基于神經網絡的汽油機顆粒捕集器故障診斷

劉洋，潘金沖，林延松，張云龍，帥石金，華倫

(1.清華大學汽車安全與節能國家重點實驗室，北京 100084；2.清華大學蘇州汽車研究院(吳江),江蘇 蘇州 215200)

缸內直噴(Gasoline Direct Injection，GDI)汽油機因其良好的燃油經濟性逐漸得到廣泛應用，然而直噴造成的混合氣不均勻使其顆粒物排放相比傳統進氣道燃油噴射(Port Fuel Injection，PFI)汽油機顯著增加[1]。《輕型汽車污染物排放限值及測量方法(中國第六階段)》中同時對顆粒物質量(Particulate Matter，PM)和顆粒物數量(Particulate Number，PN)進行限制，限值分別為0.003 g/km和6×1011個/km。為應對顆粒物排放難題，三效催化器集成汽油機顆粒捕集器(Gasoline Particulate Filter，GPF)的后處理系統已成為當下汽油車的標準配置。

根據法規要求，汽油車需要通過車載診斷系統(On-Board Diagnostics，OBD)對影響發動機排放的傳感器和部件進行監測和診斷。GPF作為OBD關注的重要部件之一，國內外對其診斷方法展開了相應研究。文獻[2]和[3]分別提出基于壓差和炭煙氧化機理的GPF模型進行再生控制和診斷，文獻[4]論述了基于射頻傳感器的GPF監測和診斷方法。總體來說，目前研究處于起步階段，主要面臨標定難度大，診斷可靠性和頻繁度難以平衡，開發成本高等問題。

隨著近年來人工智能的發展，神經網絡在各領域得到了大量應用。在面對復雜故障診斷問題時，基于神經網絡的方法具有建模簡單，泛化能力強，準確度高等優勢[5-7]。

1 基于神經網絡的故障診斷

1.1 神經網絡理論

神經網絡是機器學習的經典模型之一，其最大特點在于類似人腦神經元的網絡結構，分為輸入層、輸出層和若干隱含層。每一層通過節點互相連接，實現信息的傳遞。根據數學證明，神經網絡可以逼近閉區間內任意的連續函數，很好地解決非線性分類、回歸等問題[8]。一個典型的反向傳播神經網絡(Back Propagation Neural Network，BPNN)結構見圖1，每一層的輸入來源于上一層的輸出，經過激活函數非線性映射后傳遞到下一層。神經網絡的訓練就是誤差在網絡中反向傳播的過程，按照輸出層到隱含層，隱含層之間，最后到輸入層的順序，基于梯度下降法，沿著損失函數梯度相反的方向，不斷調整網絡的權值和偏置，使得誤差趨于最小。

圖1 神經網絡結構

1.2 算法開發流程

故障診斷屬于典型的分類問題，基于神經網絡的診斷算法開發流程見圖2。

圖2 神經網絡診斷算法開發流程

第一步，采集故障部件的相關信息。為了更好地提取故障特征，并提高診斷模型的可靠性，故障信息的采集要盡可能覆蓋部件的工作范圍，并在較為穩定的工況下進行。

第二步，構建用于模型訓練和測試的數據集，包含特征選擇和診斷范圍篩選兩個過程。特征選擇是從原始故障數據中提取出與故障模式相關度最高的幾項，構成特征子集，實現輸入的降維，可以很大程度減小模型的復雜度和訓練成本。診斷范圍篩選則是依據故障特征的分布規律，選擇故障模式之間區分度最高的區域對應的輸入樣本進行診斷，提高模型的整體可靠性。

第三步，進行診斷模型的訓練和性能評估。神經網絡的各類超參數對于模型最終表現具有不同的影響，需要根據模型的收斂情況、學習時間、驗證集準確率等性能指標進行對應調節。訓練完成的診斷模型應具有良好的泛化能力，可以通過測試集上的表現進行量化評估。

