張奎 占剛,2 毛衛(wèi)秀 吳業(yè)強(qiáng) 徐鴻宇

（1.貴州電子信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院，凱里556000；2.貴州大學(xué) 現(xiàn)代制造技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 貴陽(yáng) 550025）

主題詞：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 遺傳算法 車(chē)用發(fā)動(dòng)機(jī) 模型標(biāo)定 性能提升 故障診斷

0 引言

發(fā)動(dòng)機(jī)是汽車(chē)的核心部件，相當(dāng)于人類(lèi)的“心臟”，自從1886年世界第一臺(tái)臥式單缸二沖程車(chē)用發(fā)動(dòng)機(jī)問(wèn)世后，汽車(chē)進(jìn)入了跨時(shí)代的發(fā)展。由于發(fā)動(dòng)機(jī)具有效率高、結(jié)構(gòu)緊湊、機(jī)動(dòng)性強(qiáng)、運(yùn)行維護(hù)簡(jiǎn)單等優(yōu)點(diǎn)，大量專(zhuān)家學(xué)者對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)的研究從未停止過(guò)，早期有1926年瑞士人布希提出的廢氣渦輪增壓理論，其原理是利用發(fā)動(dòng)機(jī)排出的廢氣來(lái)驅(qū)動(dòng)渦輪以達(dá)到增壓的功效。此外，隨著計(jì)算控制技術(shù)的發(fā)展，計(jì)算控制技術(shù)逐漸應(yīng)用在車(chē)用發(fā)動(dòng)機(jī)上，如1967年德國(guó)博世公司推出的汽油噴射系統(tǒng)，開(kāi)創(chuàng)電控技術(shù)在汽車(chē)發(fā)動(dòng)機(jī)上應(yīng)用。隨著新技術(shù)不斷應(yīng)用在發(fā)動(dòng)機(jī)，如；缸內(nèi)直噴、可變氣門(mén)升程、可變壓縮比、可變氣門(mén)正時(shí)以及廢氣再循環(huán)等等，發(fā)動(dòng)機(jī)已然成為一個(gè)復(fù)雜的非線性系統(tǒng)，其設(shè)計(jì)變量和操作變量高度藕合，并且交互地影響發(fā)動(dòng)機(jī)的工作過(guò)程和最終性能，很難針對(duì)一個(gè)變量進(jìn)行優(yōu)化來(lái)提升發(fā)動(dòng)機(jī)的性能，同時(shí)給發(fā)動(dòng)機(jī)的故障檢測(cè)與維修帶了極大困難[1-4]。對(duì)于求解復(fù)雜的非線性系統(tǒng)，傳統(tǒng)優(yōu)化方法存在著局限性，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和遺傳算法是通過(guò)模擬人腦神經(jīng)和自然現(xiàn)象算法，對(duì)于目標(biāo)函數(shù)和約束函數(shù)要求不高，不一定要求其具有可解析性，同時(shí)約束變量也可以取離散值，因此對(duì)于求解復(fù)雜的非線性系統(tǒng)具有很大優(yōu)勢(shì)，一般能夠求解出全局最優(yōu)解。由于具有上述獨(dú)特的優(yōu)點(diǎn)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和遺傳算法在車(chē)用發(fā)動(dòng)機(jī)逐漸得到應(yīng)用[5-6]。由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法種類(lèi)繁多，這里主要闡述應(yīng)用在車(chē)用發(fā)動(dòng)機(jī)最為廣泛的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，僅為相關(guān)學(xué)者的研究提供參考。

1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法

1.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)算法作為一種模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)模型，其本質(zhì)是反映輸入如何轉(zhuǎn)化為輸出的一種數(shù)學(xué)表達(dá)式，數(shù)學(xué)表達(dá)式取決于由具體的問(wèn)題和數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練及設(shè)計(jì)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，具有并行計(jì)算能力、非線性全局作用、聯(lián)想記憶能力、容錯(cuò)能力、強(qiáng)大的自適應(yīng)和學(xué)習(xí)能力等特點(diǎn)[7-8]。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的基本處理單元和人腦神經(jīng)一致，即神經(jīng)元，一般是一個(gè)具有多輸入、單輸出的非線性單元。因此，其構(gòu)成包括輸入?yún)^(qū)、處理區(qū)以及輸出區(qū)。如圖1所示，一個(gè)具有k個(gè)輸入分量的神經(jīng)元，輸入分量分別記為P1、P2…Pk，和輸入分量相對(duì)應(yīng)的權(quán)值分別為w1.1、w1.2、w1.k。f稱(chēng)為激活函數(shù)和轉(zhuǎn)移函數(shù)，其輸入為+b，其中b為神經(jīng)元偏差，a為神經(jīng)元輸出。因此，神經(jīng)元的輸出可表示如下[7]：

