劉軍龍,俞凱耀,張相春

(1.遵義師范學院 資源與環(huán)境學院,貴州 遵義 563006;2.浙江國際海運職業(yè)技術學院 海洋裝備工程學院,浙江 舟山 316012;3.遵義師范學院 生物與農業(yè)科技學院(食品科技學院),貴州 遵義 563006)

0 引 言

機載燃油泵為航空發(fā)動機輸送標準壓力和流量的燃油。機載燃油泵的工作環(huán)境非常復雜,運行中可能出現故障[1],因此,有必要建立智能的故障辨識模型,以準確辨識機載燃油系統(tǒng)的故障。

針對機載燃油泵的故障辨識,李娟等人[2]采用樣本分位數提取了故障特征,對故障進行了準確辨識;但該方法需要合理布置傳感器。焦曉璇等人[3]采用小波包處理機載燃油泵振動信號,精確地識別了機載燃油泵的故障;但小波包的性能依賴于小波基的合理設置。戴邵武等人[4]5-7提出了模糊信息?；湍：叵嘟Y合的故障診斷方法,準確地識別了機載燃油泵故障;但模糊熵只用于進行單一尺度的分析,對特征的提取不夠全面。戴邵武等人[5]11-13提出了基于多尺度模糊熵的特征提取方法,提高了特征提取的質量;但振動信號中包含噪聲,需要去除其中的噪聲。為此,JIAO Xiao-xuan等人[6]將經驗模態(tài)分解用于機載燃油泵的信號降噪,去除了信號中的噪聲;但經驗模態(tài)分解存在嚴重的模態(tài)混疊和端點效應缺陷。鮑杰等人[7]提出了基于完備集成經驗模態(tài)分解的故障診斷方法,增強了信號降噪效果;但該方法引入的白噪聲會導致其分解的分量中殘留噪聲。章余等人[8]采用改進的卷積神經網絡和支持向量機,對機載燃油泵故障進行了診斷,對故障進行了精確識別;但該方法的性能受參數的影響較大。

機載燃油泵振動表現為非線性,需要采用非線性方法進行處理。

HOU Jing-bao等人[9]采用集成經驗模態(tài)分解和排列熵,對滾動軸承進行了故障診斷,準確診斷了軸承故障;但該方法的效率非常低下,不適宜處理大批量數據。CHEN Jia-yu等人[10]采用完備集成經驗模態(tài)分解方法,對齒輪箱進行了故障診斷,證明了完備集成經驗模態(tài)分解方法可以提高診斷效率,并減小診斷誤差;然而,該方法的分解精度有待提高。

在對振動信號進行降噪后,需要采用特征提取方法以構建故障特征。目前,特征提取方法以樣本熵、模糊熵、排列熵和散布熵為代表。

戴邵武等人[4]2-4提出了基于模糊信息粒化和模糊熵的故障診斷方法,準確診斷了機載燃油泵故障;但該方法僅提取每個信息粒的模糊熵,忽視了每個粒子的多尺度特征,特征表達得不夠全面。為實現信號的多尺度分析,DAI Hong-de等人[5]5-7采用一種基于多尺度模糊熵的方法,有效提取了機載燃油泵的故障特征;但該方法忽視了信號中的噪聲。

在提取了故障特征后,需要選擇合適的分類器進行故障識別。陳俊柏等人[11]采用遺傳算法對支持向量機的參數進行了優(yōu)化,對機載燃油泵故障進行了有效識別;但遺傳算法的全局尋優(yōu)能力較差,易陷入局部最優(yōu)。焦曉璇等人[12]采用粒子群算法,對支持向量機進行了參數優(yōu)化,取得了優(yōu)于遺傳算法的優(yōu)化結果;但粒子群算法的迭代速度較慢,且全局優(yōu)化性能不佳。

