基于GS-SVM的發(fā)動(dòng)機(jī)異響在線檢測(cè)平臺(tái)

楊興國(guó)，余 瑤

基于GS-SVM的發(fā)動(dòng)機(jī)異響在線檢測(cè)平臺(tái)

楊興國(guó)，余 瑤

（重慶工商職業(yè)學(xué)院 智能制造與汽車學(xué)院，重慶 401520）

為了解決人工聽診法進(jìn)行發(fā)動(dòng)機(jī)異響識(shí)別時(shí)產(chǎn)生的勞動(dòng)強(qiáng)度大、工作效率低與準(zhǔn)確率波動(dòng)等問(wèn)題，文章提出一種基于網(wǎng)格搜索-支持向量機(jī)（GS-SVM）的發(fā)動(dòng)機(jī)異響在線檢測(cè)技術(shù)。該平臺(tái)主要包括轉(zhuǎn)速監(jiān)測(cè)、信號(hào)采集、信號(hào)去噪、特征提取和模式識(shí)別等功能，LabVIEW軟件負(fù)責(zé)發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速監(jiān)測(cè)和信號(hào)采集，并將信號(hào)傳輸至MATLAB接口。在MATLAB軟件中，首先利用小波相關(guān)系數(shù)濾波法去除背景噪聲；然后分別利用小波包變換和雙譜估計(jì)提取信號(hào)特征，經(jīng)歸一化處理的信號(hào)特征作為支持向量機(jī)進(jìn)行模式識(shí)別的輸入向量；接著選擇分類器-支持向量機(jī)（C-SVC）和徑向基核函數(shù)（RBF），并采用改進(jìn)的網(wǎng)格搜索法優(yōu)化參數(shù)和，建立分類模型；最后利用訓(xùn)練成熟的模型預(yù)測(cè)發(fā)動(dòng)機(jī)異響類型。經(jīng)過(guò)測(cè)試，該方法的準(zhǔn)確率在90%以上，具有一定的工程意義。

發(fā)動(dòng)機(jī)異響；小波包；雙譜估計(jì)；GS-SVM；在線檢測(cè)平臺(tái)

發(fā)動(dòng)機(jī)是汽車的核心部件，其聲品質(zhì)很大程度上決定著消費(fèi)者的購(gòu)買欲望和駕駛體驗(yàn)。汽車企業(yè)在發(fā)動(dòng)機(jī)裝配工序完成后常采用人工聽診法對(duì)其進(jìn)行異響檢測(cè)，避免異響發(fā)動(dòng)機(jī)流入汽車市場(chǎng)[1-2]。人工聽診法操作簡(jiǎn)便，靈活性強(qiáng)，但識(shí)別準(zhǔn)確率受環(huán)境噪聲、技術(shù)水平和生理狀況等因素影響而不穩(wěn)定，且勞動(dòng)強(qiáng)度大。

國(guó)內(nèi)外學(xué)者針對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷開展了大量研究[3-4]，但研究對(duì)象主要為汽車后市場(chǎng)的發(fā)動(dòng)機(jī)，很少以車企剛下線的新發(fā)動(dòng)機(jī)作為研究對(duì)象。楊誠(chéng)等[5]利用LabVIEW測(cè)試軟件和特征頻率識(shí)別技術(shù)搭建了一個(gè)摩托車發(fā)動(dòng)機(jī)異響檢測(cè)平臺(tái)，取得了較好的效果。然而，僅以故障特征頻率作為發(fā)動(dòng)機(jī)異響識(shí)別依據(jù)會(huì)受噪聲或偶然因素的影響，難以保證準(zhǔn)確率。因此，尋找能夠多方位表征發(fā)動(dòng)機(jī)異響特征的新方法勢(shì)在必行。