圖1 BP神經(jīng)元模型[7]

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法應(yīng)用在車(chē)用發(fā)動(dòng)機(jī)最為廣泛的算法模型為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法（多層前饋網(wǎng)絡(luò)的誤差反饋傳播算法），其模型的主要結(jié)構(gòu)是分層網(wǎng)絡(luò)，即將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分為輸入層、隱含層和輸出層。其中，輸入層的作用是接受外部信號(hào)，接受的外部信號(hào)通過(guò)層與層之間的神經(jīng)元進(jìn)行傳遞到中間層，而隱含層是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)部處理單元，根據(jù)處理問(wèn)題的不同，隱含層可以有多層，也可以沒(méi)有多層。對(duì)于系統(tǒng)的輸入變量和輸出變量個(gè)數(shù)主要由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入和輸出的節(jié)點(diǎn)數(shù)體現(xiàn)，輸入變量和輸出變量越多，節(jié)點(diǎn)數(shù)越多。需要說(shuō)明的是在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的每一層中都有獨(dú)立的神經(jīng)元數(shù)、權(quán)重值、偏差和激活函數(shù)，層與層互不影響。對(duì)于一個(gè)實(shí)用的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)必須經(jīng)過(guò)學(xué)習(xí)、訓(xùn)練、驗(yàn)證和測(cè)試這4個(gè)過(guò)程，學(xué)習(xí)過(guò)程包括信號(hào)的正向傳播與誤差的反向傳播兩個(gè)過(guò)程，其中，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法還要求層與層之間的節(jié)點(diǎn)可導(dǎo)，因此常選用Sigmoid函數(shù)作為激活函數(shù)，如圖所示2所示是一個(gè)兩層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

圖2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)圖[7]

1.2 遺傳算法

遺傳算法（GA）是由美國(guó)的Holland教授提出的隨機(jī)搜索算法，其核心思想是根據(jù)達(dá)爾文的生物進(jìn)化理論中的“優(yōu)勝劣汰”原則，借鑒生物界遺傳與進(jìn)化機(jī)制，具有通用性、魯棒性、隱含并行性、能以較大概率獲得最優(yōu)解等特點(diǎn)，導(dǎo)致其搜索過(guò)程不受函數(shù)連續(xù)性的約束，可以同時(shí)搜索解空間的多個(gè)區(qū)域。因此，遺傳算法具有在求解非線性、多變量、多目標(biāo)等優(yōu)化問(wèn)題時(shí)，可以體現(xiàn)其高效性和實(shí)用性。遺傳算法主要基本參數(shù)包括設(shè)計(jì)變量和目標(biāo)函數(shù)確定、設(shè)計(jì)變量編碼、初始群體設(shè)定、適應(yīng)度函數(shù)設(shè)計(jì)、遺傳操作設(shè)計(jì)和控制參數(shù)設(shè)定，依據(jù)具體問(wèn)題進(jìn)行基本參數(shù)的調(diào)整，其完整操作流程如圖3所示。

圖3 遺傳算法操作流程[6]

但是傳統(tǒng)的遺傳算法局部搜索能力較弱，導(dǎo)致算法搜索最優(yōu)解的時(shí)間較長(zhǎng)，并且出現(xiàn)“早熟”收斂現(xiàn)象，不易找到最優(yōu)解的缺點(diǎn)，為了解決傳統(tǒng)的遺傳算法早熟收斂問(wèn)題，常對(duì)遺傳算法進(jìn)行改進(jìn)，大部分研究主要集中在對(duì)收斂性的研究，如將遺傳算法和模擬退火算法進(jìn)行有機(jī)結(jié)合起來(lái)得到遺傳模擬退火算法，劉生禮[9]等人將遺傳模擬退火算法應(yīng)用到約束求解中,可以使算法從局部最優(yōu)中跳出，盡可能找到全局最優(yōu)解，保證了算法的收斂性，從而提高約束系統(tǒng)求解的魯棒性和效率。但是部分學(xué)者也會(huì)從編碼策略、參數(shù)確定（染色體長(zhǎng)度、群體規(guī)模、交叉概率、變異概率）、群種的多樣性、多目標(biāo)、約束處理以及遺傳算子等多方面進(jìn)行研究[10-12]。因此，應(yīng)用在車(chē)用發(fā)動(dòng)機(jī)的遺傳算法多為改進(jìn)的遺傳算法。

