多尺度特征組合優化的航空液壓管路故障診斷

薛政坤，汪曦，于曉光，王寵，劉思遠，張景博

(遼寧科技大學機械工程與自動化學院，遼寧鞍山 114051)

0 前言

航空液壓系統是航空機械設備重要的動力支持系統，其下的液壓管路系統是航空液壓系統中不可或缺的一部分，擔負著能量傳輸的任務。液壓管路長期服役于復雜的環境中，受高壓環境下強烈振動的影響，導致管體自身疲勞以及過載和碰撞等問題出現，極易造成積累性的損傷故障，影響整個液壓系統正常運作，甚至可能引發嚴重的安全事故。航空液壓管路故障一直是影響航空液壓系統可靠性的重要問題，因此開展航空液壓管路故障診斷研究，對提高航空液壓系統的可靠性具有重要的意義。

航空液壓管路的振動機制具有一定復雜性，一方面泵源壓力脈動頻率與液壓流體諧振頻率接近時易引發耦合振動，另一方面泵源壓力脈動頻率與管路結構固有頻率接近時易引發流固耦合振動，導致管路振動信號呈現非平穩和非線性等特點。從復雜的振動信號中提取出故障特征，是實現航空液壓管路故障診斷的關鍵。李哲洙等將經驗模態分解方法結合希伯爾特黃變換方法引入到航空液壓管路的振動信號分析，實現管路裂紋故障的診斷。王立文等針對航空液壓管路破裂泄漏等故障問題，利用仿真建模得到不同液壓泄漏故障程度的管路的固有頻率作為特征信息組成數據樣本，利用概率神經網絡模型實現故障識別。

為進一步提取信號中的特征信息，可以利用信號的信息熵作為特征指標來表示，它用于反映時域序列的隨機性和復雜程度。ROSTAGHI和AZAMI提出一種用于衡量時間序列復雜度的指標散布熵(Dispersion Entropy，DE)，與樣本熵和排列熵相比具有更好的穩定性和較強的計算速度。

由于非線性非平穩振動信號的復雜性，僅從單一尺度衡量信號的復雜度，可能會遺漏其他尺度上的重要信息，難以全面反映特征信息。因此，多尺度信息熵作為判斷不同尺度信號復雜程度的指標和特征參數，被用來表征不同類型的振動信號在不同尺度下的復雜性。例如多尺度樣本熵、多尺度排列熵等多尺度信息熵作為表征信號信息的特征指標，并被引入故障診斷領域中。

為從振動信號中提取更具狀態表征性的特征信息，本文作者采用能量比值法對變分模態分解的分解層數進行優化選取。根據模態分量信號與原信號的相關系數，選取最佳的模態分量信號進行模態信號重構作為分析信號。計算重構模態信號的優化多尺度散布熵(Multiscale Dispersion Entropy，MDE)作為多尺度特征指標，將其熵值組合成具有表征性的特征向量集。利用經麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm，SSA)優化的極限學習機(Extreme Learning Machine，ELM)網絡，對特征向量集進行識別和故障狀態診斷，實現對航空液壓管路的故障識別及診斷。

1 基本理論

1.1 變分模態分解

變分模態分解算法(Variational Mode Decomposition,VMD)是一種能夠自適應復雜信號且能夠將具有物理意義的本征模態分量分解出來的信號處理方法。其主要原理是通過對待處理信號進行受條件約束的變分模型構造，并采用迭代方式搜尋約束變分模型的最優解，從而獲得每個本征模態函數分量的中心頻率和帶寬，進而實現對信號的最佳分解。其中變分模型構造是對待分解信號()進行分解，獲得個模態分量信號()以及估計中心頻率，并對各個模態分量信號進行希爾伯特變換求取解析信號，與估計中心頻率混合，在滿足各分量信號之和等于原信號的約束條件下，建立變分模型如式(1)所示：

(1)

在模型求解過程中，通過引入拉格朗日乘法算子和懲罰因子，將模型轉換成不受條件約束的變分模型,如式(2)所示:

({},{},)=

(2)

