熊飛

摘要：針對汽車傳感器的故障控制診斷對象存在故障樣本數(shù)據(jù)空間維數(shù)大，故障診斷的實時性差的等問題，首先通過靜態(tài)模糊自學習方法找到故障節(jié)點，通過BP網(wǎng)絡進行分類智診斷。通過實驗表明本文方法提高了汽車傳感器故障診斷準確率，從而提高了診斷的識別與決策能力。

關(guān)鍵詞：BP神經(jīng)網(wǎng)絡；傳感器故障

0.引言

伴隨著人民生活水平的提高，汽車已經(jīng)成為了人民生活中重要組成部分。但是伴隨著的汽車自身某些故障的產(chǎn)生，使得汽車故障的研究成為了人們研究的重點，文獻[1]指出計算機和信息化技術(shù)的廣泛運用到汽車中，其中傳感器逐步應用到汽車控制中，它能夠?qū)ζ囆畔⑦M行感知，采集，轉(zhuǎn)換和處理。將感知的信息轉(zhuǎn)換其他需要的信息輸出。汽車傳感器是汽車電子控制的關(guān)鍵部件，也是汽車電子技術(shù)的核心部分。文獻[2-3] 提出一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的多模型傳感器故障軟閉環(huán)容錯控制方法，并對非線性系統(tǒng)中卡死、恒增益、恒偏差等常見傳感器故障進行了研究。文獻[4]指出目前傳感器控制主要是分布是針對衡秤體下方，通過傳感器輸出來完成故障傳感器輸出信號，但容易偏離中心，影響估計精度。文獻[5]指出數(shù)字稱重傳感器可以實現(xiàn)不間斷工作，能夠在短時間內(nèi)獲得故障信號，但缺點是價格昂貴。文獻[6]提出基于結(jié)構(gòu)振動響應特性利用改進的模態(tài)濾波方法對陣列式傳感器系統(tǒng)進行故障診斷。

本文主要BP神經(jīng)網(wǎng)絡的基礎(chǔ)上引入靜態(tài)模糊控制，對汽車傳感器控制的故障進行有效、準確的分類。并針對汽車傳感器的故障準確的進行診斷和恢復，從而可以有效的來保證汽車傳感器的正常的運作。

1.汽車傳感器控制故障模型矩陣

汽車傳感器的輸出信號主要是電壓信號，當汽車傳感器與 （傳感器與發(fā)動機控制裝置）之間的接線發(fā)生斷路的時候，電壓信號就會超出正常范圍從而引起故障。通常設(shè)定汽車傳感器器的輸出信號電壓的正常范圍為 ，如果實際輸入 ECU 信號電壓大于 或小于 ，則認為該信號不可靠，表示傳感器有故障。只有傳感器信號持續(xù)一定時間后， 才會判斷為有故障。假設(shè)車輛傳感器網(wǎng)絡中傳感器節(jié)點個數(shù)為 ，每個節(jié)點在數(shù)據(jù)采集過程進行 次采樣，單節(jié)點數(shù)據(jù)長度為 。單個節(jié)點采集數(shù)據(jù)作為矩陣的列，則網(wǎng)絡數(shù)據(jù)可表示為

為便于表述，將各節(jié)點數(shù)據(jù)以此銜接，網(wǎng)絡數(shù)據(jù)可寫為向量形式

（1）

其中 ， 。

網(wǎng)絡數(shù)據(jù)的測量過程可由如下的矩陣向量形式表示：

其中 ， ，測量矩陣 。 （2）

2.改進的BP神經(jīng)網(wǎng)絡在汽車傳感器診斷

2.1汽車靜態(tài)模糊函數(shù)構(gòu)建

汽車傳感器網(wǎng)絡故障具有一定的隨機性，是一種典型的非線性結(jié)構(gòu)，而靜態(tài)模糊函數(shù)可以很好找到傳感器故障中的死亡節(jié)點。靜態(tài)模糊基函數(shù)構(gòu)造如下：

（3）

通過將汽車節(jié)點傳感器能量（設(shè)定為 ）輸入公式（3）中，得到相應的改進節(jié)點能量如下：

（4）

在公式（6）中，其中 表示傳感器節(jié)點的個數(shù)。 為固定參數(shù)，通過在模糊函數(shù)中構(gòu)造靜態(tài)函數(shù)如下：

