王涯鑫，李捷輝，王健

(江蘇大學(xué)汽車與交通工程學(xué)院，江蘇 鎮(zhèn)江 212013)

隨著石油緊缺形勢(shì)的日益嚴(yán)峻和國(guó)六法規(guī)的出臺(tái)，甲醇作為一種清潔燃料在發(fā)動(dòng)機(jī)領(lǐng)域的應(yīng)用日漸廣泛。甲醇-柴油雙燃料發(fā)動(dòng)機(jī)能夠靈活切換純柴油和甲醇-柴油兩種工作模式，具有動(dòng)力性強(qiáng)、經(jīng)濟(jì)性好、炭煙排放少等優(yōu)點(diǎn)，有很好的推廣前景。然而甲醇腐蝕性較強(qiáng)，易腐蝕管路導(dǎo)致泄漏；且甲醇對(duì)人體有害，泄漏后可能造成不可估量的損失?，F(xiàn)有的發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷系統(tǒng)未對(duì)甲醇系統(tǒng)的故障進(jìn)行監(jiān)測(cè)，無法診斷供醇管道腐蝕狀態(tài)并預(yù)測(cè)管道剩余壽命。而定期進(jìn)行提前維護(hù)勢(shì)必又會(huì)增加維修成本。因此，為提高雙燃料發(fā)動(dòng)機(jī)的安全性、降低雙燃料發(fā)動(dòng)機(jī)的維護(hù)成本，對(duì)甲醇管道腐蝕泄漏故障預(yù)診斷的研究具有重要意義。

近年來，燃料的泄漏問題備受關(guān)注，許多科研人員針對(duì)各種應(yīng)用環(huán)境提出了不同的診斷方法。文獻(xiàn)[3]通過壓縮感知理論對(duì)天然氣管道泄漏信號(hào)進(jìn)行壓縮采集，再結(jié)合一維卷積網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分類，完成了管道的泄漏孔徑識(shí)別，并保證了較好的魯棒性；文獻(xiàn)[4]通過能量模式法提取管道振動(dòng)信號(hào)特征，再用支持向量機(jī)進(jìn)行特征識(shí)別，實(shí)現(xiàn)了對(duì)泄漏故障發(fā)生位置的準(zhǔn)確定位；文獻(xiàn)[5]通過經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解和奇異值分解相結(jié)合的方法去除管道壓力信號(hào)中的噪聲干擾，提高了石油管道泄漏故障的診斷精度；文獻(xiàn)[6]利用伯努利方程和氣體壓力常微分方程分析乘用車油箱壓力波動(dòng)，計(jì)算泄漏流量，較好地完成了對(duì)1 mm小孔以上泄漏的故障診斷。

然而，這些方法都存在一個(gè)共性問題：只能夠檢測(cè)已發(fā)生的泄漏故障，無法在泄漏發(fā)生前進(jìn)行預(yù)測(cè)。甲醇不同于無毒燃料，其泄漏后易造成危害，需尋找一種方法能夠在泄漏前進(jìn)行預(yù)測(cè)，防止泄漏造成的損失。

概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Probabilistic Neural Network，PNN)具有訓(xùn)練過程簡(jiǎn)單、收斂迅速、容錯(cuò)性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，在發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷領(lǐng)域有著廣泛應(yīng)用。文獻(xiàn)[7]通過PNN分析發(fā)動(dòng)機(jī)曲軸轉(zhuǎn)角信號(hào)從而定位發(fā)動(dòng)機(jī)失火故障，具有流程方便、操作簡(jiǎn)單的優(yōu)點(diǎn)；文獻(xiàn)[8]提出了一種基于粒子群算法的PNN用于診斷發(fā)動(dòng)機(jī)傳感器故障，仿真表明該方法能夠有效地進(jìn)行傳感器的故障分類。

以上研究中概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)展現(xiàn)出了良好的診斷性能，但是甲醇-柴油雙燃料發(fā)動(dòng)機(jī)與普通發(fā)動(dòng)機(jī)相比，同時(shí)具有柴油、甲醇兩套控制系統(tǒng)，結(jié)構(gòu)更為復(fù)雜，這對(duì)PNN的診斷性能提出了更高的挑戰(zhàn)。簡(jiǎn)單的PNN模型無法滿足故障診斷精度和速度的要求，需要對(duì)PNN模型進(jìn)行優(yōu)化，提升其診斷性能。

