基于神经网络的发动机故障诊断研究

辛梅 王英宇

（1-西安航空职业技术学院 陕西 西安 710089 2-中国石油集团东方地球物理勘探有限责任公司）

引言

在汽车发动机实际运行过程中并不会简单通过某个现象的故障征兆就能够确定其存在的问题，而是通过某个现象可能会由于其他多个潜在的原因单独或者一起出现，也就是一果多因。同样，因为某个原因导致出现故障现象，或可能导致其他现象出现，这就是一因多果，还有多因多果的情况出现。发动机故障征兆为多个，表示为M，其相对应的故障原因也比较多，表示为N，也就是在M维空间中映射到N维空间中，此种映射关系具有一定的非线性联系，不能够通过方程对其求解。神经网络具备非线性映射的能力，三层神经网络能够实现多种线性及非线性的映射，并且针对发送机的故障诊断情况及结合神经网络使用，神经网络能够良好地使用到发动机故障诊断中，通过发动机故障诊断专家经验对神经网络进行训练，之后在训练神经网络中输入故障数值，然后对故障进行诊断。神经网络是根据误差反向算法实现训练的多层前馈网络，能够不断地学习并且对权值及阈值进行调整，所以其具有较高的精准度。由于其利用反向传播对阈值及权值进行调整，所以比较浪费时间，但是其能够在网络使用过程中不需要操作人员对其进行学习，从而就不会耽搁操作人员故障判断，满足设计的使用需求。

1 神经网络模型和训练

BP神经网络属于多层前馈神经网络，其中的神经元传输函数表示为S函数，其能够有效实现输入到输出的任意非线性的映射。因为权值调整使用反向传播算法，所以其也是BP神经网络。图1为隐层BP网络模型，网络前馈的主要目的就是实现每层节点输出，其中的输入信号前向对隐层节点进行传播，通过作用函数之后将隐层节点输出信息对输出节点传播，然后能够得出输出结果[1]，其中的训练样本集为：

其中p表示样本号，P表示样本数量，Nn表示输入的向量维数。

网络的运算结果和训练的样本目标输出均方误差为：

网络学习训练的过程中主要有网络内部前向计算及误差方向的传播，其主要的目的就是利用对网络内部连接权进行调节，从而降低网络的误差，对多层前馈网络输入层及隐层、隐层和输出层的连接权利用方向误差实现学习算法的传播进行调节[2]。

图1 隐层BP网络模型

其中的专家系统指的是人工智能分支中最实用、活跃及具备成果的内容，现代专家系统中已经被广泛应用到语言识别、工业工程、医疗等领域中，专家系统属于智能程序系统，其具备多个领域中的专家知识，并且还能够和人工智能技术实现专家模拟，从而对问题进行解决，还能够达到此领域专家的水平[3]。不同专家系统中的结构及功能都各不相同，但是一般主要包括推理机、人机接口、数据库、知识库、解释机构及知识获取结构等。图2为神经网络专家系统的结构框图。和传统专家系统进行对比，神经网络专家系统的主要优势为：内部知识表达方式统一；能够实现大规模的并行处理；能够自动获取知识，还能够自动适应不同环境；具备一定的形象思维能力。因为神经网络的多重优势，将神经网络技术汽车故障诊断专家系统相互结合，创建故障波形诊断知识库要全面检测特征信号，之后创建故障诊断样本，得到自身的阈值和权值，从而在数据库中存储连接权值，以此就能够创建知识库[4]。

