基于改进残差卷积网络的柴油机故障诊断方法.pdf

第 44卷 第 5期2023年 10月Vol.44 No.5October 2023内燃机工程Chinese Internal Combustion Engine Engineering基于改进残差卷积网络的柴油机故障诊断方法宋凯1，黄盟2，尤健1，张琳琳1，陈昌毅1，毕晓阳3（1.陆军军事交通学院 军事交通运输研究所，天津 300161；2.天津大学 内燃机燃烧学国家重点实验室，天津 300072；3.河北工业大学 省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室，天津 300130）Diesel Engine Fault Diagnosis Method Based on Improved Residual Convolution NetworkSONG Kai1，HUANG Meng2，YOU Jian1，ZHANG Linlin1，CHEN Changyi1，BI Xiaoyang3（1.Institute of Military Transportation，Army Military Transportation University，Tianjin 300161，China；2.State Key Laboratory of Engines，Tianjin University，Tianjin 300072，China；3.State Key Laboratory of Reliability and Intelligence Electrical Equipment，Hebei University of Technology，Tianjin 300130，China）Abstract：Aiming at the problem that the diesel engine fault diagnosis method based on convolutional neural network（CNN）tended to over-fit and the diagnatic accuracy was low when the samples were scarce，an“end-to-end”diesel engine fault diagnosis method based on an improved residual convolution network was proposed.The continuously differentiable exponential linear units（CELU）were used as the activation function of CNN and a small batch training method was adopted to improve the ability of feature extraction and accelerate model convergence.The residual module was added to the model to integrate the abstract features extracted from the deep network with the surface features，avoiding the loss of feature information and gradient loss caused by the deep network.The diesel engine fault simulation experiment shows that the method can achieve 95.5%fault diagnosis accuracy with only 20 samples used for model training.Compared with CNN，the method can significantly improve the accuracy of fault diagnosis under different types and scales of training sets.摘要：针对基于卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）的柴油机故障诊断方法在训练样本匮乏时易过拟合、诊断准确率低的问题，提出一种基于改进残差卷积网络的“端到端”柴油机故障诊断方法。该方法采用连续可微指数线性单元（continuously differentiable exponential linear units，CELU）作为 CNN 激活函数并采取小批次训练方法，提高模型提取特征能力的同时加速其收敛；在模型中加入残差结构将深层网络提取到的抽象特征与表层特征相融合，避免深层网络导致的特征信息丢失与梯度消失问题。