2 性能提升

發(fā)動(dòng)機(jī)作為汽車(chē)的“心臟”，發(fā)動(dòng)機(jī)的性能的好壞有直接影響著汽車(chē)的燃油經(jīng)濟(jì)性、動(dòng)力性以及排放性，因此對(duì)于提升發(fā)動(dòng)機(jī)的性能對(duì)汽車(chē)來(lái)說(shuō)是至關(guān)重要。對(duì)于傳統(tǒng)車(chē)用發(fā)動(dòng)機(jī)的性能提升，大都從兩方面著手:其一，通過(guò)對(duì)優(yōu)化發(fā)動(dòng)機(jī)的機(jī)構(gòu)，目前研究最多的是對(duì)進(jìn)排氣系統(tǒng)、配氣正時(shí)系統(tǒng)及燃燒系統(tǒng)中的機(jī)構(gòu)，部分學(xué)者也對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)的附件系統(tǒng)、機(jī)油泵以及水泵、各摩擦副進(jìn)行優(yōu)化，進(jìn)一步降低發(fā)動(dòng)機(jī)工作時(shí)的內(nèi)部耗損，以提高發(fā)動(dòng)機(jī)的有效輸出，從而提升其性能；其二，除了發(fā)動(dòng)機(jī)結(jié)構(gòu)影響發(fā)動(dòng)機(jī)性能外，可對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)的空燃比、進(jìn)氣壓力、點(diǎn)火提前角、幾何壓縮比、配氣正時(shí)及轉(zhuǎn)速進(jìn)行優(yōu)化。隨著計(jì)算控制技術(shù)以及新技術(shù)應(yīng)用在車(chē)用發(fā)動(dòng)機(jī)上，發(fā)動(dòng)機(jī)已然成為非線性、多變量、多目標(biāo)的復(fù)雜系統(tǒng)，在求解發(fā)動(dòng)機(jī)的優(yōu)化問(wèn)題時(shí)，傳統(tǒng)的優(yōu)化方法在求解此問(wèn)題上存在局限性，而B(niǎo)P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法在求解非線性、多變量、多目標(biāo)的發(fā)動(dòng)機(jī)參數(shù)優(yōu)化問(wèn)題時(shí)，體現(xiàn)其高效性和實(shí)用性。

