基于高階累積量圖像特征的柴油機(jī)故障診斷研究

沈　虹，趙紅東，梅檢民，曾銳利

(1. 軍事交通學(xué)院軍用車輛系，天津　300161； 2. 河北工業(yè)大學(xué)電子信息工程學(xué)院，天津　300401)

第一作者沈虹女，博士生，1982年生

基于高階累積量圖像特征的柴油機(jī)故障診斷研究

沈虹1, 2，趙紅東2，梅檢民1，曾銳利1

(1. 軍事交通學(xué)院軍用車輛系，天津300161； 2. 河北工業(yè)大學(xué)電子信息工程學(xué)院，天津300401)

摘要：針對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)不同部位的機(jī)械故障特征容易混淆，且往往淹沒(méi)在其他分量和強(qiáng)噪聲中難于區(qū)分和提取的問(wèn)題，提出了一種基于高階累積量圖像特征的柴油機(jī)故障診斷方法。截取柴油機(jī)6個(gè)工作循環(huán)的振動(dòng)信號(hào)分別進(jìn)行三階累積量計(jì)算，累加平均得到1個(gè)工作循環(huán)信號(hào)的三階累積量，提取柴油機(jī)不同故障狀態(tài)基于三階累積量圖像灰度共生矩陣的圖像紋理特征參數(shù)，利用支持向量機(jī)進(jìn)行模式識(shí)別。試驗(yàn)結(jié)果表明：該方法既能抑制噪聲干擾，又能充分利用高階累積量圖像中的紋理特征信息分析非穩(wěn)態(tài)信號(hào)，提取的特征參數(shù)能有效識(shí)別發(fā)動(dòng)機(jī)6種技術(shù)狀態(tài)，與傳統(tǒng)的基于高階累積量的特征提取相比，提高了故障診斷準(zhǔn)確率。

關(guān)鍵詞：三階累積量；圖像紋理特征；灰度共生矩陣；特征提取

基金項(xiàng)目：總裝備部預(yù)研項(xiàng)目(40407030302);河北省自然基金資助(2013202256)

收稿日期：2014-04-24修改稿收到日期：2014-06-17

中圖分類號(hào):TK428

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

DOI:10.13465/j.cnki.jvs.2015.11.024

Abstract:Different positions’ mechanical fault features of diesel engines are easy to be confused and they are often drowned in other components and color noises, so it is difficult to distinguish and extract them. Here, a fault diagnosis method based on high-order cumulant image features was proposed. Three-order cumulants for six cycles of vibration signals were calculated, respectively and the results were averaged to get three-order cumulant of one cycle. The image texture feature parameters based on three-order cumulant image gray level co-occurrence matrices (GLCM). For different fault states of diesel engines were extracted. The pattern recognition was performed with a support vector machine (SVM). The results showed that this method can inhibit noises and make full use of texture feature information of high-order cumulant image to analyze unsteady signals, the extracted features can be used to distinguish 6 technical states of diesel engines effectively, the fault diagnosis accuracy is improved compared with the traditional feature extraction based on high-order cumulant.

Diesel engine fault diagnosis based on high-order cumulant image features

SHENHong1,2，ZHAOHong-dong2，MEIJian-min1,ZENGRui-li1(1. Military Vehicle Department, Military Transportation University, Tianjin 300161, China; 2. School of Electronic and Information Engineering，Hebei University of Technology，Tianjin 300401，China)

Key words:three-order cumulant; image texture feature; gray level co-occurrence matrix; feature extraction

