基于改進(jìn)深度學(xué)習(xí)算法的船舶柴油機(jī)故障診斷技術(shù)

黃金娥，劉鵬鵬

(海軍研究院，北京 100161)

0 引 言

隨著現(xiàn)代艦船及其武器裝備性能的提升，對船用柴油機(jī)運(yùn)行要求也越來越高。而船用柴油機(jī)的振動類故障占據(jù)故障的絕大部分，因此通過振動信號進(jìn)行柴油機(jī)的故障診斷是合理且必要的[1]。傳統(tǒng)的柴油機(jī)故障診斷是根據(jù)專家經(jīng)驗(yàn)或是特定部件的先驗(yàn)知識進(jìn)行診斷指導(dǎo)，類如軸承齒輪，當(dāng)它們的尺寸確定，其故障頻率也能被計(jì)算得到。只需要觀察故障頻率在頻譜變化就能完成簡單的故障診斷工作。而類似氣缸磨損故障，由于氣缸比較復(fù)雜，沒法準(zhǔn)確得到它的故障頻率，這類故障診斷就不能再依賴先驗(yàn)知識。隨著數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展，深度學(xué)習(xí)為智能故障診斷提供了一條新的技術(shù)路線。深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)可以擺脫了對大量信號處理技術(shù)與診斷經(jīng)驗(yàn)的依賴，直接從頻域信號中自適應(yīng)地提取故障特征[2-3]，將傳統(tǒng)故障診斷中特征提取+模式識別的方法融為一體，實(shí)現(xiàn)在缺乏先驗(yàn)知識下的故障特征自適應(yīng)提取與健康狀況評估。基于此，為更好解決柴油機(jī)氣缸磨損診斷故障問題，本文提出了一種基于改進(jìn)深度學(xué)習(xí)算法的船舶柴油機(jī)故障診斷技術(shù)。首先，通過GOA進(jìn)行參數(shù)尋優(yōu)，降低手動設(shè)置參數(shù)對訓(xùn)練結(jié)果的影響。其次，分析參數(shù)尋優(yōu)對隱含層的特征提取能力的影響。最終，將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)輸入網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，構(gòu)建基于DBN的柴油機(jī)氣缸磨損故障診斷模型。經(jīng)試驗(yàn)驗(yàn)證，本文提出的方法能有效提高DBN自適應(yīng)故障特征提取能力以及識別精度，很好解決了傳統(tǒng)故障診斷方法的不足。

1 蚱蜢優(yōu)化算法理論

蚱蜢優(yōu)化算法（GOA）模仿了自然界中蚱蜢的群體覓食行為，在解決多目標(biāo)優(yōu)化問題時表現(xiàn)出優(yōu)越的性能。由蚱蜢種群構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)將所有的個體連接起來，使每個蚱蜢個體的位置協(xié)調(diào)一致，個體可以通過群體中的其他個體來決定掠食的方向。由于目標(biāo)的位置是未知的，具有最佳適應(yīng)度蚱蜢的位置被認(rèn)為是與目標(biāo)最接近的位置，蚱蜢會隨著網(wǎng)絡(luò)中目標(biāo)的方向而移動。隨著蚱蜢的位置更新，為了在全局搜索與局部搜索之間取得平衡，適宜范圍區(qū)將自適應(yīng)地下降，直到最后，蚱蜢匯聚在一起并向最優(yōu)解進(jìn)行逼近[4]。

式中：N為種群規(guī)模；ubd和lbd分別為第d維的上界和下界；T?d為當(dāng)前迭代最優(yōu)解。

式中：cmax為c的最大值；cmin為c的最小值；l為當(dāng)前迭代次數(shù)；L為最大迭代次數(shù)。為了在每一次搜索的過程中，使蚱蜢個體向著最優(yōu)解的方向移動，假定當(dāng)前搜索過程最佳適應(yīng)度值的個體是目標(biāo)值。蚱蜢優(yōu)化算法通過隨機(jī)初始化一組解開始優(yōu)化操作，優(yōu)化過程中根據(jù)式（1）來進(jìn)行位置更新，因子c的更新依賴于式（2）。在每次迭代中都會更新最佳目標(biāo)的位置，直到滿足終止條件，就會返回最優(yōu)個體的位置以及適應(yīng)度值。

