基于振動信號PSD-SVM方法的不定負荷下柴油機氣閥間隙異常故障診斷

聶浩淼, 車馳東

(上海交通大學 船舶海洋與建筑工程學院,上海 200240)

柴油機是現代工業、船舶等領域主要使用的動力裝置之一。如何能及時發現柴油機故障是排除故障、實現設備高可靠性運轉不可缺少的一環。傳統的柴油機故障診斷主要有熱力參數法、油液分析法與振動測試法。熱力參數法加裝的缸內壓力傳感器等部件需要對柴油機進行一定的結構破壞,油液分析法加裝的分析系統布置較為復雜,且能識別的故障有限,而振動測試法布置的振動加速度傳感器安裝簡單,采集到的信號蘊含信息豐富,對于機械的結構異常、磨損以及如單缸失火等柴油機缸內異常都有很好的識別手段,因此基于振動信號的柴油機故障診斷是目前一種有效的診斷方案。

使用信號分析方法處理振動信號是一種研究故障診斷的經典方法。該方法使用時頻分析[1]、小波分析[2]、模態分解[3]等方法對振動信號進行處理,找到信號時域或頻域的特征,通過對柴油機運轉機理的了解或者模型推理等方式,判斷故障與特征的相關關系或因果關系。對于通過缸蓋振動信號診斷氣閥故障,早期已有學者證明其可行性[4]。鄭毅等[5]基于柴油機配氣相位圖,使用希爾伯特-黃變換處理柴油機缸蓋振動信號,成功提取出信號中包含氣閥漏氣故障的特征。楊東等[6]針對平穩過程和線性系統,提出了一種提取時域與頻域的特征矩陣,利用相關分析與敏感度分析方法診斷柴油機撞缸、失火和小頭瓦磨損故障。賈翔宇等[7]采集缸蓋振動信號,利用壓縮小波變換實現對柴油機失火故障特征的提取以及故障的識別定位。經典的信號分析方法的優勢在于對于樣本數量與分布的要求不高,對于許多難識別的故障也有針對性的診斷方法,而其缺陷在于對于故障特征提取的效率低,依賴于研究者的主觀判斷,并且許多方法并未深入對不同工況下的同一故障進行診斷。隨著計算機技術的發展,機器學習逐漸成為一種重要的診斷方法。

使用機器學習的診斷方法往往需要大量的帶有標簽的樣本用于訓練機器學習模型。模型會通過結果與樣本標簽的差異來修正模型參數,使其在訓練集中誤差極小。廖舒瑯等[8]提出一種基于圖卷積神經網絡(graph convolutional network, GCN)的方法診斷柴油機噴油異常與斷缸故障。劉東川等[9]使用一種改進的深度森林模型來診斷旋轉機械中滾動軸承的故障。張俊紅等[10]使用一種改進的卷積神經網絡(convolutional neural network, CNN),對包括進排氣閥間隙異常在內的諸多故障進行診斷研究,取得良好診斷結果。這些研究在柴油機單一轉速與負荷的條件下實現了對故障的準確識別,但在其他工況下并未進行深入研究。當柴油機負荷改變時,其整體振動情況也會隨之改變,進而導致一部分特征出現變化,使得某些故障無法用原本方法進行診斷,因此研究變負荷下的故障診斷方法具有一定意義。

為了實現在不同負荷下的故障診斷,本文提出了一種將原始振動信號的功率曲線通過滑動平均濾波(moving average filter, MAF)與標準化,去除由于柴油機負荷改變造成的振動整體性能量變化,通過計算功率譜密度(power spectral density, PSD)提取標準化信號每個發火周期的特征,將數量少、維度大的樣本轉化為數量多、維度小的樣本,使用這些樣本訓練支持向量機(support vector machine, SVM)模型,來實現在不同柴油機負荷下進排氣閥間隙異常的診斷。

1 PSD濾波標準化信號特征提取與分類方法

1.1 短時傅里葉變換

傅里葉變換能將時域信號轉化為頻域信息。通過振動傳感器采集到的離散時域信號可以通過離散傅里葉變換(discrete Fourier transform, DFT)處理。為了能夠觀察頻譜隨時間的變化,可采用短時傅里葉變換(short-time Fourier transform, STFT),用窗函數限定DFT范圍,通過計算窗口滑動時的頻譜來進行分析,可以用檢波時間Ts表示窗口的時間長度[11]。離散STFT表示為

