汽油機(jī)失火診斷GA-SVM方法研究＊

胡杰 劉博 顏伏伍 林峰 李孟孟

（武漢理工大學(xué)，現(xiàn)代汽車零部件技術(shù)湖北省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 汽車零部件技術(shù)湖北省協(xié)同創(chuàng)新中心，武漢 430070）

汽油機(jī)失火診斷GA-SVM方法研究＊

胡杰 劉博 顏伏伍 林峰 李孟孟

（武漢理工大學(xué)，現(xiàn)代汽車零部件技術(shù)湖北省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 汽車零部件技術(shù)湖北省協(xié)同創(chuàng)新中心，武漢 430070）

提出了一種基于主成分分析、遺傳算法和支持向量機(jī)的失火故障診斷方法，以用于建立發(fā)動(dòng)機(jī)失火故障診斷模型。采集不同失火故障模式下瞬時(shí)轉(zhuǎn)速信號(hào)，通過(guò)歸一化和主成分分析對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行降維預(yù)處理，提取樣本特征；隨機(jī)選取1/3的樣本訓(xùn)練支持向量機(jī)失火診斷模型，并結(jié)合網(wǎng)格搜索和遺傳算法優(yōu)化模型參數(shù)；剩余樣本作為測(cè)試數(shù)據(jù)，對(duì)12種失火模式進(jìn)行辨別，準(zhǔn)確率為98.33%。因此，該方法有效。

1 前言

發(fā)動(dòng)機(jī)失火是發(fā)動(dòng)機(jī)最常見(jiàn)的故障之一[1]，發(fā)動(dòng)機(jī)失火診斷是車載診斷系統(tǒng)（OBD）中的一個(gè)重要組成部分[2]。發(fā)動(dòng)機(jī)輕度失火會(huì)引起排放的惡化甚至超標(biāo)，嚴(yán)重失火時(shí)可能導(dǎo)致燃油消耗增加、輸出功率降低，甚至三效催化轉(zhuǎn)換器損壞[3]。因此，OBD-Ⅱ法規(guī)以及EOBD法規(guī)均對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)失火檢測(cè)項(xiàng)目做出了規(guī)定。

國(guó)內(nèi)外針對(duì)失火故障診斷做了大量的研究工作，提出了多種失火診斷的方法，黃忠權(quán)等[4～5]通過(guò)分析氣缸內(nèi)的離子電流信號(hào)，檢測(cè)發(fā)動(dòng)機(jī)的失火；畢曉君等[6]基于汽車尾氣成分建立回歸向量機(jī)模型，用于失火診斷；黃開(kāi)勝等[7]基于曲軸轉(zhuǎn)速波動(dòng)，采用時(shí)域滑動(dòng)平均方法修正失火診斷算法，用于檢測(cè)單缸和多缸隨機(jī)失火；Dan?iel Jung等[8]基于瞬時(shí)轉(zhuǎn)速信號(hào)，提出一種基于模型的故障診斷算法，能有效檢測(cè)失火故障，但不能有效定位故障位置，識(shí)別失火模式；Mohammadpour J等[9]綜述了失火故障診斷的一般方法，并指出最常用的失火診斷數(shù)據(jù)來(lái)源是瞬時(shí)轉(zhuǎn)速信號(hào)。瞬時(shí)轉(zhuǎn)速的波動(dòng)與缸內(nèi)壓力息息相關(guān)，能有效反映出發(fā)動(dòng)機(jī)的工作狀態(tài)，同時(shí)瞬時(shí)轉(zhuǎn)速測(cè)量方便，利用瞬時(shí)轉(zhuǎn)速信號(hào)進(jìn)行發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷具有很大的工程應(yīng)用價(jià)值。

