基于聲信號和BP神經網絡的柴油發動機故障診斷

曾 榮，曾銳利，梅檢民，張 帥，丁 雷

(1.陸軍軍事交通學院 研究生管理大隊，天津 300161；2.陸軍軍事交通學院 軍用車輛系，天津 300161)

● 車輛工程VehicleEngineering

基于聲信號和BP神經網絡的柴油發動機故障診斷

曾 榮1，曾銳利2，梅檢民2，張 帥1，丁 雷1

(1.陸軍軍事交通學院 研究生管理大隊，天津 300161；2.陸軍軍事交通學院 軍用車輛系，天津 300161)

為實現柴油機異響故障的不解體診斷，采用雙麥克風采集發動機噪聲信號，利用小波分解技術對采集的聲壓信號進行分解，通過比較不同的小波分解方法，確定用于故障診斷的聲音特征參數，最后構建BP神經網絡進行模式識別。試驗結果表明，采用雙麥克風對發動機進行故障診斷的方法準確性高，可以應用于發動機異響故障診斷。

柴油機故障診斷；雙麥克風；多分辨分析；聲信號；BP神經網絡

發動機工作過程會產生振動信號，發生故障時信號的聲音頻譜就會有所表現。利用發動機工作過程中產生的異常噪音信號檢測發動機故障，相比于其他方式具有不接觸、不解體和操作簡單等優點。

由于聲信號信噪比較低，故存在特征提取較為困難以及故障診斷分類器無法實現類別增量學習等缺陷。針對信噪比較低的問題，許多學者開展了一些研究，如：利用小波分析，將小波變換應用于滾動軸承故障聲信號的處理[1]；通過多尺度分解，提高聲信號的信噪比[2]；采用獨立分量分析和自相關分析降噪[3]；利用形態分量分析方法進行廣義軟取閾值去噪[4]；利用梅爾頻率倒譜系數算法提取故障特征[5]，等等。這些降噪方法都是在聲源環境單一的條件下取得了較好效果，然而對于發動機異響故障，由于存在多個聲源干擾信號，單一的信號分析滿足不了特征提取的要求。李增芳等[6]提出對聲強信號進行小波分析以獲取頻帶能量特征，取得了較好的診斷效果。Pagi V B等[7]用摩托車的聲信號能量分布作為特征對象，結果表明能診斷出多個故障類別。但是文獻[6—7]所提的方法準確率仍有待提高。Wang Y S等[8]和Dayong N等[9]分別提出了智能故障診斷模型和改進的隨機遞減技術應用于發動機故障診斷，準確率得到了較大的提高。Madain M等[10]提出建立故障數據庫，用相關分析來匹配故障類型，促進了發動機故障診斷的應用。然而，這些已有的研究只是診斷特征明顯的故障種類，而實際應用中發動機故障大多數是由輕到重(如輕微漏油到完全斷油)的漸變過程，而診斷出輕微故障對于視情維修的意義是顯而易見的。

對于聲信號，分析頻域比時域更為有效，因為較重要的特性主要反映在其功率譜中，且頻譜不易受到外界干擾，聲學特性較為穩定。由于聲信號中高頻部分衰減快，而受傳感器精度和采樣距離的限制，采集到的信號大部分是低頻信號，發動機噪音頻域信號大部分信息集中在低頻段，故本文主要對發動機低頻信號進行分析。在多分辨分析和頻帶能量分析的基礎上，結合神經網絡在非線性映射處理方面的強大能力，本文提出一種采用雙麥克風測量結合BP神經網絡進行發動機故障診斷方法，最后進行試驗驗證該方法的實用性和準確性。

1 信號處理及模式識別方法

1.1 發動機噪聲信號的特點

如圖1所示，未經過任何處理的發動機聲壓信號時域波形較為混亂，信號的周期特征明顯，但顯然無法直接用于故障診斷分析。聲信號經過傅里葉變換后，能量在頻率上的分布具有階梯狀，初步分析可知其能量頻帶大致分為4～6段，采用頻帶能量分析是可行的。

圖1 發動機原始聲信號和傅里葉變換頻譜

1.2 小波多分辨率分析

針對發動機噪聲信號的特點，本文采用小波多分辨率分析方法對發動機噪聲信號進行處理。小波變換的時頻分辨率隨時間分解尺度而變化，對于信號的低頻成分其時間分辨率高而頻率分辨率低，對于信號的高頻成分其時間分辨率低而頻率分辨率高。S.Mallat在構造正交小波基時提出多分辨率分析的概念，并首先應用于小波分析，小波分析現階段在故障診斷領域也較為成熟[11-13]。多分辨率分析的小波分解樹如圖2所示。

