基于小波神經網絡的航空發動機故障診斷研究

楊永剛，顧　杰

（中國民航大學中歐航空工程師學院，天津　300300）

基于小波神經網絡的航空發動機故障診斷研究

楊永剛，顧杰

（中國民航大學中歐航空工程師學院，天津300300）

針對航空發動機的一些常見故障類型，為了達到進行有效識別的目的，提出了一種基于小波包和神經網絡相結合的發動機故障診斷方法。以某型航空發動機為研究對象，通過小波包對采集到的振動數據進行分解和重構，提取出表征發動機工作狀況的特征向量，并將其作為訓練樣本數據和檢驗樣本數據，輸入小波Elman神經網絡中并對其進行訓練，試驗結果表明：這種診斷模型能夠有效地識別出所研究的航空發動機故障類型，故障診斷率較高。

小波變換；神經網絡；航空發動機；故障診斷

在工程實踐中航空發動機的工作負荷較大，在狀態變化比較頻繁的外部環境中工作，再加上發動機整個結構的復雜特殊性，因此，航空發動機在工程中出現故障的頻率較高[1]。在發動機運行時，可被用作故障診斷和性能監測方面的信息有很多，其中有溫度、振動、壓力和形變等信息。在以上能夠反映故障的信息中，振動信號能夠更加快速和直觀地反映航空發動機當前的運行狀態[2]，并且測試方便。

其中，馬建倉、葉佳佳結合振動信號時域指標，應用小波包分析的方法分析了一種發動機在空中停車之前和空中停車時的振動信號，找到引起發動機空停的原因，表明這種方法的可用性與有效性[3]。盧艷輝、隱澤勇將小波包分析算法引入到航空發動機滾動軸承故障診斷的應用中，驗證了該方法在檢測和診斷航空發動機滾動軸承故障時的準確性[4]。小波包變換是一種比較精細的信號處理方法，不僅能對信號的低頻部分進行分解，還能對信號的高頻部分進行分解，解決了小波分析只能對低頻部分分解的難題。Elman神經網絡是非線性的計算系統，可反映出故障和征兆之間復雜的非線性映射關系，能夠解決那些傳統模式識別方法難以解決的問題[5]。

對航空發動機運行狀態識別的過程基本上分成3個步驟：①診斷信息的提取；②故障特征的提取；③狀態識別和故障診斷。

1　原理與方法

1.1小波包分析

多分辨析這種方法能夠將信號在時頻域范圍內做分解，但是因為該方法的尺度函數仍然是以二進制為基礎做變化，因此在高頻率區間上頻率的分辨率效果不佳[6-7]。小波包分解方法是能夠給出比較精細信息的分析方法之一，也是比較常用的方式，這種方法能夠使得信號頻帶做出許多層次的分解，并且可以根據所要分析信號的特性而自適應地找出相對應的頻率區間。對于多分辨析這種算法將高頻范圍內沒有細化的部分進行更加細致的劃分，使得時頻域的辨析率得到增加[8]。

小波與尺度函數的數學表達式為

其中：hk、gk是相互正交并且共軛的濾波器系數，gk=（-1）kh1-k；u（1x）是小波函數；u（0x）是尺度函數。

對于實際測量信號，先做小波包算法分解，其數學表達式為

再對信號做重構，這種方法的數學表達式為

1.2Elman神經網絡的基本結構

Elman神經網絡可分成3個部分，分別是輸入、輸出和隱含這3層，對于隱含層來說其層數有單層同時也能有許多層。每層節點的個數可以相同或者不同，隱含與輸出層的每一個連接點就相當于是一個神經元，在每兩層之間的節點使用完全連接方式的方法連接，連接權值的強度可取不同的值。連接權值的數值越大就表明輸出的影響也就越大[9]。輸入神經元全都采用先加權再求和的方法進行輸入。神經網絡輸入和輸出的向量分別使用x和y表示，表達式分別為x=（x1，x2，…，xn），y=（y1，y2，…，yn），上式分別表示輸入層和輸出層有n和m個節點，因此在神經網絡中，輸入與輸出的數值向量分別為n維和m維。圖1是基本的Elman神經網絡結構圖。本文所使用的模型與Elman神經網絡模型結構相似，所不同的是隱含層單元激勵函數為小波變換函數。

圖1　Elman神經網絡結構Fig.1　Elman neural network construction

1.3Elman神經網絡與故障模式識別

Elman神經網絡的特點在于中間層的輸出經過狀態層的儲存和延時，自聯到中間層的輸入，這種自聯可以對其歷史數據有著敏感特性。其網絡特性由神經元特性、訓練規則和學習決定，不僅可以不間斷學習，而且當環境條件改變時還可進行自身調整[10]。圖2是Elman神經網絡方式的故障診斷流程的結構圖。

