摘要：構(gòu)建基于深度學(xué)習(xí)的輕量級卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)發(fā)動機聲音信號的失火故障檢測。運用計算機的麥克風(fēng)陣列記錄發(fā)動機不同轉(zhuǎn)速下的正常狀態(tài)、一缸失火狀態(tài)、二缸失火狀態(tài)的聲音信號。將聲音信號轉(zhuǎn)換成時頻圖像應(yīng)用于卷積網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練、驗證和測試。聲音時頻圖像特征提取網(wǎng)絡(luò)主要由可分離卷積模塊構(gòu)成。特征提取網(wǎng)絡(luò)連接時頻圖像分類器，對含有不同個數(shù)的特征通道分組卷積模塊的網(wǎng)絡(luò)模型進行訓(xùn)練、驗證和測試試驗的比較分析。設(shè)計的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于發(fā)動機失火故障檢測的準確率達到99.60%。網(wǎng)絡(luò)的計算量小、檢測時間短?；谔卣魍ǖ婪纸M卷積的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)能夠快速地完成對發(fā)動機失火故障聲音信號的檢測診斷，為發(fā)動機失火故障的在線實時檢測提供智能決策支持。

關(guān)鍵詞：發(fā)動機；失火故障；深度學(xué)習(xí)；特征通道分組卷積；聲音；時頻圖像

中圖分類號：S219.031； TP391.4" " " 文獻標識碼：A" " " 文章編號：2095?5553 （2024） 09?0134?07

Engine misfire fault diagnosis based on sound deep learning

Li Zhichen， Ling Xiujun， Li Hongqiu

（School of Mechanical amp; Electrical Engineering， Jinling Institute of Technology， Nanjing， 211169， China）

Abstract： A lightweight convolutional neural network based on deep learning was constructed to realize misfire fault detection of the engine sound signals. The computer's microphone array was used to record engine sound signals in different states including normal， one?cylinder misfire and two?cylinder misfire with different engine speeds. These sound signals were then converted into time?frequency images. These images were applied to the training， verification and testing of a convolutional neural network model. The sound time?frequency image feature extraction network is mainly composed of separable convolution modules. The feature extraction network connects the image classifier. Comparative analysis of training， verification， test experiments are conducted on the network model with different numbers of feature channel grouping convolution modules. The designed convolutional neural network has 99.60% accuracy applying in engine misfire fault detection. The calculation amount of the network is small and the detection time is short. A deep learning neural network based on feature channel packet convolution can quickly complete the detection and diagnosis of the sound signal of engine misfire fault. The method provides intelligent decision support for the online real?time detection of the engine misfire fault.

Keywords： engine; misfire fault diagnosis; deep learning; feature channel grouping convolution; sound; time?frequency images

0 引言

發(fā)動機失火是指由于點火系統(tǒng)、供油系統(tǒng)、氣缸壓力異?；蚱渌蛟斐傻臍飧變?nèi)混合氣燃燒不充分，甚至不能燃燒。發(fā)動機發(fā)生的失火故障會使扭矩降低和排放污染加劇，從而會帶來致使發(fā)動機溫度升高而損壞的事故以及影響人們安全等嚴重后果，出于排放達標的考慮，很多國家的法律對發(fā)動機的失火故障要求進行檢測，因此對汽油機進行失火故障的診斷是很必要的?；谌斯ぶ悄艿陌l(fā)動機失火故障診斷具有自動化程度高和準確率高的優(yōu)點，深度學(xué)習(xí)是人工智能診斷故障的主要研究方向，深度學(xué)習(xí)可以自適應(yīng)地提取發(fā)動機故障數(shù)據(jù)的深層次特征，實現(xiàn)端到端的診斷?；诰矸e神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的深度學(xué)習(xí)具有深層特征自動提取能力，魯棒性強和更好的泛化能力，許多研究學(xué)者致力于此。

