基于振動分析的發動機異響故障診斷

摘要：汽車電控發動機在運行過程中會產生各種異常響動，傳統的聽診診斷方法存在主觀性強、誤差大等問題。為提高發動機異響故障診斷的準確性和效率，提出了一種基于振動分析的故障診斷方法。該方法首先采用小波變換和維納濾波相結合的算法對采集到的發動機振動信號進行降噪處理，然后從時域、頻域和時頻域提取特征構建特征向量。基于卷積神經網絡構建故障診斷模型，實現對發動機異響故障的自動識別和診斷。實驗結果表明，所提方法能夠有效識別多種發動機異響故障類型。研究成果為汽車電控發動機故障診斷提供了新的技術路徑，對提高汽車維修效率和安全性具有重要意義。

關鍵詞：發動機異響;振動分析;小波變換;深度學習;故障診斷

中圖分類號：U464 收稿日期：2024-07-30

DOI：10.19999/j.cnki.1004-0226.2024.09.027

1 前言

發動機是汽車的核心部件，其運行狀態直接影響汽車的性能和安全。隨著汽車電子化、智能化程度的不斷提高，傳統的發動機故障診斷方法已難以滿足要求。振動分析作為一種無損檢測技術，具有響應快、信息量大等優點，在發動機故障診斷中發揮著越來越重要的作用。本文旨在探討如何利用振動分析技術，結合先進的信號處理和人工智能算法，實現發動機異響故障的準確診斷，為提高發動機故障診斷的智能化水平提供參考。

2 發動機振動信號采集與預處理

2.1 振動信號采集系統

發動機振動信號采集系統是實現故障診斷的基礎。本研究采用高精度加速度傳感器、數據采集卡和工控機組成信號采集系統[1]。加速度傳感器選用靈敏度為100 mV/g的壓電式傳感器，頻率響應范圍為0.5 Hz～10 kHz，能夠有效捕捉發動機的各種振動信號。數據采集卡采樣率設置為20 kHz，以確保能夠采集到高頻信號。工控機用于控制整個采集過程并存儲采集到的數據（圖1）。

傳感器的安裝位置對信號質量有重要影響。通過前期試驗，確定了4個最佳安裝點：氣缸蓋、機油底殼、正時齒輪罩和發動機后部支架。這些位置能夠全面反映發動機的振動狀態。采集時，控制發動機轉速穩定在1 500 r/min左右，每次采集持續2 s，采樣間隔為0.05 ms。為了提高采集數據的代表性，在不同工況下（怠速、中速、高速）各采集100組樣本，共計300組樣本。

2.c3edbcfbb9979b3b8addbfc12b6f6b99781bf46575a895a6a93c8bcefa681d4c2 信號降噪方法

2.2.1 小波變換降噪

小波變換具有良好的時頻局部化特性，適合處理非平穩信號。本研究采用db4小波，對信號進行4層分解。在小波域中，大系數主要對應有用信號，而小系數主要對應噪聲[2]。通過設置閾值去除小系數，可以實現降噪。閾值的選擇采用SURE準則，既保留了信號的主要特征，又有效去除了噪聲。

具體步驟如下：

a.對原始信號進行小波分解，得到近似系數和細節系數。

b.對細節系數應用SURE閾值法進行軟閾值處理。

c.利用處理后的系數進行小波重構，得到降噪后的信號。

通過實驗對比，小波變換降噪后，信號的平均信噪比提高了3.2 dB。

2.2.2 維納濾波降噪

維納濾波是一種經典的自適應濾波方法，能夠在保持信號主要特征的同時有效抑制噪聲。本研究采用基于最小均方誤差準則的維納濾波算法。首先估計信號的功率譜密度和噪聲的442a2c15d281e8f4d71c9e40249ddbc1f11224f9c6ccf7e0c323a2fa626f9f7f功率譜密度，然后構造最優濾波器。維納濾波能夠有效去除加性白噪聲，提高信號的信噪比[3]。維納濾波的關鍵在于濾波器傳遞函數的設計：

