基于改進(jìn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的柴油機(jī)故障診斷方法研究

張俊紅， 孫詩(shī)躍， 朱小龍， 周啟迪， 戴胡偉， 林杰威

(1. 天津大學(xué) 內(nèi)燃機(jī)燃燒學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，天津 300072；2. 天津大學(xué) 仁愛(ài)學(xué)院，天津 301636)

柴油機(jī)作為工業(yè)、農(nóng)業(yè)、核電及其他領(lǐng)域的主要?jiǎng)恿υ?，由于其?nèi)部結(jié)構(gòu)復(fù)雜，工作環(huán)境惡劣，容易誘發(fā)故障[1]，而振動(dòng)分析法因其適用范圍廣，信號(hào)檢測(cè)便捷而被大量應(yīng)用于柴油機(jī)故障診斷當(dāng)中。傳統(tǒng)基于振動(dòng)分析的柴油機(jī)故障診斷方法主要包含信號(hào)處理、特征提取、模式識(shí)別3個(gè)過(guò)程。文獻(xiàn)[2]提出了自適應(yīng)參數(shù)選取的改進(jìn)集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解信號(hào)分解方法并進(jìn)行了柴油機(jī)氣缸磨損診斷。文獻(xiàn)[3]采用自適應(yīng)可調(diào)品質(zhì)因子小波變換濾波器進(jìn)行了微弱故障的特征提取。文獻(xiàn)[4]提出了基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、信念規(guī)則推理以及證據(jù)推理的集成模式識(shí)別算法。傳統(tǒng)故障診斷方法需要對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行大量前處理，且難以表征被測(cè)信號(hào)與故障之間的復(fù)雜映射關(guān)系[5]，特征提取與模式識(shí)別部分并不連貫，不利于實(shí)現(xiàn)柴油機(jī)的在線故障診斷。

近年來(lái)，為了解決傳統(tǒng)故障診斷提取的特征對(duì)故障敏感性低、模塊不連貫的問(wèn)題，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (convolutional neural network，CNN)因其自適應(yīng)特征提取能力被廣泛應(yīng)用于柴油機(jī)故障診斷。文獻(xiàn)[6]研究了基于加窗與CNN的柴油機(jī)拉缸故障診斷方法。文獻(xiàn)[7]提出了基于一維卷積長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)的柴油機(jī)工況識(shí)別方法，識(shí)別精度達(dá)到了99.08%。文獻(xiàn)[8]針對(duì)柴油機(jī)失火故障提出了基于隨機(jī)丟棄與批標(biāo)準(zhǔn)化的深度CNN，取得了較高的準(zhǔn)確率。CNN優(yōu)異的機(jī)械故障分類能力是建立在海量訓(xùn)練樣本基礎(chǔ)之上的，工程實(shí)際中可用的故障樣本往往十分有限，此時(shí)CNN的訓(xùn)練常常伴隨著參數(shù)量過(guò)大、過(guò)擬合、收斂速度較慢的問(wèn)題。

基于此，本文提出了一種基于小批量訓(xùn)練與全局平均池化的CNN(mini-batch training and global average pooling based convolutional neural network，MGCNN)作為柴油機(jī)故障診斷方法，該方法直接將一維振動(dòng)信號(hào)作為輸入，利用兩個(gè)卷積模塊自適應(yīng)提取故障特征，采用全局平均池化(global average pooling，GAP)層進(jìn)行特征整合，采用指數(shù)線性單元(exponential linear units，ELU)作為激活函數(shù)及小批量訓(xùn)練方法加速模型收斂，實(shí)現(xiàn)了“端到端”的故障診斷。以柴油機(jī)典型故障試驗(yàn)為例，與未改進(jìn)的CNN算法、傳統(tǒng)的時(shí)頻特征提取方法以及Jiang等和張康等的深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行對(duì)比，驗(yàn)證了所提方法的有效性。