已有研究工作主要集中在對(duì)失火故障的檢測(cè)，很少有對(duì)失火故障模式識(shí)別和故障定位的研究。本文通過(guò)分析不同失火模式下瞬時(shí)轉(zhuǎn)速的波動(dòng)情況，在失火故障診斷的基礎(chǔ)上，提出一種基于主成分分析（PCA）和支持向量機(jī)（SVM）的失火故障診斷模型，并利用遺傳算法（GA）優(yōu)化建模參數(shù)。

2 試驗(yàn)與數(shù)據(jù)分析

2.1 試驗(yàn)裝置

在TU5JP4汽油機(jī)臺(tái)架上進(jìn)行試驗(yàn)，汽油機(jī)的主要性能參數(shù)見(jiàn)表1。試驗(yàn)裝置的連接示意如圖1所示。將汽油機(jī)的點(diǎn)火信號(hào)和曲軸位置信號(hào)以及BOSCH ME7.4.5電控系統(tǒng)的判缸信號(hào)引入失火故障模擬器，即可實(shí)現(xiàn)判缸和失火故障模擬。失火故障模擬器可以根據(jù)需要，實(shí)現(xiàn)汽油機(jī)單缸單次失火、單缸連續(xù)失火以及多缸連續(xù)失火等功能，失火故障模擬器的設(shè)計(jì)見(jiàn)文獻(xiàn)[10]。

表1 TU5JP4汽油機(jī)主要性能參數(shù)

圖1 試驗(yàn)裝置連接示意

2.2 瞬時(shí)轉(zhuǎn)速信號(hào)采集

常用的瞬時(shí)轉(zhuǎn)速測(cè)量方法有兩種：測(cè)頻法和測(cè)周期法[11]，測(cè)頻法適用于高轉(zhuǎn)速，測(cè)周期法適用于低轉(zhuǎn)速[12]。該試驗(yàn)汽油機(jī)轉(zhuǎn)速為2 500 r/min，屬于低轉(zhuǎn)速，所以采用測(cè)周期法，瞬時(shí)轉(zhuǎn)速采集系統(tǒng)如圖2所示。

圖2 汽油機(jī)瞬時(shí)轉(zhuǎn)速信號(hào)采集示意

2.3 失火時(shí)瞬時(shí)轉(zhuǎn)速波動(dòng)分析

圖3為汽油機(jī)在某一工作循環(huán)失火時(shí)瞬時(shí)轉(zhuǎn)速的波形圖?？梢钥闯?，在正常工作時(shí)由于4個(gè)氣缸輪流點(diǎn)火做功和燃燒循環(huán)變動(dòng)，瞬時(shí)轉(zhuǎn)速的振幅在±25 r/min的范圍內(nèi)波動(dòng)，發(fā)動(dòng)機(jī)工作平穩(wěn)；當(dāng)失火發(fā)生時(shí)，瞬時(shí)轉(zhuǎn)速急劇下降，由于循環(huán)轉(zhuǎn)動(dòng)慣性，瞬時(shí)轉(zhuǎn)速振幅在±75 r/min的范圍內(nèi)波動(dòng)，發(fā)動(dòng)機(jī)工作波動(dòng)加??；幾個(gè)工作循環(huán)后，瞬時(shí)轉(zhuǎn)速的振幅逐漸減小，發(fā)動(dòng)機(jī)恢復(fù)到平穩(wěn)的工作狀態(tài)。由此可見(jiàn)，通過(guò)監(jiān)測(cè)發(fā)動(dòng)機(jī)瞬時(shí)轉(zhuǎn)速的波動(dòng)情況，設(shè)置合適的瞬時(shí)轉(zhuǎn)速波動(dòng)閾值，失火故障容易檢測(cè)。

