基于PCA-BP神經網絡在船用柴油機熱工故障診斷中的應用研究

尚前明，唐新飛，陳 輝，楊安聲，曹玉佩，孫 俊

(武漢理工大學 能源與動力工程學院，湖北 武漢 430063)

維修理論

基于PCA-BP神經網絡在船用柴油機熱工故障診斷中的應用研究

尚前明，唐新飛，陳 輝，楊安聲，曹玉佩，孫 俊

(武漢理工大學 能源與動力工程學院，湖北 武漢 430063)

利用AVL-BOOST對柴油機的熱工故障進行仿真計算，首先通過主成分分析法對柴油機的熱工故障進行分析，選取能夠反映原始變量99.589%信息的3個主成分作為BP神經網絡的輸入，將柴油機的故障模式作為輸出，構建一個3層的神經網絡預測模型。結果表明，PCA-BP神經網絡模型能夠很好的對柴油機的故障模式做出診斷。

柴油機；熱工故障；主成分分析法；BP神經網絡；診斷

Abstract:The thermal fault of diesel engine is simulated with AVLBOOST;the principal component analysis method is used to analyze the fault.The three principal components which can reflect 99.589% of the original variable are selected as the input of BP neural network.The threelayer neural network prediction model is constructed by using the failure mode of diesel engine as output.The results show that the PCA-BP neural network model can make a good diagnosis of the diesel engine failure mode.

Keywords：diesel engine;thermal failure;principal component analysis;BP neural network;diagnosis

船舶柴油機是船舶動力裝置的核心設備，由于其工作條件惡劣，容易發生故障，不僅影響船舶營運，還可能造成巨大的經濟損失，甚至造成關鍵設備損壞，危及人身安全[1]。

本文采用AVL-BOOST軟件[2]對MAN B&W L16/24柴油機的渦輪增壓器故障和噴油故障進行仿真，通過主成分分析法(PCA)對熱工參數進行降維，為BP神經網絡在柴油機的智能診斷奠定了基礎。

1 PCA和BP神經網絡

1.1PCA

PCA是多元統計學中一種常用的降維方法[3]。它是通過選取較少的幾個不相關的新變量，取代原有較多的相關聯變量，并且新變量為原有變量的線性組合。以往的研究中，由于研究對象的指標變量較多，在分析時需要處理很多的數據，導致計算過程較為復雜，計算工作量加大。而主成分分析法能夠對數據進行降維，降維后所選取的新變量包含足夠多的原始變量特征，可以明顯減少工作量。因為主成分分析法具有客觀性和適用性的優點，所以被廣泛用來做多元數據分析。

主成分分析法的步驟如下。

1)原始數據的標準化。

2)求相關系數矩陣。

3)求相關矩陣R的特征根和特征向量。

4)計算主成分的累計貢獻率，并確定主成分的個數[4]。

5)計算求出主成分，主成分值作為BP神經網絡的樣本。

1.2BP神經網絡

BP神經網絡是1種多層次前向神經網絡[5]，它由輸入層、隱含層和輸出層3層組成，其核心是通過一邊向后傳遞誤差，一邊修正誤差的方法來不斷調節網絡參數，以實現或逼近所希望的輸入、輸出映射關系。目前，BP神經網絡被廣泛應用于信息處理和模式識別領域。

本文將PCA與BP神經網絡[6-7]這兩種分析方法相結合，使神經網絡的信息處理能力變得更強。運用主成分分析法對柴油機的熱工故障進行分析，得出主要影響成分作為神經網絡的學習樣本數據，并搭建神經網絡的故障診斷模型。這樣不僅可以使網絡的結構更簡化，而且還能增加故障診斷的精度。因此，運用PCA-BP神經網絡相結合的分析方法，能充分發揮兩者的優點，使該模型算法兼有神經網絡的學習能力和魯棒性，不僅滿足了精度要求，而且還降低了神經網絡輸入層神經元的復雜度，很好地提高了BP網絡的學習速率。

2 故障診斷實例

2.1仿真模型

本文采用AVL-BOOST來進行柴油機模型的仿真計算，根據該軟件提供的模塊，結合仿真對象的實際情況搭建的組態界面如圖1所示。

圖1 MAN B&W L16/24型柴油機仿真模型組態

建模仿真的柴油機機型為MAN B&W L16/24型柴油機，該機型是高增壓4沖程柴油機，一般作為大型船舶的輔機，或者中小型船舶的主機，其主要技術數據如表1所示。

表1 MAN B&W L16/24型柴油機主要技術參數

2.2模型仿真計算與驗證

為了驗證模型的正確性，需要進行模型驗證對比。由于搭建該模型主要用于柴油機的熱工故障診斷方法研究，最終需要是提取關鍵熱工參數，然后用這些參數生成樣本數據，所以在這里只對模型的關鍵熱工參數進行對比，如果仿真模型的熱工參數的表現與實驗測得的結果相一致，那么就能說明模型的合理性和正確性。本次模擬的工作狀況是柴油機在轉速為1 000 r/min，100%負荷時，其仿真結果如表2。

表2 柴油機在1000 r/min，100%負荷工作狀況下試驗結果與計算結果的對比

從表2知，計算結果與試驗結果的數據相吻合，驗證了該模型的合理性與正確性。因此，可以選用該模型來進行柴油機的熱工故障仿真分析。

2.3故障診斷

本文選取幾個典型的熱工故障進行模擬，挑選的故障主要是渦輪增壓器故障和噴油故障，這兩種情況對柴油機性能的影響最為顯著，而且故障發生概率也最大，非常有代表性。這里對每種故障設置兩種不同的故障程度，分別是輕度故障和嚴重故障。若故障模擬涉及缸內參數，則以3#氣缸為對象。參數選擇及設置如表3所示。

