自行火炮發動機多狀態參量融合故障診斷方法研究

李 旭，孟 晨，劉 敏，王 成

(陸軍工程大學石家莊校區，河北 石家莊 050003 )

發動機是自行火炮底盤的“心臟”，狀態運行參數之間存在高度的非線性耦合，故障具有復雜、非線性等特點[1]。單一的信息源己遠不能滿足故障診斷的需要，對多源信息進行優化組合以降低不確定度和提高診斷精度成為發展趨勢。沈壽林等探索了基于多傳感器信息融合的自行火炮發動機故障診斷理論和方法，在一定程度上克服了因發動機本身可測試性差、故障層次多，用單傳感器故障診斷方法可靠性低的缺點[2]。張英堂等通過用潤滑油光譜信息來分析發動機磨損狀態以及缸蓋振動信息分析發動機中有工作時序關系的運轉機構狀態，提出了將發動機磨損狀態信息和振動信息相綜合，實現兩種信息對發動機故障的綜合診斷推理[3]。Basir等研究了基于D-S證據理論的發動機多傳感器信息融合診斷方法[4]。在使用傳統的神經網絡學習方法時，雖然容易產生局部最優解，但是由于其黑箱性的特點，網絡學習和決策過程很難理解。證據理論不僅能夠體現人類對事物估計時的主觀性，還能保持事物本身客觀性的特點，在對不確定問題進行處理方面具有很完整的理論基礎。然而，由于證據理論需要獨立數據的特殊條件，其合理性也存在爭議。鑒于此，馬超等采用證據理論和極限學習機相融合的發動機診斷方案[5]?？紤]到量子粒子群優化算法的較強尋優能力，將量子粒子群優化算法應用于極限學習機，用以確定網絡節點的輸入權重和閾值，替代原本的隨機取值方式，筆者提出了提出了量子粒子群優化的核極限學習機(Quantum Particle Swarm Optimization-Kernel Extreme Learning Machine,QPSO-KELM)和D-S證據理論證據理論的融合診斷方案。

1 信息融合診斷模式對比

依據信息融合系統中數據抽象層次，融合可以劃分為3個級別：數據級融合、特征級融合和決策級融合[6-7]。

在選擇使用的時候，可以根據應用環境的不同和方案本身的側重點來取得最適合的方案。3種融合模式的對比如表1所示。

表1 3種融合模式的對比

2 特征參數

2.1 特征參數的選取

特征參數的選取應滿足以下3條原則[8-10]：能夠反映發動機的動力和經濟性能;能夠反映發動機技術狀況變化過程;在技術上能實現不解體檢測且具有一定的抗干擾性。經查閱文獻、調研發動機制造廠，根據各性能參數對其整機性能表征能力的不同，選取以下對發動機性能評價能力較強的參數作為發動機整機性能狀態融合與識別的狀態參量：轉速、尺桿位移、進氣壓力、噴油壓力、水泵后壓力、機油濾前壓力、機油濾后壓力、以及油液元素鐵、銅、鋁和鉻4種元素的濃度梯度。轉速、齒桿位移和進氣壓力作為衡量發動機整體動力性能的參數參與發動機整機狀態識別。通過在發動機正常狀態的不同工況下進行發動機狀態參數測試試驗，建立發動機轉速、尺桿位移和進氣壓力之間對應關系的脈譜圖，通過建立數學模型獲得3個參數之間數學關系的擬合曲線公式。在后續測試評估過程中，通過檢測發動機當前運行狀態下的轉速和尺桿位移，并將其代入擬合公式獲得發動機在此工況正常狀態下進氣壓力的正常值，然后與實測值相比較，計算實測值與擬合值的相對偏差，即進氣壓力偏差；計算機油濾前壓力和機油濾后壓力的差值，即機油濾前后壓力差作為融合分析參量；計算油液中鐵、銅、鋁和鉻元素的濃度梯度作為融合分析參量；將噴油壓力、水泵后壓力的實測值作為融合分析參量。對于以上參量，分別確定其正常狀態閾值，當實測參量超出閾值時即判定發動機整機狀態可能出現異常。鑒于此，筆者最終確定用于融合分析與識別發動機整機狀態的性能狀態參量為：進氣壓力偏差、機油濾前后壓力差、噴油壓力、水泵后壓力、鐵元素濃度梯度、銅元素濃度梯度、鋁元素濃度梯度和鉻元素濃度梯度。

2.2 特征參數的曲線擬合

試驗在SG150型發動機上進行，控制發動機轉速分別為800、1 000、1 200、1 400、1 600、1 800、2 000、2 200 r/min，空載狀態下記錄油門齒桿、壓后壓力和扭矩；步增加齒桿位移，每次增加量為2 mm，記錄轉速、油門齒桿位移和壓后壓力數據。

選擇1 400～2 200 r/min高速工況下的試驗數據進行擬合分析?；凇白钚《朔ā睂?個參數之間的函數關系進行擬合，3次擬合運算后獲得的“轉速-齒桿位移-進氣壓力”擬合曲線表達式為

p=110.133 6-54.482 5x-0.059 5n+

0.028 6xn+24.097 5x2-

0.001 2x2n-0.068 4x3，

(1)