柴油發(fā)動(dòng)機(jī)結(jié)構(gòu)復(fù)雜，運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí)眾多零部件長(zhǎng)期處于高溫、高壓、高負(fù)荷以及強(qiáng)烈振動(dòng)的惡劣工作環(huán)境，容易發(fā)生故障。柴油機(jī)不同部件故障，具有不同的故障特征，各種特征信號(hào)相互耦合，在發(fā)動(dòng)機(jī)復(fù)雜的其他分量和強(qiáng)噪聲干擾下，更難區(qū)分各種不同類型的故障，從而難以準(zhǔn)確診斷故障部位[1]。為了有效診斷柴油機(jī)故障，大量研究都集中于抑制噪聲和干擾，如高階累積量由于其具有較強(qiáng)的高斯噪聲抑制能力，正在被逐步深入應(yīng)用到機(jī)械故障診斷中，但目前大多采用高階累積量對(duì)角切片法進(jìn)行特征提取[2-6]，無(wú)法有效反映對(duì)角線以外的重要信息，如果能全面利用高階累積量圖像的全部信息，將進(jìn)一步提高其特征提取效果。近年來(lái)，有不少研究者將圖像處理技術(shù)引入到柴油機(jī)機(jī)械故障診斷領(lǐng)域，利用信號(hào)時(shí)頻圖像的特征統(tǒng)計(jì)量作為特征參數(shù)[7-8]進(jìn)行分類識(shí)別，能全面利用譜圖特征，但時(shí)頻譜圖沒(méi)有噪聲抑制能力，圖像匹配分類精度易受圖像質(zhì)量的影響。

為了從多分量強(qiáng)噪聲非平穩(wěn)信號(hào)中有效提取出發(fā)動(dòng)機(jī)不同部位常見(jiàn)機(jī)械故障特征，本文提出了一種基于高階累積量圖像特征的柴油機(jī)故障診斷方法。首先采用高階累積量方法生成振動(dòng)信號(hào)三階累積量圖像，然后提取其灰度共生矩陣(Gray Level Co-occurrence Matrix，GLCM) 的特征統(tǒng)計(jì)量作為故障特征參數(shù)，最后通過(guò)支持向量機(jī)進(jìn)行訓(xùn)練分類，有效識(shí)別出柴油發(fā)動(dòng)機(jī)的6種技術(shù)狀態(tài)，取得了良好的效果。

1高階累積量與灰度共生矩陣原理

高階累積量，因其對(duì)多種噪聲都有很好的抑制作用逐漸成為信號(hào)處理的新熱點(diǎn)，是近年來(lái)發(fā)展較快的現(xiàn)代信號(hào)處理方法之一。它不僅對(duì)未知自相關(guān)的加性噪聲不敏感，而且對(duì)另外一類非歪斜的非高斯有色噪聲( 如均勻分布和任何對(duì)稱分布噪聲) 也不敏感，因此在非高斯性、非線性、非因果性、非最小相位、非平穩(wěn)性、高斯有色噪聲和盲信號(hào)處理中發(fā)揮了重要的作用。

1.1三階累積量

離散零均值平穩(wěn)隨機(jī)過(guò)程x(n)的三階累積量為：

c3x(τ1,τ2)=

cum[x(n)x(n+τ1)x(n+τ2)]=

E[x(n)x(n+τ1)x(n+τ2)]

(1)

式中：E[·]為數(shù)學(xué)期望。

零均值的高斯隨機(jī)過(guò)程的三階以上高階累積量恒等于零。因此，如果一個(gè)測(cè)量信號(hào)中含加性高斯噪聲，高階累積量理論上可以完全抑制噪聲的影響，提高信噪比，從而提高分析、識(shí)別、診斷精度[9]。

1.2高階累積量圖像紋理特征提取

灰度共生矩陣是一種應(yīng)用廣泛的紋理統(tǒng)計(jì)分析方法和紋理測(cè)量技術(shù)，本文通過(guò)計(jì)算灰度共生矩陣生成的紋理參數(shù)提取三階累積量圖像的特征。

1.2.1灰度共生矩陣

灰度共生矩陣是統(tǒng)計(jì)空間上具有某種位置關(guān)系的一對(duì)像元灰度對(duì)出現(xiàn)的頻度。其實(shí)質(zhì)是從圖像灰度為i的像元位置為(x,y)出發(fā)，統(tǒng)計(jì)與其距離為d，灰度為j的像元(x+Dx,y+Dy)同時(shí)出現(xiàn)的頻度P(i,j,d,θ),數(shù)學(xué)表達(dá)式為:

P(i,j,d,θ)={[(x,y),(x+Dx,y+Dy)|

f(x,y)=i,f(x+Dx,y+Dy)=j]}

(2)

