測點級聲學(xué)故障檢測中的報警頻次建模方法研究

任安民　 何　琳　程　果

(海軍工程大學(xué)振動噪聲研究所1)　船舶振動噪聲重點實驗室2)　武漢　430033)

測點級聲學(xué)故障檢測中的報警頻次建模方法研究

任安民1，2)何琳1，2)程果1，2)

(海軍工程大學(xué)振動噪聲研究所1)船舶振動噪聲重點實驗室2)武漢430033)

摘要：文中圍繞測點級聲學(xué)故障檢測方法開展研究，根據(jù)區(qū)間估計原理建立頻帶能量超標(biāo)檢測流程，針對隨機報警事件干擾提出基于報警事件頻次建模的二級閾值檢測法，并利用實測數(shù)據(jù)進(jìn)行了算法驗證.數(shù)據(jù)分析顯示，該方法能夠有效檢測正常工況下的隨機報警事件干擾，降低測點級聲學(xué)故障檢測的虛警率.

關(guān)鍵詞：聲學(xué)故障；頻帶能量；隨機報警事件；泊松分布；二級閾值

任安民(1980- )：男，博士生，助理研究員，主要研究領(lǐng)域為船舶振動與噪聲控制技術(shù)

0引言

潛艇聲學(xué)故障(acoustic fualt，AF)是指潛艇服役期間因設(shè)備故障或老化、隔振安裝失效、維修改裝等技術(shù)狀態(tài)變化，以及航行期間的武器發(fā)射、舵機運行、人員活動等瞬態(tài)偶發(fā)事件，導(dǎo)致的設(shè)計隱身指標(biāo)受損、可探測性惡化，威脅潛艇隱蔽航行及任務(wù)執(zhí)行的異?，F(xiàn)象[1].實現(xiàn)潛艇聲學(xué)故障的檢測及修復(fù)，是維護(hù)潛艇聲隱身性、實現(xiàn)動態(tài)聲學(xué)特征管理的先決條件，正逐步受到各方關(guān)注.

根據(jù)故障信號特征不同，潛艇聲學(xué)故障可分為穩(wěn)態(tài)聲學(xué)故障和瞬態(tài)聲學(xué)故障2大類；典型的聲學(xué)故障包括頻帶能量超標(biāo)、“線譜事件”等，如總聲(振)級超標(biāo)、1/3 oct頻帶級超標(biāo),以及線譜新增、線譜增強、線譜遷移等[2-4].根據(jù)故障檢測部位及危害程度不同，聲學(xué)故障又可進(jìn)一步分為測點級、區(qū)域級和全艇級3類；測點級聲學(xué)故障定位于根據(jù)艇體單測點數(shù)據(jù)檢測發(fā)現(xiàn)振動噪聲異常，能夠及時、客觀描述測點所在部位聲學(xué)狀態(tài)，在實艇聲學(xué)狀態(tài)評估中應(yīng)用廣泛.美軍自20世紀(jì)80年代起就關(guān)注艇載設(shè)備振動噪聲異常的檢測問題，最初以正常工況特征頻段振級加6 dB作為檢測基準(zhǔn)，高出基準(zhǔn)6～8 dB認(rèn)為出現(xiàn)異常[5]；“全艇監(jiān)控系統(tǒng)(TSMS)”裝艇應(yīng)用后聲學(xué)故障概念進(jìn)一步明確，主要依賴艇體結(jié)構(gòu)振動及自噪聲測點進(jìn)行故障檢測[6].近年來國內(nèi)有關(guān)單位也相繼開展相關(guān)研究，但主要以設(shè)備振動狀態(tài)監(jiān)測為主，缺乏針對艇體結(jié)構(gòu)振動信息的檢測算法分析.

本文基于統(tǒng)計分析理論對測點級聲學(xué)故障在線檢測方法進(jìn)行研究，圍繞測點級聲學(xué)故障檢測流程、虛警率控制等問題進(jìn)行深入分析.在實現(xiàn)頻帶能量超標(biāo)檢測的基礎(chǔ)上，針對實艇復(fù)雜干擾導(dǎo)致的隨機報警事件進(jìn)行建模及二級閾值設(shè)計，實現(xiàn)對故障檢測虛警率的有效控制，為聲學(xué)故障修復(fù)提供有效決策信息.

1測點級聲學(xué)故障檢測基本流程

根據(jù)工程經(jīng)驗及實測數(shù)據(jù)分析，艇體結(jié)構(gòu)振動測點的頻帶能量總級服從或近似服從獨立正態(tài)分布，在2 000 Hz以下中低頻段檢驗特征量尤其符合檢驗條件.在此基礎(chǔ)上，根據(jù)區(qū)間估計原理可對測點總級進(jìn)行假設(shè)檢驗，進(jìn)而將給定置信水平下的總級超標(biāo)事件檢測流程設(shè)計如下.

