基于多源信息融合的柴油機(jī)故障診斷方法

曹 歡， 胡 磊,b， 謝文琪， 楊建國(guó),b

(武漢理工大學(xué) a.能源與動(dòng)力工程學(xué)院； b. 船舶動(dòng)力工程技術(shù)交通行業(yè)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 湖北 武漢 430063)

0 引 言

D-S 證據(jù)理論是概率論的推廣，具有比概率論更弱的公理體系和更嚴(yán)謹(jǐn)?shù)耐评磉^(guò)程，能更加客觀地處理事物的不確定性[1]。近年來(lái)D-S證據(jù)理論被廣泛應(yīng)用于故障診斷、目標(biāo)識(shí)別、海洋監(jiān)視等領(lǐng)域，具有良好的應(yīng)用前景。但隨著研究的深入，學(xué)者們發(fā)現(xiàn)D-S證據(jù)理論在合成沖突證據(jù)時(shí)得到的結(jié)果可能有悖常理[2]。針對(duì)這一問(wèn)題，涌現(xiàn)出大量的改進(jìn)方法，在完整的辨識(shí)框架下主要分為兩類：

(1) 對(duì)D-S合成規(guī)則進(jìn)行修改。YAGER[3]通過(guò)增加未知項(xiàng)對(duì)D-S合成公式進(jìn)行改進(jìn)。LEUNG等[4]將群體決策思想引入證據(jù)理論，提出自適應(yīng)魯棒合成規(guī)則。劉罡[5]研究了證據(jù)的可信度與沖突程度的關(guān)系，利用沖突證據(jù)合成法對(duì)柴油機(jī)進(jìn)行故障診斷。徐春梅等[6]基于灰色理論和廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提出改進(jìn)的證據(jù)合成方法對(duì)汽輪機(jī)組進(jìn)行故障診斷。

(2) 對(duì)證據(jù)權(quán)重進(jìn)行修改。BASIR等[7]引入閔可夫斯基距離，將多源信息融合技術(shù)應(yīng)用于發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷中。胡金海等[8]利用自定義的相似度函數(shù)對(duì)證據(jù)進(jìn)行加權(quán)平均，克服了航空發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子故障決策中的沖突證據(jù)融合問(wèn)題。李魏華等[9]以齒輪為研究對(duì)象，提出一種基于證據(jù)可信度的改進(jìn)DS-NN方法。

雖然上述研究能在一定程度上解決沖突證據(jù)合成問(wèn)題，但沒(méi)有考慮到不同來(lái)源的證據(jù)應(yīng)具有不同的可靠性這一普遍性事實(shí)?；诖?，提出利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)局部診斷的正確率作為不同來(lái)源證據(jù)的可靠性依據(jù)并結(jié)合證據(jù)體之間的距離對(duì)證據(jù)體進(jìn)行修正，最終提出基于多源信息融合技術(shù)的柴油機(jī)故障診斷方法，設(shè)計(jì)故障模擬試驗(yàn)，將該方法應(yīng)用于噴油器針閥磨損、噴油壓力減小、噴油器堵塞、排氣閥漏氣和活塞環(huán)磨損等故障的診斷，結(jié)果表明該方法可對(duì)柴油機(jī)多種故障進(jìn)行有效診斷。

1 證據(jù)融合規(guī)則

1.1 證據(jù)融合規(guī)則

證據(jù)理論將研究對(duì)象的離散取值范圍稱為辨識(shí)框架[10-11]，即Ω={A1,A2,…,An}。如果集函數(shù)m∶2Ω→[0,1]滿足

(1)

式中m為框架Ω上的基本可信度分配(Basic Probability Assignment, BPA)函數(shù)，則對(duì)于?A?Ω，m(A)稱為A的基本可信度，表示A本身的基本信任程度。

若函數(shù)Bel∶2Ω→[0,1],且對(duì)于?A?Ω滿足

(2)

則分別稱函數(shù)Bel為信任函數(shù)，函數(shù)Pls為似然函數(shù)，其不確定區(qū)間如圖1所示。

圖1 某命題的D-S不確定區(qū)間

1.2 加權(quán)證據(jù)融合規(guī)則

針對(duì)D-S證據(jù)理論在處理沖突證據(jù)時(shí)存在的局限性問(wèn)題，提出加權(quán)證據(jù)融合理論。該方法充分考慮不同來(lái)源的證據(jù)應(yīng)具有不同的可靠性，結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)局部診斷的正確率和證據(jù)之間的距離來(lái)分配不確定信息并構(gòu)造證據(jù)體。BPA函數(shù)mi與mj之間的距離dij可定義為

