基于匹配追蹤時頻LBP譜圖的內(nèi)燃機氣門故障診斷方法

岳應娟，王 旭，蔡艷平，郭雅云

(火箭軍工程大學理學院，陜西 西安，710025)

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基于匹配追蹤時頻LBP譜圖的內(nèi)燃機氣門故障診斷方法

岳應娟，王 旭，蔡艷平，郭雅云

(火箭軍工程大學理學院，陜西 西安，710025)

為直接對內(nèi)燃機振動時頻圖像進行診斷識別，引入圖像紋理特征提取技術，提出一種基于振動信號匹配追蹤時頻局部二值模式譜圖的內(nèi)燃機氣門故障診斷新方法。首先，為清晰刻畫內(nèi)燃機時頻圖像中的各分量信息，利用匹配追蹤算法(MP)獲取無交叉項干擾項且時頻聚集性良好的信號時頻表示；然后引入局部二值模式(LBP)生成MP時頻表示的LBP譜圖，并將LBP譜圖的灰度直方序列作為特征參數(shù)，利用支持向量機(SVM)對故障狀態(tài)進行模式識別。在內(nèi)燃機4種不同氣門狀態(tài)的診斷識別實驗中，該方法最高識別率可達99.17%，表明基于MP時頻LBP譜圖識別的故障診斷方法具有較強的故障特征描述能力，能夠準確診斷內(nèi)燃機氣門故障。

內(nèi)燃機；故障診斷；振動信號；時頻圖像；匹配追蹤算法；局部二值模式；灰度直方圖

內(nèi)燃機的振動信號是一種典型的非平穩(wěn)時變信號，它包含了豐富的特征信息，可快速、準確地反映內(nèi)燃機的運行狀態(tài)，在內(nèi)燃機故障診斷中得以廣泛應用。如何提取和分析振動信號的特征信息一直是研究的熱點。近年來，研究人員將圖像處理技術引入到內(nèi)燃機故障診斷領域，對信號的時頻譜圖進行特征提取和分類識別，如文獻[1]引入了圖像分割理論，提出一種基于時頻譜圖、圖像分割及模糊模式識別的柴油機故障診斷方法；文獻[2]引入了三階累積量圖像，提出了一種基于高階累積量圖像特征的柴油機故障診斷方法；文獻[3]引入灰度共生矩陣來提取內(nèi)燃機振動譜圖像的紋理特征。局部二值模式(LBP)法作為一種出現(xiàn)較晚的局部紋理特征提取方法，目前鮮有在內(nèi)燃機故障診斷方面的應用，其故障特征信息表達的有效性值得探索。為此，本文引入LBP算子，提取內(nèi)燃機振動時頻圖像中的故障特征，提出一種基于匹配追蹤時頻LBP譜圖的內(nèi)燃機氣門故障診斷策略。

匹配追蹤算法(MP)是一種基于過完備冗余時頻字典對信號進行稀疏分解的方法。在現(xiàn)有時頻分析方法中，MP算法自適應性更好[4]，基于高斯基元函數(shù)的MP算法構(gòu)造的時頻分布有效去除了交叉項的干擾，對各時變分量的刻畫能力更強[5]。由MP算法得到的時頻分布雖能有效描述信號的時頻局部特性，但其維數(shù)巨大，不能直接作為信號的時頻特征參數(shù)，還需要進一步提取低維特征。為此，本文根據(jù)時頻圖像的紋理特性將其表示成LBP譜圖的形式，提取LBP譜圖的灰度直方序列作為特征參數(shù)，并利用支持向量機(SVM)對故障狀態(tài)進行識別，以驗證本文方法的有效性。

1 匹配追蹤時頻表示

1.1 匹配追蹤算法

1993年，Mallat等[6]提出了基于過完備冗余字典對信號進行稀疏分解的匹配追蹤算法，該算法從初始的空白模型開始，在每次迭代過程中，將殘余信號在由所有字典原子向量張成的空間中進行正交投影，根據(jù)殘余信號與各原子正則內(nèi)積系數(shù)的大小，從字典中選擇一個與殘余信號最相關的原子增加到信號的逼近模型中，通過迭代計算，逐步完善信號模型，將信號展開為一系列字典原子加權和的形式。

定義H為Hilbert空間，D={gγ(t)}γ∈Γ為H中用于稀疏分解的過完備字典，其中，Γ為所有原子參數(shù)γ的集合，gγ(t)為字典中由參數(shù)γ定義的原子，且滿足‖gγ(t)‖=1，則待分解信號f為

(1)

(2)

匹配追蹤信號展開的一個重要用途是進行信號的時頻分析。Gabor原子在時域和頻域都是局部化的，并且使測不準公式的等號成立[7]。為了能更好地刻畫信號的非平穩(wěn)時變特性，本文選取Gabor原子作為自適應展開的基元函數(shù)，定義如下：