趙志堅[1]通過復(fù)morlet小波基對發(fā)動機振動信號進行時頻變換，用改進的Alexnet自動獲取振動時頻圖特征，將時頻圖特征輸入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行失火故障識別，準確率超過99%。張康等[2]設(shè)計了結(jié)合隨機丟棄和批標準化的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行發(fā)動機的失火故障診斷，取得了較好的效果?？鬃舆w等[3]利用小波包分解把原始信號轉(zhuǎn)換為時域和頻域兩個維度，設(shè)計卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取齒輪箱故障數(shù)據(jù)的頻域特征進行故障診斷。袁建虎等[4]將軸承故障數(shù)據(jù)經(jīng)小波時頻轉(zhuǎn)換得到原始信號的時頻域的灰度圖像輸入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，輸出故障的特征進行軸承故障的智能診斷。高文志等[5]以汽油機的瞬時轉(zhuǎn)速作為信號輸入，設(shè)計的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行失火診斷，診斷準確度超過99%。張俊紅等[6]采用指數(shù)線性單元作為激活函數(shù)，設(shè)計的改進CNN進行汽油機典型故障診斷，精度達到99%以上。Qin等[7]設(shè)計的雙卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對發(fā)動機進行失火診斷，準確率超過97%。張攀等[8]提取發(fā)動機失火和正常工況下曲軸瞬時轉(zhuǎn)速的幅頻和相頻特征，運用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行發(fā)動機失火故障的識別。石新發(fā)等[9]應(yīng)用信息熵值與度量熵結(jié)合設(shè)計的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行汽油機磨損故障識別，故障識別的準確性有明顯提高。李澤東等[10]將注意力機制融入卷積層，設(shè)計了注意力增強卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機械故障診斷方法，通過試驗驗證，該方法對航空發(fā)動機滾動軸承故障進行分類識別很有效。

復(fù)雜的人工發(fā)動機失火故障特征提取過程不能適應(yīng)故障數(shù)據(jù)海量化的趨勢，許多研究者著手端到端的故障診斷方法的研究，從而可以實現(xiàn)把采集到的原始數(shù)據(jù)作為輸入，直接輸出設(shè)備健康狀態(tài)的評估結(jié)果。李俊等[11]建立的CBAM-ResNet軸承診斷模型，不需要人工提取故障特征，實現(xiàn)了端到端的軸承故障診斷。針對海量設(shè)備數(shù)據(jù)和故障信號稀缺以及故障診斷模型對目標環(huán)境信號產(chǎn)生故障虛假判斷的問題，研究者研究了基于堆疊自編碼器的端到端軸承跨域遷移故障診斷等模型，故障診斷結(jié)果可靠[12]。

基于振動信號的故障診斷方法雖然有效，但是依賴于傳感器的安裝環(huán)境以及傳感器的靈敏度。利用發(fā)動機的轉(zhuǎn)速、輸出扭矩和排氣溫度也能檢測發(fā)動機失火故障，但這些方法需要安裝與發(fā)動機接觸傳感器。當(dāng)發(fā)動機出現(xiàn)失火故障時，發(fā)動機發(fā)出聲音有別于發(fā)動機正常運轉(zhuǎn)發(fā)出的聲音，基于聲音信號的故障診斷的非接觸式檢測簡單實用、可操作性強。發(fā)動機的聲音信號容易采集，構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)更容易實現(xiàn)在線的診斷，利用聲音的不同進行發(fā)動機的故障診斷是許多研究者研究的方向。Vlet等[13]將聲發(fā)射信號的頻譜能量圖作為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入取得了較高的診斷精度。聶慧蘭[14]提取摩托車發(fā)動機聲音數(shù)據(jù)的FBank（Filter Bank）頻譜特征作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，通過參數(shù)調(diào)優(yōu)設(shè)計的模型的故障診斷準確率超過90%。

上述的發(fā)動機故障診斷方法優(yōu)點顯著，但振動和聲音信號采集繁瑣并且需要信號的特征與提取等預(yù)處理過程。本文利用計算機自帶的麥克風(fēng)采集發(fā)動機聲音信號，將聲音信號轉(zhuǎn)換成時頻圖像用于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取發(fā)動機故障特征，對含有不同個數(shù)的特征通道分組卷積模塊的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行訓(xùn)練、驗證和測試試驗的比較分析。