(1)

1.2 濾波與信號標準化方法

柴油機振動信號為功率信號,能計算信號的功率變化。離散信號的功率計算公式為

(2)

式中:x為時域向量;T為對應的時間長度。

對于原始振動信號的功率變化,使用滑動平均濾波能過濾由于燃燒、轉速、外界干擾等因素對信號的影響,并且在濾波前后總能量不變,因此使用MAF濾波對信號功率進行有限脈沖響應的濾波,其計算公式為

(3)

1.3 通過相似度評價特征

好的特征應該滿足屬于同一狀態的特征之間相似度高,屬于不同狀態的特征之間相似度低。余弦相似度能表示兩向量在歐式空間內方向的同向程度,向量a與b的余弦相似度為

(4)

向量范數能表示兩向量之間誤差的大小,常用的L2范數計算公式如下

(5)

1.4 SVM分類

SVM是一種經典的機器學習算法,該算法通過尋找一個決策超平面來對兩個歐式空間內的向量集合進行劃分[12]。對于標簽不同的兩個向量集合X1與X2,決策面f(x)=wTx+b應當滿足

wTx1+b>0,wTx2+b<0,x1∈X1,x2∈X2

(6)

有時兩集合可能存在少數樣本越過決策面,但對于大部分樣本線性可分,此時可以對樣本進行松弛處理,在優化目標上加上損失函數,使優化目標改變為

(7)

式中:C為懲罰系數;ξ為引入的松弛變量,約束改變為yi(wxi+b)≥1-ξi。

對于一些樣本集合在原本的維度不具有線性可分性,核方法SVM能對樣本進行升維,在高維空間中使用超平面進行劃分,其公式如下

wTφ(x)+b=0

(8)

式中,φ滿足

K(x1,x2)=φ(x1)·φ(x2)

(9)

K被稱為核函數,使優化過程中計算高維向量的內積能通過低維向量的運算完成。本文中使用高斯核函數,其公式如下

(10)

式中,σ為高斯核的帶寬,為方便計算,可取2σ2=1 。

2 柴油機氣閥間隙故障試驗模擬

2.1 試驗臺架與測試系統布置

為驗證不同負荷條件下算法對柴油機氣閥間隙故障的診斷有效性,本試驗選擇一臺六缸四沖程柴油機,額定轉速為1 500 r/min,氣缸編號為A1～A3,B1～B3,在每個缸蓋上布置振動加速度傳感器,故障模擬臺架與振動測試系統具體布置如圖1與圖2所示,圖中A1～A3測點在柴油機背面,與B1～B3測點對稱。

圖1 故障模擬試驗臺架Fig.1 Fault simulation test bench

圖2 振動測試系統布置示意圖Fig.2 Schematic diagram of test bench and test system

測試系統通過六個布置在缸蓋的傳感器采集振動加速度信號,傳感器的電荷通過電荷適調器轉換為采集卡記錄的電壓信號,再通過多路采集卡匯總至計算機供研究分析,測試系統部件型號如表1所示。

表1 測試系統部件Tab.1 Test system components

2.2 測試方案與數據獲取

試驗選擇 25 600 Hz 采樣率,故障模擬在B1缸內,在柴油機平穩運行的情況下進行隨機多次長度為1 s的連續采樣。為保障算法在柴油機各個負荷下診斷的普遍性,以25%負荷為間隔,測試不同負荷下柴油機缸蓋振動信號,每個工況測試次數不少于3次,具體的測試方案如表2所示。

表2 測試方案Tab.2 Experimental program

根據測試方案獲得柴油機振動信號樣本集,其中一段柴油機滿負荷正常運行時B1缸振動樣本如圖3所示,可見從時域信號來看難以直接區分故障。以一個發火周期為時間窗口寬度計算故障狀態下的功率譜響應如圖4所示,可見氣閥間隙異常時在1 200 Hz附近的能量會增加,能夠一定程度上直觀看出響應上的異常。