最后，為了驗證算法的實際應用價值，需要對上述訓練完畢的模型進行在線測試。

2 GPF診斷研究

2.1 診斷原理

目前的GPF大多采用壁流式結構，其工作原理見圖3[9]。堇青石載體內部有若干平行孔道，相鄰孔道之間分別用堵頭堵住入口和出口。發動機排氣從開口的孔道流入，從相鄰孔道流出，排氣內部的炭煙顆粒物將會在壁面上被捕集。當炭煙積累到一定量時，需要設計控制策略進行氧化再生。

圖3 GPF工作原理示意

GPF可能發生的故障按照影響排放和影響發動機性能分為兩類，其中影響排放的故障有人為移除載體、封裝不當導致載體破損、再生溫度過高導致孔道燒熔泄漏等，影響發動機性能的故障有炭煙沉積過多、潤滑油灰分造成的過濾體堵塞等[10]。

排氣流經GPF時受到三部分的阻力作用，分別為進出口通道產生的沿程阻力,壁面和覆蓋顆粒物產生的流動阻力，以及排氣流經孔道時由于截面變化引起的壓縮/膨脹阻力，直觀上表現為GPF兩端具有壓力差，且隨排氣流量的增加而增加。當GPF發生各種故障時，其兩端壓差將會產生相應的變化，故可以作為診斷的基本依據。

傳統的壁流式過濾體故障診斷算法通過建立壓差—排氣流量模型實現[11-12]，由于模型本身采用線性回歸擬合，需要在診斷要求的排氣流量下標定合理的GPF壓差范圍，如果超過這個范圍則認為故障發生，這種方式工作量很大；如果只限定若干個點或者小區間作為診斷工況，又將難以滿足OBD法規中對于故障診斷頻率的要求。

2.2 故障特征

本研究考慮5種典型的GPF故障模式，分別為新鮮GPF、GPF移除、GPF泄漏、GPF過載和GPF堵塞。將這5種模式用向量形式進行編碼，作為神經網絡的理論輸出。各種故障模式的實現方法和相應編碼見表1。

表1 GPF故障實現方法及編碼

試驗用發動機為奇瑞2.0T GDI發動機，使用凱邁CJ250電力測功機進行轉速和扭矩的精確控制。除去發動機控制和臺架已有的各種傳感器之外，在上述故障樣件的氣流進出口均布置一個壓力傳感器和一個溫度傳感器，用于監測GPF工作狀態中的壓力和溫度參數。試驗裝置見圖4。

圖4 試驗裝置

GPF的故障信息采集在穩態工況下進行，為保證采集的數據總量和數據之間的可比性，選擇1 000～5 500 r/min的轉速范圍，每250 r/min為一個調整間隔。在每個固定轉速下，獲取油門開度為100%時的扭矩值，從大到小等間隔地取20個點。在用戶界面調整到設計的工況點，等待GPF前后的溫度和壓力值穩定后，進行數據記錄。

為便于故障樣件之間進行比較，并排除溫度對GPF壓差的影響，按如下方法對排氣流量進行修正。

(1)

(2)

式中：f為修正前的排氣流量；ρ0為標準狀態下的空氣密度；t為GPF前溫度；p為GPF前壓力;f′為修正后的排氣流量。

得到的各故障GPF排氣流量和壓差的關系見圖5。從總體趨勢來看，對于同一故障模式的GPF，壓差始終隨排氣流量的增大而增大，呈現近似線性的關系。對于不同故障模式的GPF，在一定的排氣流量范圍內，壓差產生較明顯的區分。而在部分排氣流量相似的工況點，壓差則因為轉速和扭矩的不同而產生波動。為了使神經網絡算法更好地在大排氣流量范圍內實現非線性分類，選擇轉速、扭矩、GPF前壓力和GPF后壓力作為最終的特征輸入。

圖5 GPF壓差和排氣流量關系曲線

對每一簇散點集合進行最小二乘擬合，結果見圖6。可見，當排氣流量小于400 m3/h，各故障模式間的曲線產生重疊現象，無法良好區分。故將GPF診斷條件設定為排氣流量大于400 m3/h的工況，在數據集建立時也同樣篩去相應部分。

