基于尾氣信息的柴油機技術(shù)狀況判定方法

摘要：論述核模糊聚類的原理及實施步驟，并將其應(yīng)用于基于尾氣信息的柴油機技術(shù)狀況判定方法。根據(jù)技術(shù)狀況的不同，利用核模糊聚類將所測柴油機分類，并計算各柴油機對每類的隸屬度，從而實現(xiàn)對柴油機技術(shù)狀況的判定。應(yīng)用試驗證明，結(jié)合核模糊聚類方法，利用柴油機的尾氣信息可以實現(xiàn)對柴油機技術(shù)狀況的判定。



關(guān)鍵詞：核模糊聚類；尾氣數(shù)據(jù)；柴油機；技術(shù)狀況

中圖分類號：TK407.9 文獻標識碼：A



A Method to Judge the Operation Performance of Diesel Engine Using Emission Data



LI Guozhang1，GAO Yang1，LUO Liang2

（1. Ordnance Engineering College， Shijiazhuang050003，China；

2. Wuhan Ordnance Petty Officer Institute of PLA，Wuhan430075，China）

Abstract：Discussed the principles and implement steps of Kernel Fuzzy Clustering Method （KFCM）， and brought it into the judgment of diesel engine’s operation performance based on Emission data. According to the differences of operation performance， classified the tested diesel engine using KFCM， then calculated the membership of each diesel engine towards each class in order to judge the operation performance of each diesel engine. Experiments demonstrated that this method is effective.



Key words：KFCM；emission data；diesel engine；operation performance



1引言

隨著柴油機使用時間的增加，柴油機的技術(shù)狀況將隨之下降[1]，從而使其故障率上升。因而，當柴油機的技術(shù)狀況下降到一定程度后，就需要對柴油機進行一定規(guī)模的維修，以部分恢復(fù)其技術(shù)狀況。但在實際中，對于維修的時機常難以把握。特別是對于軍用特種車輛，它們的使用條件相差較大，致使其技術(shù)狀況變化趨勢區(qū)別也較大。如果都按照記錄的使用時間判斷其技術(shù)狀況或維修時機往往容易造成維修的過剩或不足[2]。因而，一直以來人們都在嘗試用其它更加合理的方法對柴油機的技術(shù)狀況進行判定，從而指導(dǎo)具體裝備的維修周期。

本文利用柴油機的尾氣信息，探討了通過核模糊聚類方法實現(xiàn)對柴油機技術(shù)狀況的判定，并結(jié)合自行火炮某型底盤用柴油機12150L的實測數(shù)據(jù)，驗證了本文方法的有效性。

2模型建立

2.1模糊聚類原理

聚類屬于非監(jiān)督模式識別問題，其特點是聚類過程僅依賴于樣本間的特征差別[3]。模糊聚類則是對聚類過程的模糊化，使聚類結(jié)果更加符合實際。

令{xi，i=1，2，3，…，n}是n個樣本組成的樣本集合，c為預(yù)定的類別數(shù)目，mi，i=1，2，…，c為每個聚類的中心，μj（xi）是第i個樣本對第j類的隸屬度函數(shù)，則聚類的損失函數(shù)可表示如下[3]：

Jf=∑cj=1∑ni=1[μj（xi）]b‖xi—mj‖2 （1—1）

其中，b是模糊度控制系數(shù)，其值域為[1，+

SymboleB@ ]，但通常情況下，都在區(qū)間（1，5]中取值。因為，當b取1時，模糊聚類退化為硬聚類，而當b很大時，算法幾乎喪失聚類能力。

在不同的隸屬度定義下最小化損失函數(shù)就可以得到不同的模糊聚類方法。對于模糊C均值方法有：

∑cj=1μj（xi）=1，i=1，2，…，n （1—2）

在式（1—2）條件下求損失函數(shù)最小值。令Jf對μj（xi）和mj的偏導(dǎo)數(shù)為0，可得：

mj=∑ni=1[μj（xi）]bxi∑ni=1[μj（xi）]b（1—3）

μj（xi）=（1/‖xi—mj‖2）1/（b—1）∑ck=1（1/‖xi—mj‖2）1/（b—1），

i=1，2，…，nj=1，2，…，c （1—4）

設(shè)對應(yīng)的損失函數(shù)為vt，則由上面兩式可求得相應(yīng)的損失函數(shù)。

計算技術(shù)與自動化2012年9月

第31卷第3期李國璋等：基于尾氣信息的柴油機技術(shù)狀況判定方法

用迭代方法求解式（1—3）及（1—4）就是模糊C均值算法。

具體而言，模糊C均值算法步驟如下：

1.設(shè)定聚類數(shù)目c及模糊控制參數(shù)b，并設(shè)定一個足夠小的迭代截止誤差值ε>0；

2.初始化各聚類中心mj，具體初始化方法參見文獻[4]；

3.根據(jù)式（1—4）計算隸屬度函數(shù)值μj（xi）；

4.根據(jù)式（1—3）更新聚類中心mj；

5.若‖vt+1—vt‖<ε，則終止迭代，得到要求的聚類中心及各隸屬度值；否則返回步驟3繼續(xù)進行迭代。

2.2模糊聚類的改進

模糊C均值算法中，由于引入式（1—2）的歸一化條件，在樣本集不理想的情況下，可能導(dǎo)致不好的結(jié)果。比如當某野值點遠離各類的聚類中心時，理論上它嚴格屬于各類的隸屬度都很小，但由于（1—2）的限制，其對各類的實際隸屬度都會比較大，這不利于最終的迭代結(jié)果。因而引入新的限制條件，對原限制進行了放松。具體為使所有樣本對各類的隸屬度總和為n，即：

