1、网络首发地址：https:/ J.中国舰船研究,2023,18(5):269275.WANG L D,CAO H,WEI L.Study on fault diagnosis of marine main engines online imbalanced dataJ.Chinese Journ-al of Ship Research,2023,18(5):269275.不平衡数据下船舶主机在线故障诊断研究扫码阅读全文王泷德，曹辉*，魏来大连海事大学 轮机工程学院，辽宁 大连 116026摘 要:目的目的针对传统船舶主机的故障诊断模型难以采用实时数据及时更新，且船舶主机还存在监测点多但故障样本
2、少的问题，提出一种能够处理不平衡数据并可以在线更新模型的故障诊断方法。方法方法首先，采用主成分分析法（PCA）对监测样本进行降维和特征提取，降低训练模型的复杂度；然后，通过 SMOTETomek构造故障样本以平衡训练集；接着，针对诊断模型难以实时更新的问题，引入结合正则化方法且具备在线更新功能的在线贯序极限学习机（OSELM）模型；最后，以主机燃油系统为例验证 OSRELM 模型的可行性，并采用不平衡船舶主机数据进行消融实验以验证整体模型的有效性。结果结果结果显示，所提方法在原始模型的基础上可使诊断精度提升 29.73%。结论结论研究表明所提方法较其他同类方法具有更高的诊断精度，波动幅度较小，
3、具有较好的稳定性；且在样本不平衡的情况下，对于故障类样本仍具备较强的识别能力，适用于船舶主机故障诊断方面的研究。关键词：故障诊断；样本不平衡；在线学习；在线贯序极限学习机中图分类号:U664.13文献标志码:ADOI：10.19693/j.issn.1673-3185.02977 Study on fault diagnosis of marine main engines online imbalanced dataWANG Longde,CAO Hui*,WEI LaiMarine Engineer College,Dalian Maritime University,Dalian 116
4、026,ChinaAbstract:Objectives Aiming at the problems that the traditional marine main engine fault diagnosismodel is difficult to update with real-time data,and the marine main engine has many monitoring points butfew fault samples,a fault diagnosis method which can handle unbalanced data and update
5、the model online isproposed.MethodsFirst,principal component analysis(PCA)is used to reduce and extract the features ofthe monitoring samples to reduce the complexity of the training model,and the SMOTETomek technique isused to construct fault samples to balance the training set.Next,to solve the pr
6、oblem that the diagnosis modelis difficult to update in real time,the online sequential extreme learning machine with regularization(OSRELM)model which combines regularization method and can update online is introduced.Finally,the feasibility ofthe OSRELM model is verified by taking the main engine
