基于内燃机振动信号的可视化识别诊断_蔡艳平.pdf

书书书  振动与冲击 第 38 卷第 24 期JOURNAL OF VIBRATION AND SHOCKVol．38 No．24 2019 基 金 项 目 国 家 自 然 科 学 基 金 51405498 ;中 国 博 士 后 基 金 2015M582642 收稿日期2018 －05 －22修改稿收到日期2018 －08 －15 第一作者 蔡艳平 男， 博士， 副教授， 1982 年生 基于内燃机振动信号的可视化识别诊断 蔡艳平1， 2，徐光华1， 3，张恒2，范宇2，李艾华2 1． 西安交通大学机械工程学院， 西安 710049; 2． 火箭军工程大学305 室， 西安710025; 3． 西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室， 西安 710049 摘要为提高故障识别诊断的精确度和实时性， 有效解决内燃机多分量、 非平稳振动信号特征提取困难的问题， 提出一种基于改进局部二值模式 ILBP 与双向二维主成分分析 TD- 2DPCA 的内燃机振动信号可视化故障识别诊断方 法。针对传统时频方法在分析内燃机振动信号中， 存在时频分辨率低及交叉干扰项的问题， 将经验小波变换 EWT 与同 步压缩小波变换 SST 应用到内燃机振动信号的时频图表征中; 利用 ILBP 提取图像的纹理特征， 并对 ILBP 图谱采用 TD- 2DPCA 降维， 将降维后的编码矩阵向量化后得到图像的特征参数; 通过支持向量机 SVM 和最近邻分类器 NNC 分别特 征向量进行训练、 测试， 实现内燃机的故障识别诊断。在内燃机气门间隙故障 8 种工况下缸盖振动信号的识别诊断试验 中， 均得到较高的分类精度; 通过参数的合理优化， 在保证了分类速率的同时， 最高识别率达到 96． 67， 对比其他方法， 充分表明该方法在内燃机故障诊断中的有效性。 关键词内燃机; 故障诊断; 时频分析; 特征提取; 识别率 中图分类号TK428文献标志码ADOI 10． 13465/j． cnki． jvs． 2019． 24． 021 Visual identification and diagnosis based on IC engine vibration signals CAI Yanping1， 2，XU Guanghua1， 3，ZHANG Heng2，FAN Yu2，LI Aihua2 1． School of Mechanical Engineering，Xi’ an Jiaotong University，Xi’ an 710049，China; 2． Room 305， Rocket Force University of Engineering，Xi’ an 710025，China; 3． State Key Laboratory for Manufacturing Systems Engineering，Xi’ an Jiaotong University，Xi’ an 710049，China Abstract In order to improve the accuracy and real- time of IC engine fault identification and diagnosis，and solve the difficulty of feature extraction for IC engine multi- component and non- stationary vibration signals effectively，a visual fault diagnosis for IC engine vibration signals based on improved local binary pattern ILBPand two directional- two dimensional principal component analysis TD- 2DPCAwas proposed． Firstly， aiming at the problem of low time- frequency resolution and cross- interference in the analysis of IC engine vibration signals by the traditional ，the empirical wavelet trans EWTand synchro- squeezing wavelet trans SSTwere applied to the time- frequency representation of IC engine vibration signals． Secondly，the