采用LWD-QPSO-SOMBP神經網絡的拖拉機柴油機故障診斷

周俊博，朱燁均，肖茂華※，吳劍銘

（1. 南京農業大學工學院，南京 210031；2. 東臺市農業機械化技術推廣服務站，鹽城 224246）

0 引 言

柴油機作為拖拉機的動力源，其健康狀況直接影響拖拉機的性能及安全性[1]。拖拉機柴油機故障具有機理復雜多樣性以及多故障并發性等特點，故障診斷已成為目前的研究難點[2]。

隨著近年來人工智能的發展[3]，基于深度學習的神經網絡故障診斷方法已經成為拖拉機柴油機故障診斷的重要方式[4]。其中，BP（Back Propagation）神經網絡由于具有良好的非線性映射能力，被廣泛應用到拖拉機柴油機故障診斷與預測中[5]。羅椿旺[6]采用BP神經網絡對激光選區熔化成形件表面粗糙度進行預測，試驗結果表明BP神經網絡的訓練誤差在0.01時停止迭代，由于BP神經網絡缺乏跳出局部最優解的能力，通常訓練不出合適的網絡模型。梁恒諾等[7]采用BP神經網絡對齒爬式升船機橫導向裝置結構損傷進行識別，試驗結果表明BP神經網絡的損傷結構識別率僅為93%，在未經優化的情況下BP神經網絡的泛化能力及預測能力弱[8]。基于此，有學者提出用無監督學習的方法對BP神經網絡的數據做預處理[9]。周曄錫[10]采用SOM（Self Organizing Maps）神經網絡與BP神經網絡復合結構對中速磁浮列車懸浮控制器進行故障診斷，試驗結果表明，BP神經網絡在迭代1 714次時網絡精度達到目標精度，而復合結構僅用609次迭代達到同等精度。

雖然SOM神經網絡在BP神經網絡的應用能夠加快網絡收斂速度，但是SOM神經網絡沒有改變BP神經網絡過度依賴網絡初始權值閾值的缺陷。黃瑋[11]采用SOMBP（Self Organizing Maps Back Propagation）神經網絡模型對混合動力汽車進行故障診斷，結果表明SOMBP神經網絡在未達到目標精度時停止訓練。在BP神經網絡初始權值閾值優化方面，粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）作為一種基于群體的隨機搜索算法[12]，由于具有精度高、收斂速度快等優勢被應用于BP神經網絡優化。鄒蘭[13]采用PSO算法對SOMBP神經網絡預測模型進行優化，優化后的模型識別率從90%上升至95%。然而，盡管PSO算法優化的模型識別率大幅度提升，但是PSO算法也存在隨迭代次數增加網絡收斂速度變慢、易陷入局部最優等缺陷[14]。針對PSO優化的問題，黃俊[15]采用一種改進量子粒子群（Improved Quantum Particle Swarm Optimization，IQPSO）算法優化支持向量機（Support Vector Machines，SVM）模型對邊坡變形進行預測，試驗結果表明，與傳統PSO優化后的SVM模型相比，模型的預測誤差由4.20降至0.15。

基于以上現狀，本文采用SOMBP神經網絡模型，針對BP神經網絡初始權值閾值優化，采用PSO算法優化BP神經網絡。為解決PSO算法收斂速度慢、容易陷入局部最優等缺點對PSO算法進行改進，提出了LWD-QPSO（Linear Weight Decrease-Quantum Particle Swarm Optimization）改進算法。在分析拖拉機柴油機故障機理的基礎上，確定了反映故障發生的8種傳感器數據信號，最 后 確 定LWD-QPSO-SOMBP（Linear Weight Decrease-Quantum Particle Swarm Optimization-Self Organizing Maps Back Propagation）神經網絡模型的結構參數，基于CAN（Controller Area Network）總線技術采集濰柴WP6型拖拉機柴油機5種故障下70組傳感器數據對LWD-QPSO-SOMBP神經網絡模型的診斷效果進行驗證。