经柴油机故障模拟试验验证，该方法在仅使用 20 个样本进行训练时，能实现 95.5%的故障诊断准确率；与 CNN 相比，该方法在不同类型及规模的训练集下，故障诊断准确率均有显著提升。关键词：柴油机；故障诊断；卷积神经网络；残差结构Key words：diesel engine；fault diagnosis；convolutional neural network（CNN）；residual module文章编号：1000-0925（2023）05-0066-08440062收稿日期：2022-11-25修回日期：2023-01-05基金项目：河北省高等学校科学技术研究项目（QN2022159）；省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室 2021 年度开放课题项目（EERIPD2021008）Foundation Item：Science and Technology Research Project of Higher Education in Hebei Province（QN2022159）；2021 Open Project of the State Key Laboratory of Reliability and Intelligence of Electrical Equipment（EERIPD2021008）作者简介：宋凯（1981），男，硕士，主要研究方向为交通运输工程，E-mail：；黄盟（通信作者），E-mail：。内燃机工程2023年第 5期DOI：10.13949/ki.nrjgc.2023.05.009中图分类号：TK4280概述柴油机热效率高、动力性好，是最常用的动力设备之一，其工作的可靠性直接影响生产过程的安全与稳定，有必要对柴油机进行状态监测和故障诊断，以保证生产的顺利进行1。柴油机振动信号包含丰富的状态信息，相对于其他信号，振动信号具备测量简单且成本低廉等优势，因此常通过分析振动信号对柴油机的故障状态进行识别2。基于振动分析法的故障诊断方法包括振动信号采集、故障特征提取与故障模式识别三步。传统的分步式故障诊断方法通过对振动信号进行时频分析或分解34提取故障特征，再利用机器学习方法对提取到的特征向量进行模式识别。文献 5 中通过集合经验模态分解提取柴油机表面振动信号特征，实现了气缸磨损故障的识别。文献 6 中利用自适应分解层数优化的变分模态分解对振动信号进行分解，再通过聚类算法对柴油机多类故障进行诊断。然而此类方法难以建立振动信号与故障间的复杂映射关系7，且故障特征提取与故障模式识别过程不连贯，难以满足柴油机在线诊断的需求。卷 积 神 经 网 络（convolutional neural networks，CNN）通过深层非线性映射建立振动信号与故障类别间的联系，同时将特征提取与模式识别两个步骤结合，振动信号输入模型后直接输出故障类别，避免了特征提取过程中的人为参与，实现了由振动信号到故障类别的“端到端”诊断。文献 8 中将加窗与CNN 相结合以实现柴油机拉缸故障的在线识别。文献 9 中向深度 CNN 中引入随机丢弃与批标准化策略，提高了柴油机失火故障的诊断精度。文献10 中将注意力机制引入 CNN，通过向关键信息分配更多的注意力获得了更高的准确率。在故障数据充足时，上述研究均取得了较高的故障诊断准确率。充足的故障数据是 CNN 在柴油机故障诊断中获得精确识别结果的重要前提，然而在实际工程应用中，柴油机在故障状态下长时间运行危险系数大，因此采集到的故障数据往往十分有限。使用有限的故障数据进行 CNN 的训练常出现过拟合、收敛速度慢的现象，导致故障诊断准确率难以满足工程应用的需求。针对上述问题，本文中提出一种基于小批量训练 的 残 差 卷 积 神 经 网 络（mini-batch training based residual convolutional neural network，MRCNN）对柴油机的故障状态进行诊断，该方法将简单预处理后的振动信号作为输入，利用多个卷积层自适应提取信号故障特征，经全连接层对特征向量进行整合，同 时 采 用 连 续 可 微 指 数 线 性 单 元（continuously differentiable exponential linear units，CELU）作为激活函数提高模型提取特征能力，采用小批次训练方法优化训练过程并加速模型收敛，最后加入残差结构避免模型层数过深导致的梯度消失问题，实现了柴油机“端到端”的故障诊断。1MRCNN 理论1.1卷积神经网络卷积神经网络是目前常用的深度学习方法之一，主要由卷积层、池化层（又称下采样）、全连接层和输出层组成。由卷积层实现信号特征的提取，再经池化层对特征进行降维，使得特征逐渐抽象。