![点击分享此内容可以赚币 分享](/master/images/share_but.png)
基于SDP图像和深度卷积网络的发动机故障诊断.pdf
《基于SDP图像和深度卷积网络的发动机故障诊断.pdf》由会员分享,可在线阅读,更多相关《基于SDP图像和深度卷积网络的发动机故障诊断.pdf(6页珍藏版)》请在咨信网上搜索。
1、Vol 43 No.5Oct.2023噪声与振动控制NOISEANDVIBRATIONCONTROL第43卷 第5期2023年10月文章编号:1006-1355(2023)05-0175-06基于SDP图像和深度卷积网络的发动机故障诊断王运生1,王黎明2(1.山西水利职业技术学院,信息工程系,太原 044000;2.中北大学 信息与通信工程学院,太原 030051)摘要:为提高发动机故障诊断精度,提出一种基于对称极坐标(Symmetrized Dot Pattern,SDP)图像和深度卷积网络(Deep Convolutional Neural Network,CNN)的发动机故障诊断新方法。
2、该方法以SDP变换为基础,将发动机故障振动信号转换为SDP图像,而后将SDP图像作为CNN的输入,实现发动机故障的CNN自适应特征提取和诊断。进行发动机典型故障实验,并利用所提方法进行故障诊断,结果表明,根据SDP图像可以直观地对发动机典型故障进行区分且耗时较少,而根据CNN网络可以有效地对SDP图像进行识别,诊断精度达到99.14%,相比于其他几种方法,诊断精度和计算效率均得到提升。关键词:故障诊断;SDP图像;极坐标;卷积神经网络;发动机中图分类号:TK05文献标志码:ADOI编码:10.3969/j.issn.1006-1355.2023.05.027Fault Diagnosis of
3、 Engines Based on SDPImage andDeep Convolutional Neural NetworkWANG Yunsheng1,WANG Liming2(1.Department of Information Engineering,Shanxi Water Technics Professional College,Taiyuan 044004,China;2.School of Information and Communication Engineering,North University of China,Taiyuan 030051,China)Abst
4、ract:In order to improve the accuracy of engine fault diagnosis,a new engine fault diagnosis method based onsymmetrized dot pattern(SDP)image and deep convolution neural network(CNN)is proposed.In this method,based onSDP transformation,the engine fault vibration signals are converted into SDP images
5、 in polar coordinates.Then,with theSDP images as the input,the CNN adaptive feature extraction and diagnosis of engine faults are realized.Typical enginefaults are tested and the proposed method is used for fault diagnosis.The results show that SDP images can intuitivelydistinguish typical engine fa
6、ults with less time consuming,while CNN network can effectively identify SDP images with adiagnosis accuracy of 99.14%.Compared with other methods,this method can raise the diagnosis accuracy andcomputational efficiency.Key words:fault diagnosis;SDP image;polar coordinates;convolutional neural netwo