(3)

式中：i為虛數(shù)單位；t為時間；g(t)=e-πt2；s為尺度因子；u為位移因子；ξ為頻率因子。

1.2 MP時頻分布與WVD時頻分布的比較

為比較MP時頻分布與WVD時頻分布的信息表征能力，建立由高斯原子復合而成的多分量仿真信號如圖1所示。該信號的WVD和MP時頻分布圖分別如圖2、圖3所示。

(a)二原子 (b)四原子

圖1 仿真信號

Fig.1 Simulation signal

(a)二原子 (b)四原子

圖2 仿真信號的WVD時頻分布圖

Fig.2 WVD time-frequency representation of simulation signal

(a)二原子 (b)四原子

圖3 仿真信號的MP時頻圖

Fig.3 MP time-frequency representation of simulation signal

2 時頻圖像局部二值模式譜

局部二值模式(LBP)由Ojala等[8]為度量圖像局部對比度而提出，其基本思想是根據(jù)圖像局部區(qū)域中心像素與鄰域像素的灰度差異進行二進制編碼，從而對圖像紋理進行描述。它具有計算復雜度低、平移和旋轉(zhuǎn)不變性等優(yōu)點[9]，被廣泛應用于紋理分析、人臉識別、圖像檢測等領域。本文經(jīng)過分析LBP算法原理，首次將它引入內(nèi)燃機故障診斷領域。

2.1 LBP算子

LBP算子最初定義在3×3的矩形鄰域上，編碼過程如圖4所示。LBP的編碼規(guī)則為：當fi≥f0時，對應位置編碼為1，否則編碼為0，然后按順時針方向構(gòu)成8位二進制數(shù)，從而得到代表該像素點的LBP編碼。

圖4 LBP的編碼規(guī)則圖

基本的LBP算子所覆蓋的區(qū)域是固定的，為突破這一限制，利用圓形鄰域代替原始的正方形鄰域，將3×3的矩形鄰域擴展到任意大小的區(qū)域。用R表示圓域的半徑，用P表示域內(nèi)點數(shù)，圖5給出了3種擴展LBP算子的示意圖。

圖5 3種擴展LBP算子

LBP的編碼公式可描述如下：

(4)

(5)

2.2 LBP譜圖特征參數(shù)提取

2.1節(jié)所述提取的LBP算子在每個像素點都可以得到一個LBP編碼，一幅時頻圖像提取其原始的LBP算子之后，得到的原始LBP特征依然是圖片的形式。LBP譜圖是原時頻圖像在原始測量空間得到的測量特征，即為二次特征。但是，此時的LBP譜圖維度較高，并不能直接用于故障的判別分析?；叶戎狈叫蛄惺腔叶燃壍暮瘮?shù)，它表示圖像中具有的每種灰度級的像素個數(shù)，能夠反映圖像中每種灰度出現(xiàn)的頻率。LBP譜圖的紋理特征向量，一般以圖像的灰度直方序列表示[10]。

圖6顯示了3類仿真原子信號的MP時頻分布及其對應LBP譜圖的灰度直方序列。仿真信號1、2、3的設置分別代表了不同時域和頻域分布的信號，與內(nèi)燃機振動響應信號的時頻分量分布特點相吻合。從圖6中可以看到，對于仿真信號1和2，灰度級在100～150以及220～255之間的像素點的分布存在較大差距，表明該方法能夠表征位于同一頻率(均為0.4 Hz)、不同時刻(分別位于28 s與100 s處)的原子分量；對于仿真信號2和3，灰度級在0～30、100～150以及190～255之間的像素點分布存在較大差距，表明該方法能夠表征位于相同時刻(兩個原子分別位于28 s與100 s處)、不同頻率(仿真信號2原子位于0.1 Hz與0.4 Hz處，仿真信號3的原子均位于0.25 Hz處)的原子分量。綜上所述，以LBP譜圖的灰度直方序列作為特征參數(shù)有較強的特征描述能力，可用于內(nèi)燃機缸蓋振動信號時頻圖像的特征提取。

(a)信號1

(b)信號2

(c)信號3

圖6 不同信號的MP時頻分布及其LBP譜圖灰度直方序列

Fig.6 MP time-frequency distribution of different signals and their LBP spectogram gray histograms

