基于MSPCA的缸盖振动信号特征增强方法研究

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Fault feature enhancement method for cylinder head vibrationsignal based on multiscale principal component analysisYIN Gang ，ZHANG Ying-tang ，LI Zhi-ning ，CHENG Li-jun ，YU Ji-quart(1.Department of Electric Engineering，Ordnance Engineering Colege，Shijiazhuang 050003，China；2.PeopleS Liberate Army 65181 Troop，Tiding 1 1261 1，China)Abstract： For the engine cylinder head vibration signal contains merely the relatively weak fault information，anfeature enhancement method based on muhiscale principal component analysis was proposed. A vibration signal wasdecomposed by wavelet package method and the principal component analysis was used for all sub-bands coordinatetransformation.Then，the signal was reconstructed in the new coordinate system.The wavelet package method was usedagain to decompose the new signal and the energy of each sub-band becomes the feature vector of engineS fault.Simulatedsignals testify the effectiveness of the proposed method.The proposed algorithm combined with support vector machine hasbeen used in the experiments for classification of eleven kinds of engine faults and the results show that the faultclassification accuracy could reach 98.76% 。

Key words： wavelet package；feature enhancement；muhiscale principal component analysis； fault diagnosis；suppo vector machine发动机作为动力来源，其性能的好坏和维修的及时与否对整个机组的正常运行有至关重要的影响。气缸盖受到排气门及进气门落座冲击、活塞不平衡往复惯性力、发动机气缸内燃爆压力及各种随机激励源的作用而振动 J，因此缸盖振动信号中蕴含可有效诊断发动机故障的丰富信息。但由于多种激励源产生的缸盖振动信号互相混叠，某-部位的故障信号往往被淹没在其余激励源引起的缸盖振动信号中，单纯的时域或频域分析法都难以提取准确的故障特征向量。

小波变换 以及其改进算法提升小波包 J、双树复小波包 等方法可将振动信号在时频域进行精确的基金项目：河北省自然科学基金资助项目(E20007001048)；军内科研项目资助收稿日期：2012-O1-12 修改稿收到 日期：2012-04-16第-作者 尹 刚 男，硕士生，1988年生局部描述，因此被广泛用于缸盖振动信号的特征提龋然而发动机某-部件故障导致相应激励源对缸盖振动产生的激励作用变化十分微弱且与其他激励源产生的信号相互混叠，因此仅将振动信号在时频域分离而未对故障信息进行有效的增强，难以提认为明显的故障特征值。

多尺度主元分析。 (Muhiscale Principal ComponentAnaIysis，MSPCA)通过小波分析与主成分分析(Princi。

pal Component Analysis，PCA)的有机结合，将对特征向量的PCA分析转化为对其小波系数的 PCA变换，在去除变量间关联的基础上较好地实现了变量间差异的增强。因此本文将 MSPCA引入发动机故障诊断中，针对发动机故障产生的特殊性，利用改进 MSPCA算法将微弱的故障信号增强，进而提高发动机的故障识别准确率。

振 动 与 冲 击 2013年第 32卷1 多尺度主元分析的理论基础主成分分析基于二阶统计信息寻找能够表达原数据的低维主元成分，从而实现数据的降维和信号的分离。Bakshi 6 认为 PCA运算过程中不仅实现了高维数据的降维，还将数据从原始坐标系转换到了新的相互正交的坐标系，而在新的坐标系中，各变量之间是相互独立的且变量间的差异被有效增强，进而提出了多尺度主元分析。文献[7]认为工业过程数据是多尺度的且存在潜在的缓变和微小故障，因此 MSPCA首先利用小波变换将监测数据分解到不同的频域，然后在各个尺度上计算小波系数的 PCA模型，将原坐标系内不同尺度的多维数据映射到-个新的线性空间中，进而在新的特征空间进行工业过程的特征提韧故障诊断。

因此 MSPCA在传感器故障诊断 及过程监测与诊断中 得到了较好的应用。

若传感器采集得到数据组成矩阵X∈n×m，其中m为传感器个数，乃为每个传感器采集得到的数据个数，则 MSPCA将矩阵 的每-列进行 层小波分解，相同节点得到的小波系数组成系数矩阵A ，D D 进行 PCA变换后重构得到新坐标空闲下的矩阵 w，然后再运用 PCA对 w进行降维得到低维矩阵 。当工业过程测量得到的数据与建立得到的主元模型数据不符时，则判断有故障发生。MSPCA的原理结构框图如图1所示图 1 多尺度主元分析结构框图Fig.1 Methodology for multiscaleprincipal component analysis2 改进多尺度主元分析及特征提取多尺度主元分析基于坐标变换的思想为微弱故障信号的特征提泉辟了新的思路，但 MSPCA仅能判断是否有故障发生，无法准确分辨出故障的类别；另外，MSPCA中的小波变换在高频部分的分辨率较低。而发动机缸盖振动中排气门开启和落座冲击、进气门开启和落座冲击以及缸内气体燃爆等包含发动机较为明显的工作状态的信号多分布在中高频，因此本文将小波包变换 (Wavelet Package Transform，WPT)引入 MSP-CA，提出 WP-MSPCA算法，实现对低频以及中高频类故障的准确检测。

