基于靜動(dòng)信息融合的柴油機(jī)關(guān)鍵部件故障識(shí)別

宋業(yè)棟，潘宏俠，嚴(yán)孝強(qiáng)，安學(xué)慧

(1.濰柴動(dòng)力股份有限公司 國(guó)家內(nèi)燃機(jī)可靠性實(shí)驗(yàn)室，山東 濰坊 261000；2.中北大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院，山西 太原 030051)

0 引言

車船柴油機(jī)系統(tǒng)是提供車船動(dòng)力的復(fù)雜動(dòng)力裝置，任何零部件出現(xiàn)微弱缺陷或故障，都會(huì)影響其性能的發(fā)揮，嚴(yán)重時(shí)可能會(huì)導(dǎo)致柴油機(jī)停機(jī)或者更大的事故發(fā)生[1]。所以保證柴油機(jī)關(guān)鍵部件的健康狀態(tài)是保證柴油機(jī)系統(tǒng)正常工作的前提。

在機(jī)械領(lǐng)域的研究中，有限元仿真和試驗(yàn)分析都是十分常用的方法，但是有限元仿真會(huì)受到很多不確定性因素的影響，因此試驗(yàn)分析方法得到的結(jié)果其可靠性更高[2]。試驗(yàn)分析中最為常用的就是模態(tài)分析與頻響函數(shù)分析這兩種方法，其中頻響函數(shù)反映的是其結(jié)構(gòu)的固有特性，與外部環(huán)境的影響無(wú)關(guān)，對(duì)結(jié)構(gòu)信息的反映也更加直接。單衛(wèi)東等提出利用頻響函數(shù)對(duì)結(jié)構(gòu)非線性模態(tài)參數(shù)進(jìn)行識(shí)別,通過(guò)對(duì)結(jié)構(gòu)進(jìn)行不同水平的激勵(lì)測(cè)試，獲取其頻響信息[3]。頻響函數(shù)分析的方法在故障診斷研究領(lǐng)域有很廣闊的應(yīng)用前景。

傳統(tǒng)的信息融合，是將多物理場(chǎng)、空間和時(shí)間的多個(gè)傳感器所獲取的信號(hào)處理為統(tǒng)一特征信息表示的一個(gè)信號(hào)處理過(guò)程[4]。AZAMFAR M等提出了新穎的2-D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信息融合方法，將多個(gè)電流傳感器獲取的數(shù)據(jù)融合在一起，直接用于故障分類[5]。JIAO J等提出一種基于最小二乘支持向量機(jī)(LS-SVM)的特征級(jí)融合和Dempster-Shafer(DS)證據(jù)理論決策級(jí)融合的軸承故障診斷新方法[6]。由于信息融合對(duì)提高機(jī)械結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)和故障診斷的準(zhǔn)確率具有很大的作用，目前已成為該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)[7]。本文所提出的靜動(dòng)信息融合指的是將通過(guò)跨點(diǎn)頻響技術(shù)獲取的靜態(tài)信息和通過(guò)運(yùn)行狀態(tài)下獲取的動(dòng)態(tài)信息通過(guò)特征級(jí)融合方法進(jìn)行融合。而跨點(diǎn)頻響是指在頻響函數(shù)中一定存在一個(gè)輸入和一個(gè)輸出。在具體的頻響實(shí)驗(yàn)中，輸入就是激勵(lì)信號(hào)，而輸出是響應(yīng)信號(hào)，此時(shí)若激勵(lì)點(diǎn)與響應(yīng)點(diǎn)是同一點(diǎn)，那得到的頻響函數(shù)為源點(diǎn)頻響函數(shù)，若不是同一點(diǎn)則稱為跨點(diǎn)頻響函數(shù)。

本文利用CEEMD對(duì)信號(hào)進(jìn)行分解重構(gòu)降噪處理，分別提取靜態(tài)頻響信息的頻響特征和動(dòng)態(tài)信息的近似熵、樣本熵作為特征參量。為了使信息更加全面，利用PCA進(jìn)行靜動(dòng)信息融合，分別運(yùn)用優(yōu)化后的SVM對(duì)柴油機(jī)裝配質(zhì)量進(jìn)行分類，通過(guò)結(jié)果對(duì)比證明了所提方法的可行性。

1 跨點(diǎn)頻響函數(shù)

跨點(diǎn)頻響函數(shù)是指所構(gòu)建系統(tǒng)的響應(yīng)和激勵(lì)的比值。在具有阻尼的系統(tǒng)當(dāng)中，通過(guò)一個(gè)簡(jiǎn)諧激勵(lì)作用所得的動(dòng)力學(xué)方程如下:

Mx″+Cx′+Kx=F

(1)

式中：M為系統(tǒng)質(zhì)量矩陣；C為系統(tǒng)阻尼矩陣；K為系統(tǒng)剛度矩陣；F為系統(tǒng)激勵(lì)；x為位移向量；x′為速度向量；x″為加速度向量。

在頻域內(nèi)的輸入輸出關(guān)系可以表示為

A(ω)=H(ω)F(ω)

(2)

