基于Res⁃CNN和燃油压力波的柴油机喷油器故障诊断方法*

靳 莹，乔新勇，顾 程，郭 浩，宁初明

（1.陆军装甲兵学院车辆工程系，北京 100072；2.中国人民解放军66407部队，北京 100089；3.军事科学院系统工程研究院军需工程技术研究所，北京 100010）

前言

柴油机燃油喷射系统作为柴油机的重要组成部分，主要由喷油泵、高压油管和喷油器等组成，其工作质量直接影响柴油机的功率、油耗，以及起动性能、动力性和可靠性。柴油机燃油喷射系统是柴油机的主要故障源之一，在柴油机停机故障中，由燃油喷射系统故障造成的约占27%以上，而其中的喷油器故障直接影响燃油的喷射质量，使燃烧过程恶化，进而导致柴油机性能下降［1］。因此，开展喷油器故障诊断研究是柴油机故障诊断的一个重要内容，具有重要意义。

目前喷油器故障诊断方法主要有两类，一是压力诊断方法［2-3］，二是振动诊断方法［4］，其中以压力诊断法最为直接。压力诊断法是识别和提取压力波形上的特征点，然后建立数学模型进行故障诊断。如西北工业大学的崔海英等应用LMBP算法进行柴油机喷油器故障诊断，将选取的6个特征参数作为输入进行故障模式识别［5］。但是，故障模式下的压力波形在信号特征提取时，由于个别特征点不明显而提取困难，特别是在通过程序自动提取特征点时，难以准确快捷地提取特征参数，不适合设备在线自动监测。

近年来随着深度学习的兴起，传统算法在柴油机故障诊断中的优势日趋减弱。目前深度学习在图像处理、语音识别、文本处理等多领域得到了广泛应用，并且已成功应用于齿轮、轴承等旋转机械的故障诊断中［6-11］。深度学习是通过建立、模拟人脑的信息处理神经结构来实现对外部输入的数据进行从低级到高级的特征提取网络体系，可实现端对端形式的模式识别，因此可以在不预先实施特征提取的情况下进行设备故障诊断。

本文中基于深度学习理论，采用一维残差卷积神经网络模型，通过测取柴油机高压油管压力波信号进行故障诊断，消除特征提取环节对故障诊断的影响，提高故障诊断的效率和准确率。

1 试验方法与信号采集

1.1 故障模拟方法

为模拟喷射系统典型故障，试验在12PSY170型柴油机喷油泵试验台上进行。通过模拟燃油喷射系统的典型故障以实现故障模拟的普遍性、可行性和代表性。

典型故障模拟的具体方法如下。

（1）喷油器开启压力降低。喷油压力是否标准直接决定了柴油机是否能够良好雾化、正确喷油，如果喷油器压力降低，极易造成诸多不良现象，如:燃烧不彻底、积碳和排气冒黑烟等。该型柴油机喷油器的正常开启压力为21 MPa。随着使用期的加长，开启压力会逐渐降低，使用期满后，一般下降到17～19 MPa。将喷油器在开启压力调整试验台上进行调整，模拟20和18.5 MPa两种开启压力。

（2）喷油器针阀下卡死。由于针阀加工精度、安装、燃油中含有的水分和泄漏问题，会导致针阀阀芯卡死于关闭状态。通过一刚性螺栓替换弹簧将针阀挺杆顶死，使针阀不能抬起，喷油器无法喷油来模拟喷油器针阀的卡死状态。

（3）喷油孔堵塞。柴油雾化不良、燃烧不充分产生积碳，以及燃油中的杂质沉积在喷孔内易造成堵塞，试验采用低电流铆焊将2个喷油孔堵塞，模拟此类故障状况。

（4）喷油器针阀偶件磨损。针阀和阀体是一对精密配合的偶件，其配合间隙为0.002～0.004 mm。喷油器在工作过程中，针阀在针阀孔中频繁往复运动并在落座时承受冲击力和燃油中的杂质的综合作用，而导致针阀偶件磨损，通过采用研磨方法将其配合间隙扩大为0.006 mm模拟偶件磨损状态。

