基于主成分分析與BP神經網絡的發動機故障診斷

莫易敏　姚　亮　王　駿　胡　強　黃華波

(武漢理工大學機電學院1)　武漢　430070)　(上汽通用五菱汽車股份有限公司2)　柳州　545000)

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基于主成分分析與BP神經網絡的發動機故障診斷

莫易敏1)姚亮1)王駿1)胡強2)黃華波2)

(武漢理工大學機電學院1)武漢430070)(上汽通用五菱汽車股份有限公司2)柳州545000)

摘要：汽車發動機的故障類型很多，文中以發動機怠速不穩為例提出了其主成分分析與前饋神經網絡相結合的發動機故障診斷模型.采用主成分分析法對原始多維輸入變量進行預處理，選擇輸入變量的主成分作為神經網絡的輸入，既減少了輸入變量的維數，又消除了各輸入變量的相關性，從而簡化了網絡的結構，提高了網絡收斂性和穩定性.結果表明，基于主成分分析的神經網絡模型診斷準確度高、處理時間短、泛化性能好.

關鍵詞：主成分提取；BP神經網絡；怠速不穩；數據處理；故障診斷

莫易敏(1960- )：男，教授，博導，主要研究領域為摩擦學，機電一體化

0引言

汽車發動機在生產和使用過程中，可能會出現各種故障，而影響發動機故障的因素眾多，這給工程人員找到故障根源，排除故障帶來了諸多的不便.相比過去的以經驗來進行故障診斷的方法，人工神經網絡具有簡便性和可操作性，由于BP神經網絡存在一些內在缺點[1]，因此，在工程上，改進的BP神經網絡在設備的故障診斷中應用得越來越多.

主成分分析法是一種降維方法.應用主成分分析方法的目的是將多個相關性很高的變量轉化成少數幾個包含原變量大部分信息的彼此相互獨立或不相關的變量[2].通過采用主成分分析法，對9個原始故障診斷因子數據進行特征提取，獲得了3個相關性小的綜合指標.然后，再應用BP神經網絡建立發動機的一種故障——怠速不穩的故障診斷模型，其他故障診斷模型可以類似提出.通過這個工作以期快速精確診斷發動機故障原因.

1發動機故障介紹

發動機的常見故障征兆及相應的技術狀態特征描述參數見表1.

表1　發動機故障及其相關技術狀態特征參數

考慮到篇幅問題，主要介紹應用主成分分析法和BP網絡[3-4]對該型汽車發動機怠速不穩進行故障診斷.一般而言，造成發動機怠速不穩的主要原因有怠速電機不工作、進氣系統漏氣、某缸噴油嘴堵等.

2診斷實例

2.1技術狀態參數的選擇

在發動機數據采集過程中，由于發動機轉數、冷卻液溫度、進氣溫度等9個變量相對易測.在故障診斷過程中，先采集這9個變量的值，以檢驗是否能夠對發動機的故障進行診斷.發動機轉數t1，r/min；冷卻液溫度t2，℃；進氣溫度t3，℃；噴油時間t4，ms；進氣壓力t5，kPa；點火提前角t6，(°)；節氣門開度t7，%；λ調節值t8，%；發動機負荷變動率t9，%.其中：t=[t1 ,t2 ,t3 ,t4 ,t5 ,t6 ,t7 ,t8 ,t9]T

2.2數據采集

發動機怠速正常、怠速電機不工作、某缸噴油嘴堵、進氣系統漏氣測得數據利用式(9)進行歸一化處理得到結果分別見表2～表5.

表2　怠速正常工況下各技術特征參數歸一化值

表3　怠速電機不工作工況各技術特征參數歸一化值

表4　某缸噴油嘴堵工況各技術特征參數歸一化值

表5　進氣系統漏氣工況各技術特征參數歸一化值

2.3主成分提取

通過主成分提取過程得到的相關系數矩陣R的特征值，該特征值對應的貢獻率，以及累計貢獻率見表6.

計算歸一化后的輸入因子的相關系數矩陣R，見表7.相關系數是一種與量綱無關的能夠描述隨機變量之間的相關性的數字特征[5].由表7可見，盡管存在著大小的區別，各個因子之間都具有相關關系，這就使得我們有必要簡化變量的個數，使簡化后的變量之間不相關或者相關度很小.