1 材料與方法

1.1 發(fā)動機聲音信號的采集

在金陵科技學(xué)院的車輛實驗室進行發(fā)動機的聲音信號采集（圖1），試驗用發(fā)動機為大眾水冷式渦輪增壓汽油機，汽油機型號為EA888二代，共有4個氣缸、4個氣門，排量有1 798 mL，壓縮比等于9.6∶1，輸出功率為125 kW，輸出扭矩250 N ? m，汽油機氣缸直徑是82.5 mm，沖程為84.1 mm，該型汽油機的氣缸點火循序為1-3-4-2。

汽油機缸內(nèi)失火的最主要的原因是供油不足或者失火線圈故障造成的，為了模擬汽油機缸內(nèi)失火，在汽油機啟動前，分別撥出發(fā)動機1個氣缸、2個氣缸的失火線圈或者噴油嘴。

發(fā)動機聲音信號的采集設(shè)備是聯(lián)想XiaoXinPro-13API筆記本計算機，計算機裝備麥克風(fēng)，處理器為AMD Ryzen 535500H with Radeon Vega Mobile Gfx，主頻是2.1 GHz。將計算機放置在距離發(fā)動機500 mm處，高度與發(fā)動機缸蓋平行，將采集聲音信號以wav的格式保存，采集時采用單聲道采集模式，采樣頻率為8 000 Hz。

試驗時設(shè)置發(fā)動機為正常狀態(tài)、一缸失火、二缸失火3個狀態(tài)。發(fā)動機空載運行，發(fā)動機的轉(zhuǎn)速從怠速逐步增加，每次增加500 r/min，每個狀態(tài)下的每個轉(zhuǎn)速的聲音采集時間大于10 min。不同狀態(tài)和轉(zhuǎn)速下的發(fā)動機聲音采集時間見表1。需要說明的是960 r/min是怠速狀態(tài)的轉(zhuǎn)速，實際上失火后發(fā)動機的轉(zhuǎn)速降低（表2）。在汽油機正常狀態(tài)空載輸出轉(zhuǎn)速為2 500 r/min時采集的發(fā)動機的信號如圖2所示，發(fā)動機一缸失火與正常狀態(tài)時域數(shù)據(jù)特征差別不明顯，高頻信號模糊，從時域檢測發(fā)動機的失火狀態(tài)難度較大。

1.2 聲音信號處理

將發(fā)動機聲音信號分為若干段來分析其特征參數(shù)，其中每一段稱為1“幀”，幀長設(shè)置為3.75 s。將每一幀聲音信號轉(zhuǎn)換成時頻圖，圖的大小為100像素×100像素×3，并以.jpg的格式保存。

時頻譜圖（語譜圖）的原理是首先將聲音信號作傅里葉變換（式（1）），以橫軸為時間，縱軸為頻率，用顏色表示聲音幅值的圖像。時頻圖可以在一幅圖像中描述聲音信號的頻率和聲音信號的能量幅度隨時間的變化規(guī)律，有利于特征的提取。

1.3 網(wǎng)絡(luò)設(shè)計

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型ShuffleNet的優(yōu)點是層數(shù)少、量級輕，通過特征通道分組卷積降低模型復(fù)雜度，太多的卷積層容易造成特征提取的過擬合，降低發(fā)動機的失火診斷的精度，所以正確使用通道分組卷積的方法就是確定合適的卷積層數(shù)以適應(yīng)發(fā)動機的失火診斷的需求。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計，既要考慮發(fā)動機的失火診斷準確率、又要考慮失火診斷的實時性，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型占儲存的量也是必須要顧及的。充分吸收特征通道分組卷積優(yōu)點的基礎(chǔ)上設(shè)計了一個淺層CNN（圖3（a）），網(wǎng)絡(luò)輸入圖像的通道數(shù)為3，分別是R、G、B，分辨率是100像素×100像素，圖像先經(jīng)過24個卷積核大小為3×3的卷積，步距為2，輸出的特征圖為50×50×24。

