基于声信号和BP神经网络的柴油发动机故障诊断

曾 荣，曾锐利，梅检民，张 帅，丁 雷

(1.陆军军事交通学院 研究生管理大队，天津 300161；2.陆军军事交通学院 军用车辆系，天津 300161)

● 车辆工程VehicleEngineering

基于声信号和BP神经网络的柴油发动机故障诊断

曾 荣1，曾锐利2，梅检民2，张 帅1，丁 雷1

(1.陆军军事交通学院 研究生管理大队，天津 300161；2.陆军军事交通学院 军用车辆系，天津 300161)

为实现柴油机异响故障的不解体诊断，采用双麦克风采集发动机噪声信号，利用小波分解技术对采集的声压信号进行分解，通过比较不同的小波分解方法，确定用于故障诊断的声音特征参数，最后构建BP神经网络进行模式识别。试验结果表明，采用双麦克风对发动机进行故障诊断的方法准确性高，可以应用于发动机异响故障诊断。

柴油机故障诊断；双麦克风；多分辨分析；声信号；BP神经网络

发动机工作过程会产生振动信号，发生故障时信号的声音频谱就会有所表现。利用发动机工作过程中产生的异常噪音信号检测发动机故障，相比于其他方式具有不接触、不解体和操作简单等优点。

由于声信号信噪比较低，故存在特征提取较为困难以及故障诊断分类器无法实现类别增量学习等缺陷。针对信噪比较低的问题，许多学者开展了一些研究，如：利用小波分析，将小波变换应用于滚动轴承故障声信号的处理[1]；通过多尺度分解，提高声信号的信噪比[2]；采用独立分量分析和自相关分析降噪[3]；利用形态分量分析方法进行广义软取阈值去噪[4]；利用梅尔频率倒谱系数算法提取故障特征[5]，等等。这些降噪方法都是在声源环境单一的条件下取得了较好效果，然而对于发动机异响故障，由于存在多个声源干扰信号，单一的信号分析满足不了特征提取的要求。李增芳等[6]提出对声强信号进行小波分析以获取频带能量特征，取得了较好的诊断效果。Pagi V B等[7]用摩托车的声信号能量分布作为特征对象，结果表明能诊断出多个故障类别。但是文献[6—7]所提的方法准确率仍有待提高。Wang Y S等[8]和Dayong N等[9]分别提出了智能故障诊断模型和改进的随机递减技术应用于发动机故障诊断，准确率得到了较大的提高。Madain M等[10]提出建立故障数据库，用相关分析来匹配故障类型，促进了发动机故障诊断的应用。然而，这些已有的研究只是诊断特征明显的故障种类，而实际应用中发动机故障大多数是由轻到重(如轻微漏油到完全断油)的渐变过程，而诊断出轻微故障对于视情维修的意义是显而易见的。

对于声信号，分析频域比时域更为有效，因为较重要的特性主要反映在其功率谱中，且频谱不易受到外界干扰，声学特性较为稳定。由于声信号中高频部分衰减快，而受传感器精度和采样距离的限制，采集到的信号大部分是低频信号，发动机噪音频域信号大部分信息集中在低频段，故本文主要对发动机低频信号进行分析。在多分辨分析和频带能量分析的基础上，结合神经网络在非线性映射处理方面的强大能力，本文提出一种采用双麦克风测量结合BP神经网络进行发动机故障诊断方法，最后进行试验验证该方法的实用性和准确性。

1 信号处理及模式识别方法

1.1 发动机噪声信号的特点

如图1所示，未经过任何处理的发动机声压信号时域波形较为混乱，信号的周期特征明显，但显然无法直接用于故障诊断分析。声信号经过傅里叶变换后，能量在频率上的分布具有阶梯状，初步分析可知其能量频带大致分为4～6段，采用频带能量分析是可行的。

图1 发动机原始声信号和傅里叶变换频谱

1.2 小波多分辨率分析

针对发动机噪声信号的特点，本文采用小波多分辨率分析方法对发动机噪声信号进行处理。小波变换的时频分辨率随时间分解尺度而变化，对于信号的低频成分其时间分辨率高而频率分辨率低，对于信号的高频成分其时间分辨率低而频率分辨率高。S.Mallat在构造正交小波基时提出多分辨率分析的概念，并首先应用于小波分析，小波分析现阶段在故障诊断领域也较为成熟[11-13]。多分辨率分析的小波分解树如图2所示。