（5）

在公式5）中， 為模糊變量， 表示參考參考模糊變量集。其中 設(shè)定為0-1之間的實數(shù)， 表示 的可能性是 ；該準則設(shè)定的含義是當 達到 的時候， 的可能性則是 。設(shè)定 用mamdani蘊涵表示，通過 采用mamdani來進行推理得出 。使用公式（8）對 進行自學習得到 ，其中 的精度遠大于 。

（6）

將公式（4），（5）和（6）進行三者結(jié)合，得到針對汽車傳感器的靜態(tài)控制節(jié)點的自學習能力函數(shù)，從而能夠快速的對汽車傳感器節(jié)點能量損失進行判斷。

2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡

BP神經(jīng)網(wǎng)絡是一種單向傳遞的網(wǎng)絡，通常是由輸入層，隱含層，輸出層組成。它將信號進行前向傳遞和反向傳播。其中反向傳播時權(quán)值按Delta學習規(guī)則進行調(diào)整。在前向傳遞中依次按式（9）計算各層的輸入輸出直到輸出層。當輸出層得不到期望的輸出則進行反向傳播，根據(jù)期望與實際輸出之間的誤差調(diào)整權(quán)值和閾值。權(quán)值的調(diào)整公式見式（10）。

（7）

在公式（1）中 為第 層節(jié)點的激活值， 為閾值， 為輸入信號， 為第 節(jié)點與第 節(jié)點的連接權(quán)系數(shù)， 為節(jié)點 的輸出值。

（8）

在公式（8）中， 為神經(jīng)網(wǎng)絡期望輸出與實際輸出的誤差。

2.3本文算法的描述

本文首先通過自學習中的靜態(tài)模糊函數(shù)來確定汽車傳感器故障的支撐集，然后通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法來針對傳感器的故障進行快速分類，從而縮短檢測時間，提高檢測效率。通過求解以 為自變量的目標函數(shù) 的極小值

： （9）

其中對 。正則化參數(shù) 、 分別對變換系數(shù)和生成矩陣的稀疏度進行加權(quán)。為便于表述，不妨假設(shè) ，稀疏度量使用1范數(shù)。

3.試驗仿真與分析

本文選取本公司下屬的汽車修理廠中的汽車故障100組數(shù)據(jù)，每組分為為50組數(shù)據(jù)，前30組用于訓練，余下20組用于測試。然后通過靜態(tài)模糊函數(shù)來分類進行故障樣本，同時設(shè)計1個BP神經(jīng)網(wǎng)絡分類器，以此來驗證靜態(tài)模糊函數(shù)自學習的作用。兩組BP神經(jīng)網(wǎng)絡分類器診斷結(jié)果比較如表1所示。選取沖擊傳感器故障下的三組數(shù)據(jù)如表2所示，BP神經(jīng)網(wǎng)絡分類器的實際輸出數(shù)據(jù)如表3所示。

從表1-3中發(fā)現(xiàn)利用改進的BP網(wǎng)絡算法對汽車傳感器故障樣本數(shù)據(jù)進行處理后，神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入層從20個減少為8個，訓練次數(shù)大幅度減少為100次顯然CPU的耗時明顯縮短。并且基本保持故障識別率不變。通過采用靜態(tài)模糊函數(shù)保證識別率的同時，簡化了BP神經(jīng)網(wǎng)絡的結(jié)構(gòu)，提高了診斷速度，是實現(xiàn)增加BP神經(jīng)網(wǎng)絡對故障樣本分類實時性的行之有效的方法。

4.結(jié)束語

本文提出了基于BP網(wǎng)絡神經(jīng)中引入靜態(tài)模糊控制的方法對故障進行快速分類，首先對故障樣本的輸入數(shù)據(jù)運用靜態(tài)模糊函數(shù)進行數(shù)據(jù)收集，再對神經(jīng)網(wǎng)絡的輸出結(jié)果進行數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分類。同時具體的實驗數(shù)據(jù)表明本文的算法在保證故障準確率的同時簡化了神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)，提高了故障診斷速度。

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