1 LWD-QPSO-SOMBP神經網絡模型

1.1 SOMBP神經網絡

BP神經網絡被應用于處理復雜非線性問題[16]，但BP神經網絡訓練依賴訓練樣本特征。SOM神經網絡是一種無監督學習算法模型[17]，由輸入層與競爭層組成，競爭層中神經元輸出代表聚類結果[18]。該模型通過數據的聚類和降維實現數據特征提取[19-21]，在降維過程中數據的原特征能夠得以保留。因此本文利用SOM神經網絡對BP神經網絡樣本數據進行初步分類，構建SOMBP神經網絡模型，以提高BP神經網絡性能。

圖1為SOMBP神經網絡模型圖。BP神經網絡的訓練數據先經SOM神經網絡聚類處理，聚類后的標簽數據與訓練數據組成新的訓練數據，BP神經網絡根據新的訓練數據訓練網絡。新的訓練數據由于擁有SOM神經網絡處理后的標簽數據，訓練數據特征性增強，進而緩解BP神經網絡的訓練壓力。

1.2 LWD-QPSO算法

BP神經網絡性能還受到網絡初始權值閾值制約，初始權值閾值選取不當會使網絡無法找到全局最優值，訓練不出合適網絡[22]。PSO算法由于具有優良的全局尋優能力被廣泛應用于參數尋優[23-24]。本文采用PSO算法優化BP神經網絡初始權值閾值。

PSO算法核心步驟有2個，即粒子更新速度計算和粒子位置更新[25]。設種群規模（粒子數）為N；總迭代（進化）次數T；粒子目前迭代次數為t，粒子的目前位置為xt；粒子的目前移動速度為vt。

每個粒子速度更新公式為式中vt+1為更新后的粒子移動速度，ωb為慣性權值，c1為個體學習因子，c2為社會學習因子，r1、r2為2個不相同的[0，1]間隨機數，p best為粒子目前的個體最優解，g best為粒子目前的全局最優解。

每個粒子位置更新公式為

式中xt+1為更新后的粒子位置。

PSO算法收斂速度快，但同時也存在易過早收斂、易陷入局部最優等缺點[26-28]，因此需要對PSO算法進行優化。慣性權值遞減（Linear Weight Decrease，LWD）通過改變PSO算法在不同時期的搜索能力進而提高粒子尋優的精度；QPSO（Quantum Particle Swarm Optimization）算法能夠克服粒子連續變化引起的粒子搜索范圍有限的缺陷，使粒子具有更大尋優空間；PSO算法進行迭代運算的后期會出現粒子多樣性喪失的現象，自適應變異能夠通過幾率變異增加PSO算法后期粒子的多樣性進而擴大PSO算法后期的尋優空間。

本文綜合上述思想對PSO算法進行改進，提出一種LWD-QPSO算法。以QPSO為主體將LWD中隨迭代次數改變的慣性權值引入到QPSO位置更新公式，實現算法全局高精度尋優；同時采用一種隨迭代次數增加變異幾率增大的自適應變異算法對QPSO種群更新方式進行改進，實現對粒子在算法不同時期變異概率的控制，進而使QPSO具有更大的尋優范圍，突破QPSO易陷入局部最優的缺陷。

LWD-QPSO算法每個粒子速度更新公式為

式中lω為變量慣性權值，sω為最大慣性權值，eω為最小慣性權值，t/T為粒子目前迭代次數與總迭代次數的比值。

LWD-QPSO算法中每個粒子需要2次位置更新，第1次位置更新公式為

式中u、3r、4r為3個不相同的[0，1]間隨機數，pibest為第i個粒子目前的最優解。

第2次位置更新公式為

式中rand(0,t/T)為0～t/T之間的隨機數。

1.3 LWD-QPSO-SOMBP神經網絡

LWD-QPSO-SOMBP神經網絡算法流程如圖2。

LWD-QPSO-SOMBP神經網絡算法流程具體為：對網絡的輸入數據進行歸一化處理，設置SOM神經網絡參數，并根據輸入數據對SOM神經網絡進行訓練，輸出聚類結果；對聚類結果進行降維處理，歸一化降維后得到一維標簽向量，與輸入數據組合成為新數據組，以新數據組作為BP神經網絡輸入；設置BP神經網絡的參數，確定SOMBP神經網絡的拓撲結構；采用LWD-QPSO算法優化BP神經網絡初始權值閾值，以LWD-QPSO速度和位置更新公式更新粒子速度及位置，判斷粒子是否符合變異條件，若符合則再次更新粒子位置；以BP神經網絡的均方根誤差公式計算粒子適應度，根據適應度大小更新粒子群個體極值和群體極值；判斷當前是否滿足LWD-QPSO算法的終止條件，若為真則將最優的粒子賦值給BP神經網絡的權值及閾值，訓練賦值后的SOMBP神經網絡。

