基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電控發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷研究

李志鵬，邵憲友，張東興，楊傳英

(東北林業(yè)大學(xué)交通學(xué)院，哈爾濱 150040)

為突破傳統(tǒng)的以技藝與經(jīng)驗(yàn)為主的汽車發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷技術(shù)的瓶頸，建立以現(xiàn)代技術(shù)為基礎(chǔ)的故障診斷新理論，逐漸完善診斷系統(tǒng)的科學(xué)理論體系成為當(dāng)今發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷領(lǐng)域的重要發(fā)展趨勢(shì)。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(artificial neural network，ANN)是對(duì)生物或人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的抽象表現(xiàn)，建立的模型以類似自然界生物的交互方式適應(yīng)環(huán)境，具備從周圍環(huán)境學(xué)習(xí)的能力。以認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)和腦科學(xué)理論為基礎(chǔ)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化控制、處理復(fù)雜問(wèn)題提供了更多有效的途徑。其中BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠以任意計(jì)算精度逼近控制系統(tǒng)的非線性函數(shù)，因而得到了非常廣泛的應(yīng)用［1－9］。同時(shí)，BP網(wǎng)絡(luò)還能以較高的運(yùn)算效率對(duì)所接受信息并行處理，自我學(xué)習(xí)能力、組織性以及創(chuàng)造性較強(qiáng)，且具有很好的魯棒性和容錯(cuò)性，在汽車故障診斷領(lǐng)域具有廣闊的發(fā)展前景。

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

BP(Back-Propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法不僅包括輸入與輸出節(jié)點(diǎn)層，而且還有隱含節(jié)點(diǎn)層，其中隱含層可以是單層，也可以是多層。只要具備充分多的隱含層單元數(shù)，就能夠以任意計(jì)算精度逼近任意有限維函數(shù)。圖1為3層 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型［10］。

圖1 3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

設(shè)輸入層神經(jīng)元有 n個(gè)，xi(i=1，2，…，n)表示其輸人，隱含層內(nèi)有l(wèi)個(gè)神經(jīng)元，bh(h=1，2，…，l)表示隱層的輸出，輸出層內(nèi)有m個(gè)神經(jīng)元，yj(j=1，2，…，m)，網(wǎng)絡(luò)的輸入矢量 X=(x1，x2，…，xn)，中間層輸出矢量為 B=(b1，b2，…，bl)，則有

式中:vhi為輸入層到隱含層的權(quán)值;θi為隱層的閾值。輸出層的輸出矢量Y=(y1，y2，…，ym)，則有

式中:wij為隱含層到輸出層的權(quán)值;θj為輸出層的閾值。

式(1)、(2)中 f(·)為激活函數(shù)。一般情況下，f(·)不能為線性函數(shù)，否則神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不能實(shí)現(xiàn)非線性映射特性。選取Sigmoid函數(shù)(簡(jiǎn)稱S函數(shù))，其表達(dá)式為，系數(shù)λ取決于函數(shù)的壓縮程度。

BP算法的基本原理:網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過(guò)程由信號(hào)的正向傳播與誤差的反向傳播組成。正向傳播時(shí)，輸入樣本從輸入層輸入，經(jīng)各個(gè)隱含層處理后傳向輸出層。如果輸出層的實(shí)際輸出與期望的輸出不符，則算法轉(zhuǎn)入誤差反向傳播階段。誤差反向傳播階段是將輸出誤差以某種形式經(jīng)過(guò)隱含層向輸入層逐層反傳，并將誤差分?jǐn)偨o各層的所有神經(jīng)元，從而獲得各層神經(jīng)元的誤差信號(hào)。此誤差信號(hào)被作為修正各個(gè)神經(jīng)元權(quán)值的依據(jù)。這種信號(hào)正向傳播與誤差反向傳播的各層權(quán)值調(diào)整過(guò)程周而復(fù)始地進(jìn)行，權(quán)值也在不斷地調(diào)整，這就是網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)訓(xùn)練過(guò)程［11］。BP網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的實(shí)質(zhì)就是求取誤差函數(shù)最小值的問(wèn)題。該算法采用學(xué)習(xí)規(guī)則，按誤差函數(shù)的負(fù)梯度方向修改權(quán)值。

