基于1DCNN-GWO-SVM的柴油機噴油系統(tǒng)故障診斷方法研究

摘要： 準確、有效的故障診斷是柴油機安全可靠運行的重要保障。基于熱工參數(shù)診斷的方法存在測點多、專業(yè)性強等問題，傳統(tǒng)機器學習結(jié)合振動信號診斷方法存在人為影響因素過高、不確定性大等問題，因此提出了一種基于1DCNN-GWO-SVM的柴油機噴油系統(tǒng)故障診斷方法。首先利用一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（one-dimensional convolutional neural network，1DCNN）對時域下的柴油機振動加速度信號進行自學習特征提取，然后利用提取到的特征向量訓練支持向量機（support vector machine，SVM）分類模型，并利用灰狼優(yōu)化算法（grey wolf optimization，GWO）對SVM的C，g等超參數(shù)進行尋優(yōu)，以此來實現(xiàn)對柴油機的“端對端”故障診斷。在實例驗證中，1DCNN-GWO-SVM在測試集上能達到99.10%的診斷準確率，優(yōu)于傳統(tǒng)的機器學習故障診斷方法，并且在信噪比為分別10 dB，20 dB，30 dB的干擾環(huán)境下，依然能保持90%以上的診斷準確率。結(jié)果表明：1DCNN-GWO-SVM是一種預測精度高、泛化能力強、抗干擾能力強的柴油機“端對端”噴油系統(tǒng)故障診斷方法，具有實際工程應用價值。

關鍵詞： 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡；支持向量機；灰狼優(yōu)化算法；柴油機；故障診斷

DOI： 10.3969/j.issn.1001-2222.2024.04.012

中圖分類號：TK423.8文獻標志碼： B文章編號： 1001-2222（2024）04-0085-08

柴油機作為一種應用廣泛、發(fā)展成熟的動力機械，以其熱效率高、功率大、壽命長等諸多優(yōu)勢，在發(fā)電機組、工程機械、裝甲車輛等領域發(fā)揮著重要作用［1-2］。而柴油機通常面臨工作環(huán)境惡劣、連續(xù)運行時間長、保養(yǎng)不及時等多重考驗，不可避免地會發(fā)生一些故障。其中，噴油系統(tǒng)工作異常是一種較為常見的柴油機故障類型。因此，快速準確定位噴油系統(tǒng)故障對保障柴油機正常運行具有重要的現(xiàn)實意義。

目前，柴油機噴油系統(tǒng)故障監(jiān)測手段以熱工參數(shù)監(jiān)測為主，包括柴油壓力監(jiān)測、各缸燃燒壓力監(jiān)測、各缸排氣溫度監(jiān)測、燃油消耗量監(jiān)測等，存在測點多、專業(yè)性強、耗時長等問題。近年來，基于振動信號的故障診斷技術因測量簡單、精度較高、不解體、不停機等優(yōu)勢成為了研究熱點［3-4］。張進杰等［5］利用小波包分解對柴油機缸蓋振動信號的有效值、均值、最大峰值等進行處理，并利用PCA對處理后的特征向量進行降維，最后構(gòu)建SVM分類模型，實現(xiàn)了對柴油機多種混合沖擊故障的診斷。李曉博等［6］提取了振動信號的均方值、峰峰值、平均值等特征，并輸入IMS聚類算法進行故障分類，實現(xiàn)了較高準確率的柴油機故障診斷。魏東海等［7］對振動信號進行小波包分解，并計算頻域特征，利用得到的特征向量訓練RF分類器，并成功應用于對柴油機常見故障的診斷。上述診斷技術需要技術人員依靠經(jīng)驗進行原始振動數(shù)據(jù)的特征提取，再訓練合適的機器學習模型進行分類，易受到人為主觀因素影響，存在故障識別不確定性大和人工特征對不同故障類型的敏感程度差異性大等問題。

