基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的柴油機(jī)故障診斷

楊 志董振良萬(wàn)金波

（1.華北電力大學(xué)機(jī)械工程系，河北 保定 071003；2.大唐國(guó)際發(fā)電股份有限公司張家口發(fā)電廠，河北 張家口 075000）

在現(xiàn)代生產(chǎn)過(guò)程中，柴油機(jī)作為常見(jiàn)的機(jī)械設(shè)備之一，廣泛應(yīng)用于動(dòng)力發(fā)電、工程機(jī)械等各種領(lǐng)域，其動(dòng)力性和可靠性的好壞直接影響著整個(gè)系統(tǒng)的工作狀況。因此，對(duì)柴油機(jī)進(jìn)行故障診斷和狀態(tài)監(jiān)測(cè)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并排除故障，對(duì)增加柴油機(jī)工作狀態(tài)下的安全性與可靠性，減少經(jīng)濟(jì)損失，避免事故發(fā)生具有重大的意義。傳統(tǒng)的柴油機(jī)故障診斷與處理方法包括潤(rùn)滑油法、振動(dòng)噪聲法等，但都是以定期保養(yǎng)和事后維修為主，這些方法缺乏事故預(yù)見(jiàn)能力、成本高、效率低[1]。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)、信號(hào)分析處理技術(shù)、人工智能的迅猛發(fā)展，柴油機(jī)故障診斷技術(shù)的水平也在不斷地提高。以非線性并行分布處理為主的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為柴油機(jī)故障診斷技術(shù)的研究開(kāi)辟了新的途徑[2]。經(jīng)過(guò)對(duì)柴油機(jī)的故障資料進(jìn)行分析，柴油機(jī)的渦輪增壓系統(tǒng)發(fā)生的故障較多，本文只研究柴油機(jī)渦輪增壓系統(tǒng)故障的診斷，利用MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱，分別基于BP、RBF和Elman網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行柴油機(jī)的故障診斷，并對(duì)三種網(wǎng)絡(luò)方法診斷結(jié)果的可靠性和適用性進(jìn)行比較和分析。

1 渦輪增壓系統(tǒng)的故障分析

根據(jù)對(duì)柴油機(jī)工作過(guò)程的分析和實(shí)際運(yùn)行經(jīng)驗(yàn)，可以確定渦輪增壓系統(tǒng)的出現(xiàn)的工作故障的原因和部位主要有：增壓器效率下降、空冷器傳熱惡化、透平保護(hù)格柵阻塞、透平通流部分、空氣濾清器阻塞、空冷器空氣測(cè)流阻塞增大和廢熱鍋爐流阻增大。其中后三項(xiàng)故障可以直接由部件特性參數(shù)診斷得出，系統(tǒng)的工作狀況和前四項(xiàng)故障原因作為網(wǎng)絡(luò)輸出變量由建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行故障診斷，確定柴油機(jī)渦輪增壓系統(tǒng)是否處于安全運(yùn)行中。柴油機(jī)渦輪增壓系統(tǒng)工作狀況下可以得到的征兆變量包括排氣總管溫度、掃氣箱壓力、平均燃燒最大爆發(fā)壓力、掃排氣道壓損系數(shù)、增壓器轉(zhuǎn)速、壓氣機(jī)出口溫度、掃氣箱溫度、空冷器壓損系數(shù)、濾網(wǎng)壓損系數(shù)、廢氣鍋爐壓損系數(shù)和柴油機(jī)工作負(fù)荷參數(shù)，共11項(xiàng)可以作為網(wǎng)絡(luò)的輸入變量。

根據(jù)某型號(hào)柴油機(jī)技術(shù)規(guī)范要求，可以得到柴油機(jī)無(wú)故障時(shí)的數(shù)據(jù)，如下所示[3,4]。

