基于單振動傳感器BP神經(jīng)網(wǎng)絡的柴油機失火診斷

賈繼德，賈翔宇，韓佳佳，任 剛

(1.陸軍軍事交通學院 軍用車輛系，天津 300161；2.陸軍軍事交通學院 研究生管理大隊，天津 300161)

● 車輛工程VehicleEngineering

基于單振動傳感器BP神經(jīng)網(wǎng)絡的柴油機失火診斷

賈繼德1，賈翔宇2，韓佳佳2，任 剛2

(1.陸軍軍事交通學院 軍用車輛系，天津 300161；2.陸軍軍事交通學院 研究生管理大隊，天津 300161)

為解決多缸柴油機失火診斷問題，提出基于單振動傳感器與BP神經(jīng)網(wǎng)絡的柴油機失火故障診斷方法。首先，通過柴油機缸蓋上的單振動傳感器獲取振動信號，對振動信號進行濾波提取點火頻率成分；然后，對振動信號按工作周期進行分段處理，進行等角度重采樣及同步平均；最后，提取每缸工作信號的能量與峭度，建立特征向量，將其輸入到BP神經(jīng)網(wǎng)絡分類器進行診斷識別。應用結(jié)果表明，該方法能有效診斷柴油機失火故障。

柴油機；BP神經(jīng)網(wǎng)絡；失火故障診斷；缸蓋振動

柴油機燃燒過程影響因素較多，經(jīng)常會出現(xiàn)單個或多個汽缸不燃燒或燃燒不良的“失火”故障，導致柴油機加速無力、抖動、油耗增加、排放超標，它嚴重影響發(fā)動機的動力性能及運行安全，必須對其進行診斷與排除。柴油機失火監(jiān)測方法較多，包括缸壓法[1]、轉(zhuǎn)速法[2-4]、排氣法[5]、噪聲法[6-7]、振動法[8-10]等。由于缸蓋振動信號包含豐富的柴油機狀態(tài)信息，只要將振動傳感器安裝在缸蓋上就可實現(xiàn)在線監(jiān)測，因此，振動法成為失火故障診斷的常用方法[10]。對于多缸柴油機失火故障診斷，每缸安裝一個振動傳感器成本過高，因此，在保證監(jiān)測可靠、準確的前提下，簡化振動傳感器數(shù)量，消除冗余尤為重要。

缸蓋振動信號成分非常復雜，以往對于柴油機失火故障診斷主要以振動信號高頻成分能量變化為依據(jù)[11]。但柴油機點火頻率是振動信號中的主要激勵源，當出現(xiàn)失火故障時，會破壞柴油機運行的平衡性，引起點火頻率附近能量出現(xiàn)較大的變化，因此，通過監(jiān)測振動信號中點火頻率的變化更有助于柴油機失火故障診斷。

柴油機失火故障特征參數(shù)的選取非常重要。由于柴油機失火缸位燃燒質(zhì)量差，做功能量下降，各缸工作能量可以作為診斷特征參數(shù)；同時，峭度對缸蓋振動信號中的瞬時沖擊特性非常敏感，也可以作為診斷特征參數(shù)。柴油機工作的多變性常常導致特征參數(shù)與診斷結(jié)果之間存在復雜的非線性關系，而BP神經(jīng)網(wǎng)絡具有自適應性、容錯性和非線性等特點，可以把處理過程的權(quán)值和閾值集中存儲和記憶，有效地實現(xiàn)輸入到輸出之間的非線性映射，實現(xiàn)診斷自動化[12]。

本文提出基于單振動傳感器與BP神經(jīng)網(wǎng)絡的柴油機失火故障診斷方法，通過柴油機單振動傳感器獲取振動信號，對振動信號進行窄帶濾波，提取點火頻率信號；然后對振動信號按工作周期進行分段處理、等角度重采樣及多周期角域同步平均；最后，綜合每缸信號能量與峭度共同建立診斷特征向量，將提取的特征向量輸入到BP神經(jīng)網(wǎng)絡分類器進行故障的診斷識別。

1 單振動傳感器BP網(wǎng)絡診斷原理

1.1單個振動傳感器安裝位置

在多缸柴油機每個缸蓋上安裝振動傳感器，通過測試分析，各缸燃燒在所有傳感器測點均會引起振動響應，距離傳感器測點不同，振動信號響應幅值略有差異，但響應信號的頻譜成分不變。因此，選擇單個振動傳感器安裝在缸蓋中部合理位置，不會影響監(jiān)測結(jié)果。

1.2柴油機點火頻率信號提取

柴油機點火頻率可由下式求出：

(1)

