基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車輛發(fā)動機(jī)故障診斷

雷 鳴

（沈陽理工大學(xué) 理學(xué)院，沈陽 110159）

0 引言

車輛發(fā)動機(jī)為車輛提供動力與電力，是車輛安全行駛與運作的基本條件。車輛發(fā)動機(jī)的系統(tǒng)故障對車輛運行安全有直接影響，同時也影響到發(fā)動機(jī)的經(jīng)濟(jì)性、動力性和可靠性，及時發(fā)現(xiàn)與確定發(fā)動機(jī)故障有重要的安全意義。

車輛發(fā)動機(jī)的燃油系統(tǒng)故障與潤滑、供油、排氣、冷卻等子系統(tǒng)的運行狀態(tài)緊密相關(guān)，與燃油的輸送、加熱、霧化、噴射、燃燒等多個分過程也密切聯(lián)系，這使得發(fā)動機(jī)的故障信息是隨機(jī)的和不確定的[1,2]。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANNs)可以進(jìn)行分布式存儲、并行處理、自適應(yīng)、自組織和自學(xué)習(xí)能力，根據(jù)對故障實例的學(xué)習(xí)，用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(NNS)中的連接權(quán)值來標(biāo)志所學(xué)習(xí)的故障診斷的權(quán)重，即可達(dá)到對故障的記憶、聯(lián)想、相似歸納和模式匹配，這樣就可以構(gòu)建起故障和故障征兆之間的非線性映射關(guān)系[3]。小波分析可以在頻域和時域來分析信號的局部信息，它能夠進(jìn)行染噪信號的降噪、分解和重構(gòu)，還可以精確地檢測到信號的突變，還可以進(jìn)行故障特征向量的抽取[4]。

1 發(fā)動燃油系統(tǒng)的常見故障

燃油系統(tǒng)經(jīng)常出現(xiàn)的故障是噴油器和高壓油泵故障，我們將燃油系統(tǒng)狀態(tài)與常見故障故障用字母表示：25%供油量（T3），75%供油量（T2），出油閥失效（T4），100%供油量（T1），針閥卡阻（T6），噴油孔堵塞（T5），針閥泄漏（T7），其他故障（T8）。

燃油系統(tǒng)運行狀態(tài)和故障信息可以通過燃油的壓力信號表現(xiàn)出來，當(dāng)燃油系統(tǒng)發(fā)生故障時，系統(tǒng)的供油狀態(tài)將會隨之變化，從而引起燃油的壓力信號波形變化，并且不同系統(tǒng)故障的燃油壓力信號波形特征也不一樣，如果我們對燃油的壓力信號進(jìn)行特征分析、提取相關(guān)的特征信息，那么我們就可以通過燃油壓力信號的波形特征來判斷系統(tǒng)的具體故障，實現(xiàn)診斷發(fā)動機(jī)故障的目的。

2 小波分析提取故障信號的特征向量

小波分析是當(dāng)今發(fā)展最為迅猛的學(xué)科之一，它被比喻為“數(shù)學(xué)顯微鏡”。在數(shù)學(xué)中，我們將可導(dǎo)無限次的函數(shù)稱為光滑或無奇異性的，若果一個函數(shù)在某階導(dǎo)數(shù)不連續(xù)或某處有間斷或，則我們稱之為在此處有奇異點。一般情形下，信號的奇異可分成兩種：一種是信號f (t)在某個時刻，它的幅度發(fā)生突變，從而導(dǎo)致信號的不連續(xù)，其幅度的突變點就是第一種間斷點；另一種是信號f (t)在其外觀上看起來很光滑，它的幅也沒有突變點，但經(jīng)過一階求導(dǎo)后，就會有突變產(chǎn)生，也就是說該信號的一階微分是間斷的，我們稱之為第二種間斷點。通過研究可以發(fā)現(xiàn)，車輛的柴油機(jī)燃油系統(tǒng)產(chǎn)生故障時，燃油的壓力信號波形其間斷點的類型、位置和幅值等信息因故障類型的相異而不同。小波的其中一個重要特點就是可以在局部描述信號的奇異性。

Mallat等研究學(xué)者發(fā)現(xiàn)：如果函數(shù)f (t)在某一點t0為奇異的，那么在較小尺度上，f (t)在t0點的小波變換就具有模極大值，所以，我們可以對燃油的壓力信號在較小尺度上進(jìn)行小波變換，利用其模極大值來抽取故障的特征向量，具體的步驟如下：

1）確定信號將要被分解的層數(shù)，然后用小波將原始信號做多尺度分解。在本文中我們采用Db小波函數(shù)，用Db4小波對燃油的壓力信號分別做5層小波分解。上游油管的油壓信號進(jìn)行小波分解后如圖1所示，圖中d1!d5表示燃油的壓力信號5層小波分解時每一層的高頻部分；

2）高頻噪聲經(jīng)常存在于高頻系數(shù)中，為了保存信號的奇異點和不連續(xù)點，我們對分解后的高頻系數(shù)進(jìn)行分層閾值降噪，然后對燃油的壓力信號分解的小波系數(shù)做重構(gòu)；

3）對油管上下游的兩個測壓點壓力在d3!d5小尺度上的一共6個小波重構(gòu)系數(shù)進(jìn)行模極大值求取，然后將其歸一化后，作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入向量和泄漏特征向量。

3 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和小波的聯(lián)合方式一般有兩種：一種是“嵌套式聯(lián)合”，另一種是“輔助式聯(lián)合”。輔助式聯(lián)合就是把小波分析當(dāng)做神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)處理，以便給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)供給輸入特征向量，接下來再使用傳統(tǒng)上的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來處理。小波變換這一步驟等于對原始信號進(jìn)行了檢波或濾波，將濾波后的信號作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入就能夠獲得比較好的效果。本文采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和小波變換的輔助式聯(lián)合，對小波變換的模極大值進(jìn)行特征向量提取來作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入值。

