王彬　李勛章　胡新生　米明輝

摘要：基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論，對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)渦輪增壓系統(tǒng)、冷卻系統(tǒng)以及潤(rùn)滑系統(tǒng)常見(jiàn)故障進(jìn)行了研究，在MATLAB環(huán)境中，利用常見(jiàn)的故障案例樣本，訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，建立渦輪增壓系統(tǒng)、冷卻系統(tǒng)及潤(rùn)滑系統(tǒng)三大系統(tǒng)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并通過(guò)未參與訓(xùn)練的故障案例樣本對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證，經(jīng)驗(yàn)證模型的預(yù)測(cè)誤差均在5%以內(nèi)，可以滿足故障診斷的要求。另外，針對(duì)各系統(tǒng)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，利用MATLAB GUI建立發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以根據(jù)故障現(xiàn)象，診斷故障原因，并通過(guò)實(shí)際故障案例驗(yàn)證，診斷結(jié)果與實(shí)際故障原因相符，說(shuō)明故障診斷系統(tǒng)具有指導(dǎo)性。

關(guān)鍵詞：柴油發(fā)動(dòng)機(jī);BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);模糊理論;故障診斷

中圖分類號(hào)：U472.43

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：10015922（2022）06015607

Research on engine fault diagnosis based onfuzzy neural network

WANG Bin，LI Xunzhang，HU Xinsheng，MI Minghui

（

Qingdao Campus of Naval Aviation University， Qingdao，266041，Shandong China

）

Abstract：Common faults of engine turbocharging system， cooling system and lubricating system are studied based on fuzzy neural network theory. BP neural network is trained by using common fault cases in MATLAB environment， and the fuzzy neural network models of turbocharging system， cooling system and lubricating system are established.? Testifying through fault cases samples that are not in the training，the prediction error of the model is less than 5%， which can meet the requirements of fault diagnosis. In addition， based on the fuzzy neural network model of each system， the engine fault diagnosis system is established by using Matlab GUI. The system can diagnose the fault cause according to the fault phenomenon. Through the verification of actual fault cases， the diagnosis results are consistent with the actual fault cause， which shows that the fault diagnosis system is instructive.

Key words：diesel engine; BP neural network; fuzzy theory; fault diagnosis

發(fā)動(dòng)機(jī)是常見(jiàn)的一種動(dòng)力裝置，應(yīng)用十分廣泛，隨著科學(xué)技術(shù)水平的進(jìn)步，發(fā)動(dòng)機(jī)的結(jié)構(gòu)也越來(lái)越精細(xì)化、復(fù)雜化，并且出現(xiàn)的故障也越來(lái)越多樣化，故障診斷的難度相應(yīng)地增大。因此，有必要研究一種快速準(zhǔn)確便捷的故障診斷方法。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是利用工程技術(shù)模擬人腦神經(jīng)的結(jié)構(gòu)和功能的技術(shù)，用計(jì)算機(jī)模擬人腦神經(jīng)元對(duì)信息的加工、存儲(chǔ)和搜索等活動(dòng)過(guò)程的技術(shù)[1-3]，模糊理論近年來(lái)在發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷廣泛應(yīng)用，本文對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊理論進(jìn)行研究，提出了基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法。

1人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊理論

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是指利用工程技術(shù)模擬人腦神經(jīng)的結(jié)構(gòu)和功能的技術(shù)，用計(jì)算機(jī)模擬人腦神經(jīng)元對(duì)信息的加工、存儲(chǔ)和搜索等活動(dòng)過(guò)程的技術(shù)[4-5]。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)辨識(shí)參數(shù)間關(guān)系的能力很強(qiáng)，適合尋找參數(shù)間存在的非線性關(guān)系，因此，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以用于尋找故障現(xiàn)象與故障原因之間的關(guān)系[4-5]。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是應(yīng)用比較廣泛的一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖1所示。