2.1 機(jī)構(gòu)優(yōu)化

對(duì)于車(chē)用發(fā)動(dòng)機(jī)來(lái)說(shuō)，改善性能涉及到機(jī)構(gòu)很多，如進(jìn)、排氣歧管，燃燒室，共軌系統(tǒng)，配氣機(jī)構(gòu)等等。文獻(xiàn)[13-15]使用改進(jìn)的遺傳算法對(duì)缸內(nèi)直噴（GDI）汽油機(jī)的共軌系統(tǒng)結(jié)構(gòu)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，以改善發(fā)動(dòng)機(jī)的燃燒效率。對(duì)于使用缸內(nèi)直噴技術(shù)的發(fā)動(dòng)機(jī)，想要保持發(fā)動(dòng)機(jī)高性能的工作，其前提條件是共軌系統(tǒng)具有穩(wěn)定的共軌壓力，相比柴油機(jī)的高壓共軌系統(tǒng)，缸內(nèi)直噴的發(fā)動(dòng)機(jī)共軌管體積相對(duì)較小，共軌系統(tǒng)壓力相對(duì)較低，易受燃油變化的影響，產(chǎn)生波動(dòng)，從而影響發(fā)動(dòng)機(jī)的性能。作者使用仿真試驗(yàn)分析了發(fā)動(dòng)機(jī)共軌管體積及長(zhǎng)徑比、阻尼孔直徑、噴油器前端節(jié)流孔直徑、噴油器盛油腔體積對(duì)軌壓波動(dòng)及上升時(shí)間的影響，然后以軌壓波動(dòng)為目標(biāo)函數(shù)，使用改進(jìn)遺傳算法進(jìn)行優(yōu)化及改進(jìn)，經(jīng)過(guò)優(yōu)化后，軌壓波動(dòng)平均減小了13.89%，有效地改善發(fā)動(dòng)機(jī)的燃燒效率。此外，部分學(xué)者還是使用新型裝置來(lái)改善發(fā)動(dòng)機(jī)性能，并且聯(lián)合仿真軟件和遺傳算法進(jìn)行優(yōu)化，如文獻(xiàn)[16]提出一種基于機(jī)械與液壓裝置的新型全可變配氣系統(tǒng),為了研究發(fā)動(dòng)機(jī)滿負(fù)荷不同轉(zhuǎn)速下的最佳配氣相位角，得到各個(gè)轉(zhuǎn)速和負(fù)荷工況下的最佳配氣策略需求，AMESim軟件聯(lián)合遺傳算法對(duì)全可變配氣系統(tǒng)的進(jìn)氣提前角和排氣晚關(guān)角進(jìn)行優(yōu)化，以最大充量系數(shù)和最小泵氣損失為優(yōu)化目標(biāo)。經(jīng)過(guò)優(yōu)化后，充量系數(shù)在較大范圍內(nèi)夠得到明顯提高，其中在3 000 r/min時(shí)最大提高了11.16%；扭矩在中低速范圍內(nèi)提高較明顯，其中在2 000 r/min時(shí)最大提高了11.42%。此外，充氣效率的高低直接影響發(fā)動(dòng)機(jī)的動(dòng)力性，而在增加進(jìn)氣壓力和在不同轉(zhuǎn)速下改變進(jìn)氣歧管長(zhǎng)度都能提高充氣效率[17]，文獻(xiàn)[18,19]為了分析進(jìn)氣歧管和進(jìn)氣正時(shí)對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)充氣效率的影響規(guī)律，使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行模型標(biāo)定并且聯(lián)合遺傳算法對(duì)關(guān)鍵結(jié)構(gòu)參數(shù)（如進(jìn)氣歧管、進(jìn)氣門(mén)正時(shí)）進(jìn)行優(yōu)化分析，得到在不同轉(zhuǎn)速下與之對(duì)應(yīng)的進(jìn)氣歧管長(zhǎng)度,使發(fā)動(dòng)機(jī)在較寬的轉(zhuǎn)速范圍內(nèi)具有更好的動(dòng)力性能。

