基于MCKD-HED-CNN的連桿軸承故障診斷

賈繼德 沈楊 徐彩蓮

摘要： ?針對(duì)強(qiáng)背景噪聲干擾下連桿軸承故障診斷難的問題，提出了基于MCKD-HED-CNN的連桿軸承故障診斷方法。首先采用最大相關(guān)峭度解卷積（MCKD）對(duì)獲取的信號(hào)進(jìn)行降噪處理，增強(qiáng)信號(hào)中因故障引起的周期性沖擊，其次通過Hilbert包絡(luò)解調(diào)（HED）進(jìn)一步增強(qiáng)周期性沖擊，最后將故障特征通過對(duì)稱點(diǎn)模式（SPD）映射到極坐標(biāo)圖上，并將SDP圖像輸入CNN網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，建立連桿軸承故障診斷模型。結(jié)果表明：該方法能有效診斷連桿軸承故障，CNN訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本的診斷準(zhǔn)確率均為100%。

關(guān)鍵詞： ?內(nèi)燃機(jī)；連桿軸承；故障診斷；信號(hào)處理

DOI ?： ??10.3969/j.issn.1001-2222.2024.01.013

中圖分類號(hào)： TK407；TP206 ??文獻(xiàn)標(biāo)志碼： ?B ??文章編號(hào)： ??1001-２２２２（２０24）０1-００86-０7

連桿軸承工作條件惡劣，因磨損而造成配合間隙增大，導(dǎo)致內(nèi)燃機(jī)的振動(dòng)加劇、噪聲增加。由內(nèi)燃機(jī)進(jìn)氣、壓縮、做功、排氣工作循環(huán)變換引起的連桿軸承周期性沖擊受轉(zhuǎn)速及傳遞路徑調(diào)制、信號(hào)衰減及強(qiáng)背景噪聲干擾的影響，給狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷帶來較大的困難［1］。

國(guó)內(nèi)外研究者針對(duì)連桿軸承磨損故障診斷方法取得了一些進(jìn)展。張玲玲等［2］通過建模分析連桿軸承的負(fù)荷和軸心軌跡，給出了診斷故障時(shí)的最佳轉(zhuǎn)速及最佳部位。Y. Jiabao等［3］建立考慮變形和熱效應(yīng)的軸承摩擦動(dòng)力學(xué)模型，分析軸承的變形和熱效應(yīng)，對(duì)軸承磨損情況進(jìn)行了預(yù)測(cè)。王子嘉［4］建立了軸承潤(rùn)滑模型，開展?jié)櫥卣骱湍p故障仿真研究，為在線檢測(cè)故障提供了理論依據(jù)。程利軍等［5］采用階比跟蹤及共振解調(diào)方法，提取了軸承故障特征并識(shí)別了故障。Z. Hai等［6］通過振動(dòng)信號(hào)的等角度采樣和包絡(luò)分析，實(shí)現(xiàn)了軸承故障診斷。Z. Nanyang等［7］通過變分時(shí)頻自適應(yīng)分解方法，有效地分解和提取了多沖擊信號(hào)中不同頻率的沖擊分量，提取了軸承早期故障特征。G. Ren等［8］提出了基于變分模態(tài)分解自適應(yīng)降噪與計(jì)算階比跟蹤的連桿軸承磨損特征提取方法，有效識(shí)別了故障。

然而，內(nèi)燃機(jī)結(jié)構(gòu)復(fù)雜、工作過程多變、影響因素眾多，對(duì)建模仿真分析結(jié)果有較大的影響，通過信號(hào)分析方法診斷連桿軸承故障也容易受到強(qiáng)噪聲和多源激勵(lì)的干擾。

峭度對(duì)信號(hào)中沖擊脈沖十分敏感，在峭度的基礎(chǔ)上添加解卷積周期參數(shù) T 即為相關(guān)峭度。最大相關(guān)峭度解卷積（maximum correlated kurtosis deconvolution，MCKD）以信號(hào)相關(guān)峭度最大化為優(yōu)化目標(biāo)，通過解卷積運(yùn)算，能消除信號(hào)傳遞路徑的影響，突出信號(hào)中被噪聲掩蓋的周期脈沖成分，近年來在軸承故障診斷中受到廣泛關(guān)注［9-10］。

