基于小波神经网络的车辆发动机故障诊断

2012-01-25雷鸣

制造业自动化 2012年12期

雷鸣

（沈阳理工大学理学院，沈阳 110159）

0 引言

车辆发动机为车辆提供动力与电力，是车辆安全行驶与运作的基本条件。车辆发动机的系统故障对车辆运行安全有直接影响，同时也影响到发动机的经济性、动力性和可靠性，及时发现与确定发动机故障有重要的安全意义。

车辆发动机的燃油系统故障与润滑、供油、排气、冷却等子系统的运行状态紧密相关，与燃油的输送、加热、雾化、喷射、燃烧等多个分过程也密切联系，这使得发动机的故障信息是随机的和不确定的[1,2]。人工神经网络(ANNs)可以进行分布式存储、并行处理、自适应、自组织和自学习能力，根据对故障实例的学习，用神经网络(NNS)中的连接权值来标志所学习的故障诊断的权重，即可达到对故障的记忆、联想、相似归纳和模式匹配，这样就可以构建起故障和故障征兆之间的非线性映射关系[3]。小波分析可以在频域和时域来分析信号的局部信息，它能够进行染噪信号的降噪、分解和重构，还可以精确地检测到信号的突变，还可以进行故障特征向量的抽取[4]。

1 发动燃油系统的常见故障

燃油系统经常出现的故障是喷油器和高压油泵故障，我们将燃油系统状态与常见故障故障用字母表示：25%供油量（T3），75%供油量（T2），出油阀失效（T4），100%供油量（T1），针阀卡阻（T6），喷油孔堵塞（T5），针阀泄漏（T7），其他故障（T8）。

燃油系统运行状态和故障信息可以通过燃油的压力信号表现出来，当燃油系统发生故障时，系统的供油状态将会随之变化，从而引起燃油的压力信号波形变化，并且不同系统故障的燃油压力信号波形特征也不一样，如果我们对燃油的压力信号进行特征分析、提取相关的特征信息，那么我们就可以通过燃油压力信号的波形特征来判断系统的具体故障，实现诊断发动机故障的目的。

2 小波分析提取故障信号的特征向量

小波分析是当今发展最为迅猛的学科之一，它被比喻为“数学显微镜”。在数学中，我们将可导无限次的函数称为光滑或无奇异性的，若果一个函数在某阶导数不连续或某处有间断或，则我们称之为在此处有奇异点。一般情形下，信号的奇异可分成两种：一种是信号f (t)在某个时刻，它的幅度发生突变，从而导致信号的不连续，其幅度的突变点就是第一种间断点；另一种是信号f (t)在其外观上看起来很光滑，它的幅也没有突变点，但经过一阶求导后，就会有突变产生，也就是说该信号的一阶微分是间断的，我们称之为第二种间断点。通过研究可以发现，车辆的柴油机燃油系统产生故障时，燃油的压力信号波形其间断点的类型、位置和幅值等信息因故障类型的相异而不同。小波的其中一个重要特点就是可以在局部描述信号的奇异性。

Mallat等研究学者发现：如果函数f (t)在某一点t0为奇异的，那么在较小尺度上，f (t)在t0点的小波变换就具有模极大值，所以，我们可以对燃油的压力信号在较小尺度上进行小波变换，利用其模极大值来抽取故障的特征向量，具体的步骤如下：

1）确定信号将要被分解的层数，然后用小波将原始信号做多尺度分解。在本文中我们采用Db小波函数，用Db4小波对燃油的压力信号分别做5层小波分解。上游油管的油压信号进行小波分解后如图1所示，图中d1!d5表示燃油的压力信号5层小波分解时每一层的高频部分；

2）高频噪声经常存在于高频系数中，为了保存信号的奇异点和不连续点，我们对分解后的高频系数进行分层阈值降噪，然后对燃油的压力信号分解的小波系数做重构；

3）对油管上下游的两个测压点压力在d3!d5小尺度上的一共6个小波重构系数进行模极大值求取，然后将其归一化后，作为神经网络的输入向量和泄漏特征向量。

3 小波神经网络模型

神经网络和小波的联合方式一般有两种：一种是“嵌套式联合”，另一种是“辅助式联合”。辅助式联合就是把小波分析当做神经网络的预处理，以便给神经网络供给输入特征向量，接下来再使用传统上的神经网络来处理。小波变换这一步骤等于对原始信号进行了检波或滤波，将滤波后的信号作为神经网络的输入就能够获得比较好的效果。本文采用BP神经网络和小波变换的辅助式联合，对小波变换的模极大值进行特征向量提取来作为BP神经网络的输入值。

