基于GS-SVM的發(fā)動機異響在線檢測平臺

楊興國，余 瑤

基于GS-SVM的發(fā)動機異響在線檢測平臺

楊興國，余 瑤

（重慶工商職業(yè)學院 智能制造與汽車學院，重慶 401520）

為了解決人工聽診法進行發(fā)動機異響識別時產(chǎn)生的勞動強度大、工作效率低與準確率波動等問題，文章提出一種基于網(wǎng)格搜索-支持向量機（GS-SVM）的發(fā)動機異響在線檢測技術。該平臺主要包括轉(zhuǎn)速監(jiān)測、信號采集、信號去噪、特征提取和模式識別等功能，LabVIEW軟件負責發(fā)動機轉(zhuǎn)速監(jiān)測和信號采集，并將信號傳輸至MATLAB接口。在MATLAB軟件中，首先利用小波相關系數(shù)濾波法去除背景噪聲；然后分別利用小波包變換和雙譜估計提取信號特征，經(jīng)歸一化處理的信號特征作為支持向量機進行模式識別的輸入向量；接著選擇分類器-支持向量機（C-SVC）和徑向基核函數(shù)（RBF），并采用改進的網(wǎng)格搜索法優(yōu)化參數(shù)和，建立分類模型；最后利用訓練成熟的模型預測發(fā)動機異響類型。經(jīng)過測試，該方法的準確率在90%以上，具有一定的工程意義。

發(fā)動機異響；小波包；雙譜估計；GS-SVM；在線檢測平臺

發(fā)動機是汽車的核心部件，其聲品質(zhì)很大程度上決定著消費者的購買欲望和駕駛體驗。汽車企業(yè)在發(fā)動機裝配工序完成后常采用人工聽診法對其進行異響檢測，避免異響發(fā)動機流入汽車市場[1-2]。人工聽診法操作簡便，靈活性強，但識別準確率受環(huán)境噪聲、技術水平和生理狀況等因素影響而不穩(wěn)定，且勞動強度大。

國內(nèi)外學者針對發(fā)動機故障診斷開展了大量研究[3-4]，但研究對象主要為汽車后市場的發(fā)動機，很少以車企剛下線的新發(fā)動機作為研究對象。楊誠等[5]利用LabVIEW測試軟件和特征頻率識別技術搭建了一個摩托車發(fā)動機異響檢測平臺，取得了較好的效果。然而，僅以故障特征頻率作為發(fā)動機異響識別依據(jù)會受噪聲或偶然因素的影響，難以保證準確率。因此，尋找能夠多方位表征發(fā)動機異響特征的新方法勢在必行。

楊誠等[2]提出運用最小均方算法（Least Mean Square, LMS）和對稱點圖形（Symmetrized Dot Pattern, SDP）相結(jié)合的方法提取發(fā)動機聲音信號特征，識別異響類型。賈繼德[6]提出利用小波對稱極坐標法研究發(fā)動機異響信號特征。李皓等[7]提出運用小波時頻偏向干分析識別車內(nèi)異響聲源并做出相應改善。安周鵬等[8]提取水電機組信號的小波能量譜及功率譜特征，提高了故障診斷的準確率。王昱翔等[9]提取發(fā)動機聲信號的短時能量和功率譜特征，并將其通過梅爾濾波器得到梅爾頻率倒譜系數(shù)，該方法得到的時頻特征能夠較好地反應發(fā)動機的運轉(zhuǎn)狀態(tài)。周全[10]提出一種基于二分法的變分模態(tài)分解方法提取發(fā)動機缸蓋表面振動信號，弄清了“吭吭”聲異響的產(chǎn)生機理。文獻[11]通過提取油氣管道振動信號的小波包能量譜和高階譜特征，建立了一套油氣管網(wǎng)安全監(jiān)測系統(tǒng)；程靜等[12]利用雙譜估計識別風機軸承振動信號中的非線性相位耦合信息，便于診斷軸承故障。此外，包絡分析、希爾伯特變換、邊頻譜、神經(jīng)網(wǎng)絡、自由回歸（AutoRegressive, AR）模型等方法也常應用于軸承、齒輪、機械設備故障診斷。為了更全面地描述發(fā)動機信號特征，本文采用小波包變換和雙譜估計聯(lián)合提取發(fā)動機信號特征，將其結(jié)果作為發(fā)動機異響識別的輸入向量。

