0 引　言

在船舶航行过程中，一旦柴油机出现运行故障，势必会影响航行的可靠性和安全性。为及时识别和排除柴油机运行故障，要将神经网络应用到柴油机运行数据的优化与预测中，对神经网络算法进行改进，采用自适应遗传算法构建运行数据预测网络，保证预测的精度，降低预测误差。

1 船用柴油机运行数据优化 1.1 船用柴油机运行数据分析

船用柴油机由固定部件、运动部件、燃油系统、配气系统、润滑系统、冷却系统、启动系统构成，在柴油机运行过程中柴油系统故障率最高，其次是漏水故障。在燃油系统运行中，要向气缸内喷入雾化质量好的燃油，将燃油与压缩空气混合，确保燃油充分燃烧。燃油质量是影响柴油机工作性能的重要因素，当供油状态发生变化时，表明燃油系统可能出现故障隐患，这一过程体现在压力波的波形变化和参数变化。所以，柴油机运行数据优化中要提取出代表性的特征参数，判断燃油系统工作状态，为预测柴油机燃油系统未来一段时期内的运行状况提供依据^[1-3]。

1.2 柴油机燃油系统运行原理

在柴油机运行中，要实时监测燃油系统运行数据，其工作原理为：油箱中燃油在重力作用下通过粗滤器向低压输油泵流动，低压输油泵施加压力，将燃油排放到燃油滤清器内，然后经过过滤后进入到高压喷油泵内，再经过雾化处理最终输送到气缸燃烧室内。如果喷油泵施加压力过大，则会将燃油退回到油箱内，降低输油泵的排油效果。在燃油系统构成中，喷油泵必须保证供油次序符合发动机要求次序，保持供油量均匀，不得超过标准工况的4%，供油提前角相差角度不超过0.5°，确保喷油泵平稳运行；喷油器的压力要能够满足燃油喷注要求，在燃油经过压缩空气后会增加压力和温度，此时需控制高压数据，保证燃油混合空气后处于充分燃烧状态^[4-7]。

1.3 柴油机燃油系统高压油管压力波数据

高压油管中的压力数据直接关系到柴油机燃油系统的运行状态，当柴油机空载转速为1000 r/min时，燃油压力波形经历4个阶段，即出油阀开启至喷油阀开启阶段、针阀开启柱塞阶段、自由膨胀阶段、管内剩余压力自由衰减阶段。高压油管在正常运行状态下的压力波形如图1所示。

当高压油管的压力数据发生异常变动时，会产生压力波形畸变，此类畸变遵循一定规律，通过采集数据并对数据进行分析，可以掌握波形畸变特征，为预测柴油机运行故障提供依据。高压油管燃油压力波形特点如下：周期性强，对压力波形预处理后能够准确辨识出波形特征；波形简单，各阶段波形差别较大，需分阶段提取出特征值；波形数据各参量之间不存在数量关系，不能用数学关系式表述特征值之间的关系。

1.4 柴油机运行数据异常表现

船用柴油机在正常运行状态下，自供油阶段开始柱塞一直处于低位运行状态，随着泵油室内压力的不断增高，出油阀处于开启状态，促使燃油从泵油室向高压油管流入，与此同时管内的压力数据开始变化，直到压力数据超过喷油器针阀开启时的压力数据。在这一过程中，柱塞速度变化具备线性变化特点，供油量随着曲轴转角呈现出抛物线形态。进入到供油阶段后，打开喷油器的针阀，喷出部分燃油，管内的压力随之下降，在连通柱塞与斜槽边缘时，自动打开柱塞泵回油孔，当回油孔较小时，柱塞处于提升状态，此时的供油速率超过出油速率。在回油孔全部打开后，高压室内的压力快速下降，直到下落至针阀落座压力位置，即停止供油喷射。当油泵转速达到1000 r/min时，高压油管的燃油压力波形图如图2所示。

