基于卷积神经网络的发动机齿轮啸叫识别方法_邹佳烨.pdf

噪声与振动柴油机设计与制造Design and Manufacture of Diesel Engine2023 年第 2 期 第29 卷（总第183 期）基于卷积神经网络的发动机齿轮啸叫识别方法邹佳烨（上海新动力汽车科技股份有限公司，上海 200438）摘要：传统发动机生产线对发动机齿轮啸叫的识别基于人工判定，即对每台装配该齿轮系的发动机进行试车，人工识别齿轮啸叫问题，但人工识别工作量大、效率较低。因此，提出录制发动机在试车时产生的音频数据，利用短时傅里叶变换对其进行预处理，转换成色谱图，再用二值化和最大类间方差法（OTSU算法）对色谱图进行信息缩减，最后通过建立卷积神经网络的算法模型，智能筛选出有齿轮啸叫的发动机。结果表明：模型筛选啸叫齿轮的准确率为96%左右，该模型可以降低人工识别的误判率和工作量，提高识别效率。关键词：齿轮啸叫；噪声振动声振粗糙度（NVH）；神经网络；噪声识别The recognition method of engine gear whine based on convolutional neural networkZOU Jiaye（Shanghai New Power Automotive Technology Co.，Ltd.，Shanghai 200438，China）Abstract：The recognition of engine gear whine in traditional engine production line is based on labor，which involves testing each engine equipped with this gear train to manually identify the gear squealing problem,resulting in heavy manual identification workload and low efficiency.Therefore，it is proposed to record the audio data generated by the engine during test run，preprocess it using shorttime Fourier transform，and convert it into a color map image.Then the binarization and OTSU algorithms are used to reduce the information of the color map image.Finally，by establishing an algorithm model of convolutional neural network，the engine gear is intelligently screened for whine.The results show that the accuracy of the model in screening out the whine gears is 96%.It can reduce the misjudgment rate and workload of manual recognition，improve the recognition efficiency.Key words：gear whine；neural network；noisevibrationharshness（NVH）；noise identificationDOI：10.3969/j.issn.1671-0614.2023.02.0080前言随着汽车制造技术的发展，人们不仅仅满足于汽车动力的提升，对汽车舒适性的要求也日益增加，因此各大汽车厂商对汽车的噪声振动声振粗糙度（NVH）要求也越来越高，投入到NVH的研发费用也日益提升。据统计，汽车约有1/3的产品质量问题与NVH有关，约1/5的售后服务与NVH有关；各大汽车厂商有近1/5的研发费用消耗在解决车辆的NVH问题上 1。发动机是燃油车最主要的噪声源 2，在作者简介：邹佳烨（1994），男，硕士，助理工程师，主要研究方向为发动机噪声与振动控制。-39柴油机设计与制造Design and Manufacture of Diesel Engine2023 年第 2 期 第29 卷（总第183 期）其研发过程中，需要对各个零部件进行合理设计和搭配，以降低噪声和减小振动；同时，在生产发动机的过程中，需要对成品质量进行严格把关。发动机噪声分为机械噪声、燃烧噪声和空气动力噪声，其中，齿轮所产生的噪声是机械噪声的主要来源之一。由于材料、工艺和装配技术等各种因素的影响，使得发动机在运行时齿轮可能会存在啸叫问题。