2 深度置信網(wǎng)絡(luò)理論

2.1 預(yù)訓(xùn)練

預(yù)訓(xùn)練采用了無監(jiān)督貪婪逐層方式對RBM各層之間的連接權(quán)值和偏置進(jìn)行初始化，接著對每層RBM由下向上單獨(dú)訓(xùn)練[5-6]。RBM訓(xùn)練的實(shí)質(zhì)是求一個訓(xùn)練樣本的概率分布。通過這個分布，使得訓(xùn)練樣本與標(biāo)簽對應(yīng)的概率最大化。由于想要得到這個最佳分布的關(guān)鍵點(diǎn)在于權(quán)值W的調(diào)整，因此訓(xùn)練RBF實(shí)際上就是尋找最佳的權(quán)值。

2.2 微調(diào)

由于預(yù)訓(xùn)練屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)，經(jīng)過預(yù)訓(xùn)練得到的參數(shù)初始值并非最優(yōu)參數(shù)。這一階段針對輸出誤差大的問題，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合標(biāo)簽對參數(shù)進(jìn)行微調(diào)。在DBN的輸出層設(shè)置BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，由上向下進(jìn)行有監(jiān)督的訓(xùn)練，并優(yōu)化每層之間的連接參數(shù)使得DBN的分類能力達(dá)到最優(yōu)。針對復(fù)雜的故障信號特征，深度置信神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過模擬大腦的深層組織結(jié)構(gòu)，建立深層網(wǎng)絡(luò)模型，能夠更加高效地表征氣缸振動信號與其磨損狀態(tài)之間復(fù)雜的映射關(guān)系。

3 基于GOA的DBN參數(shù)優(yōu)化

蚱蜢優(yōu)化算法對DBN參數(shù)尋優(yōu)步驟如下：

1）設(shè)置GOA各個參數(shù)，并初始化種群。

2）把DBN訓(xùn)練誤差均方根值作為目標(biāo)函數(shù)，根據(jù)參數(shù)學(xué)習(xí)率和批量學(xué)習(xí)個數(shù)評價(jià)個體的適應(yīng)度值fit(i)，并標(biāo)記最優(yōu)個體。

3）判斷當(dāng)前迭代次數(shù)是否達(dá)到終止條件，若是則結(jié)束，進(jìn)而輸出結(jié)果，若否則繼續(xù)下一步。

4）更新每個個體的位置，并將超出上下界的個體重新進(jìn)行初始化。

5）更新最優(yōu)個體，迭代步驟m=m+1。

4 試驗(yàn)驗(yàn)證

本文試驗(yàn)數(shù)據(jù)來自某型船用柴油機(jī)的耐久性試驗(yàn)。試驗(yàn)采用DH5927D信號采集儀，在柴油機(jī)氣缸蓋布置一個單向加速度傳感器進(jìn)行振動測試。試驗(yàn)柴油機(jī)轉(zhuǎn)速為1 500 r/min，選取的采樣頻率為5.12 kHz。

4.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

根據(jù)提出方法的流程，首先對柴油機(jī)氣缸振動信號進(jìn)行預(yù)處理，圖1給出氣缸不同磨損狀態(tài)的FFT頻譜圖。

圖1 氣缸不同磨損狀態(tài)的頻譜圖Fig.1 FFT spectrum of different wear states of the cylinders.

任何信號都對應(yīng)了頻域的若干頻率分量的疊加，頻域分析可實(shí)現(xiàn)對合成信號的分解。為了使信號的表示更加簡練和方便，每組樣本經(jīng)過FFT變換，由于頻譜的對稱性取一半數(shù)據(jù)點(diǎn)作為特征向量，從而減少信號特征的維數(shù)。為了降低一些噪聲和奇異樣本對網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的影響，把得到的特征向量進(jìn)行線性歸一化，減少網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練時間并提高收斂速度。

4.2 DBN最佳參數(shù)組合確定

DBN各層隱含層神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)數(shù)的設(shè)置沒有已知的公式，通常根據(jù)多次試驗(yàn)和相關(guān)經(jīng)驗(yàn)確定為200-100-50的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。接著，利用GOA對DBN最佳學(xué)習(xí)率和批量抽取數(shù)量參數(shù)進(jìn)行搜索，搜索范圍分別為[0～1]以及[1～100]。參考Zhang[7]的建議，GOA的迭代次數(shù)為100，種群數(shù)量為30。

