0 引　言

随着国际贸易的快速发展，船舶作为海上交通的重要载体，其安全运行对于保障国家的经济发展和安全稳定具有至关重要的作用。船舶柴油机作为船舶最重要的一种核心动力部件，其发生故障会对船舶的安全和可靠性产生非常严重的影响。

船舶柴油机的燃烧室部件是其最为重要的组成部件。在长期使用中，由于燃烧室部件所承受的高温高压和循环负荷等原因，其表面容易出现裂纹、疲劳、腐蚀等问题。这些问题的存在会造成柴油机的性能降低，同时也对其安全运行带来威胁。研究表明，燃烧室部件发生故障的几率占柴油机总体故障的30%^[1]。因此，发展一种有效的燃烧室部件声发射诊断方法，识别和预测柴油机部件的故障，对于保障船舶运行的安全和可靠，具有重要研究意义，也可后续的智能诊断、智能机舱奠定技术基础^[2]。

目前，集中在燃烧室部件声发射诊断方法方面的研究主要包括信号处理、特征提取和故障诊断这3个方面。其中，信号处理是重要研究内容之一。燃烧室部件发射的声音信号复杂，包括多种频率和幅值的信号组成。为了快速准确地分析这些声音信号，需对其进行预处理和滤波处理^{[3 - 4]}。

其次，特征提取方面的研究也十分关键，主要包括频域分析、时域分析、小波分析等方法^[5]。通过对从声发射信号中提取的特征值进行分析与识别，可快速准确地获得燃烧室部件的状态信息，从而有效地实现对故障的预测与诊断^[6]。

最后，故障诊断方面的研究可以很好地指导船舶柴油机的维修和保养。在这方面研究重点在于利用机器学习、模式识别等方法，构建燃烧室部件声发射诊断系统，将其应用到实际的维修和保养工作中。

总之，燃烧室部件声发射诊断方法为现代船舶柴油机故障诊断研究中非常重要的课题^{[7 - 8]}，其研究成果将为船舶运行的安全与可靠性提供重要的技术支持。

1 测试系统以及故障模拟试验方案

本文采用TBD234V6V型发动机，该柴油机具有结构紧凑、经济性好且使用寿命长，在船舶、海洋平台和陆用电站等领域应用广泛^[9]。

1.1 数据采集系统开发

柴油机故障诊断常用监测信号包括瞬时转速、声发射、振动、缸压等，每种信号有不同的采样要求^{[10 - 12]}。声发射信号需采集设备有1MS/Ch的数据采集能力，采用瞬时转速传感器，计数时钟频率达到40 MHz，采样精度0.5℃A，缸压数据需采集并处理^[13]。振动加速度信号可使用PE和IEPE加速度传感器，选用NI公司CompactRIO（简称cRIO）硬件。硬件办卡技术指标如表1所示。

测试软件是基于LabVIEW软件开发的，FPGA端主要实现传感器数据的采集，架构如图1所示。

RT端主要实现FPGA数据的读取及与PC端数据的传输。PC端主要实现数据的显示、保存。FPGA端与RT端之间的数据交换通过调用读取写入控件与DMA来实现。当收到RT端发出的采集命令后，FPGA底层首先按采样率和采样点数的初始化设置，上止点触发后，进入数据采集循环。RT端程序首先需进行采集前的配置，包括FIFO参数、采样率和采样点数的设置。

1.2 测试系统与故障模拟试验

喷油器定时定量的将燃油以合适的宏观状态和微观状态喷入到燃烧室，它的状态对柴油机的动力性、经济性和排放特性都有较大影响^[14]。

整个测试系统由传感器和基于cRIO-9043的数采集系统组成^[15]。上止点传感器位于凸轮轴侧，安装间隙1.5 mm。在缸盖上侧打孔，安装缸压传感器。

缸压传感器选用Kistler 6052C，经过Kistler 5018型电荷放大器变换为电压信号，柴油机上止点通过在凸轮轴端安装霍尔式传感器进行测量。声发射传感器型号为RS54A，将传递到声发射传感器表面的声发射波转换为压电信号。

2 信号处理与特征参数提取

声发射现象广泛存在于材料受力变形的过程中。固体介质中声发射源会产生2种弹性波：纵波和横波，并在传播过程中引起质点的振动^{[16 - 17]}。通过反射和折射作用，会使得纵波与横波之间发生模式转换^[18]。本节主要介绍布置于缸盖表面测点的声发射信号进行研究。

