基于LSTM神經網絡模型的液壓管路故障診斷方法*

孟秋靜,楊 鋼

（1.上海電子信息職業技術學院 中德工程學院,上海 201411;2.重慶交通大學 機電與車輛工程學院,重慶 400074）

0 引 言

航空發動機外部液壓管路系統如同“心血管”,為發動機輸送介質。管路是否發生故障將對發動機安全性和可靠性有至關重要的影響[1-3]。

據有關部門統計,在飛機液壓系統管路故障中,民航領域相關故障占其總故障的36.7%[4],因此,開展航空發動機液壓管路振動失效機理研究,準確地識別出液壓管路裂紋、磨損和凹坑等典型故障,具有重大意義。

近年來,部分學者對航空發動機管路系統的振動特性進行了研究。例如,李哲洙等人[5]提出了一種基于黃變換的航空液壓管路裂紋故障診斷方法。ANTON B等人[6]研究了液壓管路流固耦合振動特性,進而對管路振動故障進行了研究。ZHU H Z等人[7]研究了液壓管路的動態特性,并分別應用動剛度法對其進行了分析。竇金鑫等人[8]研究了含裂紋航空液壓直管的振動響應特性,利用Newmark-β積分法求解了液壓直管的振動響應。

上述文獻對液壓管路的故障進行了研究,并取得了一定的成果,但是基于數據驅動的航空發動機液壓管路典型故障診斷方法的研究幾乎還是空白的。

長短期記憶（LSTM）網絡是由循環神經網絡衍生而來的時序卷積神經網絡[9],具備一定的長距離時序數據的信息挖掘能力?；贚STM,FAN C等人[10]在語音識別、機器翻譯和負荷預測等領域的研究取得了一定的成果。樊家偉等人[11]提出了一種基于LSTM神經網絡和故障特征增強的行星齒輪箱故障智能診斷方法,利用LSTM神經網絡模型對故障特征進行了智能提取。羅嗣欞等人[12]研究了基于LSTM的健康狀態評估分析方法。

上述研究雖然取得了一定的成果,但是未利用實測的振動數據加入高斯噪聲,驗證模型的魯棒性。

由于航空液壓管路結構復雜多樣,導致液壓管路的故障機理比較復雜,很難準確地發現液壓管路的故障特征。因此,筆者基于LSTM原理建立端到端的航空液壓管路故障識別模型。

首先,筆者通過對液壓管路實測的振動數據進行訓練的方式,實現數據特征融合的目的;然后在實測數據加入高斯噪聲,就模型對強噪聲信號的魯棒性進行驗證;最后,針對航空液壓管路所涉數據的復雜性,嘗試建立能夠同時融合液壓管路數據局部特征和全局特征的模型,作為進一步深入研究的重點。

1 基本理論

1.1 時間信息提取

作為一種在循環神經網絡基礎上的新生算法,LSTM可以有效地解決RNN中出現的梯度消失與爆炸問題[13]。LSTM神經網絡與RNN擁有同樣的自循環反饋的全連接神經網絡結構,但是RNN的網絡結構是相對比較簡單的細胞結構。而LSTM神經網絡在神經元中增加了遺忘門、輸入門和輸出門等3個獨特的“門”結構,使狀態信息可以被添加和篩除。

LSTM基本細胞結構如圖1所示。

LSTM神經網絡模型的訓練過程為:

ft=σ（Wf·[ht-1,xt-1]+bf）

（1）

it=σ（Wi·[ht-1,xt-1]+bi）

（2）

Ct=ft⊙Ct-1+it⊙tanh（WC·[ht-1,xt-1]+bC）

（3）

ht=σ（Wo[ht-1,xt-1]+bo）⊙tanh（Ct）

（4）

式中:it—輸入門；ft—遺忘門；Ot—輸出門；ht—t時刻傳遞給下一個時刻的短時記憶狀態，同時也是t時刻的輸出；ct—細胞的長時狀態，即LSTM神經網絡的長時記憶。

