改進(jìn)LMD分解和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的柴油機(jī)故障診斷研究

李會(huì)龍，崔寶珍，馬　愷，王　珊，滕緋虎

（中北大學(xué)機(jī)械與動(dòng)力工程學(xué)院，山西 太原 030051）

改進(jìn)LMD分解和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的柴油機(jī)故障診斷研究

李會(huì)龍，崔寶珍，馬愷，王珊，滕緋虎

（中北大學(xué)機(jī)械與動(dòng)力工程學(xué)院，山西 太原 030051）

柴油機(jī)作為大型機(jī)械的核心動(dòng)力部件，其運(yùn)行狀態(tài)的監(jiān)測(cè)和診斷尤為重要，但由于其工作環(huán)境復(fù)雜，振動(dòng)信號(hào)包含大量噪聲，所以特征向量難以有效提取，嚴(yán)重制約柴油機(jī)的故障診斷技術(shù)。該文將傳統(tǒng)局域均值分解進(jìn)行改進(jìn)并將其與小波降噪相結(jié)合對(duì)原始振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行降噪處理，并且利用改進(jìn)局域均值分解法提取特征向量，最后應(yīng)用徑向基（RBF）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行故障識(shí)別。在實(shí)驗(yàn)中，采集4種故障工況和1種正常工況下的振動(dòng)信號(hào)，利用上述方法完成對(duì)5種工況下的診斷，正確率達(dá)到95%。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：該方法較改進(jìn)前有明顯進(jìn)步，能有效診斷發(fā)動(dòng)機(jī)故障，并且具有較高的正確率和較強(qiáng)的實(shí)用價(jià)值。

柴油機(jī)故障診斷；局域均值分解；小波分解；RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

0　引　言

隨著現(xiàn)代化工業(yè)的不斷發(fā)展，柴油機(jī)作為動(dòng)力設(shè)備已廣泛用于汽車、船舶、工程機(jī)械、農(nóng)業(yè)機(jī)械和礦山機(jī)械等領(lǐng)域，在社會(huì)生產(chǎn)和生活中發(fā)揮著重要作用[1-2]。由于柴油機(jī)結(jié)構(gòu)復(fù)雜，零部件繁多，工作環(huán)境惡劣，所以柴油機(jī)相對(duì)其他機(jī)械部件而言發(fā)生故障的可能性更大。當(dāng)柴油機(jī)發(fā)生故障時(shí)，不僅會(huì)影響到生產(chǎn)中整套設(shè)備的運(yùn)行，而且嚴(yán)重時(shí)會(huì)引發(fā)重大事故，造成經(jīng)濟(jì)損失、危害到員工生命安全。因此，對(duì)柴油機(jī)工作狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測(cè)和診斷以便及時(shí)采取有效應(yīng)對(duì)措施十分必要。針對(duì)柴油機(jī)的故障診斷，楊月[3]將粒子濾波與支持向量機(jī)相結(jié)合對(duì)柴油機(jī)故障進(jìn)行了診斷；柴艷有[4]從核學(xué)習(xí)的角度對(duì)船舶柴油機(jī)故障進(jìn)行了研究；別鋒鋒等[5]利用EEMD近似熵對(duì)柴油機(jī)的傳動(dòng)機(jī)構(gòu)故障進(jìn)行了診斷；李敏通[6]在柴油機(jī)振動(dòng)信號(hào)特征提取方面做了大量研究；郭剛祥[7]初步利用局域值分解對(duì)柴油機(jī)的故障進(jìn)行可研究診斷等等。國內(nèi)雖然做了大量研究，但仍然存在診斷方法不可靠，正確率較低等弊端，鑒于此，在國內(nèi)外大量研究的基礎(chǔ)上，本文利用改進(jìn)局域均值分解和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方法對(duì)實(shí)驗(yàn)獲得的柴油機(jī)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行特征提取與故障識(shí)別，并最終得到了很好的診斷結(jié)果，不僅具有理論意義，更具有一定的實(shí)用價(jià)值。

