基于FOA优化GRNN的船用柴油机涡轮增压系统故障诊断

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(1.苏州工业园区职业技术学院 机电工程系，江苏 苏州 215123；2.江苏大学 电气信息工程学院，江苏 镇江 212013)

0 引言

船用柴油机是一种常见的动力机械，涡轮增压系统是柴油机的重要组成部分，增压系统的性能好坏，直接影响柴油机的动力性和经济性。若涡轮增压系统的使用不当或工作环境恶劣，如滑油泄露、机器转速快、排气温度高、空气清洁度不高等，经常会使涡轮增压系统出现问题，进而影响整个柴油机的运行。因此，及时有效的发现并排除故障，对提高柴油机工作时的可靠性和安全性，降低设备维修费用，减少经济损失，避免重大事故发生具有重大意义[1-3]。近年来，神经网络的发展为柴油机故障诊断技术的研究开辟了新的途径[4]。张欣等[5]将BP神经网络应用于柴油机涡轮增压系统，对柴油机滤清器堵塞、空冷器流量测量阻力增大、气缸进排气堵塞和废气涡轮流量增大等4种故障进行诊断；黄加亮等[6]提出了一种RBF神经网络方法，应用于船用柴油机涡轮增压系统故障诊断。

广义回归神经网络(generalized regression neural network,GRNN)是径向基网络的一种转变形式，训练速度较快，非线性映射能力强。由于径向基函数的分布密度SPREAD对GRNN的性能产生重要影响，因此，为了更好地发现并排除故障，本文选用果蝇优化算法(fruit optimization algorithm,FOA)对广义回归神经网络的参数进行优化选取[7-10]，通过优化后的神经网络模型进行涡轮增压系统故障诊断。

本文采用实际实验数据对诊断结果进行验证，并与RBF神经网络进行对比，验证了FOA优化GRNN方法在涡轮增压系统故障诊断的有效性。

1 FOA优化GRNN原理

1.1 GRNN原理

与RBF神经网络相比，GRNN的逼近能力更强。GRNN在结构上与RBF网络非常相似，图1为GRNN的结构，从图中可以看出GRNN由输入层、模式层、求和层和输出层组成。对应网络输入X=[x1,x2,…,xr]T，其输出Y=[y1,y2,…,yk]T。

图1 GRNN结构图

1)输入层。该层神经元数量与学习样本中输入向量的维数r相等，该层直接将输入变量传递给模式层。

2)模式层。该层神经元数量与学习样本的数目n相等，该层神经元传递函数为

(1)

式中，i=1,2,…,n，Xi为第i个神经元对应的学习样本；σ为平滑因子。

3)求和层。该层使用两种类型的神经元进行求和。其中，一种类型是对所有模式层神经元的输出进行算数求和，并且模式层与各神经元之间的连接权值等于1，其传递函数公式如下：

(2)

另一种类型是对所有模式层的神经元进行加权求和。具体来说，就是将模式层中第i个神经元与求和层中第j个分子求和，并且神经元之间的连接权值为第i个输出样本Yi中的第j个元素，其传递函数公式如下：

(3)

(4)

1.2 FOA优化GRNN

由上文可知，GRNN的训练不需要迭代，网络连接权重值由训练样本决定，SPREAD的取值直接影响到GRNN的预测效果。理论上讲SPREAD越小，对函数的逼近就越精确；SPREAD越大，逼近误差会比较大。由此可以看出，网络的最终逼近精度与SPREAD的大小有较大关系，因此需要在网络设计过程中调整SPREAD的值，直到实现比较理想的精度。为了提高模型的预测精度，采用果蝇优化算法搜索函数newgrnn()的SPREAD参数值,即通过调整GRNN的平滑因子的取值来优化GRNN模型。果蝇优化算法是一种基于果蝇觅食行为推演出来的全局寻优算法。FOA优化GRNN具体步骤如图2所示。

图2 FOA优化GRNN流程图

2 基于FOA优化GRNN的涡轮增压系统的故障诊断

2.1 输入/输出样本集的收集与设计

通过分析船用低速增压柴油机的工作过程，并结合实际的运行经验，确定了涡轮增压系统中各个部件可能出现故障的原因与部位，将此作为故障变量，即输出变量；同时将区别于各种故障的征兆变量作为网络的输入变量。

1)输出变量，包括增压器效率下降F1、空冷器传热恶化F2、涡轮机通流部分阻塞F3、压气机出口流阻增大F4、正常工况(无故障)F5。F1到F5的取值范围为[0,1]，0表示无此故障，1表示该故障严重。

2)输入变量，包括各缸平均燃烧最大爆发压力Pmax、平均指示压力Pi、扫气箱压力Ps、排气总管温度Tr、扫气箱温度Ts、压气机出口温度Tc、增压器转速ntc、柴油机的负荷指数，一共8个输入变量，分别用X1、X2、....、X8表示。

