基于1DCNN與雙通道信息融合的柴油發動機故障診斷

白雲杰,賈希勝,梁慶海,馬云飛,白華軍

(陸軍工程大學石家莊校區裝備指揮與管理系，河北 石家莊 050003)

在機械工程領域,柴油發動機作為典型的往復式動力機械，廣泛應用于汽車、工程機械、農業、化工產業、國防軍用裝備以及船舶運輸業等領域。柴油發動機能否正常、健康地工作，將直接影響整個設備的正常運行，柴油機非正常工作可能導致整個系統故障、停工停產，甚至造成重大事故和經濟損失。因此，有效地對柴油發動機進行狀態監測和故障診斷研究具有重要意義[1]。

隨著人工智能技術的快速發展，基于傳統的故障機理研究和信號處理手段的診斷方法逐步向以數據挖掘和模式識別技術為核心的智能化故障診斷技術發展[2-3]。在此基礎上，基于數據驅動的故障診斷方法日益成為當前研究人員關注的重點[4]。趙志宏[5]提出了基于相對小波能量與支持向量機的軸承故障診斷方法。Flett和Bone[6]開發了故障檢測系統，并提出一種改進的RMS特征對發動機氣門故障進行診斷。Kowalski等[7]提出了一種基于極限學習機(Extreme Learning Machine，ELM)的故障診斷方法，并在船舶四沖程柴油機上進行了驗證，同時與KNN和SVM方法對比證明了其優越性。

自從Hinton等人提出深度學習(Deep Learning，DL)的概念[8]以來，深度學習廣泛應用于圖像處理、語音識別、目標檢測、信息檢索、自然語音處理等領域[9]。深度學習以其深入挖掘數據內在規律的優勢，受到國內外學者的廣泛關注，將其應用于故障診斷領域并取得了一系列研究成果[10]。

由于基于時域、頻域和時頻特征提取的故障診斷方法所提取的特征并不完全與所診斷的故障模式直接有關，大多數情況下還需要對故障特征進行篩選、評估以及融合，其評估篩選過程往往沒有統一量化的指標，僅依賴一定的人工經驗或數理統計方法，存在丟失部分特征信息而導致診斷效果不好的情況。

卷積神經網絡(Convolutional Neural Network，CNN)作為深度學習網絡的代表，以其強大的非線性特征提取和模式識別能力，減少了中間步驟帶來的累積誤差和人工經驗造成的信息損失，在故障診斷領域正處于前沿研究方向[11]。楊蘭柱等[12]基于CNN在提取一維特征上網絡結構的缺陷提出了改進的CNN網絡，并用于軸承故障診斷研究。饒雷等[13]通過CNN提取數據特征輸入到支持向量機(Support Vector Machine，SVM)中，實現了齒輪箱故障診斷。

針對采用SVM等傳統機器學習方法進行故障診斷會導致信號處理的工作量大，且有效診斷特征提取復雜，診斷誤差大以及CNN神經網絡在處理一維振動信號時往往產生過擬合和訓練速度慢的問題，本研究采用一維卷積神經網絡對信號數據的深層特征進行提取，同時為了解決原始信號作為輸入常常因為輸入數據量太大而導致模型訓練時間較長，對設備要求較高的問題，通過構建信號特征集矩陣，以提高模型訓練效率。另一方面，現有基于CNN故障診斷的方法研究大多基于單通道振動信號，忽略了系統整體的相互作用以及綜合效應，導致對于復雜故障可能造成診斷信息不夠全面，準確率難以提高的問題。基于以上分析，本研究提出基于一維卷積神經網絡與雙通道信號融合的方法，并結合柴油發動機預置故障試驗臺進行不同故障類型的診斷，以驗證方法的有效性。

1 CNN基本原理

1.1 卷積神經網絡

卷積神經網絡(Convolutional Neural Network，CNN)是包含卷積計算且具有深度結構的一類典型前饋神經網絡，作為深度學習模型的一種，被廣泛應用于圖像識別和語音識別等各個領域。其經典網絡結構模型包括LetNet-5模型[14]、AlexNet網絡[15]、GoogleNet網絡[16]以及VGG網絡[17]等，其基本結構通常由輸入層、卷積層、池化層、全連接層和輸出層組成，網絡結構如圖1所示。