常用的異響模式識別方法有統(tǒng)計模式識別、句法模式識別、模糊模式識別、人工神經(jīng)網(wǎng)絡和支持向量機（Support Vector Machine, SVM），其中后兩者在發(fā)動機異響模式識別中應用最為廣泛[13]。相對于人工神經(jīng)網(wǎng)絡，SVM具有決策參數(shù)少、收斂速度快和魯棒性好等優(yōu)點，是一種有堅實理論基礎的新穎的小樣本學習方法。因此，本文選擇SVM作為發(fā)動機異響模式識別方法。

1 在線檢測系統(tǒng)的框架

1.1 在線檢測平臺設備

為了實現(xiàn)發(fā)動機異響的在線檢測功能，需要設計專用的自動化檢測平臺，僅對發(fā)動機聲音信號的采集、特征提取及模式識別展開研究，并未探討發(fā)動機傳送結(jié)構及控制裝置等內(nèi)容。

發(fā)動機異響在線檢測平臺（見圖1）主要由檢測臺架、傳聲器、信號采集前端、計算機及相關軟件和附屬部件組成。其中，本文分別采用北京聲望聲電技術有限公司的自由聲場傳感器MPA201和美國國家儀器公司的套件NI-USB9234作為信號采集傳感器和數(shù)據(jù)采集前端，它們的性能參數(shù)如表1、表2所示。

圖1 發(fā)動機異響在線檢測平臺

表1 傳聲器MPA201 的性能參數(shù)

參數(shù)數(shù)值 靈敏度/(mV/Pa)45.7 頻率/Hz20～20 000 動態(tài)范圍/dB(A)16～134 本底噪聲/dB(A)<16 輸出阻抗/Ω<50 濕度/%0～95 輸出接口BNC

注：BNC：卡扣配合型連接器（British Naval Connector）。

表2 信號采集前端UI-USB9234的性能參數(shù)

參數(shù)數(shù)值參數(shù)數(shù)值 通道數(shù)/個4激勵電流/mA2 位分辨率24動態(tài)/dB102 采樣速率/(ks/s)51.2輸入阻抗/kΩ305 電壓/V-5～5連接接口BNC 使用溫度/℃-40～70規(guī)格/mm130×90×33

1.2 在線檢測平臺工藝

1.2.1發(fā)動機工況

對于大多數(shù)發(fā)動機異響而言，異響信號強弱與溫度關系不大，為了盡量提高發(fā)動機異響在線檢測效率，本文選擇冷態(tài)下采集發(fā)動機聲音信號。通常，發(fā)動機負載越大，燃燒噪聲能量越高，異響信號容易被淹沒，且新發(fā)動機普遍有較高的聲品質(zhì)，異響信號常在低負荷下就突顯出來，故本文選擇在空載下采集發(fā)動機聲信號。理論研究和實際經(jīng)驗表明，過高的轉(zhuǎn)速會使燃燒噪聲和進、排氣噪聲成為發(fā)動機聲信號的主要成分，對異響信號產(chǎn)生掩蔽效應，不利于提取發(fā)動機異響信號特征[14-15]。同時，為了與人工聽診的工藝保持一致，本文選擇在轉(zhuǎn)速為1 500～1 700 r/min下采集發(fā)動機信號。

