基于LVQ神經網絡的發動機常見故障診斷方法分析

任藝

(杭州科技職業技術學院 汽車工程學院，浙江 杭州 311402)

0 前言

汽車發動機的電子技術迅速發展，使得發動機在動力性、經濟性、控制廢氣排放等方面取得了較大的提高，但其控制系統的復雜性又增加了故障發生的可能性。目前，汽車發動機常見的故障有怠速不穩、冷車啟動困難、油耗過高等，需要采取高效準確的故障診斷方法，幫助維修人員發現和確定故障原因。

1 發動機常見故障

汽車發動機的常見故障是由點火系統、供油系統、潤滑系統或啟動系統引起的。對于傳統汽車的發動機，常見故障如下：① 發動機怠速不穩，故障原因可能是火花塞點火時間過早或過晚、燃油供給系統中的燃油壓力調節器故障、進氣系統故障等；② 汽車啟動困難，故障原因可能是火花塞、點火系統、燃油供給系統及進氣系統故障；③ 汽車抖動，故障原因可能是點火時間過早、火花塞故障、燃油供給系統故障；④ 汽車加速無力，故障原因可能是火花塞故障、點火時間過早或過晚、燃油供給系統中燃油泵或燃油壓力調節器故障；⑤ 汽車油耗增大，故障原因可能是火花塞上積碳、點火時間過早、點火提前角過??；⑥ 發動機功率下降，故障原因可能是點火提前角過大或過?。虎?尾氣排放冒黑煙，故障原因可能是噴油器故障；⑧ 尾氣排放冒白煙，故障原因可能是機油冷卻器故障。

根據發動機常見的故障及可能導致故障發生的原因，可以將發動機運轉的參數作為判斷故障點的特征值，由參數值情況判斷輸出發動機故障類別。

2 學習向量化(LVQ)神經網絡

學習向量化(LVQ)神經網絡主要用于對競爭層開展訓練，并監督學習的向前神經網絡。與傳統反向傳播(BP)神經網絡相比，LVQ神經網絡具有計算速度快、容錯性高等特點，目前主要應用于故障診斷等方面。

與傳統的BP神經網絡相同，LVQ神經網絡由3層神經元構成，分別是輸入層、競爭層和線性層。在第1層輸入層中，輸入的特征值需為維向量，為維輸入模式；在第2層競爭層中，需確定神經元數量，輸入向量，輸出向量；在第3層線性層中，需確定神經元數量，輸入向量，輸出向量。其中，為第1層(輸入層)和第2層(競爭層)之間的連接權系數矩陣，為第2層(競爭層)與第3層(線性層)之間的連接權系數矩陣。

LVQ神經網絡計算思路為：計算輸入矢量的神經元數量，查找與競爭層之間有關聯的神經元，并通過線性層輸出；假設，如分類不符合競爭層的神經元數量，會被反向再次輸入到輸入向量中。其基本的LVQ算法步驟為：

(1) 初始化輸入層神經元與競爭層神經元之間的權值及學習率(>0)。

(3) 確定與=(，，…，)距離最小的競爭層神經元，如最小，把分類標簽輸入到線性層中。

(4) 記輸入向量對應的類標簽為。如=，調整新權值-new=-old+(--old)；如≠，更新-new=-old-(--old)。其中：-old為舊權值。

LVQ神經網絡結構如圖1所示。

圖1 LVQ神經網絡結構原理圖

3 構建LVQ神經網絡

基于LVQ算法的故障診斷方法流程如圖2所示。通過分析發動機正常數據流和故障數據流，選取發動機運行時的9個參數作為LVQ神經網絡輸入的特征值。這9個參數分別為：① 發動機轉速，單位r/min；② 進氣質量流量，單位g/s；③ 噴油脈寬，單位ms；④ 點火提前角,單位(°)；⑤ 節氣門開度；⑥ 氧傳感器信號端的電壓，單位V；⑦ 發動機負荷瞬變時間，單位ms；⑧ 冷卻液溫度，單位℃；⑨ 混合氣質量濃度，單位mg/m。對收集的數據進行歸一化處理，構建LVQ神經網絡故障診斷系統。根據仿真數據對構建的LVQ神經網絡開展訓練，不斷調節參數，提升運算速度及準確率。其中，LVQ神經網絡的輸出為故障類型編碼0～5，依次為無故障(編碼0)、空氣流量計故障(編碼1)、氧傳感器故障(編碼2)、水溫傳感器故障(編碼3)、節氣門體故障(編碼4)、噴油器故障(編碼5)。最后，對已經訓練完成的神經網絡進行測試，確保準確率，并分析測試結果。

圖2 LVQ算法的故障診斷方法流程圖

3.1 LVQ神經網絡的訓練

本文共仿真了200組學習數據和50組測試數據，部分數據見表1(數據已完成歸一化處理)。構建LVQ神經網絡，設置并修正相關參數，將訓練集的200組數據進行歸一化處理，然后將其輸入網絡，實施訓練和測試。

表1 LVQ神經網絡部分訓練數據樣本

LVQ網絡訓練結果如圖3所示。如果實際測試集分類與預測測試集分類重合，代表LVQ所建立的故障診斷系統判斷故障類型正確；如果不重合，代表故障診斷系統判斷錯誤。由圖3可知，經過訓練的LVQ神經網絡故障分類準確率為96%。

圖3 LVQ網絡訓練結果

3.2 LVQ神經網絡的測試

所建立的故障診斷LVQ神經網絡通過訓練后，將50組測試數據輸入網絡，可得到對應的輸出(即故障分類)，測試結果如圖4所示。如果實際測試集分類與預測測試集分類重合，代表測試結果與實際結果一致；如果不重合，代表測試結果出現了錯誤。由圖4可知，LVQ神經網絡故障分類平均診斷正確率為98%。

圖4 LVQ網絡測試結果

4 結語

為診斷發動機常見故障，本文收集了大量的故障數據并分析了故障特點，應用LVQ神經網絡分類方法進行故障診斷。由訓練和測試的準確率可知，LVQ神經網絡可以容忍個別錯誤樣本，采用該方法診斷發動機常見的故障是可行的。