圖1 卷積神經網絡基本網絡結構

1.2 一維卷積神經網絡

卷積神經網絡可以對多個維度數據進行處理，通常一維數據為時間或頻譜采樣數據，二維數據則在一維數據的基礎上包含多個通道。常見的二維卷積神經網絡在計算機視覺和圖像處理識別領域取得了一系列顯著成果，一維卷積神經網絡則可以接收一維或二維數據作為輸入，通常用于處理序列數據。由于采集到的原始振動加速度信號是一維周期性的，因此本研究采用一維卷積神經網絡來處理柴油發動機振動信號。其具有以下明顯優勢：1)輸入為一維信號數據，適用于實時故障診斷；2)結構更為緊湊，可利用有限數據有效訓練模型進行分類。

2 1DCNN雙通道信息融合診斷模型

2.1 雙通道信息融合

通過將傳感器配置在不同測試點，采集到具有不同敏感程度的故障信息或互補信息，接著分別從獲取的兩通道傳感器振動信號中提取最大值、最小值、均值、峰峰值、整流平均值、方差、標準差、峭度、偏度、均方根值、波形因子、峰值因子、脈沖因子、裕度因子共14×2個特征，構成特征集矩陣。主成分分析(Principal Component Analysis，PCA)作為一種數理分析方法，可以通過分析特征信息與總數據信息的相關程度，將原來眾多的相關性指標重新組合成新的主成分特征，即通過對特征的篩選和融合，得到包含原始數據主要信息的少數重要主成分特征，以去除無效冗余信息，實現特征層的融合。本研究使用PCA對特征集矩陣進行特征融合，通過對比主成分累計貢獻率，最終選定診斷效果較好的主分量個數作為融合特征，輸入1DCNN網絡進行故障診斷。傳統CNN故障診斷模型與雙通道融合模型對比如圖2所示。

圖2 模型對比

2.2 1DCNN模型網絡結構

本研究構造了一個10層的1DCNN模型，其網絡架構如圖3所示。

圖3 1DCNN網絡架構

其中：Conv1D是一維卷積層；MaxPooling1D、AveragePooling1D分別是一維最大池化層和一維平均池化層；Flatten層用來扁平化參數用，一般用在卷積層和全連接層之間；Dense層是全連接層；ReLU和Softmax為激活函數,其中最后一層全連接層采用Softmax激活函數實現對故障狀態的識別。每層網絡具體參數如表1所示。

表1 1DCNN網絡結構及參數

在1DCNN網絡結構中，卷積步長為1，每層網絡均以ReLU為激活函數，以提升非線性因素。

3 試驗驗證與分析

3.1 柴油機預置故障試驗系統

為了對方法的有效性進行驗證，通過搭建柴油機預置故障試驗臺進行試驗數據采集。研究對象為6缸高壓共軌柴油發動機，具體技術參數見表2。

表2 柴油發動機技術參數

試驗系統如圖4所示。試驗系統主要包含高壓共軌柴油機、柴油機控制面板和數據采集系統。其中柴油發動機控制面板可以控制柴油機的點火、熄火、加速和減速。配備的原車系統儀表可以實時觀測柴油機的轉速、水溫以及剩余油量等。控制面板相關測試接口可以在柴油機發生故障時進行簡單診斷。數據采集系統由采集機箱(PXI-9108)、數據采集卡(PXI-3342)和壓電式振動加速度傳感器(BW14100)、光感轉速傳感器以及由Labview編寫的數據采集系統構成。

圖4 高壓共軌柴油機試驗系統

在振動信號的采集過程中，采樣頻率為20 kHz，單次采樣時間12 s，采樣間隔30 s。在試驗過程中，共安裝了2個傳感器，分別沿軸向安裝在1缸和2缸的缸蓋上(見圖5)。本次試驗共預置4種狀態模式：正常、一缸失火、二缸失火以及空氣濾清器堵塞。其中，某缸失火故障狀態通過斷開該缸電源線來實現，空氣濾清器堵塞通過加裝進氣罩來實現，具體故障設置如圖6所示。經過試驗采樣，每種故障模式有300個樣本，每個樣本有雙通道數據，單次采樣數據量為240 000個。

