王永堅,范金宇,蔡杭溪,趙凱,吳怡婷

(集美大學(xué) 輪機工程學(xué)院,福建 廈門 361021)

船用中高速柴油機廣泛地用作各類船舶的發(fā)電柴油機,由缸套-活塞環(huán)(cylinder liner and piston rings, CLPRs)組成的摩擦副是柴油機的核心部件和易損件。CLPRs長時間在高溫、高壓、重載等惡劣環(huán)境下工作,極易發(fā)生缸套過度磨損、活塞環(huán)斷環(huán)等故障問題,其技術(shù)狀態(tài)對柴油機的工作性能與使用壽命將產(chǎn)生重大影響。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)[1]的理論研究和網(wǎng)絡(luò)深度已發(fā)展到深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(deep convolutional neural network, DCNN),并在圖像識別、機械故障診斷領(lǐng)域得到廣泛地應(yīng)用。考慮通過測取人為設(shè)置缸套-活塞環(huán)4種故障狀態(tài)(正常狀態(tài)、活塞環(huán)斷環(huán)1道、缸套過度磨損+0.25 mm、缸套過度磨損+0.50 mm,以下簡稱“4種故障狀態(tài)”),在不同負(fù)載狀態(tài)下的振動信號,提出一種基于信息質(zhì)量篩選準(zhǔn)則EEMD分解后的k個固有模態(tài)分量IMFs,以期有效體現(xiàn)故障特征的峭度(越大越好)作為衡量指標(biāo),對IMFs信號所含信息質(zhì)量進行評估,重構(gòu)故障信號,并輸入一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(1DCNN)模型,獲得準(zhǔn)確度和效率優(yōu)于傳統(tǒng)故障診斷方法的算法和模型。

1 故障特征提取方法

國內(nèi)外學(xué)者使用EEMD對信號進行重構(gòu)時,通常選取前n個IMFs組成重構(gòu)信號[2-3],忽略IMF含有每個工況不同的固有信息。通過傳統(tǒng)EEMD算法分解得到的IMFs排序,可能存在順位靠后含有更多的故障信息IMFs信號被忽略,造成信號信息篩選不充分,有效分量無法得到正確篩選等不足。為解決上述問題,提出一種基于信息質(zhì)量篩選準(zhǔn)則的改進EEMD算法,有效選擇含有較多故障特征固有模態(tài)分量IMFs,組成重構(gòu)信號。

1.1 固有模態(tài)分量IMF的相關(guān)系數(shù)與峭度

經(jīng)EEMD分解缸蓋振動信號xn(t)的固有模態(tài)分量：IMFi(t)=(IMF1,IMF2,…,IMFn-1),其相關(guān)系數(shù)ρi的數(shù)學(xué)描述為

(1)

相關(guān)系數(shù)ρi是研究變量之間相關(guān)關(guān)系密切程度的統(tǒng)計指標(biāo),ρi趨近于1,分離出的固有模態(tài)分量IMF與信號相關(guān)關(guān)系越密切。

峭度Ki用于描述波形尖峰度的一個量綱一的量參數(shù),是衡量信號是否含有較多沖擊成分的時域特征指標(biāo)。當(dāng)柴油機缸套壁磨損程度加大時,缸套-活塞環(huán)組振動信號含有較多的沖擊成分,此時峭度明顯增大,峭度Ki的數(shù)學(xué)描述為

(2)

式中：Ki為IMFi的峭度;μi為IMFi的均值。

缸套-活塞環(huán)出現(xiàn)故障時從故障缸缸蓋處測取的振動信號經(jīng)EEMD分解出的IMFi(t)包含不同頻段的固有振動成分,選取能有效凸顯故障特征峭度大的IMFi(t)組成重構(gòu)信號,可有效篩選故障振動信號[4-5]。

