程 越 左桂蘭

（1-浙江工商職業(yè)技術(shù)學(xué)院 浙江 寧波 315012 2-寧波大紅鷹學(xué)院）

引言

無級變速器在汽車的燃油經(jīng)濟(jì)性、動力性和廢氣排放方面較其他變速器有很大程度提高；液壓傳動技術(shù)是實(shí)現(xiàn)CVT傳動與控制的關(guān)鍵技術(shù)之一，CVT的液壓系統(tǒng)具備了速比控制、夾緊力控制、離合器變矩控制、傳動潤滑及冷卻等功能，是綜合性的機(jī)電液系統(tǒng)，因此液壓系統(tǒng)的運(yùn)行影響到整個(gè)變速器甚至整車的運(yùn)行狀況[1]。

液壓系統(tǒng)通常故障診斷方法有主觀診斷法、數(shù)學(xué)模型與信息處理診斷法、智能技術(shù)診斷法[2]，而CVT液壓系統(tǒng)的故障現(xiàn)象與傳感器信號之間的對應(yīng)關(guān)系呈現(xiàn)復(fù)雜的非線性，較難用函數(shù)描述，同時(shí)以人工經(jīng)驗(yàn)為主的無級變速器故障診斷存在故障判斷不準(zhǔn)確、維修困難等缺點(diǎn)，基于診斷系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)建立的數(shù)學(xué)模型需要經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)得出的狀態(tài)模型，進(jìn)行冗長的計(jì)算，造成對其故障體系建模困難。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有學(xué)習(xí)和記憶能力，并對環(huán)境的變化有很好的適應(yīng)性，可以解決復(fù)雜的非線性問題，通過權(quán)值矩陣存儲故障現(xiàn)象與故障信號之間的映射關(guān)系，通過樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)將故障數(shù)據(jù)通過矩陣運(yùn)算，判斷出相應(yīng)的診斷結(jié)果[3]。

概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PNN）[4]分類器是一種典型的非線性分類器，融合了密度函數(shù)估計(jì)和貝葉斯理論，具有訓(xùn)練速度快、結(jié)構(gòu)簡單等特點(diǎn)，通過計(jì)算輸入向量與訓(xùn)練樣本的距離，競爭函數(shù)取舍網(wǎng)絡(luò)輸出的概率向量[5]。因此，概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器適用于模式識別、故障類別分類等。

1 概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與算法

概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖1所示，該網(wǎng)絡(luò)是徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種，通常用于模式分類問題。a1i代表向量a1的第i個(gè)元素，R為輸入向量元素的數(shù)目，Q為徑向基神經(jīng)元數(shù)（輸入目標(biāo)樣本數(shù)），K是競爭神經(jīng)元的數(shù)目（輸入向量類別數(shù)）。首先計(jì)算輸入向量與訓(xùn)練樣本之間距離，產(chǎn)生的輸出向量表示輸入向量與訓(xùn)練樣本的接近程度，競爭神經(jīng)元通過Parzen方法求各估計(jì)類別的概率，輸出表示概率的向量，最大概率值的類別為1，其余為0。

圖1 概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

圖1 中假設(shè)輸入期望值的樣本向量數(shù)目為Q，Pi為輸入向量（R×1），輸入以列向量形式組成訓(xùn)練輸入向量矩陣R×Q；期望值向量為K維，代表模式類別數(shù)目，每種分量對應(yīng)一種模式類別，根據(jù)概率值大小，只有最大值分量為1，其余為0，表示所對應(yīng)的輸入向量屬于與該分量對應(yīng)一類模式，目標(biāo)向量組成訓(xùn)練目標(biāo)向量矩陣 T（K×Q）[6]。

權(quán)值矩陣 IW1，1當(dāng)中的第 i個(gè)行向量為 IiW1，1，將概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的第一層徑向基神經(jīng)元的輸入權(quán)值矩陣IW1，1設(shè)為Q個(gè)訓(xùn)練樣本對的轉(zhuǎn)置P′。該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在輸入量時(shí)，由‖dist‖計(jì)算得到一個(gè)歐氏距離向量D。

D=（d1，L，dQ），即

將生成的向量D與偏差向量b1的元素逐個(gè)相乘，相乘的結(jié)果用n1表示，即n1為徑向量傳遞函數(shù)的輸入向量：

結(jié)果傳遞給radbas函數(shù)，得到徑向基函數(shù)的輸出

第二層權(quán)值矩陣LW2，1設(shè)為期望目標(biāo)響應(yīng)T。根據(jù)競爭原則，權(quán)值矩陣的行向量元素中僅有一個(gè)元素為1，代表其中一類輸入，經(jīng)過矩陣乘積計(jì)算和競爭傳遞函數(shù)計(jì)算n2，概率向量n2為

輸入向量P對應(yīng)模式類別的概率由n2中每一分量數(shù)值的大小表示，最后經(jīng)過一個(gè)競爭傳遞函數(shù)C輸出，其運(yùn)算規(guī)則為

競爭層輸出向量a2對其中最大的元素輸出1，其余元素取為0。從而，概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成對輸入向量的劃分。因此，概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可用于CVT液壓控制系統(tǒng)故障的類型識別劃分。

2 CVT液壓控制系統(tǒng)故障邏輯

2.1 CVT液壓控制系統(tǒng)故障樣本

CVT的液壓系統(tǒng)包含了壓力、流量、溫度、油液污染、振動等信號控制系統(tǒng)和液壓動力系統(tǒng)，屬于復(fù)雜的非線性動力學(xué)系統(tǒng)，而信號系統(tǒng)控制了液壓控制閥的動作，影響了液壓系統(tǒng)效能[7-8]。