為了防止分母為0，設(shè)置參數(shù)?、γ、β就是設(shè)置的網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中學(xué)習(xí)得到偏移操作和尺度縮放系數(shù)，這兩個參數(shù)的設(shè)置主要是針對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的非線性。

25×25×24的特征圖輸入特征通道分組卷積（CS-1），CS-1的結(jié)構(gòu)如圖3（b）所示，為了減少卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計算量并降低網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重占用的物理存儲空間數(shù)量，將輸入的發(fā)動機聲音特征圖經(jīng)過shufflesplit分組，再采用不同的通過學(xué)習(xí)獲得的卷積核對各個組的特征圖進行卷積。

設(shè)計主線卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，經(jīng)過首次組卷積（GConv），聲音圖像經(jīng)過組卷積后進行批歸一化處理，采用Relu函數(shù)激活，激活函數(shù)如式（6）所示。

為了解決GConv后不同組之間沒有信息交流的缺陷。針對第一次GConv的操作就進行通道分組（Channel Shuffle，CS），通過通道分組交換不同組之間的特征信息，使得處于不同組的發(fā)動機聲音特征圖之間的信息互相交流，更加準確地提取發(fā)動機聲音時頻圖像的特征。

可分離卷積（Depthwise Separable Convolution，Dwc）操作安排在CS操作之后，可將發(fā)動機聲音的細節(jié)特征進行準確地提取。Dwc操作的卷積核步距為2、維度大小為3×3，Dwc降低了傳統(tǒng)卷積的復(fù)雜計算量，可分離卷積后經(jīng)過批平衡化（BatchNorm，BN）的操作。最后經(jīng)過GConvBnRelu的操作就完成了整個卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的主線操作。

在步距為2的主線DwcBN，發(fā)動機聲音特征圖的分辨率減小，輸入與輸出的特征圖的形狀不一致。為了后面的Concat聯(lián)接輸出，主線和分支的輸出特征圖的維度也就是分辨率必須一致。因此在CS-1殘差單元（分支）進行步距為2、核為3×3的平均池化操作。

CS-1之后安排N個特征通道分組卷積（CS-2），CS-2的結(jié)構(gòu)如圖3（c）所示，CS-1與CS-2的主要區(qū)別是在分支，CS-1的分支有平均池化層而CS-2的分支沒有平均池化層。N的數(shù)值由卷積網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練、驗證和測試的結(jié)果擇優(yōu)確定，當(dāng)N=1時，網(wǎng)絡(luò)模型命名為SCNN-M1，當(dāng)N=2時，網(wǎng)絡(luò)模型命名為SCNN-M2，當(dāng)N=3時，網(wǎng)絡(luò)模型命名為SCNN-M3，當(dāng)N=4時，網(wǎng)絡(luò)模型命名為SCNN-M4，當(dāng)N=5時，網(wǎng)絡(luò)模型命名為SCNN-M5，當(dāng)N=6時，網(wǎng)絡(luò)模型命名為SCNN-M6，共設(shè)計6個網(wǎng)絡(luò)模型用于訓(xùn)練、驗證和測試試驗。經(jīng)過CS-2后將發(fā)動機聲音特征圖進一步卷積（圖3（a）中的Conv模塊），這次卷積共有128個卷積核，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的發(fā)動機聲音時頻圖像的特征提取工作至此得以完成。

多層感知器又被稱作分類器，本文設(shè)計的多層感知器包含一個GAP層（全局平均池化）、一個dense層（隱藏）、一個out（輸出）層，經(jīng)過計算隱藏層神經(jīng)元個數(shù)等于148，計算如式（7）所示。

發(fā)動機共有正常狀態(tài)、一缸失火狀態(tài)和二缸失火狀態(tài)3種，輸出層設(shè)計為3個神經(jīng)元。卷積網(wǎng)絡(luò)模型有學(xué)習(xí)率、迭代次數(shù)和優(yōu)化函數(shù)等多個，超參數(shù)將在學(xué)習(xí)過程中調(diào)整。