針對上述問題,筆者提出一種基于自適應噪聲完備經驗模態(tài)分解(CEEMDAN)、多尺度波動散布熵(MFDE)和哈里斯鷹(HHO)算法優(yōu)化支持向量機(SVM)的損傷識別模型。

首先,筆者利用CEEMDAN方法對振動信號進行分解,并進行信號重構;隨后,利用MFDE方法提取重構信號的故障特征;最后,利用哈里斯鷹算法,對支持向量機的參數進行優(yōu)化,構建HHO-SVM故障分類模型,進行機載燃油泵的故障辨識。

1 算法原理

1.1 自適應噪聲完備經驗模態(tài)分解信號重構

為分析機載燃油泵振動信號,使振動信號中不同的模態(tài)分量解耦,筆者采用自適應噪聲完備經驗模態(tài)分解(CEEMDAN)方法,對振動信號進行分解,生成1組本征模態(tài)分量(IMF),突出振動信號的故障特征。但該方法分解得到的IMF分量依然不可避免地存在偽分量和殘余噪聲。

為確定有用分量,避免相關系數指標錯誤地應用于評估分量的重要性[13],筆者利用能量占比對分量執(zhí)行進一步的選擇。對于信號的能量來說,占比越大,則包含的故障信息也越多[14]。因此,可以通過相關系數—能量對IMF分量進行篩選和重構。

具體步驟如下:

1)對于振動信號x(t),利用CEEMDAN方法進行分解,得到IMF分量;

2)計算各IMF與原信號的相關系數以及能量占比;

3)選擇相關系數大于0.1,且能量比大于5%的IMF分量進行重構。

1.2 多尺度波動散布熵方法原理

波動散布熵無法對信號進行多尺度分析。為此,AZAMI H等人[15]將其與粗粒化處理相結合,提出了MFDE方法。

首先,原始信號為{u1,u2,…ub,…,uN},利用向下取整,將其分割為互不重疊的子序列;接著求出每個子序列的均值,生成序列,即:

(1)

式中:τ為尺度因子;[]為向下取整函數;N為信號長度。

然后,在各尺度因子τ下,計算各子序列的波動散布熵,從而得到了MFDE方法。

1.3 哈里斯鷹算法優(yōu)化支持向量機方法

支持向量機(SVM)目前已被廣泛應用于識別領域[16],但應用SVM方法時必須選擇合理的參數。為此,筆者利用哈里斯鷹優(yōu)化算法,對SVM方法的懲罰系數C和核函數g進行尋優(yōu),以增強分類器的性能[17]。

1.3.1 哈里斯鷹算法

哈里斯鷹優(yōu)化(HHO)算法是一種受到哈里斯鷹捕獵行為啟發(fā)的優(yōu)化算法。HHO算法包括全局搜索、轉換和局部開發(fā)3個階段[18-19]。

在全局搜索階段,哈里斯鷹在搜索空間中隨機分布,基于2種不同的方案來尋找空間中的獵物,并進行方位更新。其模型如下:

(2)

(3)

式中:Xt+1為鷹在第t+1次迭代時的坐標;Xt為鷹在第t次迭代時的坐標;Xrand為第t次迭代時鷹的隨機坐標;Xr為第t次迭代時鷹的獵物坐標;Xm,t為第t次迭代時鷹的平均坐標;r0,r1,r2,r3,r4,q為[0,1]范圍內的隨機值;ub為搜索空間的上界;lb為搜索空間的下界。

在轉換階段,HHO算法利用獵物能量E來轉換搜索和開發(fā),模型如下:

(4)

式中:T為迭代最大次數;E0為[-1,1]的隨機值。

在局部開發(fā)階段,為準確模仿哈里斯鷹的真實捕獵動作,筆者依據哈里斯鷹的不同捕獵策略開發(fā)了4種方法,對開發(fā)環(huán)節(jié)進行更新,并根據獵物能量E和逃逸因子η來選擇不同方法。

