基于小波神經網絡的車輛發動機故障診斷

雷 鳴

（沈陽理工大學 理學院，沈陽 110159）

0 引言

車輛發動機為車輛提供動力與電力，是車輛安全行駛與運作的基本條件。車輛發動機的系統故障對車輛運行安全有直接影響，同時也影響到發動機的經濟性、動力性和可靠性，及時發現與確定發動機故障有重要的安全意義。

車輛發動機的燃油系統故障與潤滑、供油、排氣、冷卻等子系統的運行狀態緊密相關，與燃油的輸送、加熱、霧化、噴射、燃燒等多個分過程也密切聯系，這使得發動機的故障信息是隨機的和不確定的[1,2]。人工神經網絡(ANNs)可以進行分布式存儲、并行處理、自適應、自組織和自學習能力，根據對故障實例的學習，用神經網絡(NNS)中的連接權值來標志所學習的故障診斷的權重，即可達到對故障的記憶、聯想、相似歸納和模式匹配，這樣就可以構建起故障和故障征兆之間的非線性映射關系[3]。小波分析可以在頻域和時域來分析信號的局部信息，它能夠進行染噪信號的降噪、分解和重構，還可以精確地檢測到信號的突變，還可以進行故障特征向量的抽取[4]。

1 發動燃油系統的常見故障

燃油系統經常出現的故障是噴油器和高壓油泵故障，我們將燃油系統狀態與常見故障故障用字母表示：25%供油量（T3），75%供油量（T2），出油閥失效（T4），100%供油量（T1），針閥卡阻（T6），噴油孔堵塞（T5），針閥泄漏（T7），其他故障（T8）。

燃油系統運行狀態和故障信息可以通過燃油的壓力信號表現出來，當燃油系統發生故障時，系統的供油狀態將會隨之變化，從而引起燃油的壓力信號波形變化，并且不同系統故障的燃油壓力信號波形特征也不一樣，如果我們對燃油的壓力信號進行特征分析、提取相關的特征信息，那么我們就可以通過燃油壓力信號的波形特征來判斷系統的具體故障，實現診斷發動機故障的目的。

2 小波分析提取故障信號的特征向量

小波分析是當今發展最為迅猛的學科之一，它被比喻為“數學顯微鏡”。在數學中，我們將可導無限次的函數稱為光滑或無奇異性的，若果一個函數在某階導數不連續或某處有間斷或，則我們稱之為在此處有奇異點。一般情形下，信號的奇異可分成兩種：一種是信號f (t)在某個時刻，它的幅度發生突變，從而導致信號的不連續，其幅度的突變點就是第一種間斷點；另一種是信號f (t)在其外觀上看起來很光滑，它的幅也沒有突變點，但經過一階求導后，就會有突變產生，也就是說該信號的一階微分是間斷的，我們稱之為第二種間斷點。通過研究可以發現，車輛的柴油機燃油系統產生故障時，燃油的壓力信號波形其間斷點的類型、位置和幅值等信息因故障類型的相異而不同。小波的其中一個重要特點就是可以在局部描述信號的奇異性。

Mallat等研究學者發現：如果函數f (t)在某一點t0為奇異的，那么在較小尺度上，f (t)在t0點的小波變換就具有模極大值，所以，我們可以對燃油的壓力信號在較小尺度上進行小波變換，利用其模極大值來抽取故障的特征向量，具體的步驟如下：

1）確定信號將要被分解的層數，然后用小波將原始信號做多尺度分解。在本文中我們采用Db小波函數，用Db4小波對燃油的壓力信號分別做5層小波分解。上游油管的油壓信號進行小波分解后如圖1所示，圖中d1!d5表示燃油的壓力信號5層小波分解時每一層的高頻部分；

2）高頻噪聲經常存在于高頻系數中，為了保存信號的奇異點和不連續點，我們對分解后的高頻系數進行分層閾值降噪，然后對燃油的壓力信號分解的小波系數做重構；

3）對油管上下游的兩個測壓點壓力在d3!d5小尺度上的一共6個小波重構系數進行模極大值求取，然后將其歸一化后，作為神經網絡的輸入向量和泄漏特征向量。

3 小波神經網絡模型

神經網絡和小波的聯合方式一般有兩種：一種是“嵌套式聯合”，另一種是“輔助式聯合”。輔助式聯合就是把小波分析當做神經網絡的預處理，以便給神經網絡供給輸入特征向量，接下來再使用傳統上的神經網絡來處理。小波變換這一步驟等于對原始信號進行了檢波或濾波，將濾波后的信號作為神經網絡的輸入就能夠獲得比較好的效果。本文采用BP神經網絡和小波變換的輔助式聯合，對小波變換的模極大值進行特征向量提取來作為BP神經網絡的輸入值。