7、fuel system as an example,and the effectiveness ofthe overall model is verified by ablation experiments with unbalanced marine main engine data.ResultsThe results show that the proposed method can improve the diagnostic accuracy by 29.73%on thebasis of the original model.ConclusionsThe proposed meth
8、od has higher diagnostic accuracy,a smallerfluctuation range and better stability than other similar algorithms.In the case of unbalanced data,it still has astrong ability to identify fault samples,providing valuable references for research on marine main engine faultdiagnosis.Key words:fault diagno
9、sis；sample imbalance；online learning；online sequential extreme learning ma-chine(OSELM)收稿日期:20220623 修回日期:20221031 网络首发时间:20230312 18:26基金项目:智能船舶综合测试与验证研究资助项目（工信部装函 2018473 号）作者简介:王泷德，男，1998 年生，硕士生。研究方向：故障诊断，机器学习。E-mail：曹辉，男，1979 年生，博士，教授。研究方向：轮机自动化与智能化。E-mail：*通信作者:曹辉 第 18 卷 第 5 期中 国 舰 船 研 究Vol.18
10、No.52023 年 10 月Chinese Journal of Ship ResearchOct.20230 引言随着智能船舶的不断发展，船舶故障诊断研究作为其一个分支，受到越来越多研究人员的关注。主机作为船舶的主要动力来源，若发生故障，不仅会带来经济损失，还有可能会造成环境污染甚至是出现人员伤害。所以，快速、准确地检测和诊断船舶主机故障具有重要的研究价值。近年来，在船舶主机故障诊断研究方面，决策树1、支持向量机（SVM）2-6、神经网络7-10等都取得了很好的效果。严海鸣1采用决策树对主机燃油系统进行了故障诊断，虽然诊断精度较高，但是没有考虑实际样本中噪音和冗余特征所带来的影响。但家梭等
11、11利用主成分分析法（PCA）对船舶主机燃烧系统的各类参数进行了降维和特征提取，随后，又采用 BP 神经网络对其状态进行了评价，结果显示所提方法能够有效提高模型的工作效率。戈鑫12采用遗传算法优化极限学习机（ELM）模型，实现了对燃气轮机的故障诊断，结果显示在诊断识别率上较 BP 神经网络更好。Wang 等13将流形学习与隔离森林相结合并应用到了船用二冲程柴油机的故障诊断中，经仿真实验对比，发现该方法具有较高的故障检测率，且虚警率也较低。Xu 等14针对船用柴油机的故障诊断，将人工神经网络、信念规则库模型和 ER 模型相融合，在融合系统中以准确率和稳定性为指标，通过结合遗传算法确定各模型的权重
12、后再进行共同决策，实验证明该融合方法较单个数据驱动模型具有更高的鲁棒性和更好的故障识别能力。虽然上述方法在主机故障诊断方面已取得较好的研究成果，但上述模型均是采用离线批处理的方式来训练模型，即需要一次性训练所有样本，而这种训练方式显然难以满足在线实时更新的需求，对船舶主机故障诊断研究来说具有一定的局限性。王潇15结合 t-SNE 和在线贯序极限学习 机（online sequential extreme learning machine，OSELM）模型，有效实现了仅采用船舶柴油机实时数据即可在线更新模型的功能，但对于 OS-ELM 模型而言，其初始化阶段的推导是基于经验风险最小化原理，这使得
