基于QPSO改進LSTM發(fā)動機怠速預(yù)測的FPID控制

摘" 要： 以北京現(xiàn)代伊蘭特G4GD發(fā)動機為試驗臺，將電控系統(tǒng)故障作為實驗變量，測得規(guī)定時間內(nèi)雙傳感器組合發(fā)生故障時的發(fā)動機怠速，并選原車ECU較難控制的6種組合怠速故障進行分析。基于量子粒子群算法（QPSO）對長短時記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（LSTM）隱含層節(jié)點、訓(xùn)練次數(shù)與學(xué)習(xí)率進行尋優(yōu)預(yù)測，將預(yù)測結(jié)果與多種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行對比，并通過均方根誤差（RMSE）評價指標進行判斷。使用Origin數(shù)據(jù)擬合將預(yù)測輸出結(jié)果進行數(shù)值擬合，之后輸入Matlab中使用Simulink搭建控制單元模型，由模糊常量?積分?微分（FPID）控制器對輸出結(jié)果進行怠速控制。結(jié)果表明：基于量子粒子群算法改進的長短時記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測效果最好；模糊常量?積分?微分控制器對怠速的控制可有效縮短電子控制單元（ECU）的控制時間，無超調(diào)，且可有效調(diào)節(jié)至規(guī)定怠速。

關(guān)鍵詞： 發(fā)動機怠速； 量子粒子群優(yōu)化算法； 長短時記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)； 模糊PID控制； 故障分析； 時間序列預(yù)測

中圖分類號： TN876?34； TP391" " " " " " " " " "文獻標識碼： A" " " " " " " " " " " 文章編號： 1004?373X（2024）08?0075?08

Improved LSTM engine idle speed prediction FPID control based on QPSO

ZHAO Qing1， PAN Jiangru2， DONG Hengxiang1， GUO Hongxin1

（1. College of Transportation and Logistics Engineering， Xinjiang Agricultural University， Urumqi 830052， China;

2. College of Control Engineering， Xinjiang Institute of Technology， Urumqi 830023， China）

Abstract： Taking Beijing Hyundai Elantra G4GD engine as the testing bench， and the electronic control system fault as the experimental variable， the engine idle speed when the dual sensor combination fails within the specified time is measured， and six combined idle speed faults that are difficult to control by the original vehicle ECU are selected for the analysis. Based on the quantum particle swarm optimization （QPSO） algorithm， the hidden layer nodes， training times and learning rate of the long?term and short?term memory neural network （LSTM） are optimized and predicted. The prediction results are compared with the results of various neural networks， and judged by means of the evaluation indicators such as root mean square error （RMSE）. The predicted output results are numerically fitted by means of Origin data fitting and input into Matlab Simulink to build the control unit model. The fuzzy constant?integral?differential （FUZZYPID， referred to as FPID） controller is used to control the idle speed of the output results. The results show that the improved LSTM based on QPSO has the best prediction effect. The FPID controller can effectively shorten the control time of the electronic control unit （ECU） for idle speed control， without overshoot， and can be effectively adjusted to the specified idle speed.

Keywords： fuel engine idle; quantum particle swarm optimization algorithm; long short?term memory neural network; fuzzy PID control; fault analysis; time series prediction

0" 引" 言

發(fā)動機在怠速狀態(tài)下的能源消耗約占車輛燃油總損耗[1]的30%。發(fā)動機怠速不穩(wěn)定運轉(zhuǎn)易導(dǎo)致零件磨損加劇、曲軸運轉(zhuǎn)不穩(wěn)定、噪聲增大等問題，影響發(fā)動機使用壽命。張弓等基于Matlab的Simulink插件對車輛發(fā)動機怠速進行模糊RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制[2]。實驗結(jié)果表明，模糊控制算法是對怠速轉(zhuǎn)速有效控制的方法之一。儲江偉通過對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練，提出當(dāng)電控發(fā)動機怠速不穩(wěn)定時的故障識別方法，通過樣本采集、網(wǎng)絡(luò)設(shè)計、網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練步驟確定故障識別模式，并討論了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于怠速分析時的常見問題[3]。