2.2 性能參數(shù)優(yōu)化

相比于對(duì)車(chē)用發(fā)動(dòng)機(jī)結(jié)構(gòu)優(yōu)化來(lái)說(shuō)，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法在發(fā)動(dòng)機(jī)性能參數(shù)優(yōu)化上的應(yīng)用較多。而發(fā)動(dòng)機(jī)的性能參數(shù)主要包括空燃比、進(jìn)氣壓力、點(diǎn)火提前角、幾何壓縮比、配氣正時(shí)及轉(zhuǎn)速等等，可優(yōu)化其中一個(gè)或者多個(gè)參數(shù)來(lái)改善發(fā)動(dòng)機(jī)性能。針對(duì)單個(gè)參數(shù)對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)性能的影響，文獻(xiàn)[20]使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型聯(lián)合遺傳算法對(duì)阿肯金森((Atkinson)循環(huán)發(fā)動(dòng)機(jī)的幾何壓縮比進(jìn)行優(yōu)化，主要以外特性轉(zhuǎn)矩、爆震強(qiáng)度和排氣溫度為約束條件，以幾何壓縮比為目標(biāo)函數(shù)，優(yōu)化后得到發(fā)動(dòng)機(jī)的最佳幾何壓縮比為12.5，燃油經(jīng)濟(jì)性平均改善達(dá)9.57%。針對(duì)多個(gè)性能參數(shù)對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)性能的影響，文獻(xiàn)[21,22]采用兩種方法（即GTPower模型聯(lián)合遺傳算法與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型聯(lián)合遺傳算法）研究混合氣體濃度、點(diǎn)火提前角、進(jìn)氣遲閉角、排氣提前角對(duì)燃油消耗率的影響，通過(guò)發(fā)動(dòng)臺(tái)架實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，發(fā)現(xiàn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型聯(lián)合遺傳算法優(yōu)化相比于GT-Power模型聯(lián)合遺傳算法優(yōu)化時(shí)間短、效率高、誤差小，燃油消耗率最大優(yōu)化幅度為5.4%，有效地改善發(fā)動(dòng)機(jī)的性能。對(duì)于改善發(fā)動(dòng)機(jī)的性能，除了改善燃油經(jīng)濟(jì)性，還可以改善其動(dòng)力性，文獻(xiàn)[23,24]將數(shù)值模擬技術(shù)與遺傳算法聯(lián)合對(duì)車(chē)用發(fā)動(dòng)機(jī)工作過(guò)程進(jìn)行仿真優(yōu)化，主要優(yōu)化滿負(fù)荷工況下的有效扭矩（即動(dòng)力性）以及部分負(fù)荷工況下效燃油消耗率（即經(jīng)濟(jì)性），其主要設(shè)計(jì)變量為進(jìn)排氣的開(kāi)啟和關(guān)閉角，經(jīng)過(guò)優(yōu)化后，在滿負(fù)荷工況下，發(fā)動(dòng)機(jī)的充氣效率在大范圍內(nèi)得到了明顯改善，從而提高有效扭矩的輸出，而在部分負(fù)荷工況下，特別是轉(zhuǎn)速低于2 400 r/min時(shí)，有效燃油消耗率得到了極大的改善，同時(shí)有效扭矩也得到相應(yīng)的提高。

總上所述，無(wú)論是從發(fā)動(dòng)機(jī)的結(jié)構(gòu)還是發(fā)動(dòng)機(jī)的性能參數(shù)對(duì)車(chē)用發(fā)動(dòng)機(jī)進(jìn)行優(yōu)化，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法的應(yīng)用可以很好解決傳統(tǒng)設(shè)計(jì)方法很好解決的離散優(yōu)化問(wèn)題以及多約束、多極值問(wèn)題，給車(chē)用發(fā)動(dòng)機(jī)的性能提升開(kāi)辟了一條新途徑。

