西安武警工程大學(xué)裝備工程學(xué)院 鄧春澤

西安武警工程大學(xué)信息工程系 楊尚東

石家莊武警士官學(xué)校 丁娜娜

基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的柴油機(jī)燃油系統(tǒng)故障診斷

西安武警工程大學(xué)裝備工程學(xué)院 鄧春澤

西安武警工程大學(xué)信息工程系 楊尚東

石家莊武警士官學(xué)校 丁娜娜

通過(guò)設(shè)計(jì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層、隱含層和輸出層，建立了柴油機(jī)燃油系統(tǒng)故障診斷的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并對(duì)7種柴油機(jī)燃油系統(tǒng)的故障進(jìn)行了診斷，診斷結(jié)果說(shuō)明該模型可以有效診斷柴油機(jī)燃油系統(tǒng)的故障。

故障診斷；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；故障特征

0 引言

柴油機(jī)故障診斷技術(shù)，是對(duì)柴油機(jī)運(yùn)行狀況進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，不僅能及早發(fā)現(xiàn)故障征兆，防止事故發(fā)生，同時(shí)能節(jié)省維修時(shí)間、降低維修費(fèi)用，能夠帶來(lái)巨大的軍事、經(jīng)濟(jì)效益。BP網(wǎng)絡(luò)是一種多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它的名字源于在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中，調(diào)整網(wǎng)絡(luò)權(quán)值的訓(xùn)練算法是誤差反向傳播學(xué)習(xí)算法，即BP學(xué)習(xí)算法。由于它結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，可調(diào)參數(shù)多，訓(xùn)練算法多，可操控性好，因而可以利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)柴油機(jī)燃油系統(tǒng)的故障進(jìn)行診斷分析。

1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Back-Propagation Network)可在任意希望的精度上對(duì)一連續(xù)函數(shù)進(jìn)行任意逼近。標(biāo)準(zhǔn)的BP網(wǎng)絡(luò)模型由三層組成，如圖1所示，網(wǎng)絡(luò)的最后一層為輸出層，輸入和輸出之間只有一個(gè)隱含層。

圖1 標(biāo)準(zhǔn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)

BP算法由兩部分組成：信息的正向傳播與誤差的反向傳播。在正向傳播過(guò)程中輸入信息從輸入層經(jīng)隱含層逐層計(jì)算傳向輸出層。在信號(hào)的向前傳遞過(guò)程中網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值是固定不變的，每一層神經(jīng)元的狀態(tài)只影響下一層神經(jīng)元的狀態(tài)。如果輸出層沒(méi)有得到期望的輸出，則計(jì)算輸出層的誤差變化值，然后轉(zhuǎn)向反向傳播，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)將誤差信號(hào)沿原來(lái)的連接通路反傳回來(lái)并修改各層神經(jīng)元的權(quán)值和閾值直至達(dá)到期望目標(biāo)。

2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)

2.1 輸入層的設(shè)計(jì)

2.2 輸出層設(shè)計(jì)

輸出層的神經(jīng)元或節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)可根據(jù)具體要求確定。本文診斷的故障類(lèi)型有七種：正常情況（P1），噴油器開(kāi)啟壓力降低（P2），高壓油管漏油（P3），噴油泵泄漏（P4），噴油嘴積炭（P5），針閥泄漏（P6），出油閥失效（P7），每一種故障狀態(tài)對(duì)應(yīng)一個(gè)二進(jìn)制編碼而成的網(wǎng)絡(luò)期望輸出，可確定輸出層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為7個(gè)。對(duì)于某一故障，若一節(jié)點(diǎn)輸出為1，那么這一節(jié)點(diǎn)為該故障的故障輸出點(diǎn)；若為0，則為該故障的非障輸出點(diǎn)。表1列出了故障狀態(tài)及對(duì)應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)期望輸出。

表1 故障狀態(tài)及網(wǎng)絡(luò)期望輸出

2.3 隱含層設(shè)計(jì)

3 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和仿真檢驗(yàn)

調(diào)用MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱函數(shù)newff來(lái)創(chuàng)建一個(gè)前向型BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。常用的調(diào)用格式為：

net=newff(P,T,[S1 S2…s(N-1)],{TF1 TF2…TFN1})

其中：P，T分別為輸入樣本和期望響應(yīng)；Si為網(wǎng)絡(luò)各層的神經(jīng)元數(shù)目；TFi為網(wǎng)絡(luò)各層的傳遞函數(shù)。