1 MGCNN理論

1.1 CNN理論

CNN一般由卷積層、池化層(也稱降采樣)、全連接層以及輸出層構(gòu)成[9]，其中，卷積層與池化層一般會(huì)視具體問(wèn)題而取若干個(gè)來(lái)提取樣本的局部特征，激活函數(shù)使模型能夠提取非線性特征，這些特征隨著卷積層與池化層的堆疊而從低級(jí)轉(zhuǎn)向高級(jí)，之后由全連接層整合這些局部特征，輸出層根據(jù)這些特征判定樣本的類別[10]。

1.1.1 卷積層

卷積層由多個(gè)特征面組成，特征面由多個(gè)神經(jīng)元組成，而神經(jīng)元通過(guò)卷積核與上一層的輸出相連，其中卷積核等同于一個(gè)權(quán)值矩陣，一維CNN卷積過(guò)程示意圖，如圖1所示。

圖1 一維CNN卷積過(guò)程

圖1左側(cè)為單個(gè)卷積核的卷積過(guò)程，卷積核大小為3×1，卷積步長(zhǎng)為1。卷積及激活運(yùn)算過(guò)程可以用式(1)表示。

xout,nk=fcov(xin,1h×w1(h)n(k)+xin,1(h+1)×w1(h+1)n(k)+xin,1(h+2)×w1(h+2)n(k)+…+bn)

(1)

式中：xout,nk為卷積層中輸出特征面n第k個(gè)神經(jīng)元的輸出值；xin,mh為其輸入特征面m第h個(gè)神經(jīng)元的輸出值；bn為輸出特征面n的偏置值；fcov(·)為激活函數(shù)。

1.1.2 池化層

卷積層的輸出即為池化層的輸入。池化層旨在降低特征的分辨率來(lái)獲得具有空間不變性的特征。常見(jiàn)的池化方法有最大池化、平均池化，最大池化是指取局部接受域中值最大的點(diǎn)；平均池化，即取局部接受域中所有值的均值。池化運(yùn)算過(guò)程可以用式(2)表示。

tout,nl=fsub[tin,nq,tin,n(q+1)]

(2)

式中：tout,nl為池化層中第n個(gè)輸出特征面第l個(gè)神經(jīng)元的輸出值；tin,nq為池化層中第n個(gè)輸入特征面第q個(gè)神經(jīng)元輸入值；fsub(·)為取最大值或者取均值操作。

1.1.3 全連接層與輸出層

在卷積模塊之后，往往會(huì)添加一層或多層全連接層，全連接層之后會(huì)添加一層輸出層，全連接層和輸出層的每個(gè)神經(jīng)元都與前一層的所有神經(jīng)元進(jìn)行全連接，二者的區(qū)別在于采用的激活函數(shù)以及神經(jīng)元個(gè)數(shù)的不同，輸出層的激活函數(shù)一般為Softmax，其作用是將分類概率進(jìn)一步放大，輸出層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)一般為預(yù)測(cè)的類別數(shù)量。全連接層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)以及激活函數(shù)則需依據(jù)具體問(wèn)題類型人為設(shè)定。

1.2 MGCNN介紹

盡管CNN訓(xùn)練時(shí)有批標(biāo)準(zhǔn)化、隨機(jī)丟棄等技巧來(lái)提高網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練速度，但在處理小規(guī)模數(shù)據(jù)集時(shí)依然存在收斂速度較慢、容易過(guò)擬合等問(wèn)題。針對(duì)這一問(wèn)題，提出了基于小批量訓(xùn)練與全局平均池化的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)MGCNN。

MGCNN的基本結(jié)構(gòu)，如圖2所示。其由兩層卷積模塊組成，每一個(gè)卷積模塊又由卷積層、激活層以及最大池化層構(gòu)成。其輸入為原始一維振動(dòng)信號(hào)，第一個(gè)卷積層設(shè)置規(guī)格為64×1的卷積核，設(shè)置卷積步長(zhǎng)為4以降低模型對(duì)高頻噪聲的敏感性；第二個(gè)卷積層設(shè)置3×1的卷積核，卷積步長(zhǎng)為1以提取更細(xì)微的局部特征[11]。全局平均池化層將卷積模塊提取的特征整合。最后由Softmax分類器完成分類。

圖2 MGCNN結(jié)構(gòu)