(3)

則證據(jù)之間的相似程度為

simij=1-dij

(4)

在同一辨識(shí)框架Ω下，假設(shè)有n個(gè)待融合的證據(jù)體，通過(guò)式(4)可求出任意兩個(gè)證據(jù)之間的相似度，進(jìn)而可得表示證據(jù)相似程度的n階矩陣：

(5)

將式(5)第i列或第j行相加可得第i個(gè)證據(jù)被其他n-1個(gè)證據(jù)所支持的程度：

(6)

假設(shè)第i個(gè)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的正確率為si，結(jié)合式(6)則證據(jù)之間的總信度為

crdi=supisi

(7)

將式(7)歸一化得到第i個(gè)證據(jù)所分配的權(quán)系數(shù)為

(8)

權(quán)系數(shù)反映證據(jù)在合成過(guò)程中的重要程度及對(duì)證據(jù)體合成結(jié)果的影響程度，根據(jù)式(8)可得到新的證據(jù)體：

(9)

采用D-S合成規(guī)則對(duì)式(9)所得mw進(jìn)行n-1次融合，得到最終結(jié)果。

2 基于多源信息融合的柴油機(jī)故障診斷方法

2.1 診斷框架

如圖2所示，基于加權(quán)證據(jù)理論的識(shí)別過(guò)程主要包括：信號(hào)采集及預(yù)處理、特征參數(shù)提取、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)局部診斷和證據(jù)體加權(quán)融合。

圖2 基于多源信息融合的柴油機(jī)故障診斷方法框架

2.2 局部診斷規(guī)則

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種基于誤差反向傳播算法的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。目前已經(jīng)證明，一個(gè)有足夠神經(jīng)元數(shù)據(jù)的單隱層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能以任意精度逼近任何一個(gè)具有有限間斷點(diǎn)的有限函數(shù)[12]，其結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單易于實(shí)現(xiàn)并具有優(yōu)秀的非線性函數(shù)擬合能力，因此將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入基于多源信息融合的柴油機(jī)故障診斷中。

采用MATLAB BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱構(gòu)建模型，利用mapminmax函數(shù)對(duì)樣本進(jìn)行歸一化處理，分別輸入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)如表1所示。

表1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)

2.3 診斷步驟

選擇1個(gè)振動(dòng)傳感器和2個(gè)聲發(fā)射傳感器組成監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，基于多源信息融合的柴油機(jī)故障診斷步驟如下：

(1) 確定故障空間，建立識(shí)別框架。柴油機(jī)所有可能發(fā)生的故障Ω={A1,A2,…,Ak}，識(shí)別框架中的命題即與故障模式一一對(duì)應(yīng)。

(2) 獲取柴油機(jī)的故障信息，建立故障與多源監(jiān)測(cè)信息之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，并構(gòu)造特征空間的證據(jù)體集。

(3) 獲取各局部診斷結(jié)果的BPA函數(shù)。BPA函數(shù)一直是證據(jù)理論實(shí)際應(yīng)用中的難點(diǎn)，至今沒(méi)有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，需根據(jù)研究問(wèn)題的特點(diǎn)來(lái)構(gòu)造。采用文獻(xiàn)[13] 的方法構(gòu)造Mass函數(shù)。將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的誤差En作為不確定因素m(Θ)，計(jì)算公式為

(10)

式中：tnj為第j個(gè)神經(jīng)元的期望輸出值；ynj為第j個(gè)神經(jīng)元的實(shí)際值。將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出作為各焦點(diǎn)元素的BPA函數(shù)值，則證據(jù)Ei分配給命題Fj的BPA可表示為

(11)

(12)

(4) 決策規(guī)則。選取最大的基本概率函數(shù)進(jìn)行決策，同時(shí)還需滿足以下規(guī)則：

規(guī)則1：

(13)

規(guī)則2：

(14)

規(guī)則3：

(15)

(5) 使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)每個(gè)特征空間的證據(jù)體進(jìn)行局部診斷，根據(jù)步驟(4)得到第i個(gè)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)應(yīng)的正確率為si，則BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正確率集S={s1,s2,…,sk}。

(6) 證據(jù)的合成。利用提出的多源信息融合方法，計(jì)算各證據(jù)在合成作用下的基本可信度函數(shù)和不確定性描述m(Θ)，并利用步驟(4)的決策規(guī)則得出最后結(jié)論。