近年來螢火蟲算法(Firefly Algorithm，F(xiàn)A)理論的發(fā)展為基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷提供了一種全新的優(yōu)化方法。本研究以甲醇-柴油雙燃料發(fā)動(dòng)機(jī)為對(duì)象，針對(duì)現(xiàn)有故障診斷系統(tǒng)無法預(yù)測(cè)供醇管道腐蝕泄漏故障的問題，采用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(Empirical Mode Decomposition，EMD)結(jié)合能量熵的方法進(jìn)行振動(dòng)信號(hào)的特征提取，解決了供醇管道振動(dòng)信號(hào)非平穩(wěn)、非線性，難以準(zhǔn)確完整地提取特征的問題。通過基于螢火蟲算法的概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(FAPNN)對(duì)振動(dòng)信號(hào)的特征進(jìn)行分析，識(shí)別供醇管壁厚度以判斷腐蝕程度，再通過管壁厚度變化曲線預(yù)測(cè)出供醇管道的剩余壽命，從而獲得最優(yōu)的故障預(yù)診斷效果。

1 FAPNN故障預(yù)診斷模型研究

1.1 概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論

概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PNN)是一種基于統(tǒng)計(jì)原理的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是徑向網(wǎng)絡(luò)的一種，屬于前饋網(wǎng)絡(luò)。PNN一般包含以下4層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)：輸入層、模式層、求和層以及輸出層，如圖1所示。

圖1 概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

輸入層不執(zhí)行任何計(jì)算操作，只負(fù)責(zé)將特征向量傳入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，交給模式層的神經(jīng)元。輸入層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)與輸入數(shù)據(jù)的維度，即樣本特征的個(gè)數(shù)相同。

模式層負(fù)責(zé)計(jì)算輸入特征向量與訓(xùn)練集中各個(gè)模式的相似度。每個(gè)模式層的神經(jīng)元都有一個(gè)中心，該層接收輸入層的樣本輸入，計(jì)算輸入向量與中心的距離并將其送入高斯函數(shù)得到模式層的輸出。模式層神經(jīng)元的個(gè)數(shù)與輸入的訓(xùn)練樣本個(gè)數(shù)相等。

每個(gè)模式層神經(jīng)元的輸出為

(1)

式中：為特征向量；為特征向量的維度；為平滑因子；為第個(gè)樣本的第個(gè)中心。

求和層負(fù)責(zé)將每個(gè)分類的模式層的神經(jīng)元連接起來，并對(duì)同一類別模式層神經(jīng)元的輸出加權(quán)平均，計(jì)算出每個(gè)分類的總概率。這一層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)為樣本的類別數(shù)目，在本研究中即為故障類型的數(shù)目。

求和層輸出的每個(gè)故障分類的概率為

(2)

式中：為第類故障的樣本總數(shù)。

輸出層負(fù)責(zé)輸出求和層計(jì)算出的概率最大的分類。具有最大概率的分類輸出為 1，其他分類均輸出為 0。

由上述可知，平滑因子是PNN的重要參數(shù)，選取合適的平滑因子對(duì)于PNN的分類準(zhǔn)確性十分重要。本研究選擇采用螢火蟲算法(FA)尋找最合適的平滑因子，實(shí)現(xiàn)PNN的自適應(yīng)尋優(yōu)。

1.2 螢火蟲算法理論

螢火蟲算法(FA)是根據(jù)自然界中螢火蟲群會(huì)向最亮的個(gè)體聚集的現(xiàn)象而提出的。在FA算法中，每個(gè)螢火蟲的位置代表一個(gè)所求問題的解，在本研究中代表PNN的平滑因子的一個(gè)取值。螢火蟲的亮度則代表該解的適應(yīng)度，亮度越高表示該解越接近最優(yōu)解。每個(gè)螢火蟲會(huì)向著亮度比它更高的螢火蟲移動(dòng)，亮度越高的螢火蟲對(duì)其他螢火蟲的吸引力越大。最終所有螢火蟲都會(huì)聚集到亮度最高的螢火蟲的位置，此時(shí)的最亮位置即為問題的最優(yōu)解，由此完成自適應(yīng)尋優(yōu)的過程。對(duì)于FA算法，有以下定義式：

在維解空間內(nèi)，每個(gè)螢火蟲的位置定義為=(,,…)。

螢火蟲與螢火蟲之間的吸引力定義為

()=(-)-+。

(3)