利用交替方向乘法算子，通過迭代更新的方式得到變分模型的鞍點，即受約束變分模型最優解。

具體迭代更新過程如下：

(3)

(4)

(5)

(6)

1.2 麻雀搜索算法

麻雀搜索算法是一種模仿自然界中麻雀生活中覓食和躲避捕食者過程行為方式的群體尋找最優解的智能優化算法模型，在計算時不需要依賴復雜的梯度信息，僅需要對目標函數和適應度函數進行設定。在求解最優問題時，該算法具有很強的實用性和較好的魯棒性等特點。具體工作流程如圖1所示。

圖1 麻雀搜索算法流程

1.3 優化多尺度特征提取

(7)

(8)

(9)

式中:均值和標準差取自時間序列。

(10)

式中：int為取整函數；為類別數。

(11)

式中:為嵌入維數；為時間延遲。

(12)

(13)

通過分析航空液壓管路振動信號發現，傳統的信號特征分析方法只從單一時間尺度方面考慮，所分析的信號特征信息不夠全面，未能較好地表征出液壓管路的狀態。因此，從多個時間尺度進行信號的特征分析，能夠找到更多隱藏的特征信息。

多尺度散布熵MDE能夠描述信號序列在不同尺度因子下的熵值特征信息，MDE的函數表達式如式(14)所示:

(14)

優化多尺度散布熵IMDE是基于多尺度散布熵MDE的一種優化方法,它能夠避免傳統多尺度粗粒化過程中造成的鄰近序列信息遺漏，同時起到抑制因時間尺度因子增大序列數減少而導致的熵值突變現象，在一定程度上能提升熵值計算的穩定性。通過分別計算優化粗粒序列在不同時間尺度因子下的散布熵值的均值，即可得到IMDE的函數表達式如(15)所示:

(15)

1.4 優化極限學習機

極限學習機ELM是一種單隱含層前饋神經網絡的算法，通過設置隱含層神經元個數，同時隨機初始化輸入權值和隱含層閾值，就能夠確定網絡結構。與傳統神經網絡相比,ELM需要設置的參數少，在保證精度的前提下，ELM因具有良好的泛化性和學習的高效性被廣泛應用于各個工程領域。

由于極限學習機神經網絡的輸入權值與隱含層閾值是隨機產生的，且在訓練過程中不發生改變，在一定程度上影響了性能,因此選擇合適的參數是提升極限學習機網絡性能的關鍵。

為提高極限學習機的性能，利用麻雀搜索算法，將樣本訓練集與測試集的分類誤差率之和作為適應度函數，對極限學習機網絡的輸入權值和隱含層閾值參數進行優化選取，具體流程如圖2所示。

圖2 優化極限學習機流程

2 故障診斷流程

多尺度特征組合優化的航空液壓管路故障診斷方法流程如圖3所示，詳細步驟如下：

圖3 航空液壓管路故障診斷流程

(1)按照一定的采樣頻率，分別采集航空液壓管路正常狀態、裂紋故障狀態、凹坑故障狀態的振動信號；

(2)分別對管路不同狀態下的振動信號進行VMD分解，利用能量比值法確定適應該信號的VMD的最佳分解層數；

(3)根據最佳分解層數進行VMD分解，獲得模態分量信號,分別計算每個模態分量信號與原信號的相關系數值，并根據相關系數值選取合適的模態分量信號進行重構；

(4)計算每種狀態下重構信號的優化多尺度散布熵，選取合適時間尺度因子下的散布熵作為故障特征指標組成數據集；

(5)將故障特征數據集代入麻雀搜索算法優化后的極限學習機網絡進行訓練，得到故障診斷模型，實現管路故障識別分類。

3 信號分析處理

3.1 仿真信號分析

為驗證所提方法的有效性，給出如式(16)所示的仿真信號模型：

(16)

其中：=50 Hz、=150 Hz、=250 Hz、=350 Hz；為高斯白噪聲。采樣頻率為1 000 Hz；采樣點數為1 000。生成的仿真信號時頻域波形如圖4所示。

