基于神经网络的汽油机颗粒捕集器故障诊断

刘洋，潘金冲，林延松，张云龙，帅石金，华伦

(1.清华大学汽车安全与节能国家重点实验室，北京 100084；2.清华大学苏州汽车研究院(吴江),江苏 苏州 215200)

缸内直喷(Gasoline Direct Injection，GDI)汽油机因其良好的燃油经济性逐渐得到广泛应用，然而直喷造成的混合气不均匀使其颗粒物排放相比传统进气道燃油喷射(Port Fuel Injection，PFI)汽油机显著增加[1]。《轻型汽车污染物排放限值及测量方法(中国第六阶段)》中同时对颗粒物质量(Particulate Matter，PM)和颗粒物数量(Particulate Number，PN)进行限制，限值分别为0.003 g/km和6×1011个/km。为应对颗粒物排放难题，三效催化器集成汽油机颗粒捕集器(Gasoline Particulate Filter，GPF)的后处理系统已成为当下汽油车的标准配置。

根据法规要求，汽油车需要通过车载诊断系统(On-Board Diagnostics，OBD)对影响发动机排放的传感器和部件进行监测和诊断。GPF作为OBD关注的重要部件之一，国内外对其诊断方法展开了相应研究。文献[2]和[3]分别提出基于压差和炭烟氧化机理的GPF模型进行再生控制和诊断，文献[4]论述了基于射频传感器的GPF监测和诊断方法。总体来说，目前研究处于起步阶段，主要面临标定难度大，诊断可靠性和频繁度难以平衡，开发成本高等问题。

随着近年来人工智能的发展，神经网络在各领域得到了大量应用。在面对复杂故障诊断问题时，基于神经网络的方法具有建模简单，泛化能力强，准确度高等优势[5-7]。

1 基于神经网络的故障诊断

1.1 神经网络理论

神经网络是机器学习的经典模型之一，其最大特点在于类似人脑神经元的网络结构，分为输入层、输出层和若干隐含层。每一层通过节点互相连接，实现信息的传递。根据数学证明，神经网络可以逼近闭区间内任意的连续函数，很好地解决非线性分类、回归等问题[8]。一个典型的反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network，BPNN)结构见图1，每一层的输入来源于上一层的输出，经过激活函数非线性映射后传递到下一层。神经网络的训练就是误差在网络中反向传播的过程，按照输出层到隐含层，隐含层之间，最后到输入层的顺序，基于梯度下降法，沿着损失函数梯度相反的方向，不断调整网络的权值和偏置，使得误差趋于最小。

图1 神经网络结构

1.2 算法开发流程

故障诊断属于典型的分类问题，基于神经网络的诊断算法开发流程见图2。

图2 神经网络诊断算法开发流程

第一步，采集故障部件的相关信息。为了更好地提取故障特征，并提高诊断模型的可靠性，故障信息的采集要尽可能覆盖部件的工作范围，并在较为稳定的工况下进行。

第二步，构建用于模型训练和测试的数据集，包含特征选择和诊断范围筛选两个过程。特征选择是从原始故障数据中提取出与故障模式相关度最高的几项，构成特征子集，实现输入的降维，可以很大程度减小模型的复杂度和训练成本。诊断范围筛选则是依据故障特征的分布规律，选择故障模式之间区分度最高的区域对应的输入样本进行诊断，提高模型的整体可靠性。

第三步，进行诊断模型的训练和性能评估。神经网络的各类超参数对于模型最终表现具有不同的影响，需要根据模型的收敛情况、学习时间、验证集准确率等性能指标进行对应调节。训练完成的诊断模型应具有良好的泛化能力，可以通过测试集上的表现进行量化评估。

最后，为了验证算法的实际应用价值，需要对上述训练完毕的模型进行在线测试。

2 GPF诊断研究

2.1 诊断原理

目前的GPF大多采用壁流式结构，其工作原理见图3[9]。堇青石载体内部有若干平行孔道，相邻孔道之间分别用堵头堵住入口和出口。发动机排气从开口的孔道流入，从相邻孔道流出，排气内部的炭烟颗粒物将会在壁面上被捕集。当炭烟积累到一定量时，需要设计控制策略进行氧化再生。

图3 GPF工作原理示意

GPF可能发生的故障按照影响排放和影响发动机性能分为两类，其中影响排放的故障有人为移除载体、封装不当导致载体破损、再生温度过高导致孔道烧熔泄漏等，影响发动机性能的故障有炭烟沉积过多、润滑油灰分造成的过滤体堵塞等[10]。

排气流经GPF时受到三部分的阻力作用，分别为进出口通道产生的沿程阻力,壁面和覆盖颗粒物产生的流动阻力，以及排气流经孔道时由于截面变化引起的压缩/膨胀阻力，直观上表现为GPF两端具有压力差，且随排气流量的增加而增加。当GPF发生各种故障时，其两端压差将会产生相应的变化，故可以作为诊断的基本依据。

