[发明专利]一种柴油机瞬时转速测量及气缸熄火故障诊断装置和方法

权利要求书

1.一种柴油机瞬时转速测量及气缸熄火故障诊断装置，其特征在于：包括检测单元(1)、中央处理单元(2)、显示单元(3)、输入单元(4)和辅助电源(5)；所述检测单元(1)测取柴油机飞轮瞬时转速信号和上止点信号并发送到中央处理单元(2)；中央处理单元(2)根据接收到的信号计算瞬时转速，并将瞬时转速平滑滤波处理后送至显示单元(3)，同时中央处理单元(2)根据瞬时转速进行气缸熄火故障诊断，确定故障气缸的位置，并送至显示单元(3)；输入单元(4)与中央处理单元(2)连接，输入柴油机的飞轮齿数；辅助电源(5)给各模块供电；所述显示单元(3)包括LED弧形光栅刻度盘、4位LED数码管和8位故障指示灯，所述LED弧形光栅刻度盘由6片LED弧形光栅串接构成一个完整的测量指示刻度盘，每片LED弧形光栅分为10个刻度；4位LED数码管和8位故障指示灯分别用于显示平均转速和指示气缸熄火故障诊断结果。

2.根据权利要求1所述一种柴油机瞬时转速测量及气缸熄火故障诊断装置，其特征在于：所述检测单元(1)包括霍尔传感器(1.1)、电磁式转速传感器(1.2)、脉冲整形单元Ⅰ(1.3)和脉冲整形单元Ⅱ(1.4)，其中电磁式转速传感器(1.2)将高速运转的柴油机飞轮信号转换成正弦信号，通过脉冲整型单元Ⅱ(1.4)处理得到规则方波，输入到中央处理单元(2)；霍尔传感器(1.1)接近安装在飞轮上止点处的强力磁铁时，霍尔传感器(1.1)输出指示信号，通过脉冲整型单元Ⅰ(1.3)处理后，向中央处理单元(2)送入上止点信号。

3.根据权利要求1到2任一项所述一种柴油机瞬时转速测量及气缸熄火故障诊断装置，其特征在于：所述中央处理单元(2)包括通信接口(2.1)、单片机(2.2)、高速频率测量单元(2.3)、I/O接口(2.4)和LED显示接口(2.5)，所述单片机(2.2)分别与通信接口(2.1)、高速频率测量单元(2.3)、I/O接口(2.4)和LED显示接口(2.5)连接。

4.根据权利要求3所述一种柴油机瞬时转速测量及气缸熄火故障诊断装置，其特征在于：所述通信接口(2.1)通过CAN总线连接到上一级柴油机监控仪表箱或监控计算机。

5.一种柴油机瞬时转速测量及气缸熄火故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：

第一步：建立柴油机气缸熄火故障诊断模型

构建一个具有一个隐含层的BP神经网络作为柴油机气缸熄火故障诊断模型，所述BP神经网络的输入层节点数为3个，对应柴油机的瞬时转速波动峰峰值、瞬时转速峰值和谷值，输出层节点数为1个，对应柴油机气缸熄火故障的诊断结果，隐含层节点数为6个；

第二步：采用混沌粒子群优化BP神经网络的权值

a)初始化混沌粒子群：初始化种群数目m、最大迭代次数k、惯性权重w以及加速常数c₁和c₂；将BP神经网络的权值和阈值编码为粒子的位置向量X_i，设置速度向量为V_i，X_i和V_i均为D维向量；

b)更新粒子群：将每个粒子的当前位置设置为当前个体最优位置P_i，将第P_i中所代表的权值和阈值代入BP神经网络中，按照式(1)计算每个粒子的适应度值f(i)，

f(i)=12Σs=1SΣj=1p(oijs-dijs)2+γ·1p·qΣj=1qΣi=1pwij2,=1,2,...m---(1)]]>

式中，o是实际输出，d是期望输出，γ是性能比例，S是样本数，q是BP网络隐含层的节点数，p是输出层节点数，w_ij是权值，m是种群数目；

将以上计算出的适应度值f(i)设为当前的个体极值f_i，同时通过评价f(i)得到当前全局最优极值f_best以及全局最优位置p_g；

c)将每个粒子的位置向量X_i所代表的权值和阈值带入BP神经网络，计算BP网络的实际输出，然后按照步骤b)的方法计算每个粒子的适应度值f(i)；

d)评价每个粒子，将其适应值与上一时刻的个体极值进行比较，若较优，则更新当前的个体最优位置与个体极值；

e)将每个粒子的个体极值与上一时刻的全局最优极值进行比较，若较优，则更新当前的全局最优位置与全局最优值；

f)根据公式(2)和(3)更新粒子的速度向量和位置向量：

v_i,j(t+1)＝wv_i,j(t)+c₁r₁[p_i,j(t)-x_i,j(t)]+c₂r₂[p_g,j(t)-x_i,j(t)](2)

X_i,j(t+1)＝X_i,j(t)+V_i,j(t)(3)

其中，i＝1,2,…,m，j＝1,2,…,D，t为迭代次数，w为惯性权重，c₁和c₂为正的加速常数，r₁和r₂为0到1之间均匀分布的随机数，X为位置向量，V为速度向量，v_i，j是第i个粒子的速度，x_i，j是第i个粒子的位置，p_i，j为粒子的个体最优位置，p_g，j是种群的全局最优位置；

g)若未达到最大迭代次数k，则返回步骤c)；否则，结束；

第三步：根据粒子位置向量中的BP神经网络的权值和阈值，在确定网络的最大训练次数及最小误差指标后，利用样本训练数据，采用动量梯度下降反向传播算法对BP神经网络的权值进一步优化，直到满足误差性能目标或达到最大训练次数为止；

第四步：将检测单元(1)测得的柴油机瞬时转速信号输入到中央处理单元(2)，中央处理单元(2)的单片机(2.2)根据瞬时转速信号的波形特征参数输入到BP神经网络，经单片机(2.2)运算后，得到柴油机气缸熄火故障诊断结果，并送入显示单元(3)显示；

第五步：中央处理单元(2)根据检测单元(1)测得的上止点信号确定柴油机运行一个周期内的波形图，由一个周期内的波峰数推算出气缸数，气缸数确定后，各缸发火顺序随即确定；根据上止点与气缸的对应关系以及气缸数和各缸发火顺序，推算出瞬时转速波形的波峰点与各气缸的对应关系，进而确定出柴油机熄火故障气缸的位置。