根據(jù)四沖程發(fā)動機的工作特點，除了利用發(fā)動機轉(zhuǎn)速傳感器和凸輪軸位置傳感器提取發(fā)動機轉(zhuǎn)速外，噴油器和點火線圈的控制信號也可以提取發(fā)動機轉(zhuǎn)速信息。由脈沖信號頻率就能計算出發(fā)動機轉(zhuǎn)速。點火線圈傳感器引線常被包裹，不便于接線，因此，本文采用噴油器信號監(jiān)測發(fā)動機轉(zhuǎn)速。

信號采集前端監(jiān)測發(fā)動機噴油器的噴油信號，并傳輸給計算機，同時通過LabVIEW軟件計算發(fā)動機轉(zhuǎn)速（見圖1）。如果轉(zhuǎn)速偏離設定值，軟件自動調(diào)整發(fā)動機轉(zhuǎn)速，直至轉(zhuǎn)速處于1 500～1 700 r/min。同時，LabVIEW軟件也承擔著發(fā)動機信號采集系統(tǒng)的開始、暫停和結(jié)束，以及信號分析與圖形顯示等任務。

1.2.2測點選擇

發(fā)動機異響源于內(nèi)部零件的不正常受迫振動，振動能量經(jīng)過不同路徑向外輻射噪聲。為了獲取較強的發(fā)動機聲信號，測點應盡可能靠近輻射噪聲能量最大的零件，且安裝方便、不干擾發(fā)動機正常工作。由于發(fā)動機的薄壁零件具有很強的噪聲輻射能力，本文選擇在發(fā)動機汽缸蓋（汽車）或者曲軸箱蓋（摩托車）附近布置傳聲器，且傳聲器斷面距離發(fā)動機表面約20 cm。

1.2.3信號采集與分析流程

為了實現(xiàn)發(fā)動機異響在線檢測功能，專門設計了檢測臺架和控制裝置，通過軟件可以控制檢測臺架的運行和信號傳輸，操作簡便。利用LabVIEW軟件監(jiān)測發(fā)動機轉(zhuǎn)速檢測和采集信號，MATLAB軟件負責信號處理和圖形化顯示，LabVIEW軟件有MATLAB接口，可以實現(xiàn)信號傳輸功能。發(fā)動機的信號采集、特征提取和模式識別流程如圖2所示。

圖2 信號采集與分析流程圖

2 發(fā)動機異響信號分析

2.1 發(fā)動機信號的去噪

相比于獨立分量分析法、經(jīng)驗模式分解法和盲源分離法等傳統(tǒng)信號消噪法，小波濾波具有良好的時頻局部化性能，即突出信號、削弱噪聲的特點，使其成為在機械故障診斷領域應用較為廣泛的分析方法之一。小波分析經(jīng)過40余年的發(fā)展，產(chǎn)生了不同的降噪理論和降噪方法，截至目前，有三種小波降噪法應用廣泛，即模極大值法、小波閾值法和小波系數(shù)相關法。本文采用之前的小波相關系數(shù)濾波法[16]去除發(fā)動機聲信號的背景噪聲，相比于模極大值法和閾值法，它的濾波性能穩(wěn)定，濾波后信噪比高、均方誤差小、平滑度高，能夠較為準確地還原真實信號。圖3為箱體異響機消噪前后時域信號，通過小波相關系數(shù)法消噪后，噪聲信號基本被去除，真實信號得以重構。

圖3 箱體異響機的時域信號

2.2 發(fā)動機信號的特征提取

2.2.1小波包能量譜

相對于連續(xù)小波變換，小波包變換不僅細分低頻部分，而且對高頻部分進行追加分解，得到更加精確的信號估計，具有更高的頻率分辨率。小波包系數(shù)的大小表示小波包基函數(shù)與信號的相似程度，具有能量的量綱[8]。因此，可以利用小波包變換來表征信號能量在頻域的分布情況。