圖6 GPF診斷范圍

2.3 算法改進及性能評估

根據上述分析，構建800×4的數據集，特征維度為4，樣本容量為800，每種故障模式各含160組。按照25%的比例在每種模式中均等地抽取樣本，劃分出200組作為測試集，僅用于評估模型的泛化性能，神經網絡研究中普遍采用離線準確率達到90%以上作為泛化性能的評價指標；對于剩余的數據集采用k折交叉驗證法[13]隨機劃分訓練集和驗證集，驗證集用于調節和確定模型中的各類超參數。此外，由于數據集中4個特征值之間量級相差較大，需要對數據集進行歸一化預處理，將輸入值限制在[0,1]區間內。采用的歸一化算法如下所示：

(3)

式中：x和y分別為歸一化前和歸一化后的結果；xmax和xmin分別為x中的最大值和最小值。

采用BPNN架構應用于故障分類，激活函數使用Sigmoid，設置2個隱層，每層均含有10個節點。將訓練集作為輸入，粗略地調節模型參數進行初步訓練，經過多次試驗，發現訓練集準確率穩定在92.73%，但驗證集準確率總在38.50%～88.00%之間浮動。這種現象說明建模時特征選擇恰當，但算法在驗證集上出現過擬合，泛化能力很差。這主要是數據集總量不夠引起的。向輸入添加一定量的噪聲可以在增加樣本總量的同時提升網絡的泛化能力[14]，其原理如下式：

(4)

式中：ynoisy和yideal分別為含噪聲的和理想的輸出；σi2為高斯噪聲的方差。對平方和損失函數求期望，可以看出結果實質上等價于對網絡權值wi添加了一個L2正則化懲罰項。對于本研究的數據集分別加入20 dB，30 dB，40 dB和50 dB的白噪聲，得到了最大容量為4 000組的新數據集。

傳統的BPNN采用Sigmoid作為輸出層，主要針對二分類或者有交集的多分類情況。本研究中的GPF故障診斷屬于互斥的多分類問題，故將輸出層更改為Softmax，其表達式如下[15]：

(5)

式中：Oi為上層網絡輸出結果的第i項，C為總的類別數。可以看出，Softmax分類器輸出向量各分量的加和為1，等同于一個概率分布，具有更好的輸出解釋性。

經過大量交叉驗證試驗，反復調節網絡超參數后，訓練集和驗證集的平均準確率達到97.12%和96.88%，認為已經滿足精度要求并且不存在過擬合現象。最終選擇的網絡參數組合見表2。

表2 神經網絡參數設置

向訓練完成的神經網絡輸入測試集，進行泛化性能的驗證，結果見圖7，圖中縱坐標1～5分別代表5種故障模式，每種模式各有200組樣本。可見，神經網絡診斷算法對每一種GPF故障模式均有良好的分類表現，準確率分別為97.50%，100.00%，97%，98.50%和99.50%，總體準確率達到了98.50%，滿足泛化性能指標。

圖7 測試集實際分類和預測分類圖

表3示出神經網絡診斷模型的部分實際輸出，可見對于不同的GPF故障模式，輸出的故障向量各分量總和為1，且主導模式與其余模式之間差異很大，不易混淆，非常有利于故障診斷的閾值設定和進一步決策。

表3 GPF診斷結果(部分)

3 診斷算法在線測試

3.1 算法實現

GPF故障診斷算法在實際應用時運行在發動機電子控制單元(Electronic Control Unit，ECU)的嵌入式環境中，基于硬件成本考慮，需要具有良好的實時性和較低的模型復雜度。本研究基于NI PXI實時硬件開發了一套“GPF monitor”測試系統，考察基于神經網絡的故障診斷算法在臺架環境下的可行性。系統的硬件配置見表4。應用OBD系統快速開發的思想和流程[16]，以實物發動機作為輸入源，PXI采集模塊對相關信號進行自定義采集；診斷算法運行在PXI控制器的實時系統中，通過LabVIEW編程語言開發上位機界面，實現GPF系統參數和診斷結果的實時監測。

