基于高阶累积量图像特征的柴油机故障诊断研究

沈　虹，赵红东，梅检民，曾锐利

(1. 军事交通学院军用车辆系，天津　300161； 2. 河北工业大学电子信息工程学院，天津　300401)

第一作者沈虹女，博士生，1982年生

基于高阶累积量图像特征的柴油机故障诊断研究

沈虹1, 2，赵红东2，梅检民1，曾锐利1

(1. 军事交通学院军用车辆系，天津300161； 2. 河北工业大学电子信息工程学院，天津300401)

摘要：针对发动机不同部位的机械故障特征容易混淆，且往往淹没在其他分量和强噪声中难于区分和提取的问题，提出了一种基于高阶累积量图像特征的柴油机故障诊断方法。截取柴油机6个工作循环的振动信号分别进行三阶累积量计算，累加平均得到1个工作循环信号的三阶累积量，提取柴油机不同故障状态基于三阶累积量图像灰度共生矩阵的图像纹理特征参数，利用支持向量机进行模式识别。试验结果表明：该方法既能抑制噪声干扰，又能充分利用高阶累积量图像中的纹理特征信息分析非稳态信号，提取的特征参数能有效识别发动机6种技术状态，与传统的基于高阶累积量的特征提取相比，提高了故障诊断准确率。

关键词：三阶累积量；图像纹理特征；灰度共生矩阵；特征提取

基金项目：总装备部预研项目(40407030302);河北省自然基金资助(2013202256)

收稿日期：2014-04-24修改稿收到日期：2014-06-17

中图分类号:TK428

文献标志码：A

DOI:10.13465/j.cnki.jvs.2015.11.024

Abstract:Different positions’ mechanical fault features of diesel engines are easy to be confused and they are often drowned in other components and color noises, so it is difficult to distinguish and extract them. Here, a fault diagnosis method based on high-order cumulant image features was proposed. Three-order cumulants for six cycles of vibration signals were calculated, respectively and the results were averaged to get three-order cumulant of one cycle. The image texture feature parameters based on three-order cumulant image gray level co-occurrence matrices (GLCM). For different fault states of diesel engines were extracted. The pattern recognition was performed with a support vector machine (SVM). The results showed that this method can inhibit noises and make full use of texture feature information of high-order cumulant image to analyze unsteady signals, the extracted features can be used to distinguish 6 technical states of diesel engines effectively, the fault diagnosis accuracy is improved compared with the traditional feature extraction based on high-order cumulant.

Diesel engine fault diagnosis based on high-order cumulant image features

SHENHong1,2，ZHAOHong-dong2，MEIJian-min1,ZENGRui-li1(1. Military Vehicle Department, Military Transportation University, Tianjin 300161, China; 2. School of Electronic and Information Engineering，Hebei University of Technology，Tianjin 300401，China)

Key words:three-order cumulant; image texture feature; gray level co-occurrence matrix; feature extraction

柴油发动机结构复杂，运转时众多零部件长期处于高温、高压、高负荷以及强烈振动的恶劣工作环境，容易发生故障。柴油机不同部件故障，具有不同的故障特征，各种特征信号相互耦合，在发动机复杂的其他分量和强噪声干扰下，更难区分各种不同类型的故障，从而难以准确诊断故障部位[1]。为了有效诊断柴油机故障，大量研究都集中于抑制噪声和干扰，如高阶累积量由于其具有较强的高斯噪声抑制能力，正在被逐步深入应用到机械故障诊断中，但目前大多采用高阶累积量对角切片法进行特征提取[2-6]，无法有效反映对角线以外的重要信息，如果能全面利用高阶累积量图像的全部信息，将进一步提高其特征提取效果。近年来，有不少研究者将图像处理技术引入到柴油机机械故障诊断领域，利用信号时频图像的特征统计量作为特征参数[7-8]进行分类识别，能全面利用谱图特征，但时频谱图没有噪声抑制能力，图像匹配分类精度易受图像质量的影响。

为了从多分量强噪声非平稳信号中有效提取出发动机不同部位常见机械故障特征，本文提出了一种基于高阶累积量图像特征的柴油机故障诊断方法。首先采用高阶累积量方法生成振动信号三阶累积量图像，然后提取其灰度共生矩阵(Gray Level Co-occurrence Matrix，GLCM) 的特征统计量作为故障特征参数，最后通过支持向量机进行训练分类，有效识别出柴油发动机的6种技术状态，取得了良好的效果。

1高阶累积量与灰度共生矩阵原理

高阶累积量，因其对多种噪声都有很好的抑制作用逐渐成为信号处理的新热点，是近年来发展较快的现代信号处理方法之一。它不仅对未知自相关的加性噪声不敏感，而且对另外一类非歪斜的非高斯有色噪声( 如均匀分布和任何对称分布噪声) 也不敏感，因此在非高斯性、非线性、非因果性、非最小相位、非平稳性、高斯有色噪声和盲信号处理中发挥了重要的作用。

