基于MFCC 與PNN 的高精密航天器多余物材質(zhì)特征識(shí)別方法

張 衡，劉海江

（同濟(jì)大學(xué) 機(jī)械與能源工程學(xué)院，上海 201804）

0 引言

高精密航天器由上萬個(gè)元器件、上千個(gè)節(jié)點(diǎn)組成，生產(chǎn)制造包含諸多工藝環(huán)節(jié)，由于各類工藝技術(shù)的限制，在生產(chǎn)過程中難免引入多余物顆粒，須及時(shí)排除才能保證產(chǎn)品的質(zhì)量及可靠性。而在高精密航天器生產(chǎn)過程中，每個(gè)工藝環(huán)節(jié)所對(duì)應(yīng)的最易產(chǎn)生的多余物往往材質(zhì)不同，故對(duì)多余物材質(zhì)進(jìn)行識(shí)別可對(duì)產(chǎn)生多余物微粒的工藝環(huán)節(jié)進(jìn)行定位并及時(shí)反饋于生產(chǎn)環(huán)節(jié)，以便從源頭及時(shí)控制多余物的產(chǎn)生，對(duì)改進(jìn)設(shè)計(jì)與生產(chǎn)工藝有重要意義[1]。

在基于間接識(shí)別法進(jìn)行多余物材質(zhì)識(shí)別研究領(lǐng)域，國(guó)外研究主要集中在美國(guó)，Spectral Dynamics公司基于Model4501 檢測(cè)設(shè)備研究了多余物大小、質(zhì)量等與材質(zhì)有間接聯(lián)系的多余物特征和粒子碰撞噪聲檢測(cè)（PIND）輸出電壓幅值之間的關(guān)系[2]。國(guó)內(nèi)研究主要集中在哈爾濱工業(yè)大學(xué)的多余物檢測(cè)研究團(tuán)隊(duì)，張龍[3]針對(duì)星載電源內(nèi)的通絲、導(dǎo)線皮、橡膠和焊錫粒共4 類多余物材質(zhì)的識(shí)別進(jìn)行了深入研究，應(yīng)用小波包算法構(gòu)建材質(zhì)特征，采用基于學(xué)習(xí)矢量量化（LVQ）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的聚類算法進(jìn)行分類；烏英嘎[4]采用時(shí)域與頻域特征聯(lián)合構(gòu)建材質(zhì)特征的方法，通過誤差反向傳播（BP）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法實(shí)現(xiàn)了星載電子設(shè)備內(nèi)的金屬和非金屬材質(zhì)多余物的區(qū)分。此外，孟偲等[5]通過選取多種時(shí)頻域特征與梅爾頻率倒譜系數(shù)（MFCC）拼接組合成特征向量，并基于支持向量機(jī)對(duì)彈體多余物材質(zhì)進(jìn)行識(shí)別，識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到98%；但該方法難以應(yīng)對(duì)大規(guī)模的多余物信號(hào)樣本，且樣本追加能力不強(qiáng)。翟國(guó)富等[6-7]基于多余物信號(hào)敏感頻域提出了改進(jìn)梅爾頻率倒譜系數(shù)作為分類特征，利用隱馬爾科夫模型實(shí)現(xiàn)了4 類密封電氣設(shè)備內(nèi)的多余物材質(zhì)識(shí)別，識(shí)別準(zhǔn)確率可達(dá)91%；但其僅能識(shí)別單類材質(zhì)多余物，對(duì)于含有2 種不同材質(zhì)的多余物信號(hào)無法識(shí)別；該研究團(tuán)隊(duì)還利用主成分分析法將提取的9 維多余物時(shí)域與頻域組合特征向量進(jìn)行降維后，使用支持向量機(jī)實(shí)現(xiàn)了3 類航天電子設(shè)備內(nèi)多余物材質(zhì)的分類，準(zhǔn)確率為90%，但同樣不能識(shí)別混合材質(zhì)多余物信號(hào)。燕會(huì)臻[8]針對(duì)密封繼電器內(nèi)的銅絲、焊錫粒、鋁粒、熱熔膠粒、聚乙烯粒及硅膠粒共6 種多余物材質(zhì)的識(shí)別進(jìn)行研究，提出了基于決策樹和隨機(jī)森林的多余物材質(zhì)識(shí)別方法，對(duì)金屬/非金屬的識(shí)別準(zhǔn)確率為85.7%，對(duì)特定材質(zhì)多余物的識(shí)別準(zhǔn)確率為71.9%，但對(duì)典型材質(zhì)多余物的識(shí)別準(zhǔn)確率不足50%；該方法的質(zhì)量檢測(cè)靈敏度高，對(duì)于硅膠粒多余物可檢測(cè)到的最小質(zhì)量為0.6 mg，對(duì)其余材質(zhì)多余物可檢測(cè)到的最小質(zhì)量為0.02 mg。翟國(guó)富、王世成等[9]提取多余物信號(hào)和加速度擾動(dòng)信號(hào)的線性預(yù)測(cè)系數(shù)、頻率分布向量和能量分布向量特征量，結(jié)合數(shù)據(jù)融合和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，提出基于LVQ網(wǎng)絡(luò)–特征級(jí)數(shù)據(jù)融合以及基于BP 網(wǎng)絡(luò)–決策級(jí)數(shù)據(jù)融合的多余物材質(zhì)識(shí)別方法，實(shí)現(xiàn)了軍用電子元器件中錫粒、銅絲、橡膠和導(dǎo)線皮的多余物材質(zhì)識(shí)別；但是這兩種材質(zhì)識(shí)別算法建立的模型參數(shù)需要依據(jù)經(jīng)驗(yàn)選取，材質(zhì)識(shí)別模型復(fù)雜，未能夠付諸實(shí)際應(yīng)用。陳金豹[10]針對(duì)密封電子設(shè)備中的導(dǎo)線皮、芯片殼、鋁粒和錫粒這4 種多余物材質(zhì)的識(shí)別進(jìn)行研究，建立了多余物材質(zhì)概率統(tǒng)計(jì)模型，選用多余物材質(zhì)敏感頻域特征，根據(jù)概率進(jìn)行分類決策，提出了基于HMM 和改進(jìn)型MFCC 的多余物材質(zhì)特征識(shí)別方法，對(duì)于4 類多余物的總體識(shí)別準(zhǔn)確率為91%；但該方法缺乏設(shè)備實(shí)現(xiàn)，未見與多余物檢測(cè)設(shè)備的結(jié)合應(yīng)用。