式中：p表示進氣壓力；x表示齒桿位移；n表示轉速。

根據式(1)分析定轉速工況下的“齒桿位移-進氣壓力”關系曲線如圖1所示。

由圖中可以直觀地看出，在高速工況下獲得的“轉速-齒桿位移-進氣壓力”擬合曲線的擬合效果良好，實測進氣壓力與擬合進氣壓力曲線基本重合。

通過比較進氣壓力實測值與擬合值可知：擬合值與實際值相比偏小。根據計算可得到各工況下的“轉速-齒桿位移-進氣壓力”的擬合偏差。由計算結果可知，各工況下的進氣壓力擬合誤差均在5%左右，且集中分布于5%以下，擬合效果較好。根據計算結果可得式(1)的平均擬合誤差為2.46%，即擬合進氣壓力小于實際進氣壓力，且平均偏差范圍在2.46%以內，此誤差較小，滿足狀態評估時的進氣壓力擬合精度的要求。將式(1)輸入發動機多參數信息融合診斷系統，以利用各工況下的轉速和齒桿位移對相應工況下的進氣壓力進行擬合計算。

2.3 特征參數閥值確定

根據該型發動機研制生產單位調研結果，給定發動機各狀態參量的閾值范圍，如表2所示。

表2 發動機整機性能狀態參量閾值

3 診斷模型

3.1 診斷原理

筆者采用了特征層與決策層多層融合方式[11-13]，以獲得更高的識別準確率。選擇QPSO-KELM發動機整機性能狀態參量特征層融合分析方法，D-S證據理論作為決策層融合分析方法。其具體過程如圖2所示。

發動機多狀態參量融合診斷系統通過采集發動機油濾前后壓力、噴油壓力、水泵后壓力等狀態參數，并計算圖2所示進氣壓力偏差等相應特征作為整機性能評價參數；然后基于QPSO-KELM網絡構建5個弱分類器，并將上述特征分別輸入各分類器，在特征層實現發動機性能狀態的初步識別；最后利用各分類器識別結果構造信度函數矩陣，輸入D-S證據理論模型，在決策層實現整機性能綜合評價，最終得到高置信度的性能識別結果。

3.2 發動機整機狀態識別方法實現方案

首先在發動機上進行異常狀態模擬試驗，采集相應狀態參數，建立原始測狀態參數數據庫；然后利用MATLAB軟件構建極限學習機網絡，利用采集的試驗數據對極限學習機網絡進行訓練與測試，直到獲取滿意的識別精度；利用不同狀態參量所對應建立的極限學習機網絡的隱層權值矩陣、隱層節點閾值和輸出層權值矩陣中的權值參數作為各狀態參量在信息融合分析評估公式中的權重。此方法避免了在軟件中直接建立復雜的分類網絡和進行復雜大量的網絡訓練與測試，而是利用網絡訓練權值作為權重直接參與狀態融合評估分析公式，從而將復雜的網絡問題轉換為了狀態評估公式問題，同時又能夠滿足狀態識別精度要求。

基于MATLAB軟件，在極限學習機狀態識別分類網絡之后，利用D-S證據理論對多個不同的分類子網絡的識別結果進行綜合分析判斷，得出更加準確可靠的發動機聯合狀態識別結果。在軟件中直接將以上分析得到的各參數對應的證據理論置信度作為狀態識別參量置信度輸入狀態識別公式，進行融合分析。

綜上所述，基于信息融合的發動機狀態識別公式由三部分組成：狀態參量權重，識別結果置信度和識別標識符。此公式可以表示為

χ=(αq+βq)γqδq+(αj+βj)γjδj+

(αh+βh)γhδh+(αm+βm)γmδm+

(αp+βp)γpδp，

(2)

式中：α表示各狀態參量的閾值偏差；β表示各狀態參量的融合權重；γ表示各狀態參量的融合置信度；δ表示各狀態參量的識別標識符，δ的取值僅為0或1(當狀態參量超過閾值時，δ=1；當狀態參量未超過閾值時，δ=0).

4 特征層融合方法驗證

4.1 基于量子粒子群優化的核極限學習機

對于核極限學習機分類網絡，為選擇最優的網絡參數組合(C,σ)，選用量子粒子群算法對其進行尋優?；诹孔恿Ｗ尤簝灮暮藰O限學習機的網絡訓練過程如圖3所示。

4.2 數據庫分類試驗

分類試驗選用UCI數據庫中的Diabetes、Image Segmentation、Satimage、Wine、Glass Identification和Page Blocks數據集。比較說明本方案的優越性，將粒子群優化的核極限學習機分類網絡(PSO-KELM)作為對比試驗。兩種分類器網絡對UCI數據集進行訓練得到的訓練分類準確率收斂過程曲線如圖4所示。