依據累積貢獻率提取主成分.考慮到第四個主成分的貢獻率已經接近于0,故選取前3個作為主成分.前3個特征值對應的特征向量，即主成分系數，見表8.

將各原始數據9個指標歸一化數據代入3個主成分的表達式，就可以得到各種故障對應的3個主成分值.

表6　主成分貢獻率

z1=[0.352,0.308,-0.032,0.609,0.331,0.426,0.087,-0.332,-0.034]·t

z2=[-0.242,0.559,-0.020,-0.306,-0.148,0.359,-0.368,-0.130,0.481]·t

z3=[-0.384,0.017,0.249,-0.306,0.425,0.165,0.673,-0.173,0.080]·t

2.4網絡訓練

在Matlab中采取BP函數來構建網絡，根據Kolmogorov定理，在3層網絡中，隱含層神經元個數p和輸入層神經元個數n有以下近似關系：

p=2n+1

表7　相關系數矩陣R

表8　主成分系數

由于建立的網絡輸入層神經元個數經過主成分提取后為3個，輸出層神經元個數為3個，則隱含層的神經元個數可近似為7個.采用logsig， purelin以及trainlm函數來對BP網絡進行搭建.將表2～表5中的32 個樣本中序號為奇數的樣本數據輸入BP網絡的輸入層，以序號為偶數的樣本數據作為故障診斷驗證數據集.誤差精度取1×10-7，訓練次數的最大值取為200次，調整BP模型參數，使BP模型不斷的逼近給定的訓練數據，同時，在訓練過程中核對數據控制訓練過程，減少模型出現冗余結構的可能性.

2.5ANN故障狀態定義

對輸出狀態進行編碼，輸出為三維向量，定義期望輸出向量見表9.

表9　故障狀態定義

2.6訓練結果

圖2顯示，經過107次迭代計算，該網絡已經達到精度要求.

圖2　訓練誤差圖

2.7診斷結果

將表2～5中序號為偶數的數據作為驗證數據來判斷建立的故障診斷模型是否滿足要求.故障診斷結果見表10.結果表明，診斷結果準確，滿足實際需求.

表10　診斷結果

3結 束 語

利用主成分分析法對發動機怠速不穩定故障原因進行了主成分提取，將變量從原來的9維降至3維，并使得這3個主成分基本不相關.并以提取出來的綜合因子作為BP網絡的輸入來訓練故障診斷網絡.結果表明，這種故障診斷方法的準確度高，泛化性好.另外，由于主成分提取降低了輸入變量的維數，因此，這種方法相對于普通的BP神經網絡學習的時間更短.

參 考 文 獻

[1]王惠中,効迎春,張熒,等.電動機故障診斷技術探討[J].工礦自動化,2015(1)：55-58.

[2]周松林,茆美琴,蘇建徽.基于主成分分析與人工神經網絡的風電功率預測[J].電網技術,2011(9):128-132.

[3]朱大奇,劉永安.故障診斷的信息融合方法[J].控制與決策,2007(12):1321-1328.

[4]劉劍利.聚類分析和主成分回歸在工業統計數據中的應用[D].長春：吉林大學,2014.

[5]李秀敏,江衛華.相關系數與相關性度量[J].數學的實踐與認識,2006(12):188-192.

Engine Fault Diagnosis Based on Principal

Component Analysis and BP Neural Network

MO Yimin1)YAO Liang1)WANG Jun1)HU Qiang2)HUANG Huabo2)

(WuhanUniversityofTechnology,SchoolofMechanical

andElectricEngineering,Wuhan430070，China)1)

(SGMW,Liuzhou545000，China)2)

Abstract：The trouble of unstable idle speed is one of engine fault. A engine fault diagnosis model about unstable idle speed based on integration of principal component analysis (PCA) with back-propagation(BP) neural network is proposed. The PCA is used to preprocess original multi-dimensional input variables and principal components of input variables are chosen as the input of BP neural network, by this way either the dimensions of input variables can be reduced or correlativity among input variables can be eliminated, thus both convergence and stability of neural network can be improved. Diagnostic results show that the accuracy of engine fault diagnosis by the proposed PCA-BP model possesses high accuracy, short time and good generalization performance.

Key words：PCA;BP neural network;unstable idle speed;data processing;fault diagnosis

收稿日期：2015-12-12

doi:10.3963/j.issn.2095-3844.2016.01.018

中圖法分類號：TP391.4