基于單振動傳感器BP神經網絡的柴油機失火診斷

賈繼德，賈翔宇，韓佳佳，任 剛

(1.陸軍軍事交通學院 軍用車輛系，天津 300161；2.陸軍軍事交通學院 研究生管理大隊，天津 300161)

● 車輛工程VehicleEngineering

基于單振動傳感器BP神經網絡的柴油機失火診斷

賈繼德1，賈翔宇2，韓佳佳2，任 剛2

(1.陸軍軍事交通學院 軍用車輛系，天津 300161；2.陸軍軍事交通學院 研究生管理大隊，天津 300161)

為解決多缸柴油機失火診斷問題，提出基于單振動傳感器與BP神經網絡的柴油機失火故障診斷方法。首先，通過柴油機缸蓋上的單振動傳感器獲取振動信號，對振動信號進行濾波提取點火頻率成分；然后，對振動信號按工作周期進行分段處理，進行等角度重采樣及同步平均；最后，提取每缸工作信號的能量與峭度，建立特征向量，將其輸入到BP神經網絡分類器進行診斷識別。應用結果表明，該方法能有效診斷柴油機失火故障。

柴油機；BP神經網絡；失火故障診斷；缸蓋振動

柴油機燃燒過程影響因素較多，經常會出現單個或多個汽缸不燃燒或燃燒不良的“失火”故障，導致柴油機加速無力、抖動、油耗增加、排放超標，它嚴重影響發動機的動力性能及運行安全，必須對其進行診斷與排除。柴油機失火監測方法較多，包括缸壓法[1]、轉速法[2-4]、排氣法[5]、噪聲法[6-7]、振動法[8-10]等。由于缸蓋振動信號包含豐富的柴油機狀態信息，只要將振動傳感器安裝在缸蓋上就可實現在線監測，因此，振動法成為失火故障診斷的常用方法[10]。對于多缸柴油機失火故障診斷，每缸安裝一個振動傳感器成本過高，因此，在保證監測可靠、準確的前提下，簡化振動傳感器數量，消除冗余尤為重要。

缸蓋振動信號成分非常復雜，以往對于柴油機失火故障診斷主要以振動信號高頻成分能量變化為依據[11]。但柴油機點火頻率是振動信號中的主要激勵源，當出現失火故障時，會破壞柴油機運行的平衡性，引起點火頻率附近能量出現較大的變化，因此，通過監測振動信號中點火頻率的變化更有助于柴油機失火故障診斷。

柴油機失火故障特征參數的選取非常重要。由于柴油機失火缸位燃燒質量差，做功能量下降，各缸工作能量可以作為診斷特征參數；同時，峭度對缸蓋振動信號中的瞬時沖擊特性非常敏感，也可以作為診斷特征參數。柴油機工作的多變性常常導致特征參數與診斷結果之間存在復雜的非線性關系，而BP神經網絡具有自適應性、容錯性和非線性等特點，可以把處理過程的權值和閾值集中存儲和記憶，有效地實現輸入到輸出之間的非線性映射，實現診斷自動化[12]。

本文提出基于單振動傳感器與BP神經網絡的柴油機失火故障診斷方法，通過柴油機單振動傳感器獲取振動信號，對振動信號進行窄帶濾波，提取點火頻率信號；然后對振動信號按工作周期進行分段處理、等角度重采樣及多周期角域同步平均；最后，綜合每缸信號能量與峭度共同建立診斷特征向量，將提取的特征向量輸入到BP神經網絡分類器進行故障的診斷識別。

1 單振動傳感器BP網絡診斷原理

1.1單個振動傳感器安裝位置

在多缸柴油機每個缸蓋上安裝振動傳感器，通過測試分析，各缸燃燒在所有傳感器測點均會引起振動響應，距離傳感器測點不同，振動信號響應幅值略有差異，但響應信號的頻譜成分不變。因此，選擇單個振動傳感器安裝在缸蓋中部合理位置，不會影響監測結果。

1.2柴油機點火頻率信號提取

柴油機點火頻率可由下式求出：

(1)

式中：n為柴油機轉速；C為柴油機汽缸數；S為柴油機沖程數。

通過對柴油機缸蓋振動信號的窄帶濾波處理，可以提取柴油機點火頻率成分。

1.3振動信號按周期分段處理

缸蓋振動信號與柴油機第1缸上止點信號同步采集，根據第1缸上止點信號相鄰的兩個波峰就可對振動信號按周期分段處理(如圖1所示)。

(a)第1缸上止點信號

(b)缸蓋振動信號圖1 振動信號與第1缸上止點關系

1.4振動信號角域同步平均

由于柴油機的循環波動，按周期分段后的振動信號長度常常不等，如果采用固定時間窗進行同步平均，將會影響降噪效果并扭曲信號；為此，對每個工作周期進行等角度重采樣，通過等角度重采樣，將時域上非平穩信號變為等角度采樣序列，再進行角域同步平均，就可消除信號中的非周期分量和隨機干擾。對于四沖程柴油機來說，一個工作循環為720°CA。選取曲軸轉角作為同步信號基準，即以飛輪每個輪齒轉過的角度作為同步觸發信號，進行同步角域平均。

