改進LMD分解和RBF神經網絡的柴油機故障診斷研究

李會龍，崔寶珍，馬　愷，王　珊，滕緋虎

（中北大學機械與動力工程學院，山西 太原 030051）

改進LMD分解和RBF神經網絡的柴油機故障診斷研究

李會龍，崔寶珍，馬愷，王珊，滕緋虎

（中北大學機械與動力工程學院，山西 太原 030051）

柴油機作為大型機械的核心動力部件，其運行狀態的監測和診斷尤為重要，但由于其工作環境復雜，振動信號包含大量噪聲，所以特征向量難以有效提取，嚴重制約柴油機的故障診斷技術。該文將傳統局域均值分解進行改進并將其與小波降噪相結合對原始振動信號進行降噪處理，并且利用改進局域均值分解法提取特征向量，最后應用徑向基（RBF）神經網絡進行故障識別。在實驗中，采集4種故障工況和1種正常工況下的振動信號，利用上述方法完成對5種工況下的診斷，正確率達到95%。實驗結果表明：該方法較改進前有明顯進步，能有效診斷發動機故障，并且具有較高的正確率和較強的實用價值。

柴油機故障診斷；局域均值分解；小波分解；RBF神經網絡

0　引　言

隨著現代化工業的不斷發展，柴油機作為動力設備已廣泛用于汽車、船舶、工程機械、農業機械和礦山機械等領域，在社會生產和生活中發揮著重要作用[1-2]。由于柴油機結構復雜，零部件繁多，工作環境惡劣，所以柴油機相對其他機械部件而言發生故障的可能性更大。當柴油機發生故障時，不僅會影響到生產中整套設備的運行，而且嚴重時會引發重大事故，造成經濟損失、危害到員工生命安全。因此，對柴油機工作狀態進行監測和診斷以便及時采取有效應對措施十分必要。針對柴油機的故障診斷，楊月[3]將粒子濾波與支持向量機相結合對柴油機故障進行了診斷；柴艷有[4]從核學習的角度對船舶柴油機故障進行了研究；別鋒鋒等[5]利用EEMD近似熵對柴油機的傳動機構故障進行了診斷；李敏通[6]在柴油機振動信號特征提取方面做了大量研究；郭剛祥[7]初步利用局域值分解對柴油機的故障進行可研究診斷等等。國內雖然做了大量研究，但仍然存在診斷方法不可靠，正確率較低等弊端，鑒于此，在國內外大量研究的基礎上，本文利用改進局域均值分解和RBF神經網絡相結合的方法對實驗獲得的柴油機振動信號進行特征提取與故障識別，并最終得到了很好的診斷結果，不僅具有理論意義，更具有一定的實用價值。

1　LMD分解和RBF神經網絡理論

1.1局域均值分解

1.1.1基本原理

局域均值分解（local mean decomposition，LMD）是一種新的自適應非平穩信號的時頻分析方法[8]。它通過對原始信號進行分解，可以得到一系列包絡信號和純調頻信號，而每個包絡信號與每個調頻信號乘積得到一個PF分量。對于任意給定信號x（t），LMD分解步驟如下[9-10]：

1）利用信號x（t）的所有局部極值點組成局部均值函數m11（t）和包絡函數a11（t），并分離出局部均值函數m11（t），得到：

式中的下標表示包絡信號順序和迭代順序。

2）解調h11（t）得到：

理想狀況下，s11（t）應該為純調頻信號，即局域包絡函數a12（t）滿足a12（t）=1。如果a12（t）≠1，即s11（t）沒有達到要求，則將s11（t）作為原始數據再次進行上述步驟操作，以最終使s11（t）成為純調頻信號，而此時局域包絡函數a1（n+1）（t）滿足等式a1（n+1）（t）=1。