13、模型在学习更新后可能会出现过拟合的情况，导致诊断模型出现不稳定、精度下降的问题。此外，在主机实际运行过程中还存在故障类样本远少于正常类样本这种样本不均衡的问题，而采用这类样本集对诊断模型进行训练或是在线更新，都会使得模型分类更倾向于正常状态，导致系统故障出现漏报现象，对于故障诊断而言这无疑是需要极为重视的问题。鉴于此，本文拟提出一种针对不平衡样本并能够在线更新的船舶主机故障诊断模型。首先，采用 PCA 对主机数据进行特征提取并降维；然后，引 入 SMOTE 算 法 生 成 故 障 样 本，并 结 合Tomek Links 算法剔除边界样本，为后续诊断模型的训练提供相对平衡的样本集，用以缓解由训
14、练样本不平衡所带来的问题；接着，引入正则化方法改进 OSELM 模型，构建 OSRELM（online sequentialextreme learning machine with regularization）模型以提高诊断模型的鲁棒性；最后，以船舶主机燃油系统为例对所提模型进行案例分析，验证诊断模型的有效性。1 基本理论 1.1 PCA 算法PCA16是指将 n 维原数据采用线性组合的方式来获取新的 k 维正交变量（n k），并通过这k 维变量尽可能多地体现出原数据的特征信息，同时，由于这 k 维变量互不相关，故能够很好地消除原数据变量中重复的信息。PCA 步骤如下：1）对原数据矩阵进行
15、标准化处理并计算其协方差矩阵 ；2）计算协方差矩阵 的特征值 i和特征向量 i；3）利用式（1）和式（2）分别计算方差贡献率i与累积贡献率 i，并根据需要提取主成分。具体公式如下：i=imk=1k,i=1,2,.,m(1)i=ik=1kmk=1k,i=1,2,.,m(2)1.2 SMOTETomek 方法SMOTETomek17是一种将 SMOTE 和 TomekLinks 相结合用以解决不平衡数据的方法。首先，采用 SMOTE 算法通过式（3）插值生成样本，不过由该算法产生的新的少数类样本可能会因入侵到多数类样本的空间而出现样本胶着的问题，因此需结合 Tomek Links 算法找出新生成样
16、本中的噪音样本以及边界样本，这里选择去掉 Tomek Links270中 国 舰 船 研 究第 18 卷对中新生成的少数类样本来缓解样本入侵问题。但在去除 Tomek Links 对时，新产生的少数类样本在被剔除后仍会使样本集存在不平衡的问题。为此，设置阈值 IR，如果新样本集的少数类样本数量与多数类样本数量的比例小于设置的阈值，则再次进行采样操作，直至满足设定的阈值，使样本集达到相对平衡的状态。SMOTETomek 方法示意图如图 1 所示。xnew=x+rand(0,1)?xxj?,1 j l。OSELM算法的目的是得到使最小的输出权值向量 0，其中，。此时，模型初始隐含层的输出矩阵 H0
17、为H0=hT1hT2hTN0T=g(w1,b1,x1)g(wl,bl,x1).g(w1,b1,xN0)g(wl,bl,xN0)(4)0随后，根据 Moore-Penrose 广义逆并采用最小二乘法获取 0的无偏估计值，有0=H+0T0=(HT0H0)1HT0T0(5)H0+=(H0TH0)1H0其 中，为的 Moore-Penrose 广义逆。这里，设置工作矩阵 P0，有P0=(H0TH0)1(6)则（5）可以转化为0=P0H0TT0(7)Sk+1=(xi,ti)|Nk+1i=1k+1在在线学习阶段，当新一批包含有 Nk+1个训练样本的到达时，可以类推得到输出权值。k+1=k+PTk+1HTk
18、+1(Tk+1Hk+1k)(8)其中：Hk+1=g(w1,b1,x1)g(wl,bl,x1).g(w1,b1,xNk+1)g(wl,bl,xNk+1)(9)Tk+1=tT1tT2 tTNk+1T同样根据递推公式可得到工作矩阵 Pk+1为Pk+1=(Pk+HTk+1Hk+1)1=PkPkHTk+1Hk+1PkI+Hk+1PkHTk+1(10)式中，I 为单位矩阵。由上述推导可以发现，模型只需利用新样本以及在上一步获取的输出权值递推更新即可，这不仅满足了在线更新的需求，同时学习后的样本也可以立即丢弃，从而减少内存的开销。2 基 于 PCA-SMOTETomek-OSRE-LM 的故障诊断模型 2.
19、1 OSRELM 模型对于 1.3 节介绍的 OSELM 模型，其在初始化阶段的推导是基于经验风险最小化原理，这就使得模型在学习更新后可能会出现过拟合的情况，同时，在训练时如果训练样本中存在异常值，隐含层输出的自相关矩阵 HTH 也有可能会出现奇异、病态的状况，导致学习模型出现不稳定、精度下降的问题。为此，引入正则化方法进行处理。该方法是将经验风险最小化与结构风险最小化相结合，通过引入能够体现模型复杂度的正则项来缓解模型过拟合的情况，从而使模型具有更好的稳定性和泛化能力。则目标函数转变为min,C22+122(11)=TH式中：C 为正则化因子；，为所有样本对应的训练误差。因为在模型选择过程中
