CN111175054B - 一种基于数据驱动的航空发动机故障诊断方法 - Google Patents

一种基于数据驱动的航空发动机故障诊断方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种基于数据驱动的航空发动机故障诊断方法，涉及航空发动机故障诊断技术领域。本发明的方法为将获取的数据样本集分为训练样本集和测试样本集；建立初始深度自编码神经网络；并对其进行预训练,得到深度自编码神经网络；根据深度自编码神经网络建立故障诊断模型；对故障诊断模型进行训练并微调，得到基于深度自编网络的航空发动机故障诊断模型，并将测试样本集输入到基于深度自编网络的航空发动机故障诊断模型中输出航空发动机的工作状态，其中故障诊断模型输出[1 0]则表示为健康状态，输出[0 1]则表示为故障状态。本方法可以更加快速、有效地诊断出航空发动机的故障，较大提高发动机的故障诊断准确率，提高工作效率。

Description

一种基于数据驱动的航空发动机故障诊断方法
技术领域
本发明涉及航空发动机故障诊断技术领域，尤其涉及一种基于数据驱动的航空发动机故障诊断方法。
背景技术
航空发动机作为飞机的主要动力装置，是一个极其复杂的系统，其长期工作在恶劣的高空环境中，属于典型的故障易发系统。航空发动机的健康状态会直接或间接对飞行器飞行安全产生严重影响。由于复杂的内部结构和多变的外部工作环境，航空发动机采集的监测数据具有非线性和高维特性等特征，很难被传统的故障诊断技术准确有效地挖掘和识别。深度学习的不断发展为故障诊断技术提供了新的解决方案。深度学习网络是通过构建多层神经网络，逐层学习和提取数据特征，最终实现对数据复杂特征信息的挖掘。目前，深度学习理论已成功应用于图像识别和语音处理等领域。传统航空发动机故障诊断方法多采用浅层故障诊断模型，在模型训练时，浅层的故障诊断模型无法解决数据量日益增大的故障诊断问题，模型的故障诊断能力明显不足。深层网络结构能够随着网络层数的增加，可以提取复杂数据的本质特征，从而解决了浅层故障诊断模型所遇到的问题。然而，在建立传统的深层故障诊断模型时，随着隐含层数目的增加，会导致整个网络的参数确定困难，反向误差传递的效果会随着传递的层数增加，传递效果越来越差，训练速度慢。
发明内容
本发明要解决的技术问题是针对上述现有技术的不足，提供一种基于数据驱动的航空发动机故障诊断方法，本方法可以快速、有效地对航空发动机的故障状态进行诊断检查。
为解决上述技术问题，本发明所采取的技术方案是：
本发明提供一种基于数据驱动的航空发动机故障诊断方法，包括如下步骤：
步骤1：根据航空发动机采集的监测数据构造初始数据样本集，对初始样本集内的参数数据进行归一化处理，形成数据样本集；
步骤2：构建训练样本集和测试样本集；将数据样本集分为训练集和测试集，其中训练样本集包括预训练数据样本集和微调数据样本集；预训练数据样本集包括有标签预训练数据样本和无标签预训练数据样本，所述微调数据样本集和测试样本集内数据均为有标签的数据样本；
步骤3：建立初始深度自编码神经网络；设置隐含层层数为N，各隐含层神经元个数为M，将初始深度自编码神经网络的各层参数初始化为随机数值；所述初始深度自编码神经网络内包括N个自编码器；
步骤4：对初始深度自编码神经网络进行预训练,确定深度自编码神经网络；使用无标签的预训练数据样本集，通过对各稀疏自编码器的训练，完成对深度自编码神经网络的预训练，确定深度自编码网络各层之间连接参数值，得到深度自编码神经网络；
步骤5：建立基于深度自编码神经网络的故障诊断模型；建立具有两个神经元节点的Softmax分类器，该分类器输出[1 0]表示为健康状态，输出[0 1]表示为故障状态；将深度自编码神经网络的输出值直接输入给Softmax分类器，Softmax分类器的输出即为故障诊断模型的输出，得到基于深度自编码神经网络的故障诊断模型；
