基于高階累積量圖像特征的柴油機故障診斷研究

沈　虹，趙紅東，梅檢民，曾銳利

(1. 軍事交通學院軍用車輛系，天津　300161； 2. 河北工業大學電子信息工程學院，天津　300401)

第一作者沈虹女，博士生，1982年生

基于高階累積量圖像特征的柴油機故障診斷研究

沈虹1, 2，趙紅東2，梅檢民1，曾銳利1

(1. 軍事交通學院軍用車輛系，天津300161； 2. 河北工業大學電子信息工程學院，天津300401)

摘要：針對發動機不同部位的機械故障特征容易混淆，且往往淹沒在其他分量和強噪聲中難于區分和提取的問題，提出了一種基于高階累積量圖像特征的柴油機故障診斷方法。截取柴油機6個工作循環的振動信號分別進行三階累積量計算，累加平均得到1個工作循環信號的三階累積量，提取柴油機不同故障狀態基于三階累積量圖像灰度共生矩陣的圖像紋理特征參數，利用支持向量機進行模式識別。試驗結果表明：該方法既能抑制噪聲干擾，又能充分利用高階累積量圖像中的紋理特征信息分析非穩態信號，提取的特征參數能有效識別發動機6種技術狀態，與傳統的基于高階累積量的特征提取相比，提高了故障診斷準確率。

關鍵詞：三階累積量；圖像紋理特征；灰度共生矩陣；特征提取

基金項目：總裝備部預研項目(40407030302);河北省自然基金資助(2013202256)

收稿日期：2014-04-24修改稿收到日期：2014-06-17

中圖分類號:TK428

文獻標志碼：A

DOI:10.13465/j.cnki.jvs.2015.11.024

Abstract:Different positions’ mechanical fault features of diesel engines are easy to be confused and they are often drowned in other components and color noises, so it is difficult to distinguish and extract them. Here, a fault diagnosis method based on high-order cumulant image features was proposed. Three-order cumulants for six cycles of vibration signals were calculated, respectively and the results were averaged to get three-order cumulant of one cycle. The image texture feature parameters based on three-order cumulant image gray level co-occurrence matrices (GLCM). For different fault states of diesel engines were extracted. The pattern recognition was performed with a support vector machine (SVM). The results showed that this method can inhibit noises and make full use of texture feature information of high-order cumulant image to analyze unsteady signals, the extracted features can be used to distinguish 6 technical states of diesel engines effectively, the fault diagnosis accuracy is improved compared with the traditional feature extraction based on high-order cumulant.

Diesel engine fault diagnosis based on high-order cumulant image features

SHENHong1,2，ZHAOHong-dong2，MEIJian-min1,ZENGRui-li1(1. Military Vehicle Department, Military Transportation University, Tianjin 300161, China; 2. School of Electronic and Information Engineering，Hebei University of Technology，Tianjin 300401，China)

Key words:three-order cumulant; image texture feature; gray level co-occurrence matrix; feature extraction

柴油發動機結構復雜，運轉時眾多零部件長期處于高溫、高壓、高負荷以及強烈振動的惡劣工作環境，容易發生故障。柴油機不同部件故障，具有不同的故障特征，各種特征信號相互耦合，在發動機復雜的其他分量和強噪聲干擾下，更難區分各種不同類型的故障，從而難以準確診斷故障部位[1]。為了有效診斷柴油機故障，大量研究都集中于抑制噪聲和干擾，如高階累積量由于其具有較強的高斯噪聲抑制能力，正在被逐步深入應用到機械故障診斷中，但目前大多采用高階累積量對角切片法進行特征提取[2-6]，無法有效反映對角線以外的重要信息，如果能全面利用高階累積量圖像的全部信息，將進一步提高其特征提取效果。近年來，有不少研究者將圖像處理技術引入到柴油機機械故障診斷領域，利用信號時頻圖像的特征統計量作為特征參數[7-8]進行分類識別，能全面利用譜圖特征，但時頻譜圖沒有噪聲抑制能力，圖像匹配分類精度易受圖像質量的影響。

為了從多分量強噪聲非平穩信號中有效提取出發動機不同部位常見機械故障特征，本文提出了一種基于高階累積量圖像特征的柴油機故障診斷方法。首先采用高階累積量方法生成振動信號三階累積量圖像，然后提取其灰度共生矩陣(Gray Level Co-occurrence Matrix，GLCM) 的特征統計量作為故障特征參數，最后通過支持向量機進行訓練分類，有效識別出柴油發動機的6種技術狀態，取得了良好的效果。

1高階累積量與灰度共生矩陣原理

高階累積量，因其對多種噪聲都有很好的抑制作用逐漸成為信號處理的新熱點，是近年來發展較快的現代信號處理方法之一。它不僅對未知自相關的加性噪聲不敏感，而且對另外一類非歪斜的非高斯有色噪聲( 如均勻分布和任何對稱分布噪聲) 也不敏感，因此在非高斯性、非線性、非因果性、非最小相位、非平穩性、高斯有色噪聲和盲信號處理中發揮了重要的作用。

