基于小波包特征提取和模糊熵特征选择的柴油机故障分析_蒋佳炜.pdf

 振动与冲击 第 39 卷第 4 期JOURNAL OF VIBRATION AND SHOCKVol． 39 No． 4 2020 收稿日期2018 －06 －26修改稿收到日期 2018 －10 －18 第一作者 蒋佳炜 男， 博士生， 1992 年生 通信作者 胡以怀 男， 教授， 1964 年生 基于小波包特征提取和模糊熵特征选择的柴油机故障分析 蒋佳炜1，胡以怀1，柯赟2，陈彦臻1 1． 上海海事大学， 上海201306; 2． 哈尔滨工程大学， 哈尔滨 150001 摘要船舶动力设备因故障监测信号样本少、 变化缓慢、 数据特征呈非线性， 使得设备故障模式的准确识别和 状态预测比较难。尤其是柴油机振动信号的故障诊断， 由于柴油机振动信号噪声多， 诊断信号难以进行特征选择的问 题， 提出了基于小波包能量谱特征提取和模糊熵特征择的柴油机故障诊断方法。利用模糊熵对小波包能量谱提取出 的特征集进行特征选择， 将选择后的特征参数输入 LS- SVM 进行故障模式识别。试验结果表明， 该方法可以提高故障 识别准确率。在该试验中， 故障识别准确率达到了 99． 36 ， 相比于未进行特征选择的特征集， 识别准确率提高了 0． 72 。 关键词小波包分析; 模糊熵; 特征选择; 支持向量机; 柴油机故障诊断; 故障模式识别 中图分类号TP301． 6文献标志码ADOI 10． 13465/j． cnki． jvs． 2020． 04． 036 Fault diagnosis of diesel engines based on wavelet packet energy spectrum feature extraction and fuzzy entropy feature selection JIANG Jiawei1，HU Yihuai1，KE Yun2，CHEN Yanzhen1 1． Shanghai Maritime University， Shanghai 201306， China; 2． Harbin Engineering University， Harbin 150001， China Abstract Ship power equipment makes fault pattern recognition and state prediction more difficult due to few samples，slow changes，and the nonlinear structure of data of fault monitoring signals． Especially for the diesel engine vibration signal fault diagnosis，due to the noise of the diesel engine vibration signal，the diagnosis signal is difficult in feature selection． This paper presents a diesel engine fault diagnosis based on wavelet packet energy spectrum feature extraction and fuzzy entropy feature selection． The feature set extracted from the wavelet packet energy spectrum is selected by fuzzy entropy，and the selected feature parameters are to the LS- SVM for fault pattern recognition． Experimental results show that this can improve the accuracy of fault recognition． In the experiment of this paper， the fault recognition accuracy rate reaches 99． 36．Compared with the feature set without feature selection，the recognition accuracy rate is increased by 0． 