基于EMD和KNN的發動機輻射噪聲預測研究*

王鈺涵,鄭 旭,周 南,唐冬林

(浙江大學 能源工程學院,浙江 杭州 310027)

0 引言

發動機是目前為止應用范圍最廣、使用數量最多的動力機械,常常作為車輛、船舶和飛機等機械的動力核心,是名副其實的“心臟”。隨著社會的進步和科技的發展,發動機的動力性、經濟性逐漸提高,排放的氣體對環境污染也越來越小,為工業社會做出了巨大的貢獻,但這些性能的提高對發動機的NVH也有了更高要求,在保證發動機其他性能的前提下,研發出低振動噪聲的發動機日漸成為行業的發展趨勢。

新興的人工智能技術與傳統制造業的結合是當今科研主流之一,機器學習方法在“多尺度、高維數”問題建模方面表現優異[1],通過機器學習研究發動機的性能已在學術界取得了許多成果。付強等[2]通過多層長短期記憶網絡算法成功預測了航空發動機的剩余壽命,Silitonga等[3]應用內核的極限學習機預測燃料混合物在全油門條件下的發動機性能和廢氣排放參數,Wong等[4]基于在線極限學習機實現更少測量和時間的發動機校準,Irdmousa等[5]針對發動機建立的線性參數變分模型成功地設計了模型預測控制器,Paul等[6]應用人工神經網絡預測單缸直噴柴油機壓縮天然氣流量變化對排放參數的影響,Bhowmik等[7]結合多目標響應面方法和人工神經網絡成功預測發動機的制動熱效率等參數并找出最適于發動機運行燃料配比,Azman等[8]對模糊邏輯控制器和人工神經網絡兩種不同的人工智能控制器在直流電動機的速度控制中的應用作了比較研究。

為研究發動機輻射噪聲的預測,本文基于發動機臺架試驗采集的發動機表面結構單通道振動信號和對應的輻射噪聲值,提出了一種結合EMD信號處理技術和KNN算法的發動機的輻射噪聲預測方法,利用EMD將單一信號分解為多個信號以深入挖掘數據信息、拓展數據維度,通過處理后的信號建立KNN輻射噪聲預測模型,并對比預測值與實測噪聲評估模型的效果。

1 EMD和KNN算法原理

1.1 經驗模態分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)

EMD是一種自適應的信號分離方法,能夠將初始信號分解成多個有限帶寬的窄帶分量,這種分量被稱為本征模態函數(Intrinic Mode Function,IMF)。通過EMD實現信號的盲源分離,首先要尋找初始信號x(t)的所有極大值點和極小值點,擬合相應的包絡線e+(t)和e-(t),取其均值作為初始信號的均值包絡m1(t),對應表達式為:

(1)

(2)

(3)

將初始信號減去c1(t),獲得一個去掉高頻成分的新信號r1(t):

r1(t)=x(t)-c1(t)

(4)

對r1(t)重復c1(t)的獲取過程,得到對應第二個IMF分量c2(t),持續進行上述過程,直到信號的第n階IMF分量cn(t)或其余量rn(t)小于設定的終止值,或者殘余分量rn(t)是單調函數或常量,此時EMD信號分離完成,x(t)分解為:

(5)

式中,rn(t)為趨勢項,反映信號的平均趨勢或均值。

1.2 K最鄰近算法(K-Nearest Neighbor,KNN)

KNN算法是數據深入挖掘分析技術的一種,其基本原則為相同類別的樣本在其特征空間內是相鄰的,因而數據中的每個樣本點都能夠用與它最相鄰的k個樣本點來代表。算法的核心思想為:對于特征空間中的任一樣本,若該樣本的k個最相鄰樣本大部分都屬于某一類,那么該樣本也屬于該類,和同屬于該類的樣本具有同樣的特性。

KNN算法在決策時只與和它最為接近的k個樣本有關,而不是根據擬合的決策函數確定所要估計樣本點的類別或者值,因此,對于存在較多交叉或重疊部分的判別類域的數據集,KNN算法具有更好的分類和回歸效果。

基于KNN算法的回歸預測原理可參照圖3,A為要估計的樣本,B、C、D、E均為特征空間中的樣本點,且A與B、C、D、E四點的關系為LAB

(6)