1.1確定采樣序列樣本容量

針對給定工況的艇體結(jié)構(gòu)振動及自噪聲狀態(tài)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，樣本容量N由下式確定

(1)

(2)

1.2計算總級及相關(guān)統(tǒng)計量

(3)

(4)

(5)

1.3離群值的剔除及檢驗

為滿足正態(tài)分布要求，計算總級閾值前應(yīng)進(jìn)行必要的離群值檢測與剔除，步驟如下.

(6)

(7)

步驟2.確定檢出水平α，在“Grubbs檢驗法臨界值表”中查出對應(yīng)N與α/2的臨界值G1-α/2(N).

1.4建立基準(zhǔn)閾值

將經(jīng)過上述處理得到的總級序列重新記為L1，L2，…，LN，若以μ和σ分別表示樣本期望和標(biāo)準(zhǔn)差，則總級序列的概率密度函數(shù)f(L)可寫成

(8)

基于正態(tài)分布的區(qū)間估計原理，總級樣本落入?yún)^(qū)間(μ-2σ,μ+2σ)的概率約為95.5%，落入?yún)^(qū)間(μ-3σ,μ+3σ)的概率約為99.7%.據(jù)此認(rèn)為總級實測值大于μ+2σ為小概率事件，以此作為測點級聲學(xué)故障檢測預(yù)警閾值，而將μ+3σ設(shè)為報警閾值.

2基于報警頻次建模二級閾值設(shè)計

實艇檢測過程中，由于海洋環(huán)境、人員活動等復(fù)雜因素干擾，檢測結(jié)果容易出現(xiàn)大量誤報警信息，給艇員正常操作及響應(yīng)造成負(fù)擔(dān)，因而有必要對檢測結(jié)果進(jìn)行分類識別、增強報警信息的針對性.在此使用“隨機報警事件(arbitrary alarm event，AAE)”對上述干擾做統(tǒng)一描述，考慮此類事件持續(xù)時間短、隨機性強、能量分布不規(guī)律，本文提出考察其單位時間報警頻次進(jìn)行二級檢測閾值(double stages threshold，DST)設(shè)計，進(jìn)而實現(xiàn)報警信息分類檢測.其本質(zhì)上是參照時頻分析思想，在單時刻總級估值問題中引入報警事件的連續(xù)時間分布，實現(xiàn)報警事件的二次檢測.

2.1隨機報警事件的概率分布

測點級聲學(xué)故障檢測結(jié)果符合典型的“0-1分布”，或者1(超標(biāo))、或者0(未超標(biāo)).假定給定工況下艇體振動處于穩(wěn)定狀態(tài)，測點總級符合正態(tài)分布，則在此期間偶爾出現(xiàn)的隨機報警事件為小概率事件，且滿足以下條件.

1) 報警事件之間相互獨立，即在時刻t出現(xiàn)的總級超標(biāo)事件在t+Δt時刻不一定重復(fù)出現(xiàn).

2) 如果時間間隔Δt足夠小，那么Δt內(nèi)發(fā)生隨機報警事件的概率與Δt近似成正比，即概率非線性度為Δt的高階無窮小.

3) 如果時間間隔Δt足夠小，那么Δt內(nèi)發(fā)生兩次或多次隨機報警事件的概率是發(fā)生一次報警事件概率的高階無窮小.

4) 零時刻不會出現(xiàn)超標(biāo)事件.

在此基礎(chǔ)上，根據(jù)泊松定理(二項分布的泊松逼近)及泊松分布概率密度函數(shù)，可以得到t1～t2時段內(nèi)發(fā)生k次隨機報警事件的概率P(t1,t2).

(9)

式中：k為t1～t2時段隨機報警事件次數(shù)；λ為與t1～t2對應(yīng)的大于0的常數(shù)，由報警事件頻次信息統(tǒng)計分析確定.

2.2參數(shù)選擇及二級閾值設(shè)定

(10)

將λ代入式(9)，可得到時段Δt=t2-t1內(nèi)發(fā)生k次隨機超標(biāo)事件的概率.在此基礎(chǔ)上，根據(jù)測點級聲學(xué)故障檢測的檢測率、虛警率等指標(biāo)要求，可對應(yīng)建立針對隨機報警次數(shù)的二級閾值k0.假定給定工況下Δt內(nèi)發(fā)生k0次以上報警事件，則基于一定置信水平認(rèn)為發(fā)生聲學(xué)故障；若報警頻次低于k0則判定狀態(tài)正常.顯然，二級閾值k0取決于參數(shù)λ和檢驗置信水平，λ可通過報警頻次樣本統(tǒng)計獲取，置信水平需根據(jù)故障檢測要求設(shè)定，通常取95%以上.