楊誠(chéng)等[2]提出運(yùn)用最小均方算法（Least Mean Square, LMS）和對(duì)稱點(diǎn)圖形（Symmetrized Dot Pattern, SDP）相結(jié)合的方法提取發(fā)動(dòng)機(jī)聲音信號(hào)特征，識(shí)別異響類型。賈繼德[6]提出利用小波對(duì)稱極坐標(biāo)法研究發(fā)動(dòng)機(jī)異響信號(hào)特征。李皓等[7]提出運(yùn)用小波時(shí)頻偏向干分析識(shí)別車內(nèi)異響聲源并做出相應(yīng)改善。安周鵬等[8]提取水電機(jī)組信號(hào)的小波能量譜及功率譜特征，提高了故障診斷的準(zhǔn)確率。王昱翔等[9]提取發(fā)動(dòng)機(jī)聲信號(hào)的短時(shí)能量和功率譜特征，并將其通過(guò)梅爾濾波器得到梅爾頻率倒譜系數(shù)，該方法得到的時(shí)頻特征能夠較好地反應(yīng)發(fā)動(dòng)機(jī)的運(yùn)轉(zhuǎn)狀態(tài)。周全[10]提出一種基于二分法的變分模態(tài)分解方法提取發(fā)動(dòng)機(jī)缸蓋表面振動(dòng)信號(hào)，弄清了“吭吭”聲異響的產(chǎn)生機(jī)理。文獻(xiàn)[11]通過(guò)提取油氣管道振動(dòng)信號(hào)的小波包能量譜和高階譜特征，建立了一套油氣管網(wǎng)安全監(jiān)測(cè)系統(tǒng)；程靜等[12]利用雙譜估計(jì)識(shí)別風(fēng)機(jī)軸承振動(dòng)信號(hào)中的非線性相位耦合信息，便于診斷軸承故障。此外，包絡(luò)分析、希爾伯特變換、邊頻譜、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自由回歸（AutoRegressive, AR）模型等方法也常應(yīng)用于軸承、齒輪、機(jī)械設(shè)備故障診斷。為了更全面地描述發(fā)動(dòng)機(jī)信號(hào)特征，本文采用小波包變換和雙譜估計(jì)聯(lián)合提取發(fā)動(dòng)機(jī)信號(hào)特征，將其結(jié)果作為發(fā)動(dòng)機(jī)異響識(shí)別的輸入向量。

常用的異響模式識(shí)別方法有統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別、句法模式識(shí)別、模糊模式識(shí)別、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)（Support Vector Machine, SVM），其中后兩者在發(fā)動(dòng)機(jī)異響模式識(shí)別中應(yīng)用最為廣泛[13]。相對(duì)于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，SVM具有決策參數(shù)少、收斂速度快和魯棒性好等優(yōu)點(diǎn)，是一種有堅(jiān)實(shí)理論基礎(chǔ)的新穎的小樣本學(xué)習(xí)方法。因此，本文選擇SVM作為發(fā)動(dòng)機(jī)異響模式識(shí)別方法。

1 在線檢測(cè)系統(tǒng)的框架

1.1 在線檢測(cè)平臺(tái)設(shè)備

為了實(shí)現(xiàn)發(fā)動(dòng)機(jī)異響的在線檢測(cè)功能，需要設(shè)計(jì)專用的自動(dòng)化檢測(cè)平臺(tái)，僅對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)聲音信號(hào)的采集、特征提取及模式識(shí)別展開研究，并未探討發(fā)動(dòng)機(jī)傳送結(jié)構(gòu)及控制裝置等內(nèi)容。

發(fā)動(dòng)機(jī)異響在線檢測(cè)平臺(tái)（見圖1）主要由檢測(cè)臺(tái)架、傳聲器、信號(hào)采集前端、計(jì)算機(jī)及相關(guān)軟件和附屬部件組成。其中，本文分別采用北京聲望聲電技術(shù)有限公司的自由聲場(chǎng)傳感器MPA201和美國(guó)國(guó)家儀器公司的套件NI-USB9234作為信號(hào)采集傳感器和數(shù)據(jù)采集前端，它們的性能參數(shù)如表1、表2所示。

