BP神經網絡和遺傳算法在車用發動機上的運用＊

張奎 占剛,2 毛衛秀 吳業強 徐鴻宇

（1.貴州電子信息職業技術學院，凱里556000；2.貴州大學 現代制造技術教育部重點實驗室 貴陽 550025）

主題詞：BP神經網絡 遺傳算法 車用發動機 模型標定 性能提升 故障診斷

0 引言

發動機是汽車的核心部件，相當于人類的“心臟”，自從1886年世界第一臺臥式單缸二沖程車用發動機問世后，汽車進入了跨時代的發展。由于發動機具有效率高、結構緊湊、機動性強、運行維護簡單等優點，大量專家學者對發動機的研究從未停止過，早期有1926年瑞士人布希提出的廢氣渦輪增壓理論，其原理是利用發動機排出的廢氣來驅動渦輪以達到增壓的功效。此外，隨著計算控制技術的發展，計算控制技術逐漸應用在車用發動機上，如1967年德國博世公司推出的汽油噴射系統，開創電控技術在汽車發動機上應用。隨著新技術不斷應用在發動機，如；缸內直噴、可變氣門升程、可變壓縮比、可變氣門正時以及廢氣再循環等等，發動機已然成為一個復雜的非線性系統，其設計變量和操作變量高度藕合，并且交互地影響發動機的工作過程和最終性能，很難針對一個變量進行優化來提升發動機的性能，同時給發動機的故障檢測與維修帶了極大困難[1-4]。對于求解復雜的非線性系統，傳統優化方法存在著局限性，而神經網絡算法和遺傳算法是通過模擬人腦神經和自然現象算法，對于目標函數和約束函數要求不高，不一定要求其具有可解析性，同時約束變量也可以取離散值，因此對于求解復雜的非線性系統具有很大優勢，一般能夠求解出全局最優解。由于具有上述獨特的優點，神經網絡算法和遺傳算法在車用發動機逐漸得到應用[5-6]。由于神經網絡算法種類繁多，這里主要闡述應用在車用發動機最為廣泛的BP神經網絡算法，僅為相關學者的研究提供參考。

1 BP神經網絡和遺傳算法

1.1 BP神經網絡算法

神經網絡網絡算法作為一種模擬人腦神經網絡的數學模型，其本質是反映輸入如何轉化為輸出的一種數學表達式，數學表達式取決于由具體的問題和數據進行訓練及設計的神經網絡結構，具有并行計算能力、非線性全局作用、聯想記憶能力、容錯能力、強大的自適應和學習能力等特點[7-8]。神經網絡算法的基本處理單元和人腦神經一致，即神經元，一般是一個具有多輸入、單輸出的非線性單元。因此，其構成包括輸入區、處理區以及輸出區。如圖1所示，一個具有k個輸入分量的神經元，輸入分量分別記為P1、P2…Pk，和輸入分量相對應的權值分別為w1.1、w1.2、w1.k。f稱為激活函數和轉移函數，其輸入為+b，其中b為神經元偏差，a為神經元輸出。因此，神經元的輸出可表示如下[7]：

圖1 BP神經元模型[7]

神經網絡算法應用在車用發動機最為廣泛的算法模型為BP神經網絡算法（多層前饋網絡的誤差反饋傳播算法），其模型的主要結構是分層網絡，即將神經網絡分為輸入層、隱含層和輸出層。其中，輸入層的作用是接受外部信號，接受的外部信號通過層與層之間的神經元進行傳遞到中間層，而隱含層是神經網絡的內部處理單元，根據處理問題的不同，隱含層可以有多層，也可以沒有多層。對于系統的輸入變量和輸出變量個數主要由神經網絡輸入和輸出的節點數體現，輸入變量和輸出變量越多，節點數越多。需要說明的是在BP神經網絡的每一層中都有獨立的神經元數、權重值、偏差和激活函數，層與層互不影響。對于一個實用的BP神經網絡必須經過學習、訓練、驗證和測試這4個過程，學習過程包括信號的正向傳播與誤差的反向傳播兩個過程，其中，BP神經網絡算法還要求層與層之間的節點可導，因此常選用Sigmoid函數作為激活函數，如圖所示2所示是一個兩層的BP神經網絡模型。

圖2 BP神經網絡拓撲結構圖[7]

