摘要：本文對模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷方法做了研究據(jù)這兩種方法各自的優(yōu)缺點(diǎn),采用串聯(lián)方法將二者相結(jié)合,用模糊信息處理方法對輸入信號進(jìn)行預(yù)處理,然后利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的逼近能力來實(shí)現(xiàn)對故障的診斷.將該方法構(gòu)建的推理系統(tǒng)應(yīng)用于汽油發(fā)動機(jī)偶發(fā)性疑難故障診斷.利用Matlab進(jìn)行軟件仿真,仿真結(jié)果表明該方法可以給出較高精度的診斷結(jié)果,與單純使用模糊邏輯方法或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法都有較大改進(jìn),尤其對于單一系統(tǒng)的復(fù)雜故障具有很好的識別能力,有良好的應(yīng)用前景. 關(guān)鍵詞：模糊，預(yù)處理，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，故障診斷. [b][align=center]Application of Neuro-net in FaultDiagnosis System for Gasoline Engine LIU Zhao-guang1, PAN Lian1, WANG Jun2 （1.Wuhan University of Science & Technology, Wuhan 430081； 2.Huazhong University of Science and Technology,Wuhan 430074）[/align][/b] Abstract：Research on Fuzzy Theory and Neutral Network Technology in Fault Diagnosis. According to the good and bad points of these two methods. Combine them in this paper with the method connected. Firstly using fuzzy method to process the information, and the diagnosis of the faults is implemented by neutral networks approaching ability. Construct inference system to solve complicated faults happened in gasoline engine with this method. Through simulating under matlab. Some facts were proved that, the system can categorize the samples well and output with high precision. It has a bigger improvement with the pure use fuzzy logic method or the neural network method. Especially when the system is much complicated. It has the good application prospect. Key words：Fuzzy, Measurement, Neural Network, Fault Diagnosis. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有強(qiáng)大的非線性映射能力、并行處理能力、良好的學(xué)習(xí)能力和容錯性、獨(dú)特的聯(lián)想記憶能力等優(yōu)點(diǎn)。廣泛應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)的各個(gè)領(lǐng)域，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷已經(jīng)成為較通用的故障診斷解決方案.但由于該故障診斷系統(tǒng)需要大量的學(xué)習(xí)樣本且訓(xùn)練時(shí)間長,而訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)值表示知識，在知識獲取表示方面也存在不足，會導(dǎo)致推理的脆弱。 模糊診斷通過研究故障與征兆之間的關(guān)系來判斷設(shè)備狀態(tài)。由于實(shí)際因素的復(fù)雜性，故障與征兆之間的關(guān)系很難用精確的數(shù)學(xué)模型來表示，隨著某些故障狀態(tài)模糊性的出現(xiàn)，就不能用“是否有故障”的簡易診斷結(jié)果來表達(dá)，而要求給出故障產(chǎn)生的可能性及故障位置和程度如何.