隨著人工智能技術的不斷發(fā)展，研究人員將目光投向了基于深度學習的“端對端”故障診斷方法研究。程建剛等［8］利用CNN-CBAM提取原始振動數(shù)據(jù)特征，并輸入MACNN訓練分類模型，實現(xiàn)了對八類柴油機故障的分類。Zhao Haipeng等［9］利用具有集成交叉熵的多分支卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（MBCNNs）對六類柴油機故障進行了識別，得到了較高分類精度，且在噪聲環(huán)境下依然能保持較高準確性。R. Wang等［10］利用隨機卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（RCNN）基于振動信號對柴油機故障進行識別，充分結(jié)合深度學習和集成學習的優(yōu)勢，獲得了較好的識別效果。這類診斷方法通常利用CNN等深度學習算法對原始振動數(shù)據(jù)自學習提取特征，并構(gòu)建分類模型，能夠有效降低特征提取過程中人為因素的影響，提高了模型的泛化能力和魯棒性。但CNN等深度學習分類模型的訓練需要大量的標簽訓練樣本，在處理非線性程度高、耦合性強、訓練樣本少的分類問題時，容易出現(xiàn)過學習現(xiàn)象。

因此，本研究提出了一種基于1DCNN-GWO-SVM的柴油機噴油系統(tǒng)故障診斷方法。首先利用一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（1DCNN）提取原始振動信號中的有效特征，再通過支持向量機（SVM）構(gòu)建數(shù)學模型，并利用灰狼優(yōu)化算法（GWO）對SVM的超參數(shù)進行優(yōu)化，最后利用GWO-SVM分類器進行故障分類，實現(xiàn)柴油機燃油系統(tǒng)的端對端故障診斷。

1基本原理

1.1一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡

與一般的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡不同，一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡能夠直接以一維時域信號作為輸入，其一般由卷積層、池化層和全連接層等組成。

卷積層由多個卷積核的卷積運算獲得的特征向量構(gòu)成，不同的卷積核能夠從信號中提取到不同特征。卷積核具有局部連接和權重共享特點，能夠有效減少訓練參數(shù)數(shù)量，提高訓練速度［11］。卷積計算完成后，激活函數(shù)將線性表示轉(zhuǎn)換為非線性表示，使神經(jīng)網(wǎng)絡具備非線性學習能力。卷積層的數(shù)學模型定義如式（1）所示：

xlj=f∑Ml－1i=11Dconvklij，xl－1i+blj。（1）

式中：xl－1i和xli分別為第l層的輸入和輸出；klij為從第（l－1）層第i個神經(jīng)元到第l層第i個神經(jīng)元的卷積核，其中j為卷積核的數(shù)量；Ml－1為第（l－1）層神經(jīng)元的數(shù)量；blj為l層第i個神經(jīng)元的偏置；1Dconv為卷積運算；f{·}為激活函數(shù)。

池化層通常連接在卷積層之后，能夠從上一層卷積層提取的特征中進行二次采樣，常用的方法有最大池化法和平均池化法。池化層能夠有效減少特征大小和訓練參數(shù)數(shù)量，降低過擬合風險。

經(jīng)過卷積層和池化層運算后，提取到的特征會被輸入全連接層。全連接層的每一個神經(jīng)元都與前一層的所有神經(jīng)元完全連接，然后利用分類器輸出預測分類結(jié)果。

1.2支持向量機

支持向量機是由Cortes和Vapnikzai［12］在1995年基于統(tǒng)計學理論提出來的，其在小樣本、非線性、高維度分類問題中有著獨特優(yōu)勢，能夠有效減少“維數(shù)災難”和“過學習”現(xiàn)象。

