采用LWD-QPSO-SOMBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拖拉機(jī)柴油機(jī)故障診斷

周俊博，朱燁均，肖茂華※，吳劍銘

（1. 南京農(nóng)業(yè)大學(xué)工學(xué)院，南京 210031；2. 東臺市農(nóng)業(yè)機(jī)械化技術(shù)推廣服務(wù)站，鹽城 224246）

0 引 言

柴油機(jī)作為拖拉機(jī)的動力源，其健康狀況直接影響拖拉機(jī)的性能及安全性[1]。拖拉機(jī)柴油機(jī)故障具有機(jī)理復(fù)雜多樣性以及多故障并發(fā)性等特點，故障診斷已成為目前的研究難點[2]。

隨著近年來人工智能的發(fā)展[3]，基于深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷方法已經(jīng)成為拖拉機(jī)柴油機(jī)故障診斷的重要方式[4]。其中，BP（Back Propagation）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于具有良好的非線性映射能力，被廣泛應(yīng)用到拖拉機(jī)柴油機(jī)故障診斷與預(yù)測中[5]。羅椿旺[6]采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對激光選區(qū)熔化成形件表面粗糙度進(jìn)行預(yù)測，試驗結(jié)果表明BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練誤差在0.01時停止迭代，由于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)缺乏跳出局部最優(yōu)解的能力，通常訓(xùn)練不出合適的網(wǎng)絡(luò)模型。梁恒諾等[7]采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對齒爬式升船機(jī)橫導(dǎo)向裝置結(jié)構(gòu)損傷進(jìn)行識別，試驗結(jié)果表明BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的損傷結(jié)構(gòu)識別率僅為93%，在未經(jīng)優(yōu)化的情況下BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力及預(yù)測能力弱[8]?；诖?，有學(xué)者提出用無監(jiān)督學(xué)習(xí)的方法對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)做預(yù)處理[9]。周曄錫[10]采用SOM（Self Organizing Maps）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)復(fù)合結(jié)構(gòu)對中速磁浮列車懸浮控制器進(jìn)行故障診斷，試驗結(jié)果表明，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在迭代1 714次時網(wǎng)絡(luò)精度達(dá)到目標(biāo)精度，而復(fù)合結(jié)構(gòu)僅用609次迭代達(dá)到同等精度。

雖然SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用能夠加快網(wǎng)絡(luò)收斂速度，但是SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)沒有改變BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)過度依賴網(wǎng)絡(luò)初始權(quán)值閾值的缺陷。黃瑋[11]采用SOMBP（Self Organizing Maps Back Propagation）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對混合動力汽車進(jìn)行故障診斷，結(jié)果表明SOMBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在未達(dá)到目標(biāo)精度時停止訓(xùn)練。在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始權(quán)值閾值優(yōu)化方面，粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）作為一種基于群體的隨機(jī)搜索算法[12]，由于具有精度高、收斂速度快等優(yōu)勢被應(yīng)用于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化。鄒蘭[13]采用PSO算法對SOMBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型進(jìn)行優(yōu)化，優(yōu)化后的模型識別率從90%上升至95%。然而，盡管PSO算法優(yōu)化的模型識別率大幅度提升，但是PSO算法也存在隨迭代次數(shù)增加網(wǎng)絡(luò)收斂速度變慢、易陷入局部最優(yōu)等缺陷[14]。針對PSO優(yōu)化的問題，黃俊[15]采用一種改進(jìn)量子粒子群（Improved Quantum Particle Swarm Optimization，IQPSO）算法優(yōu)化支持向量機(jī)（Support Vector Machines，SVM）模型對邊坡變形進(jìn)行預(yù)測，試驗結(jié)果表明，與傳統(tǒng)PSO優(yōu)化后的SVM模型相比，模型的預(yù)測誤差由4.20降至0.15。