1.2 数据采集

试验时将外卡式压力传感器固定在高压油管靠近喷油器端的外壁面，如图1所示。调整高压油泵转速为850 r/min，喷油器400次循环累计喷油量为64±1 mL。通过故障模拟方式，采集不同故障状态下的燃油压力波信号。测得的正常状态下高压油管压力波形如图2所示。图中通过外卡式压力传感器测得的电压信号表征高压油管的压力幅值。

图1 外卡式压力传感器安装

图2 正常状态下高压油管压力波形

2 压力波形分析

2.1 燃油压力波动原理分析

由图2可见，出油阀在a点时打开，由于柱塞的挤压，高压油管内燃油压力开始急剧上升。当燃油压力大于针阀开启压力时，针阀抬起（b点），燃油开始喷入气缸，此时由于进入喷油器的燃油量大于喷入气缸的燃油量，压力持续升高至最大压力（c点）。此后回油孔打开，燃油不再进入喷射系统，伴随燃油喷入气缸，压力急剧下降，直至针阀关闭（d点），在e点出油阀关闭。

2.2 不同故障模式下压力波特征分析

以a点作为基准点，沿横轴建立基于时间的特征参数，沿纵轴建立基于压力幅值的特征参数。2.2.1 压力波特征归一化处理

利用压力波特征进行故障诊断，时间特征量和压力特征量存在量纲和数量级的差异，为消除其对特征空间的影响，对特征量进行归一化，采用将故障状态下的特征量与正常状态特征量相除的方法，以a点处的压力值pa和出油阀由开启至关闭的时间Tae作为标准值进行转换，公式如下:

式中:CT为时间特征量，分别为供油持续时间Tac、喷油持续时间Tbd、针阀开启时间Tab；Cp为喷油管压力特征量，分别为针阀开启压力特征pab、压力峰值特征pac、针阀落座特征pad；C′T为归一化后的时间特征量，分别为归一化供油持续时间T′ac、归一化喷油持续时间T′bd、归一化针阀开启时间T′ab；C′p为归一化后的压力特征量，分别为归一化针阀开启压力特征p′ab、归一化压力峰值特征p′ac和归一化特征针阀落座p′ad。

经过归一化处理后的不同故障模式下特征量如表1所示，表中M1～M6分别代表开启压力降低Ⅰ（降至20 MPa）、开启压力降低Ⅱ（降至18.5 MPa）、针阀下卡死、喷孔堵塞、针阀偶件磨损和正常状态6种模式。

表1 不同故障模式下特征量

2.2.2 不同故障模式下压力波动规律分析

（1）喷油器开启压力降低

该型柴油机喷油器正常开启压力为21 MPa，在使用中由于各运动零件磨损，如针阀与针阀体锥面磨损、端面磨损，或压力调节螺钉松动、弹簧变形都有可能造成开启压力降低。使得燃油喷射提前开始，喷射延续时间延长，而供油量也有所增加。反映在压力波上表现为针阀开启提前，峰值压力下降，针阀落座延后，喷油结束后高压油管里反射波较小。从表1可见，压力波特征值峰值压力p′ac明显下降，针阀开启压力p′ab下降，喷射延续时间T′bd延长，且压力降低至18.5 MPa的峰值低于降至20 MPa的峰值，喷射延续时间也更长，针阀开启压力更低。

（2）针阀下卡死

针阀下卡死是指针阀被卡死在停止供油位置，当系统内压力升高时也不能抬起，喷油器不喷油。针阀下卡死时，燃油压力波的峰值比正常压力波峰值高出很多，压力波升高得非常快，而且反射波在油管内十分剧烈，延续时间较长，残余压力也比正常压力波有较大升高。由表1可以看出，其压力特征值远远大于正常值。

（3）喷油孔堵塞

燃油滤清不好和积碳等原因都会造成喷油孔堵塞。这会引起燃油注入形状改变，甚至堵塞孔完全不喷油；燃油喷入各气缸的不均匀度增加，燃油与空气混合不均匀。反映在燃油压力波上表现为燃油压力急剧升高，峰值压力远远超出正常，针阀落座延后。针阀落座后，高压油管内压力波反射振荡剧烈，甚至造成二次喷射，喷油结束后，系统内残余压力较大。由表1可以看出其峰值压力明显大于正常压力波峰值，喷射延续时间延长。