texture feature of the image was extracted by ILBP and TD- 2DPCA was used to reduce the dimension of an ILBP texture image． The feature parameters of the image were obtained by vectorizing the coding matrix． Last，the feature vectors were trained and tested by support vector machine SVMand nearest neighbor classifier NNCrespectively to realize the fault diagnosis of the IC engine． In the identification and diagnosis test of cylinder head vibration signals under 8 working conditions of the IC engine，higher classification accuracy was obtained． Through reasonable optimization of the parameters，the classification rate is guaranteed and the highest recognition rate reaches 96． 67． Compared with other s，the effectiveness of this in IC engine fault diagnosis was fully demonstrated． Key wordsIC engine;fault diagnosis;time- frequency analysis;feature extraction;recognition rate 内燃机振动信号是典型的多分量、 非平稳信号， 如 何有效分析处理、 从内燃机振动信号中提取特征信息 是内燃机故障诊断的关键［1 ］。作为分析非平稳信号的 有力工具， 时频分析方法是将一维的时域振动信号， 通 过内积变换， 映射到二维的时频域联合分布图像上， 能 ChaoXing 够清晰表征信号频率随时间的变化情况。时频图包含 了信号的大量信息， 通过提取图像特征进行内燃机的 故障识别诊断， 国内外专家和学者开展了深入的研究。 如文献［ 2］ 将图像分割理论引入柴油机故障诊断中， 提 出一种基于时频谱图与图像分割的故障诊断方法; 文 献［ 3］ 利用 Wigner 时频分布与分形维数诊断柴油机常 见故障; 文献［4］提出内燃机 MHD Margenau- Hill Distribution 振动谱图与编码特征提取的诊断方法研 究， 取得较好的诊断结果; 文献［ 5］ 将高阶累积量应用 到柴油机振动信号的分析中， 结合图像的纹理特征提 取方法， 进行了柴油机的故障诊断研究。 上述方法主要从信号的分析处理、 图像特征提取 和模式识别 3 个方面对内燃机进行故障识别诊断， 其 中， 如何有效地分析振动信号和提取图像特征是故障 诊断的关键。针对传统方法在分析内燃机振动信号中 时频分辨率低及存在交叉干扰项的问题， 提出基于 EWT- SST Empirical Wavelet Trans- Synchro- Squeeg- ing Wavelet Trans 的信号时频分析方法， 首先利用 EWT 对信号具有较强的自适应分解能力， 将内燃机多 分量振动信号分解成一组单分量调幅 － 调频信号， 结 合 SST 在信号时频分析中的优势， 再对分解的信号进 行 SST， 最后通过将结果线性叠加得到原始信号的时频 图像。该方法不仅消除交叉干扰项的影响， 而且提高 了时频分辨率， 对信号时频特征具有较好的描述。 在图像特征提取方面， 本文引入 LBP Local Birary Pattern 和 TD- 2DPCA Two Directional- two Dimensional Principal Component Analysis 算法。LBP 算法能够提取 图像的局部纹理特征， 不同于基于像素点的特征提取， LBP 算法提取的纹理特征是一种区域统计特征， 其在 模式识别中具有较大优势。但是 LBP 算法在编码过程 中， 忽略编码区域中心点像素值的作用， 而通常中心点 比领域点提供更多的信息， 因此本文改进 LBP 算法 邻 域点与中心点像素值比较， 中心点与邻域平均像素值 比较， 并分配中心点最大权重。在此基础上， 通过 TD- 2DPCA 对 LBP 图谱进行降维， 得到最终模式识别的特 征向量。