調(diào)查發(fā)現(xiàn)，當(dāng)前對于發(fā)動機怠速的控制大多是對發(fā)動機怠速轉(zhuǎn)動中的控制，而不是根據(jù)已知轉(zhuǎn)速預(yù)測未來轉(zhuǎn)速，從而對轉(zhuǎn)速控制提前做出判斷。長短時記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（LSTM）是基于時間序列預(yù)測的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，但該模型預(yù)測過程中的學(xué)習(xí)率、迭代次數(shù)等參數(shù)的設(shè)置會影響預(yù)測精度。學(xué)習(xí)率過高或過低都會導(dǎo)致學(xué)習(xí)精度下降；迭代次數(shù)過高則會增加計算機計算量和預(yù)測時間，反之易導(dǎo)致學(xué)習(xí)時長不夠，輸出次優(yōu)解。

當(dāng)前對汽車怠速的研究多集中于原車ECU控制，且對于傳感器的研究絕大多數(shù)為單傳感器故障分析，對于多傳感器組合故障的數(shù)據(jù)研究較少，因此選取智能控制手段進行多傳感器研究具有重要意義。

為豐富多種傳感器同時發(fā)生故障時對燃油發(fā)動機怠速的控制手段，提高控制效率，本文提出一種基于量子粒子群算法（QPSO）改進的長短時記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型。首先基于量子粒子群算法（QPSO）對長短時記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（LSTM）隱含層節(jié)點、訓(xùn)練次數(shù)與學(xué)習(xí)率進行尋優(yōu)預(yù)測，通過函數(shù)擬合得到傳遞函數(shù)；再將傳遞函數(shù)使用模糊常量?積分?微分（Fuzzy PID， FPID）控制器進行控制，一方面改進粒子群算法易輸出次優(yōu)解的問題；另一方面，對LSTM網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進行尋優(yōu)，在保證預(yù)測精度的基礎(chǔ)上降低預(yù)測時間；最后對預(yù)測函數(shù)進行有效控制。

1" 實驗設(shè)計

使用北京現(xiàn)代伊蘭特G4GD發(fā)動機作為試驗臺，該試驗臺正常怠速轉(zhuǎn)速為700～800 r/min。選取8種常見的傳感器故障，若兩種故障同時發(fā)生，則有28種不同排列組合情況。在28種不同排列組合故障中選取6組故障組合進行分析。實驗所選取故障組合均導(dǎo)致怠速轉(zhuǎn)速與理想怠速差距過大，且已造成缸內(nèi)爆燃現(xiàn)象，因此本文針對6組故障組合進行預(yù)測控制，所選故障以及故障編碼如表1所示，基礎(chǔ)實驗數(shù)據(jù)如圖1所示。

2" 預(yù)測控制

2.1" 量子粒子群算法

在粒子群算法（PSO）中，每個粒子都用速度和位置關(guān)系進行描述，種群進化過程則由適應(yīng)度函數(shù)值來描述。第i個粒子可用如下公式表示[4]：

[Z=（vij，xij，pij）]" " " " " " " " "（1）

式中：[vij]表示粒子演化速度；[xij]表示粒子在演化中的位置；[pij]表示自身粒子在演化中的最佳位置，j=1，2，…，D，D表示要優(yōu)化的解決方案的維度[4]。

粒子群算法在優(yōu)化參數(shù)的同時也存在輸出次優(yōu)解、收斂速度快等問題?；诖?，許多研究學(xué)者提出不同改進策略，如收縮因子與可拓模型綜合求解、動靜態(tài)區(qū)分的環(huán)境變化檢測機制、增加聚類維度、結(jié)合模擬退火算法[5?10]等。

