基于小波時頻圖與Swin Transformer的柴油機故障診斷方法

劉子昌, 白永生, 李思雨, 賈希勝,*

(1. 陸軍工程大學石家莊校區, 河北 石家莊 050003;2. 河北省機械裝備狀態監測與評估重點實驗室, 河北 石家莊 050003)

0 引 言

柴油機具有扭矩大、經濟性能好等優點,廣泛應用于國民經濟生產、生活、國防軍工等各個領域[1]。但由于其工作時產生的壓力、溫度較大,對零部件結構強度和剛度要求很高,其可靠性、安全性隨著運行時間的增加逐漸降低,導致故障頻發[2]。如果不能及時發現故障,不但會影響設備的性能,甚至會造成嚴重的經濟損失和安全事故。因此,開展柴油機的故障診斷方法研究,對于提高設備運行效率和預防突發事故具有重大意義[3]。

柴油機的故障診斷方法主要包括基于物理模型、基于混合模型和基于數據驅動模型的方法。基于物理模型的故障診斷方法適用于零部件級的狀態識別,例如部件的裂紋、疲勞、磨損等。但構建物理模型需要深入了解柴油機的故障和失效機理,全面考慮部件受到的物理、化學過程,導致建模過程比較困難,不適用于系統級的設備[4]。基于混合模型的診斷方法將各種診斷方法進行融合研究,以準確、客觀地識別設備的不同工作狀態。但由于涉及到多方法或者多模型的融合,導致其計算量過大或者建模困難,因此在實際應用中并不多[5]。隨著人工智能技術和計算機技術的快速發展,基于數據驅動模型的故障診斷方法是當前研究的主流方向,該方法通過不同類型的傳感器采集到可以表征設備工作狀態的信號,運用不同的特征提取方法和模式識別技術對其故障類型進行識別[6]。以柴油機為例,由于工作環境復雜(受到高溫、高壓、惡劣環境的影響),對其采集原始信號時,通常以采集振動信號為主。由于振動信號具有采集方便、簡易可行,且不需要拆解機體和改變柴油機結構的優勢。因此,基于振動信號的柴油機故障診斷方法已成為國內外研究的熱點[7]。

在故障特征提取方面,文獻[8]中在采集到的柴油機原始振動信號的基礎上提取時域、頻域等特征參數,進行歸一化處理及數據降維,將訓練樣本輸入到支持向量機(support vector machine, SVM)中,得到故障診斷結果。文獻[9]中提出一種基于變分模態分解(variational mode decomposition, VMD)和基于核的模糊c均值聚類(kernel-based fuzzy c-means clustering, KFCM)的柴油機故障診斷方法,首先通過VMD對柴油機原始振動信號進行分解得到所需各分量,其次運用相關系數法選取與原始信號最相關的分量作為故障特征,最后將選取的分量輸入到KFCM模型進行分類。文獻[10]中提出一種基于改進VMD和堆疊稀疏自編碼器的柴油機故障診斷方法,首先對通過VMD分解后的各分量提取小波能量特征和時域特征,其次對得到的特征進行混合并構建特征向量,最后輸入到堆疊稀疏自編碼器中進行故障診斷。然而,上述模型的特征提取方法均是基于一維振動數據,雖然信號的非線性特征在一定程度上可以進行保存,但網絡模型更善于從高維數據中提取特征信息,而且原始振動信號在時間序列上的相關性并沒有得到考慮。

因此,學者們開始研究將柴油機一維原始振動信號通過某種方法轉換為二維圖像,對圖像數據進行特征提取后用于分類網絡的訓練和識別。文獻[11]中首先計算柴油機原始信號的三階累積量,其次對圖像紋理特征提取和高階累積量進行結合得到特征參數,最后通過SVM識別各故障狀態。文獻[12]中對柴油機振動信號進行Gabor變換得到時頻分布圖,對其提取故障特征參數后通過SVM進行故障診斷。文獻[13]中通過平滑偽維格納分布將柴油機振動信號轉換為時頻圖像用于識別柴油機各故障狀態。但是,通過上述方法轉換原始振動信號時包含的特征信息有限,難以對待監測部件不同狀態振動信號的時間依賴特征有效提取,容易造成信息的丟失。

