基于改進(jìn)時(shí)間信息融合模型的液壓管路故障診斷研究*

高 鵬,李開泰,王雷雷,竇 航,江俊松

(1.淄博市技師學(xué)院 智能制造工程系,山東 淄博 255000;2.東北大學(xué) 機(jī)械工程與自動(dòng)化學(xué)院, 遼寧 沈陽 110819;3.東南大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院,江蘇 南京 210096)

0 引 言

航空發(fā)動(dòng)機(jī)外部管路系統(tǒng)主要用于燃油、滑油和空氣等介質(zhì)的輸送。大多數(shù)管路通過管接頭和卡箍彼此相連,構(gòu)成復(fù)雜的管路系統(tǒng)[1]。液壓管路受液壓泵源流體和管路系統(tǒng)流固耦合的作用,導(dǎo)致管路振動(dòng),從而產(chǎn)生多類故障。故障嚴(yán)重時(shí)甚至導(dǎo)致整個(gè)發(fā)動(dòng)機(jī)無法工作[2]。

因此,對航空發(fā)動(dòng)機(jī)外部液壓管路故障機(jī)理進(jìn)行研究具有重要意義。

近年來,針對航空液壓管路的故障問題,不少國內(nèi)外學(xué)者都已進(jìn)行了研究。例如,楊同光等人[3]提出了基于分形理論的航空液壓管路故障診斷方法,借助該方法完成了航空液壓管路裂紋故障的定量識別;但存在噪聲干擾的管路振動(dòng)信號不能很好地用于定量識別工作。劉中華等人[4-5]發(fā)現(xiàn)了產(chǎn)生航空液壓管路裂紋故障的原因是管路在振動(dòng)應(yīng)力作用下發(fā)生裂紋。KHUDAYAROV B A等人[6-7]針對管路的振動(dòng)問題進(jìn)行了研究,建立了輸流管路的動(dòng)力學(xué)模型;但其沒有對航空管路故障識別進(jìn)行考慮。竇金鑫等人[8]提出了基于優(yōu)化變分模態(tài)分解與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的固定卡箍故障診斷方法;但是該方法沒有考慮航空管路故障的識別。宋旭等人[9-10]提出了多元變分模態(tài)分解和瞬時(shí)相位特征與主頻幅值加權(quán)融合的方法,用于識別與定位液壓管路中的故障進(jìn)行程度和類型;但是,在該研究中沒有針對基于大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的管路故障診斷方法進(jìn)行重點(diǎn)分析。

深度學(xué)習(xí)的快速發(fā)展為故障診斷技術(shù)提供了新理論[11-12]。根據(jù)自身不同的結(jié)構(gòu)特點(diǎn),循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以有效地運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)的多層結(jié)構(gòu),進(jìn)而解決人工提取特征量不足的問題。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)已在深度學(xué)習(xí)中占據(jù)一定地位,并取得一定研究成果。

ZHAO R等人[13]將循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型成功應(yīng)用在航空發(fā)動(dòng)機(jī)的故障檢測、診斷與預(yù)測中。王鑫等人[15]利用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),實(shí)現(xiàn)了對民航飛機(jī)故障歷史數(shù)據(jù)的分析和預(yù)測;但是,目前尚未見到利用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行航空液壓管路故障診斷的相關(guān)研究報(bào)道。

為此,筆者提出一種基于改進(jìn)時(shí)間信息融合模型的航空液壓管路故障診斷方法。

首先,筆者設(shè)計(jì)正向和反向的時(shí)間信息融合的變形結(jié)構(gòu);然后,構(gòu)建出航空液壓管路時(shí)間信息融合模型;最后,在該模型中引入LeakyReLU函數(shù)以避免過擬合,并將實(shí)測的一維航空管路時(shí)序數(shù)據(jù)集輸入到改進(jìn)的模型中,進(jìn)行權(quán)重參數(shù)的更新,以進(jìn)一步提高Bi-RNN的泛化能力。

1 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

1.1 RNN模型

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)是一種用于建模序列化數(shù)據(jù)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,其能夠以串行化處理數(shù)據(jù)信息的方式,把原本的數(shù)據(jù)變成為具有時(shí)間序列的串行化輸出,從而優(yōu)化算法,使其能更加準(zhǔn)確地符合實(shí)際的模型[15-16]。

針對RNN的每個(gè)神經(jīng)單元,t時(shí)刻之前輸入的數(shù)據(jù)信息都能以其隱狀態(tài)保存,并且可以根據(jù)學(xué)習(xí)后的隱狀態(tài)進(jìn)行信息分類。