72． Key wordswavelet packet analysis;fuzzy entropy;feature selection;support vector machine;diesel engine fault diagnosis;fault pattern recognition 在柴油机运行过程中， 由于柴油机的运行特性， 柴 油机的零部件有时工作在及其恶劣的环境中。活塞和 气门机构等部件作为柴油机最关键的运动单元， 高温 条件下工作。由于直接受到燃气冲击， 要承受较高的 热应力与惯性力。其中气门机构是柴油机主要噪声源 之一， 由于其结构与阀座时间效应的复杂性， 该部分的 故障率较高， 占整个柴油机故障率的 15。气阀间隙 异常作为柴油机常见故障之一， 不仅会加大阀座的冲 击力使配气机构脱离弹跳， 还会导致气阀正时异常。 所以， 柴油机的气阀故障诊断是十分重要的［1 －2 ］。 特征提取和特征集的选择直接影响到分类器的性 能从而影响到故障诊断的准确性、 有效性和效率。特 征集的选择在分类中扮演着重要的角色。就气阀机构 来说， 柴油机运行时会在气阀与阀座间产生多个脉冲 力， 并且很大程度上影响到缸盖的振动。所以， 从缸盖 的振动信号可以获取到大部分气阀的故障信息， 从而 对气阀进行有效的故障诊断。在过去的几年中， 众多 的学者通过上述特点深入研究了如何使用从气缸盖获 得的振动信号来诊断气门机构故障［3 －6 ］。就机械的振 动信号来说， 由于其频域内能量分布比较明显， 所以采 用小波和小波包分析其非稳态振动信号一直是业内比 较主要的研究方法 ［7 －9 ］。此外， 对信号进行特征提取 ChaoXing 并利用分类器算法 如 人工神经网络， 遗传算法， SVM Support Vector Machine ， KNN k- Nearest Neighbor 等 对数据进行处理的故障诊断方法已经得到了行业 内的广泛认可 ［10 ］。但是， 考虑到柴油机振动信号的非 稳定和非线性特性， 应该对数据集提取哪些特征和如 何选择特征集。在更深入的特征提取过程中， 很可能 将一些重要的时频因素丢失， 从而导致错误或无效的 诊断结果 ［11 ］。针对上述问题， 本文提出了利用模糊熵 对小波包能量谱提取出的特征值进行特征选择的方 法。首先， 对数据进行有效的特征选择不仅可以保证 重要的时频因素不会丢失， 而且还可以减少模型的计 算量。通过减少非必要参数的使用从而在实际测量中 减少待测量。其次， 通过移除数据集中不必要的特征 可以增加模型的透明度和可理解性， 这样能更好的优 化模型并给出更准确的故障诊断信息。 同时， 本文利用小波包能量谱对诊断信号进行特 征提取 ［12 ］， 借鉴传统的模糊熵算法［13 ］， 利用模糊熵对 特征集进行特征选择， 将无关特征集筛选除去。使用 支持向量机对选择后的特征集故障诊断， 最后求出准 确率。试验证明， 使用模糊熵对特征集进行特征选择 后故障识别率比特征选择前有明显提升。 1模糊熵算法 对于模糊熵的定义 De Luca 等借鉴 Shannon 在信 息论中提出的信息熵［14 ］将模糊熵定义为 FuzzyEn A －∑ n j 1 μ A xj log μA xj 1 － μA xj log 1 － μA xj 1 式中， μA xj为样本模糊值。 在使用分类器时， 分类器将样本分为 i 个类。 对于 一个特定的类来说， 分类器首先需要一个该类的标准 向量 v， 然后根据样本集中向量 x 与该标准向量的相似 度S ＜ x， v ＞ 来判定该向量是否属于这个类。 理想情况 下， 如果样本属于该类则相似度S ＜ x， v ＞ 应趋近于1， 当样本不属于该类时相似度应趋近于 0。 对于有 N 个特 征值的样本来说， 分类器需要计算出 N 个相似度。 对 N 个相似度 Sn ＜ x， v ＞ 计算模糊熵， 可以得出当特征值 的相似度越低或越高时， 表明该特征值的确定度高， 有 利于样本的区分， 其模糊熵也越低。 当特征值的相似度 越接近0． 5 则表明该特征值不确定度高， 无法对样本进 行有效的区分， 其模糊熵也越高。 本文借鉴 De Luca 等 ［15 ］ 提出的模糊熵定义， 提出样本特征值的模糊熵。 计算过程如下 步骤 1对于时间序列样本 X ［ x f1 ， x f 2 ， ． ． ． ， x fn ］ ， 其归类标准向量为 vk ［ vk f1 ， vk f2 ， ． ． ． ， vk fn ］ 。 代表了可将样本归于 Ck类。 vk可利用广义平 均数定义 vk r 1 N∑ x∈X x fr m 1 m r 1， 2， ， n 2 式中， N 为该类中样本个数， 对于所有特征值参数 m 为 定值。 步骤 2则样本与标准向量之间的相似度函数可以定 义为 S ＜ x， v ＞ 1 n∑wr 1 － x fr p － v fr p m/p 1 m 3 p 作为结构参数影响标准向量的定义， 当 p 1 时 S ＜ x， v ＞ 为普通标准向量。 