基于1DCNN与双通道信息融合的柴油发动机故障诊断

白雲杰,贾希胜,梁庆海,马云飞,白华军

(陆军工程大学石家庄校区装备指挥与管理系，河北 石家庄 050003)

在机械工程领域,柴油发动机作为典型的往复式动力机械，广泛应用于汽车、工程机械、农业、化工产业、国防军用装备以及船舶运输业等领域。柴油发动机能否正常、健康地工作，将直接影响整个设备的正常运行，柴油机非正常工作可能导致整个系统故障、停工停产，甚至造成重大事故和经济损失。因此，有效地对柴油发动机进行状态监测和故障诊断研究具有重要意义[1]。

随着人工智能技术的快速发展，基于传统的故障机理研究和信号处理手段的诊断方法逐步向以数据挖掘和模式识别技术为核心的智能化故障诊断技术发展[2-3]。在此基础上，基于数据驱动的故障诊断方法日益成为当前研究人员关注的重点[4]。赵志宏[5]提出了基于相对小波能量与支持向量机的轴承故障诊断方法。Flett和Bone[6]开发了故障检测系统，并提出一种改进的RMS特征对发动机气门故障进行诊断。Kowalski等[7]提出了一种基于极限学习机(Extreme Learning Machine，ELM)的故障诊断方法，并在船舶四冲程柴油机上进行了验证，同时与KNN和SVM方法对比证明了其优越性。

自从Hinton等人提出深度学习(Deep Learning，DL)的概念[8]以来，深度学习广泛应用于图像处理、语音识别、目标检测、信息检索、自然语音处理等领域[9]。深度学习以其深入挖掘数据内在规律的优势，受到国内外学者的广泛关注，将其应用于故障诊断领域并取得了一系列研究成果[10]。

由于基于时域、频域和时频特征提取的故障诊断方法所提取的特征并不完全与所诊断的故障模式直接有关，大多数情况下还需要对故障特征进行筛选、评估以及融合，其评估筛选过程往往没有统一量化的指标，仅依赖一定的人工经验或数理统计方法，存在丢失部分特征信息而导致诊断效果不好的情况。

卷积神经网络(Convolutional Neural Network，CNN)作为深度学习网络的代表，以其强大的非线性特征提取和模式识别能力，减少了中间步骤带来的累积误差和人工经验造成的信息损失，在故障诊断领域正处于前沿研究方向[11]。杨兰柱等[12]基于CNN在提取一维特征上网络结构的缺陷提出了改进的CNN网络，并用于轴承故障诊断研究。饶雷等[13]通过CNN提取数据特征输入到支持向量机(Support Vector Machine，SVM)中，实现了齿轮箱故障诊断。

针对采用SVM等传统机器学习方法进行故障诊断会导致信号处理的工作量大，且有效诊断特征提取复杂，诊断误差大以及CNN神经网络在处理一维振动信号时往往产生过拟合和训练速度慢的问题，本研究采用一维卷积神经网络对信号数据的深层特征进行提取，同时为了解决原始信号作为输入常常因为输入数据量太大而导致模型训练时间较长，对设备要求较高的问题，通过构建信号特征集矩阵，以提高模型训练效率。另一方面，现有基于CNN故障诊断的方法研究大多基于单通道振动信号，忽略了系统整体的相互作用以及综合效应，导致对于复杂故障可能造成诊断信息不够全面，准确率难以提高的问题。基于以上分析，本研究提出基于一维卷积神经网络与双通道信号融合的方法，并结合柴油发动机预置故障试验台进行不同故障类型的诊断，以验证方法的有效性。

1 CNN基本原理

1.1 卷积神经网络

卷积神经网络(Convolutional Neural Network，CNN)是包含卷积计算且具有深度结构的一类典型前馈神经网络，作为深度学习模型的一种，被广泛应用于图像识别和语音识别等各个领域。其经典网络结构模型包括LetNet-5模型[14]、AlexNet网络[15]、GoogleNet网络[16]以及VGG网络[17]等，其基本结构通常由输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层组成，网络结构如图1所示。