圖3 失火時(shí)瞬時(shí)轉(zhuǎn)速波形圖

為了盡可能真實(shí)的反映汽油機(jī)的失火情況，并覆蓋汽油機(jī)常見(jiàn)的失火故障模式，利用失火故障模擬裝置，人為模擬汽油機(jī)失火故障，設(shè)計(jì)了第1、2、3、4缸單次失火（一個(gè)工作循環(huán)第i缸失火）；第1、2、3、4缸連續(xù)失火（相鄰兩個(gè)工作循環(huán)第i缸都失火）；第1缸和3缸連續(xù)失火、第1缸和4缸連續(xù)失火、第2缸和3缸連續(xù)失火（相鄰兩個(gè)工作循環(huán)第i缸和第j缸分別失火），包括正常模式在內(nèi)，共12種不同的失火故障模式，每種模式各15個(gè)樣本。

圖4～圖7為正常工作、1缸單次失火、1缸連續(xù)失火和1-3缸連續(xù)失火4種不同失火故障模式下瞬時(shí)轉(zhuǎn)速波形圖。

圖4 正常工作瞬時(shí)轉(zhuǎn)速波形圖

圖5 1缸單次失火瞬時(shí)轉(zhuǎn)速波形圖

圖6 1缸連續(xù)失火瞬時(shí)轉(zhuǎn)速波形圖

圖7 1-3缸連續(xù)失火瞬時(shí)轉(zhuǎn)速波形圖

由圖4～圖7可知，各種不同的失火模式下瞬時(shí)轉(zhuǎn)速的波動(dòng)基本類似，都是在失火發(fā)生瞬間，瞬時(shí)轉(zhuǎn)速先急劇下降，瞬時(shí)轉(zhuǎn)速波形振幅突然增大，波動(dòng)加??；隨著時(shí)間推移，波形振幅逐漸減小，最終瞬時(shí)轉(zhuǎn)速趨于平穩(wěn)。因此，一般方法容易檢測(cè)失火故障，但難以辨別失火模式，故障定位困難。

3 建模與仿真

3.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

由圖5～圖7可以看出，單次失火對(duì)瞬時(shí)轉(zhuǎn)速波形影響的持續(xù)時(shí)間約為5個(gè)工作循環(huán)。試驗(yàn)中每個(gè)工作循環(huán)采樣點(diǎn)為120個(gè)，為盡可能覆蓋單次失火對(duì)瞬時(shí)轉(zhuǎn)速影響的全部信息，取失火發(fā)生后10個(gè)工作循環(huán)的瞬時(shí)轉(zhuǎn)速信號(hào)為一個(gè)樣本，單個(gè)樣本有1 200個(gè)采樣點(diǎn)；12種不同的失火故障模式，每種失火故障模式都有15個(gè)樣本，得到一個(gè)180×1 200的樣本數(shù)據(jù)矩陣。

對(duì)如此高維度的數(shù)據(jù)樣本建模不僅十分復(fù)雜而且耗時(shí)長(zhǎng)。本文利用主成分分析（PCA）[14]對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，將高維數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮并提取特征矩陣，去除瞬時(shí)轉(zhuǎn)速信號(hào)中的重復(fù)信息，可縮短建模時(shí)間、提高運(yùn)行效率。

數(shù)據(jù)預(yù)處理的步驟如下：

a.歸一化。文中歸一化范圍為[0，1]，對(duì)某一列樣本數(shù)據(jù)xi歸一化后的數(shù)據(jù)樣本為：

式中，xi是原始數(shù)據(jù)；x′i是歸一化后的數(shù)據(jù)；和分別代表原始數(shù)據(jù)中的最大值和最小值。

b.主成分分析。計(jì)算原始數(shù)據(jù)矩陣的相關(guān)系數(shù)矩陣，并求出其對(duì)應(yīng)的特征值和特征向量，基于特征向量構(gòu)造新的特征矩陣，特征矩陣的每一列按照各維數(shù)據(jù)的貢獻(xiàn)率從大到小排列。累計(jì)貢獻(xiàn)率的計(jì)算公式為：