该方法不仅消除冗余特征提高分类识别速 率， 而且同时提取了图像的局部和全局特征。 通过对车载 BF4L1011F 型柴油机气门间隙故障 8 种工况下实测信号的识别诊断试验， 采用 SVM Support Vectro Machine 和 NNC Nearest Neightor Classifier 分别 进行分类识别， 结果表明， 所提方法在分类精度和识别速 率上， 较传统单一特征提取算法相比， 均具有优越性。 1基于 EWT 的 SST 时频分析 1． 1经验小波变换 EWT EWT 是 Gilles［6 ］提出的一种新的自适应信号分解 技术， 该算法结合经验模态分解的自适应性和小波分 析的理论框架， 通过对信号 Fourier 谱的分割， 在分割区 间构造具有紧支撑的小波函数， 形成合适的小波滤波 器组以提取信号不同频率成分的本征模态函数。 经验小波变换的实质是通过对信号频谱的自适应 分割， 把信号 f t 分解成 N 个本征模态函数 fk t 之和 的形式 f t∑ N－1 k 0 fk t 1 假设信号 f t 的 Fourier 变换为 f ω ， ω∈［ 0， π］ ， 将 Fourier 谱［ 0， π］分割成 N 个连续的部分， 用 ωn ω 00， ωN π 表示各片段之间的边界 ［ 7 ］。 通常将0 和 π 作为频带的边界，记为 ω0和 ωN，每个频带可表示为 Λn ［ ωn－1 ， ω n］ ，n 1， 2， ， N ∪N n 1Λn ［ 0， π］ 2 以每个 ωn为中心，宽度为 2τn定义一个过渡段， 且 τn γωn， 0 ＜ γ ＜1，如图 1 所示。 图 1 Fourier 谱的分割 Fig． 1Segmentation of Fourier spectra 构造经 验 小 波 函 数 ψ n ω和 经 验 尺 度 函 数 φ n ω 为 ψ n ω 1， 1 γ ωn≤ω≤ 1 － γ ωn1 cos π 2 β 1 2γωn1 ω － 1－ γ ωn1 [] ， 1 － γ ωn1≤ω≤ 1 γ ωn1 sin π 2 β 1 2γωn ω － 1 － γ ωn [] ， 1 － γ ωn≤ω≤ 1 γ ωn 0，              其它 3 φ ω 1，ω≤ 1 － γ ωn cos π 2 β 1 2γωn ω － 1 － γ ωn [] ， 1 － γ ωn≤ω≤ 1 γ ωn 0，        其它 4 为了获得具有紧支撑的小波框架，参数 γ 必须满 足以下条件 γ ＜ minn ωn1 － ω n ωn1 ω n 5 其中，函数 β x 为 β x x4 35 － 84x 70 x2－ 20 x3 6 根据小波变换理论， 定义 EWT 的细节系数 W ε f n， t 和近似系数分别为信号 f t 与经验小波函数ψ ⌒ n ω 151第 24 期蔡艳平等基于内燃机振动信号的可视化识别诊断 ChaoXing 和经验尺度函数φ ⌒ n ω 的内积 ［8 ］，则分解的本征模态 函数 fk t ，由式 7～ 式 8 给出 f0 t W ε f 0， t * φ1 t 7 fk t W ε f k， t * ψk t 8 1． 2同步压缩小波变换 SST Daubechies 等 ［9 ］提出的 SST 是一种时频域能量重 排算法， 不同于传统谱重排算法， SST 在提高时频分辨 率的同时， 支持信号的重构。该算法利用小波变换后， 信号时频域中相位不受尺度变换影响的特性， 求取各 尺度下对应的频率， 然后将同一频率下的尺度相加， 即 对小波系数往尺度方向进行压缩， 最后将时间 － 尺度 平面转化为时间 － 频率平面， 获得频率曲线更为清晰 的时频表征， 提高了时频分辨率。 SST 主要有以下步骤 步骤 1小波变换 对信号 f t 进行连续小波变换 WTf a， b 〈f t ， φa， b t 〉 1 槡 a∫ R f t φ t － b a dt 9 式中φa， b t 为小波基函数;a 为尺度因子;b 为平移 因子。 步骤 2同步压缩 对于任意的小波系数 WTf a， b ≠0，由下式求得 各尺度下对应的频率 ωf a， b ω ωf a， b － i WTf a， b WTf a， b b 10 通过上式， 则时间 － 尺度平面 b， a 上的信息转化 到时间 － 频率平面 b， ωf a， b 。在实际计算中，频 率 ω 和尺度因子 a 都是离散的， 将区间 ωi－ 1 2 Δω [ ， ωi 1 2 Δ ] ω 的值压缩到频率 ωi处， 则同步压缩变换 Tf ω i， b 可表示为 ［10 ］ Tf ω i， b 1 Δω ∑ ω ak ， b －ωi≤Δω 2 WTf ak， b a －3/2 k Δa k 11 式中Δω ωi － ω i －1;Δak ak－ ak －1。 