綜上，目前在基于間接識(shí)別法進(jìn)行多余物材質(zhì)識(shí)別的研究中主要存在以下不足：

1） 單類材質(zhì)多余物的識(shí)別準(zhǔn)確率不高；

2） 不能識(shí)別2 類材質(zhì)混合的多余物信號(hào)；

3） 多余物材質(zhì)識(shí)別模型復(fù)雜，不便于實(shí)施。

針對(duì)以上問題，本文提出一種基于MFCC 和概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PNN）的多余物材質(zhì)特征識(shí)別方法，采用基于能量加權(quán)的MFCC 作為表征單個(gè)多余物脈沖材質(zhì)信息的特征向量，以提高單類材質(zhì)多余物的識(shí)別準(zhǔn)確率；使用基于粒子群算法（PSO）優(yōu)化的PNN 模型構(gòu)建多余物材質(zhì)脈沖識(shí)別模型，在獲得脈沖材質(zhì)類別后，綜合測(cè)試信號(hào)中的所有多余物脈沖分類信息構(gòu)建多余物材質(zhì)可信度特征，從而對(duì)航天器內(nèi)多余物材質(zhì)進(jìn)行判別，可實(shí)現(xiàn)對(duì)2 類材質(zhì)混合多余物信號(hào)的識(shí)別。多余物材質(zhì)識(shí)別實(shí)驗(yàn)中采用回轉(zhuǎn)法采集聲信號(hào)，實(shí)驗(yàn)裝置結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，便于實(shí)施。

1 多余物材質(zhì)特征參數(shù)選擇與識(shí)別方法

在一個(gè)完整的實(shí)驗(yàn)信號(hào)中有多個(gè)多余物脈沖，多余物材質(zhì)特征參數(shù)可基于整段完整信號(hào)進(jìn)行構(gòu)建，也可基于每個(gè)多余物脈沖進(jìn)行構(gòu)建。當(dāng)航天器內(nèi)存在2 種不同材質(zhì)多余物時(shí)，2 類多余物脈沖個(gè)數(shù)是不定的，因此在同一類型混合材質(zhì)實(shí)驗(yàn)情況下所獲得的整段完整信號(hào)復(fù)雜且多變，使得基于完整信號(hào)進(jìn)行多余物材質(zhì)特征參數(shù)構(gòu)建將很難獲得類間區(qū)分度較大的特征參數(shù)；而對(duì)單個(gè)多余物脈沖特征參數(shù)進(jìn)行分析時(shí)，不會(huì)存在材質(zhì)種類數(shù)對(duì)特征分析的影響，且單個(gè)脈沖能簡(jiǎn)單且直接反映材質(zhì)碰撞信息，因此需在保證單個(gè)多余物脈沖材質(zhì)分類準(zhǔn)確率的基礎(chǔ)上對(duì)每個(gè)脈沖的分類信息進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，以獲得整個(gè)實(shí)驗(yàn)信號(hào)的多余物材質(zhì)情況。