圖1 發(fā)動(dòng)機(jī)異響在線檢測(cè)平臺(tái)

表1 傳聲器MPA201 的性能參數(shù)

參數(shù)數(shù)值 靈敏度/(mV/Pa)45.7 頻率/Hz20～20 000 動(dòng)態(tài)范圍/dB(A)16～134 本底噪聲/dB(A)<16 輸出阻抗/Ω<50 濕度/%0～95 輸出接口BNC

注：BNC：卡扣配合型連接器（British Naval Connector）。

表2 信號(hào)采集前端UI-USB9234的性能參數(shù)

參數(shù)數(shù)值參數(shù)數(shù)值 通道數(shù)/個(gè)4激勵(lì)電流/mA2 位分辨率24動(dòng)態(tài)/dB102 采樣速率/(ks/s)51.2輸入阻抗/kΩ305 電壓/V-5～5連接接口BNC 使用溫度/℃-40～70規(guī)格/mm130×90×33

1.2 在線檢測(cè)平臺(tái)工藝

1.2.1發(fā)動(dòng)機(jī)工況

對(duì)于大多數(shù)發(fā)動(dòng)機(jī)異響而言，異響信號(hào)強(qiáng)弱與溫度關(guān)系不大，為了盡量提高發(fā)動(dòng)機(jī)異響在線檢測(cè)效率，本文選擇冷態(tài)下采集發(fā)動(dòng)機(jī)聲音信號(hào)。通常，發(fā)動(dòng)機(jī)負(fù)載越大，燃燒噪聲能量越高，異響信號(hào)容易被淹沒(méi)，且新發(fā)動(dòng)機(jī)普遍有較高的聲品質(zhì)，異響信號(hào)常在低負(fù)荷下就突顯出來(lái)，故本文選擇在空載下采集發(fā)動(dòng)機(jī)聲信號(hào)。理論研究和實(shí)際經(jīng)驗(yàn)表明，過(guò)高的轉(zhuǎn)速會(huì)使燃燒噪聲和進(jìn)、排氣噪聲成為發(fā)動(dòng)機(jī)聲信號(hào)的主要成分，對(duì)異響信號(hào)產(chǎn)生掩蔽效應(yīng)，不利于提取發(fā)動(dòng)機(jī)異響信號(hào)特征[14-15]。同時(shí)，為了與人工聽診的工藝保持一致，本文選擇在轉(zhuǎn)速為1 500～1 700 r/min下采集發(fā)動(dòng)機(jī)信號(hào)。

根據(jù)四沖程發(fā)動(dòng)機(jī)的工作特點(diǎn)，除了利用發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速傳感器和凸輪軸位置傳感器提取發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速外，噴油器和點(diǎn)火線圈的控制信號(hào)也可以提取發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速信息。由脈沖信號(hào)頻率就能計(jì)算出發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速。點(diǎn)火線圈傳感器引線常被包裹，不便于接線，因此，本文采用噴油器信號(hào)監(jiān)測(cè)發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速。

信號(hào)采集前端監(jiān)測(cè)發(fā)動(dòng)機(jī)噴油器的噴油信號(hào)，并傳輸給計(jì)算機(jī)，同時(shí)通過(guò)LabVIEW軟件計(jì)算發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速（見圖1）。如果轉(zhuǎn)速偏離設(shè)定值，軟件自動(dòng)調(diào)整發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速，直至轉(zhuǎn)速處于1 500～1 700 r/min。同時(shí)，LabVIEW軟件也承擔(dān)著發(fā)動(dòng)機(jī)信號(hào)采集系統(tǒng)的開始、暫停和結(jié)束，以及信號(hào)分析與圖形顯示等任務(wù)。