步骤 3定义样本特征的模糊熵为 FuzzyEn A， w∑ n j 1 wj sin πS k ＜ xj， vk＞ 2 sin π 1 － Sk＜ xj， vk＞ 2 － 1 4 式中 k 1， 2， ． ． ． ， N， N 为特征向量个数; wj为当前特 征值的权重。 Sk ＜ xj， vk＞ 为第 k 项特征值样本 xj与 标准向量 vk的相似度。 通过计算各项特征值的模糊熵可以判定特征值对 样本区分是否起到作用， 通过排除最大模糊熵的样本 特征可以达到对特征进行特征选择的目的。 2小波包能量谱特征提取 故障诊断信号的高频与低频部分都含有各自的故 障信息， 针对小波分析中只分析低频部分的缺陷， 本文 使用小波包能量特征提取方法。将诊断信号分解后保 留低频与高频部分， 利用能量谱进行特征提取后再利 用模糊熵进行特征选择， 最后使用支持向量机对信号 进行分类并计算其准确性。 2． 1小波包分解基本原理 小波包计算方法为 di， j， 2m∑h k － 2i dk， j1， m di， j， 2m1∑ k g k － 2i dk， j1， { m 5 小波包重构计算为 di， j1， m∑ k h i － 2k di， j， 2m∑ k g i － 2k di， j， 2m1 6 式中 di， j， m为第 j 层第 m 个节点的第 i 个小波包系数; h k和 g k为多分辨率分析中正交镜像滤波器的低 通和高通滤波器系数。 2． 2小波包能量谱 小波分解结果 di， j k在各个频带范围内信号的能 量为 Ei， j∑ N k 1 di， j k2 j 0， 1， ， 2i－ 1 7 472振 动 与 冲 击2020 年第 39 卷 ChaoXing 式中， N 为原始信号的长度。 所有 Ei， j构成小波包能量谱 E ［ Ei， o， Ei， 1， ， Ei， j， ， Ei， 2 i－1］ 。 3试验分析 3． 1试验数据分析流程 本文将得到的故障信号先进行小波包分解， 计算 出小波包能量谱作为待选特征值。对所有待选特征值 进行模糊熵计算， 除去模糊熵最大的特征值， 再将筛选 出的特征值作为特征向量构成训练集输入支持向量机 进行分类训练， 最后验证支持向量机分类准确性。具 体流程图如图 1 所示。 图 1试验流程图 Fig． 1 Test flow chart 3． 2试验设备与故障设置 本文以 4135 高速柴油机试验数据进行分析， 柴油 机具体参数见表 1。试验数据总共分为 4 组数据， 分别 为 在 700 r/min 的工况下， 气阀间隙正常和异常产生 的数据; 在 900 r/min 的工况下， 气阀间隙正常和异常 产生的数据。正常情况下的进气阀排气阀间隙分别设 置为 0． 25 mm 和0． 30 mm。异常情况下的进气阀排气 阀间隙分别设置为 0． 65 mm 和 0． 70 mm。 表 1高速柴油机参数表 Tab． 1 High- speed diesel engine parameter 型号4135AC机号A0422497 缸径135 mm行程150 mm 12 h 功率73． 5 kW 标定转速1 500 r/min 超负荷功率80． 9 kW转速1 545 r/min 持续功率66． 2 kW转速1 500 r/min 提前角22 ～24喷油量130 mm3/CY 气门间隙 进0． 25 mm 气门间隙 排0． 30 mm 在每种状态下采集 20 组数据， 采样时长为 20 s。 采样频率为 20． 48 kHz。柴油机四种状态下缸盖振动 的时域波形图如图 2 所示。 图 2柴油机四种状态下的缸盖振动时域波形图 Fig． 2 Four states of time- domain wave diagram of cylinder head vibration 3． 3测点布置 本次试验是以柴油机气阀间隙异常振动信号为例 进行特征选择， 根据柴油机气阀运动的理论分析， 由于 气阀间隙过大时势必引起气阀落座的很大冲击， 这种 冲击经缸盖结构传到表面， 激起缸盖表面的冲击振动。 本文使用的振动传感器为北京东方振动和噪声研究所 的 INV 加速度计， 考虑试验柴油机的机型和缸盖结构， 将传感器安装在气缸盖表面排气阀与进气阀中间的位 置， 如图 3 所示。 图 3传感器布点位置图 Fig． 3 Sensor layout location 3． 4模糊熵特征选择 试验数据中存在一定的噪声信号， 利用支持向量机 分类时需要将试验数据中的振动信号提取出相应的特征 值， 所以要对试验信号进行小波包分解， 并且利用小波包 能量谱进行信号的特征向量提取。