摘 要

本文主要是对发动机单缸功率不均匀故障检测方法的探讨。以诊断不同工况下发动机单缸的功率损失为出发点，研究了瞬时转速与发动机功率不均匀度的关系，并结合瞬时转速理论，神经网络原理，设计神经网络模型进行发动机功率不均匀度的诊断。在该过程中，比较分析了不同神经网络及不同神经网络算法在本次问题中突出的优劣点，选取了合适的神经网络模型。结果证明：RBF神经网络和采用LM算法的BP神经网络可以很好的作为发动机单缸功率不均匀故障诊断的网络模型。

关键词：瞬时转速，功率不均匀度，故障特征，BP神经网络，RBF神经网络

Abstract

This article mainly discusses the detection method of engine single-cylinder uneven power failure. The relationship between the instantaneous speed and the engine power non-uniformity is studied based on the diagnosis of the power loss of the engine single cylinder under different operating conditions. Combined with the theory of instantaneous speed and neural network, the neural network model is designed to diagnose engine power non-uniformity.In this process, the advantages and disadvantages of different neural networks and different neural network algorithms in this problem are compared and analyzed, and a suitable neural network model is selected. The results show that: RBF neural network and BP neural network using LM algorithm can be used as a network model of engine single-cylinder uneven power failure diagnosis.

Keywords：Instantaneous speed,Power unevenness,Fault features,BP neural network,RBF neural network

目录

1． 绪论 1

1.1 发动机各缸不均匀故障概念 1

1.2 研究内容 1

1.3 国内外研究现状 1

1.3.1 瞬时转速诊断技术研究现状 2

1.3.2神经网络在发动机故障判断中的应用现状 3

2. 瞬时转速获取方法研究 4

2.1发动机瞬时转速概念 4

2.2瞬时转速测量方法 4

2.3瞬时转速数据的处理（傅里叶变换） 6

2.4 一种单缸不均匀度计算方法 7

2.5 本章小结 8

3. 基于神经网络的诊断方法 9

3.1 BP神经网络 9

3.1.1 BP神经网络的结构及原理 9

3.1.2 BP神经网络优点及存在的问题 12

3.2 RBF神经网络 13

3.2.1 RBF网络拓扑结构及学习算法 13

3.2.2 RBF网络的优点与问题 14

3.3 基于谐次分析的神经网络故障特征提取 15

3.4 BP神经网络的训练 17

3.4.1 数据的归一化 17

3.4.2 训练参数选择 18

3.5 BP神经网络不同算法下的训练结果 18

3.5.1 动量梯度算法 19

3.5.2 自适应LR动量梯度下降法 19

3.5.3 Levenberg-Marquardt（LM）算法 20

3.6 RBF网络训练结果 21

3.7 训练结果分析 22

3.8 本章小结 23

4. 总结与展望 24

4.1总结 24

4.2 展望 24

参考文献 26

绪论

发动机是车辆，船舶还有一些重要机械的核心部件。随着社会的快速发展及社会生产力的提高，发动机制造业达到了空前的规模。而电子信息技术在发动机上的大量运用，使发动机的构造，组成部件越来越复杂，这势必会导致发动机故障判断的困难，需要具有更高水平的维修人员及花费更多的时间，无形中增加了其维修成本。所以对发动机不均匀性指标进行准确而快速地判断有利于确保发动机正常运行和制定维修方案。

1.1 发动机各缸不均匀故障概念

发动机是一个组成零部件复杂，极需可靠度的机器。随着发动机使用时间的增加，尤其是在多缸发动机中，复杂多变，高温高压的工作环境可能会导致各缸工作状态差异较大，导致发动机输出转矩不均匀，转速波动较大，噪声显著加强，污染排放提高。这种现象称为发动机各缸不均匀故障。

1.2 研究内容

研究内容主要是基于瞬时转速的功率不均匀度诊断策略，探索基于神经网络的诊断系统，实现对发动机单缸功率不均匀度的诊断。具体的研究内容如下：

1. 基于发动机诊断的谐次分析法，对单缸功率不均匀故障程度的诊断方法进行研究 ，提出可以反映单缸功率不足度的故障指标，并确定单缸功率不均匀度的诊断规则。
2. 探索描述任意工况下，基于神经网络的发动机单缸不足度的识别方法，并用多种网络进行识别。