圖2　Elman神經網絡診斷系統結構示意圖Fig.2　Diagnosis system structure of Elman neural network

2　航空發動機實際試車數據小波變換與解析

航空發動機是一種頻帶較寬、振源較多且振動形式比較復雜的裝置，振動信號在時域范圍內可表現為非平穩的變化特性。對于某型航空發動機振動特征信息在整個振動信號頻率內做小波包分解算法，可得出分割平均的各個子頻帶的小波分解系數。進行劃分的層數數目更多，得到的高頻部分與低頻部分的劃分更加細致[11]。在求出各個子頻率區間內能夠反映所測信號特征信息的系數之后，再重構這些系數，從而得到在這個頻率區間的重構信號，并且使用以上重構信號得到各個頻帶信號中的能量和總能量，即可重組出所需要的特征向量。因此，使用模型是發動機在試車時得到的振動信號，設置的采樣頻率Fs是10 600 Hz，并且針對發動機中經常出現的幾種故障類型（如轉子不對中振動故障、轉子不平衡振動故障、轉動與靜止件的碰磨等）進行分析。

2.1發動機幾種常見振動故障特性

1）轉子不對中的振動故障組成航空發動機轉子的2個部件分別是渦輪與壓氣機，再使用內外套的齒輪進行連接。由于受到做工和組裝時精度的影響，會出現軸承與軸系間的不對中現象。由這種故障而引起信號頻譜圖上轉頻的二倍頻或三倍頻突出[12]。

2）轉子不平衡的振動故障這種故障在時域范圍內波形與正弦波相似，振動信號的能量體現在基頻上。基頻上的峰值顯著大于其分頻與倍頻的峰值，對轉速變化較為敏感[12]。

3）旋轉與靜止件摩擦碰撞的故障在航空發動機工作過程中，發動機內部機匣同轉子的摩擦碰撞是比較容易出現的振動故障之一。這種故障發生于部分圓周的范圍中，信號有著比較顯著的非線性振動特征。導致頻譜峰較多，分頻和倍頻等成分出現[12]。

2.2小波分析頻譜分析

在Matlab軟件中使用DB5的小波基對信號進行4層分解，并且針對轉子轉速為10 800 r/min（基頻為180 Hz）的3種不同的故障信號進行了頻譜分析，得到轉子不對中故障的包絡譜、轉子不平衡故障的包絡譜和轉靜件碰磨故障的包絡譜，分別如圖3～圖5所示。

圖3　發動機轉子不對中故障的包絡譜Fig.3　Envelope spectrum of engine rotor misalignment fault

圖4　發動機轉子不平衡故障的包絡譜Fig.4　Envelope spectrum of engine rotor imbalance fault

圖5　發動機轉動與靜止件碰磨故障的包絡譜Fig.5　Envelope spectrum of rotating and stationary parts rubbing fault

從上圖可以看出，轉子不平衡與不對中的問題比較符合上面所描述的相應故障特征，但在圖5發動機轉動與靜止件碰磨的包絡譜中一些分頻和倍頻的峰值與兩邊峰值相比并不是很突出，因此難以辨別出故障相應特征的峰值，所以必須做下一步的研究。

2.3小波分析提取能量譜

重新構成各個子頻帶信號能量的表達式為

其中：SNj為頻帶細化到第N層時按照低頻到高頻排列的2N個頻帶成分系數所組成的重構信號；xjk是重新構成信息SNj的離散數值大小；字母n為重新構成信息SNj的離散點個數。總頻帶的能量表達式為

通過各個頻率中能量當作元素重組出的特征量表達式[13]為

因此由上式可以得到轉子不對中、轉子不平衡和轉動與靜止件相碰磨3種故障信號的能量譜如圖6所示。

圖6　轉子不對中、不平衡、轉動與靜止件相碰磨的小波能量譜Fig.6　Wavelet energy spectrum of rotor misalignment imbalance，rotating and stationary parts rubbing

并且同時可以得到小波能量譜的8個特征數值，得到的部分能量譜的特征數值如表1所示。

從表中可看出獲得的特征數值通常比較大，都是大于1的實數，為了能夠輸入到神經網絡進行訓練和驗證，就需將以上得到的小波包能量譜的特征數值統一進行歸一化處理，歸一化算法處理信號所獲得的特征量數學表達式為