3數(shù)據(jù)分析

3.1一級檢測閾值檢驗

為檢驗上述方法的有效性，本文利用實船航行測噪所獲數(shù)據(jù)進(jìn)行算法驗證.首先選取主軸轉(zhuǎn)速22 r/min時殼體測點FJ01,FJ13分別建立總級序列，樣本時長1s、數(shù)量100組；其次，根據(jù)上述檢測流程計算檢測閾值，得到2測點對應(yīng)預(yù)/報警限分別為64.81/65.32 dB,88.54/88.99 dB.另取相同工況(0～30 s)和80 r/min工況(31～60 s)的總級樣本各30組用于檢驗，結(jié)果見圖1～2.由圖1～2可見，工況相同的總級樣本大多落入零假設(shè)區(qū)間，F(xiàn)J01出現(xiàn)1次錯誤預(yù)警、1次誤報警，F(xiàn)J30發(fā)生1次誤報警；80 r/min工況對應(yīng)總級樣本均高出預(yù)警限，2測點分別有66.7%和100%的總級樣本被判定為故障，客觀反映了實船運行工況變化.

3.2二級檢測閾值檢驗

圖1　測點FJ01的總級超標(biāo)檢測

圖2　測點FJ30的總級超標(biāo)檢測

針對檢測中出現(xiàn)的誤報警問題，引入二級閾值進(jìn)行分類檢測.首先根據(jù)報警事件樣本進(jìn)行報警頻次建模，取80 r/min工況下測點FJ12的數(shù)據(jù)記錄進(jìn)行分析，樣本時長60 s、數(shù)量30組，統(tǒng)計不同樣本時長內(nèi)報警次數(shù)均值見表1.由表1可見，30組樣本平均報警概率為1/12；若故障檢測周期以5 s計，則對應(yīng)參數(shù)λ應(yīng)等于0.417.

表1　隨機報警事件報警頻次統(tǒng)計

(9)

查閱泊松分布概率密度分布可知，k0=2，即以置信度95%認(rèn)為正常工況下5 s內(nèi)隨機報警事件次數(shù)不應(yīng)超過2次；超過2次的小概率事件可判定為聲學(xué)故障.相同算法應(yīng)用于測點FJ30得閾值k0仍等于2.

選取試驗記錄中包含一次設(shè)備啟動(約180 s前后)的數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行分析，檢驗二級閾值能否有效區(qū)分設(shè)別運行工況改變(即聲學(xué)故障)與隨機報警事件.首先根據(jù)區(qū)間估計原理建立一級檢測閾值，檢測結(jié)果見圖3a)，4a)，檢測結(jié)果中伴隨大量誤報警事件，檢測效果較3.1變差；在此基礎(chǔ)上引入二級閾值k0=2進(jìn)行分析，結(jié)果見圖3b)，4b).由圖可見FJ12，F(xiàn)J30的第36樣本點(與180 s對應(yīng))出現(xiàn)報警，說明聲學(xué)故障得以保留；除此之外僅FJ12的13號樣本點出現(xiàn)超標(biāo)，其余樣本點均判定為正常，誤報警事件得到明顯抑制.

圖3　測點FJ12的二級閾值檢測效果

圖4　測點FJ30的二級閾值檢測效果

4結(jié)束語

本文分析了潛艇測點級聲學(xué)故障的檢測方法，根據(jù)區(qū)間估計原理建立了故障檢測基本流程，針對實船應(yīng)用中的隨機報警事件干擾提出了基于報警事件頻次建模的二級閾值檢測法，并通過實船測試數(shù)據(jù)進(jìn)行了算法驗證.數(shù)據(jù)分析顯示，該方法能夠有效區(qū)分典型聲學(xué)故障與隨機報警事件，顯著降低正常工況下監(jiān)測結(jié)果中的誤報警問題，能夠為聲學(xué)故障修復(fù)決策提供更優(yōu)的決策依據(jù).

參 考 文 獻(xiàn)

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中圖法分類號：TP277

doi:10.3963/j.issn.2095-3844.2015.01.017

收稿日期：2014-11-09

Research on the Detection Algorithm of Sensor-level Acoustic Fault
Based on the Modeling of Alarming Frequency and Number
REN Anmin1,2)HE Lin1,2)CHENG Guo1,2)

(InstituteofNoise&Vibration,NavalUniversityofEngineering,Wuhan430033，China)1)

(NationalKeyLaboratoryonShipVibration&Noise，Wuhan430033，China)2)

Abstract：The detection algorithm of sensor-level AF was discussed in this paper,including the detection flow of frequency band energy overranging based on interval estimation theory.For solving the disturb of Arbitrary Alarm Events(AAE) to detection efforts of normal conditions, the double stages threshold was settled by alarm frequency and number modeling based on Poisson distribution,and algorithm effectiveness was verificated through noise measuring data onboard. The results showed that AAE could be distinguished from AF alarm under normal conditions using the algorithm, which could supress the false alarm effectively.

Key words：acoustic fault；frequency band energy；arbitrary alarm events；poisson distribution；double stages threshold