孫 彬 曾凡明

海軍工程大學(xué)船舶與動力學(xué)院 武漢 430033

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的柴油機混合建模方法研究

孫 彬 曾凡明

海軍工程大學(xué)船舶與動力學(xué)院 武漢 430033

針對柴油機性能仿真中的建模問題，分析不同建模方法的特點，提出機理和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的混合建模方法，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在線補償機理模型的誤差，提高模型精度，并能夠適應(yīng)柴油機的時變特性。以6PA6型渦輪增壓柴油機為例，在Matlab環(huán)境下建立機理-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)混合模型。仿真分析得出混合建模的一些結(jié)論。

柴油機 機理模型 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 混合建模

在船舶動力裝置性能仿真中，柴油機模型是核心模塊，通常采用機理建模的方法建立。由于機理建模過程中多采用理想的假設(shè)和經(jīng)驗公式，不可避免的會產(chǎn)生誤差。另外，柴油機具有時變特性，工作一段時間后，性能會發(fā)生變化［1］，導(dǎo)致模型的精度降低。如何自適應(yīng)調(diào)整模型輸出，提高模型精度是一個值得研究的問題。通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在線補償，建立了柴油機的機理-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)混合模型。

1 機理-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)混合建模方法

機理模型基于建模對象所遵循的物理化學(xué)規(guī)律，它能反映對象的內(nèi)部特性，表達比較直觀，但對于機理復(fù)雜的系統(tǒng)建模，一般要進行簡化或采用經(jīng)驗公式，導(dǎo)致模型精度難以保證。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很強的學(xué)習(xí)能力和逼近任意非線性函數(shù)的特點，它無需深入了解系統(tǒng)的內(nèi)部機理，只需通過系統(tǒng)的輸入輸出數(shù)據(jù)，設(shè)計相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)并進行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，便可得到系統(tǒng)模型。但神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的理論依據(jù)還不夠完善，且模型對訓(xùn)練數(shù)據(jù)的依賴性較大［2-4］。

機理-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)混合建模方法就是在建模過程中充分發(fā)揮神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機理建模各自的優(yōu)點，從而更好的反映建模對象的規(guī)律特性。兩者的聯(lián)接模式主要有兩種：一種是并聯(lián)模式，以機理建模為主，同時采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對機理模型進行進一步的修正完善，從而得到較為理想的模型，見圖1。

圖1 并行模型

另一種是串聯(lián)模式，將系統(tǒng)分解成可描述和未知兩部分，針對可描述部分采用機理來建模，而那些機理難以描述的部分采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來建模，最后按照子系統(tǒng)綜合的方式，建立合理的系統(tǒng)整體模型，見圖2［5-6］。

文中柴油機混合建模的思想是：用準(zhǔn)穩(wěn)態(tài)法建立柴油機的機理模型，用BP網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補償模型，以補償機理模型的誤差。圖3是混合模型的基本原理框圖。DE是要辨識的柴油機，NN是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成的補償模型，MODEL是機理模型，三者并聯(lián)。將輸入同時加到DE、MODEL和NN上，得到輸出分別為實際輸出Yd、機理輸出Ym和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補償輸出Ynn，利用誤差的絕對值E＝|Yd—Ym—Ynn|來修正NN中的權(quán)值，直到E等于0時權(quán)值修正停止，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型實現(xiàn)對機理模型的補償。當(dāng)柴油機長時間工作，實際輸出發(fā)生變化后，誤差E發(fā)生變化而不為0，繼續(xù)修正神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值，改變補償量，從而使混合模型能夠適應(yīng)柴油機的特性變化。

圖2 串行模型

圖3 柴油機混合模型原理圖

2 機理-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)混合模型與仿真分析

2．1 柴油機混合模型

以某應(yīng)急電站柴油機6PA6為例，建立機理-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)混合模型。6PA6直列式渦輪增壓柴油機額定功率為1 770 kW，額定轉(zhuǎn)速為1 000 r／min，配有VTR254自由式廢氣渦輪增壓器，UG8D系列全制式液壓調(diào)速器。

機理模型采用準(zhǔn)穩(wěn)態(tài)法建立。將柴油機劃分為柴油機本體、調(diào)速器、渦輪、壓氣機、中冷器等子系統(tǒng)［7］。

柴油機轉(zhuǎn)矩平衡方程為

式中：Mm——機理模型的輸出轉(zhuǎn)矩；

Ml——帶動同步發(fā)電機所需克服的阻力轉(zhuǎn)矩，即負載轉(zhuǎn)矩；

Ie——柴油機轉(zhuǎn)動慣量；

Il——發(fā)電機的轉(zhuǎn)動慣量；

nde——柴油機轉(zhuǎn)速。

式中：Hu——燃油低熱值；

Ge，ηi——柴油機的循環(huán)噴油量和指示熱效率；

Mf——柴油機摩擦轉(zhuǎn)矩；ns——活塞平均轉(zhuǎn)速；

V——柴油機氣缸總排量。

負載轉(zhuǎn)矩Ml與定子繞組電壓U、定子繞組電流I、功率因數(shù)cosφ、轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速n等有關(guān)，在文中將不同工況下的負載轉(zhuǎn)矩簡化為額定值的線性函數(shù)。