支持向量機分類器的實現(xiàn)依賴于結(jié)構(gòu)風險最小化和核函數(shù)技巧兩個重要思想。傳統(tǒng)的風險經(jīng)驗最小化理論只考慮訓練集的分類準確性，在處理小樣本問題時，易發(fā)生模型復雜度過高、過擬合等現(xiàn)象。置信范圍是一種同時受樣本數(shù)量和模型復雜度影響的指標，其隨著訓練樣本數(shù)量的增加而減小，隨著模型復雜度的增加而增加。而結(jié)構(gòu)風險最小化是基于統(tǒng)計學理論基礎，統(tǒng)籌考慮經(jīng)驗風險和置信范圍，在兩者之間尋找最優(yōu)組合方式（如圖1所示），從而盡可能降低實際風險，使SVM在處理小樣本問題時，依然能夠獲得較強的泛化能力和魯棒性。

核函數(shù)技巧是SVM解決非線性分類的問題的基本策略，其基本思路是：將低維空間中無法線性分類的樣本映射至合適的高維特征空間，在高維空間中對樣本進行線性分類。如圖2所示，假設在二維空間中需要對一組樣本進行分類，而無法找到一條直線能夠完成樣本的準確劃分。這時，將樣本映射至合適的三維空間，就可能找到一個超平面，對樣本進行準確的線性劃分。

1.3灰狼優(yōu)化算法

灰狼優(yōu)化算法是由Mirjalili等［13］提出的一種群智能仿生優(yōu)化算法，其通過對灰狼群的捕獵行為建立數(shù)學模型來實現(xiàn)對目標參數(shù)的優(yōu)化。按照灰狼群社會等級，將灰狼依次劃分為α，β，δ，ω 4個群體。α，β，δ分別模擬第一、第二、第三最優(yōu)解。

式（2）和式（3）模擬了狼群對獵物的包圍過程。

D→=C→·X→P（t）－X→（t），（2）

X→（t+1）=X→P（t）－A→·D→。（3）

式中：t為迭代數(shù)；A→，C→為系數(shù)的向量；X→P為食物的位置；X→為灰狼的位置。

式（4）和式（5）分別模擬了灰狼與食物之間的距離和灰狼的位置更新過程。

A→=2·a→·r→1－a→，（4）

C→=2·r→2。（5）

式中：α→為收斂因子，隨著不斷的迭代，從2線性轉(zhuǎn)變到0；r→1，r→2為模的大小居于［0，1］區(qū)間的隨機向量。

式（6）模擬了灰狼個體跟尋食物的位置關系。

Di=C→j·X→i－X→。（6）

式中：Di為α，β，δ與ω 間的位置關系；X→i為α，β，δ所處位置；C→j為隨機向量；X→為灰狼當前所在位置。

式（7）和式（8）模擬了ω朝向α，β和δ前進向量和狼群中ω個體的最終位置。

X→i=X→j－Ai·（D→a），（7）

X→（t+1）=∑3iX→i3。（8）

ω狼向α，β，δ狼所在位置（最優(yōu)解）進行靠近的個體位置更新機制如圖3所示。

21DCNN-GWO-SVM故障診斷方法

1DCNN-GWO-SVM故障診斷流程圖如圖4所示，主要由柴油機振動加速度信號采集、數(shù)據(jù)預處理、1DCNN自學習特征提取、SVM超參數(shù)優(yōu)化、SVM模型訓練與驗證等步驟組成。

2.1數(shù)據(jù)采集與預處理

柴油機是往復運動機械，其工作特征呈周期性變化。本研究以柴油機每個完整工作周期的振動信號作為一個獨立數(shù)據(jù)樣本進行分析。傳感器采樣頻率為6 400 Hz，步長為0.5，即每秒采集12 800個數(shù)據(jù)點；再根據(jù)發(fā)動機轉(zhuǎn)速，計算每個周期時長，以此為依據(jù)，對數(shù)據(jù)點進行分割。