图1 卷积神经网络基本网络结构

1.2 一维卷积神经网络

卷积神经网络可以对多个维度数据进行处理，通常一维数据为时间或频谱采样数据，二维数据则在一维数据的基础上包含多个通道。常见的二维卷积神经网络在计算机视觉和图像处理识别领域取得了一系列显著成果，一维卷积神经网络则可以接收一维或二维数据作为输入，通常用于处理序列数据。由于采集到的原始振动加速度信号是一维周期性的，因此本研究采用一维卷积神经网络来处理柴油发动机振动信号。其具有以下明显优势：1)输入为一维信号数据，适用于实时故障诊断；2)结构更为紧凑，可利用有限数据有效训练模型进行分类。

2 1DCNN双通道信息融合诊断模型

2.1 双通道信息融合

通过将传感器配置在不同测试点，采集到具有不同敏感程度的故障信息或互补信息，接着分别从获取的两通道传感器振动信号中提取最大值、最小值、均值、峰峰值、整流平均值、方差、标准差、峭度、偏度、均方根值、波形因子、峰值因子、脉冲因子、裕度因子共14×2个特征，构成特征集矩阵。主成分分析(Principal Component Analysis，PCA)作为一种数理分析方法，可以通过分析特征信息与总数据信息的相关程度，将原来众多的相关性指标重新组合成新的主成分特征，即通过对特征的筛选和融合，得到包含原始数据主要信息的少数重要主成分特征，以去除无效冗余信息，实现特征层的融合。本研究使用PCA对特征集矩阵进行特征融合，通过对比主成分累计贡献率，最终选定诊断效果较好的主分量个数作为融合特征，输入1DCNN网络进行故障诊断。传统CNN故障诊断模型与双通道融合模型对比如图2所示。

图2 模型对比

2.2 1DCNN模型网络结构

本研究构造了一个10层的1DCNN模型，其网络架构如图3所示。

图3 1DCNN网络架构

其中：Conv1D是一维卷积层；MaxPooling1D、AveragePooling1D分别是一维最大池化层和一维平均池化层；Flatten层用来扁平化参数用，一般用在卷积层和全连接层之间；Dense层是全连接层；ReLU和Softmax为激活函数,其中最后一层全连接层采用Softmax激活函数实现对故障状态的识别。每层网络具体参数如表1所示。

表1 1DCNN网络结构及参数

在1DCNN网络结构中，卷积步长为1，每层网络均以ReLU为激活函数，以提升非线性因素。

3 试验验证与分析

3.1 柴油机预置故障试验系统

为了对方法的有效性进行验证，通过搭建柴油机预置故障试验台进行试验数据采集。研究对象为6缸高压共轨柴油发动机，具体技术参数见表2。

表2 柴油发动机技术参数

试验系统如图4所示。试验系统主要包含高压共轨柴油机、柴油机控制面板和数据采集系统。其中柴油发动机控制面板可以控制柴油机的点火、熄火、加速和减速。配备的原车系统仪表可以实时观测柴油机的转速、水温以及剩余油量等。控制面板相关测试接口可以在柴油机发生故障时进行简单诊断。数据采集系统由采集机箱(PXI-9108)、数据采集卡(PXI-3342)和压电式振动加速度传感器(BW14100)、光感转速传感器以及由Labview编写的数据采集系统构成。

图4 高压共轨柴油机试验系统

在振动信号的采集过程中，采样频率为20 kHz，单次采样时间12 s，采样间隔30 s。在试验过程中，共安装了2个传感器，分别沿轴向安装在1缸和2缸的缸盖上(见图5)。本次试验共预置4种状态模式：正常、一缸失火、二缸失火以及空气滤清器堵塞。其中，某缸失火故障状态通过断开该缸电源线来实现，空气滤清器堵塞通过加装进气罩来实现，具体故障设置如图6所示。经过试验采样，每种故障模式有300个样本，每个样本有双通道数据，单次采样数据量为240 000个。