基于以上現(xiàn)狀，本文采用SOMBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，針對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始權(quán)值閾值優(yōu)化，采用PSO算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。為解決PSO算法收斂速度慢、容易陷入局部最優(yōu)等缺點對PSO算法進(jìn)行改進(jìn)，提出了LWD-QPSO（Linear Weight Decrease-Quantum Particle Swarm Optimization）改進(jìn)算法。在分析拖拉機(jī)柴油機(jī)故障機(jī)理的基礎(chǔ)上，確定了反映故障發(fā)生的8種傳感器數(shù)據(jù)信號，最 后 確 定LWD-QPSO-SOMBP（Linear Weight Decrease-Quantum Particle Swarm Optimization-Self Organizing Maps Back Propagation）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的結(jié)構(gòu)參數(shù)，基于CAN（Controller Area Network）總線技術(shù)采集濰柴WP6型拖拉機(jī)柴油機(jī)5種故障下70組傳感器數(shù)據(jù)對LWD-QPSO-SOMBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的診斷效果進(jìn)行驗證。

1 LWD-QPSO-SOMBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

1.1 SOMBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被應(yīng)用于處理復(fù)雜非線性問題[16]，但BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練依賴訓(xùn)練樣本特征。SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法模型[17]，由輸入層與競爭層組成，競爭層中神經(jīng)元輸出代表聚類結(jié)果[18]。該模型通過數(shù)據(jù)的聚類和降維實現(xiàn)數(shù)據(jù)特征提取[19-21]，在降維過程中數(shù)據(jù)的原特征能夠得以保留。因此本文利用SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行初步分類，構(gòu)建SOMBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以提高BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能。

圖1為SOMBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型圖。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)先經(jīng)SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聚類處理，聚類后的標(biāo)簽數(shù)據(jù)與訓(xùn)練數(shù)據(jù)組成新的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)根據(jù)新的訓(xùn)練數(shù)據(jù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)。新的訓(xùn)練數(shù)據(jù)由于擁有SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理后的標(biāo)簽數(shù)據(jù)，訓(xùn)練數(shù)據(jù)特征性增強(qiáng)，進(jìn)而緩解BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練壓力。

1.2 LWD-QPSO算法

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能還受到網(wǎng)絡(luò)初始權(quán)值閾值制約，初始權(quán)值閾值選取不當(dāng)會使網(wǎng)絡(luò)無法找到全局最優(yōu)值，訓(xùn)練不出合適網(wǎng)絡(luò)[22]。PSO算法由于具有優(yōu)良的全局尋優(yōu)能力被廣泛應(yīng)用于參數(shù)尋優(yōu)[23-24]。本文采用PSO算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始權(quán)值閾值。

PSO算法核心步驟有2個，即粒子更新速度計算和粒子位置更新[25]。設(shè)種群規(guī)模（粒子數(shù)）為N；總迭代（進(jìn)化）次數(shù)T；粒子目前迭代次數(shù)為t，粒子的目前位置為xt；粒子的目前移動速度為vt。

每個粒子速度更新公式為式中vt+1為更新后的粒子移動速度，ωb為慣性權(quán)值，c1為個體學(xué)習(xí)因子，c2為社會學(xué)習(xí)因子，r1、r2為2個不相同的[0，1]間隨機(jī)數(shù)，p best為粒子目前的個體最優(yōu)解，g best為粒子目前的全局最優(yōu)解。

每個粒子位置更新公式為

式中xt+1為更新后的粒子位置。

PSO算法收斂速度快，但同時也存在易過早收斂、易陷入局部最優(yōu)等缺點[26-28]，因此需要對PSO算法進(jìn)行優(yōu)化。慣性權(quán)值遞減（Linear Weight Decrease，LWD）通過改變PSO算法在不同時期的搜索能力進(jìn)而提高粒子尋優(yōu)的精度；QPSO（Quantum Particle Swarm Optimization）算法能夠克服粒子連續(xù)變化引起的粒子搜索范圍有限的缺陷，使粒子具有更大尋優(yōu)空間；PSO算法進(jìn)行迭代運算的后期會出現(xiàn)粒子多樣性喪失的現(xiàn)象，自適應(yīng)變異能夠通過幾率變異增加PSO算法后期粒子的多樣性進(jìn)而擴(kuò)大PSO算法后期的尋優(yōu)空間。