BP網(wǎng)絡(luò)的全稱是“誤差反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它為多層的單向傳播前向網(wǎng)絡(luò)。它的學(xué)習(xí)過程由反向傳播和正向傳播所組成，若在輸出層沒有得到所期望的輸出值，那么就將轉(zhuǎn)入反向傳播，并沿原來的連接通路將誤差信號返回。學(xué)習(xí)訓(xùn)練可以使BP網(wǎng)絡(luò)自動地調(diào)節(jié)各層神經(jīng)元的權(quán)值，這樣可以使誤差信號最小。

因為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中輸出層和輸入層節(jié)點數(shù)目都可以依據(jù)故障特征向量來直接確定，所以本文將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入節(jié)點數(shù)設(shè)計成6個；將燃油系統(tǒng)各種故障的網(wǎng)絡(luò)輸出節(jié)點數(shù)設(shè)計成3個，各種故障所對應(yīng)的輸出的期望值如表1所示。

進(jìn)行多次試驗后，我們發(fā)現(xiàn)，若把隱含層節(jié)點數(shù)h的值取為12，則效果將最好，輸出層和隱層均都是用Sigmoid傳遞函數(shù)。圖2是小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)模型。

我們將它的算法具體描述如下：

我們假定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱含層有p個神經(jīng)元，輸入層有n個神經(jīng)元，輸出層有q個神經(jīng)元。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出層其輸出向量是yo，輸入的向量是x，期望的輸出向量是do，傳遞函數(shù)是f ( ·)，輸出層和隱含層的連接權(quán)值是who，中間層和輸入層的連接權(quán)值是wih，誤差函數(shù)如式（1）所示。

圖1 燃油油管上游的壓力信號的小波分解

表1 輸入的特征向量和測試的輸出數(shù)據(jù)

輸出層的各神經(jīng)元閾值是bo，隱含層的各神經(jīng)元的閾值是bh，我們隨機(jī)選擇第k個輸入樣本和所對應(yīng)的期望輸出：

那么隱含層的各個神經(jīng)元的輸出和輸入是：

使用網(wǎng)絡(luò)的實際輸出yo和期望輸出do，我們來計算輸出層各神經(jīng)元誤差函數(shù)的偏導(dǎo)數(shù)do(k)；用輸出層的do(k)，輸出層到的隱含層連接權(quán)值who和隱含層的輸出ho，我們來計算輸出層各神經(jīng)元誤差函數(shù)的偏導(dǎo)數(shù)dh(k)；我們用隱含層各神經(jīng)元的輸出ho和輸出層各神經(jīng)元的do(k)來修正連接權(quán)值who(k)。

用輸入層的各神經(jīng)元的輸入xi(k)和隱含層的各神經(jīng)元的dh(k)來修正連接權(quán)

最后，我們來判斷網(wǎng)絡(luò)誤差E滿足要求與否，如果網(wǎng)絡(luò)誤差滿足我們的預(yù)設(shè)精度，那么就結(jié)束算法；否則，它將選擇下一個的學(xué)習(xí)樣本來進(jìn)入下一輪的學(xué)習(xí)，如此循環(huán)，直到獲得NNS的輸出總誤差為最小時的權(quán)值矩陣量，這樣我們就建立起了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出和輸入之間的非線性映射。

圖2 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型

4 發(fā)動機(jī)故障診斷測試

本文的測試實驗使用壓力傳感器，來測試“日野自動車株式會社”的J08E UL型發(fā)動機(jī)，在50%負(fù)載下，當(dāng)轉(zhuǎn)速1500 r/min時高壓油管的上下游兩個測壓點的油管的壓力信號。我們將正常零件替換為故障零件來模擬故障情況，信號的采樣時間為1s，采樣頻率為10kHz，每個故障情況都采集5次，一共可以獲得40個采樣數(shù)據(jù)樣本。

根據(jù)全文所述的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，我們采用MATLAB來進(jìn)行仿真實驗。把實驗數(shù)據(jù)進(jìn)行小波分析以進(jìn)行故障的特征向量提取，然后對其進(jìn)行歸一化，則我們可對每種故障獲取5組的樣本數(shù)據(jù)。我們將第1～4組的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)訓(xùn)練，其訓(xùn)練結(jié)果如圖3所示。在網(wǎng)絡(luò)誤差為0.001的情況下，300步內(nèi)就可以實現(xiàn)目標(biāo)誤差，并且收斂性也良好。

我們將第5組數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練好網(wǎng)絡(luò)的測試數(shù)據(jù)，其測試的輸出值見表1，與期望輸出值對比可以發(fā)現(xiàn)，期望輸出和實際輸出吻合良好，實現(xiàn)了較好的的非線性映射結(jié)果，如果我們把將學(xué)習(xí)樣本數(shù)量加大，則可以獲得更好的映射效果。

5 結(jié)論

本文依據(jù)車輛發(fā)動機(jī)故障與燃油壓力信號小波變換的模極大值兩者間的關(guān)系，用小波變換來充分抽取系統(tǒng)故障的特征向量，將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和小波變換進(jìn)行“輔助式結(jié)合”來構(gòu)建小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，然后讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，最后我們根據(jù)測試樣本的分析結(jié)果來診斷發(fā)動機(jī)的常見故障，仿真結(jié)果表明小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的準(zhǔn)確率高，故障診斷效果好。

圖3 步數(shù)和訓(xùn)練的精度曲線

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