為解決經(jīng)典算法容易陷入局部最優(yōu)解問題，Sun等人引入量子力學(xué)概念，并提出了量子粒子群優(yōu)化算法（QPSO），以提高全局優(yōu)化能力[11]。在量子空間中，每個粒子都有量子行為，粒子的速度和位置不能同時確定，而是用粒子的波函數(shù)[ψ（x，t）]來描述。在空間中某一點x出現(xiàn)的概率可以用薛定諤方程來求解，然后通過Monte Carlo方法來獲得如下的粒子迭代方程[12]：

[xi（t+1）=pi+βmbest-xi（t）·ln1u，" 0.5≤θ≤1pi-βmbest-xi（t）·ln1u，" 0≤θlt;0.5]" " "（2）

式中：[pi]是局部吸引粒子；β是收縮?膨脹系數(shù)；mbest是平均最佳全局點，定義為所有粒子的個人最佳位置和平均值； [θ]和u是[0，1]內(nèi)均勻生成的隨機數(shù)。[xi（t+1）]最大值為正無窮，最小值為[pi]。平均最佳位置[13]mbest公式如下：

[mbest=1Mi=1Mxpbest，i]" " " " " （3）

式中M表示顆粒的總體尺寸。

參數(shù)β用于控制收斂速度，調(diào)整β最常用的方法是線性變化[11]，公式如下：

[β=βmax-（βmax-βmin）·ttmax]" " " "（4）

式中：[tmax]是最大迭代次數(shù)；βmax和βmin分別是參數(shù)β的最大值和最小值。

局部吸引粒子pi計算公式[13]如下：

[pi=φ1·xpbest，i+φ2·xgbestφ1+φ2]" " " " （5）

式中：[φ1]、[φ2]是[0，1]范圍內(nèi)均勻生成的隨機數(shù)[13]。

2.2" 長短時記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

長短時記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（LSTM）是基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）易發(fā)生梯度爆炸問題而產(chǎn)生的基于記憶因子的改進預(yù)測網(wǎng)絡(luò)模型。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入時序概念模型，但遇到輸入時間增長等問題時，使用鏈式求導(dǎo)法會導(dǎo)致計算過程出現(xiàn)連乘形式，致使誤差累積，從而出現(xiàn)梯度消失和梯度爆炸問題，導(dǎo)致學(xué)習(xí)的難度增加。

相比于RNN模型，長短時記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)增加了記憶單元，并引入遺忘門、更新門和輸出門等記憶單元，也是這些記憶單元的引入使長短時記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有選擇性學(xué)習(xí)與選擇性遺忘的特點，可以對信息進行取舍，從而適用于處理具有時間間隔的時間序列數(shù)據(jù)。LSTM中隱含層節(jié)點、尋優(yōu)次數(shù)與學(xué)習(xí)效率是人為定義的，隱含節(jié)點、尋優(yōu)次數(shù)過多均會導(dǎo)致計算負擔(dān)加重、計算時間增多。而學(xué)習(xí)效率過高則會導(dǎo)致學(xué)習(xí)結(jié)果趨向于單側(cè)控制，訓(xùn)練時間步長過長會導(dǎo)致局部最優(yōu)解等問題。因此，本文采用量子粒子群算法優(yōu)化預(yù)測模型的隱含層節(jié)點、尋優(yōu)次數(shù)與學(xué)習(xí)效率，與粒子群優(yōu)化預(yù)測、無優(yōu)化預(yù)測進行對比分析，并通過評價指標進行判斷。

2.3" QPSO?LSTM預(yù)測控制

采用量子粒子群算法對隱含層節(jié)點、尋優(yōu)次數(shù)與學(xué)習(xí)效率進行尋優(yōu)，讀取時間序列后將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集與測試集，本文使用15∶1的比例進行訓(xùn)練與測試。確定LSTM網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)后初始化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，并將隨機初始化粒子位置的QPSO算法引入，利用數(shù)據(jù)集計算個體適應(yīng)度值。個體適應(yīng)度值為評價標準之一，若滿足QPSO訓(xùn)練標準，則將輸出學(xué)習(xí)率等參數(shù)代入LSTM并訓(xùn)練LSTM網(wǎng)絡(luò)，利用測試集驗證網(wǎng)絡(luò)并輸出預(yù)測值，再經(jīng)過反歸一化后輸出結(jié)果。使用均方根誤差（RMSE）進行指標評價，公式如下：

