基于灰度圖像紋理分析的柴油機(jī)失火故障特征提取

劉 鑫，賈云獻(xiàn)，蘇小波,2，鄒 效

(1. 陸軍工程大學(xué)(石家莊校區(qū)) 裝備指揮與管理系，石家莊 050003； 2. 陸軍步兵學(xué)院(石家莊校區(qū))機(jī)械化步兵系，石家莊 050083； 3. 重慶軍代局駐重慶北碚區(qū)軍代室，重慶 400700)

現(xiàn)代工業(yè)的發(fā)展對(duì)機(jī)械設(shè)備的安全性、可靠性提出了越來(lái)越高的要求。柴油機(jī)是現(xiàn)代機(jī)械設(shè)備中的重要組成部分，其突發(fā)故障可能造成嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)損失和安全事故，所以對(duì)其進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷具有十分重要的意義。柴油機(jī)失火是其常見的故障模式，在工程應(yīng)用中被高度重視。柴油機(jī)的排氣噪聲和缸蓋振動(dòng)信號(hào)中包含很多能反映柴油機(jī)失火故障的有用信息[1]，常用于柴油機(jī)的故障診斷研究。然而，柴油機(jī)作為一個(gè)復(fù)雜的機(jī)械系統(tǒng)，工況復(fù)雜、受環(huán)境噪聲影響大，且機(jī)體表面振動(dòng)信號(hào)成分復(fù)雜，為實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的故障特征提取，需要對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行必要的預(yù)處理。

傳統(tǒng)的信號(hào)降噪方法如能量譜分析、FIR(Finite Impulse Response)濾波等，由于故障特征頻率通常與設(shè)備的固有頻率相近，很可能在信息處理過(guò)程中丟失重要信息，導(dǎo)致處理結(jié)果的魯棒性較差，尤其是對(duì)于非高斯和非線性信號(hào)，很難準(zhǔn)確地提取故障特征。對(duì)于非高斯和非線性信號(hào)，通常采用時(shí)頻域聯(lián)合分布的分析方法，例如，Kedadouche等[2]研究了基于EWT(Empirical Wavelet Transform)和EMD(Empirical Mode Decomposition)的軸承故障特征提取方法，并對(duì)其進(jìn)行了對(duì)比分析；Liu等[3]通過(guò)EMD-WVD(EMD-Wigner-Ville Distribution)實(shí)現(xiàn)了齒輪箱振動(dòng)信號(hào)的故障特征提取并用于剩余壽命預(yù)測(cè)；Zhou等[4]采用Gabor重構(gòu)和雙譜分析結(jié)合的方法排除能量較高的周期非故障因素影響, 最后獲得更加明顯的故障特征提取效果。這些時(shí)頻域信號(hào)處理方法的應(yīng)用已經(jīng)比較成熟，在信號(hào)降噪和故障特征提取中獲得了廣泛的應(yīng)用。然而在信號(hào)處理過(guò)程中，由于缺乏信號(hào)時(shí)域和頻域間的協(xié)同關(guān)系容易導(dǎo)致有用信息的丟失，交叉干擾項(xiàng)的存在也會(huì)影響故障特征提取的精度，并且直接提取原始信號(hào)的故障特征，計(jì)算量特別大。基于此，探索一種新的信號(hào)處理和故障特征提取方法對(duì)于設(shè)備的故障診斷具有重要意義。

近年來(lái)，圖像信息隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展已經(jīng)成為人們獲得信息的重要途經(jīng)，相對(duì)于傳統(tǒng)的信息載體，圖像中包含的信息量更加豐富[5]?；趫D像紋理分析的二維故障診斷方法開始獲得關(guān)注，Van等[6]研究了基于SIFT(Scale Invariant Feature Transform)的二維故障診斷模型；Uddin等[7]通過(guò)Gabor濾波處理灰度圖，實(shí)現(xiàn)發(fā)動(dòng)機(jī)聲發(fā)射信號(hào)降噪以提取故障特征。二維故障診斷的關(guān)鍵步驟是圖像紋理分析，合理的分析方法不僅可以降低計(jì)算的復(fù)雜度還能有效表達(dá)圖像的像素鄰域灰度空間分布規(guī)律。然而，紋理分析通常只能提供少量的局部空間信息，同時(shí)其精度取決于信號(hào)的采樣長(zhǎng)度，這就要求使用能體現(xiàn)空間信息的局部模式作為紋理特征。

