基于改進時間信息融合模型的液壓管路故障診斷研究*

高 鵬,李開泰,王雷雷,竇 航,江俊松

(1.淄博市技師學院 智能制造工程系,山東 淄博 255000;2.東北大學 機械工程與自動化學院, 遼寧 沈陽 110819;3.東南大學 機械工程學院,江蘇 南京 210096)

0 引 言

航空發動機外部管路系統主要用于燃油、滑油和空氣等介質的輸送。大多數管路通過管接頭和卡箍彼此相連,構成復雜的管路系統[1]。液壓管路受液壓泵源流體和管路系統流固耦合的作用,導致管路振動,從而產生多類故障。故障嚴重時甚至導致整個發動機無法工作[2]。

因此,對航空發動機外部液壓管路故障機理進行研究具有重要意義。

近年來,針對航空液壓管路的故障問題,不少國內外學者都已進行了研究。例如,楊同光等人[3]提出了基于分形理論的航空液壓管路故障診斷方法,借助該方法完成了航空液壓管路裂紋故障的定量識別;但存在噪聲干擾的管路振動信號不能很好地用于定量識別工作。劉中華等人[4-5]發現了產生航空液壓管路裂紋故障的原因是管路在振動應力作用下發生裂紋。KHUDAYAROV B A等人[6-7]針對管路的振動問題進行了研究,建立了輸流管路的動力學模型;但其沒有對航空管路故障識別進行考慮。竇金鑫等人[8]提出了基于優化變分模態分解與卷積神經網絡的固定卡箍故障診斷方法;但是該方法沒有考慮航空管路故障的識別。宋旭等人[9-10]提出了多元變分模態分解和瞬時相位特征與主頻幅值加權融合的方法,用于識別與定位液壓管路中的故障進行程度和類型;但是,在該研究中沒有針對基于大數據驅動的管路故障診斷方法進行重點分析。

深度學習的快速發展為故障診斷技術提供了新理論[11-12]。根據自身不同的結構特點,循環神經網絡可以有效地運用網絡的多層結構,進而解決人工提取特征量不足的問題。循環神經網絡現已在深度學習中占據一定地位,并取得一定研究成果。

ZHAO R等人[13]將循環神經網絡模型成功應用在航空發動機的故障檢測、診斷與預測中。王鑫等人[15]利用循環神經網絡,實現了對民航飛機故障歷史數據的分析和預測;但是,目前尚未見到利用循環神經網絡進行航空液壓管路故障診斷的相關研究報道。

為此,筆者提出一種基于改進時間信息融合模型的航空液壓管路故障診斷方法。

首先,筆者設計正向和反向的時間信息融合的變形結構;然后,構建出航空液壓管路時間信息融合模型;最后,在該模型中引入LeakyReLU函數以避免過擬合,并將實測的一維航空管路時序數據集輸入到改進的模型中,進行權重參數的更新,以進一步提高Bi-RNN的泛化能力。

1 循環神經網絡

1.1 RNN模型

循環神經網絡(RNN)是一種用于建模序列化數據的深度神經網絡模型,其能夠以串行化處理數據信息的方式,把原本的數據變成為具有時間序列的串行化輸出,從而優化算法,使其能更加準確地符合實際的模型[15-16]。

針對RNN的每個神經單元,t時刻之前輸入的數據信息都能以其隱狀態保存,并且可以根據學習后的隱狀態進行信息分類。

1.2 RNN結構

循環神經網絡結構圖(RNN)如圖1所示。

圖1 循環神經網絡結構圖Fig.1 Structure of Recurrent neural network

RNN神經網絡模型的訓練過程公式為:

ht=f(U·xt+W·ht-1+b)

(1)

Ot=V·ht+c

(2)

yt=g(ot)

(3)

式中:x為數據的輸入;h為隱含層單元;U為隱含層的權重向量;W為不同的時間步長的相同的向量;O為數據的輸出;V為輸出層的權重向量;L為模型的損失函數;y為訓練集的標簽[14];f(·),g(·)為激活函數;b為偏置參數;xt,ht,yt為輸入層、隱含層、輸出層。

在RNN的訓練過程中,需要調優的參數只有V,W,U3個參數,另外RNN梯度連續相乘的形式表示如下:

(3)

nett=W*xt+U*ht-1+b

(4)

(5)

2 管路故障診斷模型

2.1 診斷流程

航空發動機液壓管路振動信號會受到強大的噪聲和發動機其他零部件固定頻率特征的干擾,導致發動機外部液壓管路故障特征難以發現。因此,筆者提出了改進的時間信息融合模型(Bi-RNN)航空液壓管路故障診斷方法。

其具體流程圖如圖2所示。

圖2 航空液壓管路故障診斷模型的流程圖Fig.2 Flow chart of aviation hydraulic pipeline fault diagnosis model

具體步驟為:

1)信號采集。利用振動傳感器,對航空發動機液壓管路故障信號進行同步采集;

2)信號處理。在實測的液壓管路故障信號中增加高斯白噪聲,從而驗證改進的時間信息融合液壓管路故障診斷方法的魯棒性;

3)建立數據集。將管路故障信號合并成一個多通道樣本數據集,并將其劃分成為訓練集與測試集兩部分;

4)時間信息融合模型設計。以RNN原理為基礎,設計改進的時間信息融合管路故障診斷模型,并且調試各類參數以達到最好的性能;

5)管路故障診斷。將同一訓練集輸入到Bi-RNN、LSTM、RNN、SVM和BPNN這5種故障診斷方法中,進行訓練并對比分析,驗證相關方法的可行性。

2.2 時間信息融合模型及參數

由于航空液壓管路振動信號具有一維時間序列的特征,筆者基于循環神經網絡原理,借鑒大腦學習知識時需要前后聯系的思想,設計了正向和反向的時間信息融合的變形結構,彌補了傳統神經網絡無法進行全局時間特征提取的缺陷,對管路故障數據進行了深層次的挖掘和特征學習。

首先,筆者將一維管路數據集輸入到改進的時間信息融合模型中進行訓練;然后,基于RNN原理,以雙向的方式對管路數據集建模,形成Bi-RNN模型,其中,前向RNN對管路數據從前往后進行建模;反之,后向RNN從后往前進行管路數據建模,將這兩類RNN合并之后就形成了每個步的輸出,同時利用Bi-RNN模型,從全局的角度深度融合液壓管路的特征信息。

改進的時間信息融合模型的結構圖如圖3所示。

圖3 時間信息融合神經網絡結構 Fig.3 Structure of time information fusion neural network

最后,筆者在該時間信息融合模型中引入了LeakyReLU函數以避免過擬合,進一步提高了Bi-RNN的泛化能力。由于本次航空液壓管路故障數據有管路裂紋、凹坑故障和管路健康狀態等10類數據,同時SoftMax回歸適合很多個分類目標的識別,因此,將Bi-RNN模型的分類器選擇為SoftMax回歸。

改進的時間信息融合模型主要結構參數如表1所示。

表1 改進的時間信息融合模型主要結構參數

Table 1 Main structural parameters of the improved time information fusion model

參數/單位數值分類數量10模型層數30最大Epochs25初始學習率0.001步長1全連接層節點數/個120Dropout比率0.15SoftMax節點數/個10

3 實例分析

3.1 管路振動信號測試

筆者以航空液壓管路為研究對象,利用傳感器對管路振動數據進行采集,將管路利用卡箍安裝在管路振動實驗臺上,并分別在2個測點處固定傳感器,并設置實驗參數,管路入口處壓強8 MPa,管路內的流量30 L/min。

實驗參數設置如表2所示。

表2 實驗參數設置表

管路的振動信號采集實物圖如圖4所示。

圖4 液壓管路振動傳感器分布示意圖Fig.4 Distribution diagram of hydraulic pipeline vibration sensors

實驗方案主要分為三個步驟:

首先,對管路采用人工植入的方式,得到液壓管路裂紋、凹坑和健康狀態3種液壓管路的情況;

其次,利用卡箍將故障的液壓管路約束到管路振動實驗上,管路的兩個端口分別與液壓泵站的進出油口相連(在液壓管路系統中使用2個傳感器,在液壓管路中間和卡箍外壁等2個測點位置對管路振動數據進行同步采集);