本文綜合上述思想對PSO算法進(jìn)行改進(jìn)，提出一種LWD-QPSO算法。以QPSO為主體將LWD中隨迭代次數(shù)改變的慣性權(quán)值引入到QPSO位置更新公式，實現(xiàn)算法全局高精度尋優(yōu)；同時采用一種隨迭代次數(shù)增加變異幾率增大的自適應(yīng)變異算法對QPSO種群更新方式進(jìn)行改進(jìn)，實現(xiàn)對粒子在算法不同時期變異概率的控制，進(jìn)而使QPSO具有更大的尋優(yōu)范圍，突破QPSO易陷入局部最優(yōu)的缺陷。

LWD-QPSO算法每個粒子速度更新公式為

式中l(wèi)ω為變量慣性權(quán)值，sω為最大慣性權(quán)值，eω為最小慣性權(quán)值，t/T為粒子目前迭代次數(shù)與總迭代次數(shù)的比值。

LWD-QPSO算法中每個粒子需要2次位置更新，第1次位置更新公式為

式中u、3r、4r為3個不相同的[0，1]間隨機(jī)數(shù)，pibest為第i個粒子目前的最優(yōu)解。

第2次位置更新公式為

式中rand(0,t/T)為0～t/T之間的隨機(jī)數(shù)。

1.3 LWD-QPSO-SOMBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

LWD-QPSO-SOMBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法流程如圖2。

LWD-QPSO-SOMBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法流程具體為：對網(wǎng)絡(luò)的輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，設(shè)置SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，并根據(jù)輸入數(shù)據(jù)對SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，輸出聚類結(jié)果；對聚類結(jié)果進(jìn)行降維處理，歸一化降維后得到一維標(biāo)簽向量，與輸入數(shù)據(jù)組合成為新數(shù)據(jù)組，以新數(shù)據(jù)組作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入；設(shè)置BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)，確定SOMBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)；采用LWD-QPSO算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始權(quán)值閾值，以LWD-QPSO速度和位置更新公式更新粒子速度及位置，判斷粒子是否符合變異條件，若符合則再次更新粒子位置；以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的均方根誤差公式計算粒子適應(yīng)度，根據(jù)適應(yīng)度大小更新粒子群個體極值和群體極值；判斷當(dāng)前是否滿足LWD-QPSO算法的終止條件，若為真則將最優(yōu)的粒子賦值給BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值及閾值，訓(xùn)練賦值后的SOMBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

2 拖拉機(jī)柴油機(jī)故障分析

目前拖拉機(jī)柴油機(jī)的主要故障形式有柴油機(jī)潤滑系統(tǒng)故障、怠速不穩(wěn)、柴油機(jī)輸出功率不足、排氣系統(tǒng)冒黑煙等[29]。上述4種故障形式的典型表征為機(jī)油壓力低、進(jìn)氣管堵塞、高壓油泵故障及活塞環(huán)斷裂[30-32]。本文以這4種故障表征為基礎(chǔ)，分析能夠反映拖拉機(jī)柴油機(jī)故障發(fā)生的異常數(shù)據(jù)信號。

2.1 機(jī)油壓力低

圖3為拖拉機(jī)柴油機(jī)潤滑系統(tǒng)。拖拉機(jī)柴油機(jī)潤滑系統(tǒng)故障是拖拉機(jī)運行中常見的現(xiàn)象，其表征之一就是機(jī)油壓力降低[33]。

如圖3所示，配氣機(jī)構(gòu)位于拖拉機(jī)柴油機(jī)潤滑系統(tǒng)的末端，潤滑狀況較其他部位差，機(jī)油壓力低時機(jī)油難以到達(dá)配氣機(jī)構(gòu)的進(jìn)、排氣凸輪軸，加劇了進(jìn)、排氣凸輪軸與傳動部件的碰撞與摩擦，導(dǎo)致其相對位置發(fā)生改變，直觀體現(xiàn)為進(jìn)、排氣凸輪軸位置出現(xiàn)異常。同時，機(jī)油壓力低會使機(jī)內(nèi)零部件間的潤滑效果變差，零件間的劇烈摩擦?xí)a(chǎn)生大量熱量，導(dǎo)致冷卻液溫度升高。

