自行火炮發(fā)動機(jī)多狀態(tài)參量融合故障診斷方法研究

李 旭，孟 晨，劉 敏，王 成

(陸軍工程大學(xué)石家莊校區(qū)，河北 石家莊 050003 )

發(fā)動機(jī)是自行火炮底盤的“心臟”，狀態(tài)運(yùn)行參數(shù)之間存在高度的非線性耦合，故障具有復(fù)雜、非線性等特點(diǎn)[1]。單一的信息源己遠(yuǎn)不能滿足故障診斷的需要，對多源信息進(jìn)行優(yōu)化組合以降低不確定度和提高診斷精度成為發(fā)展趨勢。沈壽林等探索了基于多傳感器信息融合的自行火炮發(fā)動機(jī)故障診斷理論和方法，在一定程度上克服了因發(fā)動機(jī)本身可測試性差、故障層次多，用單傳感器故障診斷方法可靠性低的缺點(diǎn)[2]。張英堂等通過用潤滑油光譜信息來分析發(fā)動機(jī)磨損狀態(tài)以及缸蓋振動信息分析發(fā)動機(jī)中有工作時(shí)序關(guān)系的運(yùn)轉(zhuǎn)機(jī)構(gòu)狀態(tài)，提出了將發(fā)動機(jī)磨損狀態(tài)信息和振動信息相綜合，實(shí)現(xiàn)兩種信息對發(fā)動機(jī)故障的綜合診斷推理[3]。Basir等研究了基于D-S證據(jù)理論的發(fā)動機(jī)多傳感器信息融合診斷方法[4]。在使用傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)方法時(shí)，雖然容易產(chǎn)生局部最優(yōu)解，但是由于其黑箱性的特點(diǎn)，網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)和決策過程很難理解。證據(jù)理論不僅能夠體現(xiàn)人類對事物估計(jì)時(shí)的主觀性，還能保持事物本身客觀性的特點(diǎn)，在對不確定問題進(jìn)行處理方面具有很完整的理論基礎(chǔ)。然而，由于證據(jù)理論需要獨(dú)立數(shù)據(jù)的特殊條件，其合理性也存在爭議。鑒于此，馬超等采用證據(jù)理論和極限學(xué)習(xí)機(jī)相融合的發(fā)動機(jī)診斷方案[5]。考慮到量子粒子群優(yōu)化算法的較強(qiáng)尋優(yōu)能力，將量子粒子群優(yōu)化算法應(yīng)用于極限學(xué)習(xí)機(jī)，用以確定網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的輸入權(quán)重和閾值，替代原本的隨機(jī)取值方式，筆者提出了提出了量子粒子群優(yōu)化的核極限學(xué)習(xí)機(jī)(Quantum Particle Swarm Optimization-Kernel Extreme Learning Machine,QPSO-KELM)和D-S證據(jù)理論證據(jù)理論的融合診斷方案。

1 信息融合診斷模式對比

依據(jù)信息融合系統(tǒng)中數(shù)據(jù)抽象層次，融合可以劃分為3個(gè)級別：數(shù)據(jù)級融合、特征級融合和決策級融合[6-7]。

在選擇使用的時(shí)候，可以根據(jù)應(yīng)用環(huán)境的不同和方案本身的側(cè)重點(diǎn)來取得最適合的方案。3種融合模式的對比如表1所示。

表1 3種融合模式的對比

2 特征參數(shù)