本研究中選取的多余物材質(zhì)為鋁屑、焊錫、塑料和橡膠，在力學(xué)實(shí)驗(yàn)條件為勻轉(zhuǎn)速20 r/min 下進(jìn)行多余物檢測(cè)實(shí)驗(yàn)，并對(duì)脈沖的時(shí)域與頻域特征進(jìn)行分析，圖1 展示了不同材質(zhì)顆粒的時(shí)域與頻域信號(hào)波形。從時(shí)域圖可看出，不同材質(zhì)多余物信號(hào)的波形疏密程度有著明顯不同；從頻域圖可看出，金屬多余物（鋁屑、焊錫）的頻率集中在9.6～14.4 kHz，且鋁屑在頻域上明顯集中于12 kHz 附近；非金屬多余物（塑料、橡膠）的頻率集中在1～4.8 kHz，橡膠頻譜在2.4～4.8 kHz 段衰減明顯。

圖1 4 種多余物材質(zhì)的時(shí)域（左）和頻域（右）信號(hào)Fig.1 Time domain (left) and frequency domain (right)signals of four kinds of remainder materials

4 種材質(zhì)脈沖信號(hào)本質(zhì)上同為短時(shí)聲信號(hào)，由于頻譜集中區(qū)域不同，表現(xiàn)為聲信號(hào)的音調(diào)不同——頻率越高音調(diào)越高，人耳感知到的聲音越尖銳：金屬顆粒的碰撞脈沖信號(hào)聲音尖銳，其能量主要集中在高頻段；非金屬顆粒的碰撞聲信號(hào)沉悶，能量較集中在低頻段。在聲音識(shí)別領(lǐng)域中，這類具有較大頻域特征區(qū)分度的短時(shí)聲信號(hào)與人聲帶振動(dòng)產(chǎn)生的短時(shí)孤立詞語音信號(hào)較相似，均為短時(shí)振動(dòng)信號(hào)，可用一系列特征量進(jìn)行表征。語音孤立詞發(fā)音和焊錫碰撞脈沖信號(hào)的時(shí)頻圖對(duì)比見圖2，可以看出二者在暫態(tài)時(shí)間上具有一定的相似頻率特性。鑒于孤立詞識(shí)別是語音識(shí)別領(lǐng)域中的成熟技術(shù)，識(shí)別準(zhǔn)確率高、速度快，因此，本文充分利用多余物碰撞脈沖與語音孤立詞信號(hào)的相似性，借鑒語音信號(hào)中的孤立詞特征參數(shù)優(yōu)點(diǎn)構(gòu)建了多余物脈沖材質(zhì)特征參數(shù)。

圖2 語音孤立詞發(fā)音和焊錫碰撞信號(hào)的時(shí)頻圖對(duì)比Fig.2 Comparison of time-frequency diagram between the sound of isolated words and the solder collision signal

2 多余物材質(zhì)自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)構(gòu)建

多余物材質(zhì)自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)（見圖3）主要由機(jī)械與電氣控制集成系統(tǒng)和信號(hào)檢測(cè)系統(tǒng)組成。機(jī)械與電氣控制集成系統(tǒng)包含機(jī)械結(jié)構(gòu)裝置和電氣控制裝置，機(jī)械結(jié)構(gòu)裝置由設(shè)備機(jī)架和轉(zhuǎn)動(dòng)框組成，以提供可供回轉(zhuǎn)的自由度；電氣控制裝置由控制面板、PLC、內(nèi)外框驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)和回零傳感器組成，用于實(shí)現(xiàn)實(shí)驗(yàn)所需要的運(yùn)動(dòng)。信號(hào)檢測(cè)系統(tǒng)由電容式集成傳聲器和筆記本電腦組成，用于采集與處理信號(hào)并自動(dòng)得出多余物檢測(cè)結(jié)果。

圖3 多余物材質(zhì)自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)Fig.3 Automatic detection system for remainder materials

