基于小波變換和DBN的汽車衡傳感器故障診斷

王春香， 李麗宏， 張　帝

(1.太原理工大學(xué) 信息工程學(xué)院，山西 太原 030024；2.國家電網(wǎng) 莘縣供電公司，山東 聊城 252000)

基于小波變換和DBN的汽車衡傳感器故障診斷

王春香1， 李麗宏1， 張帝2

(1.太原理工大學(xué) 信息工程學(xué)院，山西 太原 030024；2.國家電網(wǎng) 莘縣供電公司，山東 聊城 252000)

摘要:稱重傳感器作為動(dòng)態(tài)汽車衡的核心部件，一旦發(fā)生故障將會(huì)對(duì)動(dòng)態(tài)稱重系統(tǒng)造成嚴(yán)重影響。為了準(zhǔn)確地對(duì)稱重傳感器進(jìn)行故障診斷，提出了一種基于小波變換和深度信念網(wǎng)絡(luò)(DBN)的故障診斷方法。該方法不僅可以有效地判斷出傳感器信號(hào)是正常波動(dòng)還是故障，還可以通過將DBN模型的預(yù)測(cè)值代替實(shí)測(cè)故障值，保證動(dòng)態(tài)稱重系統(tǒng)輸出的準(zhǔn)確性。通過仿真實(shí)驗(yàn)證明：該方法能夠?qū)收蟼鞲衅鬟M(jìn)行判別與估計(jì)，有效提高了動(dòng)態(tài)稱重系統(tǒng)的精度。

關(guān)鍵詞:動(dòng)態(tài)汽車衡； 傳感器故障診斷； 小波變換； 深度信念網(wǎng)絡(luò)

0引言

稱重傳感器作為動(dòng)態(tài)汽車衡的重要組成部分，其工作的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性直接關(guān)系到整個(gè)動(dòng)態(tài)稱重系統(tǒng)的可靠運(yùn)行。由于動(dòng)態(tài)汽車衡每天要經(jīng)受成千上萬次的不均沖擊，并且稱重傳感器的使用環(huán)境不密封，易受外界環(huán)境因素影響，容易造成傳感器的形變和損壞，使傳感器的性能出現(xiàn)退化或者故障，因此,定期對(duì)傳感器進(jìn)行檢測(cè)和校準(zhǔn)非常有必要。但由于人工檢測(cè)和校準(zhǔn)存在操作上的難度，眾多學(xué)者將各種智能算法應(yīng)用到汽車衡傳感器的故障診斷中。文獻(xiàn)[1,2]分別將專家系統(tǒng)和徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入汽車衡傳感器故障診斷中，能夠較準(zhǔn)確地判定傳感器的好壞并預(yù)測(cè)異常信號(hào)的正常值。但是動(dòng)態(tài)稱重傳感器的輸出信號(hào)出現(xiàn)異常并不一定都是由于傳感器故障造成，也有可能是系統(tǒng)的正常波動(dòng)造成的，以上算法并不能對(duì)兩種情況作出準(zhǔn)確的判斷。

文獻(xiàn)[3～5]指出小波變換后信號(hào)的局部極大值對(duì)應(yīng)系統(tǒng)中的突變點(diǎn)，并對(duì)如何求取小波變換分解層數(shù)和閾值選擇進(jìn)行了深入研究?；诖?，本文將動(dòng)態(tài)稱重傳感器的信號(hào)進(jìn)行小波變換，通過高頻信號(hào)的局部極大值得到信號(hào)的突變點(diǎn)。用深度信念網(wǎng)絡(luò)(deepbeliefnetwork,DBN)建立起傳感器的輸入輸出模型，通過選擇合適的故障閾值，判別突變點(diǎn)對(duì)應(yīng)的傳感器是故障還是系統(tǒng)波動(dòng)，并且通過其他傳感器的信號(hào)值預(yù)測(cè)出正常情況下故障傳感器的輸出，實(shí)現(xiàn)了動(dòng)態(tài)汽車衡的容錯(cuò)控制，保證了稱重系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。

1動(dòng)態(tài)汽車衡

動(dòng)態(tài)汽車衡主要由稱重傳感器、秤體、接線盒和電子稱重儀表等構(gòu)成，與車輛分離器、輪軸識(shí)別器和計(jì)重柜共同構(gòu)成稱重系統(tǒng)。根據(jù)設(shè)計(jì)的稱量量程，動(dòng)態(tài)汽車衡稱重傳感器數(shù)量一般為8～20只，一般選用橋式稱重傳感器，這些傳感器按一定的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)分布在動(dòng)態(tài)汽車衡秤臺(tái)臺(tái)面的下方?，F(xiàn)在以18m長整車式動(dòng)態(tài)汽車衡為例，共包含16只稱重傳感器，具體分布如圖1所示。