1　LMD分解和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論

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）是一種新的自適應(yīng)非平穩(wěn)信號(hào)的時(shí)頻分析方法[8]。它通過對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行分解，可以得到一系列包絡(luò)信號(hào)和純調(diào)頻信號(hào)，而每個(gè)包絡(luò)信號(hào)與每個(gè)調(diào)頻信號(hào)乘積得到一個(gè)PF分量。對(duì)于任意給定信號(hào)x（t），LMD分解步驟如下[9-10]：

1）利用信號(hào)x（t）的所有局部極值點(diǎn)組成局部均值函數(shù)m11（t）和包絡(luò)函數(shù)a11（t），并分離出局部均值函數(shù)m11（t），得到：

式中的下標(biāo)表示包絡(luò)信號(hào)順序和迭代順序。

2）解調(diào)h11（t）得到：

理想狀況下，s11（t）應(yīng)該為純調(diào)頻信號(hào)，即局域包絡(luò)函數(shù)a12（t）滿足a12（t）=1。如果a12（t）≠1，即s11（t）沒有達(dá)到要求，則將s11（t）作為原始數(shù)據(jù)再次進(jìn)行上述步驟操作，以最終使s11（t）成為純調(diào)頻信號(hào)，而此時(shí)局域包絡(luò)函數(shù)a1（n+1）（t）滿足等式a1（n+1）（t）=1。

3）PF分量的包絡(luò)信號(hào)是由迭代過程中得到的所有局域包絡(luò)函數(shù)相乘得到，即：

4）第1個(gè)PF分量是由包絡(luò)信號(hào)a1（t）與純調(diào)頻信號(hào)s1n（t）乘積運(yùn)算得到的，即：

PF1的幅值為a1（t），瞬時(shí)頻率f1（t）可直接由s1n（t）求得，即：

5）從x（t）中將PF1分量分離以獲取新的信號(hào)u1（t），接著將其作為原始信號(hào)進(jìn)行k次上述步驟循環(huán)，最后形成1個(gè)單調(diào)信號(hào)uk（t），即：

6）經(jīng)上述步驟，信號(hào)x（t）最終被分解為k個(gè)PF分量和1個(gè)單調(diào)信號(hào)uk（t），即：

1.1.2改進(jìn)局域均值分解

在柴油機(jī)的這類非平穩(wěn)振動(dòng)信號(hào)處理過程中，局域均值包絡(luò)函數(shù)在信號(hào)的端點(diǎn)處均存在一段未知的虛假信號(hào)，假如對(duì)此置之不理或者處理方法不恰當(dāng)，那結(jié)果會(huì)在程序運(yùn)行時(shí)自動(dòng)給這部分端點(diǎn)信號(hào)添加一些虛假信息，這不僅增加計(jì)算量，而且會(huì)產(chǎn)生許多不必要甚至很嚴(yán)重的誤差，從而對(duì)LMD分解產(chǎn)生影響。

針對(duì)此項(xiàng)缺陷，文章提出一種將衰減極值點(diǎn)延拓法應(yīng)用到LMD分解的算法，以滿足對(duì)端點(diǎn)效應(yīng)的處理要求。

衰減延拓法作用在端點(diǎn)信號(hào)時(shí)，對(duì)端點(diǎn)做極值的延拓，當(dāng)端點(diǎn)信號(hào)有明顯衰減趨勢(shì)時(shí)，該方法遵循其信號(hào)端點(diǎn)附近衰減或反向衰減趨勢(shì)進(jìn)行延拓；按延拓方向可以分為左延拓和右延拓，現(xiàn)在以左延拓來說明該方法，需要延拓原始信號(hào)x（t），第1個(gè)極小值點(diǎn)記為x1，第2個(gè)極小值點(diǎn)記為x2，幅值分別為y（x1）、y（x2）。極大值點(diǎn)分別為x1′、x2′，幅值分別為y（x1′）、y（x2′）。

利用中值定理，延拓極小值橫坐標(biāo)：

延拓極小值縱坐標(biāo)：

延拓極大值橫坐標(biāo)：

延拓極大值縱坐標(biāo)：

根據(jù)實(shí)際信號(hào)的端點(diǎn)位置及其大小確定當(dāng)前延拓點(diǎn)是極大值還是極小值，當(dāng)延拓未到信號(hào)原點(diǎn)時(shí)重復(fù)進(jìn)行上述過程。如圖1所示為左延拓的示意圖。