根據(jù)上述計算，不同轉(zhuǎn)速下柴油機一個工作周期采集的數(shù)據(jù)點個數(shù)存在一定差異，如轉(zhuǎn)速為1 500 r/min時，每個周期采集1 024個數(shù)據(jù)點，轉(zhuǎn)速為1 600 r/min時，每個周期采集960個數(shù)據(jù)點。因此，為保持不同轉(zhuǎn)速下數(shù)據(jù)維度的一致性，需對樣本進行插值處理。這里利用FFT插值法進行計算。先將原始振動向量變換至傅里葉域，再通過更多的點變換回原始向量空間。最后為了消除不同數(shù)量級對模型輸入的影響，在［－1，1］區(qū)間內(nèi)對振動信號進行了歸一化處理。

2.2特征提取

采用1DCNN對時域下的加速度信號進行特征提取。1DCNN卷積層數(shù)、池化層數(shù)、循環(huán)數(shù)等參數(shù)對特征提取的質(zhì)量有著重要影響。當卷積層數(shù)、池化層數(shù)、CNN循環(huán)數(shù)過小時，不足以提取特征，最終影響模型性能；如果數(shù)量過大，將花費大量的計算時間。在相同的卷積層數(shù)、池化層數(shù)、CNN循環(huán)數(shù)下，學習率、批大小、內(nèi)核大小等對CNN的能力也起著重要影響。因此，需要綜合考慮上述參數(shù)的設置。

2.3SVM模型構(gòu)建

以1DCNN提取到的特征向量作為輸入，訓練SVM模型。將數(shù)據(jù)樣本按照8∶2的比例隨機劃分，80%數(shù)據(jù)作為訓練樣本，20%數(shù)據(jù)作為測試樣本，分別用于模型的訓練和驗證。如前所述，SVM在處理小樣本問題時的優(yōu)勢高度依賴懲罰系數(shù)C、核函數(shù)的參數(shù)g等超參數(shù)的合理設置。為使SVM模型具有較好的魯棒性和較高的故障識別精度，這里利用GWO優(yōu)化算法對C，g等超參數(shù)進行尋優(yōu)。對GWO的種群規(guī)模、最大迭代次數(shù)、參數(shù)尋優(yōu)范圍等進行初始化設置，將尋優(yōu)到的C，g最優(yōu)超參數(shù)組合輸入SVM模型，最后利用訓練樣本對模型進行訓練。GWO-SVM混合算法流程如圖5所示。

3實例分析

3.1柴油機故障模擬試驗

柴油機故障模擬試驗在一臺V型10缸機上進行，試驗采集柴油機的缸蓋加速度信號和傳動箱加速度信號。試驗主要模擬軌壓異常、提前角異常、軌壓和脈寬均異常等常見的噴油系統(tǒng)故障類型，通過修改ECU電控參數(shù)在臺架試驗臺上模擬柴油機異常工作狀態(tài)，故障類型及程度如表1所示。

柴油機噴油系統(tǒng)故障模擬臺架試驗示意見圖6，測功系統(tǒng)采用Horiba測功機，冷卻、潤滑、柴油供給等輔助系統(tǒng)為自制設備，振動傳感器為PCB三向加速度傳感器，電荷放大器采用德維創(chuàng)公司的設備，振動數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)和采集軟件分別為Siemens LMS數(shù)據(jù)采集設備和LMS Testlab數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)。

3.2數(shù)據(jù)采集與預處理

利用傳感器采集振動加速度信號，采樣頻率為6 400 Hz，步長為0.5。按照第2.1節(jié)對數(shù)據(jù)進行預處理，處理后的振動信號如圖7所示。最終得到軌壓異常、軌壓和油量均異常、噴油提前角異常和正常4種柴油機運行狀態(tài)下各140組數(shù)據(jù)。訓練集與測試集按照8∶2的比例進行劃分，共獲得448組訓練樣本和112組測試樣本。

