基于单振动传感器BP神经网络的柴油机失火诊断

贾继德，贾翔宇，韩佳佳，任 刚

(1.陆军军事交通学院 军用车辆系，天津 300161；2.陆军军事交通学院 研究生管理大队，天津 300161)

● 车辆工程VehicleEngineering

基于单振动传感器BP神经网络的柴油机失火诊断

贾继德1，贾翔宇2，韩佳佳2，任 刚2

(1.陆军军事交通学院 军用车辆系，天津 300161；2.陆军军事交通学院 研究生管理大队，天津 300161)

为解决多缸柴油机失火诊断问题，提出基于单振动传感器与BP神经网络的柴油机失火故障诊断方法。首先，通过柴油机缸盖上的单振动传感器获取振动信号，对振动信号进行滤波提取点火频率成分；然后，对振动信号按工作周期进行分段处理，进行等角度重采样及同步平均；最后，提取每缸工作信号的能量与峭度，建立特征向量，将其输入到BP神经网络分类器进行诊断识别。应用结果表明，该方法能有效诊断柴油机失火故障。

柴油机；BP神经网络；失火故障诊断；缸盖振动

柴油机燃烧过程影响因素较多，经常会出现单个或多个汽缸不燃烧或燃烧不良的“失火”故障，导致柴油机加速无力、抖动、油耗增加、排放超标，它严重影响发动机的动力性能及运行安全，必须对其进行诊断与排除。柴油机失火监测方法较多，包括缸压法[1]、转速法[2-4]、排气法[5]、噪声法[6-7]、振动法[8-10]等。由于缸盖振动信号包含丰富的柴油机状态信息，只要将振动传感器安装在缸盖上就可实现在线监测，因此，振动法成为失火故障诊断的常用方法[10]。对于多缸柴油机失火故障诊断，每缸安装一个振动传感器成本过高，因此，在保证监测可靠、准确的前提下，简化振动传感器数量，消除冗余尤为重要。

缸盖振动信号成分非常复杂，以往对于柴油机失火故障诊断主要以振动信号高频成分能量变化为依据[11]。但柴油机点火频率是振动信号中的主要激励源，当出现失火故障时，会破坏柴油机运行的平衡性，引起点火频率附近能量出现较大的变化，因此，通过监测振动信号中点火频率的变化更有助于柴油机失火故障诊断。

柴油机失火故障特征参数的选取非常重要。由于柴油机失火缸位燃烧质量差，做功能量下降，各缸工作能量可以作为诊断特征参数；同时，峭度对缸盖振动信号中的瞬时冲击特性非常敏感，也可以作为诊断特征参数。柴油机工作的多变性常常导致特征参数与诊断结果之间存在复杂的非线性关系，而BP神经网络具有自适应性、容错性和非线性等特点，可以把处理过程的权值和阈值集中存储和记忆，有效地实现输入到输出之间的非线性映射，实现诊断自动化[12]。

本文提出基于单振动传感器与BP神经网络的柴油机失火故障诊断方法，通过柴油机单振动传感器获取振动信号，对振动信号进行窄带滤波，提取点火频率信号；然后对振动信号按工作周期进行分段处理、等角度重采样及多周期角域同步平均；最后，综合每缸信号能量与峭度共同建立诊断特征向量，将提取的特征向量输入到BP神经网络分类器进行故障的诊断识别。

1 单振动传感器BP网络诊断原理

1.1单个振动传感器安装位置

在多缸柴油机每个缸盖上安装振动传感器，通过测试分析，各缸燃烧在所有传感器测点均会引起振动响应，距离传感器测点不同，振动信号响应幅值略有差异，但响应信号的频谱成分不变。因此，选择单个振动传感器安装在缸盖中部合理位置，不会影响监测结果。

1.2柴油机点火频率信号提取

柴油机点火频率可由下式求出：

(1)