3 內(nèi)燃機氣門故障診斷實例

3.1 實驗裝置及參數(shù)設置

以6135G型柴油機為研究對象，實驗平臺示意圖如圖7所示。

圖7 實驗平臺示意圖

取內(nèi)燃機第2缸的缸蓋表面振動信號對內(nèi)燃機進行故障診斷。測試過程中，內(nèi)燃機轉(zhuǎn)速為1500 r/min，空載運行，采樣頻率25 kHz。共設置了4種氣門間隙狀況，狀態(tài)1～4分別對應氣門正常、排氣門間隙過小、排氣門間隙過大及排氣門嚴重漏氣4種狀態(tài)，具體參數(shù)如表1所示。共采集內(nèi)燃機氣門4種狀態(tài)下各60組振動信號，總計240個樣本。

表1 氣門狀態(tài)參數(shù)設置(單位：mm)

3.2 診斷流程

整個診斷過程按照數(shù)據(jù)采集、時頻表征、特征提取、模式識別的流程進行，本文所提出的基于時頻LBP譜圖的內(nèi)燃機氣門故障診斷方法流程圖如圖8所示，整個流程共分以下幾個步驟：

(1)采集振動信號，數(shù)據(jù)長度為2000點，利用MP算法將信號分解為一系列單分量信號，疊加所有單分量信號的WVD時頻譜得到原始信號的MP時頻分布。

(2)利用圓域LBP算子將MP時頻圖像轉(zhuǎn)化為MP時頻LBP譜圖。

(3)提取LBP譜圖的灰度直方序列，由于LBP譜圖中灰度值為255的像素點數(shù)遠高于其他灰度級的像素點數(shù)，為了提高其他灰度級像素的比重，將灰度直方序列中灰度值為255的像素點數(shù)置0。

(4)得到處理后的灰度級像素點的統(tǒng)計信息，作為特征參數(shù)輸入支持向量機(SVM)進行模式識別，實現(xiàn)內(nèi)燃機氣門故障狀態(tài)的自動診斷。

圖8 診斷方法流程圖

3.3 診斷結(jié)果分析

利用匹配追蹤算法對信號進行分解，得到4種狀態(tài)下內(nèi)燃機振動信號的MP時頻分布圖如圖9所示。由圖9中可以看到，信號的MP時頻圖像能夠清楚地表征出在不同時-頻信號分量與曲軸轉(zhuǎn)角的對應關系，因此，可以利用MP時頻圖像對內(nèi)燃機氣門故障展開進一步的診斷。為實現(xiàn)對MP時頻圖像的特征提取，利用圓域LBP算子對MP時頻圖像進行重新編碼，圓域半徑R取2，域內(nèi)點數(shù)P取16，4種狀態(tài)信號MP時頻圖像對應的LBP譜圖如圖10所示。MP時頻圖像維度為420×560，經(jīng)LBP重新編碼后，圖像維度不變，但是各像素點的灰度值中包含了鄰域16個像素點的對比關系。并且，從圖10中可以看到，原圖像中各時頻分量的空間關系也未被破壞。

圖11所示為4種氣門狀態(tài)下振動信號的MP時頻LBP譜圖對應的灰度直方圖(由于篇幅限制，每一類只給出了3幅圖像，表征同種狀態(tài)下不同的3個信號樣本)。灰度直方圖顯示了各MP時頻LBP譜圖中灰度級為0～255的像素個數(shù)的統(tǒng)計量，420×560的高維MP時頻圖像數(shù)據(jù)被256個特征參數(shù)表示了出來。由圖11中可見，不同狀態(tài)下灰度直方圖的7個峰均分別位于灰度級為29、61、113、120、194、222、254的像素點處。相同氣門狀態(tài)對應的灰度直方序列差異性較小，特征具有穩(wěn)定性。不同氣門狀態(tài)對應的灰度直方序列差異性較大，其中，氣門嚴重漏氣狀態(tài)對應灰度直方圖中灰度級為29和222的像素個數(shù)明顯多于其他3種氣門狀態(tài)，但是灰度級為194的像素個數(shù)明顯偏少；其他3種狀態(tài)對應灰度直方圖中以灰度級為29和222的像素個數(shù)差異最為明顯，按照正常狀態(tài)、氣門間隙過小、氣門間隙過大的順序，灰度級為29和222的像素個數(shù)從多到少。由此可見，MP時頻LBP譜圖的灰度直方序列能夠保證內(nèi)燃機不同氣門狀態(tài)特征的類間差異性和類內(nèi)相似性，所以其作為內(nèi)燃機氣門間隙狀態(tài)的特征描述應該是有效的。

(a)狀態(tài)1

(b)狀態(tài)2

(c)狀態(tài)3

(d)狀態(tài)4

Fig.9 MP time-frequency images of vibration signals on the surface of cylinder head

(a)狀態(tài)1 (b)狀態(tài)2

(c)狀態(tài)3 (d)狀態(tài)4

圖10 缸蓋表面振動信號的MP時頻LBP譜圖

Fig.10 MP time-frequency LBP spectrogram of vibration signals on the surface of cylinder head