工程實(shí)際中采集到的柴油機(jī)故障數(shù)據(jù)量往往有限，不利于深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練。因此MGCNN在結(jié)構(gòu)以及訓(xùn)練方法上均作了改進(jìn)。

1.2.1 數(shù)據(jù)增強(qiáng)

根據(jù)柴油機(jī)工作特點(diǎn)，一個(gè)工作循環(huán)長(zhǎng)度的信號(hào)即可反映其工作狀況，所以可在測(cè)得的一段振動(dòng)信號(hào)中截取一個(gè)工作循環(huán)長(zhǎng)度的信號(hào)作為一個(gè)樣本。據(jù)此，本文采取了如圖3所示的數(shù)據(jù)增強(qiáng)方式。

圖3 數(shù)據(jù)增強(qiáng)方式

通過(guò)一個(gè)發(fā)動(dòng)機(jī)工作循環(huán)長(zhǎng)度的窗口從信號(hào)的一端以一定的步長(zhǎng)滑動(dòng)到另一端，窗口所經(jīng)過(guò)的地方即為篩選出來(lái)的樣本。這種增強(qiáng)方式可以增加訓(xùn)練樣本的數(shù)量，使得模型訓(xùn)練更加穩(wěn)定，同時(shí)又能符合柴油機(jī)工作特點(diǎn)，使得模型具有更強(qiáng)的魯棒性。

1.2.2 小批次訓(xùn)練

在深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練中，訓(xùn)練批次大小是一個(gè)很重要的超參數(shù)，因?yàn)榕蔚慕y(tǒng)計(jì)信息決定了梯度下降的方向，進(jìn)而決定了模型的收斂速度。小批次訓(xùn)練可以降低計(jì)算機(jī)的內(nèi)存占用，又能使批統(tǒng)計(jì)值波動(dòng)范圍更大，給訓(xùn)練過(guò)程增加隨機(jī)性，進(jìn)而增強(qiáng)模型的泛化性能。訓(xùn)練批次大小的選擇往往取決于數(shù)據(jù)規(guī)模以及計(jì)算機(jī)性能。

1.2.3 ELU激活函數(shù)

激活操作旨在將卷積的結(jié)果進(jìn)行一次非線性變換從而提高模型的非線性擬合能力。MGCNN所采用的激活函數(shù)為ELU[12]，相比線性激活單元(rectified linear unit，ReLU)，ELU存在負(fù)值，對(duì)輸入變化或噪聲更具魯棒性，可以將激活函數(shù)的輸出均值向0推進(jìn)，起到批標(biāo)準(zhǔn)化效果的同時(shí)具有更低的計(jì)算復(fù)雜程度，從而使模型快速收斂。ELU的定義為

(3)

1.2.4 全局平均池化

常見(jiàn)的全局池化方式有兩種：全局最大池化(global max pooling，GMP)以及全局平均池化(global average pooling，GAP)。本文用到的GAP操作指的是取卷積模塊后每一個(gè)特征面的平均值。GAP等于在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)上做正則化進(jìn)而防止全連接層的參數(shù)過(guò)多導(dǎo)致的過(guò)擬合同時(shí)又避免了隨機(jī)丟棄等正則化方法的超參數(shù)引入，通過(guò)加強(qiáng)特征面與類別間對(duì)應(yīng)關(guān)系賦予每個(gè)特征面具體意義[13]。

綜上所述，針對(duì)柴油機(jī)故障數(shù)據(jù)集特點(diǎn)，MGCNN采用淺層的網(wǎng)絡(luò)提取信號(hào)故障特征；采用ELU代替?zhèn)鹘y(tǒng)CNN中的激活函數(shù)ReLU，起到激活與批標(biāo)準(zhǔn)化的雙重作用同時(shí)不用引入多余可訓(xùn)練參數(shù)；采用全局平均池化代替全連接層將可訓(xùn)練參數(shù)個(gè)數(shù)進(jìn)一步從40 630降低到2 806；此外，MGCNN采用的小批量訓(xùn)練方式使其在處理柴油機(jī)振動(dòng)信號(hào)這種小樣本數(shù)據(jù)集時(shí)，能擁有較快的收斂速度且進(jìn)一步提升模型的準(zhǔn)確率與穩(wěn)定性。