这样， 信号的时频曲线被压缩到接近真实频率值 的区域， 达到提高时频分辨率的目的， 并且还能实现信 号的重构 ［11 ］。如式 12 所示 f t Re 1 Cφ∑ k Wf ak， b a －3/2 k Δa []k 12 式中 Cφ 1 2∫ ∞ 0 ψ ξ dξ ξ 。 1． 3EWT- SST 时频分析 同步压缩变换不仅具有较好的时频分辨率， 而且 支持信号的重构。由于该算法的诸多优点， 在许多领 域得到越来越广泛的应用。 但是， SST 以小波变换为基础， 在实际应用中也受 限于小波变换的缺点， 当信号为多分量信号时， 影响 SST 对信号的特征提取效果。由于对于内燃机而言， 其 振动激励源较多， 运行工况复杂， 振动信号表现为多分 量的非平稳特性， 直接对内燃机振动信号进行 SST 分 析， 表征效果不理想。 为了解决上述问题， 本文结合 EWT 和 SST 的优 点， 提出基于 EWT- SST 的时频分析方法。首先利用 EWT 对信号较强的分解能力， 将多分量信号分解成一 组单分量信号， 对分解的信号分别进行 SST， 将分析结 果刻画出来， 得到信号理想的时频表达。 EWT- SST 时频分析的主要步骤， 如图 2 所示。 图 2 EWT- SST 时频分析流程图 Fig． 2Flowchart of EWT- SST time- frequency analysis 2改进局部二值模式的降维特征提取 2． 1LBP 算法原理 内燃机振动信号的时频图像具有明显的纹理特 征， 因此本文将 LBP 引入到图像的特征提取中。LBP 的基本原理是 以灰度图像的任意像素点为中心， 周围 8 个像素点为邻域， 定义 LBP 的编码区域， 将 8 个邻域 像素点的灰度值 gi分别与中心像素点的灰度值 g0作 比较若 gi≥g0，对应邻域像素点位置标为 1， 否则标 为 0; 然后按照对应位置设定的权重计算 8 位二进制 数， 作为该邻域中心像素点的 LBP 值， 如图 3 所示。 图 3 LBP 编码原理 Fig． 3Coding principle of LBP LBP 编码过程的函数表达为 LBP ∑ 8 i 1 f gi－ g0 2i－1 13 f x 1， x ≥ 0 0， x ＜ { 0 14 为了改善 LBP 的性能， 提高其对纹理特征提取的 灵活性， Ojala 等 ［12 ］将 LBP 的编码区域扩展为半径为 R 的圆型邻域， 选取圆形邻域上均匀分布的 P 个像素点 251振 动 与 冲 击2019 年第 38 卷 ChaoXing 数计算 LBP 编码值 对于没有完全位于像素点的灰度值 通过双线性插值进行计算 ， 如图4 所示。随着邻域半径 的增大， 会使像素点之间的相关性减小， 但是能够提取更 多纹理信息; 邻域半径不变时， 采用更多的邻域像素点可 以细化纹理特征， 但降低了计算效率， 增加了特征维数。 图 4不同 R， P 对应的圆域 LBP Fig． 4Circular LBP corresponding to different R and P 2． 2ILBP improved LBP LBP 算法因为计算简单， 具有平移、 旋转不变性和 灰度不变性等优势 ［13 ］， 在纹理特征提取方面取得较好 的效果， 同时， 针对基本 LBP 算法存在的问题， 也出现 许多新的改进算法， 使其在医学图像分析、 人脸识别和 目标检测中得到越来越广泛的应用［14 －15 ］。 本文根据内燃机振动信号时频图像的特点， 为增 强图像局部特征与整体的关联， 结合 LBP 算法在编码 过程中， 忽略编码区域中心点像素值的作用， 而通常中 心像素点比领域像素点提供更多的信息， 因此本文重 新定义编码方式， 提出的 ILBP 算法如下 邻域点与中 心点像素值比较， 中心点与邻域平均像素值比较， 并分 配中心点最大权重。计算原理如下 ILBPR， P∑ p i 1 f gi－g0 2i－1 f g0－g － 2p 15 f x 1， x ≥ 0 0， x ＜ { 0 16 式中g － 1 P∑ P i 1 gi。 灰度图像经编码后， 生成反映图像纹理特征的 ILBP图谱， 然后通过统计 ILBP 图谱中不同编码值的像 素点数目， 形成编码值的统计直方图作为原图像的特 征参量， 如图 5 所示为 Lena 图的 ILBP1， 8特征提取 过程。 ILBPR， P会产生 2P 1种编码值， 当 P 16 时， ILBP 图谱的编码值达到 131 072 种， 对于如此高维度的数据 明显不利于模式识别。针对这一问题， 传统做法是将 ILBP 编码值归一化到灰度值范围内， 即 0 ～ 255， 这样 特征参数的维度就压缩到 256 维， 解决了特征维度过 高的问题。