黃萬(wàn)友,鄒于建,譚世威,郭雅晶,褚瑞霞,劉冬影

山東交通學(xué)院汽車工程學(xué)院,山東濟(jì)南 250357

0 引言

隨著我國(guó)機(jī)動(dòng)車保有量逐年增加,排放不達(dá)標(biāo)的柴油車越來(lái)越多,污染物排放十分嚴(yán)重,對(duì)其進(jìn)行有效治理迫在眉睫。全國(guó)機(jī)動(dòng)車排放檢驗(yàn)與維修制度(簡(jiǎn)稱“I/M”制度)已進(jìn)入實(shí)施階段,目前機(jī)動(dòng)車排放維修治理站使用的機(jī)動(dòng)車診斷儀器的診斷工況為自由加速法,而機(jī)動(dòng)車大多數(shù)工況為加載減速法,機(jī)動(dòng)車診斷工況不能對(duì)應(yīng)現(xiàn)有的檢測(cè)工況,診斷準(zhǔn)確率較低,診斷結(jié)果不可靠,導(dǎo)致在治理尾氣超標(biāo)時(shí),無(wú)法快速找到超標(biāo)的準(zhǔn)確原因,機(jī)動(dòng)車維護(hù)成本大大增加,“I/M”制度落地實(shí)施難以積極推進(jìn)[1-2]。

當(dāng)前,發(fā)動(dòng)機(jī)故障大多利用振動(dòng)信息分析,雖準(zhǔn)確率高,但診斷結(jié)果十分依賴采集的振動(dòng)信號(hào),振動(dòng)信號(hào)極易受到干擾,不適用于快速診斷[3-6]。在車輛檢測(cè)診斷中,尾氣的獲取較簡(jiǎn)單,尾氣成分及其含量數(shù)據(jù)中有大量的發(fā)動(dòng)機(jī)燃燒信息,能夠反映柴油機(jī)燃燒過(guò)程中的空燃比、噴油壓力等變化規(guī)律。國(guó)內(nèi)外專家也對(duì)基于尾氣信息與人工智能算法進(jìn)行了研究,但尾氣的獲取方法大多停留在理論研究階段,且不適用于機(jī)動(dòng)車定期排放檢測(cè)[7-11]。

本文中基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,設(shè)計(jì)一種利用柴油車排放檢測(cè)尾氣信息準(zhǔn)確診斷排放故障的柴油車尾氣診斷系統(tǒng),快速準(zhǔn)確進(jìn)行柴油機(jī)尾氣超標(biāo)故障診斷。

1 柴油車故障排放測(cè)試

1.1 排放試驗(yàn)設(shè)備

采用加載減速法和自由加速法對(duì)2輛不同柴油車進(jìn)行排放檢測(cè),2輛車的發(fā)動(dòng)機(jī)均采用增壓中冷、高壓共軌技術(shù),滿足國(guó)五排放標(biāo)準(zhǔn),車輛A型號(hào)為唐駿歐鈴K3系列輕卡,額定質(zhì)量為1 496 kg,整備質(zhì)量為4 495 kg;車輛B型號(hào)為豪沃ZZ4257N3247E1BB,整備質(zhì)量為8 800 kg。2輛機(jī)動(dòng)車配置的發(fā)動(dòng)機(jī)主要技術(shù)參數(shù)如表1所示。

試驗(yàn)中的測(cè)試儀器為:1)MQW-5105(Z)氣體分析儀。測(cè)量的尾氣成分分別為CO、CO2、O2、NO、NO2,體積分?jǐn)?shù)測(cè)量范圍分別為 0～14.0%、0～18.0%、0～25.0%、0～5 000×10-6、0～500×10-6。2)MQY-202透射式煙度計(jì),光吸收系數(shù)k測(cè)量范圍為0～16.08 m-1。3)WZS04汽車通用轉(zhuǎn)速儀。四缸四沖程發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速測(cè)量范圍為360～9 000 r/min,六缸四沖程發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速測(cè)量范圍為360～6 000 r/min。4)汽車底盤測(cè)功機(jī)。滾筒直徑為370 mm,額定吸收功率為700 kW,最高車速為130 km/h,額定承載質(zhì)量為13 t,基本慣性質(zhì)量為1 454 kg。