表1　得到的部分特征故障值Tab.1　Partial fault characteristics values

由歸一化所得到的特征向量的數值是介于0～1之間的實數，通過處理這些數值才可以作為Elman神經網絡診斷航空發動機故障的樣本數據，用于訓練和檢測之中。

2.4小波神經網絡

在實際工程條件下，輸入Elman神經網絡的神經元數目與樣本數據中每個特征數值的數目相等，在上一章節中使用小波包分解的算法將各個測量得到的信號分別進行處理分析，由此獲得的故障特征數目均為8個，所以將Elman網絡的輸入神經單元個數也設置成8個。其輸出層層數設置成4個，分別與4種不同的航空發動機運行方式相對應，分別是工作正常、轉子不對中和不平衡、轉動與靜止件相碰磨這4種發動機運行工作狀態。想要得到的Elman網絡輸出與模式關系如表2所示。

表2　期望的輸出值模式表Tab.2　Model table of desired output value

對于隱含層節點數目，通過訓練網絡時需要不斷地調試，從而得到最優值，同時在測試數據中使用這個最優值。本文使用的神經網絡設置的參數是：將S型正切函數tansig作為小波神經網絡的隱含層傳遞函數來使用，將S型對數函數logsig作為輸出層函數來使用，并將traingdx函數作為訓練函數來使用,最后將目標誤差值設置為10-2。其中，為了改善神經網絡收斂速度較為緩慢的不足，本文通過使用Levenberg-Marquard（tL-M）算法對這個神經網絡進行調節和訓練，并令其最大的訓練次數設置為3 000次。

在調試出合適的Elman神經網絡后，使用實際的信號來檢驗Elman神經網絡的有效性。對于表2得出的數據中，第1組數據的實際輸出為0.9867，0.0011，0.106 1，0.000 1，后3個數據都很接近于0，并且遠遠小于1，因此得出的故障輸出代碼為[1 0 0 0]，由代碼可以得出發動機工作狀態為正常狀態，同理可得到第3組的故障特征代碼為[0 1 0 0]，由代碼對照得到發動機故障狀態為轉子不對中狀態，第5和第6組的故障特征代碼為[0 0 1 0]，由代碼對照得到發動機故障狀態為轉子不平衡狀態，第7和第8組的故障特征代碼為[0 0 0 1]，由代碼對照得到發動機故障狀態為轉靜件碰磨的狀態。但是對于第4組數據，其中0.7698這個數據并不是接近于0，得到的代碼為[0 1 1 0]，而實際上這組數據的故障狀態為轉子不對中，所有該訓練好的小波神經網絡對于這組數據的診斷失敗，最后得到的結果是識別率為87.5%（如表3所示），均方誤差性能MSE=0.101 5。出現誤差的原因如下：①神經網絡對應的參數范圍非常廣，要選擇合適的參數有相當的難度；②訓練樣本數目，增加訓練樣本的組數能改善網絡診斷航空發動機故障的準確率。綜上所述，網絡不可避免地要產生一定的誤識別，但本文得到的識別率足以滿足工程實際的要求。

表3　神經網絡測試樣本Tab.3　Test samples of neural network

3　結語

本文通過某型航空發動機的試車臺數據，采用小波基函數為DB5的小波函數對發動機的3種不同工作狀態（轉子不對中、轉子不平衡和轉動與靜止件相碰磨故障）的振動波形進行小波包分解與重構，得出特征向量與故障狀態相對應關系，并將此作為小波Elman神經網絡對發動機進行故障識別的信號樣本；并且針對普通神經網絡所出現的收斂速度慢、易于陷入局部極小值等方面的不足，使用L-M法對神經網絡做了進一步的改善；最后使用剩余的故障信號樣本對已訓練好的小波Elman神經網絡進行驗證，故障識別率和均方誤差性能均能滿足實際要求，故得到比較好的故障診斷效果。通過本文研究，表明了小波神經網絡算法是一種比較有效的航空發動機故障診斷方法，而對于怎樣提高故障的識別率和減少均方誤差性能，使得檢測結果更加準確，將作為下一步研究的內容。

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（責任編輯：楊媛媛）

Study on aero-engine faults diagnosis based on wavelet neural network

YANG Yonggang,GU Jie
（Sino-Europewn Institute of Aviation Engineering,CAUC,Tianjin 300300,China）

In order to effectively identify the common fault types of aviation engine,a new method of engine fault diagnosis based on wavelet packet and neural network is proposed.Taking a certain type of aero-engine as research object, the vibration signal is decomposed and reconstructed through wavelet packet to obtain feature vector of its working condition.Then these data are input into the wavelet Elman neural network as training sample data and test sample data.Experimental results show that this method is feasible and the fault types of aero-engine is well recognized.

wavelet transform;neural network;aero-engine;fault diagnosis

V263.6

A

1674-5590（2016）05-0009-05

2015-11-18；

2016-01-18基金項目：國家自然科學基金項目（61172013）

楊永剛（1978—），男，吉林梨樹人，副教授，博士，研究方向為故障診斷、機器人技術.