2.1 同故障态声发射信号的变化规律

船用柴油机的燃油为重油，容易发生喷孔堵塞故障^[19]，容易产生二次喷射现象和燃油喷射时间增长，导致燃油雾化、油气混合变差，出现后燃、燃烧不完全、冒黑烟和动力输出不足等问题^{[20 - 21]}。图2为不同喷孔堵塞程度下的缸盖声发射信号。图3中主要可看出信号总能量与负荷的关系。

2.2 基于包络分析的声发射信号特征参数提取

包络信号是表征机械设备故障特征的重要信号形式，希尔波特变换是求取信号包络的一种常用方法。对原始信号进行希尔伯特变换^[22]：

$\widehat{x\left(t\right)}=\frac{1}{{\text{π}} }{\int }_{-\infty }^{+\infty }\frac{x\left(t\right)}{t-\tau }{\rm{d}}\tau，$

构造解析函数：

$z\left(t\right)=x\left(t\right)+j\widehat{x\left(t\right)}，$

解析信号的幅值为：

$A\left(t\right)=\sqrt{{x\left(t\right)}^{2}+{\widehat{x\left(t\right)}}^{2}}。$

变换后的包络信号如图4所示。

将燃烧段划分为4个窗口，如表2所示。原始信号经过包络处理后方便对信号进行划分和对特征参数提取22个特征参数，如表3所示。

经过最大最小值归一化后的数据转换到[0～1]范围的标准正态分布。对数据进行标准归一化处理：

${X}_{\rm{nor}}=(X-{X}_{\rm{min}})/({X}_{\rm{max}}-{X}_{\rm{min}}) {X}_{\rm{sta}}=X-\mu /\sigma 。$

式中：$X$为缩放前的数值；${X}_{\rm{nor}}$为归一化后数值；${X}_{\rm{max}}$为数据集的最大值；${X}_{\rm{min}}$为数据集的最小值；$\mu$为数据集的均值；$\sigma$为标准差。

3 故障诊断模型研究

对柴油机试验采集数据，将数据划分为训练集与测试集进行信号分析处理，提取特征参数，建立故障诊断模型^[23]。故障诊断流程如图5所示。

按照2.2节提出的方法提取特征参数，选取TBD234V6型柴油机的故障样本建立数据集，如表4所示。

选用决策树、随机森林、SVM、KNN这4种算法，准确率如表5所示。支持向量原理是寻找一个最优的决策超平面来找到距离类别最近的样本最远^[24]。超平面表示为：

$\begin{array}{c}{w}^{\rm{T}}x+b=0。\end{array}$

空间样本距离超平面的距离为：

$d=\dfrac{\left|{w}^{\rm{T}}x+b\right|}{\left\| w \right\|}。$

式中：$\left\| w \right\|$为向量$w$的模；$x$为样本点的坐标；${w}^{\rm{T}}$、$b$为决策面参数。

3.1 TrAdaBoost算法研究

通过TrAdaBoost算法^[25]，调整数据权重和少量目标数据建立的故障诊断模型，实现更好的分类表现^[26]。

设${X}_{b}$为源域样本空间（base instance space），${X}_{a}$为辅助域样本空间（auxiliary in-stance space）。

测试集：$S=\left\{\left({x}_{i}^{t}\right)\right\}$, ${x}_{i}^{t}\in {X}_{b}$；$i=\mathrm{1,2},3\dots k；k$为集合$S$中的元素个数。

联合训练集$T$包含2个部分：${T}_{a}=\left\{\left({x}_{i}^{a},c\left({x}_{i}^{a}\right)\right)\right\}$, ${x}_{i}^{a}\in {X}_{a}$, 当$i=\mathrm{1,2},3...n$；${T}_{b}=\left\{\left({x}_{j}^{b},c\left({x}_{j}^{b}\right)\right)\right\}$, ${x}_{j}^{b}\in {X}_{b}$, 当$j=\mathrm{1,2},3...m,$；$c\left(x\right)$为x的实际类别。

${T}_{a}$为辅助训练集，${T}_{b}$为源域训练集或目标训练数据集。联合训练数据集$T=\left\{\left({x}_{i},c({x}_{i}\right)\right\}$定义如下：

