AIGC标识 控制感知域对抗网络：船舶柴油机喷油系统跨工况故障诊断

在船舶柴油机喷油系统的故障诊断中，机舱机动运行引起的转速变化与喷油器堵塞故障均会导致喷油质量流量峰值下降及喷射拖尾延长，仅基于状态信号的传统数据驱动方法在跨工况分布条件下容易将两类影响混淆。针对这一问题，发表于《Transactions of the Institute of Measurement and Control》的论文《Fault diagnosis of marine diesel engine via control-aware domain-adversarial network: A control-diagnosis collaboration perspective》提出了一种控制感知域对抗网络（Control-Aware Domain-Adversarial Network, CA-DANN），从控制与诊断协同的视角实现跨机动工况分布的喷油器故障诊断。本文将重点拆解该方法的建模与核心技术步骤。

一、层次耦合仿真建模与信号采集预处理

为了获取不同机动工况与喷油器堵塞程度下的耦合动态响应数据，该方法首先构建了高速四缸船舶柴油机直列式喷油系统的层次耦合热力学仿真模型，其系统结构与测点布局如图1所示。

图1

图1 船舶柴油机直列式喷油系统层次耦合热力学仿真模型及其内部结构示意图：（a）层次耦合热力学仿真模型；（b）凸轮轴子系统局部视图；（c）喷油器子系统局部视图

1. 模型结构与测点定义

该仿真模型主要由凸轮轴、输油泵、四个直列式喷油泵及四个喷油器构成，并包含管路、弹簧蓄能器、溢流阀、柴油流体属性、求解器配置与油箱边界模块。工作过程中，凸轮轴接收输入转速，通过偏心凸轮驱动输油泵，并通过四个抛物线轮廓凸轮分别驱动各缸喷油泵柱塞，经出油阀与调速器调节供油量后由喷油器喷入气缸。

系统内共设置16个信号监测点，统一编号为 \(\text{MP}i\text{-}j\)（\(i \in \{1,2,3,4\}\) 表示气缸/喷油器索引，\(j \in \{1,2,3,4\}\) 表示信号类型）：

  • 控制信号（12个测点，位于凸轮轴子系统）：包括轴角速度 \(W\)（\(j=1\)）、凸轮速度 \(V\)（\(j=2\)）和凸轮位置 \(P\)（\(j=3\)），由各缸凸轮轴子系统同步采集。
  • 状态信号（4个测点，位于喷油器子系统）：包括各喷油器在喷射过程中的燃油质量流量（\(j=4\)）。

2. 工况划分与时间序列切分

模型在1种恒速工况（A，955 r/min，作为有标签源域）与6种变速机动工况（B–G，涵盖减速、加速、加—减速、减—加速、加—减—加速及减—加—减速，作为目标域）下，分别对喷孔直径为0.4 mm（正常 F0）以及0.35 mm、0.3 mm、0.25 mm、0.2 mm（堵塞等级F1–F4）共5种状态进行监测。采集得到的原始多通道时间序列通过滑动窗口进行样本切分，窗口长度设为50，步长设为10。

二、双分支控制感知特征提取与加权融合

根据柴油机的物理逻辑，控制信号是主动调节系统运行的指令，状态信号则是被动响应控制变化的运行表征。CA-DANN的总体网络结构如图2所示，由控制感知特征提取器、堵塞程度分类器和机动工况分类器三部分组成；特征提取器在加权融合机制下的超参数配置如图3所示。
图2

图2 控制感知域对抗网络（CA-DANN）总体框架图

图3

图3 加权融合机制下特征提取器的超参数配置图

区别于直接拼接原始信号的做法，控制感知特征提取器采用双分支结构分别建模控制信号与状态信号：

1. 控制信号特征提取分支

在给定控制输入下，正常系统的各缸之间及单缸内部应具有一致的幅值与相位变化规律。该分支的运算步骤如下：

  1. 多头注意力编码：将控制信号 \(x_{\text{control}}\) 输入多头注意力（MHA）模块，设置注意力头数 \(h=4\)，令 \(Q=K=V=x_{\text{control}}\)，在多个投影子空间中提取控制变量间的关联特征，并取输出序列的最后时间步 \(T\) 的特征表示：

    \[h_1 = \text{MHA}(x_{\text{control}})_T \]

  2. 线性投影与通道注意力重标定：将 \(h_1\) 输入线性层映射至 128 维得到特征 \(h_2\)，送入压缩比例（reduction ratio）为 4 的通道注意力模块（SE-Net，依次经全局池化、线性层、ReLU 激活、线性层及 Sigmoid 门控后与原通道相乘），自适应调整各特征通道的权重分布，输出特征 \(h_3\)。
  3. 残差连接与权重归一化：将 \(h_3\) 与 \(h_2\) 通过残差连接相加，并利用 Sigmoid 函数 \(\sigma(x) = \frac{1}{1+e^{-x}}\) 将控制分支输出压缩至 \((0, 1)\) 区间，生成动态权重向量 \(z_{\text{control}}\)：

    \[z_{\text{control}} = \sigma(h_2 + h_3) \]

2. 状态信号特征提取分支

燃油质量流量的上升斜率、峰值幅值及喷射持续时间具有强时间依赖性。该分支将四缸质量流量信号 \(x_{\text{state}}\) 输入隐藏层维度为128的长短期记忆网络（LSTM），利用门控机制捕捉喷射过程的时间演化规律并抑制无关噪声，提取最后时间步的隐藏状态作为状态特征：

\[z_{\text{state}} = \text{LSTM}(x_{\text{state}})_T \]