步骤6：对基于深度自编码神经网络的故障诊断模型进行训练并微调，确定深度自编码网络诊断模型各层之间连接参数值，得到基于深度自编网络的航空发动机故障诊断最终模型；
步骤7：将测试样本集输入到基于深度自编网络的航空发动机故障诊断模型中，得到航空发动机的工作状态，其中故障诊断模型输出[1 0]则表示为健康状态，故障诊断模型输出[0 1]则表示为故障状态。
所述步骤1中所述监测数据包括低压转子转速、涡轮落压比、压气机可调叶片角度、低压涡轮后排气压力、低压涡轮后燃气温度、高压转子转速、滑油回油温度、滑油压差、机匣振动、进口空气总温、高压压气机出口空气压力、高压压气机进口空气总温、喷口喉部直径、加力内涵燃油流量计量活门位移、加力外涵燃油流量计量活门位移、增压泵出口燃油温度、滑油液位、舱压参数数据。
所述步骤1中归一化处理公式如下所示：
X′＝(X-Xmin)/(Xmax-Xmin)
其中X′代表X归一化后数据，X为输入样本数据，Xmin为输入样本数据中各参数的最小值，Xmax为输入样本数据中各参数的最大值。
所述步骤2中所述的训练样本集和测试样本集内都包括正常状态监测数据和故障状态监测数据。
所述步骤6还包括如下步骤：
步骤6.1：对基于深度自编码神经网络故障诊断模型进行训练；将预训练数据样本集中有标签的数据样本输入至基于深度自编码神经网络的故障诊断模型中，将有标签的数据样本作为基于深度自编码神经网络的故障诊断模型的输入，将数据对应的标签作为基于深度自编码神经网络的故障诊断模型的输出，对故障诊断模型进行训练，初步确定模型中的参数，得到初始故障诊断模型；
步骤6.2：对初始故障诊断模型中的参数进行微调，最终确定初始故障诊断模型各层之间连接参数值，得到基于深度自编网络的航空发动机故障诊断最终模型。
所述步骤步骤6.2具体包括如下步骤：
步骤6.2.1：将微调数据样本集输入至初始故障诊断模型中，得到诊断模型的输出值；利用如下误差函数公式计算输出值与标签之间的误差J(w,b)：
Figure BDA0002359604350000031
其中，y为输出目标值，hw,b(x)为输出层的实际输出值，w为网络中的连接权值，b为网络中的偏置值；
步骤6.2.2：分别计算误差函数对所有层各神经元的偏导数；
步骤6.2.3：对相邻的两层网络，利用后一层各神经元偏导数和前一层各神经元的输出值对该两个神经元之间的参数值进行修正；修正公式如下：
Figure BDA0002359604350000032
其中，θ为网络参数，θ(l+1)为第l+1次迭代更新后的参数，θ(l)为第l次迭代更新后的参数，J(l)(θ)为误差函数，η为学习率；
步骤6.2.4：在初始故障诊断模型的所有参数修正之后，得到修正后的诊断模型；采用步骤6.2.1中的误差函数公式，重新计算此次修正所得的故障诊断模型的全局误差；
步骤6.2.5：判断上述修正所得的故障诊断模型的误差是否小于设定的阈值T或训练次数是否超过设定的最大迭代次数L；若不满足要求，则返回步骤6.2.1，进行迭代计算；若满足要求，则故障诊断初始模型微调结束，此时得到的故障诊断模型即为基于深度自编网络的航空发动机故障诊断最终模型。
采用上述技术方案所产生的有益效果在于：本发明提供的一种基于数据驱动的航空发动机故障诊断方法，本方法采用深度自编码网络对航空发动机进行故障诊断，相较于传统的航空发动机故障诊断方法，本方法克服了多隐含层神经网络参数训练困难、训练速度慢等缺点，同时解决了局部收敛和梯度消失等问题。因此与传统的故障诊断方法相比，可以更加快速、有效地诊断出航空发动机的故障，可以较大提高发动机的故障诊断准确率。深度自编码网络能够提高工程现场无标签样本的利用率，具有很好的可扩展性。同时深度自编码网络可以将神经网络模块化，提高工作效率。
