BP神经网络和遗传算法在车用发动机上的运用＊

张奎 占刚,2 毛卫秀 吴业强 徐鸿宇

（1.贵州电子信息职业技术学院，凯里556000；2.贵州大学 现代制造技术教育部重点实验室 贵阳 550025）

主题词：BP神经网络 遗传算法 车用发动机 模型标定 性能提升 故障诊断

0 引言

发动机是汽车的核心部件，相当于人类的“心脏”，自从1886年世界第一台卧式单缸二冲程车用发动机问世后，汽车进入了跨时代的发展。由于发动机具有效率高、结构紧凑、机动性强、运行维护简单等优点，大量专家学者对发动机的研究从未停止过，早期有1926年瑞士人布希提出的废气涡轮增压理论，其原理是利用发动机排出的废气来驱动涡轮以达到增压的功效。此外，随着计算控制技术的发展，计算控制技术逐渐应用在车用发动机上，如1967年德国博世公司推出的汽油喷射系统，开创电控技术在汽车发动机上应用。随着新技术不断应用在发动机，如；缸内直喷、可变气门升程、可变压缩比、可变气门正时以及废气再循环等等，发动机已然成为一个复杂的非线性系统，其设计变量和操作变量高度藕合，并且交互地影响发动机的工作过程和最终性能，很难针对一个变量进行优化来提升发动机的性能，同时给发动机的故障检测与维修带了极大困难[1-4]。对于求解复杂的非线性系统，传统优化方法存在着局限性，而神经网络算法和遗传算法是通过模拟人脑神经和自然现象算法，对于目标函数和约束函数要求不高，不一定要求其具有可解析性，同时约束变量也可以取离散值，因此对于求解复杂的非线性系统具有很大优势，一般能够求解出全局最优解。由于具有上述独特的优点，神经网络算法和遗传算法在车用发动机逐渐得到应用[5-6]。由于神经网络算法种类繁多，这里主要阐述应用在车用发动机最为广泛的BP神经网络算法，仅为相关学者的研究提供参考。

1 BP神经网络和遗传算法

1.1 BP神经网络算法

神经网络网络算法作为一种模拟人脑神经网络的数学模型，其本质是反映输入如何转化为输出的一种数学表达式，数学表达式取决于由具体的问题和数据进行训练及设计的神经网络结构，具有并行计算能力、非线性全局作用、联想记忆能力、容错能力、强大的自适应和学习能力等特点[7-8]。神经网络算法的基本处理单元和人脑神经一致，即神经元，一般是一个具有多输入、单输出的非线性单元。因此，其构成包括输入区、处理区以及输出区。如图1所示，一个具有k个输入分量的神经元，输入分量分别记为P1、P2…Pk，和输入分量相对应的权值分别为w1.1、w1.2、w1.k。f称为激活函数和转移函数，其输入为+b，其中b为神经元偏差，a为神经元输出。因此，神经元的输出可表示如下[7]：

图1 BP神经元模型[7]

神经网络算法应用在车用发动机最为广泛的算法模型为BP神经网络算法（多层前馈网络的误差反馈传播算法），其模型的主要结构是分层网络，即将神经网络分为输入层、隐含层和输出层。其中，输入层的作用是接受外部信号，接受的外部信号通过层与层之间的神经元进行传递到中间层，而隐含层是神经网络的内部处理单元，根据处理问题的不同，隐含层可以有多层，也可以没有多层。对于系统的输入变量和输出变量个数主要由神经网络输入和输出的节点数体现，输入变量和输出变量越多，节点数越多。需要说明的是在BP神经网络的每一层中都有独立的神经元数、权重值、偏差和激活函数，层与层互不影响。对于一个实用的BP神经网络必须经过学习、训练、验证和测试这4个过程，学习过程包括信号的正向传播与误差的反向传播两个过程，其中，BP神经网络算法还要求层与层之间的节点可导，因此常选用Sigmoid函数作为激活函数，如图所示2所示是一个两层的BP神经网络模型。

图2 BP神经网络拓扑结构图[7]