本文在二維診斷模型的基礎(chǔ)上采用局部二值模式(Local Binary Patterns, LBP)作為灰度圖像的紋理分析工具。LBP是從紋理描述發(fā)展起來(lái)的一種局部描述子，Ojala等[8]首次提出將LBP用于紋理圖像的描述，通過(guò)統(tǒng)計(jì)局部區(qū)域結(jié)構(gòu)出現(xiàn)的頻次來(lái)表達(dá)整幅圖像的特性?；镜腖BP思想就是用二進(jìn)制表達(dá)一個(gè)局部鄰域點(diǎn)與中心點(diǎn)的關(guān)系，所有鄰域點(diǎn)的二進(jìn)制構(gòu)成了描述局部結(jié)構(gòu)信息的模式[9]。LBP因其具有較好的魯棒性、計(jì)算速度快和無(wú)需參數(shù)設(shè)置等優(yōu)點(diǎn)獲得了廣泛的應(yīng)用，現(xiàn)在已成功應(yīng)用到人臉識(shí)[10]，目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤[11]，高光譜圖像分類[12]和醫(yī)學(xué)圖像分析[13]等領(lǐng)域?；谝陨戏治?，本文提出了基于LBP的灰度圖紋理分析模型實(shí)現(xiàn)振動(dòng)信號(hào)的故障特征提取。首先，將時(shí)域信號(hào)轉(zhuǎn)化為二維灰度圖，利用將振動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)化為灰度圖可以有效的減少噪聲的影響，同時(shí)可以降低原始信號(hào)的采集量。然后由LBP算法實(shí)現(xiàn)灰度圖的紋理分析，最后通過(guò)二維傅里葉變換提取其故障特征。

1 基于二維模型的振動(dòng)信號(hào)降噪及故障特征提取

為實(shí)現(xiàn)柴油機(jī)失火故障信號(hào)的降噪及故障特征提取，本文提出了一種基于LBP和二維傅里葉變換的二維信號(hào)降噪及故障特征提取方法。該方法主要包括將振動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)化為二維灰度圖像、灰度圖像基于LBP的紋理分析和基于二維傅里葉變換的故障特征提取3個(gè)步驟，第一步為該方法的關(guān)鍵，實(shí)現(xiàn)了由一維信號(hào)到二維信號(hào)的轉(zhuǎn)變，是整個(gè)方法的核心步驟；在此基礎(chǔ)上，利用LBP對(duì)灰度圖進(jìn)行局部紋理分析，可以實(shí)現(xiàn)降噪及局部分類的目的；最后，由二維傅里葉變換將灰度圖從空間域轉(zhuǎn)換為頻率域，實(shí)現(xiàn)故障特征提取。

1.1 振動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)化為二維灰度圖像

振動(dòng)不僅是故障發(fā)生的一種誘因，而且振動(dòng)信號(hào)中往往包含著復(fù)雜的故障信息，不同故障狀態(tài)的振動(dòng)特征也不相同，所以通過(guò)振動(dòng)分析可以確定裝備的健康狀態(tài)。常用的振動(dòng)分析方法只關(guān)注其振動(dòng)頻率及能量，本文通過(guò)將振動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)化為二維灰度圖像，不僅可以研究振動(dòng)信號(hào)本身的特征，還可以研究信號(hào)中相鄰采樣點(diǎn)之間的關(guān)系，能更有效的利用振動(dòng)信號(hào)中所包含的信息，實(shí)現(xiàn)二維故障特征的提取。

振動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)化為灰度圖像的過(guò)程如圖1所示，為將振動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)化為像素為M×N的灰度圖，首先將振動(dòng)信號(hào)每個(gè)采樣點(diǎn)的幅值進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，使其分布在圖像像素的取值范圍內(nèi)，即0～255；然后，將振動(dòng)信號(hào)劃分為N個(gè)子區(qū)間，每個(gè)區(qū)間含有M個(gè)采樣點(diǎn)，M和N的取值取決于振動(dòng)信號(hào)總的采樣點(diǎn)數(shù)；最后，將每個(gè)子區(qū)間采樣點(diǎn)的幅值依次作為各行每個(gè)點(diǎn)的灰度值，實(shí)現(xiàn)將振動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)化為灰度圖像。M和N的取值越小，后續(xù)的計(jì)算過(guò)程將越簡(jiǎn)單，但是也要保證能夠保留原始信號(hào)中所必須的信息，通常，M和N的取值為128，256和512。

圖1 一維時(shí)域信號(hào)轉(zhuǎn)換為二維灰度圖像Fig.1 Conversion from a 1D time-domain signal into 2D gray image