BP網絡的全稱是“誤差反向傳播神經網絡，它為多層的單向傳播前向網絡。它的學習過程由反向傳播和正向傳播所組成，若在輸出層沒有得到所期望的輸出值，那么就將轉入反向傳播，并沿原來的連接通路將誤差信號返回。學習訓練可以使BP網絡自動地調節各層神經元的權值，這樣可以使誤差信號最小。

因為神經網絡中輸出層和輸入層節點數目都可以依據故障特征向量來直接確定，所以本文將神經網絡輸入節點數設計成6個；將燃油系統各種故障的網絡輸出節點數設計成3個，各種故障所對應的輸出的期望值如表1所示。

進行多次試驗后，我們發現，若把隱含層節點數h的值取為12，則效果將最好，輸出層和隱層均都是用Sigmoid傳遞函數。圖2是小波神經網絡的結構模型。

我們將它的算法具體描述如下：

我們假定BP神經網絡的隱含層有p個神經元，輸入層有n個神經元，輸出層有q個神經元。神經網絡的輸出層其輸出向量是yo，輸入的向量是x，期望的輸出向量是do，傳遞函數是f ( ·)，輸出層和隱含層的連接權值是who，中間層和輸入層的連接權值是wih，誤差函數如式（1）所示。

圖1 燃油油管上游的壓力信號的小波分解

表1 輸入的特征向量和測試的輸出數據

輸出層的各神經元閾值是bo，隱含層的各神經元的閾值是bh，我們隨機選擇第k個輸入樣本和所對應的期望輸出：

那么隱含層的各個神經元的輸出和輸入是：

使用網絡的實際輸出yo和期望輸出do，我們來計算輸出層各神經元誤差函數的偏導數do(k)；用輸出層的do(k)，輸出層到的隱含層連接權值who和隱含層的輸出ho，我們來計算輸出層各神經元誤差函數的偏導數dh(k)；我們用隱含層各神經元的輸出ho和輸出層各神經元的do(k)來修正連接權值who(k)。

用輸入層的各神經元的輸入xi(k)和隱含層的各神經元的dh(k)來修正連接權

最后，我們來判斷網絡誤差E滿足要求與否，如果網絡誤差滿足我們的預設精度，那么就結束算法；否則，它將選擇下一個的學習樣本來進入下一輪的學習，如此循環，直到獲得NNS的輸出總誤差為最小時的權值矩陣量，這樣我們就建立起了神經網絡的輸出和輸入之間的非線性映射。

圖2 小波神經網絡的模型

4 發動機故障診斷測試

本文的測試實驗使用壓力傳感器，來測試“日野自動車株式會社”的J08E UL型發動機，在50%負載下，當轉速1500 r/min時高壓油管的上下游兩個測壓點的油管的壓力信號。我們將正常零件替換為故障零件來模擬故障情況，信號的采樣時間為1s，采樣頻率為10kHz，每個故障情況都采集5次，一共可以獲得40個采樣數據樣本。

根據全文所述的小波神經網絡模型，我們采用MATLAB來進行仿真實驗。把實驗數據進行小波分析以進行故障的特征向量提取，然后對其進行歸一化，則我們可對每種故障獲取5組的樣本數據。我們將第1～4組的樣本數據進行神經網絡學習訓練，其訓練結果如圖3所示。在網絡誤差為0.001的情況下，300步內就可以實現目標誤差，并且收斂性也良好。

我們將第5組數據作為訓練好網絡的測試數據，其測試的輸出值見表1，與期望輸出值對比可以發現，期望輸出和實際輸出吻合良好，實現了較好的的非線性映射結果，如果我們把將學習樣本數量加大，則可以獲得更好的映射效果。

5 結論

本文依據車輛發動機故障與燃油壓力信號小波變換的模極大值兩者間的關系，用小波變換來充分抽取系統故障的特征向量，將BP神經網絡和小波變換進行“輔助式結合”來構建小波神經網絡，然后讓神經網絡學習和訓練，最后我們根據測試樣本的分析結果來診斷發動機的常見故障，仿真結果表明小波神經網絡的準確率高，故障診斷效果好。

圖3 步數和訓練的精度曲線

[1]肖云魁.汽車故障診斷學[M].北京: 北京理工大學出版社,2006.

[2]郭先定,李敏,何光普.小波變換模極大值法檢測信號突變點[J].電氣應用,2006,25(11): 90-92.

[3]曾誼暉,鄂加強,等.基于貝葉斯網絡分類器的船舶柴機冷卻系統故障診斷[J].中南大學學報:自然科學版,2010,41(4): 1379-1384.

[4]張夢云,潘劍鋒,等.柴油機燃油供給系統故障診斷研究[J].農機化研究,2011,33(1): 211-214.