之后由全连接层对特征进行整合，最后经输出层判定样本类别。1.1.1卷积层为充分学习不同层次的特征，卷积层一般由多个卷积核组成，每个卷积核共享一组权值，通过局部连接的方式遍历上层网络输出的特征图，一维卷积ylk的操作过程如式（1）所示。ylk=fcov()lkxlj+blk（1）式中，xlj为第l个卷积层的第j个输入块；lk和blk分别为第l层中第k个卷积核的权值和偏置；fcov为非线性激活函数。目前在卷积神经网络中应用最广泛的激活函数为 ReLU 函数，其操作如式（2）所示。fcov(x)=max(0，x)（2）式中，x为激活函数的输入。1.1.2池化层为降低模型的过拟合风险，减少计算量，在卷积操作后通常使用池化层进行下采样操作。最常用的池化方法主要包括最大池化和平均池化，其中最大池化是对局部接受域中最大的值进行采样，而平均池化取局部接受域中的均值作为输出。本文中采用的最大池化运算过程如式（3）所示。xl+1i(j)=max(j-1)w+1 m jw yli(m)（3）672023年第 5期内燃机工程式中，yli(m)为第l层中第i个特征面内第m个神经元的激活值；w为池化区域的宽度；xl+1i(j)为第l+1层中第i个特征面内第j个神经元的对应值。1.1.3全连接层与输出层经多个卷积层提取信号的深度特征后，需使用全连接层对提取到的特征进行整合。全连接层的每个神经元与上一层的所有神经元进行全连接，经过若干个全连接层的非线性映射，将整合后的特征信息传递给输出层。输出层通过 Softmax 激活函数将获得的信息计算为各分类的判断概率，从而对输入信 号 进 行 分 类 评 估。Softmax 激 活 过 程 如 式（4）所示。p(zi)=ezik=1nezk（4）式中，zi和zk分别为输出层第i个和第k个神经元的激活值；n为数据集中故障类别数量；p(zi)为第i个神经元的概率输出。1.1.4批量归一化与随机丢弃操作批量归一化（batch normalization，BN）11操作通过减小批次内方差提高神经网络稳定性并加速模型训练，其过程如式（5）式（6）所示。xl=xl-2+（5）yl=xl+（6）式中，xl和yl分别为第l个 BN 层的输入和输出；和2分别为输入的期望值和方差；为一个较小的常数值，其作用是为了保证分母不为 0；与分别为拉伸系数和位移系数。随机丢弃操作（dropout）通过在模型权重上乘以服从伯努利分布的参数，随机断开部分神经元间的连接，减少参数量，提高模型的抗过拟合能力。1.2MRCNN 模型批量归一化和随机丢弃等技巧的加入有效提升了 CNN 的训练速度与稳定性，但在训练集规模较小时依旧存在易过拟合、诊断精度低等问题。针对上述问题，本文中提出了基于小批量训练与残差学习的卷积神经网络 MRCNN。MRCNN 的基本结构如图 1 所示，振动信号通过 若 干 个 卷 积 层（Conv）和 最 大 池 化 层（max-polling，MP）充分提取特征，将提取到的特征与原始振 动 信 号 的 恒 等 映 射 相 加 后 输 入 全 连 接 层（full connected layer，FC）进行特征整合，最后经 Softmax激活后输出分类结果。在工程实际中，难以采集到足量的柴油机故障数据，训练深度学习模型存在困难。为适应实际情况，MRCNN 在训练方法和网络结构上针对小数据集进行了改进。1.2.1CELU 激活函数相较于最常用的 ReLU 激活函数，CELU12存在负值，不存在神经元失活的问题，其输出均值更接近 0，能够提高神经网络的收敛速度。同时 CELU的负值存在饱和区域，因此具备更强的抗干扰能力。CELU 激活函数如式（7）所示。f(x)=(ex/-1)x 0 x x 0（7）式中，为控制 CELU 负值饱和区大小的可调节参数，设置为 1。1.2.2小批次训练在深度学习模型的训练中，优化器根据批次的统计信息对模型进行优化，训练批次的大小直接影响模型的综合性能。相对于较大的训练批次，小批次的批统计值波动范围更大，优化梯度更大，并且较小的批次能够增加每次迭代训练时模型权重的更新次数，从而提升模型的分类性能和收敛速度。同时，小批量处理能够降低每次梯度运算时的内存占用，提高模型在不同设备上的适用性。1.2.3残差结构深度学习通过加深网络层数来提取输入信号中更加抽象的深层特征，但过深的层数也会带来梯度消失、过拟合等问题。文献 13 中在深度卷积神经网络的基础上加入了残差结构，利用恒等映射将多个隐含层整合为残差模块，如图 2 所示。输入信号d经过主路径多个卷积层提取到抽象特征F(d)，同时通过恒等映射将浅层特征直接与抽象特征相加，其输出F(d)如式（8）所示。图 1MRCNN 模型结构 68内燃机工程2023年第 5期F(d)=F(d)+d（8）式中，d为输入模型的振动信号。