基于振动分析的发动机异响故障诊断

摘要：汽车电控发动机在运行过程中会产生各种异常响动，传统的听诊诊断方法存在主观性强、误差大等问题。为提高发动机异响故障诊断的准确性和效率，提出了一种基于振动分析的故障诊断方法。该方法首先采用小波变换和维纳滤波相结合的算法对采集到的发动机振动信号进行降噪处理，然后从时域、频域和时频域提取特征构建特征向量。基于卷积神经网络构建故障诊断模型，实现对发动机异响故障的自动识别和诊断。实验结果表明，所提方法能够有效识别多种发动机异响故障类型。研究成果为汽车电控发动机故障诊断提供了新的技术路径，对提高汽车维修效率和安全性具有重要意义。

关键词：发动机异响;振动分析;小波变换;深度学习;故障诊断

中图分类号：U464 收稿日期：2024-07-30

DOI：10.19999/j.cnki.1004-0226.2024.09.027

1 前言

发动机是汽车的核心部件，其运行状态直接影响汽车的性能和安全。随着汽车电子化、智能化程度的不断提高，传统的发动机故障诊断方法已难以满足要求。振动分析作为一种无损检测技术，具有响应快、信息量大等优点，在发动机故障诊断中发挥着越来越重要的作用。本文旨在探讨如何利用振动分析技术，结合先进的信号处理和人工智能算法，实现发动机异响故障的准确诊断，为提高发动机故障诊断的智能化水平提供参考。

2 发动机振动信号采集与预处理

2.1 振动信号采集系统

发动机振动信号采集系统是实现故障诊断的基础。本研究采用高精度加速度传感器、数据采集卡和工控机组成信号采集系统[1]。加速度传感器选用灵敏度为100 mV/g的压电式传感器，频率响应范围为0.5 Hz～10 kHz，能够有效捕捉发动机的各种振动信号。数据采集卡采样率设置为20 kHz，以确保能够采集到高频信号。工控机用于控制整个采集过程并存储采集到的数据（图1）。

传感器的安装位置对信号质量有重要影响。通过前期试验，确定了4个最佳安装点：气缸盖、机油底壳、正时齿轮罩和发动机后部支架。这些位置能够全面反映发动机的振动状态。采集时，控制发动机转速稳定在1 500 r/min左右，每次采集持续2 s，采样间隔为0.05 ms。为了提高采集数据的代表性，在不同工况下（怠速、中速、高速）各采集100组样本，共计300组样本。

2.c3edbcfbb9979b3b8addbfc12b6f6b99781bf46575a895a6a93c8bcefa681d4c2 信号降噪方法

2.2.1 小波变换降噪

小波变换具有良好的时频局部化特性，适合处理非平稳信号。本研究采用db4小波，对信号进行4层分解。在小波域中，大系数主要对应有用信号，而小系数主要对应噪声[2]。通过设置阈值去除小系数，可以实现降噪。阈值的选择采用SURE准则，既保留了信号的主要特征，又有效去除了噪声。

具体步骤如下：

a.对原始信号进行小波分解，得到近似系数和细节系数。

b.对细节系数应用SURE阈值法进行软阈值处理。

c.利用处理后的系数进行小波重构，得到降噪后的信号。

通过实验对比，小波变换降噪后，信号的平均信噪比提高了3.2 dB。

2.2.2 维纳滤波降噪

维纳滤波是一种经典的自适应滤波方法，能够在保持信号主要特征的同时有效抑制噪声。本研究采用基于最小均方误差准则的维纳滤波算法。首先估计信号的功率谱密度和噪声的442a2c15d281e8f4d71c9e40249ddbc1f11224f9c6ccf7e0c323a2fa626f9f7f功率谱密度，然后构造最优滤波器。维纳滤波能够有效去除加性白噪声，提高信号的信噪比[3]。维纳滤波的关键在于滤波器传递函数的设计：

H（ω） = Ps（ω） / （Ps（ω） + Pn（ω））

式中，Ps（ω）为信号的功率谱密度；n（ω）为噪声的功率谱密度。通过实验，维纳滤波降噪后，信号的平均信噪比提高了2.8 dB。

2.2.3 小波-维纳混合降噪

为了充分发挥小波变换和维纳滤波各自的优势，本研究提出了小波-维纳混合降噪方法。首先对信号进行小波分解，对高频系数应用维纳滤波，然后进行小波重构。这种方法既保留了信号的细节特征，又有效抑制了噪声。混合降噪的步骤如下：对原始信号进行小波分解，对高频细节系数应用维纳滤波。利用处理后的系数进行小波重构（图2）。