20、对拟合精度的关注度相比模型自由度更大，所以将正则化参数设定为误差项的系数。这里，将构造拉格朗日函数转为求解无约束优化问题：L=122+C22Ni=1i(h(xi)Tti+i)(12)i=tih(xi)式中：为拉格朗日乘子；，为样本对应的误差。根据 Karush-Kuhn-Tucker 优化条件，令第 5 期王泷德等：不平衡数据下船舶主机在线故障诊断研究271L/=0L/i=0L/i=0，可得到如下关系：=Ni=1ih(xi)T=HT(13)i=Ci(14)h(xi)Tjti+i=0(15)S0=(xi,ti)|N0i=1由此，对于初始训练集，可以得到引入正则项的工作矩阵 P0和输出权值矩阵 0
21、：P0=(HT0H0+IC)1(16)0=P0HT0T0=(HT0H0+IC)1HT0T0(17)S1=(xi,ti)|N1i=1当向模型中添加新的训练样本时，此时网络模型的输出权值为1=(HT0H1TH0H1)1H0TH1TT0T1=(HT0H0+hT1h1+IC)1(H0TT0+H1TT1)(18)Sk+1=(xi,ti)|Nk+1i=1以 此 类 推，当 得 到 第 k+1 组 新 数 据后，工作矩阵 Pk+1和输出权值 k+1的表达式分别为：Pk+1=(HTk+1Hk+1+IC)1=(HTkHk+hTk+1hk+1+IC)1=(P1k+hTk+1hk+1)=PkPkHTk+1Hk+1P
22、k1+Hk+1PkHTk+1(19)k+1=k+Pk+1HTk+1（Tk+1Hk+1k）(20)由上式可以看出，当正则化因子 C=0 时，OSRELM 就可以转化为原始的 OSELM。由上述公式可以发现，在最终推导的 k+1中并没有体现正则化因子 C，但它却实际存在，这说明引入正则化因子不仅能够防止因奇异矩阵而带来的不稳定性，而且不会增加模型误差，形式十分简洁，是一个很有效的处理方法。下面，简述该算法步骤。初始化阶段：1）随机设定隐含层的权重 w 和阈值 b；2）根据式（4）计算初始隐含层的输出矩阵 H0；3）根据式（16）和式（17）计算 P0和 0；在在线学习阶段，当第 k+1 批包含 N
23、k+1个样本的 Sk+1获取后，4）根据式（9）计算隐含层的输出矩阵 Hk+1；5）根据式（19）更新工作矩阵 Pk+1；6）根据式（20）计算模型的输出权值向量 k+1，此时，获得在线更新后的 OSRELM 模型；7）当新一批样本加入模型时，转到第 4）步。2.2 故障诊断流程本文结合上述理论，搭建了PCA-SMOTETomek-OSRELM 故障诊断模型，具体流程如图 2 所示。模型故障诊断及在线更新步骤如下。训练集测试集OSRELM 模型随机选取验证改进的模型机舱监测系统数据库实时监测数据训练好的故障诊断模型故障诊断输出诊断结果是否继续结束否是历史监测数据采用 SMOTETomek平衡数
24、据集对新训练样本采用PCA 进行特征提取采用 SMOTETomek平衡数据集采用 PCA 对数据进行特征提取更新模型？图 2故障诊断与在线更新流程Fig.2 Fault diagnosis and online update process 离线阶段：1）提取机舱监测数据库中的历史监测数据；2）采用 PCA 对机舱历史监测数据进行特征提取并在降维后划分训练集和测试集；3）针对训练集样本，为防止模型因使用不平衡样本集训练而出现“故障漏报”的现象，采用SMOTETomek 平衡训练集样本，并使用平衡后的新样本集训练 OSRELM 故障诊断模型；4）训练好诊断模型后，采用测试集检验模型精度；5）在精
25、度达到要求后，采用诊断模型对实时监测数据进行故障诊断并输出诊断结果。在线更新阶段：1）当监测库获取新的实时监测数据后，诊断模型可以实现在线更新（这里，可以人为地选择是否更新模型，也可以采用准确率、诊断精度等作为指标，当低于设定阈值后再自动更新模型）；2）对新获取的实时监测数据采用 PCA 降维272中 国 舰 船 研 究第 18 卷并进行特征提取；3）采用 SMOTETomek 平衡样本集并输入至诊断模型；4）OSRELM 诊断模型在线更新；5）将更新后的诊断模型用于实时数据的故障诊断。2.3 模型评价指标将测试集中各类样本的准确率参照 G-mean的方式进行计算，用以评估诊断模型。假设测试样
