基于改進深度學習算法的船舶柴油機故障診斷技術

黃金娥，劉鵬鵬

(海軍研究院，北京 100161)

0 引 言

隨著現代艦船及其武器裝備性能的提升，對船用柴油機運行要求也越來越高。而船用柴油機的振動類故障占據故障的絕大部分，因此通過振動信號進行柴油機的故障診斷是合理且必要的[1]。傳統的柴油機故障診斷是根據專家經驗或是特定部件的先驗知識進行診斷指導，類如軸承齒輪，當它們的尺寸確定，其故障頻率也能被計算得到。只需要觀察故障頻率在頻譜變化就能完成簡單的故障診斷工作。而類似氣缸磨損故障，由于氣缸比較復雜，沒法準確得到它的故障頻率，這類故障診斷就不能再依賴先驗知識。隨著數據挖掘技術的發展，深度學習為智能故障診斷提供了一條新的技術路線。深度學習網絡可以擺脫了對大量信號處理技術與診斷經驗的依賴，直接從頻域信號中自適應地提取故障特征[2-3]，將傳統故障診斷中特征提取+模式識別的方法融為一體，實現在缺乏先驗知識下的故障特征自適應提取與健康狀況評估。基于此，為更好解決柴油機氣缸磨損診斷故障問題，本文提出了一種基于改進深度學習算法的船舶柴油機故障診斷技術。首先，通過GOA進行參數尋優，降低手動設置參數對訓練結果的影響。其次，分析參數尋優對隱含層的特征提取能力的影響。最終，將預處理后的數據輸入網絡進行訓練，構建基于DBN的柴油機氣缸磨損故障診斷模型。經試驗驗證，本文提出的方法能有效提高DBN自適應故障特征提取能力以及識別精度，很好解決了傳統故障診斷方法的不足。

1 蚱蜢優化算法理論

蚱蜢優化算法（GOA）模仿了自然界中蚱蜢的群體覓食行為，在解決多目標優化問題時表現出優越的性能。由蚱蜢種群構建的網絡將所有的個體連接起來，使每個蚱蜢個體的位置協調一致，個體可以通過群體中的其他個體來決定掠食的方向。由于目標的位置是未知的，具有最佳適應度蚱蜢的位置被認為是與目標最接近的位置，蚱蜢會隨著網絡中目標的方向而移動。隨著蚱蜢的位置更新，為了在全局搜索與局部搜索之間取得平衡，適宜范圍區將自適應地下降，直到最后，蚱蜢匯聚在一起并向最優解進行逼近[4]。

式中：N為種群規模；ubd和lbd分別為第d維的上界和下界；T?d為當前迭代最優解。

式中：cmax為c的最大值；cmin為c的最小值；l為當前迭代次數；L為最大迭代次數。為了在每一次搜索的過程中，使蚱蜢個體向著最優解的方向移動，假定當前搜索過程最佳適應度值的個體是目標值。蚱蜢優化算法通過隨機初始化一組解開始優化操作，優化過程中根據式（1）來進行位置更新，因子c的更新依賴于式（2）。在每次迭代中都會更新最佳目標的位置，直到滿足終止條件，就會返回最優個體的位置以及適應度值。

2 深度置信網絡理論

2.1 預訓練

預訓練采用了無監督貪婪逐層方式對RBM各層之間的連接權值和偏置進行初始化，接著對每層RBM由下向上單獨訓練[5-6]。RBM訓練的實質是求一個訓練樣本的概率分布。通過這個分布，使得訓練樣本與標簽對應的概率最大化。由于想要得到這個最佳分布的關鍵點在于權值W的調整，因此訓練RBF實際上就是尋找最佳的權值。

2.2 微調

由于預訓練屬于無監督學習，經過預訓練得到的參數初始值并非最優參數。這一階段針對輸出誤差大的問題，采用BP神經網絡結合標簽對參數進行微調。在DBN的輸出層設置BP神經網絡，由上向下進行有監督的訓練，并優化每層之間的連接參數使得DBN的分類能力達到最優。針對復雜的故障信號特征，深度置信神經網絡通過模擬大腦的深層組織結構，建立深層網絡模型，能夠更加高效地表征氣缸振動信號與其磨損狀態之間復雜的映射關系。

3 基于GOA的DBN參數優化

蚱蜢優化算法對DBN參數尋優步驟如下：

1）設置GOA各個參數，并初始化種群。

2）把DBN訓練誤差均方根值作為目標函數，根據參數學習率和批量學習個數評價個體的適應度值fit(i)，并標記最優個體。

3）判斷當前迭代次數是否達到終止條件，若是則結束，進而輸出結果，若否則繼續下一步。

4）更新每個個體的位置，并將超出上下界的個體重新進行初始化。

5）更新最優個體，迭代步驟m=m+1。

4 試驗驗證

本文試驗數據來自某型船用柴油機的耐久性試驗。試驗采用DH5927D信號采集儀，在柴油機氣缸蓋布置一個單向加速度傳感器進行振動測試。試驗柴油機轉速為1 500 r/min，選取的采樣頻率為5.12 kHz。

4.1 數據預處理

根據提出方法的流程，首先對柴油機氣缸振動信號進行預處理，圖1給出氣缸不同磨損狀態的FFT頻譜圖。

圖1 氣缸不同磨損狀態的頻譜圖Fig.1 FFT spectrum of different wear states of the cylinders.