在基于數據驅動模型的故障診斷方法方面,目前常用的方法主要包括SVM、反向傳播神經網絡、徑向基神經網絡、長短期記憶網絡、卷積神經網絡(convolutional neural networks, CNN)等[14]。其中,SVM存在對參數選擇敏感的問題,導致訓練速度慢,從而限制了該方法在故障診斷中的應用[15]。反向傳播神經網絡、徑向基神經網絡的泛化能力較差,在尋優的過程中容易產生局部最優解,導致模型診斷準確率下降[16]。長短期記憶網絡需要人工提取數據的時頻域等特征,其本身并不具備特征提取能力[17]。CNN的當前輸出只與當前輸入有關,而柴油機采集到的當前振動信號與先前的信號也有關聯,具有明顯的時間特性,導致包含時間信息的數據通過CNN較難處理[18]。此外,雖然CNN在解構圖像信息并提取底層特征方面具有優勢,但是CNN存在卷積操作感受野受到局限、對圖像全局信息較難捕捉、隨著網絡層數增多容易存在梯度消失問題等不足,影響模型的識別效果[19]。

基于上述分析,本文以柴油機為工程研究背景,針對目前柴油機故障狀態監測困難和故障診斷準確率不理想的問題,提出一種結合小波時頻圖表示時變非線性非平穩信號的優勢與Swin Transformer出色圖像分類能力的柴油機故障診斷方法,以實現柴油機各故障狀態的識別。通過連續小波變換將柴油機原始振動信號表示為小波時頻圖像,可以將振動信號對時間的依賴性映射到圖像特征空間中,使原始特征信息盡可能多的保留在時頻圖中。運用Swin Transformer強大的學習能力對圖像中的時間特征和空間特征進行自動提取后,完成故障狀態識別。通過公開數據集和實驗室的實測數據對提出的柴油機故障診斷方法的可行性及有效性進行驗證。

1 柴油機故障診斷方法

基于小波時頻圖與Swin Transformer的柴油機故障診斷方法中,通過連續小波變換將采集到的原始振動信號轉換為小波時頻圖,運用Swin Transformer網絡模型識別各故障狀態。因此,本節將分別對小波時頻圖、Swin Transformer網絡模型和基于小波時頻圖與Swin Transformer的柴油機故障診斷方法進行介紹。

1.1 小波時頻圖

對采集到的柴油機原始振動信號進行連續小波變換,將其表示為二維彩色小波時頻圖。連續小波變換是一種多尺度時頻分析方法,具有強大的時頻分析能力[20]。通過振動加速度傳感器采集到的柴油機原始信號是一種典型的一維時間序列,其縱坐標為各采樣點對應的幅值,橫坐標為時間或采樣點[21]。原始振動信號不能全面表示柴油機的故障狀態信息,為了有效表征原始信號的時頻特征,將信號轉換為小波時頻圖,不僅可以凸顯振動信號原始的特征信息,而且對時間序列特征信息能夠進一步增強[22]。連續小波變換可表示為

(1)

選擇合適的小波基函數是有效進行小波變換的關鍵,由于采集到的柴油機振動信號產生的沖擊特性與Morlet小波相似,而復Morlet小波與Morlet小波相比具有更優的自適應性,是其復數形式,因此本文采用復Morlet小波[24],數學表達式為

(2)

式中:Fb和Fc分別為帶寬因子和中心頻率因子。設置小波基wavename=cmor3-3,cmor是復Morlet小波,其中3-3表示Fb-Fc,即帶寬參數和小波中心頻率均取3。

可通過如下步驟將采集到的振動信號表示為小波時頻圖。

步驟 1伸縮因子對應的實際頻率Fα表示為

(3)

式中:fs為采樣頻率。

步驟 2由式(3)可得,尺度序列t需采用如下形式,以使變化后的頻率序列為等差序列A:

A={c/totalscal,…,c/(totalscal-1),c/4,c/2,c}

(4)

式中:設置尺度序列長度totalscal為256;c為常數。

步驟 3求c:

c=2Fc·totalscal

(5)

步驟 4將式(5)代入式(4)得到所需尺度序列。原始振動信號x(t)由確定的尺度及小波基,通過式(1)得到小波系數矩陣,結合時間序列及實際頻率序列,即可得到原始信號的小波時頻圖[25]。

