程 越 左桂兰

（1-浙江工商职业技术学院 浙江 宁波 315012 2-宁波大红鹰学院）

引言

无级变速器在汽车的燃油经济性、动力性和废气排放方面较其他变速器有很大程度提高；液压传动技术是实现CVT传动与控制的关键技术之一，CVT的液压系统具备了速比控制、夹紧力控制、离合器变矩控制、传动润滑及冷却等功能，是综合性的机电液系统，因此液压系统的运行影响到整个变速器甚至整车的运行状况[1]。

液压系统通常故障诊断方法有主观诊断法、数学模型与信息处理诊断法、智能技术诊断法[2]，而CVT液压系统的故障现象与传感器信号之间的对应关系呈现复杂的非线性，较难用函数描述，同时以人工经验为主的无级变速器故障诊断存在故障判断不准确、维修困难等缺点，基于诊断系统的结构建立的数学模型需要经验数据得出的状态模型，进行冗长的计算，造成对其故障体系建模困难。神经网络有学习和记忆能力，并对环境的变化有很好的适应性，可以解决复杂的非线性问题，通过权值矩阵存储故障现象与故障信号之间的映射关系，通过样本数据训练，神经网络系统将故障数据通过矩阵运算，判断出相应的诊断结果[3]。

概率神经网络（PNN）[4]分类器是一种典型的非线性分类器，融合了密度函数估计和贝叶斯理论，具有训练速度快、结构简单等特点，通过计算输入向量与训练样本的距离，竞争函数取舍网络输出的概率向量[5]。因此，概率神经网络分类器适用于模式识别、故障类别分类等。

1 概率神经网络结构与算法

概率神经网络结构如图1所示，该网络是径向基神经网络的一种，通常用于模式分类问题。a1i代表向量a1的第i个元素，R为输入向量元素的数目，Q为径向基神经元数（输入目标样本数），K是竞争神经元的数目（输入向量类别数）。首先计算输入向量与训练样本之间距离，产生的输出向量表示输入向量与训练样本的接近程度，竞争神经元通过Parzen方法求各估计类别的概率，输出表示概率的向量，最大概率值的类别为1，其余为0。

图1 概率神经网络结构

图1 中假设输入期望值的样本向量数目为Q，Pi为输入向量（R×1），输入以列向量形式组成训练输入向量矩阵R×Q；期望值向量为K维，代表模式类别数目，每种分量对应一种模式类别，根据概率值大小，只有最大值分量为1，其余为0，表示所对应的输入向量属于与该分量对应一类模式，目标向量组成训练目标向量矩阵 T（K×Q）[6]。

权值矩阵 IW1，1当中的第 i个行向量为 IiW1，1，将概率神经网络的第一层径向基神经元的输入权值矩阵IW1，1设为Q个训练样本对的转置P′。该神经网络存在输入量时，由‖dist‖计算得到一个欧氏距离向量D。

D=（d1，L，dQ），即

将生成的向量D与偏差向量b1的元素逐个相乘，相乘的结果用n1表示，即n1为径向量传递函数的输入向量：

结果传递给radbas函数，得到径向基函数的输出

第二层权值矩阵LW2，1设为期望目标响应T。根据竞争原则，权值矩阵的行向量元素中仅有一个元素为1，代表其中一类输入，经过矩阵乘积计算和竞争传递函数计算n2，概率向量n2为

输入向量P对应模式类别的概率由n2中每一分量数值的大小表示，最后经过一个竞争传递函数C输出，其运算规则为

竞争层输出向量a2对其中最大的元素输出1，其余元素取为0。从而，概率神经网络完成对输入向量的划分。因此，概率神经网络可用于CVT液压控制系统故障的类型识别划分。

2 CVT液压控制系统故障逻辑

2.1 CVT液压控制系统故障样本

CVT的液压系统包含了压力、流量、温度、油液污染、振动等信号控制系统和液压动力系统，属于复杂的非线性动力学系统，而信号系统控制了液压控制阀的动作，影响了液压系统效能[7-8]。