小波分析方法中的高 阶 Daubechies 小波为连续且是紧支撑的小波 ［ 16 ］， 已被广 泛应用于机械振动信号的特征提取中 ［ 17 －18 ］。为适应模 糊熵特征选择所需的特征项数量要求以及尺度函数与小 波函数的平滑性， 采用3 阶 Daubechies db3 小波函数对 四种状态下的各20 组数据进行4 层小波包分解， 提取第 4 层从低频到高频共16 个频带的小波包重构信号， 求出 16 个频带内的能量谱， 最终得到80 组16 维特征向量， 利 用编号1 ～4 标记 4 种故障类型， 1 ～ 4 依序分别表示 572第 4 期蒋佳炜等基于小波包特征提取和模糊熵特征选择的柴油机故障分析 ChaoXing 700 r/min气 阀 间 隙 正 常; 700 r/min 气 阀 间 隙 异; 900 r/min气阀间隙正常; 900 r/min 气阀间隙异常， 以此 构建特征向量集。小波包能量谱故障特征均值如图4 所 示， 图4 中 x 轴表示 4 层小波包分解后的 16 个频带;y 轴表示故障类型， z 轴表示每种故障类型 20 组能量特征 值的平均值。从图4 中可以看出， 对于某些能量频带如 9， 10 的能量特征均值来说， 该频带下故障类型 3 正常 的能量均值反而比故障类型4 异常 的能量均值大。这 种情况是由于在不同的气阀间隙下故障类型4 的能量向 其它频带 如5、 6、 12、 13 发生转移而产生的。所以对机 械故障振动信号进行特征提取后进行特征选择可以有效 的去除无效特征项的干扰， 从而更好地对故障信号进行 分类。 图 4小波包能量谱故障特征均值 Fig． 4 Mean value of wavelet packet energy spectrum fault characteristics 由于小波包能量谱将故障信号所有频带内的信息 全部分解， 则特征集内不可避免的存在信息冗余从而 影响故障识别， 所以本文利用模糊熵对特征集进行筛 选。确定 p 的取值以后， 对所有特征项求模糊熵后将 模糊熵较大的样本特征去除， 筛选出样本特征子集。 当 p 1 时， 各特征项模糊熵由大到小排序如表2 所示。 表 2各特征项模糊熵 Tab． 2 Fuzzy entropy of each feature 特征项 序号 模糊 熵值 3147． 824 821 862 003 12147． 193 344 091 350 11143． 483 542 098 643 14142． 941 517 797 210 4142． 126 970 297 748 10142． 019 329 453 914 2139． 850 661 637 104 7139． 091 718 150 305 特征项 序号 模糊 熵值 9136． 091 098 017 485 13133． 030 239 821 162 15130． 698 231 072 496 5120． 332 660 548 680 8110． 602 508 372 961 6109． 691 446 853 821 178． 969 344 108 302 6 进行特征子集选择时， 选取不同的 p 值。将模糊 熵较大的 t 项特征值筛选除去， 将特征子集输入 LS- SVM进行训练， 试验中从每种故障类型的 20 组数据 中随机选择 5 组组成训练集， 剩余数据组成测试集。 LS- SVM 用径向基核函数， 用交叉验证方法优化核函数 参数 σ2 及惩罚因子 γ。最后用测试样本对训练后的 LS- SVM 进行测试并计算预测准确率， 将试验结果进行 对比。 图 5 为基于不同的 p 值选择进行的 5 次特征筛选 输入到 LS- SVM 中的分类准确率结果。其中横坐标表 示筛选除去的特征项个数， 纵坐标表示 LS- SVM 的故障 识别率。不同曲线分别表示不同 p 值情况下的实验结 果。图中可以看出， 在不同 p 值选择下， 相比于不对故 障特征进行筛选 t 0 ， 利用模糊熵进行故障特征筛 选后故障识别准确率明显上升。同时可以看出， 故障 识别准确率曲线先上升后下降。这是因为相对于原始 的故障特征集， 删除模糊熵较大的特征项后， 减少了无 关数据特征项的输入， 增加了 LS- SVM 识别的准确率。 但是随着 t 值的不断增大， 有关的数据特征项被删除， 所以 LS- SVM 的识别准确率也随之下降。所以 t 的取 值不应过大。各项数据故障识别率均值如表 3 所示， 分析可得出， 对数据集进行模糊熵特征筛选， 且筛选项 为 3 时平均故障识别准确率最高， 达到 99． 36。相比 于原始特征数据提高了 0． 72。