式中：i,j=0,1,2,…,N-1是灰度級(jí)，N=256；Dx，Dy是位置偏移量；d為G陣的生成步長(zhǎng)；θ為G陣的生成方向，通常取0°、45°、90°、135°四個(gè)方向(見(jiàn)圖1)，最后得到N×N方陣。

圖1　灰度共生矩陣的四個(gè)生成方向Fig.1 Four generated direction of GLCM

在進(jìn)行提取GLCM的特征統(tǒng)計(jì)量之前，通常要按式(3)做正規(guī)化處理。

(3)

1.2.2灰度共生矩陣的特征參數(shù)

灰度共生矩陣有15個(gè)特征統(tǒng)計(jì)量[10]，本文選用最能全面反映紋理特征的6個(gè)特征參數(shù)，包括最大概率、熵、對(duì)比度、相關(guān)、能量和逆差距：

(1) 最大概率(Max Probability)：反映了灰度共生矩陣中灰度對(duì)出現(xiàn)的最大頻度。

(4)

(2)熵(Entropy)：代表圖像的信息量，是圖像內(nèi)容隨機(jī)性的度量，能表征紋理復(fù)雜程度或非均勻程度，當(dāng)圖像無(wú)紋理時(shí)熵為0，滿紋理時(shí)熵最大。

(5)

(3)對(duì)比度(Contrast)：它是紋理清晰程度的度量，圖像中紋理的溝紋越深，圖像反差越大，紋理效果越明顯，反之亦然。

(6)

(4)相關(guān)(Correlation)：是度量空間灰度共生矩陣元素在行或列方向上的相似程度，是圖像灰度線性關(guān)系的度量。

(7)

(5)能量(Energy) ：又稱角二階距，是圖像紋理灰度變化均均勻性的度量，反映了圖像灰度分布均勻程度和紋理粗細(xì)程度。

(8)

(6)逆差距(Inverse Difference Moment)：反映圖像紋理的同質(zhì)性，度量圖像紋理局部變化的多少，表征紋理的規(guī)則程度。紋理越規(guī)則，逆差矩越大，反之亦然。

(9)

上述討論中:

2高階累積量圖像紋理特征提取方法

為了有效分析發(fā)動(dòng)機(jī)缸體振動(dòng)信號(hào)，抑制噪聲干擾，實(shí)現(xiàn)不同故障狀態(tài)時(shí)信號(hào)故障特征提取和故障診斷，提出了基于高階累積量圖像特征的柴油機(jī)故障診斷方法。采用高階累積量抑制噪聲干擾，利用灰度共生矩陣全面提取高階累積量的圖像特征，從非穩(wěn)態(tài)振動(dòng)信號(hào)中深度挖掘不同故障狀態(tài)的特征參數(shù)；將特征參數(shù)輸入小樣本識(shí)別能力較強(qiáng)的支持向量機(jī)，進(jìn)行模式識(shí)別，實(shí)現(xiàn)故障診斷。具體實(shí)現(xiàn)步驟：

(1)多循環(huán)平均累積量計(jì)算。柴油機(jī)工作具有旋轉(zhuǎn)往復(fù)的周期性特點(diǎn)，各氣缸按照一定的順序循環(huán)做功，每個(gè)工作循環(huán)的能量分布都存在著循環(huán)波動(dòng)性，為了減少循環(huán)波動(dòng)的影響和提高信號(hào)的可比性，對(duì)采集來(lái)的振動(dòng)信號(hào)截取其6個(gè)工作循環(huán)，根據(jù)式(1)分別進(jìn)行三階累積量計(jì)算，按式(10)歸一化后再轉(zhuǎn)化為灰度圖像，灰度值范圍為[0，255]按式(11)累加取平均得到一個(gè)工作循環(huán)的三階累積量圖像；

C(i,j)=c(i,j)/max(c(i,j))

(i=τ1min,…,τ1max,j=τ2min,…,0,…,τ2max)

(10)

(11)