式中：A(ω)為穩(wěn)態(tài)響應(yīng)；H(ω)為加速度頻響函數(shù)；F(ω)為簡(jiǎn)諧激勵(lì)；ω為激勵(lì)頻率。

跨點(diǎn)頻響函數(shù)可以表示為

(3)

2 樣本熵算法研究

對(duì)比近似熵來(lái)看，樣本熵的計(jì)算不依賴于數(shù)據(jù)本身的長(zhǎng)度且此方法具有較好的魯棒性[8-9]?；谄鋬?yōu)良的特性，故選擇在柴油機(jī)動(dòng)態(tài)信號(hào)處理時(shí)提取此種特征進(jìn)行后續(xù)的分析。對(duì)于原始信號(hào)長(zhǎng)度為N的時(shí)間序列x={x(1),x(2),…,x(n)}，則該序列樣本熵的求取過(guò)程如下。

1)先選定模式維數(shù)m，構(gòu)造一組m維矢量X(i)：

X(i)=[x(i),x(i+1),…,x(i+m-1)],i=1,2,…,N-m+1

(4)

2)將矢量X(i)與X(j)對(duì)應(yīng)元素最大差值定義為二者之間的距離，用d[X(i),X(j)]表示，即

(5)

式中k=1,2,…,m,且i≠j。

(6)

(7)

5)將模式維數(shù)m加1，構(gòu)成一組m+1維矢量，重復(fù)步驟2)和步驟3)，則

(8)

此序列的樣本熵定義為

(9)

當(dāng)N有限時(shí)，序列樣本熵的估計(jì)值為

(10)

3 實(shí)驗(yàn)分析與結(jié)果

3.1 測(cè)點(diǎn)布置

柴油機(jī)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)較為復(fù)雜，根據(jù)測(cè)點(diǎn)布置原則以及試驗(yàn)要求，傳感器的安裝位置應(yīng)該平整。為達(dá)到良好的試驗(yàn)效果，選取柴油機(jī)油泵端蓋螺栓B連接的兩側(cè)作為激勵(lì)點(diǎn)和響應(yīng)點(diǎn)。測(cè)點(diǎn)位置應(yīng)該根據(jù)結(jié)構(gòu)固有特性進(jìn)行優(yōu)化，在現(xiàn)場(chǎng)用試激勵(lì)觀察頻響特性曲線的辦法進(jìn)行測(cè)點(diǎn)選取，測(cè)點(diǎn)布置如圖1所示。激勵(lì)信號(hào)通過(guò)力錘獲得，振動(dòng)響應(yīng)信號(hào)用ICP三向加速度傳感器獲得，采樣頻率設(shè)為2 048 Hz。由于最終要對(duì)靜態(tài)和動(dòng)態(tài)信息進(jìn)行信息融合故障診斷，因此，動(dòng)態(tài)振動(dòng)測(cè)試的采樣頻率需要和靜態(tài)跨點(diǎn)頻響的采樣頻率一樣，這樣才能在融合時(shí)更好地保證靜動(dòng)信號(hào)的一致性。

圖1 頻響試驗(yàn)測(cè)點(diǎn)布置

3.2 實(shí)驗(yàn)過(guò)程及記錄

如圖2所示，在激勵(lì)點(diǎn)2進(jìn)行錘擊、振動(dòng)測(cè)點(diǎn)2處安裝傳感器測(cè)取響應(yīng)，跨點(diǎn)頻響實(shí)驗(yàn)和柴油機(jī)運(yùn)行狀態(tài)下動(dòng)態(tài)測(cè)試實(shí)驗(yàn)的響應(yīng)均在振動(dòng)測(cè)點(diǎn)一處測(cè)取?？琰c(diǎn)頻響試驗(yàn)中設(shè)置油泵端蓋連接螺栓B的兩種不同力矩情況。分別在力矩10 Nm和30 Nm條件下進(jìn)行跨點(diǎn)頻響實(shí)驗(yàn)。螺栓B力矩達(dá)到30 Nm時(shí)，螺栓達(dá)到標(biāo)定值，認(rèn)為此時(shí)螺栓連接狀態(tài)正常，故將10 Nm作為故障工況。在動(dòng)態(tài)振動(dòng)測(cè)試中取10 Nm和30 Nm兩種工況在柴油機(jī)轉(zhuǎn)速平穩(wěn)運(yùn)行至600 r/min時(shí)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，測(cè)得柴油機(jī)運(yùn)行狀態(tài)下兩種工況加速度振動(dòng)響應(yīng)信號(hào)。