残差模块能显著减少深层网络导致的特征信息丢失，有助于训练更深层的网络，且提取到的特征比浅层网络更抽象，利于提高故障诊断准确率。由于主路径输出F(d)经过多个卷积层的特征提取，其相对输入d在尺寸与维度上均发生了变化，因此恒等映射需对d的尺寸与维度进行调整。利用一个卷积层，将卷积核尺寸设置为 1，通过设置相应的卷积操作步长与卷积核数目来统一恒等映射后的信号和主路径输出的尺寸与维度。2柴油机故障模拟试验为获取柴油机故障诊断训练数据，在某型 6 缸柴油机上进行故障模拟试验，试验用柴油机主要参数如表 1 所示。试验利用 PCB ICP621B40 型加速度传感器采集柴油机机体表面的振动信号，将加速度传感器布置在第 3 缸缸体上，试验台架及传感器布置如图 3 所示。试验主要模拟了柴油机最大转矩转速（满载1 500 r/min）工况下主喷角度异常、预喷角度异常、预喷油量异常和失火 4 种典型故障类型，分别构成 4个数据集，每个数据集中包含若干个故障状态，具体如表 2 所示，其中括号内为正常状态。采样频率 12.8 kHz，为确保每个样本中包含柴油机的一个完整工作周期，设置样本长度为 1 024，最终各数据集中每个故障状态下获得 200 个样本。部分故障状态下柴油机实测振动信号如图 4 所示。对比不同工作状态下振动信号的时域图可以看出，不同故障状态对机体表面振动幅值的波动范围影响不大，难以通过时域信息直接判断柴油机的故障状态。进一步对比不同工作状态的频域图，由于柴油机正常工作时异常冲击较少，工作随机性较强，因此其频谱的能量分布相对其他状态更加均匀；然而不同故障状态下频谱虽有一定差异，但并无显著规律，无法直观从频谱区分柴油机的故障。因此需要结合卷积神经网络，根据柴油机机体表面的振动信号对其故障进行识别。3基于 MRCNN 的柴油机故障诊断3.1MRCNN 故障诊断流程基于 MRCNN 的柴油机故障诊断流程如图 5所示，具体步骤如下：（1）获取柴油机在不同故障类型及故障状态下的振动信号，按工作周期截取样本并对其进行快速傅里叶变换（fast Fourier transformation，FFT）后构成多个柴油机故障数据集，将获得的数据集划分为训练集和测试集。（2）搭建 MRCNN 并使用训练集对其进行训练，保存训练完成的模型。（3）将测试集输入训练好的模型，输出故障诊断结果。3.2训练数据分析为分析不同优化手段对故障诊断模型性能的提表 1柴油机主要参数项目排量/L型式每缸气门数量进气形式标定功率/kW最大转矩/（N m）参数6直列 6缸4增压中冷180（2 200 r/min）1 050（1 5001 900 r/min）图 2残差结构示意图图 3故障模拟试验台架表 2故障模拟表序号1234故障部位主喷角度预喷角度预喷油量失火参数正常状态7102 mg无失火故障状态2112181 mg4 mg各单缸失火类别数10947 692023年第 5期内燃机工程升，根据图 1 所示的结构搭建 1D-CNN 模型，其主路径（不包含残差结构）的具体参数如表 3 所示。模型以交叉熵损失为目标函数，采用 Adam 优化算法对网络进行优化，设置初始批处理样本量为 128，学习率设为0.001，迭代训练 200 次后输出故障诊断的准确率。3.2.1不同数据集和激活函数对模型性能的影响为探究不同的激活函数和不同尺寸的训练集对故障诊断正确率的影响，以表 3 所示卷积神经网络作为 CNN（ReLU），将其中所有激活函数替换为CELU 的模型作为 CNN（CELU）。从表 2 中的 1号数据集内抽取不同数目的样本作为训练集训练两个模型，其余作为测试集对两个模型的性能进行验证。使用不同的训练集对上述两个模型进行训练，故障诊断准确率如图 6 所示。可以看出，在训练集中样本较为充足时，使用不同激活函数的故障诊断模型均能实现较高的故障诊断准确率，但随着训练样本数目的减少，二者在测试集上的表现均变差。以上试验充分表明了训练样本量直接影响故障诊断模型的性能，尤其在训练样本匮乏时，基于卷积神经网络的故障诊断方法难以达到预期的效果。由于 CELU 激活函数存在负值，避免了部分神经元失活的问题，因此使用 CELU 激活的模型对数据特征的提取能力更强，具体表现为 CNN（CELU）在不同训练集上的故障诊断准确率整体上优于 CNN（ReLU）。综上，使用 CELU 替代 ReLU 作为卷积神经网络的激活层能有效提升故障诊断模型的识别率。