但同时直接对数据进行归一化压缩， 弱化了 图像的统计特征， 降低了分类识别精度; 再考虑到在内燃 机振动信号时频图像中， 空白背景的像素信息比重过大， 编码后的 ILBP 图谱包含大量描述背景的冗余信息， 这不 仅增加了特征参数的维数， 而且不利于分类识别。 图 5Lena 图的 ILBP1， 8特征提取过程 Fig． 5Feature extraction process of ILBP1， 8from Lena 针对以上问题， 利用 TD- 2DPCA［16 ］对 ILBP 图谱进 行分析处理。TD- 2DPCA 是在 2DPCA 的基础上， 将图 像从行和列两个方向进行降维［17 ］， 在挖掘图像特征的 主分量信息的同时， 有效提高了计算速度。假设 ILBP 图谱的维数是 m n， 降维后的特征维数是 h d， 本文 所提图像特征提取方法如图 6 所示。 图 6 ILBP 图谱 TD- 2DPCA 降维 Fig． 6ILBP dimensionality reduction by TD- 2DPCA 3故障诊断实例 试验数据采集自车载 BF4L10011F 型柴油机， 试验 中采用 AVL 油压传感器采集柴油机喷油管压力， PCB 振动传感器采集柴油机气门机构附近的振动情况， 传 感器如图 7 所示布置。其中 PCB 振动传感器采样频率 为 25 kHz， 柴油机空载运行， 转速为 3 000 r/min。 图 7传感器布置位置 Fig． 7Location of the sensor 试验通过改变柴油机进、 排气门间隙大小， 模拟柴 油机的 8 种状态下的运行工况 试验中正常工况下柴 351第 24 期蔡艳平等基于内燃机振动信号的可视化识别诊断 ChaoXing 油机进、 排气门为 0． 3 mm; 将进、 排气口间隙减小到 0． 06 mm， 表示进、 排气门间隙过小的工况; 将进、 将进、 排气口间隙增大到 0． 5 mm， 表示进、 排气门间隙过大 的工况; 在排气门间隙正常的排气阀上开一个 4 mm 1 mm 的口子， 表示排气门严重漏气; 更换排气阀表示 模拟新气门工况， 如表 1 所示。 表 1 8 种气门间隙设置 Tab． 1Four valve clearance settingsmm 工况编号进气门间隙排气门间隙 10． 300． 30 20． 300． 06 30． 300． 50 40． 30开口 4 1 50． 30新气门 60． 060． 06 70． 060． 50 80． 500． 50 分别采集柴油机 8 种不同工况下的振动信号， 每 种工况采集 60 个数据 前 30 个数据用作分类器训练， 后 30 个用于实验测试 ， 用本文所述方法进行诊断识 别， 具体流程如图 8 所示。 图 8内燃机故障诊断流程 Fig． 8Flow of IC engine fault diagnosis 3． 1柴油机振动信号时频分析 对柴油机8 种工况下的振动信号进行 EWT- SST 时 频分析， 如图 9 所示为前 4 种工况的时频图像。为了 对比所提方法的优越性， 同时给出了直接对信号进行 小波变换分析的结果， 如图 10 所示。 图 9 4 种工况 EWT- SST 的分析结果 Fig． 9EWT- SST analysis results of 4 working conditions 图 104 种工况的 WT 分析结果 Fig． 10WT analysis results of 4 working conditions 根据柴油机工作原理， 柴油机的一个工作循环是 由进气、 压缩、 做功和排气 4 个过程组成 ［18 ］。本试验采 用的 BF4L10011F 型柴油机为四冲程柴油机， 一个工作 循环曲轴转角旋转 720， 进、 排气门在工作过程中的开 闭情况， 如表 2 所示。 柴油机运行过程中， 引起缸盖表面振动的信号主 要为在工作过程中气阀与气阀座会发生的撞击、 排气 阀开启时的气流冲击和燃烧产生的激振; 对于多缸柴 油机， 邻缸的振动激励也会产生较大影响［19 ］。 表 2柴油机工作循环 Tab． 2Diesel engine working cycle 进、 排气门动作时间/s曲轴转角/ 排气门 关闭0． 00220 进气门 关闭0． 025228 点火0． 04360 排气门开启0． 055492 进气门开启0． 078700 451振 动 与 冲 击2019 年第 38 卷 ChaoXing 由图 9 可知， 不同工况下内燃机振动信号的主要 特征频率出现在进、 排气开闭和点火的时间段内， 分别 表示由气阀产生的冲击和气体燃烧产生的激振， 能够 明显分辨出不同工况下振动信号特征频率的成分， 具 有较高的时频分辨率; 并且不同工况下图像表征差异 明显， 可分度高， 有利于下一步图像特征提取和模式识 别工作的进行。 反观图 10， 直接对内燃机振动信号进行小波分析， 虽然也能对信号的特征进行一定的表征， 但是表征效 果较差， 时频分辨率不高， 从图中很难具体看出信号的 特征频率成分。 