內(nèi)燃機失火故障神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷*

宮喚春 薛冰 吳冬冬

（燕京理工學院）

由于內(nèi)燃機在使用過程中隨著技術(shù)狀況的下降，失火現(xiàn)象出現(xiàn)概率增大，因此對在用內(nèi)燃機的失火故障進行及時診斷并排除是十分重要的。目前，診斷內(nèi)燃機失火故障有2種方法：一是通過對內(nèi)燃機曲軸轉(zhuǎn)速的波動分析進行診斷[1]；二是利用內(nèi)燃機廢氣排放體積分數(shù)值進行診斷[2]。內(nèi)燃機排氣中各成分體積分數(shù)值含有大量燃燒過程的信息，當內(nèi)燃機失火時，其廢氣各成分排放體積分數(shù)值會出現(xiàn)相應(yīng)的變化。然而，由于內(nèi)燃機在不同工況下其廢氣排放體積分數(shù)值變化較大，即使在同一工況，由于失火故障程度的不同，其廢氣排放體積分數(shù)值也不同，它們之間的非線性復(fù)雜函數(shù)關(guān)系給識別工作帶來較大困難。文章以某發(fā)動機為例，設(shè)置了不同失火故障模式，分別測試了內(nèi)燃機故障工況和無故障工況排放中HC，CO2，O2濃度及內(nèi)燃機工況參數(shù)。以實驗數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，采用雙隱層徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了基于信息融合的內(nèi)燃機失火故障與排氣中HC，CO2，O2及工況參數(shù)之間關(guān)系的診斷模型，將訓練好的模型應(yīng)用于內(nèi)燃機失火故障的診斷，結(jié)果表明，此模型能夠正確診斷內(nèi)燃機失火故障。

1 失火故障程度描述及信息融合診斷方法

內(nèi)燃機正常燃燒時，排氣中的HC和O2濃度較低，而CO2的濃度較高。而當內(nèi)燃機有失火故障時，由于全部或部分混合氣沒有燃燒，引起排氣中HC化合物濃度升高，同時由于HC的不完全燃燒，使排氣中的O2濃度升高，而CO2是HC化合物和O2燃燒的產(chǎn)物，內(nèi)燃機失火時，排氣中CO2的濃度下降。當內(nèi)燃機失火程度不同時，其排氣中HC，CO2，O2的濃度變化程度不一樣。精確測量氣缸內(nèi)未燃燒的混合氣量是困難的，由于影響缸內(nèi)混合氣著火和火焰?zhèn)鞑ヒ蛩乇姸?，同時混合氣燃燒是復(fù)雜的化學動力學過程，因而難以建立描述失火故障與排氣中HC，CO2，O2濃度間關(guān)系的精確數(shù)學模型。文章采用模糊方法，構(gòu)造一個描述內(nèi)燃機失火程度的無量綱指標S，當S=1時，表現(xiàn)某缸出現(xiàn)完全斷火現(xiàn)象；當S=0時，為正常燃燒且無失火現(xiàn)象；當0＜S＜1時，為部分失火狀況。即S值越大，失火程度越嚴重，S越接近1，表示某個缸越接近完全斷火。由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有任意逼近非線性函數(shù)的能力，失火故障與排氣中HC，CO2，O2濃度、內(nèi)燃機轉(zhuǎn)速及扭矩等工況參數(shù)之間關(guān)系便于采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來描述。

2 基于雙隱層徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信息融合的內(nèi)燃機失火故障建模及診斷

2.1 徑向基過程神經(jīng)元

人工神經(jīng)元是對生物神經(jīng)元的簡單抽象和模仿，生物學是其基礎(chǔ)也是其約束。與一般徑向基神經(jīng)元類似，徑向基過程神經(jīng)元也主要由聚合運算、模式匹配及激勵運算等組成[3]。其不同之處在于，徑向基過程神經(jīng)元的聚合運算既包含了對多輸入的空間加權(quán)聚合運算，又包含了對時間過程的累積聚合運算。徑向基過程神經(jīng)元的拓撲結(jié)構(gòu)，如圖1所示。

徑向基過程神經(jīng)元輸入輸出之間的關(guān)系可定義為：

式中：F——徑向基過程神經(jīng)元的輸出；

K——聚合運算算子；

X（t）——徑向基神經(jīng)元的輸入函數(shù)向量，X（t）=｛x1（t），x2（t），…，xn（t）｝；

C（t）——徑向基過程神經(jīng)元的中心函數(shù)向量，該函數(shù)關(guān)于N（N∈R）維空間的一個中心點，具有徑向?qū)ΨQ性。

徑向基過程神經(jīng)元的輸入函數(shù)向量距離其中心函數(shù)向量越遠，則說明其激活程度越低，即其輸出較小，因此徑向基過程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有“局部激活特性”。