2 柴油機(jī)故障試驗(yàn)

試驗(yàn)對(duì)象為某六缸柴油機(jī)，通過(guò)PCB 356A26型三向加速度傳感器采集缸蓋和缸體振動(dòng)信號(hào)，采用光電轉(zhuǎn)速傳感器測(cè)量上止點(diǎn)信號(hào)以對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行時(shí)間定位[14]。為了降低高轉(zhuǎn)速下噴油量、燃燒爆壓和轉(zhuǎn)速波動(dòng)對(duì)故障試驗(yàn)的影響，本次測(cè)試在怠速950 r/min下進(jìn)行。采樣頻率為25 kHz，試驗(yàn)系統(tǒng)如圖4所示。三向加速度傳感器“1”和加速度傳感器“2”安裝在第六缸缸蓋和缸體上；反光標(biāo)簽粘貼在飛輪盤(pán)與第六缸上止點(diǎn)對(duì)應(yīng)位置，利用光電傳感器“3”檢測(cè)柴油機(jī)上止點(diǎn)信號(hào)。

圖4 試驗(yàn)裝置及傳感器布置

本試驗(yàn)?zāi)M的燃油系統(tǒng)故障包括：供油提前角偏大、偏小，失火故障和燃燒不良故障，其中失火故障通過(guò)切斷供油實(shí)現(xiàn)。配氣機(jī)構(gòu)故障包括：進(jìn)氣門(mén)間隙異常和排氣門(mén)間隙異常，氣門(mén)間隙異常通過(guò)塞卡尺調(diào)節(jié)氣門(mén)螺栓實(shí)現(xiàn)，氣門(mén)間隙調(diào)整方式如圖5所示，正常的進(jìn)、排氣門(mén)間隙為0.25 mm、0.5 mm，其中氣門(mén)間隙偏大故障是指比正常間隙大0.1 mm。

圖5 氣門(mén)間隙調(diào)整方案

試驗(yàn)還模擬了進(jìn)氣濾清器阻塞和排氣管阻塞等故障，其中進(jìn)氣濾清器堵塞通過(guò)硬紙板遮擋進(jìn)氣口實(shí)現(xiàn)。故障設(shè)置具體如表1所示。實(shí)測(cè)振動(dòng)信號(hào)的時(shí)域波形如圖6所示。

表1 故障類型設(shè)置

圖6 部分工況時(shí)域波形

3 基于MGCNN的柴油機(jī)故障診斷

3.1 MGCNN診斷流程

基于MGCNN的故障診斷流程如圖7所示。主要包括以下3個(gè)步驟。

圖7 MGCNN故障診斷流程

步驟1獲取柴油機(jī)的原始振動(dòng)信號(hào)，將采集的故障數(shù)據(jù)以一定的數(shù)據(jù)增強(qiáng)方式劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集與測(cè)試集。

步驟2用訓(xùn)練集對(duì)MGCNN進(jìn)行訓(xùn)練，反復(fù)調(diào)整模型參數(shù)。用驗(yàn)證集驗(yàn)證訓(xùn)練后的模型性能，直到符合停止準(zhǔn)則，保存此時(shí)訓(xùn)練好的模型。

步驟3用測(cè)試集測(cè)試訓(xùn)練好的模型，得到最終診斷結(jié)果。

停止準(zhǔn)則指的是達(dá)到了一定的訓(xùn)練代數(shù)或者在連續(xù)兩代訓(xùn)練時(shí)模型在訓(xùn)練集上的準(zhǔn)確率提升不超過(guò)0.001。本文所有診斷結(jié)果均為20次試驗(yàn)測(cè)試準(zhǔn)確率的平均值。

3.2 數(shù)據(jù)集劃分

選擇3.1節(jié)中的發(fā)動(dòng)機(jī)6種工況為診斷對(duì)象，最終每種工況下測(cè)得長(zhǎng)度為94 560的振動(dòng)信號(hào)，選擇窗口規(guī)格為3 160×1，滑動(dòng)步長(zhǎng)為500截取試驗(yàn)樣本，按照8∶1∶1的比例劃分訓(xùn)練集，驗(yàn)證集以及測(cè)試集，具體情況如表2所示。

