基于小波包分解與機器學習的汽車調光電機異音識別

張新 鄭燕萍 Antoine AUGEIX 鄭曉嬌

摘 要：為實現汽車調光電機裝置異音檢測的自動化，本文采用機器學習的方法開展產品異音識別研究。在分析確定產品異音來源的基礎上，采集正常件和異音件的振動信號，利用小波包分解，結合時頻域分析，在能量譜和時域特征中提取10個特征向量，基于BP神經網絡對200個信號樣本進行機器學習分類。并對20個樣件進行試驗，識別汽車調光電機異音的正確率達到95%。研究表明，采用機器學習的方法能夠有效地識別電機異音，此研究具有工程應用價值。

關鍵詞：調光電機裝置;異音識別;機器學習;支持向量機;小波包

中圖分類號： U468.4 文獻標識碼：A 文章編號：1006-8023（2019）01-0059-05

Abstract： In order to realize the automation of abnormal sound detection in automotive dimming motor device， the method of machine learning is used to carry out the research of abnormal sound recognition. On the basis of analyzing and determining the source of distorted sound， vibration signals of normal and distorted parts are collected， and 10 feature vectors are extracted from energy spectrum and time domain features by wavelet packet decomposition combined with time-frequency domain analysis. Finally， BP neural network are used to classify 200 signal samples for machine learning. 20 samples are tested， and the correct rate of identifying the abnormal sound of the dimming motor is 96.7%. The research shows that the machine learning method can effectively recognize the motor abnormal sound， and the research has the value in engineering application.

Keywords： Dimming motor device; sound recognition; machine learning; support vector machine; wavelet packet 0 引言

汽車調光電機裝置是用于調節前照燈的光束方向，是汽車車燈中不可或缺的執行器。某汽車車燈組件廠在實際生產中發現：某型號車燈調光電機裝置在工作時，對其噪聲測量小于國標規定的限值60 dB（40 cm處），但人耳卻能聽到異音如“卡啦卡啦”等聲音，影響產品的聲音品質。通常企業辨識異音件的做法是讓有經驗的工人通過人耳聽音來篩選不良件[1]。但由于生產線上每天生產的電機數量多，人耳辨識異音效率低下，并時有誤判。隨著計算機技術的發展，以機器學習為代表的智能診斷技術廣泛應用于機械故障診斷中。其中，人工神經網絡以其大規模并行處理能力、分布式存儲能力和自適應能力以及良好的求解非線性、容錯性和冗余性問題的能力，自提出以來，引起眾多科學工作者們的關注[2]。本文以某企業生產的調光電機裝置為研究對象，采用BP神經網絡方法開展異音識別研究，協助企業實現異音檢測的科學化、標準化和自動化，提高生產效率和產品競爭力。

1 車用調光電機異音來源

車用調光電機裝置是由轉速為13 200 r/min的小型永磁直流電機驅動，通過蝸桿將動力傳遞給尼龍雙聯齒輪大端，再由其小端傳遞給另一大齒輪，大齒輪中間套有輸出軸，通過螺紋傳動實現輸出軸的前進后退。機械運動必然會帶來振動和噪音，而聲音產生的本質也是由于振動，所以研究振動是檢測異音的途徑之一。調光電機裝置噪聲來源可分為：電磁噪聲，機械噪聲，空氣動力噪聲[3-4]。但由于汽車調光電機體積小且結構緊湊封閉，空氣動力噪聲可忽略。而電磁噪聲，是由交變磁場對轉子的周期性交變力的徑向分量引起，一般電機的電磁振動在100 ～ 4 000 Hz頻率范圍內[5]。

機械噪聲一方面來源于電機與齒輪自身運轉，另一方面來源于塑料齒輪嚙合傳動產生的撞擊、摩擦、不平衡及結構共振。包括由于蝸桿蝸輪缺陷引起的摩擦力使轉子發生共振;齒輪、軸缺陷將振動傳遞到調光電機殼體上的加強筋支承座，并傳遞到殼蓋向外輻射噪聲。表1列出該電機裝置正常工作時各部件的轉頻與嚙合頻率。