3. 控制–状态加权融合

得到控制分支生成的权重 \(z_{\text{control}}\) 与状态分支特征 \(z_{\text{state}}\) 后，通过逐元素相乘实现特征融合：

\[z = z_{\text{control}} \odot z_{\text{state}} \]

其中 \(\odot\) 表示逐元素乘法。借助约束在 \((0, 1)\) 区间的 \(z_{\text{control}}\)，模型能够逐维放大或抑制状态特征响应，形成包含控制–状态耦合信息的融合表征 \(z\)。

三、细粒度域对抗训练与联合优化

为在多个变速机动工况分布下保持故障特征的判别一致性，CA-DANN在下游并行连接了堵塞程度分类器与细粒度机动工况分类器。

1. 堵塞程度分类器

该模块用于识别喷油器的堵塞等级，由“线性层 \(\to\) ReLU 激活函数 \(\to\) 线性层”构成，将融合特征 \(z\) 映射为类别输出对数几率（logits）：

\[y_{\text{clog}} = W_{\text{clog2}} \operatorname{ReLU}(W_{\text{clog1}} z + b_{\text{clog1}}) + b_{\text{clog2}} \]

在源域样本（样本数为 \(N_s\)）上计算多分类交叉熵损失 \(\mathcal{L}_{\text{clog}}\)，其中 \(c^{(n)} \in \{0, 1, \dots, C-1\}\) 为第 \(n\) 个样本的真实堵塞类别索引：

\[\mathcal{L}_{\text{clog}} = -\frac{1}{N_s} \sum_{n=1}^{N_s} \log \left( \frac{e^{(y_{\text{clog}}^{(n)})_{c^{(n)}}}}{\sum_{c=1}^{C} e^{(y_{\text{clog}}^{(n)})_c}} \right) \]

2. 细粒度机动工况分类器（域对抗框架）

传统的域对抗网络（DANN）仅采用二分类器区分源域和目标域，难以充分刻画目标域内部包含多种机动模式的复杂分布。CA-DANN将域判别器重构为 \(K\) 分类任务（此处 \(K=7\)，对应1种恒速源域工况A与6种变速目标域工况B–G）：

  1. 梯度反转层（GRL）：融合特征 \(z\) 首先经过梯度反转层。在前向传播阶段，GRL保持特征值不变；在反向传播阶段，GRL将后续层传回的梯度乘以 \(-\lambda\)（\(\lambda\) 为域正则化超参数），使特征提取器朝着混淆工况类别的方向更新参数。
  2. 工况判别网络：经过GRL后的特征依次通过“线性层 \(\to\) ReLU \(\to\) 线性层”，输出 \(K\) 个机动工况类别的logits：

    \[y_{\text{regime}} = W_{\text{regime2}} \operatorname{ReLU}(W_{\text{regime1}} z + b_{\text{regime1}}) + b_{\text{regime2}} \]

  3. 工况判别损失：在源域与目标域全部样本（总样本数 \(N = N_s + N_t\)）上计算多分类交叉熵损失 \(\mathcal{L}_{\text{regime}}\)，其中 \(k^{(n)} \in \{0, 1, \dots, K-1\}\) 为第 \(n\) 个样本所属的工况类别索引：

    \[\mathcal{L}_{\text{regime}} = -\frac{1}{N} \sum_{n=1}^{N} \log \left( \frac{e^{(y_{\text{regime}}^{(n)})_{k^{(n)}}}}{\sum_{k=1}^{K} e^{(y_{\text{regime}}^{(n)})_k}} \right) \]

3. 联合损失函数与训练配置

整个网络通过最小化总损失函数 \(\mathcal{L}_{\text{total}}\) 进行端到端训练：

\[\mathcal{L}_{\text{total}} = \mathcal{L}_{\text{clog}} + \lambda \cdot \mathcal{L}_{\text{regime}} \]

其中域正则化权重 \(\lambda\) 设为1。在具体训练过程中，采用小批量梯度下降策略（批大小为32），使用Adam优化器进行参数更新，初始学习率设置为0.001。通过上述对抗优化过程，特征提取器在保留喷油器堵塞故障判别信息的同时，对齐不同机动工况下的特征分布；推理阶段则直接对 \(y_{\text{clog}}\) 执行 \(\operatorname{argmax}\) 操作以确定喷油器的堵塞程度类别。

总结

CA-DANN方法围绕船舶柴油机控制信号与状态信号的物理因果关系展开技术设计：在数据层面通过层次耦合仿真模型同步采集凸轮轴控制量与喷油器质量流量状态量；在特征提取层面利用MHA与SE-Net从控制信号中学习 \((0, 1)\) 区间内的通道权重，对LSTM提取的状态特征进行逐元素加权融合；在域适应层面以 \(K\) 类机动工况判别器配合梯度反转层替代常规二元域判别器，从而在训练中约束模型提取对机动工况变化不敏感的喷油器故障表征。

参考文献

Fault diagnosis of marine diesel engine via control-aware domain-adversarial network: A control-diagnosis collaboration perspective[J]. Transactions of the Institute of Measurement and Control, 2026.

posted @ 2026-11-13 19:49  mumuzhui  阅读(3)  评论(0)    收藏  举报