2 試驗結(jié)果與分析

2.1 試驗環(huán)境

選擇Window10為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練和驗證的操作系統(tǒng)，鑒于TensorFlow.keras在深度學(xué)習(xí)中的優(yōu)點，選用它作為學(xué)習(xí)軟件框架。硬件CPU型號為AMD-Ryzen-5-3550H，內(nèi)存為16 G，主頻2.1 GHZ，在訓(xùn)練和驗證的過程中沒有使用GPU。

程序設(shè)計語言運用python，導(dǎo)入訓(xùn)練、驗證和測試數(shù)據(jù)的Keras函數(shù)是image_dataset_from_directory，在數(shù)據(jù)加載到程序運算過程中的同時打亂數(shù)據(jù)，為了自動生成標簽向量，必須將label_mode參數(shù)的值等于categorical，每批處理32幅圖像。

2.2 訓(xùn)練和驗證

分別以訓(xùn)練組和驗證組的時頻圖像對SCNN-M1到SCNN-M6六個卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行訓(xùn)練和驗證。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練過程中比較好的優(yōu)化器是自適應(yīng)矩估計（Adaptive moment estimation，Ada-m），優(yōu)化器的動量因子等于0.9。網(wǎng)絡(luò)無法收斂原因之一是過大的學(xué)習(xí)率造成的，通過調(diào)整學(xué)習(xí)率可以克服這個缺陷，經(jīng)過反復(fù)試驗，對發(fā)動機失火狀態(tài)識別的綜合效果最好的學(xué)習(xí)率參數(shù)的值為0.001。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練迭代100次（epoch=100），為了在訓(xùn)練過程中收斂，對數(shù)交叉熵損失不失為較好的損失函數(shù)。訓(xùn)練和驗證的準確率和損失值如圖4所示。訓(xùn)練的損失值能夠反映了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的擬合能力，損失值越大，擬合能力越弱，損失越低，反映了網(wǎng)絡(luò)模型的擬合能力越強。

6個模型的訓(xùn)練和驗證準確率在迭代25次后處于穩(wěn)定，迅速接近于1，訓(xùn)練和驗證的損失低于0.6，6個卷積網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練和驗證的過程種能夠迅速收斂達到極值。隨著網(wǎng)絡(luò)深度的增加，參數(shù)量也增加，但增加幅度不大，因為特征通道分組卷積的目的就是為了減少參數(shù)量。每個epoch的訓(xùn)練和驗證時間為隨網(wǎng)絡(luò)深度的增加而增長的也有限，最復(fù)雜的SCNN-M6每個epoch的訓(xùn)練和驗證時間為17 s。

2.3 結(jié)果分析

準確率ACC、召回率R和特異度TNR是評估神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)針對發(fā)動機失火診斷的合適指標，可以利用能夠展示故障分級預(yù)測的類型和分布的混淆矩陣來計算這3個指標。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類中運用廣泛的直觀評價指標就是準確率，準確率針對的是所有樣本的統(tǒng)計量，如式（8）所示，這個網(wǎng)絡(luò)模型評估指標衡量了預(yù)測正確的樣本數(shù)量占全部總樣本的比值，但對于正負樣本的數(shù)量相差比較大時，準確率就不能有效地評估卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對發(fā)動機故障的預(yù)測能力。所以當(dāng)正負樣本的數(shù)量相差比較大時，準確評估網(wǎng)絡(luò)優(yōu)劣的指標是召回率，如式（9）所示。針對那些嚴格要求不能漏檢異常樣本的任務(wù)中，評估指標特異度就顯得比較有意義，如式（10）所示。

將訓(xùn)練好的SCNN-M1到SCNN-M6六個網(wǎng)絡(luò)模型用于發(fā)動機失火診斷的測試，332幅圖像用于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的測試，每個網(wǎng)絡(luò)模型測試的混淆矩陣如表4所示，其中Z代表發(fā)動機正常狀態(tài)，Y代表發(fā)動機處于一缸失火狀態(tài)，E代表發(fā)動機處于二缸失火狀態(tài)。從表4可以看出，隨著網(wǎng)絡(luò)層數(shù)的增加，預(yù)測診斷錯誤的數(shù)量減少，但當(dāng)增加到卷積網(wǎng)絡(luò)模型SCNN-M5，發(fā)動機失火狀態(tài)預(yù)測診斷錯誤的數(shù)量達到最小值，當(dāng)層數(shù)增加到SCNN-M6，發(fā)動機失火狀態(tài)預(yù)測診斷錯誤的數(shù)量又增加了，所以卷積網(wǎng)絡(luò)模型SCNN-M5針對發(fā)動機的失火診斷是最優(yōu)的。