CVT液壓控制系統(tǒng)如圖2所示。根據(jù)工作要求，液壓泵輸出流量為20 L/min，溢流閥的調(diào)定壓力為2.5 MPa。直動式溢流閥、比例換向閥、控制離合器的三位四通閥、齒輪泵、比例減壓閥、液壓缸內(nèi)泄漏均是液壓系統(tǒng)的故障點(diǎn)，故障表現(xiàn)形式為CVT的金屬帶傳動打滑，前進(jìn)擋或倒擋離合器無法緊密結(jié)合等現(xiàn)象。通過采集各檢測點(diǎn)的壓力、流量、電壓、電流信號等傳感器檢測值，作為概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入變量，從而自動判斷出CVT液壓系統(tǒng)故障類型。

此液壓系統(tǒng)常見的故障原因有以下7種：Q1為油泵泄漏；Q2為溢流閥阻尼孔堵死；Q3為換向閥燒壞；Q4為三位四通閥燒壞；Q5為前進(jìn)擋油缸內(nèi)泄漏；Q6為倒擋油缸內(nèi)泄漏；Q7為油泵超負(fù)荷。

圖2 CVT液壓回路簡化圖

CVT液壓故障診斷系統(tǒng)以壓力P、流量L、電磁閥電壓U和電磁閥電流I等10個(gè)傳感器進(jìn)行信息采集，L1 分別代表齒輪泵輸出流量；P1、P2、P3、P4、P5分別代表回油壓力、系統(tǒng)壓強(qiáng)、主動輪油缸壓強(qiáng)、前進(jìn)擋離合器油缸壓強(qiáng)、倒擋離合器油缸壓強(qiáng)。利用10個(gè)信號參數(shù)構(gòu)成概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層，以1～6的故障類型構(gòu)成線性輸出層的權(quán)值矩陣。

2.2 CVT液壓控制系統(tǒng)概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練仿真分析

CVT液壓控制系統(tǒng)的故障研究對象為汽車怠速時(shí)的液壓系統(tǒng)中壓力、流量、電壓、電流等參數(shù)，齒輪泵轉(zhuǎn)速n=800 r/min時(shí)，油泵輸出油壓P＞1.8 MPa，流量 Q=3～5 L/min；轉(zhuǎn)速 n=1 000～2 200 r/min 時(shí)，油泵輸出油壓 p=1.9～2.5 MPa；轉(zhuǎn)速 n=2 200～3 800 r/min時(shí)，油泵輸出油壓p=2.5～3 MPa；最大工作壓力不大于4 MPa，6 000 r/min時(shí)最大流量為Q=15～22 L/min，倒擋壓力0.6 MPa，前進(jìn)擋壓力0.97 MPa。

概率網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練與仿真以MATLAB 2010b語言作為仿真平臺，通過net工具箱進(jìn)行模型訓(xùn)練與仿真，網(wǎng)絡(luò)輸入層確定為10個(gè)參數(shù)，在每個(gè)實(shí)驗(yàn)故障下，各采集17組振動數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)研究。

PNN 網(wǎng)絡(luò)的創(chuàng)建代碼為：net=newpnn（P，T，SPREAD），其中，P表示網(wǎng)絡(luò)的輸入樣本向量，T表示網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)向量，SPREAD為徑向基函數(shù)傳播率，默認(rèn)為1。為了更好地分析學(xué)習(xí)樣本數(shù)量和SPREAD參數(shù)對CVT液壓故障診斷系統(tǒng)故障模式識別的影響，仿真過程中學(xué)習(xí)樣本個(gè)數(shù)分別為10、20、30，SPREAD 分別設(shè)置為 0.1，0.2 和 0.5，如表 1、圖 3、4所示。

圖3～圖4說明PNN網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)樣本數(shù)量多少影響網(wǎng)絡(luò)預(yù)測效果，數(shù)量越多，模式識別越準(zhǔn)確，誤差越小的特點(diǎn)；SPREAD默認(rèn)值為1.0，其值越大，輸出結(jié)果越光滑，相同學(xué)習(xí)樣本個(gè)數(shù)條件下，SPREAD值越大導(dǎo)致預(yù)測效果下降，模式判斷誤差增大。

表1 CVT液壓系統(tǒng)故障診斷學(xué)習(xí)標(biāo)準(zhǔn)化樣本

圖3 30個(gè)學(xué)習(xí)樣本SPREAD＝0.5的預(yù)測圖

圖4 30個(gè)學(xué)習(xí)樣本SPREAD＝0.1的預(yù)測圖

不同學(xué)習(xí)樣本與SPREAD的綜合比較如表2所示。PNN網(wǎng)絡(luò)用于CVT液壓系統(tǒng)故障診斷是有效的，該網(wǎng)絡(luò)組成的狀態(tài)分類器可以有效準(zhǔn)確地識別各種運(yùn)行狀態(tài)，為故障檢測提供了有效的工具。

表2 不同學(xué)習(xí)樣本與SPREAD的綜合比較%

3 結(jié)論

本文介紹了PNN網(wǎng)絡(luò)的基本原理及貝葉斯分類決策理論，并以某汽車CVT液壓控制系統(tǒng)的液壓回路作為試驗(yàn)對象，對該液壓系統(tǒng)的故障模式學(xué)習(xí)樣本學(xué)習(xí)及測試樣本預(yù)測。通過仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明PNN網(wǎng)絡(luò)具有極強(qiáng)的非線性處理能力，在不同的學(xué)習(xí)樣本數(shù)量下，故障診斷率逐步提升，并可以通過故障知識積累與不斷學(xué)習(xí)提高診斷精度。