1.2 模型設計及參數

基于LSTM神經網絡原理,并結合航空液壓管路振動信號的特點,筆者對長短期記憶神經網絡模型進行了優化,建立了具有學習一維時間序列的LSTM模型。該模型主要包括輸入層、展開層、2個LSTM層、全連接層和輸出層等5部分。

首先,筆者將一維液壓管路振動信號輸入到LSTM模型中;然后,利用模型中的LSTM層對管路數據進行特征學習,將提取到的特征被映射到樣本標記空間（模型選用ReLU函數作為激活函數，此處,全連接層對時域信號的特征分類是關鍵的一步,主要是通過其對管路特征進行加權計算實現特征空間轉換[14,15]）;最后,通過SoftMax層進行分類診斷,利用適量的樣本數據和ADAM優化算法,對模型中重要的參數W、b進行多次迭代更新,從而使得模型具有較好的診斷能力。

LSTM模型的主要參數如表1所示。

表1 LSTM模型主要參數

2 航空發動機管路故障診斷模型

航空發動機液壓管路系統結構復雜,同時液壓管路受流固耦合振動特性及外界強大噪聲干擾等因素影響,導致液壓管路的振動信號呈現強大的非線性和非平穩性。

為了充分發揮LSTM模型針對振動信號全局特征的優勢,實現時間信息融合目的,筆者提出了LSTM航空液壓管路故障診斷模型。該模型在一定程度上綜合了全局特征,從而可以應用于液壓管路健康狀態、不同故障類型和不同故障位置的診斷識別中。

液壓管路故障診斷的具體流程圖如圖2所示。

（1）管路信號采集。利用傳感器對每一類工況下的航空液壓管路進行振動信號的拾取,2個傳感器分別拾取布置在管路端部和管路中間等兩個測點位置;

（2）數據集創建。將采集的振動信號創建成航空液壓管路數據集;并將數據集劃分為數據集A和數據集B,其中,數據集A主要是由航空液壓管路的原始振動信號組成,數據集B主要是由航空液壓管路的原始振動信號加隨機噪聲信號組成;

（3）LSTM模型設計。按照LSTM模型的設計原則以及結合航空液壓管路振動數據的特點進行設計;并將管路數據的訓練集輸入到所設計的模型中,進行參數調試與訓練,從而獲得穩定的LSTM模型;

（4）魯棒性驗證。將數據集B輸入到設計的模型中,從而有效地驗證該模型的魯棒性;

（5）管路智能診斷。利用測試集驗證基于LSTM模型的液壓管路故障診斷模型的有效性;并基于同一數據集,與RNN、CNN、SVM和BPNN模型的訓練結果進行對比分析。

3 實驗與分析

3.1 實驗說明

為了驗證模型的有效性,筆者利用航空液壓管路實驗臺對管路數據進行采集。

首先，筆者對液壓管路進行故障植入;其次，將故障實驗件在航空液壓管路模擬實驗臺上進行固定;最后，利用振動信號采集儀進行數據采集。

實驗的基本設置參數如表2所示。

表2 實驗基本參數表

航空液壓彎管振動信號實驗測試圖如圖3所示。

由圖3可以看出:該實驗主要是由2個加速度傳感器同步進行航空液壓管路振動信號拾取。

該實驗分別選取管路中間位置為測點1,管路端部位置為測點2,管路兩端由塊狀卡箍約束固定。

由表2可以看出:實驗選用的液壓系統壓力為12 MPa,管路內部的最大流量為39.2 L/min;設定2個參數,即電動機轉速分別為1 500 r/min和1 800 r/min等;振動數據采集儀的采樣頻率選用4 096 Hz,且符合香農采樣定理。

3.2 數據說明

為驗證模型在大量噪聲環境下的魯棒性,筆者依據航空發動機在實際工作中的狀態,在測試集B信號中加入20 dB的高斯白噪聲,以模擬實際工程中液壓管路的工作狀態[16];另外,將測試集B輸入到LSTM模型中。