7、rk;engine发动机是一种典型的复杂机械系统,对其进行状态监测和故障诊断很有必要1。目前,对于发动机的故障诊断,采用得较多的是基于人工智能的诊断方法,如人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)2、支 持 向 量 机(Support Vector Machine,SVM)3、极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)4等。随着人工智能的不断向前发展,深度学收稿日期:20220517基金项目:山西省教育科学规划课题资助项目(GH-19294)作者简介:王运生(1980),男,山西省运城市人,副教授,专业方向为故障诊断技术、图像检测、
8、模式识别。E-mail:习在机械故障诊断领域的应用受到了广泛的关注,在旋转机械56、往复压缩机7、柴油机8等机械设备的故障诊断中发挥了重要的作用。CNN是一种在图像识别领域910得到广泛应用的深度学习算法,其主要用于对二维图像的识别,而对一维的发动机故障振动信号并不适用。因此,想要利用CNN网络进行发动机故障的诊断,就需要完成一维振动信号向二维图像的转换。针对这一问题,也有部分学者进行了研究。如陈里里等11利用小波包分解(Wavelet Packet Decomposition,WPD)进行振动信号的时频变换,得到WPD时频图像,然后通过CNN对WPD时频图像进行识别,得到诊断第43卷噪声与振
9、动控制结果;谷玉海等12利用经验模态分解(EmporocalMode Decomposition,EMD)进行振动信号分解后,对每个分量信号进行快速傅里叶变换,由此构建出EMD二值图像,而后通过CNN对EMD二值图像进行识别,得到诊断结果。虽然上述方法实现CNN在故障诊断中的应用,但WPD时频图像和EMD二值图像均是以时频分析为基础得到的图像,而时频分析计算复杂、耗时较长,且根据得到的时频图并不一定能有效区分不同故障。因此,找到一种简单的图像生成方法,对于提高故障诊断精度和效率很有必要。SDP1315方法是一种比较简单的信号变换方法,它可以实现从一维时间序列到二维极坐标下图像的转换,不同时间序
10、列之间的差异可以通过生成的SDP图像得以体现。为提高发动机故障诊断的精度,提出了基于SDP图像和CNN网络的发动机故障诊断新方法,并进行了实验验证。1基本理论1.1 SDP基本原理假如有一个时间序列,如果知道其在两个间隔为l时刻的幅值分别为xn和xn+l,则通过SDP变换,就可以将时刻n时的幅值xn转换成极坐标下的一个点P(r(n),(n),(n),如图1所示。其中,r(n)为点在极坐标中的半径,即点与极坐标中心之间的距离;(n)和(n)分别为点沿着初始线逆时针和顺时针旋转的角度,决定了点在极坐标中的位置,它们分别如式(1)至式(3)所示:图 1 SDP基本原理r(n)=xn-xminxmax
11、-xmin(1)(n)=+xn+l-xminxmax-xming(2)(n)=-xn+l-xminxmax-xming(3)其中:xmin为时间序列的最小幅值;xmax为时间序列的最大幅值;l为时间间隔,一般在110范围内取值,时间序列之间的细微差别可通过它的不同取值而体现;为镜像对称平面旋转角,一般取为60,这样才不会出现图像重叠过多或者对称性不够的情况;g为角度放大因子,取值比小即可。根据式(1)至式(3)可知,当时间间隔相同时,对于不同的时间序列而言,同一时刻下的幅值在极坐标中的点的位置肯定是不相同的,时间序列的差异就可以通过SDP图像中点的分布情况的不同来进行体现。1.2 SDP仿真分
12、析文中通过如式(4)所示的调幅调频信号对SDP方法进行仿真分析:s(t)=0.3cos(f1t+0.5sin(f2t)(4)其中:f1为基频,分别取值为90 Hz和45 Hz;f2为调频,分别取值为10 Hz和5 Hz。将f1和f2的取值两两组合,并设定、g和l分别取为60、40和5,可得到仿真信号在不同基频和不同调频下的SDP图像如图2所示。(a)f1=90 Hz,f2=10 Hz(b)f1=90 Hz,f2=5 Hz(c)f1=45 Hz,f2=10 Hz(d)f1=45 Hz,f2=5 Hz图 2 仿真信号SDP图像从图2中可知,当信号中的某一频率成分发生变化时,其SDP图像也会随之发生
13、改变。对比图2(a)与图2(b)、图2(c)与图2(d)可以发现,当基频相同、调频不同时,SDP图像的差异主要体现在每个花瓣轮廓的粗细上,调频越大,花瓣轮廓越粗,反之亦然;对比图2(a)与图2(c)、图2(b)与图2(d)可以发现,当基频不同、调频相同时,SDP图像的差异主要体现在花瓣的大小上,基频越大,花瓣越饱满,反之亦然。总之,通过图2所示仿真信号的SDP图像可176第5期知,信号中频率成分的变换会体现在SDP图像中,通过这一特性,可以实现不同信号的区分。1.3 CNN网络CNN网络在图像识别领域具有强大的性能和优势,被认为是最有效的前馈监督机器学习网络之一。标准的CNN网络结构如图3所示