图2 神经网络专家系统的结构框图

2 发动机的故障特点

发动机在出现故障过程中的主要特点为：其一，传播性。发动机故障的传播方式主要包括横向传播及纵向传播。其中横向传播指的是在电控系统中的某个传感器故障，从而导致其他的传感器功能失效或者功能失常。其中纵向传播指的是元件故障相继导致部件、子系统及系统出现故障。如果没有及时发现其中的微小故障，那么就会导致发动机出现严重后果[5]。其二，多维层次性。因为发动机的功能及结构分类比较多，所以电控发动机故障的原因及征兆也都会具有不同的结构层次、层级和传感器测点相互关联。其三，相关性。某个故障可能会具有多个征兆，某个征兆可能会具有多个故障，征兆和故障之间具有一定的联系。其四，不确定性。故障和征兆的信息具有模糊性、随机性及不确定性，从而导致故障信息也出现了不确定性。其五，放射性。其中的某个部位可能会导致其他的部件也出现异常。其六，时间性。电控发动机故障的出现因素和时间具有密切的联系，因为发动机运转过程中具备动态性，比如间歇性故障[6]。

3 基于神经网络的发动机故障诊断

3.1 故障诊断方法

在进行发动机故障诊断过程中常常使用的模式识别方法包括聚类分类、统计分类及模糊识别等。

其中聚类分类方法主要适用于避免估计概率密度困难，在一定条件中以样本空间相似性将样本集分为多个子集，其结果是某个表示聚类质量准则函数是最大的。

其中统计分类方法是通过多模式类分布的特点直接使用各类中的概率密度函数实现分类识别，根据判别准则实现分类方法的统计，包括最小的损失判决准则及误判概率准则。

模糊识别是通过模糊数学理论及方法对模式识别问题进行识别，其能够实现客观事物及性质的抽象及描述，推广传统理论[7]。

3.2 发动机故障诊断中的神经网络

神经网络属于自适应模式的识别技术，不需要提前具备判别函数及经验知识，其利用自身学习机制就能够满足需求。图3为基于神经网络的发动机故障诊断结构框图。

图3 基于神经网络的发动机故障诊断结构框图

其中神经网络诊断的过程为：首先，通过训练样本集实现神经网络的训练，从而能够得到诊断网络。另外，以现代诊断输入实现系统判断，从而能够得到诊断过程，也就是通过神经网络实现前向计算过程。在诊断和学习之前都要处理诊断原始数据及训练样本数据，比如预处理、提取特征等，其主要目的就是能够为诊断网络提供相应的训练样本及诊断输入。另外，虽然神经网络与传统故障诊断不同，但是两者却有密切的联系。

表1 喷油的压力样本数据

3.3 故障诊断过程

本文以供油量不足为例实现诊断分析：其一，选择数据样本。以传感器收集发动机燃油压力数据，从而绘制供油量不同时候的燃油压力波形，提取落座压力、启喷压力、最大压力、波形幅度、次最大压力、波形宽度、落座压力及最大余波宽度等，从而创建网络，并且实现网络训练，之后进行故障诊断。表1为喷油的压力样本数据。

表1中喷油压力的样本数据是通过750 r/min转速中收集，并且将其中的特征值进行提取。

其二，创建神经网络。使用三层神经网络设计网络，8个网络输入层数量，4个输出层数量，通过实际的训练检验及不断调整实现隐含层数量的确定。因为供油量主要包括4个模型，可以通过以下方式表示：

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

之后通过表1中的数据样本作为网络训练的原始样本，实现阈值及连接值的确定，训练速度0.1，误差的进度0.1，实现网络10 000次的训练得到阈值及连接权值，那么训练结束。在网络训练之后另外选择一组数据实现诊断测试，通过网络运算之后，网络输出层的诊断结果为：

通过测试结果表示，本文所研究的神经网络不仅能够提高诊断结果的正确性，还能够降低诊断误差，从而可以看出此网络能够满足发动机喷油量不足过程中的诊断需求[8]。

4 结束语

神经网络训练是利用样本反复的学习，并且在学习过程中对连接网络权值进行不断的调整，以此实现网络误差收敛到全局最小。使用神经网络技术能够对发动机故障进行精准地诊断，并且还能够实现单一故障的诊断，其能够在故障诊断中广泛使用。