1.2.2測(cè)點(diǎn)選擇

發(fā)動(dòng)機(jī)異響源于內(nèi)部零件的不正常受迫振動(dòng)，振動(dòng)能量經(jīng)過(guò)不同路徑向外輻射噪聲。為了獲取較強(qiáng)的發(fā)動(dòng)機(jī)聲信號(hào)，測(cè)點(diǎn)應(yīng)盡可能靠近輻射噪聲能量最大的零件，且安裝方便、不干擾發(fā)動(dòng)機(jī)正常工作。由于發(fā)動(dòng)機(jī)的薄壁零件具有很強(qiáng)的噪聲輻射能力，本文選擇在發(fā)動(dòng)機(jī)汽缸蓋（汽車）或者曲軸箱蓋（摩托車）附近布置傳聲器，且傳聲器斷面距離發(fā)動(dòng)機(jī)表面約20 cm。

1.2.3信號(hào)采集與分析流程

為了實(shí)現(xiàn)發(fā)動(dòng)機(jī)異響在線檢測(cè)功能，專門設(shè)計(jì)了檢測(cè)臺(tái)架和控制裝置，通過(guò)軟件可以控制檢測(cè)臺(tái)架的運(yùn)行和信號(hào)傳輸，操作簡(jiǎn)便。利用LabVIEW軟件監(jiān)測(cè)發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速檢測(cè)和采集信號(hào)，MATLAB軟件負(fù)責(zé)信號(hào)處理和圖形化顯示，LabVIEW軟件有MATLAB接口，可以實(shí)現(xiàn)信號(hào)傳輸功能。發(fā)動(dòng)機(jī)的信號(hào)采集、特征提取和模式識(shí)別流程如圖2所示。

圖2 信號(hào)采集與分析流程圖

2 發(fā)動(dòng)機(jī)異響信號(hào)分析

2.1 發(fā)動(dòng)機(jī)信號(hào)的去噪

相比于獨(dú)立分量分析法、經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸夥ê兔ぴ捶蛛x法等傳統(tǒng)信號(hào)消噪法，小波濾波具有良好的時(shí)頻局部化性能，即突出信號(hào)、削弱噪聲的特點(diǎn)，使其成為在機(jī)械故障診斷領(lǐng)域應(yīng)用較為廣泛的分析方法之一。小波分析經(jīng)過(guò)40余年的發(fā)展，產(chǎn)生了不同的降噪理論和降噪方法，截至目前，有三種小波降噪法應(yīng)用廣泛，即模極大值法、小波閾值法和小波系數(shù)相關(guān)法。本文采用之前的小波相關(guān)系數(shù)濾波法[16]去除發(fā)動(dòng)機(jī)聲信號(hào)的背景噪聲，相比于模極大值法和閾值法，它的濾波性能穩(wěn)定，濾波后信噪比高、均方誤差小、平滑度高，能夠較為準(zhǔn)確地還原真實(shí)信號(hào)。圖3為箱體異響機(jī)消噪前后時(shí)域信號(hào)，通過(guò)小波相關(guān)系數(shù)法消噪后，噪聲信號(hào)基本被去除，真實(shí)信號(hào)得以重構(gòu)。

圖3 箱體異響機(jī)的時(shí)域信號(hào)

2.2 發(fā)動(dòng)機(jī)信號(hào)的特征提取

2.2.1小波包能量譜

相對(duì)于連續(xù)小波變換，小波包變換不僅細(xì)分低頻部分，而且對(duì)高頻部分進(jìn)行追加分解，得到更加精確的信號(hào)估計(jì)，具有更高的頻率分辨率。小波包系數(shù)的大小表示小波包基函數(shù)與信號(hào)的相似程度，具有能量的量綱[8]。因此，可以利用小波包變換來(lái)表征信號(hào)能量在頻域的分布情況。

由小波包理論可知，不同的小波基函數(shù)對(duì)信號(hào)作小波包變換的結(jié)果影響較大。為了更精確地表征發(fā)動(dòng)機(jī)信號(hào)的能量，結(jié)合理論分析和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，選擇“db8”小波基函數(shù)，并進(jìn)行3層小波包分解。經(jīng)過(guò)3層小波包變換后，全分析頻段（0～10 240 Hz）被平均分成8個(gè)區(qū)域，每個(gè)區(qū)域占據(jù)1 280 Hz，信號(hào)的小波包能量譜定義為