14、,包含输入层、隐含层和输出层,其中隐含层又可细化为卷积层和池化层。在本文的研究中,选用的是VGG19这一深度卷积神经网络。图 3 CNN网络2 基于SDP和CNN发动机诊断方法利用SDP计算简单、效率很高的特点完成发动机故障振动信号的变换,得到SDP图像;将SDP图像作为CNN网络的输入,提取特征和进行故障识别。本文基于SDP图像和深度卷积神经网络的发动机故障诊断方法流程如图4所示,研究过程的主要步骤如下:(1)在发动机实验台架上模拟发动机典型故障,并通过数据采集系统采集各典型故障的振动信号;(2)对各故障振动信号进行SDP变换,得到不同故障状态下的SDP图像;(3)随机将部分样本的SDP图像
15、划分至训练图像集,将剩余样本的SDP图像划分至测试集;(4)利用训练集完成CNN网络的训练后,进行测试集的识别,得到诊断结果。3发动机故障诊断实例3.1 故障实验在发动机实验台架上,以F3L912型柴油发动机机为诊断对象,搭建数据采集系统,模拟发动机典型故障,完成故障数据采集,实验台架示意图如图5所示。在本文的研究中,一共设置了发动机5种典型工况,其中1种为正常工况,剩余4种为故障工况,工况设置如表1所示。试验中,通过工控计算机将采样频率设置为 40 kHz,待发动机转速分别稳定在800 r/min、1 200 r/min和1 600 r/min后,分别对几种工况下的发动机1缸上的振动信号进行
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- 基于 SDP 图像 深度 卷积 网络 发动机 故障诊断
![提示](https://www.zixin.com.cn/images/bang_tan.gif)
1、咨信平台为文档C2C交易模式,即用户上传的文档直接被用户下载,收益归上传人(含作者)所有;本站仅是提供信息存储空间和展示预览,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对上载内容不做任何修改或编辑。所展示的作品文档包括内容和图片全部来源于网络用户和作者上传投稿,我们不确定上传用户享有完全著作权,根据《信息网络传播权保护条例》,如果侵犯了您的版权、权益或隐私,请联系我们,核实后会尽快下架及时删除,并可随时和客服了解处理情况,尊重保护知识产权我们共同努力。
2、文档的总页数、文档格式和文档大小以系统显示为准(内容中显示的页数不一定正确),网站客服只以系统显示的页数、文件格式、文档大小作为仲裁依据,平台无法对文档的真实性、完整性、权威性、准确性、专业性及其观点立场做任何保证或承诺,下载前须认真查看,确认无误后再购买,务必慎重购买;若有违法违纪将进行移交司法处理,若涉侵权平台将进行基本处罚并下架。
3、本站所有内容均由用户上传,付费前请自行鉴别,如您付费,意味着您已接受本站规则且自行承担风险,本站不进行额外附加服务,虚拟产品一经售出概不退款(未进行购买下载可退充值款),文档一经付费(服务费)、不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。
4、如你看到网页展示的文档有www.zixin.com.cn水印,是因预览和防盗链等技术需要对页面进行转换压缩成图而已,我们并不对上传的文档进行任何编辑或修改,文档下载后都不会有水印标识(原文档上传前个别存留的除外),下载后原文更清晰;试题试卷类文档,如果标题没有明确说明有答案则都视为没有答案,请知晓;PPT和DOC文档可被视为“模板”,允许上传人保留章节、目录结构的情况下删减部份的内容;PDF文档不管是原文档转换或图片扫描而得,本站不作要求视为允许,下载前自行私信或留言给上传者【自信****多点】。
5、本文档所展示的图片、画像、字体、音乐的版权可能需版权方额外授权,请谨慎使用;网站提供的党政主题相关内容(国旗、国徽、党徽--等)目的在于配合国家政策宣传,仅限个人学习分享使用,禁止用于任何广告和商用目的。
6、文档遇到问题,请及时私信或留言给本站上传会员【自信****多点】,需本站解决可联系【 微信客服】、【 QQ客服】,若有其他问题请点击或扫码反馈【 服务填表】;文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“【 版权申诉】”(推荐),意见反馈和侵权处理邮箱:1219186828@qq.com;也可以拔打客服电话:4008-655-100;投诉/维权电话:4009-655-100。