3.3模型的構(gòu)建

按照第2.2節(jié)、第2.3節(jié)的故障診斷流程進行模型的構(gòu)建。利用1DCNN對振動數(shù)據(jù)有效特征進行提取。模型的編程語言為Matlab，并在Windows10系統(tǒng)、Intel Core i5-6200U處理器和8 GB內(nèi)存的計算機上運行。首先利用原始振動數(shù)據(jù)對1DCNN模型進行訓練，并對1DCNN模型設置不同的參數(shù)組合，以訓練集和測試集的預測準確度作為參數(shù)組合優(yōu)劣的評價標準。預測準確度反映模型對輸出數(shù)據(jù)正確分類的程度，1DCNN模型的準確率越高，說明網(wǎng)絡自適應學習學到的特征越具有代表性，可作為GWO-SVM模型的輸入特征。最終構(gòu)建的1DCNN網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)及參數(shù)見表2，確定的學習率為0.1，迭代次數(shù)為50次，批大小為40，對應的1DCNN模型在訓練集和測試集中的故障診斷準確率分別為100%和92.86%。此外，1DCNN模型構(gòu)建過程中，采用的激活函數(shù)為ReLU函數(shù)，在池化操作中選擇的是最大池化法，并在訓練中引入dropout正則化方法，隨機停止部分權值更新，以加快訓練速度，降低模型過擬合風險，保障特征提取的有效性。

將提取到的特征向量輸入GWO-SVM，以GWO-SVM替代CNN中的全連接層進行故障分類模型的構(gòu)建。GWO對SVM超參數(shù)尋優(yōu)時，尋優(yōu)參數(shù)的合理設置對優(yōu)化效果和速度有顯著影響，這里的灰狼優(yōu)化算法參數(shù)設置如表3所示。

SVM超參數(shù)尋優(yōu)過程中的最優(yōu)適應度值隨迭代次數(shù)的變化情況如圖8所示。隨著迭代的進行，適應度值不斷增加，當?shù)恋?7次時開始收斂。經(jīng)過80次迭代后，適應度值為99.10%，優(yōu)化后的C，g值分別為237.077 0，0.012 5。將優(yōu)化得到的（C，g）最佳超參數(shù)組合代入SVM模型后，利用訓練集樣本對SVM進行訓練。最后，利用訓練好的GWO-SVM模型對測試集樣本進行故障識別，將模型計算結(jié)果與實際故障類型進行比較，計算模型的預測準確度。

3.4模型結(jié)果分析

1DCNN-GWO-SVM模型的故障識別結(jié)果如表4和圖9所示。圖9中類別1、2、3、4分別對應正常、軌壓和脈寬均異常、提前角異常、軌壓異常等四種柴油機運行狀態(tài)。在測試集樣本中，針對正常、軌壓和脈寬均異常、提前角異常3類柴油機狀態(tài)故障診斷準確率均為100%，說明模型能夠針對上述3種噴油系統(tǒng)狀態(tài)進行準確分類。26個發(fā)動機軌壓異常測試樣本中，25個樣本得到了正確分類，1個樣本出現(xiàn)了誤檢，診斷準確率為96.2%。出現(xiàn)誤檢的可能原因是樣本處于軌壓異常過渡工況，導致提取到的特征出現(xiàn)偏差，引起錯誤分類。1DCNN-GWO-SVM模型測試集整體故障識別準確率為99.10%，具有較為優(yōu)異的故障診斷能力。

為進一步驗證1DCNN-GWO-SVM柴油機故障診斷方法的有效性，將1DCNN-GWO-SVM模型與以下3種模型進行對比：一是以原始振動數(shù)據(jù)作為輸入，通過1DCNN自學習方式進行特征提取并分類；二是利用1DCNN進行特征提取，將提取到的特征輸入SVM模型，此處SVM超參數(shù)設置為默認值，不進行超參數(shù)尋優(yōu)；三是利用1DCNN進行特征提取，將提取到的特征輸入SVM模型，并利用粒子群優(yōu)化算法（particle swarm optimization，PSO）對SVM的C，g等超參數(shù)進行優(yōu)化。4種模型測試集分類準確率對比結(jié)果如圖10所示。