1.2 遗传算法

遗传算法（GA）是由美国的Holland教授提出的随机搜索算法，其核心思想是根据达尔文的生物进化理论中的“优胜劣汰”原则，借鉴生物界遗传与进化机制，具有通用性、鲁棒性、隐含并行性、能以较大概率获得最优解等特点，导致其搜索过程不受函数连续性的约束，可以同时搜索解空间的多个区域。因此，遗传算法具有在求解非线性、多变量、多目标等优化问题时，可以体现其高效性和实用性。遗传算法主要基本参数包括设计变量和目标函数确定、设计变量编码、初始群体设定、适应度函数设计、遗传操作设计和控制参数设定，依据具体问题进行基本参数的调整，其完整操作流程如图3所示。

图3 遗传算法操作流程[6]

但是传统的遗传算法局部搜索能力较弱，导致算法搜索最优解的时间较长，并且出现“早熟”收敛现象，不易找到最优解的缺点，为了解决传统的遗传算法早熟收敛问题，常对遗传算法进行改进，大部分研究主要集中在对收敛性的研究，如将遗传算法和模拟退火算法进行有机结合起来得到遗传模拟退火算法，刘生礼[9]等人将遗传模拟退火算法应用到约束求解中,可以使算法从局部最优中跳出，尽可能找到全局最优解，保证了算法的收敛性，从而提高约束系统求解的鲁棒性和效率。但是部分学者也会从编码策略、参数确定（染色体长度、群体规模、交叉概率、变异概率）、群种的多样性、多目标、约束处理以及遗传算子等多方面进行研究[10-12]。因此，应用在车用发动机的遗传算法多为改进的遗传算法。

2 性能提升

发动机作为汽车的“心脏”，发动机的性能的好坏有直接影响着汽车的燃油经济性、动力性以及排放性，因此对于提升发动机的性能对汽车来说是至关重要。对于传统车用发动机的性能提升，大都从两方面着手:其一，通过对优化发动机的机构，目前研究最多的是对进排气系统、配气正时系统及燃烧系统中的机构，部分学者也对发动机的附件系统、机油泵以及水泵、各摩擦副进行优化，进一步降低发动机工作时的内部耗损，以提高发动机的有效输出，从而提升其性能；其二，除了发动机结构影响发动机性能外，可对发动机的空燃比、进气压力、点火提前角、几何压缩比、配气正时及转速进行优化。随着计算控制技术以及新技术应用在车用发动机上，发动机已然成为非线性、多变量、多目标的复杂系统，在求解发动机的优化问题时，传统的优化方法在求解此问题上存在局限性，而BP神经网络和遗传算法在求解非线性、多变量、多目标的发动机参数优化问题时，体现其高效性和实用性。

2.1 机构优化

对于车用发动机来说，改善性能涉及到机构很多，如进、排气歧管，燃烧室，共轨系统，配气机构等等。文献[13-15]使用改进的遗传算法对缸内直喷（GDI）汽油机的共轨系统结构参数进行优化，以改善发动机的燃烧效率。对于使用缸内直喷技术的发动机，想要保持发动机高性能的工作，其前提条件是共轨系统具有稳定的共轨压力，相比柴油机的高压共轨系统，缸内直喷的发动机共轨管体积相对较小，共轨系统压力相对较低，易受燃油变化的影响，产生波动，从而影响发动机的性能。作者使用仿真试验分析了发动机共轨管体积及长径比、阻尼孔直径、喷油器前端节流孔直径、喷油器盛油腔体积对轨压波动及上升时间的影响，然后以轨压波动为目标函数，使用改进遗传算法进行优化及改进，经过优化后，轨压波动平均减小了13.89%，有效地改善发动机的燃烧效率。此外，部分学者还是使用新型装置来改善发动机性能，并且联合仿真软件和遗传算法进行优化，如文献[16]提出一种基于机械与液压装置的新型全可变配气系统,为了研究发动机满负荷不同转速下的最佳配气相位角，得到各个转速和负荷工况下的最佳配气策略需求，AMESim软件联合遗传算法对全可变配气系统的进气提前角和排气晚关角进行优化，以最大充量系数和最小泵气损失为优化目标。经过优化后，充量系数在较大范围内够得到明显提高，其中在3 000 r/min时最大提高了11.16%；扭矩在中低速范围内提高较明显，其中在2 000 r/min时最大提高了11.42%。此外，充气效率的高低直接影响发动机的动力性，而在增加进气压力和在不同转速下改变进气歧管长度都能提高充气效率[17]，文献[18,19]为了分析进气歧管和进气正时对发动机充气效率的影响规律，使用BP神经网络进行模型标定并且联合遗传算法对关键结构参数（如进气歧管、进气门正时）进行优化分析，得到在不同转速下与之对应的进气歧管长度,使发动机在较宽的转速范围内具有更好的动力性能。