3 故障模擬試驗(yàn)

以淄柴Z6170ZICZ-1型柴油機(jī)為研究對(duì)象，該柴油機(jī)為四沖程6缸增壓中冷柴油機(jī)，額定轉(zhuǎn)速為1 000 r/min，額定功率為220 kW，發(fā)火順序?yàn)?-5-3-6-2-4。試驗(yàn)測(cè)試系統(tǒng)主要由轉(zhuǎn)速傳感器、聲發(fā)射傳感器、振動(dòng)傳感器和采集卡等組成。選用美國(guó)物理聲學(xué)公司 Micro80D型聲發(fā)射傳感器，其工作頻帶為175～900 kHz。選用BW公司13100型加速度傳感器，其頻率范圍為1～8 kHz。以1號(hào)缸為故障模擬缸，布置1個(gè)振動(dòng)傳感器和2個(gè)聲發(fā)射傳感器，其中振動(dòng)傳感器采樣率為40 kHz，聲發(fā)射傳感器采樣率為800 kHz。傳感器測(cè)點(diǎn)布置及測(cè)試系統(tǒng)如圖3所示。柴油機(jī)工況復(fù)雜，故障可能發(fā)生于任何工況，因此盡可能選擇較多的試驗(yàn)工況，具體如表2所示。以Z6170ZICZ-1型柴油機(jī)在1 000 r/min、25%負(fù)荷工況為例，1缸在正常狀態(tài)下的缸蓋聲發(fā)射信號(hào)、缸蓋振動(dòng)信號(hào)、機(jī)體聲發(fā)射信號(hào)和缸壓信號(hào)的時(shí)域波形圖如圖4所示。

圖3 傳感器測(cè)點(diǎn)布置及測(cè)試系統(tǒng)示例

表2 不同轉(zhuǎn)速柴油機(jī)試驗(yàn)工況

圖4 Z6170ZICZ-1型柴油機(jī)在1 000 r/min、25%負(fù)荷工況實(shí)測(cè)信號(hào)時(shí)域波形

對(duì)柴油機(jī)常見(jiàn)故障，如噴油器針閥磨損、噴油開(kāi)啟壓力降低、噴油器堵塞、排氣閥漏氣和活塞磨損等多種故障進(jìn)行模擬：

(1) 噴油器針閥磨損故障。針閥和針閥體是一對(duì)精密偶件，配合間隙要求較高，一般為0.002～0.004 mm[14]。用細(xì)砂紙對(duì)針閥密封面進(jìn)行不同程度的打磨，構(gòu)成噴油器針閥磨損故障數(shù)據(jù)集。

(2) 噴油開(kāi)啟壓力降低故障。Z6170ZICZ-1柴油機(jī)的正常啟閥壓力為(27±0.5) MPa。通過(guò)減少調(diào)整墊片的數(shù)量(厚度為0.1 mm/片)來(lái)模擬不同程度的啟閥壓力。分別將調(diào)整好的噴油器連至油嘴試驗(yàn)儀，測(cè)得啟閥壓力分別為18 MPa、22 MPa和26 MPa。

(3) 噴油孔堵塞故障。分別焊死1個(gè)、2個(gè)和3個(gè)噴油孔來(lái)模擬不同程度的噴油孔堵塞故障。將堵塞后的針閥偶件裝入噴油器連接至油嘴試驗(yàn)儀并垂直噴至白紙上。噴油孔堵塞效果如圖5所示。

圖5 噴油孔堵塞效果

(4) 排氣閥漏氣故障。為模擬不同程度的排氣閥漏氣故障，在排氣閥面邊緣處分別開(kāi)1道、2道和3道槽，槽的尺寸均為1 mm×6 mm。不同故障狀態(tài)的排氣閥實(shí)物如圖6所示。

圖6 不同故障狀態(tài)的排氣閥實(shí)物

(5) 活塞環(huán)磨損故障。在柴油機(jī)運(yùn)行過(guò)程中，活塞環(huán)會(huì)發(fā)生磨損，造成外徑和張力減小，同時(shí)搭口間隙也會(huì)增大，造成漏氣、無(wú)法形成油膜等故障現(xiàn)象。為模擬活塞環(huán)不同程度的磨損故障，分別將Z6170ZICZ-1柴油機(jī)的第1道氣環(huán)內(nèi)圈半徑×搭口間隙磨損設(shè)為0.2 mm×1.0 mm、0.4 mm×2.0 mm和0.6 mm×3.0 mm。

