尚前明，唐新飛，陳 輝，楊安聲，曹玉佩，孫 俊

(武漢理工大學 能源與動力工程學院，湖北 武漢 430063)

維修理論

基于PCA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡在船用柴油機熱工故障診斷中的應用研究

尚前明，唐新飛，陳 輝，楊安聲，曹玉佩，孫 俊

(武漢理工大學 能源與動力工程學院，湖北 武漢 430063)

利用AVL-BOOST對柴油機的熱工故障進行仿真計算，首先通過主成分分析法對柴油機的熱工故障進行分析，選取能夠反映原始變量99.589%信息的3個主成分作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入，將柴油機的故障模式作為輸出，構建一個3層的神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型。結果表明，PCA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型能夠很好的對柴油機的故障模式做出診斷。

柴油機；熱工故障；主成分分析法；BP神經(jīng)網(wǎng)絡；診斷

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

船舶柴油機是船舶動力裝置的核心設備，由于其工作條件惡劣，容易發(fā)生故障，不僅影響船舶營運，還可能造成巨大的經(jīng)濟損失，甚至造成關鍵設備損壞，危及人身安全[1]。

本文采用AVL-BOOST軟件[2]對MAN B&W L16/24柴油機的渦輪增壓器故障和噴油故障進行仿真，通過主成分分析法(PCA)對熱工參數(shù)進行降維，為BP神經(jīng)網(wǎng)絡在柴油機的智能診斷奠定了基礎。

1 PCA和BP神經(jīng)網(wǎng)絡

1.1PCA

PCA是多元統(tǒng)計學中一種常用的降維方法[3]。它是通過選取較少的幾個不相關的新變量，取代原有較多的相關聯(lián)變量，并且新變量為原有變量的線性組合。以往的研究中，由于研究對象的指標變量較多，在分析時需要處理很多的數(shù)據(jù)，導致計算過程較為復雜，計算工作量加大。而主成分分析法能夠對數(shù)據(jù)進行降維，降維后所選取的新變量包含足夠多的原始變量特征，可以明顯減少工作量。因為主成分分析法具有客觀性和適用性的優(yōu)點，所以被廣泛用來做多元數(shù)據(jù)分析。

主成分分析法的步驟如下。

1)原始數(shù)據(jù)的標準化。

2)求相關系數(shù)矩陣。

3)求相關矩陣R的特征根和特征向量。

4)計算主成分的累計貢獻率，并確定主成分的個數(shù)[4]。

5)計算求出主成分，主成分值作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡的樣本。

1.2BP神經(jīng)網(wǎng)絡

BP神經(jīng)網(wǎng)絡是1種多層次前向神經(jīng)網(wǎng)絡[5]，它由輸入層、隱含層和輸出層3層組成，其核心是通過一邊向后傳遞誤差，一邊修正誤差的方法來不斷調節(jié)網(wǎng)絡參數(shù)，以實現(xiàn)或逼近所希望的輸入、輸出映射關系。目前，BP神經(jīng)網(wǎng)絡被廣泛應用于信息處理和模式識別領域。

本文將PCA與BP神經(jīng)網(wǎng)絡[6-7]這兩種分析方法相結合，使神經(jīng)網(wǎng)絡的信息處理能力變得更強。運用主成分分析法對柴油機的熱工故障進行分析，得出主要影響成分作為神經(jīng)網(wǎng)絡的學習樣本數(shù)據(jù)，并搭建神經(jīng)網(wǎng)絡的故障診斷模型。這樣不僅可以使網(wǎng)絡的結構更簡化，而且還能增加故障診斷的精度。因此，運用PCA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡相結合的分析方法，能充分發(fā)揮兩者的優(yōu)點，使該模型算法兼有神經(jīng)網(wǎng)絡的學習能力和魯棒性，不僅滿足了精度要求，而且還降低了神經(jīng)網(wǎng)絡輸入層神經(jīng)元的復雜度，很好地提高了BP網(wǎng)絡的學習速率。

2 故障診斷實例

2.1仿真模型

本文采用AVL-BOOST來進行柴油機模型的仿真計算，根據(jù)該軟件提供的模塊，結合仿真對象的實際情況搭建的組態(tài)界面如圖1所示。

圖1 MAN B&W L16/24型柴油機仿真模型組態(tài)

建模仿真的柴油機機型為MAN B&W L16/24型柴油機，該機型是高增壓4沖程柴油機，一般作為大型船舶的輔機，或者中小型船舶的主機，其主要技術數(shù)據(jù)如表1所示。

表1 MAN B&W L16/24型柴油機主要技術參數(shù)

2.2模型仿真計算與驗證

為了驗證模型的正確性，需要進行模型驗證對比。由于搭建該模型主要用于柴油機的熱工故障診斷方法研究，最終需要是提取關鍵熱工參數(shù)，然后用這些參數(shù)生成樣本數(shù)據(jù)，所以在這里只對模型的關鍵熱工參數(shù)進行對比，如果仿真模型的熱工參數(shù)的表現(xiàn)與實驗測得的結果相一致，那么就能說明模型的合理性和正確性。本次模擬的工作狀況是柴油機在轉速為1 000 r/min，100%負荷時，其仿真結果如表2。

