深度學習下汽車發動機故障診斷系統研究

摘要：汽車電控發動機主要包括電控裝置、傳感器及相關執行元件，是一種智能控制發動機，可以精準地控制汽車空燃比，保證燃燒充分，減少汽車尾氣造成的大氣污染。汽車在運行過程中會產生各種聲音與異常響動，相關人員根據異常聲音對汽車進行故障診斷，但是由于主觀意識存在會造成較大的判斷誤差。隨著深度學習及人工智能技術的發展，基于神經網絡對汽車電控發動機異常響動類型進行分類識別故障判斷，可以提高汽車電控發動機故障診斷準確率，提高故障檢測效率。為此，基于深度學習技術對汽車電控發動機異響進行聲音信號采集并實現降噪處理，基于卷積神經網絡技術對汽車異響聲音進行分類與判斷。通過實驗結果分析表明，基于深度學習對汽車電控發動機異響進行故障診斷具有一定的可行性與準確率。研究結果可為汽車電控發動機故障判斷提供新的發展策略與實施路徑。

關鍵詞：深度學習；卷積神經網絡；電控發動機；故障診斷；異響檢測

中圖分類號：U464 收稿日期：2022-06-25

DOI：10.19999/j.cnki.1004-0226.2023.02.020

1 前言

汽車的發展極大地方便了人們的日常出行，成為目前主要交通工具之一［1］。隨著我國汽車保有量的逐漸升高，汽車的種類、型號存在很大的差異。汽車電控發動機作為汽車的主要動力部件與核心部件，為汽車驅動提供動力。汽車類型及種類具有很大的差異，隨著各種新型汽車的發展，汽車故障及維修技術遇到了巨大的挑戰［2-4］。汽車電控發動機主要為汽車提供動力，是汽車結構的重要組成部分，同時，也是汽車故障發生部位頻率最高的部件之一。當汽車行駛過程中出現發動機故障會造成一定的汽車損壞，嚴重時還會造成一定的財產損失及人員受傷，危及車主的人身安全［5］。

對汽車電控發動機異響進行診斷的主要方式為聽診診斷，根據自己的經驗進行分析，然后使用相應的儀器進行逐步檢查與故障排除。該方式大多數依賴于維修技術人員的主觀判斷，不僅會降低維修效率，還會造成資源浪費。汽車電控發動機隨著使用年限的增加，其工作狀態會出現不同的轉變，從而會影響汽車運轉情況，進而影響判斷［6］。為了滿足高科技汽車維修的需要，汽車維修企業及部門需要開發一些用于維修高科技汽車電控發動機的檢測設備、汽車故障檢測儀器，以及計算機系統的優化和重組等優化工具，科學合理地運用相關維修技術，以滿足汽車電控發動機故障維修的需要，保證車輛的安全性和穩定性。汽車電控發動機在運轉時發生的聲音類型及狀態是反映汽車電控發動機運行狀況的主要依據之一，汽車電控發動機不同的故障會產生不同的異常聲音類型，因此，構建一個能夠反映汽車故障類型及相關異響的數學模型對汽車電控發動機故障診斷十分重要。

針對以上問題，本研究基于深度學習技術對汽車電控發動機異響進行聲音信號采集并實現降噪處理，基于卷積神經網絡技術對汽車異響聲音進行分類與判斷，研究結果為汽車電控發動機故障判斷提供新的發展策略與實施路徑，對推動我國汽車產業的穩步發展具有重要意義。

2 深度學習基本內容及模型概述

2.1 人工神經網絡

人工神經網絡是基于人體神經元結構，模仿神經突觸結構之間的信息傳遞行為及相關表現特征等，主要由不同參數及大量神經元結構相互連接而成，從而實現數據處理與分析。

2.1.1 神經元模型

神經元是人工神經網絡的重要組成部分之一（圖1），主要完成數據之間的連接，實現數據的輸送與計算。一個神經元作為數據輸入，進而傳遞給下一個神經元作為輸入，最終在多個神經元作用下實現信息的傳遞與計算［7］。

2.1.2 人工神經網絡模型

人工神經網絡模型是由多個神經元結構連接而成的模仿人類大腦計算的模型，構成人工神經網絡模型的每個神經元結構都具備相應的功能與參數，不同參數結構及不同網絡模型結構的選擇都會造成最終輸出結構的差異。人工神經網絡模型主要包括輸入層、隱藏層及輸出層，隱藏層是計算核心，輸出層是輸出最終結果。

