，，

(1.蘇州工業(yè)園區(qū)職業(yè)技術(shù)學(xué)院 機(jī)電工程系，江蘇 蘇州 215123；2.江蘇大學(xué) 電氣信息工程學(xué)院，江蘇 鎮(zhèn)江 212013)

0 引言

船用柴油機(jī)是一種常見(jiàn)的動(dòng)力機(jī)械，渦輪增壓系統(tǒng)是柴油機(jī)的重要組成部分，增壓系統(tǒng)的性能好壞，直接影響柴油機(jī)的動(dòng)力性和經(jīng)濟(jì)性。若渦輪增壓系統(tǒng)的使用不當(dāng)或工作環(huán)境惡劣，如滑油泄露、機(jī)器轉(zhuǎn)速快、排氣溫度高、空氣清潔度不高等，經(jīng)常會(huì)使渦輪增壓系統(tǒng)出現(xiàn)問(wèn)題，進(jìn)而影響整個(gè)柴油機(jī)的運(yùn)行。因此，及時(shí)有效的發(fā)現(xiàn)并排除故障，對(duì)提高柴油機(jī)工作時(shí)的可靠性和安全性，降低設(shè)備維修費(fèi)用，減少經(jīng)濟(jì)損失，避免重大事故發(fā)生具有重大意義[1-3]。近年來(lái)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展為柴油機(jī)故障診斷技術(shù)的研究開(kāi)辟了新的途徑[4]。張欣等[5]將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于柴油機(jī)渦輪增壓系統(tǒng)，對(duì)柴油機(jī)濾清器堵塞、空冷器流量測(cè)量阻力增大、氣缸進(jìn)排氣堵塞和廢氣渦輪流量增大等4種故障進(jìn)行診斷；黃加亮等[6]提出了一種RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，應(yīng)用于船用柴油機(jī)渦輪增壓系統(tǒng)故障診斷。

廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(generalized regression neural network,GRNN)是徑向基網(wǎng)絡(luò)的一種轉(zhuǎn)變形式，訓(xùn)練速度較快，非線性映射能力強(qiáng)。由于徑向基函數(shù)的分布密度SPREAD對(duì)GRNN的性能產(chǎn)生重要影響，因此，為了更好地發(fā)現(xiàn)并排除故障，本文選用果蠅優(yōu)化算法(fruit optimization algorithm,FOA)對(duì)廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化選取[7-10]，通過(guò)優(yōu)化后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行渦輪增壓系統(tǒng)故障診斷。

本文采用實(shí)際實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)診斷結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證，并與RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行對(duì)比，驗(yàn)證了FOA優(yōu)化GRNN方法在渦輪增壓系統(tǒng)故障診斷的有效性。

1 FOA優(yōu)化GRNN原理

1.1 GRNN原理

與RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比，GRNN的逼近能力更強(qiáng)。GRNN在結(jié)構(gòu)上與RBF網(wǎng)絡(luò)非常相似，圖1為GRNN的結(jié)構(gòu)，從圖中可以看出GRNN由輸入層、模式層、求和層和輸出層組成。對(duì)應(yīng)網(wǎng)絡(luò)輸入X=[x1,x2,…,xr]T，其輸出Y=[y1,y2,…,yk]T。

圖1 GRNN結(jié)構(gòu)圖

1)輸入層。該層神經(jīng)元數(shù)量與學(xué)習(xí)樣本中輸入向量的維數(shù)r相等，該層直接將輸入變量傳遞給模式層。

2)模式層。該層神經(jīng)元數(shù)量與學(xué)習(xí)樣本的數(shù)目n相等，該層神經(jīng)元傳遞函數(shù)為

(1)

式中，i=1,2,…,n，Xi為第i個(gè)神經(jīng)元對(duì)應(yīng)的學(xué)習(xí)樣本；σ為平滑因子。

3)求和層。該層使用兩種類型的神經(jīng)元進(jìn)行求和。其中，一種類型是對(duì)所有模式層神經(jīng)元的輸出進(jìn)行算數(shù)求和，并且模式層與各神經(jīng)元之間的連接權(quán)值等于1，其傳遞函數(shù)公式如下：

(2)

另一種類型是對(duì)所有模式層的神經(jīng)元進(jìn)行加權(quán)求和。具體來(lái)說(shuō)，就是將模式層中第i個(gè)神經(jīng)元與求和層中第j個(gè)分子求和，并且神經(jīng)元之間的連接權(quán)值為第i個(gè)輸出樣本Yi中的第j個(gè)元素，其傳遞函數(shù)公式如下：

(3)

(4)