传统的壁流式过滤体故障诊断算法通过建立压差—排气流量模型实现[11-12]，由于模型本身采用线性回归拟合，需要在诊断要求的排气流量下标定合理的GPF压差范围，如果超过这个范围则认为故障发生，这种方式工作量很大；如果只限定若干个点或者小区间作为诊断工况，又将难以满足OBD法规中对于故障诊断频率的要求。

2.2 故障特征

本研究考虑5种典型的GPF故障模式，分别为新鲜GPF、GPF移除、GPF泄漏、GPF过载和GPF堵塞。将这5种模式用向量形式进行编码，作为神经网络的理论输出。各种故障模式的实现方法和相应编码见表1。

表1 GPF故障实现方法及编码

试验用发动机为奇瑞2.0T GDI发动机，使用凯迈CJ250电力测功机进行转速和扭矩的精确控制。除去发动机控制和台架已有的各种传感器之外，在上述故障样件的气流进出口均布置一个压力传感器和一个温度传感器，用于监测GPF工作状态中的压力和温度参数。试验装置见图4。

图4 试验装置

GPF的故障信息采集在稳态工况下进行，为保证采集的数据总量和数据之间的可比性，选择1 000～5 500 r/min的转速范围，每250 r/min为一个调整间隔。在每个固定转速下，获取油门开度为100%时的扭矩值，从大到小等间隔地取20个点。在用户界面调整到设计的工况点，等待GPF前后的温度和压力值稳定后，进行数据记录。

为便于故障样件之间进行比较，并排除温度对GPF压差的影响，按如下方法对排气流量进行修正。

(1)

(2)

式中：f为修正前的排气流量；ρ0为标准状态下的空气密度；t为GPF前温度；p为GPF前压力;f′为修正后的排气流量。

得到的各故障GPF排气流量和压差的关系见图5。从总体趋势来看，对于同一故障模式的GPF，压差始终随排气流量的增大而增大，呈现近似线性的关系。对于不同故障模式的GPF，在一定的排气流量范围内，压差产生较明显的区分。而在部分排气流量相似的工况点，压差则因为转速和扭矩的不同而产生波动。为了使神经网络算法更好地在大排气流量范围内实现非线性分类，选择转速、扭矩、GPF前压力和GPF后压力作为最终的特征输入。

图5 GPF压差和排气流量关系曲线

对每一簇散点集合进行最小二乘拟合，结果见图6。可见，当排气流量小于400 m3/h，各故障模式间的曲线产生重叠现象，无法良好区分。故将GPF诊断条件设定为排气流量大于400 m3/h的工况，在数据集建立时也同样筛去相应部分。

图6 GPF诊断范围

2.3 算法改进及性能评估

根据上述分析，构建800×4的数据集，特征维度为4，样本容量为800，每种故障模式各含160组。按照25%的比例在每种模式中均等地抽取样本，划分出200组作为测试集，仅用于评估模型的泛化性能，神经网络研究中普遍采用离线准确率达到90%以上作为泛化性能的评价指标；对于剩余的数据集采用k折交叉验证法[13]随机划分训练集和验证集，验证集用于调节和确定模型中的各类超参数。此外，由于数据集中4个特征值之间量级相差较大，需要对数据集进行归一化预处理，将输入值限制在[0,1]区间内。采用的归一化算法如下所示：

(3)

式中：x和y分别为归一化前和归一化后的结果；xmax和xmin分别为x中的最大值和最小值。

采用BPNN架构应用于故障分类，激活函数使用Sigmoid，设置2个隐层，每层均含有10个节点。将训练集作为输入，粗略地调节模型参数进行初步训练，经过多次试验，发现训练集准确率稳定在92.73%，但验证集准确率总在38.50%～88.00%之间浮动。这种现象说明建模时特征选择恰当，但算法在验证集上出现过拟合，泛化能力很差。这主要是数据集总量不够引起的。向输入添加一定量的噪声可以在增加样本总量的同时提升网络的泛化能力[14]，其原理如下式：

(4)

式中：ynoisy和yideal分别为含噪声的和理想的输出；σi2为高斯噪声的方差。对平方和损失函数求期望，可以看出结果实质上等价于对网络权值wi添加了一个L2正则化惩罚项。对于本研究的数据集分别加入20 dB，30 dB，40 dB和50 dB的白噪声，得到了最大容量为4 000组的新数据集。

传统的BPNN采用Sigmoid作为输出层，主要针对二分类或者有交集的多分类情况。本研究中的GPF故障诊断属于互斥的多分类问题，故将输出层更改为Softmax，其表达式如下[15]：

(5)

式中：Oi为上层网络输出结果的第i项，C为总的类别数。可以看出，Softmax分类器输出向量各分量的加和为1，等同于一个概率分布，具有更好的输出解释性。

经过大量交叉验证试验，反复调节网络超参数后，训练集和验证集的平均准确率达到97.12%和96.88%，认为已经满足精度要求并且不存在过拟合现象。最终选择的网络参数组合见表2。