外框驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)驅(qū)動(dòng)航天器以改變其開口端的方位，便于上料和取料。內(nèi)框驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)用于在測(cè)試中驅(qū)動(dòng)航天器以轉(zhuǎn)速20 r/min 做軸向勻速回轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)。單次實(shí)驗(yàn)持續(xù)若干時(shí)長(zhǎng)，采集1 個(gè)測(cè)試信號(hào)。需要說明的是，為防止多余物卡在航天器內(nèi)側(cè)壁，實(shí)驗(yàn)人員會(huì)在實(shí)驗(yàn)過程中間歇性地拍擊航天器外側(cè)壁，此時(shí)航天器繼續(xù)做勻速回轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)，但暫停聲信號(hào)采集，待拍擊結(jié)束后再繼續(xù)采集。由于拍擊前/后實(shí)驗(yàn)條件沒有改變，故可認(rèn)為采集到的聲信號(hào)是連續(xù)的。

3 多余物材質(zhì)特征參數(shù)提取

3.1 多余物脈沖提取

在多余物檢測(cè)信號(hào)x(t)中，除作為目標(biāo)信號(hào)的多余物脈沖信號(hào)s(t)外，其余信號(hào)均為干擾噪聲信號(hào)，需要予以消除或抑制。信號(hào)組成源如圖4 所示，主要包括：多余物脈沖信號(hào)s(t)；航天器內(nèi)部可動(dòng)組件在振動(dòng)過程中與艙體其他部件發(fā)生撞擊產(chǎn)生的周期性脈沖干擾信號(hào)x1(t)；驅(qū)動(dòng)裝置中電機(jī)、減速器產(chǎn)生的驅(qū)動(dòng)裝置噪聲信號(hào)x2(t)；由于航天器的裝夾存在間隙產(chǎn)生的工裝噪聲信號(hào)x3(t)；地面振動(dòng)噪聲信號(hào)x4(t)和環(huán)境噪聲信號(hào)x5(t)。

圖4 信號(hào)組成源Fig.4 Signal source compositions

對(duì)于驅(qū)動(dòng)裝置噪聲信號(hào)x2(t)，可通過譜減法來抑制。針對(duì)噪聲信號(hào)x3(t)～x5(t)可采用物理降噪方式進(jìn)行抑制：通過在工裝夾具上加入彈性材料即可消除工裝噪聲信號(hào)x3(t)；通過在設(shè)備機(jī)架與地基間安裝隔振材料可消除地面振動(dòng)噪聲信號(hào)x4(t)；利用隔音室可消除環(huán)境噪聲信號(hào)x5(t)。去噪后，多余物檢測(cè)信號(hào)中的干擾主要由可動(dòng)組件脈沖信號(hào)x1(t)以及少部分去噪后殘留的干擾脈沖信號(hào)x′2(t)組成，此時(shí)的多余物檢測(cè)信號(hào)脈沖耦合模型如圖5 所示。

圖5 脈沖信號(hào)耦合模型Fig.5 Pulse signal coupling model

采用雙門限檢驗(yàn)法和小波包頻帶能量檢測(cè)法對(duì)耦合脈沖信號(hào)進(jìn)行處理，提取出多余物脈沖信號(hào)和可動(dòng)組件脈沖信號(hào)，再采用脈沖發(fā)生時(shí)間周期性分析法識(shí)別出多余物脈沖信號(hào)，最后對(duì)識(shí)別出的多余物脈沖信號(hào)進(jìn)行編碼，可得到1 個(gè)測(cè)試信號(hào)中多余物脈沖的總個(gè)數(shù)。

3.2 MFCC

MFCC 是基于人的聽覺機(jī)理綜合反映信號(hào)的時(shí)頻域信息的特征參數(shù)，其基本原理是按臨界帶將聲音在頻率上劃分成一系列三角形濾波器組，即Mel 濾波器組，通過將分幀、加窗后的每幀信號(hào)的離散能量譜用Mel 濾波器組進(jìn)行加權(quán)處理，可得到濾波器組的輸出對(duì)數(shù)Mel 能量譜，最后進(jìn)行離散余弦變換（DCT），即可得到MFCC[11-13]，過程如圖6所示。