2.2 性能参数优化

相比于对车用发动机结构优化来说，BP神经网络和遗传算法在发动机性能参数优化上的应用较多。而发动机的性能参数主要包括空燃比、进气压力、点火提前角、几何压缩比、配气正时及转速等等，可优化其中一个或者多个参数来改善发动机性能。针对单个参数对发动机性能的影响，文献[20]使用BP神经网络模型联合遗传算法对阿肯金森((Atkinson)循环发动机的几何压缩比进行优化，主要以外特性转矩、爆震强度和排气温度为约束条件，以几何压缩比为目标函数，优化后得到发动机的最佳几何压缩比为12.5，燃油经济性平均改善达9.57%。针对多个性能参数对发动机性能的影响，文献[21,22]采用两种方法（即GTPower模型联合遗传算法与BP神经网络模型联合遗传算法）研究混合气体浓度、点火提前角、进气迟闭角、排气提前角对燃油消耗率的影响，通过发动台架实验验证，发现BP神经网络模型联合遗传算法优化相比于GT-Power模型联合遗传算法优化时间短、效率高、误差小，燃油消耗率最大优化幅度为5.4%，有效地改善发动机的性能。对于改善发动机的性能，除了改善燃油经济性，还可以改善其动力性，文献[23,24]将数值模拟技术与遗传算法联合对车用发动机工作过程进行仿真优化，主要优化满负荷工况下的有效扭矩（即动力性）以及部分负荷工况下效燃油消耗率（即经济性），其主要设计变量为进排气的开启和关闭角，经过优化后，在满负荷工况下，发动机的充气效率在大范围内得到了明显改善，从而提高有效扭矩的输出，而在部分负荷工况下，特别是转速低于2 400 r/min时，有效燃油消耗率得到了极大的改善，同时有效扭矩也得到相应的提高。

总上所述，无论是从发动机的结构还是发动机的性能参数对车用发动机进行优化，BP神经网络和遗传算法的应用可以很好解决传统设计方法很好解决的离散优化问题以及多约束、多极值问题，给车用发动机的性能提升开辟了一条新途径。

3 故障诊断

汽车发动机作为一个复杂的系统，根据车主的使用习惯和使用路况不同，出现的故障情况也是不同的，据数据统计，发动机的故障占整车故障的45%，因此发动机的故障诊断对汽车可靠运行的意义重大。而目前车用发动机的故障诊断主要依据故障诊断系统，进行详细分类可分为基于规则、基于案例、基于行为、基于模糊逻辑控制以及基于NN的故障诊断系统，经过大量实践表明，上述5类故障诊断系统存在着知识获取难、知识台阶窄、学习能力差等缺点[25-26]已不适应车用发动机技术的发展。与此同时，车用发动机在进行故障诊断时，很难通过某个故障征兆就能确定出具体原因，不同原因将会产生不同的结果，根据因果关系可划分一果多因、一因多果、多因多果，其映射关系存在着一定的非线性联系[27-29]。因此，为了能够高效、准确、迅速地诊断发动机的故障，而BP神经网络为发动机故障诊断提供了智能化诊断的新方法。文献[30,31]利用各种传感器实时采集不同工况下发动机的数据，同时结合BP神经网络算法从不同的角度、不同层次进行诊断推理，以提高故障诊断的效率和准确性，使用传感器和BP神经网络算法不仅具有较强的在线学习能力，而且能够对知识库进行维护和完善。但是BP神经网络算法自身也存在缺点，如易陷入局部极小点、收敛速度慢、网络泛化能力差，仅仅采用BP神经网络方法建立发动机故障诊断模型时，这些缺点易影响发动机故障诊断正确率。为了弥补神经网络算法泛化能力差，提高算法正确识别能力，可采用遗传算法结合BP神经网络，以改进故障诊断系统，提升对车用发动机的故障诊断正确率，文献[32]运用遗传算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化，从而使神经网络诊断模型误差达到最小，相比单一地用BP神经网络诊断方法，诊断速度和诊断精度上有所提升。而有些学者着眼于易引起发动机故障部分（如点火系统）进行诊断，具有关数据显示，发动机的故障有45%～50%是由发动机点火系统故障所导致。因此，文献[33-35]进行点火系统故障研究分析，应用BP神经网络建立发动机点火系统故障模型结构进行故障诊断，其收敛速度较慢，为了提高BP神经网络的收敛速度，同样使用遗传算法对BP神经网络的权值和阀值进行优化，经过改善的BP神经网络，其收敛速度接近增加一倍，并且训练误差有所下降。