26、本集共有 m 类，则诊断精度 P 的具体公式为P=mj=1(nrjnj)(21)nrjnj式中：为第 j 类样本诊断正确的数量；为第 j 类样本的数量。3 实例分析 3.1 数据预处理阶段本文提取了某 VLCC 船的八缸二冲程柴油机模拟器在负荷为 70%、转速为 70 r/min 时获取的数据样本。为了体现各类样本不平衡的状况，本文共选取了 380 组数据样本，其中包含 180 组正常样本数据以及喷油正时提前、喷油正时延后、喷孔磨损、喷孔堵塞这 4 类故障样本各 50 组。每组样本包含排气温度、最大爆发压力、油耗率、各缸最高温度、平均有效压力、各缸喷入燃油质量、功率等 17 个特征维度。首先，
27、将数据归一化；随后，为了更好地体现船舶主机数据的特征，去除冗余特征，减少模型训练时长，对样本采用 PCA 进行特征提取，获取的各主成分及其贡献率详见表 1。表 1 各主成分贡献率Table 1 Contribution rate of each principal component主成分方差贡献率/%累积贡献率/%151.006 78251.006 782222.118 05673.124 83838.824 74081.949 57844.280 44186.230 01953.949 43490.179 45362.750 72592.930 17872.196 67695.126 85
28、481.430 04996.556 90391.269 46697.826 369本文取 =85%，即提取前 4 个主成分，既能很好地体现原数据的特征信息，又能实现对数据的降维，图 3 所示为提取的 4 个主成分示意图。随后，针对 PCA 处理后的新特征数据集，先随机选取各类故障样本各 20 组以及正常类样本 60 组共计 140 组作为后续诊断模型的检验集；对于剩余的 240 组数据样本，采用 SMOTE 方法生成故障类样本，并将 SMOTE 的近邻个数设为 5；SMOTE过采样操作结束后，采用 Tomek Links 去除边界样本，但在去除 Tomek Links 时，新产生的故障样本也会
29、被剔除，使得样本集仍存在不平衡的问题。因此，本文设置阈值 IR=1。如果新样本集的故障样本数量与正常样本数量之比小于设置的阈值，则再次进行采样操作，直至满足设定的阈值。这里经 SMOTETomek 处理后，得到了各类样本 120 组的新数据集。主成分 1主成分 2主成分 3主成分 40180230280330380018023028033038001802302803303800180230280330380正常故障 1故障 2故障 3故障 4船舶主机故障样本集图 3PCA 主成分示意图Fig.3 Schematic diagram of PCA principal component 3.2
30、 诊断模型参数设置对诊断模型而言，采用合适的激活函数可以取得更高的诊断精度，在此，对 Softplus，Sigmoid和 Tanh 这几种常用的激活函数进行了对比，如图 4 所示。由图可以看出，Softplus 函数的收敛速度最快，诊断准确率也较 Sigmoid 和 Tanh 更高，因此激活函数采用 Softplus；由于隐含层的节点数会影响模型精度，因此本文将隐含层节点数逐个递增，进行了 20 次五折交叉检验，用以选择平均精度较高且稳定的最优节点个数。经实验，将节点设为 20 个。3.3 仿真分析本文所提实验均在软件 Python3.6 上实现。第 5 期王泷德等：不平衡数据下船舶主机在线故
31、障诊断研究273表 2 所示为一些常见的同类别算法对比。从诊断准确率的角度来看，相比其他算法，OSRELM，OS-ELM 和 ELM 的准确率更高；从运行时间的角度来看，OSRELM 和 OSELM 也较 ELM 的运行时间要快得多，说明 OSELM 和 OSRELM 模型能够很好地避免传统模型因需要离线批处理训练模型而造成的训练时间过长的问题，很好地实现了模型在线更新的需求，并且也很好地继承了 ELM 自身训练速度快、泛化性好的特点，证明了 OSRELM方法的有效性。表 2 同类别算法对比Table 2 Comparison of similar algorithms诊断模型测试集准确率/%