2.1 特征參數(shù)的選取

特征參數(shù)的選取應(yīng)滿足以下3條原則[8-10]：能夠反映發(fā)動機(jī)的動力和經(jīng)濟(jì)性能;能夠反映發(fā)動機(jī)技術(shù)狀況變化過程;在技術(shù)上能實(shí)現(xiàn)不解體檢測且具有一定的抗干擾性。經(jīng)查閱文獻(xiàn)、調(diào)研發(fā)動機(jī)制造廠，根據(jù)各性能參數(shù)對其整機(jī)性能表征能力的不同，選取以下對發(fā)動機(jī)性能評價(jià)能力較強(qiáng)的參數(shù)作為發(fā)動機(jī)整機(jī)性能狀態(tài)融合與識別的狀態(tài)參量：轉(zhuǎn)速、尺桿位移、進(jìn)氣壓力、噴油壓力、水泵后壓力、機(jī)油濾前壓力、機(jī)油濾后壓力、以及油液元素鐵、銅、鋁和鉻4種元素的濃度梯度。轉(zhuǎn)速、齒桿位移和進(jìn)氣壓力作為衡量發(fā)動機(jī)整體動力性能的參數(shù)參與發(fā)動機(jī)整機(jī)狀態(tài)識別。通過在發(fā)動機(jī)正常狀態(tài)的不同工況下進(jìn)行發(fā)動機(jī)狀態(tài)參數(shù)測試試驗(yàn)，建立發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速、尺桿位移和進(jìn)氣壓力之間對應(yīng)關(guān)系的脈譜圖，通過建立數(shù)學(xué)模型獲得3個(gè)參數(shù)之間數(shù)學(xué)關(guān)系的擬合曲線公式。在后續(xù)測試評估過程中，通過檢測發(fā)動機(jī)當(dāng)前運(yùn)行狀態(tài)下的轉(zhuǎn)速和尺桿位移，并將其代入擬合公式獲得發(fā)動機(jī)在此工況正常狀態(tài)下進(jìn)氣壓力的正常值，然后與實(shí)測值相比較，計(jì)算實(shí)測值與擬合值的相對偏差，即進(jìn)氣壓力偏差；計(jì)算機(jī)油濾前壓力和機(jī)油濾后壓力的差值，即機(jī)油濾前后壓力差作為融合分析參量；計(jì)算油液中鐵、銅、鋁和鉻元素的濃度梯度作為融合分析參量；將噴油壓力、水泵后壓力的實(shí)測值作為融合分析參量。對于以上參量，分別確定其正常狀態(tài)閾值，當(dāng)實(shí)測參量超出閾值時(shí)即判定發(fā)動機(jī)整機(jī)狀態(tài)可能出現(xiàn)異常。鑒于此，筆者最終確定用于融合分析與識別發(fā)動機(jī)整機(jī)狀態(tài)的性能狀態(tài)參量為：進(jìn)氣壓力偏差、機(jī)油濾前后壓力差、噴油壓力、水泵后壓力、鐵元素濃度梯度、銅元素濃度梯度、鋁元素濃度梯度和鉻元素濃度梯度。

2.2 特征參數(shù)的曲線擬合

試驗(yàn)在SG150型發(fā)動機(jī)上進(jìn)行，控制發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速分別為800、1 000、1 200、1 400、1 600、1 800、2 000、2 200 r/min，空載狀態(tài)下記錄油門齒桿、壓后壓力和扭矩；步增加齒桿位移，每次增加量為2 mm，記錄轉(zhuǎn)速、油門齒桿位移和壓后壓力數(shù)據(jù)。

選擇1 400～2 200 r/min高速工況下的試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合分析?；凇白钚《朔ā睂?個(gè)參數(shù)之間的函數(shù)關(guān)系進(jìn)行擬合，3次擬合運(yùn)算后獲得的“轉(zhuǎn)速-齒桿位移-進(jìn)氣壓力”擬合曲線表達(dá)式為

p=110.133 6-54.482 5x-0.059 5n+

0.028 6xn+24.097 5x2-

0.001 2x2n-0.068 4x3，

(1)

式中：p表示進(jìn)氣壓力；x表示齒桿位移；n表示轉(zhuǎn)速。

根據(jù)式(1)分析定轉(zhuǎn)速工況下的“齒桿位移-進(jìn)氣壓力”關(guān)系曲線如圖1所示。

由圖中可以直觀地看出，在高速工況下獲得的“轉(zhuǎn)速-齒桿位移-進(jìn)氣壓力”擬合曲線的擬合效果良好，實(shí)測進(jìn)氣壓力與擬合進(jìn)氣壓力曲線基本重合。

通過比較進(jìn)氣壓力實(shí)測值與擬合值可知：擬合值與實(shí)際值相比偏小。根據(jù)計(jì)算可得到各工況下的“轉(zhuǎn)速-齒桿位移-進(jìn)氣壓力”的擬合偏差。由計(jì)算結(jié)果可知，各工況下的進(jìn)氣壓力擬合誤差均在5%左右，且集中分布于5%以下，擬合效果較好。根據(jù)計(jì)算結(jié)果可得式(1)的平均擬合誤差為2.46%，即擬合進(jìn)氣壓力小于實(shí)際進(jìn)氣壓力，且平均偏差范圍在2.46%以內(nèi)，此誤差較小，滿足狀態(tài)評估時(shí)的進(jìn)氣壓力擬合精度的要求。將式(1)輸入發(fā)動機(jī)多參數(shù)信息融合診斷系統(tǒng)，以利用各工況下的轉(zhuǎn)速和齒桿位移對相應(yīng)工況下的進(jìn)氣壓力進(jìn)行擬合計(jì)算。

2.3 特征參數(shù)閥值確定

根據(jù)該型發(fā)動機(jī)研制生產(chǎn)單位調(diào)研結(jié)果，給定發(fā)動機(jī)各狀態(tài)參量的閾值范圍，如表2所示。