∑cj=1∑ni=1μj（xi）=n（1—5）

相應(yīng)的，原隸屬度函數(shù)也變化為

μj（xi）=n（1/‖xi—mj‖2）1/（b—1）∑ck=1∑nl=1（1/‖xl—mk‖2）1/（b—1），

i=1，2，...，nj=1，2，…，c（1—6）

新的限制條件的引入不改變聚類中心的更新方程。

顯然，改進的模糊聚類方法得到的隸屬度值，可能會大于1，但這不改變樣本對聚類中心的歸屬判斷結(jié)果。

2.3改進模糊聚類的核化

傳統(tǒng)的聚類方法都沒有對樣本的特征進行有效的優(yōu)化，而是直接利用樣本的特征進行聚類，這使聚類的有效性很大程度上取決于樣本的分布情況。對此，引入核方法，先對樣本特征進行有效的優(yōu)化，而后再對優(yōu)化后的樣本采取模糊聚類，即對原始算法進行核化。

假設(shè)輸入空間的原始樣本{xi，i=1，2，3，…，n}被某種非線性映射φ映射到一個高維特征空間H，從而得到原始樣本在高維空間中的象φ（xi），i=1，2，…，n。那么，輸入空間的點積形式便可以在特征空間中用Mercer核來表示[5]，即

K（xi，xj）=（φ（xi），φ（xj））。

事實上，所謂的核模糊聚類即是先將原始樣本經(jīng)過核變化映射到高維特征空間，而后在特征空間中對樣本進行模糊聚類。

由于

‖xi—xj‖2=（xi，xi）—2（xi，xj）+（xj，xj）

則

‖φ（xi）—φ（xj）‖2=（φ（xi），φ（xi））—

2（φ（xi），φ（xj））+（φ（xj），φ（xj））

=K（xi，xi）—2K（xi，xj）+K（xj，xj）

從而對模糊聚類的核化效果為，損失函數(shù)變?yōu)椋邯?/p>

Jf=∑cj=1∑ni=1[μj（xi）]b‖φ（xi）—φ（mj）‖2

=∑cj=1∑ni=1[μj（xi）]b[K（xi，xi）—

2K（xi，mj）+K（mj，mj）]（1—7）

隸屬度函數(shù)變?yōu)椋?/p>

μj（xi）=n（1/（K（xi，xi）—2K（xi，mj）+K（mj，mj）））1/（b—1）∑ck=1∑nl=1（1/（K（xl，xl）—2K（xl，mk）+K（mk，mk）））1/（b—1）

i=1，2，…，nj=1，2，…，c（1—8） 

同時

φ（mj）=∑ni=1[μj（xi）]bφ（xi）∑ni=1[μj（xi）]b（1—9）

用φ（xp）T右乘上式，則

K（mj，xp）=∑ni=1[μj（xi）]bK（xi，xp）∑ni=1[μj（xi）]b（1—10）

從而完成了模糊聚類的核化，即核模糊聚類。核模糊聚類的迭代過程如下：

1）設(shè)定聚類類別數(shù)c，模糊控制系數(shù)b及核參數(shù)，同時設(shè)定一個足夠小的迭代截止誤差值ε>0；

2）初始化聚類中心；

3）根據(jù)式（1—8）計算隸屬度函數(shù)；

4）根據(jù)核函數(shù)及式（1—10）計算K（xi，mj）；

表1被測柴油機分布

編號

使用時間（h）

編號

使用時間（h）

1

11

7

244

2

21

8

326

3

73

9

431

4

89

10

503

5

176

11

547

6

203

5.計算‖vt+1—vt‖，若其值小于ε則終止迭代，得到聚類中心mj，j=1，2，…，c和相應(yīng)的隸屬度；否則轉(zhuǎn)入3繼續(xù)迭代。

3試驗及判定模型應(yīng)用

3.1試驗設(shè)計及數(shù)據(jù)預(yù)處理

本文選擇了使用時間在0～550 h（摩托小時）的11輛自行火炮某型底盤用柴油機12150L進行測試試驗。在選擇時，盡量使所選柴油機在0～550 h內(nèi)均勻分布，如表1。對柴油機尾氣的測試儀器、測試內(nèi)容及單位如表2。同時，測試主要是在柴油機經(jīng)有效預(yù)熱后，使其處于1 500 r/min空載情況下進行。