在客觀世界中的一個(gè)系統(tǒng)或事件往往存在隨機(jī)性和不確定性，即模糊性[6]。例如“老年人”、“溫度偏高”、“動(dòng)力不足”、“振動(dòng)較大”等現(xiàn)象的描述中“老年”、“偏高”、“不足”、“較大”等概念并不是清晰、界限分明的，所以不能簡(jiǎn)單地用“是”或“否”來(lái)回答，即這些概念存在模糊性[7]。模糊性是指客觀事物存在的差異中不分明的過(guò)渡狀態(tài)[8]。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊理論是近年來(lái)故障診斷領(lǐng)域發(fā)展較好的兩種技術(shù)[9-10]。兩者都是模擬人腦的思維功能，通過(guò)建立不精確模型的方式分析和處理問(wèn)題[11]。但它們之間也有不同的地方，比如系統(tǒng)模型的結(jié)構(gòu)、結(jié)果的精度和映射的方式等。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊理論的比較如表1所示。

由表1可以看出，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具備處理精度高、人工干預(yù)少及自學(xué)習(xí)等優(yōu)勢(shì)和不能處理模糊問(wèn)題等不足;模糊理論具備對(duì)樣本要求低、可利用已有的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)等優(yōu)勢(shì)，但也存在精度低、人工干預(yù)多等不足。因此，二者結(jié)合可以同時(shí)具備人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自學(xué)習(xí)的能力和模糊理論利用已有經(jīng)驗(yàn)和處理模糊問(wèn)題的能力。這樣既可以通過(guò)自學(xué)習(xí)來(lái)提高編碼語(yǔ)言的精度，還使導(dǎo)入樣本的過(guò)程更加方便、簡(jiǎn)單。

2發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷模型

發(fā)動(dòng)機(jī)一旦發(fā)生故障，而故障之間的相互作用非常復(fù)雜，發(fā)動(dòng)機(jī)的故障現(xiàn)象多種多樣，故障原因也十分復(fù)雜[12]。因此，如果要針對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)整體建立一個(gè)故障診斷系統(tǒng)，會(huì)導(dǎo)致所采用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)規(guī)模過(guò)于龐大、學(xué)習(xí)和訓(xùn)練難以完成[13-14]。發(fā)動(dòng)機(jī)是由渦輪增壓系統(tǒng)、冷卻系統(tǒng)、燃油系統(tǒng)、潤(rùn)滑系統(tǒng)等多個(gè)分系統(tǒng)組成的，本文分系統(tǒng)對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)進(jìn)行建模。

2.1典型系統(tǒng)故障診斷模型

本文建立渦輪增壓系統(tǒng)、冷卻系統(tǒng)及潤(rùn)滑系統(tǒng)3個(gè)典型系統(tǒng)的故障診斷模型，建模時(shí)主要考慮各系統(tǒng)常見(jiàn)的故障。渦輪增壓系統(tǒng)常見(jiàn)故障主要包括增壓器效率降低、渦輪流道部分堵塞、空氣冷卻器故障等;冷卻系統(tǒng)常見(jiàn)的故障主要包括水溫異常、水壓異常、流量異常等;潤(rùn)滑系統(tǒng)常見(jiàn)故障主要包括機(jī)油壓力異常、機(jī)油溫度異常、油耗偏多等。故障診斷模型建立的主要流程，具體如圖2所示。

2.1.1模糊化

實(shí)現(xiàn)模糊化，就是將輸入?yún)?shù)通過(guò)確定其隸屬函數(shù)從真實(shí)論域轉(zhuǎn)變到模糊論域[15]。針對(duì)各系統(tǒng)的故障征兆和故障原因利用模糊理論對(duì)其進(jìn)行模糊化處理，其中，確定故障征兆的隸屬度很關(guān)鍵，隸屬度指的是某元素屬于模糊集合的程度，隸屬度越接近1，說(shuō)明該元素屬于模糊結(jié)合的程度越高;相反，隸屬度越接近0，說(shuō)明該元素屬于模糊結(jié)合的程度越低，各個(gè)故障程度的隸屬度分布如表2～ 表4所示。

2.1.2樣本劃分

將各個(gè)系統(tǒng)常見(jiàn)故障案例樣本集，對(duì)于每一種故障選取其中75%的樣本用于訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而剩余25%樣本用于測(cè)試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的準(zhǔn)確性，以渦輪增壓系統(tǒng)為例，表5為渦輪增壓系統(tǒng)訓(xùn)練樣本集，表6為渦輪增壓系統(tǒng)測(cè)試樣本集，表中的輸入x為“排氣總管溫度偏高”，x為“進(jìn)氣壓力異?！保瑇為“最大爆發(fā)壓力偏低”，x為“增壓器轉(zhuǎn)速異常”，x為“進(jìn)排氣壓損系數(shù)偏高”，x為“壓氣機(jī)出口溫度異?！?，x為“進(jìn)氣溫度偏高”。表中的輸出y為“正?！?，y為“增壓器效率下降”，y為“空氣冷卻器故障”，y為“渦輪端通流部分堵塞”。