1)軟圍獵

當|E|≥0.5且η≥0.5時,獵物能量E豐富,可以利用跳躍策略來逃脫圍獵,鷹通過消耗E,最后成功抓獲獵物。其坐標更新如下:

Xt+1=ΔXt-E|JXr,t-Xt|

(5)

ΔXt=Xr,t-Xt

(6)

J=2(1-r5)

(7)

式中:J為獵物跳躍強度;r5為[0,1]的隨機值。

2)硬圍獵

當|E|<0.5且η≥0.5時,獵物由于能量E的缺乏而被鷹抓獲。其坐標更新如下:

Xt+1=Xr,t-E|ΔXt|

(8)

3)漸進式快速俯沖軟圍獵

當|E|≥0.5且η<0.5時,獵物能量E豐富,具備躲避圍獵的能力。首先,鷹對獵物執(zhí)行俯沖式的襲擊,若襲擊不成功,則貫徹隨機游走方法。

其模型定義如下:

(9)

式中:D為項目維數;S為1×D維隨機向量。

LF定義如下:

(10)

式中:LF(x)為Levy飛行函數。

4)漸進式快速俯沖硬圍獵

當|E|<0.5且η<0.5時,獵物能量E缺乏,鷹在襲擊獵物之前會開展硬圍獵進行捕獵,若襲擊不成功,則進行隨機游走行動。

其模型定義如下:

(11)

1.3.2 哈里斯鷹算法優(yōu)化支持向量機流程

HHO方法優(yōu)化支持向量機的步驟如下:

1)將哈里斯鷹種群數量(N)、迭代總數(T)、搜索范圍的上界與下界都進行初始化;

2)采用測試樣本的分類準確率作為適應度函數,以具有最佳適應度值的哈里斯鷹作為全局最佳解;

3)更新獵物逃逸能量、依據能量E,更新哈里斯鷹在搜索或開發(fā)階段中的策略;

4)求出哈里斯鷹更新坐標后的個體適應度,若更新后的適應度優(yōu)于獵物的適應度,則將該適應度對應的坐標作為獵物的新坐標;

5)重復步驟3)和4),直至完成全部的迭代過程,最后獵物的最佳坐標信息為SVM方法的最佳參數組合。

2 基于CEEMDAN-MFDE和HHO-SVM的辨識方法

在算法原理的基礎上,筆者建立基于CEEMDAN-MFDE聯(lián)合HHO-SVM的機載燃油泵故障辨識模型。其具體步驟如下:

1)信號獲取。利用加速度計采集機載燃油泵的振動信號;

2)信號分解。利用CEEMDAN方法對機載燃油泵振動信號進行分解,獲得IMF分量;

3)信號重構。分別求解各IMF分量的相關系數和能量比,篩選獲得包含豐富信息的IMF分量,進行信號重構;

4)特征提取。對重構信號進行MFDE分析,得到維度為τ的波動散布熵值,將其作為特征向量;

5)故障辨識。將特征向量輸入至HHO-SVM分類器,進行分類,完成機載燃油泵的故障辨識。

機載燃油泵故障診斷方法的流程圖,如圖1所示。

圖1 機載燃油泵故障診斷方法的流程圖

3 實驗數據分析與對比

此處的實驗數據來自于PAN Jin-xin等人[20]提供的數據集。

實驗選取了某型機載燃油泵(離心泵)為研究目標。工作時,該泵采用電機驅動離心葉輪旋轉,對燃油進行增壓,將燃油輸出至發(fā)動機。

機載燃油泵的具體參數如表1所示。

表1 機載燃油泵的參數

筆者對機載燃油泵的不同工況進行了研究,分別是正常(S1)、擴散管損傷(S2)、泄露(S3)、葉輪與泵口刮蹭(S4)、葉輪與擴散管刮蹭(S5)、葉片損傷1片(S6)、葉片損傷2片(S7)、葉片損傷10片+擴散管損傷(S8)、葉片損傷10片(S9),共9種工況。