式中，為小波包分解層數(shù)，取3；為頻段數(shù)；為頻段內(nèi)的空間位置。由于不同頻段的小波包能量譜差異較大，方便后續(xù)分析數(shù)據(jù)，需要對(duì)信號(hào)的小波包能量譜進(jìn)行歸一化處理，方法如式（2）所示。

圖4為經(jīng)消噪和歸一化處理后的發(fā)動(dòng)機(jī)聲信號(hào)的小波包能量譜，4種類型的發(fā)動(dòng)機(jī)小波包能量主要集中在低頻段。但是，異響發(fā)動(dòng)機(jī)在中頻段或高頻段也有明顯的能量分布，比如箱體異響機(jī)在第2－4頻段的小波包能量譜較高；右蓋異響機(jī)在第2－4頻段和第7頻段的小波能量譜較高；而尖叫機(jī)在第2－4頻段和第7－8頻段都有較明顯的小波包能量分布。不同類型發(fā)動(dòng)機(jī)的小波包能量譜分布存在差異，因此，發(fā)動(dòng)機(jī)聲信號(hào)的小波包能量譜可以作為信號(hào)特征[16]。

圖4 發(fā)動(dòng)機(jī)信號(hào)的小波包能量譜

2.2.2雙譜

功率譜描述信號(hào)能量在頻域內(nèi)的分布情況，它是時(shí)域信號(hào)自相關(guān)函數(shù)的傅里葉變換[15]。與功率譜求解過(guò)程類似，而高階譜是信號(hào)高階累積量的多維傅里葉變換[16]。雙譜具有高階譜所有特征，且求解過(guò)程簡(jiǎn)單，工程應(yīng)用最為廣泛。

設(shè)x是均值為0的3階平穩(wěn)隨機(jī)序列（過(guò)程），它的3階累積量為

滿足絕對(duì)可和條件，即

對(duì)式（3）的3階累積量作二維傅里葉變換可得

式中，()為模擬信號(hào)采集現(xiàn)場(chǎng)的背景噪聲而加載的高斯白噪聲；f包含了6個(gè)頻率信息，1－5分別為0.528 1、0.845 6、1.932 3、1.290 9、1.767 1，且滿足6=4+5；1,2,...,5均為[0,2π]上獨(dú)立均勻分布的相位參數(shù)，且它們也滿足關(guān)系式6=4+5。由此可見，式（6）包含了一組二次相位耦合頻率信息。

仿真信號(hào)的采樣頻率為16；樣本數(shù)為256；采樣點(diǎn)為512；傅里葉變換的數(shù)據(jù)長(zhǎng)度為1 024。圖5(a)的時(shí)間序列()的功率譜中包含信號(hào)所有頻率成分，并在其他頻率處有較多的噪聲能量。圖5(b)所為()雙譜的對(duì)角切片只在4、5、6出現(xiàn)能量峰值，而在1、2、3處沒(méi)有圖5(a)的能量峰值。這說(shuō)明信號(hào)做雙譜估計(jì)可以檢測(cè)到相位耦合頻率。同時(shí)，信號(hào)作雙譜估計(jì)后，噪聲得到有效消除，這是功率譜所不具備的特點(diǎn)。機(jī)械設(shè)備發(fā)生故障后，會(huì)出現(xiàn)偏離高斯過(guò)程的非線性信號(hào)，這種非線性關(guān)系一般為兩個(gè)頻率的和頻率或者差頻率，有時(shí)也表現(xiàn)為基頻的各階倍頻率。采用雙譜估計(jì)可以精確地提取到信號(hào)的二次相位耦合頻率信息，便于查找故障點(diǎn)和故障模式識(shí)別。

