基于小波网络的船舶柴油机燃油系统故障诊断

印洪浩，彭中波

(重庆交通大学航海学院，重庆400074)

船舶柴油机提供船舶的推进动力和电力，是船舶安全航行、作业和停泊的基本保证。船舶柴油机燃油系统故障将直接影响船舶航行安全，影响柴油机的动力性、经济性和可靠性，及时发现和定位其故障具有重要的现实意义。

船舶柴油机燃油系统故障与供油、润滑、冷却、进排气等多个子系统工作状态紧密联系，与燃油加热、输送、喷射、雾化、燃烧、燃气做功等多个过程密切相关，其故障诊断信息和知识具有随机性和不确定性的特点，故障模式的输入输出故障属性是典型的多映射非线性关系［1－2］。人工神经网络具有大规模并行处理、分布式存储、自组织、自适应和自学习能力，通过对故障实例的训练和学习，用分布在神经网络中的连接权值来表达所学习的故障诊断的权衡比重，可实现对故障的联想、记忆、模式匹配和相似归纳，从而建立起故障和征兆间的复杂的非线性映射关系［3－4］。小波分析由于具有在时域和频域表征信号局部信息的能力，能实现染噪信号的分解、降噪和重构，可精确检测到信号的突变，可用于有效提取故障特征向量［5］。

笔者结合人工神经网络和小波分析的各自优点，设计小波神经网络，通过对燃油压力信号的检测，利用小波变换模极大值提取故障特征向量，通过学习训练，实现了用特征向量输入神经网络来有效诊断船舶柴油机燃油系统故障。

1 燃油系统常见故障

船舶柴油机燃油系统工作原理如图1。燃油经加热，分离水分和杂质后，供应至高压油泵;控制系统通过执行机构控制高压油泵柱塞的上下运动和旋转运动，实现泵油和油量调节;泵出的高压燃油经高压油管到达喷油器，克服弹簧阻力抬起针阀，经喷油孔雾化后送入气缸。

图1 机械喷射船舶柴油机燃油系统原理Fig.1 Marine diesel engine mechanical fuel injection system

燃油系统的常见故障为高压油泵和喷油器故障，系统状态与故障的名称及符号分别表示为:100%供油量(T1)，75%供油量(T2)，25%供油量(T3)，出油阀失效(T4)，喷油孔堵塞(T5)，针阀卡阻(T6)，针阀泄漏(T7)，其它(T8)。

燃油压力波形特征包含了系统工作状态与故障的丰富信息，系统故障会使原有的供油状态发生变化，从而带来燃油压力波形形态和波形参数的变化，不同故障表现出不同的波形特征。通过对燃油压力波波形特征的分析，提取足够的特征信息，可以判断系统的状态与故障，进而达到诊断系统故障的目的［4］。

2 小波分析提取故障特征向量

小波分析是近年来发展起来的新兴学科，被誉为“数学显微镜”。小波函数具有良好的时－频特性，小波分析较好地实现了对信号全貌及其局部特性的双重分析，为故障诊断中的非平稳信号分析、弱信号提取、信号的奇异性检测等提供了一条有效的途径。

数学上称无限次可导的函数是光滑或没有奇异性的。若函数在某处有间断或某阶导数不连续，则称该函数在此处有奇异点。通常情况下的信号奇异分为两种:一种是信号f(t)在某一时刻内，其幅值发生突变，引起信号的非连续，幅值的突变处是第1种类型的间断点;另一种是信号f(t)外观上很光滑，幅值没有突变，但是，信号的一阶微分有突变产生，且一阶微分是不连续的，称为第2种类型的间断点。实验研究发现，在船舶柴油机燃油系统发生故障时，燃油压力信号的间断点类型、位置、幅值等信息均随故障类型的不同而各异。小波分析的一个重要性质就是能描述信号的局部奇异性。Mallat等研究发现:若函数f(t)在某点t0是奇异的，则在较小的尺度上，f(t)在点t0的小波变换具有模极大值。因此，可利用燃油压力信号在较小尺度上的小波变换模极大值来提取故障特征向量。采用的具体步骤如下:

1)首先确定信号分解的层数，使用小波对原始信号进行多尺度分解。经过多次试验，这里采用Db小波函数，采用Db4小波对压力信号分别进行5层小波分解。以高压油管上游压力信号为例，分解信号如图2，其中d1～d5分别代表信号5层小波分解时各层的高频段部分;

2)高频噪声一般在高频系数中，为保留信号的不连续点和奇异点，对分解后的高频系数采用分层阈值降噪，再对信号分解的小波系数进行重构;

