深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在螺旋槳葉片數(shù)識別中的應(yīng)用

劉振，邱家興，程玉勝

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在螺旋槳葉片數(shù)識別中的應(yīng)用

劉振，邱家興，程玉勝

(海軍潛艇學(xué)院，山東青島 266071)

從調(diào)制(Demodulation on Noise, DEMON)譜諧波簇中提取的結(jié)構(gòu)特征可以建立用于螺旋槳葉片數(shù)識別的模板。使用模板匹配算法進(jìn)行螺旋槳葉片數(shù)識別時，存在依賴模板庫和置信度準(zhǔn)則、算法約束條件多、無法發(fā)現(xiàn)缺失模板等問題。本文提出了一種將深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Deep Neural Network, DNN)應(yīng)用于螺旋槳葉片數(shù)識別的方法，該方法僅在訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時使用模板庫，克服了識別過程中對模板庫和置信度準(zhǔn)則的依賴。此外，通過提取識別錯誤項，可以找到缺失模板，實(shí)現(xiàn)了對模板庫數(shù)據(jù)的補(bǔ)充。使用該算法對大量實(shí)測數(shù)據(jù)進(jìn)行檢測，發(fā)現(xiàn)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有更高的識別正確率，而且識別過程更加簡單可靠。

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；螺旋槳葉片；識別

0 引言

本文將深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于螺旋槳葉片數(shù)識別中。首先分析了從DEMON譜諧波簇中提取結(jié)構(gòu)特征向量的方法，然后使用計算機(jī)生成模板、模板細(xì)化、模板評估的方法初步生成模板庫數(shù)據(jù)[2]。基于該模板庫數(shù)據(jù)建立數(shù)據(jù)集訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Deep Neural Network, DNN)模型。使用訓(xùn)練完成的DNN模型對已知螺旋槳葉片數(shù)的船舶輻射噪聲信號進(jìn)行識別，當(dāng)識別結(jié)果出現(xiàn)錯誤時，提取識別錯誤項對應(yīng)的模板，該模板為缺失模板。將缺失模板補(bǔ)充到模板庫中進(jìn)行再訓(xùn)練，可以得到具有更高識別率的DNN模型。識別過程如圖1所示。

圖1 螺旋槳葉片數(shù)識別流程圖

可以看出，僅使用訓(xùn)練后的DNN模型就可以完成識別，識別過程更加簡單易行。

1 模板數(shù)據(jù)集的建立

從DEMON譜諧波簇中提取結(jié)構(gòu)特征向量建立模板數(shù)據(jù)庫，基于該模板庫數(shù)據(jù)建立用于DNN訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集。

1.1 諧波簇結(jié)構(gòu)特征向量提取

分析DEMON譜諧波簇中的特征結(jié)構(gòu)[3]，可以提取諧波簇結(jié)構(gòu)特征向量，螺旋槳葉片數(shù)模板就是基于該結(jié)構(gòu)特征向量建立。結(jié)構(gòu)特征向量提取的主要步驟[2]特征向量提取的主要包括：

(3) 根據(jù)1～階諧波峰值所在位置，計算諧波面積特征向量。

從DEMON譜中提取前10階諧波特征值，每階諧波劃分為6級，則每一種組合對應(yīng)一個6級10階模板。圖2為某4葉槳民用船只輻射噪聲DEMON譜圖，船舶工況轉(zhuǎn)速為93 r·min-1，圖3為該DEMON譜對應(yīng)諧波簇特征結(jié)構(gòu)6級10階模板。

1.2 模板庫的建立

其中，表示葉槳對應(yīng)的模板個數(shù)。表示集合包含的模板個數(shù)。

圖3 某4葉民用船只輻射噪聲DEMON譜對應(yīng)模板

使用這種方法建立的模板庫可能會存在部分模板缺失的情況，這種缺失在使用模板匹配算法進(jìn)行螺旋槳葉片數(shù)識別時會導(dǎo)致兩種結(jié)果：

(1) 待識別諧波簇結(jié)構(gòu)特征向量匹配不到對應(yīng)模板和近似模板，判定為無法識別的類型；

(2) 待識別諧波簇結(jié)構(gòu)特征向量匹配到近似模板，根據(jù)置信度準(zhǔn)則判定為正確或錯誤類型。

根據(jù)以上3種情況，當(dāng)模板匹配識別結(jié)果判定為正確、錯誤或無法識別類型時，均不能確定諧波簇結(jié)構(gòu)特征向量對應(yīng)模板是否在模板庫中，難以發(fā)現(xiàn)缺失模板。

1.3 模板庫數(shù)據(jù)集的建立

在DNN網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中，這是一種訓(xùn)練樣本極不均衡的訓(xùn)練問題[5]。