H（ω） = Ps（ω） / （Ps（ω） + Pn（ω））

式中，Ps（ω）為信號的功率譜密度；n（ω）為噪聲的功率譜密度。通過實驗，維納濾波降噪后，信號的平均信噪比提高了2.8 dB。

2.2.3 小波-維納混合降噪

為了充分發揮小波變換和維納濾波各自的優勢，本研究提出了小波-維納混合降噪方法。首先對信號進行小波分解，對高頻系數應用維納濾波，然后進行小波重構。這種方法既保留了信號的細節特征，又有效抑制了噪聲。混合降噪的步驟如下：對原始信號進行小波分解，對高頻細節系數應用維納濾波。利用處理后的系數進行小波重構（圖2）。

實驗表明，與單獨使用小波變換或維納濾波相比，混合方法的降噪效果更好，平均信噪比提高了4.5 dB（表1）。

3 發動機振動信號特征提取

3.1 時域特征提取

時域特征直接反映了信號的統計特性。本研究提取了以下時域特征：均方根值、峰值、峭度、裕度因子、波形因子和脈沖因子。這些特征能夠反映信號的幅值、分布和波形特征。其中，峭度和裕度因子對早期故障特別敏感。通過對正常狀態和不同故障狀態下的時域特征進行對比分析，發現異響故障會導致這些特征值發生明顯變化[4]。例如，氣門異響會導致峭度值顯著增大，而連桿異響則會使波形因子明顯降低。這些變化為故障診斷提供了重要依據。

3.2 頻域特征提取

頻域特征能夠反映信號的頻率組成。本研究采用快速傅里葉變換（FFT）將信號轉換到頻域，提取了以下特征：主頻率、頻率中心、均方頻率和頻率方差。這些特征反映了信號的頻譜分布特性。還計算了不同頻段的能量比，包括低頻段（0～500 Hz）、中頻段（500～2 000 Hz）和高頻段（2 000～5 000 Hz）的能量占比。研究發現，不同類型的異響故障在頻域特征上表現出明顯差異。例如，活塞異響主要表現為低頻能量增加，而氣門異響則導致高頻能量顯著增加。

3.3 時頻域特征提取

考慮到發動機振動信號的非平穩特性，本研究還提取了時頻域特征。采用短時傅里葉變換（STFT）和小波包變換（WPT）進行時頻分析（圖3）。STFT使用漢寧窗，窗長256點，重疊率50%。WPT采用db4小波，分解層數為4。從時頻圖中提取了以下特征：

a.時頻能量熵：反映信號復雜度的變化。

b.時頻重心：計算時頻圖在時間和頻率維度上的重心坐標。

c.主分量比：選取能量最大的k個時頻點，計算其能量占總能量的比例。

這些特征能夠反映信號在時間和頻率上的聯合分布特性，對于識別復雜的故障模式具有重要作用。

4 基于深度學習的故障診斷模型

4.1 卷積神經網絡模型

本研究構建了一個8層的卷積神經網絡（CNN）模型用于故障診斷。該模型包含3個卷積層、3個池化層和2個全連接層。卷積層使用ReLU激活函數，最后一層使用Softmax函數進行分類。為了防止過擬合，在全連接層之間添加了Dropout層，丟棄率設為0.5（表2）。

CNN模型的輸入為時頻圖，尺寸為64×64。每個卷積層后接BatchNormalization層以加速訓練并提高模型穩定性，最后在兩層全連接層之間使用Dropout防止過擬合。

4.2 長短時記憶網絡模型

考慮到發動機振動信號的時序特性，本研究還構建了基于長短時記憶網絡（LSTM）的診斷模型。該模型包含2個LSTM層和2個全連接層。LSTM層能夠有效捕捉信號的長期依賴關系，適合處理時序數據。LSTM模型的輸入為時域特征序列，長度為100。每個時間步包含6個時域特征。兩個LSTM層之間添加了Dropout層，丟棄率為0.3，以防止過擬合。LSTM的特殊結構使其能夠解決傳統循環神經網絡中的梯度消失問題，從而更好地捕捉長期依賴關系[5]。在本研究中，LSTM模型能夠有效捕捉發動機振動信號中的時序模式，特別是在識別那些隨時間變化的故障特征方面表現出色。

