基于元遷移學習的壓燃式活塞發動機氣門故障診斷研究

摘 "要： 針對壓燃式活塞發動機氣門間隙故障振動信號樣本少以及跨工況故障診斷困難的問題，提出一種基于元學習和遷移學習的壓燃式活塞發動機氣門間隙異常故障診斷方法。元學習采用MAML作為學習器，對目標域的支撐集進行數據擴展，提升其泛化能力；遷移學習采用ResNet34作為特征提取網絡，并通過SSL替代SL損失函數，壓縮源域特征向量之間的距離，為目標域任務提供更多的特征嵌入空間，提升其跨域診斷能力。將預訓練和微調后的元學習和遷移學習模型進行決策融合后作為診斷結果輸出，并使用發動機臺架進行實驗數據驗證。結果表明，所提方法能在小樣本情況下有效識別跨工況氣門間隙故障，且效果明顯優于單獨使用元學習或遷移學習的診斷方法。

關鍵詞： 壓燃式活塞發動機； 氣門機構； 故障診斷； MTL模型； 遷移學習； ResNet34網絡； 跨域診斷

中圖分類號： TN711?34； TK428 " " " " " " " " " 文獻標識碼： A " " " " " " " " " " "文章編號： 1004?373X（2024）18?0029?06

Research on meta?transfer learning based valve fault diagnosis of

compression?ignition piston engine

HE Pengfei1， WAN Hongping2， HUANG Guoyong1

（1. Faculty of Civil Aviation and Aeronautics， Kunming University of Science and Technology， Kunming 650500， China;

2. Yunnan Branch of CGN New Energy Holding Co.， Ltd.， Kunming 650200， China）

Abstract： In allusion to the challenges of limited vibration signal samples and difficulties in diagnosing faults across different operating conditions in valve clearance fault diagnosis of compression?ignition piston engine， a method of compression?ignition piston engine valve clearance abnormal fault diagnosis based on meta?learning and transfer learning is proposed. In the meta?learning， MAML is used as learner to expand the support set data of the target domain， thereby enhancing its generalization ability. In the transfer learning， ResNet34 is used as the feature extraction network to replace the SL loss function with SSL to compress the distance between feature vectors of the source domain， providing more feature embedding space for the target domain task and enhancing its cross?domain diagnostic capability. The decision fusion of pre?trained and fine?tuned meta?learning and transfer learning models are used as the diagnostic result output， and experimental data validation is conducted by means of engine bench. The results show that the proposed method can effectively identify cross working condition valve clearance faults in small sample situations， and the effect is significantly better than diagnostic methods that use meta?learning or transfer learning alone.

Keywords： compression?ignition piston engine; valve mechanism; fault diagnosis; MTL model; transfer learning; ResNet34 network; cross domain diagnosis

0 "引 "言

壓燃式活塞發動機由于體積小、升功率高、結構簡單、操作維護方便以及生產周期短、成本低等諸多優點，而得到工程應用領域的青睞[1]。在工程實際中，發動機氣門機構作為發動機系統的重要組成部分，經常因為惡劣的工作環境和高頻的撞擊而發生故障，主要表現為氣門間隙的異常改變，從而引起發動機漏氣和功率下降等問題。因此，為避免由于發動機故障導致的安全事故和經濟損失，對發動機進行運行狀態監測和準確的機械故障診斷十分重要。

