基于FOA優化GRNN的船用柴油機渦輪增壓系統故障診斷

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(1.蘇州工業園區職業技術學院 機電工程系，江蘇 蘇州 215123；2.江蘇大學 電氣信息工程學院，江蘇 鎮江 212013)

0 引言

船用柴油機是一種常見的動力機械，渦輪增壓系統是柴油機的重要組成部分，增壓系統的性能好壞，直接影響柴油機的動力性和經濟性。若渦輪增壓系統的使用不當或工作環境惡劣，如滑油泄露、機器轉速快、排氣溫度高、空氣清潔度不高等，經常會使渦輪增壓系統出現問題，進而影響整個柴油機的運行。因此，及時有效的發現并排除故障，對提高柴油機工作時的可靠性和安全性，降低設備維修費用，減少經濟損失，避免重大事故發生具有重大意義[1-3]。近年來，神經網絡的發展為柴油機故障診斷技術的研究開辟了新的途徑[4]。張欣等[5]將BP神經網絡應用于柴油機渦輪增壓系統，對柴油機濾清器堵塞、空冷器流量測量阻力增大、氣缸進排氣堵塞和廢氣渦輪流量增大等4種故障進行診斷；黃加亮等[6]提出了一種RBF神經網絡方法，應用于船用柴油機渦輪增壓系統故障診斷。

廣義回歸神經網絡(generalized regression neural network,GRNN)是徑向基網絡的一種轉變形式，訓練速度較快，非線性映射能力強。由于徑向基函數的分布密度SPREAD對GRNN的性能產生重要影響，因此，為了更好地發現并排除故障，本文選用果蠅優化算法(fruit optimization algorithm,FOA)對廣義回歸神經網絡的參數進行優化選取[7-10]，通過優化后的神經網絡模型進行渦輪增壓系統故障診斷。

本文采用實際實驗數據對診斷結果進行驗證，并與RBF神經網絡進行對比，驗證了FOA優化GRNN方法在渦輪增壓系統故障診斷的有效性。

1 FOA優化GRNN原理

1.1 GRNN原理

與RBF神經網絡相比，GRNN的逼近能力更強。GRNN在結構上與RBF網絡非常相似，圖1為GRNN的結構，從圖中可以看出GRNN由輸入層、模式層、求和層和輸出層組成。對應網絡輸入X=[x1,x2,…,xr]T，其輸出Y=[y1,y2,…,yk]T。

圖1 GRNN結構圖

1)輸入層。該層神經元數量與學習樣本中輸入向量的維數r相等，該層直接將輸入變量傳遞給模式層。

2)模式層。該層神經元數量與學習樣本的數目n相等，該層神經元傳遞函數為

(1)

式中，i=1,2,…,n，Xi為第i個神經元對應的學習樣本；σ為平滑因子。

3)求和層。該層使用兩種類型的神經元進行求和。其中，一種類型是對所有模式層神經元的輸出進行算數求和，并且模式層與各神經元之間的連接權值等于1，其傳遞函數公式如下：

(2)

另一種類型是對所有模式層的神經元進行加權求和。具體來說，就是將模式層中第i個神經元與求和層中第j個分子求和，并且神經元之間的連接權值為第i個輸出樣本Yi中的第j個元素，其傳遞函數公式如下：

(3)

(4)

1.2 FOA優化GRNN

由上文可知，GRNN的訓練不需要迭代，網絡連接權重值由訓練樣本決定，SPREAD的取值直接影響到GRNN的預測效果。理論上講SPREAD越小，對函數的逼近就越精確；SPREAD越大，逼近誤差會比較大。由此可以看出，網絡的最終逼近精度與SPREAD的大小有較大關系，因此需要在網絡設計過程中調整SPREAD的值，直到實現比較理想的精度。為了提高模型的預測精度，采用果蠅優化算法搜索函數newgrnn()的SPREAD參數值,即通過調整GRNN的平滑因子的取值來優化GRNN模型。果蠅優化算法是一種基于果蠅覓食行為推演出來的全局尋優算法。FOA優化GRNN具體步驟如圖2所示。

圖2 FOA優化GRNN流程圖

2 基于FOA優化GRNN的渦輪增壓系統的故障診斷

2.1 輸入/輸出樣本集的收集與設計

通過分析船用低速增壓柴油機的工作過程，并結合實際的運行經驗，確定了渦輪增壓系統中各個部件可能出現故障的原因與部位，將此作為故障變量，即輸出變量；同時將區別于各種故障的征兆變量作為網絡的輸入變量。

1)輸出變量，包括增壓器效率下降F1、空冷器傳熱惡化F2、渦輪機通流部分阻塞F3、壓氣機出口流阻增大F4、正常工況(無故障)F5。F1到F5的取值范圍為[0,1]，0表示無此故障，1表示該故障嚴重。

2)輸入變量，包括各缸平均燃燒最大爆發壓力Pmax、平均指示壓力Pi、掃氣箱壓力Ps、排氣總管溫度Tr、掃氣箱溫度Ts、壓氣機出口溫度Tc、增壓器轉速ntc、柴油機的負荷指數，一共8個輸入變量，分別用X1、X2、....、X8表示。