任何信號都對應了頻域的若干頻率分量的疊加，頻域分析可實現對合成信號的分解。為了使信號的表示更加簡練和方便，每組樣本經過FFT變換，由于頻譜的對稱性取一半數據點作為特征向量，從而減少信號特征的維數。為了降低一些噪聲和奇異樣本對網絡訓練的影響，把得到的特征向量進行線性歸一化，減少網絡的訓練時間并提高收斂速度。

4.2 DBN最佳參數組合確定

DBN各層隱含層神經元節點數的設置沒有已知的公式，通常根據多次試驗和相關經驗確定為200-100-50的網絡結構。接著，利用GOA對DBN最佳學習率和批量抽取數量參數進行搜索，搜索范圍分別為[0～1]以及[1～100]。參考Zhang[7]的建議，GOA的迭代次數為100，種群數量為30。

完成參數設置的優化算法后開始對DBN的參數進行搜索。如圖2所示，為了詳細說明參數搜索過程，給出了GOA參數尋優曲線，可以看出訓練均方根誤差最小值收斂到0.008 6左右。在計算3次后的迭代開始收斂，說明該優化算法全局尋優能力強、收斂速度快，適合用來搜尋DBN最優參數組合。此后得到的最優參數組合為[0.165 8,10]。

圖2 GOA迭代曲線Fig.2 GOA iterative curve

4.3 DBN隱含層特征提取能力分析

為驗證參數優化后的DBN具有更好的特征提取能力，對比參數優化前后DBN網絡隱含層對故障特征自動提取能力。參考Geoffrey Hinton[8]給的建議，由經驗選取參數的DBN（看作優化前的DBN）學習率和批量抽取數量為[0.1,20]。依然采用相同的樣本以及網絡結構進行訓練，輸出第3個隱含層節點值，以其稀疏性作為特征提取能力的評判。

由圖3可知，參數優化后的DBN自動提取的故障特征更稀疏，遠低于經驗選取參數的DBN，這種稀疏特征更能有效地表達數據的本質特征，提高故障特征的泛化能力。

4.4 DBN診斷性能提升對比

圖3 DBN優化前后隱含層節點輸出Fig.3 Comparison of fault feature sparsity between networks before and after optimization

為了驗證提出方法在診斷精度的優勢，對比本文提出方法、由經驗選取參數的DBN的故障模型的診斷率。隨機抽取氣缸磨損3種運行狀態樣本各300組（剩余50%樣本），為消除隨機產生的誤差，重復10次測試，以驗證模型的故障識別能力和穩定性，測試結果如圖4所示。

圖4 DBN優化前后診斷率對比Fig.4 Accuracy of DBN before and after optimization

由圖4（a）可以看出，本文提出方法建立的柴油機氣缸磨損故障診斷模型，在10次隨機抽樣測試中識別精度都高于99.5%，平均診斷率能達到99.72%，說明提出方法對于復雜的氣缸故障具有較高的診斷率和穩定性。圖4（b）為由經驗選取參數的DBN模型的診斷率，平均診斷率為98.87%，略低于參數優化的DBN模型。由文獻[9]可知，傳統的柴油機氣缸故障診斷都是通過譜分析、或是缸內能量值進行判定，且平均診斷率為80%～90%左右。對比深層網絡模型，傳統故障診斷方法在自適應故障特征提取、監測診斷精度及泛化性能方面有所欠缺，而深層網絡更適合缺乏先驗知識以及復雜工況下的自適應故障診斷。

5 結 語

1）以訓練誤差均方根值最小為目標函數，利用GOA搜索DBN最佳的學習率和批量抽取數量，可以顯著提高DBN的特征提取能力和故障診斷精度。

2）本文所提出的方法可以自適應地提取柴油機氣缸振動信號頻譜中蘊含的故障信息，擺脫了對大量信號處理方法與診斷工程經驗的依賴，在故障診斷的泛化性能方面更具有優勢。

3）基于深度學習的故障診斷方法為缺乏先驗知識的復雜部件故障診斷提供了一條新思路