基于主成分分析與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)動機(jī)故障診斷

莫易敏　姚　亮　王　駿　胡　強(qiáng)　黃華波

(武漢理工大學(xué)機(jī)電學(xué)院1)　武漢　430070)　(上汽通用五菱汽車股份有限公司2)　柳州　545000)

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基于主成分分析與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)動機(jī)故障診斷

莫易敏1)姚亮1)王駿1)胡強(qiáng)2)黃華波2)

(武漢理工大學(xué)機(jī)電學(xué)院1)武漢430070)(上汽通用五菱汽車股份有限公司2)柳州545000)

摘要：汽車發(fā)動機(jī)的故障類型很多，文中以發(fā)動機(jī)怠速不穩(wěn)為例提出了其主成分分析與前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的發(fā)動機(jī)故障診斷模型.采用主成分分析法對原始多維輸入變量進(jìn)行預(yù)處理，選擇輸入變量的主成分作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，既減少了輸入變量的維數(shù)，又消除了各輸入變量的相關(guān)性，從而簡化了網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，提高了網(wǎng)絡(luò)收斂性和穩(wěn)定性.結(jié)果表明，基于主成分分析的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型診斷準(zhǔn)確度高、處理時間短、泛化性能好.

關(guān)鍵詞：主成分提取；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；怠速不穩(wěn)；數(shù)據(jù)處理；故障診斷

莫易敏(1960- )：男，教授，博導(dǎo)，主要研究領(lǐng)域為摩擦學(xué)，機(jī)電一體化

0引言

汽車發(fā)動機(jī)在生產(chǎn)和使用過程中，可能會出現(xiàn)各種故障，而影響發(fā)動機(jī)故障的因素眾多，這給工程人員找到故障根源，排除故障帶來了諸多的不便.相比過去的以經(jīng)驗來進(jìn)行故障診斷的方法，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有簡便性和可操作性，由于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在一些內(nèi)在缺點[1]，因此，在工程上，改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在設(shè)備的故障診斷中應(yīng)用得越來越多.

主成分分析法是一種降維方法.應(yīng)用主成分分析方法的目的是將多個相關(guān)性很高的變量轉(zhuǎn)化成少數(shù)幾個包含原變量大部分信息的彼此相互獨立或不相關(guān)的變量[2].通過采用主成分分析法，對9個原始故障診斷因子數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，獲得了3個相關(guān)性小的綜合指標(biāo).然后，再應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立發(fā)動機(jī)的一種故障——怠速不穩(wěn)的故障診斷模型，其他故障診斷模型可以類似提出.通過這個工作以期快速精確診斷發(fā)動機(jī)故障原因.

1發(fā)動機(jī)故障介紹

發(fā)動機(jī)的常見故障征兆及相應(yīng)的技術(shù)狀態(tài)特征描述參數(shù)見表1.

表1　發(fā)動機(jī)故障及其相關(guān)技術(shù)狀態(tài)特征參數(shù)

考慮到篇幅問題，主要介紹應(yīng)用主成分分析法和BP網(wǎng)絡(luò)[3-4]對該型汽車發(fā)動機(jī)怠速不穩(wěn)進(jìn)行故障診斷.一般而言，造成發(fā)動機(jī)怠速不穩(wěn)的主要原因有怠速電機(jī)不工作、進(jìn)氣系統(tǒng)漏氣、某缸噴油嘴堵等.

2診斷實例

2.1技術(shù)狀態(tài)參數(shù)的選擇

在發(fā)動機(jī)數(shù)據(jù)采集過程中，由于發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)數(shù)、冷卻液溫度、進(jìn)氣溫度等9個變量相對易測.在故障診斷過程中，先采集這9個變量的值，以檢驗是否能夠?qū)Πl(fā)動機(jī)的故障進(jìn)行診斷.發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)數(shù)t1，r/min；冷卻液溫度t2，℃；進(jìn)氣溫度t3，℃；噴油時間t4，ms；進(jìn)氣壓力t5，kPa；點火提前角t6，(°)；節(jié)氣門開度t7，%；λ調(diào)節(jié)值t8，%；發(fā)動機(jī)負(fù)荷變動率t9，%.其中：t=[t1 ,t2 ,t3 ,t4 ,t5 ,t6 ,t7 ,t8 ,t9]T

2.2數(shù)據(jù)采集

發(fā)動機(jī)怠速正常、怠速電機(jī)不工作、某缸噴油嘴堵、進(jìn)氣系統(tǒng)漏氣測得數(shù)據(jù)利用式(9)進(jìn)行歸一化處理得到結(jié)果分別見表2～表5.

表2　怠速正常工況下各技術(shù)特征參數(shù)歸一化值

表3　怠速電機(jī)不工作工況各技術(shù)特征參數(shù)歸一化值

表4　某缸噴油嘴堵工況各技術(shù)特征參數(shù)歸一化值

表5　進(jìn)氣系統(tǒng)漏氣工況各技術(shù)特征參數(shù)歸一化值

2.3主成分提取

通過主成分提取過程得到的相關(guān)系數(shù)矩陣R的特征值，該特征值對應(yīng)的貢獻(xiàn)率，以及累計貢獻(xiàn)率見表6.

計算歸一化后的輸入因子的相關(guān)系數(shù)矩陣R，見表7.相關(guān)系數(shù)是一種與量綱無關(guān)的能夠描述隨機(jī)變量之間的相關(guān)性的數(shù)字特征[5].由表7可見，盡管存在著大小的區(qū)別，各個因子之間都具有相關(guān)關(guān)系，這就使得我們有必要簡化變量的個數(shù)，使簡化后的變量之間不相關(guān)或者相關(guān)度很小.