1.2 基于IMF信息質(zhì)量篩選準(zhǔn)則的改進EEMD算法

對能夠凸顯故障特征IMFi分量重構(gòu)信號的獲取,需滿足如下要求：①組成重構(gòu)信號的IMFi分量與原信號密切相關(guān)(即相關(guān)系數(shù)ρi越接近1);②該分量包含能有效體現(xiàn)故障的特征量(如峭度)?；诖艘?確定EEMD算法并獲取重構(gòu)信號的IMF信息質(zhì)量篩選判別標(biāo)準(zhǔn)為和目標(biāo)函數(shù)f為

(3)

f=max{β|ρi| +(1-β)Ki}

(4)

式中：β、1-β為權(quán)重因子,β取0.7。

1.3 多模塊一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理及網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DCNN),其顯著優(yōu)勢在于：有效緩解傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)因參數(shù)過多導(dǎo)致運算效率低下、網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練困難、過擬合等。其運算核心是通過構(gòu)成卷積層的多個濾波器卷積核實現(xiàn)的,隨著卷積核的運動,當(dāng)前層的神經(jīng)元與前一層特征圖中的局部區(qū)域稀疏連接。機械設(shè)備運轉(zhuǎn)過程中,數(shù)據(jù)采集獲取的實時振動信號是一維時序向量,1DCNN作為一維卷積運算,其結(jié)構(gòu)簡單,參數(shù)變量較少,為此選用該算法作為缸套-活塞環(huán)故障診斷研究方法。

充分利用1DCNN的技術(shù)優(yōu)勢,結(jié)合本研究實際特點,為更有效提取缸套-活塞環(huán)故障特征信息,提出多模塊一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(multi block 1-d convolution neural network, MB-1DCNN)方法,將故障特征信息分為故障特征提取與故障模式識別兩部分：①故障特征提取,由數(shù)個自組模塊構(gòu)成,單個模塊包含卷積層、批歸一化層、激活層、池化層;②故障模式識別,在常規(guī)全連接層的基礎(chǔ)上加入dropout層,進一步縮減參數(shù)量,提升系統(tǒng)運算效率和魯棒性。本研究網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)設(shè)計遵循奧卡姆剃刀原則,其優(yōu)點在于在滿足分類效果的前提下,采用淺層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計時,缸套-活塞環(huán)故障模式識別中可使用更少計算資源獲得更有效的故障模式識別。

2 故障診斷流程及試驗平臺設(shè)計

2.1 改進EEMD-MB1DCNN故障診斷流程

基于前述提出的故障診斷方法,結(jié)合船用中高速柴油機缸套-活塞環(huán)工作特點及常見的故障問題,構(gòu)建該易損件潛隱故障診斷流程見圖1。

圖1 改進EEMD-MB1DCNN故障診斷流程

1)在不同負(fù)載下,分別測取缸套-活塞環(huán)4種故障模式下位于故障缸缸蓋處的原始振動信號x(t);將采集信號經(jīng)降噪處理進行EMD分解后,加入隨機白噪聲nn(t)再進行EEMD分解,得到上述故障模式下各振動信號的固有模態(tài)IMFi(t)分量。

2)根據(jù)IMF信息質(zhì)量篩選判別準(zhǔn)則及其目標(biāo)函數(shù)f,以能有效凸顯故障特征的峭度特征量(取大者)作為評判指標(biāo),對單個IMFi(t)信號所含信息質(zhì)量進行評估,對EEMD分解所得的各組IMFi(t)進行篩選重構(gòu),獲得4種故障模式下新的一維時序重構(gòu)特征信號X′(t);重構(gòu)信號按80%的訓(xùn)練樣本與20%的測試樣本劃分,將訓(xùn)練樣本集輸入MB-1DCNN網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,獲得經(jīng)樣本訓(xùn)練好的缸套-活塞環(huán)故障模式識別分類器。

3)將驗證用測試樣本集輸入訓(xùn)練好的分類器,驗證模型有效性和準(zhǔn)確性,并對分類器進行適當(dāng)參數(shù)調(diào)正;將訓(xùn)練好的模型和分類器應(yīng)用于船用柴油機缸套-活塞環(huán)實際故障診斷,獲相應(yīng)故障診斷結(jié)果。