依据船用柴油机技术规范的要求和内燃机原理，获得柴油机的工作参数标称值，即无故障时的数据，如下：

1)扫气箱压力：0.06 MPa；

2)压气机出口温度30 ℃；

3)气缸排气温度：30 ℃；

4)最大爆发压力：3.0 MPa；

5)增压器转速 25 s-1(1 500 r/min)；

6)扫气箱温度10 ℃。

如果上述工作参数上下偏差超过以上数据，则认为柴油机存在故障。

表1 测试样本(温度为303 K)

表2 网络测试结果(温度为303 K)

为了能够更好地确定故障的严重程度，对每种故障取了两个样本，目标值分别为1和0.5，1表示严重故障，0.5表示中等故障。为了反映机组运行负荷范围的征兆与故障之间的对应关系，抽取了4种情况下的样本，分别为：半负荷(50%MCR)、部分负荷(75%MCR、90%MCR)和额定负荷(100%MCR)；由于船舶可能会远洋航行，因此把大气环境温度分为3部分，即283～294 K、295～306 K、307～318 K，并分别以温度为293 K、303 K、313 K的数据作为训练样本，得到相应的样本集(每个温度下，采集了36个样本，这些样本的输入变量需要归一化为[-1 1]范围内的数值)，本文实验数据来源于文献[11]。

2.2 网络输出向量设计

为了便于诊断，将故障的严重程度分为3个等级，即无故障(正常工况)、1级故障(严重故障)、2级故障(中等故障)。根据网络的输出向量，结果处理如下：

若Fi<0.25或Fi>1.50，则Fi=正常；

若0.75

若0.25

2.3 网络的训练与测试

文中分别以环境温度为293 K、303 K、313 K的数据作为训练样本，用于训练FOA优化GRNN模型。在果蝇优化算法的参数设定上，果蝇群体初始位置区间为[0，1]，果蝇随机飞行方向与距离区间为[-10,10]，种群规模为10 ，迭代次数为100。

为了检验FOA优化GRNN的故障诊断能力，文中采用相同的训练样本和测试样本，将FOA优化GRNN与RBF神经网络进行了对比。在RBF神经网络训练过程中，调用MATLAB的RBF软件包，利用RBF网络设计函数newrbe()来创建网络，其中，平滑因子的取值为1.2。以下为3种不同温度情况下FOA优化GRNN与RBF神经网络的测试结果比较。

以温度为303 K、90%MCR的数据作为测试样本(环境温度为303 K的数据作为训练样本)，最终确定最佳的平滑因子σ值为0.0893，测试样本如表1所示，网络输出结果如表2所示。

结合表1和表2可以看出FOA优化GRNN能准确的诊断出故障类型和等级，且输出值与目标值非常接近，而RBF神经网络在判断F1中等故障和F2中等故障时，诊断出F3和F4也为中等故障，判断出现错误。

以温度为313 K、100%MCR的数据作为测试样本(用环境温度为313 K的数据作为训练样本)，最终确定最佳的平滑因子σ值为0.0883，测试样本如表3所示，网络输出结果如表4所示。

结合表3和表4可以看出RBF神经网络在诊断F4故障时，故障等级诊断错误，而FOA优化GRNN能够精确地判断出故障的类型和故障等级，且网络输出值与目标值非常接近。

环境温度为310 K的“远大湖”柴油机无故障时的数据作为测试样本(用环境温度为313 K的数据作为训练样本)，最终确定最佳的平滑因子σ值为0.2874，测试样本如表5所示，网络输出结果如表6所示。

结合表5和表6可以看出在实际为无故障的情况下，RBF神经网络的诊断结果为F3中等故障时，出现了错误，而FOA优化GRNN诊断结果非常正确。

表3 测试样本(温度为313 K)

表4 网络测试结果(温度为313 K)

表5 “远大湖”测试样本(温度为310 K)

表6 网络测试结果(温度为313 K)

从以上分析可以看出无论是任何的温度或负荷指数情况下，FOA优化GRNN神经网络都能够精确地判断出故障等级和故障类型，而RBF神经网络则在诊断过程中出现了诊断错误的现象。

3 结论

为了解决船用柴油机涡轮增压系统的故障诊断问题，本文提出FOA优化GRNN故障诊断方法。采用相同的训练样本和测试样本分别对FOA优化GRNN和RBF神经网络故障诊断模型进行训练和测试。结果表明，FOA优化GRNN故障诊断方法对故障模式和严重程度具有较好识别能力，且网络输出与目标值较贴近，而RBF神经网络故障诊断方法在诊断个别故障时出现诊断错误。