(a)狀態(tài)1

(b)狀態(tài)2

(c)狀態(tài)3

(d)狀態(tài)4

Fig.11 Gray histogram sequence corresponding to LBP spectrogram under different conditions

3.4 方法有效性驗證

支持向量機(SVM)在小樣本、非線性模式識別中具備明顯的優(yōu)勢[11]，故本文選擇SVM作為內(nèi)燃機運行狀態(tài)判別的智能學習機器。從4類狀態(tài)的每一類樣本中隨機選出30個，共120個樣本組成訓練樣本集合，用剩余的120個樣本進行分類測試，以識別率的高低來評價故障診斷方法的有效性。

SVM識別率結(jié)果顯示，直接以WVD時頻圖和MP時頻圖的灰度直方圖信息作為特征參數(shù)進行識別時，其識別率分別為86.67%和87.5%；而采用了圓域LBP算子對WVD時頻圖像和MP時頻圖像作進一步處理后，識別率有了大幅提高，結(jié)果如圖12所示。

圖12 LBP譜圖的SVM識別結(jié)果

分析圖12可知，圓域算子的半徑R和域內(nèi)點數(shù)P的選取對識別結(jié)果有較大影響，[P,R]=[8,2]時，WVD時頻LBP譜圖和MP時頻LBP譜圖的識別率均最低，分別為90.83%和92.5%；[P,R]=[16,2]時，WVD時頻LBP譜圖和MP時頻LBP譜圖的識別率最高，分別達到了96.67%和99.17%。由圖12中還可看出，經(jīng)LBP算子編碼的兩種時頻LBP譜圖識別率均明顯高于原時頻圖像的識別率，且MP時頻LBP譜圖的識別率明顯高于WVD時頻LBP譜圖的識別率；MP時頻LBP譜圖的最高識別率可達99.17%，這驗證了該方法用于內(nèi)燃機氣門故障智能診斷的有效性。

4 結(jié)語

利用匹配追蹤算法將內(nèi)燃機缸蓋振動響應信號進行時頻表征，能得到具有較好時頻聚集性且無原子間交叉項干擾的MP時頻分布，可更加清晰地表達內(nèi)燃機振動信號各時頻分量的信息。

使用圓域LBP算子生成MP時頻LBP譜圖時，圓域的半徑R和域內(nèi)點數(shù)P對結(jié)果有較大影響，應當根據(jù)實際應用對象進行選擇。但是總體來看，使用LBP譜圖進行灰度直方序列特征提取，比原始時頻分布圖的特征提取效果有較大改善。SVM驗證結(jié)果表明，MP時頻LBP譜圖用于內(nèi)燃機氣門故障診斷具有較高的識別率。

本文首次提出將內(nèi)燃機故障診斷問題轉(zhuǎn)化為LBP譜圖識別問題，取得了較好的故障診斷效果。但是本文所使用的是較為基礎的LBP算子，LBP算法的改進及相關衍生算法在內(nèi)燃機故障診斷領域的推廣應用可作為下一步研究的重點。

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[責任編輯 鄭淑芳]

Method for IC engine valve fault diagnosis based on matching pursuit time-frequency LBP spectrogram

Yue Yingjuan, Wang Xu, Cai Yanping，Guo Yayun

(College of Science, Rocket Force University of Engineering, Xi’an 710025, China)

In order to directly diagnose and recognize vibration time-frequency images of IC engine, the image texture feature extraction technology was introduced and a novel method for IC engine valve fault diagnosis based on matching pursuit time-frequency local binary pattern (LBP) spectrogram was proposed. First, to clearly describe component information in time-frequency images of IC engine, the time-frequency representation of the signal with no cross-term and good time-frequency clustering was obtained by means of the matching tracking (MP) algorithm. Then LBP was introduced to yield LBP spectrogram of MP time-frequency representation. The gray histogram sequence of LBP spectrogram was taken as characteristic parameter, and support vector machine (SVM) was used for pattern recognition of fault state. In the diagnosis of four different states of IC engine valve, the maximum recognition rate of the proposed method reached 99.17%, which indicates that the proposed method based on MP time-frequency LBP spectrum identification has strong fault characterization ability and can accurately diagnose IC engine valve malfunction.

internal combustion engine; fault diagnosis; vibration signal; time-frequency image; matching pursuit; local binary pattern; gray histogram

2017-02-20

國家自然科學基金資助項目(51405498)；陜西省自然科學基金資助項目(2013JQ8023)；中國博士后科學基金資助項目(2015M582642).

岳應娟(1972-)，女，火箭軍工程大學教授，博士.E-mail:yingjuanyue@163.com

10.3969/j.issn.1674-3644.2017.03.011

TK428

A

1674-3644(2017)03-0217-06