依據(jù)累積貢獻(xiàn)率提取主成分.考慮到第四個主成分的貢獻(xiàn)率已經(jīng)接近于0,故選取前3個作為主成分.前3個特征值對應(yīng)的特征向量，即主成分系數(shù)，見表8.

將各原始數(shù)據(jù)9個指標(biāo)歸一化數(shù)據(jù)代入3個主成分的表達(dá)式，就可以得到各種故障對應(yīng)的3個主成分值.

表6　主成分貢獻(xiàn)率

z1=[0.352,0.308,-0.032,0.609,0.331,0.426,0.087,-0.332,-0.034]·t

z2=[-0.242,0.559,-0.020,-0.306,-0.148,0.359,-0.368,-0.130,0.481]·t

z3=[-0.384,0.017,0.249,-0.306,0.425,0.165,0.673,-0.173,0.080]·t

2.4網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練

在Matlab中采取BP函數(shù)來構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)Kolmogorov定理，在3層網(wǎng)絡(luò)中，隱含層神經(jīng)元個數(shù)p和輸入層神經(jīng)元個數(shù)n有以下近似關(guān)系：

p=2n+1

表7　相關(guān)系數(shù)矩陣R

表8　主成分系數(shù)

由于建立的網(wǎng)絡(luò)輸入層神經(jīng)元個數(shù)經(jīng)過主成分提取后為3個，輸出層神經(jīng)元個數(shù)為3個，則隱含層的神經(jīng)元個數(shù)可近似為7個.采用logsig， purelin以及trainlm函數(shù)來對BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行搭建.將表2～表5中的32 個樣本中序號為奇數(shù)的樣本數(shù)據(jù)輸入BP網(wǎng)絡(luò)的輸入層，以序號為偶數(shù)的樣本數(shù)據(jù)作為故障診斷驗證數(shù)據(jù)集.誤差精度取1×10-7，訓(xùn)練次數(shù)的最大值取為200次，調(diào)整BP模型參數(shù)，使BP模型不斷的逼近給定的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，同時，在訓(xùn)練過程中核對數(shù)據(jù)控制訓(xùn)練過程，減少模型出現(xiàn)冗余結(jié)構(gòu)的可能性.

2.5ANN故障狀態(tài)定義

對輸出狀態(tài)進(jìn)行編碼，輸出為三維向量，定義期望輸出向量見表9.

表9　故障狀態(tài)定義

2.6訓(xùn)練結(jié)果

圖2顯示，經(jīng)過107次迭代計算，該網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)達(dá)到精度要求.

圖2　訓(xùn)練誤差圖

2.7診斷結(jié)果

將表2～5中序號為偶數(shù)的數(shù)據(jù)作為驗證數(shù)據(jù)來判斷建立的故障診斷模型是否滿足要求.故障診斷結(jié)果見表10.結(jié)果表明，診斷結(jié)果準(zhǔn)確，滿足實際需求.

表10　診斷結(jié)果

3結(jié) 束 語

利用主成分分析法對發(fā)動機(jī)怠速不穩(wěn)定故障原因進(jìn)行了主成分提取，將變量從原來的9維降至3維，并使得這3個主成分基本不相關(guān).并以提取出來的綜合因子作為BP網(wǎng)絡(luò)的輸入來訓(xùn)練故障診斷網(wǎng)絡(luò).結(jié)果表明，這種故障診斷方法的準(zhǔn)確度高，泛化性好.另外，由于主成分提取降低了輸入變量的維數(shù)，因此，這種方法相對于普通的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的時間更短.

參 考 文 獻(xiàn)

[1]王惠中,効迎春,張熒,等.電動機(jī)故障診斷技術(shù)探討[J].工礦自動化,2015(1)：55-58.

[2]周松林,茆美琴,蘇建徽.基于主成分分析與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)電功率預(yù)測[J].電網(wǎng)技術(shù),2011(9):128-132.

[3]朱大奇,劉永安.故障診斷的信息融合方法[J].控制與決策,2007(12):1321-1328.

[4]劉劍利.聚類分析和主成分回歸在工業(yè)統(tǒng)計數(shù)據(jù)中的應(yīng)用[D].長春：吉林大學(xué),2014.

[5]李秀敏,江衛(wèi)華.相關(guān)系數(shù)與相關(guān)性度量[J].數(shù)學(xué)的實踐與認(rèn)識,2006(12):188-192.

Engine Fault Diagnosis Based on Principal

Component Analysis and BP Neural Network

MO Yimin1)YAO Liang1)WANG Jun1)HU Qiang2)HUANG Huabo2)

(WuhanUniversityofTechnology,SchoolofMechanical

andElectricEngineering,Wuhan430070，China)1)

(SGMW,Liuzhou545000，China)2)

Abstract：The trouble of unstable idle speed is one of engine fault. A engine fault diagnosis model about unstable idle speed based on integration of principal component analysis (PCA) with back-propagation(BP) neural network is proposed. The PCA is used to preprocess original multi-dimensional input variables and principal components of input variables are chosen as the input of BP neural network, by this way either the dimensions of input variables can be reduced or correlativity among input variables can be eliminated, thus both convergence and stability of neural network can be improved. Diagnostic results show that the accuracy of engine fault diagnosis by the proposed PCA-BP model possesses high accuracy, short time and good generalization performance.

Key words：PCA;BP neural network;unstable idle speed;data processing;fault diagnosis

收稿日期：2015-12-12

doi:10.3963/j.issn.2095-3844.2016.01.018

中圖法分類號：TP391.4