4.3 模型訓練與優化

模型訓練采用Adam優化器，學習率初始設置為0.001，采用學習率衰減策略。批量大小設為64，訓練輪數為100。為了提高模型的泛化能力，采用了數據增強技術，包括添加高斯噪聲、時間偏移和隨機縮放。此外，還使用了早停策略來防止過擬合。在訓練過程中，通過調整網絡結構、優化超參數來提高模型性能。經過多次實驗，發現當卷積核大小為3×3，池化大小為2×2時，CNN模型性能最佳。對于LSTM模型，128-64的兩層結構比單層或三層結構效果更好。模型優化過程中還采用了交叉驗證技術，以確保模型的穩定性和泛化能力。通過精心調整的訓練策略，兩種模型都達到了較高的診斷準確率，同時保持了良好的泛化能力，能夠適應不同工況下的故障診斷任務。

5 實驗驗證與結果分析

5.1 實驗平臺搭建

實驗平臺包括三種不同型號的汽車發動機（奧迪A6、別克和本田），振動信號采集系統和數據處理工作站。采集系統如上文所述。數據處理工作站配置為Intel i7-10700K CPU、32GB RAM、NVIDIA RTX 3080顯卡，用于信號處理和模型訓練。軟件環境方面，使用Python 3.8作為編程語言，采用PyTorch 1.8框架實現深度學習模型。信號處理使用SciPy庫，數據分析和可視化使用Pandas和Matplotlib庫。

5.2 故障樣本采集

本研究模擬了5種常見的發動機異響故障：氣門異響、連桿異響、活塞異響、軸承異響和正時鏈異響。通過調整相關部件間隙或更換故障部件的方式模擬故障。對每種故障類型和正常狀態，在不同工況下（怠速、中速、高速）各采集300組樣本，每組持續2 s。總計采集了5 400組樣本，按7∶3的比例劃分訓練集和測試集。

5.3 診斷結果與分析

使用構建的CNN和LSTM模型對測試集進行診斷，結果如表3所示。兩種模型都取得了較好的診斷效果，總體準確率均超過90%。CNN模型在氣門異響和連桿異響的診斷上表現略優，而LSTM模型在活塞異響的識別上更有優勢。

進一步分析發現，大多數誤診案例發生在相似故障之間，如氣門異響和正時鏈異響，這可能是因為這些故障產生的振動特征相近。為了評估模型在不同工況下的性能，對怠速、中速和高速三種工況下的診斷準確率進行了統計，結果如表4所示。

從表4可以看出，兩種模型在中速工況下的診斷效果最好，這可能是因為中速工況下的振動信號特征最為明顯。怠速工況下的準確率相對較低，這可能是由于低速下振動信號較弱，特征不夠顯著造成的。

為了驗證模型的泛化能力，還在一組未參與訓練的新發動機上進行了測試。結果顯示，CNN模型的準確率為89.7%，LSTM模型的準確率為90.1%。雖然性能略有下降，但仍保持在較高水平，說明所提出的方法具有良好的泛化能力。另外，對模型的計算效率進行了評估。在測試平臺上，CNN模型對單個樣本的平均處理時間為15 ms，LSTM模型為18 ms。考慮到實際應用中可能需要實時診斷，這個處理速度是可以接受的。為了進一步提高診斷性能，嘗試了模型融合的方法。通過對CNN和LSTM模型的輸出進行加權平均，得到了更高的診斷準確率，達到94.8%。這說明兩種模型捕捉了振動信號的不同特征，具有互補性。

實驗結果表明，基于振動分析和深度學習的發動機異響故障診斷方法具有較高的準確性和實用性。該方法克服了傳統聽診法的主觀性，能夠快速、準確地識別多種異響故障類型。特別是在處理復雜的非線性關系和時序依賴性方面，深度學習模型展現出了明顯優勢。然而，研究中也發現了一些局限性，具體如下：a.模型對某些相似故障的區分能力還有待提高。b.在實際應用中，可能會遇到訓練數據中未包含的新故障類型，如何處理這種情況是未來需要解決的問題。c.雖然本研究考慮了不同工況，但實際工作環境可能更加復雜多變，模型的魯棒性還需要進一步驗證。

6 結語

本文提出了一種基于振動分析的發動機異響故障診斷方法。通過對發動機振動信號的采集、預處理、特征提取和深度學習模型構建，實現了對多種發動機異響故障的自動識別和診斷。實驗結果表明，該方法具有較高的診斷準確率和穩定性。未來研究可進一步探索更多類型的故障診斷，以及在實際工程應用中的推廣。本研究為發動機故障診斷技術的發展提供了新的思路，對提高汽車維修效率和安全性具有重要意義。

參考文獻：

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