表3 故障仿真方案

本文考慮到不同熱工參數的單位以及數量級的不同，對仿真數據進行無量綱化處理，即利用熱工參數的偏移率來代表熱工參數當前狀態，這樣所有的熱工參數就處在同一參考條件下，方便用于神經網絡的模式識別，結果如表4所示。

表4 柴油機不同熱工故障對應的熱工參數偏移率

表4中,pci為壓氣機進口壓力；Tci為壓氣機進口溫度；Pco為壓氣機出口壓力；Tco為壓氣機出口溫度；Pao為中冷器出口壓力；Tao為中冷器出口溫度；Pii為進氣管壓力；Tii為進氣管溫度；Pmax為最高燃燒壓力；Tmax為最高燃燒溫度；Peo為排氣總管壓力；Teo為排氣總管溫度；Pti為渦輪出口壓力；Tti為渦輪出口溫度；Ne為有效功率；Pe為平均有效壓力。

對表4中的數據進行主成分分析，結果見表5。

表5 主成分的貢獻率及累計貢獻率

由表5知，主成分1的特征值為11.589，它包含了總體變量的72.432%的信息。特征值越大，包含原始數據的信息量越多。因為前3個主成分的累計貢獻率為99.589%，已經包含足夠多的原始變量的信息，且后面的貢獻率比較小，所以選用主成分1、2、3作為總體的評價指標，可信度達到99.589%，可以認為提取前3個主成分能夠包含原來16個變量指標的絕大多數信息。然后計算出主成分1、2、3的值，其結果見表6所示。

表6 主成分計算后的樣本數據

選取PCA處理后的柴油機熱工參數的前6組數據作為訓練樣本，最后3組作為檢驗樣本。采用Matlab軟件創建BP神經網絡，以3個主成分作為輸入向量，柴油機的故障模式輸出矩陣作為目標向量。輸出矩陣分別表示為：[1,0,0,0,0]表示為單缸停油，[0,1,0,0,0]表示為壓氣機阻塞，[0,0,1,0,0]表示為噴油正時滯后，[0,0,0,1,0]表示為噴油正時提前，[0,0,0,0,1]表示為噴油器阻塞。

針對本診斷系統，神經網絡采用Matlab的神經網絡工具箱的newff.m函數來創建，具體參數設置如下：①網絡層數及結構：3-12-5(3層)；②隱含層傳遞函數：tansig；③輸出層傳遞函數：logsig；④訓練函數：trainlm；⑤迭代次數：2 000；⑥學習率：0.01；⑦目標誤差：0.000 1。設置好相關參數就可以用神經網絡工具箱的train.m函數和sim.m函數對神經網絡進行訓練和測試。網絡訓練誤差曲線如圖2所示。

圖2 網絡訓練誤差曲線

由圖2可知，當計算達到8步時，訓練誤差值為8.034 4×10-5，達到了目標誤差的要求。最后3組數據作為檢驗樣本來檢驗訓練好的網絡，結果見表7。

表7 柴油機故障的預測結果

由表7可知，該模型對柴油機的故障模式的診斷精度較高，與實際情況相吻合，說明該方法能夠對柴油機的故障模式做出正確的識別。

3 結束語

1)采用PCA對柴油機的故障數據進行處理，

將原來待識別的參數從16個減少到3個，大大降低模型的復雜度，并且診斷的效率和精度較高。

2)將PCA與BP神經網絡相結合，搭建了PCA-BP神經網絡的診斷模型，并通過實例驗證該方法能夠很好地用于船用柴油機相關故障的診斷。

3)該模型只能診斷出本文中已設的故障模式，并且當多個故障發生或有其他故障產生時無法對其進行識別，但是后續可以增加柴油機的熱工故障仿真的設置，來提高該模型的對故障模式的診斷能力。

[1]彭秀艷, 柴艷有, 滿新江. 基于PCA-KFCM的船舶柴油機故障診斷[J]. 控制工程， 2012，19(1):152-156.

[2]謝敢. 船用中速柴油機熱工故障仿真與診斷研究[D].廈門:集美大學, 2014.

[3]聶宏展, 聶聳, 喬怡, 等. 基于主成分分析法的輸電網規劃方案綜合決策[J]. 電網技術, 2010, 34(6): 134-138.

[4]李慧敏, 龐奇志, 鄒偉霞. 主成分分析法在煤礦事故統計分析中的應用[J]. 安全與環境工程, 2012, 19(3): 77-79,87.

[5]李群燕，幸福堂，桂瞬豐. 基于BP神經網絡的機械系統故障診斷[J]. 安全與環境工程, 2015, 22(6): 116-119,124.

[6]莫易敏，姚亮，王駿，等. 基于主成分分析與BP神經網絡的發動機故障診斷[J]. 武漢理工大學學報(交通科學與工程版), 2016, 40(1): 85-88.

[7]王華, 王連華, 葛嶺梅. 主成分分析與BP神經網絡在煤耗氧速度預測中的應用[J]. 煤炭學報, 2008, 33(8):920-925.

請珍惜每一滴水

U672

10.13352/j.issn.1001-8328.2017.05.011

國家自然科學基金(51579200)

尚前明(1974-)，男，四川廣安人，副教授，在讀博士研究生，主要從事輪機仿真及自動控制研究；唐新飛(1989-)，男，安徽阜陽人，在讀碩士研究生，主要從事輪機仿真及自動控制研究。

2017-05-05