假设加速度传感器采集到的缸盖振动信号为 y，利用小波包变换将其进行J.层分解，得到小波包变换系数 C ，，c ，，C ，其中 2 -1， 0，，k。

采用 PCA变换将小波包变换系数映射到新的坐标系下得到 c ，，c -，c ，在新的坐标系下重构得到信号 y 。

为了准确判别故障的种类，在上述变换的基础上对信号 y，进行 层小波包分解得到小波包系数 c ，，C ，，c ，计算子频带的能量作为故障诊断的特征参数。WP-MSPCA及特征提取的结构框图如图 2所示 。

各个子频带的能量可表示为E l l (1)信号的总能量为kE∑lIc，： lI (2) - 、以能量为元素并归-化后得到反映故障的特征向量为F(Eo/E，，E /E，，E /E) (3)WP.MSPCA图2 改进多尺度主元分析结构框图Fig.2 Modified methodology formultiscale principal component analysis3 仿真分析FFF k窗函数滤波器将随机 白噪声滤波为限带 白噪声后，用高斯窗以0.012 s为周期对限带白噪声进行包络得到仿真信号 (k)，其时域和功率谱如图3所示。高斯窗函数公式 。。为：( )f 1 e (4) 、兀，其中： 决定了高斯窗的时频分辨率和形状。

将三个幅值较大的正、余弦信号叠加到冲击信号中得到仿真信号Y为：Y(k) ( )A1 COS(2 kT)42sin(2 kT)A3 sin(2，rf3kT) (5)其中：频率 ， ， 取值分别为 150 Hz、250 Hz和 500Hz；幅值 A ，A ，A。分别为8、12和 14；采样频率 25kHz，采样间隔 T：1 。

第 6期 尹 刚等：基于 MSPCA的缸盖振动信号特征增强方法研究 145j四- ×馨O l 2 3 4 5 6 7 8 9 l0f×l02Isfx 10 /Hz(b)仿真信号功率谱图3 仿真冲击信号时域波形及其功率谱Fig.3 Signal in time domain and powerspectrum of imitate impulsion signal仿真信号Y的时域波形及功率谱如图4所示。选择小波包基函数 daubechies4，分解层数 3，则仿真信号经过WP-MSPCA变换后的时域波形及功率谱如图5所示。

r×1O2/s(a)仿真信号时域波形蚓 llfx 10 /Hz(b)仿真信号功率谱图4 仿真信号时域波形及其功率谱Fig.4 Signal in time domain andpower spectrum of imitate signal0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10f×l0-2/s(a)仿真信号WP-MSPCA变换后的时域波形厂×10 /Hz(b)仿真信号WP-MSPCA变换后的功率谱图5 仿真信号 WP-MSPCA变换后时域波形及其功率谱Fig.5 Signal in time domain and power spectrum ofimitate signal after WP-MSPCA transformation对比图3-5中的时域波形可知，信号由wP.MSP。

CA变换到新的坐标系后，从时域又恢复出较明显的冲击信号，但由于PCA变换中对输入数据进行了标准化处理，因此重构得到的信号在幅值上发生了较大的变化。

4 实例分析以F3L912型三缸四冲程柴油发动机为研究对象，利用ICP型加速度传感器采集第-缸气缸盖的振动信号，安装在第-缸气缸盖顶部，该型号传感器内部集成了-个微电路，起到电荷转换和放大的作用(和电荷放大器功能相似)，使得振动测试更加方便快捷。实验时，发动机空载运行，转速为 1 200 r/min，为准确定位各缸的整个工作周期，采用 AVL公司的外卡式油压传感器同步采集第三缸高压油管的油压信号，信号通过电荷放大器放大，采样频率为40 kHZ，实验数据采集系统如图6所示。

)毫z二×图6 实验数据采集系统原理图Fig.6 Principium chart of dateacquisition system in experiment采样率为1024Hz时采集的缸盖振动信号时频分布图7 正常工况下不同转速时缸盖振动信号的时频分布Fig.7 Cylinder Head Vibration Signals Gabor time-equencydistribution and synchronal sampled instantaneousrotational speed O13.normal condition人为设置了 11种工况，分别为正常工况(排气门间隙0.3 mm，进气门间隙0.2 mm)、第-缸失火、第-和二缸失火、第二缸失火、排气 门间隙过小 (0.15mlqf1)、排气门间隙过大 (0.7 mm)、进气 门间隙过小(0.1 mm)、进气门间隙过大(0.5 mm)、进气门漏气、排气门漏气、喷油器压力过校通过断开高压油管模拟-匿 振 动 与 冲 击 2013年第 32卷失火故障；将排(进)气门间隙调为负值，使气门不能落座模拟气门漏气故障；通过高压油管漏油模拟喷油器压力过小故障。