2 拖拉機柴油機故障分析

目前拖拉機柴油機的主要故障形式有柴油機潤滑系統故障、怠速不穩、柴油機輸出功率不足、排氣系統冒黑煙等[29]。上述4種故障形式的典型表征為機油壓力低、進氣管堵塞、高壓油泵故障及活塞環斷裂[30-32]。本文以這4種故障表征為基礎，分析能夠反映拖拉機柴油機故障發生的異常數據信號。

2.1 機油壓力低

圖3為拖拉機柴油機潤滑系統。拖拉機柴油機潤滑系統故障是拖拉機運行中常見的現象，其表征之一就是機油壓力降低[33]。

如圖3所示，配氣機構位于拖拉機柴油機潤滑系統的末端，潤滑狀況較其他部位差，機油壓力低時機油難以到達配氣機構的進、排氣凸輪軸，加劇了進、排氣凸輪軸與傳動部件的碰撞與摩擦，導致其相對位置發生改變，直觀體現為進、排氣凸輪軸位置出現異常。同時，機油壓力低會使機內零部件間的潤滑效果變差，零件間的劇烈摩擦會產生大量熱量，導致冷卻液溫度升高。

2.2 進氣管堵塞

拖拉機柴油機在怠速工況中常存在怠速不穩的故障，怠速不穩時柴油機常出現抖動、轉速不均、易熄火等現象[34]。當進氣管發生堵塞時拖拉機柴油機的進氣量大幅度降低，直接導致怠速不穩。怠速不穩時發動機的轉速會發生大幅度抖動，因此進氣管發生堵塞時轉速勢必發生變化。此外，進氣管堵塞時進氣量會明顯下降，導致進氣歧管壓力及空氣流量發生變化[35]。

2.3 高壓油泵故障

高壓油泵作為拖拉機柴油機燃油系統的重要部件，其工作情況直接影響拖拉機柴油機的輸出功率。高壓油泵發生故障時，與高壓油泵相連接的供油提前裝置運行所需的驅動力中斷，供油提前裝置無法正常工作，導致供油提前角異常。此外，高壓油泵發生故障會使發動機動力不足，柴油機的轉速下降[36]。

2.4 活塞環斷裂

隨著拖拉機使用年限的增加，活塞環易出現磨損及斷裂的故障[37]。活塞環斷裂時發動機燃燒情況變差，排氣系統會出現冒黑煙現象。此時由于機內氣缸燃燒室內燃燒情況變差，整機的溫度會降低，進而使冷卻液溫度發生改變。同時，柴油機長時間的不良燃燒會導致發動機抖動，轉速也會受到相應影響。

根據上述分析，得出反映拖拉機柴油機故障發生時的異常數據信號，如表1。

表1 拖拉機柴油機故障發生時的異常數據信號Table 1 Abnormal data signal of tractor diesel engine faults

根據表1可知，拖拉機柴油機單個信號無法確定柴油機發生何種故障，某種故障發生會有多種數據信號存在異常。

3 LWD-QPSO-SOMBP神經網絡模型性能試驗

3.1 試驗器材與設備

為檢驗LWD-QPSO-SOMBP神經網絡模型的診斷性能，本文以CAN總線采集拖拉機柴油機運行過程中傳感器數據，進行故障診斷試驗。試驗機型為濰柴WP6型拖拉機柴油機，試驗數據采集裝置為USBCAN-Ⅱ C，數據解析采用美國汽車工程師協會（Society of Automotive Engineers，SAE）的J1939協議，數據解析軟件為CAN Pro，以MATLAB R2018a作為LWD-QPSO-SOMBP神經網絡模型的執行軟件。