染噪后,筆者選取測點1采集的液壓彎管管路健康振動信號的時域波形圖,如圖4所示。

由圖4可以發現：染噪前,當液壓管路狀態健康時,航空液壓管路振動信號的幅度均較小,時域波形較規律,幅值大小為0.2 g左右。

染噪后,筆者選取測點1采集的管路裂紋故障信號的時域波形圖,如圖5所示。

由圖5可以發現:當航空液壓管路在不同位置出現裂紋或者凹坑故障時,振動信號的幅度將明顯增大,幅值大小在0.4 g以上,該幅值為液壓管路健康狀態時的2～3倍,振動信號的幅值和時域波形均有類似變化;染噪聲后,液壓管路振動信號的幅度增大,幅度增加1倍左右,且時域波形發生較大變化。

由于航空液壓管路在實際工程中振動信號受強大噪聲干擾,因此,僅通過振動信號的時域波形很難準確地識別出航空液壓管路裂紋和凹坑等管路典型故障。

染噪后,筆者選取測點1采集的管路凹坑故障信號的時域波形圖,如圖6所示。

由圖6可以發現:當管路凹坑故障時,振動信號的時域波形圖與管路裂紋故障時的振動信號的時域波形圖類似,幅值大小均在0.4 g以上;且染噪聲后,時域波形發生較大變化,幅度增至未染噪時的兩倍。

3.3 數據集創建

為避免故障信息遺漏,筆者將數據堆疊成一個通道樣本,其中,每段樣本信號包含3 570個數據點;基于樣本信號創建數據集,其中,訓練集為2 313個樣本,測試集A為356個樣本,測試集B為1 071個樣本。訓練樣本數量和預測樣本數量的比例為8 ∶2。

基于同一數據集,筆者利用LSTM與RNN、CNN、BPNN和SVM等5種故障診斷模型[17],對液壓管路故障診斷進行對比分析。

液壓管路訓練迭代次數與損失值曲線如圖7所示。

由圖7可看出:基于優化LSTM模型的訓練樣本損失值,隨著迭代次數的增加而不斷減小,并在迭代2輪以后基本趨近于零,該模型達到收斂條件,說明訓練效果較理想,實際輸出能很好地逼近理論輸出;

而由于強噪聲干擾,CNN模型訓練前期損失值波動較大,當迭代4輪以后,CNN模型基本達到收斂條件,但是迭代到14輪以后模型陷入了局部收斂,說明CNN模型的泛化性能較差;

而RNN模型當迭代次數達到20輪以后,仍有波動的訓練誤差,損失值還不能趨近于零,說明RNN網絡模型訓練收斂性較差且穩定性不高。

3.4 可視化及分析

為了進一步展示LSTM模型對于航空液壓管路不同故障類型特征的學習能力,筆者利用t-SNE（t-distributed stochastic neighbor embedding）降維算法進行特征可視化。

其中,LSTM模型全連接層樣本分類結果如圖8所示。

由圖8可看出:在航空液壓管路振動樣本數據中,基于LSTM模型能夠清晰地區分出液壓管路系統中健康狀態和4類故障狀態;不同類型的液壓管路故障數據具有鮮明的分簇,未發現交叉重疊的部分。

由此可以說明,其聚類效果十分明顯,基本上達到理想的聚類效果。

CNN模型全連接層樣本分類結果如圖9所示。

由圖9可以看出:由于噪聲及干擾信號的影響,基于CNN模型能夠大致區分出5類液壓管路故障數據,其中,液壓管路健康狀態、液壓管路中間裂紋和液壓管路端部凹坑等3種數據能夠形成自己的分簇,而簇內的聚集度相對較差;同時,液壓管路端部裂紋和液壓管路中間凹坑等2類故障的分簇出現嚴重的交叉現象,兩簇數據點的距離相對比較近。

RNN模型全連接層樣本分類結果如圖10所示。

由圖10可以看出:基于RNN模型可以比較清晰地將液壓管路健康狀態區分出來;其他4種液壓管路狀態分簇不明顯,聚集度十分分散,出現嚴重的數據交叉重疊現象,說明CNN和RNN模型的聚類效果相對較差。