3 故障診斷

汽車(chē)發(fā)動(dòng)機(jī)作為一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)，根據(jù)車(chē)主的使用習(xí)慣和使用路況不同，出現(xiàn)的故障情況也是不同的，據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，發(fā)動(dòng)機(jī)的故障占整車(chē)故障的45%，因此發(fā)動(dòng)機(jī)的故障診斷對(duì)汽車(chē)可靠運(yùn)行的意義重大。而目前車(chē)用發(fā)動(dòng)機(jī)的故障診斷主要依據(jù)故障診斷系統(tǒng)，進(jìn)行詳細(xì)分類(lèi)可分為基于規(guī)則、基于案例、基于行為、基于模糊邏輯控制以及基于NN的故障診斷系統(tǒng)，經(jīng)過(guò)大量實(shí)踐表明，上述5類(lèi)故障診斷系統(tǒng)存在著知識(shí)獲取難、知識(shí)臺(tái)階窄、學(xué)習(xí)能力差等缺點(diǎn)[25-26]已不適應(yīng)車(chē)用發(fā)動(dòng)機(jī)技術(shù)的發(fā)展。與此同時(shí)，車(chē)用發(fā)動(dòng)機(jī)在進(jìn)行故障診斷時(shí)，很難通過(guò)某個(gè)故障征兆就能確定出具體原因，不同原因?qū)?huì)產(chǎn)生不同的結(jié)果，根據(jù)因果關(guān)系可劃分一果多因、一因多果、多因多果，其映射關(guān)系存在著一定的非線性聯(lián)系[27-29]。因此，為了能夠高效、準(zhǔn)確、迅速地診斷發(fā)動(dòng)機(jī)的故障，而B(niǎo)P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷提供了智能化診斷的新方法。文獻(xiàn)[30,31]利用各種傳感器實(shí)時(shí)采集不同工況下發(fā)動(dòng)機(jī)的數(shù)據(jù)，同時(shí)結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法從不同的角度、不同層次進(jìn)行診斷推理，以提高故障診斷的效率和準(zhǔn)確性，使用傳感器和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法不僅具有較強(qiáng)的在線學(xué)習(xí)能力，而且能夠?qū)χR(shí)庫(kù)進(jìn)行維護(hù)和完善。但是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法自身也存在缺點(diǎn)，如易陷入局部極小點(diǎn)、收斂速度慢、網(wǎng)絡(luò)泛化能力差，僅僅采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法建立發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷模型時(shí)，這些缺點(diǎn)易影響發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷正確率。為了彌補(bǔ)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法泛化能力差，提高算法正確識(shí)別能力，可采用遺傳算法結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以改進(jìn)故障診斷系統(tǒng)，提升對(duì)車(chē)用發(fā)動(dòng)機(jī)的故障診斷正確率，文獻(xiàn)[32]運(yùn)用遺傳算法對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值進(jìn)行優(yōu)化，從而使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷模型誤差達(dá)到最小，相比單一地用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷方法，診斷速度和診斷精度上有所提升。而有些學(xué)者著眼于易引起發(fā)動(dòng)機(jī)故障部分（如點(diǎn)火系統(tǒng)）進(jìn)行診斷，具有關(guān)數(shù)據(jù)顯示，發(fā)動(dòng)機(jī)的故障有45%～50%是由發(fā)動(dòng)機(jī)點(diǎn)火系統(tǒng)故障所導(dǎo)致。因此，文獻(xiàn)[33-35]進(jìn)行點(diǎn)火系統(tǒng)故障研究分析，應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立發(fā)動(dòng)機(jī)點(diǎn)火系統(tǒng)故障模型結(jié)構(gòu)進(jìn)行故障診斷，其收斂速度較慢，為了提高BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂速度，同樣使用遺傳算法對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閥值進(jìn)行優(yōu)化，經(jīng)過(guò)改善的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其收斂速度接近增加一倍，并且訓(xùn)練誤差有所下降。

綜上所述，傳統(tǒng)的故障診斷專(zhuān)家系統(tǒng)存在一定的局限性，聯(lián)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷專(zhuān)家系統(tǒng)可有效地解決其局限性，但是相比單一的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合故障診斷專(zhuān)家系統(tǒng)，使用遺傳算法對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化，能夠提高診斷的速度和精度。

4 模型標(biāo)定

發(fā)動(dòng)機(jī)模型的標(biāo)定質(zhì)量很大程度上決定了發(fā)動(dòng)機(jī)后續(xù)的優(yōu)化質(zhì)量，最初的發(fā)動(dòng)機(jī)模型的標(biāo)定是離線標(biāo)定，隨著標(biāo)定參數(shù)越來(lái)越多，離線標(biāo)定已無(wú)法滿足標(biāo)定要求，于是出現(xiàn)了自動(dòng)標(biāo)定和瞬態(tài)標(biāo)定，不僅自動(dòng)化程度越來(lái)越高，而且標(biāo)定精度也得到了極大地提高[36-38]。目前應(yīng)用發(fā)動(dòng)機(jī)模型標(biāo)定方法較多的是使用發(fā)動(dòng)機(jī)臺(tái)架進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，通過(guò)傳感器收集實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，結(jié)合GT-Power軟件建立發(fā)動(dòng)機(jī)的仿真模型，進(jìn)行計(jì)算模型驗(yàn)證，最先分析模型仿真值與臺(tái)架實(shí)驗(yàn)值之間的誤差是否滿足模型標(biāo)定的要求。雖然GT-Power模型計(jì)算準(zhǔn)確，但是聯(lián)合其他優(yōu)化算法對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化時(shí)，存在優(yōu)化計(jì)算時(shí)間長(zhǎng)、迭代緩慢的缺點(diǎn)。隨著B(niǎo)P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算的不斷發(fā)展和完善，為了解決優(yōu)化計(jì)算時(shí)間長(zhǎng)、迭代緩慢的缺點(diǎn)，使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到車(chē)用發(fā)動(dòng)機(jī)的模型標(biāo)定中，可建立起發(fā)動(dòng)機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，即ANN模型。