1.1三阶累积量

离散零均值平稳随机过程x(n)的三阶累积量为：

c3x(τ1,τ2)=

cum[x(n)x(n+τ1)x(n+τ2)]=

E[x(n)x(n+τ1)x(n+τ2)]

(1)

式中：E[·]为数学期望。

零均值的高斯随机过程的三阶以上高阶累积量恒等于零。因此，如果一个测量信号中含加性高斯噪声，高阶累积量理论上可以完全抑制噪声的影响，提高信噪比，从而提高分析、识别、诊断精度[9]。

1.2高阶累积量图像纹理特征提取

灰度共生矩阵是一种应用广泛的纹理统计分析方法和纹理测量技术，本文通过计算灰度共生矩阵生成的纹理参数提取三阶累积量图像的特征。

1.2.1灰度共生矩阵

灰度共生矩阵是统计空间上具有某种位置关系的一对像元灰度对出现的频度。其实质是从图像灰度为i的像元位置为(x,y)出发，统计与其距离为d，灰度为j的像元(x+Dx,y+Dy)同时出现的频度P(i,j,d,θ),数学表达式为:

P(i,j,d,θ)={[(x,y),(x+Dx,y+Dy)|

f(x,y)=i,f(x+Dx,y+Dy)=j]}

(2)

式中：i,j=0,1,2,…,N-1是灰度级，N=256；Dx，Dy是位置偏移量；d为G阵的生成步长；θ为G阵的生成方向，通常取0°、45°、90°、135°四个方向(见图1)，最后得到N×N方阵。

图1　灰度共生矩阵的四个生成方向Fig.1 Four generated direction of GLCM

在进行提取GLCM的特征统计量之前，通常要按式(3)做正规化处理。

(3)

1.2.2灰度共生矩阵的特征参数

灰度共生矩阵有15个特征统计量[10]，本文选用最能全面反映纹理特征的6个特征参数，包括最大概率、熵、对比度、相关、能量和逆差距：

(1) 最大概率(Max Probability)：反映了灰度共生矩阵中灰度对出现的最大频度。

(4)

(2)熵(Entropy)：代表图像的信息量，是图像内容随机性的度量，能表征纹理复杂程度或非均匀程度，当图像无纹理时熵为0，满纹理时熵最大。

(5)

(3)对比度(Contrast)：它是纹理清晰程度的度量，图像中纹理的沟纹越深，图像反差越大，纹理效果越明显，反之亦然。

(6)

(4)相关(Correlation)：是度量空间灰度共生矩阵元素在行或列方向上的相似程度，是图像灰度线性关系的度量。

(7)

(5)能量(Energy) ：又称角二阶距，是图像纹理灰度变化均均匀性的度量，反映了图像灰度分布均匀程度和纹理粗细程度。

(8)

(6)逆差距(Inverse Difference Moment)：反映图像纹理的同质性，度量图像纹理局部变化的多少，表征纹理的规则程度。纹理越规则，逆差矩越大，反之亦然。

(9)

上述讨论中:

2高阶累积量图像纹理特征提取方法

为了有效分析发动机缸体振动信号，抑制噪声干扰，实现不同故障状态时信号故障特征提取和故障诊断，提出了基于高阶累积量图像特征的柴油机故障诊断方法。采用高阶累积量抑制噪声干扰，利用灰度共生矩阵全面提取高阶累积量的图像特征，从非稳态振动信号中深度挖掘不同故障状态的特征参数；将特征参数输入小样本识别能力较强的支持向量机，进行模式识别，实现故障诊断。具体实现步骤：

(1)多循环平均累积量计算。柴油机工作具有旋转往复的周期性特点，各气缸按照一定的顺序循环做功，每个工作循环的能量分布都存在着循环波动性，为了减少循环波动的影响和提高信号的可比性，对采集来的振动信号截取其6个工作循环，根据式(1)分别进行三阶累积量计算，按式(10)归一化后再转化为灰度图像，灰度值范围为[0，255]按式(11)累加取平均得到一个工作循环的三阶累积量图像；

C(i,j)=c(i,j)/max(c(i,j))

(i=τ1min,…,τ1max,j=τ2min,…,0,…,τ2max)

(10)

(11)

(2)根据式(2)、式(3)计算三阶累积量图像的灰度共生矩阵。由于三阶累积量图像关于对角线方向对称，0°和90°方向特征参数相等，因此取θ=0°、45°、135°，d=1；

(3)根据公式(4)～式(9)计算图像灰度共生矩阵3个方向的最大概率、熵、对比度、相关、能量和逆差距，共计18个特征参数。

(4)用SVM进行分类训练，故障诊断。

3基于高阶累积量图像特征的柴油机故障诊断

3.1柴油机振动信号采集

以WD615型柴油发动机作为试验对象，选取第2缸分别设置5种常见故障：连杆轴承故障、进气门故障、活塞故障、活塞销故障和活塞活塞销并发故障。试验时尽量不改变其它条件，人为设置不同配合副的配合间隙，每次更换一种故障部件，模拟不同部件的磨损工况，正常和故障的配合间隙参数见表1。