1.2 RNN結(jié)構(gòu)

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖(RNN)如圖1所示。

圖1 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖Fig.1 Structure of Recurrent neural network

RNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練過程公式為:

ht=f(U·xt+W·ht-1+b)

(1)

Ot=V·ht+c

(2)

yt=g(ot)

(3)

式中:x為數(shù)據(jù)的輸入;h為隱含層單元;U為隱含層的權(quán)重向量;W為不同的時(shí)間步長的相同的向量;O為數(shù)據(jù)的輸出;V為輸出層的權(quán)重向量;L為模型的損失函數(shù);y為訓(xùn)練集的標(biāo)簽[14];f(·),g(·)為激活函數(shù);b為偏置參數(shù);xt,ht,yt為輸入層、隱含層、輸出層。

在RNN的訓(xùn)練過程中,需要調(diào)優(yōu)的參數(shù)只有V,W,U3個(gè)參數(shù),另外RNN梯度連續(xù)相乘的形式表示如下:

(3)

nett=W*xt+U*ht-1+b

(4)

(5)

2 管路故障診斷模型

2.1 診斷流程

航空發(fā)動(dòng)機(jī)液壓管路振動(dòng)信號會受到強(qiáng)大的噪聲和發(fā)動(dòng)機(jī)其他零部件固定頻率特征的干擾,導(dǎo)致發(fā)動(dòng)機(jī)外部液壓管路故障特征難以發(fā)現(xiàn)。因此,筆者提出了改進(jìn)的時(shí)間信息融合模型(Bi-RNN)航空液壓管路故障診斷方法。

其具體流程圖如圖2所示。

圖2 航空液壓管路故障診斷模型的流程圖Fig.2 Flow chart of aviation hydraulic pipeline fault diagnosis model

具體步驟為:

1)信號采集。利用振動(dòng)傳感器,對航空發(fā)動(dòng)機(jī)液壓管路故障信號進(jìn)行同步采集;

2)信號處理。在實(shí)測的液壓管路故障信號中增加高斯白噪聲,從而驗(yàn)證改進(jìn)的時(shí)間信息融合液壓管路故障診斷方法的魯棒性;

3)建立數(shù)據(jù)集。將管路故障信號合并成一個(gè)多通道樣本數(shù)據(jù)集,并將其劃分成為訓(xùn)練集與測試集兩部分;

4)時(shí)間信息融合模型設(shè)計(jì)。以RNN原理為基礎(chǔ),設(shè)計(jì)改進(jìn)的時(shí)間信息融合管路故障診斷模型,并且調(diào)試各類參數(shù)以達(dá)到最好的性能;

5)管路故障診斷。將同一訓(xùn)練集輸入到Bi-RNN、LSTM、RNN、SVM和BPNN這5種故障診斷方法中,進(jìn)行訓(xùn)練并對比分析,驗(yàn)證相關(guān)方法的可行性。

2.2 時(shí)間信息融合模型及參數(shù)

由于航空液壓管路振動(dòng)信號具有一維時(shí)間序列的特征,筆者基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理,借鑒大腦學(xué)習(xí)知識時(shí)需要前后聯(lián)系的思想,設(shè)計(jì)了正向和反向的時(shí)間信息融合的變形結(jié)構(gòu),彌補(bǔ)了傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無法進(jìn)行全局時(shí)間特征提取的缺陷,對管路故障數(shù)據(jù)進(jìn)行了深層次的挖掘和特征學(xué)習(xí)。

首先,筆者將一維管路數(shù)據(jù)集輸入到改進(jìn)的時(shí)間信息融合模型中進(jìn)行訓(xùn)練;然后,基于RNN原理,以雙向的方式對管路數(shù)據(jù)集建模,形成Bi-RNN模型,其中,前向RNN對管路數(shù)據(jù)從前往后進(jìn)行建模;反之,后向RNN從后往前進(jìn)行管路數(shù)據(jù)建模,將這兩類RNN合并之后就形成了每個(gè)步的輸出,同時(shí)利用Bi-RNN模型,從全局的角度深度融合液壓管路的特征信息。

改進(jìn)的時(shí)間信息融合模型的結(jié)構(gòu)圖如圖3所示。

圖3 時(shí)間信息融合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) Fig.3 Structure of time information fusion neural network

最后,筆者在該時(shí)間信息融合模型中引入了LeakyReLU函數(shù)以避免過擬合,進(jìn)一步提高了Bi-RNN的泛化能力。由于本次航空液壓管路故障數(shù)據(jù)有管路裂紋、凹坑故障和管路健康狀態(tài)等10類數(shù)據(jù),同時(shí)SoftMax回歸適合很多個(gè)分類目標(biāo)的識別,因此,將Bi-RNN模型的分類器選擇為SoftMax回歸。