2.2 試驗平臺的設(shè)計與搭建

為驗證所提方法對船用中高速柴油機缸套-活塞環(huán)組潛隱故障診斷的有效性,設(shè)計并搭建試驗平臺。試驗平臺選用船用高速柴油機組,柴油機型號為QC-50BW-CY;額定功率/轉(zhuǎn)速為50 kW/1 500 r/min,缸徑/沖程：105 mm/125 mm,4缸;發(fā)電機組型號：WHI224;負(fù)載箱采用水電阻負(fù)載水缸;信號采集設(shè)備選用DH5922型信號采集儀和DHDAS測試分析系統(tǒng)。加速度傳感器最大可測加速度為50 g m/s2,諧振頻率為kHz,采用恒流源24VDC,4 mA。

試驗中,在缸蓋頂部位置安裝加速度傳感器實時采集振動信號,在柴油機輸出軸飛輪端使用光電傳感器采集轉(zhuǎn)速信號,通過反光標(biāo)簽反射信號記錄柴油機輸出軸轉(zhuǎn)速,通過改變水電阻負(fù)載水缸電阻片與鹽水接觸面積設(shè)置柴油機外加負(fù)載。試驗過程中,通過NO.1缸的人為設(shè)置4種故障模式進行試驗,試驗工況按4種故障模式下5種負(fù)載狀態(tài)(空載、25%、50%、75%、90%負(fù)載,轉(zhuǎn)速1 550 r/min)開展試驗。

3 試驗數(shù)據(jù)采集與分析

3.1 原始振動信號特點與時頻分析

平臺船用柴油機額定轉(zhuǎn)速為1 550 r/min,每個工作循環(huán)持續(xù)時間約為0.077 s。由于光電傳感器實際采集轉(zhuǎn)速無法穩(wěn)定在額定轉(zhuǎn)速,其對應(yīng)每個工作循環(huán)的持續(xù)時間在0.075～0.08 s之間變化,采樣頻率為51.2 kHz。為確保單個樣本包含1個完整的工作循環(huán)的信息,設(shè)定單樣本信號長度為4 096。

將安裝于柴油機NO.1缸蓋上的加速度傳感器采集的原始振動信號經(jīng)A/D轉(zhuǎn)換器和DHDAS軟件轉(zhuǎn)換后,可獲得對應(yīng)的數(shù)字信號。4種故障模式下不同負(fù)載測得10個工作循環(huán)各信號點均值連線的信號見圖2,體現(xiàn)1個工作循環(huán)原始振動信號數(shù)據(jù)。對比圖2a)和b),活塞環(huán)斷環(huán)1道故障在峰值附近出現(xiàn)更多幅值大的重復(fù)沖擊信號,時頻域波形與正常狀態(tài)信號波形有明顯區(qū)別。對比圖2c)和d),盡管缸套過度磨損程度不同,但其振動信號波形相近,說明同類型故障,盡管嚴(yán)重程度不同但可能呈現(xiàn)相同的故障特征。

圖2 十個工作循環(huán)的均值時頻信號

3.2 改進EEMD算法有效性分析

為評估文中所提故障診斷方法對柴油機4種故障狀態(tài)特征提取的有效性,采用經(jīng)奇異值分解(singular value decomposition, SVD)的奇異值作為特征向量和振動信號特征提取有效性的衡量指標(biāo),同時通主成分分析法(principal component analysis, PCA)對改進EEMD算法與傳統(tǒng)EEMD算法分別處理同一原始信號獲得的結(jié)果進行分析,得到4種故障狀態(tài)特征值三維散點分布,見圖3。分析圖3a)、b)可知,傳統(tǒng)EEMD針對缸套-活塞環(huán)組四種故障狀態(tài)采集振動信號特征量提取效果不佳,類與類之間歐式距離無法拉開。改進EEMD算法4種故障狀態(tài)樣本集群的歐式距離明顯增大。