3.2 試驗方案

3.2.1 數據采集

試驗數據采集裝置由CAN總線和USBCAN-Ⅱ C裝置構成。如圖4為CAN總線，CAN總線將多個拖拉機柴油機電子系統串聯起來，其中包含本試驗所采用的傳感器：轉速傳感器（型號為M22×1.5，精度為±（20～30） r/min）、轉矩轉速傳感器（型號為JLN-205，精度為±0.1%F.S）、冷卻液溫度傳感器（型號為23 522 855，精度為±0.1 ℃）、空氣流量傳感器（型號為4 984 760，精度為±1.5%F.S）、進氣管壓力傳感器（型號為A2 C96 053 500，精度為±0.05% F.S）、凸輪軸位置傳感器（型號為0 281 002 315，精度為±1.5°）。CAN總線的通訊形式簡單，僅由CAN高（CAN-High）數據線和CAN低（CAN-LOW）數據線組成。USBCAN-Ⅱ C裝置中有專供CAN-High數據線和CAN-LOW數據線接入的L、H接腳，接線后對USBCAN-Ⅱ C供電，即可完成拖拉機柴油機傳感器數據采集。

3.2.2 數據解析

CAN總線以CAN報文為載體傳輸數據，傳感器的數據寄存于CAN報文中，因此需要對CAN報文進行解析，提取傳感器數據。本試驗采用SAE的J1939協議對CAN報文進行解析[38]。如表2，J1939協議詳細定義了CAN報文中的參數信息。

表2 J1939協議參數信息Table 2 J1939 protocol parameter information

提取CAN報文中的參數值，根據公式（6）計算傳感器的實際參數值。

式中V為傳感器實際參數值，A為CAN報文中的參數值，Rp為分辨率，Of為偏移量。

3.2.3 基于CAN總線的故障診斷試驗方案

試驗采用南京農業大學工學院自主研制的液壓機械無級變速箱（Hydro Mechanical Continuously Variable Transmission，HMCVT）試驗臺架。如圖5所示，該試驗臺架由濰柴WP6型拖拉機柴油機、液壓站、液壓機械無級變速箱、傳動軸、升速箱及電渦流測功機組成，試驗臺架設有供各裝置傳感器數據傳輸的CAN總線。

CAN總線布置于試驗臺架內部，直接找出CAN總線中的CAN-High數據線和CAN-LOW數據線是困難的。因此試驗采用OBD（On-Board-Diagnose）數據線與試驗臺架自帶的OBD接口將CAN總線中CAN-High數據線和CAN-LOW數據線引出，將二者接入USBCAN-Ⅱ C裝置實現數據采集。CAN Pro軟件是一款專門用于CAN總線高層協議的分析軟件，能夠兼容J1939協議，并能夠將解析CAN報文得到的傳感器數據儲存為Excel格式，因此試驗采用CAN Pro軟件解析數據，將解析后的Excel格式數據導入MATLAB R2018a軟件工作目錄中，執行LWD-QPSO-SOMBP神經網絡模型得出故障診斷結果。

以上述試驗方案為基礎，采集濰柴WP6型拖拉機柴油機在O1、O2、O3、O4、O5這5種類型故障下的傳感器信號數據共70組，每種故障的數據各14組。從70組信號數據中每種故障隨機抽取4組數據，共20組數據作為LWD-QPSO-SOMBP神經網絡模型測試樣本，其余50組作為訓練樣本。對5種故障的數據設置與其對應的標簽，如表3所示。

表3 拖拉機柴油機故障標簽Table 3 Tractor diesel engine fault label

3.3 LWD-QPSO-SOMBP神經網絡模型結構參數確定

根據試驗方案，LWD-QPSO-SOMBP神經網絡模型的輸入維度即為測試樣本采集傳感器信號種類數目，輸出維度為測試樣本故障類型數目。LWD-QPSO-SOMBP神經網絡需要確定SOM神經網絡結構參數和BP神經網絡結構參數，其中SOM神經網絡中競爭層神經元和BP神經網絡中隱含層神經元較難確定，本文詳細分析上述2種結構參數。