2.2 卷積神經網絡模型

2.2.1 卷積層

卷積層主要是對輸入圖片進行分類，從眾多圖像中提取特征信息，然后使用分類器進行特征信息的分類與區別，最終輸出相應的特征圖。運算原理如圖3 所示，計算公式如下［8］：

2.2.2 池化層

池化層主要功能是對復雜的計算參數進行削減，弱化計算復雜程度，降低再計算過程中容易發生的過擬合現象，如對輸入圖像進行壓縮后保證圖像仍然保持主要特征及顯著信息，完成對圖片圖像的表達。池化效果主要包括最大池化與平均池化。最大池化效果是針對圖像的主要區域選取最大數值，作為池化作用后的計算結果（圖4）。平均池化計算是對圖像信息進行相應的計算，得到平均值作為池化結果（圖5）。

3 汽車電控發動機聲音信號處理

3.1 發動機異響信號預處理

對汽車電控發動機異響進行信號采集后，需要對不同故障類型的異響進行特征提取與分析，主要工作過程包括預加重、加窗和分幀。

預加重：預加重是對輸入異響信號進行補償的一種處理方式，隨著信號的輸出過程，信號傳輸受損及受到干擾影響較大，為了在信號接收終端能夠得到較好的信號波形，因此，就需要采取預加重進行信號補償，但是預加重過程對噪聲去噪沒有顯著的影響。工作原理如圖6所示。

加窗：在實際中采集信號是無限長的，在進行實際分析與計算時沒有實際意義。因此需要把信號分成許多一定長度的數據段，然后分段處理。如果把數據進行分段，相當于對信號進行了加矩形窗的處理，增大對高頻分量的衰減，對汽車電控發動機采集到的異響信號進行處理，保證信號能順利通過系統，理論上就是信號和窗函數的頻域表達式相乘，時域表達式求卷積。

分幀：汽車電控發動機異響信號分幀，主要是將若干個語音采樣點分為一幀，在每一幀語音信號內，語音信號的特性可視為是穩定的。那么汽車電控發動機異響信號一幀應該取多長呢？首先它必須足夠短來保證幀內信號是平穩的，因此一幀的長度應該小于一個音素的長度，正常語速下一個音素持續時間大約為50 ms。此外，要進行傅里葉分析這一幀必須包含足夠多的振動周期，因此，一般汽車電控發動機異響語音分幀的長度取10～40 ms。

3.2 維納濾波算法

維納濾波算法主要是將汽車異響信號中的噪聲數據及相關信號去除，帶噪聲的汽車異響信號表達如下：

y（n）=s（n）+d（n） （2）

式中，s（n）為純凈的汽車異響信號；d（n）代表汽車異響中的噪聲信號。當進行維納濾波算法時，基于數字濾波器h（n）對輸入信號y（n）進行表達，那么相應的數字濾波器輸出公式如下：

3.3 小波閾值去噪

小波閾值去噪主要是采用Mallat 塔式算法對汽車電控發動機異響信號進行降階分解。基于Mallat 塔式算法在每尺度下將信號分解成近似分量與細節分量。近似分量表示信號的高尺度，即低頻信息；細節分量表示信號的低尺度，即高頻信息，其工作原理與人耳聽覺特征類似，從多尺度多維度下對汽車電控發動機異響信號進行小波分解與重構，通過在不同尺度下對信號進行不同分辨率時所對應的信號量，其工作原理如圖8 所示，實質為抑制信號中無用部分、增強有用部分的過程，可以獲得更高質量的汽車電控發動機異響信號。主要工作過程主要包括：

a. 分解過程：即對汽車電控發動機異響信號選定一種小波對信號進行n 層的小波分解。b. 閾值處理過程：即對分解的各層系數進行閾值處理，獲得小波系數。

c. 重構過程：根據去噪后的小波系數進行小波重構，獲得去噪后的信號。

3.4 維納-小波閾值去噪

使用小波閾值去噪算法時，為了提高汽車電控發動機異響信號特征的識別度，一般閾值會選擇較大，從而保證信號的特征，但是當閾值選擇足夠大時，會造成部分信號片段的丟失，造成信號失真。采用維納濾波算法時，可以降低誤差，因此，本研究選擇兩種算法結合的方式，一方面可以彌補小波閾值去噪造成的信號損失，另一方面可以實現二次去噪。主要工作流程如下：

a. 首先將汽車電控發動機異響信號基于維納濾波算法剔除噪聲。b. 使用小波閾值去噪選取閾值函數，本研究選擇分解層數為四層，因此，選擇SURE 閾值。c.使用維納濾波算法對汽車電控發動機異響進行小波分解，對信號高頻數進行閾值化，大于閾值的部分聲音信號選擇保留，小于閾值的聲音信號進行剔除。d. 經過維納濾波算法后再進行小波重建，最終實現汽車電控發動機異響信號進行處理。