${x}_{i}=\left\{\begin{array}{l}{x}_{i}^{d},i=\mathrm{1,2},3...n，\\ {x}_{i}^{s},i=n+1,n+2,...,n+m。\end{array}\right.$

式中，$n$和$m$分别为辅助训练集和源训练集的大小。

TrAdaBoost建立一个分类模型，使得测试数据集$S$，在该分类器下的误差最小。算法步骤如下：

1）辅助训练集${T}_{a}$和目标训练集${T}_{b}$组成联合训练集$T$，测试集$S$，learner为分类算法，$N$为迭代次数。

2）初始权重：

${w}^{1}=({w}_{1}^{1}, \dots ,{w}_{m+n}^{1}) , \text{β}=1/(1+\sqrt{2\mathit{ln}n/N})，$

${w}_{i}^{1}=\left\{\begin{array}{l}\dfrac{1}{n},i=\mathrm{1,2},3...n，\\ \dfrac{1}{m},i=n+1,n+2,...,n+m。\end{array}\right.$

3）$t=\mathrm{1,2},\dots ,N$，设置权重${p}^{t}=\dfrac{{W}^{t}}{\sum _{i=1}^{n+m}{w}_{i}^{t}}$，得到初始分类器${h}_{t}$，误差为：

${\epsilon }_{t}=\sum _{i=n+1}^{n+m}\frac{{w}_{i}^{t}\left|{h}_{t}\left({x}_{i}\right)-c\left({x}_{i}\right)\right|}{\sum _{i=n+1}^{n+m}{x}_{i}^{t}}。$

4）在迭代中保证${\beta }_{t}\leqslant 1/2$：

${\beta }_{t}={\epsilon }_{t}/1-{\epsilon }_{t}。$

5）更新训练权重：

${w}_{i}^{t+1}=\left\{\begin{array}{l}{w}_{i}^{t}{\beta }^{\left|{h}_{t}\left({x}_{i}\right)-c\left({x}_{i}\right)\right|},i=1, \dots ,n，\\ {w}_{i}^{t}{\beta }^{-\left|{h}_{t}\left({x}_{i}\right)-c\left({x}_{i}\right)\right|},i=n+1,\dots ,n+m。\end{array}\right.$

6）最终分类器为：

${h}_{f}\left(x\right)=\left\{\begin{array}{l}1，\prod _{t=\left[\frac{N}{2}\right]}^{N}{\beta }_{t}^{-{h}_{t}\left(x\right)}\geqslant \prod _{t=\left[\frac{N}{2}\right]}^{N}{\beta }_{t}^{-\frac{1}{2}}，\\ 0，其他。\end{array}\right.$

3.2 喷孔堵塞故障诊断效果

使用了TrAdaBoost算法进行喷油器喷孔堵塞故障诊断，使用型号为TBD234V6的柴油机来进行验证，数据集划分见表6和表7所示。

根据图6混淆矩阵和表8可知，以工况A和工况B为源域和目标域数据的分类算法，说明堵两孔和堵三孔故障容易被误分类，KNN算法和TrAdaBoost算法在样本数量少的情况下准确率更好，识别效果明显优于KNN算法，有非常高的诊断精度。

4 故障诊断模型验证

为了进一步验证在分布差异较大数据集上的有效性，在另外一款Z6170型柴油机上进行了喷油器喷孔堵塞的故障模拟试验，对模故障诊断效果进行了更进一步验证。

4.1 特征参数提取

采用表6数据集，提取特征参数，数据聚集在一起，即特征参数分布随着负荷变化较小，如图7和表9所示。正常状态数据与故障状态数据距离较远。经过验证，即使数据来源于不同机型，TrAdaBoost仍然能取得较好分类效果。

5 结　语

本文研究了TBD234V6型柴油机的故障诊断。基于声发射信号包络提取特征参数，利用TrAdaBoost迁移学习算法建立故障诊断模型。测试结果表明，该方法在数据分布差异较大情况下仍能取得较好诊断效果。同时，文章还探讨了声发射信号的产生机理及其特征分析方法，并针对该信号的衰减振荡进行了特征提取，对故障进行判别。最后换台柴油机进行验证，证明了该方法的可行性。