故障模擬前,首先對(duì)2輛車輛進(jìn)行無(wú)故障測(cè)試,保證發(fā)動(dòng)機(jī)的排放控制系統(tǒng)正常工作,以此作為基準(zhǔn),模擬4種排放控制技術(shù)常見(jiàn)的故障:加載減速法工況下,對(duì)車輛A進(jìn)行空氣濾清器故障和SCR故障模擬,車輛B進(jìn)行空氣濾清器故障和進(jìn)氣軟管漏氣故障模擬;自由加速法工況下,車輛A進(jìn)行SCR故障、噴油嘴損壞故障、空氣濾清器堵塞故障模擬,車輛B進(jìn)行空氣濾清器堵塞故障、進(jìn)氣軟管漏氣故障模擬。

故障模擬方法為:1)將尿素與水按照體積比1：4配比添加到尿素箱中,稀釋尿素的濃度,模擬SCR故障;2)斷開(kāi)其中一個(gè)噴油嘴電連接,使各氣缸之間的燃油噴射量不一致,模擬噴油嘴損壞故障;3)用硬紙板緊緊蓋住進(jìn)氣口,使進(jìn)氣不通暢,模擬空氣濾清器堵塞故障;4)拔開(kāi)進(jìn)氣軟管,使進(jìn)氣軟管處漏氣,模擬進(jìn)氣軟管漏氣故障。

選擇實(shí)測(cè)最大輪邊功率時(shí)的轉(zhuǎn)鼓線速度(記為工況1)和實(shí)測(cè)最大輪邊功率時(shí)的轉(zhuǎn)鼓線速度的80%(記為工況2)為試驗(yàn)工況。

1.2 試驗(yàn)結(jié)果分析

利用尾氣信息對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)進(jìn)行故障診斷,不同的故障導(dǎo)致尾氣中污染物排放體積分?jǐn)?shù)發(fā)生變化,發(fā)動(dòng)機(jī)排放參數(shù)對(duì)故障的敏感度用增長(zhǎng)率表示,增長(zhǎng)率

r=(a-b)/b,

(1)

式中:a為故障狀態(tài)下排放參數(shù)結(jié)果,b為無(wú)故障狀態(tài)下排放參數(shù)結(jié)果。排放參數(shù)包括測(cè)試過(guò)程中車輛的最大輪邊功率、發(fā)動(dòng)機(jī)額定轉(zhuǎn)速、光吸收系數(shù)k、尾氣中NOx的體積分?jǐn)?shù)φ(NOx)。

加載減速法工況下車輛A、B對(duì)各故障的敏感度分別如表2、3所示。

由表2可知:對(duì)于輕型柴油機(jī)車,最大輪邊功率能夠反映車輛的動(dòng)力性,車輛A空氣濾清器堵塞故障和SCR故障均影響輕型柴油車的動(dòng)力性,空氣濾清器對(duì)最大輪邊功率影響較大;車輛A空氣濾清器堵塞后,k敏感度減小,且減小幅度較大;φ(NOx)敏感度很小,幾乎為0。這是由于最大輪邊功率降低,空氣濾清器堵塞導(dǎo)致車輛發(fā)動(dòng)機(jī)功率下降,低功率下排放性能較好。工況1下,空氣濾清器故障的k敏感度大于SCR故障,即工況1下k對(duì)空氣濾清器堵塞故障較敏感。車輛機(jī)外后處理系統(tǒng)中,SCR主要用于吸收NOx,SCR故障導(dǎo)致凈化效率降低,大部分NOx無(wú)法轉(zhuǎn)化為干凈氣體,直接排放到空氣中,SCR故障對(duì)k的影響不大,φ(NOx)對(duì)SCR故障十分敏感。工況2下φ(NOx)敏感度達(dá)到了191.89%,k敏感度變化不大,但工況1下k敏感度呈現(xiàn)增加趨勢(shì),工況2下呈現(xiàn)降低趨勢(shì),同時(shí)車輛最大輪邊功率的敏感度降低11.18%。