附图说明
图1为本发明实施例提供的方法流程图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。
如图1所示，本实施例的方法如下所述。
本发明提供一种基于数据驱动的航空发动机故障诊断方法，包括如下步骤：
步骤1：根据航空发动机采集的监测数据构造初始数据样本集，对初始样本集相关参数数据进行归一化处理，形成数据样本集；所述监测数据包括低压转子转速、涡轮落压比、压气机可调叶片角度、低压涡轮后排气压力、低压涡轮后燃气温度、高压转子转速、滑油回油温度、滑油压差、机匣振动、进口空气总温、高压压气机出口空气压力、高压压气机进口空气总温、喷口喉部直径、加力内涵燃油流量计量活门位移、加力外涵燃油流量计量活门位移、增压泵出口燃油温度、滑油液位、舱压参数等数据；
归一化处理公式如下所示：
X′＝(X-Xmin)/(Xmax-Xmin)
其中X′代表X归一化后数据，X为输入样本数据，Xmin为输入样本数据中各参数的最小值，Xmax为输入样本数据中各参数的最大值；
本实施例中使用某型航空发动机采集的监测数据，通过该型号发动机的理论学习对众多监测参数进行分析，选取能够较好反应发动机状态的参数作为故障诊断模型输入项的输入，如：滑油压差、滑油回油温度、高压转子转速、油门杆位置、低压转子转速、涡轮落压比等18个参数。根据选择的数据，将航空发动机划分为健康和故障两种工作状态，用标签“[1 0]”表示健康状态，标签“[0 1]”表示故障状态。
步骤2：构建训练样本集和测试样本集；将数据样本集分为训练集和测试集，其中训练样本集包括预训练数据样本集和微调数据样本集；所述的预训练数据样本集包括有标签预训练数据样本和无标签预训练数据样本，微调数据样本集和测试样本集内数据均为有标签的数据样本；所述的训练样本集和测试样本集内都包括正常状态监测数据和故障状态监测数据。
本实施例中在网络模型的预训练阶段采用无标签数据，其中包含正常数据和故障类或近似故障类数据；网络微调阶段采用少量的含有标签的数据。
步骤3：建立初始深度自编码神经网络；设置隐含层层数为N，各隐含层神经元个数为M，将初始深度自编码神经网络的各层参数初始化为随机数值；所述初始深度自编码神经网络内包括N个自编码器；具体步骤如下：
步骤3.1：第一个稀疏自编码器的构建。在创建的深度自编码神经网络中，将输入层与第一个隐含层作为第一个稀疏自编码器的输入层与隐含层，同时第一个稀疏自编码器的输出层与其输入层规模相同，构建并初始化第一个稀疏自编码器；
步骤3.2：第二个稀疏自编码器的构建。在创建的深度自编码神经网络中，将第一个隐含层与第二个隐含层作为第二个稀疏自编码器的输入层与隐含层，同时第二个稀疏自编码器的输出层与其输入层规模相同，构建并初始化第二个稀疏自编码器；
步骤3.3：第N个稀疏自编码器的构建，依次类推，可构建并初始化N个稀疏自编码器。
本实施例中初始深度自编码神经网络的输入层神经元个数为18，隐含层为2层，各隐含层中的神经元个数均设为100，输出层神经元个数为2。最大迭代次数设定为400，学习速率设为0.01，稀疏性参数为0.1，权重衰减系数为0.002，稀疏惩罚项权重为3；
步骤4：对初始深度自编码神经网络进行预训练,确定深度自编码神经网络。使用无标签的预训练数据样本集，通过对各稀疏自编码器的训练，完成对深度自编码神经网络的预训练，确定深度自编码网络各层之间连接参数值，得到深度自编码神经网络；通过对各自编码器的训练，实现对深度自编码神经网络的预训练，具体步骤如下：
步骤4.1：第一个稀疏自编码器的训练。将无标签的预训练数据样本集输入第一个稀疏自编码器中，稀疏自编码器输出层的目标值等于输入层的输入值，训练第一个稀疏自编码器；