1.2 Swin Transformer網絡模型

Swin Transformer網絡模型是微軟亞洲研究院于2021年提出的,是一種具有圖1所示層級式結構的Transformer,其特征通過圖2所示的一種稱為“移動窗口”的方式得來的[26]。Transformer模型完全基于自注意力機制,沒有任何卷積層或循環神經網絡層,不受局部相互作用限制。自注意力同時具有并行計算和最短的最大路徑長度這兩個優勢。ViT(Vision Transformer)是首個用來取代CNN并應用于圖像分類的Transformer模型[27]。Swin Transformer是對ViT的演進。盡管Transformer最初是應用在文本數據上的序列到序列學習,但現在已經推廣到各種現代的深度學習中,例如視覺、語音和強化學習領域[28]。

圖1 層級式結構Fig.1 Hierarchical structure

圖2 移位窗口Fig.2 Shifted window

Swin Transformer從小尺寸的圖像塊(黑色輪廓)開始,逐漸在更深的Transformer層中合并相鄰的圖像塊,從而構造出一種層次化表示。Swin Transformer的層級式結構不僅非常靈活,可以提供各個尺度的特征信息,同時由于自注意力是在局部窗口之內計算的,只要窗口大小固定,自注意力的計算復雜度就是固定的,因此該模型的計算復雜度隨著圖像大小線性增長,而不像ViT模型平方倍增長[29]。

Swin Transformer的一個關鍵設計元素是其在連續自注意力層之間的窗口分區移動。移動窗口方法的延遲比滑動窗口方法低得多,而建模能力卻相似,不僅使該模型具有更高的效率(序列長度大大降低),而且通過移動操作能夠讓相鄰的兩個窗口之間有了交互,上下層之間可以有跨窗口連接,從而達到了一種全局建模的能力[30]。

Swin Transformer模型的結構如圖3所示,主要由圖像塊分割層、層疊模塊、歸一化層、全局池化層和全連接層組成[31]。

圖3 Swin Transformer模型結構Fig.3 Architecture of the Swin Transformer model

小波時頻圖為紅綠藍(red green blue,RGB)三通道圖像,通過圖像塊分割層將輸入為H×W×3的RGB圖像分割為等尺寸非重疊的N×(P×P×3)圖像塊,H和W分別為輸入圖像的高度和寬度,單位為像素。每個P×P×3都被視為一個圖像塊序列,共拆分出N個(即模型的有效輸入序列長度)。該模型使用P×P=4×4大小的圖像塊,故各圖像塊展平后向量維度為4×4×3=48,N=(H/4)×(W/4)[32]。

線性嵌入層將維度為(H/4)×(W/4)×48的張量投影到任意維度C(該模型結構中C=96),此時維度為(H/4)×(W/4)×C,之后將圖像塊序列輸入到兩個連續的Swin Transformer塊中。每次先進行層歸一化(layer normalization,LN),然后進行基于窗口的多頭自注意力(window-based multi-head self-attention,W-MSA),其次經過LN,最后經過多層感知機(multi-layer perception, MLP),此時第一個模塊結束,緊接著做基于移動窗口的多頭自注意力(shifted W-MSA,SW-MSA),這樣即可實現窗口和窗口之間的互相通信,最后通過MLP得到輸出結果,輸出序列數與輸入一致,至此完成階段1[33]。

為實現層次化表示,通過圖像塊合并層序列數隨著網絡的加深而減少。階段2中圖像塊合并層拼接了每組2×2的相鄰圖像塊,通過模型塊進行特征轉換,輸出為(H/8)×(W/8)×2C。階段3和階段4與階段2過程相同,輸出分別為(H/16)×(W/16)×4C和(H/32)×(W/32)×8C[34]。

最后的Swin Transformer塊執行完成后,通過歸一化、全局池化和全連接輸出故障狀態識別結果。

1.3 基于小波時頻圖與Swin Transformer的柴油機故障診斷方法

小波時頻圖-Swin Transformer柴油機故障診斷方法有效集成了小波時頻圖表示時變非線性非平穩信號的優勢與Swin Transformer出色的圖像分類能力,能夠實現準確、高效的智能診斷。該方法的結構圖如圖4所示,具體步驟如下。