1.2RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)包括3層：第1層稱為輸入層，為各信號(hào)源的節(jié)點(diǎn)；第2層稱為隱含層，隱含單元數(shù)目根據(jù)具體問題需要確定，其變換函數(shù)為RBF函數(shù)[11-12]；第3層為輸出層，根據(jù)輸入的模式做出相應(yīng)的響應(yīng)。由于輸入到輸出的映射是非線性的，然而隱含層空間到輸出空間的映射是線性的，從而可以大幅度加快學(xué)習(xí)速度并避免局部極小問題[13]。RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖如圖2所示。

圖1　延拓示意圖

圖2　RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

第i個(gè)神經(jīng)元的輸入為

第i個(gè)神經(jīng)元的輸出為

將各隱含層神經(jīng)元的輸出值疊加之和作為最后輸出層的輸入。因?yàn)榧?lì)函數(shù)為線性函數(shù)，則最終的輸出為

與BP（概率）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)點(diǎn)有：1）訓(xùn)練時(shí)間較短；2）非線性映射能力強(qiáng)和故障識(shí)別準(zhǔn)確度高[14]；3）可以以任意準(zhǔn)確度逼近任意連續(xù)函數(shù)[15]。

2　柴油機(jī)故障診斷

2.1實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

實(shí)驗(yàn)對(duì)象為某V12柴油機(jī)，故障設(shè)置為G1-左1缸噴油泵滲漏、G2-右6缸斷油、G3-供油提前角增大2.5°、G4-空氣濾清器堵塞；信號(hào)采集裝置有壓電式加速度傳感器、電荷放大器、DASP數(shù)據(jù)采集儀及筆記本電腦等。實(shí)驗(yàn)中采集正常狀態(tài)、故障G1、故障G2、故障G3和故障G4 5種工況下柴油機(jī)轉(zhuǎn)速1 500 r/min，采樣頻率40 kHz，左1缸缸蓋罩的振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)。柴油機(jī)故障診斷的流程圖如圖3所示。

圖3　柴油機(jī)故障診斷流程圖

2.2振動(dòng)信號(hào)降噪處理

采集到的柴油機(jī)振動(dòng)信號(hào)中夾雜著大量的噪聲，這影響到后期特征值的有效提取，進(jìn)而會(huì)影響到故障識(shí)別的正確率，甚至產(chǎn)生誤診。因此，需對(duì)信號(hào)進(jìn)行降噪處理以獲取如實(shí)反映柴油機(jī)工作狀況的有用信息。如圖4和圖5為柴油機(jī)在故障G1和故障G4工況時(shí)，利用基于改進(jìn)的局域均值分解和小波降噪的信號(hào)降噪方法對(duì)在左1缸缸蓋罩采集到的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行降噪前后的對(duì)比圖。

圖4　柴油機(jī)故障G1-左1缸噴油泵滲漏時(shí)振動(dòng)信號(hào)降噪前后對(duì)比圖

圖5　柴油機(jī)故障G4-空氣濾清器堵塞時(shí)振動(dòng)信號(hào)降噪前后對(duì)比圖

2.3改進(jìn)局域均值分解

對(duì)降噪后的信號(hào)再次進(jìn)行改進(jìn)局域均值分解處理，以便對(duì)其進(jìn)行下一步的特征向量的提取。圖6和圖7為柴油機(jī)在故障G1和故障G4工況下振動(dòng)信號(hào)的改進(jìn)局域均值分解結(jié)果。

圖6　柴油機(jī)故障G1-左1缸噴油泵滲漏時(shí)信號(hào)的改進(jìn)局域均值分解

2.4故障特征值提取

分析對(duì)5種工況下信號(hào)的改進(jìn)局域均值分解后得到一系列的PF分量，選取包含柴油機(jī)較多故障信息的前5個(gè)PF分量組成特征向量E，即E=[E1，E2，…，E5]。計(jì)算公式為