圖6 MFCC 特征參數(shù)提取過程Fig.6 Process of MFCC characteristic parameter extraction

3.3 改進(jìn)MFCC 參數(shù)的提取

在高精密航天器多余物檢測(cè)中，由于外部激勵(lì)為勻速回轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)，多余物在碰撞后極易與殼體發(fā)生滑擦，故此類多余物脈沖的持續(xù)時(shí)間相較其他無滑擦多余物脈沖明顯變長(zhǎng)，降低了材質(zhì)信息的比重，且多余物顆粒撞擊的隨機(jī)性使得同一種材質(zhì)的多余物脈沖信號(hào)亦有所差別；但材質(zhì)信息主要體現(xiàn)在能量集中幀，而多余物滑擦產(chǎn)生的能量干擾明顯小于脈沖最高能量段的能量值。因此，為增強(qiáng)信號(hào)中多余物材質(zhì)信息的比重，基于每幀信號(hào)的短時(shí)能量特征構(gòu)建加權(quán)平均MFCC（WA-MFCC）特征參數(shù)來削弱同一種材質(zhì)多余物脈沖信號(hào)的差異性，從而得到可綜合反映材質(zhì)特征的WA-MFCC 特征參數(shù)，過程如圖7 所示。

圖7 WA-MFCC 特征參數(shù)提取過程Fig.7 Process of WA-MFCC characteristic parameter extraction

在幀長(zhǎng)與WA-MFCC 階數(shù)選擇上，由于多余物脈沖信號(hào)持續(xù)時(shí)間基本處于50～100 ms 范圍，為優(yōu)化時(shí)域與頻域分辨率，選取幀長(zhǎng)為10 ms，重疊率為50%，計(jì)算24 階WA-MFCC 作為脈沖特征。

4 多余物材質(zhì)識(shí)別模型建立

4.1 概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和粒子群算法

4.1.1 PNN

PNN 是一種基于最小風(fēng)險(xiǎn)貝葉斯決策的層內(nèi)互連的前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包括輸入層、模式層、求和層和輸出層4 層神經(jīng)元結(jié)構(gòu)，如圖8 所示。

圖8 PNN 模型Fig.8 PNN model

輸入層通過連接權(quán)wij與模式層相連，將訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)傳遞給模式層。每個(gè)模式層節(jié)點(diǎn)將輸入節(jié)點(diǎn)傳來的數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)求和，然后經(jīng)過非線性算子運(yùn)算后傳遞給求和層，此處的非線性算子運(yùn)算式為

模式層每個(gè)模式單元的輸出為

式中：X為輸入樣本向量；Wi為輸入層到模式層連接的權(quán)值；δ為平滑因子，其對(duì)樣本分類有著至關(guān)重要的作用。

求和層將對(duì)應(yīng)于樣本中同一類的模式層傳來的輸出（屬于某類的概率）進(jìn)行累加。而輸出層接收從求和層輸出的各類概率密度函數(shù)，概率密度函數(shù)最大的神經(jīng)元輸出為1，即所對(duì)應(yīng)的類別為待識(shí)別的樣本模式類別，其余神經(jīng)元輸出均為0。

4.1.2 PSO

PSO 是從生物種群行為特征中得到啟發(fā)并用于求優(yōu)化問題的，算法中每個(gè)粒子都代表問題的一個(gè)潛在解，且具有位置、速度和適應(yīng)度值3 項(xiàng)特征指標(biāo)，位置用于計(jì)算粒子適應(yīng)度值，速度決定粒子的運(yùn)動(dòng)方向與距離，適應(yīng)度值由適應(yīng)度函數(shù)計(jì)算而得，具有表征粒子優(yōu)劣的作用[14-17]。粒子群算法過程如圖9 所示。

圖9 PSO 過程Fig.9 Process of PSO

假設(shè)在一個(gè)D維的搜索空間中，由n個(gè)粒子組成種群{X}={X1,X2,···,Xn}，其中將第i個(gè)粒子表示為一個(gè)D維向量Xi=(xi1,xi2,···,xiD)T，代表第i個(gè)粒子在D維空間中的位置。根據(jù)目標(biāo)函數(shù)可計(jì)算出每個(gè)粒子位置Xi所對(duì)應(yīng)的適應(yīng)度值。第i個(gè)粒子的 速 度 為Vi=(Vi1,Vi2, ···,ViD)T，其 個(gè) 體 極 值 為Pi=(Pi1,Pi2, ···,PiD)T，種群的全局極值為Pg=(Pg1,Pg2, ···,PgD)T。

在每次迭代過程中，粒子通過個(gè)體極值和全局極值更新速度V和位置X，更新公式為：

式中：ω為慣性權(quán)重；d=1, 2,···,D；i=1, 2,···,n；k為當(dāng)前迭代次數(shù)；c1和c2為加速系數(shù)，乃非負(fù)常數(shù)；r1和r2為分布于[0, 1]之間的隨機(jī)數(shù)。為防止粒子的盲目搜索，一般將其位置和速度限制在一定的區(qū)間[-Xmax,Xmax]和[-Vmax,Vmax]。