典型的故障工況如圖2所示。

圖2 機載燃油泵的典型故障

筆者在機載燃油泵實驗平臺采集振動信號,加速度計布置于燃油泵電機的殼體上,電機為變頻電機,轉速為5 600 r/min。

機載燃油泵實驗平臺如圖3所示。

圖3 機載燃油泵實驗平臺

筆者以6 000 Hz的頻率采集振動信號,將每種工況的振動數據分為長度1 024的樣本各40組(其中,20組作為訓練集,剩余20組作為測試樣本)。

3.1 故障特征提取

9種工況的振動信號如圖4所示。

圖4 機載燃油泵9種工況的振動信號

由圖4可以發(fā)現:振動信號不具備明顯的特征,無法根據波形來區(qū)分不同工況。

筆者以擴散管損傷樣本為例,進行CEEMDAN分解,得到一組IMF分量;隨后,分別計算各IMF的相關系數和能量比,將相關系數大于0.1和能量比大于5%的分量進行信號重構。

各IMF分量的相關系數、能量比如表2所示。

表2 各IMF分量相關系數—能量比

從表2可以發(fā)現:IMF1、IMF2符合相關系數—能量比的標準,因此,筆者選擇這2個分量進行信號重構。

擴散管損傷的重構信號如圖5所示。

圖5 信號重構前后的時域波形圖

由圖5可以發(fā)現:重構信號的振幅出現了損傷,但是振動信號中的沖擊分量更加明顯,表明對信號進行降噪能夠減小干擾,突出信號中的沖擊信息。

筆者利用MFDE方法對重構信號進行了特征提取。MFDE方法需要設置3個參數,即嵌入維數m、類別數c和時間延遲d。針對這3個參數已經有較多文獻進行了研究,筆者不再贅述。筆者設置m為2,c為5,d為1,尺度因子為20。

9種工況的MFDE值如圖6所示。

圖6 9種工況的MFDE值

由圖6可以發(fā)現:9種工況的MFDE值具有類似的趨勢,即熵值隨著尺度因子的增加而減小;同時不同工況的振動信號具有不同的動力學特性,而采用MFDE方法能夠將這種差異反映出來。

在大多數尺度下,MFDE值具有比較好的區(qū)分度,證明MFDE方法可以用于有效區(qū)分不同振動信號的復雜度。

3.2 故障識別

筆者采用HHO方法,對SVM方法的懲罰系數和核函數進行尋優(yōu),每組工況有40組樣本(其中,20組作為訓練樣本,另一部分作為測試樣本)。

識別結果如圖7所示。

圖7 CEEMDAN-MFDE-HHO-SVM識別結果

由圖7可以發(fā)現:每個類別的樣本都未出現錯誤識別的樣本,證明了該方法的有效性。

3.3 方法對比驗證

為了驗證多種方法的優(yōu)劣,筆者從3個角度來評估CEEMDAN-MFDE-HHO&SVM的性能,分別是:

1)信號處理方法:集成經驗模態(tài)分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)、未采用信號預處理方法);

2)熵值特征提取方法:多尺度散布熵(multiscale dispersion entropy,MDE)、多尺度模糊熵(multiscale fuzzy entropy,MFE)和多尺度樣本熵(multiscale sample entropy,MSE);

3)優(yōu)化算法:遺傳算法(genetic algorithm,GA)、粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)。

3.3.1 信號處理方法對比

筆者將CEEMDAN-MFDE特征提取方法分別與EEMD-MFDE、MFDE特征提取方法進行對比,將由這3種方法提取的故障特征輸入至HHO-SVM分類器,進行故障特征識別(訓練樣本和測試樣本的比例保持一致)。