Hilbert包絡(luò)解調(diào)（hilbert envelope demodulation，HED）通過信號(hào)波形的包絡(luò)檢波，可以實(shí)現(xiàn)故障信號(hào)幅值和頻率解調(diào)［11］。通過放大和分離故障特征信息，避免與其他低頻干擾的混淆，有助于診斷軸承早期故障。

通過對(duì)內(nèi)燃機(jī)信號(hào)分析發(fā)現(xiàn)，在強(qiáng)噪聲的干擾下，靠MCKD或HED單一方法還不能有效地提取故障沖擊成分，而聯(lián)合MCKD與HED可以有效地消除內(nèi)燃機(jī)背景噪聲，提取因故障引起的周期沖擊特征。

對(duì)稱點(diǎn)模式（symmetrized dot pattern，SDP）通過映射生成極坐標(biāo)圖形，有助于可視化診斷故障［12］。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（convolutional neural network，CNN）［13］具有良好的圖像識(shí)別能力，在軸承故障診斷方面有大量的應(yīng)用［14-15］。

針對(duì)連桿軸承故障信號(hào)特點(diǎn)，結(jié)合MCKD，HED，SDP與CNN技術(shù)優(yōu)勢(shì)，提出了一種適用于連桿軸承故障的診斷方法。首先采用MCKD算法對(duì)原信號(hào)進(jìn)行降噪處理，檢測(cè)信號(hào)中的周期性沖擊成分，進(jìn)一步利用HED包絡(luò)解調(diào)故障引起的周期性沖擊特征、抑制非沖擊成分，并將周期性沖擊特征映射成對(duì)稱點(diǎn)模式圖（SPD）表示，最后利用CNN對(duì)多種SDP特征圖像進(jìn)行辨識(shí)，實(shí)現(xiàn)了連桿軸承故障的診斷。

1 ??基本原理

1.1 ??MCKD ?算法

相關(guān)峭度充分考慮了沖擊成分的連續(xù)性，能準(zhǔn)確地識(shí)別信號(hào)中周期性脈沖。信號(hào) y n（n=1，2，3，…N） 的相關(guān)峭度表達(dá)式為

CK ?M T ?s ?= ∑ N n=1 ?∏ M m=0 y n－mT ?s ?2 ?∑ N n=1 y2 n M+1 ?。 ?（1）

式中： M為移位數(shù)；T ?s ?設(shè)定迭代周期的采樣點(diǎn)，其計(jì)算式為

T ?s =f ?s ·T 。 ?（2）

式中： f ?s 為采樣頻率；T 為故障周期。

假設(shè) y n為一個(gè)沖擊源信號(hào)，h為沖擊源信號(hào)y n在內(nèi)燃機(jī)傳輸時(shí)的系統(tǒng)傳遞函數(shù)，x n 為實(shí)際采集到的信號(hào)，以上過程可用式（3）表示：

x n=h y n+e 。 ?（3）

式中：符號(hào)“*”表示卷積； ｅ 為噪聲。

MCKD本質(zhì)上是通過對(duì)采集信號(hào) x n 濾波處理，恢復(fù)故障信號(hào)的過程，即

y n=f x n=∑ L k=1 f kx n－k+1 。 ?（4）

式中： f=［f 1，f 2，…f L］ T 是長(zhǎng)度為L(zhǎng)的濾波器系數(shù)；x n為輸入信號(hào)；y n 為輸出信號(hào)。

MCKD的目標(biāo)函數(shù)為

max ?f ?CK ?M T = max ?f ?∑ N n=1 ?∏ M m=0 y n－mT 2 ?∑ N n=1 y2 n M+1 ?。 ?（5）

由式（4）和式（5）可以得到濾波器系數(shù)的最終迭代表達(dá)式：

f= ‖y‖2 2‖β‖2 （ X ?0 X T 0）－1∑ ?M m =0 ?X ??mT ?α ??m ?。 ?（6）

其中：

X ??r= ?x 1－r x 2－r x 3－r … x N－r0 x 1－r x 2－r … x N－1－r0 0 x 1－r … x N－2－r ?0 0 0 … x N－L－r+1 ??L×N ?，

r = ??0 T 2T … mT ???，

α ??m= ?y－1 1－mT y2 1 ?y2 1－T … ?y2 1－MT y－1 2－mT y2 2 ?y2 2－T … ?y2 2－MT ? ?y－1 N－mT y2 N ?y2 N－T … y2 N－MT） ???，

