PNN神經網絡在尾氣分析發動機故障診斷中的應用

郝大鵬 巴寅亮 李春蘭 王書提 加克·烏云才次克

關鍵詞： 尾氣分析; PNN神經網絡; 故障診斷; 發動機; 濃度; 電控系統

中圖分類號： TN98?34 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻標識碼： A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號： 1004?373X（2019）05?0145?04

Application of PNN in engine fault diagnosis by means of exhaust analysis

HAO Dapeng1， BA Yinliang1， LI Chunlan2， WANG Shuti3， JIAKE Wuyuncaicike4

（1. College of Traffic and Logistics Engineering， Xinjiang Agricultural University， Urumqi 830052， China;

2. College of Mechanical Engineering， Xinjiang Agricultural University， Urumqi 830052， China;

3. School of Electronic and Information Engineering， Beijing Jiaotong University， Beijing 100044， China;

4. Xinjiang Vocational & Technical College of Communications， Urumqi 834000， China）

Abstract： The automobile exhaust pollutes the atmospheric environment seriously， and its emission component concentration directly reflects the running condition of the vehicle. Therefore， the probabilistic neural network （PNN） is used to analyze the exhaust component concentration to diagnose the engine fault， which can judge the engine fault initially. The advantages of radial neural network and probability density are combined in PNN， so PNN is especially suitable for pattern classification and identification. Taking Beijing Hyundai Elantra as an example， the exhaust analyzer is used to collect the data of automobile exhaust including CO， CO2， HC， O2 and [NOx]. The PNN is used to establish the fault diagnosis model， and the model is verified. The diagnosis and verification results are completely correct， which shows that the PNN has high accuracy and use value.

Keywords： exhaust analysis; probabilistic neural network; fault diagnosis; engine; concentration; electronic control system

近年來，隨著我國汽車保有量的持續增長，汽車尾氣排放已經成為主要污染源之一。汽車尾氣不僅僅污染空氣，更直接反映出發動機的運行狀況。汽車尾氣的主要成分有CO，CO2，HC，O2和[NOx]，當車輛正常時，尾氣的各成分處于一個標準值附近，一旦車輛出現故障則濃度會發生偏離，這對于一些無法準確判斷其故障所在的隱性故障提供了一個很好的解決途徑。通過尾氣分析儀檢測各成分的濃度來診斷發動機系統的故障，當發動機出現故障時尾氣成分的濃度會發生變化，此時通過與正常值進行比對分析可初步判斷故障發生的部位。

神經網絡因其特有的自學、關聯記憶、并行處理、非線性映射和容錯性的優點，在一些故障診斷領域有著廣泛的應用[1]。本文基于神經網絡的方法研究汽車尾氣濃度的變化所對應的汽車故障，從而對發動機故障進行分析診斷。

1 ?PNN神經網絡概述

1.1 ?PNN神經網絡結構

神經概率網絡是基于統計原理的人工神經網絡，是由徑向基網絡發展而來的一種前饋型神經網絡模型。其理論依據是貝葉斯最小風險準則，即錯誤分類的期望風險最小。PNN網絡吸收了徑向神經網絡與經典概率密度估計原理的優點，相較于傳統前饋型神經網絡，特別適合用于模式識別和分類。神經概率網絡可以分為輸入層、隱含層和輸出層三個部分，如圖1所示。

由圖1可以看出，PNN神經網絡與其他徑向基網絡的主要區別在輸出層。其中，[IW]表示加權矩陣;[R]表示特征元素的數目;[Q]表示學習樣本的數目;[b]表示閾值;dist函數表示求歐氏距離;[a1]表示第[i]個元素;[LW2]表示連接權值;[C]表示競爭函數。

1.2 ?PNN神經網絡的工作原理

在PNN神經網絡中，其隱含層與輸出層之間的連接權值不是隨機確定的，假定這個權值是確定的為輸入向量的轉置。現對測試樣本進行預測，則先要對樣本進行處理，確定測試樣本數據和學習樣本數據之間的距離，測試結果要和連接權值的每一列進行計算，即用dist函數求歐氏距離，將其距離再和閾值[b]進行點乘，將點乘后的結果經過徑向基函數計算之后輸出。其主要原理是當距離輸入接近0時，其輸出接近于1，這也正是區別于BP神經網絡的地方。在輸出層中，與BP神經網絡用加權求和、求解線性方程組的方法得到的結果不同，在PNN網絡中直接用訓練集的輸出矩陣代替[LW2]權值，最后的輸出用競爭函數取代線性函數的輸出。