模糊故障診斷方法，就是利用模糊數(shù)學(xué)方法對待診斷系統(tǒng)的故障不確定性進(jìn)行量化處理，再根據(jù)一定的判斷閥值來識別故障。 基于模糊規(guī)則的故障診斷方法是首先將經(jīng)驗(yàn)知識轉(zhuǎn)化為模糊關(guān)系，然后運(yùn)用模糊邏輯對模糊量進(jìn)行推理，輸出模糊量，最后將這些模糊控制量轉(zhuǎn)換成精確量輸出，指明故障類型.而正確地選擇隸屬函數(shù)，是運(yùn)用模糊集合理論解決實(shí)際問題的基礎(chǔ).隸屬函數(shù)是對模糊概念的定量描述，隸屬函數(shù)的選擇在很大程序上影響最終結(jié)果，但如何選擇準(zhǔn)確反映模糊概念的模糊集合的隸屬函數(shù)，卻無法找到統(tǒng)一的模式 .基于模糊理論的故障診斷也有自身的一些弱點(diǎn)：模糊診斷的知識獲取比較困難；故障與征兆的模糊關(guān)系較難確定；系統(tǒng)的診斷能力依賴于模糊知識庫，學(xué)習(xí)能力差，容易發(fā)生漏診和誤診；故障診斷時(shí)，推理速度慢、效率低、能力弱；難以處理故障診斷中的不確定性問題。 鑒于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷和模糊故障診斷各自的特點(diǎn)，本文提出一種基于模糊預(yù)處理的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷方法力圖使兩者的優(yōu)點(diǎn)結(jié)合起來，克服彼此弱點(diǎn)，并將該方法應(yīng)用于汽油發(fā)動機(jī)偶發(fā)性疑難故障診斷。 1．故障診斷方法 基于模糊預(yù)處理的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷系統(tǒng)如圖1所示.首先，對通過對采集到的信號進(jìn)行模糊預(yù)處理，然后利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對系統(tǒng)故障進(jìn)行診斷. 多數(shù)故障診斷系統(tǒng)都包括圖1所示的被診斷系統(tǒng)，信號采集，和決策執(zhí)行系統(tǒng)模塊.采集到的信號要求能實(shí)時(shí)地反映被測點(diǎn)當(dāng)前所處的狀態(tài)，診斷系統(tǒng)就是通過采集到的參數(shù)來判斷系統(tǒng)所處狀態(tài)，為決策執(zhí)行系統(tǒng)提供依據(jù)判斷依據(jù). 1.1信號的模糊預(yù)處理 對于采集到的數(shù)值信號，首先要確定其模糊隸屬度.模糊隸屬度是對各模式特征的不確定性和不精確性進(jìn)行刻劃.正確地確定隸屬函數(shù)，是運(yùn)用模糊集合理論解決實(shí)際問題的基礎(chǔ)。 確定模糊集隸屬函數(shù)的方法很多，本文采用 函數(shù)作隸屬函數(shù)求隸屬度[4]. 函數(shù)的定義如下: λ>0是π函數(shù)的半徑, c為中心點(diǎn). 從（1） 式可知 函數(shù)是種中間對稱型隸屬函數(shù). 　 對每一個(gè)輸入信號來說f, 在系統(tǒng)正常工作時(shí)一定存在某個(gè)最佳值f[sub]0[/sub]，f[sub]max[/sub]，f[sub]min[/sub]表示系統(tǒng)處于各種狀況時(shí)f的最大、最小值.描述f的模糊子集為｛?。↙）， 中（M），大（B）｝. 其中： 這里f[sub]d[/sub]來控制相鄰模糊集的重迭程度并以此來對任意f都可以確保μ[sub]M[/sub]（f）,μ[sub]L[/sub]（f）和B[sub]M[/sub]（f）中至少有1個(gè)大于0.5.因此輸入信號經(jīng)模糊量化為： I=[x[sub]1[/sub],x[sub]2[/sub],…x[sub]m-1[/sub],x[sub]m[/sub]] =[μL（f1）, μ[sub]M[/sub]（fn）, μ[sub]B[/sub]（fn）] （6） 對某些無法用數(shù)值表達(dá)的輸入信號，可根據(jù)實(shí)際情況直接估計(jì)其隸屬度.可通過專家經(jīng)驗(yàn)及過對生產(chǎn)流程的研究以及和廠方技術(shù)人員的反復(fù)交流來設(shè)定. 1.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是模擬生物的神經(jīng)系統(tǒng)（特別是腦）功能的網(wǎng)絡(luò).人腦大約由150億個(gè)神經(jīng)細(xì)胞組成，每個(gè)細(xì)胞同數(shù)千，數(shù)萬個(gè)神經(jīng)細(xì)胞相聯(lián)系，形成網(wǎng)絡(luò)。