● 氣缸排氣溫度： 30K

● 掃氣箱壓力： 0.06MPa

● 最大爆發(fā)壓力： 1MPa

● 濾網(wǎng)壓損系數(shù)： 0.1

● 增壓器轉(zhuǎn)速： 1500r/min

● 空冷器壓損系數(shù)： 0.1

● 廢氣鍋爐壓損系數(shù)：0.1

● 掃排氣道壓損系數(shù)：0.06

● 壓氣機(jī)出口溫度： 30K

● 掃氣箱溫度： 40K

其中，由于濾網(wǎng)壓損系數(shù)、空冷器壓損系數(shù)和廢氣鍋爐壓損系數(shù)可以作為部件特性系數(shù)，直接進(jìn)行診斷，所以，排氣總管溫度、掃氣箱壓力、最大爆發(fā)壓力、增壓器轉(zhuǎn)速、掃排氣道壓損系數(shù)、壓氣機(jī)出口溫度、掃氣箱溫度和柴油機(jī)負(fù)荷作為網(wǎng)絡(luò)的輸入變量。由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷出的數(shù)據(jù)參數(shù)上下偏差超過(guò)以上數(shù)據(jù)時(shí)，則認(rèn)為柴油機(jī)有故障。

2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

BP學(xué)習(xí)算法的基本原理是梯度最快速下降法，通過(guò)梯度搜索使網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際輸出值和期望輸出值的誤差均方值為最小。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是誤差反向傳播算法的學(xué)習(xí)過(guò)程，如圖1所示，輸入層各神經(jīng)元負(fù)責(zé)接收來(lái)自外界的輸入信息，并傳遞給中間層各神經(jīng)元；中間層是內(nèi)部信息處理層，負(fù)責(zé)信息變換，根據(jù)信息變化能力的需求；傳遞到輸出層各神經(jīng)元的信息，完成學(xué)習(xí)的正向傳播處理過(guò)程，由輸出層向外界輸出信息處理[5,6]。

圖1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

2.2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)屬于前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類型，如圖2所示。第一層為輸入層，由信號(hào)源結(jié)點(diǎn)組成；第二層是隱含層，隱含層中神經(jīng)元的變換函數(shù)是非線性函數(shù)，傳遞函數(shù)為radbas；第三層為輸出層，傳遞函數(shù)為線性函數(shù)purelin,對(duì)輸入模式作出響應(yīng)[7]。

RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理是前饋式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它具有最佳逼近性能和全局最優(yōu)特性，并且結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，訓(xùn)練速度快，在模式識(shí)別、非線性函數(shù)逼近等領(lǐng)域的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型方面應(yīng)用廣泛[8]。

2.3 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)具有局部記憶單元和反饋連接的局部前向回歸網(wǎng)絡(luò)，主要結(jié)構(gòu)是前饋連接，包括輸入層、隱含層、承接層和輸出層，其中承接層從隱含層接收反饋信號(hào)，用來(lái)記憶隱含層神經(jīng)元的輸出值，經(jīng)過(guò)延遲和存儲(chǔ)，在輸入到隱含層中，這樣對(duì)歷史數(shù)據(jù)具有敏感性，增強(qiáng)了網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)信息處理能力[9]。

圖2 RBF網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

3 網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)

3.1 樣本數(shù)據(jù)選取與處理

確定正確的訓(xùn)練樣本集是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠準(zhǔn)確故障診斷的一個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)，柴油機(jī)渦輪增壓系統(tǒng)的每一種故障都對(duì)應(yīng)著一個(gè)樣本，樣本的目標(biāo)值取0,0.5和1來(lái)表示診斷出故障的嚴(yán)重程度。確定訓(xùn)練樣本，分別取滿負(fù)荷運(yùn)行、90%負(fù)荷運(yùn)行、70%負(fù)荷運(yùn)行和半負(fù)荷運(yùn)行四種狀況下的數(shù)據(jù)集，現(xiàn)抽取其中的9組數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本，3組數(shù)據(jù)作為測(cè)試樣本。由于原始數(shù)據(jù)幅值不同，甚至相差很大，直接在網(wǎng)絡(luò)中使用學(xué)習(xí)速率會(huì)變得很慢，無(wú)法反應(yīng)出小的測(cè)量值變化，所以要先將訓(xùn)練樣本進(jìn)行歸一化處理，處理后的數(shù)據(jù)對(duì)于網(wǎng)絡(luò)更容易訓(xùn)練和學(xué)習(xí)[10]。歸一化函數(shù)如下所示：

式中：Xi表示歸一化后的測(cè)試數(shù)據(jù)，xi表示原始的測(cè)試數(shù)據(jù)，A表示相應(yīng)的無(wú)故障情況下的基準(zhǔn)值，B表示最大偏差值的絕對(duì)值。