（4）针阀磨损

针阀与针阀体密封锥面磨损时，当柱塞开始压油，在针阀未抬起时燃油就经间隙向燃烧室渗漏，并以大的油滴进入燃烧室。压力升高时，漏油加剧，形成射流，但由于弹簧压力作用，在压力波峰值处出现波动，喷油结束后系统内压力反射波较小，残余压力比较弱。反映在燃油压力波上表现为峰值压力显著下降，压力升高平缓，幅值较低。

通过前述分析可以看出，燃油压力波特征能够反映和描述柴油机喷油器故障状态。

3 神经网络诊断方法

本文中首先采用传统神经网络方法，以前文提取的6种模式下的6个特征样本作为输入，对喷油器故障进行诊断，以便于与后续的深度学习网络诊断方法进行比较。

选择概率神经网络（probabilistic neural network，PNN）作为诊断模型，概率神经网络模型是由Specht在1989年提出的一种前馈型神经网络，采用基于Bayes优化分类规则与由高斯函数作为基函数的概率密度估计相结合的算法［11］。该模型结构简单、训练过程简化、学习效率高、并且具有非线性算法的高精度，在故障诊断时具有训练收敛性好、泛化性好和快速学习的优点。创建PNN模型，它由输入层、模式层、求和层和输出层组成。输入节点数为6，分别对应6个特征量，输出节点数为6，分别对应6种不同模式，设置径向基函数的扩展速度为0.1。

在540组特征数据中随机选取500组作为训练样本，其余40组为测试样本。通过训练集进行训练并通过测试集仿真，预测分类结果，并将分类结果与实际结果对比，见图3，其分类正确率达77.5%。

图3 概率神经网络（PNN）诊断结果

4 基于Res⁃CNN的喷油器故障诊断方法

卷积神经网络（convolution neural network，CNN）是一类特殊的人工神经网络，最主要的特点是卷积运算操作，作为深度学习最重要的模型之一，在诸多领域，特别是在与图片相关的任务上表现优异，其提供了一种端到端的学习架构。CNN是一种层次模型，其输入原始数据，先通过卷积运算、池化操作、非线性激活函数等一系列完成前馈运算，将目标任务化为目标函数，再以有监督学习的方式计算其预测误差，后通过基于梯度的反向传播算法更新参数，其梯度从后往前逐层反馈，直到更新到网络的第一层参数。相较于传统的神经网络架构，CNN特点在于引入了权值共享和感受野的概念，这使得其需要学习的参数量极大地减少，拥有更强的学习能力。

图4所示为CNN典型模型结构以及用其实现模式识别的思想方法，其中包括卷积层、非线性激活层、池化层、全连接层等，通过这些基本“组件”的有机结合即可把原始特征空间映射到更具表征意义的特征域内，进而实现对样本的识别预测。与传统神经网络结构不同，CNN输入一般为二维图像（包括特征图或原始数据图），其无须将输入数据矢量化，避免了空域关系的缺失，可获得更加完备的特征组合。

图4 CNN模型结构及模式识别实现方法

4.1 基于残差网络的CNN改进

卷积层、池化层在CNN诊断模型中扮演着重要的角色，其直接关系到特征提取的优劣。随着深度神经网络的发展，训练难度增大，收敛速度减慢，残差网络（ResNet）是微软亚洲研究院的何恺明、孙剑等人2015年提出的，它解决了深层网络训练困难的问题［13］。基于残差网络，设计了适用于压力波数据特点的残差模块，并将其连接于卷积神经网络，构成改进的新型一维CNN网络—Res⁃CNN，其网络结构如下。

（1）卷积层

卷积层通过若干卷积核（即特征滤波器）的作用逐层对一维高压油管压力波形图进行卷积运算，并通过非线性激活层获取每层网络的不同特征图，每层网络通过“组合”上一层卷积核输出，进而将隐藏在数据内部的拓扑结构特征逐层提取出来。其数学模型可表示为

（2）BN层

Batch normalization（简称BN）是Google研究员Sergey等人于2015年提出并应用于GoogLeNet中的，已被证明其有效性和重要性。在采用随机梯度下降法训练网络时，通过BN层的运算，对每个mini⁃batch的数据进行归一化处理，对于每个隐层神经元，把逐渐向非线性函数映射后向取值区间极限饱和区靠拢的输入分布变换到均值为0、方差为1的标准正态分布。BN层先对隐层内每个神经元的激活值xi进行Z⁃score标准化处理，公式如下:

式中:γ为缩放因子；β为偏移。γ和β是两个可学习的重构参数。

在xi激活值获得之后，非线性函数变换之前，对每个隐层加上一层BN操作层，使得非线性变换函数的输入值落入对输入比较敏感的区域，不仅极大提升了训练速度，收敛过程加快，还能增加分类效果。另外BN层的加入简化了调参过程，不再需要使用局部响应归一化层，对于初始化的要求较低，并可以使用大的学习率，避免梯度消失问题，如图5所示。

图5 BN操作层原理图

（3）激活函数层

激活函数层又称为非线性映射层，常用的非线性激活函数是Sigmoid函数，也称为Logistic函数，其表达式为

由于其存在梯度饱和效应，2010年Nair和Hinton将修正线性单元ReLU引入神经网络，使其成为目前CNN中最常用的激活函数之一［14］，数学表达式为

除解决神经网络在训练步骤中反向传播时的梯度消失问题外，使用ReLU函数的CNN的计算成本也会大幅减小，同时利用ReLU函数，使得一些神经元的输出为零，即网络变得更加稀疏，从而避免了过度拟合的问题。

（4）池化层

池化层实际上就是一种“降采样”操作，通常采用的池化方式有平均池化、最大池化和随机池化。本文中分别采用了最大池化和平均池化:在模型训练初期使用最大池化，使得模型更关注某些特征本身而非特征具体的位置，使特征学习过程中包含某种自由度，容忍某些特征微小的位移；在模型训练后期使用平均池化，对卷积层学习到的特征做维度约减，使模型可以抽取更广泛的特征，进而减少CNN学习过程中的计算量和参数个数，并在一定程度上防止过拟合。平均池化和最大池化的数学模型可分别表示为

（5）残差模块

残差网络的残差模块除了正常的卷积层输出外，还有一个分支把输入直接映射到输出上，该输出和卷积的输出做算术相加得到最终的输出，表达式为

式中:x为输入；F(x)为卷积分支的输出；H(x)为整个结构的输出，如图6所示。可以证明如果F(x)分支中所有参数都是0，H(x)就是个恒等映射。残差结构人为制造了恒等映射，就能让整个结构朝着恒等映射的方向去收敛，确保最终的错误率不会因为深度的变大而越来越差，避免网络加深造成的梯度爆炸和梯度消失的问题。

图6 残差模块原理图

本文中所用残差模块在传统残差网络的基础上加以改进，加入了BN层，采用ReLU作为激活函数，并按照卷积层—BN层—ReLU的组合方式构造出新型残差模块，该模块包含两个分支，模型结构如图7所示，通过上下两个分支学习不同权重值，从而使显著特征得到增强，减小系统误差，提高运算速度和准确率。

图7 残差模块模型结构

（6）全连接层与分类器

全连接层的所有神经元节点都与上一层输出的特征图的每个节点相互连接，起到将学到的特征表示映射到样本的标记空间的作用。其输出为

式中:x为全连接层的输入；w为权重；b为偏置；f(·)为激活函数。

全连接层后的输出层采用Softmax损失函数将输入的神经元映射到（0，1）之间，通过指数化变换使输出转化为概率形式，分类结果为最大值，从而进行有效的多目标分类。Softmax损失函数可表示为

式中:N为训练样本数；yi为输入特征的标记值；hj为样本预测结果；c为所需进行分类的种类数。

通过逐层的卷积、BN、池化和残差块等操作，以最小损失为学习目标，通过提取输入数据的平移、旋转和缩放不变的特征表示，借助顶层分类器即可有效实现故障诊断与识别。

4.2 Res⁃CNN网络结构

深度残差网络是一种看似简单但是极为有效的网络结构，在单纯的前向传播基础上深度残差网络增加了跃层连接（skip connection）。实践表明，深度残差网路可以有效地改善“深度”网络的性能。Res-CNN网络结构如图8所示，由作为其基本组成单元的残差模块叠加连接构成深度残差网络，输入为一维燃油压力波信号，依次进行卷积层、BN层、激活函数层、最大池化层的运算后送入多个残差模块，残差模块间通过两次的卷积层—BN层—ReLU层连接，运算结果经过平均池化层、全连接层和Softmax层，最终输出模式分类结果。其中输入特征图的大小为1×2800，采用了3个残差模块，在提高分类准确率、避免过拟合并节约计算资源的前提下，经过多次实验确定的网络结构参数详见表2，采用Adam自适应优化器。

