基于PCA-BP神经网络在船用柴油机热工故障诊断中的应用研究

尚前明，唐新飞，陈 辉，杨安声，曹玉佩，孙 俊

(武汉理工大学 能源与动力工程学院，湖北 武汉 430063)

维修理论

基于PCA-BP神经网络在船用柴油机热工故障诊断中的应用研究

尚前明，唐新飞，陈 辉，杨安声，曹玉佩，孙 俊

(武汉理工大学 能源与动力工程学院，湖北 武汉 430063)

利用AVL-BOOST对柴油机的热工故障进行仿真计算，首先通过主成分分析法对柴油机的热工故障进行分析，选取能够反映原始变量99.589%信息的3个主成分作为BP神经网络的输入，将柴油机的故障模式作为输出，构建一个3层的神经网络预测模型。结果表明，PCA-BP神经网络模型能够很好的对柴油机的故障模式做出诊断。

柴油机；热工故障；主成分分析法；BP神经网络；诊断

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

船舶柴油机是船舶动力装置的核心设备，由于其工作条件恶劣，容易发生故障，不仅影响船舶营运，还可能造成巨大的经济损失，甚至造成关键设备损坏，危及人身安全[1]。

本文采用AVL-BOOST软件[2]对MAN B&W L16/24柴油机的涡轮增压器故障和喷油故障进行仿真，通过主成分分析法(PCA)对热工参数进行降维，为BP神经网络在柴油机的智能诊断奠定了基础。

1 PCA和BP神经网络

1.1PCA

PCA是多元统计学中一种常用的降维方法[3]。它是通过选取较少的几个不相关的新变量，取代原有较多的相关联变量，并且新变量为原有变量的线性组合。以往的研究中，由于研究对象的指标变量较多，在分析时需要处理很多的数据，导致计算过程较为复杂，计算工作量加大。而主成分分析法能够对数据进行降维，降维后所选取的新变量包含足够多的原始变量特征，可以明显减少工作量。因为主成分分析法具有客观性和适用性的优点，所以被广泛用来做多元数据分析。

主成分分析法的步骤如下。

1)原始数据的标准化。

2)求相关系数矩阵。

3)求相关矩阵R的特征根和特征向量。

4)计算主成分的累计贡献率，并确定主成分的个数[4]。

5)计算求出主成分，主成分值作为BP神经网络的样本。

1.2BP神经网络

BP神经网络是1种多层次前向神经网络[5]，它由输入层、隐含层和输出层3层组成，其核心是通过一边向后传递误差，一边修正误差的方法来不断调节网络参数，以实现或逼近所希望的输入、输出映射关系。目前，BP神经网络被广泛应用于信息处理和模式识别领域。

本文将PCA与BP神经网络[6-7]这两种分析方法相结合，使神经网络的信息处理能力变得更强。运用主成分分析法对柴油机的热工故障进行分析，得出主要影响成分作为神经网络的学习样本数据，并搭建神经网络的故障诊断模型。这样不仅可以使网络的结构更简化，而且还能增加故障诊断的精度。因此，运用PCA-BP神经网络相结合的分析方法，能充分发挥两者的优点，使该模型算法兼有神经网络的学习能力和鲁棒性，不仅满足了精度要求，而且还降低了神经网络输入层神经元的复杂度，很好地提高了BP网络的学习速率。

2 故障诊断实例

2.1仿真模型

本文采用AVL-BOOST来进行柴油机模型的仿真计算，根据该软件提供的模块，结合仿真对象的实际情况搭建的组态界面如图1所示。

图1 MAN B&W L16/24型柴油机仿真模型组态

建模仿真的柴油机机型为MAN B&W L16/24型柴油机，该机型是高增压4冲程柴油机，一般作为大型船舶的辅机，或者中小型船舶的主机，其主要技术数据如表1所示。

表1 MAN B&W L16/24型柴油机主要技术参数

2.2模型仿真计算与验证

为了验证模型的正确性，需要进行模型验证对比。由于搭建该模型主要用于柴油机的热工故障诊断方法研究，最终需要是提取关键热工参数，然后用这些参数生成样本数据，所以在这里只对模型的关键热工参数进行对比，如果仿真模型的热工参数的表现与实验测得的结果相一致，那么就能说明模型的合理性和正确性。本次模拟的工作状况是柴油机在转速为1 000 r/min，100%负荷时，其仿真结果如表2。

表2 柴油机在1000 r/min，100%负荷工作状况下试验结果与计算结果的对比

从表2知，计算结果与试验结果的数据相吻合，验证了该模型的合理性与正确性。因此，可以选用该模型来进行柴油机的热工故障仿真分析。

2.3故障诊断

本文选取几个典型的热工故障进行模拟，挑选的故障主要是涡轮增压器故障和喷油故障，这两种情况对柴油机性能的影响最为显著，而且故障发生概率也最大，非常有代表性。这里对每种故障设置两种不同的故障程度，分别是轻度故障和严重故障。若故障模拟涉及缸内参数，则以3#气缸为对象。参数选择及设置如表3所示。