這樣，神經(jīng)細(xì)胞模型可以看作是n輸入單輸出的信息處理單元.某個(gè)輸入xi對神經(jīng)細(xì)胞的影響以影響度表示，稱為細(xì)胞的結(jié)合權(quán)重或效率wi，這個(gè)細(xì)胞模型如圖2所示： 細(xì)胞的輸入有強(qiáng)有弱，當(dāng)其總和超過某一閾值θ，則細(xì)胞進(jìn)入興奮狀態(tài)，產(chǎn)生輸出；當(dāng)其總和低于閾值時(shí)，細(xì)胞進(jìn)入抑制狀態(tài)，沒有輸出.這一輸入輸出關(guān)系可以寫成 神經(jīng)細(xì)胞之間可以有不同的聯(lián)結(jié)方式，目前已經(jīng)提出了許多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型.其中，BP學(xué)習(xí)算法是目前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中應(yīng)用最廣也最為成功的學(xué)習(xí)算法。BP網(wǎng)絡(luò)由輸入層、輸出層以及一個(gè)或多個(gè)隱含層所構(gòu)成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)是按有教師示教的方式進(jìn)行學(xué)習(xí)，它的學(xué)習(xí)過程就是不斷修正網(wǎng)絡(luò)權(quán)值和閾值使得實(shí)際輸出與期望輸出之間誤差逐漸減小以至達(dá)到期望誤差的過程. 如一個(gè)三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，設(shè)其有n個(gè)輸入，m個(gè)輸出，一個(gè)隱含層。從輸入信號x，由內(nèi)部單元經(jīng)非線性變換，最終得到輸出y。對于輸入x,期望的輸出設(shè)為yd,而實(shí)際的輸出為y,一般二者不一致；輸入-輸出的函數(shù)與網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部細(xì)胞的結(jié)合權(quán)重有關(guān)。由期望輸出與實(shí)際輸出的誤差信號: e=y[sub]d[/sub]-y （8） 調(diào)整網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部的結(jié)合權(quán)重，使誤差減小，以改善網(wǎng)絡(luò)的工作，這稱為學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 BP算法是一個(gè)非線性優(yōu)化問題，目前，這一學(xué)習(xí)法以輸出的二乘誤差為評價(jià)函數(shù)，普遍采用梯度下降法反向修正各層結(jié)合權(quán)和閾值.其權(quán)值x[sub]ij[/sub]修正公式為： （9） 式（9）中， w[sub]ji[/sub]（n）為第n步從i到j(luò)神經(jīng)元的權(quán)值，修正值為： （10） ε為輸出平方誤差函數(shù)，η為學(xué)習(xí)速率。 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練精度高, 且泛化結(jié)果令人滿意, 而且理論上三層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以任意期望精度逼近任意函數(shù)。但是，在學(xué)習(xí)過程中，標(biāo)準(zhǔn)BP算法隨著誤差值越來越小導(dǎo)致梯度下降調(diào)整的幅度也越來越小，從而使網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)訓(xùn)練時(shí)間長，收斂速度慢；此外網(wǎng)絡(luò)有可能陷于局部極小值。 鑒于以上幾點(diǎn)，本文采用一種三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，采用改進(jìn)的BP算法.網(wǎng)絡(luò)如圖： 本文針對基本BP算法的改進(jìn)包括兩個(gè)部分：一是給待訓(xùn)練參數(shù)的調(diào)整量加動量項(xiàng)，即： 其中□w[sub]ji[/sub]（n）為基本BP算法的調(diào)整量，α□w[sub]ji[/sub]（n-1）為動量項(xiàng)， α為動量系數(shù)（一般取0.9），□w[sub]ji[/sub]（n-1）為上一次的權(quán)值修改量；再就是采用自適應(yīng)的學(xué)習(xí)速率，在實(shí)際應(yīng)用中，很難找到一個(gè)從始至終都最佳的學(xué)習(xí)速率，這就希望學(xué)習(xí)速率能根據(jù)誤差的狀況進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)節(jié)，本算法設(shè)定了學(xué)習(xí)速率的增加及減少比率，以實(shí)現(xiàn)其自適應(yīng)調(diào)節(jié). A（k）為第k次的誤差平方和. 