基于靜動信息融合的柴油機關鍵部件故障識別

宋業棟，潘宏俠，嚴孝強，安學慧

(1.濰柴動力股份有限公司 國家內燃機可靠性實驗室，山東 濰坊 261000；2.中北大學 機械工程學院，山西 太原 030051)

0 引言

車船柴油機系統是提供車船動力的復雜動力裝置，任何零部件出現微弱缺陷或故障，都會影響其性能的發揮，嚴重時可能會導致柴油機停機或者更大的事故發生[1]。所以保證柴油機關鍵部件的健康狀態是保證柴油機系統正常工作的前提。

在機械領域的研究中，有限元仿真和試驗分析都是十分常用的方法，但是有限元仿真會受到很多不確定性因素的影響，因此試驗分析方法得到的結果其可靠性更高[2]。試驗分析中最為常用的就是模態分析與頻響函數分析這兩種方法，其中頻響函數反映的是其結構的固有特性，與外部環境的影響無關，對結構信息的反映也更加直接。單衛東等提出利用頻響函數對結構非線性模態參數進行識別,通過對結構進行不同水平的激勵測試，獲取其頻響信息[3]。頻響函數分析的方法在故障診斷研究領域有很廣闊的應用前景。

傳統的信息融合，是將多物理場、空間和時間的多個傳感器所獲取的信號處理為統一特征信息表示的一個信號處理過程[4]。AZAMFAR M等提出了新穎的2-D卷積神經網絡信息融合方法，將多個電流傳感器獲取的數據融合在一起，直接用于故障分類[5]。JIAO J等提出一種基于最小二乘支持向量機(LS-SVM)的特征級融合和Dempster-Shafer(DS)證據理論決策級融合的軸承故障診斷新方法[6]。由于信息融合對提高機械結構健康監測和故障診斷的準確率具有很大的作用，目前已成為該領域的研究熱點[7]。本文所提出的靜動信息融合指的是將通過跨點頻響技術獲取的靜態信息和通過運行狀態下獲取的動態信息通過特征級融合方法進行融合。而跨點頻響是指在頻響函數中一定存在一個輸入和一個輸出。在具體的頻響實驗中，輸入就是激勵信號，而輸出是響應信號，此時若激勵點與響應點是同一點，那得到的頻響函數為源點頻響函數，若不是同一點則稱為跨點頻響函數。

本文利用CEEMD對信號進行分解重構降噪處理，分別提取靜態頻響信息的頻響特征和動態信息的近似熵、樣本熵作為特征參量。為了使信息更加全面，利用PCA進行靜動信息融合，分別運用優化后的SVM對柴油機裝配質量進行分類，通過結果對比證明了所提方法的可行性。

1 跨點頻響函數

跨點頻響函數是指所構建系統的響應和激勵的比值。在具有阻尼的系統當中，通過一個簡諧激勵作用所得的動力學方程如下:

Mx″+Cx′+Kx=F

(1)

式中：M為系統質量矩陣；C為系統阻尼矩陣；K為系統剛度矩陣；F為系統激勵；x為位移向量；x′為速度向量；x″為加速度向量。

在頻域內的輸入輸出關系可以表示為

A(ω)=H(ω)F(ω)

(2)

式中：A(ω)為穩態響應；H(ω)為加速度頻響函數；F(ω)為簡諧激勵；ω為激勵頻率。

跨點頻響函數可以表示為

(3)

2 樣本熵算法研究

對比近似熵來看，樣本熵的計算不依賴于數據本身的長度且此方法具有較好的魯棒性[8-9]。基于其優良的特性，故選擇在柴油機動態信號處理時提取此種特征進行后續的分析。對于原始信號長度為N的時間序列x={x(1),x(2),…,x(n)}，則該序列樣本熵的求取過程如下。

1)先選定模式維數m，構造一組m維矢量X(i)：

X(i)=[x(i),x(i+1),…,x(i+m-1)],i=1,2,…,N-m+1

(4)

2)將矢量X(i)與X(j)對應元素最大差值定義為二者之間的距離，用d[X(i),X(j)]表示，即

(5)

式中k=1,2,…,m,且i≠j。

(6)

(7)

5)將模式維數m加1，構成一組m+1維矢量，重復步驟2)和步驟3)，則

(8)

此序列的樣本熵定義為

(9)

當N有限時，序列樣本熵的估計值為

(10)

3 實驗分析與結果

3.1 測點布置

柴油機系統結構較為復雜，根據測點布置原則以及試驗要求，傳感器的安裝位置應該平整。為達到良好的試驗效果，選取柴油機油泵端蓋螺栓B連接的兩側作為激勵點和響應點。測點位置應該根據結構固有特性進行優化，在現場用試激勵觀察頻響特性曲線的辦法進行測點選取，測點布置如圖1所示。激勵信號通過力錘獲得，振動響應信號用ICP三向加速度傳感器獲得，采樣頻率設為2 048 Hz。由于最終要對靜態和動態信息進行信息融合故障診斷，因此，動態振動測試的采樣頻率需要和靜態跨點頻響的采樣頻率一樣，這樣才能在融合時更好地保證靜動信號的一致性。

