基于LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的液壓管路故障診斷方法*

孟秋靜,楊 鋼

（1.上海電子信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院 中德工程學(xué)院,上海 201411;2.重慶交通大學(xué) 機(jī)電與車輛工程學(xué)院,重慶 400074）

0 引 言

航空發(fā)動(dòng)機(jī)外部液壓管路系統(tǒng)如同“心血管”,為發(fā)動(dòng)機(jī)輸送介質(zhì)。管路是否發(fā)生故障將對發(fā)動(dòng)機(jī)安全性和可靠性有至關(guān)重要的影響[1-3]。

據(jù)有關(guān)部門統(tǒng)計(jì),在飛機(jī)液壓系統(tǒng)管路故障中,民航領(lǐng)域相關(guān)故障占其總故障的36.7%[4],因此,開展航空發(fā)動(dòng)機(jī)液壓管路振動(dòng)失效機(jī)理研究,準(zhǔn)確地識(shí)別出液壓管路裂紋、磨損和凹坑等典型故障,具有重大意義。

近年來,部分學(xué)者對航空發(fā)動(dòng)機(jī)管路系統(tǒng)的振動(dòng)特性進(jìn)行了研究。例如,李哲洙等人[5]提出了一種基于黃變換的航空液壓管路裂紋故障診斷方法。ANTON B等人[6]研究了液壓管路流固耦合振動(dòng)特性,進(jìn)而對管路振動(dòng)故障進(jìn)行了研究。ZHU H Z等人[7]研究了液壓管路的動(dòng)態(tài)特性,并分別應(yīng)用動(dòng)剛度法對其進(jìn)行了分析。竇金鑫等人[8]研究了含裂紋航空液壓直管的振動(dòng)響應(yīng)特性,利用Newmark-β積分法求解了液壓直管的振動(dòng)響應(yīng)。

上述文獻(xiàn)對液壓管路的故障進(jìn)行了研究,并取得了一定的成果,但是基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的航空發(fā)動(dòng)機(jī)液壓管路典型故障診斷方法的研究幾乎還是空白的。

長短期記憶（LSTM）網(wǎng)絡(luò)是由循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)衍生而來的時(shí)序卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[9],具備一定的長距離時(shí)序數(shù)據(jù)的信息挖掘能力?；贚STM,FAN C等人[10]在語音識(shí)別、機(jī)器翻譯和負(fù)荷預(yù)測等領(lǐng)域的研究取得了一定的成果。樊家偉等人[11]提出了一種基于LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和故障特征增強(qiáng)的行星齒輪箱故障智能診斷方法,利用LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對故障特征進(jìn)行了智能提取。羅嗣欞等人[12]研究了基于LSTM的健康狀態(tài)評估分析方法。

上述研究雖然取得了一定的成果,但是未利用實(shí)測的振動(dòng)數(shù)據(jù)加入高斯噪聲,驗(yàn)證模型的魯棒性。

由于航空液壓管路結(jié)構(gòu)復(fù)雜多樣,導(dǎo)致液壓管路的故障機(jī)理比較復(fù)雜,很難準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)液壓管路的故障特征。因此,筆者基于LSTM原理建立端到端的航空液壓管路故障識(shí)別模型。

首先,筆者通過對液壓管路實(shí)測的振動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練的方式,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)特征融合的目的;然后在實(shí)測數(shù)據(jù)加入高斯噪聲,就模型對強(qiáng)噪聲信號(hào)的魯棒性進(jìn)行驗(yàn)證;最后,針對航空液壓管路所涉數(shù)據(jù)的復(fù)雜性,嘗試建立能夠同時(shí)融合液壓管路數(shù)據(jù)局部特征和全局特征的模型,作為進(jìn)一步深入研究的重點(diǎn)。