β = ??y 1 y 1－T … y 1－MTy 2 y 2－T … y 2－MT ? ?y N y N－T … y N－MT ???。

將得到的濾波器系數(shù) f 代入式（4），得到解卷積信號(hào) y n 。

1.2 ??Hilbert ?包絡(luò)解調(diào)

Hilbert變換通過對(duì)故障信號(hào)的包絡(luò)，實(shí)現(xiàn)故障信號(hào)的解調(diào)及特征頻率的提取。設(shè)調(diào)制信號(hào)為

x（t）=a（t） cos ?2 π f 0t+φ（t） ?。 ?（7）

式中： a（t） 為緩慢變化的調(diào)制信號(hào)。

設(shè) x（t） 的Hilbert變換為

x′（t）=a（t） sin ?2 π f 0t+φ（t） ?。 ?（8）

解析信號(hào)的模或信號(hào)的包絡(luò)為

|a（t）|= x2（t）+x′2（t） ?。 ?（9）

解析信號(hào)的相位為

θ（t）= arctan ?x′（t） x（t） =2 π f 0t+φ（t） 。 ?（10）

1.3 ??對(duì)稱點(diǎn)模式（ ?SDP ?）

對(duì)于離散采樣數(shù)據(jù)序列， i時(shí)刻的數(shù)值為x i，i+L時(shí)刻的數(shù)值為x （i+L），代入計(jì)算公式中，使其變成極坐標(biāo)空間P（r（i），Φ（i），Φ （i）） 中的點(diǎn)。

r（i）= x i－x ?min ?x ?max －x ?min ??， ?（11）

Φ（i）=θ+ x （i+L）－x ?min ?x ?max －x ?min ?g ， ?（12）

Φ （i）=θ－ x （i+L）－x ?min ?x ?max －x ?min ?g 。 ?（13）

式中： x ?max 為采樣數(shù)據(jù)的最大值；x ?min 為采樣數(shù)據(jù)的最小值；L為時(shí)間間隔參數(shù)；θ為鏡像對(duì)稱平面旋轉(zhuǎn)角；g 為放大因子。

1.4 ??卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ ?CNN ?）

CNN模型結(jié)構(gòu)如圖1所示，網(wǎng)絡(luò)可對(duì)輸入的圖像自行抽取特征，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)識(shí)別、分類等應(yīng)用效果。

典型的CNN包括輸入層、卷積層、池化層、全連接層及輸出層等，其中卷積層和池化層是實(shí)現(xiàn)特征提取功能的核心模塊。

1） 輸入層：對(duì)輸入圖像進(jìn)行預(yù)處理，按同等大小輸入CNN。

2） 卷積層：通過卷積運(yùn)算提取輸入圖像特征，表達(dá)式為

Xl j=R（∑ l－1 i=1 Xl－1 j Kl ij+bl j） 。 ?（14）

式中： l表示第l層網(wǎng)絡(luò)；Xl j為第l層的輸出值；Xl－1 j為第l層輸入值；符號(hào)“*”表示卷積；Kl ij為卷積核的權(quán)重矩陣；bl j為偏移向量；R 為非線性的激活函數(shù)。

為使卷積后的特征尺寸與輸入特征保持一致，卷積前對(duì)輸入特征進(jìn)行零填充，卷積后通過激活函數(shù)對(duì)圖像特征進(jìn)行非線性映射，防止數(shù)據(jù)溢出。激活函數(shù)ReLU函數(shù)表達(dá)式為

ReLU （x）= max （x，0） 。 ?（15）

3） 池化層：采用最大（或平均）池化方法對(duì)圖像特征進(jìn)行降維處理，并且在降維過程中能夠保持特征的強(qiáng)度。池化層并不改變特征圖像的數(shù)量，其計(jì)算公式為

