本申請(qǐng)涉及柴油機(jī)監(jiān)測(cè)，具體而言，涉及一種柴油機(jī)失火故障檢測(cè)方法、系統(tǒng)及設(shè)備。

背景技術(shù)：

1、柴油機(jī)作為重要的動(dòng)力源，廣泛應(yīng)用于交通運(yùn)輸、工程機(jī)械、發(fā)電站等多個(gè)領(lǐng)域。然而，柴油機(jī)在運(yùn)行過程中可能因各種原因發(fā)生失火故障，這不僅影響柴油機(jī)的性能，還可能造成嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)損失和安全隱患。

2、傳統(tǒng)上，對(duì)于柴油機(jī)失火故障的檢測(cè)主要依賴于人工經(jīng)驗(yàn)判斷與定期維護(hù)檢查，其存在檢測(cè)效率低、準(zhǔn)確性差等問題。近年來，利用分類器進(jìn)行柴油機(jī)失火故障檢測(cè)的方法逐漸興起，這些分類器主要基于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建，通過對(duì)柴油機(jī)運(yùn)行數(shù)據(jù)的分析，嘗試自動(dòng)識(shí)別并診斷失火故障。盡管這一方法相較于傳統(tǒng)人工檢測(cè)有了顯著的進(jìn)步，但在實(shí)際應(yīng)用中，其故障診斷的效率和準(zhǔn)確度仍然受到一定限制，存在較大的提升空間。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本申請(qǐng)的目的在于提供一種柴油機(jī)失火故障檢測(cè)方法、系統(tǒng)及設(shè)備，其能夠?qū)Σ裼蜋C(jī)失火故障進(jìn)行快速、準(zhǔn)確的檢測(cè)。

2、本申請(qǐng)是這樣實(shí)現(xiàn)的：

3、第一方面，本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N柴油機(jī)失火故障檢測(cè)方法，包括以下步驟：獲取柴油機(jī)氣缸的振動(dòng)信號(hào)；對(duì)所述振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行小波包變換，生成對(duì)應(yīng)的時(shí)頻圖譜；將所述時(shí)頻圖譜送入失火故障診斷模型，以進(jìn)行失火故障診斷得到柴油機(jī)的失火故障結(jié)果信息，其中失火故障診斷模型是以柴油機(jī)氣缸的振動(dòng)信號(hào)對(duì)應(yīng)的時(shí)頻圖譜作為輸入樣本，進(jìn)行構(gòu)建并利用構(gòu)建的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和測(cè)試數(shù)據(jù)集，對(duì)采用resnet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的預(yù)設(shè)模型進(jìn)行訓(xùn)練后得到的模型，其中訓(xùn)練數(shù)據(jù)集包含正常信號(hào)和失火信號(hào)的樣本。

4、進(jìn)一步地，基于前述方案，所述對(duì)所述振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行小波包變換包括將振動(dòng)信號(hào)分解為多個(gè)頻率段，并生成對(duì)應(yīng)的時(shí)頻圖譜，以展示振動(dòng)信號(hào)在時(shí)間和頻率上的變化特性。

5、進(jìn)一步地，基于前述方案，在將時(shí)頻圖譜送入失火故障診斷模型之前還包括對(duì)時(shí)頻圖譜進(jìn)行預(yù)處理，并對(duì)預(yù)處理后的時(shí)頻圖譜進(jìn)行直方圖均衡增強(qiáng)處理，所述預(yù)處理包括零均值化、歸一化和白化處理。

6、進(jìn)一步地，基于前述方案，所述預(yù)處理還包括對(duì)時(shí)頻圖譜進(jìn)行尺寸調(diào)整。

7、進(jìn)一步地，基于前述方案，所述失火故障診斷模型的結(jié)構(gòu)參數(shù)采用粒子群算法進(jìn)行優(yōu)化，采用focal損失函數(shù)作為網(wǎng)絡(luò)分類層的概率輸出，激活函數(shù)采用mish激活函數(shù)。

8、進(jìn)一步地，基于前述方案，所述粒子群算法用以優(yōu)化失火故障診斷模型的結(jié)構(gòu)參數(shù)中的學(xué)習(xí)率、卷積核大小和卷積層數(shù)，所述focal損失函數(shù)通過調(diào)整不同類別樣本的損失權(quán)重，以平衡訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中的樣本。

9、進(jìn)一步地，基于前述方案，所述失火故障診斷模型的resnet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)包括至少一個(gè)殘差模塊，每個(gè)殘差模塊包括兩個(gè)卷積層、一個(gè)批量歸一化層和一個(gè)relu激活函數(shù)。

10、第二方面，本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N柴油機(jī)失火故障檢測(cè)系統(tǒng)，其包括：

11、信號(hào)獲取模塊，被配置為：獲取柴油機(jī)氣缸的振動(dòng)信號(hào)；信號(hào)處理模塊，被配置為：對(duì)所述振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行小波包變換，生成對(duì)應(yīng)的時(shí)頻圖譜；診斷輸出模塊，被配置為：將所述時(shí)頻圖譜送入失火故障診斷模型，以進(jìn)行失火故障診斷得到柴油機(jī)的失火故障結(jié)果信息，其中失火故障診斷模型是以柴油機(jī)氣缸的振動(dòng)信號(hào)對(duì)應(yīng)的時(shí)頻圖譜作為輸入樣本，進(jìn)行構(gòu)建并利用構(gòu)建的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和測(cè)試數(shù)據(jù)集，對(duì)采用resnet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的預(yù)設(shè)模型進(jìn)行訓(xùn)練后得到的模型，其中訓(xùn)練數(shù)據(jù)集包含正常信號(hào)和失火信號(hào)的樣本。