1.2 FOA優(yōu)化GRNN

由上文可知，GRNN的訓(xùn)練不需要迭代，網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)重值由訓(xùn)練樣本決定，SPREAD的取值直接影響到GRNN的預(yù)測(cè)效果。理論上講SPREAD越小，對(duì)函數(shù)的逼近就越精確；SPREAD越大，逼近誤差會(huì)比較大。由此可以看出，網(wǎng)絡(luò)的最終逼近精度與SPREAD的大小有較大關(guān)系，因此需要在網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)過(guò)程中調(diào)整SPREAD的值，直到實(shí)現(xiàn)比較理想的精度。為了提高模型的預(yù)測(cè)精度，采用果蠅優(yōu)化算法搜索函數(shù)newgrnn()的SPREAD參數(shù)值,即通過(guò)調(diào)整GRNN的平滑因子的取值來(lái)優(yōu)化GRNN模型。果蠅優(yōu)化算法是一種基于果蠅覓食行為推演出來(lái)的全局尋優(yōu)算法。FOA優(yōu)化GRNN具體步驟如圖2所示。

圖2 FOA優(yōu)化GRNN流程圖

2 基于FOA優(yōu)化GRNN的渦輪增壓系統(tǒng)的故障診斷

2.1 輸入/輸出樣本集的收集與設(shè)計(jì)

通過(guò)分析船用低速增壓柴油機(jī)的工作過(guò)程，并結(jié)合實(shí)際的運(yùn)行經(jīng)驗(yàn)，確定了渦輪增壓系統(tǒng)中各個(gè)部件可能出現(xiàn)故障的原因與部位，將此作為故障變量，即輸出變量；同時(shí)將區(qū)別于各種故障的征兆變量作為網(wǎng)絡(luò)的輸入變量。

1)輸出變量，包括增壓器效率下降F1、空冷器傳熱惡化F2、渦輪機(jī)通流部分阻塞F3、壓氣機(jī)出口流阻增大F4、正常工況(無(wú)故障)F5。F1到F5的取值范圍為[0,1]，0表示無(wú)此故障，1表示該故障嚴(yán)重。

2)輸入變量，包括各缸平均燃燒最大爆發(fā)壓力Pmax、平均指示壓力Pi、掃氣箱壓力Ps、排氣總管溫度Tr、掃氣箱溫度Ts、壓氣機(jī)出口溫度Tc、增壓器轉(zhuǎn)速ntc、柴油機(jī)的負(fù)荷指數(shù)，一共8個(gè)輸入變量，分別用X1、X2、....、X8表示。

依據(jù)船用柴油機(jī)技術(shù)規(guī)范的要求和內(nèi)燃機(jī)原理，獲得柴油機(jī)的工作參數(shù)標(biāo)稱值，即無(wú)故障時(shí)的數(shù)據(jù)，如下：

1)掃氣箱壓力：0.06 MPa；

2)壓氣機(jī)出口溫度30 ℃；

3)氣缸排氣溫度：30 ℃；

4)最大爆發(fā)壓力：3.0 MPa；

5)增壓器轉(zhuǎn)速 25 s-1(1 500 r/min)；

6)掃氣箱溫度10 ℃。

如果上述工作參數(shù)上下偏差超過(guò)以上數(shù)據(jù)，則認(rèn)為柴油機(jī)存在故障。

表1 測(cè)試樣本(溫度為303 K)

表2 網(wǎng)絡(luò)測(cè)試結(jié)果(溫度為303 K)

為了能夠更好地確定故障的嚴(yán)重程度，對(duì)每種故障取了兩個(gè)樣本，目標(biāo)值分別為1和0.5，1表示嚴(yán)重故障，0.5表示中等故障。為了反映機(jī)組運(yùn)行負(fù)荷范圍的征兆與故障之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，抽取了4種情況下的樣本，分別為：半負(fù)荷(50%MCR)、部分負(fù)荷(75%MCR、90%MCR)和額定負(fù)荷(100%MCR)；由于船舶可能會(huì)遠(yuǎn)洋航行，因此把大氣環(huán)境溫度分為3部分，即283～294 K、295～306 K、307～318 K，并分別以溫度為293 K、303 K、313 K的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本，得到相應(yīng)的樣本集(每個(gè)溫度下，采集了36個(gè)樣本，這些樣本的輸入變量需要?dú)w一化為[-1 1]范圍內(nèi)的數(shù)值)，本文實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來(lái)源于文獻(xiàn)[11]。

2.2 網(wǎng)絡(luò)輸出向量設(shè)計(jì)