由小波包理論可知，不同的小波基函數(shù)對信號作小波包變換的結(jié)果影響較大。為了更精確地表征發(fā)動機信號的能量，結(jié)合理論分析和實踐經(jīng)驗，選擇“db8”小波基函數(shù)，并進行3層小波包分解。經(jīng)過3層小波包變換后，全分析頻段（0～10 240 Hz）被平均分成8個區(qū)域，每個區(qū)域占據(jù)1 280 Hz，信號的小波包能量譜定義為

式中，為小波包分解層數(shù)，取3；為頻段數(shù)；為頻段內(nèi)的空間位置。由于不同頻段的小波包能量譜差異較大，方便后續(xù)分析數(shù)據(jù)，需要對信號的小波包能量譜進行歸一化處理，方法如式（2）所示。

圖4為經(jīng)消噪和歸一化處理后的發(fā)動機聲信號的小波包能量譜，4種類型的發(fā)動機小波包能量主要集中在低頻段。但是，異響發(fā)動機在中頻段或高頻段也有明顯的能量分布，比如箱體異響機在第2－4頻段的小波包能量譜較高；右蓋異響機在第2－4頻段和第7頻段的小波能量譜較高；而尖叫機在第2－4頻段和第7－8頻段都有較明顯的小波包能量分布。不同類型發(fā)動機的小波包能量譜分布存在差異，因此，發(fā)動機聲信號的小波包能量譜可以作為信號特征[16]。

圖4 發(fā)動機信號的小波包能量譜

2.2.2雙譜

功率譜描述信號能量在頻域內(nèi)的分布情況，它是時域信號自相關函數(shù)的傅里葉變換[15]。與功率譜求解過程類似，而高階譜是信號高階累積量的多維傅里葉變換[16]。雙譜具有高階譜所有特征，且求解過程簡單，工程應用最為廣泛。

設x是均值為0的3階平穩(wěn)隨機序列（過程），它的3階累積量為

滿足絕對可和條件，即

對式（3）的3階累積量作二維傅里葉變換可得

式中，()為模擬信號采集現(xiàn)場的背景噪聲而加載的高斯白噪聲；f包含了6個頻率信息，1－5分別為0.528 1、0.845 6、1.932 3、1.290 9、1.767 1，且滿足6=4+5；1,2,...,5均為[0,2π]上獨立均勻分布的相位參數(shù)，且它們也滿足關系式6=4+5。由此可見，式（6）包含了一組二次相位耦合頻率信息。

仿真信號的采樣頻率為16；樣本數(shù)為256；采樣點為512；傅里葉變換的數(shù)據(jù)長度為1 024。圖5(a)的時間序列()的功率譜中包含信號所有頻率成分，并在其他頻率處有較多的噪聲能量。圖5(b)所為()雙譜的對角切片只在4、5、6出現(xiàn)能量峰值，而在1、2、3處沒有圖5(a)的能量峰值。這說明信號做雙譜估計可以檢測到相位耦合頻率。同時，信號作雙譜估計后，噪聲得到有效消除，這是功率譜所不具備的特點。機械設備發(fā)生故障后，會出現(xiàn)偏離高斯過程的非線性信號，這種非線性關系一般為兩個頻率的和頻率或者差頻率，有時也表現(xiàn)為基頻的各階倍頻率。采用雙譜估計可以精確地提取到信號的二次相位耦合頻率信息，便于查找故障點和故障模式識別。

圖5 信號的傅里葉變換

常用的雙譜估計有參數(shù)化法和非參數(shù)化法兩種，其中參數(shù)化估計利用AR、移動平均（Moving Average, MA）、自回歸移動平均（Auto Regressive and Moving Average, ARMA）等模型進行估計。參數(shù)化估計計算精度高，但運算量大而復雜，且模型參數(shù)確定困難；而非參數(shù)化估計運算量小，計算方法相對簡單，計算精度適中，工程應用性更好。目前，非參數(shù)化估計主要有兩種方法，即間接法和直接法[11]。