12、第三方面，本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N電子設(shè)備，其包括存儲(chǔ)器，用于存儲(chǔ)一個(gè)或多個(gè)程序；處理器；當(dāng)上述一個(gè)或多個(gè)程序被上述處理器執(zhí)行時(shí)，實(shí)現(xiàn)如上述第一方面中任一項(xiàng)所述的方法。

13、第四方面，本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，該計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如上述第一方面中任一項(xiàng)所述的方法。

14、相對(duì)于現(xiàn)有技術(shù)，本申請(qǐng)至少具有如下優(yōu)點(diǎn)或有益效果：

15、本申請(qǐng)?zhí)岢隽艘环N柴油機(jī)失火故障檢測(cè)方法，其通過小波包變換將振動(dòng)信號(hào)分解成不同頻率和時(shí)間尺度的子信號(hào)，并生成對(duì)應(yīng)的時(shí)頻圖譜，從而準(zhǔn)確高效地從振動(dòng)信號(hào)中提取可以用于失火故障診斷的相關(guān)特征。接著利用得到的時(shí)頻圖譜進(jìn)行訓(xùn)練采用resnet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的失火故障診斷模型，可以訓(xùn)練得到更具泛化能力的失火故障診斷模型，以至于后續(xù)有新的時(shí)頻圖譜輸入時(shí)，可以以此快速準(zhǔn)確的進(jìn)行失火故障診斷，具有很好的泛化能力。

技術(shù)特征：

1.一種柴油機(jī)失火故障檢測(cè)方法，其特征在于，包括以下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種柴油機(jī)失火故障檢測(cè)方法，其特征在于，所述對(duì)所述振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行小波包變換包括將振動(dòng)信號(hào)分解為多個(gè)頻率段，并生成對(duì)應(yīng)的時(shí)頻圖譜，以展示振動(dòng)信號(hào)在時(shí)間和頻率上的變化特性。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種柴油機(jī)失火故障檢測(cè)方法，其特征在于，在將時(shí)頻圖譜送入失火故障診斷模型之前還包括對(duì)時(shí)頻圖譜進(jìn)行預(yù)處理，并對(duì)預(yù)處理后的時(shí)頻圖譜進(jìn)行直方圖均衡增強(qiáng)處理，所述預(yù)處理包括零均值化、歸一化和白化處理。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種柴油機(jī)失火故障檢測(cè)方法，其特征在于，所述預(yù)處理還包括對(duì)時(shí)頻圖譜進(jìn)行尺寸調(diào)整。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種柴油機(jī)失火故障檢測(cè)方法，其特征在于，所述失火故障診斷模型的結(jié)構(gòu)參數(shù)采用粒子群算法進(jìn)行優(yōu)化，采用focal損失函數(shù)作為網(wǎng)絡(luò)分類層的概率輸出，激活函數(shù)采用mish激活函數(shù)。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種柴油機(jī)失火故障檢測(cè)方法，其特征在于，所述粒子群算法用以優(yōu)化失火故障診斷模型的結(jié)構(gòu)參數(shù)中的學(xué)習(xí)率、卷積核大小和卷積層數(shù)，所述focal損失函數(shù)通過調(diào)整不同類別樣本的損失權(quán)重，以平衡訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中的樣本。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種柴油機(jī)失火故障檢測(cè)方法，其特征在于，所述失火故障診斷模型的resnet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)包括至少一個(gè)殘差模塊，每個(gè)殘差模塊包括兩個(gè)卷積層、一個(gè)批量歸一化層和一個(gè)relu激活函數(shù)。

8.一種柴油機(jī)失火故障檢測(cè)系統(tǒng)，其特征在于，包括：

9.一種電子設(shè)備，其特征在于，包括：

技術(shù)總結(jié)
本申請(qǐng)?zhí)岢隽艘环N柴油機(jī)失火故障檢測(cè)方法、系統(tǒng)及設(shè)備，涉及柴油機(jī)監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取柴油機(jī)氣缸的振動(dòng)信號(hào)；對(duì)所述振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行小波包變換，生成對(duì)應(yīng)的時(shí)頻圖譜；將所述時(shí)頻圖譜送入失火故障診斷模型，以進(jìn)行失火故障診斷得到柴油機(jī)的失火故障結(jié)果信息，其中失火故障診斷模型是以柴油機(jī)氣缸的振動(dòng)信號(hào)對(duì)應(yīng)的時(shí)頻圖譜作為輸入樣本，進(jìn)行構(gòu)建并利用構(gòu)建的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和測(cè)試數(shù)據(jù)集，對(duì)采用Resnet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的預(yù)設(shè)模型進(jìn)行訓(xùn)練后得到的模型，其中訓(xùn)練數(shù)據(jù)集包含正常信號(hào)和失火信號(hào)的樣本。該方案能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)柴油機(jī)失火故障進(jìn)行快速、準(zhǔn)確的檢測(cè)。

技術(shù)研發(fā)人員：吳雨繆,陶溢,沈宏繼,劉麗芳,汪麗晨,張亞娟,蔡磊,王士付,王偉,高一翔,黃書見,王森眾,薛大兵,楊逸雯
受保護(hù)的技術(shù)使用者：中國(guó)人民解放軍63963部隊(duì)
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/10/10