1.2 基于LBP的灰度圖紋理分析

LBP是一種常用于描述圖像紋理特征的方法，該方法由于計(jì)算簡(jiǎn)單、特征分類能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)從提出便得到了廣泛的認(rèn)可和應(yīng)用[14]。最原始的LBP算子如圖2所示，LBP為圖像的每個(gè)像素點(diǎn)定義了一個(gè)以其為中心的3×3的窗口，并且以當(dāng)前點(diǎn)的灰度值為閾值，將其與鄰域內(nèi)每一個(gè)點(diǎn)的灰度值進(jìn)行比較。若鄰域內(nèi)某點(diǎn)的灰度值大于或等于閾值，則該點(diǎn)值為“1”，否則值為“0”。此時(shí)，8個(gè)點(diǎn)的像素值均為二值數(shù)值，這8個(gè)點(diǎn)就組成了一個(gè)紋理單元。最后將互不相等的8個(gè)權(quán)重分別賦予這8個(gè)點(diǎn)，將權(quán)重和二值數(shù)值對(duì)應(yīng)相乘，最后將8個(gè)乘積加起來(lái)就得到所求點(diǎn)的LBP值，在圖2中可從左上角開始按順時(shí)針方向?qū)⒏鞫M(jìn)制編碼連成二進(jìn)制串得到11010011，再將二進(jìn)制數(shù)轉(zhuǎn)化為十進(jìn)制，得到LBP=211，表示為

(1)

圖2 LBP計(jì)算實(shí)例Fig.2 Example of LBP calculation

以上介紹的LBP算子窗口為固定的3×3大小，對(duì)較大尺度的紋理描述能力較差，因此將LBP算子改進(jìn)為L(zhǎng)BPP,R算子。鄰域點(diǎn)通過(guò)在以R為半徑的圓上等間隔采樣獲得。采樣點(diǎn)的數(shù)目P可以根據(jù)需要設(shè)定。以中心點(diǎn)為(-Rsin(2πp/P),Rcos(2πp/P))坐標(biāo)原點(diǎn)，則每個(gè)樣本點(diǎn)可以表示為，則此時(shí)多尺度LBP的計(jì)算公式為：

(2)

LBPP,R算子中P和R的取值對(duì)算法有效性至關(guān)重要。R決定了算子的鄰域大小，取值越小，得到的紋理特征越局部化。P決定紋理特征的具體程度，P越大取樣點(diǎn)越多，獲得的紋理特征也就越具體，同時(shí)也會(huì)導(dǎo)致運(yùn)算復(fù)雜度提高。

1.3 圖像的二維傅里葉變換

二維傅里葉變換是圖像處理中最常用的方法，是進(jìn)行圖像處理和分析的有力工具，對(duì)于圖像增強(qiáng)、圖像去噪、邊緣檢測(cè)等都有重要的作用[15]。從物理效果看，二維傅里葉變換是將圖像從空間域轉(zhuǎn)換到頻率域，是將圖像的灰度分布函數(shù)變換為圖像的頻率分布函數(shù)。

令f(x,y)表示一幅M×N的灰度圖，其中x=0,1,,M-1，y=0,1,,N-1，則二維離散傅里葉變換為

(3)

式中：u=0,1,,M-1;υ=0,1,,N-1。并且二維傅里葉變換具有空間位移性

f(x-a,y-b)?F(u,υ)e-j2π(aux/M+bυ/N)

(4)

對(duì)圖像信號(hào)來(lái)說(shuō)，頻率是指單位長(zhǎng)度內(nèi)亮度做周期性變化的次數(shù)。圖像的頻率是圖像中灰度變化劇烈程度的指標(biāo)，即灰度在平面空間上的梯度，在噪聲點(diǎn)和圖像邊緣處的頻率為高頻。對(duì)圖像做二維傅里葉變換得到的頻譜圖，實(shí)際上就是圖像的梯度分布圖。圖像空間域的位移會(huì)引起頻域中相位的相應(yīng)變化，將其頻譜移頻到圓心后可以清晰地看到圖像的頻率分布，還可以分離出有周期性規(guī)律的干擾信號(hào)，能有效地提取原始信號(hào)的故障特征和降低信號(hào)噪聲。

2 案例分析

2.1 柴油機(jī)預(yù)置失火故障試驗(yàn)