為了得到更好發(fā)動(dòng)機(jī)燃油消耗優(yōu)化方法，文獻(xiàn)[21]對(duì)比分析發(fā)動(dòng)機(jī)模型標(biāo)定兩種方法，即使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行模型標(biāo)定和使用計(jì)算數(shù)值模擬技術(shù)（GTPower軟件）進(jìn)行模型標(biāo)定，并且使用這兩種方法標(biāo)定的發(fā)動(dòng)機(jī)模型聯(lián)合遺傳算法對(duì)車(chē)用發(fā)動(dòng)機(jī)燃油消耗率進(jìn)行優(yōu)化分析，優(yōu)化結(jié)果表明，使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)模型進(jìn)行標(biāo)定時(shí)，迭代步數(shù)較少以及優(yōu)化時(shí)間大大縮短。而文獻(xiàn)[39-41]為了獲得最佳點(diǎn)火提前角MAP，也采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)模型進(jìn)行標(biāo)定試驗(yàn)，并與GT-Power軟件標(biāo)定的發(fā)動(dòng)機(jī)模型進(jìn)行比較，優(yōu)化結(jié)果表明，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以用于對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)最佳點(diǎn)火提前角的預(yù)測(cè)，優(yōu)化后MAP更加平滑，最佳點(diǎn)火提前角數(shù)據(jù)更準(zhǔn)確，并且誤差在限定范圍內(nèi)，最大誤差僅為6.7%，因此基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)進(jìn)行標(biāo)定可以有效地縮短標(biāo)定時(shí)間和降低標(biāo)定成本。與此同時(shí)，為了驗(yàn)證BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)模型標(biāo)定的高效性，文獻(xiàn)[42-44]采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了發(fā)動(dòng)機(jī)穩(wěn)態(tài)性能與控制參數(shù)間的數(shù)學(xué)模型，以驗(yàn)證發(fā)動(dòng)機(jī)的功率、油耗和排放與控制參數(shù)之間的關(guān)系，建立線性回歸，其結(jié)果表明輸出響應(yīng)的復(fù)相關(guān)系數(shù)都在0.94以上，說(shuō)明BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很好的泛化能力及預(yù)測(cè)性能，最后聯(lián)合遺傳算法進(jìn)行數(shù)學(xué)模型優(yōu)化，能高效地完成了標(biāo)定數(shù)據(jù)的采集工作，實(shí)際應(yīng)用具有更高的可行性。綜上所述，使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)車(chē)用發(fā)動(dòng)機(jī)進(jìn)行模型標(biāo)定，可提高標(biāo)定效率和標(biāo)定精度，結(jié)合遺傳算法，可以縮短優(yōu)化時(shí)間以及加快迭代速度。

5 結(jié)束語(yǔ)

本文從發(fā)動(dòng)機(jī)性能的提升、故障診斷以及發(fā)動(dòng)機(jī)模型標(biāo)定三個(gè)方面來(lái)介紹BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法在車(chē)用發(fā)動(dòng)機(jī)上的應(yīng)用，對(duì)于發(fā)動(dòng)機(jī)性能的提升，主要闡述了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法在發(fā)動(dòng)機(jī)結(jié)構(gòu)上和性能參數(shù)上的優(yōu)化，從而提高發(fā)動(dòng)機(jī)的燃油經(jīng)濟(jì)性、動(dòng)力性和排放性。對(duì)于發(fā)動(dòng)機(jī)的故障診斷，分析了遺傳算法聯(lián)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比傳統(tǒng)專(zhuān)家故障診斷系統(tǒng)提高診斷的速度和精度。對(duì)于發(fā)動(dòng)機(jī)模型的標(biāo)定，使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)進(jìn)行模型標(biāo)定相比于GT-Power軟件對(duì)模型標(biāo)定有著迭代步數(shù)較少和優(yōu)化時(shí)間較短等優(yōu)點(diǎn)。對(duì)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法應(yīng)用到車(chē)用發(fā)動(dòng)機(jī)才剛剛起步，除了本文闡述的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法應(yīng)用到車(chē)用發(fā)動(dòng)機(jī)上，對(duì)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法還有很多種類(lèi)（如RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法），對(duì)于其他類(lèi)型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法聯(lián)合遺傳算法在車(chē)用發(fā)動(dòng)機(jī)上的應(yīng)用需要進(jìn)一步研究。