式中：為最大吸引力；為最小吸引力；為光吸收系數(shù)；為兩只螢火蟲的空間距離。

螢火蟲會(huì)隨迭代次數(shù)向更亮的螢火蟲移動(dòng)。迭代后螢火蟲的空間位置定義為

(+1)=()+
()[()-()]+。

(4)

式中：為螢火蟲算法的迭代次數(shù)；為隨機(jī)擾動(dòng)；為擾動(dòng)的步長(zhǎng)系數(shù)。

1.3 基于螢火蟲算法的概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

為實(shí)現(xiàn)PNN模型的平滑因子的自適應(yīng)尋優(yōu)，提升其故障預(yù)測(cè)性能，本研究將平滑因子的取值作為螢火蟲算法的優(yōu)化對(duì)象，建立基于螢火蟲算法的概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(FAPNN)，模型具體流程見圖2。

圖2 FAPNN診斷模型流程

1) 設(shè)定螢火蟲算法的種群個(gè)數(shù)、步長(zhǎng)、最大吸引力、最小吸引力。將PNN的平滑因子作為螢火蟲的初始種群，隨機(jī)分布螢火蟲的初始位置。

2) 計(jì)算當(dāng)前每個(gè)螢火蟲的適應(yīng)度。其中，用模型的預(yù)測(cè)錯(cuò)誤率作為FA算法的適應(yīng)度函數(shù)，其定義式為

(5)

式中：為輸入的樣本個(gè)數(shù)；和分別表示PNN的預(yù)測(cè)結(jié)果和樣本的實(shí)際值。(≠)代表預(yù)測(cè)結(jié)果和樣本的實(shí)際值不相同的次數(shù)，即誤判次數(shù)。適應(yīng)度值越接近0說明FAPNN模型誤判率越低，適應(yīng)度越優(yōu)，螢火蟲的亮度越高。

3) 根據(jù)式(3)計(jì)算當(dāng)前每個(gè)螢火蟲的吸引力。

4) 根據(jù)式(4)更新螢火蟲的空間位置。

5) 根據(jù)式(5)計(jì)算每個(gè)螢火蟲位置更新后的適應(yīng)度值。若適應(yīng)度滿足預(yù)設(shè)的適應(yīng)度要求或算法已到達(dá)最大迭代次數(shù)，則跳轉(zhuǎn)到步驟6，否則跳轉(zhuǎn)到步驟4。

6) 輸出最終的螢火蟲的位置作為平滑因子的最優(yōu)解輸入到PNN模型中，完成自適應(yīng)尋優(yōu)。

2 供醇管道故障預(yù)診斷應(yīng)用

根據(jù)上述理論模型，本研究提出了一種基于EMD分解和FAPNN模型的甲醇-柴油雙燃料發(fā)動(dòng)機(jī)甲醇泄漏故障預(yù)測(cè)方法，流程見圖3。

1) 對(duì)供醇管道振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行EMD分解，得到信號(hào)的各模態(tài)分量。

2) 計(jì)算每個(gè)模態(tài)分量的能量熵作為信號(hào)特征，構(gòu)建特征向量矩陣。

3) 將特征向量矩陣輸入FAPNN預(yù)診斷模型中，識(shí)別出供醇管道當(dāng)前壁厚，并判斷管道的腐蝕故障狀態(tài)。

4) 結(jié)合當(dāng)前壁厚，根據(jù)管壁厚度變化曲線預(yù)測(cè)出供醇管道的剩余壽命。

圖3 故障預(yù)診斷流程

2.1 試驗(yàn)數(shù)據(jù)來源

為驗(yàn)證本研究所提方法的有效性，通過臺(tái)架試驗(yàn)采集發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)信號(hào)作為故障樣本數(shù)據(jù)并進(jìn)行處理和分析。

試驗(yàn)中使用的甲醇-柴油雙燃料發(fā)動(dòng)機(jī)在4G33TC柴油機(jī)上加裝甲醇系統(tǒng)改裝而成(見圖4)。三向加速度傳感器PCB 356A32安裝在供醇管道的正上方，傳感器安裝位置見圖5。使用LMS SCADAS Mobile SCM05動(dòng)態(tài)信號(hào)分析儀控制數(shù)據(jù)采集，并將采集到的信號(hào)存儲(chǔ)到計(jì)算機(jī)中進(jìn)行分析。