步骤4.2：第二个稀疏自编码器的训练。将训练后第一个稀疏自编码器的隐含层输出值作为第二个稀疏自编码器输入层的输入值，第二个稀疏自编码器输出层的目标值等于该稀疏自编码器输入层的输入值，训练第二个稀疏自编码器；
步骤4.3：第N个稀疏自编码器的训练；依次类推，可完成N个稀疏自编码器的训练；
通过对N个稀疏自编码器的训练，确定深度自编码网络各层之间连接参数的初值，得到深度自编码神经网络，深度自编码神经网络的输出即为深度自编码神经网络输入样本数据的特征；
本实施例中，对创建的深度自编码神经网络进行预训练时，选取训练样本集中的400组预训练数据样本，其中320组为无标签数据(含有健康数据与故障数据，其中健康数据和故障数据比例为4:1)，80组为有标签数据(含有健康数据与故障数据，其中健康数据和故障数据比例为1:1)。采用以上无标签数据320组，对创建的各稀疏自编码器进行训练，完成对深度自编码神经网络的预训练，确定深度自编码网络各层之间连接参数值，得到预训练后的深度自编码神经网络。
步骤5：建立基于深度自编码神经网络的故障诊断模型；建立具有两个神经元节点的Softmax分类器，该分类器输出[1 0]表示为健康状态，输出[0 1]表示为故障状态；将深度自编码神经网络的输出值直接输入给Softmax分类器，完成基于深度自编码神经网络故障诊断模型的创建，此时，Softmax分类器的输出即为故障诊断模型的输出，得到基于深度自编码神经网络的故障诊断模型；
本方法中，网络的输出层选择了Softmax分类器，其输出结果为不同条件下的概率值。即输出层神经元的输出值范围为[0,1]，且和等于1。通过输出层不同神经元输出值之间的比较，将输出值最大的神经元节点记为1，其余记为0。
步骤6：对基于深度自编码神经网络的故障诊断模型进行训练并微调，确定深度自编码网络诊断模型各层之间连接参数值，得到基于深度自编网络的航空发动机故障诊断；将有标签训练集作为基于深度自编码神经网络的故障诊断模型的输入，将数据对应的标签作为基于深度自编码神经网络的故障诊断模型的输出层，根据误差反向传播算法对深度自编码神经网络模型进行训练，得到基于深度自编网络的航空发动机故障诊断的最终模型；
步骤6.1：对基于深度自编码神经网络故障诊断模型进行训练；将预训练数据样本集中有标签的数据样本输入至基于深度自编码神经网络的故障诊断模型中，将有标签的数据样本作为基于深度自编码神经网络的故障诊断模型的输入，将数据对应的标签作为基于深度自编码神经网络的故障诊断模型的输出，对故障诊断模型进行训练，初步确定模型中的参数，得到初始故障诊断模型；
本实施方式中从400组预训练数据样本中选取含有标签的80组数据样本(其中健康数据为40组，故障数据为40组)对深度自编网络航空发动机故障诊断模型进行训练。
步骤6.2：对初始故障诊断模型中的参数进行微调，最终确定初始故障诊断模型各层之间连接参数值，得到基于深度自编网络的航空发动机故障诊断最终模型；
本实施方式中选取训练样本集中的另外200组微调数据样本(其中包含健康数据样本150组，故障数据样本50组)，对训练后的故障诊断模型进行参数微调，确定深度自编码网络故障诊断模型各层之间连接参数值，得到基于深度自编网络的航空发动机故障诊断最终模型。
所述步骤步骤6.2具体包括如下步骤：
步骤6.2.1：将微调数据样本集输入至初始故障诊断模型中，得到诊断模型的输出值；利用如下误差函数公式计算输出值与标签之间的误差J(w,b)：
Figure BDA0002359604350000061
其中，y为输出目标值，hw,b(x)为输出层的实际输出值，w为网络中的连接权值，b为网络中的偏置值；
步骤6.2.2：分别计算误差函数对所有层各神经元的偏导数；
步骤6.2.3：对相邻的两层网络，利用后一层各神经元偏导数和前一层各神经元的输出值对该两个神经元之间的参数值进行修正；修正公式如下：
Figure BDA0002359604350000071