表3 故障仿真方案

本文考虑到不同热工参数的单位以及数量级的不同，对仿真数据进行无量纲化处理，即利用热工参数的偏移率来代表热工参数当前状态，这样所有的热工参数就处在同一参考条件下，方便用于神经网络的模式识别，结果如表4所示。

表4 柴油机不同热工故障对应的热工参数偏移率

表4中,pci为压气机进口压力；Tci为压气机进口温度；Pco为压气机出口压力；Tco为压气机出口温度；Pao为中冷器出口压力；Tao为中冷器出口温度；Pii为进气管压力；Tii为进气管温度；Pmax为最高燃烧压力；Tmax为最高燃烧温度；Peo为排气总管压力；Teo为排气总管温度；Pti为涡轮出口压力；Tti为涡轮出口温度；Ne为有效功率；Pe为平均有效压力。

对表4中的数据进行主成分分析，结果见表5。

表5 主成分的贡献率及累计贡献率

由表5知，主成分1的特征值为11.589，它包含了总体变量的72.432%的信息。特征值越大，包含原始数据的信息量越多。因为前3个主成分的累计贡献率为99.589%，已经包含足够多的原始变量的信息，且后面的贡献率比较小，所以选用主成分1、2、3作为总体的评价指标，可信度达到99.589%，可以认为提取前3个主成分能够包含原来16个变量指标的绝大多数信息。然后计算出主成分1、2、3的值，其结果见表6所示。

表6 主成分计算后的样本数据

选取PCA处理后的柴油机热工参数的前6组数据作为训练样本，最后3组作为检验样本。采用Matlab软件创建BP神经网络，以3个主成分作为输入向量，柴油机的故障模式输出矩阵作为目标向量。输出矩阵分别表示为：[1,0,0,0,0]表示为单缸停油，[0,1,0,0,0]表示为压气机阻塞，[0,0,1,0,0]表示为喷油正时滞后，[0,0,0,1,0]表示为喷油正时提前，[0,0,0,0,1]表示为喷油器阻塞。

针对本诊断系统，神经网络采用Matlab的神经网络工具箱的newff.m函数来创建，具体参数设置如下：①网络层数及结构：3-12-5(3层)；②隐含层传递函数：tansig；③输出层传递函数：logsig；④训练函数：trainlm；⑤迭代次数：2 000；⑥学习率：0.01；⑦目标误差：0.000 1。设置好相关参数就可以用神经网络工具箱的train.m函数和sim.m函数对神经网络进行训练和测试。网络训练误差曲线如图2所示。

图2 网络训练误差曲线

由图2可知，当计算达到8步时，训练误差值为8.034 4×10-5，达到了目标误差的要求。最后3组数据作为检验样本来检验训练好的网络，结果见表7。

表7 柴油机故障的预测结果

由表7可知，该模型对柴油机的故障模式的诊断精度较高，与实际情况相吻合，说明该方法能够对柴油机的故障模式做出正确的识别。

3 结束语

1)采用PCA对柴油机的故障数据进行处理，

将原来待识别的参数从16个减少到3个，大大降低模型的复杂度，并且诊断的效率和精度较高。

2)将PCA与BP神经网络相结合，搭建了PCA-BP神经网络的诊断模型，并通过实例验证该方法能够很好地用于船用柴油机相关故障的诊断。

3)该模型只能诊断出本文中已设的故障模式，并且当多个故障发生或有其他故障产生时无法对其进行识别，但是后续可以增加柴油机的热工故障仿真的设置，来提高该模型的对故障模式的诊断能力。

[1]彭秀艳, 柴艳有, 满新江. 基于PCA-KFCM的船舶柴油机故障诊断[J]. 控制工程， 2012，19(1):152-156.

[2]谢敢. 船用中速柴油机热工故障仿真与诊断研究[D].厦门:集美大学, 2014.

[3]聂宏展, 聂耸, 乔怡, 等. 基于主成分分析法的输电网规划方案综合决策[J]. 电网技术, 2010, 34(6): 134-138.

[4]李慧敏, 庞奇志, 邹伟霞. 主成分分析法在煤矿事故统计分析中的应用[J]. 安全与环境工程, 2012, 19(3): 77-79,87.

[5]李群燕，幸福堂，桂瞬丰. 基于BP神经网络的机械系统故障诊断[J]. 安全与环境工程, 2015, 22(6): 116-119,124.

[6]莫易敏，姚亮，王骏，等. 基于主成分分析与BP神经网络的发动机故障诊断[J]. 武汉理工大学学报(交通科学与工程版), 2016, 40(1): 85-88.

[7]王华, 王连华, 葛岭梅. 主成分分析与BP神经网络在煤耗氧速度预测中的应用[J]. 煤炭学报, 2008, 33(8):920-925.

请珍惜每一滴水

U672

10.13352/j.issn.1001-8328.2017.05.011

国家自然科学基金(51579200)

尚前明(1974-)，男，四川广安人，副教授，在读博士研究生，主要从事轮机仿真及自动控制研究；唐新飞(1989-)，男，安徽阜阳人，在读硕士研究生，主要从事轮机仿真及自动控制研究。

2017-05-05