圖3 EEMD改進前后奇異值三維特征值散點

3.3 基于改進EEMD-MB1DCNN缸套-活塞環(huán)故障診斷分析

3.3.1 網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)設(shè)置

基于前述改進EEMD-MB1DCNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計原則,經(jīng)反復(fù)試驗設(shè)置四種故障狀態(tài)下缸套-活塞環(huán)故障診斷MB-1DCNN模型,該模型各參數(shù)設(shè)置見表1。為抑制過擬合問題,Dropout層以一定概率將網(wǎng)絡(luò)模型中各神經(jīng)元歸0,卷積層與池化層之間均設(shè)置批歸一化層和激活層(ReLU)。此外,以準(zhǔn)確率和損失率為評價指標(biāo),本實驗分別驗證學(xué)習(xí)率0.01、0.1和0.5與迭代次數(shù)之間關(guān)系,在學(xué)習(xí)率為0.1,最大迭代次數(shù)為50的情況下,此時模型準(zhǔn)確率最高,損失率最低。

表1 MB-1DCNN各參數(shù)值設(shè)置

3.3.2 數(shù)據(jù)采集

本試驗,數(shù)據(jù)采集與診斷分析過程如下。

1)為保證有足夠量的數(shù)據(jù)作為改進EEMD-MB1DCNN模型的訓(xùn)練樣本輸入量,試驗中,4種故障狀態(tài)下,5個負(fù)載工況下分別采集200個信號樣本,按4∶1的比例以隨機取樣方式分割為訓(xùn)練樣本集與測試樣本集。

2)在故障特征提取階段,采用改進EEMD算法將4種故障狀態(tài)、5個負(fù)載工況下分別測取的振動信號分解為固有模態(tài)分量IMFs,依據(jù)第2節(jié)中的IMF信息質(zhì)量判別準(zhǔn)則,以能夠有效凸顯故障特征的峭度(峭度大)為選取原則,篩選如圖6所示4種故障模式下的IMFs分量重構(gòu)信號頻域樣本集。

3)以32組訓(xùn)練數(shù)據(jù)為一批次輸入訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò),迭代50次,MB-1DCNN模型完成訓(xùn)練后采用Softmax作為激活函數(shù),計算該訓(xùn)練數(shù)據(jù)發(fā)生4種故障模式的概率,最終通過全連接層將被測數(shù)據(jù)歸入柴油機4種故障模式對應(yīng)項中,并獲得相應(yīng)診斷結(jié)果。

3.3.3 IMFs重構(gòu)信號頻域分析

通過改進EEMD算法IMF信息篩選準(zhǔn)則篩選后的IMFs,斷環(huán)故障高頻頻段的IMF權(quán)重得到提升,該篩選結(jié)果符合斷環(huán)實際故障發(fā)生時的機理特征。磨損狀態(tài)下一個工作循環(huán)的各沖程中蘊含重復(fù)性振幅大的沖擊信號,但由于部件工作間隙變大,該信號出現(xiàn)明顯減少,在做功沖程時振幅峰值達到最大,符合缸套過度磨損故障時信號總體能量減少的故障機理特征。盡管缸套過度磨損程度加劇,但在頻域波形并未產(chǎn)生顯著故障特征區(qū)別。

3.3.4 實驗結(jié)果

基于前述改進EEMD-MB1DCNN設(shè)計原則,充分利用Python的TensorFlow深度學(xué)習(xí)框架優(yōu)點,通過NO.1缸蓋上的振動信號傳感器,采集4種故障狀態(tài)、不同負(fù)載下一個工作循環(huán)原始振動信號,對采集的各組原始振動信號進行EEMD分解,根據(jù)IMF信息質(zhì)量篩選判別準(zhǔn)則,以IMF峭度大的分量為選取標(biāo)準(zhǔn),對各組IMF分量進行篩選重構(gòu),獲得4種故障模式下,不同負(fù)載下新的一維時序重構(gòu)特征信號,作為MB-1DCNN模型的輸入,按既定設(shè)置的模型參數(shù)進行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,獲得測試樣本集的故障識別率為98.95%。