当油泵转速处于满负荷运转时，喷油器针阀会对高压油管燃油压力波形产生影响，出现卡死现象，导致针阀无法正常开启。在此情形下，管内压力处于上升状态，直到回油管打开为止。满负荷运转时针阀卡死压力波形图如图3所示。在针阀卡死后，喷油端的压力快速下降，随即停止喷射。从波形图上来看，波形曲线出现尖锐的凸起状态，反射波反应强烈，且这一现象的延续时间较长，造成残余压力数据明显高于正常压力波形数据。

1.5 柴油机运行特征参数识别

船用燃油机的高压油管压力数值变化能够反映出柴油机的运行状态，在优化柴油机的运行数据时，需要提取出特征参数，包括以下数据：波形幅度，表示针阀开启压力达到最大压力耗用的时间；波形宽度，表示压力升高到压力下降耗用的时间；最大压力，表示燃油喷射过程中高压油管达到的最大值；最大余波宽度，表示喷油结束后剩余压力的衰减过程；启喷压力，表示柴油机在喷油时的压力数值；落座压力等数据等。柴油机燃油系统运行数据提取特征值示意图如图4所示。

2 船用柴油机运行数据的神经网络预测 2.1 神经网络

神经网络属于误差逆向传播算法，能够应用于船用柴油机运行状态预测，为判断柴油机是否存在运行故障提供依据。在神经网络中，输出层节点为x，隐含层节点为y，输入层节点为z，隐含层输出y的计算公式为：

$ y = f\left(\sum\limits_i {{w_{ij}}{x_i}} - \theta _j\right) 。$

式中： $ {w_{ij}} $ 为输入节点与隐含层节点的网络权值； $ \theta _j^{} $ 为隐含层的阈值。

假设在神经网络中，存在故障模型函数，可以描述为：

$ \begin{split}&{\boldsymbol{a}}(k) = {[a(k), \cdots ,a(k - M + 1)]^{\text{T}}} ，\\ &{\boldsymbol{y}}(k) = {[y(k + L), \cdots ,y(k), \cdots ,y(k - L)]^{\text{T}}} ，\end{split} $

经过变换可以得到：

$ {\boldsymbol{y}}(k) = \sum\limits_{j = 0}^{M - 1} {{h_j}a(k - j)} + {\boldsymbol{n}}(k) = {{\boldsymbol{h}}^{\text{T}}}{\boldsymbol{a}}(k) + {\boldsymbol{n}}(k) ，$

经过优化后，可以得到故障特征函数值为：

$ z(k) = {{\boldsymbol{y}}^T}(k){\boldsymbol{f}}(k) ，$

故障特征误差为：

$ e(k) = {R_{CM}} - |z(k){|^2}。$

针对误差，可以通过如下的函数进行修正，即

$ {{J = E}}[{{{e}}^2}(k)] = E\{ {[{\text{z}}(k) - {R_{CM}}]^2}\} ，$

其中， $ {{{R_{CM}} = E\{ |a(k){|^4}\} } \mathord{\left/ {\vphantom {{{R_{CM}} = E\{ |a(k){|^4}\} } {E\{ |a(k){|^2}\} }}} \right. } {E\{ |a(k){|^2}\} }} $ 为故障描述系统的模值。

最终可以得到如下的预测函数为：

$ {\boldsymbol{f}}(k + 1) = {\boldsymbol{f}}(k){\text{ - }}\mu z(k)(|z(k){|^2} - {R_{CM}}){{\boldsymbol{y}}^*}(k) 。$

其中， $ \mu $ 为迭代步长。

2.2 基于神经网络的柴油机运行数据样本集确定

在船舶柴油机运行过程中，神经网络需提取柴油机运行特征参数包括最大压力、波形幅度、最大余波宽度、上升沿宽度、次最大压力、启喷压力、落差压力、波形宽度等8项参数，因此神经网络中确定八个神经元，输入八维度向量。

船用柴油机在运行过程中共产生6种状态，基于神经网络的运行数据预测需要对6种状态数据进行诊断分析。6种状态分别为正常状态、开启压力过高状态、供油量不足状态、出油阀失效状态、针阀泄漏状态、供油量不足状态等。针对不同状态输入不同的训练样本，输出向量分别为：正常状态的目标输出为100000，针阀卡死状态的目标输出为010000，出油阀失效状态的目标输出为000100，针阀泄露状态的目标输出为001000，开启压力过高状态的目标输出为000010，供油量不足状态的目标输出为000001。