3.5 結果及評估

為驗證LSTM模型對航空液壓管路故障分類的可行性和有效性,筆者分別采用準確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召回率（Recall）和F1-sore等4個評價指標,用于評價該模型的分類性能[18,19]。

混淆矩陣是深度學習中一種常見的可視化工具,能夠更全面地反映每種故障狀態的識別情況。在同一數據集中,利用所建的LSTM故障診斷模型對航空液壓管路數據進行訓練,得到的混淆矩陣如圖11所示。

對于液壓管路數據標簽描述如表3所示。

表3 液壓管路數據標簽的描述

由圖11（a）可以看出:當數據集中加入噪聲前,LSTM模型對航空發動機液壓管路故障的總體識別率為99.9%,準確率較高,僅有0.1%的管路端部裂紋故障數據被錯誤地識別為中間凹坑故障,從而導致總體出現0.1%的錯誤率;而當數據集中加入噪聲后,受噪聲干擾,LSTM模型對航空發動機液壓管路故障的總體識別率為99.1%,由于深度學習強大的結構優勢,LSTM模型中遺忘門會將不重要的部分數據進行遺忘和篩除,從而保證LSTM模型對航空液壓管路的識別準確率不至于明顯下降,在總體準確率上僅降低0.8%;

數據集中加入噪聲后,由圖11（b）可以看出:LSTM模型對于航空液壓管路健康狀態、液壓管路端部凹坑和液壓管路中間凹坑等單一故障識別的精確率均為100%;而對于端部裂紋故障的識別,有0.2%的樣本數據被錯誤地識別為中間凹坑故障;對于中間裂紋故障,則有0.7%的樣本數據被錯誤地識別為端部凹坑故障,從而導致端部凹坑故障的錯誤率最高,達到3.5%,這也導致了LSTM模型總體出現99.1%的識別率。

利用CNN模型的故障診斷方法訓練得到的混淆矩陣,如圖12所示。

由圖12（a）可以看出:當數據集中加入噪聲前,CNN模型對航空發動機液壓管路故障的總體識別率達到96.2%以上,準確率較高;對于航空發動機液壓管路健康狀態、液壓管路端部凹坑和液壓管路中間凹坑等單一故障的識別率均達到100%;而對于液壓管路端部裂紋故障的識別,有0.5%的樣本數據被錯誤地識別為液壓管路中間凹坑故障;對于液壓管路中間裂紋故障,出現3.3%的樣本數據被錯誤地識別為液壓管路端部凹坑故障,從而導致端部凹坑故障的召回率最高,達到15.8%;

由圖12（b）可以看出:當數據集中加入噪聲后,受強大的噪聲干擾,導致CNN模型的準確率出現大幅度下降的現象,相比加入噪聲前的總體準確率降低12.8%;而CNN模型對于液壓管路健康狀態、液壓管路端部裂紋和液壓管路中間裂紋等單一故障識別的精確率均為100%;對于液壓管路端部凹坑故障的識別,有0.1%的樣本數據被錯誤地識別為液壓管路中間裂紋故障;對于液壓管路中間凹坑故障的識別,則出現了16.5%的樣本數據被錯誤地識別為液壓管路端部裂紋故障,從而導致液壓管路端部裂紋故障的錯誤率最高,達到46.4%,同時也導致了CNN模型出現了16.6%的錯誤率。

這說明CNN模型穩定性不高。

筆者利用RNN模型的故障診斷方法訓練得到的混淆矩陣,如圖13所示。

由圖13（a）可以看出:當數據集中加入噪聲前,RNN模型對液壓管路故障的總體識別率達到91.5%以上,對于管路健康狀態、管路中間裂紋和管路端部凹坑等單一故障的識別率均達到100%;而RNN模型對于管路端部裂紋故障的識別,存在0.1%的樣本數據被錯誤地識別為管路中間凹坑故障;對于管路中間凹坑故障的識別,出現8.3%的樣本數據被錯誤地識別為管路端部裂紋故障,從而導致管路端部裂紋故障的錯誤率最高,達到31.3%;