1 基本理論

1.1 時(shí)間信息提取

作為一種在循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上的新生算法,LSTM可以有效地解決RNN中出現(xiàn)的梯度消失與爆炸問題[13]。LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與RNN擁有同樣的自循環(huán)反饋的全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),但是RNN的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是相對比較簡單的細(xì)胞結(jié)構(gòu)。而LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在神經(jīng)元中增加了遺忘門、輸入門和輸出門等3個(gè)獨(dú)特的“門”結(jié)構(gòu),使?fàn)顟B(tài)信息可以被添加和篩除。

LSTM基本細(xì)胞結(jié)構(gòu)如圖1所示。

LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練過程為:

ft=σ（Wf·[ht-1,xt-1]+bf）

（1）

it=σ（Wi·[ht-1,xt-1]+bi）

（2）

Ct=ft⊙Ct-1+it⊙tanh（WC·[ht-1,xt-1]+bC）

（3）

ht=σ（Wo[ht-1,xt-1]+bo）⊙tanh（Ct）

（4）

式中:it—輸入門；ft—遺忘門；Ot—輸出門；ht—t時(shí)刻傳遞給下一個(gè)時(shí)刻的短時(shí)記憶狀態(tài)，同時(shí)也是t時(shí)刻的輸出；ct—細(xì)胞的長時(shí)狀態(tài)，即LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的長時(shí)記憶。

1.2 模型設(shè)計(jì)及參數(shù)

基于LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理,并結(jié)合航空液壓管路振動(dòng)信號(hào)的特點(diǎn),筆者對長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行了優(yōu)化,建立了具有學(xué)習(xí)一維時(shí)間序列的LSTM模型。該模型主要包括輸入層、展開層、2個(gè)LSTM層、全連接層和輸出層等5部分。

首先,筆者將一維液壓管路振動(dòng)信號(hào)輸入到LSTM模型中;然后,利用模型中的LSTM層對管路數(shù)據(jù)進(jìn)行特征學(xué)習(xí),將提取到的特征被映射到樣本標(biāo)記空間（模型選用ReLU函數(shù)作為激活函數(shù)，此處,全連接層對時(shí)域信號(hào)的特征分類是關(guān)鍵的一步,主要是通過其對管路特征進(jìn)行加權(quán)計(jì)算實(shí)現(xiàn)特征空間轉(zhuǎn)換[14,15]）;最后,通過SoftMax層進(jìn)行分類診斷,利用適量的樣本數(shù)據(jù)和ADAM優(yōu)化算法,對模型中重要的參數(shù)W、b進(jìn)行多次迭代更新,從而使得模型具有較好的診斷能力。

LSTM模型的主要參數(shù)如表1所示。

表1 LSTM模型主要參數(shù)

2 航空發(fā)動(dòng)機(jī)管路故障診斷模型

航空發(fā)動(dòng)機(jī)液壓管路系統(tǒng)結(jié)構(gòu)復(fù)雜,同時(shí)液壓管路受流固耦合振動(dòng)特性及外界強(qiáng)大噪聲干擾等因素影響,導(dǎo)致液壓管路的振動(dòng)信號(hào)呈現(xiàn)強(qiáng)大的非線性和非平穩(wěn)性。

為了充分發(fā)揮LSTM模型針對振動(dòng)信號(hào)全局特征的優(yōu)勢,實(shí)現(xiàn)時(shí)間信息融合目的,筆者提出了LSTM航空液壓管路故障診斷模型。該模型在一定程度上綜合了全局特征,從而可以應(yīng)用于液壓管路健康狀態(tài)、不同故障類型和不同故障位置的診斷識(shí)別中。

液壓管路故障診斷的具體流程圖如圖2所示。

（1）管路信號(hào)采集。利用傳感器對每一類工況下的航空液壓管路進(jìn)行振動(dòng)信號(hào)的拾取,2個(gè)傳感器分別拾取布置在管路端部和管路中間等兩個(gè)測點(diǎn)位置;

（2）數(shù)據(jù)集創(chuàng)建。將采集的振動(dòng)信號(hào)創(chuàng)建成航空液壓管路數(shù)據(jù)集;并將數(shù)據(jù)集劃分為數(shù)據(jù)集A和數(shù)據(jù)集B,其中,數(shù)據(jù)集A主要是由航空液壓管路的原始振動(dòng)信號(hào)組成,數(shù)據(jù)集B主要是由航空液壓管路的原始振動(dòng)信號(hào)加隨機(jī)噪聲信號(hào)組成;

