基于多源信息融合的柴油机故障诊断方法

曹 欢， 胡 磊,b， 谢文琪， 杨建国,b

(武汉理工大学 a.能源与动力工程学院； b. 船舶动力工程技术交通行业重点实验室， 湖北 武汉 430063)

0 引 言

D-S 证据理论是概率论的推广，具有比概率论更弱的公理体系和更严谨的推理过程，能更加客观地处理事物的不确定性[1]。近年来D-S证据理论被广泛应用于故障诊断、目标识别、海洋监视等领域，具有良好的应用前景。但随着研究的深入，学者们发现D-S证据理论在合成冲突证据时得到的结果可能有悖常理[2]。针对这一问题，涌现出大量的改进方法，在完整的辨识框架下主要分为两类：

(1) 对D-S合成规则进行修改。YAGER[3]通过增加未知项对D-S合成公式进行改进。LEUNG等[4]将群体决策思想引入证据理论，提出自适应鲁棒合成规则。刘罡[5]研究了证据的可信度与冲突程度的关系，利用冲突证据合成法对柴油机进行故障诊断。徐春梅等[6]基于灰色理论和广义回归神经网络提出改进的证据合成方法对汽轮机组进行故障诊断。

(2) 对证据权重进行修改。BASIR等[7]引入闵可夫斯基距离，将多源信息融合技术应用于发动机故障诊断中。胡金海等[8]利用自定义的相似度函数对证据进行加权平均，克服了航空发动机转子故障决策中的冲突证据融合问题。李魏华等[9]以齿轮为研究对象，提出一种基于证据可信度的改进DS-NN方法。

虽然上述研究能在一定程度上解决冲突证据合成问题，但没有考虑到不同来源的证据应具有不同的可靠性这一普遍性事实。基于此，提出利用BP神经网络局部诊断的正确率作为不同来源证据的可靠性依据并结合证据体之间的距离对证据体进行修正，最终提出基于多源信息融合技术的柴油机故障诊断方法，设计故障模拟试验，将该方法应用于喷油器针阀磨损、喷油压力减小、喷油器堵塞、排气阀漏气和活塞环磨损等故障的诊断，结果表明该方法可对柴油机多种故障进行有效诊断。

1 证据融合规则

1.1 证据融合规则

证据理论将研究对象的离散取值范围称为辨识框架[10-11]，即Ω={A1,A2,…,An}。如果集函数m∶2Ω→[0,1]满足

(1)

式中m为框架Ω上的基本可信度分配(Basic Probability Assignment, BPA)函数，则对于∀A⊆Ω，m(A)称为A的基本可信度，表示A本身的基本信任程度。

若函数Bel∶2Ω→[0,1],且对于∀A⊆Ω满足

(2)

则分别称函数Bel为信任函数，函数Pls为似然函数，其不确定区间如图1所示。

图1 某命题的D-S不确定区间

1.2 加权证据融合规则

针对D-S证据理论在处理冲突证据时存在的局限性问题，提出加权证据融合理论。该方法充分考虑不同来源的证据应具有不同的可靠性，结合BP神经网络局部诊断的正确率和证据之间的距离来分配不确定信息并构造证据体。BPA函数mi与mj之间的距离dij可定义为

(3)

则证据之间的相似程度为

simij=1-dij

(4)

在同一辨识框架Ω下，假设有n个待融合的证据体，通过式(4)可求出任意两个证据之间的相似度，进而可得表示证据相似程度的n阶矩阵：

(5)

将式(5)第i列或第j行相加可得第i个证据被其他n-1个证据所支持的程度：

(6)

假设第i个BP神经网络的正确率为si，结合式(6)则证据之间的总信度为

crdi=supisi

(7)

将式(7)归一化得到第i个证据所分配的权系数为

(8)

权系数反映证据在合成过程中的重要程度及对证据体合成结果的影响程度，根据式(8)可得到新的证据体：

(9)