改進(jìn)的時(shí)間信息融合模型主要結(jié)構(gòu)參數(shù)如表1所示。

表1 改進(jìn)的時(shí)間信息融合模型主要結(jié)構(gòu)參數(shù)

Table 1 Main structural parameters of the improved time information fusion model

參數(shù)/單位數(shù)值分類數(shù)量10模型層數(shù)30最大Epochs25初始學(xué)習(xí)率0.001步長1全連接層節(jié)點(diǎn)數(shù)/個(gè)120Dropout比率0.15SoftMax節(jié)點(diǎn)數(shù)/個(gè)10

3 實(shí)例分析

3.1 管路振動(dòng)信號測試

筆者以航空液壓管路為研究對象,利用傳感器對管路振動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集,將管路利用卡箍安裝在管路振動(dòng)實(shí)驗(yàn)臺上,并分別在2個(gè)測點(diǎn)處固定傳感器,并設(shè)置實(shí)驗(yàn)參數(shù),管路入口處壓強(qiáng)8 MPa,管路內(nèi)的流量30 L/min。

實(shí)驗(yàn)參數(shù)設(shè)置如表2所示。

表2 實(shí)驗(yàn)參數(shù)設(shè)置表

管路的振動(dòng)信號采集實(shí)物圖如圖4所示。

圖4 液壓管路振動(dòng)傳感器分布示意圖Fig.4 Distribution diagram of hydraulic pipeline vibration sensors

實(shí)驗(yàn)方案主要分為三個(gè)步驟:

首先,對管路采用人工植入的方式,得到液壓管路裂紋、凹坑和健康狀態(tài)3種液壓管路的情況;

其次,利用卡箍將故障的液壓管路約束到管路振動(dòng)實(shí)驗(yàn)上,管路的兩個(gè)端口分別與液壓泵站的進(jìn)出油口相連(在液壓管路系統(tǒng)中使用2個(gè)傳感器,在液壓管路中間和卡箍外壁等2個(gè)測點(diǎn)位置對管路振動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行同步采集);

最后,在液壓系統(tǒng)的控制面板上,按下液壓泵的啟動(dòng)按鈕,當(dāng)液壓系統(tǒng)的壓力值在轉(zhuǎn)速為1 500 r/min時(shí)增加到8 MPa以上,利用振動(dòng)傳感器開始拾取管路振動(dòng)信號。

3.2 管路振動(dòng)信號說明

筆者在航空液壓管路振動(dòng)實(shí)驗(yàn)臺上對實(shí)測的管路數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。

為了驗(yàn)證Bi-RNN管路故障診斷模型在魯棒性方面的優(yōu)越性,筆者在實(shí)測信號中加入10 dB的高斯白噪聲,得到加入噪聲前后的液壓管路健康狀態(tài)的時(shí)域波形圖,如圖5所示。

圖5 管路健康狀態(tài)的時(shí)域波形圖Fig.5 Time domain waveform of pipeline health status

航空液壓管路裂紋故障加入SNR=10 dB時(shí)的時(shí)域波形圖如圖6所示。

圖6 管路裂紋故障的時(shí)域波形圖Fig.6 Time domain waveform of pipeline crack fault

航空液壓管路凹坑故障加入SNR=10 dB的時(shí)域波形圖如圖7所示。

圖7 管路凹坑故障的時(shí)域波形圖Fig.7 Time domain waveform of pipeline pit fault

由圖5、圖6和圖7可看出:在航空發(fā)動(dòng)機(jī)液壓管路系統(tǒng)中,管路系統(tǒng)受到液壓泵源的脈動(dòng)激勵(lì)的作用,使得管路系統(tǒng)存在嚴(yán)重的流固耦合現(xiàn)象,導(dǎo)致液壓管路故障數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出強(qiáng)烈的非線性以及非穩(wěn)定性的特點(diǎn)。

筆者以加入10 dB噪聲實(shí)測的管路故障信號為例,當(dāng)管路出現(xiàn)裂紋或者凹坑故障時(shí),發(fā)現(xiàn)其振動(dòng)行為變得十分復(fù)雜。