Xl j= down （Xl－1 j） 。 ?（16）

式中：down（·）是下采樣函數(shù)，也就是池化方法。

為達(dá)到更好的學(xué)習(xí)與訓(xùn)練效果，往往多個(gè)卷積層與池化層交替連接。

4） 全連接層：經(jīng)卷積層和池化層處理后輸出的圖像特征被傳遞至全連接層，由多個(gè)全連接層對(duì)其進(jìn)行分類處理，從而實(shí)現(xiàn)不同故障類型的識(shí)別，其計(jì)算公式為

y k=f（Wkxk－1+bk） 。 ?（17）

式中： k為網(wǎng)絡(luò)層的序號(hào)，y k為全連接層的輸出；xk－1為展開的一維特征向量；Wk為權(quán)重系數(shù)；bk 為偏置項(xiàng)。

1.5 ??連桿故障診斷程序

結(jié)合MCKD，HED，SDP與CNN技術(shù)優(yōu)勢(shì)，提出基于周期性沖擊特征提取與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連桿軸承故障診斷方法，具體流程如圖2所示。

1） 在內(nèi)燃機(jī)上設(shè)置連桿軸承故障，通過聲傳感器采集內(nèi)燃機(jī)內(nèi)部輻射的聲信號(hào)，并同步采集第一缸上止點(diǎn)信號(hào)。

2） 對(duì)采集的聲信號(hào)按第一缸上止點(diǎn)信號(hào)進(jìn)行等角度重采樣。

3） MCKD參數(shù)選擇及信號(hào)處理。MCKD算法的主要參數(shù)包括解卷積周期 T、濾波器長(zhǎng)度L和移位數(shù)M。T 表示故障信號(hào)周期脈沖之間的數(shù)據(jù)點(diǎn)間隔，內(nèi)燃機(jī)完成進(jìn)、壓、功、排一個(gè)工作循環(huán)時(shí)曲軸轉(zhuǎn)2圈，其中故障缸——第五缸僅做一次功，也就是一個(gè)工作循環(huán)中因故障引起的瞬態(tài)沖擊僅有一次，而通過等角度重采樣，每一工作循環(huán)長(zhǎng)度為256個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，因此取 T=256。濾波器長(zhǎng)度L的選取缺少相應(yīng)的指導(dǎo)準(zhǔn)則，取值是否合理直接影響連桿軸承故障沖擊特征的提取效果，一般L值選取100左右。在L的取值范圍10～200之間，根據(jù)相關(guān)峭度最大值來計(jì)算確定L值，通過分析，本研究取L=120。移位數(shù)M一般取1～5，M值越大，解卷積中找到的周期性脈沖的數(shù)量會(huì)越多，同時(shí)也會(huì)增加計(jì)算量，本研究?jī)H尋找一個(gè)周期性脈沖，故取M =1。確定參數(shù)后，采用MCKD對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行處理，消除噪聲干擾。

4） 信號(hào)Hilbert包絡(luò)解調(diào)。在對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行MCKD處理后，進(jìn)一步采用Hilbert包絡(luò)解調(diào)，消除噪聲影響，提取周期脈沖成分。

5） 對(duì)于處理后的信號(hào)通過對(duì)稱點(diǎn)模式（SPD）映射到極坐標(biāo)圖上并保存圖像，建立SDP圖像數(shù)據(jù)庫(kù)。

6） 將數(shù)據(jù)庫(kù)的部分圖像輸入CNN網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，建立連桿軸承故障診斷模型，并采用檢驗(yàn)樣本檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷臏?zhǔn)確性。

2 ??試驗(yàn)研究

2.1 ??信號(hào)采樣

試驗(yàn)對(duì)象為EQ6100 6缸汽油機(jī)，其做功順序?yàn)?—5—3—6—2—4。在第5缸連桿軸承設(shè)置不同的連桿軸承間隙（0.04～0.098 mm，0.15 mm，0.30 mm，0.50 mm），模擬連桿軸承正常、早期故障、中等故障、嚴(yán)重故障4種工作狀態(tài)。聲信號(hào)的測(cè)取是在加機(jī)油口處用傳聲器采集，同步采集第一缸上止點(diǎn)信號(hào)，如圖3所示。