表4 GPF測試系統硬件列表

對GPF故障診斷算法進行模型實現，通過Simulink自動代碼生成技術，生成可以被上位機軟件VeriStand識別的模型文件。診斷算法的Simulink模型如圖8所示，模型運行頻率設定為100 Hz，主要功能模塊由Matlab Function編寫：“preprocessing”模塊實現了對輸入數據的預處理，使其符合神經網絡的輸入規則；“network”模塊調用了離線訓練結果中的權重和偏置參數，實現了神經網絡正向傳播；“decision”模塊使用了Stateflow工具，根據狀態機的思想對神經網絡的輸出結果作進一步的決策和后處理，該機制實現了OBD法規中的故障確認、消除、MIL激活等技術要求，其展開結構如圖9所示。

將生成的模型文件導入VeriStand軟件中，通過已有的各種API接口，實現系統輸入與采集設備通道之間的連接。使用自定義通道可以實現對信號的濾波、均值、快速傅里葉變換等處理，使輸入模型的原始信號與臺架端的測量結果相匹配。模型中的部分標定參數，如“decision”模塊中的故障確認概率值、故障最大持續時間等可以通過監測窗口中的數值控件進行在線調整。

圖8 GPF故障診斷Simulink模型

圖9 GPF故障決策狀態機

3.2 測試結果

在線測試過程中需要盡量采用不同于離線訓練時的工況點，以驗證故障診斷算法在內插值上的表現。輪流更換不同故障模式的GPF，通過發動機臺架控制目標工況點，等待其穩定后診斷模型開始運行。圖10示出GPF堵塞故障的診斷結果顯示界面，其中控件GPF1～GPF5分別顯示新鮮GPF、GPF移除、GPF泄漏、GPF過載和GPF堵塞5種狀態的概率。可見，在隨機選取的轉速為2 500 r/min，扭矩為170 N·m的工況點下，GPF堵塞的概率達到了92.5%，新鮮GPF的概率為0.1%，GPF移除和泄漏的概率均為0，GPF過載的概率為7.4%。試驗現象表明，所開發的GPF模型計算出的所有故障模式概率分布符合實際情況，能夠正確地診斷出堵塞故障，且與相鄰的“GPF過載”故障模式區分度大，可以有效避免誤診的發生。更換GPF泄漏的標準樣件，診斷結果見圖11，故障的計算概率為96.7%。可見，在滿足診斷條件的情況下，模擬故障指示燈均能被正確點亮，且故障發生概率的最大值始終大于90.0%， OBD診斷結果準確且穩定。測試表明，開發的故障診斷算法可以實時、準確地計算出目前GPF對應的故障模式，通過調整決策標定量能夠進一步保證診斷的可靠性。

圖10 GPF堵塞診斷結果

圖11 GPF泄漏診斷結果

4 結束語

基于神經網絡開發了一套GPF故障診斷算法。基于多組發動機臺架穩態工況數據分析，選擇轉速、扭矩、GPF前后壓力作為神經網絡的特征輸入并建立數據集。通過添加輸入噪聲、引入Softmax輸出層的方法改進神經網絡的結構和參數設置，使GPF故障診斷準確率在訓練集、驗證集、測試集上分別達到97.12%，96.88%和98.50%，算法擁有良好的泛化能力。

基于NI PXI軟硬件開發了一套GPF在線監測及故障診斷測試系統。對離線診斷算法進行Simulink建模并加入故障決策機制，通過VeriStand完成模型輸入與采集硬件的實時對接。在發動機臺架環境下，對故障診斷模型進行了內插驗證，試驗表明算法滿足實際要求，可靠性較好。

基于神經網絡的GPF診斷算法具有較高的泛化能力和精度，在簡化建模和標定工作的同時，良好地平衡了診斷頻率與準確率的關系。神經網絡離線開發與在線測試相結合的應用模式在未來更加嚴苛的排放法規下擁有良好的發展前景。