4.2 基于優(yōu)化PNN 的多余物材質(zhì)識(shí)別模型

PNN 的自適應(yīng)學(xué)習(xí)能力以及較強(qiáng)的容錯(cuò)能力主要取決于平滑因子，但傳統(tǒng)PNN 存在平滑因子憑經(jīng)驗(yàn)取值的缺點(diǎn)，故本文選擇PSO 對(duì)PNN 的平滑因子取值進(jìn)行優(yōu)化。以所有個(gè)體的預(yù)測(cè)樣本的預(yù)測(cè)誤差的范數(shù)作為適應(yīng)度函數(shù)，利用PSO 在0.05～20 范圍內(nèi)對(duì)平滑因子參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu)；獲得最優(yōu)平滑因子后，構(gòu)建基于優(yōu)化PNN 的單個(gè)多余物材質(zhì)脈沖識(shí)別模型，基本原理如圖10 所示。在PSO中，設(shè)置初始種群規(guī)模為20，加速系數(shù)c1=1.5、c2=1.5，最大迭代次數(shù)為100，慣性權(quán)重ω取值范圍[0.4, 0.9]。

圖10 基于優(yōu)化PNN 的單個(gè)多余物材質(zhì)脈沖識(shí)別模型Fig.10 Pulse feature identification model for singleremainder material based on optimized PNN

單個(gè)多余物材質(zhì)脈沖識(shí)別模型的具體實(shí)施步驟如下：

1）對(duì)輸入的每個(gè)原始脈沖信號(hào)進(jìn)行WA-MFCC特征提取，獲得每個(gè)脈沖信號(hào)的WA-MFCC 系數(shù)作為單個(gè)多余物材質(zhì)的脈沖特征量；

2）確定PNN 網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和簡(jiǎn)單參數(shù)的取值；

3）使用粒子群算法對(duì)PNN 的平滑因子取值進(jìn)行優(yōu)化，通過適應(yīng)度函數(shù)的變化與終止條件得到最優(yōu)的平滑因子取值；

4）將獲得的最優(yōu)平滑因子作為輸入量輸入PNN 模型，并且采用訓(xùn)練樣本進(jìn)行模型訓(xùn)練，訓(xùn)練完成后進(jìn)行測(cè)試集驗(yàn)證，以實(shí)現(xiàn)不同材質(zhì)多余物脈沖的分類。

4.3 多余物的材質(zhì)可信度構(gòu)建

為綜合1 個(gè)測(cè)試信號(hào)中的所有多余物脈沖信息來識(shí)別航天器內(nèi)多余物材質(zhì)，本文基于多余物的材質(zhì)可信度P進(jìn)行判別。某類多余物的材質(zhì)可信度P表示在對(duì)1 個(gè)測(cè)試信號(hào)中的所有多余物脈沖進(jìn)行分類后得到的該類多余物的脈沖個(gè)數(shù)占脈沖總個(gè)數(shù)的比值，用于表征該類多余物屬于該類材質(zhì)的可信度。

基于多余物材質(zhì)可信度P進(jìn)行材質(zhì)判別的基本方法為：

1）當(dāng)航天器內(nèi)只含有1 類多余物時(shí)，則認(rèn)為最高可信度所對(duì)應(yīng)的材質(zhì)類型為該多余物的材質(zhì)情況。

2）當(dāng)航天器內(nèi)含有i（i＞1）類多余物時(shí)，則按照可信度值從高到低選取i個(gè)材質(zhì)作為這i類多余物的預(yù)選材質(zhì)類型，然后根據(jù)多余物個(gè)數(shù)設(shè)置多余物材質(zhì)可信度閾值，判斷這幾類預(yù)選多余物材質(zhì)的可信度P是否大于所設(shè)置的閾值Pi——若大于則保留，否則剔除該預(yù)選材質(zhì)。最終以保留后的材質(zhì)類型（單個(gè)或混合）作為航天器內(nèi)部多余物材質(zhì)情況描述。

以上方法核心是要獲得多余物個(gè)數(shù)閾值T和不同多余物個(gè)數(shù)下的多余物材質(zhì)可信度閾值Pi。為獲得航天器內(nèi)部多余物的個(gè)數(shù)情況，本文利用實(shí)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)的方法，依據(jù)脈沖發(fā)生密度來確定多余物個(gè)數(shù)。定義脈沖發(fā)生密度ρ為