（3）LSTM模型設(shè)計(jì)。按照LSTM模型的設(shè)計(jì)原則以及結(jié)合航空液壓管路振動(dòng)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)進(jìn)行設(shè)計(jì);并將管路數(shù)據(jù)的訓(xùn)練集輸入到所設(shè)計(jì)的模型中,進(jìn)行參數(shù)調(diào)試與訓(xùn)練,從而獲得穩(wěn)定的LSTM模型;

（4）魯棒性驗(yàn)證。將數(shù)據(jù)集B輸入到設(shè)計(jì)的模型中,從而有效地驗(yàn)證該模型的魯棒性;

（5）管路智能診斷。利用測試集驗(yàn)證基于LSTM模型的液壓管路故障診斷模型的有效性;并基于同一數(shù)據(jù)集,與RNN、CNN、SVM和BPNN模型的訓(xùn)練結(jié)果進(jìn)行對比分析。

3 實(shí)驗(yàn)與分析

3.1 實(shí)驗(yàn)說明

為了驗(yàn)證模型的有效性,筆者利用航空液壓管路實(shí)驗(yàn)臺(tái)對管路數(shù)據(jù)進(jìn)行采集。

首先，筆者對液壓管路進(jìn)行故障植入;其次，將故障實(shí)驗(yàn)件在航空液壓管路模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)上進(jìn)行固定;最后，利用振動(dòng)信號(hào)采集儀進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。

實(shí)驗(yàn)的基本設(shè)置參數(shù)如表2所示。

表2 實(shí)驗(yàn)基本參數(shù)表

航空液壓彎管振動(dòng)信號(hào)實(shí)驗(yàn)測試圖如圖3所示。

由圖3可以看出:該實(shí)驗(yàn)主要是由2個(gè)加速度傳感器同步進(jìn)行航空液壓管路振動(dòng)信號(hào)拾取。

該實(shí)驗(yàn)分別選取管路中間位置為測點(diǎn)1,管路端部位置為測點(diǎn)2,管路兩端由塊狀卡箍約束固定。

由表2可以看出:實(shí)驗(yàn)選用的液壓系統(tǒng)壓力為12 MPa,管路內(nèi)部的最大流量為39.2 L/min;設(shè)定2個(gè)參數(shù),即電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速分別為1 500 r/min和1 800 r/min等;振動(dòng)數(shù)據(jù)采集儀的采樣頻率選用4 096 Hz,且符合香農(nóng)采樣定理。

3.2 數(shù)據(jù)說明

為驗(yàn)證模型在大量噪聲環(huán)境下的魯棒性,筆者依據(jù)航空發(fā)動(dòng)機(jī)在實(shí)際工作中的狀態(tài),在測試集B信號(hào)中加入20 dB的高斯白噪聲,以模擬實(shí)際工程中液壓管路的工作狀態(tài)[16];另外,將測試集B輸入到LSTM模型中。

染噪后,筆者選取測點(diǎn)1采集的液壓彎管管路健康振動(dòng)信號(hào)的時(shí)域波形圖,如圖4所示。

由圖4可以發(fā)現(xiàn)：染噪前,當(dāng)液壓管路狀態(tài)健康時(shí),航空液壓管路振動(dòng)信號(hào)的幅度均較小,時(shí)域波形較規(guī)律,幅值大小為0.2 g左右。

染噪后,筆者選取測點(diǎn)1采集的管路裂紋故障信號(hào)的時(shí)域波形圖,如圖5所示。

由圖5可以發(fā)現(xiàn):當(dāng)航空液壓管路在不同位置出現(xiàn)裂紋或者凹坑故障時(shí),振動(dòng)信號(hào)的幅度將明顯增大,幅值大小在0.4 g以上,該幅值為液壓管路健康狀態(tài)時(shí)的2～3倍,振動(dòng)信號(hào)的幅值和時(shí)域波形均有類似變化;染噪聲后,液壓管路振動(dòng)信號(hào)的幅度增大,幅度增加1倍左右,且時(shí)域波形發(fā)生較大變化。