(2)根據(jù)式(2)、式(3)計(jì)算三階累積量圖像的灰度共生矩陣。由于三階累積量圖像關(guān)于對(duì)角線方向?qū)ΨQ，0°和90°方向特征參數(shù)相等，因此取θ=0°、45°、135°，d=1；

(3)根據(jù)公式(4)～式(9)計(jì)算圖像灰度共生矩陣3個(gè)方向的最大概率、熵、對(duì)比度、相關(guān)、能量和逆差距，共計(jì)18個(gè)特征參數(shù)。

(4)用SVM進(jìn)行分類訓(xùn)練，故障診斷。

3基于高階累積量圖像特征的柴油機(jī)故障診斷

3.1柴油機(jī)振動(dòng)信號(hào)采集

以WD615型柴油發(fā)動(dòng)機(jī)作為試驗(yàn)對(duì)象，選取第2缸分別設(shè)置5種常見(jiàn)故障：連桿軸承故障、進(jìn)氣門故障、活塞故障、活塞銷故障和活塞活塞銷并發(fā)故障。試驗(yàn)時(shí)盡量不改變其它條件，人為設(shè)置不同配合副的配合間隙，每次更換一種故障部件，模擬不同部件的磨損工況，正常和故障的配合間隙參數(shù)見(jiàn)表1。

表1　柴油機(jī)試驗(yàn)參數(shù)設(shè)置

采樣頻率設(shè)置為20 kHz，采樣點(diǎn)數(shù)為40 000個(gè)，采樣轉(zhuǎn)速為1 000 r/min。為了模擬實(shí)際工況，減小溫度和機(jī)油壓力對(duì)故障的影響，每次采集信號(hào)前首先預(yù)熱，保證每次試驗(yàn)時(shí)缸體溫度在75±5℃，機(jī)油壓力在0.25±0.02 MPa范圍內(nèi)，采集不同故障時(shí)缸體上部右側(cè)正對(duì)第2缸中部的振動(dòng)信號(hào)，同步采集1缸上止點(diǎn)信號(hào)。

3.2基于圖像紋理特征的柴油機(jī)故障特征提取

圖2　不同技術(shù)狀態(tài)時(shí)域信號(hào)和其功率譜Fig.2 Time domain signal and power spectrum of different status

圖2為不同技術(shù)狀態(tài)下采集的振動(dòng)信號(hào)和其功率譜圖，振動(dòng)信號(hào)長(zhǎng)度取6個(gè)工作循環(huán)，約13000點(diǎn)。從圖中可以看出，不同的故障情況，時(shí)域信號(hào)雖然有所區(qū)別，但是沒(méi)有明顯的規(guī)律性，難以定量衡量。在功率譜圖中，除氣門故障信號(hào)功率譜分布較分散，高頻部分也有一定頻率成分，其他技術(shù)狀態(tài)信號(hào)頻率成分大都集中于3kHz以內(nèi)，沒(méi)有明顯區(qū)別且重復(fù)性差；并發(fā)故障信號(hào)功率譜能量略高于其他技術(shù)狀態(tài)，但從能量和峰值大小也難以區(qū)分不同故障狀態(tài)，因此，不易提取出反映不同故障狀態(tài)的特征。

根據(jù)1缸上止點(diǎn)信號(hào)截取采集來(lái)的振動(dòng)信號(hào)的6個(gè)工作循環(huán)，分別進(jìn)行三階累積量計(jì)算，對(duì)結(jié)果進(jìn)行平均得到1個(gè)工作循環(huán)的三階累積量圖像見(jiàn)圖3，取6個(gè)循環(huán)平均提高了圖像結(jié)果的穩(wěn)定性。取滯后量(-50≤τ1,τ2≤50)，滯后量無(wú)量綱。

圖3　發(fā)動(dòng)機(jī)正常狀態(tài)一個(gè)工作循環(huán)的三階累積量Fig.3 One circulation three-order cumulant of diesel engine normal status