式中，αp為累計(jì)貢獻(xiàn)率；λ表示每一維數(shù)據(jù)的特征值；P代表前P個(gè)主成分。

c.設(shè)置累計(jì)貢獻(xiàn)率閾值得到主成分矩陣。文中設(shè)置累計(jì)貢獻(xiàn)率閾值為95%，當(dāng)αp大于95%時(shí)，選擇前P個(gè)主成分代替原始的N維矩陣。原數(shù)據(jù)矩陣180×1 200減少到180×7（7個(gè)主成分），并保留了原始矩陣的有效信息，降維效果明顯。主成分分析的結(jié)果如圖8所示。

圖8 主成分分析結(jié)果

3.2 基于SVM算法建立訓(xùn)練模型

SVM是Vapnik和Cortes在1995年提出的一種機(jī)器學(xué)習(xí)的算法，具有訓(xùn)練樣本少，模型精度高，訓(xùn)練時(shí)間短等優(yōu)點(diǎn)，并被廣泛應(yīng)用于不同的領(lǐng)域[15～17]。

SVM通過(guò)核函數(shù)，計(jì)算樣本數(shù)據(jù)在高維空間的內(nèi)積，將低維空間中的非線性問(wèn)題轉(zhuǎn)化為高維空間中的線性問(wèn)題。同時(shí)，在高維空間建立構(gòu)造分類超平面不但能夠?qū)⑺杏?xùn)練樣本正確分類，而且使訓(xùn)練樣本中離超平面最近的點(diǎn)到超平面的距離最大[18]。訓(xùn)練得到的SVM模型能對(duì)未知的樣本進(jìn)行正確分類。

最終得到的分類函數(shù)為：

式中，ai為拉格朗日乘子；b為常數(shù)；yi為樣本標(biāo)簽；C為懲罰因子，用于折中最大分類間隔與最小錯(cuò)分樣本，C值越大表示訓(xùn)練模型對(duì)錯(cuò)分樣本的關(guān)注度越高；為核函數(shù)，用于計(jì)算樣本（x，xi）在高維特征空間中的內(nèi)積。

核函數(shù)是SVM算法的關(guān)鍵所在，常用的核函數(shù)有4種，由于高斯徑向基核函數(shù)的參數(shù)較少，數(shù)學(xué)關(guān)系簡(jiǎn)單，并能實(shí)現(xiàn)非線性映射，在實(shí)際建模中效果較好，收斂速度快，因此選擇高斯徑向基函數(shù)作為核函數(shù)，其數(shù)學(xué)關(guān)系式為：

式中，x和xi代表兩個(gè)獨(dú)立的變量；g是核函數(shù)寬度因子，對(duì)核函數(shù)的性能影響很大。

SVM是針對(duì)兩分類問(wèn)題的設(shè)計(jì)算法，不能直接用于多值分類問(wèn)題。由于研究的是包括正常模式在內(nèi)的12種失火故障模式的故障識(shí)別，所以需要將二分類拓展到多值分類，常用方法有“一對(duì)多”和“一對(duì)一”兩種分類算法[19]?？紤]訓(xùn)練時(shí)間、分類準(zhǔn)確率和分類時(shí)間等因素，選擇具有更好分類性能的“一對(duì)一”分類算法。

為保證失火故障診斷模型的一般性，每種失火故障模式隨機(jī)抽取經(jīng)預(yù)處理后的5組數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本，建立SVM診斷模型，剩下的10組數(shù)據(jù)作為測(cè)試樣本，用于測(cè)試模型的精度。數(shù)據(jù)標(biāo)簽與失火故障模式的對(duì)應(yīng)關(guān)系如表2所列。

表2 失火標(biāo)簽與失火故障對(duì)應(yīng)關(guān)系

3.3 GA優(yōu)化建模參數(shù)

參數(shù)C和g能直接決定SVM模型的性能，利用SVM建立訓(xùn)練模型關(guān)鍵在于對(duì)懲罰因子C和核函數(shù)寬度因子g的選擇，而目前并沒(méi)有一致的選擇標(biāo)準(zhǔn)或理論依據(jù)，因此利用遺傳算法對(duì)模型參數(shù)C和g進(jìn)行優(yōu)化。