最后,在液壓系統的控制面板上,按下液壓泵的啟動按鈕,當液壓系統的壓力值在轉速為1 500 r/min時增加到8 MPa以上,利用振動傳感器開始拾取管路振動信號。

3.2 管路振動信號說明

筆者在航空液壓管路振動實驗臺上對實測的管路數據進行處理。

為了驗證Bi-RNN管路故障診斷模型在魯棒性方面的優越性,筆者在實測信號中加入10 dB的高斯白噪聲,得到加入噪聲前后的液壓管路健康狀態的時域波形圖,如圖5所示。

圖5 管路健康狀態的時域波形圖Fig.5 Time domain waveform of pipeline health status

航空液壓管路裂紋故障加入SNR=10 dB時的時域波形圖如圖6所示。

圖6 管路裂紋故障的時域波形圖Fig.6 Time domain waveform of pipeline crack fault

航空液壓管路凹坑故障加入SNR=10 dB的時域波形圖如圖7所示。

圖7 管路凹坑故障的時域波形圖Fig.7 Time domain waveform of pipeline pit fault

由圖5、圖6和圖7可看出:在航空發動機液壓管路系統中,管路系統受到液壓泵源的脈動激勵的作用,使得管路系統存在嚴重的流固耦合現象,導致液壓管路故障數據呈現出強烈的非線性以及非穩定性的特點。

筆者以加入10 dB噪聲實測的管路故障信號為例,當管路出現裂紋或者凹坑故障時,發現其振動行為變得十分復雜。

由此可見,僅利用傳統的信號分析方法難以發現管路的故障特征。

4 管路振動數據分析

4.1 數據集創建

基于深度學習理論,筆者提出采用智能方法對液壓管路的故障進行識別,即一種改進的時間信息融合模型的管路故障診斷新方法。該方法是將航空液壓管路振動信號堆疊成一個多通道樣本,創建數據集,并將訓練、驗證和預測等樣本數量的比例設為8 ∶1 ∶1,然后將樣本直接輸入到改進的時間信息融合模型中,進行訓練。

4.2 數據集訓練

筆者以加入10 dB噪聲的實測管路數據為例,基于同一數據集,分別將其輸入到Bi-RNN、LSTM、RNN、SVM和BPNN故障診斷方法中進行訓練,針對數據訓練的損失值進行對比分析。

Bi-RNN與LSTM和RNN3種故障診斷方法損失值訓練曲線如圖8所示。

圖8 管路故障模型損失率訓練曲線圖Fig.8 Training curve of pipeline fault model loss rate

由圖8可看出:在前5輪的迭代中,Bi-RNN波動性相對較低,反觀LSTM模型,波動幅度明顯大于改進的時間信息融合模型。在第10～14輪的迭代中,LSTM模型產生明顯的離散現象,出現了數值波動,這在實際應用中會導致準確率降低。

Bi-RNN與LSTM、RNN模型相比,改進的時間信息融合模型的損失值更低且更加穩定,并且改進的時間信息融合模型的收斂速度稍微略快于LSTM模型,說明該模型的穩定性優于其他模型。單一的RNN模型收斂性能弱,在20輪的迭代中波動性大,并且在20輪迭代后損失值依舊相對較高,之后的收斂趨勢緩慢。

由此可見,Bi-RNN模型無論在收斂速度還是穩定性上,其訓練效果都好于LSTM模型和RNN模型。

5 Bi-RNN模型識別及分析

5.1 結果分析

為了進一步展示改進的時間信息融合模型對于航空液壓管路故障類型特征的學習能力,筆者利用t分布式隨機鄰居嵌入(t-distributed stochastic neighbor embedding,t-SNE)降維算法進行特征可視化。根據實驗方案,筆者選取10類管路故障,利用Bi-RNN對其進行識別。

筆者選取的10類液壓管路數據集的描述如表3所示。

表3 液壓管路數據集的描述

改進的時間信息融合模型對t-SNE的分類情況如圖9所示。

圖9 改進的時間信息融合模型t-SNE分類Fig.9 Improved time information fusion model t-SNE classification

從圖9可看出:改進的時間信息融合模型能夠大致區分10種故障數據,其中,彎管和直管健康狀態、管路中間凹坑和裂紋這4種故障均可以形成分簇且與其他數據無交叉。其中,直管中間裂紋故障類型的數據聚集程度最高。