表2 發(fā)動機(jī)整機(jī)性能狀態(tài)參量閾值

3 診斷模型

3.1 診斷原理

筆者采用了特征層與決策層多層融合方式[11-13]，以獲得更高的識別準(zhǔn)確率。選擇QPSO-KELM發(fā)動機(jī)整機(jī)性能狀態(tài)參量特征層融合分析方法，D-S證據(jù)理論作為決策層融合分析方法。其具體過程如圖2所示。

發(fā)動機(jī)多狀態(tài)參量融合診斷系統(tǒng)通過采集發(fā)動機(jī)油濾前后壓力、噴油壓力、水泵后壓力等狀態(tài)參數(shù)，并計(jì)算圖2所示進(jìn)氣壓力偏差等相應(yīng)特征作為整機(jī)性能評價(jià)參數(shù)；然后基于QPSO-KELM網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建5個(gè)弱分類器，并將上述特征分別輸入各分類器，在特征層實(shí)現(xiàn)發(fā)動機(jī)性能狀態(tài)的初步識別；最后利用各分類器識別結(jié)果構(gòu)造信度函數(shù)矩陣，輸入D-S證據(jù)理論模型，在決策層實(shí)現(xiàn)整機(jī)性能綜合評價(jià)，最終得到高置信度的性能識別結(jié)果。

3.2 發(fā)動機(jī)整機(jī)狀態(tài)識別方法實(shí)現(xiàn)方案

首先在發(fā)動機(jī)上進(jìn)行異常狀態(tài)模擬試驗(yàn)，采集相應(yīng)狀態(tài)參數(shù)，建立原始測狀態(tài)參數(shù)數(shù)據(jù)庫；然后利用MATLAB軟件構(gòu)建極限學(xué)習(xí)機(jī)網(wǎng)絡(luò)，利用采集的試驗(yàn)數(shù)據(jù)對極限學(xué)習(xí)機(jī)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練與測試，直到獲取滿意的識別精度；利用不同狀態(tài)參量所對應(yīng)建立的極限學(xué)習(xí)機(jī)網(wǎng)絡(luò)的隱層權(quán)值矩陣、隱層節(jié)點(diǎn)閾值和輸出層權(quán)值矩陣中的權(quán)值參數(shù)作為各狀態(tài)參量在信息融合分析評估公式中的權(quán)重。此方法避免了在軟件中直接建立復(fù)雜的分類網(wǎng)絡(luò)和進(jìn)行復(fù)雜大量的網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練與測試，而是利用網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練權(quán)值作為權(quán)重直接參與狀態(tài)融合評估分析公式，從而將復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)問題轉(zhuǎn)換為了狀態(tài)評估公式問題，同時(shí)又能夠滿足狀態(tài)識別精度要求。

基于MATLAB軟件，在極限學(xué)習(xí)機(jī)狀態(tài)識別分類網(wǎng)絡(luò)之后，利用D-S證據(jù)理論對多個(gè)不同的分類子網(wǎng)絡(luò)的識別結(jié)果進(jìn)行綜合分析判斷，得出更加準(zhǔn)確可靠的發(fā)動機(jī)聯(lián)合狀態(tài)識別結(jié)果。在軟件中直接將以上分析得到的各參數(shù)對應(yīng)的證據(jù)理論置信度作為狀態(tài)識別參量置信度輸入狀態(tài)識別公式，進(jìn)行融合分析。

綜上所述，基于信息融合的發(fā)動機(jī)狀態(tài)識別公式由三部分組成：狀態(tài)參量權(quán)重，識別結(jié)果置信度和識別標(biāo)識符。此公式可以表示為

χ=(αq+βq)γqδq+(αj+βj)γjδj+

(αh+βh)γhδh+(αm+βm)γmδm+

(αp+βp)γpδp，

(2)

式中：α表示各狀態(tài)參量的閾值偏差；β表示各狀態(tài)參量的融合權(quán)重；γ表示各狀態(tài)參量的融合置信度；δ表示各狀態(tài)參量的識別標(biāo)識符，δ的取值僅為0或1(當(dāng)狀態(tài)參量超過閾值時(shí)，δ=1；當(dāng)狀態(tài)參量未超過閾值時(shí)，δ=0).