分別對(duì)Z6170ZICZ-1柴油機(jī)正常狀態(tài)、噴油器針閥磨損故障、噴油開(kāi)啟壓力降低故障、噴油孔堵塞故障、排氣閥漏氣故障、活塞環(huán)磨損故障等6種狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，得到診斷系統(tǒng)的識(shí)別框架Ω={A1,A2,…,A6}。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)期望輸出如表3所示。根據(jù)表2所有工況，分別等比例采集柴油機(jī)在各工況下不同故障程度的數(shù)據(jù)，每種狀態(tài)采集2 000個(gè)樣本，共12 000個(gè)樣本。選擇8個(gè)常用的統(tǒng)計(jì)特征參數(shù)構(gòu)成特征參數(shù)，分別為時(shí)域特征參數(shù)均方根值、峰峰值和方差，無(wú)量綱特征參數(shù)峰值指標(biāo)、波形指標(biāo)、脈沖指標(biāo)、峭度指標(biāo)和裕度指標(biāo)。缸蓋聲發(fā)射信號(hào)特征參數(shù)、缸蓋振動(dòng)信號(hào)特征參數(shù)和機(jī)體聲發(fā)射信號(hào)特征參數(shù)如表4～表6所示，其中特征空間數(shù)據(jù)均已歸一化。

表3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)期望輸出

表4 缸蓋聲發(fā)射信號(hào)特征參數(shù)

表5 缸蓋振動(dòng)信號(hào)特征參數(shù)

表6 機(jī)體聲發(fā)射信號(hào)特征參數(shù)

當(dāng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立后，將缸蓋聲發(fā)射信號(hào)特征參數(shù)、缸蓋振動(dòng)信號(hào)特征參數(shù)和機(jī)體聲發(fā)射信號(hào)特征參數(shù)的特征空間數(shù)據(jù)分別輸入已經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行局部診斷，根據(jù)式(10)～式(12)對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)局部診斷結(jié)果進(jìn)行BPA。根據(jù)步驟(4)的決策規(guī)則對(duì)隨機(jī)抽取的2 000組測(cè)試樣本進(jìn)行融合診斷，得出BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的局部診斷正確率S={0.571 0,0.612 5,0.719 5}。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的局部診斷結(jié)果如表7～表9所示，得到的BPA值如表10～表12所示。

表7 缸蓋聲發(fā)射信號(hào)局部診斷結(jié)果

表8 缸蓋振動(dòng)信號(hào)局部診斷結(jié)果

表9 機(jī)體聲發(fā)射信號(hào)局部診斷結(jié)果

表10 缸蓋聲發(fā)射信號(hào)BPA值

表11 缸蓋振動(dòng)信號(hào)BPA值

表12 機(jī)體聲發(fā)射信號(hào)BPA值

表13 融合診斷結(jié)果

為進(jìn)一步評(píng)估基于多源信息融合的柴油機(jī)故障診斷方法的性能，對(duì)2 000組測(cè)試樣本進(jìn)行診斷并與單傳感診斷結(jié)果和傳統(tǒng)D-S方法進(jìn)行對(duì)比，診斷對(duì)比結(jié)果如表14所示，分析可知：?jiǎn)蝹鞲衅鞯脑\斷精度不高；本方法的正確率為91.45%，高于傳統(tǒng)D-S方法(90.05%)，能有效識(shí)別船用柴油機(jī)多種故障。

表14 診斷對(duì)比結(jié)果

[][]

4 結(jié) 論

基于柴油機(jī)故障診斷的復(fù)雜性和不確定性，提出一種多源信息融合的柴油機(jī)故障診斷方法，該方法利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)不同來(lái)源的傳感器進(jìn)行局部診斷，通過(guò)引入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)局部診斷的正確率作為不同來(lái)源證據(jù)的可靠性依據(jù)并結(jié)合證據(jù)體之間的距離對(duì)證據(jù)體進(jìn)行修正，客觀地體現(xiàn)了不同來(lái)源的證據(jù)應(yīng)具有不同權(quán)威性這一普遍性事實(shí)。利用Dempster融合規(guī)則進(jìn)行n-1次融合，對(duì)2 000組樣本進(jìn)行測(cè)試，結(jié)果表明所提出的融合診斷方法可信度高、不確定性小，能有效提高船用柴油機(jī)的故障診斷精度。