基于灰度图像纹理分析的柴油机失火故障特征提取

刘 鑫，贾云献，苏小波,2，邹 效

(1. 陆军工程大学(石家庄校区) 装备指挥与管理系，石家庄 050003； 2. 陆军步兵学院(石家庄校区)机械化步兵系，石家庄 050083； 3. 重庆军代局驻重庆北碚区军代室，重庆 400700)

现代工业的发展对机械设备的安全性、可靠性提出了越来越高的要求。柴油机是现代机械设备中的重要组成部分，其突发故障可能造成严重的经济损失和安全事故，所以对其进行状态监测和故障诊断具有十分重要的意义。柴油机失火是其常见的故障模式，在工程应用中被高度重视。柴油机的排气噪声和缸盖振动信号中包含很多能反映柴油机失火故障的有用信息[1]，常用于柴油机的故障诊断研究。然而，柴油机作为一个复杂的机械系统，工况复杂、受环境噪声影响大，且机体表面振动信号成分复杂，为实现准确的故障特征提取，需要对原始信号进行必要的预处理。

传统的信号降噪方法如能量谱分析、FIR(Finite Impulse Response)滤波等，由于故障特征频率通常与设备的固有频率相近，很可能在信息处理过程中丢失重要信息，导致处理结果的鲁棒性较差，尤其是对于非高斯和非线性信号，很难准确地提取故障特征。对于非高斯和非线性信号，通常采用时频域联合分布的分析方法，例如，Kedadouche等[2]研究了基于EWT(Empirical Wavelet Transform)和EMD(Empirical Mode Decomposition)的轴承故障特征提取方法，并对其进行了对比分析；Liu等[3]通过EMD-WVD(EMD-Wigner-Ville Distribution)实现了齿轮箱振动信号的故障特征提取并用于剩余寿命预测；Zhou等[4]采用Gabor重构和双谱分析结合的方法排除能量较高的周期非故障因素影响, 最后获得更加明显的故障特征提取效果。这些时频域信号处理方法的应用已经比较成熟，在信号降噪和故障特征提取中获得了广泛的应用。然而在信号处理过程中，由于缺乏信号时域和频域间的协同关系容易导致有用信息的丢失，交叉干扰项的存在也会影响故障特征提取的精度，并且直接提取原始信号的故障特征，计算量特别大。基于此，探索一种新的信号处理和故障特征提取方法对于设备的故障诊断具有重要意义。

近年来，图像信息随着计算机技术的发展已经成为人们获得信息的重要途经，相对于传统的信息载体，图像中包含的信息量更加丰富[5]。基于图像纹理分析的二维故障诊断方法开始获得关注，Van等[6]研究了基于SIFT(Scale Invariant Feature Transform)的二维故障诊断模型；Uddin等[7]通过Gabor滤波处理灰度图，实现发动机声发射信号降噪以提取故障特征。二维故障诊断的关键步骤是图像纹理分析，合理的分析方法不仅可以降低计算的复杂度还能有效表达图像的像素邻域灰度空间分布规律。然而，纹理分析通常只能提供少量的局部空间信息，同时其精度取决于信号的采样长度，这就要求使用能体现空间信息的局部模式作为纹理特征。

本文在二维诊断模型的基础上采用局部二值模式(Local Binary Patterns, LBP)作为灰度图像的纹理分析工具。LBP是从纹理描述发展起来的一种局部描述子，Ojala等[8]首次提出将LBP用于纹理图像的描述，通过统计局部区域结构出现的频次来表达整幅图像的特性。基本的LBP思想就是用二进制表达一个局部邻域点与中心点的关系，所有邻域点的二进制构成了描述局部结构信息的模式[9]。LBP因其具有较好的鲁棒性、计算速度快和无需参数设置等优点获得了广泛的应用，现在已成功应用到人脸识[10]，目标检测与跟踪[11]，高光谱图像分类[12]和医学图像分析[13]等领域。基于以上分析，本文提出了基于LBP的灰度图纹理分析模型实现振动信号的故障特征提取。首先，将时域信号转化为二维灰度图，利用将振动信号转化为灰度图可以有效的减少噪声的影响，同时可以降低原始信号的采集量。然后由LBP算法实现灰度图的纹理分析，最后通过二维傅里叶变换提取其故障特征。