[RMSE=i=1nyi-yin]" " " " " " " （6）

式中：[yi]與[yi]分別為預(yù)測值與真實值；n為預(yù)測數(shù)量。

控制預(yù)測過程共分為預(yù)測、尋優(yōu)與控制三部分，如圖2所示。將樣本數(shù)與延時步長導(dǎo)入數(shù)據(jù)集后進行數(shù)據(jù)集劃分，本次訓(xùn)練將訓(xùn)練集與預(yù)測集以15∶1的比例進行數(shù)據(jù)劃分，數(shù)據(jù)歸一化后引入QPSO尋優(yōu)模型。尋優(yōu)過程中首先定義種群規(guī)模，隨機初始化速度與位置后進行隱含層節(jié)點與訓(xùn)練次數(shù)的尋優(yōu)設(shè)置，更新速度與位置后計算適應(yīng)度值并找到全局最佳位置；再經(jīng)由邊界檢測輸入LSTM數(shù)據(jù)尋優(yōu)模塊，重新計算粒子適應(yīng)度，若適應(yīng)度大于等于1則重新計算，反之進行指標評價并輸出預(yù)測結(jié)果；最后，將輸出預(yù)測值進行數(shù)值擬合并運行控制器。

3" 模糊PID控制

PID控制是一種線性控制，根據(jù)定值[r（t）]與實際輸出值[y（t）]構(gòu)成偏差，公式如下：

[e（t）=r（t）-y（t）] （7）

連續(xù)表達為：

[u（t）=KPe（t）+1T10te（x）dt+TDde（t）dt] （8）

通過模糊自適應(yīng)控制，可以根據(jù)不同時刻的誤差e和誤差變化率ec對PID參數(shù)進行整定，從而實現(xiàn)對參數(shù)的有效調(diào)整，以達到預(yù)期控制效果。相較于PID控制的參數(shù)制定緩慢、模糊控制精確度較低等缺點，模糊PID控制融合PID控制的優(yōu)點，將缺點有效排除，在控制方面有效避免了以上缺點。參數(shù)制定無法達到計算目標等問題，成為此次怠速控制的首選控制方式。

為克服PID控制參數(shù)的不確定性以及減少人為操作帶來的誤差，采用模糊自適應(yīng)PID控制對控制參數(shù)進行整定，減小仿真誤差。控制參數(shù)輸出值如圖3所示。參數(shù)規(guī)則表如表2～表4所示，其中NB、NS、Z、PS、 PB分別表示負大、負小、中、正小、正大。

模糊自適應(yīng)PID控制器以偏差和誤差變化作為輸入，從而能夠適用于不同誤差e和誤差變化率ec等對PID參數(shù)自整定的需要，模糊自適應(yīng)控制原理圖如圖4所示。

本文仿真的隸屬函數(shù)選擇高斯型（gaussmf）隸屬函數(shù)。高斯型隸屬函數(shù)主要由[δ]和c兩個參數(shù)確定，公式如下：

[f（x）=e-（x-c）22δ2]

式中：參數(shù)[δ]通常為正；參數(shù)c確定曲線的中心。

控制模塊使用Matlab的Simulink仿真模塊進行搭建，將如表5所示的傳遞函數(shù)輸入S函數(shù)進行數(shù)值控制，以實驗值輸出控制、普通PID控制與模糊PID控制三輸出為數(shù)值分析對象，對比兩種不同控制器對原始函數(shù)的控制結(jié)果，控制模塊如圖5所示。

4" 基于QPSO?LSTM的預(yù)測結(jié)果分析

不同故障組預(yù)測的輸出結(jié)果如圖6所示。

由圖6可看出，PSO?LSTM預(yù)測結(jié)果明顯優(yōu)于LSTM、CNN與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測，而QPSO?LSTM預(yù)測結(jié)果與原始數(shù)據(jù)誤差較小，準確度高于PSO?LSTM。BP與CNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測結(jié)果與原始數(shù)據(jù)偏移較多。