在未对数据集进行特 征选择时 LS- SVM 的运算耗时较长， 进行特征选择后由 于减少了特征项数目， 降低了输入向量维数， 进行特征 选择后的 LS- SVM 的运算速度明显提升。因此， 用小波 包能量谱对数据进行特征提取后利用模糊熵对特征集 进行特征项筛选可以有效减少无关特征， 增加分类器 的训练效率并且提高分类器的识别准确率。 图 5识别准确率与删除特征项个数 t 关系图 Fig． 5 The relationship between the recognition accuracy and t the number of deleted feature items 表 3故障识别率均值 Tab． 3 Means of fault identification rate p 值 t 值 0123456 0．50．988 9 0．986 7 0．990 0 0．991 1 0．994 4 0．985 6 0．981 1 1．00．981 1 0．985 6 0．994 4 0．994 4 0．993 3 0．984 4 0．971 1 1．50．985 6 0．993 3 0．988 9 0．997 8 0．992 2 0．994 4 0．976 7 2．00．988 9 0．987 8 0．993 3 0．995 6 0．994 4 0．984 4 0．978 9 2．50．987 8 0．995 6 0．994 4 0．988 9 0．991 1 0．977 8 0．973 3 平均 故障 识别率 0．986 4 0．989 8 0．992 2 0．993 6 0．993 1 0．985 3 0．976 2 672振 动 与 冲 击2020 年第 39 卷 ChaoXing 4结论 1 针对非线性、 非平稳振动信号， 提出基于小波 包能量谱特征提取的模糊熵特征选择柴油机气阀间隙 故障诊断方法。通过小波包能量谱的分解， 相比于小 波分解， 小波包能量谱特征提取可以提取诊断信号的 全部特征， 对于故障诊断信息提取更加全面， 不会遗漏 高频信号。 2 利用模糊熵对特征信号进行特征项筛选， 可以 有效减少特征集的特征项个数。筛选后可以有效提高 分类器的分类性能， 并且提高识别准确率。本文提出 的特征选择方法普适性较强， 在提高准确率的同时可 以提升运算速度， 降低运算成本。可普遍对现有故障 诊断算法进行优化。尤其是针对数据集较大、 特征项 过多和运算成本较高的机械故障诊断问题， 这种模糊 熵特征选择方法能有效地提升故障识别准确率， 还能 通过删除无效特征项而提升分类器运算速度并降低运 算成本， 这对于面向大数据的机械智能故障诊断算法 来说有相当重要的意义。 参 考 文 献 ［1］ 胡以怀， 杨叔子， 刘永长． 柴油机气阀间隙异常振动诊断 方法的改进［ J］ ． 上海海运学院学报， 1997 4 29 －36． HU Yihuai， YANG Shuzi， LIU Yongchang． Improvement of diagnostic for abnormal vibration of gas valve valve in diesel engine［J］ ． Journal of Shanghai Maritime University， 1997 4 29 －36． ［2］ 夏勇， 张振仁， 商斌梁， 等． 基于图像处理与神经网络的内 燃机故障诊断研究［ J］ ． 内燃机学报， 2001 4 356 －360． XIA Yong，ZHANG Zhenren，SHANG Binliang，et al． Research on fault diagnosis of internal combustion engine based on image processing and neural network［ J］ ． Journal of Internal Combustion Engine， 2001 4 356 －360． ［3］ 李智， 陈祥初， 刘政波． 基于图像与神经网络的柴油机气 门故障 诊 断 方 法 研 究［J］ ． 内 燃 机 学 报， 2001 3 241 －244． LI Zhi，CHEN Xiangchu，LIU Zhengbo． Research on diesel engine valve fault diagnosis based on image and neural network［J］ ． Journal of Internal Combustion Engine，2001 3 241 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