2 BP網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練仿真程序

在無(wú)負(fù)荷怠速(800 r/min左右)和加速工況(1800 r/min左右)的兩種狀態(tài)下，以韓國(guó)現(xiàn)代公司生產(chǎn)的Grander系列V63000汽油發(fā)動(dòng)機(jī)為實(shí)驗(yàn)對(duì)象，人為設(shè)置發(fā)動(dòng)機(jī)常見的6種故障類型，即無(wú)故障(正常狀態(tài))、空氣流量傳感器故障、節(jié)氣門位置傳感器故障、氧傳感器故障、點(diǎn)火線圈故障、噴油器故障。利用X－431診斷儀和AUTO5－1型尾氣分析儀測(cè)量傳感器故障數(shù)據(jù)流與尾氣排放故障的信息。

訓(xùn)練樣本集(即故障征兆集)應(yīng)適用于對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練，其對(duì)故障診斷起著關(guān)鍵的作用。訓(xùn)練樣本集不僅應(yīng)全面涵蓋所選故障模式類的數(shù)據(jù)，還應(yīng)具有一定的代表性，并且還必須保證學(xué)習(xí)的有效性。表1是各類故障對(duì)應(yīng)的理想輸出值。

當(dāng)相應(yīng)的故障發(fā)生時(shí)，其故障模式位輸出代碼為1。

本文采用傳統(tǒng)的3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)電控發(fā)動(dòng)機(jī)故障進(jìn)行診斷，輸入數(shù)據(jù)為提取的相應(yīng)數(shù)據(jù)流信號(hào)特征值，輸出是對(duì)故障原因進(jìn)行的相應(yīng)編碼。以發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速、節(jié)氣門開度傳感器、空氣流量傳感器、氧傳感器、空氣溫度傳感器及發(fā)動(dòng)機(jī)的排放信息的特征值作為網(wǎng)絡(luò)的輸入值，以理想的輸出作為網(wǎng)絡(luò)輸出值。執(zhí)行器、傳感器故障特征因素及故障原因如表2所示。

表1 各種故障對(duì)應(yīng)的理想輸出值

表2 故障特征因素及故障原因

以故障原因Y=(y1y2y3y4y5y6)T作為輸出，y1，y2，y3，y4，y5，y6分別代表發(fā)動(dòng)機(jī)無(wú)故障、噴油器故障、點(diǎn)火線圈故障、節(jié)氣門開度傳感器故障、空氣流量傳感器故障、氧傳感器故障。輸出節(jié)點(diǎn)數(shù)等于所能識(shí)別的故障類型數(shù)，所以取6個(gè)輸出節(jié)點(diǎn)，相應(yīng)的故障類型對(duì)應(yīng)輸出神經(jīng)元的輸出結(jié)果。以故障參數(shù)X=(x1x2x3x4x5x6x7x8x9x10)T作為樣本輸入，x1，x2，x3，x4，x5，x6，x7，x8，x9，x10分別代表 CO(10－2)，CO2(10－2)，O2(10－2)，HC(10－6)，NOx(10－6)含量和發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速、節(jié)氣門開度、空氣流量傳感器、氧傳感器、進(jìn)氣溫度傳感器的數(shù)值信號(hào)。以多組不同故障類型下的樣本來(lái)訓(xùn)練所搭建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從而建立起故障類型與故障模式之間的映射關(guān)系。

對(duì)于一般的模式識(shí)別及故障診斷問(wèn)題［12］，3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就可以很好地解決。根據(jù)故障樣本的特點(diǎn)，設(shè)置輸人節(jié)點(diǎn)數(shù)為10，隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)為17，輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)為6。建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并且設(shè)定其歩長(zhǎng)、目標(biāo)、顯示間隔、學(xué)習(xí)率等。用train函數(shù)來(lái)對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，相應(yīng)的訓(xùn)練語(yǔ)句如下:

程序運(yùn)行完畢出現(xiàn)如圖2所示的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練界面。

圖2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練界面

3 BP網(wǎng)絡(luò)的故障診斷

為更好地提高數(shù)據(jù)的有效性，在無(wú)負(fù)荷怠速(800 r/min左右)和加速工況(1800 r/min左右)兩種狀態(tài)下，采集6種常見故障的多組各10個(gè)發(fā)動(dòng)機(jī)的樣本數(shù)據(jù)，從中隨機(jī)選出兩組(表3、4)。由于大部分相對(duì)于測(cè)量值比較大的波動(dòng)會(huì)破壞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過(guò)程，使其不能反映小測(cè)量值變量的變化，而且網(wǎng)絡(luò)是通過(guò)調(diào)整各層權(quán)值的大小來(lái)學(xué)習(xí)變量相對(duì)重要性的。若輸入變量幅值相差太大，則網(wǎng)絡(luò)完成學(xué)習(xí)時(shí)權(quán)值之間的大小相差很大，導(dǎo)致診斷結(jié)果偏差過(guò)大，所以對(duì)其樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，所得數(shù)據(jù)如表5、6所示。

利用表5、6中已經(jīng)歸一化的數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行訓(xùn)練。在訓(xùn)練函數(shù)trainglm的訓(xùn)練下其網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練誤差平方和隨訓(xùn)練步數(shù)的變化曲線如圖3所示。從圖3(a)中可見:在怠速狀態(tài)下，在模型訓(xùn)練迭代到第24步時(shí)，訓(xùn)練誤差平方和為0.000057463，此時(shí)達(dá)到最小值;在加速狀態(tài)下，迭代到第13步時(shí)，訓(xùn)練誤差平方和為0.0000149。兩者都在期望誤差0.001范圍內(nèi)，且訓(xùn)練時(shí)間很短。這說(shuō)明BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練步數(shù)和訓(xùn)練時(shí)間少、收斂速度快，利用此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能快速診斷出發(fā)動(dòng)機(jī)故障。

利用己經(jīng)訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值，將采集的待診斷樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，再輸入到BP網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行仿真，以此來(lái)驗(yàn)證BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷故障的準(zhǔn)確性。待診斷數(shù)據(jù)經(jīng)歸一化處理后見表7、8，其診斷結(jié)果如表9、10所示。

表3 怠速狀態(tài)下的故障樣本數(shù)據(jù)

表4 加速狀態(tài)下的故障樣本數(shù)據(jù)

表5 怠速狀態(tài)下的訓(xùn)練樣本

表6 加速狀態(tài)下的訓(xùn)練樣本

圖3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練誤差平方和隨訓(xùn)練步數(shù)的變化曲線

表7 怠速狀態(tài)下驗(yàn)證數(shù)據(jù)

表8 加速狀態(tài)下驗(yàn)證數(shù)據(jù)

表9 驗(yàn)證診斷結(jié)果1

表10 驗(yàn)證診斷結(jié)果2

4 結(jié)論

1)對(duì)比怠速和加速兩種狀態(tài)下的驗(yàn)證診斷結(jié)果，實(shí)際輸出值與期望輸出值很接近，驗(yàn)證了所建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的準(zhǔn)確性及有效性。

2)通過(guò)訓(xùn)練后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能準(zhǔn)確診斷電控發(fā)動(dòng)機(jī)的故障，可進(jìn)一步完善后將其理論運(yùn)用到汽車尾氣分析儀中，使分析儀不僅檢測(cè)尾氣參數(shù)，還可根據(jù)尾氣值的數(shù)量關(guān)系判斷發(fā)動(dòng)機(jī)的相應(yīng)故障，降低故障檢測(cè)的勞動(dòng)強(qiáng)度和成本，提高故障診斷效率。

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