柴油機(jī)結(jié)構(gòu)復(fù)雜，能夠引起失火故障的因素很多，主要分為燃料供給系統(tǒng)故障、配氣機(jī)構(gòu)故障和氣缸密封性差3個(gè)原因。在本文的柴油機(jī)失火預(yù)置故障試驗(yàn)中，試驗(yàn)對(duì)象為F3L912型三缸四沖程柴油機(jī)，飛輪齒數(shù)為129，發(fā)火順序?yàn)?-2-3。針對(duì)柴油機(jī)失火的3個(gè)主要原因，失火故障分別通過(guò)斷開高壓油管、將進(jìn)氣門間隙調(diào)為負(fù)值造成進(jìn)氣門漏氣和設(shè)置排氣門間隙過(guò)大(0.7 mm)模擬，并且所有故障均設(shè)置在一缸。試驗(yàn)及信號(hào)采集過(guò)程中未采取降噪措施。將聲傳感器設(shè)置在離排氣口約2 cm處采集柴油機(jī)的排氣噪聲信號(hào)，加速度傳感器直接設(shè)置在氣缸蓋表面測(cè)量缸蓋振動(dòng)信號(hào)，如圖3所示。發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速為1 200 r/min，采樣頻率為65 536 Hz。

圖3 測(cè)點(diǎn)位置Fig.3 The location of sensor

柴油機(jī)缸蓋振動(dòng)的主要激勵(lì)源有燃燒氣體壓力，進(jìn)氣門開啟時(shí)氣體的沖擊，排氣門開啟時(shí)氣體的沖擊等等，由于缸蓋振動(dòng)信號(hào)是由不同零部件或不同激勵(lì)源發(fā)出的信號(hào)成分疊加耦合而成，所以該信號(hào)表現(xiàn)出非線性和非平穩(wěn)性。當(dāng)柴油機(jī)失火后，就沒有燃燒氣體壓力作為激勵(lì)源作用于缸蓋，也就沒有對(duì)應(yīng)的缸蓋加速度響應(yīng)，即在缸蓋振動(dòng)信號(hào)中對(duì)應(yīng)的沖擊信號(hào)就會(huì)減弱或者消失，基于此可以實(shí)現(xiàn)柴油機(jī)的失火故障診斷。由于振動(dòng)信號(hào)成分十分復(fù)雜，所以基于缸蓋振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行診斷之前，需要對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行降噪處理。柴油機(jī)排氣噪聲是由于柴油在氣缸內(nèi)燃燒后的高壓廢氣經(jīng)過(guò)排氣管形成，主要包括周期性排氣產(chǎn)生的噪聲、排氣管內(nèi)產(chǎn)生的共鳴聲和高速氣流帶來(lái)的噪聲。當(dāng)柴油機(jī)發(fā)生失火故障時(shí)，原有的排氣規(guī)律會(huì)被破壞，所采集信號(hào)的瞬時(shí)頻率將會(huì)發(fā)生變化，可以實(shí)現(xiàn)柴油機(jī)的失火診斷。

圖4為柴油機(jī)失火振動(dòng)信號(hào)的時(shí)域圖及其頻譜圖。柴油機(jī)在失火狀態(tài)下的故障特征頻率為48.06 Hz，可以看到干擾頻率與故障頻率十分相近，直接對(duì)時(shí)域振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行頻譜分析時(shí)，由于受環(huán)境噪聲及柴油機(jī)本身振動(dòng)的影響，很難直接識(shí)別故障頻率及其倍頻，無(wú)法準(zhǔn)確的識(shí)別故障特征。此時(shí)，先對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行降噪再通過(guò)時(shí)頻域方法提取其特征頻率能有效的提高診斷的精度。所以，基于本文提出的方法對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行降噪預(yù)處理再進(jìn)行故障特征的提取。

圖4 柴油機(jī)排氣噪聲和缸蓋振動(dòng)信號(hào)及頻譜圖Fig.4 The exhaust noise and cylinder head vibration signal and their spectrum

2.2 基于二維模型的柴油機(jī)信號(hào)處理及特征提取

為了利用基于LBP和二維傅里葉變換的二維模型對(duì)柴油機(jī)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行降噪及故障特征提取，首先需要將振動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)化為灰度圖，如圖5所示，為柴油機(jī)因排氣門間隙過(guò)大(0.7 mm)而造成失火故障時(shí)的排氣噪聲和缸蓋振動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)化為灰度圖的過(guò)程。此時(shí)，直接通過(guò)時(shí)域及灰度圖都無(wú)法識(shí)別柴油機(jī)是否發(fā)生故障。為驗(yàn)證LBP對(duì)灰度圖降噪的效果，不對(duì)灰度圖進(jìn)行紋理分析，而直接進(jìn)行二維傅里葉變換，如圖6所示。在頻譜圖中存在著很多密集分布的亮點(diǎn)，表征圖像中灰度變化的劇烈程度，如橢圓所示，因?yàn)榻^大部分的噪音都是圖像的高頻成分，此即為噪聲頻率分布。所以，直接對(duì)灰度圖進(jìn)行傅里葉變化無(wú)法實(shí)現(xiàn)信號(hào)的降噪。