由于航空液壓管路在實(shí)際工程中振動(dòng)信號(hào)受強(qiáng)大噪聲干擾,因此,僅通過振動(dòng)信號(hào)的時(shí)域波形很難準(zhǔn)確地識(shí)別出航空液壓管路裂紋和凹坑等管路典型故障。

染噪后,筆者選取測點(diǎn)1采集的管路凹坑故障信號(hào)的時(shí)域波形圖,如圖6所示。

由圖6可以發(fā)現(xiàn):當(dāng)管路凹坑故障時(shí),振動(dòng)信號(hào)的時(shí)域波形圖與管路裂紋故障時(shí)的振動(dòng)信號(hào)的時(shí)域波形圖類似,幅值大小均在0.4 g以上;且染噪聲后,時(shí)域波形發(fā)生較大變化,幅度增至未染噪時(shí)的兩倍。

3.3 數(shù)據(jù)集創(chuàng)建

為避免故障信息遺漏,筆者將數(shù)據(jù)堆疊成一個(gè)通道樣本,其中,每段樣本信號(hào)包含3 570個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn);基于樣本信號(hào)創(chuàng)建數(shù)據(jù)集,其中,訓(xùn)練集為2 313個(gè)樣本,測試集A為356個(gè)樣本,測試集B為1 071個(gè)樣本。訓(xùn)練樣本數(shù)量和預(yù)測樣本數(shù)量的比例為8 ∶2。

基于同一數(shù)據(jù)集,筆者利用LSTM與RNN、CNN、BPNN和SVM等5種故障診斷模型[17],對液壓管路故障診斷進(jìn)行對比分析。

液壓管路訓(xùn)練迭代次數(shù)與損失值曲線如圖7所示。

由圖7可看出:基于優(yōu)化LSTM模型的訓(xùn)練樣本損失值,隨著迭代次數(shù)的增加而不斷減小,并在迭代2輪以后基本趨近于零,該模型達(dá)到收斂條件,說明訓(xùn)練效果較理想,實(shí)際輸出能很好地逼近理論輸出;

而由于強(qiáng)噪聲干擾,CNN模型訓(xùn)練前期損失值波動(dòng)較大,當(dāng)?shù)?輪以后,CNN模型基本達(dá)到收斂條件,但是迭代到14輪以后模型陷入了局部收斂,說明CNN模型的泛化性能較差;

而RNN模型當(dāng)?shù)螖?shù)達(dá)到20輪以后,仍有波動(dòng)的訓(xùn)練誤差,損失值還不能趨近于零,說明RNN網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練收斂性較差且穩(wěn)定性不高。

3.4 可視化及分析

為了進(jìn)一步展示LSTM模型對于航空液壓管路不同故障類型特征的學(xué)習(xí)能力,筆者利用t-SNE（t-distributed stochastic neighbor embedding）降維算法進(jìn)行特征可視化。

其中,LSTM模型全連接層樣本分類結(jié)果如圖8所示。

由圖8可看出:在航空液壓管路振動(dòng)樣本數(shù)據(jù)中,基于LSTM模型能夠清晰地區(qū)分出液壓管路系統(tǒng)中健康狀態(tài)和4類故障狀態(tài);不同類型的液壓管路故障數(shù)據(jù)具有鮮明的分簇,未發(fā)現(xiàn)交叉重疊的部分。

由此可以說明,其聚類效果十分明顯,基本上達(dá)到理想的聚類效果。

CNN模型全連接層樣本分類結(jié)果如圖9所示。

由圖9可以看出:由于噪聲及干擾信號(hào)的影響,基于CNN模型能夠大致區(qū)分出5類液壓管路故障數(shù)據(jù),其中,液壓管路健康狀態(tài)、液壓管路中間裂紋和液壓管路端部凹坑等3種數(shù)據(jù)能夠形成自己的分簇,而簇內(nèi)的聚集度相對較差;同時(shí),液壓管路端部裂紋和液壓管路中間凹坑等2類故障的分簇出現(xiàn)嚴(yán)重的交叉現(xiàn)象,兩簇?cái)?shù)據(jù)點(diǎn)的距離相對比較近。