式中：n为柴油机转速；C为柴油机汽缸数；S为柴油机冲程数。

通过对柴油机缸盖振动信号的窄带滤波处理，可以提取柴油机点火频率成分。

1.3振动信号按周期分段处理

缸盖振动信号与柴油机第1缸上止点信号同步采集，根据第1缸上止点信号相邻的两个波峰就可对振动信号按周期分段处理(如图1所示)。

(a)第1缸上止点信号

(b)缸盖振动信号图1 振动信号与第1缸上止点关系

1.4振动信号角域同步平均

由于柴油机的循环波动，按周期分段后的振动信号长度常常不等，如果采用固定时间窗进行同步平均，将会影响降噪效果并扭曲信号；为此，对每个工作周期进行等角度重采样，通过等角度重采样，将时域上非平稳信号变为等角度采样序列，再进行角域同步平均，就可消除信号中的非周期分量和随机干扰。对于四冲程柴油机来说，一个工作循环为720°CA。选取曲轴转角作为同步信号基准，即以飞轮每个轮齿转过的角度作为同步触发信号，进行同步角域平均。

1.5特征向量提取

各缸振动信号能量可表示为

(2)

式中：i为应振动信号第i个分量，i=1，2，…，N；N为区间信号最大长度；j为汽缸序号，j=1，2，…，C(C为柴油机汽缸数)。

各缸振动信号峭度可表示为

(3)

式中：μj为第j缸振动信号均值；σj为第j缸振动信号标准差。

特征向量T可表示为

T=[E1，E2，…，EJ，K1，K2，…，KJ]

(4)

1.6BP神经网络及其优化

BP神经网络结构通常包括输入层、隐层和输出层(如图2所示)。

图2 BP神经网络结构

BP神经网络的学习规则是使用最速下降法：正向传播时，输入样本从输入层传入，经各隐层依次逐层处理，传向输出层；若输出层输出与期望不符，误差信号反向传播。网络根据误差从后向前逐层修正权值及偏差，使网络输出层实际输出与期望输出误差平方和达到最小。

2 柴油机失火故障诊断实例分析

柴油机失火故障的诊断研究是在1台HJ493柴油机上进行的。失火故障通过各缸高压油管分别部分断油来模拟。测试时，柴油机处于怠速状态，转速在700～750 r/min。在柴油机缸盖上第2缸及第3缸之间安装1个PCB公司生产的ICP振动加速度传感器(601A01型)，用于获取缸盖的振动信号；在柴油机第1缸高压油管上夹持QSY8104外卡式高压油管压力传感器，通过高压油管的油压脉冲确定第1缸上止点位置及测量转速。该柴油机点火顺序是1—3—4—2。系统采样频率为12.8 kHz，每个采样数据样本长度12 288数据点。

柴油机不同状态下振动信号50 Hz以下的幅值谱如图3所示。从图中可以看出：柴油机怠速(760 r/min)正常燃烧时，低频部分主要能量集中在点火频率(25 Hz)附近，当出现某一缸失火故障后，柴油机转速下降到700 r/min，主要能量仍集中在点火频率(23 Hz)附近，但是在点火频率附近能量带宽更大。

(a)正常燃烧;(b)第1缸失火;(c)第2缸失火;(d)第3缸失火;(e)第4缸失火图3 柴油机不同燃烧状态振动信号幅值谱

考虑到柴油机怠速变化及断火对于柴油机转速的影响，以18～28 Hz进行窄带滤波处理，并重构信号；进一步对振动信号按工作周期分段处理、等角度重采样、角域同步平均，消除了噪声干扰，增强了信号特征。按此方法得到柴油机正常燃烧、第1缸失火、第2缸失火、第3缸失火、第4缸失火等5种状态时点火频率信号增强结果。如图4所示，柴油机点火频率信号角域同步平均，能初步分辨出各缸燃烧状况的好坏。

(a)正常燃烧;(b)第1缸失火;(c)第2缸失火;(d)第3缸失火;(e)第4缸失火图4 柴油机点火频率信号角域同步平均

对增强后的信号分缸计算能量，可以看出，柴油机失火故障缸的能量相比正常燃烧缸的能量有一定下降(如图5所示)；对增强后的信号分缸计算峭度，可以看出，峭度值对于失火故障非常敏感，但不稳定(如图6所示)。