表2 一维轻量Res⁃CNN网络结构与参数

图8 基于残差网络的CNN网络结构

4.3 网络训练与验证

将采集到的正常状态和5种故障状态的压力波信号进行分割，每个样本由2 800个采样点构成压力波图。每种工况下随机选取训练样本70个，其余30个为测试样本，正常状态和5种故障状态的样本各100个。采用18层卷积神经网络，其CNN网络结构参数见表3。

表3 CNN网络结构及参数

采用训练样本对传统CNN进行训练，网络训练进度及准确度曲线如图9所示，横坐标表示网络训练过程中对所有的批量样本集迭代30轮、每轮7次的过程，纵坐标表示网络模型训练的准确度。传统CNN网络在处理此类一维数据时，为了避免模型层数过多导致训练不收敛，选择18层的网络进行训练，此网络模型的参数量较大。从图中可以看出，网络训练迭代20轮之后，误差值趋于一个较小的值且保持稳定，表明网络已训练至收敛，最终测试集验证的诊断准确率为95.24%。

图9 CNN网络训练准确度曲线

采用相同样本对Res⁃CNN进行训练。对于喷油器正常状态和5种故障状态下的各100组数据，仍然随机选取70个做为训练样本，30个做为测试样本，对所有的批量样本集迭代50轮、每轮7次，网络在训练过程中的训练进度及准确度如图10所示。可以看到当训练至30轮时，Res⁃CNN模型已可以达到较高的准确率，相比于传统CNN网络，在网络更深、模型参数更少的条件下，在一定规模测试集上准确率提高至100%。

图10 Res⁃CNN训练准确度曲线

4.4 实验结果分析

通过Res⁃CNN每层的运算提取了大量的特征参数，选取平均池化层第1轮、第5轮和最后1轮的输出特征参数采用主成分分析法将特征降维并进行可视化分析，将主成分分析得到的3个主成分显示于三维坐标中，6种形状分别代表6种状态模式，分析结果如图11～图13所示。

图11 平均池化层特征参数可视化（第1轮）

图12 平均池化层特征参数可视化（第5轮）

图13 平均池化层特征参数可视化（最后1轮）

在模型训练的最初阶段，除喷油孔堵塞具有较显著的特征外，其余故障特征均混叠在一起，难以区分，随着训练轮次的增加，故障特征分类逐渐清晰，直至能够区分出相应的故障模式，与训练准确度曲线结论相符。

对比结果如表4所示。可以看出:传统诊断算法PNN由于需要人为提取故障特征，输入特征参数显著减少，但识别率差异较大；由于CNN在提取原始信号特征方面的优势，基于CNN的智能诊断模型的分类准确率较高。

表4 不同网络模型诊断结果对比分析

对比表2和表3可以看出:CNN网络模型虽然相比Res⁃CNN模型层数较少，但通过全连接层把数据展开以后导致参数量大增，模型参数为74.06 MB；而Res⁃CNN模型通过优化残差模块结构和模型参数的选取，虽然增加了层数但减少了参数量，模型参数为18.02 MB。因此，Res⁃CNN模型相比于传统CNN网络，使用更深层的网络结构、更少的参数，在相当的训练时间内，大大提高识别的准确率，在一定规模的测试集中故障识别准确率达到了100%。

5 结论

本文中探索了利用Res⁃CNN深度学习模型进行柴油机故障诊断的方法，采用端对端的网络架构，克服了传统诊断方法需要预先提取故障特征而难以自动化识别特征点的缺陷，且能够有效诊断柴油机喷油器的正常工作状态和5种故障模式，为实时在线监测提供了技术手段。试验结果对比分析表明，本文中提出的Res⁃CNN方法相比于经典的PNN和CNN方法，具有更高的诊断准确率，是一种有效的故障诊断方法。