式中：n為柴油機轉(zhuǎn)速；C為柴油機汽缸數(shù)；S為柴油機沖程數(shù)。

通過對柴油機缸蓋振動信號的窄帶濾波處理，可以提取柴油機點火頻率成分。

1.3振動信號按周期分段處理

缸蓋振動信號與柴油機第1缸上止點信號同步采集，根據(jù)第1缸上止點信號相鄰的兩個波峰就可對振動信號按周期分段處理(如圖1所示)。

(a)第1缸上止點信號

(b)缸蓋振動信號圖1 振動信號與第1缸上止點關系

1.4振動信號角域同步平均

由于柴油機的循環(huán)波動，按周期分段后的振動信號長度常常不等，如果采用固定時間窗進行同步平均，將會影響降噪效果并扭曲信號；為此，對每個工作周期進行等角度重采樣，通過等角度重采樣，將時域上非平穩(wěn)信號變?yōu)榈冉嵌炔蓸有蛄?，再進行角域同步平均，就可消除信號中的非周期分量和隨機干擾。對于四沖程柴油機來說，一個工作循環(huán)為720°CA。選取曲軸轉(zhuǎn)角作為同步信號基準，即以飛輪每個輪齒轉(zhuǎn)過的角度作為同步觸發(fā)信號，進行同步角域平均。

1.5特征向量提取

各缸振動信號能量可表示為

(2)

式中：i為應振動信號第i個分量，i=1，2，…，N；N為區(qū)間信號最大長度；j為汽缸序號，j=1，2，…，C(C為柴油機汽缸數(shù))。

各缸振動信號峭度可表示為

(3)

式中：μj為第j缸振動信號均值；σj為第j缸振動信號標準差。

特征向量T可表示為

T=[E1，E2，…，EJ，K1，K2，…，KJ]

(4)

1.6BP神經(jīng)網(wǎng)絡及其優(yōu)化

BP神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)通常包括輸入層、隱層和輸出層(如圖2所示)。

圖2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)

BP神經(jīng)網(wǎng)絡的學習規(guī)則是使用最速下降法：正向傳播時，輸入樣本從輸入層傳入，經(jīng)各隱層依次逐層處理，傳向輸出層；若輸出層輸出與期望不符，誤差信號反向傳播。網(wǎng)絡根據(jù)誤差從后向前逐層修正權(quán)值及偏差，使網(wǎng)絡輸出層實際輸出與期望輸出誤差平方和達到最小。

2 柴油機失火故障診斷實例分析

柴油機失火故障的診斷研究是在1臺HJ493柴油機上進行的。失火故障通過各缸高壓油管分別部分斷油來模擬。測試時，柴油機處于怠速狀態(tài)，轉(zhuǎn)速在700～750 r/min。在柴油機缸蓋上第2缸及第3缸之間安裝1個PCB公司生產(chǎn)的ICP振動加速度傳感器(601A01型)，用于獲取缸蓋的振動信號；在柴油機第1缸高壓油管上夾持QSY8104外卡式高壓油管壓力傳感器，通過高壓油管的油壓脈沖確定第1缸上止點位置及測量轉(zhuǎn)速。該柴油機點火順序是1—3—4—2。系統(tǒng)采樣頻率為12.8 kHz，每個采樣數(shù)據(jù)樣本長度12 288數(shù)據(jù)點。

柴油機不同狀態(tài)下振動信號50 Hz以下的幅值譜如圖3所示。從圖中可以看出：柴油機怠速(760 r/min)正常燃燒時，低頻部分主要能量集中在點火頻率(25 Hz)附近，當出現(xiàn)某一缸失火故障后，柴油機轉(zhuǎn)速下降到700 r/min，主要能量仍集中在點火頻率(23 Hz)附近，但是在點火頻率附近能量帶寬更大。

(a)正常燃燒;(b)第1缸失火;(c)第2缸失火;(d)第3缸失火;(e)第4缸失火圖3 柴油機不同燃燒狀態(tài)振動信號幅值譜

考慮到柴油機怠速變化及斷火對于柴油機轉(zhuǎn)速的影響，以18～28 Hz進行窄帶濾波處理，并重構(gòu)信號；進一步對振動信號按工作周期分段處理、等角度重采樣、角域同步平均，消除了噪聲干擾，增強了信號特征。按此方法得到柴油機正常燃燒、第1缸失火、第2缸失火、第3缸失火、第4缸失火等5種狀態(tài)時點火頻率信號增強結(jié)果。如圖4所示，柴油機點火頻率信號角域同步平均，能初步分辨出各缸燃燒狀況的好壞。

(a)正常燃燒;(b)第1缸失火;(c)第2缸失火;(d)第3缸失火;(e)第4缸失火圖4 柴油機點火頻率信號角域同步平均

對增強后的信號分缸計算能量，可以看出，柴油機失火故障缸的能量相比正常燃燒缸的能量有一定下降(如圖5所示)；對增強后的信號分缸計算峭度，可以看出，峭度值對于失火故障非常敏感，但不穩(wěn)定(如圖6所示)。