2.2 雙隱層徑向基過程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)

考慮到汽輪機排氣焓計算的實際特點，文章提出的雙隱層徑向基過程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要由輸入層、第1隱層、第2隱層及輸出層構(gòu)成，網(wǎng)絡(luò)的拓撲結(jié)構(gòu)，如圖2所示。其中，第1隱層是徑向基過程神經(jīng)元隱層，主要用于完成對時變輸入信息過程模式的特征提取，以及時空二維信息的聚合運算；第2隱層是非時變一般神經(jīng)元隱層，用于增強網(wǎng)絡(luò)對非線性問題的適應(yīng)性和知識存儲能力。

3 內(nèi)燃機試驗方案及網(wǎng)絡(luò)樣本選取

文章以某發(fā)動機為研究對象，通過對點火系統(tǒng)設(shè)置不同故障，造成內(nèi)燃機出現(xiàn)不同程度的失火現(xiàn)象。為了提高雙隱含層網(wǎng)絡(luò)學習訓練后模型的泛化能力，在臺架試驗中，分別進行了內(nèi)燃機工作轉(zhuǎn)速范圍（800～2 600 r/min）內(nèi)不同轉(zhuǎn)速、不同負荷（節(jié)氣門開度40%～100%）工況在無故障和有部分失火故障以及1個缸出現(xiàn)斷火故障時內(nèi)燃機廢氣排放特性試驗，選取部分典型試驗數(shù)據(jù)，經(jīng)歸一化處理后用于網(wǎng)絡(luò)訓練。歸一化公式為：

式中：x'——歸一化后數(shù)據(jù)；

x——原始數(shù)據(jù)；

xmax，xmin——原始數(shù)據(jù)中的最大值和最小值。

表1示出試驗用發(fā)動機工況參數(shù)和廢氣排放濃度值[4]。

表1 某發(fā)動機工況參數(shù)和廢氣排放濃度值

4 網(wǎng)絡(luò)學習訓練

將表1中HC，CO2，O2濃度值、轉(zhuǎn)速及扭矩的數(shù)值歸一化處理后，作為學習樣本輸入網(wǎng)絡(luò)，利用Matlab軟件編寫程序?qū)﹄p隱層徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行學習訓練[5]，將光滑因子分別設(shè)置為 0.1，0.2，0.3，0.4，0.5，經(jīng)過對輸出結(jié)果的檢查發(fā)現(xiàn)，光滑因子越小，網(wǎng)絡(luò)對樣本的逼近性能就越強；光滑因子越大，網(wǎng)絡(luò)對樣本數(shù)據(jù)的逼近過程就越平滑。網(wǎng)絡(luò)訓練過程誤差變化曲線，如圖3所示。由圖3可知，當光滑因子為0.1時，無論是逼近性能還是預(yù)測性能，誤差都較小；隨著光滑因子的增加，誤差也在不斷增長。表2示出某發(fā)動機在失火現(xiàn)象和正常工況廢氣排放體積參數(shù)歸一化處理值。

表2 某發(fā)動機在失火現(xiàn)象和正常工況廢氣排放體積工況參數(shù)歸一化處理值

5 內(nèi)燃機失火故障診斷實例

表3示出待診斷發(fā)動機實測值及歸一化處理值，將這12組工況對應(yīng)的廢氣排放中HC，CO2，O2濃度值、轉(zhuǎn)速及扭矩的歸一化數(shù)值輸入已訓練好的網(wǎng)絡(luò)進行診斷，網(wǎng)絡(luò)診斷輸出值，如表3所示。由表3可以看出診斷輸出指標數(shù)值與期望輸出數(shù)值非常接近，誤差平均精度在0.5%以內(nèi)，充分說明該網(wǎng)絡(luò)模型能夠?qū)?nèi)燃機失火故障進行正確診斷。

表3 待診斷發(fā)動機實測值、歸一化處理值和診斷結(jié)果

6 結(jié)論

文章提出了一種基于雙隱層徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)燃機失火故障診斷方法，該方法利用內(nèi)燃機廢氣排放成分攜帶的燃燒過程信息與內(nèi)燃機工況參數(shù)信息進行融合，并利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來描述內(nèi)燃機失火故障與這些信息之間的非線性關(guān)系，試驗表明該診斷方法可行。