与人工听诊的工艺保持一致，本文选择在转速为1 500～1 700 r/min下采集发动机信号。

根据四冲程发动机的工作特点，除了利用发动机转速传感器和凸轮轴位置传感器提取发动机转速外，喷油器和点火线圈的控制信号也可以提取发动机转速信息。由脉冲信号频率就能计算出发动机转速。点火线圈传感器引线常被包裹，不便于接线，因此，本文采用喷油器信号监测发动机转速。

信号采集前端监测发动机喷油器的喷油信号，并传输给计算机，同时通过LabVIEW软件计算发动机转速（见图1）。如果转速偏离设定值，软件自动调整发动机转速，直至转速处于1 500～1 700 r/min。同时，LabVIEW软件也承担着发动机信号采集系统的开始、暂停和结束，以及信号分析与图形显示等任务。

1.2.2测点选择

发动机异响源于内部零件的不正常受迫振动，振动能量经过不同路径向外辐射噪声。为了获取较强的发动机声信号，测点应尽可能靠近辐射噪声能量最大的零件，且安装方便、不干扰发动机正常工作。由于发动机的薄壁零件具有很强的噪声辐射能力，本文选择在发动机汽缸盖（汽车）或者曲轴箱盖（摩托车）附近布置传声器，且传声器断面距离发动机表面约20 cm。

1.2.3信号采集与分析流程

为了实现发动机异响在线检测功能，专门设计了检测台架和控制装置，通过软件可以控制检测台架的运行和信号传输，操作简便。利用LabVIEW软件监测发动机转速检测和采集信号，MATLAB软件负责信号处理和图形化显示，LabVIEW软件有MATLAB接口，可以实现信号传输功能。发动机的信号采集、特征提取和模式识别流程如图2所示。

图2 信号采集与分析流程图

2 发动机异响信号分析

2.1 发动机信号的去噪

相比于独立分量分析法、经验模式分解法和盲源分离法等传统信号消噪法，小波滤波具有良好的时频局部化性能，即突出信号、削弱噪声的特点，使其成为在机械故障诊断领域应用较为广泛的分析方法之一。小波分析经过40余年的发展，产生了不同的降噪理论和降噪方法，截至目前，有三种小波降噪法应用广泛，即模极大值法、小波阈值法和小波系数相关法。本文采用之前的小波相关系数滤波法[16]去除发动机声信号的背景噪声，相比于模极大值法和阈值法，它的滤波性能稳定，滤波后信噪比高、均方误差小、平滑度高，能够较为准确地还原真实信号。图3为箱体异响机消噪前后时域信号，通过小波相关系数法消噪后，噪声信号基本被去除，真实信号得以重构。

图3 箱体异响机的时域信号

2.2 发动机信号的特征提取

2.2.1小波包能量谱

相对于连续小波变换，小波包变换不仅细分低频部分，而且对高频部分进行追加分解，得到更加精确的信号估计，具有更高的频率分辨率。小波包系数的大小表示小波包基函数与信号的相似程度，具有能量的量纲[8]。因此，可以利用小波包变换来表征信号能量在频域的分布情况。

由小波包理论可知，不同的小波基函数对信号作小波包变换的结果影响较大。为了更精确地表征发动机信号的能量，结合理论分析和实践经验，选择“db8”小波基函数，并进行3层小波包分解。经过3层小波包变换后，全分析频段（0～10 240 Hz）被平均分成8个区域，每个区域占据1 280 Hz，信号的小波包能量谱定义为

式中，为小波包分解层数，取3；为频段数；为频段内的空间位置。由于不同频段的小波包能量谱差异较大，方便后续分析数据，需要对信号的小波包能量谱进行归一化处理，方法如式（2）所示。

图4为经消噪和归一化处理后的发动机声信号的小波包能量谱，4种类型的发动机小波包能量主要集中在低频段。但是，异响发动机在中频段或高频段也有明显的能量分布，比如箱体异响机在第2－4频段的小波包能量谱较高；右盖异响机在第2－4频段和第7频段的小波能量谱较高；而尖叫机在第2－4频段和第7－8频段都有较明显的小波包能量分布。不同类型发动机的小波包能量谱分布存在差异，因此，发动机声信号的小波包能量谱可以作为信号特征[16]。