內(nèi)燃機(jī)加機(jī)油口是內(nèi)燃機(jī)外部與內(nèi)部通道，內(nèi)燃機(jī)內(nèi)部運(yùn)行狀況能通過此通道以聲音的方式傳出來，因此該處的聲音變化能夠反映連桿軸承工作狀態(tài)的變化。傳聲器采集的聲信號(hào)通過電荷放大送入B&K聲級(jí)計(jì)，最后送入計(jì)算機(jī)進(jìn)行分析處理，采用A計(jì)權(quán)方式進(jìn)行信號(hào)采集。測(cè)試中保持發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速在1 500 r/min左右，信號(hào)采樣頻率為4 000 Hz，每次采得的數(shù)據(jù)樣本總長(zhǎng)度為10 240數(shù)據(jù)點(diǎn)。

2.2 ??信號(hào)時(shí)域波形分析

連桿軸承4種狀態(tài)信號(hào)的時(shí)域波形如圖4所示，由于包含強(qiáng)烈的背景噪聲，從圖中難以發(fā)現(xiàn)隨連桿軸承磨損狀態(tài)變化引起的時(shí)域波形變化。

為了展現(xiàn)MCKD，HED以及MCKD+HED 3種方法對(duì)于信號(hào)周期脈沖的提取能力，以連桿軸承早期故障信號(hào)為例進(jìn)行分析說明，如圖5所示。

連桿軸承早期故障信號(hào)如圖5a所示。通過HED包絡(luò)解調(diào)，提取信號(hào)中的周期脈沖效果不佳，如圖5b所示。對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行MCKD處理，能夠提取信號(hào)中的周期脈沖成分，但仍然能觀察到信號(hào)中殘余一定的噪聲，如圖5c所示。在MCKD處理原始信號(hào)的基礎(chǔ)上，再用HED進(jìn)一步進(jìn)行處理，明顯壓制了噪聲，增強(qiáng)了信號(hào)的周期脈沖成分，如圖5d所示。

2.3 ??信號(hào) ?SDP ?圖形分析

將連桿軸承4種磨損狀態(tài)的采樣信號(hào)通過對(duì)稱點(diǎn)模式SDP進(jìn)行映射表示，如圖6所示。

圖6中的6個(gè)花瓣圓潤(rùn)飽滿且沿圓周均勻分布，花瓣之間的間隙較小，嚴(yán)重故障的SDP圖形幾乎無間隙，影響了對(duì)圖形的辨識(shí)。與圖5時(shí)域波形相比，采用SDP圖形能分辨出連桿軸承嚴(yán)重故障與連桿軸承正常狀態(tài)、早期故障、中等故障圖形的不同，但連桿軸承正常狀態(tài)、早期故障、中等故障SDP圖形間的差別較小，幾乎無法分辨清楚。

通過HED包絡(luò)解調(diào)原始信號(hào)，然后通過對(duì)稱點(diǎn)模式SDP進(jìn)行映射表示，如圖7所示。

由于HED包絡(luò)解調(diào)對(duì)信號(hào)噪聲進(jìn)行了一定的衰減，經(jīng)HED處理后的SDP圖形相比圖6有一定的變化。中等故障的SDP圖形與其他3種軸承狀態(tài)的SDP圖形有所不同，其他3種軸承狀態(tài)的SDP圖形花瓣變小、數(shù)量變多，但圖形間的差別小，還不能據(jù)此準(zhǔn)確地進(jìn)行軸承故障的分類識(shí)別。

通過MCKD處理原始信號(hào)，然后通過對(duì)稱點(diǎn)模式SDP進(jìn)行映射表示，如圖8所示。由于進(jìn)行了較顯著的消噪處理，SDP圖形花瓣明顯變瘦，花瓣間隙加大，但連桿軸承正常與早期故障，中等故障與嚴(yán)重故障SDP圖形區(qū)分不明顯。