图5 振动传感器安装位置

图6 故障设置方式

3.2 数据处理与1DCNN参数设置

选取各故障状态模式原始信号中的一个样本，其时域波形如图7所示。可以看出，各状态模式振动信号时域波形复杂，并无明显差异。

图7 故障模式时域波形

将两通道原始振动信号分别提取最大值、最小值、均值、峰峰值、整流平均值、方差、标准差、峭度、偏度、均方根值、波形因子、峰值因子、脉冲因子、裕度因子共14个特征，构成1 200×28的特征集矩阵，通过PCA进行特征融合后将融合特征输入1DCNN网络中。为了尽可能保留故障信息，在融合后累计贡献率大于99%情况下，对比不同主成分数的故障诊断效果，选定前12个主成分作为融合特征，结果见表3。在训练过程中加入随机种子初始化网络参数，随机将样本集按8∶2划分为训练集950个样本，测试集250个样本。经过反复测试，最终的1DCNN网络参数设置见表4。试验结果表明，采用1DCNN双通道信息融合方法，柴油发动机的故障诊断准确率达到98.8%。1DCNN训练过程见图8。

表3 不同主成分数诊断结果

表4 1DCNN网络参数设置

图8 1DCNN训练过程

3.3 试验对比

为了证明本研究中方法的有效性，在不改变1DCNN网络结构的情况下，通过改变参数确定最优参数(见表5)。

表5 1DCNN参数对比

根据结果将1DCNN网络参数设置为学习率0.001，迭代次数140，Batch size:16。为了研究双通道融合后的综合效果，与仅使用单通道柴油发动机振动信号进行对比试验，其训练过程如图9所示。发现仅采用单通道振动信号时，第一通道诊断准确率稳定在92.4%，第二通道诊断准确率稳定在88.4%，验证了所用双通道特征融合的方法要优于以往单通道数据的方法。同时与其他常用分类算法进行对比(见表6)，结果显示本研究方法相比于其他算法具有更好的诊断效果。

图9 单通道1DCNN训练过程

表6 对比试验结果

为了验证研究方法的优越性，对比以往截取局部原始信号输入1DCNN网络以及二维卷积神经网络的诊断结果及计算效率(见表7)。由3.1节可知，柴油发动机标定转速为2 300 r/min，因此将单个原始信号样本截取3 600个样本点作为单个输入样本。本研究所用计算机配置：Intel Core i7-9850H 2.60 GHz,2.59 GHz。

表7 效率对比

经过试验可以发现，当使用原始信号输入1DCNN网络和二维CNN网络时，诊断准确率较低，说明当原始信号输入时，由于数据量过大，需要调整网络结构使用更复杂的深层网络结构，这样将导致计算资源被严重占用；同时，从训练时间来看，采用本研究所用方法训练神经网络时间要远小于原始信号输入，这将大大提高诊断效率，解决以往使用原始信号输入时诊断实时性差的问题。

综合以上结果可知，基于1DCNN与双通道信息融合的方法，相比于单通道数据输入时，对柴油发动机4种状态模式的诊断准确率提高约7%，在模型训练过程中，损失函数随迭代次数增加显著降低。与其他诊断算法进行比较，该方法具有更高的诊断准确率，同时在诊断效率上相比原始信号输入，占用计算资源少、诊断时间快，能够做到实时诊断。

4 结束语

提出了一种基于1DCNN与双通道信息融合的柴油发动机故障诊断方法，通过构造信号特征矩阵一定程度上解决了传统单通道采集信号数据量大，只能采集部分信息用于局部诊断的问题，而双通道信息融合方法解决了信号特征融合权重确定困难、实时性差的问题。通过试验验证了双通道信息融合方法在柴油发动机四种状态模式的诊断上准确率达到98.8%，双通道信息融合相比单通道信号，故障诊断准确率提高了约7%～10%。通过与决策树、朴素贝叶斯、KNN以及SVM进行比较，结果表明该方法也具有更好的诊断性能，与以往采用原始信号作为输入相比具有更高的诊断效率。

基于1DCNN与双通道信息融合的故障诊断方法经过试验验证，具有较好的诊断效果。针对复杂工况条件下和混合故障条件下的故障诊断仍需进一步研究，同时在样本数据量的选择上，本研究选取的是整段采样样本，数据量大能起到较好效果，但对于样本数据量小的情况还需进一步研究。