1.3 国内外研究现状

发动机故障诊断主要是通过采集整理，事先建立起相应的故障档案库，而后采集发动机本身的故障信号，进行特征提取并与档案库进行匹配，识别出相应的故障，并输出诊断结果^[2,3]。其过程如下图所示。

图1.1 发动机故障诊断方框图

1.3.1 瞬时转速诊断技术研究现状

分析各缸工作不均匀性的方法主要有三种：依据扭振强度分析不均匀性、依据发动机转速波动分析、直接采集发动机各缸压力分析。

对于一个发动机而言，气缸内燃料的燃烧情况对于发动机的功率性和经济性能可以起决定性作用。发动机正常稳定的工作要求缸内具有良好的燃烧状况，而判断其是否良好燃烧的依据需要测量一些缸内参数。利用缸压传感器检测发动机气缸内的压力状态已判断发动机工作状态是否正常是一种典型的监测方法，但由于缸压传感器安装困难、无法长期工作且价格昂贵的特点，使得此方法存在一定的缺陷。瞬时转速信号有着测量设备简单且方便的优点，利用它来探测发动机的某些早期故障是人们一直努力的目标。

武汉理工王志华教授运用LM 算法自适应神经网络进行柴油机的各种故障的诊断，采集了高压油管泄露、气阀泄露、等多种故障状态下的转速信号及缸体震动信号进行了分析^17]。杨建国、严新平、漼立俊、李洁等人运用曲轴扭转及瞬时转速理论，基于MATLAB建立发动机模型，在模型上模拟发动机故障，提出了运用瞬时转速数据傅里叶变换后的时域诊断指标，实现了对发动机单缸故障功率不足度诊断。 ^[19-21]肖小勇依次将各缸断油，测取发动机转速数据，然后处理数据后做出了谐次图可以很清晰的表现出每个缸失火后瞬时转速的变化。从而证明了0.5谐次和1.0谐次的幅值和相频特性可以判别发动机是单缸失火故障还是多缸^[21]。

北京化工大学马晋采用仿真与实验相结合的方式证明瞬时转速峰值、瞬时转速谷值、峰值谷值分布（各缸转速峰值谷值组成的坐标点）、谐波值分布了如下四个特征参数可用于故障诊断，表明IASFR曲线图可以定量的判断故障缸的位置，ISAFR谐波次数图可以定量的分析故障缸的故障严重程度 ^[23]。

Johnsson开发了组能反映缸内压力和瞬时转速关系的非参数径向神经网络方程，其中，瞬时转速信号是输入信号，缸内压力信号为网络的输出，重构了缸内压力的变化过程，但此方法仅仅适用于发动机稳态过程^[24]。苏铁熊建立了瞬时转速信号和缸内压力信号的关系模型，重构了缸内压力的变化过程^[25]。黄敏莉结合了振动信号和瞬时转速信号采用瞬时转速和振动信号的傅立叶变换结果作为网络的输入，降低神经网络输入信号的信息量，从而提高重构缸压的效率^[26]。

郑军林以6-135型柴油机为诊断对象，主要以单缸少量减油故障为例，从经傅里叶变化后的多个瞬时转速样本中提取了多个故障特征，然后结合遗传算法优化参数，训练了网络。该方法不仅提高了柴油机诊断的正确率，并且简化了诊断过程^[27]

1.3.2神经网络在发动机故障判断中的应用现状

在发动机故障分析领域，孙斌等运用BP神经网络对汽车发动机的气路故障进行诊断，采用了自适应误差算法，结果表明该诊断系统对不同状态下的故障的适应能力较好，但调节性差，不适合多个故障存在时的故障诊断。张炜等提出了采用并行神经网络而不是基本的BP神经网络对液体火箭发动机的泵轮系统进行故障诊断，这种神经网络相比于基础的BP网络，训练速度快，对于单个故障诊断的准确率较高，是一种可靠，简单的神经网络模型。陈艳娜将发动机故障集制作成二进制逻辑值，选择了多种具有明显特征的发动机故障如启动困难、发动机失火、敲缸、突然失速、功率不足和相对应的故障原因作为故障训练集，然后运用鱼群优化算法对BP网络进行优化，训练出的神经网络模型可以对汽车故障做出有效判断。