2.2 進(jìn)氣管堵塞

拖拉機(jī)柴油機(jī)在怠速工況中常存在怠速不穩(wěn)的故障，怠速不穩(wěn)時柴油機(jī)常出現(xiàn)抖動、轉(zhuǎn)速不均、易熄火等現(xiàn)象[34]。當(dāng)進(jìn)氣管發(fā)生堵塞時拖拉機(jī)柴油機(jī)的進(jìn)氣量大幅度降低，直接導(dǎo)致怠速不穩(wěn)。怠速不穩(wěn)時發(fā)動機(jī)的轉(zhuǎn)速會發(fā)生大幅度抖動，因此進(jìn)氣管發(fā)生堵塞時轉(zhuǎn)速勢必發(fā)生變化。此外，進(jìn)氣管堵塞時進(jìn)氣量會明顯下降，導(dǎo)致進(jìn)氣歧管壓力及空氣流量發(fā)生變化[35]。

2.3 高壓油泵故障

高壓油泵作為拖拉機(jī)柴油機(jī)燃油系統(tǒng)的重要部件，其工作情況直接影響拖拉機(jī)柴油機(jī)的輸出功率。高壓油泵發(fā)生故障時，與高壓油泵相連接的供油提前裝置運行所需的驅(qū)動力中斷，供油提前裝置無法正常工作，導(dǎo)致供油提前角異常。此外，高壓油泵發(fā)生故障會使發(fā)動機(jī)動力不足，柴油機(jī)的轉(zhuǎn)速下降[36]。

2.4 活塞環(huán)斷裂

隨著拖拉機(jī)使用年限的增加，活塞環(huán)易出現(xiàn)磨損及斷裂的故障[37]?；钊h(huán)斷裂時發(fā)動機(jī)燃燒情況變差，排氣系統(tǒng)會出現(xiàn)冒黑煙現(xiàn)象。此時由于機(jī)內(nèi)氣缸燃燒室內(nèi)燃燒情況變差，整機(jī)的溫度會降低，進(jìn)而使冷卻液溫度發(fā)生改變。同時，柴油機(jī)長時間的不良燃燒會導(dǎo)致發(fā)動機(jī)抖動，轉(zhuǎn)速也會受到相應(yīng)影響。

根據(jù)上述分析，得出反映拖拉機(jī)柴油機(jī)故障發(fā)生時的異常數(shù)據(jù)信號，如表1。

表1 拖拉機(jī)柴油機(jī)故障發(fā)生時的異常數(shù)據(jù)信號Table 1 Abnormal data signal of tractor diesel engine faults

根據(jù)表1可知，拖拉機(jī)柴油機(jī)單個信號無法確定柴油機(jī)發(fā)生何種故障，某種故障發(fā)生會有多種數(shù)據(jù)信號存在異常。

3 LWD-QPSO-SOMBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型性能試驗

3.1 試驗器材與設(shè)備

為檢驗LWD-QPSO-SOMBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的診斷性能，本文以CAN總線采集拖拉機(jī)柴油機(jī)運行過程中傳感器數(shù)據(jù)，進(jìn)行故障診斷試驗。試驗機(jī)型為濰柴WP6型拖拉機(jī)柴油機(jī)，試驗數(shù)據(jù)采集裝置為USBCAN-Ⅱ C，數(shù)據(jù)解析采用美國汽車工程師協(xié)會（Society of Automotive Engineers，SAE）的J1939協(xié)議，數(shù)據(jù)解析軟件為CAN Pro，以MATLAB R2018a作為LWD-QPSO-SOMBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的執(zhí)行軟件。

3.2 試驗方案

3.2.1 數(shù)據(jù)采集

試驗數(shù)據(jù)采集裝置由CAN總線和USBCAN-Ⅱ C裝置構(gòu)成。如圖4為CAN總線，CAN總線將多個拖拉機(jī)柴油機(jī)電子系統(tǒng)串聯(lián)起來，其中包含本試驗所采用的傳感器：轉(zhuǎn)速傳感器（型號為M22×1.5，精度為±（20～30） r/min）、轉(zhuǎn)矩轉(zhuǎn)速傳感器（型號為JLN-205，精度為±0.1%F.S）、冷卻液溫度傳感器（型號為23 522 855，精度為±0.1 ℃）、空氣流量傳感器（型號為4 984 760，精度為±1.5%F.S）、進(jìn)氣管壓力傳感器（型號為A2 C96 053 500，精度為±0.05% F.S）、凸輪軸位置傳感器（型號為0 281 002 315，精度為±1.5°）。CAN總線的通訊形式簡單，僅由CAN高（CAN-High）數(shù)據(jù)線和CAN低（CAN-LOW）數(shù)據(jù)線組成。USBCAN-Ⅱ C裝置中有專供CAN-High數(shù)據(jù)線和CAN-LOW數(shù)據(jù)線接入的L、H接腳，接線后對USBCAN-Ⅱ C供電，即可完成拖拉機(jī)柴油機(jī)傳感器數(shù)據(jù)采集。

