基于AE-ANFIS的船舶柴油机故障诊断.pdf
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1、Vol 43 No.5Oct.2023噪声与振动控制NOISEANDVIBRATIONCONTROL第43卷 第5期2023年10月文章编号:1006-1355(2023)05-0188-08+238基于AE-ANFIS的船舶柴油机故障诊断姜苗1,2,向阳1,2(1.武汉理工大学 船海与能源动力工程学院,武汉 430063;2.武汉理工大学 高性能船舶技术教育部重点实验室,武汉 430063)摘 要:柴油机作为船舶主要动力设备,在船舶行业应用极其广泛,但其工作环境恶劣,极易发生故障。为减小船舶航行时柴油机故障带来的经济损失,有必要对其进行故障诊断。通过柴油机实验台架模拟不同类型故障,并在柴油机
2、缸盖处使用振动加速度传感器采集故障信号,选取在1缸缸盖处采集的信号作为样本数据进行数据分析。由于采集的原始信号是多激励源合成信号,其中包含传播噪声、环境噪声,为降低噪声对识别精度影响,首先使用变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)对信号进行分解降噪,把原始一维数据分解成能反映柴油机运行状态的多维数据;接着使用自编码器(Auto-Encode,AE)对分离信号进行特征提取,以降低分解信号间的干扰,提高识别准确率;再使用自适应模糊神经网络(Adaptive Fuzzy Neural Network,ANFIS)建立故障诊断模型,并将所提取特征作为诊断模
3、型输入;最后根据诊断模型的识别准确度评价以上方法的可行性。关键词:故障诊断;柴油机;变分模态分解;自编码器;自适应模糊神经网络中图分类号:TP206+.3文献标志码:ADOI编码:10.3969/j.issn.1006-1355.2023.05.029Fault Diagnosis for Marine Diesel Engines Base onAE-ANFISJIANG Miao1,2,XIANG Yang1,2(1.School of NavalArchitecture,Ocean and Energy Power Engineering,Wuhan University ofTechn
4、ology,Wuhan 430063,China;2.Key Laboratory of High Performance Ship Technology,Ministry of Education,Wuhan University of Technology,Wuhan 430063,China)Abstract:The diesel engine,as the key power equipment of a ship,is frequently used in the marine industry,but it isalways working in an adverse enviro
5、nment and is susceptible to failure.It is necessary to carry out fault diagnosis in order toreduce the economic losses caused by diesel engine failures during ship navigation.In this paper,different types of faults aresimulated by using the diesel engine experimental setup,and the fault signals are
6、collected at the cylinder head of the dieselengine using vibration acceleration sensors.Since the original signal collected is a composite signal from multiple excitationsources,which contains transmission noise and environmental noise,Variational Mode Decomposition(VMD)is used todecompose the signa
7、l and reduce the influence of noise on the recognition accuracy.And the original one-dimensional data isdecomposed into multi-dimensional data which can reflect the operating status of the diesel engine.Then,the Auto-Encoder(AE)is used to extract features from the separated signals to reduce the int
8、erference among the decomposed signals andimprove the recognition accuracy.Finally,the Adaptive Fuzzy Neural Network(ANFIS)is used to build a fault diagnosismodel,and the extracted features are used to input to the diagnosis model.The feasibility of the above method is evaluatedaccording to the reco