圖5 信號(hào)的傅里葉變換

常用的雙譜估計(jì)有參數(shù)化法和非參數(shù)化法兩種，其中參數(shù)化估計(jì)利用AR、移動(dòng)平均（Moving Average, MA）、自回歸移動(dòng)平均（Auto Regressive and Moving Average, ARMA）等模型進(jìn)行估計(jì)。參數(shù)化估計(jì)計(jì)算精度高，但運(yùn)算量大而復(fù)雜，且模型參數(shù)確定困難；而非參數(shù)化估計(jì)運(yùn)算量小，計(jì)算方法相對(duì)簡(jiǎn)單，計(jì)算精度適中，工程應(yīng)用性更好。目前，非參數(shù)化估計(jì)主要有兩種方法，即間接法和直接法[11]。

間接法雙譜分析要求首先對(duì)隨機(jī)序列進(jìn)行均值處理，然后計(jì)算均值序列的三階累積量，最后再對(duì)三階累積量作二維傅里葉變換得到隨機(jī)序列的雙譜估計(jì)；而直接法先對(duì)隨機(jī)序列進(jìn)行均值分段處理，接著進(jìn)行一次傅里葉變換，最后再將變換結(jié)果作雙重相關(guān)運(yùn)算，從而得到隨機(jī)序列的雙譜估計(jì)結(jié)果。文獻(xiàn)[11,15-16]對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)聲音信號(hào)作雙譜估計(jì)。

由雙譜估計(jì)理論可知，如果信號(hào)存在二次相位耦合頻率，在耦合頻率處出現(xiàn)能量峰值，對(duì)應(yīng)一組和頻率或者差頻率。圖6為2.2.1節(jié)的消噪后的發(fā)動(dòng)機(jī)的雙譜。正常機(jī)沒(méi)有出現(xiàn)二次相位耦合頻率，雙譜能量在整個(gè)頻域內(nèi)均勻分布[16]；箱體異響機(jī)在頻率為860、1 720、2 580 Hz時(shí)，均出現(xiàn)雙譜極值，且三個(gè)頻率構(gòu)成二次相位和頻率；右蓋異響機(jī)在920、1 320、2 240、2 560、2 780、5 340 Hz均構(gòu)成二次相位和頻率；而尖叫異響機(jī)的2 600、4 140、6 740 Hz均出現(xiàn)雙譜極值，并構(gòu)成一組二次相位耦合和頻率[16]。因此，對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)聲信號(hào)作雙譜變換可以提取信號(hào)特征。為了提取方便，選擇上述12個(gè)二次相位耦合頻率為中心頻率，計(jì)算其±10 Hz區(qū)間內(nèi)的雙譜累加值作為該中心頻率的特征值。

2.3 發(fā)動(dòng)機(jī)異響的模式識(shí)別

2.3.1樣本選擇

經(jīng)過(guò)小波包變換和雙譜估計(jì)均可以提取發(fā)動(dòng)機(jī)信號(hào)特征，為了體現(xiàn)信號(hào)特征的多樣性，本文采用兩種方法分別提取發(fā)動(dòng)機(jī)信號(hào)特征，小波系數(shù)相關(guān)法去除發(fā)動(dòng)機(jī)聲信號(hào)的背景噪聲[16]；小波包變換和雙譜估計(jì)提取信號(hào)特征，得到8個(gè)小波包能量譜特征值和12個(gè)雙譜特征值，構(gòu)成一個(gè)有20個(gè)元素的特征向量。

4種類型發(fā)動(dòng)機(jī)各取30個(gè)樣本，總共構(gòu)成120個(gè)樣本，每個(gè)樣本包含20個(gè)特征值和1個(gè)屬性值，其中屬性值0、1、2和3分別代表正常機(jī)、箱體異響機(jī)、右蓋異響機(jī)和尖叫機(jī)。從120個(gè)樣本中隨機(jī)抽取80個(gè)樣本構(gòu)成訓(xùn)練集，剩余40個(gè)樣本構(gòu)成測(cè)試集。