3.2.2 數(shù)據(jù)解析

CAN總線以CAN報文為載體傳輸數(shù)據(jù)，傳感器的數(shù)據(jù)寄存于CAN報文中，因此需要對CAN報文進(jìn)行解析，提取傳感器數(shù)據(jù)。本試驗采用SAE的J1939協(xié)議對CAN報文進(jìn)行解析[38]。如表2，J1939協(xié)議詳細(xì)定義了CAN報文中的參數(shù)信息。

表2 J1939協(xié)議參數(shù)信息Table 2 J1939 protocol parameter information

提取CAN報文中的參數(shù)值，根據(jù)公式（6）計算傳感器的實際參數(shù)值。

式中V為傳感器實際參數(shù)值，A為CAN報文中的參數(shù)值，Rp為分辨率，Of為偏移量。

3.2.3 基于CAN總線的故障診斷試驗方案

試驗采用南京農(nóng)業(yè)大學(xué)工學(xué)院自主研制的液壓機(jī)械無級變速箱（Hydro Mechanical Continuously Variable Transmission，HMCVT）試驗臺架。如圖5所示，該試驗臺架由濰柴WP6型拖拉機(jī)柴油機(jī)、液壓站、液壓機(jī)械無級變速箱、傳動軸、升速箱及電渦流測功機(jī)組成，試驗臺架設(shè)有供各裝置傳感器數(shù)據(jù)傳輸?shù)腃AN總線。

CAN總線布置于試驗臺架內(nèi)部，直接找出CAN總線中的CAN-High數(shù)據(jù)線和CAN-LOW數(shù)據(jù)線是困難的。因此試驗采用OBD（On-Board-Diagnose）數(shù)據(jù)線與試驗臺架自帶的OBD接口將CAN總線中CAN-High數(shù)據(jù)線和CAN-LOW數(shù)據(jù)線引出，將二者接入USBCAN-Ⅱ C裝置實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集。CAN Pro軟件是一款專門用于CAN總線高層協(xié)議的分析軟件，能夠兼容J1939協(xié)議，并能夠?qū)⒔馕鯟AN報文得到的傳感器數(shù)據(jù)儲存為Excel格式，因此試驗采用CAN Pro軟件解析數(shù)據(jù)，將解析后的Excel格式數(shù)據(jù)導(dǎo)入MATLAB R2018a軟件工作目錄中，執(zhí)行LWD-QPSO-SOMBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型得出故障診斷結(jié)果。

以上述試驗方案為基礎(chǔ)，采集濰柴WP6型拖拉機(jī)柴油機(jī)在O1、O2、O3、O4、O5這5種類型故障下的傳感器信號數(shù)據(jù)共70組，每種故障的數(shù)據(jù)各14組。從70組信號數(shù)據(jù)中每種故障隨機(jī)抽取4組數(shù)據(jù)，共20組數(shù)據(jù)作為LWD-QPSO-SOMBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型測試樣本，其余50組作為訓(xùn)練樣本。對5種故障的數(shù)據(jù)設(shè)置與其對應(yīng)的標(biāo)簽，如表3所示。

表3 拖拉機(jī)柴油機(jī)故障標(biāo)簽Table 3 Tractor diesel engine fault label

3.3 LWD-QPSO-SOMBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)參數(shù)確定

根據(jù)試驗方案，LWD-QPSO-SOMBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入維度即為測試樣本采集傳感器信號種類數(shù)目，輸出維度為測試樣本故障類型數(shù)目。LWD-QPSO-SOMBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要確定SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)，其中SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中競爭層神經(jīng)元和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中隱含層神經(jīng)元較難確定，本文詳細(xì)分析上述2種結(jié)構(gòu)參數(shù)。