3)求取高压油管上、下游两个测压点的压力在d3～d5小尺度上共6个小波重构系数模极大值，归一化处理后作为泄漏特征向量和神经网络的输入向量。

图2 高压油管上游压力信号小波分解Fig.2 The upstream pressure wavelet decomposition

3 小波神经网络模型［6－8］

小波与神经网络的结合方式通常有两种:一种是“辅助式结合”，另一种是“嵌套式结合”。辅助式结合即将小波分析作为神经网络的前置预处理手段，为神经网络提供输入特征向量，然后再用传统的神经网络进行处理。经过小波变换，相当于对原始信号进行了滤波或者检波，这时将其作为神经网络的输入可以取得非常好的效果。笔者采用小波变换和BP神经网络的辅助式结合，用小波变换模极大值提取特征向量作为BP神经网络的输入值。

BP网络(Back Propagation)全名为误差反向传播神经网络，是一种单向传播的多层前向网络。BP算法的学习过程由正向传播和反向传播组成，如果在输出层不能得到期望的输出，则转入反向传播，将误差信号沿原来的连接通路返回。通过学习训练，BP网络自适应地调整各层神经元的权值，使误差信号最小。

由于神经网络中输入层和输出层的节点数目均可根据故障特征向量进行直接确定，故设计神经网络输入节点数为6个;对应燃油系统的各种故障，设计网络输出节点数为3，故障对应的输出期望值如表1。

表1 输入特征向量与测试输出数据Table 1 Input feature vectors and test data

经过多次试验，隐含层节点数h取12效果最好，隐层和输出层均采用Sigmoid传递函数。小波神经网络结构模型如图3。

图3 小波神经网络模型Fig.3 Wavelet neural network model

具体算法如下:假设BP神经网络输入层有n个神经元，隐含层有p个神经元，输出层有q个神经元。神经网络输入向量为x，输出层输出向量为yo，期望输出向量为do，输入层与中间层的连接权值为wih，隐含层与输出层的连接权值为woh，传递函数为f(·)，误差函数为:

隐含层各神经元的阈值为bh，输出层各神经元的阈值bo，随机选取第k个输入样本及对应期望输出为:

则隐含层各神经元的输入和输出为:

利用网络期望输出do和实际输出yo，计算误差函数对输出层的各神经元的偏导数δo(k);用隐含层到输出层的连接权值woh、输出层的δo(k)和隐含层的输出ho计算误差函数对输出层的各神经元的偏导数δh(k);用输出层各神经元的δo(k)和隐含层各神经元的输出ho来修正连接权值woh(k)。

用隐含层各神经元的δh(k)和输入层各神经元的输入xi(k)修正连接权，

最后判断网络误差是否满足要求。当误差达到预设精度则结束算法;否则，选取下一个学习样本及对应的期望输出，进入下一轮学习，并最终得到神经网络输出的总误差最小时的权值矩阵量，从而建立起神经网络输入和输出间良好的非线性映射。

计算全局误差

4 故障诊断实验

实验采用压力传感器，测取6135型船舶柴油机50%负载下，转速1 500 r/min时某缸高压油管上、下游两个测压点的燃油压力信号。通过换用已知故障配件来模拟故障工况，信号的采样频率为10 kHz，采样时间为1 s。各工况分别采样5次，共得到40个数据样本。

根据设计的小波神经网络模型，编写MATLAB算法程序，将实验数据经小波分析提取故障特征向量，并作归一化处理后，每种故障获得5组样本数据。第1～4组用于神经网络学习训练，训练结果如图4，在网络设定误差(emse=0.001)的情况下，在300步以内可达到目标误差，收敛性良好。

第5组数据用作输入特征向量对训练好的网络进行测试，网络测试输出值见表1，对比实际输出和期望输出值，实际输出和期望输出有很好的吻合度，达到很好的非线性映射效果，如增大学习样本的数量，会达到更好的映射效果。

图4 训练精度与步数曲线Fig.4 Training accuracy and steps

5 结论

根据船舶柴油机燃油系统故障和压力信号小波变换模极大值之间的关系，利用小波分析能有效提取系统的故障特征向量，将小波变换和BP神经网络“辅助式结合”形成小波神经网络，并对神经网络进行训练和学习，通过对测试样本的仿真结果进行分析，表明小波神经网络准确率高，故障诊断达到良好的效果。

船舶柴油机燃油系统故障诊断是非常复杂的，小波神经网络能有效提取故障特征向量，并具备大规模并行处理、分布式存储、自组织、自适应和自学习的能力，所以能很好地适应故障诊断信息与知识的随机性和不确定性的特点。在本文基础上，如果使用小波神经网络对燃油系统发生故障时的振动信号进行分析和网络训练，会进一步提高此方法的适用性、准确度和可靠性。

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