1.1三階累積量

離散零均值平穩隨機過程x(n)的三階累積量為：

c3x(τ1,τ2)=

cum[x(n)x(n+τ1)x(n+τ2)]=

E[x(n)x(n+τ1)x(n+τ2)]

(1)

式中：E[·]為數學期望。

零均值的高斯隨機過程的三階以上高階累積量恒等于零。因此，如果一個測量信號中含加性高斯噪聲，高階累積量理論上可以完全抑制噪聲的影響，提高信噪比，從而提高分析、識別、診斷精度[9]。

1.2高階累積量圖像紋理特征提取

灰度共生矩陣是一種應用廣泛的紋理統計分析方法和紋理測量技術，本文通過計算灰度共生矩陣生成的紋理參數提取三階累積量圖像的特征。

1.2.1灰度共生矩陣

灰度共生矩陣是統計空間上具有某種位置關系的一對像元灰度對出現的頻度。其實質是從圖像灰度為i的像元位置為(x,y)出發，統計與其距離為d，灰度為j的像元(x+Dx,y+Dy)同時出現的頻度P(i,j,d,θ),數學表達式為:

P(i,j,d,θ)={[(x,y),(x+Dx,y+Dy)|

f(x,y)=i,f(x+Dx,y+Dy)=j]}

(2)

式中：i,j=0,1,2,…,N-1是灰度級，N=256；Dx，Dy是位置偏移量；d為G陣的生成步長；θ為G陣的生成方向，通常取0°、45°、90°、135°四個方向(見圖1)，最后得到N×N方陣。

圖1　灰度共生矩陣的四個生成方向Fig.1 Four generated direction of GLCM

在進行提取GLCM的特征統計量之前，通常要按式(3)做正規化處理。

(3)

1.2.2灰度共生矩陣的特征參數

灰度共生矩陣有15個特征統計量[10]，本文選用最能全面反映紋理特征的6個特征參數，包括最大概率、熵、對比度、相關、能量和逆差距：

(1) 最大概率(Max Probability)：反映了灰度共生矩陣中灰度對出現的最大頻度。

(4)

(2)熵(Entropy)：代表圖像的信息量，是圖像內容隨機性的度量，能表征紋理復雜程度或非均勻程度，當圖像無紋理時熵為0，滿紋理時熵最大。

(5)

(3)對比度(Contrast)：它是紋理清晰程度的度量，圖像中紋理的溝紋越深，圖像反差越大，紋理效果越明顯，反之亦然。

(6)

(4)相關(Correlation)：是度量空間灰度共生矩陣元素在行或列方向上的相似程度，是圖像灰度線性關系的度量。

(7)

(5)能量(Energy) ：又稱角二階距，是圖像紋理灰度變化均均勻性的度量，反映了圖像灰度分布均勻程度和紋理粗細程度。

(8)

(6)逆差距(Inverse Difference Moment)：反映圖像紋理的同質性，度量圖像紋理局部變化的多少，表征紋理的規則程度。紋理越規則，逆差矩越大，反之亦然。

(9)

上述討論中:

2高階累積量圖像紋理特征提取方法

為了有效分析發動機缸體振動信號，抑制噪聲干擾，實現不同故障狀態時信號故障特征提取和故障診斷，提出了基于高階累積量圖像特征的柴油機故障診斷方法。采用高階累積量抑制噪聲干擾，利用灰度共生矩陣全面提取高階累積量的圖像特征，從非穩態振動信號中深度挖掘不同故障狀態的特征參數；將特征參數輸入小樣本識別能力較強的支持向量機，進行模式識別，實現故障診斷。具體實現步驟：

(1)多循環平均累積量計算。柴油機工作具有旋轉往復的周期性特點，各氣缸按照一定的順序循環做功，每個工作循環的能量分布都存在著循環波動性，為了減少循環波動的影響和提高信號的可比性，對采集來的振動信號截取其6個工作循環，根據式(1)分別進行三階累積量計算，按式(10)歸一化后再轉化為灰度圖像，灰度值范圍為[0，255]按式(11)累加取平均得到一個工作循環的三階累積量圖像；

C(i,j)=c(i,j)/max(c(i,j))

(i=τ1min,…,τ1max,j=τ2min,…,0,…,τ2max)

(10)

(11)

(2)根據式(2)、式(3)計算三階累積量圖像的灰度共生矩陣。由于三階累積量圖像關于對角線方向對稱，0°和90°方向特征參數相等，因此取θ=0°、45°、135°，d=1；

(3)根據公式(4)～式(9)計算圖像灰度共生矩陣3個方向的最大概率、熵、對比度、相關、能量和逆差距，共計18個特征參數。

(4)用SVM進行分類訓練，故障診斷。

3基于高階累積量圖像特征的柴油機故障診斷

3.1柴油機振動信號采集

以WD615型柴油發動機作為試驗對象，選取第2缸分別設置5種常見故障：連桿軸承故障、進氣門故障、活塞故障、活塞銷故障和活塞活塞銷并發故障。試驗時盡量不改變其它條件，人為設置不同配合副的配合間隙，每次更換一種故障部件，模擬不同部件的磨損工況，正常和故障的配合間隙參數見表1。