圖4 仿真信號時頻域波形

首先，采用較通用的懲罰因子=2 000作為因子值，對仿真信號進行變分模態分解。分別計算出仿真信號在為2～7之間時各模態分量的能量比，結果如圖5所示。可知：當由2變化到4時，能量比大幅度增大；當從4變化到5時，未發生大幅度增大且趨于穩定，說明當=4時達到最佳分解個數，如果繼續增大會導致信號過度分解，造成模式混疊現象。

圖5 仿真信號各模態分量能量比值曲線

通過中心頻率觀察法對能量比值法判別選取的正確性進行驗證，計算仿真信號在不同下各個模態分量的模態中心頻率并進行分析。分別計算為2～7時各模態分量的中心頻率，結果如圖6所示。可知：對比為2～3時的分解結果，能夠發現各模態之間的中心頻率差距過大，信號分解明顯不足；當=5時,IMF4和IMF5模態分量的中心頻率較為接近,由此推斷信號分解過程中，出現模態混疊現象。為了防止過度分解出現模態混疊現象，綜合考慮=4符合該信號模態的最佳分解個數。

圖6 仿真信號各模態分量中心頻率

3.2 管路實驗

通過模擬航空液壓管路工作環境，對不同狀態類型的液壓管路分別進行實驗。采取人工植入的方式，分別對液壓直管和彎管的管體表面設置裂紋和凹坑兩種故障。

圖7所示為航空液壓管路實驗平臺示意，主要由電氣控制系統、液壓動力系統、實驗臺和信號采集系統組成。

圖7 航空液壓管路實驗平臺示意

實驗中所涉及參數：液壓系統壓力為10 MPa，電動機轉速為1 200 r/min，采樣頻率為7 680 Hz，使用加速度傳感器采集振動數據，不同振動測試管路不同傳感器布局位置如圖8所示。

圖8 液壓管路振動實驗

3.3 實驗信號分析

通過實驗獲得了液壓管路不同狀態類型的振動信號，文中以直管裂紋故障狀態類型的振動信號為例進行分析。利用變分模態分解算法處理振動信號，其中默認懲罰因子=2 000，利用能量比值法確定分解層數。圖9所示為不同時直管裂紋故障狀態振動信號的能量比值曲線，通過觀察可以選取直管裂紋故障狀態的振動信號分解層數=6。

圖9 直管裂紋故障各模態分量能量比值曲線

對直管裂紋的振動信號進行分解，得到模態分量信號如圖10所示。

圖10 液壓直管裂紋故障狀態振動信號VMD分解結果

為盡可能消除干擾信號，獲得信號中重要的信息成分，剔除與原信號相關性較低的分量，選取相關性較高的信號重構。計算直管裂紋故障狀態下，分解后的各個模態分量信號IMF與原信號的相關系數，結果如表1所示。

表1 直管裂紋故障狀態模態分量相關系數

模態分量信號的相關系數越大，說明它與原信號之間的相關性越高，分量信號中包含與原信號有關的信息越多。當相關系數小于1/時，表示相關性較差，因此選用與原信號相關性較高的模態分量IMF1和IMF2進行重構，得到的重構模態分量作為進一步多尺度特征分析的對象。

根據上述方法依次計算各項數據的重構模態分量，并分別計算其優化多尺度散布熵作為特征指標。其中，計算多尺度散布熵所涉及的參數嵌入維數=2、類別數=4、時間延遲=1、時間尺度=20。

標準差可以較好地衡量離散程度，散布熵的標準差曲線如圖11所示。可知：直管無故障狀態和直管裂紋故障狀態數據集的散布熵標準差較低，說明重構信號隨著時間尺度因子的增大，整體熵值較為平穩；直管凹坑故障狀態數據集的散布熵標準差隨著的增大而遞增，說明信號整體較不穩定，在大于8的較高時間尺度時出現交叉疏散現象。彎管無故障狀態和彎管裂紋故障狀態以及彎管凹坑故障狀態數據集的散布熵標準差曲線具有一定近似性，隨著時間尺度因子的改變逐漸產生小幅度變化。在選擇信號的特征指標時，特征數量太多會導致信息冗余，特征數量太少又不能完全反映信息。從整體角度觀察其多尺度散布熵的標準差曲線，經綜合考慮，選取為1～8的時間尺度的散布熵值作為特征指標。