GA是一種基于遺傳學(xué)機(jī)理，模擬自然進(jìn)化過(guò)程，搜索最優(yōu)解的方法[20]。通過(guò)選擇、交叉、變異3種不同的算子產(chǎn)生更優(yōu)的子代種群。遺傳算法具有優(yōu)化效果好、收斂速度快、不易陷入局部最優(yōu)等特點(diǎn)，并廣泛應(yīng)用于各類優(yōu)化問(wèn)題[21]。

定義遺傳算法優(yōu)化目標(biāo)的適應(yīng)度函數(shù)為：

式中，為正確分類的樣本數(shù)；N為樣本總數(shù)；ACC用于反映SVM模型的預(yù)測(cè)精度。

遺傳算法中，在初始種群生成前需要給定參數(shù)C和g的范圍，目前一般都是根據(jù)經(jīng)驗(yàn)給定。如果參數(shù)范圍太大，則優(yōu)化過(guò)程耗時(shí)長(zhǎng)、效率低；如果參數(shù)范圍給定的過(guò)小，可能不包含最佳的參數(shù)組合。因此，提出利用網(wǎng)格搜索粗選出較優(yōu)的參數(shù)組合以確定參數(shù)C和g的范圍。已有的研究表明，按照指數(shù)序列搜索效率更高，耗時(shí)更短[22]。例如，C=2-2，2-1，···，210；g=2-1，20，···，210。

利用遺傳算法優(yōu)化模型參數(shù)C和g的流程如圖9所示。具體步驟如下：

a.利用網(wǎng)格搜索按照指數(shù)序列在C∈[2-10，215]和g∈[2-5，210]范圍內(nèi)，計(jì)算SVM模型精度，粗選出較優(yōu)的參數(shù)組合；

b.根據(jù)步驟a中的參數(shù)組合確定參數(shù)C和g的范圍，生成二進(jìn)制編碼的初始隨機(jī)種群，每個(gè)個(gè)體有兩條染色體，分別代表參數(shù)C和g；

c.計(jì)算初始隨機(jī)種群中每一個(gè)體的SVM模型精度；

d.以SVM模型精度為優(yōu)化目標(biāo)，通過(guò)選擇、交叉、變異3種基本算子，生成更優(yōu)的子代種群。文中交叉率和變異率分別為90%和5%；

e.計(jì)算子代種群中每一個(gè)體的SVM模型精度，重復(fù)步驟d，直到滿足遺傳算法終止條件（SVM模型的精度足夠高或遺傳代數(shù)達(dá)到給定值）。

經(jīng)過(guò)以上步驟，可以找到全局最優(yōu)的參數(shù)C和g組合，得到最優(yōu)的SVM模型。

圖9 遺傳算法優(yōu)化SVM模型

3.4 結(jié)果分析

隨機(jī)選取60個(gè)失火數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本建立SVM模型，根據(jù)所提方法優(yōu)化SVM模型，輸入剩余的120個(gè)失火數(shù)據(jù)作為測(cè)試樣本，對(duì)失火故障模式進(jìn)行識(shí)別分類。GA-SVM模型結(jié)構(gòu)如圖10所示。

圖10 GA-SVM模型整體流程圖

圖11和圖12分別為訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本的實(shí)際分類與預(yù)測(cè)分類對(duì)比圖。可以看出，60個(gè)訓(xùn)練樣本分類全部正確，精度為100%；120個(gè)測(cè)試樣本只有2個(gè)點(diǎn)分類錯(cuò)誤，精度為98.33%，滿足診斷模型的精度要求。