2.3 构建预测网络结构

利用神经网络确定输入输出节点和隐层节点数量，建立柴油机运行状态网络结构模型。采用Matlab软件建立RBF网络，调用方式设置成以下模型：

$ Net = {\rm{newrbe}}(P,T,spread) 。$

在模型中，P为输入样本，T为期望输出值，spread为隐含层扩展常数。此模型为径向基网络模型，根据输入与期望值的关系确定权值和阈值。

在RBF网络中，newrbe函数中神经元数与输入样本数相等，将函数阈值设置为0.5127，加权输入为隐含层输出的0.5倍，每个输出向量都会产生径向基函数对应的区域阈值。当spread趋于足够大时，响应区域对所有输入区域形成覆盖。但是，如果spread大到一定程度，则会造成响应区域出现较多交叉，降低网络精度。所以，神经网络采用newrbe函数建立0误差的网络，选取隐含层扩展常数，常数默认为1。在神经网络训练中，要不断迭代参数，寻找最优解，保持网络性能稳定。结合船用柴油机系统的实际情况，确定输入样本数量为12。

在输入向量较多的状态下，采用newrbe函数建立网络会产生多径向基神经元，增加网络建立的难度。在函数建立过程中，需要增加神经元数目以达到降低网络误差的目的，此时可采用newrb函数调用方式：

$ Net = {\rm{newrb}}(P,T,goal,spread)，$

其中，训练目标精度用goal表示。newrb函数与newrbe函数相比，每次循环可以产生一个径向基神经元，最大程度降低误差，即便在神经元个数不断增加的情况下，也能够满足预测精度要求。

2.4 神经网络的优化

在柴油机运行数据预测中，需对神经网络算法进行改进，采用自适应遗传RBF网络设计，具体如下：

步骤1　参数初始化。利用遗传算法调取多个参数，确定种群数量为15，进化迭代次数设置为10，变异概率设置为0.1，修正因子为0.8；

步骤2　编码生成初始的种群。根据网络结构特点设置隐节点，输入层节点数设为8，输出层节点数设为6，常数范围为1～10，本次研究选取4.26。神经网络中心向量个数为64，宽度参数为8，生成布尔向量染色体2条，中心参数染色体1条，宽度参数染色体1条，所有染色体都采用实数编码形式；

步骤3　计算最优解。隐藏节点，采用遗传算子操作方法，对个体适应度进行选择、交叉和变异，以保证网络结构达到精度要求。

2.5 神经网络仿真训练

构建柴油机运行数据预测网络，循环11步达到误差值控制要求，网络训练时长为5.861s，误差控制在0.024，网络结构为8-12-6。通过优化预测网络，采用输入向量表示函数的中心向量，训练时长为0.671s，误差为0.078。

高压力和低压力下神经网络算法优化前的RBF特征值曲线图如图5所示，神经网络算法优化后的RBF特征值曲线图如图6所示。在确定K值后，神经网络中心向量为6个，网络结构特征值为0.25，误差降至0.0142，误差进一步缩小，表明基于K值的柴油机运行数据预测神经网络的精度更高。通过对神经网络算法优化的RBF网络能够将误差降至合理范围，达到高级别的预测精度。

在Matlab环境下，采用自适应遗传算法对柴油机运行数据进行预测，建立故障诊断网络。先初始化生成各类种群，反复选择参数，对参数进行变异处理，以达到优化神经网络中心向量的目的。当神经网络经过10代的遗传操作后，适应度误差会降低到0左右，基于神经网络的柴油机运行数据预测适应度误差曲线图如图7所示。

3 结　语

在船用柴油机运行数据优化中，重点优化柴油机燃油系统运行数据，提取出数据中特征值，预测燃油系统未来一段时期内的运行状态，为及时排除故障隐患提供依据。在柴油机数据预测中，采用神经网络建立预测网络模型，引入RBF网络对神经网络算法进行改进，能够有效降低网络输出误差，提高数据预测精度。