一些學者使用深度學習的方法對采集到的發動機缸蓋上的振動信號提取有效特征并進行識別，有效診斷出了壓燃式活塞發動機的故障。文獻[2]提出了一個基于一維卷積長短期記憶網絡的柴油機工況識別方法，識別精度達到了99.08%。文獻[3]提出了一個基于隨機丟棄與批標準化的深度CNN，針對柴油機失火故障診斷取得了較高的準確率。文獻[4]在已有CNN的框架上，采用指數線性單元（Exponential Linear Unit， ELU）作為激活函數，用全局平均池化（Global Average Pooling， GAP）代替全連接層，在處理柴油機氣門故障診斷中獲得了較高精度。但深度學習方法要求大量的訓練數據，與實際應用中故障模型樣本獲取困難的情況相矛盾。為此，一些學者對小樣本條件下的故障診斷展開研究。文獻[5]提出了一種結合監督域自適應和原型網絡的故障診斷方法，利用原型層作為條件識別模塊來學習每個類的原型，有效解決了源域和目標域的類部分重疊的問題，在兩個軸承數據集上實現了故障分類。文獻[6]提出一種改進關系網絡（RN），利用元學習策略，在RN的嵌入模塊中引入了殘余收縮模塊和比例指數線性單元激活函數，實現了小樣本滾動軸承故障診斷。文獻[7]提出了一種基于元學習和網絡結構搜索的新模態故障診斷方法，即MetaNAS，從現有模態的網絡結構搜索過程中學習模型最優初始化參數，只需幾步梯度更新就能在小樣本條件下得到新模態故障診斷模型。

針對柴油發動機缸蓋振動信號非平穩、氣門故障樣本少的問題，本文提出一種結合元學習和遷移學習策略的柴油機氣門間隙故障診斷方法（MTL），將遷移學習的特征挖掘能力和元學習的快速適應新任務能力相結合。先通過源域數據分別訓練遷移學習和元學習的特征提取網絡，使用目標域任務微調遷移學習模型；然后通過數據增強的策略構建目標域支撐集的輔助任務，與目標域支撐集一起微調元學習模型；最后使用目標域查詢集來測試兩個模型的預測分數，將兩個分數決策融合作為最終準確率。在WP3.2G61E316柴油機取得的小樣本氣門間隙故障數據上對所提MTL方法的有效性進行驗證。

1 "MTL模型

1.1 "基本思路和總體設計

元學習通過多任務的學習范式學習不同任務的“元知識”，并利用這些“元知識”在新任務中快速學習，使其能夠在少量樣本及簡單幾步梯度更新后就取得較好的學習效果[8]。而遷移學習則是依靠從源域到目標域的知識遷移來解決小樣本和跨域學習問題，需要依靠大量標注數據對模型進行預訓練[9]。而本文提出的MTL模型，利用元學習和遷移學習各自的優勢來提升故障識別的準確率和模型的泛化性能。MTL的整體結構如圖1所示，主要包括遷移學習部分、元學習部分和分類決策融合部分。其中，遷移學習部分和元學習部分都有自己的特征提取模塊和特征分類模塊，這兩部分在最終分類決策融合前獨立完成訓練過程。

MTL模型的主要思路是先將源域數據以批次和任務作為訓練數據的基本單元進行劃分。其中，以任務為單元的數據劃分的原因是元學習的基本輸入單元為任務，每一個任務又分為支撐集和查詢集，支撐集是N?way K?shot形式，即包含N個類別，每一個類別下有K個樣本數據；查詢集中樣本類別數與支撐集相同，具體劃分方式如圖2所示。

1） 預訓練階段

搭建兩個分別使用遷移學習和元學習的特征提取模塊，將以批次為訓練單元的樣本輸入到遷移學習特征提取模塊，將以任務為訓練單元的樣本輸入到元學習特征提取模塊。

2） 微調階段

同樣以批次和任務作為基本單元對目標域的訓練數據進行劃分，分別使用元學習和遷移學習的方法對統一測試任務進行預測，將兩個模型預測到的得分融合后作為模型的最終預測得分。

1.2 "元學習部分

元學習部分使用的是一種與模型無關的元學習（MAML）方法，其學習目標是學習到能通過一步或幾步微調就快速適應新任務的最優初始化參數。

MAML的學習框架分為內外兩層循環：

內循環使用基礎學習器提取特定任務的特征，基礎學習器可以是任何基于梯度下降學習的網絡模型；

外循環使用元學習策略，通過梯度下降更新基礎學習器的初始化參數[10]。

MAML中基礎學習器上的參數更新過程為：

[θ'i=θ-α?θ?Ti（fθ）] （1）

式中：[θ'i]為基礎學習器在任務[Ti]上訓練得到的最優參數；[α]為基礎學習率；[?θ?Ti（fθ）]為基礎學習器[fθ]在任務[Ti]上的損失梯度。

元學習器上的參數更新過程為：

[θ?=θ-β?θTi～P（T）?Tifθ′i] （2）

式中：[P（T）]為任務分布；[β]為元學習率；[?Tifθ′i]為每個任務中[θ'i]下的損失誤差。

在完成所有批次的任務學習后，可以得到一個最優初始化參數[θ?]。當遇到新任務時，利用新任務的支撐集對最優初始化參數[θ?]進行微調，得到最適合新任務的參數[θ?t]。最后使用支撐集和查詢集測試MAML的學習效果[11]。