32、运行时间/sELM93.570.014 726SVM91.430.036 786KNN80.000.039 686GaussianNB82.140.012 905DecisionTreeClassifier86.430.010 467OSELM93.570.004 197OSRELM93.570.004 386 为了更好地体现所提方法的优越性，对所提模型采取消融实验进行了分析。首先，随机选取3.1 节所获取数据集中的 100 组作为历史样本初始化模型；随后将剩余的 500 组数据按照每次100 组作为增量样本来更新模型，模拟出模型在使用一段时间获取新的数据块后进行在线更新模型的情况；最后，在模
33、型更新完成后，将前述随机选取的 140 组数据作为测试集检验模型。本实验阶段所提所有模型参数的设置与 3.2节一致。同时，各模型的评价指标通过 2.3 节中式（21）计算的诊断精度来衡量。表 3 所示为进行 20 次独立实验后所得结果。从中不难看出，OSRELM 在引用正则化方法后，其诊断精度要略优于初始的 OSELM 模型，其主要原因是采用正则化方法后，诊断精度的波动范围更小、更加平稳，很好地避免了 OSELM 内部出现病态矩阵、使模型诊断精度下降的问题。表 3 消融实验结果对比Table 3 Comparison of ablation experiment results诊断模型精度范围
34、/%平均精度/%PCA-SMOTETomek-OSRELM90.2595.0094.05PCA-OSRELM72.2576.5074.48OSRELM65.0267.8965.78OSELM61.7866.7464.32ELM61.7866.7464.32 虽然由表 2 可以看出 OSELM 的表现很好，诊断准确率很高，但由表 3 中可以发现，实际上对于各类故障样本，采用 OSELM 模型并不能很好地分类，导致诊断精度略低。对此，应首先采用PCA 对原始数据进行特征提取，及时地将冗余、重叠的数据特征消除。通过表 3 可以发现，数据经 PCA 处理后用来训练模型可使诊断精度提高8.7%。为使诊断
35、模型能够对故障类样本更加敏感，可结合 SMOTETomek 以使各类样本平衡，防止因采用不平衡数据训练出的模型偏移向正常类样本，从而出现故障漏报的问题。通过实验可以发现，在引入 SMOTETomek 后，模型的诊断精度又提高了 19.57%，说明诊断模型对于故障样本具备更好的辨识能力。经多次实验，所提模型较原始模型的诊断精度提高了 29.73%，不仅满足了模型在线更新的需求，而且还能够很好地识别出故障样本，具有较高的精度和良好的稳定性。4 结语本文在数据处理阶段首先引入 PCA 对船舶主机数据进行特征提取和降维；随后针对训练样本集中故障样本远低于正常样本、训练样本不平衡的问题，引入 SMOTE
36、Tomek 构造故障样本直至样本比例满足设定的阈值，为诊断模型的训练提供了各类数量平衡的样本集；接着，针对传统船舶主机诊断模型在线实时更新难以实现的问题，采用 OSRELM 模型解决了上述问题。经过对消融实验实例的分析，发现本文所提方法诊断精度较高，波动范围较小，诊断结果十分平稳，适用于船舶主机不平衡数据下的故障诊断在线应用研究。参考文献：严海鸣.机舱数据挖掘技术的研究与应用 D.大连:大连海事大学,2018.1 1.00.80.6准确率0.40.200102030隐含层节点数SoftplusSigmoidTanh4050图 4不同激活函数对诊断准确率的影响Fig.4 Influence of
37、 different activation functions on diagnostic ac-curacy 274中 国 舰 船 研 究第 18 卷YAN H M.Research and application of marine engineroom data mining technologyD.Dalian:Dalian MaritimeUniversity,2018(in Chinese).尚前明,陶兴,王潇.基于 PSO-SVM 的柴油机故障诊断研究 J.中国修船,2021,34(4):4953.SHANG Q M,TAO X,WANG X.Research on faultd
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