3.3.1 競爭層神經元

競爭層神經元排列方式有二維平面排列和一維線陣排列2種，二維平面排列競爭層比一維線陣排列競爭層結構復雜。LWD-QPSO-SOMBP神經網絡模型僅用SOM神經網絡對測試樣本做初步分類，因此需要簡化SOM神經網絡的結構以優化LWD-QPSO-SOMBP神經網絡模型，故競爭層的神經元排列方式選取一維線陣排列。

本試驗中測試樣本的類型數目為5，則要求SOM神經網絡能夠將測試樣本初步分為5類。SOM神經網絡采取競爭方式訓練網絡[39]，為避免SOM神經網絡訓練過程某個競爭層神經元被“淘汰”無法進行輸出，競爭層神經元的個數要大于網絡分類數量。對于本文的LWDQPSO-SOMBP神經網絡模型，競爭層神經元的個數需大于5。為確定競爭層神經元個數，以50組訓練樣本訓練競爭層神經元數目大于5的SOM神經網絡。圖6為不同競爭層神經元個數SOM神經網絡的分類結果，競爭層神經元輸出數據的個數代表SOM神經網絡的聚類結果。

由圖6可知，競爭層神經元個數為6、7時，SOM神經網絡的分類太粗糙，無法將測試樣本聚為5類；當競爭層神經元個數為9時，SOM神經網絡開始出現過分類現象，分類太細使測試樣本無法成功聚類；而當競爭層神經元個數為8時，SOM神經網絡可將測試樣本聚為5類，故競爭層神經元個數選為8。

3.3.2 隱含層神經元

隱含節點的數h一般由經驗公式確定：

式中out為BP神經網絡輸出層神經元數目，與LWD-QPSO-SOMBP神經網絡模型輸出維度相同，in為BP神經網絡輸入層神經元數目，為LWD-QPSO-SOMBP神經網絡模型輸入維度與SOM神經網絡輸出標簽維度的和，σ為1～10間的整數，a、b、c取為正整數。據此確定隱含層節點的數目取值范圍為4～13。

目前的理論沒有明確規定隱含層神經元個數取值[40]。為確定隱含層神經元個數，以50組訓練樣本分別訓練具有4～13隱含層神經元數目的BP神經網絡，網絡訓練精度誤差如圖7。

由圖7可知，隱含層神經元數為13時網絡訓練精度誤差最小，故BP神經網絡隱含層神經元數選為13。綜合上述分析，確定LWD-QPSO-SOMBP神經網絡模型的結構參數如表4。

表4 LWD-QPSO-SOMBP神經網絡模型結構參數Table 4 Structure parameters of LWD-QPSO-SOMBP neural network model

3.4 試驗結果與分析

為驗證LWD-QPSO-SOMBP神經網絡性能，以50組訓練樣本進行網絡訓練。表5為網絡誤差目標值設為0.001時BP神經網絡、SOMBP神經網絡、PSO-SOMBP

表5 不同神經網絡模型性能Table 5 Performance of different neural network models

（Particle Swarm Optimization-Self Organizing Maps Back Propagation）神經網絡、LWD-PSO-SOMBP（Linear Weight Decrease-Particle Swarm Optimization-Self Organizing Maps Back Propagation）神經網絡、采用IQPSO優化算法的IQPSO-SOMBP（Improved Quantum Particle Swarm Optimization-Self Organizing Maps Back Propagation）神經網絡、LWD-QPSO-SOMBP神經網絡模型的性能。

PSO、LWD-PSO、IQPSO、LWD-QPSO4種PSO算法的粒子適應度如圖8。

根據表5和圖8可知，在神經網絡的收斂速度方面，BP神經網絡在迭代2 431次時完成網絡訓練，而SOMBP神經網絡僅迭代784次時完成網絡訓練，驗證了SOM神經網絡能夠減小BP神經網絡的訓練壓力；經過4種PSO優化的SOMBP神經網絡迭代不超過500次完成網絡訓練，其中LWD-QPSO-SOMBP神經網絡在迭代63次完成網絡訓練，網絡迭代次數最多下降了97.40%。

