基于LVQ神经网络的发动机常见故障诊断方法分析

任艺

(杭州科技职业技术学院 汽车工程学院，浙江 杭州 311402)

0 前言

汽车发动机的电子技术迅速发展，使得发动机在动力性、经济性、控制废气排放等方面取得了较大的提高，但其控制系统的复杂性又增加了故障发生的可能性。目前，汽车发动机常见的故障有怠速不稳、冷车启动困难、油耗过高等，需要采取高效准确的故障诊断方法，帮助维修人员发现和确定故障原因。

1 发动机常见故障

汽车发动机的常见故障是由点火系统、供油系统、润滑系统或启动系统引起的。对于传统汽车的发动机，常见故障如下：① 发动机怠速不稳，故障原因可能是火花塞点火时间过早或过晚、燃油供给系统中的燃油压力调节器故障、进气系统故障等；② 汽车启动困难，故障原因可能是火花塞、点火系统、燃油供给系统及进气系统故障；③ 汽车抖动，故障原因可能是点火时间过早、火花塞故障、燃油供给系统故障；④ 汽车加速无力，故障原因可能是火花塞故障、点火时间过早或过晚、燃油供给系统中燃油泵或燃油压力调节器故障；⑤ 汽车油耗增大，故障原因可能是火花塞上积碳、点火时间过早、点火提前角过小；⑥ 发动机功率下降，故障原因可能是点火提前角过大或过小；⑦ 尾气排放冒黑烟，故障原因可能是喷油器故障；⑧ 尾气排放冒白烟，故障原因可能是机油冷却器故障。

根据发动机常见的故障及可能导致故障发生的原因，可以将发动机运转的参数作为判断故障点的特征值，由参数值情况判断输出发动机故障类别。

2 学习向量化(LVQ)神经网络

学习向量化(LVQ)神经网络主要用于对竞争层开展训练，并监督学习的向前神经网络。与传统反向传播(BP)神经网络相比，LVQ神经网络具有计算速度快、容错性高等特点，目前主要应用于故障诊断等方面。

与传统的BP神经网络相同，LVQ神经网络由3层神经元构成，分别是输入层、竞争层和线性层。在第1层输入层中，输入的特征值需为维向量，为维输入模式；在第2层竞争层中，需确定神经元数量，输入向量，输出向量；在第3层线性层中，需确定神经元数量，输入向量，输出向量。其中，为第1层(输入层)和第2层(竞争层)之间的连接权系数矩阵，为第2层(竞争层)与第3层(线性层)之间的连接权系数矩阵。

LVQ神经网络计算思路为：计算输入矢量的神经元数量，查找与竞争层之间有关联的神经元，并通过线性层输出；假设，如分类不符合竞争层的神经元数量，会被反向再次输入到输入向量中。其基本的LVQ算法步骤为：

(1) 初始化输入层神经元与竞争层神经元之间的权值及学习率(>0)。

(3) 确定与=(，，…，)距离最小的竞争层神经元，如最小，把分类标签输入到线性层中。

(4) 记输入向量对应的类标签为。如=，调整新权值-new=-old+(--old)；如≠，更新-new=-old-(--old)。其中：-old为旧权值。

LVQ神经网络结构如图1所示。

图1 LVQ神经网络结构原理图

3 构建LVQ神经网络

基于LVQ算法的故障诊断方法流程如图2所示。通过分析发动机正常数据流和故障数据流，选取发动机运行时的9个参数作为LVQ神经网络输入的特征值。这9个参数分别为：① 发动机转速，单位r/min；② 进气质量流量，单位g/s；③ 喷油脉宽，单位ms；④ 点火提前角,单位(°)；⑤ 节气门开度；⑥ 氧传感器信号端的电压，单位V；⑦ 发动机负荷瞬变时间，单位ms；⑧ 冷却液温度，单位℃；⑨ 混合气质量浓度，单位mg/m。对收集的数据进行归一化处理，构建LVQ神经网络故障诊断系统。根据仿真数据对构建的LVQ神经网络开展训练，不断调节参数，提升运算速度及准确率。其中，LVQ神经网络的输出为故障类型编码0～5，依次为无故障(编码0)、空气流量计故障(编码1)、氧传感器故障(编码2)、水温传感器故障(编码3)、节气门体故障(编码4)、喷油器故障(编码5)。最后，对已经训练完成的神经网络进行测试，确保准确率，并分析测试结果。

图2 LVQ算法的故障诊断方法流程图

3.1 LVQ神经网络的训练

本文共仿真了200组学习数据和50组测试数据，部分数据见表1(数据已完成归一化处理)。构建LVQ神经网络，设置并修正相关参数，将训练集的200组数据进行归一化处理，然后将其输入网络，实施训练和测试。

表1 LVQ神经网络部分训练数据样本

LVQ网络训练结果如图3所示。如果实际测试集分类与预测测试集分类重合，代表LVQ所建立的故障诊断系统判断故障类型正确；如果不重合，代表故障诊断系统判断错误。由图3可知，经过训练的LVQ神经网络故障分类准确率为96%。

图3 LVQ网络训练结果

3.2 LVQ神经网络的测试

所建立的故障诊断LVQ神经网络通过训练后，将50组测试数据输入网络，可得到对应的输出(即故障分类)，测试结果如图4所示。如果实际测试集分类与预测测试集分类重合，代表测试结果与实际结果一致；如果不重合，代表测试结果出现了错误。由图4可知，LVQ神经网络故障分类平均诊断正确率为98%。

图4 LVQ网络测试结果

4 结语

为诊断发动机常见故障，本文收集了大量的故障数据并分析了故障特点，应用LVQ神经网络分类方法进行故障诊断。由训练和测试的准确率可知，LVQ神经网络可以容忍个别错误样本，采用该方法诊断发动机常见的故障是可行的。