(a)正常燃燒;(b)第1缸失火;(c)第2缸失火;(d)第3缸失火;(e)第4缸失火圖5 5種柴油機燃燒狀態(tài)信號能量對比

本文采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡對于5種柴油機燃燒狀態(tài)進行分層識別。首先，在柴油機每種燃燒狀態(tài)下采集3組柴油機缸蓋振動信號，按上述方法對于缸蓋振動信號進行處理，提取柴油機狀態(tài)特征向量{E1,E3,E4,E2,K1,K3,K4,K2}，維數(shù)為8。BP神經(jīng)網(wǎng)絡共有10個訓練樣本(見表1)、有5個測試樣本(見表2)。因為特征向量維數(shù)是8，柴油機工作狀態(tài)有5種，所以BP神經(jīng)網(wǎng)絡輸入節(jié)點選8，輸出節(jié)點選5，隱層節(jié)點數(shù)通過試驗最后確定為17，隱層傳遞函數(shù)選用tansig函數(shù)，輸出層傳遞函數(shù)選用logsig函數(shù)。樣本輸出集為T={t1，t2，t3，t4，t5}，{1 0 0 0 0}表示柴油機正常燃燒狀態(tài)，{0 1 0 0 0}表示第1缸失火故障狀態(tài)，{0 0 1 0 0}表示

第2缸失火故障狀態(tài)，{0 0 0 1 0}表示第3缸失火故障狀態(tài)，{0 0 0 0 1}表示第4缸失火故障狀態(tài),以此為目標輸出，對神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練。對BP神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練采用自適應學習速率動量梯度下降反向傳播算法，適當選取初始權(quán)值和偏差，經(jīng)過11次循環(huán)訓練后，網(wǎng)絡的誤差平方和落在所設定的1×10-6內(nèi)，并將訓練成功的網(wǎng)絡權(quán)值和偏差存至存儲器中。

(a)正常燃燒;(b)第1缸失火;(c)第2缸失火;(d)第3缸失火;(e)第4缸失火圖6 5種柴油機燃燒狀態(tài)信號峭度對比

最后，利用訓練好的網(wǎng)絡權(quán)值和偏差，把測試樣本輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡，根據(jù)網(wǎng)絡輸出與測試樣本輸出向量的比較，可以看到，BP神經(jīng)網(wǎng)絡實際輸出向量估計的柴油機燃燒狀態(tài)與實際情況完全一致(結(jié)果見表3)。

表1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型訓練樣本

表2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型測試樣本

表3 測試樣本的BP神經(jīng)網(wǎng)絡輸出和診斷結(jié)果

4 結(jié) 論

(1)單個振動傳感器安裝在缸蓋中部合理位置，能夠?qū)崿F(xiàn)多缸柴油機燃燒狀態(tài)監(jiān)測；

(2)對缸蓋振動信號按周期分段處理，等角度重采樣及角域同步平均方法，有助于消除噪聲干擾，各缸信號能量及峭度能反映柴油機燃燒狀態(tài)特征；

(3)BP神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)了提取的特征向量與柴油機燃燒狀態(tài)的非線性映射，可以有效地診斷柴油機失火故障。

研究表明，基于單振動傳感器的BP神經(jīng)網(wǎng)絡的柴油機失火故障診斷成本低、安裝方便，充分發(fā)揮了信號處理對非平穩(wěn)信號特征提取能力及BP神經(jīng)網(wǎng)絡非線性映射能力，適合于解決柴油機失火故障診斷這類復雜的問題。

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(編輯：張峰)

DieselMisfireDiagnosisBasedonSingleVibrationSensorandBPNeuralNetwork

JIA Jide1, JIA Xiangyu2, HAN Jiajia2, REN Gang2

(1.Military Vehicle Department, Army Military Transportation University, Tianjin 300161, China; 2.Postgraduate Training Brigade, Army Military Transportation University, Tianjin 300161, China)

In order to solve the problem of multi-cylinder diesel misfire diagnosis, the paper proposes the method based on single vibration sensor and BP neural network. It firstly obtains the vibration signals through single vibration sensor on the diesel cylinder head, and extracts the ignition frequency components by filtering the vibration signals. Then, it segments the vibration signals according to the operating cycle, and resamples them in equal angle and averages synchronously. Finally, it constructs feature vector by extracting energy and kurtosis of each cylinder, and inputs it into BP neural network classifier for diagnosis and identification. The application result shows that this method can diagnose diesel misfire failure effectively.

diesel; BP neural network; misfire failure diagnosis; cylinder head vibration

10．16807/j.cnki.12-1372/e.2017.11.007

TK421.24

A

1674-2192(2017)11- 0030- 05

2017-02-20；

2017-03-02．

軍委裝備發(fā)展部科研計劃項目(WG2015JJ010002).

賈繼德(1962—)，男，博士，教授，碩士研究生導師.