搭建MAML模型時首先需要設計一個基礎學習器，本文使用的基礎學習器為CNN模型，損失函數為適合解決分類問題的交叉熵函數，激活函數為ReLU函數，具體參數設置如表1所示。設置基礎學習率為0.000 1，元學習率為0.01。

1.3 "遷移學習部分

遷移學習的優勢是能充分利用源域樣本對模型預訓練。與MAML無法使用深層網絡結構不同，遷移學習可以利用深層網絡作為特征提取網絡，挖掘樣本淺層特征下的微小故障信息。

本文遷移學習部分所使用的特征提取網絡為殘差網絡ResNet34，并對其所用損失函數進行了改進。本文使用的ResNet34由初始的一個64通道的3×3卷積層、批歸一化層和4個殘差模塊組成，每個殘差模塊最后一層為1個3×3最大池化層。第1、4個殘差模塊各包含3個殘差塊，第2和第3個殘差模塊分別各包含4個和6個殘差塊，每個殘差塊包含2個3×3卷積層、批歸一化層、ReLU激活層。各卷積模塊的區別在于卷積層的通道數不一樣，分別是64、128、256和512。

考慮到本文解決的問題涉及跨域故障診斷，而傳統的殘差網絡結構所使用的SL（Softmax Loss）損失函數只關注不同樣本類別之間的距離，不考慮其所占有特征嵌入空間的大小，因此本文使用SSL損失函數代替SL，在保證各樣本間距離足夠用于分類的情況下，盡可能縮小同一類樣本間的距離，為目標域樣本留出更多的嵌入空間。其主要原理是通過計算樣本在嵌入空間中的特征向量與類原型向量之間的余弦相似性來調整其在嵌入空間中的分布位置。

計算過程為：

[wi=cosθ（wi，fγ（xja））-cosθ（wa，fγ（xja））·wa+wi] （3）

式中：[wi]為壓縮后的類原型向量；[·]為絕對值運算；[γ]為特征提取網絡參數；[xja]為a類樣本；[fγ（xja）]為[xja]的映射向量；[wa]為a類樣本的類原型向量；[wi]為非a類樣本的類原型向量。

SSL損失函數的計算過程為：

[LSSL（γ）=a=1Aj=1Na?logρyj=axj] （4）

[pyj=ixj=expcosθ（wi，fγ（xj））i=1Aexpcosθ（wi，fγ（xj））] （5）

式中：A為樣本類別總數；Na為a類樣本數量；[yj]為[xj]的預測值。

通過不斷壓縮類原型向量之間的距離，使得嵌入空間中特征向量分布更為集中。通過最小化SSL，采用隨機梯度下降法更新ResNet34的網絡參數。

1.4 "學習及參數更新過程

1） 遷移學習與元學習的預訓練使用的是相同的源域數據集，并且同時進行，只是遷移學習以樣本為輸入訓練ResNet34網絡，而元學習以任務為輸入訓練MAML網絡。

2） 預訓練結束后，固定兩個特征提取網絡的參數，并將其遷移到目標域中進行微調。將目標域的數據按元學習策略劃分為支撐集和查詢集，使用支撐集的數據微調遷移學習的模型，通過數據增強的方式生成支撐集的輔助集，并將其與支撐集一起以任務劃分后用于微調元學習網絡。

3） 完成模型微調后，將目標域的查詢集分別輸入ResNet34和MAML的分類模塊，得到其對應的預測分數，再使用Softmax函數對預測分數進行歸一化處理，最后將兩個預測融合后作為最終預測結果輸出。

