內燃機失火故障神經網絡診斷*

宮喚春 薛冰 吳冬冬

（燕京理工學院）

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

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燃燒的產物，內燃機失火時，排氣中CO2的濃度下降。當內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。精確測量氣缸內未燃燒的混合氣量是困難的，由于影響缸內混合氣著火和火焰傳播因素眾多，同時混合氣燃燒是復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濃度間關系的精確數學模型。文章采用模糊方法，構造一個描述內燃機失火程度的無量綱指標S，當S=1時，表現某缸出現完全斷火現象；當S=0時，為正常燃燒且無失火現象；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。由于神經網絡具有任意逼近非線性函數的能力，失火故障與排氣中HC，CO2，O2濃度、內燃機轉速及扭矩等工況參數之間關系便于采用神經網絡來描述。

2 基于雙隱層徑向基神經網絡信息融合的內燃機失火故障建模及診斷

2.1 徑向基過程神經元

人工神經元是對生物神經元的簡單抽象和模仿，生物學是其基礎也是其約束。與一般徑向基神經元類似，徑向基過程神經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，徑向基過程神經元的聚合運算既包含了對多輸入的空間加權聚合運算，又包含了對時間過程的累積聚合運算。徑向基過程神經元的拓撲結構，如圖1所示。

徑向基過程神經元輸入輸出之間的關系可定義為：

式中：F——徑向基過程神經元的輸出；

K——聚合運算算子；

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

C（t）——徑向基過程神經元的中心函數向量，該函數關于N（N∈R）維空間的一個中心點，具有徑向對稱性。

徑向基過程神經元的輸入函數向量距離其中心函數向量越遠，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網絡具有“局部激活特性”。

2.2 雙隱層徑向基過程神經網絡拓撲結構

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網絡主要由輸入層、第1隱層、第2隱層及輸出層構成，網絡的拓撲結構，如圖2所示。其中，第1隱層是徑向基過程神經元隱層，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元隱層，用于增強網絡對非線性問題的適應性和知識存儲能力。

3 內燃機試驗方案及網絡樣本選取

文章以某發動機為研究對象，通過對點火系統設置不同故障，造成內燃機出現不同程度的失火現象。為了提高雙隱含層網絡學習訓練后模型的泛化能力，在臺架試驗中，分別進行了內燃機工作轉速范圍（800～2 600 r/min）內不同轉速、不同負荷（節氣門開度40%～100%）工況在無故障和有部分失火故障以及1個缸出現斷火故障時內燃機廢氣排放特性試驗，選取部分典型試驗數據，經歸一化處理后用于網絡訓練。歸一化公式為：

式中：x'——歸一化后數據；

x——原始數據；

xmax，xmin——原始數據中的最大值和最小值。

表1示出試驗用發動機工況參數和廢氣排放濃度值[4]。

表1 某發動機工況參數和廢氣排放濃度值

4 網絡學習訓練

將表1中HC，CO2，O2濃度值、轉速及扭矩的數值歸一化處理后，作為學習樣本輸入網絡，利用Matlab軟件編寫程序對雙隱層徑向基神經網絡進行學習訓練[5]，將光滑因子分別設置為 0.1，0.2，0.3，0.4，0.5，經過對輸出結果的檢查發現，光滑因子越小，網絡對樣本的逼近性能就越強；光滑因子越大，網絡對樣本數據的逼近過程就越平滑。網絡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示出某發動機在失火現象和正常工況廢氣排放體積參數歸一化處理值。

表2 某發動機在失火現象和正常工況廢氣排放體積工況參數歸一化處理值

5 內燃機失火故障診斷實例

表3示出待診斷發動機實測值及歸一化處理值，將這12組工況對應的廢氣排放中HC，CO2，O2濃度值、轉速及扭矩的歸一化數值輸入已訓練好的網絡進行診斷，網絡診斷輸出值，如表3所示。由表3可以看出診斷輸出指標數值與期望輸出數值非常接近，誤差平均精度在0.5%以內，充分說明該網絡模型能夠對內燃機失火故障進行正確診斷。

表3 待診斷發動機實測值、歸一化處理值和診斷結果

6 結論

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