調光電機的異音通過人耳可以辨別出是一種周期性的敲擊聲或刮擦聲。異音是噪聲故障中的一部分，但又區別于噪聲，它更能表征設備運行狀態的穩定程度。異音一方面與里面的傳動裝置有關，小模數塑料齒輪是注塑成型的，其制造精度等方面不如金屬齒輪，易出現結構誤差，導致運動過程不穩定引起異音;另一方面，潤滑和裝配不到位也有可能引起異音問題。

2 異音檢測方案制定

2.1 搭建異音檢測試驗臺

異音的檢測通常用基于聲音的檢測或基于振動的檢測。生產線上背景噪聲過大，為了能實現調光電機異音在線檢測，本文采用基于振動信號的檢測。加速度傳感器的使用頻率范圍一般在1 ～ 8 kHz之間，在沖擊振動信號采集中常選此種傳感器。結合前文所述車用調光電機異音機理，可知電機電磁振動頻率范圍已超過1 kHz，因此本文傳感器選擇壓電式加速度計，其采集靈敏度< 5%，位置布置要考慮到振動傳播方向和易于檢測的方向，確保每次測試時傳感器位置相同，將傳感器用螺栓固定在靠近接口的夾具處，接合時即貼緊電機機構，既能在檢測時保證傳感器位置固定不變，同時又不影響正常操作，并且與生產線流水線上接口檢測步驟一致。搭建的調光電機異音檢測試驗臺。

2.2 信號數據采集

本文中選用的數據采集卡與信號調理裝置是一體的，采用某汽車零部件廠家提供的一款電壓信號采集設備APM-2000。

該采集設備以光纖電纜為傳輸總線，是一款兩通道采集設備。位數16位，每通道的量程是±10 000 mV，單通道最高采樣率是200 Ksps。由表1可知馬達的轉頻和最高嚙合頻率均在220 Hz左右，而電機的電磁噪聲可達 4000 Hz左右，因此采樣頻率選擇10 KHz，采樣時間為3.5 s。采樣得到無異音的正常件和異音件的振動信號時域波形。

異音信號a有明顯周期性的沖擊，3.5 s共出現6次沖擊，頻率大概1.7 Hz，與表1中大齒輪和軸的旋轉頻率一致，可以初步推測問題出現在大齒輪或輸出軸。而異音信號b則不能看出明顯沖擊周期，因此需要對信號所包含的特征進一步提取。

3 調光電機的異音特征提取

調光電機裝置的異音情況可以通過振動信號反映。采集正常電機與有明顯異音電機的運轉振動信號，利用小波包理論，選用 “db3”小波基對采集信號進行3層小波包分解，同時對高頻和低頻進行分解。

信號經小波包分解后得到各個頻段的子頻帶，這些子頻帶包含大量設備運行狀態信息，異音電機和正常電機的能量分布必然有所不同，將頻帶系數以能量變化的形式表現出來，可以提取出反映電機異音的特征信息[6]。

根據Parseval能量積分可知信號在時域中的能量等于信號的2范數的平方[7]。本文小波分解

歸一化處理各頻帶能量，得到各頻帶所占總能量的能量比。構造出特征向量：

基于小波包理論，本文將正常信號s1與異音信號s2經過三層小波包分解后，各頻帶系數（3，0） ～ （3，7）分別對應的頻率范圍為：0 ～ 625 Hz，625 ～ 1 250 Hz，1 250 ～ 1 875 Hz，1 875 ～ 2 500 Hz，2 500 ～ 3 125Hz，3 125 ～ 3 750Hz，3 750 ～ 4 375Hz，4 375 ～ 5 000Hz。