圖2 油泵測(cè)點(diǎn)、激勵(lì)點(diǎn)位置示意圖

3.3 特征提取和靜動(dòng)信息融合

由于結(jié)構(gòu)頻響特性只和結(jié)構(gòu)本身有關(guān)系，與外部影響無(wú)關(guān)。當(dāng)擰緊力矩發(fā)生變化時(shí)，其跨點(diǎn)頻響特性一定會(huì)發(fā)生變化，所以本文在不同工況下的跨點(diǎn)頻響函數(shù)中提取頻響函數(shù)靜態(tài)特征。提取螺栓擰緊力矩在10 Nm和30 Nm兩種工況下的質(zhì)心頻率、均方頻率、方均根頻率以及頻率方差和頻率標(biāo)準(zhǔn)差組成靜態(tài)信息的特征向量(共5維)。在動(dòng)態(tài)信號(hào)中按1 s共2 048個(gè)點(diǎn)截取1個(gè)樣本，每種工況截取50個(gè)樣本，在10 Nm和30 Nm兩種工況下共截取100個(gè)樣本。由于實(shí)驗(yàn)中存在噪聲影響，故采用CEEMD將原始信號(hào)進(jìn)行分解，計(jì)算各IMF分量與原始信號(hào)的相關(guān)系數(shù)選較大的5個(gè)分量進(jìn)行重構(gòu)以實(shí)現(xiàn)對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行降噪，分別提取每個(gè)樣本中相關(guān)系數(shù)最大的5個(gè)分量的近似熵、樣本熵作為動(dòng)態(tài)信息的特征向量(共10維)。部分特征如表1和表2所示。

表1 動(dòng)態(tài)樣本熵特征

表2 靜態(tài)頻響特征 單位：Hz

通過(guò)PCA將靜、動(dòng)態(tài)可反映故障信息的特征進(jìn)行特征級(jí)融合，即靜動(dòng)信息融合，將動(dòng)、靜態(tài)信息組成的15維特征向量進(jìn)行融合得到5維的新特征向量來(lái)作為反映故障信息的特征向量，新的部分特征向量如表3所示。通過(guò)PCA實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)降維的步驟如下。

表3 部分靜動(dòng)信息融合特征

2)將C的特征值λi(i=1,2,…,N)從大到小排列，計(jì)算貢獻(xiàn)率η，選取一個(gè)參照貢獻(xiàn)率η0，樣本特征向量降到的維數(shù)即為滿足η≥η0的p。

3.4 基于SVM的柴油機(jī)系統(tǒng)關(guān)鍵部件早期故障診斷

前期對(duì)柴油機(jī)系統(tǒng)油泵端蓋處連接螺栓B在不同力矩下的診斷信息進(jìn)行近似熵和樣本熵提取以及靜態(tài)跨點(diǎn)頻響特征提取后，進(jìn)行靜動(dòng)信息融合，構(gòu)成靜動(dòng)信息融合特征向量。針對(duì)本文所采用的的試驗(yàn)數(shù)據(jù)，在兩種不同工況下，分別隨機(jī)選取30個(gè)作為訓(xùn)練樣本，另20個(gè)作為測(cè)試樣本。其中類別1表示力矩為10 Nm的故障工況，類別2表示力矩為30 Nm的正常工況，最終通過(guò)SVM進(jìn)行分類識(shí)別。由于SVM中的懲罰因子和核參數(shù)兩個(gè)參數(shù)是需要提前設(shè)置的默認(rèn)值，為進(jìn)一步提高識(shí)別率采用網(wǎng)格搜索算法對(duì)兩個(gè)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，最終分類結(jié)果如圖3和表4所示。

圖3 優(yōu)化SVM的靜動(dòng)融合信息分類結(jié)果圖

表4 故障診斷結(jié)果對(duì)比

從表4的診斷結(jié)果可以看出，測(cè)試樣本共40個(gè)，在經(jīng)過(guò)SVM識(shí)別后，對(duì)動(dòng)態(tài)信息的識(shí)別正確率達(dá)72.5%；經(jīng)過(guò)靜動(dòng)信息融合后的正確率為90.0%；經(jīng)過(guò)優(yōu)化處理的SVM的分類識(shí)別率高達(dá)95.0%。結(jié)果表明靜動(dòng)信息融合對(duì)柴油機(jī)系統(tǒng)螺栓裝配質(zhì)量診斷的正確率明顯較動(dòng)態(tài)信息的診斷正確率更佳。這也進(jìn)一步說(shuō)明了靜動(dòng)信息融合可以有效提高柴油機(jī)關(guān)鍵部件螺栓裝配質(zhì)量的識(shí)別率。

4 結(jié)語(yǔ)

1)對(duì)采集的動(dòng)態(tài)振動(dòng)信號(hào)和利用跨點(diǎn)頻響方法提取的靜態(tài)信號(hào)進(jìn)行降噪預(yù)處理，對(duì)提取的動(dòng)、靜態(tài)信息特征經(jīng)PCA進(jìn)行靜動(dòng)信息融合，通過(guò)對(duì)比動(dòng)態(tài)信息和靜動(dòng)融合的信息經(jīng)SVM的分類識(shí)別結(jié)果，說(shuō)明靜動(dòng)信息融合方法可以有效提高柴油機(jī)關(guān)鍵部件螺栓裝配質(zhì)量的識(shí)別率。

2)用網(wǎng)格搜索算法對(duì)SVM進(jìn)行優(yōu)化處理后，對(duì)靜動(dòng)信息融合后的特征進(jìn)行分類識(shí)別，其最終的識(shí)別正確率高達(dá)95.0%。這同時(shí)也間接證明了跨點(diǎn)頻響方法在柴油機(jī)關(guān)鍵部件螺栓裝配質(zhì)量檢測(cè)中的可行性。