1.2 遺傳算法

遺傳算法（GA）是由美國的Holland教授提出的隨機搜索算法，其核心思想是根據達爾文的生物進化理論中的“優勝劣汰”原則，借鑒生物界遺傳與進化機制，具有通用性、魯棒性、隱含并行性、能以較大概率獲得最優解等特點，導致其搜索過程不受函數連續性的約束，可以同時搜索解空間的多個區域。因此，遺傳算法具有在求解非線性、多變量、多目標等優化問題時，可以體現其高效性和實用性。遺傳算法主要基本參數包括設計變量和目標函數確定、設計變量編碼、初始群體設定、適應度函數設計、遺傳操作設計和控制參數設定，依據具體問題進行基本參數的調整，其完整操作流程如圖3所示。

圖3 遺傳算法操作流程[6]

但是傳統的遺傳算法局部搜索能力較弱，導致算法搜索最優解的時間較長，并且出現“早熟”收斂現象，不易找到最優解的缺點，為了解決傳統的遺傳算法早熟收斂問題，常對遺傳算法進行改進，大部分研究主要集中在對收斂性的研究，如將遺傳算法和模擬退火算法進行有機結合起來得到遺傳模擬退火算法，劉生禮[9]等人將遺傳模擬退火算法應用到約束求解中,可以使算法從局部最優中跳出，盡可能找到全局最優解，保證了算法的收斂性，從而提高約束系統求解的魯棒性和效率。但是部分學者也會從編碼策略、參數確定（染色體長度、群體規模、交叉概率、變異概率）、群種的多樣性、多目標、約束處理以及遺傳算子等多方面進行研究[10-12]。因此，應用在車用發動機的遺傳算法多為改進的遺傳算法。

2 性能提升

發動機作為汽車的“心臟”，發動機的性能的好壞有直接影響著汽車的燃油經濟性、動力性以及排放性，因此對于提升發動機的性能對汽車來說是至關重要。對于傳統車用發動機的性能提升，大都從兩方面著手:其一，通過對優化發動機的機構，目前研究最多的是對進排氣系統、配氣正時系統及燃燒系統中的機構，部分學者也對發動機的附件系統、機油泵以及水泵、各摩擦副進行優化，進一步降低發動機工作時的內部耗損，以提高發動機的有效輸出，從而提升其性能；其二，除了發動機結構影響發動機性能外，可對發動機的空燃比、進氣壓力、點火提前角、幾何壓縮比、配氣正時及轉速進行優化。隨著計算控制技術以及新技術應用在車用發動機上，發動機已然成為非線性、多變量、多目標的復雜系統，在求解發動機的優化問題時，傳統的優化方法在求解此問題上存在局限性，而BP神經網絡和遺傳算法在求解非線性、多變量、多目標的發動機參數優化問題時，體現其高效性和實用性。

2.1 機構優化

對于車用發動機來說，改善性能涉及到機構很多，如進、排氣歧管，燃燒室，共軌系統，配氣機構等等。文獻[13-15]使用改進的遺傳算法對缸內直噴（GDI）汽油機的共軌系統結構參數進行優化，以改善發動機的燃燒效率。對于使用缸內直噴技術的發動機，想要保持發動機高性能的工作，其前提條件是共軌系統具有穩定的共軌壓力，相比柴油機的高壓共軌系統，缸內直噴的發動機共軌管體積相對較小，共軌系統壓力相對較低，易受燃油變化的影響，產生波動，從而影響發動機的性能。作者使用仿真試驗分析了發動機共軌管體積及長徑比、阻尼孔直徑、噴油器前端節流孔直徑、噴油器盛油腔體積對軌壓波動及上升時間的影響，然后以軌壓波動為目標函數，使用改進遺傳算法進行優化及改進，經過優化后，軌壓波動平均減小了13.89%，有效地改善發動機的燃燒效率。此外，部分學者還是使用新型裝置來改善發動機性能，并且聯合仿真軟件和遺傳算法進行優化，如文獻[16]提出一種基于機械與液壓裝置的新型全可變配氣系統,為了研究發動機滿負荷不同轉速下的最佳配氣相位角，得到各個轉速和負荷工況下的最佳配氣策略需求，AMESim軟件聯合遺傳算法對全可變配氣系統的進氣提前角和排氣晚關角進行優化，以最大充量系數和最小泵氣損失為優化目標。經過優化后，充量系數在較大范圍內夠得到明顯提高，其中在3 000 r/min時最大提高了11.16%；扭矩在中低速范圍內提高較明顯，其中在2 000 r/min時最大提高了11.42%。此外，充氣效率的高低直接影響發動機的動力性，而在增加進氣壓力和在不同轉速下改變進氣歧管長度都能提高充氣效率[17]，文獻[18,19]為了分析進氣歧管和進氣正時對發動機充氣效率的影響規律，使用BP神經網絡進行模型標定并且聯合遺傳算法對關鍵結構參數（如進氣歧管、進氣門正時）進行優化分析，得到在不同轉速下與之對應的進氣歧管長度,使發動機在較寬的轉速范圍內具有更好的動力性能。