對(duì)柴油機(jī)振動(dòng)信號(hào)的灰度圖進(jìn)行LBP處理，然后再進(jìn)行二維傅里葉變換，結(jié)果如圖7所示，可以看到，周圍的噪聲頻率已經(jīng)被過(guò)濾掉，表示原始信號(hào)中的干擾噪聲被濾除，同時(shí)，排氣噪聲的能量帶比缸蓋振動(dòng)的更集中，更明顯，所以通過(guò)排氣噪聲對(duì)柴油機(jī)進(jìn)行特征提取可以得到更精確的結(jié)果。這是因?yàn)榕艢庠肼暤牟杉艿讲裼蜋C(jī)本體振動(dòng)的影響較小，所以有用信號(hào)的強(qiáng)度較大。以同樣的方法對(duì)斷開進(jìn)油管和進(jìn)氣門漏氣造成的柴油機(jī)失火信號(hào)進(jìn)行處理，可以得到相同的結(jié)果，進(jìn)一步證明了方法的有效性，結(jié)果分別如圖8、圖9所示。

圖5 柴油機(jī)振動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)化為灰度圖像Fig.5 Conversion from engine vibration signal into gray image

圖6 灰度圖的二維傅里葉變換Fig.6 2D FFT for gray image

圖7 灰度圖的LBP結(jié)果及二維傅里葉變換Fig.7 LBP for gray image and its 2D FFT

圖8 斷開進(jìn)油管時(shí)柴油機(jī)振動(dòng)信號(hào)處理結(jié)果Fig.8 The calculation result of engine vibration signal when inlet pipe break

圖9 進(jìn)氣門漏氣時(shí)柴油機(jī)振動(dòng)信號(hào)處理結(jié)果Fig.9 The calculation result of engine vibration signal when inlet valve leakage

2.3 結(jié)果分析

由柴油機(jī)失火故障振動(dòng)信號(hào)的處理結(jié)果可以看出，相對(duì)于傳統(tǒng)的頻譜分析，經(jīng)過(guò)二維模型處理后，可以有效降低原始信號(hào)中的噪聲，提取柴油機(jī)的故障特征。同時(shí)，直接對(duì)灰度圖進(jìn)行特征提取并不能得到理想的結(jié)果，需要經(jīng)過(guò)LBP對(duì)其進(jìn)行局部紋理分析，最終才能實(shí)現(xiàn)圖像降噪和故障特征提取，該方法對(duì)故障敏感度高、穩(wěn)定性強(qiáng)，為后續(xù)的故障診斷提供了有力的支撐。對(duì)于柴油機(jī)的故障診斷而言，通過(guò)監(jiān)測(cè)排氣噪聲信號(hào)相比于缸蓋振動(dòng)信號(hào)具有更高的精度，這是因?yàn)椴杉艢庠肼暤臏y(cè)點(diǎn)位置距離氣門較近,有用信號(hào)到達(dá)快, 衰減少，而缸蓋振動(dòng)信號(hào)受柴油機(jī)本體振動(dòng)及環(huán)境噪聲的影響，導(dǎo)致有用信息被淹沒。

3 結(jié) 論

本文針對(duì)柴油機(jī)失火故障診斷，提出了一種基于二維模型的振動(dòng)信號(hào)處理方法。首先將一維振動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)化為二維灰度圖，然后基于LBP對(duì)灰度圖進(jìn)行紋理分析，最后經(jīng)過(guò)二維傅里葉變換實(shí)現(xiàn)其故障特征的提取，為基于振動(dòng)信號(hào)的故障診斷方法提供了一種新的思路。主要結(jié)論如下：①相對(duì)于傳統(tǒng)的信息載體，圖像中含有更豐富的信息，且可以同時(shí)考慮振動(dòng)信號(hào)采樣點(diǎn)鄰域之間的關(guān)系；②利用LBP的局部統(tǒng)計(jì)特性等優(yōu)點(diǎn)進(jìn)行灰度圖的紋理分析，能很好的表達(dá)灰度圖像素鄰域空間的分布規(guī)律且計(jì)算簡(jiǎn)單；③本文提出的方法可以有效的降低噪聲的影響，同時(shí)可以降低原始信號(hào)的采集量，簡(jiǎn)化了計(jì)算；④通過(guò)柴油機(jī)的失火預(yù)置故障對(duì)本文提出的方法進(jìn)行了驗(yàn)證，試驗(yàn)結(jié)果證實(shí)了該方法的有效性，具有一定的工程應(yīng)用和推廣價(jià)值。