3）PF分量的包絡信號是由迭代過程中得到的所有局域包絡函數相乘得到，即：

4）第1個PF分量是由包絡信號a1（t）與純調頻信號s1n（t）乘積運算得到的，即：

PF1的幅值為a1（t），瞬時頻率f1（t）可直接由s1n（t）求得，即：

5）從x（t）中將PF1分量分離以獲取新的信號u1（t），接著將其作為原始信號進行k次上述步驟循環，最后形成1個單調信號uk（t），即：

6）經上述步驟，信號x（t）最終被分解為k個PF分量和1個單調信號uk（t），即：

1.1.2改進局域均值分解

在柴油機的這類非平穩振動信號處理過程中，局域均值包絡函數在信號的端點處均存在一段未知的虛假信號，假如對此置之不理或者處理方法不恰當，那結果會在程序運行時自動給這部分端點信號添加一些虛假信息，這不僅增加計算量，而且會產生許多不必要甚至很嚴重的誤差，從而對LMD分解產生影響。

針對此項缺陷，文章提出一種將衰減極值點延拓法應用到LMD分解的算法，以滿足對端點效應的處理要求。

衰減延拓法作用在端點信號時，對端點做極值的延拓，當端點信號有明顯衰減趨勢時，該方法遵循其信號端點附近衰減或反向衰減趨勢進行延拓；按延拓方向可以分為左延拓和右延拓，現在以左延拓來說明該方法，需要延拓原始信號x（t），第1個極小值點記為x1，第2個極小值點記為x2，幅值分別為y（x1）、y（x2）。極大值點分別為x1′、x2′，幅值分別為y（x1′）、y（x2′）。

利用中值定理，延拓極小值橫坐標：

延拓極小值縱坐標：

延拓極大值橫坐標：

延拓極大值縱坐標：

根據實際信號的端點位置及其大小確定當前延拓點是極大值還是極小值，當延拓未到信號原點時重復進行上述過程。如圖1所示為左延拓的示意圖。

1.2RBF神經網絡

RBF神經網絡結構包括3層：第1層稱為輸入層，為各信號源的節點；第2層稱為隱含層，隱含單元數目根據具體問題需要確定，其變換函數為RBF函數[11-12]；第3層為輸出層，根據輸入的模式做出相應的響應。由于輸入到輸出的映射是非線性的，然而隱含層空間到輸出空間的映射是線性的，從而可以大幅度加快學習速度并避免局部極小問題[13]。RBF神經網絡結構圖如圖2所示。

圖1　延拓示意圖

圖2　RBF神經網絡結構圖

第i個神經元的輸入為

第i個神經元的輸出為

將各隱含層神經元的輸出值疊加之和作為最后輸出層的輸入。因為激勵函數為線性函數，則最終的輸出為

與BP（概率）神經網絡相比，RBF神經網絡優點有：1）訓練時間較短；2）非線性映射能力強和故障識別準確度高[14]；3）可以以任意準確度逼近任意連續函數[15]。

2　柴油機故障診斷

2.1實驗設計

實驗對象為某V12柴油機，故障設置為G1-左1缸噴油泵滲漏、G2-右6缸斷油、G3-供油提前角增大2.5°、G4-空氣濾清器堵塞；信號采集裝置有壓電式加速度傳感器、電荷放大器、DASP數據采集儀及筆記本電腦等。實驗中采集正常狀態、故障G1、故障G2、故障G3和故障G4 5種工況下柴油機轉速1 500 r/min，采樣頻率40 kHz，左1缸缸蓋罩的振動信號數據。柴油機故障診斷的流程圖如圖3所示。

圖3　柴油機故障診斷流程圖

2.2振動信號降噪處理

采集到的柴油機振動信號中夾雜著大量的噪聲，這影響到后期特征值的有效提取，進而會影響到故障識別的正確率，甚至產生誤診。因此，需對信號進行降噪處理以獲取如實反映柴油機工作狀況的有用信息。如圖4和圖5為柴油機在故障G1和故障G4工況時，利用基于改進的局域均值分解和小波降噪的信號降噪方法對在左1缸缸蓋罩采集到的振動信號進行降噪前后的對比圖。