圖5 振動傳感器安裝位置

圖6 故障設置方式

3.2 數據處理與1DCNN參數設置

選取各故障狀態模式原始信號中的一個樣本，其時域波形如圖7所示。可以看出，各狀態模式振動信號時域波形復雜，并無明顯差異。

圖7 故障模式時域波形

將兩通道原始振動信號分別提取最大值、最小值、均值、峰峰值、整流平均值、方差、標準差、峭度、偏度、均方根值、波形因子、峰值因子、脈沖因子、裕度因子共14個特征，構成1 200×28的特征集矩陣，通過PCA進行特征融合后將融合特征輸入1DCNN網絡中。為了盡可能保留故障信息，在融合后累計貢獻率大于99%情況下，對比不同主成分數的故障診斷效果，選定前12個主成分作為融合特征，結果見表3。在訓練過程中加入隨機種子初始化網絡參數，隨機將樣本集按8∶2劃分為訓練集950個樣本，測試集250個樣本。經過反復測試，最終的1DCNN網絡參數設置見表4。試驗結果表明，采用1DCNN雙通道信息融合方法，柴油發動機的故障診斷準確率達到98.8%。1DCNN訓練過程見圖8。

表3 不同主成分數診斷結果

表4 1DCNN網絡參數設置

圖8 1DCNN訓練過程

3.3 試驗對比

為了證明本研究中方法的有效性，在不改變1DCNN網絡結構的情況下，通過改變參數確定最優參數(見表5)。

表5 1DCNN參數對比

根據結果將1DCNN網絡參數設置為學習率0.001，迭代次數140，Batch size:16。為了研究雙通道融合后的綜合效果，與僅使用單通道柴油發動機振動信號進行對比試驗，其訓練過程如圖9所示。發現僅采用單通道振動信號時，第一通道診斷準確率穩定在92.4%，第二通道診斷準確率穩定在88.4%，驗證了所用雙通道特征融合的方法要優于以往單通道數據的方法。同時與其他常用分類算法進行對比(見表6)，結果顯示本研究方法相比于其他算法具有更好的診斷效果。

圖9 單通道1DCNN訓練過程

表6 對比試驗結果

為了驗證研究方法的優越性，對比以往截取局部原始信號輸入1DCNN網絡以及二維卷積神經網絡的診斷結果及計算效率(見表7)。由3.1節可知，柴油發動機標定轉速為2 300 r/min，因此將單個原始信號樣本截取3 600個樣本點作為單個輸入樣本。本研究所用計算機配置：Intel Core i7-9850H 2.60 GHz,2.59 GHz。

表7 效率對比

經過試驗可以發現，當使用原始信號輸入1DCNN網絡和二維CNN網絡時，診斷準確率較低，說明當原始信號輸入時，由于數據量過大，需要調整網絡結構使用更復雜的深層網絡結構，這樣將導致計算資源被嚴重占用；同時，從訓練時間來看，采用本研究所用方法訓練神經網絡時間要遠小于原始信號輸入，這將大大提高診斷效率，解決以往使用原始信號輸入時診斷實時性差的問題。

綜合以上結果可知，基于1DCNN與雙通道信息融合的方法，相比于單通道數據輸入時，對柴油發動機4種狀態模式的診斷準確率提高約7%，在模型訓練過程中，損失函數隨迭代次數增加顯著降低。與其他診斷算法進行比較，該方法具有更高的診斷準確率，同時在診斷效率上相比原始信號輸入，占用計算資源少、診斷時間快，能夠做到實時診斷。

4 結束語

提出了一種基于1DCNN與雙通道信息融合的柴油發動機故障診斷方法，通過構造信號特征矩陣一定程度上解決了傳統單通道采集信號數據量大，只能采集部分信息用于局部診斷的問題，而雙通道信息融合方法解決了信號特征融合權重確定困難、實時性差的問題。通過試驗驗證了雙通道信息融合方法在柴油發動機四種狀態模式的診斷上準確率達到98.8%，雙通道信息融合相比單通道信號，故障診斷準確率提高了約7%～10%。通過與決策樹、樸素貝葉斯、KNN以及SVM進行比較，結果表明該方法也具有更好的診斷性能，與以往采用原始信號作為輸入相比具有更高的診斷效率。

基于1DCNN與雙通道信息融合的故障診斷方法經過試驗驗證，具有較好的診斷效果。針對復雜工況條件下和混合故障條件下的故障診斷仍需進一步研究，同時在樣本數據量的選擇上，本研究選取的是整段采樣樣本，數據量大能起到較好效果，但對于樣本數據量小的情況還需進一步研究。