圖4 小波時頻圖-Swin Transformer故障狀態識別結構圖Fig.4 Structure diagram of failure status identification based on wavelet time frequency diagrams-Swin Transformer

步驟 1使用振動加速度傳感器在柴油機缸蓋上采集原始振動信號,得到所需的原始數據樣本。

步驟 2對采集到的柴油機原始振動信號進行連續小波變換,將其表示為二維彩色小波時頻圖。對小波時頻圖進行預處理后得到所需特征樣本。按照7∶3的比例劃分訓練集和驗證集,訓練集用于訓練模型,驗證集用于評估模型性能,不參與模型訓練。

步驟 3建立Swin Transformer網絡,參數設置如表1所示。使用訓練集作為訓練樣本,輸入到設置好參數的網絡中進行訓練,得到柴油機故障狀態識別模型。

表1 Swin Transformer網絡參數Table 1 Swin Transformer network parameters

步驟 4通過訓練好的模型對驗證集中各故障狀態進行識別。

通過上述步驟,可有效識別柴油機的各故障狀態,為柴油機故障診斷提供理論與技術支撐。

2 實驗結果與對比分析

分別使用凱斯西儲大學(case western reserve university, CWRU)公開的數據集和實驗室的實測數據對基于小波時頻圖與Swin Transformer的柴油機故障診斷方法的可行性及有效性進行驗證。各項實驗均在Windows11系統下完成,處理器為12th Gen Intel(R) Core(TM) i7-12700H 2.30 GHz;顯卡為GeForce RTX 3060 Laptop GPU;機帶RAM為16G;軟件環境為Anaconda3、Python3.9.13和MATLAB2021b;深度學習框架為PyTorch1.11.0。

2.1 公開數據集驗證小波時頻圖-Swin Transformer方法的可行性

由于滾動軸承的振動信號和實驗室采集到的柴油機原始振動信號均具有時變非線性非平穩的特點,因此使用CWRU公開的軸承振動信號數據集驗證小波時頻圖-Swin Transformer方法的可行性。根據文獻[35],該數據集來源于圖5所示的軸承故障模擬實驗臺。

圖5 軸承故障模擬實驗臺Fig.5 Bearing failure simulation experiment bench

實驗采用深溝球軸承,型號為SKF6205,軸承的故障是用電火花加工的單點損傷,使用加速度傳感器采集軸承的振動加速度信號。采用的具體數據是采樣頻率為48 kHz、電機近似轉速為1 797 r/min、載荷為0 hp的驅動端軸承數據。軸承狀態包括:正常、內圈故障、外圈故障和滾動體故障,每種故障狀態根據切割深度可分為3種:0.177 8 mm、0.355 6 mm和0.533 4 mm。本實驗中選擇的10種軸承狀態數據如表2所示。

表2 選擇的10種軸承數據Table 2 Ten kinds of bearing data selected

對軸承各狀態下的振動信號進行時域分析。截取每種故障狀態數據長度為5 120個采樣點,得到軸承10種狀態下的時域波形如圖6所示。

圖6 10種故障狀態時域波形圖Fig.6 Time domain waveforms of ten failure status

可以看到,各狀態的時域波形呈現不穩定狀態,進行有效故障診斷較為困難。不同狀態下的振動信號波形復雜,并無明顯差異,很難人工直接識別出各狀態。因此,單從時域信號波形分析很難實現滾動軸承多種故障的有效診斷,需要更有效的故障智能診斷方法。

運用本文提出的小波時頻圖-Swin Transformer方法對軸承各狀態進行識別,從每種軸承狀態數據中隨機取300個樣本,每個樣本長度為1 024個采樣點,因此共得到3 000個樣本。按照7∶3的比例劃分訓練集和驗證集,可以得到2 100個訓練樣本和900個驗證樣本用于小波時頻圖-Swin Transformer故障診斷方法的可行性驗證實驗。

對原始振動信號進行連續小波變換,將其表示為二維彩色小波時頻圖,為避免對分類結果造成影響,設置不顯示坐標系、圖例和空白部分,處理過后各狀態下第一個樣本的小波時頻圖如圖7所示。