莫易敏，姚亮采用主成分分析法和BP神经网络对发动机怠速不稳进行故障诊断，结果证明通过这个工作可以快速的找到发动机故障原因^[15]。

赵志刚等将C语言编程故障分析结合BP神经网络故障分析模型相结合对发动机故障进行诊断，训练模型的结果表明，这种方案简单，可靠，效率高。

皮骏运用神经网络对航空发动机故障进行诊断，目的是提高航空发动机精度。采用粒子群优化算法对神经网络进行了优化，并采用平均值影响法，对故障特征输入进行挑选，这样使输入的向量维度降低，提高了网络的训练速度，对训练好的一般网络和优化后的网络对航空发动机故障分别进行诊断，对比其输出的结果误差，事实证明优化后的网络的诊断误差小于常规网络，具有较好的适应能力^[11]。

冯辉宗，吴晓敏提出在传统的BP网络诊断发动机故障模型上，结合粒子群优化算法与BP算法对网络的权值和阈值进行优化，训练后的网络测试结果表明，该优化后的网络具有训练速度快、训练准确度高、可靠性好的优点^[15]。

2. 瞬时转速获取方法研究

瞬时转速的获取是研究发动机单缸故障最为基础的一步，若没有其转速数据，后续工作也无法展开。发动机因为其工作环境复杂多变，其缸内数据很难获取，所以对发动机瞬时转速获取方法的研究很有必要。

2.1发动机瞬时转速概念

转速是发动机工作运行中重要的参数，通常我们所理解的转速为平均转速，是通过测量发动机在一定时间内转的圈数或者是一定圈数所需的时间来测量的。而发动机实际工作中上，发动机的转速是瞬时波动的。瞬速转速就是描述发动机在某一时刻的转速，而实际过程中，绝对意义上的瞬时转速由于难以得到，往往是将足够小曲柄转角内的平均转速视为该时刻的瞬时转速。

2.2瞬时转速测量方法

测取瞬时转速需要在曲轴上安装一个齿数为Z的齿盘，并且Z个齿等分360°的曲柄转角，之后安装瞬时转速传感器，测量时域下的转速波形，并间接获得齿盘上的每个齿经过传感器需耗费的时间，间接求取瞬时转速。

光电法和磁电法是当前测取瞬时转速原始信号的主要方法，对应为采用光电传感器或磁电传感器。光电法一般是在发动机飞轮上安装一种可以反射光的装置，然后获得反射回来的光信号，传递给光电编码器输出可以识别的电信号，其输出信号形式通常是矩形脉冲信号；磁电法在发动机飞轮上装磁电传感器拾取信号，其输出是接近正弦波的信号形式。高频计数法和软件计数法是提取瞬时转速的主要方法。

（1）高频计数法

利用高频计数脉冲计量原始矩形脉冲信号的数量，计算每个齿轮分度经过传感器的时间间隔。在飞轮转动时，由于传感器于齿轮表面距离的变化，产生的信号近似于正弦波，每个正弦波对应齿盘上的一个齿。经过带通滤波、整形放大的正弦信号可以转换为方波信号，再利用高频计数器计量方波信号数目，可以得到每个齿轮分度经过传感器的时间间隔。

令相邻方波信号之间的时间间隔为S，轮盘齿数为Z，计数时钟的计数周期为T，瞬时转速用（rad/s）和（r/min）表示，有：

（2.1） （2.2）

瞬时转速测量过程如图 2.8所示：

图2.1 瞬时转速测量过程

此方法依赖于专门的整形放大电路与高频时钟计数器，具有使用方便、速度快、实时性好的特点。

1. 软件计数法

将瞬时转速原始模拟信号转换为数字信号的方法称之为软件技术法，此过程通过A/D转换板实现数字信号的转换后，再经过相应的软件处理方法，最终得出瞬时转速。零点法和拟合法是常用的处理离散后的采样序列的方法。

零点法是用插值的方法找到原始波形与零线的交点序列{}的方式，如图 2.2所示，第n个分度时的瞬时转速（rad/s）和（r/min）的计算公式如下：

（2.4）

（2.5）

图2.2 零点法示意图

该方法仅适用于传感器能输出正弦波原始信号的情况，倘若是矩形脉冲信号，该方法由于很难确定准确地零点位置，而产生较大的误差，其示意图如图2.3所示。

图2.3 零点法测矩形脉冲信号零点示意图

2.3瞬时转速数据的处理（傅里叶变换）

发动机发生故障时，其对应的瞬时转速也会发生相应的变化，通过分析瞬时转速的时域与频域特征，判断发动机的工作状态，这就是利用瞬时转速进行诊断的机理。瞬时转速在一定程度上反映了发动机气缸内的做功状况，但从瞬时转速寻找出合适的特征来描述发动机的工作状况，并将不同的故障准确的描述出来，这还需要我们进行深刻的探究与思考。

