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    重庆时时彩今天开奖: 基于小波神经网络的发动机故障诊断方法.pdf

    关 键 词:
    基于 神经网络 发动机 故障诊断 方法
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    摘要
    申请专利号:

    CN201410586026.9

    申请日:

    2014.10.28

    公开号:

    CN104680233A

    公开日:

    2015.06.03

    当前法律状态:

    驳回

    有效性:

    无权

    法律详情: 发明专利申请公布后的驳回IPC(主分类):G06N 3/02申请公布日:20150603|||实质审查的生效IPC(主分类):G06N 3/02申请日:20141028|||公开
    IPC分类号: G06N3/02; G06N3/12 主分类号: G06N3/02
    申请人: 芜湖杰诺瑞汽车电器系统有限公司
    发明人: 许其山; 曾庆平
    地址: 241000安徽省芜湖市鸠江经济开发区永昌路79号
    优先权:
    专利代理机构: 代理人:
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201410586026.9

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2018.03.27|||2015.08.05|||2015.06.03

    法律状态类型:

    发明专利申请公布后的驳回|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明涉及一种基于小波神经网络的发动机故障诊断方法,属于发动机故障诊断领域,包括如下步骤:步骤一:采集汽车尾气的初始样本数据;步骤二:建立小波神经网络诊断模型,输入采集的数据样本,进行样本训练;步骤三:样本训练完成后,输入采集到的实时数据,进行故障诊断分析,输出故障类型。本发明的发动机故障诊断方法,采用小波神经网络,与传统神经网络相比,小波神经网络的发动机故障诊断准确率有明显提升,收敛速度快。

    权利要求书

    权利要求书
    1.  一种基于小波神经网络的发动机故障诊断方法,其特征在于:包括如下步骤:
    步骤一:采集汽车尾气的初始样本数据;
    步骤二:建立小波神经网络诊断模型,输入采集的数据样本,进行样本训练;
    步骤三:样本训练完成后,输入采集到的实时数据,进行故障诊断分析,输出故障类型。

    2.  根据权利要求1所述的基于小波神经网络的发动机故障诊断方法,其特征在于:所述步骤一中汽车尾气的初始样本数据包括CO2、HC、CO1 和O2的含量百分数。

    3.  根据权利要求1所述的基于小波神经网络的发动机故障诊断方法,其特征在于:所述小波神经网络故障诊断模型包括输入层、隐含层和输出层,隐含层选取的神经元激励函数为Morlet小波:
    。

    4.  根据权利要求1所述的基于小波神经网络的发动机故障诊断方法,其特征在于:所述输入层的目标误差函数为:

    式中: QUOTE  为输出层第n个结点的期望输出; QUOTE  为网络实际输出,P为输入输出样本数目。

    5.  根据权利要求1所述的基于小波神经网络的发动机故障诊断方法,其特征在于:所述隐含层的输出为:

    式中:为输入层输入; 隐含层输出;m为输入层结点;k为隐含层结点;wkm为隐含层节点和输入层节点之间的权值;h(·)为Morlet小波函数。

    6.  根据权利要求1所述的基于小波神经网络的发动机故障诊断方法,其特征在于:所述输出层的输出为:

    式中:为输出层输入;k为隐含层结点;n为输出层结点;wnk为隐含层节点与输出层节点之间的权值;sig(·)为Sigmod函数。

    说明书

    说明书基于小波神经网络的发动机故障诊断方法
    技术领域
    本发明属于发动机故障诊断领域,具体涉及一种发动机故障诊断方法。
    背景技术
    发动机是汽车运动的心脏,决定了汽车的性能的优劣。现代发动机已成为集电子技术、计算机技术、信息技术于一体的智能控制系统,集成化程度越来越高、结构也越来越复杂;然而,发动机的智能性却使得发动的故障诊断和维修成为制约汽车工业发展的瓶颈。
    汽车发动机系统通过电子控制手段对发动机点火、喷油、空气与燃油的比率、排放废气等进行优化控制,使发动机工作在最佳状态。汽车发动机系统主要包括电控燃油喷射系统、电控点火系统、警告提示系统等。
    发明内容
    为了克服现有技术的不足,本发明提供一种基于小波神经网络的发动机故障检测方法,通过分析尾气排放中各类气体的检测数据进行预判,从而提前排除故障隐患。
    本发明的技术方案是:一种发动机故障诊断方法,包括如下步骤:步骤一:采集汽车尾气的初始样本数据;步骤二:建立小波神经网络诊断模型,输入采集的数据样本,进行样本训练;步骤三:样本训练完成后,输入采集到的实时数据,进行故障诊断分析,输出故障类型。所述步骤一中汽车尾气的初始样本数据包括CO2、HC、CO1 和O2的含量百分数。所述小波神经网络故障诊断模型包括输入层、隐含层和输出层,隐含层选取的神经元激励函数为Morlet小波:
    。所述输入层的目标误差函数为: 
    式中: QUOTE  为输出层第n个结点的期望输出; QUOTE  为网络实际输出,P为输入输出样本数目。所述隐含层的输出为:式中:为输入层输入; 隐含层输出;m为输入层结点;k为隐含层结点;wkm为隐含层节点和输入层节点之间的权值;h(·)为Morlet小波函数。所述输出层的输出为:
    式中:为输出层输入;k为隐含层结点;n为输出层结点;wnk为隐含层节点与输出层节点之间的权值;sig(·)为Sigmod函数。
    本发明有如下积极效果:本发明的发动机故障诊断方法,采用小波神经网络,与传统神经网络相比,小波神经网络的发动机故障诊断准确率有明显提升,收敛速度快。
    附图说明
    图1为本发明具体实施方式小波神经网络结构图。
    具体实施方式
    下面对照附图,通过对实施例的描述,本发明的具体实施方式如所涉及的各构件的形状、构造、各部分之间的相互位置及连接关系、各部分的作用及工作原理、制造工艺及操作使用方法等,作进一步详细的说明,以帮助本领域技术人员对本发明的发明构思、技术方案有更完整、准确和深入的理解。
    根据汽车故障诊断学可知,汽车尾气中含有发动机汽缸燃烧过程中的信息,发动机失火故障与汽车尾气成分中 HC、CO2、CO 和 O2等气体的体积分数有着相对应的关系,因此可通过汽车尾气中各气体体积含量来判断发动机所处的工作状态,并根据气体与故障的对应关系完成失火故障诊断。根据这一理论,可以利用机器学习方法对先验数据样本进行学习训练,将训练好的机器诊断模型用于发动机故障的分析诊断。
    本发明采用小波神经网络算法对输入数据进行分析处理。充分利用小波变换具有良好时频局部化性质及神经网络具有自学习功能的优点,用于故障诊断。本发明算法在搜寻小波神经网络隐含层链接权值之前,先使用遗传算法进行计算,对小波神经网络结构进行优化。
    本发明采用的小波神经网络模型包括输入层、隐含层和输出层,输出层采用线性输出,输入层有M(m=1,2,……,N)个神经元,隐含层有K(k=1,2,……K)个神经元,如图1所示。
    隐含层选取的神经元激励函数为Morlet小波
    (1)
    为了避免在逐个样本训练时引起权值和阈值修正中发生振荡,采用成批训练方法。对网络的输出也没有简单地加权求和,而是先对网络隐含层小波结点的输出加权求和,再经Sigmoid函数变换后,得到最终网络输出,这样有利于处理分类问题,同时减少训练过程中发散的可能性。
    给定P(p=1,2,……,P)组输入输出样本,学习率为η(η>0),动量因子为λ(0<λ<1),目标误差函数为
    (2)
    式中: QUOTE  为输出层第n个结点的期望输出; QUOTE  为网络实际输出。
    算法的目标为不断调整网络各项参数,使得误差函数达到最小值。
    隐含层输出为
    (3)
    式中:为输入层输入; 隐含层输出;m为输入层结点;k为隐含层结点;wkm为隐含层节点和输入层节点之间的权值;h(·)为Morlet小波函数。
    输出层输出为
    (4)
    式中:为输出层输入;k为隐含层结点;n为输出层结点;wnk为隐含层节点与输出层节点之间的权值;sig(·)为Sigmod函数。
    将神经网络各个权值wkm、wnk按次序编成一字符串作为问题的解,采用实数编码如下
    w01w02……w1mwo1……wkmwnk
    评价函数为
    f=1/(1+E)
    式中:E的表达式见式(2)。
    具体操作如下:
    (1)初始化群体:为了产生尽可能多的可能解,可将群体中的个体进行分组;
    (2)计算每个个体的适应度并排序,将遗传算子作用于下一代循环执行,直到满足条件。
    在非正常状态下,各气体在尾气中的含量变化为:
    1) HC 的读数高,说明燃油没有充分燃烧。
    2) CO 的含量过高,表明燃油供给过多、空气供给过少; CO 的含量过低,则表明混合气体过稀。
    3) CO2是可燃混合气燃烧的产物,其高低反映出混合气燃烧的好坏,即燃烧效率。
    4) O2的含量是反映混合气空燃比的最好指标,是最有用的诊断数据之一。通过尾气分析,可以检测到以下几个主要方面的故障: 混合气过浓或过稀、二次空气喷射系统失灵、喷油器故障、进气歧管真空泄漏、空气泵故障、汽缸盖衬垫损坏、EGR阀故障、排气系统泄漏、点火系统提前角过大等。
    小波神经网络增加动量项后的理论模型继承了BP神经网络和小波神经网络的优点,同时具有优秀的函数逼近以及模式回归性能,避免了局部极小值,具有更好的实用性。为了避免当网络结构复杂时,小波神经网络很难找到最优解的问题,本文算法在搜寻小波神经网络隐含层链接权值之前,先使用遗传算法进行计算,对小波神经网络结构进行优化。
    本发明对采集的尾气含量数据进行学习,并对数据进行分析比较,与传统神经网络相比,小波神经网络的变速箱故障诊断检测准确率有明显提升,本发明算法的收敛速度最快,传统神经网络的收敛速度最慢,而遗传算法和小波神经网络的收敛速度相当。与本发明算法相比,遗传算法需要大量训练样本,而当训练样本较少时诊断的准确率比较低,并且遗传算法具有随机性,各次进化的结果存在较大差异,因此结果的可靠性差,不能稳定地得到解。此外,发动机故障的发生是随机的,采集到的信号大多是非线性随机信号,而遗传算法在处理非线性约束问题时需要添加惩罚因子,这将使得计算速度大幅减慢;在处理发动机故障问题时,如果提取的特征数量较多,特征向量的维数就比较大,而这将使得遗传算法难以处理和优化。
    上面结合附图对本发明进行了示例性描述,显然本发明具体实现并不受上述方式的限制,只要采用了本发明的方法构思和技术方案进行的各种非实质性的改进,或未经改进将本发明的构思和技术方案直接应用于其它场合的,均在本发明的?;し段е?。

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