基于小波網(wǎng)絡的船舶柴油機燃油系統(tǒng)故障診斷

印洪浩，彭中波

(重慶交通大學航海學院，重慶400074)

船舶柴油機提供船舶的推進動力和電力，是船舶安全航行、作業(yè)和停泊的基本保證。船舶柴油機燃油系統(tǒng)故障將直接影響船舶航行安全，影響柴油機的動力性、經(jīng)濟性和可靠性，及時發(fā)現(xiàn)和定位其故障具有重要的現(xiàn)實意義。

船舶柴油機燃油系統(tǒng)故障與供油、潤滑、冷卻、進排氣等多個子系統(tǒng)工作狀態(tài)緊密聯(lián)系，與燃油加熱、輸送、噴射、霧化、燃燒、燃氣做功等多個過程密切相關，其故障診斷信息和知識具有隨機性和不確定性的特點，故障模式的輸入輸出故障屬性是典型的多映射非線性關系［1－2］。人工神經(jīng)網(wǎng)絡具有大規(guī)模并行處理、分布式存儲、自組織、自適應和自學習能力，通過對故障實例的訓練和學習，用分布在神經(jīng)網(wǎng)絡中的連接權值來表達所學習的故障診斷的權衡比重，可實現(xiàn)對故障的聯(lián)想、記憶、模式匹配和相似歸納，從而建立起故障和征兆間的復雜的非線性映射關系［3－4］。小波分析由于具有在時域和頻域表征信號局部信息的能力，能實現(xiàn)染噪信號的分解、降噪和重構，可精確檢測到信號的突變，可用于有效提取故障特征向量［5］。

筆者結合人工神經(jīng)網(wǎng)絡和小波分析的各自優(yōu)點，設計小波神經(jīng)網(wǎng)絡，通過對燃油壓力信號的檢測，利用小波變換模極大值提取故障特征向量，通過學習訓練，實現(xiàn)了用特征向量輸入神經(jīng)網(wǎng)絡來有效診斷船舶柴油機燃油系統(tǒng)故障。

1 燃油系統(tǒng)常見故障

船舶柴油機燃油系統(tǒng)工作原理如圖1。燃油經(jīng)加熱，分離水分和雜質后，供應至高壓油泵;控制系統(tǒng)通過執(zhí)行機構控制高壓油泵柱塞的上下運動和旋轉運動，實現(xiàn)泵油和油量調節(jié);泵出的高壓燃油經(jīng)高壓油管到達噴油器，克服彈簧阻力抬起針閥，經(jīng)噴油孔霧化后送入氣缸。

圖1 機械噴射船舶柴油機燃油系統(tǒng)原理Fig.1 Marine diesel engine mechanical fuel injection system

燃油系統(tǒng)的常見故障為高壓油泵和噴油器故障，系統(tǒng)狀態(tài)與故障的名稱及符號分別表示為:100%供油量(T1)，75%供油量(T2)，25%供油量(T3)，出油閥失效(T4)，噴油孔堵塞(T5)，針閥卡阻(T6)，針閥泄漏(T7)，其它(T8)。

燃油壓力波形特征包含了系統(tǒng)工作狀態(tài)與故障的豐富信息，系統(tǒng)故障會使原有的供油狀態(tài)發(fā)生變化，從而帶來燃油壓力波形形態(tài)和波形參數(shù)的變化，不同故障表現(xiàn)出不同的波形特征。通過對燃油壓力波波形特征的分析，提取足夠的特征信息，可以判斷系統(tǒng)的狀態(tài)與故障，進而達到診斷系統(tǒng)故障的目的［4］。

2 小波分析提取故障特征向量

小波分析是近年來發(fā)展起來的新興學科，被譽為“數(shù)學顯微鏡”。小波函數(shù)具有良好的時－頻特性，小波分析較好地實現(xiàn)了對信號全貌及其局部特性的雙重分析，為故障診斷中的非平穩(wěn)信號分析、弱信號提取、信號的奇異性檢測等提供了一條有效的途徑。

數(shù)學上稱無限次可導的函數(shù)是光滑或沒有奇異性的。若函數(shù)在某處有間斷或某階導數(shù)不連續(xù)，則稱該函數(shù)在此處有奇異點。通常情況下的信號奇異分為兩種:一種是信號f(t)在某一時刻內，其幅值發(fā)生突變，引起信號的非連續(xù)，幅值的突變處是第1種類型的間斷點;另一種是信號f(t)外觀上很光滑，幅值沒有突變，但是，信號的一階微分有突變產(chǎn)生，且一階微分是不連續(xù)的，稱為第2種類型的間斷點。實驗研究發(fā)現(xiàn)，在船舶柴油機燃油系統(tǒng)發(fā)生故障時，燃油壓力信號的間斷點類型、位置、幅值等信息均隨故障類型的不同而各異。小波分析的一個重要性質就是能描述信號的局部奇異性。Mallat等研究發(fā)現(xiàn):若函數(shù)f(t)在某點t0是奇異的，則在較小的尺度上，f(t)在點t0的小波變換具有模極大值。因此，可利用燃油壓力信號在較小尺度上的小波變換模極大值來提取故障特征向量。采用的具體步驟如下:

1)首先確定信號分解的層數(shù)，使用小波對原始信號進行多尺度分解。經(jīng)過多次試驗，這里采用Db小波函數(shù)，采用Db4小波對壓力信號分別進行5層小波分解。以高壓油管上游壓力信號為例，分解信號如圖2，其中d1～d5分別代表信號5層小波分解時各層的高頻段部分;

2)高頻噪聲一般在高頻系數(shù)中，為保留信號的不連續(xù)點和奇異點，對分解后的高頻系數(shù)采用分層閾值降噪，再對信號分解的小波系數(shù)進行重構;

3)求取高壓油管上、下游兩個測壓點的壓力在d3～d5小尺度上共6個小波重構系數(shù)模極大值，歸一化處理后作為泄漏特征向量和神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入向量。

圖2 高壓油管上游壓力信號小波分解Fig.2 The upstream pressure wavelet decomposition

3 小波神經(jīng)網(wǎng)絡模型［6－8］

小波與神經(jīng)網(wǎng)絡的結合方式通常有兩種:一種是“輔助式結合”，另一種是“嵌套式結合”。輔助式結合即將小波分析作為神經(jīng)網(wǎng)絡的前置預處理手段，為神經(jīng)網(wǎng)絡提供輸入特征向量，然后再用傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡進行處理。經(jīng)過小波變換，相當于對原始信號進行了濾波或者檢波，這時將其作為神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入可以取得非常好的效果。筆者采用小波變換和BP神經(jīng)網(wǎng)絡的輔助式結合，用小波變換模極大值提取特征向量作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入值。

BP網(wǎng)絡(Back Propagation)全名為誤差反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡，是一種單向傳播的多層前向網(wǎng)絡。BP算法的學習過程由正向傳播和反向傳播組成，如果在輸出層不能得到期望的輸出，則轉入反向傳播，將誤差信號沿原來的連接通路返回。通過學習訓練，BP網(wǎng)絡自適應地調整各層神經(jīng)元的權值，使誤差信號最小。

由于神經(jīng)網(wǎng)絡中輸入層和輸出層的節(jié)點數(shù)目均可根據(jù)故障特征向量進行直接確定，故設計神經(jīng)網(wǎng)絡輸入節(jié)點數(shù)為6個;對應燃油系統(tǒng)的各種故障，設計網(wǎng)絡輸出節(jié)點數(shù)為3，故障對應的輸出期望值如表1。

表1 輸入特征向量與測試輸出數(shù)據(jù)Table 1 Input feature vectors and test data

經(jīng)過多次試驗，隱含層節(jié)點數(shù)h取12效果最好，隱層和輸出層均采用Sigmoid傳遞函數(shù)。小波神經(jīng)網(wǎng)絡結構模型如圖3。

圖3 小波神經(jīng)網(wǎng)絡模型Fig.3 Wavelet neural network model

具體算法如下:假設BP神經(jīng)網(wǎng)絡輸入層有n個神經(jīng)元，隱含層有p個神經(jīng)元，輸出層有q個神經(jīng)元。神經(jīng)網(wǎng)絡輸入向量為x，輸出層輸出向量為yo，期望輸出向量為do，輸入層與中間層的連接權值為wih，隱含層與輸出層的連接權值為woh，傳遞函數(shù)為f(·)，誤差函數(shù)為:

隱含層各神經(jīng)元的閾值為bh，輸出層各神經(jīng)元的閾值bo，隨機選取第k個輸入樣本及對應期望輸出為:

則隱含層各神經(jīng)元的輸入和輸出為:

利用網(wǎng)絡期望輸出do和實際輸出yo，計算誤差函數(shù)對輸出層的各神經(jīng)元的偏導數(shù)δo(k);用隱含層到輸出層的連接權值woh、輸出層的δo(k)和隱含層的輸出ho計算誤差函數(shù)對輸出層的各神經(jīng)元的偏導數(shù)δh(k);用輸出層各神經(jīng)元的δo(k)和隱含層各神經(jīng)元的輸出ho來修正連接權值woh(k)。

用隱含層各神經(jīng)元的δh(k)和輸入層各神經(jīng)元的輸入xi(k)修正連接權，

最后判斷網(wǎng)絡誤差是否滿足要求。當誤差達到預設精度則結束算法;否則，選取下一個學習樣本及對應的期望輸出，進入下一輪學習，并最終得到神經(jīng)網(wǎng)絡輸出的總誤差最小時的權值矩陣量，從而建立起神經(jīng)網(wǎng)絡輸入和輸出間良好的非線性映射。