其中，θ为网络参数，θ(l+1)为第l+1次迭代更新后的参数，θ(l)为第l次迭代更新后的参数，J(l)(θ)为误差函数，η为学习率；
步骤6.2.4：在初始故障诊断模型的所有参数修正之后，得到修正后的诊断模型；采用步骤6.2.1中的误差函数公式，重新计算此次修正所得的故障诊断模型的全局误差；
步骤6.2.5：判断上述修正所得的故障诊断模型的误差是否小于设定的阈值T或训练次数是否超过设定的最大迭代次数L；若不满足要求，则返回步骤6.2.1，进行迭代计算；若满足要求，则故障诊断初始模型微调结束，此时得到的故障诊断模型即为基于深度自编网络的航空发动机故障诊断最终模型；
对深度自编码神经网络模型进行调整；将监测数据作为深度自编码神经网络模型的输入层，将监测数据对应的标签作为深度自编码神经网络模型的输出层，根据BP算法(误差反向传播算法)对深度自编码神经网络模型进行训练，得到基于深度自编网络的航空发动机故障诊断模型；
根据所提出的方法在预训练的基础上对参数进行了进一步微调，从而可以更加有效地提取和学习数据样本的信息特征，进而可以克服局部收敛和梯度消失等问题，因此与传统的故障诊断方法相比，可以较大提高发动机的故障诊断准确率。
步骤7：获取测试集中的任一待测监测数据，将该数据作为基于深度自编网络的航空发动机故障诊断模型的输入，得到航空发动机的工作状态，其中故障诊断模型输出[1 0]则表示为健康状态，故障诊断模型输出[0 1]则表示为故障状态。
本实施例中选取测试数据样本200组，其中包含健康数据样本100组，故障数据样本100组。将测试数据样本输入基于深度自编网络的航空发动机故障诊断模型中，得到航空发动机的工作状态，其中故障诊断模型输出[1 0]则表示为健康状态，故障诊断模型输出[01]则表示为故障状态。得到测试数据样本的故障诊断准确率为98％。
本发明将深度学习的优势应用于航空发动机的故障诊断领域，创建了基于深度自编码神经网络的航空发动机故障诊断模型，为进一步检验模型的诊断效果，在使用相同数据集的前提下，采用了其他几种常用的故障诊断方法对航空发动机进行故障诊断；
表1不同方法的故障诊断结果
序号 故障诊断模型 诊断准确率
1 基于深度自编网络的航空发动机故障诊断模型 98％
2 BP 80％
3 GRNN 85％
4 RBF 84％
5 LSSVM 88％
如表1所示，研究表明，预训练深度自编码神经网络对于网络模型的创建十分重要，采用增加预训练样本集的容量，可以得到更精准的发动机故障诊断模型。本发明提出的基于深度自编码网络的航空发动机故障诊断方法较其他经典神经网络故障诊断方法具有更高的准确性，在航空发动机故障诊断领域具有很高的应用和推广价值。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明权利要求所限定的范围。

Claims (3)

1.一种基于数据驱动的航空发动机故障诊断方法，其特征在于：包括如下步骤：
步骤1：根据航空发动机采集的监测数据构造初始数据样本集，对初始样本集内的参数数据进行归一化处理，形成数据样本集；所述监测数据包括低压转子转速、涡轮落压比、压气机可调叶片角度、低压涡轮后排气压力、低压涡轮后燃气温度、高压转子转速、滑油回油温度、滑油压差、机匣振动、进口空气总温、高压压气机出口空气压力、高压压气机进口空气总温、喷口喉部直径、加力内涵燃油流量计量活门位移、加力外涵燃油流量计量活门位移、增压泵出口燃油温度、滑油液位、舱压参数数据；
步骤2：构建训练样本集和测试样本集；将数据样本集分为训练集和测试集，其中训练样本集包括预训练数据样本集和微调数据样本集；预训练数据样本集包括有标签预训练数据样本和无标签预训练数据样本，所述微调数据样本集和测试样本集内数据均为有标签的数据样本；