内燃机缸盖振动信号是一种典型的非平稳周期信 号， 对该类信号进行分析时， 传统的时频分析方法对信 号特征效果不佳， 会造成虚假的频率和时间分量， 很难 有效提取信号的真实特征， 时频分辨率也不理想。采 用 EWT- SST 时频分析方法， 不仅解决了多分量信号表 征的难题， 而且采用压缩小波变换， 利用时频谱能量重 排的方法， 提高了时频分辨率， 增加了图像的可辨 识度。 3． 2特征提取和模式识别 生成的内燃机振动信号时频图像的分辨率为 252 336， 首先使用 ILBP 算法提取图像纹理特征， 试 验中验证， 当 R 和 P 分别取 2 和 16 时， ILBP 算法对图 像的纹理特征描述最为理想， 如图 11 所示是前 4 种工 况下振动信号时频图像的 ILBP 图谱。 图 114 种工况的 ILBP 图谱 R 2， P 16 Fig． 11ILBP of 4 working conditions R 2， P 16 从图 11 可知， 各种工况下的 ILBP 图谱描述了 时频图像的纹理特征， 但是其中大部分区域是空白 的背景信息， 若采用统计直方图的形式对其进行特 征参数的提取， 不仅增加了特征维数， 而且大量的背 景信息会影响分类识别的精度。对 ILBP 图谱进行 TD- 2DPCA 降维处理， 降维后的编码矩阵如图 12 所示。 图 124 种工况的 TD- 2DPCA 编码矩阵 10 10 Fig． 12Encoder matrix of 4 working conditions 10 10 TD- 2DPCA 将原图像的维度由 m n 降维至 h d， 在实验中， 为了保持完整的图像特征信息， 将特征维数 h 和 d 设置为相同值， 并将编码矩阵向量化作为分类识 别的特征参数， 用以分类器训练和测试。实验每种工 况下采集 60 组振动信号数据， 共 480 组数据， 取 8 30 副图像的特征参数作为训练样本集， 另外 8 30 副图 像的特征参数作为测试集， 以支持向量机和最近邻分 类器分别进行识别分类 支持向量机的相关参数设置 由 Matlab 中 Libsvm 工具箱的网格寻优法自动确定 ， 对比分类识别精度和特征提取时间优化特征维数取 值， 如图 13 所示。 图 13识别结果 Fig． 13Recognition results 从图 13 可知， 不管对于最近邻分类器还是支持向 量机， 特征维数对最终识别率影响较大 当特征维数较 小时， 所提取的特征参数不足以反映图像的特征， 虽然 实现了特征参数的有效降维， 但识别率不高; 随着特征 维数的增大， 识别率总体上得到了提高， 但当特征维数 过大时， 识别率会有所降低， 这是因为过量的特征参数 会提取图像的背景信息， 弱化图像的特征描述， 不利于 最终的分类识别。当特征维数为 7 7 时， 识别率达到 最高， 其中 SVM 的识别率达 96． 67。为了对比本文 所提方法的优越性， 同时给出利用 LBP 和 ILBP 统计直 方图的形式进行分类识别的结果， 如表 3 所示。 551第 24 期蔡艳平等基于内燃机振动信号的可视化识别诊断 ChaoXing 表 5位移延性系数 Tab． 5Displacement ductility coefficients 分类方法 识别准确率/ NNCSVM 识别速率/s NNCSVM ILBP2， 1673． 3380． 831． 910． 16 ILBP2， 1682． 9289． 582． 070． 20 ILBP2， 16- TD 2DPCA95． 0096． 670． 350． 04 由表 3 可知， 传统 LBP 算法的识别率最低， 通过改 进其编码规则的 ILBP 在一定程度上提高了识别的精 度， 但是二者都是采用统计直方图的形式提取特征参 数， 特征参数归一化后， 虽然识别速率差异不明显， 但 识别精度总体不高， 最终的识别率都没达到 90; 针对 内燃机振动信号时频图像特点， 本文提出的结合 TD- 2DPCA和 ILBP 的特征提取方法， 不仅实现了特征 参数的有效降维， 提高分类识别速率， 而且具有较高的 识别精度， 适用于内燃机振动信号的可视化诊断中。 4结论 1针对内燃机故障诊断中振动信号表征的难 题， 利用 EWT 将多分量的振动信号分解成多个单分量 的调幅调频信号， SST 完成信号的时频分析。通过内燃 机不同工况的实验数据验证， 该方法能够清晰描述振 动信号中冲击分量的时间和频率特性， 较好反映了各 工况的物理意义， 并且具有较高的时频分辨率。 2将 ILBP 应用到振动信号时频图像的纹理特 征提取中， 针对图像特点和统计直方图形式的不足， 利 用 TD- 2DPCA 直接对 ILBP 图谱进行降维并提取特征 参数。