实验表明，与单独使用小波变换或维纳滤波相比，混合方法的降噪效果更好，平均信噪比提高了4.5 dB（表1）。

3 发动机振动信号特征提取

3.1 时域特征提取

时域特征直接反映了信号的统计特性。本研究提取了以下时域特征：均方根值、峰值、峭度、裕度因子、波形因子和脉冲因子。这些特征能够反映信号的幅值、分布和波形特征。其中，峭度和裕度因子对早期故障特别敏感。通过对正常状态和不同故障状态下的时域特征进行对比分析，发现异响故障会导致这些特征值发生明显变化[4]。例如，气门异响会导致峭度值显著增大，而连杆异响则会使波形因子明显降低。这些变化为故障诊断提供了重要依据。

3.2 频域特征提取

频域特征能够反映信号的频率组成。本研究采用快速傅里叶变换（FFT）将信号转换到频域，提取了以下特征：主频率、频率中心、均方频率和频率方差。这些特征反映了信号的频谱分布特性。还计算了不同频段的能量比，包括低频段（0～500 Hz）、中频段（500～2 000 Hz）和高频段（2 000～5 000 Hz）的能量占比。研究发现，不同类型的异响故障在频域特征上表现出明显差异。例如，活塞异响主要表现为低频能量增加，而气门异响则导致高频能量显著增加。

3.3 时频域特征提取

考虑到发动机振动信号的非平稳特性，本研究还提取了时频域特征。采用短时傅里叶变换（STFT）和小波包变换（WPT）进行时频分析（图3）。STFT使用汉宁窗，窗长256点，重叠率50%。WPT采用db4小波，分解层数为4。从时频图中提取了以下特征：

a.时频能量熵：反映信号复杂度的变化。

b.时频重心：计算时频图在时间和频率维度上的重心坐标。

c.主分量比：选取能量最大的k个时频点，计算其能量占总能量的比例。

这些特征能够反映信号在时间和频率上的联合分布特性，对于识别复杂的故障模式具有重要作用。

4 基于深度学习的故障诊断模型

4.1 卷积神经网络模型

本研究构建了一个8层的卷积神经网络（CNN）模型用于故障诊断。该模型包含3个卷积层、3个池化层和2个全连接层。卷积层使用ReLU激活函数，最后一层使用Softmax函数进行分类。为了防止过拟合，在全连接层之间添加了Dropout层，丢弃率设为0.5（表2）。

CNN模型的输入为时频图，尺寸为64×64。每个卷积层后接BatchNormalization层以加速训练并提高模型稳定性，最后在两层全连接层之间使用Dropout防止过拟合。

4.2 长短时记忆网络模型

考虑到发动机振动信号的时序特性，本研究还构建了基于长短时记忆网络（LSTM）的诊断模型。该模型包含2个LSTM层和2个全连接层。LSTM层能够有效捕捉信号的长期依赖关系，适合处理时序数据。LSTM模型的输入为时域特征序列，长度为100。每个时间步包含6个时域特征。两个LSTM层之间添加了Dropout层，丢弃率为0.3，以防止过拟合。LSTM的特殊结构使其能够解决传统循环神经网络中的梯度消失问题，从而更好地捕捉长期依赖关系[5]。在本研究中，LSTM模型能够有效捕捉发动机振动信号中的时序模式，特别是在识别那些随时间变化的故障特征方面表现出色。

4.3 模型训练与优化

模型训练采用Adam优化器，学习率初始设置为0.001，采用学习率衰减策略。批量大小设为64，训练轮数为100。为了提高模型的泛化能力，采用了数据增强技术，包括添加高斯噪声、时间偏移和随机缩放。此外，还使用了早停策略来防止过拟合。在训练过程中，通过调整网络结构、优化超参数来提高模型性能。经过多次实验，发现当卷积核大小为3×3，池化大小为2×2时，CNN模型性能最佳。对于LSTM模型，128-64的两层结构比单层或三层结构效果更好。模型优化过程中还采用了交叉验证技术，以确保模型的稳定性和泛化能力。通过精心调整的训练策略，两种模型都达到了较高的诊断准确率，同时保持了良好的泛化能力，能够适应不同工况下的故障诊断任务。