2.2 性能參數優化

相比于對車用發動機結構優化來說，BP神經網絡和遺傳算法在發動機性能參數優化上的應用較多。而發動機的性能參數主要包括空燃比、進氣壓力、點火提前角、幾何壓縮比、配氣正時及轉速等等，可優化其中一個或者多個參數來改善發動機性能。針對單個參數對發動機性能的影響，文獻[20]使用BP神經網絡模型聯合遺傳算法對阿肯金森((Atkinson)循環發動機的幾何壓縮比進行優化，主要以外特性轉矩、爆震強度和排氣溫度為約束條件，以幾何壓縮比為目標函數，優化后得到發動機的最佳幾何壓縮比為12.5，燃油經濟性平均改善達9.57%。針對多個性能參數對發動機性能的影響，文獻[21,22]采用兩種方法（即GTPower模型聯合遺傳算法與BP神經網絡模型聯合遺傳算法）研究混合氣體濃度、點火提前角、進氣遲閉角、排氣提前角對燃油消耗率的影響，通過發動臺架實驗驗證，發現BP神經網絡模型聯合遺傳算法優化相比于GT-Power模型聯合遺傳算法優化時間短、效率高、誤差小，燃油消耗率最大優化幅度為5.4%，有效地改善發動機的性能。對于改善發動機的性能，除了改善燃油經濟性，還可以改善其動力性，文獻[23,24]將數值模擬技術與遺傳算法聯合對車用發動機工作過程進行仿真優化，主要優化滿負荷工況下的有效扭矩（即動力性）以及部分負荷工況下效燃油消耗率（即經濟性），其主要設計變量為進排氣的開啟和關閉角，經過優化后，在滿負荷工況下，發動機的充氣效率在大范圍內得到了明顯改善，從而提高有效扭矩的輸出，而在部分負荷工況下，特別是轉速低于2 400 r/min時，有效燃油消耗率得到了極大的改善，同時有效扭矩也得到相應的提高。

總上所述，無論是從發動機的結構還是發動機的性能參數對車用發動機進行優化，BP神經網絡和遺傳算法的應用可以很好解決傳統設計方法很好解決的離散優化問題以及多約束、多極值問題，給車用發動機的性能提升開辟了一條新途徑。

3 故障診斷

汽車發動機作為一個復雜的系統，根據車主的使用習慣和使用路況不同，出現的故障情況也是不同的，據數據統計，發動機的故障占整車故障的45%，因此發動機的故障診斷對汽車可靠運行的意義重大。而目前車用發動機的故障診斷主要依據故障診斷系統，進行詳細分類可分為基于規則、基于案例、基于行為、基于模糊邏輯控制以及基于NN的故障診斷系統，經過大量實踐表明，上述5類故障診斷系統存在著知識獲取難、知識臺階窄、學習能力差等缺點[25-26]已不適應車用發動機技術的發展。與此同時，車用發動機在進行故障診斷時，很難通過某個故障征兆就能確定出具體原因，不同原因將會產生不同的結果，根據因果關系可劃分一果多因、一因多果、多因多果，其映射關系存在著一定的非線性聯系[27-29]。因此，為了能夠高效、準確、迅速地診斷發動機的故障，而BP神經網絡為發動機故障診斷提供了智能化診斷的新方法。文獻[30,31]利用各種傳感器實時采集不同工況下發動機的數據，同時結合BP神經網絡算法從不同的角度、不同層次進行診斷推理，以提高故障診斷的效率和準確性，使用傳感器和BP神經網絡算法不僅具有較強的在線學習能力，而且能夠對知識庫進行維護和完善。但是BP神經網絡算法自身也存在缺點，如易陷入局部極小點、收斂速度慢、網絡泛化能力差，僅僅采用BP神經網絡方法建立發動機故障診斷模型時，這些缺點易影響發動機故障診斷正確率。為了彌補神經網絡算法泛化能力差，提高算法正確識別能力，可采用遺傳算法結合BP神經網絡，以改進故障診斷系統，提升對車用發動機的故障診斷正確率，文獻[32]運用遺傳算法對BP神經網絡的權值和閾值進行優化，從而使神經網絡診斷模型誤差達到最小，相比單一地用BP神經網絡診斷方法，診斷速度和診斷精度上有所提升。而有些學者著眼于易引起發動機故障部分（如點火系統）進行診斷，具有關數據顯示，發動機的故障有45%～50%是由發動機點火系統故障所導致。因此，文獻[33-35]進行點火系統故障研究分析，應用BP神經網絡建立發動機點火系統故障模型結構進行故障診斷，其收斂速度較慢，為了提高BP神經網絡的收斂速度，同樣使用遺傳算法對BP神經網絡的權值和閥值進行優化，經過改善的BP神經網絡，其收斂速度接近增加一倍，并且訓練誤差有所下降。

