基于主成分分析与BP神经网络的发动机故障诊断

莫易敏　姚　亮　王　骏　胡　强　黄华波

(武汉理工大学机电学院1)　武汉　430070)　(上汽通用五菱汽车股份有限公司2)　柳州　545000)



基于主成分分析与BP神经网络的发动机故障诊断

莫易敏1)姚亮1)王骏1)胡强2)黄华波2)

(武汉理工大学机电学院1)武汉430070)(上汽通用五菱汽车股份有限公司2)柳州545000)

摘要：汽车发动机的故障类型很多，文中以发动机怠速不稳为例提出了其主成分分析与前馈神经网络相结合的发动机故障诊断模型.采用主成分分析法对原始多维输入变量进行预处理，选择输入变量的主成分作为神经网络的输入，既减少了输入变量的维数，又消除了各输入变量的相关性，从而简化了网络的结构，提高了网络收敛性和稳定性.结果表明，基于主成分分析的神经网络模型诊断准确度高、处理时间短、泛化性能好.

关键词：主成分提取；BP神经网络；怠速不稳；数据处理；故障诊断

莫易敏(1960- )：男，教授，博导，主要研究领域为摩擦学，机电一体化

0引言

汽车发动机在生产和使用过程中，可能会出现各种故障，而影响发动机故障的因素众多，这给工程人员找到故障根源，排除故障带来了诸多的不便.相比过去的以经验来进行故障诊断的方法，人工神经网络具有简便性和可操作性，由于BP神经网络存在一些内在缺点[1]，因此，在工程上，改进的BP神经网络在设备的故障诊断中应用得越来越多.

主成分分析法是一种降维方法.应用主成分分析方法的目的是将多个相关性很高的变量转化成少数几个包含原变量大部分信息的彼此相互独立或不相关的变量[2].通过采用主成分分析法，对9个原始故障诊断因子数据进行特征提取，获得了3个相关性小的综合指标.然后，再应用BP神经网络建立发动机的一种故障——怠速不稳的故障诊断模型，其他故障诊断模型可以类似提出.通过这个工作以期快速精确诊断发动机故障原因.

1发动机故障介绍

发动机的常见故障征兆及相应的技术状态特征描述参数见表1.

表1　发动机故障及其相关技术状态特征参数

考虑到篇幅问题，主要介绍应用主成分分析法和BP网络[3-4]对该型汽车发动机怠速不稳进行故障诊断.一般而言，造成发动机怠速不稳的主要原因有怠速电机不工作、进气系统漏气、某缸喷油嘴堵等.

2诊断实例

2.1技术状态参数的选择

在发动机数据采集过程中，由于发动机转数、冷却液温度、进气温度等9个变量相对易测.在故障诊断过程中，先采集这9个变量的值，以检验是否能够对发动机的故障进行诊断.发动机转数t1，r/min；冷却液温度t2，℃；进气温度t3，℃；喷油时间t4，ms；进气压力t5，kPa；点火提前角t6，(°)；节气门开度t7，%；λ调节值t8，%；发动机负荷变动率t9，%.其中：t=[t1 ,t2 ,t3 ,t4 ,t5 ,t6 ,t7 ,t8 ,t9]T

2.2数据采集

发动机怠速正常、怠速电机不工作、某缸喷油嘴堵、进气系统漏气测得数据利用式(9)进行归一化处理得到结果分别见表2～表5.

表2　怠速正常工况下各技术特征参数归一化值

表3　怠速电机不工作工况各技术特征参数归一化值

表4　某缸喷油嘴堵工况各技术特征参数归一化值

表5　进气系统漏气工况各技术特征参数归一化值

2.3主成分提取

通过主成分提取过程得到的相关系数矩阵R的特征值，该特征值对应的贡献率，以及累计贡献率见表6.

计算归一化后的输入因子的相关系数矩阵R，见表7.相关系数是一种与量纲无关的能够描述随机变量之间的相关性的数字特征[5].由表7可见，尽管存在着大小的区别，各个因子之间都具有相关关系，这就使得我们有必要简化变量的个数，使简化后的变量之间不相关或者相关度很小.

依据累积贡献率提取主成分.考虑到第四个主成分的贡献率已经接近于0,故选取前3个作为主成分.前3个特征值对应的特征向量，即主成分系数，见表8.

将各原始数据9个指标归一化数据代入3个主成分的表达式，就可以得到各种故障对应的3个主成分值.

表6　主成分贡献率

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网络训练

在Matlab中采取BP函数来构建网络，根据Kolmogorov定理，在3层网络中，隐含层神经元个数p和输入层神经元个数n有以下近似关系：

p=2n+1

表7　相关系数矩阵R

表8　主成分系数

由于建立的网络输入层神经元个数经过主成分提取后为3个，输出层神经元个数为3个，则隐含层的神经元个数可近似为7个.采用logsig， purelin以及trainlm函数来对BP网络进行搭建.将表2～表5中的32 个样本中序号为奇数的样本数据输入BP网络的输入层，以序号为偶数的样本数据作为故障诊断验证数据集.误差精度取1×10-7，训练次数的最大值取为200次，调整BP模型参数，使BP模型不断的逼近给定的训练数据，同时，在训练过程中核对数据控制训练过程，减少模型出现冗余结构的可能性.

2.5ANN故障状态定义

对输出状态进行编码，输出为三维向量，定义期望输出向量见表9.

表9　故障状态定义

2.6训练结果

图2显示，经过107次迭代计算，该网络已经达到精度要求.

图2　训练误差图

2.7诊断结果

将表2～5中序号为偶数的数据作为验证数据来判断建立的故障诊断模型是否满足要求.故障诊断结果见表10.结果表明，诊断结果准确，满足实际需求.

表10　诊断结果

3结 束 语

利用主成分分析法对发动机怠速不稳定故障原因进行了主成分提取，将变量从原来的9维降至3维，并使得这3个主成分基本不相关.并以提取出来的综合因子作为BP网络的输入来训练故障诊断网络.结果表明，这种故障诊断方法的准确度高，泛化性好.另外，由于主成分提取降低了输入变量的维数，因此，这种方法相对于普通的BP神经网络学习的时间更短.

参 考 文 献

[1]王惠中,効迎春,张荧,等.电动机故障诊断技术探讨[J].工矿自动化,2015(1)：55-58.

[2]周松林,茆美琴,苏建徽.基于主成分分析与人工神经网络的风电功率预测[J].电网技术,2011(9):128-132.

[3]朱大奇,刘永安.故障诊断的信息融合方法[J].控制与决策,2007(12):1321-1328.

[4]刘剑利.聚类分析和主成分回归在工业统计数据中的应用[D].长春：吉林大学,2014.

[5]李秀敏,江卫华.相关系数与相关性度量[J].数学的实践与认识,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

中图法分类号：TP391.4