式中：N表示1 個(gè)測(cè)試信號(hào)中的有效多余物脈沖個(gè)數(shù)，通過對(duì)編碼后的信號(hào)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)獲得，1 次實(shí)驗(yàn)獲得1 個(gè)測(cè)試信號(hào)；C表示1 次實(shí)驗(yàn)中航天器的回轉(zhuǎn)圈數(shù)，其值為實(shí)驗(yàn)時(shí)間和回轉(zhuǎn)速度的乘積。

在相同的測(cè)試時(shí)間和回轉(zhuǎn)速度條件下，通過對(duì)單個(gè)多余物、2 個(gè)多余物和多個(gè)多余物進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，獲得不同情況下的脈沖發(fā)生密度；在多次實(shí)驗(yàn)和分析后，利用給定的某個(gè)閾值即可對(duì)多余物的個(gè)數(shù)情況進(jìn)行區(qū)分。脈沖發(fā)生密度在人耳直觀感受上為相同時(shí)間內(nèi)多余物個(gè)數(shù)越多，撞擊的次數(shù)也越多。

根據(jù)實(shí)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)的方法可以得到不同多余物個(gè)數(shù)情況下的平均脈沖發(fā)生密度，如表1 所示；繼而可根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果選取合適的多余物個(gè)數(shù)閾值T來判斷航天器內(nèi)多余物的個(gè)數(shù)，即：取1.4 作為1 個(gè)多余物和2 個(gè)多余物的區(qū)分閾值；取2.5 作為2 個(gè)多余物和3 個(gè)多余物的區(qū)分閾值；取3.4 作為3 個(gè)多余物和4 個(gè)多余物的區(qū)分閾值。

表1 多余物材質(zhì)識(shí)別實(shí)驗(yàn)結(jié)果Table 1 Results of feature identification test of remainder materials

本文假設(shè)同一個(gè)航天器內(nèi)的每個(gè)多余物發(fā)生撞擊時(shí)產(chǎn)生脈沖聲信號(hào)的概率相同，則可在獲得多余物個(gè)數(shù)i的基礎(chǔ)上確定多余物材質(zhì)可信度閾值Pi為

式中k為容錯(cuò)系數(shù)，其值在0～1 間，通過實(shí)驗(yàn)確定其為0.4。

綜上，利用脈沖發(fā)生密度ρ確定多余物個(gè)數(shù)i后，即可獲得對(duì)應(yīng)的判斷閾值T，最后基于上文所提及的利用多余物材質(zhì)可信度P進(jìn)行材質(zhì)判別的方法即可實(shí)現(xiàn)多余物材質(zhì)的識(shí)別。

5 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與數(shù)據(jù)分析

5.1 單個(gè)多余物材質(zhì)識(shí)別

首先針對(duì)4 種常見多余物（鋁屑、焊錫、塑料和橡膠）進(jìn)行單個(gè)多余物脈沖信號(hào)的材質(zhì)識(shí)別實(shí)驗(yàn)。為適應(yīng)不同多余物質(zhì)量的情況，每種材質(zhì)的多余物均選取了4 種不同質(zhì)量（0.05 g、0.1 g、0.2 g、0.3 g）。

將以上類型多余物人工植入航天器內(nèi)部，在勻轉(zhuǎn)速20 r/min 的測(cè)試條件下，利用多余物自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)采集并獲得4 類材質(zhì)多余物產(chǎn)生的脈沖信號(hào)各250 個(gè)，共計(jì)1000 個(gè)實(shí)驗(yàn)樣本，隨機(jī)選取800 個(gè)樣本作為訓(xùn)練集，其余200 個(gè)作為測(cè)試集。

將基于優(yōu)化PNN 的單個(gè)多余物脈沖材質(zhì)分類模型與不同平滑因子取值下的標(biāo)準(zhǔn)PNN 分類模型進(jìn)行比較，表2 為二者對(duì)單個(gè)多余物脈沖材質(zhì)分類的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。從結(jié)果可以看出：對(duì)于標(biāo)準(zhǔn)PNN 分類模型，當(dāng)平滑因子為0.3 時(shí)的總體識(shí)別準(zhǔn)確率為89.0%，當(dāng)平滑因子為1 和10 時(shí)的總體識(shí)別準(zhǔn)確率均為94.0%，而優(yōu)化PNN 分類模型的整體識(shí)別準(zhǔn)確率可達(dá)94.5%。這說明基于優(yōu)化PNN 的分類模型在單個(gè)多余物材質(zhì)脈沖分類中具有較好的性能，提高了分類的準(zhǔn)確率。

表2 兩種模型、不同平滑因子取值下單個(gè)多余物脈沖信號(hào)的材質(zhì)識(shí)別準(zhǔn)確率Table 2 Identification accuracy by two PNN models for single remainder material with different smoothing factors