RNN模型全連接層樣本分類結(jié)果如圖10所示。

由圖10可以看出:基于RNN模型可以比較清晰地將液壓管路健康狀態(tài)區(qū)分出來;其他4種液壓管路狀態(tài)分簇不明顯,聚集度十分分散,出現(xiàn)嚴(yán)重的數(shù)據(jù)交叉重疊現(xiàn)象,說明CNN和RNN模型的聚類效果相對較差。

3.5 結(jié)果及評估

為驗(yàn)證LSTM模型對航空液壓管路故障分類的可行性和有效性,筆者分別采用準(zhǔn)確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召回率（Recall）和F1-sore等4個(gè)評價(jià)指標(biāo),用于評價(jià)該模型的分類性能[18,19]。

混淆矩陣是深度學(xué)習(xí)中一種常見的可視化工具,能夠更全面地反映每種故障狀態(tài)的識(shí)別情況。在同一數(shù)據(jù)集中,利用所建的LSTM故障診斷模型對航空液壓管路數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,得到的混淆矩陣如圖11所示。

對于液壓管路數(shù)據(jù)標(biāo)簽描述如表3所示。

表3 液壓管路數(shù)據(jù)標(biāo)簽的描述

由圖11（a）可以看出:當(dāng)數(shù)據(jù)集中加入噪聲前,LSTM模型對航空發(fā)動(dòng)機(jī)液壓管路故障的總體識(shí)別率為99.9%,準(zhǔn)確率較高,僅有0.1%的管路端部裂紋故障數(shù)據(jù)被錯(cuò)誤地識(shí)別為中間凹坑故障,從而導(dǎo)致總體出現(xiàn)0.1%的錯(cuò)誤率;而當(dāng)數(shù)據(jù)集中加入噪聲后,受噪聲干擾,LSTM模型對航空發(fā)動(dòng)機(jī)液壓管路故障的總體識(shí)別率為99.1%,由于深度學(xué)習(xí)強(qiáng)大的結(jié)構(gòu)優(yōu)勢,LSTM模型中遺忘門會(huì)將不重要的部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行遺忘和篩除,從而保證LSTM模型對航空液壓管路的識(shí)別準(zhǔn)確率不至于明顯下降,在總體準(zhǔn)確率上僅降低0.8%;

數(shù)據(jù)集中加入噪聲后,由圖11（b）可以看出:LSTM模型對于航空液壓管路健康狀態(tài)、液壓管路端部凹坑和液壓管路中間凹坑等單一故障識(shí)別的精確率均為100%;而對于端部裂紋故障的識(shí)別,有0.2%的樣本數(shù)據(jù)被錯(cuò)誤地識(shí)別為中間凹坑故障;對于中間裂紋故障,則有0.7%的樣本數(shù)據(jù)被錯(cuò)誤地識(shí)別為端部凹坑故障,從而導(dǎo)致端部凹坑故障的錯(cuò)誤率最高,達(dá)到3.5%,這也導(dǎo)致了LSTM模型總體出現(xiàn)99.1%的識(shí)別率。

利用CNN模型的故障診斷方法訓(xùn)練得到的混淆矩陣,如圖12所示。

由圖12（a）可以看出:當(dāng)數(shù)據(jù)集中加入噪聲前,CNN模型對航空發(fā)動(dòng)機(jī)液壓管路故障的總體識(shí)別率達(dá)到96.2%以上,準(zhǔn)確率較高;對于航空發(fā)動(dòng)機(jī)液壓管路健康狀態(tài)、液壓管路端部凹坑和液壓管路中間凹坑等單一故障的識(shí)別率均達(dá)到100%;而對于液壓管路端部裂紋故障的識(shí)別,有0.5%的樣本數(shù)據(jù)被錯(cuò)誤地識(shí)別為液壓管路中間凹坑故障;對于液壓管路中間裂紋故障,出現(xiàn)3.3%的樣本數(shù)據(jù)被錯(cuò)誤地識(shí)別為液壓管路端部凹坑故障,從而導(dǎo)致端部凹坑故障的召回率最高,達(dá)到15.8%;