由表3可知:重型柴油車的空氣濾清器堵塞故障和進(jìn)氣軟管漏氣影響車輛的動(dòng)力性,尤其是空氣濾清器堵塞,車輛最大輪邊功率敏感度降低了41.45%;工況2 的k敏感度和φ(NOx)排放敏感度均增加,φ(NOx)敏感度增加95.77%,但工況1的k敏感度降低。進(jìn)氣軟管漏氣導(dǎo)致車輛吸氣損失增大,混合器過(guò)濃。在加載減速法試驗(yàn)中,車輛最大輪邊功率敏感度降低,同時(shí)其工況1、2的k敏感度和工況2的φ(NOx)敏感度也降低,且k敏感度降低明顯。雖然空氣濾清器和進(jìn)氣軟管均為車輛進(jìn)氣系統(tǒng)部件,但車輛對(duì)2種故障的敏感度不同,空氣濾清器故障對(duì)最大輪邊功率的影響更敏感,進(jìn)氣軟管漏氣故障對(duì)k的影響更敏感,空氣濾清器故障對(duì)φ(NOx)的影響更大,并且空氣濾清器故障對(duì)φ(NOx)的敏感度為正,進(jìn)氣軟管漏氣φ(NOx)排放的敏感度為負(fù)。

表3 加載減速法工況下車輛B對(duì)各故障的敏感度

綜上分析,排放參數(shù)對(duì)不同故障的敏感度不同,能夠根據(jù)排放結(jié)果分析燃燒情況,因此可以將試驗(yàn)數(shù)據(jù)納入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行分析。

自由加速法工況下車輛A、B對(duì)各故障的敏感度及對(duì)應(yīng)轉(zhuǎn)速如表4、5所示。

表4 自由加速法工況下車輛A對(duì)各故障的敏感度及對(duì)應(yīng)轉(zhuǎn)速

表5 自由加速法工況下車輛B對(duì)各故障的敏感度及對(duì)應(yīng)轉(zhuǎn)速

由表4、5可知:3種故障對(duì)輕型柴油車發(fā)動(dòng)機(jī)的轉(zhuǎn)速影響不大,但是對(duì)重型柴油車發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速影響較大,空氣濾清器堵塞導(dǎo)致發(fā)動(dòng)機(jī)無(wú)法達(dá)到額定轉(zhuǎn)速,最大轉(zhuǎn)速僅為1 300 r/min。綜合上文加載減速法分析結(jié)果,重型柴油車進(jìn)氣系統(tǒng)的零部件故障主要反映在動(dòng)力性方面,其次對(duì)排放污染物也有一定的影響。

輕型柴油車的k對(duì)故障的敏感度較高,3種故障中空氣濾清器堵塞對(duì)k的影響最大,增長(zhǎng)率為72.09%;SCR故障的k敏感度降低。重型柴油車k的相對(duì)變化較穩(wěn)定,這可能是因?yàn)楫?dāng)k達(dá)到車輛設(shè)定的數(shù)值時(shí),限制發(fā)動(dòng)機(jī)功率,這也是當(dāng)空氣濾清器堵塞時(shí)發(fā)動(dòng)機(jī)最高轉(zhuǎn)速只能為1 300 r/min的原因。

輕型柴油車φ(NOx)對(duì)故障敏感度非常高,3種故障都不同程度地影響φ(NOx),尤其是SCR故障對(duì)φ(NOx)的影響最大,φ(NOx)敏感度增長(zhǎng)至90.99%。重型柴油車φ(NOx)對(duì)故障敏感度相對(duì)較低,2種故障中,進(jìn)氣軟管漏氣的影響較大,φ(NOx)敏感度增長(zhǎng)至8.36%。綜上,自由加速法也能夠?qū)收宪囕v進(jìn)行檢測(cè),可以以此獲得樣本數(shù)據(jù)。