發(fā)動機失火狀態(tài)測試結(jié)果的性能指標如表5所示。SCNN-M5在332幅發(fā)動機運行狀態(tài)時頻圖像的診斷預(yù)測中，正常狀態(tài)全都被正確診斷，準確率為100%，二缸失火狀態(tài)也被全部正確診斷，準確率為100%。一缸失火狀態(tài)有2幅時頻圖像（實際上就是2段聲音）被診斷錯誤，其中1段一缸失火的聲音被診斷為正常狀態(tài)，還有1段一缸失火的聲音被診斷為二缸失火狀態(tài)，實際上，在車輛行駛的過程中失火狀態(tài)的漏檢率要盡可能的低。SCNN-M5模型對發(fā)動機的失火診斷的準確率的值超過99%，召回率和特異度的值也超過了99%，從這3個指標分析，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對發(fā)動機的失火狀態(tài)的漏檢率非常低，滿足發(fā)動機失火檢測需求，所以基于Adam優(yōu)化的卷積網(wǎng)絡(luò)模型SCNN-M5對發(fā)動機失火狀態(tài)預(yù)測診斷的效果好。

卷積網(wǎng)絡(luò)模型SCNN-M5對失火狀態(tài)的漏檢率為0.42%，SCNN-M5模型測試的整體預(yù)測診斷準確率為99.60%。模型權(quán)重占用596 KB的存儲容量，單張時頻圖像的診斷時間23 ms，對于開發(fā)發(fā)動機失火診斷的嵌入式設(shè)備來說，完全滿足要求。

CNN參數(shù)的總量隨它的層數(shù)呈指數(shù)級增長，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)增加，網(wǎng)絡(luò)模型愈加變得復(fù)雜，物理存儲空間又會增加，不利于車輛發(fā)動機在線故障診斷設(shè)備的應(yīng)用，過深的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并不能提高發(fā)動機故障診斷的性能。從試驗的結(jié)果看，卷積網(wǎng)絡(luò)層數(shù)多并沒有提高發(fā)動機失火故障診斷的準確率，具有5個特征通道分組卷積模塊CS-2的卷積網(wǎng)絡(luò)模型SCNN-M5針對發(fā)動機失火狀態(tài)的診斷的性能是最高的。

3 結(jié)論

1） 以車用發(fā)動機的聲音信號為對象，設(shè)計的基于特征通道分組卷積的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型SCNN-M5對發(fā)動機的正常狀態(tài)、一缸失火和二缸失火進行預(yù)測診斷。SCNN-M5模型對發(fā)動機失火狀態(tài)的診斷檢測的準確率高達99.60%，其中對正常狀態(tài)、二缸失火的識別率達到100%。

2） 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型SCNN-M5針對發(fā)動機失火狀態(tài)的檢測識別優(yōu)點顯著，SCNN-M5的準確率高、實時性強、網(wǎng)絡(luò)權(quán)重占物理存儲空間小、網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和識別的計算功耗低。對于部署到手機移動端或者其他嵌入式設(shè)備中方便有利?？梢詫崿F(xiàn)車用發(fā)動機的在線失火故障診斷和提前預(yù)警，具有一定的商業(yè)應(yīng)用價值。

3） 需要針對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的自適應(yīng)調(diào)節(jié)開展進一步研究，增強卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對更多領(lǐng)域的適用性，增加訓(xùn)練、驗證和測試發(fā)動機各種狀態(tài)的圖像的數(shù)量以進一步提高卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的失火故障診斷準確率，降低發(fā)動機失火狀態(tài)的漏檢率。

參 考 文 獻

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