圖3 原始振動信號對比Fig.3 Raw vibration signal

圖4 振動響應PSD對比Fig.4 Vibration response PSD comparison

3 特征提取與故障診斷

3.1 濾波參數的選取

數據處理過程的主要參數為短時傅里葉變換的檢波時間Ts、覆蓋率η、采樣率Fs、轉速r和功率譜計算與濾波的時間窗口長度T,這些參數的確定方式如表3所示。

表3 濾波參數表Tab.3 Filter parameters

這些參數中覆蓋率影響時頻分析中頻譜在時間軸上的粒度,越接近100%的覆蓋率會使計算量越大,此處取覆蓋率為90% 足夠進行分析。其余自定參數中,檢波時間Ts與濾波窗口T的選取均與轉速有關,這些參數的選擇方法如下:

(1)轉速r。一般情況下,轉速由其他渠道提供,如在試驗臺架上,轉速為自己設定,在實際船舶上,轉速由設置在軸系上的傳感器確定。但在特殊場景,如需要通過柴油機發火能量計算轉速的場景中,也可以通過功率譜分析進行確定。假設本六缸四沖程柴油機的轉速在1 000～3 000 r/min,對應六缸依次發火的完整周期范圍為0.04～0.12 s,取0.06 s為檢波時間,計算在兩倍檢波時間的MAF濾波窗口下的波形如圖5所示,再分析濾波后信號的頻率,可以發現激勵頻率約為12.5 Hz,對應的六缸依次發火頻率為75 Hz,周期約為0.08 s,與實際情況相符。

圖5 轉速的識別Fig.5 Identification of rotation speed

(2)檢波時間Ts。檢波時間的選擇通常與轉速和需要診斷的故障有關。對于六缸柴油機缸內發生的故障,設置檢波時間為五缸發火所用時間,通過缺少的一個單缸發火周期來嘗試捕捉故障缸的異常信號。已知柴油機轉速為1 500 r/min,六缸依次發火周期為0.08 s,故設定檢波時間為0.066 67 s。不同檢波時間對功率譜的影響如圖6所示,可見以柴油機六個氣缸完全發火周期的單缸發火周期倍數偏移為檢波時間時,功率譜能保證明顯的周期性,而以完全發火周期為檢波時間時,不易分析其周期性。

圖6 不同Ts對信號功率周期性的影響Fig.6 The effect of different detection time

由于采樣時間固定為1 s,檢波時間越長,能分析數據塊數量越少,而若檢波時間過短,信號中正常部分占比變大,會導致故障工況與正常工況的功率譜的差異減小。綜合考慮,檢波時間可設定為三缸～五缸的發火周期。本文選擇檢波周期等于五缸的發火周期0.066 67 s。

(3)濾波窗口T。通常濾波窗口的寬度在六個氣缸完全發火周期的附近。濾波窗口越小,濾波結果與原信號差別越小,最終結果更偏向反映更細致的特征,濾波窗口越大時,功率的低頻變化影響更大,最終結果包含的宏觀特征更多。觀察表4,濾波后正常、排氣閥故障、進氣閥故障三種工況信號之間的差異較為顯著。如果通過數據進行故障識別,在時間窗口較小時,所得信號的無關信息更少,更易于進行數據分析,故選擇時間窗口為0.013 33 s。

表4 各狀態濾波結果對比Tab.4 Filter results for each state

3.2 樣本特征的提取與標準化處理

由于取濾波時間窗口為0.013 33 s時,濾波結果在常數1附近震蕩,并且結果為無量綱值,因此可將其平移至0附近,最終得到信號的標準化周期性樣本,以柴油機滿負荷工況為例,取其中一個周期計算PSD作為特征,三個狀態的特征如圖7所示,由于PSD能量主要集中于200 Hz以下,因此此處只展示1 024 Hz以下的PSD特征。

圖7 各狀態特征Fig.7 The features

每個特征與其對應樣本進行相似度比對,跳過采樣窗口開始與末尾處被循環處理的數據,可以得到其自相似度曲線,將特征與其他工況標準化PSD交叉比對,可以得到相似度交叉比對結果。考慮到負數情況,統計相似度平方作為特征與樣本之間的相似度,得到表5。可以發現正常狀態與故障狀態之間的相似度區分較大,而通過故障特征與故障樣本之間匹配的相似度差異并不明顯。由此可知,使用正常特征去判別信號,能明顯識別出信號是否正常,在此基礎上,若識別為故障信號,僅使用相似度計算難以通過故障特征的匹配程度來區分進排氣閥間隙增大兩種故障。