图4 发动机信号的小波包能量谱

2.2.2双谱

功率谱描述信号能量在频域内的分布情况，它是时域信号自相关函数的傅里叶变换[15]。与功率谱求解过程类似，而高阶谱是信号高阶累积量的多维傅里叶变换[16]。双谱具有高阶谱所有特征，且求解过程简单，工程应用最为广泛。

设x是均值为0的3阶平稳随机序列（过程），它的3阶累积量为

满足绝对可和条件，即

对式（3）的3阶累积量作二维傅里叶变换可得

式中，()为模拟信号采集现场的背景噪声而加载的高斯白噪声；f包含了6个频率信息，1－5分别为0.528 1、0.845 6、1.932 3、1.290 9、1.767 1，且满足6=4+5；1,2,...,5均为[0,2π]上独立均匀分布的相位参数，且它们也满足关系式6=4+5。由此可见，式（6）包含了一组二次相位耦合频率信息。

仿真信号的采样频率为16；样本数为256；采样点为512；傅里叶变换的数据长度为1 024。图5(a)的时间序列()的功率谱中包含信号所有频率成分，并在其他频率处有较多的噪声能量。图5(b)所为()双谱的对角切片只在4、5、6出现能量峰值，而在1、2、3处没有图5(a)的能量峰值。这说明信号做双谱估计可以检测到相位耦合频率。同时，信号作双谱估计后，噪声得到有效消除，这是功率谱所不具备的特点。机械设备发生故障后，会出现偏离高斯过程的非线性信号，这种非线性关系一般为两个频率的和频率或者差频率，有时也表现为基频的各阶倍频率。采用双谱估计可以精确地提取到信号的二次相位耦合频率信息，便于查找故障点和故障模式识别。

图5 信号的傅里叶变换

常用的双谱估计有参数化法和非参数化法两种，其中参数化估计利用AR、移动平均（Moving Average, MA）、自回归移动平均（Auto Regressive and Moving Average, ARMA）等模型进行估计。参数化估计计算精度高，但运算量大而复杂，且模型参数确定困难；而非参数化估计运算量小，计算方法相对简单，计算精度适中，工程应用性更好。目前，非参数化估计主要有两种方法，即间接法和直接法[11]。

间接法双谱分析要求首先对随机序列进行均值处理，然后计算均值序列的三阶累积量，最后再对三阶累积量作二维傅里叶变换得到随机序列的双谱估计；而直接法先对随机序列进行均值分段处理，接着进行一次傅里叶变换，最后再将变换结果作双重相关运算，从而得到随机序列的双谱估计结果。文献[11,15-16]对发动机声音信号作双谱估计。

由双谱估计理论可知，如果信号存在二次相位耦合频率，在耦合频率处出现能量峰值，对应一组和频率或者差频率。图6为2.2.1节的消噪后的发动机的双谱。正常机没有出现二次相位耦合频率，双谱能量在整个频域内均匀分布[16]；箱体异响机在频率为860、1 720、2 580 Hz时，均出现双谱极值，且三个频率构成二次相位和频率；右盖异响机在920、1 320、2 240、2 560、2 780、5 340 Hz均构成二次相位和频率；而尖叫异响机的2 600、4 140、6 740 Hz均出现双谱极值，并构成一组二次相位耦合和频率[16]。因此，对发动机声信号作双谱变换可以提取信号特征。为了提取方便，选择上述12个二次相位耦合频率为中心频率，计算其±10 Hz区间内的双谱累加值作为该中心频率的特征值。

2.3 发动机异响的模式识别

2.3.1样本选择

经过小波包变换和双谱估计均可以提取发动机信号特征，为了体现信号特征的多样性，本文采用两种方法分别提取发动机信号特征，小波系数相关法去除发动机声信号的背景噪声[16]；小波包变换和双谱估计提取信号特征，得到8个小波包能量谱特征值和12个双谱特征值，构成一个有20个元素的特征向量。