图2 4层多分辨分析树结构

从图2可以看出，多分辨分析的功能和带通滤波器相似，只对信号的低频部分进行分解，而高频部分则不考虑。若最高频率为f，则对于高频H1信号，其频率范围为[f/2，f]，低频L1频率范围为[0，f/2)。作第二层分解时，原第一层分解得到的高频部分H1不进行分解，只将低频部分L1进行分解，以此类推，将信号进行层层分解。信号X经图中所示的4层多分辨率分解后，就能得到信号系数φi(i=1,2,3,4)，其对应的频率范围分别为[0,f/16)，[f/16,f/8)，[f/8,f/4)，[f/4,f/2)，[f/2,f]。即信号X为

X=Φ1+Φ2+Φ3+Φ4

(1)

P=[E1，E2，E3，E4]

(2)

取E=∑Ei，则归一化后特征向量为

T=[E1/E，E2/E，E3/E，E4/E]

(3)

柴油机声信号和4层小波分解结果如图3所示，经过多分辨分析后的柴油机声信号频带系数幅值显然不同，可以明显看到5个不同幅值的波形段。

图3 柴油机声信号和4层小波分解结果

1.3 频带能量累加法特征提取

根据小波分解结果，通过计算频带能量累加以获取特征参数。小波频带能量累加法主要通过对信号时频变换，分解到不同的频带内，对各频带内能量总和进行统计分析，以频带内能量和的变化来判断故障信号的变化，利用这些特征变化建立信号频带能量与发动机异响故障状态间的映射关系。

对柴油机声信号初步处理分析得知，采用Daubechies族的小波基函数db4或db5且分解层数为3、4、5(即能量频带4、5、6)时能取得较好效果，再对4种工况——正常供油、轻微漏油、中度漏油和完全断油(即失火故障)综合分析(如图4所示)每个频带所示长度为相应频带占总频带能量的比例，横坐标为各频段能量所占总能量的百分比，纵坐标为小波分解后4种故障状态条件。从图中可以发现分解层数为3时，轻微漏油故障和中度漏油故障的频带能量特征完全不能区分，分解层数为5时，频带能量特征稳定性较差。从图4(a)—(f)比较可知，分解层数为4且小波基函数为db4时，故障状态得到较好的区分而同一状态特征稳定性好。对于小波基函数的选择，金解放等[14]从理论角度也论证了Daubechies小波族中的db4小波基函数在声信号处理中具有较好效果。本文中，故障特征向量通过小波基函数db4对两个麦克风声信号各进行4层小波分解得到的10个频带系数建立。

图4 不同小波分解层数和基函数频带分析

1.4 构建BP神经网络

BP神经网络具有强大的非线性映射、自学习和自适应、泛化和容错等能力，主要由输入层、隐含层和输出层组成。若样本输出向量为S=[s1,s2,s3,s4]，训练结果向量为R=[r1,r2,r3,r4]，则单个样本的网络训练结果与目标输出间的平方误差为

(4)

从而训练系统误差平均值为

(5)

式中k为样本数。

由D可得隐含层和输出层的权值修正量ΔVij、ΔWjk，进而得到网络权值修正关系：

Wjk(t+1)=Wjk(t)+ΔWjk(t)

(6)

Vij(t+1)=Vij(t)+ΔVij(t)

(7)

BP神经网络算法结构如图5所示，其中X(1)，X(2)，…，X(n)为网络的输入值，Y(1),Y(2)，…，Y(n)为网络的预测值。网络的输入值从输入层经隐含层向输出层传播，在输出层的各神经元获得网络的输入响应；然后，按照减少目标输出与实际误差的方向，从输出层经过各中间层逐层修正各连接权值；最后回到输入层。在一定范围内，随着误差逆传播的进行，网络测试的反馈正确率也随之上升。通过正向传播和反向传播两个过程实现算法的前进和误差不断修正，实现输出值逼近理想值。

图5 BP神经网络结构示意

本文以归一化后的频带系数组成的特征向量为BP神经网络的输入值，网络输出对应4种工况设置代码，分别按照漏油严重程度设定故障种类(V)为正常供油(1000)、轻微漏油(0100)、中度漏油(0010)和完全断油(0001)。

2 故障诊断试验

2.1 数据的采集与处理

试验采用GRAS公司的40PH型麦克风，其工作频率为10～20 kHz。综合声强测量中误差的产生机理，结合试验条件，取麦克风测量位置距噪声源约0.8 m处，具体位置如图6所示，单声压测量用麦克风1，测量双声压使用麦克风组1和2。试验采样频率为25.6 kHz，以潍柴WD615型六缸发动机为试验对象，设置其高压油管漏油故障，利用NI数据采集系统采集声信号，发动机转速为710 r/min。

图6 麦克风测量位置示意

通过调节第6缸高压油管喷入缸内燃油油量来模拟高压油管漏油故障，分别设置发动机正常供油、轻微漏油、中度漏油和完全断油4种工况。固定声信号采集装置(麦克风)，两个麦克风同时测量发动机在4种工况下的声信号，每种工况采样时间为5 s，各采样5组。