表1　柴油机试验参数设置

采样频率设置为20 kHz，采样点数为40 000个，采样转速为1 000 r/min。为了模拟实际工况，减小温度和机油压力对故障的影响，每次采集信号前首先预热，保证每次试验时缸体温度在75±5℃，机油压力在0.25±0.02 MPa范围内，采集不同故障时缸体上部右侧正对第2缸中部的振动信号，同步采集1缸上止点信号。

3.2基于图像纹理特征的柴油机故障特征提取

图2　不同技术状态时域信号和其功率谱Fig.2 Time domain signal and power spectrum of different status

图2为不同技术状态下采集的振动信号和其功率谱图，振动信号长度取6个工作循环，约13000点。从图中可以看出，不同的故障情况，时域信号虽然有所区别，但是没有明显的规律性，难以定量衡量。在功率谱图中，除气门故障信号功率谱分布较分散，高频部分也有一定频率成分，其他技术状态信号频率成分大都集中于3kHz以内，没有明显区别且重复性差；并发故障信号功率谱能量略高于其他技术状态，但从能量和峰值大小也难以区分不同故障状态，因此，不易提取出反映不同故障状态的特征。

根据1缸上止点信号截取采集来的振动信号的6个工作循环，分别进行三阶累积量计算，对结果进行平均得到1个工作循环的三阶累积量图像见图3，取6个循环平均提高了图像结果的稳定性。取滞后量(-50≤τ1,τ2≤50)，滞后量无量纲。

图3　发动机正常状态一个工作循环的三阶累积量Fig.3 One circulation three-order cumulant of diesel engine normal status

图4为不同技术状况下转化完的三阶累积量二维灰度图像。从图4可知，不同技术状况下的三阶累积量图像从分布和灰度值上都有所差异，正常状态平滑且能量集中，峰值较大，故障状态图像灰度值分布不同程度的相对均匀，这表明能量向周围扩散，分布更均匀，强度也更接近，这是由于故障情况对正常的旋转冲击发生了影响，削弱了冲击或改变了冲击效果。气门故障分布最为均匀，这也与其功率谱分布最为分散相对应。为了全面反映和量化这种差异，从图像灰度共生矩阵中提取三个方向的各6个特征参数，可以得到共计18个参数C1～C18：参数C1～C3代表最大概率、C4～C6代表熵、C7～C9代表对比度、C10～C12代表相关、C13～C15代表能量、C16～C18代表逆差距。分别计算发动机6种技术状态下的基于灰度共生矩阵的图像纹理参数如表2所示，X1～X6分别为6种技术状态下的振动信号。

表2　提取出的不同技术状态下的图像特征参数

图4　不同技术状态信号的三阶累积量灰度图像Fig.4 Three-order cumulant gray level images of different status signals

3.3基于图像纹理特征的柴油机故障诊断

采集每种技术状态下20组信号，共120组，其中每种技术状态随机抽取15组数据作为训练样本，共90组，其余5组数据作为测试样本，共30组。对90组训练样本数据用上述方法进行特征提取，将提取出来的特征向量输入到SVM多故障分类器中进行训练，SVM采用线性核函数。将30组测试样本同样计算出特征向量，输入已经训练好的SVM中进行故障的模式识别，诊断结果见表3。

图5　三阶累积量对角线特征提取Fig.5 Feature extraction based on three-order cumulant diagonal line

为验证基于图像纹理特征的算法的优越性，将同等规模的训练样本和测试样本应用三阶累积量图像的对角线特征提取方法进行特征提取(见图5)，取三阶累积量图像对角线上的10个小方块的累加能量作为特征参数，输入到SVM分类器中，诊断结果比较见表4。

表3　诊断结果

根据表4可知，利用基于三阶累积量图像对角线特征提取方法的诊断正确率为73.33%，利用基于图像纹理特征的特征提取方法的诊断正确率得到明显提高，为96.67%。基于高阶累积量图像特征的特征提取方法更为有效的识别出发动机6种技术状态，准确定位出故障部位，进一步提高了特征提取效果和诊断准确率。

4结论

(1)高阶累积量与图像纹理特征提取方法相结合，既能有效抑制噪声干扰，又能充分利用高阶累积量图像信息，有效提取出发动机振动信号的故障特征。

(2)将高阶累积量图像特征参数输入支持向量机，能有效识别发动机各种故障状态，与传统的基于高阶累积量特征提取方法相比，明显提高了故障诊断的准确率，为发动机多故障准确诊断探索了一种新方法。

表4　诊断结果比较

说明√：表示能正确识别发动机故障状态；○：表示不能正确识别。

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