2 DNN模型訓(xùn)練

2.1 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

DNN網(wǎng)絡(luò)模型如圖4所示，它是深度學(xué)習(xí)最基本的模型之一。該網(wǎng)絡(luò)通過構(gòu)建多隱層的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，可以擬合高度非線性復(fù)雜函數(shù)。目前DNN網(wǎng)絡(luò)模型在語音處理[6]、醫(yī)療[7]、軍事[8]等多個領(lǐng)域取得了很好的應(yīng)用效果。

DNN網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練通常是計算網(wǎng)絡(luò)前向運(yùn)行結(jié)果與模板標(biāo)記之間的損失函數(shù)，然后使用反向傳播算法更新網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。

圖4 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)結(jié)構(gòu)圖

小批量樣本的損失：

則梯度估計可以表示為

參數(shù)變化表示為

2.2 網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)設(shè)置

表1 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)模型的訓(xùn)練效果

3 實(shí)測船舶輻射噪聲數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)

分析從水聽器中錄取的噪聲信號，通過計算其DEMON譜發(fā)現(xiàn)，有的DEMON譜(如圖5所示)可以提取到螺旋槳葉片數(shù)信息；有的DEMON譜(如圖6所示)難以提取螺旋槳葉片數(shù)信息。

圖5 某包含螺旋槳葉片數(shù)信息DEMON譜

在螺旋槳葉片數(shù)識別過程中，對于可以提取螺旋槳葉片數(shù)信息的樣本識別出正確螺旋槳葉片數(shù)，對于難以提取螺旋槳葉片數(shù)信息的樣本判定為無法識別的類型，這兩種情況均屬于識別正確，識別流程如圖7所示。其它情況屬于識別錯誤。

圖6 某不包含螺旋槳葉片數(shù)信息DEMON譜

圖7 兩種識別正確情況的框圖

3.1 實(shí)驗(yàn)一

挑選實(shí)測船舶輻射噪聲信號共324個，每個信號代表一個樣本。計算其DEMON譜，經(jīng)統(tǒng)計得到DEMON譜中包含螺旋槳葉片數(shù)信息的信號共208個，不包含螺旋槳葉片數(shù)信息的信號116個。

使用訓(xùn)練完成的DNN模型對樣本進(jìn)行識別，并將識別結(jié)果與模板匹配算法識別結(jié)果進(jìn)行比對。統(tǒng)計識別結(jié)果時基于以下兩點(diǎn)假設(shè)：

(1) 在識別過程中，從DEMON譜中提取的軸頻信息準(zhǔn)確；

(2) DNN模型與模板匹配算法識別結(jié)果相同時，認(rèn)為識別結(jié)果正確。

統(tǒng)計兩種算法的識別正確率如表2中實(shí)驗(yàn)1所示。兩種算法識別結(jié)果中有226個樣本識別結(jié)果相同，98個樣本識別結(jié)果不同。在這98個樣本中，兩種算法識別情況如表3中實(shí)驗(yàn)1所示。

3.2 實(shí)驗(yàn)二

DNN模型識別錯誤的46個樣本對應(yīng)的6級10階模板均為缺失模板。將該缺失模板補(bǔ)充到模板庫中，重新構(gòu)建模板數(shù)據(jù)集，訓(xùn)練DNN模型。使用訓(xùn)練完成的模型對324個樣本進(jìn)行再次識別，識別結(jié)果如表2中實(shí)驗(yàn)2所示。其中有272個樣本識別結(jié)果相同，52個樣本識別結(jié)果不同。在這52個樣本中，兩種算法的識別情況如表3中實(shí)驗(yàn)2所示。

結(jié)果顯示，識別結(jié)果不同的52個樣本均是由于模板匹配算法出現(xiàn)錯誤，而DNN模型的識別正確率趨于100%。

可以看出，基于本測試集，通過合理訓(xùn)練DNN模型使其能夠記住所有測試樣本對應(yīng)的6級10階模時，DNN模型識別正確率可以趨于100%，而模板匹配算法始終存在即使有對應(yīng)模板仍然識別錯誤的情況。

3.3 實(shí)驗(yàn)三

挑選更大規(guī)模的船舶輻射噪聲信號，增大測試樣本集數(shù)量至1 287個，其中包含螺旋槳葉片數(shù)信息的信號共839個，不包含螺旋槳葉片數(shù)信息的信號448個。使用上述添加模板后的DNN模型對樣本進(jìn)行識別，并將識別結(jié)果與模板匹配算法識別結(jié)果進(jìn)行比對。兩種算法的識別正確率如表2中實(shí)驗(yàn)3所示。兩種算法的識別結(jié)果中有915個樣本識別結(jié)果相同，372個樣本識別結(jié)果不同。在識別結(jié)果不同的372個樣本中，兩種算法識別情況如表3中實(shí)驗(yàn)3所示。