其中i=1，2，3，4，5。

為減少計(jì)算量和便于數(shù)據(jù)處理，對(duì)特征向量需要進(jìn)行歸一化，取總向量，歸一化后的特征向量為E′，則：

信號(hào)經(jīng)上述運(yùn)算處理后，最終得到每種工況的8×5個(gè)訓(xùn)練樣本和4×5個(gè)測(cè)試樣本。表1和表2為柴油機(jī)在故障G1和故障G4工況下的特征值訓(xùn)練樣本，表3和表4為其測(cè)試樣本。

2.5RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障識(shí)別

將計(jì)算所得到的特征向量值輸入到RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，網(wǎng)絡(luò)設(shè)置為目標(biāo)誤差0.01，擴(kuò)展常數(shù)1.15。訓(xùn)練樣本的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程如圖8所示，測(cè)試樣本的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)測(cè)試結(jié)果如表5所示。

圖7　柴油機(jī)故障G4-空氣濾清器堵塞時(shí)信號(hào)的改進(jìn)局域均值分解

表1　故障G1-左1缸滲油工況下的特征值訓(xùn)練樣本

表2　故障G4-空氣濾清器堵塞工況下的特征值訓(xùn)練樣本

表3　故障G1-左1缸滲油工況下的特征值測(cè)試樣本

表4　故障G4-空氣濾清器堵塞工況下的特征值測(cè)試樣本

表5　改進(jìn)的LMD算法測(cè)試樣本的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)測(cè)試結(jié)果

圖8　改進(jìn)LMD算法訓(xùn)練樣本的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程

可以看出最后的故障診斷正確率為95%。

3　結(jié)束語

本文對(duì)改進(jìn)局域均值分解與RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理與方法做了簡(jiǎn)要闡述，并結(jié)合自身優(yōu)點(diǎn)將其應(yīng)用到柴油機(jī)故障診斷實(shí)例中，結(jié)果獲得了較高的故障診斷正確率，從而證明了改進(jìn)局域均值分解和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的柴油機(jī)故障診斷方法具有一定的可行性和使用價(jià)值。

[1]陳鵬，陳曉寧，王征.現(xiàn)代柴油機(jī)故障診斷方法發(fā)展[J].機(jī)電技術(shù)，2014（6）：154-156.

[2]曹淑華，寧大勇，韓曉光，等.聲響信號(hào)分析的柴油機(jī)故障診斷方法[J].噪聲與振動(dòng)控制，2013（2）：161-165.

[3]楊月.基于粒子濾波與支持向量機(jī)的柴油機(jī)故障診斷[D].太原：中北大學(xué)，2014.

[4]柴艷有.基于核學(xué)習(xí)理論的船舶柴油機(jī)故障診斷研究[D].哈爾濱：哈爾濱工程大學(xué)，2012.

[5]別鋒鋒，劉楊，裴峻峰，等.EEMD近似熵和SVM在柴油機(jī)傳動(dòng)系統(tǒng)中的故障診斷研究[J].機(jī)械設(shè)計(jì)與制造，2015（3）：24-27.

[6]李敏通.柴油機(jī)振動(dòng)信號(hào)特征提取與故障診斷方法研究[D].咸陽：西北農(nóng)林科技大學(xué)，2012.

[7]郭鋼祥.基于局域均值分解和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的柴油機(jī)故障診斷研究[D].太原：中北大學(xué)，2013.

[8]劉濤濤，潘宏俠.應(yīng)用改進(jìn)的LMD和小波降噪于滾動(dòng)軸承故障診斷[J].噪聲與振動(dòng)控制，2014，34（2）：152-157.

[9]張亢.局部均值分解方法及其在旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷中的應(yīng)用研究[D].長(zhǎng)沙：湖南大學(xué)，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．

[13]LIU S C，ZHANG Y F，MA P H，et al.A novel spatial interpolationmethodbasedontheintegratedRBF neural network[J].Procedia Environmental Sciences，2011（10）：568-575.

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

[15]SIMON H K.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理[M].葉世偉，史忠植，譯.北京：機(jī)械工業(yè)出版社，2004：92-99.

（編輯：劉楊）

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

李會(huì)龍（1989-），男，河北邯鄲市人，碩士研究生，專業(yè)方向?yàn)楣收显\斷方法研究、機(jī)械結(jié)構(gòu)優(yōu)化。