對于隱含層和輸入層的確定，是將連接權值用訓練集的樣本代替。如訓練集樣本有[R]個特征、[Q]個學習樣本、合成矩陣為[Q×R]維。如有60個樣本，每個樣本有8個特征，則合成矩陣是8×60維。首先比較測試樣本和學習樣本數據之間的相似程度，利用dist函數計算出的距離點乘閾值[b]，輸出接近于0，經過徑向基函數處理輸出接近于1。其中閾值[b]與spread有關，決定了輸出結果的準確率。spread設置過大時針對某一測試樣本做預測，學習樣本每一個樣本貢獻都變大，即每個樣本都和測試集相似度很高。這是因為spread設置過大，則閾值[b]會減小，點乘之后接近于0，導致輸出結果接近于1，故相似度很高。相反，如果spread設置過小則區分度不高。

2 ?基于PNN神經網絡的尾氣分析診斷

2.1 ?汽車尾氣數據流的采集與處理

汽車尾氣的主要成分有CO，CO2，HC，O2和[NOx]，當發生故障時，這些尾氣的濃度大小會發生變化。因此，將CO，CO2，HC，O2和[NOx]五種氣體作為故障樣本集的特征量，對應氣體的含量則作為故障診斷的樣本數據。

首先采集發動機尾氣的數據流，以伊蘭特車為試驗車，將尾氣分析儀與車輛相連，由于故障數據比較多，故人為地模擬這幾種典型的故障，如進氣壓力故障、一缸噴油器故障、怠速控制閥故障、凸輪軸位置傳感器故障、冷卻液溫度傳感器故障。采集并記錄故障診斷儀上的尾氣參數，并采集出正常狀態下的數據進行對比分析。為避免數據樣本少而不能充分表達出各自特征和數量太多導致訓練速度變慢，從這6種狀態中選取[23]作為樣本輸入。正常狀態及各種故障狀態下的數據如表1～表6所示。其中，ppm是 [11 ?000 ?000]即為10-6，表示質量濃度可定義為g/m3，溶液濃度可定義為μg/ml3，%為質量百分濃度。

因為所采集的尾氣數據量綱不同，濃度含量差距過大，必然會增加網絡訓練的難度，導致診斷的正確率有所下降，所以在網絡訓練之前需對樣本數據進行歸一化處理，結果如表7所示。

將表7歸一化處理后的樣本數據導入Matlab中并對數據樣本按1[∶]2進行劃分，隨機產生訓練集和測試集，得到訓練集和測試集的樣本如表8所示。

2.2 ?PNN網絡建立與診斷應用

選擇CO，CO2，HC，O2和[NOx]這五種氣體為網絡輸入，因此輸入層神經元數為5，取正常怠速、進氣壓力故障、一缸噴油器故障、凸輪軸位置傳感器故障、冷卻液溫度傳感器故障、怠速控制閥故障為輸出，分別用1，2，3，4，5，6表示，徑向基函數的分布密度設置為1.0，在Matlab中調用PNN神經網絡工具箱，創建及仿真測試程序如下：

t=cputime;

Tc_train=ind2vec（T_train）;

%創建網絡

net_pnn=newpnn（p_train，Tc_train）;

%仿真測試

Tc_test=ind2vec（T_test）;

t _sim _pnn=sim（net_pnn，p_test）;

T _sim_pnn=vec2ind（t_sim_pnn）;

t=cputime – t;

time_pnn=[time_pnn t];

result_pnn=[result_pnn T_sim_pnn];

end

end

其中，net_pnn=newpnn（p_train，Tc_train）指創建PNN神經網絡;t_sim是對輸入進行仿真;T_test是對輸入進行測試;vec2ind（y1）對仿真后的結果進行轉化，使得結果更加直觀;cputime是執行這段代碼所需的時間。網絡建立后則開始訓練網絡，PNN網絡測試診斷結果如表9所示。

3 ?結 ?論

利用尾氣成分的濃度值分析復雜的電控系統故障是一個很好的診斷思路。而運用PNN神經網絡建立診斷模型可以快速地識別，將故障進行模式分類，從而準確地判斷出故障，并且隨著樣本的容量越大，網絡樣本的信息就會越豐富，其診斷的正確率就越高。這兩者的結合對于分析診斷一些復雜的電控系統故障具有很大的優勢。本文的結果足以表明PNN神經網絡在尾氣分析發動機故障中具有較高的診斷效率和正確率，并且可以運用到其他類型的故障診斷中。

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