經(jīng)過(guò)分析得知,加載減速法試驗(yàn)中不同故障對(duì)最大輪邊功率、工況1下的k、工況2下的k和工況2下的φ(NOx)4個(gè)參數(shù)影響不同,利用故障對(duì)排放參數(shù)影響的量化分析,可以為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)提供樣本數(shù)據(jù),同時(shí)也為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿真模型驗(yàn)證提供數(shù)據(jù)。

2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型設(shè)計(jì)

2.1 GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用反向傳播學(xué)習(xí)算法調(diào)整權(quán)值和閾值,學(xué)習(xí)規(guī)則采用梯度下降法,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有輸入層、隱藏層、輸出層3層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出與期望輸出誤差均方差

(2)

隱藏層至輸出層各單元的權(quán)值修正函數(shù)

(3)

隱藏層至輸出層各單元閾值修正函數(shù)

(4)

輸入層至隱藏層各單元的權(quán)值修正函數(shù)

(5)

輸入層至隱藏層各單元的閾值修正函數(shù)

(6)

傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)權(quán)值和閾值的修正僅考慮當(dāng)前時(shí)刻的梯度下降,即只考慮誤差的影響,而沒(méi)有考慮前一時(shí)刻的梯度下降方向。

本文中將前一時(shí)刻權(quán)值和閾值的修正變量引入修正公式中,傳遞每次權(quán)值和閾值的變化,并且增加動(dòng)量因子,調(diào)節(jié)前一時(shí)刻梯度下降對(duì)該時(shí)刻的影響。引入前一時(shí)刻修正變量后,權(quán)值和閾值調(diào)節(jié)速度緩慢下降,有助于提高收斂速度;權(quán)值和閾值向著誤差最底部方向發(fā)展,有助于跳出誤差曲面的局部極小值。

改進(jìn)后輸入層至隱藏層各單元的權(quán)值修正函數(shù)

(7)

式中mc為動(dòng)量因子。

改進(jìn)后輸入層至隱藏層各單元的閾值修正函數(shù)

(8)

改進(jìn)后隱藏層至輸出層各單元權(quán)值修正函數(shù)

(9)

改進(jìn)后隱藏層至輸出層各單元閾值修正函數(shù)為:

(10)

引入動(dòng)量項(xiàng)后,能夠有效避免神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在局部極小值點(diǎn)修正值為0,避免陷入局部極小值。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值和閾值在誤差曲面下降的總方向由初始的權(quán)值和閾值決定。初始權(quán)值和閾值確定多采用經(jīng)驗(yàn)方法選取,具有不確定性,本文中增加遺傳算法確定初始權(quán)值和閾值。GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷算法流程為:1)獲取柴油車原始尾氣檢測(cè)數(shù)據(jù),并對(duì)其歸一化處理,形成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)樣本庫(kù)。 2)利用遺傳算法尋找最優(yōu)的權(quán)值和閾值,并將最優(yōu)的初始權(quán)值和閾值數(shù)據(jù)提供給BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并進(jìn)行訓(xùn)練。3)柴油機(jī)排放參數(shù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層,故障類型作為輸出層;通過(guò)隱藏層、輸出層加權(quán)處理,獲得輸出數(shù)據(jù),并獲得輸入層與隱藏層之間的權(quán)值和閾值、隱藏層與輸出層之間的權(quán)值和閾值。4)利用動(dòng)量項(xiàng)修正權(quán)值和閾值,對(duì)比當(dāng)前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出與期望輸出,利用式(2)計(jì)算兩者的誤差平方和,反向傳遞權(quán)值和閾值并增加動(dòng)量項(xiàng),根據(jù)改進(jìn)后的式(3)～(10)對(duì)其修正。5)重復(fù)步驟3)和4),直到誤差平方和達(dá)到設(shè)定要求。

2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型設(shè)計(jì)

基于GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷算法核心是將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型作為故障診斷的主要部分,利用柴油機(jī)尾氣參數(shù)對(duì)不同故障的敏感度分析結(jié)果,建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型樣本集,并對(duì)該樣本集進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理等,利用處理好的樣本集神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,將訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)用于故障診斷。

2.2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層設(shè)計(jì)