4 汽車電控發動機聲音信號的采集與分析

4.1 發動機異響信號采集

研究選擇三種車輛類型（奧迪A6、別克汽車及本田汽車）的發動機進行研究，對發動機不同故障工況運轉聲音信號進行采集作為實驗的樣本數據，試驗結束后共采集數據信號1 800 個，每種故障類型信號為300 個。將汽車不同故障類型所占比例進行統計分析，如表1所示。

4.2 異響信號采集過程

a. 基于LMS 汽車電控發動機信號采集原則，本研究使用電腦、數據線及信號傳感器等進行汽車信號采集。

b. 對采集的汽車電控發動機異響信號進行參數設置，在對聲音數據采集前，設定信號采集間隔、采集頻率及靈敏度，本研究設置的汽車電控發動機采樣頻率為20 080 Hz，信號采集時間間隔為2 s。

c. 對不同汽車故障類型下的發動機異響信號進行數據采集，并且控制汽車電控發動機轉速穩定在1 500 r/min 左右，信號數據采集結束后關閉汽車電控發動機。

汽車故障設置如表2 所示。

5 故障類型分類研究

51 數據集準備

本次實驗共采集樣本數據按照7：3 劃分模型訓練集與驗證集，基于卷積神經網絡進行樣本處理。

52 基于卷積神經網絡模型下發動機異響分類

卷積神經網絡共16 層，一般選擇5 個卷積段，每層卷積段的數量保持在2～3 個，但是當卷積層數越來越大時，會增加卷積核的數量，一般5 個卷積段的卷積核數量為64、125、256、512 及512。本研究選取VGG-16，將多個3×3 的卷積層進行重復堆疊，減少卷積神經網絡的網絡層數。

對VGG-16 模型訓練后測試集預測準確率如表3所示。由表3 可知，基于卷積神經網絡模型VGG-16 下對汽車電控發動機不同故障類型預測結果準確率可知，分辨率均可以達到80% 以上，基本可以滿足汽車故障判斷的基本要求。

6 模型驗證與分析

測試集完成后進行模型功能訓練與優化后進行驗證實驗，驗證實驗數據隨機分成四組，基于本研究訓練好的模型進行進一步檢測及最終檢測圖像的運行所需時間。基于維納-小波閾值去噪進行信號降噪后，利用VGG-16 神經網絡模型進行故障預測與判別，克服了傳統人工進行故障判別選擇的盲目性和不確定性，提高了搜索精度、收斂速度和模型的預測穩定性。

7 結語

汽車在運行過程中會產生各種聲音與異常響動，相關人員根據異常聲音對汽車進行故障診斷，但是由于主觀意識存在會造成較大的判斷誤差。為了提高汽車電控發動機的故障異響故障診斷方法與準確率，本研究基于人工神經網絡模型進行故障診斷，可以避免由于傳統故障診斷下主觀意志對結果造成的誤差。對汽車電控發動機異響信號進行采集與分析，首先使用基于維納-小波閾值的信號降噪，然后通過卷積神經網絡實現汽車電控發動機故障異響的分類與判斷，并對模型工作性能進行實驗分析。研究結果表明，基于深度學習下對汽車電控發動機異響進行故障診斷具有一定的可行性與準確率，研究結果為汽車電控發動機故障判斷提供新的發展策略與實施路徑。

參考文獻：

［1］路子安汽車發動機故障診斷系統研發［D］石家莊：河北科技大學，2021

［2］高巧玲，余娟改進支持向量機在汽車發動機故障診斷應用［J］電子技術，2020，49（6）：22-23

［3］李錫坤，吳茂軍試析汽車發動機的智能故障診斷技術［J］時代汽車，2017（4）：58-59

［4］蔡水山，郭勇汽車電控發動機系統故障診斷與維修技術分析［J］農機使用與維修，2022（6）：126-128

［5］陳晶汽車電控發動機人工智能故障診斷系統的研究［J］現代工業經濟和信息化，2016，6（11）：100+104

［6］黃杰基于智能學習的電噴汽車故障診斷與監測評估系統的研究［D］北京：中國農業大學，2018

［7］于犇汽車發動機信息采集與故障診斷系統的設計與研究［D］沈陽：東北大學，2018

［8］車路平基于機器學習的汽車發動機故障診斷研究［D］哈爾濱：哈爾濱理工大學，2019

作者簡介：

任帥，男，1989 年生，工程師，研究方向為汽車發動機電控。