9、gnition accuracy of the diagnostic model.Key words:fault diagnosis;diesel engine;VMD;AE;ANFIS船舶柴油机的工作环境恶劣,工况复杂多变,这不仅导致柴油机故障发生率高,同时也加深了柴油收稿日期:20220501基金项目:工业和信息化部高技术船舶资助项目(MC-201917-C09);工业和信息化部绿色智能内河船舶创新资助项目(20201g0079)作者简介:姜 苗(1995),男,重庆市人,博士生,专业方向为机械状态检测与故障诊断。E-mail:通信作者:向阳,女,教授、博士生导师,专业方向为机械状态检测与
10、故障诊断。机故障诊断的难度,使用传统的诊断方法(看、听、闻、摸、试)诊断现代船舶柴油机存在诊断时间长、诊断精度低的问题。为解决这一问题国内外学者提出了两大类的诊断方法,分别是基于柴油机仿真模型的诊断方法、基于柴油机实验台架的数据驱动诊断方法,前者由于搭建仿真模型困难、复杂,与真实情况有所差异,实际应用相对较少。随着计算机技术的提高以及智能算法的发展,基于实验台架的数据驱动诊断方法得到飞速发展,该方法不仅降低了研究人员对柴油机相关专业知识要求,搭建的诊断方第5期法也具有一定稳定性,不再局限于诊断某一特定的机械。近年来相关学者提出了多种神经网络架构,这些神经网络在不同的学科也得到了相应检验。相比较
11、于传统的聚类、逻辑回归、朴素贝叶斯分类等算法,神经网络数据处理能力强,具有自学习功能,适合处理非线性问题。以上特点使得神经网络在故障诊断研究方面得到重视。Jing等1建立了一种神经网络诊断模型,直接使用原始信号以及振动信号的频率特征等作为诊断模型输入,实现了齿轮箱的故障诊断。Samira等2对风力发电机组转子不平衡、齿轮箱损坏等常见故障进行仿真模拟,并把采集到的故障信号转换为数字图像,最后使用独立二维局部卷积神经网络和完全连接层结构建立多通道卷积神经网络(Multichannel Convolutional Neural Network,MCNN)诊断模型。徐海祥等3先使用小波分析法对振动信号
12、进行分析,再结合误差反向神经网络和非线性无源观测器建立故障诊断模型。Sun等4使用神经网络建立齿轮故障诊断模型,直接用双树复小波变换处理后的振动信号作为输入,其结果表明神经网络能很好地识别出齿轮故障。Janssens等5提出一种基于神经网络的状态检测与故障诊断模型,该模型使用一个卷积神经网络层和一个完全连接层来诊断轴承的健康状态。使用离散傅里叶变换分解振动信号并将其作为模型的输入,根据实验分析,该模型能够精确识别故障。逄珊等6为提高诊断精度,将核方法与多层极限学习机相结合,试验结果证明,该方法不仅提高了诊断精度同时提高了泛化能力。柴油机故障发生位置模糊,准确定位故障难度大,而自适应模糊神经网络
13、(ANFIS)综合了神经网络的自适应性和模糊推理系统推理能力,提高了神经网络的学习效率,已经在多个科学领域得到应用。因此本文使用ANFIS网络建立诊断模型,对柴油机故障进行诊断。1信号预处理使用中北大学发动机性能综合实验室型号为R6105AZLD的柴油机故障数据作为实验数据,故障诊断流程如图1所示。1.1 变分模态分解VMD 是 Dragomiretskiy 在 2014 年通过结合维纳滤波算法、希尔伯特变换以及频率混淆等概念提出的信号自适应时频域分析法7。VMD是一种自适应、完全非递归的模态分析方法,模态分解个数K可由研究人员自行设定,根据设定K值在随后搜索求解过程中自适应地为每个模态分量匹
14、配最佳中心频率和有限带宽,实现固有模态分量(Intrinsic ModeFunctions,IMF)分离,进而将输入信号进行有效分解。相 比 较 于 经 验 模 态 分 解(Empirical ModeDecomposition,EMD),VMD克服了前者的端点效应与模态混淆问题,降低了计算复杂度和非线性强的时间序列的非平稳性8。变分模态分解核心思想为:在搜索最优解的过程中模态分量中心频率与带宽不断迭代更新,最终自适应分解信号得到各个IMF9。在VMD中本征模态函数定义如式(1)所示:k()t=Ak()t cos()t()t()1上式中:k()t为分解后模态分量,Ak()t为非负包络线,k()
15、t为相位。VMD构造变分约束为:在各个模态分量之和等于原信号x条件下,寻找到K个本征模态函数k()t,最终保证模态函数估计带宽之和最小10。其具体过程如下。对于每个本征模态函数利用Hilbert变换得到其解析信号和单边谱。()t+jt*k()t()2对其乘以一个指数项用以调整各分量中心频率,同时将各分量频谱调制到相应基频带。()t+jt*k()t e-jkt()3根据调解信号使用高斯平滑指标估计各个分量带宽,同时保证估计分量带宽之和最小,得到以下约束方程:minuk,wkkt ()t+j()tt()te-jkt22s.t.kk=x()4上式中:k=1,2,k为得到的各个本征模态分量,k=1,2