為分析優(yōu)化PNN 分類模型的分類性能，采用WA-MFCC 特征作為輸入?yún)?shù)，對(duì)文獻(xiàn)[5-6]采用的支持向量機(jī)（SVM）、文獻(xiàn)[4, 18]采用的BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及本文提出的優(yōu)化PNN 分類器的識(shí)別準(zhǔn)確率進(jìn)行比較，如表3 所示，可以看出優(yōu)化PNN 模型的識(shí)別準(zhǔn)確率高于SVM 模型和BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的。其中，SVM 模型設(shè)置懲罰系數(shù)C為1，核參數(shù)為0.1，核函數(shù)選擇應(yīng)用最為廣泛的徑向基函數(shù)（RBF）；BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型設(shè)置了12 個(gè)輸入層、13 個(gè)隱含層和4 個(gè)輸出層，學(xué)習(xí)率Xite=0.1、Alfa=0.01。

表3 不同分類器的識(shí)別準(zhǔn)確率Table 3 Identification accuracy of different classifiers

5.2 多個(gè)多余物材質(zhì)識(shí)別

在單個(gè)多余物材質(zhì)分類模型具有較高識(shí)別準(zhǔn)確率的基礎(chǔ)上，最后驗(yàn)證基于多余物材質(zhì)可信度P判斷航天器內(nèi)部多個(gè)多余物材質(zhì)類別的準(zhǔn)確率?？紤]到現(xiàn)有航天器制造過程中的多余物防控能力已基本將同一個(gè)航天器內(nèi)的多余物個(gè)數(shù)控制在很低的水平，本文只對(duì)含單個(gè)多余物和2 個(gè)多余物的情況進(jìn)行多余物材質(zhì)識(shí)別實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證：選用280 件人工植入了單個(gè)和2 個(gè)多余物的實(shí)驗(yàn)用航天器進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)條件為在回轉(zhuǎn)機(jī)構(gòu)轉(zhuǎn)速為勻轉(zhuǎn)速20 r/min 下測(cè)試150 s。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)如表4 所示，可以看到，單個(gè)多余物材質(zhì)的識(shí)別準(zhǔn)確率均在90%及以上，2 個(gè)多余物材質(zhì)的識(shí)別準(zhǔn)確率均在80%及以上。這說明本文所提出的多余物材質(zhì)特征檢測(cè)方法可以有效識(shí)別高精密航天器內(nèi)部多余物的材質(zhì)情況。

表4 多余物材質(zhì)識(shí)別實(shí)驗(yàn)結(jié)果Table 4 Results of feature identification test of remainder materials

6 結(jié)束語

本文針對(duì)不同材質(zhì)的高精密航天器多余物信號(hào)存在特征重疊、信號(hào)可重復(fù)性較差的問題，通過設(shè)計(jì)基于能量加權(quán)的MFCC 的多余物脈沖材質(zhì)特征提取方法，構(gòu)建基于MFCC 和優(yōu)化PNN 的單個(gè)多余物脈沖材質(zhì)分類模型，并利用每個(gè)多余物脈沖的材質(zhì)分類信息構(gòu)建多余物材質(zhì)可信度，提出了基于MFCC 與PNN 的多余物材質(zhì)特征識(shí)別方法，可實(shí)現(xiàn)對(duì)鋁屑、焊錫、塑料和橡膠4 種典型材質(zhì)的識(shí)別。通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證得到如下結(jié)論：

1）采用基于能量加權(quán)的WA-MFCC 作為表征多余物脈沖材質(zhì)信息的特征向量，顯著減弱了噪聲干擾并提高了多余物材質(zhì)特征信息；

2）通過利用PSO 優(yōu)化PNN 的平滑因子取值，構(gòu)建基于優(yōu)化PNN 的單個(gè)多余物脈沖材質(zhì)分類模型，可提高模型的識(shí)別準(zhǔn)確率；

3）綜合測(cè)試信號(hào)中的所有多余物脈沖分類信息構(gòu)建多余物材質(zhì)可信度特征，可實(shí)現(xiàn)多種類多余物材質(zhì)的區(qū)分；

4）實(shí)驗(yàn)表明，在含單個(gè)多余物或2 個(gè)多余物的情況下，本文所提出方法可以有效識(shí)別高精密航天器內(nèi)部多余物的材質(zhì)情況，單個(gè)多余物材質(zhì)的識(shí)別準(zhǔn)確率均在90%及以上，2 個(gè)多余物材質(zhì)的識(shí)別準(zhǔn)確率均在80%及以上。