隱含層神經(jīng)元的激活函數(shù)選取tansig(S型正切函數(shù))，取值范圍為（-1，1）；輸出層神經(jīng)元?jiǎng)t選取logsig（S型對(duì)數(shù)函數(shù)），取值范圍為（0，1）；學(xué)習(xí)算法采用隱含層和輸出層的傳遞函數(shù)同樣取tansig和logsig函數(shù)。訓(xùn)練函數(shù)取學(xué)習(xí)速率較快的trainlm，它是利用Levenberg，Marquardt算法對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練的。訓(xùn)練次數(shù)定為1000，系統(tǒng)總誤差設(shè)定為0.005，學(xué)習(xí)步長(zhǎng)為0.05。訓(xùn)練中網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)誤差變化曲線如圖2所示。

圖2 BP網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練誤差變化曲線

為檢驗(yàn)上述訓(xùn)練所得的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的正確性，在相同的柴油機(jī)工況下，每種狀態(tài)各選一個(gè)檢驗(yàn)樣本來(lái)測(cè)試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，分別建立檢驗(yàn)樣本數(shù)據(jù)集，見(jiàn)表2。

表2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)測(cè)試樣本輸入數(shù)據(jù)集（單位：%）

將表2的檢驗(yàn)樣本數(shù)據(jù)輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行仿真檢驗(yàn)，結(jié)果如表3。由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出有一定誤差，所以輸出結(jié)果不為0或1。處理時(shí)，輸出結(jié)果在（0，0.3）內(nèi)，可以近似看成0；在（0.7，1.0）內(nèi)，可以近似看成1。

表3中每一行分別代表一個(gè)測(cè)試樣本的輸出，且分別對(duì)照表1中的各種故障。如序號(hào)為3的樣本的特征向量為（36.612 13.175 7.773 8.948 7.316 10.230 7.798 8.148），經(jīng)過(guò)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練后，測(cè)試結(jié)果即表3中序號(hào)P3的檢測(cè)結(jié)果（0.0903 0.1671 0.9005 0.2845 0.0062 0.2107 0.0348），其中只有0.9005接近1，因此可以判斷此故障為高壓油管漏油故障，與實(shí)際結(jié)果相符。由表3可以看出，網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)結(jié)果基本與實(shí)際結(jié)果相符，只有序號(hào)P5中出現(xiàn)0.3292＞0.3，診斷結(jié)果出現(xiàn)偏差，究其原因是在柴油機(jī)實(shí)際運(yùn)行當(dāng)中，噴油嘴積炭與噴油嘴堵塞故障有些偏差。

表3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出數(shù)據(jù)集

4 結(jié)束語(yǔ)

本文在小波包能量法提取故障特征量的基礎(chǔ)上，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法進(jìn)行故障模式識(shí)別，并對(duì)BP網(wǎng)絡(luò)的輸入層、隱含層和輸出層進(jìn)行設(shè)計(jì)，得到燃油系統(tǒng)故障診斷的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。通過(guò)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和仿真檢驗(yàn)，該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別結(jié)果精度較高，盡管只是一種估計(jì)值，存在一定誤差，但是這種狀態(tài)識(shí)別的精度在實(shí)際診斷中已經(jīng)足夠了，可以有效進(jìn)行燃油系統(tǒng)的故障診斷。

[1]張亮,杜海平,史習(xí)智．基于小波分析的柴油機(jī)振動(dòng)信號(hào)降噪處理[J]．?dāng)?shù)據(jù)采集與處理,2000,15(4):521-524．

[2]孫穎楷．內(nèi)燃機(jī)智能故障診斷系統(tǒng)的研究及應(yīng)用[D]．重慶:重慶大學(xué)博士論文,2001．

[3]Simon Haykin著．葉世偉,史忠植譯．神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理[M]．北京:機(jī)械工業(yè)出版社,2004．

[4]黃強(qiáng),高世倫,賓鴻贊,劉永長(zhǎng)．基于分形和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的柴油機(jī)振動(dòng)診斷方法[J]．華中科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2005,33(9):68-70．

[5]蔣平,賈民平,許飛云等．機(jī)械故障診斷中微弱信號(hào)處理特征的提取[J]．振動(dòng)、測(cè)試與診斷,2005,25(l)．

[6]朱凱,王正林．精通MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[M]．電子工業(yè)出版社,2009．