表5 特征與樣本相似度Tab.5 The of features and samples

3.3 基于SVM的分類

通過信號處理的方法,能得到不同負荷、不同狀態、不同缸的振動信號特征,但是特征不僅與是否產生故障有關,同時也與負荷、氣缸位置有一定關系,難以簡單地區分,因此采用SVM方法進行故障識別分類。SVM模型只適用于二分類任務,這里通過多個一對多分類器來進行正常、進氣閥故障、排氣閥故障的特征多分類。

在訓練集與測試集相同時進行十折交叉驗證,以此測試模型的泛化分類準確率,不同訓練集-測試集下,線性SVM對故障診斷的準確率如表6所示,其中橫向為在不同測試集下測試,可見在小樣本訓練、小范圍驗證時,線性SVM分類具有不錯的效果,然而多工況不同測點的分類的準確率較低,這說明柴油機特征序列單缸固定負荷工況樣本是線性可分的,多測點復雜工況的樣本在向量空間無法線性區分。

表6 線性SVM分類準確率Tab.6 Linear SVM classification accuracy

為了解決復雜工況下特征線性不可分的問題,使用核方法SVM,將特征轉化為高維向量后再進行區分,其三分類的區分準確率如表7所示,可見對于布置在故障缸上測點的傳感器,核方法SVM在全負荷情況下表現出了良好的識別率,而對于從不同測點的傳感器進行識別,模型的泛化表現不盡人意。因此可以使用核方法SVM通過布置在每一氣缸上的傳感器對于所在氣缸進行故障診斷,在可變負荷的條件下其對所在氣缸故障的識別率可達0.967 2。

表7 核方法SVM分類準確率Tab.7 Kernel method SVM classification accuracy

由表7數據可知,核方法SVM在檢測傳感器所在氣缸是否故障的單次診斷準確率為0.967 2,而在實際工程中,能通過STFT對傳感器連續讀取的振動信號不斷進行處理,因此實際的診斷效果將更穩定。如果僅考慮正常-故障的二分類診斷,其混淆矩陣如表8所示,可見此時的故障診斷準確率可達0.999 8。對于通過其他缸蓋傳感器診斷某一氣缸內的氣閥間隙異常時,在可變負荷下的診斷準確率為0.881 5,其診斷的混淆矩陣如表9所示。由表9數據可知,通過任意缸蓋傳感器診斷的錯誤診斷主要來源于兩種故障的區分,當僅考慮正常-故障的二分類診斷時,診斷準確率可以達到0.955 4,因此也具有一定使用意義。總的來說,即使負荷情況未知,該方法對于傳感器所布置的氣缸是否故障的判斷準確度高,對于相似故障的區分較高,同時由于機器學習的特性,能夠在運行中隨著樣本數量的增加不斷優化識別泛化性與準確度,具有一定的應用價值。

表8 故障缸、所有負荷條件下診斷混淆矩陣Tab.8 Confusion matrix for faulty cylinders, all load

表9 所有氣缸、所有負荷條件下診斷混淆矩陣Tab.9 Confusion matrix for all cylinders, all load

4 結 論

本文通過柴油機缸蓋振動信號測量數據的分析對氣缸內進排氣閥間隙故障進行診斷,針對不同負荷下缸蓋振動信號,提出了通過MAF濾波處理振動功率信號并將其標準化,再計算標準化功率曲線的PSD并使用核方法SVM識別的故障診斷方法。主要結論有:

(1)通過柴油機滿負荷工況訓練集得到的SVM模型對其他工況下的測試集診斷準確度很低,證明柴油機負荷的改變能影響故障的特征,在單一負荷下適用的診斷方法不一定在其他負荷下能夠準確診斷。

(2)通過所有負荷訓練集訓練得到的核方法SVM模型對于任意負荷下的氣閥間隙故障識別準確率達到0.967 2,證明本文提出的方法能有效識別柴油機不同負荷下的進排氣閥間隙異常。

(3)由于特征提取依靠標準化處理與計算PSD,因此在實際信號采集出現延時或者偏移的情況時,本方法依然能正確的提取出供對比的特征,證明本文提出的方法具有一定魯棒性。