1.5特征向量提取

各缸振動信號能量可表示為

(2)

式中：i為應振動信號第i個分量，i=1，2，…，N；N為區間信號最大長度；j為汽缸序號，j=1，2，…，C(C為柴油機汽缸數)。

各缸振動信號峭度可表示為

(3)

式中：μj為第j缸振動信號均值；σj為第j缸振動信號標準差。

特征向量T可表示為

T=[E1，E2，…，EJ，K1，K2，…，KJ]

(4)

1.6BP神經網絡及其優化

BP神經網絡結構通常包括輸入層、隱層和輸出層(如圖2所示)。

圖2 BP神經網絡結構

BP神經網絡的學習規則是使用最速下降法：正向傳播時，輸入樣本從輸入層傳入，經各隱層依次逐層處理，傳向輸出層；若輸出層輸出與期望不符，誤差信號反向傳播。網絡根據誤差從后向前逐層修正權值及偏差，使網絡輸出層實際輸出與期望輸出誤差平方和達到最小。

2 柴油機失火故障診斷實例分析

柴油機失火故障的診斷研究是在1臺HJ493柴油機上進行的。失火故障通過各缸高壓油管分別部分斷油來模擬。測試時，柴油機處于怠速狀態，轉速在700～750 r/min。在柴油機缸蓋上第2缸及第3缸之間安裝1個PCB公司生產的ICP振動加速度傳感器(601A01型)，用于獲取缸蓋的振動信號；在柴油機第1缸高壓油管上夾持QSY8104外卡式高壓油管壓力傳感器，通過高壓油管的油壓脈沖確定第1缸上止點位置及測量轉速。該柴油機點火順序是1—3—4—2。系統采樣頻率為12.8 kHz，每個采樣數據樣本長度12 288數據點。

柴油機不同狀態下振動信號50 Hz以下的幅值譜如圖3所示。從圖中可以看出：柴油機怠速(760 r/min)正常燃燒時，低頻部分主要能量集中在點火頻率(25 Hz)附近，當出現某一缸失火故障后，柴油機轉速下降到700 r/min，主要能量仍集中在點火頻率(23 Hz)附近，但是在點火頻率附近能量帶寬更大。

(a)正常燃燒;(b)第1缸失火;(c)第2缸失火;(d)第3缸失火;(e)第4缸失火圖3 柴油機不同燃燒狀態振動信號幅值譜

考慮到柴油機怠速變化及斷火對于柴油機轉速的影響，以18～28 Hz進行窄帶濾波處理，并重構信號；進一步對振動信號按工作周期分段處理、等角度重采樣、角域同步平均，消除了噪聲干擾，增強了信號特征。按此方法得到柴油機正常燃燒、第1缸失火、第2缸失火、第3缸失火、第4缸失火等5種狀態時點火頻率信號增強結果。如圖4所示，柴油機點火頻率信號角域同步平均，能初步分辨出各缸燃燒狀況的好壞。

(a)正常燃燒;(b)第1缸失火;(c)第2缸失火;(d)第3缸失火;(e)第4缸失火圖4 柴油機點火頻率信號角域同步平均

對增強后的信號分缸計算能量，可以看出，柴油機失火故障缸的能量相比正常燃燒缸的能量有一定下降(如圖5所示)；對增強后的信號分缸計算峭度，可以看出，峭度值對于失火故障非常敏感，但不穩定(如圖6所示)。

(a)正常燃燒;(b)第1缸失火;(c)第2缸失火;(d)第3缸失火;(e)第4缸失火圖5 5種柴油機燃燒狀態信號能量對比

本文采用BP神經網絡對于5種柴油機燃燒狀態進行分層識別。首先，在柴油機每種燃燒狀態下采集3組柴油機缸蓋振動信號，按上述方法對于缸蓋振動信號進行處理，提取柴油機狀態特征向量{E1,E3,E4,E2,K1,K3,K4,K2}，維數為8。BP神經網絡共有10個訓練樣本(見表1)、有5個測試樣本(見表2)。因為特征向量維數是8，柴油機工作狀態有5種，所以BP神經網絡輸入節點選8，輸出節點選5，隱層節點數通過試驗最后確定為17，隱層傳遞函數選用tansig函數，輸出層傳遞函數選用logsig函數。樣本輸出集為T={t1，t2，t3，t4，t5}，{1 0 0 0 0}表示柴油機正常燃燒狀態，{0 1 0 0 0}表示第1缸失火故障狀態，{0 0 1 0 0}表示

第2缸失火故障狀態，{0 0 0 1 0}表示第3缸失火故障狀態，{0 0 0 0 1}表示第4缸失火故障狀態,以此為目標輸出，對神經網絡進行訓練。對BP神經網絡的訓練采用自適應學習速率動量梯度下降反向傳播算法，適當選取初始權值和偏差，經過11次循環訓練后，網絡的誤差平方和落在所設定的1×10-6內，并將訓練成功的網絡權值和偏差存至存儲器中。