逐個分析這372個樣本，提取對應(yīng)的6級10階模板。發(fā)現(xiàn)DNN模型識別錯誤的110個樣本均判定成了無法識別類型，其對應(yīng)的模板全部不在模板庫中；模板匹配算法識別錯誤的262個樣本對應(yīng)模板全部在模板庫中。

表2 基于DNN模型和基于模板匹配算法得出的識別結(jié)果統(tǒng)計

表3 對基于DNN模型和模板匹配方法識別結(jié)果不同的樣本進(jìn)行再次識別后得出的識別結(jié)果統(tǒng)計

3.4 實(shí)驗(yàn)四

DNN模型識別錯誤的110個樣本對應(yīng)的6級10階模板為缺失模板。再次將識別發(fā)現(xiàn)的缺失模板補(bǔ)充到模板庫中，重新構(gòu)建模板庫數(shù)據(jù)集，訓(xùn)練DNN模型。然后對1 287個樣本進(jìn)行再次識別，識別結(jié)果如表2中實(shí)驗(yàn)4所示。其中有1025個樣本識別結(jié)果相同，262個樣本識別結(jié)果不同。在這262個樣本中，兩種算法識別情況如表3中實(shí)驗(yàn)4所示。

結(jié)果顯示，262個識別結(jié)果不同的樣本均是由于模板匹配算法出現(xiàn)錯誤導(dǎo)致的，而DNN模型識別正確率趨于100%。

從以上4個實(shí)驗(yàn)中可以看出，基于DNN模型的螺旋槳葉片數(shù)識別算法針對給定的數(shù)據(jù)集正確率可以達(dá)到100%。當(dāng)模板庫中存在模板時，DNN模型會識別正確；當(dāng)模板庫中不存模板時，DNN模型會識別錯誤，而且識別錯誤項對應(yīng)的模板即為缺失模板。提取缺失模板補(bǔ)充到模板庫中，可以得到具有更高識別率的DNN模型。

4 結(jié)論

本文提出了使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行螺旋槳葉片數(shù)識別的算法。該算法基于DEMON譜諧波簇結(jié)構(gòu)特征信息，通過訓(xùn)練DNN模型，僅在訓(xùn)練過程中使用模板數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)了識別過程中不依賴模板庫和置信度準(zhǔn)則的螺旋槳葉片數(shù)識別。識別過程僅使用6×1 024的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)就可以完成，識別速度更快。此外，該算法不需要將模板庫帶入使用現(xiàn)場，對于數(shù)據(jù)保密具有重要意義。

使用大量實(shí)測噪聲信號進(jìn)行檢測，結(jié)果表明DNN算法簡單可靠，具有更高的識別率。在船舶噪聲信號具有一定信噪比，其DEMON譜軸頻提取正確的前提下，DNN模型可以通過發(fā)現(xiàn)識別錯誤項、提取模板、補(bǔ)充模板數(shù)據(jù)的方式不斷完善模型?？梢钥闯觯@是一個不斷進(jìn)步的過程。實(shí)際使用過程中，如果通過多次識別檢測、補(bǔ)充缺失模板的方式得到全部模板數(shù)據(jù)，則DNN模型的識別正確率可以趨于100%。

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Application of deep neural network in blade-number recognition of ship propeller

LIU Zhen, QIU Jia-xing, CHENG Yu-sheng

(Navy Submarine Academy, Qingdao 266071, Shandong, China)

Structural feature vectors, which extracted from the harmonic waves in DEMON spectral, can be used to establish the templates for recognizing the propeller blade-number of ship propeller. However, in the recognition method based on template matching algorithm, there are some problems hard to be solved, such as relying on template library and confidence factor algorithm, containing too many constraints and unable to find missing templates. In this paper, a Deep Neural Network (DNN) based method for propeller blade-number recognition is proposed. In this method, the template library is only used when training the deep neural network, so that the problem of relying on template library and confidence factor algorithm disappears in the recognition process. In addition, by extracting the recognition error item, the missing templates can be found as the supplement of the template library. Through the tests of propeller blade-number recognition from the measured large amount of ship radiated noise data, it is confirmed that the DNN based method has higher accuracy in propeller blade-number recognition, and the recognition process is more simple and reliable.

Deep Neural Network (DNN);blade; recognition

O429

A

1000-3630(2019)-04-0459-05

10.16300/j.cnki.1000-3630.2019.04.017

2018-10-21;

2018-11-29

劉振(1994－)，男，河南信陽人，碩士研究生，研究方向?yàn)樗暷繕?biāo)識別。

劉振，E-mail:liuzhen_lzz@163.com