聯(lián)合MCKD與HED對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行消噪處理后，然后通過對(duì)稱點(diǎn)模式SDP進(jìn)行映射表示，如圖9所示。由于進(jìn)行了較顯著的消噪處理，圖形顯示得更加清晰，而且花瓣形狀退化能反映連桿軸承磨損狀態(tài)的變化規(guī)律。隨著連桿軸承磨損程度的加劇，瞬態(tài)沖擊成分能量加大，連桿軸承的4種磨損狀態(tài)SDP圖形差異性明顯，為采用CNN通過圖像識(shí)別連桿軸承故障提供了良好的條件。

3 ??基于 ?CNN ?的連桿軸承故障分類識(shí)別

根據(jù)前述方法提取信號(hào)中的周期脈沖特征，然后通過SDP圖形表示，并保存為SDP圖像。每一種連桿軸承磨損狀態(tài)共獲得30個(gè)特征圖像，每個(gè)圖像大小為256×256，格式為“.bmp”，4種連桿狀態(tài)共計(jì)獲取120個(gè)圖像樣本。每一種連桿磨損狀態(tài)選擇70%圖像樣本進(jìn)行訓(xùn)練，其余30%圖像樣本用于檢驗(yàn)，這樣得到訓(xùn)練樣本數(shù)共計(jì)84個(gè)，驗(yàn)證樣本數(shù)共計(jì)36個(gè)。

為了更好地捕獲圖像局部、細(xì)節(jié)信息，卷積層設(shè)置為3層，卷積核大小設(shè)為5×5，卷積核數(shù)目分別為8，16，32。為使卷積后的特征尺寸與輸入特征保持一致，每層卷積前對(duì)輸入特征采用均勻補(bǔ)零進(jìn)行填充，同時(shí)創(chuàng)建批量歸一化層，用于改善訓(xùn)練的收斂性。在每個(gè)卷積層之后采用ReLU激活函數(shù)進(jìn)行非線性映射，用于提升卷積操作后線性模型的表達(dá)能力。每層卷積層后選擇1個(gè)最大池化層，采用2×2的空間池化區(qū)域和2個(gè)像素的步長(zhǎng)，以減小特征圖的空間大小并刪除冗余空間信息。

經(jīng)卷積層和池化層處理后輸出的特征向量被傳遞至全連接層，由多個(gè)全連接層對(duì)其進(jìn)行分類整理。將輸出層數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)類別設(shè)置為4，對(duì)應(yīng)連桿軸承4種磨損狀態(tài)。為了提升CNN性能，采用softmax層，將每個(gè)目標(biāo)類別發(fā)生的概率歸一化到0～1之間。定義CNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，使用具有動(dòng)量的隨機(jī)梯度下降（SGDM）訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，初始學(xué)習(xí)率設(shè)為1×10-4，由于小批量訓(xùn)練樣本有助于增強(qiáng)模型的泛化能力，因此，每次訓(xùn)練的樣本數(shù)為16。將整個(gè)模型訓(xùn)練輪數(shù)設(shè)置為40。模型的訓(xùn)練過程參數(shù)變化如圖10所示。從圖中可以看出，在訓(xùn)練初期，訓(xùn)練和驗(yàn)證準(zhǔn)確率隨著訓(xùn)練輪數(shù)的增加而迅速提高，訓(xùn)練和驗(yàn)證的準(zhǔn)確率增長(zhǎng)趨勢(shì)基本一致，在32輪后訓(xùn)練和驗(yàn)證準(zhǔn)確率穩(wěn)定在100%。這說明網(wǎng)絡(luò)中的參數(shù)設(shè)置合理，網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練穩(wěn)定，沒有出現(xiàn)過擬合，CNN模型的診斷效果較好。

將測(cè)試集輸入訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)，得到連桿軸承狀態(tài)識(shí)別混淆矩陣，如圖11所示。