圖4為不同技術(shù)狀況下轉(zhuǎn)化完的三階累積量二維灰度圖像。從圖4可知，不同技術(shù)狀況下的三階累積量圖像從分布和灰度值上都有所差異，正常狀態(tài)平滑且能量集中，峰值較大，故障狀態(tài)圖像灰度值分布不同程度的相對(duì)均勻，這表明能量向周圍擴(kuò)散，分布更均勻，強(qiáng)度也更接近，這是由于故障情況對(duì)正常的旋轉(zhuǎn)沖擊發(fā)生了影響，削弱了沖擊或改變了沖擊效果。氣門故障分布最為均勻，這也與其功率譜分布最為分散相對(duì)應(yīng)。為了全面反映和量化這種差異，從圖像灰度共生矩陣中提取三個(gè)方向的各6個(gè)特征參數(shù)，可以得到共計(jì)18個(gè)參數(shù)C1～C18：參數(shù)C1～C3代表最大概率、C4～C6代表熵、C7～C9代表對(duì)比度、C10～C12代表相關(guān)、C13～C15代表能量、C16～C18代表逆差距。分別計(jì)算發(fā)動(dòng)機(jī)6種技術(shù)狀態(tài)下的基于灰度共生矩陣的圖像紋理參數(shù)如表2所示，X1～X6分別為6種技術(shù)狀態(tài)下的振動(dòng)信號(hào)。

表2　提取出的不同技術(shù)狀態(tài)下的圖像特征參數(shù)

圖4　不同技術(shù)狀態(tài)信號(hào)的三階累積量灰度圖像Fig.4 Three-order cumulant gray level images of different status signals

3.3基于圖像紋理特征的柴油機(jī)故障診斷

采集每種技術(shù)狀態(tài)下20組信號(hào)，共120組，其中每種技術(shù)狀態(tài)隨機(jī)抽取15組數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本，共90組，其余5組數(shù)據(jù)作為測(cè)試樣本，共30組。對(duì)90組訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)用上述方法進(jìn)行特征提取，將提取出來(lái)的特征向量輸入到SVM多故障分類器中進(jìn)行訓(xùn)練，SVM采用線性核函數(shù)。將30組測(cè)試樣本同樣計(jì)算出特征向量，輸入已經(jīng)訓(xùn)練好的SVM中進(jìn)行故障的模式識(shí)別，診斷結(jié)果見(jiàn)表3。

圖5　三階累積量對(duì)角線特征提取Fig.5 Feature extraction based on three-order cumulant diagonal line

為驗(yàn)證基于圖像紋理特征的算法的優(yōu)越性，將同等規(guī)模的訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本應(yīng)用三階累積量圖像的對(duì)角線特征提取方法進(jìn)行特征提取(見(jiàn)圖5)，取三階累積量圖像對(duì)角線上的10個(gè)小方塊的累加能量作為特征參數(shù)，輸入到SVM分類器中，診斷結(jié)果比較見(jiàn)表4。

表3　診斷結(jié)果

根據(jù)表4可知，利用基于三階累積量圖像對(duì)角線特征提取方法的診斷正確率為73.33%，利用基于圖像紋理特征的特征提取方法的診斷正確率得到明顯提高，為96.67%?；诟唠A累積量圖像特征的特征提取方法更為有效的識(shí)別出發(fā)動(dòng)機(jī)6種技術(shù)狀態(tài)，準(zhǔn)確定位出故障部位，進(jìn)一步提高了特征提取效果和診斷準(zhǔn)確率。

4結(jié)論

(1)高階累積量與圖像紋理特征提取方法相結(jié)合，既能有效抑制噪聲干擾，又能充分利用高階累積量圖像信息，有效提取出發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)信號(hào)的故障特征。

(2)將高階累積量圖像特征參數(shù)輸入支持向量機(jī)，能有效識(shí)別發(fā)動(dòng)機(jī)各種故障狀態(tài)，與傳統(tǒng)的基于高階累積量特征提取方法相比，明顯提高了故障診斷的準(zhǔn)確率，為發(fā)動(dòng)機(jī)多故障準(zhǔn)確診斷探索了一種新方法。

表4　診斷結(jié)果比較

說(shuō)明√：表示能正確識(shí)別發(fā)動(dòng)機(jī)故障狀態(tài)；○：表示不能正確識(shí)別。

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