1DCNN測試集故障診斷準確率為92.86%，低于1DCNN-GWO-SVM模型的99.10%，說明1DCNN-GWO-SVM模型泛化性強、魯棒性好，證明了SVM模型在處理小樣本分類問題時的優(yōu)越性。1DCNN-SVM測試集分類準確率為76.79%，低于1DCNN-GWO-SVM和1DCNN模型，說明SVM雖然基于結(jié)構(gòu)風險最小化理論能夠在小樣本問題中依然表現(xiàn)出優(yōu)異的性能，但其嚴重依賴于超參數(shù)的合理選擇，當數(shù)選擇不合理時，其性能劣于1DCNN分類器。而經(jīng)過GWO等優(yōu)化算法對SVM超參數(shù)尋優(yōu)后，模型的泛化能力和魯棒性得到了顯著提升。此外，1DCNN-PSO-SVM在測試集中的故障診斷準確率為97.32%，略低于1DCNN-GWO-SVM模型，這里PSO對C，g值的尋優(yōu)結(jié)果分別為237.077，0.012 5。

3.5對比驗證

將1DCNN-GWO-SVM柴油機故障診斷方法與傳統(tǒng)的人工提取原始振動信號特征輸入機器學習算法構(gòu)建分類模型的方法進行對比。這里，提取了原始振動數(shù)據(jù)的均方根值、峰峰值、平均值、峭度值、標準差和方差值等6個特征，作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡、隨機森林、SVM、CNN等模型的輸入。建模過程中，BP神經(jīng)網(wǎng)絡最大迭代次數(shù)和學習率分別為500和0.001，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡中的徑向基函數(shù)擴展速度為100，隨機森林的ntree和mtry分別為100和3，SVM的C和g分別為10和0.01，CNN采用10層神經(jīng)網(wǎng)絡，最大迭代次數(shù)和學習率分別為500和0.001。對比結(jié)果如圖11所示。與BP神經(jīng)網(wǎng)絡等模型相比，1DCNN-GWO-SVM故障診斷方法在訓練精度和測試集分類準確率上均具有顯著優(yōu)勢。

3.6噪聲影響下的CNN-SVM模型性能

柴油機在工作過程中，振動信號的采集在一定程度上會受到環(huán)境噪聲等未知因素影響。因此，柴油機噴油系統(tǒng)的相關故障診斷方法需具有較為顯著的抗噪性能，以保證故障診斷的有效性。為驗證1DCNN-GWO-SVM故障診斷方法的抗噪聲性能，在正常信號中分別加入信噪比為分別為10 dB，20 dB，30 dB的高斯白噪聲。信噪比計算見式（9）。

SNR=10lgPsignalPnoice。（9）

式中：Psignal和Pnoise分別為信號和噪聲在采集信號中的功率。信噪比越小，信號失真程度越大。

將不同噪聲下的信號分別輸入1DCNN、1DCNN-GWO-SVM中，構(gòu)建故障分類模型。測試結(jié)果如圖12所示，圖中黑色虛線為代表準確率為90%的輔助線。從試驗結(jié)果可以看出，1DCNN和1DCNN-GWO-SVM均具有良好的抗干擾能力和魯棒性，且1DCNN-GWO-SVM模型的抗噪性能更為出色，在信噪比為分別為10 dB，20 dB，30 dB的噪聲環(huán)境下，故障診斷準確率均在90%以上。