由文献[11-12]可知，三缸四冲程发动机转速为1 200 r/min时的工作频率及谐波频率为30i Hz，其中i1，2，3，为谐波次数，为有效分析不同转速下发动机工作频率与转子不平衡频率成分，将采样率降为1 024 Hz，得到不同转速时缸盖振动信号的时频分布如图7所示。由图可知，1 200 r/min转速下发动机的工>0.5蚓 0馨-0.5. 1正常工况信号时域波形 正常工况WP-MSPCA[I域波形hL J L- .Lr r下 - P T 4020趔 0馨 -20-402 4 6 8 1O 0 5 1Otx l02/s t×102Is作频率成分的能量较大，转子不平衡频率成分的能量较校因此为有效增强缸盖振动中的冲击成分，本文在进行 WP-MSPCA变换时将 1 kHz以下的信号滤除。

利用在第三缸采集的油压信号截取不同工况下发动机-个工作循环的缸盖振动信号，以正常工况、第二缸失火、排气门间隙过型进气门漏气四种工况为例，其时域波形和功率谱以及经过 WP-MSPCA变换后的时域波形和功率谱如图 8～图 11所示，其中小波包基函数为daubechies4，分解层数. 4。

蚤图8 正常工况下的时域波形及功率谱Fig.8 Signal in time domain and power spectrum on normal conditionL 上 L 山 r T 叩 叩- 1×0.5。

妻 ：基o 0殛料图9 第二缸失火时的时域波形及功率谱Fig.9 Signal in time domain and power spectrum on second cylinder misfire condition。

粤-O喜婚图 10 排气门间隙过小时的时域波形及功率谱Fig.10 Signal in time domain and power spectrum on small exhaust valve clearance condition进气门漏气信号时域波形-～ - L I .1L盯 1 l r rr”]l I之 20弩 ： -I. ～ .且 厂0 5 10 0 5 l0f×10。Vs t×1O /s三搬僻图 11 进气门漏气时的时域及功率谱Fig.1 1 Signal in time domain and power spectrum on gas leak air supply valve condition分析滤波后的缸盖振动信号功率谱可知，发动机在四种工况下的缸盖振动信号具有较宽的频域，且信号的主要能量集中在0～4 kHz，在原始采集信号的基础上即使采用小波包变换等方法也难以有效区别发动机的不同工况。经过 WP。MSPCA变换后，缸盖振动信号中微弱的故障冲击信息在新的坐标系下被有效增强，在变换后信号的功率谱图5～20 kHz均能见到幅值较大的成分，且四种工况下振动信号经过 WP-MSPCA第6期 尹 刚等：基于MSPCA的缸盖振动信号特征增强方法研究 147变换后的功率谱具有较大的差别。

在 WP.MSPCA变换判断故障是否发生的基础上，为进-步识别故障的类型，选用小波包基函数 dau-bechies4，将变换得到的信号 y 分解三层，计算每个子频带的能量并归-化后作为故障特征向量 ，然后采用支持向量机进行故障类型的识别。

以子频带 1、2、4提取的能量值组成特征向量可有效区分如图 12所示的六种工况，以子频带4、5、6提取的特征值组成特征向量可有效区分如图 13所示的五种工况。

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .：.：.：.：. .L 正常 1缸失火司 12缸失火O 排气门问9jl过大0 进气门间隙过小喷油器压力过小图 12 六种工况下的特征向量三维分布图Fig.12 Three-dimensional graph of eigenvector on six conditions0.70.60.50.4 差三镰气子频带4图 13 五种工况下的特征向量三维分布图Fig.13 Three-dimensional graph ofeigenvector on five conditions0.7为验证 WP.MSPCA在发动机故障诊断中的有效性，将其与直接采用 daubechies4小波包提取得到的故障特征向量进行对比试验。每种工况下提取 325个特征向量，其中200个作为训练样本用于训练支持向量机分类器，其余特征向量用于测试分类器在新样本上的识别效果，进而判断本文所提 WP-MSPCA算法在发动机故障特征提取的有效性。未寻优和采用交叉验证寻优的分类试验均在 MATLAB 7.11.0、2.2GHZ的AMD CPU、1G RAM下进行，表 1为两种特征提取方法在发动机中的故障诊断结果。

表 1 两种方法在发动机故障中的诊断结果对比Tab.1 Comparison of performance of twoclassifcation methods on engine fault diagnosis由表 1知，WP.MSPCA与支持向量机相结合，故障分类准确率可达到 98.76%，其中 11种工况对应的的分类准确率分别为 99.2%、99.2%、93.6%、100%、t00% 、96% 、100%、99.2%、100% 、99.2%、100%。缸盖振动信号经 WP-MSPCA增强后，取得了较高的故障识别准确率。

5 结 论(1)在多尺度主元分析的基础上，对小波包分解缸盖振动信号得到的所有子带信号进行主成分分析，将子带系数映射到新的坐标空间。

(2)在新坐标系下重构信号并进行小波包分解，计算各子带的能量并归-化后作为故障特征向量。

(3)基于支持向量机的发动机故障识别结果表明，相比基于小波包的特征提取方法，采用本文所提特征增强方法得到的故障分类准确率提高了近四倍。