辛梅 王英宇

（1-西安航空職業(yè)技術(shù)學(xué)院 陜西 西安 710089 2-中國石油集團東方地球物理勘探有限責任公司）

引言

在汽車發(fā)動機實際運行過程中并不會簡單通過某個現(xiàn)象的故障征兆就能夠確定其存在的問題，而是通過某個現(xiàn)象可能會由于其他多個潛在的原因單獨或者一起出現(xiàn)，也就是一果多因。同樣，因為某個原因?qū)е鲁霈F(xiàn)故障現(xiàn)象，或可能導(dǎo)致其他現(xiàn)象出現(xiàn)，這就是一因多果，還有多因多果的情況出現(xiàn)。發(fā)動機故障征兆為多個，表示為M，其相對應(yīng)的故障原因也比較多，表示為N，也就是在M維空間中映射到N維空間中，此種映射關(guān)系具有一定的非線性聯(lián)系，不能夠通過方程對其求解。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具備非線性映射的能力，三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)崿F(xiàn)多種線性及非線性的映射，并且針對發(fā)送機的故障診斷情況及結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使用，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠良好地使用到發(fā)動機故障診斷中，通過發(fā)動機故障診斷專家經(jīng)驗對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練，之后在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中輸入故障數(shù)值，然后對故障進行診斷。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是根據(jù)誤差反向算法實現(xiàn)訓(xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò)，能夠不斷地學(xué)習(xí)并且對權(quán)值及閾值進行調(diào)整，所以其具有較高的精準度。由于其利用反向傳播對閾值及權(quán)值進行調(diào)整，所以比較浪費時間，但是其能夠在網(wǎng)絡(luò)使用過程中不需要操作人員對其進行學(xué)習(xí)，從而就不會耽擱操作人員故障判斷，滿足設(shè)計的使用需求。

1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和訓(xùn)練

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)屬于多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其中的神經(jīng)元傳輸函數(shù)表示為S函數(shù)，其能夠有效實現(xiàn)輸入到輸出的任意非線性的映射。因為權(quán)值調(diào)整使用反向傳播算法，所以其也是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。圖1為隱層BP網(wǎng)絡(luò)模型，網(wǎng)絡(luò)前饋的主要目的就是實現(xiàn)每層節(jié)點輸出，其中的輸入信號前向?qū)﹄[層節(jié)點進行傳播，通過作用函數(shù)之后將隱層節(jié)點輸出信息對輸出節(jié)點傳播，然后能夠得出輸出結(jié)果[1]，其中的訓(xùn)練樣本集為：

其中p表示樣本號，P表示樣本數(shù)量，Nn表示輸入的向量維數(shù)。

網(wǎng)絡(luò)的運算結(jié)果和訓(xùn)練的樣本目標輸出均方誤差為：

網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)訓(xùn)練的過程中主要有網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部前向計算及誤差方向的傳播，其主要的目的就是利用對網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部連接權(quán)進行調(diào)節(jié)，從而降低網(wǎng)絡(luò)的誤差，對多層前饋網(wǎng)絡(luò)輸入層及隱層、隱層和輸出層的連接權(quán)利用方向誤差實現(xiàn)學(xué)習(xí)算法的傳播進行調(diào)節(jié)[2]。

圖1 隱層BP網(wǎng)絡(luò)模型

其中的專家系統(tǒng)指的是人工智能分支中最實用、活躍及具備成果的內(nèi)容，現(xiàn)代專家系統(tǒng)中已經(jīng)被廣泛應(yīng)用到語言識別、工業(yè)工程、醫(yī)療等領(lǐng)域中，專家系統(tǒng)屬于智能程序系統(tǒng)，其具備多個領(lǐng)域中的專家知識，并且還能夠和人工智能技術(shù)實現(xiàn)專家模擬，從而對問題進行解決，還能夠達到此領(lǐng)域?qū)＜业乃絒3]。不同專家系統(tǒng)中的結(jié)構(gòu)及功能都各不相同，但是一般主要包括推理機、人機接口、數(shù)據(jù)庫、知識庫、解釋機構(gòu)及知識獲取結(jié)構(gòu)等。圖2為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框圖。和傳統(tǒng)專家系統(tǒng)進行對比，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)的主要優(yōu)勢為：內(nèi)部知識表達方式統(tǒng)一；能夠?qū)崿F(xiàn)大規(guī)模的并行處理；能夠自動獲取知識，還能夠自動適應(yīng)不同環(huán)境；具備一定的形象思維能力。因為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多重優(yōu)勢，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)汽車故障診斷專家系統(tǒng)相互結(jié)合，創(chuàng)建故障波形診斷知識庫要全面檢測特征信號，之后創(chuàng)建故障診斷樣本，得到自身的閾值和權(quán)值，從而在數(shù)據(jù)庫中存儲連接權(quán)值，以此就能夠創(chuàng)建知識庫[4]。