完成參數(shù)設(shè)置的優(yōu)化算法后開始對DBN的參數(shù)進(jìn)行搜索。如圖2所示，為了詳細(xì)說明參數(shù)搜索過程，給出了GOA參數(shù)尋優(yōu)曲線，可以看出訓(xùn)練均方根誤差最小值收斂到0.008 6左右。在計(jì)算3次后的迭代開始收斂，說明該優(yōu)化算法全局尋優(yōu)能力強(qiáng)、收斂速度快，適合用來搜尋DBN最優(yōu)參數(shù)組合。此后得到的最優(yōu)參數(shù)組合為[0.165 8,10]。

圖2 GOA迭代曲線Fig.2 GOA iterative curve

4.3 DBN隱含層特征提取能力分析

為驗(yàn)證參數(shù)優(yōu)化后的DBN具有更好的特征提取能力，對比參數(shù)優(yōu)化前后DBN網(wǎng)絡(luò)隱含層對故障特征自動提取能力。參考Geoffrey Hinton[8]給的建議，由經(jīng)驗(yàn)選取參數(shù)的DBN（看作優(yōu)化前的DBN）學(xué)習(xí)率和批量抽取數(shù)量為[0.1,20]。依然采用相同的樣本以及網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行訓(xùn)練，輸出第3個隱含層節(jié)點(diǎn)值，以其稀疏性作為特征提取能力的評判。

由圖3可知，參數(shù)優(yōu)化后的DBN自動提取的故障特征更稀疏，遠(yuǎn)低于經(jīng)驗(yàn)選取參數(shù)的DBN，這種稀疏特征更能有效地表達(dá)數(shù)據(jù)的本質(zhì)特征，提高故障特征的泛化能力。

4.4 DBN診斷性能提升對比

圖3 DBN優(yōu)化前后隱含層節(jié)點(diǎn)輸出Fig.3 Comparison of fault feature sparsity between networks before and after optimization

為了驗(yàn)證提出方法在診斷精度的優(yōu)勢，對比本文提出方法、由經(jīng)驗(yàn)選取參數(shù)的DBN的故障模型的診斷率。隨機(jī)抽取氣缸磨損3種運(yùn)行狀態(tài)樣本各300組（剩余50%樣本），為消除隨機(jī)產(chǎn)生的誤差，重復(fù)10次測試，以驗(yàn)證模型的故障識別能力和穩(wěn)定性，測試結(jié)果如圖4所示。

圖4 DBN優(yōu)化前后診斷率對比Fig.4 Accuracy of DBN before and after optimization

由圖4（a）可以看出，本文提出方法建立的柴油機(jī)氣缸磨損故障診斷模型，在10次隨機(jī)抽樣測試中識別精度都高于99.5%，平均診斷率能達(dá)到99.72%，說明提出方法對于復(fù)雜的氣缸故障具有較高的診斷率和穩(wěn)定性。圖4（b）為由經(jīng)驗(yàn)選取參數(shù)的DBN模型的診斷率，平均診斷率為98.87%，略低于參數(shù)優(yōu)化的DBN模型。由文獻(xiàn)[9]可知，傳統(tǒng)的柴油機(jī)氣缸故障診斷都是通過譜分析、或是缸內(nèi)能量值進(jìn)行判定，且平均診斷率為80%～90%左右。對比深層網(wǎng)絡(luò)模型，傳統(tǒng)故障診斷方法在自適應(yīng)故障特征提取、監(jiān)測診斷精度及泛化性能方面有所欠缺，而深層網(wǎng)絡(luò)更適合缺乏先驗(yàn)知識以及復(fù)雜工況下的自適應(yīng)故障診斷。

5 結(jié) 語

1）以訓(xùn)練誤差均方根值最小為目標(biāo)函數(shù)，利用GOA搜索DBN最佳的學(xué)習(xí)率和批量抽取數(shù)量，可以顯著提高DBN的特征提取能力和故障診斷精度。

2）本文所提出的方法可以自適應(yīng)地提取柴油機(jī)氣缸振動信號頻譜中蘊(yùn)含的故障信息，擺脫了對大量信號處理方法與診斷工程經(jīng)驗(yàn)的依賴，在故障診斷的泛化性能方面更具有優(yōu)勢。

3）基于深度學(xué)習(xí)的故障診斷方法為缺乏先驗(yàn)知識的復(fù)雜部件故障診斷提供了一條新思路