表2 數(shù)據(jù)集劃分

3.3 MGCNN訓(xùn)練批次選擇

為了驗(yàn)證訓(xùn)練批次大小對(duì)網(wǎng)絡(luò)性能的影響，考慮數(shù)據(jù)集的規(guī)模，選取了從4～128 6種不同批次的訓(xùn)練方式進(jìn)行對(duì)比，6種模型除了訓(xùn)練批次設(shè)置不同之外，其余參數(shù)均相同。試驗(yàn)平臺(tái)為i5-4570，8 GB內(nèi)存，試驗(yàn)環(huán)境為python3.7.4，后端為tensorflow2.0，取30代訓(xùn)練后模型在測(cè)試集上的表現(xiàn)，最終結(jié)果如圖8所示。

圖8 不同訓(xùn)練批次模型性能表現(xiàn)

當(dāng)訓(xùn)練批次過(guò)小時(shí)，樣本之間的差異性導(dǎo)致批次的統(tǒng)計(jì)特征變化范圍很大，使得梯度下降的方向不穩(wěn)定，所以診斷準(zhǔn)確率波動(dòng)幅度也很大，又因?yàn)檫^(guò)小的訓(xùn)練批次會(huì)增加計(jì)算機(jī)運(yùn)算次數(shù)，其訓(xùn)練時(shí)間相對(duì)較長(zhǎng)。相反，當(dāng)訓(xùn)練批次過(guò)大時(shí)，由于訓(xùn)練集規(guī)模的限制，其梯度下降次數(shù)過(guò)少，不容易找到全局最優(yōu)解，而且此時(shí)考慮的是大規(guī)模樣本的統(tǒng)計(jì)特征，并不能準(zhǔn)確地代表訓(xùn)練集的梯度更新方向。當(dāng)訓(xùn)練批次大小為8時(shí)，模型訓(xùn)練時(shí)間相對(duì)較長(zhǎng)，但其準(zhǔn)確率與穩(wěn)定性均最高，故MGCNN模型最終確定的訓(xùn)練批次大小為8。

3.4 MGCNN先進(jìn)性驗(yàn)證

為了驗(yàn)證所提方法的先進(jìn)性，用多列卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(multi-column convolutional neural network，MCNN)(全連接層代替全局平均池化層)以及MGCNN(ReLU)算法(ReLU作為激活函數(shù)替代ELU)作為對(duì)照，兩種方法的其余參數(shù)均保持一致。亦用Jiang等研究中的1D-CLSTM(one-dimensionalconvolutional long short-term network)以及張康等研究中的DBDCNN模型作為對(duì)比，取30代訓(xùn)練后模型在測(cè)試集上的準(zhǔn)確率。各算法的表現(xiàn)如圖9所示。

圖9 不同模型的平均性能對(duì)比

5種深度學(xué)習(xí)模型中，MCNN全連接層的每個(gè)神經(jīng)元都與前一層的所有神經(jīng)元相連接，增大了模型參數(shù)量進(jìn)而產(chǎn)生了過(guò)擬合現(xiàn)象。DBDCNN的模型復(fù)雜度過(guò)高，雖然采用了隨機(jī)丟棄與批歸一化方法來(lái)降低過(guò)擬合，但其5層卷積網(wǎng)絡(luò)以及3層全連接層的總可訓(xùn)練參數(shù)量達(dá)到了將近10萬(wàn)，降低了收斂速度，模型穩(wěn)定性也有所下降。1D-CLSTM方法增加了長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)單元(long short-term memory， LSTM)來(lái)提取信號(hào)的時(shí)序相關(guān)性特征，相比前兩種方法這些特征對(duì)柴油機(jī)故障敏感性更高，但LSTM的缺陷在于其參數(shù)量過(guò)大，訓(xùn)練時(shí)間過(guò)長(zhǎng)，收斂速度慢，而且準(zhǔn)確率波動(dòng)也較大。用ReLU替代ELU作為激活函數(shù)時(shí)，算法的準(zhǔn)確率與運(yùn)算時(shí)間均稍有下降。MGCNN模型的可訓(xùn)練參數(shù)僅為2 806個(gè)，模型體積最小，在保證良好的擬合性能的同時(shí)極大地縮短了訓(xùn)練時(shí)長(zhǎng)，模型穩(wěn)定性也最高，對(duì)硬件算力的要求更低，因此也更適用于柴油機(jī)在線故障診斷系統(tǒng)的研發(fā)開(kāi)發(fā)。