4种类型发动机各取30个样本，总共构成120个样本，每个样本包含20个特征值和1个属性值，其中属性值0、1、2和3分别代表正常机、箱体异响机、右盖异响机和尖叫机。从120个样本中随机抽取80个样本构成训练集，剩余40个样本构成测试集。

2.3.2支持向量机的参数选择

SVM由统计学习理论演变而来，它建立了一套基于统计理论，完善且标准的机器学习方法，改善了分类识别方案设计的随意性，利用结构风险最小化原则保证决策函数的精度，是一种广泛应用的模式识别方法[15]。理论研究表明，SVM进行建模分类运算时如果引入核函数可以提高向量机的计算速度和分类精度。由经验可知，径向基核函数（Radial Basis Function Kernel, RBF）分类精度高、泛化一般，为了提高RBF的泛化能力，需要采用合适的方法确定两个重要参数和，同时需要将样本数据进行归一化处理进一步提高分类精度。

目前，比较流行的SVM核函数参数寻优方法有网格搜索法（Grid Search, GS）、遗传算法寻优和粒子群算法寻优[17]。其中，遗传算法和粒子群算法属于启发式算法，算法比较复杂[17]。遗传算法具有较强的全局搜索能力，但是局部搜索能力弱；粒子群算法收敛速度快，但是容易陷入局部最优解[17]。网格搜索法原理简单，首先确定和的搜索范围和搜索步长，假设参数有个取值，有个取值，一共构成×个(,)组合；然后运用交叉验证原理计算每一个(,)参数组合的分类精度；最后选择分类精度最高的一组参数作为最优参数组合[17]。为了搜索全局最优参数组合，需要将搜索范围设置的足够大，且尽可能减少搜索步长，但是遍历全部参数组合非常耗时，可行性差。实践经验表明，(,)参数组合只在较小区间内有较高的分类精度，而在其他区域分类精度很低。因此，本文采用一种改进的网格参数寻优法，大幅度缩短参数寻优时间，且不降低分类精度。首先采用较大的搜索步长确定最优参数组合的小区间，然后在该区间内采用较小的搜索步长进一步确定全局最优参数组合。

本文采用台湾大学的林智仁教授团队开发的LIBSVM工具箱进行发动机异响的模式识别[17]。首先选择C-SVC分类器，采用3折交叉验证训练模型。然后确定参数和的初始搜索范围均为[2-8,28]；搜索步长为8；训练精度为83.75%。接着，设置参数和的细搜范围均为[2-3,23]，步长设置为0.125，训练精度约为95%。采用改进的网格寻优法确定最优参数为0.125，为0.25。采用这组参数组合对测试集进行测试，测试结果如图7所示，测试精度为97.5%。

图7 测试集的精度

2.3.3发动机异响的模式识别

为了实现发动机异响快速检测功能，需要将信号处理过程进行集成化处理。因此，将信号去噪、特征提取、模式识别和图形显示集成为图形用户界面（Graphical User Interface, GUI）模块，方便检测人员查看异响类型和特征图像。值得注意的是，本文的样本数据来源于人工检测，样本数量有限，模型的测试精度可能存在偏差。通过不断地测试，本文提出的基于GS-SVM发动机异响检测方法的准确率在90%以上，具有一定的工程实用价值。

3 结论

特征提取是发动机异响识别的关键环节，本文采用的小波包变换和双谱估计均能提取到发动机信号特征，但两种方法相结合，更能体现信号特征的多样性，提高了模式识别的准确率。

SVM是解决小样本模式识别问题的有效方法，通过归一化样本数据，选择合适的分类器和核函数，并采用改进的网格搜索法确优化参数和，提高了分类器的训练精度。

将发动机异响识别由人工听诊改为软件自动识别，既解放了劳动力，也提高了异响识别准确率的稳定性，且准确率与人工听诊相当，达到90%以上。因此，本文提出的方法进行发动机异响识别，可行性好，准确率较高，具有一定的工程实践意义。

[1] 杨诚,魏国军,王中方.机油泵齿轮异响检测方法[J].声学技术,2011(6):513-517.