圖11坐標(biāo)的數(shù)字1，2，3，4分別對(duì)應(yīng)軸承正常、早期故障、中等故障、嚴(yán)重故障4種狀態(tài)。對(duì)于連桿軸承的4種磨損狀態(tài)，試驗(yàn)的準(zhǔn)確率均達(dá)到100%?；煜仃嚨拿恳涣写砹祟A(yù)測(cè)類別，每一列的總數(shù)表示預(yù)測(cè)為該類別的數(shù)據(jù)的數(shù)目，每一行代表了數(shù)據(jù)的真實(shí)歸屬類別，每一行的數(shù)據(jù)總數(shù)表示該類別的數(shù)據(jù)實(shí)例的數(shù)目。結(jié)果表明，本模型具有強(qiáng)大的診斷能力，能夠?qū)B桿軸承不同狀態(tài)進(jìn)行準(zhǔn)確的識(shí)別，驗(yàn)證了本模型應(yīng)用在連桿軸承磨損狀態(tài)監(jiān)測(cè)與診斷的可行性。

4 ??對(duì)比分析

為了進(jìn)一步驗(yàn)證所提方法的有效性，采用4種診斷方法進(jìn)行分析對(duì)比。其中，方法A為“原始信號(hào)—SDP—CNN”，方法B為“原始信號(hào)—HED—SDP—CNN”，方法C為“原始信號(hào)—MCKD—SDP—CNN”，方法D為“原始信號(hào)—MCKD—HED—SDP—CNN”。為了保證比較的公平性，所有方法都使用相同的樣本，此外，SDP的參數(shù)以及CNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和參數(shù)均相同。4種方法診斷準(zhǔn)確度對(duì)比如表1所示。

方法A直接對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行分類識(shí)別，由于原始信號(hào)不穩(wěn)定且包含大量的干擾噪聲，導(dǎo)致故障診斷精度較低。

方法B通過HED對(duì)信號(hào)進(jìn)行包絡(luò)解調(diào)，診斷準(zhǔn)確率達(dá)到75.21%。該方法衰減噪聲能力較弱，信號(hào)中仍含有大量與故障無關(guān)的信息，直接影響了診斷精度。

方法C通過MCKD對(duì)信號(hào)進(jìn)行降噪處理，衰減了大量噪聲，診斷準(zhǔn)確率有了明顯提高，達(dá)到92.18%。

方法D在MCKD對(duì)信號(hào)進(jìn)行降噪的基礎(chǔ)上進(jìn)一步采用HED方法對(duì)信號(hào)進(jìn)行包絡(luò)解，因此，診斷準(zhǔn)確度有一個(gè)明顯的提升，達(dá)到100%。

5 ??結(jié)束語(yǔ)

針對(duì)強(qiáng)背景噪聲干擾下的連桿軸承周期脈沖特征提取與故障診斷問題，提出了基于MCKD、HED進(jìn)行特征提取、SDP表示與CNN分類識(shí)別的連桿軸承故障診斷方法。

MCKD方法可以對(duì)連桿軸承信號(hào)進(jìn)行降噪處理，還能提升信號(hào)的峭度值，增強(qiáng)連桿故障引起的沖擊特征；HED方法通過包絡(luò)解調(diào)有助于還原故障信號(hào)，增強(qiáng)故障特征周期的沖擊特征。兩種方法聯(lián)合使用，能充分發(fā)揮每個(gè)方法的優(yōu)勢(shì)，能夠提取強(qiáng)背景噪聲下連桿軸承故障引起的周期脈沖特征。

SDP圖形通過對(duì)稱性表示，有利于連桿軸承故障引起的周期脈沖特征的可視化表示。

建立的CNN模型對(duì)連桿軸承故障有著良好的識(shí)別能力，試驗(yàn)驗(yàn)證其能夠有效地診斷連桿軸承故障。

參考文獻(xiàn)：

［1］ ?賈繼德，張大鵬，梅檢民，等.汽車故障診斷中的信號(hào)處理方法［M］.北京：化學(xué)工業(yè)出版社，2016.

［2］ 張玲玲，任金成，張海峰，等.發(fā)動(dòng)機(jī)連桿軸承異響故障分析研究［J］.振動(dòng)、測(cè)試與診斷，2014，34（2）：379-384.

［3］ Jiabao Y，Ruichao L，Rui Z，et al.A new tribo-dynamics model for engine connecting rod small-end bearing considering elastic deformation and thermal effects［J］.Tribology International，2023，188：108831.