此外,彎管中間裂紋、端部裂紋、端部凹坑和直管端部裂紋等4種故障形成兩個分簇,分簇聚集度較高且與其他數據并未交叉。與此同時,直管中間凹坑和端部凹坑等2種故障形成3個分簇,但是能明顯地與其他數據相互區分。

LSTM模型對t-SNE的分類情況如圖10所示。

圖10 LSTM模型t-SNE分類Fig.11 LSTM model t-SNE classification

從圖10可看出:由于噪聲的影響,LSTM模型對10類管路數據均有幾個不同的分簇,其中,彎管中間凹坑和直管中間裂紋故障能夠形成自己的分簇,且與其他數據均未出現交叉現象。而其余8類數據之間均有互相交叉現象。

其中,管路健康狀態、彎管中間凹坑、端部裂紋和直管端部凹坑等4類數據之間產生嚴重的交叉現象,說明LSTM模型未能將10類故障數據進行有效分類,在實際應用中的準確率得不到保證,聚類效果明顯劣于改進的時間信息融合模型。

RNN模型對t-SNE的分類情況如圖11所示。

圖11 RNN模型t-SNE分類Fig.11 RNN model t-SNE classification

從圖11可看出:RNN模型對10類管路數據分類效果相對較差,數據直接均有重疊。其中,直管端部裂紋、中間裂紋和健康狀態3類數據與液壓彎管健康狀態混在一起,形成一個整體分簇,在這個分簇中無法區分這4類數據。并且這些數據離散程度較高,無法判斷數據之間的故障特征[17]。

以上情況說明,RNN模型無法分辨出管路故障類型,在實際應用中無法完成分類任務。

5.2 評估指標

為了衡量改進的時間信息融合模型的航空液壓管路故障診斷方法的分類性能,筆者計算4個性能指標作為分類性能的評價指標[18-19]。

基于同一航空液壓管路數據集,利用Bi-RNN與LSTM、RNN、SVM和BPNN4個模型的訓練結果進行對比,如表4所示。

表4 Bi-RNN與LSTM、RNN、SVM和BPNN故障診斷模型的性能比較(%)

Table4 Performance comparison of the proposed method with LSTM, RNN, SVM, and BPNN fault diagnosis models (%)

由表4可看出:Bi-RNN在綜合性能、準確精度等指標上均明顯優于其他模型,4個指標值均大于99%,遠遠超出其他3個類型的數據,其中,Bi-RNN相對于LSTM模型,總體的準確率和綜合指標F1-sore均提高了5.1%。說明Bi-RNN能夠對液壓管路裂紋、凹坑和健康狀態的振動信號進行智能分類,且該方法的準確率也有一定的保證。

6 結束語

針對航空發動機液壓管路故障信號易受噪聲干擾,難以得到精準識別的問題,筆者提出了一種改進的時間信息融合模型的航空管路故障診斷方法。

首先,筆者設計了正向和反向的時間信息融合的變形結構;然后,構建出了航空液壓管路時間信息融合模型;最后,將實測的一維航空管路時序數據集輸入到改進的模型中,對Bi-RNN的有效性進行了驗證。

研究結果如下:

1)筆者以循環神經網絡為基礎模型結構,設計了雙向的時間信息航空管路故障融合模型,從全局的角度深度融合液壓管路的特征信息,可為解決管路故障的智能化診斷提供參考;

2)在實測的液壓管路故障信號中加入高斯白噪聲,利用改進的Bi-RNN對故障信號進行了處理,從而可以全面描述管路故障特征。實例結果表明,該方法能夠對管路裂紋、凹坑和健康狀態等多種狀態進行精準識別,并且Bi-RNN模型具有較強的魯棒性;

3)基于同一數據集,Bi-RNN模型在總體識別率和綜合準確率等診斷精度上均優于LSTM、RNN、SVM和BPNN等神經網絡故障診斷方法,說明該方法實現了液壓管路故障數據的智能分類目的,為航空發動機液壓管路故障診斷提供了一條新的途徑。

在后續的工作中,筆者將在充分考慮管路其他故障類型的基礎上,對多管路系統故障進行研究,以豐富液壓管路的樣本數據庫。