(a)正常燃燒;(b)第1缸失火;(c)第2缸失火;(d)第3缸失火;(e)第4缸失火圖6 5種柴油機燃燒狀態信號峭度對比

最后，利用訓練好的網絡權值和偏差，把測試樣本輸入到神經網絡，根據網絡輸出與測試樣本輸出向量的比較，可以看到，BP神經網絡實際輸出向量估計的柴油機燃燒狀態與實際情況完全一致(結果見表3)。

表1 BP神經網絡模型訓練樣本

表2 BP神經網絡模型測試樣本

表3 測試樣本的BP神經網絡輸出和診斷結果

4 結 論

(1)單個振動傳感器安裝在缸蓋中部合理位置，能夠實現多缸柴油機燃燒狀態監測；

(2)對缸蓋振動信號按周期分段處理，等角度重采樣及角域同步平均方法，有助于消除噪聲干擾，各缸信號能量及峭度能反映柴油機燃燒狀態特征；

(3)BP神經網絡實現了提取的特征向量與柴油機燃燒狀態的非線性映射，可以有效地診斷柴油機失火故障。

研究表明，基于單振動傳感器的BP神經網絡的柴油機失火故障診斷成本低、安裝方便，充分發揮了信號處理對非平穩信號特征提取能力及BP神經網絡非線性映射能力，適合于解決柴油機失火故障診斷這類復雜的問題。

[1] 劉建敏,李曉磊,喬新勇,等.基于缸蓋振動信號的柴油機多工況汽缸壓力識別方法研究[J].汽車工程,2015,37(8): 875-880.

[2] CHEN J, RANDALL R B. Improved automated diagnosis of misfire in internal combustion engines based on simulation models[J].Mechanical Systems amp; Signal Processing, 2015,64-65:58-83.

[3] 劉世元,杜潤生,楊叔子.利用轉速波動信號診斷內燃機失火故障的研究(2):波形分析方法[J].內燃機學報,2000,18(3):320-324.

[4] CAVINA, NICOLO. Multiple misfire: detection and cylinder isolation based on engine speed measurement[C]//Salzburg: Proceedings of the 2003 Spring Technical Conference of the ASME Internal Combustion Engine Division, 2003:412-422.

[5] 吳義虎,宮喚春,岳文輝,等.基于廢氣排放和工況參數信息融合的內燃機失火故障診斷[J].電力科學與技術學報,2007,22(1):82-86.

[6] 王華民,陳霞,安鋼,等.基于爆發噪聲信號的內燃機失火故障診斷研究[J].內燃機工程,2004,25(1):48-50.

[7] 樊新海,苗卿敏,安鋼.基于排氣噪聲雙譜分析的坦克柴油機失火檢測[J].內燃機學報,2003，21(6):445-448.

[8] LIU J M, SHI Y P, QIAO X Y, et al. Diesel misfire fault diagnosis and misfire cylinder ascertainment based on vibration signal explosion peak identification[C]//Shanghai: ICMTMA 2011, 2011:1083-1086.

[9] 唐娟.基于振動信號評價柴油機缸內燃燒狀態的研究[D].濟南:山東大學,2010.

[10] 陸金銘.基于氣缸蓋振動信號的柴油機故障診斷研究[J].內燃機工程,2008,28(1):72-76.

[11] 賈繼德,葛同民,楊萬成,等.基于非平穩周期循環特征增強的柴油機失火故障診斷研究[J].內燃機工程,2013,34(1):67-70.

[12] 胡杰,顏伏伍.基于BP神經網絡的汽油機失火故障診斷方法的研究[J].汽車工程,2011,33(2):101-105.

(編輯：張峰)

DieselMisfireDiagnosisBasedonSingleVibrationSensorandBPNeuralNetwork

JIA Jide1, JIA Xiangyu2, HAN Jiajia2, REN Gang2

(1.Military Vehicle Department, Army Military Transportation University, Tianjin 300161, China; 2.Postgraduate Training Brigade, Army Military Transportation University, Tianjin 300161, China)

In order to solve the problem of multi-cylinder diesel misfire diagnosis, the paper proposes the method based on single vibration sensor and BP neural network. It firstly obtains the vibration signals through single vibration sensor on the diesel cylinder head, and extracts the ignition frequency components by filtering the vibration signals. Then, it segments the vibration signals according to the operating cycle, and resamples them in equal angle and averages synchronously. Finally, it constructs feature vector by extracting energy and kurtosis of each cylinder, and inputs it into BP neural network classifier for diagnosis and identification. The application result shows that this method can diagnose diesel misfire failure effectively.

diesel; BP neural network; misfire failure diagnosis; cylinder head vibration

10．16807/j.cnki.12-1372/e.2017.11.007

TK421.24

A

1674-2192(2017)11- 0030- 05

2017-02-20；

2017-03-02．

軍委裝備發展部科研計劃項目(WG2015JJ010002).

賈繼德(1962—)，男，博士，教授，碩士研究生導師.