3.5 MGCNN學(xué)習(xí)過(guò)程可視化

為了更加清晰地展示MGCNN的訓(xùn)練過(guò)程，導(dǎo)出1～200代訓(xùn)練時(shí)MGCNN模型在驗(yàn)證集上的準(zhǔn)確率并用MGCNN(ReLU)、DBDCNN、1D-CLSTM算法作為對(duì)照，4種方法的具體準(zhǔn)確率波動(dòng)如圖10所示。其中MGCNN方法可以快速收斂，前30代訓(xùn)練在驗(yàn)證集上的準(zhǔn)確率已經(jīng)達(dá)到了100%且穩(wěn)定性最高；MGCNN(ReLU)也能做到快速收斂，但訓(xùn)練過(guò)程中其準(zhǔn)確率波動(dòng)較大；而DBDCNN與1D-CLSTM方法收斂速度均較慢且更加不穩(wěn)定。

圖10 前200代訓(xùn)練模型在驗(yàn)證集的準(zhǔn)確率

為了更加直觀地展示MGCNN特征提取到最終模式識(shí)別的過(guò)程，用T-SNE算法將訓(xùn)練好的MGCNN模型特定層的數(shù)據(jù)維度降至二維。MGCNN的特征提取及分類過(guò)程如圖11所示。

圖11 MGCNN特征提取及分類過(guò)程

可以發(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)通過(guò)第一個(gè)卷積模塊的最大池化層后，由起始的雜亂無(wú)章的排列到有了小規(guī)模的聚類。通過(guò)第二層卷積以及池化，相同工況的數(shù)據(jù)開(kāi)始了更大規(guī)模的聚集，網(wǎng)絡(luò)開(kāi)始學(xué)習(xí)到各種模式特有的內(nèi)蘊(yùn)流形分布。全局平均池化層綜合32個(gè)特征圖的信息，基本完成各種故障模式分類，此時(shí)各工況樣本已無(wú)交疊。最后由多分類函數(shù)進(jìn)一步放大分類效果，通過(guò)擴(kuò)大不同模式數(shù)據(jù)的空間距離完成最終識(shí)別。

3.6 不同特征提取方法對(duì)比

為了檢驗(yàn)所提出方法自適應(yīng)特征提取的有效性，選用11種時(shí)域特征(time domain features，T_features)，12種頻域特征(frequency domain features，F(xiàn)_features)，以及總共23種特征(ALL_features)作為對(duì)比[15]，幾種算法僅特征提取部分存在區(qū)別。不同方法平均診斷性能的對(duì)比，如圖12所示。

頻域特征組診斷準(zhǔn)確率最低。單獨(dú)提取時(shí)域特征做診斷能達(dá)到將近90%的準(zhǔn)確率，準(zhǔn)確率的波動(dòng)也較F_features組下降很多。ALL_features組診斷準(zhǔn)確率只有81.525%，這說(shuō)明這些人工提取的時(shí)域、頻域特征之間存在著一定量的信息冗余，進(jìn)而導(dǎo)致準(zhǔn)確率以及穩(wěn)定性下降。最后本文所提出的MGCNN模型在20次試驗(yàn)中有10次在測(cè)試集的準(zhǔn)確率達(dá)到了100%，20次診斷的平均準(zhǔn)確率達(dá)到了99.18%，其自適應(yīng)提取的特征故障敏感性更高且準(zhǔn)確率波動(dòng)最小。

MGCNN方法與T_F方法對(duì)所有樣本分類的具體情況，如圖13、圖14所示。A1～A6分別代表正常、進(jìn)氣門(mén)間隙偏大、排氣門(mén)間隙偏大、進(jìn)氣濾清器堵塞、第五缸失火、第六缸失火。