依據船用柴油機技術規范的要求和內燃機原理，獲得柴油機的工作參數標稱值，即無故障時的數據，如下：

1)掃氣箱壓力：0.06 MPa；

2)壓氣機出口溫度30 ℃；

3)氣缸排氣溫度：30 ℃；

4)最大爆發壓力：3.0 MPa；

5)增壓器轉速 25 s-1(1 500 r/min)；

6)掃氣箱溫度10 ℃。

如果上述工作參數上下偏差超過以上數據，則認為柴油機存在故障。

表1 測試樣本(溫度為303 K)

表2 網絡測試結果(溫度為303 K)

為了能夠更好地確定故障的嚴重程度，對每種故障取了兩個樣本，目標值分別為1和0.5，1表示嚴重故障，0.5表示中等故障。為了反映機組運行負荷范圍的征兆與故障之間的對應關系，抽取了4種情況下的樣本，分別為：半負荷(50%MCR)、部分負荷(75%MCR、90%MCR)和額定負荷(100%MCR)；由于船舶可能會遠洋航行，因此把大氣環境溫度分為3部分，即283～294 K、295～306 K、307～318 K，并分別以溫度為293 K、303 K、313 K的數據作為訓練樣本，得到相應的樣本集(每個溫度下，采集了36個樣本，這些樣本的輸入變量需要歸一化為[-1 1]范圍內的數值)，本文實驗數據來源于文獻[11]。

2.2 網絡輸出向量設計

為了便于診斷，將故障的嚴重程度分為3個等級，即無故障(正常工況)、1級故障(嚴重故障)、2級故障(中等故障)。根據網絡的輸出向量，結果處理如下：

若Fi<0.25或Fi>1.50，則Fi=正常；

若0.75

若0.25

2.3 網絡的訓練與測試

文中分別以環境溫度為293 K、303 K、313 K的數據作為訓練樣本，用于訓練FOA優化GRNN模型。在果蠅優化算法的參數設定上，果蠅群體初始位置區間為[0，1]，果蠅隨機飛行方向與距離區間為[-10,10]，種群規模為10 ，迭代次數為100。

為了檢驗FOA優化GRNN的故障診斷能力，文中采用相同的訓練樣本和測試樣本，將FOA優化GRNN與RBF神經網絡進行了對比。在RBF神經網絡訓練過程中，調用MATLAB的RBF軟件包，利用RBF網絡設計函數newrbe()來創建網絡，其中，平滑因子的取值為1.2。以下為3種不同溫度情況下FOA優化GRNN與RBF神經網絡的測試結果比較。

以溫度為303 K、90%MCR的數據作為測試樣本(環境溫度為303 K的數據作為訓練樣本)，最終確定最佳的平滑因子σ值為0.0893，測試樣本如表1所示，網絡輸出結果如表2所示。

結合表1和表2可以看出FOA優化GRNN能準確的診斷出故障類型和等級，且輸出值與目標值非常接近，而RBF神經網絡在判斷F1中等故障和F2中等故障時，診斷出F3和F4也為中等故障，判斷出現錯誤。

以溫度為313 K、100%MCR的數據作為測試樣本(用環境溫度為313 K的數據作為訓練樣本)，最終確定最佳的平滑因子σ值為0.0883，測試樣本如表3所示，網絡輸出結果如表4所示。

結合表3和表4可以看出RBF神經網絡在診斷F4故障時，故障等級診斷錯誤，而FOA優化GRNN能夠精確地判斷出故障的類型和故障等級，且網絡輸出值與目標值非常接近。

環境溫度為310 K的“遠大湖”柴油機無故障時的數據作為測試樣本(用環境溫度為313 K的數據作為訓練樣本)，最終確定最佳的平滑因子σ值為0.2874，測試樣本如表5所示，網絡輸出結果如表6所示。

結合表5和表6可以看出在實際為無故障的情況下，RBF神經網絡的診斷結果為F3中等故障時，出現了錯誤，而FOA優化GRNN診斷結果非常正確。

表3 測試樣本(溫度為313 K)

表4 網絡測試結果(溫度為313 K)

表5 “遠大湖”測試樣本(溫度為310 K)

表6 網絡測試結果(溫度為313 K)

從以上分析可以看出無論是任何的溫度或負荷指數情況下，FOA優化GRNN神經網絡都能夠精確地判斷出故障等級和故障類型，而RBF神經網絡則在診斷過程中出現了診斷錯誤的現象。

3 結論

為了解決船用柴油機渦輪增壓系統的故障診斷問題，本文提出FOA優化GRNN故障診斷方法。采用相同的訓練樣本和測試樣本分別對FOA優化GRNN和RBF神經網絡故障診斷模型進行訓練和測試。結果表明，FOA優化GRNN故障診斷方法對故障模式和嚴重程度具有較好識別能力，且網絡輸出與目標值較貼近，而RBF神經網絡故障診斷方法在診斷個別故障時出現診斷錯誤。