由圖12（b）可以看出:當(dāng)數(shù)據(jù)集中加入噪聲后,受強(qiáng)大的噪聲干擾,導(dǎo)致CNN模型的準(zhǔn)確率出現(xiàn)大幅度下降的現(xiàn)象,相比加入噪聲前的總體準(zhǔn)確率降低12.8%;而CNN模型對于液壓管路健康狀態(tài)、液壓管路端部裂紋和液壓管路中間裂紋等單一故障識(shí)別的精確率均為100%;對于液壓管路端部凹坑故障的識(shí)別,有0.1%的樣本數(shù)據(jù)被錯(cuò)誤地識(shí)別為液壓管路中間裂紋故障;對于液壓管路中間凹坑故障的識(shí)別,則出現(xiàn)了16.5%的樣本數(shù)據(jù)被錯(cuò)誤地識(shí)別為液壓管路端部裂紋故障,從而導(dǎo)致液壓管路端部裂紋故障的錯(cuò)誤率最高,達(dá)到46.4%,同時(shí)也導(dǎo)致了CNN模型出現(xiàn)了16.6%的錯(cuò)誤率。

這說明CNN模型穩(wěn)定性不高。

筆者利用RNN模型的故障診斷方法訓(xùn)練得到的混淆矩陣,如圖13所示。

由圖13（a）可以看出:當(dāng)數(shù)據(jù)集中加入噪聲前,RNN模型對液壓管路故障的總體識(shí)別率達(dá)到91.5%以上,對于管路健康狀態(tài)、管路中間裂紋和管路端部凹坑等單一故障的識(shí)別率均達(dá)到100%;而RNN模型對于管路端部裂紋故障的識(shí)別,存在0.1%的樣本數(shù)據(jù)被錯(cuò)誤地識(shí)別為管路中間凹坑故障;對于管路中間凹坑故障的識(shí)別,出現(xiàn)8.3%的樣本數(shù)據(jù)被錯(cuò)誤地識(shí)別為管路端部裂紋故障,從而導(dǎo)致管路端部裂紋故障的錯(cuò)誤率最高,達(dá)到31.3%;

由圖13（b）可以看出:當(dāng)數(shù)據(jù)集中加入噪聲后,導(dǎo)致RNN模型的準(zhǔn)確率出現(xiàn)大幅度下降的現(xiàn)象,相比加入噪聲前,識(shí)別總體準(zhǔn)確率降低11.1%,而對于液壓管路健康、管路中間裂紋和管路中間凹坑等單一故障識(shí)別的精確率均為100%;RNN模型對于管路端部凹坑故障的識(shí)別,有1.9%的樣本數(shù)據(jù)被錯(cuò)誤地識(shí)別為管路中間裂紋故障;對于管路端部裂紋故障的識(shí)別,則有17.7%的樣本數(shù)據(jù)被錯(cuò)誤地識(shí)別為管路中間凹坑故障,導(dǎo)致了管路中間凹坑故障的錯(cuò)誤率最高,達(dá)到46.8%的錯(cuò)誤率。

基于同一數(shù)據(jù)集加入噪聲前利用LSTM模型與其他4種方法的訓(xùn)練結(jié)果,筆者作了進(jìn)一步對比分析。為了避免偶然性誤差,筆者對每種方法各進(jìn)行了10次試驗(yàn),將各類評估指標(biāo)的平均值作為該方法的分類診斷性能評估指標(biāo)。

