張松華，陸秀令

（湖南工學院電氣與信息工程系，湖南衡陽 421002）

基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的柴油發(fā)動機故障診斷

張松華，陸秀令

（湖南工學院電氣與信息工程系，湖南衡陽 421002）

闡述了BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型及原理，提出了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的發(fā)動機故障診斷分析方法，在理論分析的基礎上，對發(fā)動機故障的檢測和分析進行了MATLAB仿真，仿真結果表明，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡對發(fā)動機故障進行檢側具有檢測精度高、速度快的特點.

發(fā)動機；神經(jīng)網(wǎng)絡；故障診斷

柴油發(fā)動機是一種重要的動力來源，一旦產生故障就可能發(fā)生嚴重的后果，因此，如何準確而又快速的分析發(fā)生故障的原因，并進行故障類型的有效判斷，具有重要的現(xiàn)實意義.傳統(tǒng)的故障診斷方法有很多種，如潤滑油法、性能參數(shù)法和振動噪聲法等［1］.人工神經(jīng)網(wǎng)絡以大規(guī)模并行處理為特色，具有非常強的容錯性和自學習能力，非常適合于機器或工程系統(tǒng)的故障診斷.筆者采用單隱層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡對提取的故障樣本先進行網(wǎng)絡的訓練學習，再將訓練后的網(wǎng)絡應用于某型號柴油發(fā)動機的故障診斷［2］，通過MATLAB仿真結果分析，可以獲得很好的故障診斷準確率和效率.

1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型及原理

圖1 單隱層BP神經(jīng)網(wǎng)絡結構

BP神經(jīng)網(wǎng)絡是一種單向傳播的多層神經(jīng)網(wǎng)絡，一般包括輸入層、隱層、輸出層和前向的相互連接.輸入層和輸出層的神經(jīng)元個數(shù)由待求的實際問題和樣本的表示方式確定，一個單隱層BP網(wǎng)絡可以完成任意的n維到m維的映射，而隱層的神經(jīng)元個數(shù)一般與問題的要求和輸入輸出神經(jīng)元個數(shù)有關.單隱層BP神經(jīng)網(wǎng)絡結構如圖1所示.其中：i＝1，2，…；s1；k＝1，2，…，s2；j＝1，2，…，r.

神經(jīng)網(wǎng)絡的學習過程由信息的正向傳遞、誤差計算和誤差的反向傳播過程組成，現(xiàn)以單隱層網(wǎng)絡為例介紹BP網(wǎng)絡的學習過程.

（1）信息正向傳遞過程.網(wǎng)絡的輸入向量為（p1，p2，…，pr），則隱層和輸出層輸入分別為：

其中：W1ij為第j個輸入層神經(jīng)元到第i個隱層神經(jīng)元的權值；Vjn為第i個隱層神經(jīng)元到第k個輸出層神經(jīng)元的權值；b1i和b2k是隱層和輸出層對應神經(jīng)元的閾值.

（3）誤差反向傳遞過程.根據(jù)（1）式中所計算出的實際誤差值與設定的網(wǎng)絡目標誤差進行比較，按照減少目標誤差輸出的方向，從輸出層反向逐層修正各層權值調整.具體的權值修正計算過程如下：輸出層的權值修正，其中δki＝（tka2k）·f′2＝ek·f′2，ek＝tk－a2k；輸出層的閾值修正＝η·δki；隱層的權值修正η·δij·pj，其中δij＝ei·；隱層的閾值修正，Δb1i＝η·δij.

綜上所述，BP算法將實際問題中的輸入向量與輸出向量之間的非線性優(yōu)化問題轉換為求解神經(jīng)網(wǎng)絡中的權值，主要根據(jù)輸入、輸出，利用梯度下降法迭代求得各層節(jié)點之間的權值，直到達到目標誤差，然后就可以使用訓練收斂后的網(wǎng)絡識別各種待診斷的故障類型.

2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡在發(fā)動機故障診斷中的應用

大型的柴油發(fā)動機是非常復雜的機電系統(tǒng)，若采用神經(jīng)網(wǎng)絡對整機進行故障診斷，網(wǎng)絡結構將非常復雜和龐大，因此根據(jù)故障的層次性特點，可以將整機分為渦輪增壓系統(tǒng)、燃燒系統(tǒng)、燃油系統(tǒng)和汽缸活塞組件等子系統(tǒng).筆者以其中的渦輪增壓系統(tǒng)故障診斷為例進行分析.

2.1 故障樣本的采集與設計

根據(jù)對柴油機中的渦輪增壓系統(tǒng)工作過程的分析，確定其中渦輪增壓各部件可能出現(xiàn)故障的位置，作為網(wǎng)絡的輸出變量，同時確定用于區(qū)分以上故障的特征變量作為網(wǎng)絡輸入變量［3－4］.