[2] 杨诚,李爽,冯焘,等.基于LMS和SDP的发动机异响诊断方法研究[J].汽车工程,2014,35(11):1410-1414.

[3] 郑海波,李志远,陈心昭,等.基于时频分布的发动机异响特征分析及故障诊断研究[J].内燃机学报,2002, 20(3):267-272.

[4] 臧玉萍,张德江,王维正.基于小波变换技术的发动机异响故障诊断[J].机械工程学报,2009,45(6):239-245.

[5] 杨诚,黄金旺,杨振冬,等.摩托车发动机异响在线检测系统平台开发[J].汽车工程学报,2013,3(5):374-379.

[6] 贾继德.基于小波对称极坐标方法的发动机异响故障特征提取研究[J].汽车工程,2013,35(11):1035- 1037,1029.

[7] 李皓,陈长征,王洁.基于小波时频偏向干分析的车内异响声源识别机改善[J].噪声与振动控制,2022,42 (1):173-177,186.

[8] 安周鹏,肖志怀,陈宇凡,等.小波包能量谱和功率谱分析在水电机组故障诊断中应用[J].水力发电学报,2015,34(6):182-190.

[9] 王昱翔,殷希梅,陈凯,等.车辆发动机异响信号的故障特征参数提取方法[J].兵器装备工程学报,2020,41 (2):44-48.

[10] 周全.汽车发动机异响诊断算法及产生机理研究[D].杭州:浙江大学,2021.

[11] 孙洁娣,靳世友.基于小波包能量谱及高阶谱的特征提取方法[J].天津大学学报,2010,43(6):562-566.

[12] 程静,王维庆,何山.双谱分析法在风机轴承故障诊断中的应用[J].自动化仪表,2016,37(7):27-29.

[13] 范会敏,王浩.模式识别方法概述[J].电子设计工程, 2012,20(19):48-51.

[14] 李爽.基于小波滤波和极坐标镜像法的发动机异响在线检测研究与应用[D].重庆:重庆大学,2015.

[15] 杨兴国.发动机异响的特征提取与模式识别[D].重庆:重庆大学,2017.

[16] 杨兴国.基于小波包和双谱的发动机异响模式识别[J].噪声与振动控制,2018,38(6):146-149,177.

[17] 王健峰,张磊,陈国兴,等.基于改进的网格搜索法SVM参数优化[J].应用科技,2012,39(3):28-31.

The Online Detection Platform of Engine Abnormal Noise Based on GS-SVM

YANG Xingguo, YU Yao

( College of Intelligent Manufacturing and Automobile, Chongqing Technology and Business Institute, Chongqing 401520, China )

In order to solve the problems of high labor intensity, low work efficiency and fluctuating accuracy rate in engine abnormal noise recognition using manual auscultation, this paper proposes an online detection technology for engine abnormal noise based on grid search- support vector machine (GS-SVM). The platform mainly includes functions such as speed monito- ring, signal acquisition, signal denoising, feature extraction, and pattern recognition, and the LabVIEW software is responsible for monitoring engine speed and collecting signals, and transmitting the signals to the MATLAB interface. Firstly, the wavelet correlation filtering method is used to remove background noise in MATLAB software; Then, wavelet packet transform and bispectral estimation are used to extract signal features, and the normalized signal features are used as input vectors for support vector machine pattern recognition; Next, select the classifier-support vector machine (C-SVC) and radial basis function (RBF), and use an improved grid search method to optimize the parametersandto establish a classification model; Finally, use the trained and mature model to predict the type of abnormal noise. After testing, the accuracy of this method is over 90%, which has a certain engineering significance.

Engine abnormalnoise;Wavelet packet;Bispectrum estimation;GS-SVM;Online dete- ction platform

U469.7

A

1671-7988(2023)20-39-07

10.16638/j.cnki.1671-7988.2023.020.009

杨兴国（1986－），男，博士研究生，讲师，研究方向为汽车噪声与振动控制，E-mail:yanglixgy@163.com。

重庆市教育委员会科学技术研究项目（KJQN202004005）；重庆工商职业学院重点科研项目（NDZD2020-02）。