圖11 訓(xùn)練集分類結(jié)果

圖12 測(cè)試集分類結(jié)果

在實(shí)際應(yīng)用中，采樣樣本長(zhǎng)度過(guò)長(zhǎng)會(huì)導(dǎo)致模型更加復(fù)雜，效率降低；采樣樣本過(guò)短可能不能完全覆蓋所有的有效數(shù)據(jù)。為了得到針對(duì)失火故障診斷最優(yōu)的樣本長(zhǎng)度，分別選取包括失火數(shù)據(jù)在內(nèi)的3、5、7、10個(gè)工作循環(huán)汽油機(jī)瞬時(shí)轉(zhuǎn)速波動(dòng)信號(hào)為一個(gè)樣本，利用上述方法優(yōu)化SVM模型，并對(duì)比模型精度，結(jié)果如表3所列。

表3 不同樣本長(zhǎng)度分類結(jié)果

分析表3中數(shù)據(jù)可知，當(dāng)樣本長(zhǎng)度為3個(gè)工作循環(huán)時(shí)，由于部分有效數(shù)據(jù)沒(méi)有被采集，分類準(zhǔn)確率為84.17%；當(dāng)樣本長(zhǎng)度為5個(gè)工作循環(huán)時(shí)，分類精度上升到91.67%；當(dāng)樣本長(zhǎng)度為7個(gè)工作循環(huán)時(shí)，分類準(zhǔn)確率明顯提高，達(dá)到98.33%，符合故障診斷模型的精度要求；當(dāng)樣本長(zhǎng)度為10個(gè)工作循環(huán)時(shí)，分類準(zhǔn)確率保持不變。綜合對(duì)取樣長(zhǎng)度和分類準(zhǔn)確率的考慮，選擇最優(yōu)樣本長(zhǎng)度為7個(gè)工作循環(huán)。

4 結(jié)束語(yǔ)

a.以瞬時(shí)轉(zhuǎn)速信號(hào)作為輸入，建立了SVM失火故障診斷模型，并用遺傳算法優(yōu)化模型參數(shù)，對(duì)失火故障模式的分類精度達(dá)到98.33%。

b.只選取1/3的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本，就能達(dá)到理想的分類效果。通過(guò)對(duì)比分析不同樣本長(zhǎng)度的模型精度，確定最佳樣本長(zhǎng)度為7個(gè)工作循環(huán)的瞬時(shí)轉(zhuǎn)速信號(hào)。

c.所提出的診斷模型建模簡(jiǎn)單、精度高，能有效的解決小樣本、高維度的失火故障診斷以及故障定位問(wèn)題。

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（責(zé)任編輯 晨 曦）

修改稿收到日期為2016年5月1日。

Research on GA-SVM Method for Gasoline Engine Misfire Diagnosis

Hu Jie,Liu Bo,Yan Fuwu,Lin Feng,Li Mengmeng
（Hubei Key Laboratory of Advanced Technology for Automotive Components,Hubei Collaborative Innovation Center for Automotive Components Technology,Wuhan University of Technology,Wuhan 430070）

A misfire diagnosis method was proposed based on Principal Component Analysis(PCA),Genetic Algorithm(GA)and Support Vector Machines(SVM),to build engine misfire diagnosis model.Instantaneous speed signals were collected under different misfire modes.Firstly,normalization and PCA were used to reduce the dimensions of dataset, to extract the sample features;subsequently,1/3 of the data samples selected randomly was trained to support the SVM misfire diagnosis model;a grid search and GA were then applied as the combination strategy to optimize the model parameters;the remaining 2/3 data was used as test data to identify 12 misfire fault modes,the accuracy of which reached 98.33%.The proposed method can effectively solve the problem of engine misfire faults recognition with small sample and high dimensions.

Gasoline engine misfire,Principal component analysis,Genetic algorithm,Support vector machine

汽油機(jī)失火 主成分分析 遺傳算法 支持向量機(jī)

U461.8

A

1000-3703（2017）01-0038-05

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（51406140）；武漢理工大學(xué)自主創(chuàng)新研究基金項(xiàng)目（155207006）。