為進一步驗證所搭建MB-1DCNN模型各層學(xué)習(xí)能力和數(shù)據(jù)在CNN層間流動效果,使用t-SNE(t-distributed stochastic neighbor embedding)非線性降維約簡算法分析各層學(xué)習(xí)的特征分布并可視化顯示二維散點故障特征分布,實驗結(jié)果見圖4。

圖4 測試樣本輸入MB-1DCNN模型不同層級t-SNE特征可視化輸出

圖4a)為缸套-活塞環(huán)組4種故障原始信號輸入的分布結(jié)果,由于測取信號的冗余性,各類別信號難以區(qū)分;經(jīng)第1層卷積池化學(xué)習(xí)后,輸出樣本逐漸向各自區(qū)域聚集,但還很分散且相互混雜,再經(jīng)第2層、第3層卷積池化學(xué)習(xí)后,各類別的樣本信號逐漸聚攏,相互混雜的樣本逐漸減少,各類別的特征可較清楚地被分辨出,經(jīng)全連接層整合各類別特征后,同狀態(tài)下特征分布距離進一步各過程的演示,說明本實驗MB-1DCNN被縮小,同時增大不同狀態(tài)下特征距離,經(jīng)softmax輸出層后,各狀態(tài)特征明顯分清。通過上述各過程的演示,說明本實驗MB-1DCNN模型強大自學(xué)習(xí)能力和非線性映射能力。

此外,圖4顯示,缸套過度磨損+0.25 mm故障狀態(tài)與磨損+0.5 mm故障狀態(tài)混雜在一起,隨著模塊特征值的提取與池化層過濾縮減特征數(shù)量,同類數(shù)據(jù)簇逐漸聚攏,不同類別的數(shù)據(jù)簇間距拉大直至徹底分開。MB-1DCNN不僅解決本文第3.3.3節(jié)不同磨損程度出現(xiàn)相似頻域波形,還解決無法精確歸集缸套過度磨損+0.25 mm與磨損+0.5 mm特征向量的問題。

3.4 與其他算法對比實驗

為驗證所設(shè)計的模型及算法的性能,通過改進EEMD-SVD-RF與改進EEMD-MB1DCNN算法進行對比實驗,其中,改進EEMD-SVD-RF以隨機森林RF(Random Forest,RF)作為分類器?？紤]到隨機取樣對分類結(jié)果的影響,從缸套-活塞環(huán)故障樣本數(shù)據(jù)庫中隨機選取10組測試數(shù)據(jù)輸入上述兩個模型,10次故障識別結(jié)果準(zhǔn)確率與效率(時間s),見表2。

表2 兩種算法的10次分類預(yù)測結(jié)果

從表2中可以看出。文中所提算法準(zhǔn)確性與可靠性均優(yōu)于傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)算法RF,且在效率上MB1DCNN用時明顯少于算法RF,顯示該算法的合理性和適用性。

4 結(jié)論

1)本試驗平臺設(shè)計與以往使用電機倒拖驅(qū)動、不加負(fù)載空載運行的實驗設(shè)計不同[6],原始振動信號是在不同載荷的燃燒運行狀態(tài)下采集獲得的柴油機振動信號,使得采集獲得的柴油機振動信號能更接近實際柴油機工況。經(jīng)測試,使用所設(shè)計的模型及算法可獲得較高的故障識別準(zhǔn)確率,該方法可應(yīng)用于船用柴油機的智能故障診斷。

2)所提出的改進EEMD分解IMF信息篩選準(zhǔn)則能有效提取分量中的故障信息,重構(gòu)信號中的故障特征量更為突出。