由圖13（b）可以看出:當數據集中加入噪聲后,導致RNN模型的準確率出現大幅度下降的現象,相比加入噪聲前,識別總體準確率降低11.1%,而對于液壓管路健康、管路中間裂紋和管路中間凹坑等單一故障識別的精確率均為100%;RNN模型對于管路端部凹坑故障的識別,有1.9%的樣本數據被錯誤地識別為管路中間裂紋故障;對于管路端部裂紋故障的識別,則有17.7%的樣本數據被錯誤地識別為管路中間凹坑故障,導致了管路中間凹坑故障的錯誤率最高,達到46.8%的錯誤率。

基于同一數據集加入噪聲前利用LSTM模型與其他4種方法的訓練結果,筆者作了進一步對比分析。為了避免偶然性誤差,筆者對每種方法各進行了10次試驗,將各類評估指標的平均值作為該方法的分類診斷性能評估指標。

染噪聲前,筆者利用LSTM方法與其他4種方法的4個評價指標,如表4所示。

表4 染噪聲前LSTM方法與RNN等方法性能比較（%）

由表4可看出:在診斷精度上,基于LSTM模型明顯優于典型淺層BPNN模型和SVM模型等2種傳統診斷方法;與近年來應用的典型深層CNN模型和RNN模型相比,LSTM模型在準確率、精準率、召回率和F1-sore等4種分類性能指標上平均值更高,均達到99.91%以上。

基于同一數據集加入噪聲后,筆者利用LSTM模型與其他4種方法的訓練結果作進一步對比分析。與染噪前的數據類似,為了避免偶然性誤差,每種方法各進行了10次試驗,然后將各類評估指標的平均值作為該方法的分類診斷性能評估指標。

染噪聲后,筆者利用LSTM方法與其他4種方法的4個評價指標,如表5所示。

表5 染噪聲后LSTM方法與RNN等方法性能比較（%）

由表5可看出:當數據集中加入強噪聲后,LSTM模型在準確率等4種分類性能指標的平均值仍然能達到99.32%以上,而CNN模型和RNN模型在準確率等4種分類性能指標的平均值均有所下降,分別下降了9.74%和9.08%;且BPNN模型和SVM模型在準確率等4種分類性能指標的平均值均出現大幅度下降,分別降低了12.42%和14.4%。

以上結果說明,LSTM模型能夠穩定地對管路不同的健康狀態進行識別。

該模型準確率高的原因在于,通過LSTM模型綜合短序列高維特征進行了時序信息融合以及全面刻畫了具備局部相關性的時序數據;經過LSTM模型的遺忘門處理后提高了信號的信噪比,避免了過擬合。

4 結束語

基于LSTM原理,筆者建立了端到端的航空液壓管路故障識別模型,并用該模型對液壓管路實測的振動數據進行了訓練;然后,在實測的振動數據中加入了噪聲,對其魯棒性進行了驗證;最后,將筆者所提出的LSTM網絡模型與RNN、CNN、SVM和BPNN等模型進行了故障診斷方面的對比分析。

研究結論如下:

（1）針對航空發動機液壓管路故障特征微弱,且難以識別的問題,提出了一種基于時間融合的深度學習航空液壓管路故障診斷方法,該方法具有結構簡潔、泛化能力強等特點,對液壓管路故障診斷具有適應性和實用性;

（2）利用LSTM網絡對時序信息的提取能力,建立了航空液壓管路LSTM故障診斷模型,實測數據結果表明,LSTM方法能達到99.3%的準確性,明顯優于SVM和BPNN等傳統的淺層神經網絡模型;

（3）航空液壓管路LSTM故障診斷模型在抗噪性能方面明顯優于近年來所用的CNN和RNN診斷方法,說明該方法具有較強的魯棒性能。

綜上所述,針對航空液壓管路振動數據的復雜性,筆者下一步將深入研究的重點是,建立融合液壓管路數據局部特征和全局特征的復合模型。