綜上所述，傳統的故障診斷專家系統存在一定的局限性，聯合BP神經網絡的故障診斷專家系統可有效地解決其局限性，但是相比單一的BP神經網絡結合故障診斷專家系統，使用遺傳算法對BP神經網絡進行優化，能夠提高診斷的速度和精度。

4 模型標定

發動機模型的標定質量很大程度上決定了發動機后續的優化質量，最初的發動機模型的標定是離線標定，隨著標定參數越來越多，離線標定已無法滿足標定要求，于是出現了自動標定和瞬態標定，不僅自動化程度越來越高，而且標定精度也得到了極大地提高[36-38]。目前應用發動機模型標定方法較多的是使用發動機臺架進行實驗，通過傳感器收集實驗數據，結合GT-Power軟件建立發動機的仿真模型，進行計算模型驗證，最先分析模型仿真值與臺架實驗值之間的誤差是否滿足模型標定的要求。雖然GT-Power模型計算準確，但是聯合其他優化算法對模型進行優化時，存在優化計算時間長、迭代緩慢的缺點。隨著BP神經網絡計算的不斷發展和完善，為了解決優化計算時間長、迭代緩慢的缺點，使用BP神經網絡應用到車用發動機的模型標定中，可建立起發動機神經網絡模型，即ANN模型。

為了得到更好發動機燃油消耗優化方法，文獻[21]對比分析發動機模型標定兩種方法，即使用BP神經網絡進行模型標定和使用計算數值模擬技術（GTPower軟件）進行模型標定，并且使用這兩種方法標定的發動機模型聯合遺傳算法對車用發動機燃油消耗率進行優化分析，優化結果表明，使用BP神經網絡對發動機模型進行標定時，迭代步數較少以及優化時間大大縮短。而文獻[39-41]為了獲得最佳點火提前角MAP，也采用BP神經網絡對發動機模型進行標定試驗，并與GT-Power軟件標定的發動機模型進行比較，優化結果表明，BP神經網絡可以用于對發動機最佳點火提前角的預測，優化后MAP更加平滑，最佳點火提前角數據更準確，并且誤差在限定范圍內，最大誤差僅為6.7%，因此基于BP神經網絡對發動機進行標定可以有效地縮短標定時間和降低標定成本。與此同時，為了驗證BP神經網絡對發動機模型標定的高效性，文獻[42-44]采用BP神經網絡建立了發動機穩態性能與控制參數間的數學模型，以驗證發動機的功率、油耗和排放與控制參數之間的關系，建立線性回歸，其結果表明輸出響應的復相關系數都在0.94以上，說明BP神經網絡具有很好的泛化能力及預測性能，最后聯合遺傳算法進行數學模型優化，能高效地完成了標定數據的采集工作，實際應用具有更高的可行性。綜上所述，使用BP神經網絡對車用發動機進行模型標定，可提高標定效率和標定精度，結合遺傳算法，可以縮短優化時間以及加快迭代速度。

5 結束語

本文從發動機性能的提升、故障診斷以及發動機模型標定三個方面來介紹BP神經網絡和遺傳算法在車用發動機上的應用，對于發動機性能的提升，主要闡述了BP神經網絡和遺傳算法在發動機結構上和性能參數上的優化，從而提高發動機的燃油經濟性、動力性和排放性。對于發動機的故障診斷，分析了遺傳算法聯合BP神經網絡相比傳統專家故障診斷系統提高診斷的速度和精度。對于發動機模型的標定，使用BP神經網絡和遺傳算法對發動機進行模型標定相比于GT-Power軟件對模型標定有著迭代步數較少和優化時間較短等優點。對于BP神經網絡和遺傳算法應用到車用發動機才剛剛起步，除了本文闡述的BP神經網絡和遺傳算法應用到車用發動機上，對于神經網絡算法還有很多種類（如RBF神經網絡算法），對于其他類型神經網絡算法聯合遺傳算法在車用發動機上的應用需要進一步研究。