圖1　稱重傳感器分布圖Fig 1　Distribution of weighing sensors

整車式動(dòng)態(tài)汽車衡秤體由上秤臺(tái)、中間秤臺(tái)和下秤臺(tái)構(gòu)成，上秤臺(tái)、中間秤臺(tái)和下秤臺(tái)分別由4只、10只和2只稱重傳感器支撐，傳感器的擺放位置為1#～16#。

整車式動(dòng)態(tài)汽車衡工作流程如圖2，當(dāng)車輛經(jīng)過動(dòng)態(tài)汽車衡時(shí)，車輛分離器、輪軸識(shí)別器和多組稱重傳感器采集信號(hào)，將采集到的信號(hào)經(jīng)由數(shù)字接線盒傳到電子稱重儀表，電子稱重儀表將信號(hào)上傳給計(jì)算機(jī)，計(jì)算機(jī)通過小波變換和DBN對(duì)故障的傳感器進(jìn)行判斷并預(yù)測(cè)出正常情況下信號(hào)的估計(jì)值，取代故障值，從而為動(dòng)態(tài)稱重系統(tǒng)提供較準(zhǔn)確的輸出。

圖2　汽車衡工作過程Fig 2　Working process of truck scale

2故障診斷系統(tǒng)

2.1小波變換

小波變換源于Fourier變換，是一種具有多分辨率分析的時(shí)間—頻率分析方法，通過取不同寬度的基函數(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)原始信號(hào)在時(shí)域、頻域的分解[6]。小波變換具體公式為

(1)

其基函數(shù)就是小波函數(shù)，形如

(2)

式(2)的基函數(shù)需要滿足

(3)

設(shè)稱重傳感器的輸出信號(hào)為y=f[x(t)]。選取函數(shù)Ω(x)，使其導(dǎo)數(shù)為傳感器信號(hào)的小波基函數(shù)，即

(4)

(5)

由式(5)可以得到，其局部極大值對(duì)應(yīng)著f×θ函數(shù)中增長最快的部分，亦即對(duì)應(yīng)著傳感器輸出信號(hào)的突變值。對(duì)于動(dòng)態(tài)稱重系統(tǒng)中的任意傳感器i，取其小波變換后的信號(hào)為Si，閾值為λi，當(dāng)Si>λi時(shí)，便認(rèn)為傳感器i的信號(hào)發(fā)生了突變。但造成突變的原因并不能確定，是系統(tǒng)的正常波動(dòng)還是稱重傳感器故障造成的，需要進(jìn)一步的進(jìn)行分析。

2.2DBN

考慮到整車式汽車衡是由16只動(dòng)態(tài)稱重傳感器構(gòu)成，并且各個(gè)稱重傳感器狀態(tài)之間擁有固定的函數(shù)關(guān)系，所以，可以利用DBN來模擬各傳感器之間的關(guān)系。DBN可以看作是帶有已訓(xùn)練的初始權(quán)值的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，由若干個(gè)受限玻耳茲曼機(jī)(RBM)組合而成的，圖3是由2個(gè)RBM構(gòu)成的DBN，其下層的RBM的輸出層是上層RBM的輸入層。RBM可以采用對(duì)比散度法實(shí)現(xiàn)逐層訓(xùn)練，以達(dá)到理想的訓(xùn)練精度。

圖3　DBN的結(jié)構(gòu)Fig 3　Structure of DBN

利用DBN實(shí)現(xiàn)傳感器故障診斷時(shí)，只考慮有1只稱重傳感器出現(xiàn)故障的情況。具體故障診斷過程如下：

1)利用16只稱重傳感器在正常工作狀態(tài)下的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集對(duì)DBN進(jìn)行訓(xùn)練。以其中1只傳感器的信號(hào)為輸出，其他15只傳感器的信號(hào)為輸入，這樣就可以得到16只稱重傳感器的DBN網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練模型。

2)將小波變換鑒別出的可能出現(xiàn)問題的稱重傳感器i作為待檢測(cè)的傳感器。將其他15只傳感器的信號(hào)作為輸入得到第i個(gè)DBN模型的輸出，估計(jì)第i只傳感器正常工作時(shí)的輸出值據(jù)yp_i。

3)根據(jù)實(shí)際經(jīng)驗(yàn)，人工設(shè)定傳感器i的故障閾值wi。通過比較傳感器的實(shí)際輸出yr_i與預(yù)測(cè)輸出yp_i的差值與故障閾值wi的關(guān)系來判定傳感器i是否發(fā)生故障。若|yr_i-yp_i|>wi，則認(rèn)為傳感器發(fā)生故障；反之，認(rèn)為傳感器沒有發(fā)生故障，只是正常的系統(tǒng)波動(dòng)。

4)為了保證動(dòng)態(tài)稱重系統(tǒng)的正常運(yùn)行，若傳感器發(fā)生故障，用故障傳感器i的預(yù)測(cè)值yp_i代替此時(shí)的實(shí)際輸出yr_i。