2.1.2BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)及訓(xùn)練過(guò)程

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種建立在誤差方向的多層前饋網(wǎng)絡(luò)，是現(xiàn)在使用最多的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之一[16]。在使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)之前要對(duì)其進(jìn)行訓(xùn)練，經(jīng)過(guò)訓(xùn)練調(diào)整閾值、權(quán)值使網(wǎng)絡(luò)形成記憶并獲得聯(lián)想預(yù)測(cè)功能[17]。圖3為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法流程圖。

2.1.3模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)果及驗(yàn)證

渦輪增壓系統(tǒng)、冷卻系統(tǒng)、潤(rùn)滑系統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)果如圖4、圖5及圖6所示。

由圖4～圖6可以看出，在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別訓(xùn)練9次、12次、12次后的訓(xùn)練曲線、驗(yàn)證曲線和測(cè)試曲線均達(dá)到最好（10-2）虛線下方，即達(dá)到了規(guī)定的0.001的期望誤差。

訓(xùn)練結(jié)束后，通過(guò)未參與訓(xùn)練的測(cè)試樣本集測(cè)試模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型準(zhǔn)確性，渦輪增壓系統(tǒng)、冷卻系統(tǒng)及潤(rùn)滑系統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)結(jié)果與期望誤差的比較如圖7、圖9及圖11所示;從圖7、圖9和圖11可以看出，預(yù)測(cè)輸出和期望輸出的偏差較小。渦輪增壓系統(tǒng)、冷卻系統(tǒng)及潤(rùn)滑系統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)誤差圖如圖8、圖10及圖12所示;從圖8、圖10及圖12可以看出，測(cè)試的結(jié)果與輸入期望結(jié)果之間的誤差在5%以內(nèi)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)結(jié)果準(zhǔn)確，模型可以用于故障診斷。

3發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷系統(tǒng)設(shè)計(jì)

本文在故障診斷模型的基礎(chǔ)上，利用MATLAB GUI設(shè)計(jì)了發(fā)動(dòng)機(jī)的故障診斷系統(tǒng)，如圖13所示;故障診斷系統(tǒng)包括渦輪增壓系統(tǒng)、冷卻系統(tǒng)、潤(rùn)滑系統(tǒng)等故障診斷分系統(tǒng)，以渦輪增壓系統(tǒng)為例，圖14所示為渦輪增壓系統(tǒng)故障診斷界面;隨機(jī)選擇了一故障案例，根據(jù)故障現(xiàn)象勾選各項(xiàng)參數(shù)所屬范圍，然后診斷，輸出結(jié)果為空氣冷卻器故障，如圖15所示。這一結(jié)果與實(shí)際案例故障原因相符，說(shuō)明該系統(tǒng)可以用于指導(dǎo)發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷。

故障診斷系統(tǒng)的診斷結(jié)果與實(shí)際情況可能存在偏差，需要不斷提升故障診斷系統(tǒng)的準(zhǔn)確度;因此，故障診斷系統(tǒng)，具有管理員登錄功能，可以用于更新神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的準(zhǔn)備性依賴訓(xùn)練樣本的數(shù)量，初始訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障案例樣本可能數(shù)量不夠大，存在已經(jīng)誤差。而實(shí)際使用中，可以隨時(shí)添加故障案例樣本，重新訓(xùn)練更新神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，提高模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的準(zhǔn)確性，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練界面如圖16所示。

4結(jié)語(yǔ)

本文基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立渦輪增壓系統(tǒng)、冷卻系統(tǒng)及潤(rùn)滑系統(tǒng)三大系統(tǒng)的故障診斷模型，并通過(guò)未參與訓(xùn)練的故障案例樣本對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證，模型的預(yù)測(cè)誤差在5%以內(nèi)，可以滿足故障診斷的要求。另外，基于各系統(tǒng)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，設(shè)計(jì)了發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以根據(jù)故障現(xiàn)象，診斷故障原因，可以用于指導(dǎo)對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)進(jìn)行故障診斷。

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