增壓器轉(zhuǎn)矩平衡方程為

式中：Mt——渦輪轉(zhuǎn)矩；

Mc——壓氣機轉(zhuǎn)矩；

Itc——增壓器轉(zhuǎn)動慣量；

ntc——增壓器轉(zhuǎn)速。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型采用三層BP網(wǎng)絡(luò)［8］，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為3—18—1。輸入層3個節(jié)點，對應(yīng)循環(huán)供油量Ge、柴油機轉(zhuǎn)速nde、壓氣機空氣流量Gm。隱層18個節(jié)點，激勵函數(shù)f（x）采用logsig函數(shù)，輸出層1個節(jié)點，對應(yīng)輸出轉(zhuǎn)矩的補償值，激勵函數(shù)g（x）采用purelin函數(shù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸出為

式中：wi——隱層到輸出層的權(quán)值；

yi——隱層的輸出值，

其中：vij——輸入層到隱層的權(quán)值；

xj——輸入值。

由于柴油機具有時變特性，隨著工作時間的增長，在輸入不變的情況下，它的性能會發(fā)生變化。采用靜態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就無法適應(yīng)柴油機的時變特性。所以，本文用實際輸出與混合模型輸出的差值ΔM作為誤差通過BP算法調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值。當(dāng)實際輸出變化時，ΔM隨著變化，從而重新調(diào)整網(wǎng)絡(luò)權(quán)值，改變補償量，以適應(yīng)柴油機時變特性。

圖4為6PA6渦輪增壓柴油機混合模型框圖，由Matlab仿真語言實現(xiàn)。

圖4 柴油機混合模型框圖

2．2 模型分析

為了分析混合模型的補償效果，在柴油機不同負載穩(wěn)態(tài)工況下，比較機理模型輸出轉(zhuǎn)矩、混合模型輸出轉(zhuǎn)矩和柴油機實際輸出轉(zhuǎn)矩，見圖5。

圖5 穩(wěn)態(tài)工況轉(zhuǎn)矩輸出的對比

從中可以明顯看到混合模型的輸出比機理模型的輸出更接近實際值，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)起到了補償機理模型的作用，混合模型提高了機理模型的仿真精度。

為了分析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)補償性能，令柴油機開始在額定負荷下工作，一段時間后輸出轉(zhuǎn)矩發(fā)生小的突減。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補償模型初始值為0，圖6是仿真結(jié)果，在額定負載工況下，混合模型與實際輸出存在誤差，經(jīng)過4次迭代調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值后，誤差等于0，當(dāng)實際輸出發(fā)生突變后，混合模型與實際輸出的誤差又重新產(chǎn)生，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)繼續(xù)動態(tài)的調(diào)整權(quán)值，經(jīng)過3次迭代后，兩者的輸出達到相等。這說明，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過動態(tài)的調(diào)整權(quán)值能有效補償機理模型的時變誤差，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)動態(tài)補償?shù)幕旌夏Ｐ湍軌蜻m應(yīng)柴油機的時變特性。

圖6 柴油機轉(zhuǎn)矩突變過程的動態(tài)特性

3 結(jié)論

1）分析機理和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混合建模方法，并依此建立柴油機機理-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)混合模型。

2）通過實際輸出與混合模型輸出的差值動態(tài)調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值，提高柴油機模型的精度，并使得模型能夠適應(yīng)對象的特性變化。

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On the hybrid modeling method for the diesel engine based on neural network

SUN Bin ZENG Fan-ming
School of Naval Architecture and Power Naval University of Engineering Wuhan 430033

After analyzing different modeling methods of the diesel engine in performance simulation，a hybrid model using neural network to compensate the error from the principle model is described in this paper．It improves the model precision，and suit the behavior changing of diesel engine．The principle-neural network hybrid model of type 6PA6 turbocharged diesel engineis set up in environment of Matlab，some conclusions are drawn by simulation analysis．

diesel engine principle model neural network hybrid model

U664．121

A

1671-7953（2007）02-0048-03

2006-08-11

修回日期2006-11-06

孫 彬（1978—），男，碩士生。