快速有效地识别齿轮啸叫，一方面可以更好地把控发动机品质，另一方面可以改进发动机的设计。一般判别发动机齿轮异响的方式有人工听诊法和仪器法，但均不适用于产线。人工听诊法依赖于技术人员的经验，有极强的主观性，当产量较大时，极易产生误差，也不易推广；而且啸叫有增压器啸叫、齿轮啸叫，人工难以准确辨别。仪器法是指用专业的NVH测试设备进行数据采集并分析判断，该方法同样依赖于技术人员的经验，且无法应对数据量较大的情况，同时专业的测试设备也比较昂贵。近年来，计算机技术的发展及对神经网络的深入研究，为解决汽车NVH问题提供了新的方式。收集产品生产线上发动机试车时所产生的音频数据，用短时傅里叶变换批量处理成色谱图，然后进行筛选和分类，通过神经网络模型识别判断发动机是否合格。1神经网络的算法流程用神经网络算法预测发动机齿轮是否发生啸叫，需要大量采集发动机音频信息。先将数据进行可视化预处理，用短时傅里叶变换将音频信息转换成色谱图，通过色谱图上的阶次信息判断该发动机齿轮是否发生啸叫 3。如果发生了啸叫，将其筛选出来，再11筛选出没有发生啸叫的色谱图。采用最大类间方差法（OTSU算法）及二值化处理，计算每张图片的最优阈值，低于最优阈值的像素归为0，高于最优阈值的像素归为1。简化信息后，再构建神经网络模型，设置合适的参数进行训练和优化，最后用新数据对训练好的模型进行测试，评估该模型预测准确率是否符合要求。准确率符合要求，则投入使用，否则重新进行训练与优化。神经网络的算法流程如图1所示。2搭建神经网络模型2.1 问题阶次确定在发动机热试时，采集一段约30 s的音频数据，包含3个过程，分别是从怠速工况到标定转速工况的升转速过程、标定转速工况过程、标定转速工况到怠速工况的降转速过程。每个过程持续约10 s。阶次线频率的计算公式为：f=mn60（1）式中：n为发动机的转速，单位r/min；f为不同发动机转速对应阶次线上的频率，单位Hz；m为齿轮齿数。设发动机的怠速为 700 r/min，标定转速为4 100 r/min，齿轮齿数为100。如果该齿轮发生了啸叫，将发动机转速代入式（1），计算得到阶次线上的频率从 1 167 Hz附近到6 833 Hz附近会产生一条阶次线；如果该齿轮未发生啸叫，则从1 167 Hz附近到6 833 Hz附近不会产生阶次线。图1识别齿轮啸叫模型流程-40柴油机设计与制造Design and Manufacture of Diesel Engine2023 年第 2 期 第29 卷（总第183 期）2.2 数据可视化预处理发动机的运行工况是非稳态工况，因此需要采用短时傅里叶变换对音频数据进行预处理。通过短时傅里叶变换以后，将音频可视化，转换成色谱图。在发动机热试过程中，增压器是否会发生啸叫也是需要重点检测的方面。一般而言，当增压器空气振动频率在10 000 Hz以上时，增压器会出现啸叫，但检测前期人工较难识别。发动机齿轮发生了啸叫的色谱图如图2所示，发动机齿轮没有发生啸叫的色谱图如图3所示，同时发生了齿轮啸叫与增压器啸叫的色谱图如图 4所示。2.3 OTSU算法图像处理发动机在运行过程中，会产生很多种类的噪声，如增压器工作噪声、燃烧噪声、进排气噪声、齿轮啮合噪声等。通过短时傅里叶变换以后，将音频信号转换为色谱图，这些噪声都会体现在色谱图中，数据量将会十分庞大，且特征较多，如果直接进行卷积神经网络建模，则计算成本较高。另外，信息量大、样本数量少，会影响机器学习模型识别的准确性。由图2图4可知：齿轮发生啸叫时，阶次线上的噪声幅值相对于其他声音高，特征比较明显。因此可以用二值化和OTSU算法对色谱图进行分割处理，去除背景噪声 4。在进行处理之前，需要将坐标信息清除，以减少神经网络识别过程中其他特征的干扰，如图5所示。原图像的像素为M N；0，1，2，L-1表示图像中L个不同的整数灰度级。假设选择一个阈值k，k(0，L-1)，将输入图像分为2类：c1和c2。c10，k，表 示 灰 度 在0，k的 所 有 像 素；c2k+1，L-1，表示灰度在k+1，L-1的所有像素。确定一个最优阈值，令c1的像素全归为0，c2的像素全归为1。这样可以既保留齿轮啸叫特征，又使得图片占用的内存很小。用计算机批量计算出每张图片对应各自的最优阈值。将处理后的色谱图进行最优阈值计算，计算结果以直方图的形式展现，如图6所示。OTSU算法计算的最优阈值为163，图5的灰度为255，当最优阈值为163时，将灰度在0，163的所有像素归为0，灰度在164，255的所有像素归为1。经过分割计算后的图像如图7所示。图2发动机齿轮啸叫色谱图图3发动机齿轮未发生啸叫色谱图图4齿轮与增压器同时啸叫的色谱图图5处理后的色谱图-41柴油机设计与制造Design and Manufacture of Diesel Engine2023 年第 2 期 第29 卷（总第183 期）2.4 神经网络模型搭建经过对色谱图图像进行二值化和OTSU算法计算后，去除了对于分析齿轮啸叫无关的信息，使得单张图像的信息数据大幅减小（约96%）。