3.3.1 競爭層神經(jīng)元

競爭層神經(jīng)元排列方式有二維平面排列和一維線陣排列2種，二維平面排列競爭層比一維線陣排列競爭層結(jié)構(gòu)復(fù)雜。LWD-QPSO-SOMBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型僅用SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對測試樣本做初步分類，因此需要簡化SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)以優(yōu)化LWD-QPSO-SOMBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，故競爭層的神經(jīng)元排列方式選取一維線陣排列。

本試驗中測試樣本的類型數(shù)目為5，則要求SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)y試樣本初步分為5類。SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采取競爭方式訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)[39]，為避免SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程某個競爭層神經(jīng)元被“淘汰”無法進(jìn)行輸出，競爭層神經(jīng)元的個數(shù)要大于網(wǎng)絡(luò)分類數(shù)量。對于本文的LWDQPSO-SOMBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，競爭層神經(jīng)元的個數(shù)需大于5。為確定競爭層神經(jīng)元個數(shù)，以50組訓(xùn)練樣本訓(xùn)練競爭層神經(jīng)元數(shù)目大于5的SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。圖6為不同競爭層神經(jīng)元個數(shù)SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類結(jié)果，競爭層神經(jīng)元輸出數(shù)據(jù)的個數(shù)代表SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的聚類結(jié)果。

由圖6可知，競爭層神經(jīng)元個數(shù)為6、7時，SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類太粗糙，無法將測試樣本聚為5類；當(dāng)競爭層神經(jīng)元個數(shù)為9時，SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開始出現(xiàn)過分類現(xiàn)象，分類太細(xì)使測試樣本無法成功聚類；而當(dāng)競爭層神經(jīng)元個數(shù)為8時，SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可將測試樣本聚為5類，故競爭層神經(jīng)元個數(shù)選為8。

3.3.2 隱含層神經(jīng)元

隱含節(jié)點的數(shù)h一般由經(jīng)驗公式確定：

式中out為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出層神經(jīng)元數(shù)目，與LWD-QPSO-SOMBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸出維度相同，in為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層神經(jīng)元數(shù)目，為LWD-QPSO-SOMBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸入維度與SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出標(biāo)簽維度的和，σ為1～10間的整數(shù)，a、b、c取為正整數(shù)。據(jù)此確定隱含層節(jié)點的數(shù)目取值范圍為4～13。

目前的理論沒有明確規(guī)定隱含層神經(jīng)元個數(shù)取值[40]。為確定隱含層神經(jīng)元個數(shù)，以50組訓(xùn)練樣本分別訓(xùn)練具有4～13隱含層神經(jīng)元數(shù)目的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練精度誤差如圖7。

由圖7可知，隱含層神經(jīng)元數(shù)為13時網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練精度誤差最小，故BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層神經(jīng)元數(shù)選為13。綜合上述分析，確定LWD-QPSO-SOMBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的結(jié)構(gòu)參數(shù)如表4。

表4 LWD-QPSO-SOMBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)參數(shù)Table 4 Structure parameters of LWD-QPSO-SOMBP neural network model

3.4 試驗結(jié)果與分析

為驗證LWD-QPSO-SOMBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能，以50組訓(xùn)練樣本進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練。表5為網(wǎng)絡(luò)誤差目標(biāo)值設(shè)為0.001時BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、SOMBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、PSO-SOMBP

表5 不同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型性能Table 5 Performance of different neural network models

（Particle Swarm Optimization-Self Organizing Maps Back Propagation）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、LWD-PSO-SOMBP（Linear Weight Decrease-Particle Swarm Optimization-Self Organizing Maps Back Propagation）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、采用IQPSO優(yōu)化算法的IQPSO-SOMBP（Improved Quantum Particle Swarm Optimization-Self Organizing Maps Back Propagation）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、LWD-QPSO-SOMBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的性能。

PSO、LWD-PSO、IQPSO、LWD-QPSO4種PSO算法的粒子適應(yīng)度如圖8。

根據(jù)表5和圖8可知，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂速度方面，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在迭代2 431次時完成網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，而SOMBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)僅迭代784次時完成網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，驗證了SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠減小BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練壓力；經(jīng)過4種PSO優(yōu)化的SOMBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迭代不超過500次完成網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，其中LWD-QPSO-SOMBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在迭代63次完成網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，網(wǎng)絡(luò)迭代次數(shù)最多下降了97.40%。