2 數據獲取及算法預測

2.1 數據來源

為獲取用于訓練和驗證的數據集,設計發動機臺架試驗,采集發動機不同工況下表面結構振動和輻射噪聲值,振動噪聲信號采集設備采用Siemens的48通道數據采集器,如圖2所示。聲學麥克風測點根據國家標準GB/T1859.3的九點法布置,受測功機位置所限,現場僅布置8個聲學麥克風。為避免氣動噪聲影響,發動機進排氣均引出消聲室,且在排氣管等金屬管表面包裹有石棉等吸聲隔熱材料。

油泵是發動機的高壓部件之一,其表面振動較大,是發動機重要振源,本文選用油泵所在發動機表面處的法向振動信號預測發動機輻射噪聲,油泵測點如圖3所示,圖中加速度傳感器Z方向的振動即為建模所用的振動信號。

本次試驗對象為四缸四沖程柴油機,發動機測試工況為在100%負荷下轉速從1600 r/min到3000 r/min,轉速每變化200 r/min測試一次穩態后的振動噪聲數據,每次測10 s,考慮到人耳能聽到的頻率上限為20 kHz,分析頻率選為20480 Hz,為滿足采樣定律,采樣頻率設為分析頻率的兩倍,分辨率設置為1,以確保能得到清晰的頻域數據。

2.2 預測模型構建方法

發動機臺架試驗采集到的原始振動噪聲數據集的樣本為時域信號,噪聲時域信號每0.5 s計算一次聲壓級的均方根值(Root Mean Square,RMS),振動時域信號首先通過EMD分解成多個IMF信號,各IMF信號每0.5 s計算一次時刻內所有點的RMS值,將處理后相同0.5 s時刻的振動和8點噪聲聲壓級均值作為一個樣本數據,每個IMF對應0.5 s內的RMS值作為振動樣本數據的一個維度,本次試驗所測的時域振動信號共分解為17個IMF,因此振動樣本的維度為17,噪聲樣本的維度為1,數據集的樣本容量為160,隨機取全部樣本集的80%作為訓練集建立KNN輻射噪聲預測模型,剩余20%作為驗證集評估模型預測效果。KNN模型訓練時需要設定參數k,本文設定k的取值范圍為0到10、步長為1的整數集合,通過網格搜索方法確定模型最優參數,具體建模流程如圖4所示。

2.3 EMD信號分離

試驗采集到發動機油泵法向振動時域信號如圖5所示,圖中信號較為雜亂,無法看出明顯的規律特征。

經EMD處理后該振動時域信號分解為17個IMF信號,篇幅所限,文中僅展示部分IMF信號。圖6-圖8分別為IMF1、IMF9和IMF15信號,圖9為res信號,可以看出,隨著EMD對信號的不斷分離,得到的IMF信號特征愈加明顯,從看似無規律的振動信號中挖掘出更多的信息。

2.4 KNN模型預測與評估

本文選用可解釋方差分數(explained variance score,EVS)、平均絕對誤差(mean absolute error,MAE)和均方誤差(mean square error,MSE)評估模型預測效果,EVS為回歸模型評價分數,最高值為1,此時模型預測效果最好,平均絕對誤差為預測誤差絕對值的均值,均方誤差為預測誤差平方的均值,其表達式如下:

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(8)

(9)

在使用EMD增加樣本集的數據維度后,將訓練集輸入KNN算法,經過網格搜索尋得最優超參數k的值為5,并建立基于最優超參數的KNN發動機輻射噪聲預測模型,模型預測效果如圖10所示。模型的EVS、MAE和MSE分別為0.97、0.14、0.04,表明模型預測效果較好,與真實值僅存在較小誤差。

圖2 聲學麥克風測點

圖3 油泵加速度測點

圖4 RNN預測模型構建流程圖

圖5 油泵法向時域振動信號

圖6 IMF1信號

圖7 IMF9信號

圖8 IMF15信號

圖9 res信號

圖10 KNN模型驗證

3 結論

本文基于發動機表面單一測點的單方向振動時域信號,通過EMD方法把該信號分解為多個IMF時域信號,并將IMF信號作為振動數據的樣本特征,實現了樣本數據的維度拓展,經驗證集和模型指標評估,使用增加特征后的數據集所建立的KNN發動機輻射噪聲預測模型能達到較高預測精度。