圖7 10種故障狀態小波時頻圖Fig.7 Wavelet time frequency diagrams of ten failure status

圖7中的冷暖顏色代表小波能量值,越暖的顏色能量越大,反映信號各頻率下的能量大小,橫軸和縱軸分別表示時間和頻率,顯示信號頻率成分隨時間的變化情況。各狀態的小波時頻圖能量較為集中,具有較好的時頻分辨率,所含特征不同,對應的小波時頻圖不同,暖色部分呈現不規則塊狀分布。雖然有一定的差異表現形式,但相似度較高,僅憑人工對各故障狀態進行準確區分難度較大。因此,通過具有強大圖像分類功能的Swin Transformer網絡對各故障狀態進行識別。

首先,設置圖片不顯示圖例、坐標系和空白部分。然后,對各時頻圖進行標準化處理,加快模型收斂。最后,在不影響識別率的前提下,網格規范化壓縮處理時頻圖,提高模型訓練速度,將圖片大小統一調整為224×224×3。

綜合考慮網絡結構、計算機硬件水平和樣本特征及大小后,將Swin Transformer網絡在訓練時的參數配置為:批量處理大小為16;學習率為1e-3;權重衰減為1e-5;迭代次數為100;輸入圖片大小為224×224;分類類別數為10;優化器為隨機梯度下降;損失函數為交叉熵損失函數。從訓練日志中提取實驗結果并作圖。

將小波時頻圖-Swin Transformer模型的訓練結果與短時傅里葉變換-Swin Transformer、小波時頻圖-ViT以及小波時頻圖-二維CNN(two-dimensional CNN,2DCNN)模型的訓練結果進行對比。其中,短時傅里葉變換-Swin Transformer模型表示通過短時傅里葉變換將原始振動信號轉換為時頻圖,將其預處理后作為Swin Transformer網絡的輸入,完成各故障狀態的識別;小波時頻圖-ViT模型表示通過連續小波變換將采集到的原始振動信號表示為小波時頻圖,對其預處理后作為ViT網絡的輸入,完成各故障狀態的識別;小波時頻圖-2DCNN模型表示將采集到的原始振動信號轉換為小波時頻圖,對其預處理后作為2DCNN的輸入,實現故障狀態識別。得到各模型訓練集和驗證集的損失值和準確率結果如圖8所示,經100次迭代后的故障狀態識別結果如表3所示。

表3 各模型的準確率與損失值(公開數據集)Table 3 Accuracy and loss values of different models (pulic data set)

圖8 不同模型的訓練結果對比(公開數據集)Fig.8 Comparison of training results of different models (public data set)

從圖8和表3中可以看出,4種不同的故障狀態識別模型在迭代100次后都已經收斂,且在CWRU公開數據集上均表現良好。在模型準確率與損失值方面,與其他3種對比方法相比,本文提出的小波時頻圖-Swin Transformer方法在迭代時具有最快的收斂速度,在訓練集和驗證集上均具有最高的準確率和最低的損失值,性能最優。在訓練穩定性方面,小波時頻圖-Swin Transformer方法最優,準確率與損失值曲線總體非常穩定,而其他3種對比方法均出現不同程度的波動。因此,與對比模型相比,小波時頻圖-Swin Transformer故障診斷方法在識別準確率、損失值和穩定性方面均具有更為優異的表現,可行性得到了驗證。

2.2 實驗室實測數據驗證小波時頻圖-Swin Transformer方法的有效性

為了驗證小波時頻圖-Swin Transformer柴油機故障診斷方法的有效性,本研究依托于某實驗室的高壓共軌柴油機實驗臺,以CA6DF3-20E3型柴油機為研究對象,柴油機技術指標如表4所示,采集柴油機在不同故障模式下運轉過程中的狀態監測信息,為開展柴油機故障診斷方法研究提供數據支撐。

表4 柴油機技術指標Table 4 Diesel engine technical indicators

該實驗臺主要可分為柴油機系統和數據采集系統兩個部分。實驗臺全景圖如圖9所示,數據采集系統如圖10所示。

圖9 柴油機狀態監測實驗臺Fig.9 Diesel engine condition monitoring test bench

圖10 數據采集系統Fig.10 Data acquisition system

通過對柴油機的組成結構和功能進行分析,并結合其在使用和維修過程中的典型故障模式,在柴油機狀態監測實驗臺開展預置故障實驗(通過人為加工或者更換故障件的方式,對柴油機部件進行故障預置,來采集柴油機故障狀態下的數據,并開展研究)。設置柴油機的典型故障模式如表5所示。

