基于卷积神经网络的发动机齿轮啸叫识别方法_邹佳烨.pdf
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1、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
2、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
3、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 genera
4、ted 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 e
5、ngine 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(
6、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。-3
7、9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
8、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
9、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
10、 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
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