对于有些信号，在时域上很难看出他的特征，但如果变换到频域上，其特征非常明显，这就是对转速数据进行傅里叶变换的物理意义。

傅里叶变换按照输入信号不同，可分为四种类型：

（1）非周期性连续信号傅里叶变换

（2）周期性连续信号傅里叶变换

（3）非周期性离散信号离散时域傅里叶变换

（4）周期性离散信号离散傅里叶变换

四种信号图例如下：

1. （2）

（3） （4）

图2.4各种信号图

Matlab中只可以处理离散的、有限长度的数据，所以离散信号的处理只有离散傅里叶变换（DFT）才可以适用，而本次数据变换所用到的FFT是DFT的一种快速算法。在matlab中对离散的转速数据进行傅里叶变换，可得到其幅频图。如图所示：

图2.5相频图与幅频图

2.4 一种单缸不均匀度计算方法

对于四冲程多缸发动机，各谐次下的相位间隔角为：。当第一缸功率不均匀时，测点处扭振角位移为：

（2.5）

在平均有效压力从范围内，0.5谐次力矩幅值与平均有效压力基本呈线性关系（误差小于3%），有，于是根据有效压力与有效功率关系得：

（2.6）

其中：为气缸工作容积；i为缸数；n为转速；为冲程数。在此都为常数。

为了分析方便，对功率项进行归一化，在此定义单缸功率不均匀度为：

（2.7）

其中：、分别表示正常缸和故障缸发出的功率。

0.5谐次简谐扭振幅值与功率不均匀度的关系可简单近似的表示为：

（） （2.8）

由此，即可通过0.5谐次下扭振振幅的大小以及相位角，结合扭振角速度矢量图，可判断各缸单缸功率不均匀故障时功率不均匀度的大小。

由式（2-8）可知，通过进行一次某一缸的完全停缸试验，得到，再进行谐次变换，即可求出值，之后即可利用上式求解出任意单缸功率不均匀状况下的功率不均匀度大小。但该方法有其局限性：（1）算的不均匀度有误差。（2）该方法必须在0.5和1.0谐次的初始相位角和幅值获得时才能进行，适合一定功率下的故障诊断，而不适合所有工况。

2.5 本章小结

本章介绍了基于两种传感器获得发动机瞬时转速的过程及方法，并讨论了对于离散的发动机转速数据的傅里叶变换方法及傅里叶变换的意义。本章最后介绍了一种基于谐次分析原理计算单缸功率损失度的方法，经过分析后表明：该方法并不适用与所有工况，且计算过程复杂，所以可以寻找一种更方便的方法来预测发动机功率损失度。

3. 基于神经网络的诊断方法

本文在前文提到了一种基于通过对发动机瞬时转速信号进行谐次分析，而后利用初始相位角、幅值和超前角进行谐次分析的方法，但方法仍然存在一定的局限性。由于必须依赖于前期试验得到的0.5和1.0谐次的初始相位角和幅值，因而在进行故障诊断时发动机必须处于前期获得0.5和1.0谐次的初始相位角和幅值对应的工况下才能进行，当发动机无法处于该诊断工况下工作时，将无法进行诊断。为实现发动机任意工况下的功率不均匀故障监测，引入人工神经网络技术。人工神经网络具有很强的非线性映射能力，模式识别可以看成是被识别物通过某种推理方法而得以识别的过程，因而人工神经网络可运用在模式识别和分类中，且具有很强的适用性，将人工神经网络应用于发动机功率不均匀诊断模块，学习瞬时转速与功率不均匀故障之间的非线性映射关系，可以有效识别对发动机功率不均匀故障。本章将通过训练不同的BP和RBF神经网络，比较其性能，选择最佳的神经网络以实现发动机在任意工况下的故障进行诊断识别。

3.1 BP神经网络

BP神经网络(前馈型网络)是目前应用范围最广的人工神经网络模型，是神经网络重要的一类，该网络可以运用误差反向传播算法将已知输入量和已知输出量间的未知映射关系的数学方程学习并储存，具有强大的计算能力，可以表达各种复杂映射。

3.1.1 BP神经网络的结构及原理

BP神经网络（反向传播网络）的结构如下图所示：

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