采用小波基函数db4将声信号进行4层小波分解得到5个频带系数值，即高频信号的小波系数S1和低频小波系数S2、S3、S4、S5。将声信号分解得到的5个频段信号的小波系数平方后求和，再进一步归一化得到作为信号的特征参数的e1、e2、e3、e4、e5，故对于单麦克风特征向量为

T1=[e1，e2，e3，e4，e5]

(8)

对于双麦克风特征向量为

(9)

部分特征参数见表1。对4种不同工况的能量频带特征参数进行模式识别，把每种工况下麦克风采集的500组工作循环(特征向量)分成样本数据和测试数据，其中随机抽取400组用于BP神经网络样本训练，另外100组作为测试样本。

表1 声信号故障状态特征参数数据(部分)

2.2 BP网络结构训练和结果

BP神经网络和模糊聚类分析是两种较为常用的模式识别方法，使用模糊聚类方法便于动态分类，但其计算量大、耗时多，而使用BP神经网络预测可以克服模糊聚类分析的缺点。

模糊聚类分析则是利用模糊等价关系来实现的。聚类分析一般分为3步：建立模糊相似矩阵、改造相似关系为等价关系以及聚类。其中建立模糊相似矩阵是实现模糊聚类的关键，本文以已归一化的特征向量为数据样本，设

U={T1,T2,…,Tn}

(10)

为故障状态全部样本，每一个样本都由N个特征表示：

(11)

其中N在单麦克风分析时为5，双麦克风时为10，可求得任意两个样本Ti和Tj相关系数Yij，进而构造模糊相似矩阵R=(rij)N×M。用模糊聚类方法中的减法聚类对相似矩阵处理生成初始隶属函数，采取后向传播算法估计模糊聚类中隶属函数的参数。

分别用两种模式识别方法分析，结果如图7、表2所示。从图、表中可以发现，在相同算法下，双麦克风在诊断准确率上优于单麦克风。经过多次试验，BP神经网络平均训练时间在2 s左右，而模糊聚类训练时间在10 s左右，因此，选用BP神经网络作为故障识别方法。

图7 BP神经网络训练结果

综合上述试验，单个声压分析对发动机失火故障诊断准确率在70%左右，而采用双麦克风诊断和BP神经网络分析明显减少了网络训练周期，因此大大缩减了样本训练时间，同时准确率能提高到90%以上，且诊断错误都发生在轻度故障和中度故障的互相混淆，对视情维修决策的影响较小。对于发动机汽缸漏油故障，采取双声压分析结合BP神经网络的方法可以取得很高的诊断正确率和诊断效率。

表2 网络训练综合分析

3 结 论

通过选取小波基函数和分解层数，采用双麦克风采集发动机声信号，采取小波多分辨分析结合BP神经网络的方法进行柴油发动机故障诊断，取得了良好效果。

(1)对于发动机声信号，采用小波基函数db4可以对声信号低频部分进行很好的分解，能够提取较为明显的故障特征。

(2)采用双麦克风采集声信号，结合BP神经网络诊断发动机异响故障，相比于单麦克风能大幅提高诊断准确率和诊断效率，为发动机其他异响故障诊断提供了参考。

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DieselEngineFaultDiagnosisBasedonSoundSignalandBPNeuralNetwork

ZENG Rong1, ZENG Ruili2, MEI Jianmin2, ZHANG Shuai1, DING Lei1

(1.Postgraduate Training Brigade, Army Military Transportation University, Tianjin 300161, China;2.Military Vehicle Department, Army Military Transportation University, Tianjin 300161, China)

In order to diagnose the abnormal sound fault of the diesel without disassemble, dual microphones are used to collect noise signal of the engine in this paper, and the sound pressure signal is decomposed with wavelet decomposition technique. By comparing different wavelet decomposition techniques, it determines the sound feature parameter for fault diagnosis, and establishes a BP neural network for pattern recognition. The test result shows that diagnosing engine fault with dual microphones is accuracy, and it can be applied to diagnose the abnormal sound fault of engine.

diesel engine fault diagnosis; dual microphones; multi-resolution analysis; sound signal; BP neural network

2017-07-08；

2017-09-31.

天津市自然科学基金项目(15JCTPJC64200).

曾 荣(1994—)，男，硕士研究生；

曾锐利(1976—)，男，博士，副教授，硕士研究生导师.

10.16807/j.cnki.12-1372/e.2017.12.006

TK407；TB52

A

1674-2192(2017)12- 0023- 06

(编辑：张峰)