5 实验验证与结果分析

5.1 实验平台搭建

实验平台包括三种不同型号的汽车发动机（奥迪A6、别克和本田），振动信号采集系统和数据处理工作站。采集系统如上文所述。数据处理工作站配置为Intel i7-10700K CPU、32GB RAM、NVIDIA RTX 3080显卡，用于信号处理和模型训练。软件环境方面，使用Python 3.8作为编程语言，采用PyTorch 1.8框架实现深度学习模型。信号处理使用SciPy库，数据分析和可视化使用Pandas和Matplotlib库。

5.2 故障样本采集

本研究模拟了5种常见的发动机异响故障：气门异响、连杆异响、活塞异响、轴承异响和正时链异响。通过调整相关部件间隙或更换故障部件的方式模拟故障。对每种故障类型和正常状态，在不同工况下（怠速、中速、高速）各采集300组样本，每组持续2 s。总计采集了5 400组样本，按7∶3的比例划分训练集和测试集。

5.3 诊断结果与分析

使用构建的CNN和LSTM模型对测试集进行诊断，结果如表3所示。两种模型都取得了较好的诊断效果，总体准确率均超过90%。CNN模型在气门异响和连杆异响的诊断上表现略优，而LSTM模型在活塞异响的识别上更有优势。

进一步分析发现，大多数误诊案例发生在相似故障之间，如气门异响和正时链异响，这可能是因为这些故障产生的振动特征相近。为了评估模型在不同工况下的性能，对怠速、中速和高速三种工况下的诊断准确率进行了统计，结果如表4所示。

从表4可以看出，两种模型在中速工况下的诊断效果最好，这可能是因为中速工况下的振动信号特征最为明显。怠速工况下的准确率相对较低，这可能是由于低速下振动信号较弱，特征不够显著造成的。

为了验证模型的泛化能力，还在一组未参与训练的新发动机上进行了测试。结果显示，CNN模型的准确率为89.7%，LSTM模型的准确率为90.1%。虽然性能略有下降，但仍保持在较高水平，说明所提出的方法具有良好的泛化能力。另外，对模型的计算效率进行了评估。在测试平台上，CNN模型对单个样本的平均处理时间为15 ms，LSTM模型为18 ms。考虑到实际应用中可能需要实时诊断，这个处理速度是可以接受的。为了进一步提高诊断性能，尝试了模型融合的方法。通过对CNN和LSTM模型的输出进行加权平均，得到了更高的诊断准确率，达到94.8%。这说明两种模型捕捉了振动信号的不同特征，具有互补性。

实验结果表明，基于振动分析和深度学习的发动机异响故障诊断方法具有较高的准确性和实用性。该方法克服了传统听诊法的主观性，能够快速、准确地识别多种异响故障类型。特别是在处理复杂的非线性关系和时序依赖性方面，深度学习模型展现出了明显优势。然而，研究中也发现了一些局限性，具体如下：a.模型对某些相似故障的区分能力还有待提高。b.在实际应用中，可能会遇到训练数据中未包含的新故障类型，如何处理这种情况是未来需要解决的问题。c.虽然本研究考虑了不同工况，但实际工作环境可能更加复杂多变，模型的鲁棒性还需要进一步验证。

6 结语

本文提出了一种基于振动分析的发动机异响故障诊断方法。通过对发动机振动信号的采集、预处理、特征提取和深度学习模型构建，实现了对多种发动机异响故障的自动识别和诊断。实验结果表明，该方法具有较高的诊断准确率和稳定性。未来研究可进一步探索更多类型的故障诊断，以及在实际工程应用中的推广。本研究为发动机故障诊断技术的发展提供了新的思路，对提高汽车维修效率和安全性具有重要意义。

参考文献：

[1]杨兴国，余瑶.基于GS-SVM的发动机异响在线检测平台[J].汽车实用技术，2023，48（20）：39-45.

[2]薛华，金荧瑛，钱亮.基于LMS的机动车发动机异响故障诊断方法[J].中国机械，2023（18）：60-64.

[3]蓝志宝，覃海峰，方业迈，等.某发动机振动噪声台架试验研究[J].小型内燃机与车辆技术，2023，52（2）：72-76+90.

[4]吴善元，程双安，葛伟廷，等.浅析汽车发动机异响的排查维修方法[J].汽车实用技术，2021，46（1）：164-166+175.

[5]邢维者，陈寒霜，田子龙，等.基于角度域分析的某四缸机异响排查及改进[J].汽车实用技术，2021，46（14）：32-34+83.