2.3.2支持向量機(jī)的參數(shù)選擇

SVM由統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論演變而來(lái)，它建立了一套基于統(tǒng)計(jì)理論，完善且標(biāo)準(zhǔn)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，改善了分類識(shí)別方案設(shè)計(jì)的隨意性，利用結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原則保證決策函數(shù)的精度，是一種廣泛應(yīng)用的模式識(shí)別方法[15]。理論研究表明，SVM進(jìn)行建模分類運(yùn)算時(shí)如果引入核函數(shù)可以提高向量機(jī)的計(jì)算速度和分類精度。由經(jīng)驗(yàn)可知，徑向基核函數(shù)（Radial Basis Function Kernel, RBF）分類精度高、泛化一般，為了提高RBF的泛化能力，需要采用合適的方法確定兩個(gè)重要參數(shù)和，同時(shí)需要將樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理進(jìn)一步提高分類精度。

目前，比較流行的SVM核函數(shù)參數(shù)尋優(yōu)方法有網(wǎng)格搜索法（Grid Search, GS）、遺傳算法尋優(yōu)和粒子群算法尋優(yōu)[17]。其中，遺傳算法和粒子群算法屬于啟發(fā)式算法，算法比較復(fù)雜[17]。遺傳算法具有較強(qiáng)的全局搜索能力，但是局部搜索能力弱；粒子群算法收斂速度快，但是容易陷入局部最優(yōu)解[17]。網(wǎng)格搜索法原理簡(jiǎn)單，首先確定和的搜索范圍和搜索步長(zhǎng)，假設(shè)參數(shù)有個(gè)取值，有個(gè)取值，一共構(gòu)成×個(gè)(,)組合；然后運(yùn)用交叉驗(yàn)證原理計(jì)算每一個(gè)(,)參數(shù)組合的分類精度；最后選擇分類精度最高的一組參數(shù)作為最優(yōu)參數(shù)組合[17]。為了搜索全局最優(yōu)參數(shù)組合，需要將搜索范圍設(shè)置的足夠大，且盡可能減少搜索步長(zhǎng)，但是遍歷全部參數(shù)組合非常耗時(shí)，可行性差。實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)表明，(,)參數(shù)組合只在較小區(qū)間內(nèi)有較高的分類精度，而在其他區(qū)域分類精度很低。因此，本文采用一種改進(jìn)的網(wǎng)格參數(shù)尋優(yōu)法，大幅度縮短參數(shù)尋優(yōu)時(shí)間，且不降低分類精度。首先采用較大的搜索步長(zhǎng)確定最優(yōu)參數(shù)組合的小區(qū)間，然后在該區(qū)間內(nèi)采用較小的搜索步長(zhǎng)進(jìn)一步確定全局最優(yōu)參數(shù)組合。

本文采用臺(tái)灣大學(xué)的林智仁教授團(tuán)隊(duì)開發(fā)的LIBSVM工具箱進(jìn)行發(fā)動(dòng)機(jī)異響的模式識(shí)別[17]。首先選擇C-SVC分類器，采用3折交叉驗(yàn)證訓(xùn)練模型。然后確定參數(shù)和的初始搜索范圍均為[2-8,28]；搜索步長(zhǎng)為8；訓(xùn)練精度為83.75%。接著，設(shè)置參數(shù)和的細(xì)搜范圍均為[2-3,23]，步長(zhǎng)設(shè)置為0.125，訓(xùn)練精度約為95%。采用改進(jìn)的網(wǎng)格尋優(yōu)法確定最優(yōu)參數(shù)為0.125，為0.25。采用這組參數(shù)組合對(duì)測(cè)試集進(jìn)行測(cè)試，測(cè)試結(jié)果如圖7所示，測(cè)試精度為97.5%。