間接法雙譜分析要求首先對隨機序列進行均值處理，然后計算均值序列的三階累積量，最后再對三階累積量作二維傅里葉變換得到隨機序列的雙譜估計；而直接法先對隨機序列進行均值分段處理，接著進行一次傅里葉變換，最后再將變換結(jié)果作雙重相關運算，從而得到隨機序列的雙譜估計結(jié)果。文獻[11,15-16]對發(fā)動機聲音信號作雙譜估計。

由雙譜估計理論可知，如果信號存在二次相位耦合頻率，在耦合頻率處出現(xiàn)能量峰值，對應一組和頻率或者差頻率。圖6為2.2.1節(jié)的消噪后的發(fā)動機的雙譜。正常機沒有出現(xiàn)二次相位耦合頻率，雙譜能量在整個頻域內(nèi)均勻分布[16]；箱體異響機在頻率為860、1 720、2 580 Hz時，均出現(xiàn)雙譜極值，且三個頻率構成二次相位和頻率；右蓋異響機在920、1 320、2 240、2 560、2 780、5 340 Hz均構成二次相位和頻率；而尖叫異響機的2 600、4 140、6 740 Hz均出現(xiàn)雙譜極值，并構成一組二次相位耦合和頻率[16]。因此，對發(fā)動機聲信號作雙譜變換可以提取信號特征。為了提取方便，選擇上述12個二次相位耦合頻率為中心頻率，計算其±10 Hz區(qū)間內(nèi)的雙譜累加值作為該中心頻率的特征值。

2.3 發(fā)動機異響的模式識別

2.3.1樣本選擇

經(jīng)過小波包變換和雙譜估計均可以提取發(fā)動機信號特征，為了體現(xiàn)信號特征的多樣性，本文采用兩種方法分別提取發(fā)動機信號特征，小波系數(shù)相關法去除發(fā)動機聲信號的背景噪聲[16]；小波包變換和雙譜估計提取信號特征，得到8個小波包能量譜特征值和12個雙譜特征值，構成一個有20個元素的特征向量。

4種類型發(fā)動機各取30個樣本，總共構成120個樣本，每個樣本包含20個特征值和1個屬性值，其中屬性值0、1、2和3分別代表正常機、箱體異響機、右蓋異響機和尖叫機。從120個樣本中隨機抽取80個樣本構成訓練集，剩余40個樣本構成測試集。

2.3.2支持向量機的參數(shù)選擇

SVM由統(tǒng)計學習理論演變而來，它建立了一套基于統(tǒng)計理論，完善且標準的機器學習方法，改善了分類識別方案設計的隨意性，利用結(jié)構風險最小化原則保證決策函數(shù)的精度，是一種廣泛應用的模式識別方法[15]。理論研究表明，SVM進行建模分類運算時如果引入核函數(shù)可以提高向量機的計算速度和分類精度。由經(jīng)驗可知，徑向基核函數(shù)（Radial Basis Function Kernel, RBF）分類精度高、泛化一般，為了提高RBF的泛化能力，需要采用合適的方法確定兩個重要參數(shù)和，同時需要將樣本數(shù)據(jù)進行歸一化處理進一步提高分類精度。