采用不同故障組與預(yù)測方法的輸出結(jié)果如圖7所示。

由圖7a）可知：6種組合故障狀態(tài)下，QPSO?LSTM控制的迭代訓(xùn)練時間明顯短于LSTM與CNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制。其中P113?0118訓(xùn)練時間降幅最大，P107?123、P1507?1224、P1507?0340次之，P130?0118、P1507?1224訓(xùn)練時間降幅明顯。雖然BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迭代訓(xùn)練時間短，但均方根誤差比QPSO?LSTM高，尤其以P1507?0340組明顯，BP預(yù)測均方根誤差要高出QPSO?LSTM預(yù)測99.87%，預(yù)測精度差。QPSO?LSTM迭代次數(shù)明顯小于LSTM迭代次數(shù)，而PSO?LSTM由于陷入局部最優(yōu)解導(dǎo)致迭代次數(shù)過低或過高，基礎(chǔ)學(xué)習(xí)率變化明顯，預(yù)測精度較差。

由圖7b）可看出，QPSO?LSTM與PSO?LSTM的迭代次數(shù)明顯少于其他幾種預(yù)測方式，而使用PSO?LSTM預(yù)測時學(xué)習(xí)率較高且波動較大，即學(xué)習(xí)處于非平穩(wěn)狀態(tài)，極易導(dǎo)致次優(yōu)解輸出現(xiàn)象的發(fā)生，導(dǎo)致訓(xùn)練準確度低，魯棒性較差。將預(yù)測結(jié)果進行數(shù)值擬合后得出傳遞函數(shù)，控制過程中對傳遞函數(shù)進行控制。各故障組傳遞函數(shù)如表5所示。

5" 控制結(jié)果

FPID控制器輸出結(jié)果如圖8所示，圖中虛線表示原始輸出，實線表示普通PID控制輸出，點畫線表示模糊PID控制器輸出。由以下控制輸出可清晰得出，原始數(shù)據(jù)輸出時怠速轉(zhuǎn)動抖動較高且偏離規(guī)定怠速。普通PID控制存在超調(diào)現(xiàn)象，較難達到規(guī)定怠速并使得怠速穩(wěn)定轉(zhuǎn)動。模糊PID控制無超調(diào)，平均控制時長縮短至1 s左右，短時間內(nèi)可將怠速穩(wěn)定控制于700 r/min左右，是良好的控制手段。

6" 結(jié)" 論

使用QPSO優(yōu)化LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對發(fā)動機故障組進行怠速預(yù)測，將預(yù)測結(jié)果輸入傳遞函數(shù)進行FPID控制，并將QPSO?LSTM預(yù)測結(jié)果與PSO?LSTM、LSTM、BP、CNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測結(jié)果進行對比，得出結(jié)論如下：

1） 量子粒子群算法改進LSTM預(yù)測效果最好，其預(yù)測時間遠低于LSTM算法，迭代訓(xùn)練時間節(jié)約率達89%。

2） 由于PSO?LSTM預(yù)測方式輸出次優(yōu)解等問題的存在，預(yù)測精度及計算速度均以QPSO?LSTM為佳。

3） QPSO?LSTM迭代次數(shù)適中，解決了LSTM為尋找最優(yōu)解導(dǎo)致迭代次數(shù)過高、計算壓力過大的問題。

4） QPSO?LSTM可有效排除PSO?LSTM預(yù)測策略中較易出現(xiàn)的次優(yōu)解、收斂過快的問題。

5） 模糊PID控制手段良好，能夠有效縮短PID控制的控制時間，避免了傳統(tǒng)PID控制易超調(diào)、參數(shù)不可自主更改、控制時間延長等問題的出現(xiàn)。

注：本文通訊作者為潘江如。

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作者簡介：趙" 晴（1999—），碩士研究生，主要研究方向為載運工具運用與管理。

潘江如（1978—），博士，教授，主要研究方向為載運工具運用與管理。