圖2 4層多分辨分析樹結構

從圖2可以看出，多分辨分析的功能和帶通濾波器相似，只對信號的低頻部分進行分解，而高頻部分則不考慮。若最高頻率為f，則對于高頻H1信號，其頻率范圍為[f/2，f]，低頻L1頻率范圍為[0，f/2)。作第二層分解時，原第一層分解得到的高頻部分H1不進行分解，只將低頻部分L1進行分解，以此類推，將信號進行層層分解。信號X經圖中所示的4層多分辨率分解后，就能得到信號系數φi(i=1,2,3,4)，其對應的頻率范圍分別為[0,f/16)，[f/16,f/8)，[f/8,f/4)，[f/4,f/2)，[f/2,f]。即信號X為

X=Φ1+Φ2+Φ3+Φ4

(1)

P=[E1，E2，E3，E4]

(2)

取E=∑Ei，則歸一化后特征向量為

T=[E1/E，E2/E，E3/E，E4/E]

(3)

柴油機聲信號和4層小波分解結果如圖3所示，經過多分辨分析后的柴油機聲信號頻帶系數幅值顯然不同，可以明顯看到5個不同幅值的波形段。

圖3 柴油機聲信號和4層小波分解結果

1.3 頻帶能量累加法特征提取

根據小波分解結果，通過計算頻帶能量累加以獲取特征參數。小波頻帶能量累加法主要通過對信號時頻變換，分解到不同的頻帶內，對各頻帶內能量總和進行統計分析，以頻帶內能量和的變化來判斷故障信號的變化，利用這些特征變化建立信號頻帶能量與發動機異響故障狀態間的映射關系。

對柴油機聲信號初步處理分析得知，采用Daubechies族的小波基函數db4或db5且分解層數為3、4、5(即能量頻帶4、5、6)時能取得較好效果，再對4種工況——正常供油、輕微漏油、中度漏油和完全斷油(即失火故障)綜合分析(如圖4所示)每個頻帶所示長度為相應頻帶占總頻帶能量的比例，橫坐標為各頻段能量所占總能量的百分比，縱坐標為小波分解后4種故障狀態條件。從圖中可以發現分解層數為3時，輕微漏油故障和中度漏油故障的頻帶能量特征完全不能區分，分解層數為5時，頻帶能量特征穩定性較差。從圖4(a)—(f)比較可知，分解層數為4且小波基函數為db4時，故障狀態得到較好的區分而同一狀態特征穩定性好。對于小波基函數的選擇，金解放等[14]從理論角度也論證了Daubechies小波族中的db4小波基函數在聲信號處理中具有較好效果。本文中，故障特征向量通過小波基函數db4對兩個麥克風聲信號各進行4層小波分解得到的10個頻帶系數建立。

圖4 不同小波分解層數和基函數頻帶分析

1.4 構建BP神經網絡

BP神經網絡具有強大的非線性映射、自學習和自適應、泛化和容錯等能力，主要由輸入層、隱含層和輸出層組成。若樣本輸出向量為S=[s1,s2,s3,s4]，訓練結果向量為R=[r1,r2,r3,r4]，則單個樣本的網絡訓練結果與目標輸出間的平方誤差為

(4)

從而訓練系統誤差平均值為

(5)

式中k為樣本數。

由D可得隱含層和輸出層的權值修正量ΔVij、ΔWjk，進而得到網絡權值修正關系：

Wjk(t+1)=Wjk(t)+ΔWjk(t)

(6)

Vij(t+1)=Vij(t)+ΔVij(t)

(7)

BP神經網絡算法結構如圖5所示，其中X(1)，X(2)，…，X(n)為網絡的輸入值，Y(1),Y(2)，…，Y(n)為網絡的預測值。網絡的輸入值從輸入層經隱含層向輸出層傳播，在輸出層的各神經元獲得網絡的輸入響應；然后，按照減少目標輸出與實際誤差的方向，從輸出層經過各中間層逐層修正各連接權值；最后回到輸入層。在一定范圍內，隨著誤差逆傳播的進行，網絡測試的反饋正確率也隨之上升。通過正向傳播和反向傳播兩個過程實現算法的前進和誤差不斷修正，實現輸出值逼近理想值。