利用此方法進(jìn)行整車式汽車衡故障診斷，不僅能夠有效地區(qū)分傳感器故障和傳感器正常波動(dòng)，還能通過DBN訓(xùn)練模型預(yù)測(cè)的故障傳感器的輸出代替故障值，保證汽車衡的正常使用。

3實(shí)驗(yàn)測(cè)試

以某高速路口測(cè)試數(shù)據(jù)為例，某車載重為4t，以30km/h的速度通過汽車衡，在4#傳感器動(dòng)作過程中信號(hào)采樣如圖4，取18～25這8個(gè)有效樣點(diǎn)時(shí)刻4#傳感器正常稱重的重量內(nèi)碼，如表1，其中預(yù)測(cè)值是通過DBN模型得到的。

圖4　4#傳感器正常稱重采樣值Fig 4　Normal sampling value of sensor 4#

樣點(diǎn)12345678測(cè)量值39504050413442604115423443134084預(yù)測(cè)值39954050403440624015403440134054

經(jīng)過小波變換之后,4#傳感器在第5個(gè)采樣點(diǎn)時(shí)刻信號(hào)出現(xiàn)劇烈波動(dòng)，如圖5，有可能是由于傳感器故障造成的。此時(shí)就需要將DBN模型輸出的預(yù)測(cè)值yp_4=4 005與實(shí)際測(cè)量值yr_4=6 115進(jìn)行對(duì)比。根據(jù)實(shí)際經(jīng)驗(yàn)取故障閾值w4=500，|yr_4-yp_4|=2 110>w4，因此,判定4#傳感器出現(xiàn)故障，為了保證動(dòng)態(tài)汽車衡的精確性，用預(yù)測(cè)值代替此時(shí)的故障值。4#傳感器的預(yù)測(cè)值曲線如圖6。表2為故障沖擊/異常稱重傳感器的重量內(nèi)碼。

圖5　4#傳感器故障沖擊采樣值Fig 5　Fault impact sampling value of sensor 4#

圖6　4#傳感器的預(yù)測(cè)值Fig 6　Predicted value of sensor 4#

樣點(diǎn)12345678測(cè)量值39504050413442606115423443134084預(yù)測(cè)值39904045402341624005413444134354

大量測(cè)試證明：該方法對(duì)于故障傳感器的鑒別準(zhǔn)確率大于94 %，能夠簡單有效地對(duì)動(dòng)態(tài)汽車衡進(jìn)行故障診斷。

4結(jié)論

為了有效實(shí)現(xiàn)對(duì)動(dòng)態(tài)汽車衡稱重傳感器的故障診斷，本文提出了一種基于小波變換和DBN的稱重傳感器故障診斷方法。首先將傳感器信號(hào)進(jìn)行小波變換，通過高頻信號(hào)中的突變值找到對(duì)應(yīng)傳感器。然后通過DBN預(yù)測(cè)模型計(jì)算出該傳感器的預(yù)測(cè)值，通過實(shí)測(cè)值與預(yù)測(cè)值的對(duì)比，判斷傳感器信號(hào)是正常的系統(tǒng)波動(dòng)還是發(fā)生故障，如果是傳感器故障,則用預(yù)測(cè)值代替實(shí)測(cè)值，保證稱重系統(tǒng)運(yùn)作的精確性。測(cè)試證明:該方法具有較高的故障診斷準(zhǔn)確率，實(shí)現(xiàn)了動(dòng)態(tài)汽車衡的容錯(cuò)控制。

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FaultdiagnosisoftruckscalesensorbasedonwavelettransformandDBN

WANGChun-xiang1,LILi-hong1,ZHANGDi2

(1.CollegeofInformationEngineering,TaiyuanUniversityofTechnology,Taiyuan030024,China；2.ShenxianElectricPowerSupplyCompany,StateGrid，Liaocheng252000,China)

Abstract:Weighing sensor is the key component of dynamic truck scale,once the sensor is failed in work,it will cause serious impact on dynamic weighing system.In order to diagnose fault of weighing sensor accurately,a fault diagnosis method is proposed based on wavelet transform and deep belief network(DBN).The method can not only judge whether the sensor signal is abnormal signal,but also can ensure output accuracy of dynamic weighing system by replacing value of fault by predicted value of DBN model.Simulation results show that this method can identify and estimate fault sensor and effectively improve precision of dynamic weighing system.

Key words:dynamic truck scale; fault diagnosis of sensor; wavelet transform; deep belief network(DBN)

DOI:10.13873/J.1000—9787(2016)04—0022—03

收稿日期：2015—08—11

中圖分類號(hào):TP 274

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

文章編號(hào):1000—9787(2016)04—0022—03

作者簡介:

王春香(1990-)，女，山東聊城人，碩士研究生，研究方向?yàn)閭鞲衅鳈z測(cè)技術(shù)等方面。