采用基于EEMD-MFDE以及MFDE方法得到的診斷結果,如表3所示。

表3 3種特征提取方法的診斷結果對比

由表3可知:CEEMDAN-MFDE方法的準確率高于EEMD-MFDE方法,證明CEEMDAN方法在處理機載燃油泵振動信號方面優(yōu)于EEMD方法,這是因為EEMD方法處理后的信號并未充分消除噪聲的影響;

此外,基于CEEMDAN-MFDE方法和EEMD-MFDE方法的準確率均高于MFDE方法,這是因為MFDE方法未對信號進行降噪處理,進而降低了特征的質量(這也直接證明了對信號進行降噪的必要性)。

3.3.2 熵值特征提取方法對比

為了驗證MFDE方法在特征提取中的有效性,筆者將其與MDE方法、MFE方法和MSE方法進行對比。其中,MFE方法和MSE方法的參數設置為:嵌入維數為2,相似容限為0.2,模糊參數為2,時間延遲為1,在對比中,僅將MFDE替換為MDE、MFE和MSE,其余操作不變。

診斷結果如表4所示。

表4 4種特征提取方法的診斷結果對比

從表4可知:CEEMDAN-MFDE和CEEMDAN-MFE方法均獲得了100%的準確率,證明這2種方法均可以有效提取機載燃油泵信號的故障特征;CEEMDAN-MDE和CEEMDAN-MSE的準確率均低于CEEMDAN-MFDE,證明CEEMDAN-MFDE的優(yōu)越性;此外,雖然MFE取得了比較不錯的結果,但其特征提取效率偏低,計算花費高于MFDE。

由此可見,CEEMDAN-MFDE方法是其中最優(yōu)的。

3.3.3 不同分類器對比

為了證明HHO-SVM在故障識別中更有優(yōu)勢,筆者將HHO-SVM分類器與GA-SVM分類器、PSO-SVM分類器進行對比。

筆者將由CEEMDAN-MFDE提取的故障特征輸入到GA-SVM和PSO-SVM中,得到了不同分類器的故障診斷對比結果,如表5所示。

表5 不同分類器診斷結果對比

由表5可知:相比于其他分類器,基于HHO-SVM的分類器不僅具有最高的準確率,而且效率也更高。

這證明HHO算法能夠在較短的時間里搜尋到更優(yōu)的參數組合,在機載燃油泵的故障辨識中具有更好的性能。

從不同角度的對比結果可以發(fā)現,筆者建立的損傷識別模型在一定程度上優(yōu)于其他混合故障識別模型,在機載燃油泵的損傷識別中具有應用潛力。

4 結束語

針對機載燃油泵的故障識別問題,筆者提出了一種將CEEMDAN、MFDE和HHO-SVM相結合的機載燃油泵故障辨識方法,利用實測機載燃油泵振動數據集對該方法進行了實驗評估。

研究結論如下:

1)采用CEEMDAN進行信號重構和MFDE特征提取,采用基于CEEMDAN-MFDE的特征提取方法,能夠取得100%的故障識別準確率,具備應用于機載燃油泵故障識別的潛力;

2)筆者提出的CEEMDAN-MFDE和HHO-SVM故障診斷策略取得了100%的故障識別準確率。在信號處理方面,CEEMDAN-MFDE優(yōu)于EEMD-MFDE和MFDE,這2種方法的準確率分別為98.89%和95.56%;而在熵值特征提取方面,MFDE的準確率高達100%,且效率為22.73 s,優(yōu)于MDE、MFE和MSE,3種方法的準確率分別為98.33%、100%和99.44%,而效率分別為21.79 s、25.46 s和23.43 s;在分類器方面,HHO-SVM的診斷準確率為100%,診斷時間為1.41 s,優(yōu)于GA-SVM和PSO-SVM。

雖然采用CEEMDAN-MFDE-HHO-SVM方法得到了較高的故障診斷準確率,但其效率還有待于提升。因此,筆者未來將就減小特征數量、增加特征提取效率的可行性進行深入的探討。