由于在測試中轉(zhuǎn)速表僅作為標定工況之用，而不透光度N僅由光吸收系數(shù)K計算而來，在應(yīng)用中具有重復(fù)性，因而本文將在分析中去除光吸收系數(shù)K及轉(zhuǎn)速信息，僅用余下的6個參數(shù)進行分析。取柴油機在空載1 500 r/min穩(wěn)定后的尾氣數(shù)據(jù)，并計算各參數(shù)的平均值，得11臺柴油機在該工況下的尾氣測試值如表3。

表2測試的參數(shù)及單位

測試儀器

測試指標

單位

五組分尾氣分析儀器



（GT—4100+）

V（HC）

10—6

V（NO）

10—6

V（O2）

%

V（CO）

%

V（CO2）

%

煙度計

（GT—2010）

K

m—1

N

%

轉(zhuǎn)速表（Gasboard—8110）

Speed

r/min



表3各柴油機在1 500 r/min時的尾氣均值

柴油機編號

HC

（ppm）

NO

（ppm）

O2

%V

CO

%V

CO2

%V

N%

1

0

64.9104

18.3568

0.0483

1.7994

30.6539

2

0

101.7390

18.4178

0.0477

1.8518

31.6541

3

0.1431

117.5825

18.1317

0.0475

1.7533

34.2895

4

0

109.1747

18.2286

0.0481

1.7937

33.7584

5

0.1318

164.1845

18.1850

0.0469

1.7515

37.7594

6

0.2232

181.6482

18.3264

0.0503

1.6789

40.5777

7

0.2018

173.7319

18.1819

0.0494

1.7838

38.5398

8

0.3347

232.6384

18.2458

0.0499

1.6629

44.6504

9

0.2427

214.4274

18.1953

0.0519

1.7350

48.1875

10

1.4396

288.5487

18.3332

0.0524

1.3937

52.6479

11

0.19631

253.6583

18.7375

0.0539

1.4094

51.6982

圖1柴油機尾氣各成分含量均值隨使用時間的變化圖（1 500 r/min）



將表中數(shù)據(jù)按相應(yīng)柴油機的使用時間作出的圖形如圖1。

3.2基于核模糊聚類的技術(shù)狀況判定方法

在本文中，由于測試樣本有限，故僅將聚類數(shù)目定為3個，分別代表柴油機的3種技術(shù)狀況，即“較好、一般及較差”。以4、5號柴油機的樣本均值，7、8號柴油機的樣本均值，10、11號柴油機的樣本均值作為初始聚類中心，這種選擇也基本反映了柴油機的技術(shù)狀況的變化趨勢。選用高斯核函數(shù)，其參數(shù)σ設(shè)為5；令模糊控制系數(shù)設(shè)為2，截止誤差設(shè)為0.0000001。按照1.3節(jié)中的迭代步驟迭代后的聚類中心如表4，而部分樣本對迭代中心的隸屬度如表5。

表4迭代后的聚類中心

特征參數(shù)

HC（ppm）

NO（ppm）

O2 （%V）

CO（%V）

CO2 （%V）

N

技

術(shù)

狀

況

較好

0.2171

146.5238

18.2436

0.0486

1.7432

37.1744

一般

0.2835

174.0432

18.2522

0.0497

1.7218

40.7758

較差

0.5336

191.6086

18.3036

0.0503

1.6646

42.7714

表5部分樣本對聚類中心的隸屬度

序號

1

2

3

4

5

6

使用時間

73

89

203

244

431

503

技術(shù)

狀態(tài)

較好

0.2824

0.2360

0.2460

0.2965

0.1667

0.1321

一般

0.1834

0.1709

0.8824

2.8170

0.2224

0.1384

較差

0.1608

0.1538

0.6747

0.4050

0.3326

0.1452

從表5上看，判斷結(jié)果基本反映了柴油機的技術(shù)狀況隨著其使用時間的增加而逐步惡化的特點。

4結(jié)論

本文結(jié)合核模糊聚類方法，建立了基于尾氣信息的柴油機技術(shù)狀況判定方法。利用在自行火炮某型底盤用柴油機上的實測尾氣數(shù)據(jù)，驗證了該方法的有效性。但正如本文所言，由于試驗數(shù)據(jù)有限，所以本文僅將柴油機的技術(shù)狀況分為3類。后續(xù)研究將測試更多的處于不同使用時間的柴油機，從而將柴油機的技術(shù)狀況進一步細分。

參考文獻

[1]劉建敏， 劉艷斌， 喬新勇，等. 基于灰色模型的柴油機技術(shù)狀態(tài)變化趨勢預(yù)測[J]. 裝甲兵工程學院學報， 2009， 23（1）： 36—38.

[2]劉艷斌， 劉建敏， 喬新勇. 基于加權(quán)處理的發(fā)動機技術(shù)狀況評估方法研究[J]. 車用發(fā)動機， 2005， （6）： 63—66.

[3]張莉， 周偉達， 焦李成. 核聚類算法[J]. 計算機學報， 2002， 25（6）： 587—590.

[4]邊肇祺， 張學工. 模式識別[M]. 北京： 清華大學出版社， 2005.

[5]John ShaweTaylor， Nello Cristianini. Kernel methods for pattern analysis [M]. New York： Cambridge university press， 2004.