表2 神经网络参数设置

向训练完成的神经网络输入测试集，进行泛化性能的验证，结果见图7，图中纵坐标1～5分别代表5种故障模式，每种模式各有200组样本。可见，神经网络诊断算法对每一种GPF故障模式均有良好的分类表现，准确率分别为97.50%，100.00%，97%，98.50%和99.50%，总体准确率达到了98.50%，满足泛化性能指标。

图7 测试集实际分类和预测分类图

表3示出神经网络诊断模型的部分实际输出，可见对于不同的GPF故障模式，输出的故障向量各分量总和为1，且主导模式与其余模式之间差异很大，不易混淆，非常有利于故障诊断的阈值设定和进一步决策。

表3 GPF诊断结果(部分)

3 诊断算法在线测试

3.1 算法实现

GPF故障诊断算法在实际应用时运行在发动机电子控制单元(Electronic Control Unit，ECU)的嵌入式环境中，基于硬件成本考虑，需要具有良好的实时性和较低的模型复杂度。本研究基于NI PXI实时硬件开发了一套“GPF monitor”测试系统，考察基于神经网络的故障诊断算法在台架环境下的可行性。系统的硬件配置见表4。应用OBD系统快速开发的思想和流程[16]，以实物发动机作为输入源，PXI采集模块对相关信号进行自定义采集；诊断算法运行在PXI控制器的实时系统中，通过LabVIEW编程语言开发上位机界面，实现GPF系统参数和诊断结果的实时监测。

表4 GPF测试系统硬件列表

对GPF故障诊断算法进行模型实现，通过Simulink自动代码生成技术，生成可以被上位机软件VeriStand识别的模型文件。诊断算法的Simulink模型如图8所示，模型运行频率设定为100 Hz，主要功能模块由Matlab Function编写：“preprocessing”模块实现了对输入数据的预处理，使其符合神经网络的输入规则；“network”模块调用了离线训练结果中的权重和偏置参数，实现了神经网络正向传播；“decision”模块使用了Stateflow工具，根据状态机的思想对神经网络的输出结果作进一步的决策和后处理，该机制实现了OBD法规中的故障确认、消除、MIL激活等技术要求，其展开结构如图9所示。

将生成的模型文件导入VeriStand软件中，通过已有的各种API接口，实现系统输入与采集设备通道之间的连接。使用自定义通道可以实现对信号的滤波、均值、快速傅里叶变换等处理，使输入模型的原始信号与台架端的测量结果相匹配。模型中的部分标定参数，如“decision”模块中的故障确认概率值、故障最大持续时间等可以通过监测窗口中的数值控件进行在线调整。

图8 GPF故障诊断Simulink模型

图9 GPF故障决策状态机

3.2 测试结果

在线测试过程中需要尽量采用不同于离线训练时的工况点，以验证故障诊断算法在内插值上的表现。轮流更换不同故障模式的GPF，通过发动机台架控制目标工况点，等待其稳定后诊断模型开始运行。图10示出GPF堵塞故障的诊断结果显示界面，其中控件GPF1～GPF5分别显示新鲜GPF、GPF移除、GPF泄漏、GPF过载和GPF堵塞5种状态的概率。可见，在随机选取的转速为2 500 r/min，扭矩为170 N·m的工况点下，GPF堵塞的概率达到了92.5%，新鲜GPF的概率为0.1%，GPF移除和泄漏的概率均为0，GPF过载的概率为7.4%。试验现象表明，所开发的GPF模型计算出的所有故障模式概率分布符合实际情况，能够正确地诊断出堵塞故障，且与相邻的“GPF过载”故障模式区分度大，可以有效避免误诊的发生。更换GPF泄漏的标准样件，诊断结果见图11，故障的计算概率为96.7%。可见，在满足诊断条件的情况下，模拟故障指示灯均能被正确点亮，且故障发生概率的最大值始终大于90.0%， OBD诊断结果准确且稳定。测试表明，开发的故障诊断算法可以实时、准确地计算出目前GPF对应的故障模式，通过调整决策标定量能够进一步保证诊断的可靠性。

图10 GPF堵塞诊断结果

图11 GPF泄漏诊断结果

4 结束语

基于神经网络开发了一套GPF故障诊断算法。基于多组发动机台架稳态工况数据分析，选择转速、扭矩、GPF前后压力作为神经网络的特征输入并建立数据集。通过添加输入噪声、引入Softmax输出层的方法改进神经网络的结构和参数设置，使GPF故障诊断准确率在训练集、验证集、测试集上分别达到97.12%，96.88%和98.50%，算法拥有良好的泛化能力。

基于NI PXI软硬件开发了一套GPF在线监测及故障诊断测试系统。对离线诊断算法进行Simulink建模并加入故障决策机制，通过VeriStand完成模型输入与采集硬件的实时对接。在发动机台架环境下，对故障诊断模型进行了内插验证，试验表明算法满足实际要求，可靠性较好。

基于神经网络的GPF诊断算法具有较高的泛化能力和精度，在简化建模和标定工作的同时，良好地平衡了诊断频率与准确率的关系。神经网络离线开发与在线测试相结合的应用模式在未来更加严苛的排放法规下拥有良好的发展前景。