圖11 不同狀態管路改進多尺度散布熵標準差曲線

3.4 狀態識別分類

運用文中所述方法構建多尺度特征向量集，液壓管路直管裂紋故障、直管凹坑故障、彎管裂紋故障、彎管凹坑故障的標簽分別設置為a、b、c、d ，每種故障的振動信號各選取40組，共160組數據，每組數據的長度為11 520個點。從每種狀態類型中隨機選取25組數據作為訓練樣本，共計100組，每種狀態類型剩余數據作為測試樣本。將訓練集樣本輸入到利用麻雀搜索算法優化的極限學習機網絡模型進行訓練，進而實現故障識別及診斷。經過多次嘗試，選取優化算法的最佳參數為種群規模為50、最大迭代次數為100、警戒閾值為0.6。

為驗證文中方法的優越性，探討多尺度特征提取對識別效果的影響以及變分模態分解是否對管路狀態的識別結果產生影響。選用排列熵PE作為特征指標和采用支持向量機SVM網絡等方法作為識別模型，并選用相同振動信號數據進行對比分析，結果如表2所示。

由表2可知：選用傳統多尺度散布熵MDE作為特征指標輸入到ELM網絡模型中的方法(VMD-MDE-ELM)，分類準確率能達到95%，與單尺度特征的方法(VMD-DE-ELM)相比，分類準確率提高13.33%；利用傳統多尺度散布熵MDE作為特征指標輸入到極限學習機的方法(VMD-MDE-ELM),分類準確率低于優化多尺度IMDE，說明優化多尺度粗粒化過程能夠提高網絡模型分類準確率。

表2 不同方法識別結果

采用直接計算原始振動信號的排列熵PE為特征值的極限學習機方法(PE-ELM)分類準確率僅達到73.33%，利用散布熵DE作為特征指標時(DE-ELM)的分類效果準確率能達到80%，而經過變分模態分解處理的方法VMD-PE-ELM和VMD-DE-ELM的準確率分別能夠達到76.67%和81.67%，說明特征指標選取散布熵與排列熵更具有優勢，驗證了變分模態分解處理對識別準確率具有一定影響。

分別將優化多尺度IMDE方法(VMD-IMDE- SVM)和傳統多尺度MDE方法(VMD-MDE-SVM)輸入到支持向量機網絡模型，其分類準確率分別為96.67%和93.33%，而VMD-IMDE-ELM方法能夠達到98.33%；與此同時，極限學習機網絡整體上運行所需時間較少。說明相同特征指標下極限學習機網絡比支持向量機網絡在運行速度和識別準確率方面擁有更顯著的優勢。

將優化多尺度IMDE方法輸入到經麻雀搜索算法優化的極限學習機網絡模型中的方法VMD-IMDE-SSA-ELM的分類準確率能夠達到100%,說明對極限學習機網絡進行優化，能提高其識別的綜合準確率。

4 結論

針對航空液壓管路故障特征難以提取、故障診斷困難的問題，提出了多尺度特征組合優化的航空液壓管路故障診斷方法。經過實驗驗證，所述方法能夠準確有效地實現對不同類型航空液壓管路的故障識別及診斷。主要結論如下：

(1)利用能量比值法能夠對變分模態分解的分解層數進行優化選取；通過選取合適的分量信號進行重構并進行多尺度特征提取，能夠提升網絡模型的識別準確率。

(2)與傳統多尺度特征提取方法相比，優化多尺度特征提取方法穩定性更好；選擇散布熵作為特征指標具有更好的分類效果。

(3)與支持向量機網絡相比，極限學習機網絡需要設置的參數更少且在運行速度和分類識別方面較優；利用麻雀搜索算法優化后的極限學習機網絡，識別準確率得到有效提升。