4方法局限性分析

基于1DCNN-GWO-SVM的柴油機噴油系統(tǒng)故障診斷方法能夠自動提取原始振動信號中的有效特征，并構(gòu)建故障分類器，實現(xiàn)了柴油機噴油系統(tǒng)的“端對端”故障診斷。雖然本方法在故障診斷準確率和抗干擾能力等方面較1DCNN等傳統(tǒng)方法有了顯著提升，但也不可避免地存在一定局限性。如機器學習模型的分類能力和精度依賴于數(shù)據(jù)庫中故障類型的豐富程度和數(shù)據(jù)量大小，其僅能針對參與模型訓練的故障類型進行分類。本研究針對軌壓異常等常見噴油系統(tǒng)故障進行了1DCNN-GWO-SVM模型的訓練與故障診斷，在柴油機實際運行過程中，可能還會存在噴油器常噴等故障。因此，在后續(xù)工作中需不斷豐富數(shù)據(jù)類型與數(shù)據(jù)量，以盡可能更加全面識別柴油機噴油系統(tǒng)故障類型。同時，伴隨著數(shù)據(jù)量的增加和模型復雜度的提升，對設備計算能力的要求也相應提升。此外，由于過渡工況復雜多變，振動信號特征與穩(wěn)態(tài)工況存在較大差異，可能引起故障誤檢，后續(xù)還需不斷整理過渡工況故障數(shù)據(jù)，并對模型進行不斷訓練強化，以進一步提高模型性能。

5結(jié)束語

提出了一種基于1DCNN-GWO-SVM的柴油機噴油系統(tǒng)故障診斷方法，通過GWO-SVM對1DCNN提取的時域下柴油機振動信號特征進行分類，實現(xiàn)了對柴油機提前角異常、軌壓異常等四類柴油機故障的“端對端”診斷，結(jié)果表明：1DCNN-GWO-SVM是一種有效的柴油機故障診斷方法，能夠基于原始振動信號實現(xiàn)對柴油機噴油系統(tǒng)故障的準確診斷。1DCNN-GWO-SVM對提前角異常、軌壓異常等4類柴油機故障的診斷準確率為99.10%，優(yōu)于RF、SVM等傳統(tǒng)方法。1DCNN-GWO-SVM柴油機故障診斷方法具有較強的抗干擾能力，在信噪比為分別為10 dB，20 dB，30 dB的干擾環(huán)境下，均能保持90%以上的診斷準確率。

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Fault Diagnosis Method of Diesel Engine"Fuel System Based on 1DCNN-GWO-SVM

FENG Haibo，MAO Yuxin，KONG Xiangxin，ZHANG Tanjun，LIU Fengchun，YE Junjie

（China North Engine Research Institute（Tianjin），Tianjin300406，China）

Abstract： Accurate and effective fault diagnosis is an important guarantee for the safe and reliable operation of diesel engine. A diesel engine fault diagnosis method based on 1DCNN-GWO-SVM was proposed to address the problems of multiple measurement points and strong profession in thermal parameter diagnosis methods， as well as the high human influencing factors and high uncertainty in traditional machine learning combined with vibration signal diagnosis methods. A one-dimensional convolutional neural network（1DCNN） was used to extract self-learning features of diesel engine vibration acceleration signals in the time domain. Then the extracted feature vectors were used to train the support vector machine（SVM） classification model. The grey wolf optimization algorithm（GWO） was used to optimize the hyperparameters of SVM such as C and g in order to achieve end-to-end fault diagnosis of diesel engine. For the sample verification， 1DCNN-GWO-SVM could achieve a diagnostic accuracy of 99.10% on the training set， which was superior to various traditional machine learning fault diagnosis methods. Moreover， it could still maintain a diagnostic accuracy of over 90% in interference environments with signal-to-noise ratios of 10 dB， 20 dB， and 30 dB， respectively. The results indicate that 1DCNN-GWO-SVM is an end-to-end fault diagnosis method for diesel engine fuel injection systems with high prediction accuracy， strong generalization ability， and strong anti-interference ability， which has practical engineering application value.

Key words： convolutional neural network;support vector machine;grey wolf optimization algorithm;diesel engine;fault diagnosis

［編輯： 袁曉燕］