未处理前，单张图片占据的内存约为1 800 kB；处理后，单张图片占据的内存约为70 kB。对数据集的每张样本图片进行二值化及OTSU算法计算，在不改变齿轮色谱图阶次信息的情况下，可以大幅降低模型的计算成本，还可以提升神经网络模型的准确性。为了使样本的分布具有合理性、代表性。在筛选合格样本时，需要覆盖所有合格的样本。最终筛选出的合格音频与不合格音频的比例为11。将合格音频与不合格音频分别再分出70%的数据，建立训练集与验证集，剩下的 30%数据建立测试集。建立一个神经网络模型，包括输入层、卷积层、池化层、激活层、全连接层和输出层。从输入的图片开始，卷积神经网络层与层之间通过不同的计算神经节点建立联系，逐层传递输入信息；连续的卷积池化结构将原始数据的特征信号解码、演绎、汇聚，映射到隐层特征空间，之后的全连接层根据提取的特征进行分类输出 5。本文建立的识别发动机齿轮啸叫的卷积神经网络模型共有 13 层。在输入层，将图片调整为150150 像素，通道数为 1。经过 5 个卷积池化层，每个卷积层包含2个卷积单元，使用ReLU激活函数激活6；再经过随机失活（Dropout）层连接，全连接层包含 1 024 个隐含神经节点；通过Adam优化器优化，最后用softmax回归分类器输出整个卷积神经网络模型。卷积模型结构配置见表1。表1卷积模型结构配置卷积模型结构输入层卷积层1池化层1卷积层2池化层2卷积层3池化层3卷积层4池化层4卷积层5池化层5全连接层输出层conv2d 1_1+ReLUconv2d 1_2+ReLUconv2d 2_1+ReLUconv2d 2_2+ReLUconv2d 3_1+ReLUconv2d 3_2+ReLUconv2d 4_1+ReLUconv2d 4_2+ReLUconv2d 5_1+ReLUconv2d 5_2+ReLU网络结构配置150150像素，1通道32个特征图，卷积核尺寸为33像素32个特征图，卷积核尺寸为33像素最大池化，卷积核尺寸为22像素64个特征图，卷积核尺寸为33像素64个特征图，卷积核尺寸为33像素最大池化128个特征图，卷积核尺寸为33像素128个特征图，卷积核尺寸为33像素最大池化，卷积核尺寸为22像素256个特征图，卷积核尺寸为33像素256个特征图，卷积核尺寸为33像素最大池化，卷积核尺寸为22像素512个特征图，卷积核尺寸为33像素512个特征图，卷积核尺寸为33像素最大池化，卷积核尺寸为22像素1 024个隐含神经节点dropout参数设置为0.4softmax回归分类模型图6最优阈值计算结果直方图图7经过分离计算后的图像-42柴油机设计与制造Design and Manufacture of Diesel Engine2023 年第 2 期 第29 卷（总第183 期）如果发生齿轮啸叫，模型的输出结果为“齿轮发生了啸叫”；如果未发生啸叫，模型的输出结果为“齿轮未发生啸叫”。模型训练完成后，经过验证集验证后的模型精度可以达到 96%左右，如图 8所示。3实例测试将产品生产线上的发动机试车时产生的音频转换成噪声色谱图，并放置于神经网络模型内进行预测。对训练过程中的卷积层进行可视化处理，如图9所示。由图9可知，齿轮的阶次特征可通过对音频进行可视化处理来确定，从而判定发动机齿轮是否发生了啸叫。该方法效率高、准确性高，可避免主观因素的影响，可以快速自动识别目标齿轮系是否发生了啸叫，既可以分辩出其他啸叫的干扰，也可以提升人工识别的准确率。4结语为了能够在产品生产线上准确识别发动机齿轮噪声，提出了用图像处理和卷积神经网络学习相结合的方法，计算出发动机齿轮啸叫产生的阶次特征，大数据收集发动机试车的音频数据，在数据当中筛选出不合格的音频。以11的比例均匀筛选出合格的音频，并分成训练集、验证集与测试集，建立一个神经网络模型并对其进行训练，结果表明训练准确率为96%左右。该方法可以较为准确地筛选出不合格音频，保证了发动机产品的质量，也可以为研发优化发动机提供参考，提升产品的NVH性能。参考文献1 谭祥军.从这里学NVH M.北京：机械工业出版社，2020.2 张志强.汽油机噪声源识别及声品质提升研究D.天津：天津大学，2014.3 邵思羽.基于深度学习的旋转机械故障诊断方法研究 D.南京：东南大学，2019.4 刘帆.基于深度学习的图像噪声识别与去除技术研究 D.天津：天津工业大学，2019.5 徐浩，刘岳镭.基于深度学习的无人机声音识别算法 J.计算机科学，2021，48（7）：225-232.6 段萌.基于卷积神经网络的图像识别方法研究D.郑州：郑州大学，2017.图8卷积模型准确度训练曲线图9卷积层激活通道可视化界面-43