圖4 甲醇-柴油雙燃料發(fā)動(dòng)機(jī)試驗(yàn)臺(tái)架

圖5 加速度傳感器安裝位置

根據(jù)國(guó)標(biāo)GB/T 3093—2002并結(jié)合本研究發(fā)動(dòng)機(jī)供醇管道的工作環(huán)境，將管道狀態(tài)分為正常狀態(tài)和三種不同程度腐蝕狀態(tài)，具體參數(shù)見表1。通過改變供醇管道的管壁厚度，模擬了管道在不同腐蝕狀態(tài)下的振動(dòng)信號(hào)。為驗(yàn)證本研究診斷方法在各種工況下的普適性，選擇發(fā)動(dòng)機(jī)分別在1 200 r/min，1 600 r/min，2 000 r/min，2 400 r/min 4個(gè)工況下進(jìn)行信號(hào)采集，信號(hào)采樣頻率設(shè)置為10 240 Hz。為保證樣本數(shù)量滿足神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練和驗(yàn)證精度要求，4個(gè)工況下每種狀態(tài)類別采集50組數(shù)據(jù)，共有800組數(shù)據(jù)樣本；每組2 048個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，包含至少一個(gè)以上的工作循環(huán)。其中70%的數(shù)據(jù)，即560組樣本用于訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，剩余的30%數(shù)據(jù)，即240組樣本用于驗(yàn)證。

表1 供醇管道故障狀態(tài)及對(duì)應(yīng)參數(shù)

2.2 信號(hào)處理和特征提取

圖6示出了1 600 r/min工況下發(fā)動(dòng)機(jī)供醇管道在正常、輕度腐蝕、重度腐蝕、已泄漏這4種運(yùn)行狀態(tài)下的振動(dòng)信號(hào)時(shí)域圖。其中，狀態(tài)1～4分別對(duì)應(yīng)的供醇管道壁厚為1.5 mm，0.8 mm，0.4 mm以及在0.4 mm壁厚時(shí)鉆孔獲得的已泄漏狀態(tài)。由圖可知，雖然各信號(hào)之間都存在一定差異，但是難以準(zhǔn)確分辨各信號(hào)特征的區(qū)別。因此，采用EMD將振動(dòng)信號(hào)分解為多個(gè)本征模函數(shù)(Intrinsic Mode Function, IMF)并進(jìn)行分析，提取能量熵作為信號(hào)特征。

圖6 供醇管道振動(dòng)信號(hào)時(shí)域圖

圖7示出輕度腐蝕(狀態(tài)標(biāo)簽2)故障信號(hào)的EMD分解結(jié)果。從圖中可以看出原始振動(dòng)信號(hào)經(jīng)EMD分解得到的各IMF分量的波形呈現(xiàn)不同的分布規(guī)律，且各模態(tài)分量的頻譜存在顯著區(qū)別，說明原始振動(dòng)信號(hào)的有效成分被完整提取出來且不存在混疊現(xiàn)象。

圖7 EMD分解的各模態(tài)分量及對(duì)應(yīng)頻譜

能量熵作為一種量化信號(hào)信息的方法，可以準(zhǔn)確有效地用于提取振動(dòng)信號(hào)特征。計(jì)算每個(gè)IMF分量的能量熵作為故障特征向量，能量熵定義式為

(6)

第個(gè)IMF的能量為

(7)

表2示出供醇管道在不同狀態(tài)下各IMF分量的能量熵值。其中，H1～H4分別代表IMF1～I(xiàn)MF4時(shí)域信號(hào)的能量熵。由表可知，管道在不同腐蝕故障狀態(tài)下對(duì)應(yīng)的能量熵能夠體現(xiàn)出明顯差異，其中，正常狀態(tài)下的能量熵相較于其他幾種狀態(tài)較小，已泄漏狀態(tài)下的能量熵明顯高出其他3種狀態(tài)。

表2 各故障狀態(tài)對(duì)應(yīng)的IMF分量的能量熵

將每種故障狀態(tài)類型與其IMF分量的能量熵一一對(duì)應(yīng)構(gòu)建成為4維的特征向量作為樣本集合，并隨機(jī)分為兩個(gè)子集：訓(xùn)練集(每種狀態(tài)70個(gè)樣本)和測(cè)試集(每種狀態(tài)30個(gè)樣本)，作FAPNN故障預(yù)測(cè)模型的輸入。