根據(jù)柴油車尾氣參數(shù)對(duì)不同故障的敏感度可知,工況1、2的k和工況2的φ(NOx)3個(gè)參數(shù)的敏感度對(duì)研究發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷十分有效,能夠預(yù)測(cè)柴油機(jī)的故障類型和柴油機(jī)進(jìn)氣系統(tǒng)、排氣系統(tǒng)以及燃油噴射系統(tǒng)的工作情況。本文將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入數(shù)據(jù)設(shè)置為工況1、2下的k和工況2下的φ(NOx),對(duì)應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)輸入神經(jīng)元數(shù)量為3。

2.2.2 輸出神經(jīng)元設(shè)計(jì)

選取試驗(yàn)中加載減速法設(shè)計(jì)的4個(gè)故障與某M站獲取的某柴油車(以下稱車輛C)2個(gè)故障進(jìn)行分析,6種故障分別為:車輛A的空氣濾清器堵塞和SCR故障,車輛B的進(jìn)氣軟管漏氣和空氣濾清器堵塞故障,車輛C的進(jìn)氣軟管漏氣和噴油嘴損壞故障,用數(shù)字1～6表示。對(duì)可能存在的6個(gè)柴油機(jī)故障設(shè)置輸出層神經(jīng)元數(shù)為6,并且對(duì)6個(gè)故障進(jìn)行數(shù)字編號(hào),二進(jìn)制編碼方式如表6所示。

表6 輸出神經(jīng)元編碼方式

2.2.3 隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)確定

確定隱藏層數(shù)的神經(jīng)元比較復(fù)雜,通常沒(méi)有固定的理論支持。隱藏層數(shù)太少,網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練不充分,隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)太多,導(dǎo)致學(xué)習(xí)時(shí)間過(guò)長(zhǎng),甚至無(wú)法完成學(xué)習(xí)過(guò)程。

確定隱藏層節(jié)點(diǎn)需要借助經(jīng)驗(yàn)公式選擇,隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)的經(jīng)驗(yàn)公式為:

(11)

式中:N1為隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù);N為輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù);M為輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù);A為常數(shù),且1≤A≤10。

本文中輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)為3,輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)為6,因此設(shè)定隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)為3～13,隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)對(duì)應(yīng)輸出誤差曲線如圖1所示。由圖1可知:隱藏層數(shù)為12時(shí),訓(xùn)練集的準(zhǔn)確率最高,因此選擇隱藏層數(shù)為12。

圖1 隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)對(duì)應(yīng)誤差曲線

2.2.4 數(shù)據(jù)預(yù)處理

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中輸入數(shù)據(jù)量綱不同。本文中將工況1、2的k和工況2的φ(NOx)作為輸入,并對(duì)3個(gè)輸入數(shù)據(jù)采用最大值歸一化處理方法進(jìn)行歸一化處理,輸入數(shù)據(jù)區(qū)間為[0,1]。

2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練及分析

根據(jù)試驗(yàn)數(shù)據(jù)與M站實(shí)際應(yīng)用中的診斷數(shù)據(jù),選取161組樣本,其中樣本數(shù)據(jù)的70%作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練數(shù)據(jù),30%作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)測(cè)試數(shù)據(jù)。

利用MATLAB軟件仿真,2種方法輸入層節(jié)點(diǎn)均為3,輸出層節(jié)點(diǎn)均為6,隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)均為12。采用Tansig函數(shù)作為隱藏層傳遞函數(shù),采用均方誤差作為誤差函數(shù),由于輸出層的參數(shù)為0或1,因此采用一次函數(shù)作為輸出層傳遞函數(shù),將6個(gè)輸出中的最大值設(shè)置為1,其他5個(gè)輸出設(shè)置為0,即可與上文二進(jìn)制編碼對(duì)應(yīng),獲得輸出值,部分輸出結(jié)果如表7所示。

表7 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)部分輸出結(jié)果

利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),設(shè)置誤差函數(shù)期望誤差為0.002,訓(xùn)練次數(shù)為1 000次,學(xué)習(xí)速率0.001,經(jīng)過(guò)923次循環(huán)后,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)誤差函數(shù)值達(dá)到目標(biāo)值,誤差為0.001 994 5。