2 "實驗驗證與結果分析

2.1 "實驗數據

為驗證本文所提方法的有效性，在1臺WP3.2G61E316壓燃式活塞發動機上進行實驗驗證，使用的加速度傳感器為KISTLER 8774B，信號采集模塊為NI9232，通過鍵相位傳感器確定各周期初始位置并計算發動機轉速。圖3為實驗現場圖。

實驗模擬轉速為1 500 r/min和1 800 r/min兩種工況下氣門間隙發生故障的情況，采樣頻率為51.2 kHz。在發動機停機狀態下，通過轉動調整螺釘和鎖緊螺母來設置并固定氣門間隙大小。E1、E2、E3、E4為發動機依次排列的4個氣缸，模擬了不同氣缸的氣門間隙分別為1個正常和3種異常狀態，各種狀態下氣門間隙的參數設置如表2所示。

采集每個氣缸蓋表面振動信號，分別采集4類氣門設置和1 500 r/min、1 800 r/min兩類轉速下共8類氣門狀態數據。

將轉速為1 500 r/min下采集到的振動信號作為原始源域數據集，首先根據轉速和鍵相位傳感器型號，將原始加速度信號截取為相同長度的一維時序數據；然后通過遞歸圖（RP）[12]、短時傅里葉變換（STFT）[13]和格拉姆角場（GAF）[14]的方式將其編碼為64×64的3通道二維特征圖，作為預訓練的源域數據集。生成每種氣門狀態下的RP、STFT和GAF特征圖各400張，共4 800個源域數據。

將轉速為1 800 r/min下采集到的振動信號作為原始目標域數據集，通過在原始振動信號中注入高斯白噪聲的方法擴充目標域輔助數據集。同樣根據轉速和鍵相位傳感器型號將原始加速度信號截取為相同長度的一維時序數據。然后使用連續小波變換（CWT）[15]方式將其編碼為64×64的3通道二維特征圖作為微調和測試的目標域數據集，擴充得到的輔助數據集僅用作元學習的微調。共生成每種氣門狀態下的特征圖各40張，按3∶1的比例劃分為支撐集和查詢集，通過添加噪聲擴展得到的特征圖共320張，全部添加到支撐集中組成元學習的微調任務。

2.2 "實驗結果分析

使用目標域任務的查詢集內的4類氣門狀態樣本測試模型的準確率，每類樣本20個。為避免實驗偶然性的影響，每種任務類型下進行10次測試后取平均準確率，準確率計算過程如式（6）所示，模型最終測試混淆矩陣如圖4所示。計算得到模型的準確率為84.75%。

[Paccuracy=TP+TNTP+TN+FP+FN] （6）

式中：[Paccuracy]為模型的準確率；TP為預測為正的正樣本數量；FP為預測為正的負樣本數量；TN預測為負的負樣本數量；FN為預測為負的正樣本數量。

為研究使用SSL代替SL作為損失函數是否能使嵌入空間內的樣本特征向量更為集中，使用T?SNE可視化觀察特征向量的分布情況，結果如圖5所示。由圖5可知，使用SSL后能有效拉近特征向量的空間距離。

為了驗證MTL模型的融合診斷效果要優于單獨使用遷移學習或元學習，分別在4?way 1?shot和4?way 5?shot任務下，將融合后的MTL模型與融合前基于源域數據預訓練的ResNet34模型和MAML模型進行比較，10次實驗后得到平均準確率，如表3所示。結果表明，MTL模型的診斷效果要明顯優于單純使用遷移學習的ResNet34和單純使用元學習的MAML模型。

3 "結 "論

使用CWT編碼振動數據可以保留其關鍵時頻特征，使用SSL替代SL損失函數能有效壓縮特征向量在嵌入空間內的距離，為跨域故障診斷的新樣本提供更多的映射空間。通過建立輔助任務用于元學習微調，能提升MAML模型的泛化性能。將元學習快速適應和遷移學習深度挖掘與跨域識別的能力結合后進行決策融合，能在小樣本跨工況氣門故障診斷中達到84.75%的準確率，診斷效果優于單獨使用遷移學習或元學習的診斷方法。

注：本文通訊作者為黃國勇。

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