借助Matlab平臺計算各頻帶的能量譜，經歸一化處理后，得到信號的特征向量

T1 = [0.197 0，0.062 3， 0.112 4 ， 0.093 8，0.202 5，0.120 7，0.114 4，0.096 9]，

T2 = [0.090 2，0.067 9，0.132 5， 0.114 3， 0.302 9，0.107 8， 0.109， 0.075 3]。

可以看出正常信號s1和異音信號s2的差異主要在0 ～ 625 Hz和1 875 ～ 2 500 Hz，正常信號低頻段能量高，對照表1驗證了工作狀態頻率確實在此。

為了增加檢測系統的可靠性，必須綜合考慮信號的各種特征，某些時域信號的參數也能很好表征振動情況[10]。文獻[11]經過不一致率的迭代表明：波峰因素Cf，峭度Ku這兩個時域參數可以很好地區分敲響與正常狀態。波峰因素表示為

其中μx是均值，Ku用來檢驗信號偏離正態分布的程度，當振動信號的幅值分布接近正態分布，峭度指標值 Ku ≈ 3。本文綜合考慮能量譜與時域特征參數。

下面列舉測試5組正常電機和5組異音電機的振動信號，它們的能量譜數據以及波峰因素Cf與峭度Ku組成的特征向量矩陣如下：

從公式（4）和公式（5）中看出，正常電機信號的能量譜與異音電機能量譜有較明顯差異。正常電機的振動信號集中在低頻范圍段，異音電機振動信號則集中在中高頻，在時域特征參數上兩者也有較大差異。

4 調光電機的異音識別

調光電機的異音類型從聽覺上可以分為四? 類，分為正常與三種異音類型：①整體較密集且連續的“卡啦卡啦”聲;②周期性的“嚶嚶”聲;③3 ～ 6次不等的“噠噠”聲。測試100組正常電機與100組異音電機的運轉振動信號，提取的這些特征向量作為訓練樣本，將這些特征向量矩陣導入BP（Back Propagation Feed-forward NN）分類器中進行分類學習。

在BP學習算法中，學習速率參數選擇很重要，經過多次嘗試，選擇有動量加自適應學習速率的梯度下降法對網絡進行訓練，3層網絡拓撲結構10-18-4，隱含層節點數為18，最后的訓練誤差在學習了1 499步之后達到期望誤差，且耗時不到10 s，最終誤差為0.000 996 34，目標誤差為0.001，誤差與訓練次數曲線。

根據誤差原理，判決區間為[0.2，0.8]，輸出值如果小于0.2的可以認為是0，大于0.8可以認為是1，如果實際輸出與期望輸出之間的差值絕對值大于0.2，則不能作為判別數據，且依據廠家要求，要保證正常件基本無誤判或少誤判。人工選擇20個樣件，其中正常電機與異音電機類型各5件，作為測試集來檢測訓練結果，觀察期望輸出與實際輸出。測試結果見表2。對照人耳實際判別分類，除了第9號件判斷失準外，其余都是符合的，判斷準確率達95%。對于9號件，機器無判斷結果，不排除人耳存在聽覺誤判現象。

5 結論

（1）結合產品生產線上異音檢測步驟，采用基于振動信號的檢測方法，搭建了汽車調光電機裝置的異音檢測試驗臺。采集了正常件和異音件的振動信號，并基于小波包理論，將采集信號經過小波包分解為3層、8個頻帶，利用Matlab軟件計算各頻帶的能量譜，經歸一化處理后，得到8個特征向量。

（2）結合了采集信號的時頻域分析和頻域分析，在時域中，選取信號的波峰因素Cf和峭度Ku作為兩個特征向量;綜合考慮能量譜與時域特征參數，選取共10個特征向量，基于BP神經網絡對200個信號樣本進行機器學習分類。然后對20個樣件進行試驗，識別汽車調光電機異音的正確率達到95%。研究表明，采用BP神經網絡的機器學習法能夠有效地識別電機異音，研究具有工程應用價值。

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