利用GA算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,初始種群規(guī)模為50,最大迭代次數(shù)為20,交叉概率為0.8,變異概率為0.01。利用GA算法優(yōu)化時(shí),每次進(jìn)化過(guò)程中的最優(yōu)個(gè)體適應(yīng)度如圖2所示。由圖2可知:迭代次數(shù)為20時(shí),對(duì)應(yīng)最佳真實(shí)適應(yīng)度為0.983 702。將迭代次數(shù)為20的權(quán)值和閾值作為初始值對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化。

圖2 適應(yīng)度散點(diǎn)圖

利用GA算法優(yōu)化的GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法傳遞函數(shù)、目標(biāo)誤差參數(shù)、訓(xùn)練次數(shù)和學(xué)習(xí)速率設(shè)定與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相同,增加動(dòng)量因子為0.9,經(jīng)過(guò)493次訓(xùn)練達(dá)到目標(biāo)值,最終誤差為0.001 993 2。

GA-BP和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2種算法訓(xùn)練過(guò)程如圖3所示,2種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)比如圖4所示。

圖3 2種算法訓(xùn)練過(guò)程對(duì)比圖 圖4 2種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法預(yù)測(cè)和期望對(duì)比圖

由圖3可知:BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過(guò)923次循環(huán)后,達(dá)到目標(biāo)值,下降梯度越來(lái)越小,學(xué)習(xí)優(yōu)化速度越來(lái)越小;GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過(guò)493次循環(huán)后,達(dá)到目標(biāo)值,下降梯度沒(méi)有明顯減小,還可以繼續(xù)學(xué)習(xí)優(yōu)化,學(xué)習(xí)速度也沒(méi)有明顯降低。由圖4可知:49組數(shù)據(jù)測(cè)試中,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型有4組數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)錯(cuò)誤,準(zhǔn)確率為91.84%,訓(xùn)練時(shí)間為19 s;GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在測(cè)試中,預(yù)測(cè)全部正確,準(zhǔn)確度高達(dá)100%,訓(xùn)練時(shí)間為5 s。利用GA算法對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)優(yōu)化,減少BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迭代過(guò)程,從而減少訓(xùn)練時(shí)間; GA算法優(yōu)化效果明顯,尋找到更優(yōu)的權(quán)值和閾值,故障診斷準(zhǔn)確率大大提高。

3 尾氣智能診斷系統(tǒng)開(kāi)發(fā)及實(shí)車驗(yàn)證

3.1 系統(tǒng)開(kāi)發(fā)

柴油車尾氣智能診斷系統(tǒng)包括信號(hào)采集裝置和上位機(jī)軟件程序,信號(hào)采集裝置包括轉(zhuǎn)速傳感器、不透光煙度計(jì)和五氣分析儀。信號(hào)采集裝置用來(lái)獲取車輛發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速、k值和排放中φ(NOx)。上位機(jī)軟件程序是檢測(cè)員對(duì)診斷系統(tǒng)日常操作的可視化界面,通過(guò)與信號(hào)采集裝置通信,獲取采集的信息,并進(jìn)行診斷。

上位機(jī)軟件程序是診斷人員診斷時(shí)日常操作的可視化界面,上位機(jī)程序在傳統(tǒng)的車輛檢測(cè)程序中,嵌入柴油車故障診斷模型,增加車輛診斷子程序。上位機(jī)程序主要包括:登錄子程序、車輛登記子程序、車輛檢測(cè)子程序、車輛診斷子程序。

車輛診斷程序流程如圖5所示。車輛檢測(cè)不合格后,提取原始的檢測(cè)數(shù)據(jù);對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,利用訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器通過(guò)處理過(guò)的輸入數(shù)據(jù)對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)進(jìn)行故障分類診斷;得到診斷結(jié)果,并打印診斷報(bào)告;車輛維修后,獲取維修人員輸入的本次維修的準(zhǔn)確的診斷報(bào)告,準(zhǔn)確診斷報(bào)告作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器學(xué)習(xí)樣本庫(kù)中的一條樣本,判斷距上次更新學(xué)習(xí)后新增診斷樣本數(shù),如果沒(méi)有超過(guò)100,則結(jié)束程序,如果數(shù)量超過(guò)100則進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器訓(xùn)練,訓(xùn)練完成后,結(jié)束程序。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器訓(xùn)練程序流程如圖6所示。