3.2 建立網(wǎng)絡(luò)并故障診斷

3.2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

根據(jù)試湊法，選取隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)為12，第一層傳遞函數(shù)使用tansig函數(shù)，第二層傳遞函數(shù)使用logsig函數(shù)，訓(xùn)練函數(shù)為trainlm函數(shù)，訓(xùn)練次數(shù)3000，訓(xùn)練目標(biāo)0.01，學(xué)習(xí)速率為0.1。

如圖3所示,經(jīng)過(guò)32次訓(xùn)練后，網(wǎng)絡(luò)的性能達(dá)到了要求。

圖3 BP網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)果

利用訓(xùn)練好的BP網(wǎng)絡(luò)對(duì)測(cè)試樣本進(jìn)行測(cè)試，測(cè)試代碼為yi=sim(net,pi)i=0,1,2測(cè)試結(jié)果為：y1=0.0000 0.9999 0.0000 0.0036 0.0000;y2=0.21050.0000 0.5245 0.0000 0.0059y3=0.0000 0.0014 0.0000 1.0000 0.0000測(cè)試結(jié)果表明，經(jīng)過(guò)訓(xùn)練后，網(wǎng)絡(luò)可以滿足柴油機(jī)渦輪系統(tǒng)故障診斷的要求。

3.2.2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

由于樣本數(shù)目比較小，將徑向基分布常數(shù)設(shè)定為1.2，由此，利用MATLAB創(chuàng)建一個(gè)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如下：spread=1.2;net=newrbe(P,T,spread);經(jīng)過(guò)訓(xùn)練后，對(duì)策是樣本進(jìn)行測(cè)試，測(cè)試結(jié)果如下：y1=0.0000 1.0550-0.189-0.0758 0.0147;y2=0.0000-0.0018 0.5196 0.0055-0.0087;y3 = 0.0000 0.0202 -0.0111 0.9804 0.0028測(cè)試結(jié)果表明，網(wǎng)絡(luò)成功診斷出了所有故障。

3.2.3 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

創(chuàng)建單隱層的Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，最影響函數(shù)性能的是隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)，通過(guò)考慮網(wǎng)絡(luò)的速度與性能，將隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)定為15，創(chuàng)建網(wǎng)絡(luò)如下所示：net=newelm(minmax(P),[15,5],{'tansig','logsig'})net.trainParam.epochs =500;net.train－Param.goal=0.01;net=train(net,P,T);

如圖4所示，經(jīng)過(guò)訓(xùn)練和對(duì)數(shù)據(jù)測(cè)試后，結(jié)果如下所示：y1=0.0232 0.8539 0.0050 0.2311 0.0021;y2 = 0.0112 0.0291 0.4829 0.0468 0.0447;y3 = 0.0129 0.2031 0.0146 0.7644 0.0204

圖4 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)果

測(cè)試結(jié)果雖然誤差較大，但可以測(cè)試樣本的故障診斷結(jié)果。

4 結(jié)語(yǔ)

(1)采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立故障診斷模型，能夠客觀的反映柴油機(jī)是否故障及嚴(yán)重情況，三種網(wǎng)絡(luò)均能夠滿足故障診斷的要求；(2)BP網(wǎng)絡(luò)具有很強(qiáng)的非線性映射能力，在柴油機(jī)故障診斷中應(yīng)用很成功，但由于BP網(wǎng)絡(luò)是前向的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，所以收斂速度比較慢，而且有可能收斂到局部極小點(diǎn)；RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂速度快，當(dāng)函數(shù)的擴(kuò)展速度spread越大，函數(shù)擬合就越平滑，如果數(shù)值過(guò)大，會(huì)使傳遞函數(shù)的作用擴(kuò)大到全局，喪失了局部收斂的優(yōu)勢(shì)，所以在網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)中需要嘗試確定最優(yōu)解；Elman網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練誤差曲線比BP網(wǎng)絡(luò)要平滑，收斂速度很快，能準(zhǔn)確的識(shí)別所有故障類型，但相對(duì)于BP網(wǎng)絡(luò)和RBF網(wǎng)絡(luò)，Elman網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別誤差更大，但并沒(méi)有影響所建立模型的應(yīng)用。(3)由于樣本量比較小，對(duì)于和訓(xùn)練數(shù)據(jù)相差很大的數(shù)據(jù)，所建立的網(wǎng)絡(luò)可能無(wú)法正確診斷。在實(shí)際應(yīng)用中要采用大容量的訓(xùn)練樣本，并對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和檢查，如利用小波方法處理非正常的高峰值波動(dòng)數(shù)值等[11]。

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