圖2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框圖

2 發(fā)動機的故障特點

發(fā)動機在出現(xiàn)故障過程中的主要特點為：其一，傳播性。發(fā)動機故障的傳播方式主要包括橫向傳播及縱向傳播。其中橫向傳播指的是在電控系統(tǒng)中的某個傳感器故障，從而導(dǎo)致其他的傳感器功能失效或者功能失常。其中縱向傳播指的是元件故障相繼導(dǎo)致部件、子系統(tǒng)及系統(tǒng)出現(xiàn)故障。如果沒有及時發(fā)現(xiàn)其中的微小故障，那么就會導(dǎo)致發(fā)動機出現(xiàn)嚴重后果[5]。其二，多維層次性。因為發(fā)動機的功能及結(jié)構(gòu)分類比較多，所以電控發(fā)動機故障的原因及征兆也都會具有不同的結(jié)構(gòu)層次、層級和傳感器測點相互關(guān)聯(lián)。其三，相關(guān)性。某個故障可能會具有多個征兆，某個征兆可能會具有多個故障，征兆和故障之間具有一定的聯(lián)系。其四，不確定性。故障和征兆的信息具有模糊性、隨機性及不確定性，從而導(dǎo)致故障信息也出現(xiàn)了不確定性。其五，放射性。其中的某個部位可能會導(dǎo)致其他的部件也出現(xiàn)異常。其六，時間性。電控發(fā)動機故障的出現(xiàn)因素和時間具有密切的聯(lián)系，因為發(fā)動機運轉(zhuǎn)過程中具備動態(tài)性，比如間歇性故障[6]。

3 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)動機故障診斷

3.1 故障診斷方法

在進行發(fā)動機故障診斷過程中常常使用的模式識別方法包括聚類分類、統(tǒng)計分類及模糊識別等。

其中聚類分類方法主要適用于避免估計概率密度困難，在一定條件中以樣本空間相似性將樣本集分為多個子集，其結(jié)果是某個表示聚類質(zhì)量準則函數(shù)是最大的。

其中統(tǒng)計分類方法是通過多模式類分布的特點直接使用各類中的概率密度函數(shù)實現(xiàn)分類識別，根據(jù)判別準則實現(xiàn)分類方法的統(tǒng)計，包括最小的損失判決準則及誤判概率準則。

模糊識別是通過模糊數(shù)學(xué)理論及方法對模式識別問題進行識別，其能夠?qū)崿F(xiàn)客觀事物及性質(zhì)的抽象及描述，推廣傳統(tǒng)理論[7]。

3.2 發(fā)動機故障診斷中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)屬于自適應(yīng)模式的識別技術(shù)，不需要提前具備判別函數(shù)及經(jīng)驗知識，其利用自身學(xué)習(xí)機制就能夠滿足需求。圖3為基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)動機故障診斷結(jié)構(gòu)框圖。

圖3 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)動機故障診斷結(jié)構(gòu)框圖

其中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷的過程為：首先，通過訓(xùn)練樣本集實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練，從而能夠得到診斷網(wǎng)絡(luò)。另外，以現(xiàn)代診斷輸入實現(xiàn)系統(tǒng)判斷，從而能夠得到診斷過程，也就是通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)前向計算過程。在診斷和學(xué)習(xí)之前都要處理診斷原始數(shù)據(jù)及訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)，比如預(yù)處理、提取特征等，其主要目的就是能夠為診斷網(wǎng)絡(luò)提供相應(yīng)的訓(xùn)練樣本及診斷輸入。另外，雖然神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與傳統(tǒng)故障診斷不同，但是兩者卻有密切的聯(lián)系。

表1 噴油的壓力樣本數(shù)據(jù)

3.3 故障診斷過程

本文以供油量不足為例實現(xiàn)診斷分析：其一，選擇數(shù)據(jù)樣本。以傳感器收集發(fā)動機燃油壓力數(shù)據(jù)，從而繪制供油量不同時候的燃油壓力波形，提取落座壓力、啟噴壓力、最大壓力、波形幅度、次最大壓力、波形寬度、落座壓力及最大余波寬度等，從而創(chuàng)建網(wǎng)絡(luò)，并且實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，之后進行故障診斷。表1為噴油的壓力樣本數(shù)據(jù)。

表1中噴油壓力的樣本數(shù)據(jù)是通過750 r/min轉(zhuǎn)速中收集，并且將其中的特征值進行提取。

其二，創(chuàng)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。使用三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計網(wǎng)絡(luò)，8個網(wǎng)絡(luò)輸入層數(shù)量，4個輸出層數(shù)量，通過實際的訓(xùn)練檢驗及不斷調(diào)整實現(xiàn)隱含層數(shù)量的確定。因為供油量主要包括4個模型，可以通過以下方式表示：

油量100%表示為（1,0,0,0）；油量75%表示為（0,1,0,0）；油量 25%表示為（0,0,1,0）；油量怠速表示為（0,0,0,1）。

之后通過表1中的數(shù)據(jù)樣本作為網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的原始樣本，實現(xiàn)閾值及連接值的確定，訓(xùn)練速度0.1，誤差的進度0.1，實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)10 000次的訓(xùn)練得到閾值及連接權(quán)值，那么訓(xùn)練結(jié)束。在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練之后另外選擇一組數(shù)據(jù)實現(xiàn)診斷測試，通過網(wǎng)絡(luò)運算之后，網(wǎng)絡(luò)輸出層的診斷結(jié)果為：

通過測試結(jié)果表示，本文所研究的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不僅能夠提高診斷結(jié)果的正確性，還能夠降低診斷誤差，從而可以看出此網(wǎng)絡(luò)能夠滿足發(fā)動機噴油量不足過程中的診斷需求[8]。

4 結(jié)束語

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練是利用樣本反復(fù)的學(xué)習(xí)，并且在學(xué)習(xí)過程中對連接網(wǎng)絡(luò)權(quán)值進行不斷的調(diào)整，以此實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)誤差收斂到全局最小。使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)能夠?qū)Πl(fā)動機故障進行精準地診斷，并且還能夠?qū)崿F(xiàn)單一故障的診斷，其能夠在故障診斷中廣泛使用。