3 試驗(yàn)結(jié)果及對(duì)比分析

3.1 故障分類預(yù)測(cè)結(jié)果

在Matlab 2018b中建立FAPNN故障預(yù)診斷模型，將訓(xùn)練集樣本輸入模型中進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí)。其中，螢火蟲算法的種群個(gè)數(shù)=40，移動(dòng)步長(zhǎng)=02，最大吸引力=1，最小吸引力=005，光吸收系數(shù)=1，最大迭代次數(shù)設(shè)置為100，適應(yīng)度閾值為0.05。螢火蟲算法的適應(yīng)度隨迭代次數(shù)變化曲線見圖8。

圖8 螢火蟲算法的適應(yīng)度曲線

由圖8可知，螢火蟲算法適應(yīng)度在迭代初期下降很快，在15代左右到達(dá)第一個(gè)平穩(wěn)值，這代表算法陷入了局部最優(yōu)解。但是在若干次迭代后適應(yīng)度又下降了，并最終在24次迭代時(shí)穩(wěn)定在全局最優(yōu)解。這表明螢火蟲算法具有很好的跳出局部最優(yōu)的能力。

優(yōu)化過程完成后，F(xiàn)A算法求得最優(yōu)平滑因子=0.16。將其帶入PNN中，按前述流程完成對(duì)FAPNN模型的訓(xùn)練，獲得最優(yōu)的故障預(yù)測(cè)模型。再將每種轉(zhuǎn)速60組，共240組測(cè)試樣本輸入訓(xùn)練好的概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障預(yù)測(cè)模型中，獲得相應(yīng)的分類結(jié)果(見圖9)。

圖9 FAPNN模型故障預(yù)診斷結(jié)果

由圖9可知，在1 200 r/min和2 400 r/min的轉(zhuǎn)速工況下，F(xiàn)APNN模型能夠準(zhǔn)確識(shí)別出供醇管道的故障狀態(tài)，準(zhǔn)確率高達(dá)100%。在1 600 r/min和2 000 r/min的工況下，分別有兩組和三組樣本出現(xiàn)預(yù)測(cè)錯(cuò)誤，準(zhǔn)確率分別為96.7%和95%。綜合4種工況準(zhǔn)確率取平均值，全工況下FAPNN模型的故障預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率為97.9%，滿足預(yù)設(shè)誤差要求。

3.2 故障時(shí)間預(yù)測(cè)及驗(yàn)證

在通過FAPNN模型判斷出管壁厚度的基礎(chǔ)上，通過甲醇對(duì)管道的腐蝕速率推算出泄漏發(fā)生的準(zhǔn)確時(shí)間。文獻(xiàn)[15-16]對(duì)甲醇的腐蝕速率進(jìn)行了研究，但試驗(yàn)環(huán)境及對(duì)象與本研究有所區(qū)別，無法用于本研究。為獲得甲醇腐蝕速率的準(zhǔn)確值，在雙燃料發(fā)動(dòng)機(jī)臺(tái)架上對(duì)供醇管道進(jìn)行甲醇腐蝕試驗(yàn)，采用M100工業(yè)甲醇裝滿管道，管口密封隔絕空氣，每5 d，即120 h記錄一次管壁厚度數(shù)據(jù)，共記錄210 d，即5 040 h，43組數(shù)據(jù)。制作出管壁厚度隨腐蝕時(shí)間變化曲線。部分?jǐn)?shù)據(jù)見表3。

表3 管壁厚度隨時(shí)間變化數(shù)據(jù)

由表3可知，甲醇對(duì)供醇管道腐蝕速率為非線性，無法用平均速率進(jìn)行計(jì)算。所以需要一種算法能夠準(zhǔn)確擬合并預(yù)測(cè)該腐蝕曲線。本研究提出的FAPNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不僅可用于狀態(tài)分類，亦可用于數(shù)值預(yù)測(cè)。

圖10示出FAPNN、BPNN和多項(xiàng)式函數(shù)對(duì)腐蝕曲線進(jìn)行擬合預(yù)測(cè)的結(jié)果。其中，前3 000 h為擬合值，后2 000 h為預(yù)測(cè)值?？梢钥闯?，3種算法在擬合階段均能較好地模擬壁厚變化曲線，但在進(jìn)入預(yù)測(cè)階段后，BPNN和多項(xiàng)式函數(shù)的預(yù)測(cè)結(jié)果均與實(shí)際值有一定程度的偏離，而FAPNN模型的預(yù)測(cè)值與實(shí)際數(shù)據(jù)擬合度較高，可以作為管道剩余壽命的預(yù)測(cè)依據(jù)。