為了便于診斷，將故障的嚴(yán)重程度分為3個(gè)等級(jí)，即無(wú)故障(正常工況)、1級(jí)故障(嚴(yán)重故障)、2級(jí)故障(中等故障)。根據(jù)網(wǎng)絡(luò)的輸出向量，結(jié)果處理如下：

若Fi<0.25或Fi>1.50，則Fi=正常；

若0.75

若0.25

2.3 網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練與測(cè)試

文中分別以環(huán)境溫度為293 K、303 K、313 K的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本，用于訓(xùn)練FOA優(yōu)化GRNN模型。在果蠅優(yōu)化算法的參數(shù)設(shè)定上，果蠅群體初始位置區(qū)間為[0，1]，果蠅隨機(jī)飛行方向與距離區(qū)間為[-10,10]，種群規(guī)模為10 ，迭代次數(shù)為100。

為了檢驗(yàn)FOA優(yōu)化GRNN的故障診斷能力，文中采用相同的訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本，將FOA優(yōu)化GRNN與RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了對(duì)比。在RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過(guò)程中，調(diào)用MATLAB的RBF軟件包，利用RBF網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)函數(shù)newrbe()來(lái)創(chuàng)建網(wǎng)絡(luò)，其中，平滑因子的取值為1.2。以下為3種不同溫度情況下FOA優(yōu)化GRNN與RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的測(cè)試結(jié)果比較。

以溫度為303 K、90%MCR的數(shù)據(jù)作為測(cè)試樣本(環(huán)境溫度為303 K的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本)，最終確定最佳的平滑因子σ值為0.0893，測(cè)試樣本如表1所示，網(wǎng)絡(luò)輸出結(jié)果如表2所示。

結(jié)合表1和表2可以看出FOA優(yōu)化GRNN能準(zhǔn)確的診斷出故障類型和等級(jí)，且輸出值與目標(biāo)值非常接近，而RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在判斷F1中等故障和F2中等故障時(shí)，診斷出F3和F4也為中等故障，判斷出現(xiàn)錯(cuò)誤。

以溫度為313 K、100%MCR的數(shù)據(jù)作為測(cè)試樣本(用環(huán)境溫度為313 K的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本)，最終確定最佳的平滑因子σ值為0.0883，測(cè)試樣本如表3所示，網(wǎng)絡(luò)輸出結(jié)果如表4所示。

結(jié)合表3和表4可以看出RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在診斷F4故障時(shí)，故障等級(jí)診斷錯(cuò)誤，而FOA優(yōu)化GRNN能夠精確地判斷出故障的類型和故障等級(jí)，且網(wǎng)絡(luò)輸出值與目標(biāo)值非常接近。

環(huán)境溫度為310 K的“遠(yuǎn)大湖”柴油機(jī)無(wú)故障時(shí)的數(shù)據(jù)作為測(cè)試樣本(用環(huán)境溫度為313 K的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本)，最終確定最佳的平滑因子σ值為0.2874，測(cè)試樣本如表5所示，網(wǎng)絡(luò)輸出結(jié)果如表6所示。

結(jié)合表5和表6可以看出在實(shí)際為無(wú)故障的情況下，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的診斷結(jié)果為F3中等故障時(shí)，出現(xiàn)了錯(cuò)誤，而FOA優(yōu)化GRNN診斷結(jié)果非常正確。

表3 測(cè)試樣本(溫度為313 K)

表4 網(wǎng)絡(luò)測(cè)試結(jié)果(溫度為313 K)

表5 “遠(yuǎn)大湖”測(cè)試樣本(溫度為310 K)

表6 網(wǎng)絡(luò)測(cè)試結(jié)果(溫度為313 K)

從以上分析可以看出無(wú)論是任何的溫度或負(fù)荷指數(shù)情況下，F(xiàn)OA優(yōu)化GRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都能夠精確地判斷出故障等級(jí)和故障類型，而RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則在診斷過(guò)程中出現(xiàn)了診斷錯(cuò)誤的現(xiàn)象。

3 結(jié)論

為了解決船用柴油機(jī)渦輪增壓系統(tǒng)的故障診斷問(wèn)題，本文提出FOA優(yōu)化GRNN故障診斷方法。采用相同的訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本分別對(duì)FOA優(yōu)化GRNN和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷模型進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試。結(jié)果表明，F(xiàn)OA優(yōu)化GRNN故障診斷方法對(duì)故障模式和嚴(yán)重程度具有較好識(shí)別能力，且網(wǎng)絡(luò)輸出與目標(biāo)值較貼近，而RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷方法在診斷個(gè)別故障時(shí)出現(xiàn)診斷錯(cuò)誤。