表2 柴油機在1000 r/min，100%負荷工作狀況下試驗結果與計算結果的對比

從表2知，計算結果與試驗結果的數(shù)據(jù)相吻合，驗證了該模型的合理性與正確性。因此，可以選用該模型來進行柴油機的熱工故障仿真分析。

2.3故障診斷

本文選取幾個典型的熱工故障進行模擬，挑選的故障主要是渦輪增壓器故障和噴油故障，這兩種情況對柴油機性能的影響最為顯著，而且故障發(fā)生概率也最大，非常有代表性。這里對每種故障設置兩種不同的故障程度，分別是輕度故障和嚴重故障。若故障模擬涉及缸內參數(shù)，則以3#氣缸為對象。參數(shù)選擇及設置如表3所示。

表3 故障仿真方案

本文考慮到不同熱工參數(shù)的單位以及數(shù)量級的不同，對仿真數(shù)據(jù)進行無量綱化處理，即利用熱工參數(shù)的偏移率來代表熱工參數(shù)當前狀態(tài)，這樣所有的熱工參數(shù)就處在同一參考條件下，方便用于神經(jīng)網(wǎng)絡的模式識別，結果如表4所示。

表4 柴油機不同熱工故障對應的熱工參數(shù)偏移率

表4中,pci為壓氣機進口壓力；Tci為壓氣機進口溫度；Pco為壓氣機出口壓力；Tco為壓氣機出口溫度；Pao為中冷器出口壓力；Tao為中冷器出口溫度；Pii為進氣管壓力；Tii為進氣管溫度；Pmax為最高燃燒壓力；Tmax為最高燃燒溫度；Peo為排氣總管壓力；Teo為排氣總管溫度；Pti為渦輪出口壓力；Tti為渦輪出口溫度；Ne為有效功率；Pe為平均有效壓力。

對表4中的數(shù)據(jù)進行主成分分析，結果見表5。

表5 主成分的貢獻率及累計貢獻率

由表5知，主成分1的特征值為11.589，它包含了總體變量的72.432%的信息。特征值越大，包含原始數(shù)據(jù)的信息量越多。因為前3個主成分的累計貢獻率為99.589%，已經(jīng)包含足夠多的原始變量的信息，且后面的貢獻率比較小，所以選用主成分1、2、3作為總體的評價指標，可信度達到99.589%，可以認為提取前3個主成分能夠包含原來16個變量指標的絕大多數(shù)信息。然后計算出主成分1、2、3的值，其結果見表6所示。

表6 主成分計算后的樣本數(shù)據(jù)

選取PCA處理后的柴油機熱工參數(shù)的前6組數(shù)據(jù)作為訓練樣本，最后3組作為檢驗樣本。采用Matlab軟件創(chuàng)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡，以3個主成分作為輸入向量，柴油機的故障模式輸出矩陣作為目標向量。輸出矩陣分別表示為：[1,0,0,0,0]表示為單缸停油，[0,1,0,0,0]表示為壓氣機阻塞，[0,0,1,0,0]表示為噴油正時滯后，[0,0,0,1,0]表示為噴油正時提前，[0,0,0,0,1]表示為噴油器阻塞。

針對本診斷系統(tǒng)，神經(jīng)網(wǎng)絡采用Matlab的神經(jīng)網(wǎng)絡工具箱的newff.m函數(shù)來創(chuàng)建，具體參數(shù)設置如下：①網(wǎng)絡層數(shù)及結構：3-12-5(3層)；②隱含層傳遞函數(shù)：tansig；③輸出層傳遞函數(shù)：logsig；④訓練函數(shù)：trainlm；⑤迭代次數(shù)：2 000；⑥學習率：0.01；⑦目標誤差：0.000 1。設置好相關參數(shù)就可以用神經(jīng)網(wǎng)絡工具箱的train.m函數(shù)和sim.m函數(shù)對神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練和測試。網(wǎng)絡訓練誤差曲線如圖2所示。

圖2 網(wǎng)絡訓練誤差曲線

由圖2可知，當計算達到8步時，訓練誤差值為8.034 4×10-5，達到了目標誤差的要求。最后3組數(shù)據(jù)作為檢驗樣本來檢驗訓練好的網(wǎng)絡，結果見表7。

表7 柴油機故障的預測結果

由表7可知，該模型對柴油機的故障模式的診斷精度較高，與實際情況相吻合，說明該方法能夠對柴油機的故障模式做出正確的識別。

3 結束語

1)采用PCA對柴油機的故障數(shù)據(jù)進行處理，

將原來待識別的參數(shù)從16個減少到3個，大大降低模型的復雜度，并且診斷的效率和精度較高。

2)將PCA與BP神經(jīng)網(wǎng)絡相結合，搭建了PCA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡的診斷模型，并通過實例驗證該方法能夠很好地用于船用柴油機相關故障的診斷。

3)該模型只能診斷出本文中已設的故障模式，并且當多個故障發(fā)生或有其他故障產(chǎn)生時無法對其進行識別，但是后續(xù)可以增加柴油機的熱工故障仿真的設置，來提高該模型的對故障模式的診斷能力。

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U672

10.13352/j.issn.1001-8328.2017.05.011

國家自然科學基金(51579200)

尚前明(1974-)，男，四川廣安人，副教授，在讀博士研究生，主要從事輪機仿真及自動控制研究；唐新飛(1989-)，男，安徽阜陽人，在讀碩士研究生，主要從事輪機仿真及自動控制研究。

2017-05-05