1 基于二维模型的振动信号降噪及故障特征提取

为实现柴油机失火故障信号的降噪及故障特征提取，本文提出了一种基于LBP和二维傅里叶变换的二维信号降噪及故障特征提取方法。该方法主要包括将振动信号转化为二维灰度图像、灰度图像基于LBP的纹理分析和基于二维傅里叶变换的故障特征提取3个步骤，第一步为该方法的关键，实现了由一维信号到二维信号的转变，是整个方法的核心步骤；在此基础上，利用LBP对灰度图进行局部纹理分析，可以实现降噪及局部分类的目的；最后，由二维傅里叶变换将灰度图从空间域转换为频率域，实现故障特征提取。

1.1 振动信号转化为二维灰度图像

振动不仅是故障发生的一种诱因，而且振动信号中往往包含着复杂的故障信息，不同故障状态的振动特征也不相同，所以通过振动分析可以确定装备的健康状态。常用的振动分析方法只关注其振动频率及能量，本文通过将振动信号转化为二维灰度图像，不仅可以研究振动信号本身的特征，还可以研究信号中相邻采样点之间的关系，能更有效的利用振动信号中所包含的信息，实现二维故障特征的提取。

振动信号转化为灰度图像的过程如图1所示，为将振动信号转化为像素为M×N的灰度图，首先将振动信号每个采样点的幅值进行标准化处理，使其分布在图像像素的取值范围内，即0～255；然后，将振动信号划分为N个子区间，每个区间含有M个采样点，M和N的取值取决于振动信号总的采样点数；最后，将每个子区间采样点的幅值依次作为各行每个点的灰度值，实现将振动信号转化为灰度图像。M和N的取值越小，后续的计算过程将越简单，但是也要保证能够保留原始信号中所必须的信息，通常，M和N的取值为128，256和512。

图1 一维时域信号转换为二维灰度图像Fig.1 Conversion from a 1D time-domain signal into 2D gray image

1.2 基于LBP的灰度图纹理分析

LBP是一种常用于描述图像纹理特征的方法，该方法由于计算简单、特征分类能力强等优点从提出便得到了广泛的认可和应用[14]。最原始的LBP算子如图2所示，LBP为图像的每个像素点定义了一个以其为中心的3×3的窗口，并且以当前点的灰度值为阈值，将其与邻域内每一个点的灰度值进行比较。若邻域内某点的灰度值大于或等于阈值，则该点值为“1”，否则值为“0”。此时，8个点的像素值均为二值数值，这8个点就组成了一个纹理单元。最后将互不相等的8个权重分别赋予这8个点，将权重和二值数值对应相乘，最后将8个乘积加起来就得到所求点的LBP值，在图2中可从左上角开始按顺时针方向将各二进制编码连成二进制串得到11010011，再将二进制数转化为十进制，得到LBP=211，表示为

(1)

图2 LBP计算实例Fig.2 Example of LBP calculation

以上介绍的LBP算子窗口为固定的3×3大小，对较大尺度的纹理描述能力较差，因此将LBP算子改进为LBPP,R算子。邻域点通过在以R为半径的圆上等间隔采样获得。采样点的数目P可以根据需要设定。以中心点为(-Rsin(2πp/P),Rcos(2πp/P))坐标原点，则每个样本点可以表示为，则此时多尺度LBP的计算公式为：

(2)