由此可見,僅利用傳統(tǒng)的信號分析方法難以發(fā)現(xiàn)管路的故障特征。

4 管路振動(dòng)數(shù)據(jù)分析

4.1 數(shù)據(jù)集創(chuàng)建

基于深度學(xué)習(xí)理論,筆者提出采用智能方法對液壓管路的故障進(jìn)行識別,即一種改進(jìn)的時(shí)間信息融合模型的管路故障診斷新方法。該方法是將航空液壓管路振動(dòng)信號堆疊成一個(gè)多通道樣本,創(chuàng)建數(shù)據(jù)集,并將訓(xùn)練、驗(yàn)證和預(yù)測等樣本數(shù)量的比例設(shè)為8 ∶1 ∶1,然后將樣本直接輸入到改進(jìn)的時(shí)間信息融合模型中,進(jìn)行訓(xùn)練。

4.2 數(shù)據(jù)集訓(xùn)練

筆者以加入10 dB噪聲的實(shí)測管路數(shù)據(jù)為例,基于同一數(shù)據(jù)集,分別將其輸入到Bi-RNN、LSTM、RNN、SVM和BPNN故障診斷方法中進(jìn)行訓(xùn)練,針對數(shù)據(jù)訓(xùn)練的損失值進(jìn)行對比分析。

Bi-RNN與LSTM和RNN3種故障診斷方法損失值訓(xùn)練曲線如圖8所示。

圖8 管路故障模型損失率訓(xùn)練曲線圖Fig.8 Training curve of pipeline fault model loss rate

由圖8可看出:在前5輪的迭代中,Bi-RNN波動(dòng)性相對較低,反觀LSTM模型,波動(dòng)幅度明顯大于改進(jìn)的時(shí)間信息融合模型。在第10～14輪的迭代中,LSTM模型產(chǎn)生明顯的離散現(xiàn)象,出現(xiàn)了數(shù)值波動(dòng),這在實(shí)際應(yīng)用中會導(dǎo)致準(zhǔn)確率降低。

Bi-RNN與LSTM、RNN模型相比,改進(jìn)的時(shí)間信息融合模型的損失值更低且更加穩(wěn)定,并且改進(jìn)的時(shí)間信息融合模型的收斂速度稍微略快于LSTM模型,說明該模型的穩(wěn)定性優(yōu)于其他模型。單一的RNN模型收斂性能弱,在20輪的迭代中波動(dòng)性大,并且在20輪迭代后損失值依舊相對較高,之后的收斂趨勢緩慢。

由此可見,Bi-RNN模型無論在收斂速度還是穩(wěn)定性上,其訓(xùn)練效果都好于LSTM模型和RNN模型。

5 Bi-RNN模型識別及分析

5.1 結(jié)果分析

為了進(jìn)一步展示改進(jìn)的時(shí)間信息融合模型對于航空液壓管路故障類型特征的學(xué)習(xí)能力,筆者利用t分布式隨機(jī)鄰居嵌入(t-distributed stochastic neighbor embedding,t-SNE)降維算法進(jìn)行特征可視化。根據(jù)實(shí)驗(yàn)方案,筆者選取10類管路故障,利用Bi-RNN對其進(jìn)行識別。

筆者選取的10類液壓管路數(shù)據(jù)集的描述如表3所示。

表3 液壓管路數(shù)據(jù)集的描述

改進(jìn)的時(shí)間信息融合模型對t-SNE的分類情況如圖9所示。

圖9 改進(jìn)的時(shí)間信息融合模型t-SNE分類Fig.9 Improved time information fusion model t-SNE classification

從圖9可看出:改進(jìn)的時(shí)間信息融合模型能夠大致區(qū)分10種故障數(shù)據(jù),其中,彎管和直管健康狀態(tài)、管路中間凹坑和裂紋這4種故障均可以形成分簇且與其他數(shù)據(jù)無交叉。其中,直管中間裂紋故障類型的數(shù)據(jù)聚集程度最高。

此外,彎管中間裂紋、端部裂紋、端部凹坑和直管端部裂紋等4種故障形成兩個(gè)分簇,分簇聚集度較高且與其他數(shù)據(jù)并未交叉。與此同時(shí),直管中間凹坑和端部凹坑等2種故障形成3個(gè)分簇,但是能明顯地與其他數(shù)據(jù)相互區(qū)分。

LSTM模型對t-SNE的分類情況如圖10所示。

圖10 LSTM模型t-SNE分類Fig.11 LSTM model t-SNE classification

從圖10可看出:由于噪聲的影響,LSTM模型對10類管路數(shù)據(jù)均有幾個(gè)不同的分簇,其中,彎管中間凹坑和直管中間裂紋故障能夠形成自己的分簇,且與其他數(shù)據(jù)均未出現(xiàn)交叉現(xiàn)象。而其余8類數(shù)據(jù)之間均有互相交叉現(xiàn)象。