图 4柴油机实测振动信号图 5MRCNN 故障诊断流程图 6不同训练集和激活函数下的准确率表 3卷积神经网络参数编号123456789101112131415网络层卷积层 1BN_1+ReLU_1池化层 1卷积层 2BN_2+ReLU_2卷积层 3BN_3+ReLU_3卷积层 4BN_4+ReLU_4池化层 2Dropout全连接层 1BN_5+ReLU_5全连接层 2Softmax参数16个卷积核，尺寸 31，步长为 1尺寸 21，步长为 232个卷积核，尺寸 31，步长为 164个卷积核，尺寸 31，步长为 1128个卷积核，尺寸 31，步长为 1尺寸 21，步长为 2p=0.5，表示 50%神经元连接被断开输入层和输出层神经元数目 8 1922 048输入层和输出层神经元数目 2 048n（n为故障类别数）输出 70内燃机工程2023年第 5期3.2.2训练批次的选择以训练样本匮乏的状态为例，选取 1 号数据集中 10%的数据，即每个故障状态下 20 个故障数据作为训练样本，模拟柴油机故障诊断过程中训练样本不足的情况。为探究训练批次对模型性能的影响，分别选取 2、4、8、16、32、64、128 作为批次大小训练 MRCNN 模型。由于训练损失变动能直接反映训练过程中的梯度信息，因此用训练损失的波动特征表示批统计值波动。不同训练批次下模型的每批次统计范围、单次迭代优化频次和综合性能表现如表 4 和图 7 所示。可以看出，随着训练批次的减小，每批次内的统计范围波动较大，利于模型基于梯度下降的优化，同时每次迭代的优化频次增加，因此故障诊断准确率显著提高，但运算频次的增加也导致模型训练时间的延长。图 8 为训练批次过小时模型的表现。当训练批次过小时，批次内样本数量过少导致内部方差过大，模型梯度下降的方向不稳定，故障诊断准确率波动极大，同时过多的运算频次会显著增加模型的训练时间，降低训练效率。图 9 为训练批次过大时模型的表现。当训练批次过大时，小样本数据集下每轮迭代中梯度下降的频次有限，同时大批次内样本的统计值波动范围小，使梯度下降的步长受到限制，导致模型训练较稳定但准确率有限。但由于梯度下降运算次数的减少，其训练效率显著高于其他情况。训练批次过大或过小均不利于故障诊断准确率的提升，综合考虑故障诊断准确率与模型训练效率，确定 MRCNN 的训练批次大小为 8。3.2.3优化效果分析为了验证论文对卷积神经网络的优化效果，在表 3 所 示 的 1D-CNN 的 基 础 上 分 别 单 独 使 用CELU 激活函数、小批次训练和残差结构对其进行优化，与本文方法进行对比，采用第 3.2.2 节中的数据集进行故障诊断，优化效果如表 5 所示。由表 5 可得，单独使用 CELU、小批次训练和残差模块对卷积神经网络进行优化后，小样本下故障诊断准确率分别提高了 7.68%、8.93%和 8.65%，而基于 MRCNN 的方法能将准确率提高 15.93%，有效提高了模型性能。MRCNN 的训练过程如图 10 所示，经过 200 次的迭代训练后，训练准确率接近 100%，测试准确率表 4训练批次对训练过程的影响项目训练批次统计值波动优化频次参数21.5610040.575080.2425160.1913320.187640.1641280.112图 7训练批次对模型性能的影响图 8训练批次过小时模型的表现图 9训练批次过大时模型的表现表 5优化效果分析优化方法1D-CNN利用 CELU 激活小批次训练引入残差模块MRCNN 方故障诊断准确率/%79.5787.4388.5088.2295.50 712023年第 5期内燃机工程高于 95%。相对于图 8，此模型训练更加稳定，而相对于图 9，在实现更高故障诊断准确率的同时，模型收敛速度也更快，直接说明了训练批次设为 8 的正确性。为进一步验证模型的特征提取能力，采用 t-SNE算法对原始数据和模型输出的特征向量进行可视化处理。将二者降维至 2 维，结果如图 11 和图 12 所示，图中数字 110 分别对应表 2 中 1 号数据集包含的 10 种故障状态。由图 11 可以看出，未进行特征提取的各类数据相互混叠，可分性极差。而图 12 中，经过 MRCNN对信号特征的提取，各类数据的聚集程度非常明显，能够把不同故障程度的振动信号较为直观地区分出来。可视化分析结果表明，本文中提出的 MRCNN能够根据柴油机表面的振动信号，通过训练实现小样本情况下对柴油机的精确故障诊断。3.3对比验证为体现本文方法在训练样本匮乏下的优越性及在 不 同 数 据 集 上 的 自 适 应 性，采 用 支 持 向 量 机（support vector machine，SVM）、文献 9 中提出的基于随机丢弃和批标准化的深度卷积神经网络（即本 文 表 3 所 示 的 1D-CNN）、残 差 卷 积 神 经 网 络（residual convolutional neural network，RCNN）进行对比分析。其中，SVM 采用线性核函数，惩罚系数设置为 1。分别从表 2 所示的 4 种故障数据集中抽取不同数目的故障数据作为训练集，其余作为测试集测试故障诊断模型的准确率。故障诊断模型在不同 故 障 类 型 不 同 训 练 数 据 量 下 的 表 现 如 表 6所示。由表 6 可知，在柴油机的故障诊断中，机器学习方 法（SVM）的 准 确 率 普 遍 低 于 深 度 学 习 方 法（CNN），且两种方法的故障诊断准确率均随故障样本数目的减少而降低，在故障样本匮乏时尤为明显。