由圖4中的數據可以看出：本研究確定的基于量子粒子群優化的核極限學習機分類網絡(QPSO-KELM)具有更高的分類準確率和更快的網絡訓練速度。

4.3 發動機性能狀態分類試驗

4.3.1 部分試驗數據采集

試驗在SG150型發動機試驗臺架上進行，分別設置發動機正常工作、左6缸斷油、右1缸斷油、左6缸和右1缸同時斷油、進氣口堵30%和進氣口堵50%共6種工況。試驗中通過遮蓋進氣口的方法模擬進氣口堵塞故障，通過斷開高壓油管的方法模擬氣缸斷油故障。試驗中通過CAN總線采集轉速、齒桿位移、進氣壓力、噴油壓力、水泵后壓力、機油濾前后壓力信號，通過油液分析獲得鐵、銅、鋁、鉻4種元素的濃度梯度。某故障模擬方法如圖5所示。

極限學習機的網絡輸入特征參數分別為進氣壓力偏差閾值、噴油壓力與其閾值偏差、水泵后壓力與其閾值偏差、機油濾前后壓力差與其閾值偏差和鐵、銅、鋁與鉻4種元素的濃度梯度參數與其閾值偏差作為極限學習機網絡的輸入特征參數。特征參數計算公式如下:

1)對于進氣壓力偏差、水泵后壓力、機油濾前后壓力差及鐵、銅、鋁、鉻4種元素的濃度梯度，與相應閾值的偏差計算公式為

(3)

式中：α為各參量與其閾值的偏差，簡稱參量閾值偏差；x為各參量實測值；y為各參量閾值。

2)對于噴油壓力，由于其具有上下限兩個不同閾值，噴油壓力與其閾值的偏差α為

(4)

式中，x表示噴油壓力實測值。

4.3.2 分類網絡建立

為分析不同參數組合以及不同參數數量的分類網絡對于發動機運行狀態的不同識別精度，分別構建如圖2所示的5個具有不同輸入參數組合形式的核極限學習機分類網絡，進行發動機狀態識別。5個網絡的輸出層單元數均為2，分別以10和01表示發動機狀態正常和異常兩種狀態。輸出層第1個神經元的輸出大于0.5，且是輸出層各神經元的輸出最大者，識別為正常；輸出層第2個神經元的輸出大于0.5，且是輸出層各神經元的輸出最大者，識別為異常。

4.3.3 特征參數歸一化

在利用核極限學習機分類器進行狀態識別之前需要對原始特征參數進行歸一化處理，將各特征參數值轉換到(-1，1)內，從而消除因特征參數數量級之間的差別而對分類結果造成的影響。本章利用最大最小值歸一化方法對原始特征集合進行歸一化處理，構造狀態識別樣本集。歸一化后的特征參數值為

(5)

式中：xi為第i個特征參數；xmin和xmax分別表示特征向量中特征參數的最小值和最大值。

4.3.4 狀態識別結果

每種狀態選取40個樣本作為學習樣本，20個樣本作為測試樣本。將歸一化的特征參數分別輸入各分類網絡進行狀態識別，得到各網絡的狀態識別結果如表3所示。以識別率衡量網絡識別精度，識別率的計算公式為

.

(6)

5 決策層融合方法驗證

以上述5個分類網絡作為初級弱分類器進行狀態評估得到評估決策結果，然后利用D-S證據理論方案再進行決策層評估，獲得最終的評估決策結果。

極限學習機各子網絡和經過D-S證據理論融合分析后的發動機狀態識別結果對比如表4所示。

表4 狀態識別結果對比

由表4中數據可以看出，經過D-S證據理論決策層融合分析之后得到的狀態評估結果的準確率進一步提升達到100%.

為驗證診斷方法的有效性，通過實裝故障模擬，對該系統進行試驗測試。系統通過下載所有測試數據，并選擇相應的測試數據進行當時測試狀態下的柴油機整機性能狀態的識別。圖6為發動機狀態評估結果界面，以序號為1的測試記錄為例，當點擊“狀態評估”按鈕時，系統自動完成對柴油機狀態的評估。當評估結果為正常時，“正?！敝甘緹糇優榧t色；當評估結果為異常時，“異?！敝甘緹糇優榧t色，并提示進行子系統及部件的故障隔離，此時應該退出狀態評估模塊，并進入故障隔離模塊進行故障的深入分析。

對柴油機起動系統、冷卻系統、潤滑系統、供油系統和進排氣系統的故障進行識別隔離，并給出故障隔離結論和維修建議，其故障隔離到柴油機子系統及其部件。首先對柴油機進行狀態評估，當評估結果為異常時，進入故障隔離模塊，利用狀態評估數據對此狀態下的柴油機進行故障診斷。當某系統存在故障時，此系統對應的指示燈變為紅色，同時此系統中某部件相應故障模式前的復選框標記為“√”.以某狀態評估數據為例，對柴油機進行故障隔離。點擊“故障隔離”按鈕，其運行結果界面如圖7所示，系統自動對柴油機子系統及其部件進行故障診斷。

6 結束語

綜上所述，基于信息融合的思想，對不同狀態信息進行融合分析，可以顯著提高發動機狀態識別精度?；赒PSO-KELM和D-S證據理論的融合診斷方案，綜合利用發動機各類信號特征，進行特征層和決策層融合分析之后，發動機故障狀態評估準確率逐步提升，最終的狀態評估準確率可達100%.