LBPP,R算子中P和R的取值对算法有效性至关重要。R决定了算子的邻域大小，取值越小，得到的纹理特征越局部化。P决定纹理特征的具体程度，P越大取样点越多，获得的纹理特征也就越具体，同时也会导致运算复杂度提高。

1.3 图像的二维傅里叶变换

二维傅里叶变换是图像处理中最常用的方法，是进行图像处理和分析的有力工具，对于图像增强、图像去噪、边缘检测等都有重要的作用[15]。从物理效果看，二维傅里叶变换是将图像从空间域转换到频率域，是将图像的灰度分布函数变换为图像的频率分布函数。

令f(x,y)表示一幅M×N的灰度图，其中x=0,1,,M-1，y=0,1,,N-1，则二维离散傅里叶变换为

(3)

式中：u=0,1,,M-1;υ=0,1,,N-1。并且二维傅里叶变换具有空间位移性

f(x-a,y-b)⟺F(u,υ)e-j2π(aux/M+bυ/N)

(4)

对图像信号来说，频率是指单位长度内亮度做周期性变化的次数。图像的频率是图像中灰度变化剧烈程度的指标，即灰度在平面空间上的梯度，在噪声点和图像边缘处的频率为高频。对图像做二维傅里叶变换得到的频谱图，实际上就是图像的梯度分布图。图像空间域的位移会引起频域中相位的相应变化，将其频谱移频到圆心后可以清晰地看到图像的频率分布，还可以分离出有周期性规律的干扰信号，能有效地提取原始信号的故障特征和降低信号噪声。

2 案例分析

2.1 柴油机预置失火故障试验

柴油机结构复杂，能够引起失火故障的因素很多，主要分为燃料供给系统故障、配气机构故障和气缸密封性差3个原因。在本文的柴油机失火预置故障试验中，试验对象为F3L912型三缸四冲程柴油机，飞轮齿数为129，发火顺序为1-2-3。针对柴油机失火的3个主要原因，失火故障分别通过断开高压油管、将进气门间隙调为负值造成进气门漏气和设置排气门间隙过大(0.7 mm)模拟，并且所有故障均设置在一缸。试验及信号采集过程中未采取降噪措施。将声传感器设置在离排气口约2 cm处采集柴油机的排气噪声信号，加速度传感器直接设置在气缸盖表面测量缸盖振动信号，如图3所示。发动机转速为1 200 r/min，采样频率为65 536 Hz。

图3 测点位置Fig.3 The location of sensor

柴油机缸盖振动的主要激励源有燃烧气体压力，进气门开启时气体的冲击，排气门开启时气体的冲击等等，由于缸盖振动信号是由不同零部件或不同激励源发出的信号成分叠加耦合而成，所以该信号表现出非线性和非平稳性。当柴油机失火后，就没有燃烧气体压力作为激励源作用于缸盖，也就没有对应的缸盖加速度响应，即在缸盖振动信号中对应的冲击信号就会减弱或者消失，基于此可以实现柴油机的失火故障诊断。由于振动信号成分十分复杂，所以基于缸盖振动信号进行诊断之前，需要对原始信号进行降噪处理。柴油机排气噪声是由于柴油在气缸内燃烧后的高压废气经过排气管形成，主要包括周期性排气产生的噪声、排气管内产生的共鸣声和高速气流带来的噪声。当柴油机发生失火故障时，原有的排气规律会被破坏，所采集信号的瞬时频率将会发生变化，可以实现柴油机的失火诊断。

图4为柴油机失火振动信号的时域图及其频谱图。柴油机在失火状态下的故障特征频率为48.06 Hz，可以看到干扰频率与故障频率十分相近，直接对时域振动信号进行频谱分析时，由于受环境噪声及柴油机本身振动的影响，很难直接识别故障频率及其倍频，无法准确的识别故障特征。此时，先对振动信号进行降噪再通过时频域方法提取其特征频率能有效的提高诊断的精度。所以，基于本文提出的方法对振动信号进行降噪预处理再进行故障特征的提取。