采用D-S合成规则对式(9)所得mw进行n-1次融合，得到最终结果。

2 基于多源信息融合的柴油机故障诊断方法

2.1 诊断框架

如图2所示，基于加权证据理论的识别过程主要包括：信号采集及预处理、特征参数提取、BP神经网络局部诊断和证据体加权融合。

图2 基于多源信息融合的柴油机故障诊断方法框架

2.2 局部诊断规则

BP神经网络是一种基于误差反向传播算法的多层前馈神经网络模型。目前已经证明，一个有足够神经元数据的单隐层BP神经网络能以任意精度逼近任何一个具有有限间断点的有限函数[12]，其结构简单易于实现并具有优秀的非线性函数拟合能力，因此将BP神经网络引入基于多源信息融合的柴油机故障诊断中。

采用MATLAB BP神经网络工具箱构建模型，利用mapminmax函数对样本进行归一化处理，分别输入BP神经网络进行训练。BP神经网络结构参数如表1所示。

表1 BP神经网络结构参数

2.3 诊断步骤

选择1个振动传感器和2个声发射传感器组成监测系统，基于多源信息融合的柴油机故障诊断步骤如下：

(1) 确定故障空间，建立识别框架。柴油机所有可能发生的故障Ω={A1,A2,…,Ak}，识别框架中的命题即与故障模式一一对应。

(2) 获取柴油机的故障信息，建立故障与多源监测信息之间的对应关系，并构造特征空间的证据体集。

(3) 获取各局部诊断结果的BPA函数。BPA函数一直是证据理论实际应用中的难点，至今没有统一的标准，需根据研究问题的特点来构造。采用文献[13] 的方法构造Mass函数。将BP神经网络的误差En作为不确定因素m(Θ)，计算公式为

(10)

式中：tnj为第j个神经元的期望输出值；ynj为第j个神经元的实际值。将BP神经网络输出作为各焦点元素的BPA函数值，则证据Ei分配给命题Fj的BPA可表示为

(11)

(12)

(4) 决策规则。选取最大的基本概率函数进行决策，同时还需满足以下规则：

规则1：

(13)

规则2：

(14)

规则3：

(15)

(5) 使用BP神经网络对每个特征空间的证据体进行局部诊断，根据步骤(4)得到第i个BP神经网络对应的正确率为si，则BP神经网络正确率集S={s1,s2,…,sk}。

(6) 证据的合成。利用提出的多源信息融合方法，计算各证据在合成作用下的基本可信度函数和不确定性描述m(Θ)，并利用步骤(4)的决策规则得出最后结论。

3 故障模拟试验

以淄柴Z6170ZICZ-1型柴油机为研究对象，该柴油机为四冲程6缸增压中冷柴油机，额定转速为1 000 r/min，额定功率为220 kW，发火顺序为1-5-3-6-2-4。试验测试系统主要由转速传感器、声发射传感器、振动传感器和采集卡等组成。选用美国物理声学公司 Micro80D型声发射传感器，其工作频带为175～900 kHz。选用BW公司13100型加速度传感器，其频率范围为1～8 kHz。以1号缸为故障模拟缸，布置1个振动传感器和2个声发射传感器，其中振动传感器采样率为40 kHz，声发射传感器采样率为800 kHz。传感器测点布置及测试系统如图3所示。柴油机工况复杂，故障可能发生于任何工况，因此尽可能选择较多的试验工况，具体如表2所示。以Z6170ZICZ-1型柴油机在1 000 r/min、25%负荷工况为例，1缸在正常状态下的缸盖声发射信号、缸盖振动信号、机体声发射信号和缸压信号的时域波形图如图4所示。

图3 传感器测点布置及测试系统示例

表2 不同转速柴油机试验工况

图4 Z6170ZICZ-1型柴油机在1 000 r/min、25%负荷工况实测信号时域波形

对柴油机常见故障，如喷油器针阀磨损、喷油开启压力降低、喷油器堵塞、排气阀漏气和活塞磨损等多种故障进行模拟：

(1) 喷油器针阀磨损故障。针阀和针阀体是一对精密偶件，配合间隙要求较高，一般为0.002～0.004 mm[14]。用细砂纸对针阀密封面进行不同程度的打磨，构成喷油器针阀磨损故障数据集。