步骤3：建立初始深度自编码神经网络；设置隐含层层数为N，各隐含层神经元个数为M，将初始深度自编码神经网络的各层参数初始化为随机数值；所述初始深度自编码神经网络内包括N个自编码器；
步骤4：对初始深度自编码神经网络进行预训练,确定深度自编码神经网络；使用无标签的预训练数据样本集，通过对各稀疏自编码器的训练，完成对深度自编码神经网络的预训练，确定深度自编码网络各层之间连接参数值，得到深度自编码神经网络；
步骤5：建立基于深度自编码神经网络的故障诊断模型；建立具有两个神经元节点的Softmax分类器，该分类器输出[1 0]表示为健康状态，输出[0 1]表示为故障状态；将深度自编码神经网络的输出值直接输入给Softmax分类器，Softmax分类器的输出即为故障诊断模型的输出，得到基于深度自编码神经网络的故障诊断模型；
步骤6：对基于深度自编码神经网络的故障诊断模型进行训练并微调，确定深度自编码网络诊断模型各层之间连接参数值，得到基于深度自编网络的航空发动机故障诊断最终模型；包括如下步骤：
步骤6.1：对基于深度自编码神经网络故障诊断模型进行训练；将预训练数据样本集中有标签的数据样本输入至基于深度自编码神经网络的故障诊断模型中，将有标签的数据样本作为基于深度自编码神经网络的故障诊断模型的输入，将数据对应的标签作为基于深度自编码神经网络的故障诊断模型的输出，对故障诊断模型进行训练，初步确定模型中的参数，得到初始故障诊断模型；
步骤6.2：对初始故障诊断模型中的参数进行微调，最终确定初始故障诊断模型各层之间连接参数值，得到基于深度自编网络的航空发动机故障诊断最终模型；具体包括如下步骤：
步骤6.2.1：将微调数据样本集输入至初始故障诊断模型中，得到诊断模型的输出值；利用如下误差函数公式计算输出值与标签之间的误差J(w,b)：
Figure FDA0003315839020000021
其中，y为输出目标值，hw,b(x)为输出层的实际输出值，w为网络中的连接权值，b为网络中的偏置值；
步骤6.2.2：分别计算误差函数对所有层各神经元的偏导数；
步骤6.2.3：对相邻的两层网络，利用后一层各神经元偏导数和前一层各神经元的输出值对该两个神经元之间的参数值进行修正；修正公式如下：
Figure FDA0003315839020000022
其中，θ为网络参数，θ(l+1)为第l+1次迭代更新后的参数，θ(l)为第l次迭代更新后的参数，J(l)(θ)为误差函数，η为学习率；
步骤6.2.4：在初始故障诊断模型的所有参数修正之后，得到修正后的诊断模型；采用步骤6.2.1中的误差函数公式，重新计算此次修正所得的故障诊断模型的全局误差；
步骤6.2.5：判断上述修正所得的故障诊断模型的误差是否小于设定的阈值T或训练次数是否超过设定的最大迭代次数L；若不满足要求，则返回步骤6.2.1，进行迭代计算；若满足要求，则故障诊断初始模型微调结束，此时得到的故障诊断模型即为基于深度自编网络的航空发动机故障诊断最终模型；
步骤7：将测试样本集输入到基于深度自编网络的航空发动机故障诊断最终模型中，得到航空发动机的工作状态，其中故障诊断模型输出[1 0]则表示为健康状态，故障诊断模型输出[0 1]则表示为故障状态。
2.根据权利要求1所述的一种基于数据驱动的航空发动机故障诊断方法，其特征在于：所述步骤1中归一化处理公式如下所示：
X′＝(X-Xmin)/(Xmax-Xmin)
其中X′代表X归一化后数据，X为输入样本数据，Xmin为输入样本数据中各参数的最小值，Xmax为输入样本数据中各参数的最大值。
3.根据权利要求1所述的一种基于数据驱动的航空发动机故障诊断方法，其特征在于：所述步骤1中所述的训练样本集和测试样本集内都包括正常状态监测数据和故障状态监测数据。
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