RCNN 由于在 CNN 中引入了残差结构，在多次卷积操作提取到的抽象特征中融合了表层信息，降低了模型过拟合的风险，因此在不同数据集中的表现均优于 1D-CNN；MRCNN 在其基础上又采用了 CELU 激活函数与小批次训练方法，避免神经元失活的同时优化了训练过程，其故障诊断准确率得到了进一步提升，在故障数据匮乏时也能获得较高的故障诊断准确率。4结论（1）采用 CELU 作为 CNN 的激活函数，避免神经元失活的问题，提高模型对柴油机振动信号特征的提取能力；采用小批次训练的方法，提高梯度下降优化的步长与频次，优化训练过程。（2）引入残差结构将多次卷积操作得到的抽象特征与表层信息融合，可避免特征信息丢失与梯度消失，降低过拟合风险。（3）采用某 6 缸柴油机实测数据对模型进行验证，对比不同优化方案下故障诊断准确率的提升效果，验证了基于 MRCNN 方法的可行性与优越性。参考文献：1 柯赟，宋恩哲，姚崇，等.船舶柴油机故障预测与健康管理技术综述 J.哈尔滨工程大学学报，2020，41（1）：125131.图 10MRCNN 训练过程图 12模型提取特征分布可视化图 11原始数据特征分布可视化 72内燃机工程2023年第 5期KE Y，SONG E Z，YAO C，et al.A review：ship diesel engine prognostics and health management technologyJ.Journal of Harbin Engineering University，2020，41（1）：125131.2 TAGHIZADEH-ALISARAEI A，MAHDAVIAN A.Fault detection of injectors in diesel engines using vibration time-frequency analysis J.Applied Acoustics，2019，143：4858.3 HUANG N E，SHEN Z，LONG S R，et al.The empirical mode decomposition and the Hilbert spectrum for nonlinear and non-stationary time series analysis J.Proceedings of the Royal Society of London，Series A：Mathematical，Physical and Engineering Sciences，1998，454：903995.4 DRAGOMIRETSKIY K，ZOSSO D.Variational mode decompositionJ.IEEE Transactions on Signal 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6各诊断模型的故障诊断准确率对比故障类型主喷角度异常预喷角度异常预喷油量异常失火方法SVM1D-CNNRCNNMRCNNSVM1D-CNNRCNNMRCNNSVM1D-CNNRCNNMRCNNSVM1D-CNNRCNNMRCNN故障诊断准确率/%样本数 1044.7962.7371.1585.2645.5044.7056.8481.9853.5586.0590.9293.9549.7788.0292.5898.95样本数 2066.7879.5789.5095.5058.2770.7981.8096.0767.2294.6396.8097.9262.3097.6099.22100样本数 3070.8288.3693.4597.5262.6184.9192.3498.3675.2996.2998.3899.7171.1897.6999.39100样本数 4075.4492.4195.3898.8467.6489.8395.0699.6382.5098.5798.4310079.4699.3299.78100样本数 5080.2795.5797.0598.8572.6993.8697.1899.5785.0099.0099.0310080.9599.6799.73100样本数 6081.7995.5698.1199.4674.0596.9297.6199.4388.2199.0399.4210083.6799.8599.93100样本数 7082.6996.7598.4999.5274.5396.7098.4499.7188.2798.9299.4610086.2699.93100100样本数 8085.2596.8298.6599.4776.0297.3399.1599.8090.8399.6810010089.0599.92100100 73