(2) 喷油开启压力降低故障。Z6170ZICZ-1柴油机的正常启阀压力为(27±0.5) MPa。通过减少调整垫片的数量(厚度为0.1 mm/片)来模拟不同程度的启阀压力。分别将调整好的喷油器连至油嘴试验仪，测得启阀压力分别为18 MPa、22 MPa和26 MPa。

(3) 喷油孔堵塞故障。分别焊死1个、2个和3个喷油孔来模拟不同程度的喷油孔堵塞故障。将堵塞后的针阀偶件装入喷油器连接至油嘴试验仪并垂直喷至白纸上。喷油孔堵塞效果如图5所示。

图5 喷油孔堵塞效果

(4) 排气阀漏气故障。为模拟不同程度的排气阀漏气故障，在排气阀面边缘处分别开1道、2道和3道槽，槽的尺寸均为1 mm×6 mm。不同故障状态的排气阀实物如图6所示。

图6 不同故障状态的排气阀实物

(5) 活塞环磨损故障。在柴油机运行过程中，活塞环会发生磨损，造成外径和张力减小，同时搭口间隙也会增大，造成漏气、无法形成油膜等故障现象。为模拟活塞环不同程度的磨损故障，分别将Z6170ZICZ-1柴油机的第1道气环内圈半径×搭口间隙磨损设为0.2 mm×1.0 mm、0.4 mm×2.0 mm和0.6 mm×3.0 mm。

分别对Z6170ZICZ-1柴油机正常状态、喷油器针阀磨损故障、喷油开启压力降低故障、喷油孔堵塞故障、排气阀漏气故障、活塞环磨损故障等6种状态数据进行研究，得到诊断系统的识别框架Ω={A1,A2,…,A6}。BP神经网络期望输出如表3所示。根据表2所有工况，分别等比例采集柴油机在各工况下不同故障程度的数据，每种状态采集2 000个样本，共12 000个样本。选择8个常用的统计特征参数构成特征参数，分别为时域特征参数均方根值、峰峰值和方差，无量纲特征参数峰值指标、波形指标、脉冲指标、峭度指标和裕度指标。缸盖声发射信号特征参数、缸盖振动信号特征参数和机体声发射信号特征参数如表4～表6所示，其中特征空间数据均已归一化。

表3 BP神经网络期望输出

表4 缸盖声发射信号特征参数

表5 缸盖振动信号特征参数

表6 机体声发射信号特征参数

当BP神经网络建立后，将缸盖声发射信号特征参数、缸盖振动信号特征参数和机体声发射信号特征参数的特征空间数据分别输入已经过训练的BP神经网络进行局部诊断，根据式(10)～式(12)对神经网络局部诊断结果进行BPA。根据步骤(4)的决策规则对随机抽取的2 000组测试样本进行融合诊断，得出BP神经网络的局部诊断正确率S={0.571 0,0.612 5,0.719 5}。神经网络的局部诊断结果如表7～表9所示，得到的BPA值如表10～表12所示。

表7 缸盖声发射信号局部诊断结果

表8 缸盖振动信号局部诊断结果

表9 机体声发射信号局部诊断结果

表10 缸盖声发射信号BPA值

表11 缸盖振动信号BPA值

表12 机体声发射信号BPA值

表13 融合诊断结果

为进一步评估基于多源信息融合的柴油机故障诊断方法的性能，对2 000组测试样本进行诊断并与单传感诊断结果和传统D-S方法进行对比，诊断对比结果如表14所示，分析可知：单传感器的诊断精度不高；本方法的正确率为91.45%，高于传统D-S方法(90.05%)，能有效识别船用柴油机多种故障。

表14 诊断对比结果

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4 结 论

基于柴油机故障诊断的复杂性和不确定性，提出一种多源信息融合的柴油机故障诊断方法，该方法利用BP神经网络对不同来源的传感器进行局部诊断，通过引入BP神经网络局部诊断的正确率作为不同来源证据的可靠性依据并结合证据体之间的距离对证据体进行修正，客观地体现了不同来源的证据应具有不同权威性这一普遍性事实。利用Dempster融合规则进行n-1次融合，对2 000组样本进行测试，结果表明所提出的融合诊断方法可信度高、不确定性小，能有效提高船用柴油机的故障诊断精度。