16、,k为各个模态中心频率,k=k=1k为各个模态集合。变分模型求解:引入二次惩罚因子确保当信图 1 故障诊断流程基于AE-ANFIS的船舶柴油机故障诊断189第43卷噪声与振动控制号中存在高斯噪声时,其重构信号的精度。引入拉格朗日乘子(t)保证约束条件,从而把约束变分求解问题变成无约束求解问题。转换上式为无约束方程如式(5)所示:()k,wk,=kt()()t+j()tk()te-jkt22+x()t-kk()t22+()t,x()t-kk()t()5利 用 乘 子 交 替 方 向 法 交 替 更 新n+1k、wn+1k、n+1。求取k以及中心频率方法如式(6)所示:n+1k=argmink X
17、t()()t+jt*k()te-jkt22+x()t-ii()t+()t2226上式中:k等于n+1k,i(t)等同于i ki(t)n+1。上式经过Parseval傅里叶变换得到:n+1k=argmink Xj()1+sgn()+k k()+k22+x()t-ii()t+()t222(7)通过以-k替代,以及对其进行非负频率区间积分得到:n+1k=argmink,k X04()-k2|k()2+2|x()-i i()+()22d()8其二次优化问题解表达式为:n+1k()=x()-i k i()+()21+2()-k2()9优化:n+1k=argminkt()()t+jt*k()te-jkt2
18、2(10)将式(10)转换到频域上:n+1k=argmink0()-k2|k()2d()11最终得到中心频率更新方法:n+1k=0|k()2d0|k()2d()12以 上 公 式 中:n+1k()为 当 前 剩 余 量x()-i k i()的维纳滤波,n+1k为该分量功率谱重心;n+1k(t)为 n+1k()傅里叶逆变换实部。VMD具体算法流程为:(1)初始化1k、1k、1,n=0;(2)n=n+1;(3)根据式(9)、式(10)更新1、1;(4)k=k+1,重复步骤3直到k=K;(5)根据n+1=n+(x-n+1k)更新;(6)当k n+1k-nk22 nk22,为大于零的给点精度,停止迭代
19、得到K个IMF分量,否则返回步骤2,重复以上步骤。VMD分解可视化流程如图2所示。1.2 信号分解实例本文选择中北大学发动机性能综合实验室型号为R6105AZLD柴油机(水冷、6缸、四冲程)作为研究对象,在该柴油机1 500 r/min、85%负荷下模拟不同种类故障(供气不足、连杆头轴瓦敲击、喷油定时提前、喷油器堵塞、排气管堵塞以及正常工况)。该实验台架如图3所示,其具体模拟方式与故障编号如表1所示。图 2 VMD 算法流程190第5期表 1 研究故障编号与模拟故障名称供气不足连杆头轴瓦敲击喷油定时提前喷油器堵塞排气管堵塞正常工况故障编号G1G2G3G4G5G6模拟方法空气滤清器堵塞更改轴瓦间
20、隙改变供油提前角3异物堵塞喷油嘴排气口加装异物正常工况文中选择柴油机一个周期即4个冲程的振动信号进行分析,使用VMD对不同故障的振动信号进行分解得到不同模态。为得到最佳分离量K,首先对模态分解数K和惩罚因子进行寻优,根据文献11在设置K与时,K值设置为314,值设置为1003 000。再计算不同K值下不同值VMD分解分量与原信号的相关系数,以不同分量的相关系数和的均值最大确定K值、值。图4展示了以最佳K值分离G1的不同分量,对于不同故障模式得到最佳K值如表2所示,根据表2数据最终选取K为11作为本文VMD的分解K值。表 2 寻优K值表名称最佳K值G111G211G312G411G512G611
21、分离出K个IMF分量后,使用皮尔逊相关系数法计算分解出的模态与原始信号相关性,根据系数的大小选择保留IMF分量,皮尔逊相关系数度量标准如表3所示。本文选择相关系数大于等于0.5的模态作为降噪分量。G5、G6分解模态分量相关系数大于0.5的分量有5个,其他4种故障模态分量相关系数大于0.5的分量都有6个。为统一本文输入维度,选取一个G5、G6中相关系数小于0.5的模态分量,最终得到不同故障下的6个模态分量。表 3 皮尔逊相关系数判断表相关系数0.51.00.30.50.10.30.00.1相关度强相关性中相关性弱相关性无相关性图 4 G1 VMD分解分量但是通过以上方法选择的模态分量之间还存在轻
22、微模态混淆问题、线性相关等问题,因此有必要对分离的模态进行特征提取。2信号特征提取常用的特征提取包括主成分分析法(PrincipalComponent Analysis,PCA)、独 立 元 分 析 法(Independent Components Analysis,ICA)、线性判别分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)等线性提图 3 模拟实验台架基于AE-ANFIS的船舶柴油机故障诊断191第43卷噪声与振动控制取方法和流行学习算法以及深度学习算法等非线性提取方法。根据文献12自编码器能够自适应、逐层、非线性提取特征,因此选择自编码器作为本文的特征提取方法
23、。2.1 自编码器自 编 码 器(Auto-Encoder,AE)于 1986 年 由Rumelhart13提出,其目的是对维度较高的图像数据进行处理,是一种无监督学习算法,使用反向传播算法思想使输入层与输出层尽可能相同。自编码器结构网络如图5所示。图 5 自动编码器结构设输入向量X=x1,xnT的维度为n,经过编码器得到维度为m的隐含层特征向量T,隐含层特征向量表达式为:T=f()W1X+b1()13式中:f为编码过程激活函数,W1为编码权值矩阵,b1表示编码网络偏移量。隐含层特征向量T经过解码器重构与输入X近似,向量Y数学表达式如式(14)所示:Y=g()W2X+b2()14式中:g为编码
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