表1　柴油機試驗參數設置

采樣頻率設置為20 kHz，采樣點數為40 000個，采樣轉速為1 000 r/min。為了模擬實際工況，減小溫度和機油壓力對故障的影響，每次采集信號前首先預熱，保證每次試驗時缸體溫度在75±5℃，機油壓力在0.25±0.02 MPa范圍內，采集不同故障時缸體上部右側正對第2缸中部的振動信號，同步采集1缸上止點信號。

3.2基于圖像紋理特征的柴油機故障特征提取

圖2　不同技術狀態時域信號和其功率譜Fig.2 Time domain signal and power spectrum of different status

圖2為不同技術狀態下采集的振動信號和其功率譜圖，振動信號長度取6個工作循環，約13000點。從圖中可以看出，不同的故障情況，時域信號雖然有所區別，但是沒有明顯的規律性，難以定量衡量。在功率譜圖中，除氣門故障信號功率譜分布較分散，高頻部分也有一定頻率成分，其他技術狀態信號頻率成分大都集中于3kHz以內，沒有明顯區別且重復性差；并發故障信號功率譜能量略高于其他技術狀態，但從能量和峰值大小也難以區分不同故障狀態，因此，不易提取出反映不同故障狀態的特征。

根據1缸上止點信號截取采集來的振動信號的6個工作循環，分別進行三階累積量計算，對結果進行平均得到1個工作循環的三階累積量圖像見圖3，取6個循環平均提高了圖像結果的穩定性。取滯后量(-50≤τ1,τ2≤50)，滯后量無量綱。

圖3　發動機正常狀態一個工作循環的三階累積量Fig.3 One circulation three-order cumulant of diesel engine normal status

圖4為不同技術狀況下轉化完的三階累積量二維灰度圖像。從圖4可知，不同技術狀況下的三階累積量圖像從分布和灰度值上都有所差異，正常狀態平滑且能量集中，峰值較大，故障狀態圖像灰度值分布不同程度的相對均勻，這表明能量向周圍擴散，分布更均勻，強度也更接近，這是由于故障情況對正常的旋轉沖擊發生了影響，削弱了沖擊或改變了沖擊效果。氣門故障分布最為均勻，這也與其功率譜分布最為分散相對應。為了全面反映和量化這種差異，從圖像灰度共生矩陣中提取三個方向的各6個特征參數，可以得到共計18個參數C1～C18：參數C1～C3代表最大概率、C4～C6代表熵、C7～C9代表對比度、C10～C12代表相關、C13～C15代表能量、C16～C18代表逆差距。分別計算發動機6種技術狀態下的基于灰度共生矩陣的圖像紋理參數如表2所示，X1～X6分別為6種技術狀態下的振動信號。

表2　提取出的不同技術狀態下的圖像特征參數

圖4　不同技術狀態信號的三階累積量灰度圖像Fig.4 Three-order cumulant gray level images of different status signals

3.3基于圖像紋理特征的柴油機故障診斷

采集每種技術狀態下20組信號，共120組，其中每種技術狀態隨機抽取15組數據作為訓練樣本，共90組，其余5組數據作為測試樣本，共30組。對90組訓練樣本數據用上述方法進行特征提取，將提取出來的特征向量輸入到SVM多故障分類器中進行訓練，SVM采用線性核函數。將30組測試樣本同樣計算出特征向量，輸入已經訓練好的SVM中進行故障的模式識別，診斷結果見表3。

圖5　三階累積量對角線特征提取Fig.5 Feature extraction based on three-order cumulant diagonal line

為驗證基于圖像紋理特征的算法的優越性，將同等規模的訓練樣本和測試樣本應用三階累積量圖像的對角線特征提取方法進行特征提取(見圖5)，取三階累積量圖像對角線上的10個小方塊的累加能量作為特征參數，輸入到SVM分類器中，診斷結果比較見表4。

表3　診斷結果

根據表4可知，利用基于三階累積量圖像對角線特征提取方法的診斷正確率為73.33%，利用基于圖像紋理特征的特征提取方法的診斷正確率得到明顯提高，為96.67%。基于高階累積量圖像特征的特征提取方法更為有效的識別出發動機6種技術狀態，準確定位出故障部位，進一步提高了特征提取效果和診斷準確率。

4結論

(1)高階累積量與圖像紋理特征提取方法相結合，既能有效抑制噪聲干擾，又能充分利用高階累積量圖像信息，有效提取出發動機振動信號的故障特征。

(2)將高階累積量圖像特征參數輸入支持向量機，能有效識別發動機各種故障狀態，與傳統的基于高階累積量特征提取方法相比，明顯提高了故障診斷的準確率，為發動機多故障準確診斷探索了一種新方法。

表4　診斷結果比較

說明√：表示能正確識別發動機故障狀態；○：表示不能正確識別。

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