CVT液压控制系统如图2所示。根据工作要求，液压泵输出流量为20 L/min，溢流阀的调定压力为2.5 MPa。直动式溢流阀、比例换向阀、控制离合器的三位四通阀、齿轮泵、比例减压阀、液压缸内泄漏均是液压系统的故障点，故障表现形式为CVT的金属带传动打滑，前进挡或倒挡离合器无法紧密结合等现象。通过采集各检测点的压力、流量、电压、电流信号等传感器检测值，作为概率神经网络的输入变量，从而自动判断出CVT液压系统故障类型。

此液压系统常见的故障原因有以下7种：Q1为油泵泄漏；Q2为溢流阀阻尼孔堵死；Q3为换向阀烧坏；Q4为三位四通阀烧坏；Q5为前进挡油缸内泄漏；Q6为倒挡油缸内泄漏；Q7为油泵超负荷。

图2 CVT液压回路简化图

CVT液压故障诊断系统以压力P、流量L、电磁阀电压U和电磁阀电流I等10个传感器进行信息采集，L1 分别代表齿轮泵输出流量；P1、P2、P3、P4、P5分别代表回油压力、系统压强、主动轮油缸压强、前进挡离合器油缸压强、倒挡离合器油缸压强。利用10个信号参数构成概率神经网络的输入层，以1～6的故障类型构成线性输出层的权值矩阵。

2.2 CVT液压控制系统概率神经网络训练仿真分析

CVT液压控制系统的故障研究对象为汽车怠速时的液压系统中压力、流量、电压、电流等参数，齿轮泵转速n=800 r/min时，油泵输出油压P＞1.8 MPa，流量 Q=3～5 L/min；转速 n=1 000～2 200 r/min 时，油泵输出油压 p=1.9～2.5 MPa；转速 n=2 200～3 800 r/min时，油泵输出油压p=2.5～3 MPa；最大工作压力不大于4 MPa，6 000 r/min时最大流量为Q=15～22 L/min，倒挡压力0.6 MPa，前进挡压力0.97 MPa。

概率网络的训练与仿真以MATLAB 2010b语言作为仿真平台，通过net工具箱进行模型训练与仿真，网络输入层确定为10个参数，在每个实验故障下，各采集17组振动数据进行实验研究。

PNN 网络的创建代码为：net=newpnn（P，T，SPREAD），其中，P表示网络的输入样本向量，T表示网络的目标向量，SPREAD为径向基函数传播率，默认为1。为了更好地分析学习样本数量和SPREAD参数对CVT液压故障诊断系统故障模式识别的影响，仿真过程中学习样本个数分别为10、20、30，SPREAD 分别设置为 0.1，0.2 和 0.5，如表 1、图 3、4所示。

图3～图4说明PNN网络学习样本数量多少影响网络预测效果，数量越多，模式识别越准确，误差越小的特点；SPREAD默认值为1.0，其值越大，输出结果越光滑，相同学习样本个数条件下，SPREAD值越大导致预测效果下降，模式判断误差增大。

表1 CVT液压系统故障诊断学习标准化样本

图3 30个学习样本SPREAD＝0.5的预测图

图4 30个学习样本SPREAD＝0.1的预测图

不同学习样本与SPREAD的综合比较如表2所示。PNN网络用于CVT液压系统故障诊断是有效的，该网络组成的状态分类器可以有效准确地识别各种运行状态，为故障检测提供了有效的工具。

表2 不同学习样本与SPREAD的综合比较%

3 结论

本文介绍了PNN网络的基本原理及贝叶斯分类决策理论，并以某汽车CVT液压控制系统的液压回路作为试验对象，对该液压系统的故障模式学习样本学习及测试样本预测。通过仿真实验结果证明PNN网络具有极强的非线性处理能力，在不同的学习样本数量下，故障诊断率逐步提升，并可以通过故障知识积累与不断学习提高诊断精度。