圖1 頻響試驗測點布置

3.2 實驗過程及記錄

如圖2所示，在激勵點2進行錘擊、振動測點2處安裝傳感器測取響應，跨點頻響實驗和柴油機運行狀態下動態測試實驗的響應均在振動測點一處測取。跨點頻響試驗中設置油泵端蓋連接螺栓B的兩種不同力矩情況。分別在力矩10 Nm和30 Nm條件下進行跨點頻響實驗。螺栓B力矩達到30 Nm時，螺栓達到標定值，認為此時螺栓連接狀態正常，故將10 Nm作為故障工況。在動態振動測試中取10 Nm和30 Nm兩種工況在柴油機轉速平穩運行至600 r/min時進行實驗，測得柴油機運行狀態下兩種工況加速度振動響應信號。

圖2 油泵測點、激勵點位置示意圖

3.3 特征提取和靜動信息融合

由于結構頻響特性只和結構本身有關系，與外部影響無關。當擰緊力矩發生變化時，其跨點頻響特性一定會發生變化，所以本文在不同工況下的跨點頻響函數中提取頻響函數靜態特征。提取螺栓擰緊力矩在10 Nm和30 Nm兩種工況下的質心頻率、均方頻率、方均根頻率以及頻率方差和頻率標準差組成靜態信息的特征向量(共5維)。在動態信號中按1 s共2 048個點截取1個樣本，每種工況截取50個樣本，在10 Nm和30 Nm兩種工況下共截取100個樣本。由于實驗中存在噪聲影響，故采用CEEMD將原始信號進行分解，計算各IMF分量與原始信號的相關系數選較大的5個分量進行重構以實現對原始信號進行降噪，分別提取每個樣本中相關系數最大的5個分量的近似熵、樣本熵作為動態信息的特征向量(共10維)。部分特征如表1和表2所示。

表1 動態樣本熵特征

表2 靜態頻響特征 單位：Hz

通過PCA將靜、動態可反映故障信息的特征進行特征級融合，即靜動信息融合，將動、靜態信息組成的15維特征向量進行融合得到5維的新特征向量來作為反映故障信息的特征向量，新的部分特征向量如表3所示。通過PCA實現數據降維的步驟如下。

表3 部分靜動信息融合特征

2)將C的特征值λi(i=1,2,…,N)從大到小排列，計算貢獻率η，選取一個參照貢獻率η0，樣本特征向量降到的維數即為滿足η≥η0的p。

3.4 基于SVM的柴油機系統關鍵部件早期故障診斷

前期對柴油機系統油泵端蓋處連接螺栓B在不同力矩下的診斷信息進行近似熵和樣本熵提取以及靜態跨點頻響特征提取后，進行靜動信息融合，構成靜動信息融合特征向量。針對本文所采用的的試驗數據，在兩種不同工況下，分別隨機選取30個作為訓練樣本，另20個作為測試樣本。其中類別1表示力矩為10 Nm的故障工況，類別2表示力矩為30 Nm的正常工況，最終通過SVM進行分類識別。由于SVM中的懲罰因子和核參數兩個參數是需要提前設置的默認值，為進一步提高識別率采用網格搜索算法對兩個參數進行優化，最終分類結果如圖3和表4所示。

圖3 優化SVM的靜動融合信息分類結果圖

表4 故障診斷結果對比

從表4的診斷結果可以看出，測試樣本共40個，在經過SVM識別后，對動態信息的識別正確率達72.5%；經過靜動信息融合后的正確率為90.0%；經過優化處理的SVM的分類識別率高達95.0%。結果表明靜動信息融合對柴油機系統螺栓裝配質量診斷的正確率明顯較動態信息的診斷正確率更佳。這也進一步說明了靜動信息融合可以有效提高柴油機關鍵部件螺栓裝配質量的識別率。

4 結語

1)對采集的動態振動信號和利用跨點頻響方法提取的靜態信號進行降噪預處理，對提取的動、靜態信息特征經PCA進行靜動信息融合，通過對比動態信息和靜動融合的信息經SVM的分類識別結果，說明靜動信息融合方法可以有效提高柴油機關鍵部件螺栓裝配質量的識別率。

2)用網格搜索算法對SVM進行優化處理后，對靜動信息融合后的特征進行分類識別，其最終的識別正確率高達95.0%。這同時也間接證明了跨點頻響方法在柴油機關鍵部件螺栓裝配質量檢測中的可行性。