圖4　柴油機故障G1-左1缸噴油泵滲漏時振動信號降噪前后對比圖

圖5　柴油機故障G4-空氣濾清器堵塞時振動信號降噪前后對比圖

2.3改進局域均值分解

對降噪后的信號再次進行改進局域均值分解處理，以便對其進行下一步的特征向量的提取。圖6和圖7為柴油機在故障G1和故障G4工況下振動信號的改進局域均值分解結果。

圖6　柴油機故障G1-左1缸噴油泵滲漏時信號的改進局域均值分解

2.4故障特征值提取

分析對5種工況下信號的改進局域均值分解后得到一系列的PF分量，選取包含柴油機較多故障信息的前5個PF分量組成特征向量E，即E=[E1，E2，…，E5]。計算公式為

其中i=1，2，3，4，5。

為減少計算量和便于數據處理，對特征向量需要進行歸一化，取總向量，歸一化后的特征向量為E′，則：

信號經上述運算處理后，最終得到每種工況的8×5個訓練樣本和4×5個測試樣本。表1和表2為柴油機在故障G1和故障G4工況下的特征值訓練樣本，表3和表4為其測試樣本。

2.5RBF神經網絡故障識別

將計算所得到的特征向量值輸入到RBF神經網絡中，網絡設置為目標誤差0.01，擴展常數1.15。訓練樣本的RBF神經網絡訓練過程如圖8所示，測試樣本的RBF神經網絡測試結果如表5所示。

圖7　柴油機故障G4-空氣濾清器堵塞時信號的改進局域均值分解

表1　故障G1-左1缸滲油工況下的特征值訓練樣本

表2　故障G4-空氣濾清器堵塞工況下的特征值訓練樣本

表3　故障G1-左1缸滲油工況下的特征值測試樣本

表4　故障G4-空氣濾清器堵塞工況下的特征值測試樣本

表5　改進的LMD算法測試樣本的RBF神經網絡測試結果

圖8　改進LMD算法訓練樣本的神經網絡訓練過程

可以看出最后的故障診斷正確率為95%。

3　結束語

本文對改進局域均值分解與RBF神經網絡原理與方法做了簡要闡述，并結合自身優點將其應用到柴油機故障診斷實例中，結果獲得了較高的故障診斷正確率，從而證明了改進局域均值分解和RBF神經網絡結合的柴油機故障診斷方法具有一定的可行性和使用價值。

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[2]曹淑華，寧大勇，韓曉光，等.聲響信號分析的柴油機故障診斷方法[J].噪聲與振動控制，2013（2）：161-165.

[3]楊月.基于粒子濾波與支持向量機的柴油機故障診斷[D].太原：中北大學，2014.

[4]柴艷有.基于核學習理論的船舶柴油機故障診斷研究[D].哈爾濱：哈爾濱工程大學，2012.

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[6]李敏通.柴油機振動信號特征提取與故障診斷方法研究[D].咸陽：西北農林科技大學，2012.

[7]郭鋼祥.基于局域均值分解和神經網絡的柴油機故障診斷研究[D].太原：中北大學，2013.

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（編輯：劉楊）

Diesel engine fault diagnosis based on improved LMD and RBF neural network

LI Huilong，CUI Baozhen，MA Kai，WANG Shan，TENG Feihu
（School of Machanical and Power Engineering，North University of China，Taiyuan 030051，China）

Dieselenginesarecorepowerunitsoflargemachineryandsomonitoringand diagnosing their operation conditions become particularly important.This is because the working environment is complicated and vibration signals often contain much noise，which make feature vectors difficult to extract，thus seriously restricting the application of fault diagnosis technology. Therefore，traditional local mean decomposition is improved and combines with wavelet de-noising technology to reduce the noise of original vibration signals.The improved method is used to extract feature vectors at the same time and a RBF neural network is employed to identify diesel engine faults.In experiments，the vibration signals under 4 fault cases and 1 normal case are collected and diagnosed with this new method，and the diagnostic accuracy is up to 95%. Experimental results show that the proposed method is more practical and accurate than traditional methods.

diesel engine fault diagnosis；LMD；wavelet decomposition；RBF neural network

A

1674-5124（2016）03-0103-06

10.11857/j.issn.1674-5124.2016.03.024

2015-07-20；

2015-09-10

李會龍（1989-），男，河北邯鄲市人，碩士研究生，專業方向為故障診斷方法研究、機械結構優化。