(a)正常燃烧;(b)第1缸失火;(c)第2缸失火;(d)第3缸失火;(e)第4缸失火图5 5种柴油机燃烧状态信号能量对比

本文采用BP神经网络对于5种柴油机燃烧状态进行分层识别。首先，在柴油机每种燃烧状态下采集3组柴油机缸盖振动信号，按上述方法对于缸盖振动信号进行处理，提取柴油机状态特征向量{E1,E3,E4,E2,K1,K3,K4,K2}，维数为8。BP神经网络共有10个训练样本(见表1)、有5个测试样本(见表2)。因为特征向量维数是8，柴油机工作状态有5种，所以BP神经网络输入节点选8，输出节点选5，隐层节点数通过试验最后确定为17，隐层传递函数选用tansig函数，输出层传递函数选用logsig函数。样本输出集为T={t1，t2，t3，t4，t5}，{1 0 0 0 0}表示柴油机正常燃烧状态，{0 1 0 0 0}表示第1缸失火故障状态，{0 0 1 0 0}表示

第2缸失火故障状态，{0 0 0 1 0}表示第3缸失火故障状态，{0 0 0 0 1}表示第4缸失火故障状态,以此为目标输出，对神经网络进行训练。对BP神经网络的训练采用自适应学习速率动量梯度下降反向传播算法，适当选取初始权值和偏差，经过11次循环训练后，网络的误差平方和落在所设定的1×10-6内，并将训练成功的网络权值和偏差存至存储器中。

(a)正常燃烧;(b)第1缸失火;(c)第2缸失火;(d)第3缸失火;(e)第4缸失火图6 5种柴油机燃烧状态信号峭度对比

最后，利用训练好的网络权值和偏差，把测试样本输入到神经网络，根据网络输出与测试样本输出向量的比较，可以看到，BP神经网络实际输出向量估计的柴油机燃烧状态与实际情况完全一致(结果见表3)。

表1 BP神经网络模型训练样本

表2 BP神经网络模型测试样本

表3 测试样本的BP神经网络输出和诊断结果

4 结 论

(1)单个振动传感器安装在缸盖中部合理位置，能够实现多缸柴油机燃烧状态监测；

(2)对缸盖振动信号按周期分段处理，等角度重采样及角域同步平均方法，有助于消除噪声干扰，各缸信号能量及峭度能反映柴油机燃烧状态特征；

(3)BP神经网络实现了提取的特征向量与柴油机燃烧状态的非线性映射，可以有效地诊断柴油机失火故障。

研究表明，基于单振动传感器的BP神经网络的柴油机失火故障诊断成本低、安装方便，充分发挥了信号处理对非平稳信号特征提取能力及BP神经网络非线性映射能力，适合于解决柴油机失火故障诊断这类复杂的问题。

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(编辑：张峰)

DieselMisfireDiagnosisBasedonSingleVibrationSensorandBPNeuralNetwork

JIA Jide1, JIA Xiangyu2, HAN Jiajia2, REN Gang2

(1.Military Vehicle Department, Army Military Transportation University, Tianjin 300161, China; 2.Postgraduate Training Brigade, Army Military Transportation University, Tianjin 300161, China)

In order to solve the problem of multi-cylinder diesel misfire diagnosis, the paper proposes the method based on single vibration sensor and BP neural network. It firstly obtains the vibration signals through single vibration sensor on the diesel cylinder head, and extracts the ignition frequency components by filtering the vibration signals. Then, it segments the vibration signals according to the operating cycle, and resamples them in equal angle and averages synchronously. Finally, it constructs feature vector by extracting energy and kurtosis of each cylinder, and inputs it into BP neural network classifier for diagnosis and identification. The application result shows that this method can diagnose diesel misfire failure effectively.

diesel; BP neural network; misfire failure diagnosis; cylinder head vibration

10．16807/j.cnki.12-1372/e.2017.11.007

TK421.24

A

1674-2192(2017)11- 0030- 05

2017-02-20；

2017-03-02．

军委装备发展部科研计划项目(WG2015JJ010002).

贾继德(1962—)，男，博士，教授，硕士研究生导师.