目前，比較流行的SVM核函數(shù)參數(shù)尋優(yōu)方法有網(wǎng)格搜索法（Grid Search, GS）、遺傳算法尋優(yōu)和粒子群算法尋優(yōu)[17]。其中，遺傳算法和粒子群算法屬于啟發(fā)式算法，算法比較復雜[17]。遺傳算法具有較強的全局搜索能力，但是局部搜索能力弱；粒子群算法收斂速度快，但是容易陷入局部最優(yōu)解[17]。網(wǎng)格搜索法原理簡單，首先確定和的搜索范圍和搜索步長，假設參數(shù)有個取值，有個取值，一共構成×個(,)組合；然后運用交叉驗證原理計算每一個(,)參數(shù)組合的分類精度；最后選擇分類精度最高的一組參數(shù)作為最優(yōu)參數(shù)組合[17]。為了搜索全局最優(yōu)參數(shù)組合，需要將搜索范圍設置的足夠大，且盡可能減少搜索步長，但是遍歷全部參數(shù)組合非常耗時，可行性差。實踐經(jīng)驗表明，(,)參數(shù)組合只在較小區(qū)間內(nèi)有較高的分類精度，而在其他區(qū)域分類精度很低。因此，本文采用一種改進的網(wǎng)格參數(shù)尋優(yōu)法，大幅度縮短參數(shù)尋優(yōu)時間，且不降低分類精度。首先采用較大的搜索步長確定最優(yōu)參數(shù)組合的小區(qū)間，然后在該區(qū)間內(nèi)采用較小的搜索步長進一步確定全局最優(yōu)參數(shù)組合。

本文采用臺灣大學的林智仁教授團隊開發(fā)的LIBSVM工具箱進行發(fā)動機異響的模式識別[17]。首先選擇C-SVC分類器，采用3折交叉驗證訓練模型。然后確定參數(shù)和的初始搜索范圍均為[2-8,28]；搜索步長為8；訓練精度為83.75%。接著，設置參數(shù)和的細搜范圍均為[2-3,23]，步長設置為0.125，訓練精度約為95%。采用改進的網(wǎng)格尋優(yōu)法確定最優(yōu)參數(shù)為0.125，為0.25。采用這組參數(shù)組合對測試集進行測試，測試結(jié)果如圖7所示，測試精度為97.5%。

圖7 測試集的精度

2.3.3發(fā)動機異響的模式識別

為了實現(xiàn)發(fā)動機異響快速檢測功能，需要將信號處理過程進行集成化處理。因此，將信號去噪、特征提取、模式識別和圖形顯示集成為圖形用戶界面（Graphical User Interface, GUI）模塊，方便檢測人員查看異響類型和特征圖像。值得注意的是，本文的樣本數(shù)據(jù)來源于人工檢測，樣本數(shù)量有限，模型的測試精度可能存在偏差。通過不斷地測試，本文提出的基于GS-SVM發(fā)動機異響檢測方法的準確率在90%以上，具有一定的工程實用價值。

3 結(jié)論

特征提取是發(fā)動機異響識別的關鍵環(huán)節(jié)，本文采用的小波包變換和雙譜估計均能提取到發(fā)動機信號特征，但兩種方法相結(jié)合，更能體現(xiàn)信號特征的多樣性，提高了模式識別的準確率。

SVM是解決小樣本模式識別問題的有效方法，通過歸一化樣本數(shù)據(jù)，選擇合適的分類器和核函數(shù)，并采用改進的網(wǎng)格搜索法確優(yōu)化參數(shù)和，提高了分類器的訓練精度。

將發(fā)動機異響識別由人工聽診改為軟件自動識別，既解放了勞動力，也提高了異響識別準確率的穩(wěn)定性，且準確率與人工聽診相當，達到90%以上。因此，本文提出的方法進行發(fā)動機異響識別，可行性好，準確率較高，具有一定的工程實踐意義。

[1] 楊誠,魏國軍,王中方.機油泵齒輪異響檢測方法[J].聲學技術,2011(6):513-517.

[2] 楊誠,李爽,馮燾,等.基于LMS和SDP的發(fā)動機異響診斷方法研究[J].汽車工程,2014,35(11):1410-1414.

[3] 鄭海波,李志遠,陳心昭,等.基于時頻分布的發(fā)動機異響特征分析及故障診斷研究[J].內(nèi)燃機學報,2002, 20(3):267-272.

[4] 臧玉萍,張德江,王維正.基于小波變換技術的發(fā)動機異響故障診斷[J].機械工程學報,2009,45(6):239-245.