圖13 T_features的預(yù)測(cè)混淆矩陣

圖14 MGCNN的預(yù)測(cè)混淆矩陣

從具體分類情況看，時(shí)域特征對(duì)失火故障以及正常工況敏感性較強(qiáng)，但不足以準(zhǔn)確區(qū)分配氣機(jī)構(gòu)故障。而MGCNN模型能夠更加精確地識(shí)別6種發(fā)動(dòng)機(jī)工況，其診斷準(zhǔn)確率均保持在97%以上。

3.7 不同規(guī)模數(shù)據(jù)集模型適用性對(duì)比

為了檢驗(yàn)所提方法對(duì)小樣本數(shù)據(jù)集的識(shí)別效果，減小數(shù)據(jù)增強(qiáng)程度，以500為單位長(zhǎng)度增大滑動(dòng)步長(zhǎng)，分別取6種不同規(guī)模的數(shù)據(jù)集，各增強(qiáng)方式及所得樣本數(shù)量如表3所示。各算法在不同規(guī)模數(shù)據(jù)集上的測(cè)試結(jié)果，如圖15所示。

表3 不同數(shù)據(jù)增強(qiáng)方式及樣本量

圖15 各模型在不同規(guī)模數(shù)據(jù)集上診斷效果

隨著樣本數(shù)量的減小，各種方法精確度均出現(xiàn)不同程度的下降，說(shuō)明各模型尤其深度學(xué)習(xí)方法的訓(xùn)練需要大量樣本的支持。其中MCNN方法診斷精度最低且受數(shù)據(jù)規(guī)模影響最大，全連接層不能有效地整合卷積層特征而產(chǎn)生過(guò)擬合現(xiàn)象，在處理小規(guī)模數(shù)據(jù)集時(shí)此弊端更加明顯；1D-CLSTM與DBDCNN算法亦均存在過(guò)擬合現(xiàn)象且其收斂速度均過(guò)慢，不適合作為柴油機(jī)診斷系統(tǒng)的內(nèi)置算法；而T_features模型則存在欠擬合現(xiàn)象，由于人為設(shè)定的特征故障敏感性較差且具有一定程度的信息冗余，其在訓(xùn)練集、驗(yàn)證集上的準(zhǔn)確率均較低；MGCNN(ReLU)算法適用于小樣本故障診斷，但其精度與穩(wěn)定性較MGCNN均有降低；隨著樣本量減少，MGCNN算法的準(zhǔn)確率最穩(wěn)定，當(dāng)訓(xùn)練集樣本量?jī)H為150時(shí)，其在測(cè)試集上仍能取得大于94%的診斷精度，因此也更適用于實(shí)際工程應(yīng)用中的柴油機(jī)故障診斷系統(tǒng)開(kāi)發(fā)。

4 結(jié) 論

針對(duì)傳統(tǒng)方法提取的柴油機(jī)故障特征敏感性差、現(xiàn)有基于CNN的故障診斷算法收斂速度慢且易于過(guò)擬合、不適用于小樣本數(shù)據(jù)集等問(wèn)題，本文提出了一種 “端到端”的柴油機(jī)故障診斷方法MGCNN。

(1) 模型采用小批量訓(xùn)練及ELU激活函數(shù)提高了擬合效果，加快了收斂速度，采用全局平均池化代替全連接層減少了模型參數(shù)，避免了過(guò)擬合現(xiàn)象。MGCNN的平均診斷精度達(dá)到了99.18%。

(2) 與時(shí)/頻域特征的對(duì)比證明了提出的MGCNN具備自適應(yīng)特征提取能力；在縮減數(shù)據(jù)集規(guī)模后，與未改進(jìn)算法、時(shí)域特征算法、DBDCNN以及1D-CLSTM模型進(jìn)行對(duì)比，證明了MGCNN處理小樣本數(shù)據(jù)集的優(yōu)勢(shì)。

(3) MGCNN具有模型體積小、收斂速度快、診斷精度與穩(wěn)定性高、可處理小樣本數(shù)據(jù)集等優(yōu)點(diǎn)，對(duì)實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)在柴油機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)上的工程應(yīng)用，提升工業(yè)裝備可靠性與安全性有重要意義。