圖10 FAPNN預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際值對(duì)比

根據(jù)FAPNN模型預(yù)測(cè)出的管壁厚度變化曲線，預(yù)測(cè)出供醇管道壁厚將在第4 891.2 h降至0.5 mm以下，進(jìn)入重度腐蝕狀態(tài)。實(shí)際試驗(yàn)結(jié)果顯示，第4 920 h甲醇管道厚度降至0.5 mm，發(fā)出重度腐蝕預(yù)警，與預(yù)測(cè)時(shí)間相差28.8 h，證明了提出的方法在供醇管道壽命預(yù)測(cè)方面的可行性。

3.3 對(duì)比分析

為了進(jìn)一步說明所提出的故障預(yù)測(cè)方法的有效性和優(yōu)越性，分別采用較常用的粒子群算法(Particle Swarm Optimization，PSO)、遺傳算法(Genetic Algorithm，GA)、煙花算法(Firework Algorithm，F(xiàn)WA)優(yōu)化概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并將故障預(yù)測(cè)結(jié)果與本研究所提出的FAPNN模型進(jìn)行比較分析。每種算法的參數(shù)設(shè)置見表4。

表4 各算法的參數(shù)設(shè)置

將560組訓(xùn)練樣本分別輸入以上4種算法優(yōu)化的PNN故障預(yù)測(cè)模型中進(jìn)行訓(xùn)練，圖11示出各算法的錯(cuò)誤率收斂曲線。由圖可知，訓(xùn)練初期FAPNN的收斂曲線最陡，這代表FAPNN的收斂速度最快。迭代至100次后僅有FAPNN與FWAPNN的錯(cuò)誤率小于預(yù)設(shè)閾值0.05，而其他兩種算法遠(yuǎn)未達(dá)到預(yù)設(shè)要求。此外，F(xiàn)APNN的收斂曲線是所有方法中最低的，這表明其在搜索全局最優(yōu)解時(shí)具有最佳性能。

圖11 各算法的錯(cuò)誤率收斂曲線

為進(jìn)一步探究本研究的預(yù)診斷模型在預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率和響應(yīng)速度方面的性能，將各轉(zhuǎn)速下共240組測(cè)試集樣本輸入上述4種故障預(yù)測(cè)模型中，記錄訓(xùn)練時(shí)間和準(zhǔn)確率并求平均值，結(jié)果見表5。

表5 各算法的運(yùn)算時(shí)間與準(zhǔn)確率

由表5可知，基于FA的PNN模型故障預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率最高，達(dá)到了97.9%，比基于PSO，GA和FWA的PNN模型分別高出18.6%，9.5%，2.9%。雖然FWAPNN的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度與FAPNN相近，但是在訓(xùn)練速度方面FAPNN遠(yuǎn)超其他算法模型，僅需3.9 s，充分證明本研究提出的雙燃料發(fā)動(dòng)機(jī)腐蝕泄漏故障預(yù)測(cè)方法是可行且有效的。

4 結(jié)束語

EMD分解結(jié)合能量熵的方法可以有效完整地提取出發(fā)動(dòng)機(jī)甲醇管道振動(dòng)信號(hào)特征，且各特征之間無混疊情況，便于后續(xù)預(yù)診斷模型的識(shí)別分類。

針對(duì)PNN的平滑因子需人為設(shè)置，工作量大且準(zhǔn)確率不高的問題，提出了FAPNN模型，通過螢火蟲算法自適應(yīng)尋找的最優(yōu)解。試驗(yàn)證明，提出的FAPNN模型通過對(duì)供醇管道振動(dòng)信號(hào)特征的識(shí)別，可以成功診斷出管道的腐蝕程度；再結(jié)合供醇管道壁厚變化曲線，能準(zhǔn)確預(yù)測(cè)管道的剩余壽命，在泄漏故障發(fā)生前進(jìn)行預(yù)測(cè)診斷，避免了甲醇泄漏造成的損失和危害，降低了甲醇-柴油雙燃料發(fā)動(dòng)機(jī)的維護(hù)成本。