染噪聲前,筆者利用LSTM方法與其他4種方法的4個(gè)評價(jià)指標(biāo),如表4所示。

表4 染噪聲前LSTM方法與RNN等方法性能比較（%）

由表4可看出:在診斷精度上,基于LSTM模型明顯優(yōu)于典型淺層BPNN模型和SVM模型等2種傳統(tǒng)診斷方法;與近年來應(yīng)用的典型深層CNN模型和RNN模型相比,LSTM模型在準(zhǔn)確率、精準(zhǔn)率、召回率和F1-sore等4種分類性能指標(biāo)上平均值更高,均達(dá)到99.91%以上。

基于同一數(shù)據(jù)集加入噪聲后,筆者利用LSTM模型與其他4種方法的訓(xùn)練結(jié)果作進(jìn)一步對比分析。與染噪前的數(shù)據(jù)類似,為了避免偶然性誤差,每種方法各進(jìn)行了10次試驗(yàn),然后將各類評估指標(biāo)的平均值作為該方法的分類診斷性能評估指標(biāo)。

染噪聲后,筆者利用LSTM方法與其他4種方法的4個(gè)評價(jià)指標(biāo),如表5所示。

表5 染噪聲后LSTM方法與RNN等方法性能比較（%）

由表5可看出:當(dāng)數(shù)據(jù)集中加入強(qiáng)噪聲后,LSTM模型在準(zhǔn)確率等4種分類性能指標(biāo)的平均值仍然能達(dá)到99.32%以上,而CNN模型和RNN模型在準(zhǔn)確率等4種分類性能指標(biāo)的平均值均有所下降,分別下降了9.74%和9.08%;且BPNN模型和SVM模型在準(zhǔn)確率等4種分類性能指標(biāo)的平均值均出現(xiàn)大幅度下降,分別降低了12.42%和14.4%。

以上結(jié)果說明,LSTM模型能夠穩(wěn)定地對管路不同的健康狀態(tài)進(jìn)行識(shí)別。

該模型準(zhǔn)確率高的原因在于,通過LSTM模型綜合短序列高維特征進(jìn)行了時(shí)序信息融合以及全面刻畫了具備局部相關(guān)性的時(shí)序數(shù)據(jù);經(jīng)過LSTM模型的遺忘門處理后提高了信號(hào)的信噪比,避免了過擬合。

4 結(jié)束語

基于LSTM原理,筆者建立了端到端的航空液壓管路故障識(shí)別模型,并用該模型對液壓管路實(shí)測的振動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行了訓(xùn)練;然后,在實(shí)測的振動(dòng)數(shù)據(jù)中加入了噪聲,對其魯棒性進(jìn)行了驗(yàn)證;最后,將筆者所提出的LSTM網(wǎng)絡(luò)模型與RNN、CNN、SVM和BPNN等模型進(jìn)行了故障診斷方面的對比分析。

研究結(jié)論如下:

（1）針對航空發(fā)動(dòng)機(jī)液壓管路故障特征微弱,且難以識(shí)別的問題,提出了一種基于時(shí)間融合的深度學(xué)習(xí)航空液壓管路故障診斷方法,該方法具有結(jié)構(gòu)簡潔、泛化能力強(qiáng)等特點(diǎn),對液壓管路故障診斷具有適應(yīng)性和實(shí)用性;

（2）利用LSTM網(wǎng)絡(luò)對時(shí)序信息的提取能力,建立了航空液壓管路LSTM故障診斷模型,實(shí)測數(shù)據(jù)結(jié)果表明,LSTM方法能達(dá)到99.3%的準(zhǔn)確性,明顯優(yōu)于SVM和BPNN等傳統(tǒng)的淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型;

（3）航空液壓管路LSTM故障診斷模型在抗噪性能方面明顯優(yōu)于近年來所用的CNN和RNN診斷方法,說明該方法具有較強(qiáng)的魯棒性能。

綜上所述,針對航空液壓管路振動(dòng)數(shù)據(jù)的復(fù)雜性,筆者下一步將深入研究的重點(diǎn)是,建立融合液壓管路數(shù)據(jù)局部特征和全局特征的復(fù)合模型。