综上所述，传统的故障诊断专家系统存在一定的局限性，联合BP神经网络的故障诊断专家系统可有效地解决其局限性，但是相比单一的BP神经网络结合故障诊断专家系统，使用遗传算法对BP神经网络进行优化，能够提高诊断的速度和精度。

4 模型标定

发动机模型的标定质量很大程度上决定了发动机后续的优化质量，最初的发动机模型的标定是离线标定，随着标定参数越来越多，离线标定已无法满足标定要求，于是出现了自动标定和瞬态标定，不仅自动化程度越来越高，而且标定精度也得到了极大地提高[36-38]。目前应用发动机模型标定方法较多的是使用发动机台架进行实验，通过传感器收集实验数据，结合GT-Power软件建立发动机的仿真模型，进行计算模型验证，最先分析模型仿真值与台架实验值之间的误差是否满足模型标定的要求。虽然GT-Power模型计算准确，但是联合其他优化算法对模型进行优化时，存在优化计算时间长、迭代缓慢的缺点。随着BP神经网络计算的不断发展和完善，为了解决优化计算时间长、迭代缓慢的缺点，使用BP神经网络应用到车用发动机的模型标定中，可建立起发动机神经网络模型，即ANN模型。

为了得到更好发动机燃油消耗优化方法，文献[21]对比分析发动机模型标定两种方法，即使用BP神经网络进行模型标定和使用计算数值模拟技术（GTPower软件）进行模型标定，并且使用这两种方法标定的发动机模型联合遗传算法对车用发动机燃油消耗率进行优化分析，优化结果表明，使用BP神经网络对发动机模型进行标定时，迭代步数较少以及优化时间大大缩短。而文献[39-41]为了获得最佳点火提前角MAP，也采用BP神经网络对发动机模型进行标定试验，并与GT-Power软件标定的发动机模型进行比较，优化结果表明，BP神经网络可以用于对发动机最佳点火提前角的预测，优化后MAP更加平滑，最佳点火提前角数据更准确，并且误差在限定范围内，最大误差仅为6.7%，因此基于BP神经网络对发动机进行标定可以有效地缩短标定时间和降低标定成本。与此同时，为了验证BP神经网络对发动机模型标定的高效性，文献[42-44]采用BP神经网络建立了发动机稳态性能与控制参数间的数学模型，以验证发动机的功率、油耗和排放与控制参数之间的关系，建立线性回归，其结果表明输出响应的复相关系数都在0.94以上，说明BP神经网络具有很好的泛化能力及预测性能，最后联合遗传算法进行数学模型优化，能高效地完成了标定数据的采集工作，实际应用具有更高的可行性。综上所述，使用BP神经网络对车用发动机进行模型标定，可提高标定效率和标定精度，结合遗传算法，可以缩短优化时间以及加快迭代速度。

5 结束语

本文从发动机性能的提升、故障诊断以及发动机模型标定三个方面来介绍BP神经网络和遗传算法在车用发动机上的应用，对于发动机性能的提升，主要阐述了BP神经网络和遗传算法在发动机结构上和性能参数上的优化，从而提高发动机的燃油经济性、动力性和排放性。对于发动机的故障诊断，分析了遗传算法联合BP神经网络相比传统专家故障诊断系统提高诊断的速度和精度。对于发动机模型的标定，使用BP神经网络和遗传算法对发动机进行模型标定相比于GT-Power软件对模型标定有着迭代步数较少和优化时间较短等优点。对于BP神经网络和遗传算法应用到车用发动机才刚刚起步，除了本文阐述的BP神经网络和遗传算法应用到车用发动机上，对于神经网络算法还有很多种类（如RBF神经网络算法），对于其他类型神经网络算法联合遗传算法在车用发动机上的应用需要进一步研究。