［4］ 王子嘉.活塞發(fā)動(dòng)機(jī)關(guān)鍵運(yùn)動(dòng)部件故障機(jī)理與在線檢測(cè)方法研究［D］.北京：北京化工大學(xué)，2023.

［5］ 程利軍，張英堂，李志寧，等.基于階比跟蹤及共振解調(diào)的連桿軸承故障診斷研究［J］.內(nèi)燃機(jī)工程，2012，33（5）：67-73.

［6］ Hai Z，Ning Z，Jin H，et al.Engine Fault Detection Approach Based on Angle Domain Signal Model［C］//Journal of Physics：Conference Series.Guangzhou：AMMS，2021.

［7］ Nanyang Z，Jinjie Z，Zhiwei M，et al.Variational time-frequency adaptive decomposition of machine multi-impact vibration signals［J］.Mechanical Systems and Signal Processing，2022，172：108977.

［8］ Ren G，Jia J，Mei J.Weak feature extraction for early wear of connecting rod bearings under transient conditions［J］.Journal of Vibroengineering，2020，22（7）：1559-1570.

［9］ McDonald G L，Zhao Q，Zuo M J.Maximum correlated Kurtosis deconvolution and application on gear tooth chip fault detection［J］.Mechanical Systems and Signal Processing，2012，33：237-255.

［10］ ?Zhang X，Kang J，Hao L，et al.Bearing fault diagnosis and degradation analysis based on improved empirical mode decomposition and maximum correlated kurtosis deconvolution［J］.Journal of Vibroengineering，2015，17（1）：243-260.

［11］ Wang N，Liu X.Bearing Fault Diagnosis Method Bas-ed on Hilbert Envelope Demodulation Analysis［C］//IOP Conference Series：Materials Science and Engineering.［S.l.］：IOP Publishing Ltd.，2018.

［12］ Li H，Wang W，Huang P，et al.Fault diagnosis of rolling bearing using symmetrized dot pattern and density-based clustering［J］.Measurement，2020，152：107293.

［13］ Zhu J，Chen N，Peng W.Estimation of bearing remaining useful life based on multiscale convolutional neural network［J］.IEEE Transactions on Industrial Electronics，2018，66（4）：3208-3216.

［14］ Zhang Y，Xing K，Bai R，et al.An enhanced convolutional neural network for bearing fault diagnosis based on time-frequency image［J］.Measurement，2020，157：107667.

［15］ Wang X，Mao D，Li X.Bearing fault diagnosis based on vibro-acoustic data fusion and 1D-CNN network［J］.Measurement，2021，173：108518.

Fault Diagnosis of Connecting Rod Bearing Based on MCKD-HED-CNN

JIA Jide1，2，SHEN Yang1，XU Cailian1

（1.The Higher Educational Key Laboratory for Flexible Manufacturing Equipment Integration of Fujian Province，Xiamen Institute of Technology，Xiamen 361021，China；2.State Key Laboratory for Manufacturing Systems Engineering，Xian Jiaotong University，Xian 710049，China）

Abstract： ?Aiming at the difficult fault diagnosis of connecting rod bearing under strong background noise， the fault diagnosis method of MCKD-HED-CNN was proposed. Firstly， the maximum correlation kurtosis deconvolution（MCKD） algorithm was used to reduce noise and enhance the periodic impact caused by fault. Secondly， the Hilbert envelope demodulation（HED） was used to further enhance the periodic impact. Finally， the fault features were mapped to the polar map by the symmetric point mode（SPD） and the SDP image was input into CNN network for training to establish the fault diagnosis model of connecting rod bearing. The results show that the method can effectively diagnose the fault of connecting rod bearing， and the diagnosis accuracy of CNN training samples and test samples is 100%.

Key words： ?internal combustion engine;connecting rod bearing;fault diagnosis;signal processing

［編輯： 姜曉博］

收稿日期： ??2023-08-17； [HT6H]修回日期： ??2023-09-21

基金項(xiàng)目： ??機(jī)械制造系統(tǒng)工程國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放基金（sklms2020021）

作者簡(jiǎn)介： ??賈繼德（1962—），男，教授，博士，主要研究方向?yàn)闄C(jī)械故障診斷;justinosu@163.com。