分别用 NCC 和 SVM 分类器对提取的特征参数 训练、 测试， 结果表明， 该方法在特征提取中较其他方 法具有较好的效果， 通过合理调整参数的特征维度， 不 仅提 高 了 分 类 识 别 的 速 率， 而 且 最 高 识 别 率 达 96． 67， 可以应用于内燃机振动信号的可视化故障诊 断中。 参 考 文 献 ［1］ 牟伟杰，石林锁，蔡艳平， 等．基于 KVMD- PWVD 与 LNMF 的内燃机振动谱图像识别诊断方法［ J］ ． 振动与冲 击， 2017， 36 2 45 －51． MU Weijie， SHI Linsuo， CAI Yanping， et al． IC engine fault diagnosis based KVMD- PWVD and LNMF ［J］ ． Journal of Vibration and Shock， 2017， 36 2 45 －51． ［2］ 蔡艳平，李艾华，王涛，等． 基于时频谱图与图像分割的 柴油 机 故 障 诊 断［J］ ．内 燃 机 学 报，2011，29 2 181 －186． CAI Yanping，LI Aihua，WANG Tao，et al． IC diesel engine fault diagnosis based on time- frequency spectrum image and image segmentation［J］ ． Transactions of CSICE，2011，29 2 181 －186． ［3］ 刘昱，张俊红，毕凤荣，等． 基于 Wigner 分布和分形维数 的柴油机故障诊断［J］ ． 振动、 测试与诊断，2016，36 2 240 －245． LIU Yu，ZHANG Junhong，BI Fengrong，et al． Study on fault diagnosis of diesel valve trains based on Wigner distribution and fractal dimension［J］ ． Journal of Vibration， Measurement ＆ Diagnosis， 2016， 36 2 240 －245． ［4］ 岳应娟，孙钢，蔡艳平，等． 内燃机 KVMD- MHD 振动谱 图表征与 TD- 2DPCA 编码特征诊断方法研究［ J］ ． 振动工 程学报， 2017， 30 4 688 －696． YUE Yingjuan，SUN Gang，CAI Yanping，et al． KVMD- MHD vibration spectrum representation of internal combustion engine and TD- 2DPCA coding diagnosis ［ J］ ． Journal of Vibration Engineering， 2017， 30 4 688 －696． ［5］ 沈虹，赵红东，梅检民，等． 基于高阶累积量图像特征的 柴油机故障诊断研究［J］ ． 振动与冲击，2015，34 11 133 －138． SHEN Hong，ZHAO Hongdong，MEI Jianmin，et al． Diesel engine fault diagnosis based on high- order cumulant image features［J］ ．Journal of Vibration and Shock，2015，34 11 133 －138． ［6］ GILLES J．Empiricalwavelettrans ［J］ ．IEEE TransactionsonSignalProcessing， 2013， 61 16 3999 －4010． ［7］ FRANCIS A，MURUGANANTHAM C．Empirical wavelet trans and its application［J］ ．International Journal of Electrical， ElectronicsandCommunicationEngineering， 2015， 1 1 1 －3． ［8］ FRANCISA， MURUGANANTHAMC．Anadaptive denoising using empirical wavelet trans［J］ ． International Journal of Computer Applications，2015，117 21 18 －20． ［9］ DAUBECHIES I，LU J F，WU H T．Syn- chrosqueezed wavelet transsan empirical mode decompositionlike tool ［ J］ ． Applied and Computational Har