4 特征層融合方法驗(yàn)證

4.1 基于量子粒子群優(yōu)化的核極限學(xué)習(xí)機(jī)

對于核極限學(xué)習(xí)機(jī)分類網(wǎng)絡(luò)，為選擇最優(yōu)的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)組合(C,σ)，選用量子粒子群算法對其進(jìn)行尋優(yōu)?；诹孔恿Ｗ尤簝?yōu)化的核極限學(xué)習(xí)機(jī)的網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程如圖3所示。

4.2 數(shù)據(jù)庫分類試驗(yàn)

分類試驗(yàn)選用UCI數(shù)據(jù)庫中的Diabetes、Image Segmentation、Satimage、Wine、Glass Identification和Page Blocks數(shù)據(jù)集。比較說明本方案的優(yōu)越性，將粒子群優(yōu)化的核極限學(xué)習(xí)機(jī)分類網(wǎng)絡(luò)(PSO-KELM)作為對比試驗(yàn)。兩種分類器網(wǎng)絡(luò)對UCI數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練得到的訓(xùn)練分類準(zhǔn)確率收斂過程曲線如圖4所示。

由圖4中的數(shù)據(jù)可以看出：本研究確定的基于量子粒子群優(yōu)化的核極限學(xué)習(xí)機(jī)分類網(wǎng)絡(luò)(QPSO-KELM)具有更高的分類準(zhǔn)確率和更快的網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練速度。

4.3 發(fā)動機(jī)性能狀態(tài)分類試驗(yàn)

4.3.1 部分試驗(yàn)數(shù)據(jù)采集

試驗(yàn)在SG150型發(fā)動機(jī)試驗(yàn)臺架上進(jìn)行，分別設(shè)置發(fā)動機(jī)正常工作、左6缸斷油、右1缸斷油、左6缸和右1缸同時(shí)斷油、進(jìn)氣口堵30%和進(jìn)氣口堵50%共6種工況。試驗(yàn)中通過遮蓋進(jìn)氣口的方法模擬進(jìn)氣口堵塞故障，通過斷開高壓油管的方法模擬氣缸斷油故障。試驗(yàn)中通過CAN總線采集轉(zhuǎn)速、齒桿位移、進(jìn)氣壓力、噴油壓力、水泵后壓力、機(jī)油濾前后壓力信號，通過油液分析獲得鐵、銅、鋁、鉻4種元素的濃度梯度。某故障模擬方法如圖5所示。

極限學(xué)習(xí)機(jī)的網(wǎng)絡(luò)輸入特征參數(shù)分別為進(jìn)氣壓力偏差閾值、噴油壓力與其閾值偏差、水泵后壓力與其閾值偏差、機(jī)油濾前后壓力差與其閾值偏差和鐵、銅、鋁與鉻4種元素的濃度梯度參數(shù)與其閾值偏差作為極限學(xué)習(xí)機(jī)網(wǎng)絡(luò)的輸入特征參數(shù)。特征參數(shù)計(jì)算公式如下:

1)對于進(jìn)氣壓力偏差、水泵后壓力、機(jī)油濾前后壓力差及鐵、銅、鋁、鉻4種元素的濃度梯度，與相應(yīng)閾值的偏差計(jì)算公式為

(3)

式中：α為各參量與其閾值的偏差，簡稱參量閾值偏差；x為各參量實(shí)測值；y為各參量閾值。

2)對于噴油壓力，由于其具有上下限兩個(gè)不同閾值，噴油壓力與其閾值的偏差α為

(4)

式中，x表示噴油壓力實(shí)測值。

4.3.2 分類網(wǎng)絡(luò)建立

為分析不同參數(shù)組合以及不同參數(shù)數(shù)量的分類網(wǎng)絡(luò)對于發(fā)動機(jī)運(yùn)行狀態(tài)的不同識別精度，分別構(gòu)建如圖2所示的5個(gè)具有不同輸入?yún)?shù)組合形式的核極限學(xué)習(xí)機(jī)分類網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)行發(fā)動機(jī)狀態(tài)識別。5個(gè)網(wǎng)絡(luò)的輸出層單元數(shù)均為2，分別以10和01表示發(fā)動機(jī)狀態(tài)正常和異常兩種狀態(tài)。輸出層第1個(gè)神經(jīng)元的輸出大于0.5，且是輸出層各神經(jīng)元的輸出最大者，識別為正常；輸出層第2個(gè)神經(jīng)元的輸出大于0.5，且是輸出層各神經(jīng)元的輸出最大者，識別為異常。

4.3.3 特征參數(shù)歸一化

在利用核極限學(xué)習(xí)機(jī)分類器進(jìn)行狀態(tài)識別之前需要對原始特征參數(shù)進(jìn)行歸一化處理，將各特征參數(shù)值轉(zhuǎn)換到(-1，1)內(nèi)，從而消除因特征參數(shù)數(shù)量級之間的差別而對分類結(jié)果造成的影響。本章利用最大最小值歸一化方法對原始特征集合進(jìn)行歸一化處理，構(gòu)造狀態(tài)識別樣本集。歸一化后的特征參數(shù)值為