在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂精度方面，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在迭代2 431次時誤差達(dá)到0.004，此時神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)未達(dá)到訓(xùn)練精度停止訓(xùn)練，SOMBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、PSO-SOMBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、LWD-PSO-SOMBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、IQPSO-SOMBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)雖然加快了收斂速度，但是分別在誤差達(dá)到0.008、0.004、0.008、0.004時就停止訓(xùn)練，網(wǎng)絡(luò)誤差均沒有達(dá)到目標(biāo)值。本文LWD-QPSO-SOMBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練誤差能夠下降到0.0006，較單BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的誤差下降了85.00%，達(dá)到了目標(biāo)值。LWD-QPSO算法的粒子適應(yīng)度最低（0.11），較傳統(tǒng)PSO算法粒子適應(yīng)度（0.15）下降了26.67%。相對IQPSO算法，本文LWD-QPSO算法采用LWD方法更新粒子速度和位置，使粒子全局尋優(yōu)精度得以提高，算法引入自適應(yīng)變異，避免了算法后期粒子多樣性喪失，進(jìn)一步增強(qiáng)了粒子的尋優(yōu)能力。據(jù)此可知，LWD-QPSO-SOMBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中具有良好的性能。

以20組測試樣本測試BP、SOMBP、PSO-SOMBP、LWD-PSO-SOMBP、IQPSO-SOMBP和LWD-QPSOSOMBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷效果。選取20組測試樣本對應(yīng)輸出的總誤差、平均相對誤差、均方誤差、總準(zhǔn)確率以及5種故障的準(zhǔn)確率評價網(wǎng)絡(luò)模型的診斷效果，如表6。

由表6可知，較其他5種模型，LWD-QPSOSOMBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的診斷性能最佳：LWD-QPSOSOMBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的總準(zhǔn)確率最高為99.44%，LWD-QPSO-SOMBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸出的總誤差為0.111 8、平均相對誤差為0.005 8、均方誤差為0.000 3，相比其他5種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型均為最低，這是由于LWD-QPSO-SOMBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型通過SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的對輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行初步聚類處理，將SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出標(biāo)簽加入到輸入數(shù)據(jù)可大幅度減小BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識別負(fù)擔(dān)，加強(qiáng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別能力使模型的故障診斷率提升；其次，LWD-QPSO-SOMBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型采用LWDQPSO算法優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)初始權(quán)值閾值，充分挖掘PSO的優(yōu)化潛力，大幅度增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力。綜上，LWDQPSO-SOMBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有良好的診斷性能。

表6 不同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷結(jié)果Table 6 Diagnostic results of different neural networks

4 結(jié) 論

1）本文針對傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和粒子群算法的缺點，設(shè)計了LWD-QPSO-SOMBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；分析了柴油機(jī)的故障機(jī)理，以此為基礎(chǔ)確定8個反映柴油機(jī)故障發(fā)生的數(shù)據(jù)信號；通過試驗確定了LWD-QPSO-SOMBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的結(jié)構(gòu)參數(shù)取值。

2）采用50組濰柴WP6型拖拉機(jī)柴油機(jī)信號數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本對LWD-QPSO-SOMBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及其他5種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的性能進(jìn)行試驗。試驗表明，LWD-QPSO-SOMBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的網(wǎng)絡(luò)迭代次數(shù)由單BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的2 431次降為63次，下降了97.40%；訓(xùn)練誤差由0.004降為0.000 6，下降了85.00% ；LWD-QPSO算法的粒子適應(yīng)度由PSO算法的0.15降為0.11，下降了26.67%。

3）采用20組濰柴WP6型拖拉機(jī)柴油機(jī)信號數(shù)據(jù)作為測試樣本對LWD-QPSO-SOMBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及其他5種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的診斷效果進(jìn)行驗證。LWDQPSO-SOMBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出總誤差為0.111 8、平均相對誤差為0.005 8、均方誤差為0.000 3，相比于其他5種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)均為最低。較單BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，LWD-QPSO-SOMBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的診斷準(zhǔn)確率由85.00%提升至99.44%，LWD-QPSO-SOMBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有良好診斷性能。