在神經網絡收斂精度方面，BP神經網絡在迭代2 431次時誤差達到0.004，此時神經網絡未達到訓練精度停止訓練，SOMBP神經網絡、PSO-SOMBP神經網絡、LWD-PSO-SOMBP神經網絡、IQPSO-SOMBP神經網絡雖然加快了收斂速度，但是分別在誤差達到0.008、0.004、0.008、0.004時就停止訓練，網絡誤差均沒有達到目標值。本文LWD-QPSO-SOMBP神經網絡模型訓練誤差能夠下降到0.0006，較單BP神經網絡的誤差下降了85.00%，達到了目標值。LWD-QPSO算法的粒子適應度最低（0.11），較傳統PSO算法粒子適應度（0.15）下降了26.67%。相對IQPSO算法，本文LWD-QPSO算法采用LWD方法更新粒子速度和位置，使粒子全局尋優精度得以提高，算法引入自適應變異，避免了算法后期粒子多樣性喪失，進一步增強了粒子的尋優能力。據此可知，LWD-QPSO-SOMBP神經網絡模型在網絡訓練過程中具有良好的性能。

以20組測試樣本測試BP、SOMBP、PSO-SOMBP、LWD-PSO-SOMBP、IQPSO-SOMBP和LWD-QPSOSOMBP神經網絡診斷效果。選取20組測試樣本對應輸出的總誤差、平均相對誤差、均方誤差、總準確率以及5種故障的準確率評價網絡模型的診斷效果，如表6。

由表6可知，較其他5種模型，LWD-QPSOSOMBP神經網絡模型的診斷性能最佳：LWD-QPSOSOMBP神經網絡模型的總準確率最高為99.44%，LWD-QPSO-SOMBP神經網絡模型輸出的總誤差為0.111 8、平均相對誤差為0.005 8、均方誤差為0.000 3，相比其他5種神經網絡模型均為最低，這是由于LWD-QPSO-SOMBP神經網絡模型通過SOM神經網絡的對輸入數據進行初步聚類處理，將SOM神經網絡的輸出標簽加入到輸入數據可大幅度減小BP神經網絡的識別負擔，加強BP神經網絡識別能力使模型的故障診斷率提升；其次，LWD-QPSO-SOMBP神經網絡模型采用LWDQPSO算法優化網絡初始權值閾值，充分挖掘PSO的優化潛力，大幅度增強網絡的泛化能力。綜上，LWDQPSO-SOMBP神經網絡模型具有良好的診斷性能。

表6 不同神經網絡診斷結果Table 6 Diagnostic results of different neural networks

4 結 論

1）本文針對傳統BP神經網絡和粒子群算法的缺點，設計了LWD-QPSO-SOMBP神經網絡模型；分析了柴油機的故障機理，以此為基礎確定8個反映柴油機故障發生的數據信號；通過試驗確定了LWD-QPSO-SOMBP神經網絡模型的結構參數取值。

2）采用50組濰柴WP6型拖拉機柴油機信號數據作為訓練樣本對LWD-QPSO-SOMBP神經網絡模型及其他5種神經網絡模型的性能進行試驗。試驗表明，LWD-QPSO-SOMBP神經網絡模型的網絡迭代次數由單BP神經網絡的2 431次降為63次，下降了97.40%；訓練誤差由0.004降為0.000 6，下降了85.00% ；LWD-QPSO算法的粒子適應度由PSO算法的0.15降為0.11，下降了26.67%。

3）采用20組濰柴WP6型拖拉機柴油機信號數據作為測試樣本對LWD-QPSO-SOMBP神經網絡模型及其他5種神經網絡模型的診斷效果進行驗證。LWDQPSO-SOMBP神經網絡輸出總誤差為0.111 8、平均相對誤差為0.005 8、均方誤差為0.000 3，相比于其他5種神經網絡均為最低。較單BP神經網絡模型，LWD-QPSO-SOMBP神經網絡模型的診斷準確率由85.00%提升至99.44%，LWD-QPSO-SOMBP神經網絡模型具有良好診斷性能。