計算全局誤差

4 故障診斷實驗

實驗采用壓力傳感器，測取6135型船舶柴油機50%負載下，轉速1 500 r/min時某缸高壓油管上、下游兩個測壓點的燃油壓力信號。通過換用已知故障配件來模擬故障工況，信號的采樣頻率為10 kHz，采樣時間為1 s。各工況分別采樣5次，共得到40個數(shù)據(jù)樣本。

根據(jù)設計的小波神經(jīng)網(wǎng)絡模型，編寫MATLAB算法程序，將實驗數(shù)據(jù)經(jīng)小波分析提取故障特征向量，并作歸一化處理后，每種故障獲得5組樣本數(shù)據(jù)。第1～4組用于神經(jīng)網(wǎng)絡學習訓練，訓練結果如圖4，在網(wǎng)絡設定誤差(emse=0.001)的情況下，在300步以內可達到目標誤差，收斂性良好。

第5組數(shù)據(jù)用作輸入特征向量對訓練好的網(wǎng)絡進行測試，網(wǎng)絡測試輸出值見表1，對比實際輸出和期望輸出值，實際輸出和期望輸出有很好的吻合度，達到很好的非線性映射效果，如增大學習樣本的數(shù)量，會達到更好的映射效果。

圖4 訓練精度與步數(shù)曲線Fig.4 Training accuracy and steps

5 結論

根據(jù)船舶柴油機燃油系統(tǒng)故障和壓力信號小波變換模極大值之間的關系，利用小波分析能有效提取系統(tǒng)的故障特征向量，將小波變換和BP神經(jīng)網(wǎng)絡“輔助式結合”形成小波神經(jīng)網(wǎng)絡，并對神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練和學習，通過對測試樣本的仿真結果進行分析，表明小波神經(jīng)網(wǎng)絡準確率高，故障診斷達到良好的效果。

船舶柴油機燃油系統(tǒng)故障診斷是非常復雜的，小波神經(jīng)網(wǎng)絡能有效提取故障特征向量，并具備大規(guī)模并行處理、分布式存儲、自組織、自適應和自學習的能力，所以能很好地適應故障診斷信息與知識的隨機性和不確定性的特點。在本文基礎上，如果使用小波神經(jīng)網(wǎng)絡對燃油系統(tǒng)發(fā)生故障時的振動信號進行分析和網(wǎng)絡訓練，會進一步提高此方法的適用性、準確度和可靠性。

［1］刁帥，劉磊.遺傳算法優(yōu)化的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡在故障診斷中的應用［J］.武漢船舶職業(yè)技術學院學報，2010，9(3):30 －33.Diao Shuai，Liu Lei.Simulation studies of genetic algorithm for optimizing fuzzy neural network in fault diagnosis［J］.Journal of Wuhan Institute of Shipbuilding Technology，2010，9(3):30 －33.

［2］曾誼暉，鄂加強，朱浩，等.基于貝葉斯網(wǎng)絡分類器的船舶柴機冷卻系統(tǒng)故障診斷［J］.中南大學學報:自然科學版，2010，41(4):1379－1384.Zeng Yihui，E Jiaqiang，Zhu Hao，et al.Fault diagnosis on cooling system of ship diesel engine based on Bayes network classifier［J］.Journal of Central South University:Science and Technology，2010，41(4):1379－1384.

［3］肖云魁.汽車故障診斷學［M］.北京:北京理工大學出版社，2006.

［4］張夢云，潘劍鋒，薛宏，等.柴油機燃油供給系統(tǒng)故障診斷研究［J］.農機化研究，2011，33(1):211 －214.Zhang Mengyun，Pan Jianfeng，Xue Hong，et al.Research on fault diagnosis for fuel injector system of diesel engine［J］.Journal of Agricultural Mechanization Research，2011，33(1):211－214.

［5］郭先定，李敏，何光普.小波變換模極大值法檢測信號突變點［J］.電氣應用，2006，25(11):90 －92.Guo Xianding，Li Min，He Guangpu.Applying wavelet-transform to inspect the discontinuous dot of signal［J］.Electrotechnical Application，2006，25(11):90－92.

［6］任俊玲，郭軍.基于小波理論的神經(jīng)網(wǎng)絡模型構造［J］.電腦開發(fā)與應用，2004，17(8):19 －21.Ren Junling，Guo Jun.Network model structure based on wavelet theory［J］.Computer Development＆ Applications，2004，17(8):19－ 21.

［7］朱云芳，戴朝華，付攀.信號分解采用小波神經(jīng)網(wǎng)絡的刀具故障診斷［J］.振動測試與診斷，2006，26(1):64 －66.Zhu Yunfang，Dai Chaohua，F(xiàn)u Pan.The fault diagnosis of tool based on wavelet neural network［J］.Journal of Vibration，Measurement＆ Diagnosis，2006，26(1):64－66.

［8］李義寶，張學勇，馬建國.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的改進算法研究［J］.合肥工業(yè)大學學報，2005，28(6):668 －671.Li Yibao，Zhang Xueyong，Ma Jianguo.Study of improving algorithms based on the BP neural network［J］.Journal of Heifei University of Technology，2005，28(6):668－671.