圖5 BP神經網絡結構示意

本文以歸一化后的頻帶系數組成的特征向量為BP神經網絡的輸入值，網絡輸出對應4種工況設置代碼，分別按照漏油嚴重程度設定故障種類(V)為正常供油(1000)、輕微漏油(0100)、中度漏油(0010)和完全斷油(0001)。

2 故障診斷試驗

2.1 數據的采集與處理

試驗采用GRAS公司的40PH型麥克風，其工作頻率為10～20 kHz。綜合聲強測量中誤差的產生機理，結合試驗條件，取麥克風測量位置距噪聲源約0.8 m處，具體位置如圖6所示，單聲壓測量用麥克風1，測量雙聲壓使用麥克風組1和2。試驗采樣頻率為25.6 kHz，以濰柴WD615型六缸發動機為試驗對象，設置其高壓油管漏油故障，利用NI數據采集系統采集聲信號，發動機轉速為710 r/min。

圖6 麥克風測量位置示意

通過調節第6缸高壓油管噴入缸內燃油油量來模擬高壓油管漏油故障，分別設置發動機正常供油、輕微漏油、中度漏油和完全斷油4種工況。固定聲信號采集裝置(麥克風)，兩個麥克風同時測量發動機在4種工況下的聲信號，每種工況采樣時間為5 s，各采樣5組。

采用小波基函數db4將聲信號進行4層小波分解得到5個頻帶系數值，即高頻信號的小波系數S1和低頻小波系數S2、S3、S4、S5。將聲信號分解得到的5個頻段信號的小波系數平方后求和，再進一步歸一化得到作為信號的特征參數的e1、e2、e3、e4、e5，故對于單麥克風特征向量為

T1=[e1，e2，e3，e4，e5]

(8)

對于雙麥克風特征向量為

(9)

部分特征參數見表1。對4種不同工況的能量頻帶特征參數進行模式識別，把每種工況下麥克風采集的500組工作循環(特征向量)分成樣本數據和測試數據，其中隨機抽取400組用于BP神經網絡樣本訓練，另外100組作為測試樣本。

表1 聲信號故障狀態特征參數數據(部分)

2.2 BP網絡結構訓練和結果

BP神經網絡和模糊聚類分析是兩種較為常用的模式識別方法，使用模糊聚類方法便于動態分類，但其計算量大、耗時多，而使用BP神經網絡預測可以克服模糊聚類分析的缺點。

模糊聚類分析則是利用模糊等價關系來實現的。聚類分析一般分為3步：建立模糊相似矩陣、改造相似關系為等價關系以及聚類。其中建立模糊相似矩陣是實現模糊聚類的關鍵，本文以已歸一化的特征向量為數據樣本，設

U={T1,T2,…,Tn}

(10)

為故障狀態全部樣本，每一個樣本都由N個特征表示：

(11)

其中N在單麥克風分析時為5，雙麥克風時為10，可求得任意兩個樣本Ti和Tj相關系數Yij，進而構造模糊相似矩陣R=(rij)N×M。用模糊聚類方法中的減法聚類對相似矩陣處理生成初始隸屬函數，采取后向傳播算法估計模糊聚類中隸屬函數的參數。

分別用兩種模式識別方法分析，結果如圖7、表2所示。從圖、表中可以發現，在相同算法下，雙麥克風在診斷準確率上優于單麥克風。經過多次試驗，BP神經網絡平均訓練時間在2 s左右，而模糊聚類訓練時間在10 s左右，因此，選用BP神經網絡作為故障識別方法。

圖7 BP神經網絡訓練結果

綜合上述試驗，單個聲壓分析對發動機失火故障診斷準確率在70%左右，而采用雙麥克風診斷和BP神經網絡分析明顯減少了網絡訓練周期，因此大大縮減了樣本訓練時間，同時準確率能提高到90%以上，且診斷錯誤都發生在輕度故障和中度故障的互相混淆，對視情維修決策的影響較小。對于發動機汽缸漏油故障，采取雙聲壓分析結合BP神經網絡的方法可以取得很高的診斷正確率和診斷效率。

表2 網絡訓練綜合分析

3 結 論

通過選取小波基函數和分解層數，采用雙麥克風采集發動機聲信號，采取小波多分辨分析結合BP神經網絡的方法進行柴油發動機故障診斷，取得了良好效果。

(1)對于發動機聲信號，采用小波基函數db4可以對聲信號低頻部分進行很好的分解，能夠提取較為明顯的故障特征。

(2)采用雙麥克風采集聲信號，結合BP神經網絡診斷發動機異響故障，相比于單麥克風能大幅提高診斷準確率和診斷效率，為發動機其他異響故障診斷提供了參考。

[1] 王曉龍,唐貴基.一種基于連續小波變換的滾動軸承早期故障診斷新方法[J].推進技術,2016,37(8):1431-1437.