圖5 車輛診斷流程圖 圖6 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器訓(xùn)練程序流程圖

在實(shí)際應(yīng)用中,診斷出具單個(gè)故障誤差較大,因此設(shè)計(jì)此系統(tǒng)時(shí),出具的診斷結(jié)果為兩項(xiàng)故障類型。輸出故障時(shí),將輸出層數(shù)據(jù)由大到小排序,選取最大值和次最大值,作為故障診斷結(jié)果。故障診斷模型輸出判斷流程如圖7所示。

圖7 故障診斷模型輸出判斷流程圖

3.2 實(shí)車試驗(yàn)

在實(shí)際的車輛檢測(cè)中,大多數(shù)車輛應(yīng)用加載減速法對(duì)車輛進(jìn)行檢測(cè),只有少數(shù)車輛應(yīng)用自由加速法對(duì)車輛檢測(cè),本文中選擇車輛B采用加載減速法進(jìn)行實(shí)車驗(yàn)證系統(tǒng)性能。為了驗(yàn)證系統(tǒng)的穩(wěn)定性以及診斷性能,模擬車輛空氣濾清器故障和SCR故障,針對(duì)每個(gè)故障分別對(duì)車輛進(jìn)行10次加載減速法,測(cè)試本系統(tǒng)在20次診斷中的性能。每次車輛檢測(cè)循環(huán)完成后,進(jìn)行車輛診斷,記錄診斷時(shí)間及診斷結(jié)果。測(cè)試完成后,對(duì)該系統(tǒng)進(jìn)行更新,訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器。通過(guò)實(shí)車測(cè)試,本系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行,能夠?qū)崿F(xiàn)柴油車加載減速法檢測(cè)和柴油車診斷功能。

設(shè)計(jì)的診斷系統(tǒng)對(duì)空氣濾清器故障和SCR故障診斷時(shí)間和結(jié)果如表8所示。

表8 柴油車尾氣智能檢測(cè)診斷系統(tǒng)性能

由表8可知:本系統(tǒng)能夠診斷柴油車故障,診斷準(zhǔn)確率為95%,認(rèn)為該系統(tǒng)診斷正確;該診斷系統(tǒng)在20次的故障診斷中,僅在第10次空氣濾清器堵塞故障診斷時(shí),出現(xiàn)診斷錯(cuò)誤,同時(shí)診斷時(shí)間也增加。本次診斷中將故障診斷為進(jìn)氣軟管漏氣,可能是因?yàn)檐囕v駕駛員未完全按照檢測(cè)工況行駛車輛,車輛排放數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確,導(dǎo)致故障診斷錯(cuò)誤。

20次循環(huán)診斷完成后,更新系統(tǒng),重新訓(xùn)練柴油車故障診斷模型,實(shí)現(xiàn)更新功能,系統(tǒng)更新時(shí)間為10 min,隨著樣本數(shù)量的增多,系統(tǒng)更新時(shí)間增加。

4 結(jié)論

1)通過(guò)實(shí)車測(cè)試了柴油機(jī)部分故障對(duì)排放的影響,提出了利用加載減速法和自由加速法獲取的實(shí)車檢測(cè)過(guò)程尾氣數(shù)據(jù)診斷柴油車排放故障。

2)建立了基于改進(jìn)GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的柴油車故障診斷模型,在傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法中,增加動(dòng)量項(xiàng)和遺傳算法,優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),診斷性能大幅提高。

3)開(kāi)發(fā)了柴油車尾氣智能檢測(cè)診斷系統(tǒng),在傳統(tǒng)的柴油車排放檢測(cè)系統(tǒng)中,增加故障診斷系統(tǒng),將柴油車故障診斷模型嵌入故障診斷系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了柴油車尾氣智能檢測(cè)診斷。