[5] 楊誠,黃金旺,楊振冬,等.摩托車發(fā)動機異響在線檢測系統(tǒng)平臺開發(fā)[J].汽車工程學報,2013,3(5):374-379.

[6] 賈繼德.基于小波對稱極坐標方法的發(fā)動機異響故障特征提取研究[J].汽車工程,2013,35(11):1035- 1037,1029.

[7] 李皓,陳長征,王潔.基于小波時頻偏向干分析的車內(nèi)異響聲源識別機改善[J].噪聲與振動控制,2022,42 (1):173-177,186.

[8] 安周鵬,肖志懷,陳宇凡,等.小波包能量譜和功率譜分析在水電機組故障診斷中應用[J].水力發(fā)電學報,2015,34(6):182-190.

[9] 王昱翔,殷希梅,陳凱,等.車輛發(fā)動機異響信號的故障特征參數(shù)提取方法[J].兵器裝備工程學報,2020,41 (2):44-48.

[10] 周全.汽車發(fā)動機異響診斷算法及產(chǎn)生機理研究[D].杭州:浙江大學,2021.

[11] 孫潔娣,靳世友.基于小波包能量譜及高階譜的特征提取方法[J].天津大學學報,2010,43(6):562-566.

[12] 程靜,王維慶,何山.雙譜分析法在風機軸承故障診斷中的應用[J].自動化儀表,2016,37(7):27-29.

[13] 范會敏,王浩.模式識別方法概述[J].電子設計工程, 2012,20(19):48-51.

[14] 李爽.基于小波濾波和極坐標鏡像法的發(fā)動機異響在線檢測研究與應用[D].重慶:重慶大學,2015.

[15] 楊興國.發(fā)動機異響的特征提取與模式識別[D].重慶:重慶大學,2017.

[16] 楊興國.基于小波包和雙譜的發(fā)動機異響模式識別[J].噪聲與振動控制,2018,38(6):146-149,177.

[17] 王健峰,張磊,陳國興,等.基于改進的網(wǎng)格搜索法SVM參數(shù)優(yōu)化[J].應用科技,2012,39(3):28-31.

The Online Detection Platform of Engine Abnormal Noise Based on GS-SVM

YANG Xingguo, YU Yao

( College of Intelligent Manufacturing and Automobile, Chongqing Technology and Business Institute, Chongqing 401520, China )

In order to solve the problems of high labor intensity, low work efficiency and fluctuating accuracy rate in engine abnormal noise recognition using manual auscultation, this paper proposes an online detection technology for engine abnormal noise based on grid search- support vector machine (GS-SVM). The platform mainly includes functions such as speed monito- ring, signal acquisition, signal denoising, feature extraction, and pattern recognition, and the LabVIEW software is responsible for monitoring engine speed and collecting signals, and transmitting the signals to the MATLAB interface. Firstly, the wavelet correlation filtering method is used to remove background noise in MATLAB software; Then, wavelet packet transform and bispectral estimation are used to extract signal features, and the normalized signal features are used as input vectors for support vector machine pattern recognition; Next, select the classifier-support vector machine (C-SVC) and radial basis function (RBF), and use an improved grid search method to optimize the parametersandto establish a classification model; Finally, use the trained and mature model to predict the type of abnormal noise. After testing, the accuracy of this method is over 90%, which has a certain engineering significance.

Engine abnormalnoise;Wavelet packet;Bispectrum estimation;GS-SVM;Online dete- ction platform

U469.7

A

1671-7988(2023)20-39-07

10.16638/j.cnki.1671-7988.2023.020.009

楊興國（1986－），男，博士研究生，講師，研究方向為汽車噪聲與振動控制，E-mail:yanglixgy@163.com。

重慶市教育委員會科學技術研究項目（KJQN202004005）；重慶工商職業(yè)學院重點科研項目（NDZD2020-02）。