BP网络的全称是“误差反向传播神经网络，它为多层的单向传播前向网络。它的学习过程由反向传播和正向传播所组成，若在输出层没有得到所期望的输出值，那么就将转入反向传播，并沿原来的连接通路将误差信号返回。学习训练可以使BP网络自动地调节各层神经元的权值，这样可以使误差信号最小。

因为神经网络中输出层和输入层节点数目都可以依据故障特征向量来直接确定，所以本文将神经网络输入节点数设计成6个；将燃油系统各种故障的网络输出节点数设计成3个，各种故障所对应的输出的期望值如表1所示。

进行多次试验后，我们发现，若把隐含层节点数h的值取为12，则效果将最好，输出层和隐层均都是用Sigmoid传递函数。图2是小波神经网络的结构模型。

我们将它的算法具体描述如下：

我们假定BP神经网络的隐含层有p个神经元，输入层有n个神经元，输出层有q个神经元。神经网络的输出层其输出向量是yo，输入的向量是x，期望的输出向量是do，传递函数是f ( ·)，输出层和隐含层的连接权值是who，中间层和输入层的连接权值是wih，误差函数如式（1）所示。

图1 燃油油管上游的压力信号的小波分解

表1 输入的特征向量和测试的输出数据

输出层的各神经元阈值是bo，隐含层的各神经元的阈值是bh，我们随机选择第k个输入样本和所对应的期望输出：

那么隐含层的各个神经元的输出和输入是：

使用网络的实际输出yo和期望输出do，我们来计算输出层各神经元误差函数的偏导数do(k)；用输出层的do(k)，输出层到的隐含层连接权值who和隐含层的输出ho，我们来计算输出层各神经元误差函数的偏导数dh(k)；我们用隐含层各神经元的输出ho和输出层各神经元的do(k)来修正连接权值who(k)。

用输入层的各神经元的输入xi(k)和隐含层的各神经元的dh(k)来修正连接权

最后，我们来判断网络误差E满足要求与否，如果网络误差满足我们的预设精度，那么就结束算法；否则，它将选择下一个的学习样本来进入下一轮的学习，如此循环，直到获得NNS的输出总误差为最小时的权值矩阵量，这样我们就建立起了神经网络的输出和输入之间的非线性映射。

图2 小波神经网络的模型

4 发动机故障诊断测试

本文的测试实验使用压力传感器，来测试“日野自动车株式会社”的J08E UL型发动机，在50%负载下，当转速1500 r/min时高压油管的上下游两个测压点的油管的压力信号。我们将正常零件替换为故障零件来模拟故障情况，信号的采样时间为1s，采样频率为10kHz，每个故障情况都采集5次，一共可以获得40个采样数据样本。

根据全文所述的小波神经网络模型，我们采用MATLAB来进行仿真实验。把实验数据进行小波分析以进行故障的特征向量提取，然后对其进行归一化，则我们可对每种故障获取5组的样本数据。我们将第1～4组的样本数据进行神经网络学习训练，其训练结果如图3所示。在网络误差为0.001的情况下，300步内就可以实现目标误差，并且收敛性也良好。

我们将第5组数据作为训练好网络的测试数据，其测试的输出值见表1，与期望输出值对比可以发现，期望输出和实际输出吻合良好，实现了较好的的非线性映射结果，如果我们把将学习样本数量加大，则可以获得更好的映射效果。

5 结论

本文依据车辆发动机故障与燃油压力信号小波变换的模极大值两者间的关系，用小波变换来充分抽取系统故障的特征向量，将BP神经网络和小波变换进行“辅助式结合”来构建小波神经网络，然后让神经网络学习和训练，最后我们根据测试样本的分析结果来诊断发动机的常见故障，仿真结果表明小波神经网络的准确率高，故障诊断效果好。