[2] 潘崢嶸,劉雄,譙自健.基于小波包頻帶能量特征和BP神經網絡的滾動軸承智能故障診斷[J].自動化與儀器儀表,2015(5):82-84.

[3] 楊德斌,楊聚星,陽建宏,等.基于聲信號分析的齒輪故障診斷方法[J].北京科技大學學報,2008,30(4):426-440.

[4] 郭瑩瑩,張春良,岳夏,等.聲信號形態分量分析在軸承故障診斷中的應用[J].機電工程技術,2016,45(4):55-61.

[5] KEMALKAR A K, BAIRAGI V K. Engine fault diagnosis using sound analysis[C]//Automatic Control and Dynamic Optimization Techniques (ICACDOT). IEEE, 2016: 943-946.

[6] 李增芳,何勇,徐高歡.基于聲強信號分析和組合神經網絡的發動機故障診斷[J].農業機械學報,2008,39(12):170-173.

[7] PAGI V B, WADAWADAGI R S, ANAMI B S. An acoustic approach for multiple fault diagnosis in motorcycles[C]//Soft-Computing and Networks Security (ICSNS), 2015. IEEE, 2015: 1-7.

[8] WANG Y S, MA Q H, ZHU Q, et al. An intelligent approach for engine fault diagnosis based on Hilbert-Huang transform and support vector machine[J].Applied acoustics,2014,75:1-9.

[9] DAYONG N, CHANGLE S, YONGJUN G, et al. Extraction of fault component from abnormal sound in diesel engines using acoustic signals[J]. Mechanical Systems and Signal Processing, 2016, 75: 544-555.

[10] MADAIN M, AL-MOSAIDEN A, AL-KHASSAWENEH M. Fault diagnosis in vehicle engines using sound recognition techniques[C]//Electro/Information Technology (EIT), 2010. IEEE, 2010: 1-4.

[11] MA S, WANG H. Based on wavelet packet and the LS-SVM ship with warship engine fault diagnosis[C]//Control and Decision Conference (CCDC), 2016 Chinese. IEEE, 2016: 2687-2691.

[12] QU J, ZHANG Z, GONG T. A novel intelligent method for mechanical fault diagnosis based on dual-tree complex wavelet packet transform and multiple classifier fusion[J]. Neurocomputing, 2016, 171: 837-853.

[13] 劉青,朱炳安.基于小波分析對變速箱的故障診斷[J].機械設計與制造,2016 (11): 245-248.

[14] 金解放,趙奎,王曉軍,等.巖石聲發射信號處理小波基選擇的研究[J].礦業研究與開發,2007,27(2):12-15.

DieselEngineFaultDiagnosisBasedonSoundSignalandBPNeuralNetwork

ZENG Rong1, ZENG Ruili2, MEI Jianmin2, ZHANG Shuai1, DING Lei1

(1.Postgraduate Training Brigade, Army Military Transportation University, Tianjin 300161, China;2.Military Vehicle Department, Army Military Transportation University, Tianjin 300161, China)

In order to diagnose the abnormal sound fault of the diesel without disassemble, dual microphones are used to collect noise signal of the engine in this paper, and the sound pressure signal is decomposed with wavelet decomposition technique. By comparing different wavelet decomposition techniques, it determines the sound feature parameter for fault diagnosis, and establishes a BP neural network for pattern recognition. The test result shows that diagnosing engine fault with dual microphones is accuracy, and it can be applied to diagnose the abnormal sound fault of engine.

diesel engine fault diagnosis; dual microphones; multi-resolution analysis; sound signal; BP neural network

2017-07-08；

2017-09-31.

天津市自然科學基金項目(15JCTPJC64200).

曾 榮(1994—)，男，碩士研究生；

曾銳利(1976—)，男，博士，副教授，碩士研究生導師.

10.16807/j.cnki.12-1372/e.2017.12.006

TK407；TB52

A

1674-2192(2017)12- 0023- 06

(編輯：張峰)