圖7 測(cè)試集的精度

2.3.3發(fā)動(dòng)機(jī)異響的模式識(shí)別

為了實(shí)現(xiàn)發(fā)動(dòng)機(jī)異響快速檢測(cè)功能，需要將信號(hào)處理過(guò)程進(jìn)行集成化處理。因此，將信號(hào)去噪、特征提取、模式識(shí)別和圖形顯示集成為圖形用戶界面（Graphical User Interface, GUI）模塊，方便檢測(cè)人員查看異響類型和特征圖像。值得注意的是，本文的樣本數(shù)據(jù)來(lái)源于人工檢測(cè)，樣本數(shù)量有限，模型的測(cè)試精度可能存在偏差。通過(guò)不斷地測(cè)試，本文提出的基于GS-SVM發(fā)動(dòng)機(jī)異響檢測(cè)方法的準(zhǔn)確率在90%以上，具有一定的工程實(shí)用價(jià)值。

3 結(jié)論

特征提取是發(fā)動(dòng)機(jī)異響識(shí)別的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，本文采用的小波包變換和雙譜估計(jì)均能提取到發(fā)動(dòng)機(jī)信號(hào)特征，但兩種方法相結(jié)合，更能體現(xiàn)信號(hào)特征的多樣性，提高了模式識(shí)別的準(zhǔn)確率。

SVM是解決小樣本模式識(shí)別問(wèn)題的有效方法，通過(guò)歸一化樣本數(shù)據(jù)，選擇合適的分類器和核函數(shù)，并采用改進(jìn)的網(wǎng)格搜索法確優(yōu)化參數(shù)和，提高了分類器的訓(xùn)練精度。

將發(fā)動(dòng)機(jī)異響識(shí)別由人工聽診改為軟件自動(dòng)識(shí)別，既解放了勞動(dòng)力，也提高了異響識(shí)別準(zhǔn)確率的穩(wěn)定性，且準(zhǔn)確率與人工聽診相當(dāng)，達(dá)到90%以上。因此，本文提出的方法進(jìn)行發(fā)動(dòng)機(jī)異響識(shí)別，可行性好，準(zhǔn)確率較高，具有一定的工程實(shí)踐意義。

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The Online Detection Platform of Engine Abnormal Noise Based on GS-SVM

YANG Xingguo, YU Yao

( College of Intelligent Manufacturing and Automobile, Chongqing Technology and Business Institute, Chongqing 401520, China )

In order to solve the problems of high labor intensity, low work efficiency and fluctuating accuracy rate in engine abnormal noise recognition using manual auscultation, this paper proposes an online detection technology for engine abnormal noise based on grid search- support vector machine (GS-SVM). The platform mainly includes functions such as speed monito- ring, signal acquisition, signal denoising, feature extraction, and pattern recognition, and the LabVIEW software is responsible for monitoring engine speed and collecting signals, and transmitting the signals to the MATLAB interface. Firstly, the wavelet correlation filtering method is used to remove background noise in MATLAB software; Then, wavelet packet transform and bispectral estimation are used to extract signal features, and the normalized signal features are used as input vectors for support vector machine pattern recognition; Next, select the classifier-support vector machine (C-SVC) and radial basis function (RBF), and use an improved grid search method to optimize the parametersandto establish a classification model; Finally, use the trained and mature model to predict the type of abnormal noise. After testing, the accuracy of this method is over 90%, which has a certain engineering significance.

Engine abnormalnoise;Wavelet packet;Bispectrum estimation;GS-SVM;Online dete- ction platform

U469.7

A

1671-7988(2023)20-39-07

10.16638/j.cnki.1671-7988.2023.020.009

楊興國(guó)（1986－），男，博士研究生，講師，研究方向?yàn)槠囋肼暸c振動(dòng)控制，E-mail:yanglixgy@163.com。

重慶市教育委員會(huì)科學(xué)技術(shù)研究項(xiàng)目（KJQN202004005）；重慶工商職業(yè)學(xué)院重點(diǎn)科研項(xiàng)目（NDZD2020-02）。