(5)

式中：xi為第i個(gè)特征參數(shù)；xmin和xmax分別表示特征向量中特征參數(shù)的最小值和最大值。

4.3.4 狀態(tài)識別結(jié)果

每種狀態(tài)選取40個(gè)樣本作為學(xué)習(xí)樣本，20個(gè)樣本作為測試樣本。將歸一化的特征參數(shù)分別輸入各分類網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行狀態(tài)識別，得到各網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)識別結(jié)果如表3所示。以識別率衡量網(wǎng)絡(luò)識別精度，識別率的計(jì)算公式為

.

(6)

5 決策層融合方法驗(yàn)證

以上述5個(gè)分類網(wǎng)絡(luò)作為初級弱分類器進(jìn)行狀態(tài)評估得到評估決策結(jié)果，然后利用D-S證據(jù)理論方案再進(jìn)行決策層評估，獲得最終的評估決策結(jié)果。

極限學(xué)習(xí)機(jī)各子網(wǎng)絡(luò)和經(jīng)過D-S證據(jù)理論融合分析后的發(fā)動機(jī)狀態(tài)識別結(jié)果對比如表4所示。

表4 狀態(tài)識別結(jié)果對比

由表4中數(shù)據(jù)可以看出，經(jīng)過D-S證據(jù)理論決策層融合分析之后得到的狀態(tài)評估結(jié)果的準(zhǔn)確率進(jìn)一步提升達(dá)到100%.

為驗(yàn)證診斷方法的有效性，通過實(shí)裝故障模擬，對該系統(tǒng)進(jìn)行試驗(yàn)測試。系統(tǒng)通過下載所有測試數(shù)據(jù)，并選擇相應(yīng)的測試數(shù)據(jù)進(jìn)行當(dāng)時(shí)測試狀態(tài)下的柴油機(jī)整機(jī)性能狀態(tài)的識別。圖6為發(fā)動機(jī)狀態(tài)評估結(jié)果界面，以序號為1的測試記錄為例，當(dāng)點(diǎn)擊“狀態(tài)評估”按鈕時(shí)，系統(tǒng)自動完成對柴油機(jī)狀態(tài)的評估。當(dāng)評估結(jié)果為正常時(shí)，“正?！敝甘緹糇?yōu)榧t色；當(dāng)評估結(jié)果為異常時(shí)，“異常”指示燈變?yōu)榧t色，并提示進(jìn)行子系統(tǒng)及部件的故障隔離，此時(shí)應(yīng)該退出狀態(tài)評估模塊，并進(jìn)入故障隔離模塊進(jìn)行故障的深入分析。

對柴油機(jī)起動系統(tǒng)、冷卻系統(tǒng)、潤滑系統(tǒng)、供油系統(tǒng)和進(jìn)排氣系統(tǒng)的故障進(jìn)行識別隔離，并給出故障隔離結(jié)論和維修建議，其故障隔離到柴油機(jī)子系統(tǒng)及其部件。首先對柴油機(jī)進(jìn)行狀態(tài)評估，當(dāng)評估結(jié)果為異常時(shí)，進(jìn)入故障隔離模塊，利用狀態(tài)評估數(shù)據(jù)對此狀態(tài)下的柴油機(jī)進(jìn)行故障診斷。當(dāng)某系統(tǒng)存在故障時(shí)，此系統(tǒng)對應(yīng)的指示燈變?yōu)榧t色，同時(shí)此系統(tǒng)中某部件相應(yīng)故障模式前的復(fù)選框標(biāo)記為“√”.以某狀態(tài)評估數(shù)據(jù)為例，對柴油機(jī)進(jìn)行故障隔離。點(diǎn)擊“故障隔離”按鈕，其運(yùn)行結(jié)果界面如圖7所示，系統(tǒng)自動對柴油機(jī)子系統(tǒng)及其部件進(jìn)行故障診斷。

6 結(jié)束語

綜上所述，基于信息融合的思想，對不同狀態(tài)信息進(jìn)行融合分析，可以顯著提高發(fā)動機(jī)狀態(tài)識別精度?；赒PSO-KELM和D-S證據(jù)理論的融合診斷方案，綜合利用發(fā)動機(jī)各類信號特征，進(jìn)行特征層和決策層融合分析之后，發(fā)動機(jī)故障狀態(tài)評估準(zhǔn)確率逐步提升，最終的狀態(tài)評估準(zhǔn)確率可達(dá)100%.