图4 柴油机排气噪声和缸盖振动信号及频谱图Fig.4 The exhaust noise and cylinder head vibration signal and their spectrum

2.2 基于二维模型的柴油机信号处理及特征提取

为了利用基于LBP和二维傅里叶变换的二维模型对柴油机振动信号进行降噪及故障特征提取，首先需要将振动信号转化为灰度图，如图5所示，为柴油机因排气门间隙过大(0.7 mm)而造成失火故障时的排气噪声和缸盖振动信号转化为灰度图的过程。此时，直接通过时域及灰度图都无法识别柴油机是否发生故障。为验证LBP对灰度图降噪的效果，不对灰度图进行纹理分析，而直接进行二维傅里叶变换，如图6所示。在频谱图中存在着很多密集分布的亮点，表征图像中灰度变化的剧烈程度，如椭圆所示，因为绝大部分的噪音都是图像的高频成分，此即为噪声频率分布。所以，直接对灰度图进行傅里叶变化无法实现信号的降噪。

对柴油机振动信号的灰度图进行LBP处理，然后再进行二维傅里叶变换，结果如图7所示，可以看到，周围的噪声频率已经被过滤掉，表示原始信号中的干扰噪声被滤除，同时，排气噪声的能量带比缸盖振动的更集中，更明显，所以通过排气噪声对柴油机进行特征提取可以得到更精确的结果。这是因为排气噪声的采集受到柴油机本体振动的影响较小，所以有用信号的强度较大。以同样的方法对断开进油管和进气门漏气造成的柴油机失火信号进行处理，可以得到相同的结果，进一步证明了方法的有效性，结果分别如图8、图9所示。

图5 柴油机振动信号转化为灰度图像Fig.5 Conversion from engine vibration signal into gray image

图6 灰度图的二维傅里叶变换Fig.6 2D FFT for gray image

图7 灰度图的LBP结果及二维傅里叶变换Fig.7 LBP for gray image and its 2D FFT

图8 断开进油管时柴油机振动信号处理结果Fig.8 The calculation result of engine vibration signal when inlet pipe break

图9 进气门漏气时柴油机振动信号处理结果Fig.9 The calculation result of engine vibration signal when inlet valve leakage

2.3 结果分析

由柴油机失火故障振动信号的处理结果可以看出，相对于传统的频谱分析，经过二维模型处理后，可以有效降低原始信号中的噪声，提取柴油机的故障特征。同时，直接对灰度图进行特征提取并不能得到理想的结果，需要经过LBP对其进行局部纹理分析，最终才能实现图像降噪和故障特征提取，该方法对故障敏感度高、稳定性强，为后续的故障诊断提供了有力的支撑。对于柴油机的故障诊断而言，通过监测排气噪声信号相比于缸盖振动信号具有更高的精度，这是因为采集排气噪声的测点位置距离气门较近,有用信号到达快, 衰减少，而缸盖振动信号受柴油机本体振动及环境噪声的影响，导致有用信息被淹没。

3 结 论

本文针对柴油机失火故障诊断，提出了一种基于二维模型的振动信号处理方法。首先将一维振动信号转化为二维灰度图，然后基于LBP对灰度图进行纹理分析，最后经过二维傅里叶变换实现其故障特征的提取，为基于振动信号的故障诊断方法提供了一种新的思路。主要结论如下：①相对于传统的信息载体，图像中含有更丰富的信息，且可以同时考虑振动信号采样点邻域之间的关系；②利用LBP的局部统计特性等优点进行灰度图的纹理分析，能很好的表达灰度图像素邻域空间的分布规律且计算简单；③本文提出的方法可以有效的降低噪声的影响，同时可以降低原始信号的采集量，简化了计算；④通过柴油机的失火预置故障对本文提出的方法进行了验证，试验结果证实了该方法的有效性，具有一定的工程应用和推广价值。