其中,管路健康狀態(tài)、彎管中間凹坑、端部裂紋和直管端部凹坑等4類數(shù)據(jù)之間產(chǎn)生嚴(yán)重的交叉現(xiàn)象,說明LSTM模型未能將10類故障數(shù)據(jù)進(jìn)行有效分類,在實(shí)際應(yīng)用中的準(zhǔn)確率得不到保證,聚類效果明顯劣于改進(jìn)的時(shí)間信息融合模型。

RNN模型對t-SNE的分類情況如圖11所示。

圖11 RNN模型t-SNE分類Fig.11 RNN model t-SNE classification

從圖11可看出:RNN模型對10類管路數(shù)據(jù)分類效果相對較差,數(shù)據(jù)直接均有重疊。其中,直管端部裂紋、中間裂紋和健康狀態(tài)3類數(shù)據(jù)與液壓彎管健康狀態(tài)混在一起,形成一個(gè)整體分簇,在這個(gè)分簇中無法區(qū)分這4類數(shù)據(jù)。并且這些數(shù)據(jù)離散程度較高,無法判斷數(shù)據(jù)之間的故障特征[17]。

以上情況說明,RNN模型無法分辨出管路故障類型,在實(shí)際應(yīng)用中無法完成分類任務(wù)。

5.2 評估指標(biāo)

為了衡量改進(jìn)的時(shí)間信息融合模型的航空液壓管路故障診斷方法的分類性能,筆者計(jì)算4個(gè)性能指標(biāo)作為分類性能的評價(jià)指標(biāo)[18-19]。

基于同一航空液壓管路數(shù)據(jù)集,利用Bi-RNN與LSTM、RNN、SVM和BPNN4個(gè)模型的訓(xùn)練結(jié)果進(jìn)行對比,如表4所示。

表4 Bi-RNN與LSTM、RNN、SVM和BPNN故障診斷模型的性能比較(%)

Table4 Performance comparison of the proposed method with LSTM, RNN, SVM, and BPNN fault diagnosis models (%)

由表4可看出:Bi-RNN在綜合性能、準(zhǔn)確精度等指標(biāo)上均明顯優(yōu)于其他模型,4個(gè)指標(biāo)值均大于99%,遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出其他3個(gè)類型的數(shù)據(jù),其中,Bi-RNN相對于LSTM模型,總體的準(zhǔn)確率和綜合指標(biāo)F1-sore均提高了5.1%。說明Bi-RNN能夠?qū)σ簤汗苈妨鸭y、凹坑和健康狀態(tài)的振動(dòng)信號進(jìn)行智能分類,且該方法的準(zhǔn)確率也有一定的保證。

6 結(jié)束語

針對航空發(fā)動(dòng)機(jī)液壓管路故障信號易受噪聲干擾,難以得到精準(zhǔn)識別的問題,筆者提出了一種改進(jìn)的時(shí)間信息融合模型的航空管路故障診斷方法。

首先,筆者設(shè)計(jì)了正向和反向的時(shí)間信息融合的變形結(jié)構(gòu);然后,構(gòu)建出了航空液壓管路時(shí)間信息融合模型;最后,將實(shí)測的一維航空管路時(shí)序數(shù)據(jù)集輸入到改進(jìn)的模型中,對Bi-RNN的有效性進(jìn)行了驗(yàn)證。

研究結(jié)果如下:

1)筆者以循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)模型結(jié)構(gòu),設(shè)計(jì)了雙向的時(shí)間信息航空管路故障融合模型,從全局的角度深度融合液壓管路的特征信息,可為解決管路故障的智能化診斷提供參考;

2)在實(shí)測的液壓管路故障信號中加入高斯白噪聲,利用改進(jìn)的Bi-RNN對故障信號進(jìn)行了處理,從而可以全面描述管路故障特征。實(shí)例結(jié)果表明,該方法能夠?qū)苈妨鸭y、凹坑和健康狀態(tài)等多種狀態(tài)進(jìn)行精準(zhǔn)識別,并且Bi-RNN模型具有較強(qiáng)的魯棒性;

3)基于同一數(shù)據(jù)集,Bi-RNN模型在總體識別率和綜合準(zhǔn)確率等診斷精度上均優(yōu)于LSTM、RNN、SVM和BPNN等神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷方法,說明該方法實(shí)現(xiàn)了液壓管路故障數(shù)據(jù)的智能分類目的,為航空發(fā)動(dòng)機(jī)液壓管路故障診斷提供了一條新的途徑。

在后續(xù)的工作中,筆者將在充分考慮管路其他故障類型的基礎(chǔ)上,對多管路系統(tǒng)故障進(jìn)行研究,以豐富液壓管路的樣本數(shù)據(jù)庫。