調(diào)整學(xué)習(xí)速率的準(zhǔn)則是檢查本次學(xué)習(xí)誤差是否小于上次學(xué)習(xí)誤差，如果是則說明本次迭代有效，說明當(dāng)前的學(xué)習(xí)速率比較適合誤差變化趨勢，可以適當(dāng)?shù)募哟髮W(xué)習(xí)速率.如果本次學(xué)習(xí)誤差大于上次學(xué)習(xí)誤差說明產(chǎn)生過調(diào)，此時(shí)就應(yīng)該減小學(xué)習(xí)速率。 2．系統(tǒng)仿真 將該方法應(yīng)用于汽油發(fā)動機(jī)偶發(fā)性疑難故障診斷.由于發(fā)動機(jī)各零部件間相互耦合，因此發(fā)動機(jī)故障具有多層次性、模糊性、相似性等特點(diǎn)，故障的征兆與故障之間的對應(yīng)關(guān)系往往呈現(xiàn)高度的非線性和耦合性，故障信息往往呈現(xiàn)高度的不精確性和不確定性。 令y1-y5分別代表故障原因：y1：進(jìn)氣岐管漏氣；y2：上游氧傳感器失效；y3：發(fā)動機(jī)電腦故障；y4：氣流量傳感器故障；y5：噴油嘴堵塞.怠速狀態(tài)下，發(fā)動機(jī)運(yùn)行參數(shù)分別由A，B，C，D，E，F(xiàn)，G表示：A.發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速（r/min）；B.氣缸壓力（Mpa）；C.節(jié)氣門開度（%）；D.上游氧傳感器輸出電壓（mv）；E.燃油壓力（Mpa）；F.噴油脈寬（ms）；G.燃油修正值（%）；其正常運(yùn)行時(shí)值分別為：700，0.91，4.6，0.5，0.05，2.2，4.1。 根據(jù)本文介紹的方法需要設(shè)計(jì)三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò).由于需要采集7個(gè)信號，經(jīng)模糊預(yù)處理，則神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的共有21個(gè)輸入，5個(gè)輸出。 對于隱層單元設(shè)計(jì)，1947年，Kolmogorov給出了一個(gè)定理。此定理提及輸入層n個(gè)單元，隱含層2n+1個(gè)單元，組成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以精確實(shí)現(xiàn)任何一個(gè)連續(xù)函數(shù).隨著隱含層單元數(shù)的增加，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的速率縮短。但不能無謂的增大隱含層單元數(shù)，因?yàn)檫^大的隱含層單元數(shù)將增加計(jì)算的復(fù)雜度，也就增加了訓(xùn)練時(shí)間，同時(shí)它還會產(chǎn)生其它問題.因此一般選擇在解決問題的情況下再增加一到兩個(gè)隱層單元.據(jù)此，本系統(tǒng)選擇43個(gè)隱層單元。 運(yùn)用MATLAB仿真工具對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí).設(shè)定誤差允許范圍為0.001，訓(xùn)練次數(shù)設(shè)為500次.訓(xùn)練結(jié)果如下： 由上圖可見，網(wǎng)絡(luò)通過219次的迭代學(xué)習(xí)即可收斂到誤差允許范圍內(nèi)。 3．實(shí)驗(yàn) 隨機(jī)抽取兩組故障數(shù)據(jù)，對系統(tǒng)進(jìn)行驗(yàn)證.表2和表3分別為系統(tǒng)輸入和輸出數(shù)據(jù). 通過輸出結(jié)果可知兩組數(shù)據(jù)分別對應(yīng)y1和y3，與專家推理結(jié)果相符.可見系統(tǒng)可以有效對汽油發(fā)動機(jī)一些故障進(jìn)行識別. 4.結(jié)論 通過系統(tǒng)介紹核試驗(yàn)證實(shí)，該系統(tǒng)具有較好的故障識別能力.不但可以對不確定性知識及模棱兩可的數(shù)據(jù)進(jìn)行很好的處理，而且可以提高故障的診斷精度.因此，此方法可推廣應(yīng)用于具有大慣性，滯后，非線性，故障與征兆關(guān)系不易確定的故障診斷系統(tǒng)，有良好的應(yīng)用前景。 參考文獻(xiàn)（References）： [1] 吳今培. 模糊診斷理論及其應(yīng)用[M]. 北京: 科學(xué)出版社, 1995. 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