表5 柴油機預置故障模式Table 5 Diesel engine preset fault mode

在實際裝備維修和搶修過程中,由于工作環境復雜惡劣,柴油機故障往往可能是多故障并發的,而非單一故障模式。因此,在預置故障模式時,一方面對單一故障模式進行了預置,另一方預置了3種混合故障模式。

如圖11所示,通過斷開氣缸點火電源線來模擬該缸失火故障,加裝進氣外罩來模擬空氣濾清器堵塞故障。

圖11 柴油機故障預置圖Fig.11 Diesel engine failure preset map

通過數據采集系統對發動機缸蓋振動信號進行采集,振動加速度傳感器安裝位置如圖12所示,傳感器主要參數如表6所示。采樣頻率為20 kHz,單次采樣時間為12 s,樣本采樣間隔為30 s。經過數據采集實驗,每種故障模式有300組數據,每組數據有6個通道的數據,單次采樣數據量為240 000。為了避免發動機從啟動到穩定狀態過程中帶來的誤差,選取每種狀態第5通道的后20組數據作為樣本數據。

表6 振動加速度傳感器主要參數Table 6 Main parameters of vibration acceleration sensor

圖12 振動加速度傳感器安裝位置Fig.12 Vibration acceleration sensor installation position

由于時域信號具有簡單、直觀和物理意義明確的特點,對柴油機各狀態下的振動信號進行時域分析。截取每種故障模式樣本的數據長度為5 000個采樣點,得到柴油機各狀態下的時域波形如圖13所示。

圖13 7種故障狀態時域波形圖Fig.13 Time domain waveforms of seven failure status

發動機缸蓋振動信號呈現非線性、非平穩狀態,且在運行過程中存在環境和各部件綜合作用產生的復雜噪聲干擾,因此對其進行故障診斷困難。從圖13中的時域波形圖可看出,不同故障模式下的振動信號波形復雜、幅值變化范圍基本相同,從時域波形振幅上看并無明顯差異,很難通過人工直接識別出各狀態,因此單從時域信號波形分析很難實現發動機多種故障的有效診斷,需要更有效的故障信息提取和智能診斷方法。

運用小波時頻圖-Swin Transformer方法對上述柴油機的各狀態進行識別。從柴油機每種狀態數據中各取300個樣本,每個樣本長度為5 000個采樣點,因此共得到2 100個樣本。按照7∶3的比例劃分訓練集和驗證集,可以得到1 470個訓練樣本和630個驗證樣本,即每種狀態樣本數據包括210個訓練樣本和90個驗證樣本。對原始振動信號進行連續小波變換,將其表示為二維彩色小波時頻圖,為避免對分類結果造成影響,設置不顯示坐標系、圖例和空白部分,處理過后柴油機各狀態下第一個樣本的小波時頻圖如圖14所示。

圖14中,各狀態雖然有一定的差異表現形式,但相似度較高,僅憑人工對各故障狀態進行區分難度較大。因此,通過具有強大圖像分類功能的Swin Transformer網絡對各故障狀態進行識別。首先,設置圖片不顯示圖例、坐標系和空白部分。然后,對各時頻圖進行標準化處理,加快模型收斂。最后,在不影響識別率的前提下,網格規范化壓縮處理時頻圖,將圖片大小統一調整為224×224×3。

綜合考慮網絡結構、計算機硬件水平和樣本特征及大小后,將Swin Transformer網絡在訓練時的參數配置為:批量處理大小為16;學習率為1e-3;權重衰減為1e-5;丟棄率為0.1;迭代次數為100;輸入圖片大小為224×224;分類類別數為7;優化器為隨機梯度下降;損失函數為交叉熵損失函數。從訓練日志中提取實驗結果并作圖。

將小波時頻圖-Swin Transformer模型的訓練結果與短時傅里葉變換-Swin Transformer、小波時頻圖-ViT以及小波時頻圖-2DCNN模型的訓練結果進行對比。得到各模型訓練集和驗證集的損失值和準確率隨迭代次數變化的結果如圖15所示,經100次迭代后的故障狀態識別結果如表7所示。