（1）輸入變量.渦輪增壓系統(tǒng)中可以區(qū)分故障的主要因素可以包括汽缸排氣溫度、各缸平均燃燒最大爆發(fā)壓力、掃氣箱壓力、掃氣箱溫度等10個工作參數(shù)，選擇其中主要的7個參數(shù)外加1個柴油機負荷參數(shù)，一共8個網(wǎng)絡輸入變量.所選的7個工作參數(shù)的標準值如下：汽缸排氣溫度30 K；掃氣箱壓0.06 MPa；最大爆發(fā)壓力1 MPa；增壓器轉速1 500 r／min；壓氣機出口溫度30 K；掃氣箱溫度40 K；掃排氣管壓損系數(shù)0.06.若上述7個工作參數(shù)誤差超過表中數(shù)據(jù)，則可判斷機器有故障.

（2）輸出變量.輸出變量即系統(tǒng)要識別的故障類型變量，包括：正常工況（無故障）F1；增壓器效率下降（壓氣機、透平或機械效率下降等）F2；空冷器傳熱F3；透平保護格柵阻塞F4；透平通流部分阻塞F5.其取值范圍為［0，1］，0表示無此故障，0.5表示故障中等，1表示該故障嚴重.其中網(wǎng)絡的輸出變量包括F1到F5.表1給出了環(huán)境溫度為288 K時的9組故障樣本數(shù)據(jù).

表1 故障樣本數(shù)據(jù)

2.2 網(wǎng)絡訓練與診斷測試

根據(jù)上述確定的輸入變量和輸出變量，用于診斷的BP網(wǎng)絡輸入層神經(jīng)元8個，輸出層神經(jīng)元5個，隱含層的神經(jīng)元似于17個，隱含層的神經(jīng)元數(shù)目可以通過實際訓練的檢驗來不斷調整.系統(tǒng)利用以下代碼來創(chuàng)建所設計的網(wǎng)絡：

Threshold＝［0 1；0 1；0 1；0 1；0 1；0 1；0 1；0 1］%確定網(wǎng)絡輸入向量范圍

net＝newff（threshold，［17，5］｛‘tansig’，’logsig’｝，’traingda’）%設計需要的BP網(wǎng)絡

利用以下代碼來訓練和測試網(wǎng)絡：

net＝train（net，P，T）；%訓練網(wǎng)絡

Y＝sim（net，P＿test）；%測試網(wǎng)絡

2.3 網(wǎng)絡訓練與診斷測試結果

采用MATLAB對所設計的系統(tǒng)進行仿真，網(wǎng)絡的訓練誤差收斂曲線如圖2所示.圖2曲線表明：所設計的網(wǎng)絡經(jīng)過160步后達到目標誤差，并且整個過程收斂性能良好，收斂速度較快.

系統(tǒng)通過3組新的實際數(shù)據(jù)對已訓練好的網(wǎng)絡進行診斷測試，測試網(wǎng)絡是否可以準確判斷系統(tǒng)故障.測試樣本數(shù)據(jù)如表2所示，故障理想輸出和網(wǎng)絡的測試結果

如表3所示.

從表2，3中網(wǎng)絡的測試結果可以看出：3組測試樣本對

應的故障類型分別是F2有嚴重故障，F(xiàn)3有中等故障，F(xiàn)4有

嚴重故障，與理想輸出所對應的故障類型完全一致.因此，采

用所設計的網(wǎng)絡可以進行柴油機渦輪增壓系統(tǒng)的實際故障診

斷，能達到了很高的故障診斷精度.

表2 測試樣本

圖2 診斷網(wǎng)絡的訓練誤差截圖

表3 診斷結果

［1］ 李 濤，李艾華，徐 斌，等.統(tǒng)計模擬在氣閥機構故障診斷中的應用［J］.內然機工程，2005，26（2）：72－75.

［2］ 紹向潮，何永強，蔡 娟，等.基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的溫度傳感器故障診斷［J］.吉首大學學報：自然科學版，2010，31（2）：79－82.

［3］ 劉建敏，李曉磊，喬新勇.基于工作參數(shù)的柴油機故障診斷方法［J］.數(shù)據(jù)采集與處理，2009，24（10）：196－199.

［4］ 飛思科技產品研發(fā)中心.MATLAB6.5輔助神經(jīng)網(wǎng)絡分析與設計［M］.北京：電子工業(yè)出版社，2003.

Diagnosis of Diesel Engine Failures Based on BP Neural Network Based on BP Neural Network

ZHANG Song－h(huán)ua，LU Xiu－ling
（Department of Electrical and Information Engineering，Hunan Institute of Technology，Hengyang 421002，Hunan China）

System of diesel engine failure diagnosis and diagnosis method based on BP neural network are explained in this paper.According to the theoretical analysis，test and analysis of engine failure are simulated by MATLAB.Simulation result proves that this method can improve the fault diagnosis accuracy and convergence rate.

engine；neural network；failure diagnosis

book=69,ebook=171

TK421.8

A

10.3969／j.issn.1007－2985.2012.04.015

（責任編輯 陳炳權）

1007－2985（2012）04－0069－03

2012－03－26

湖南省教育廳科學研究項目（08C245）；湖南省教育廳教研教改項目（湘教通［2010］243）；衡陽市科學技術

發(fā)展項目（2010KG056）；湖南工學院科學研究項目（HY10008）；湖南工學院質量工程建設項目（A1125）

張松華（1980－），女，湖南新化人，湖南工學院電氣與信息工程系講師，主要從事通信，電子信息，Lab VIEW

虛擬平臺建設，神經(jīng)網(wǎng)絡應用等研究.