圖15 不同模型的訓練結果對比(實驗室實測數據)Fig.15 Comparison of training results of different models (laboratory measured data)

表7 不同模型的準確率與損失值(實驗室實測數據)Table 7 Accuracy and loss values of different models (laboratory measured data)

從圖15和表7中可以看出,除小波時頻圖-2DCNN外,其他3種故障狀態識別模型在迭代100次后都已經收斂。在模型準確率與損失值方面,與其他3種對比方法相比,本文所提小波時頻圖-Swin Transformer方法在迭代時具有最快的收斂速度,在訓練集和驗證集上均具有最高的準確率和最低的損失值,性能最優。在訓練穩定性方面,小波時頻圖-Swin Transformer方法最優,準確率與損失值曲線總體較為穩定,而其他3種對比方法均出現不同程度的波動。因此,與對比方法相比,小波時頻圖-Swin Transformer故障診斷方法在識別準確率、損失值和穩定性方面均具有更為優異的表現。

不同故障狀態識別模型在驗證集上的混淆矩陣如圖16所示。從圖16中可以發現,小波時頻圖-2DCNN、小波時頻圖-ViT、短時傅里葉變換-Swin Transformer和小波時頻圖-Swin Transformer模型的故障狀態識別效果逐漸提高。與其他方法相比,本文所提方法具有最優的柴油機故障診斷效果。其中,正常狀態、二缸失火、空氣濾清器堵塞以及空濾堵塞和一缸失火4種狀態的診斷準確率達到100%,一缸失火和二缸失火的診斷準確率為99%,空濾堵塞和二缸失火的診斷準確率為98%,一缸失火的診斷準確率為97%,可以有效區分易混淆的故障類型。

圖16 不同故障狀態識別模型的混淆矩陣Fig.16 Confusion matrix for different failure status identification models

為了驗證小波時頻圖-Swin Transformer方法的特征提取能力,提取Swin Transformer模型分類層網絡的輸出作為判別特征,通過適用于將高維數據可視化的t分布隨機鄰域嵌入(t-distribution stochastic neighbor embedding,t-SNE)非線性降維技術,對故障狀態的識別結果進行三維立體可視化,得到訓練集原始數據、驗證集原始數據、訓練集特征數據和驗證集特征數據如圖17所示。從圖17中可以看出,小波時頻圖-Swin Transformer方法具有優異的特征提取性能,在空間中各故障狀態的特征具有明顯的可分性。不同的故障狀態類型在空間中分布在不同的位置,且表現出密集的聚簇性。

圖17 故障狀態特征三維立體可視化Fig.17 Three-dimensional visualization of failure status characteristics

綜上,本文所提柴油機故障診斷方法的有效性及優越性得到了驗證。小波時頻圖-Swin Transformer方法與其他對比方法相比能夠有效提取故障特征,具有較高的診斷準確率。

3 結束語

本文以柴油機為工程研究背景,開展準確、高效的故障診斷方法研究,提出了一種更適用于柴油機的故障診斷方法:小波時頻圖-Swin Transformer,得出以下結論:

(1) 該方法通過對使用振動加速度傳感器采集到的原始振動信號進行連續小波變換得到小波時頻圖,對其預處理后,作為樣本對Swin Transformer網絡進行訓練,得到柴油機故障診斷模型,從而實現柴油機各故障狀態的識別。

(2) 本文所提方法首次將Swin Transformer網絡應用于柴油機故障狀態識別領域。與傳統方法相比,所提方法具有更好的識別精度及穩定性,對單一故障、混合故障等易混淆的故障類型均可以有效識別,且效果優于其他方法,在公開數據集和實驗室的實測數據中,整體的故障診斷準確率分別達到了100.00%和98.88%。所提方法的有效性及優越性得到了驗證。

(3) 本文提出的小波時頻圖-Swin Transformer方法可以為柴油機故障診斷提供理論與技術支撐,具有較好的工程應用前景。

雖然本文的研究取得了一些進展,但由于實驗條件有限,在柴油機故障預置實驗中僅對燃油供給系統中幾個典型的故障模式進行預置,下一步應當針對柴油機各分系統開展更全面的研究。