汽车自动变速器论文：神经网络技术在自动变速器故障诊断中的应用

技术导向 收稿日期 : 2010 - 06 - 17 神经网络技术在自动变速器故障诊断中的应用 廖发良 　(陕西交通职业技术学院汽车工程系 ,陕西 　710018) 【摘要 】　文章将神经网络引入到汽车故障诊断系统中 ,利用神经网络建立自动变速器的故障诊断模型 , 能更快更准确地分析和排除疑难故障。 【Ab s trac t】　The neural network software is introduced into the diagnostic system. The automatic transm ission diagnostic model can be established by the neural network to analyze and elim inate diffi2 culty quickly and accurately. 【主词 】　神经网络 　自动变速器　诊断 0　引言 20世纪末 ,专家系统开始应用于工程技术实 践 ,同时人们开始研究基于知识的故障诊断专家 系统。神经网络、模糊集理论、混沌理论相结合 , 为故障分析开辟了新的途径 ,故障诊断正向多参 数综合发展。在汽车各总成中 ,自动变速器因其 结构复杂、技术要求高、拆装难度大 ,而成为汽车 故障诊断的重点和难点。现代新的诊断理论和技 术在其上的应用尤显必要。 人工神经网络模型是在现代神经生理学和心 理学的基础上模仿人的大脑神经元结构特性建立 起来的一种非线性动力学网络系统。它由大量的 简单的非线性处理单元高度并联、互联而成 ,具有 对大脑某些基本特性简单的数学模拟能力。应用 神经网络处理信息 ,不需要开发算法和规则 ,能极 大地减少软件工作量。因而 ,它具有并行分布、非 程序、适应性、大脑风格的信息处理能力。针对这 种特点 ,将神经网络引入到汽车故障诊断系统 ,利 用神经网络建立自动变速器的故障诊断模型 ,能 更快更准确地分析和排除汽车的故障。 1　神经网络诊断的基本原理 1. 1　神经网络的基本原理 神经网络是对人类大脑物理结构上的模拟 , 它采用计算机仿真的 ,从物理结构上进行模 拟 ,以使系统具有人脑的某些智能。它由大量简 单元件相互连接而形成一个复杂的网络 ,具有高 度的非线性 ,能够进行复杂的逻辑操作和非线性 关系的实现 ,其中目前应用最多的是多层前馈神 经网络模型 ,得名于 BP算法 ,即 BP神经网络模 型。它由输入层节点、输出层节点和隐藏层节点 构成 ,其中隐藏层可以是一层或多层 ,相邻层采用 全互连结构 ,其 BP网络结构如图 1所示。 1. 2　B P神经网络算法的基本原理 BP神经网络算法的基本原理是梯度最速下 降法 ,其中心思想是调整权值使网络总误差最小 , 也就是采用梯度搜索技术 ,使网络的实际输出值 与期望输出值的误差均方值为最小。BP网络的 学习过程包含了正向传播和反向传播两个阶段 , 正向传播过程中 ,输入信息从输入层经隐藏层逐 层处理 ,并传向输出层 ,每一层神经元的状态只影 ·63· 上海汽车 　2010108　　 技术导向 图 1　BP神经网络结构 响下一层神经元的状态。如果输出层不能得到期 望的输出值 ,则转入反向传播 ,将误差信号沿原来 的连接通道返回 ,通过修改各层神经元权值 ,使误 差信号最小 [ 3 ]。 为了能够运用梯度算法 ,首先将神经元的激 励函数改造成可微的 S型函数。推导此算法的困 难在于多层复合函数求偏导数 ,使得公式非常冗 长和复杂 ,而 BP算法正好巧妙地解决了这个问 题。假设 N 是一个前向神经网络 ,给定样本集 K, 对第 p个样本进行迭代学习 ,设迭代到第 t时刻时 网络的权值、阈值矩阵为 W ( t) ,其相对应的误差 平方和为 E (W ( t) ) ,用梯度算法迭代搜索求 W 的 最优值为 : W ( t + 1) =W ( t) -αŒE (W )ŒW 其中α是迭代的步长。 用梯度法的主要难度在于给出 ŒE (W )ŒW 的表达 式 ,因为 m 层前向网络 E (W )是一个具有 2m + 1 的复合函数 ,用一般求法和函数的偏导数公式很 难求出 ,并可能使表达式复杂化。因此 ,在推导ŒE (W )ŒW 的过程中引用“误差 ”的概念 ,令第一层第 i 个神经元的误差为δ(1) i。 δ(1) i = ŒEŒI (1) i 其中 I (1) i 表示第一层第 i个神经元的净输入。 从而推导出各层的“误差 ”之间有如下的递推 关系。 δ(1) i = [ ρδ( l + 1) kW k i ( l + 1) ] f’ [ I (1) i ] 从这个关系式中可以看出误差将沿网络向后 传播 ,这也是 BP算法名称的由来 ,利用“误差 ”,还 可以将梯度表示为 :ŒEŒW ij =δiO ( I - 1) j 其中 O ( I - 1) j表示其对应神经元的输出。 1. 3　B P原理算法的步骤 [ 3 ] (1)构造网络拓扑结构 ,选取合理的网络学习 参数。 (2)设置网络各权值和阈值的初始值 W ij ( 0)、 θi (0)为 [ - 1, 1 ]区间内的随机数。 (3)加载训练用的学习样本 :输入向量 X p ( p = 1, 2⋯k)和期望输出 Yp ( p = 1, 2⋯k) ,对每个样 本重复步骤 4～8。 (4)计算网络的实际输出及隐藏单元的状态 (假定激励函数为 Sigmoid函数 )。 O pj = fj ( ρ W jiO i - θj ) = 1 / { 1 + exp[ - ( ρ W jiO i - θj ) ] } (5)计算网络输出误差 Ep = 1 /2ρ (Ypj - Opj )。 (6)若 E < Es (系统平均误差容限 )或 Ep≤Eps (单个样本的误差容限 )或达到指定的迭代步数 , 学习结束 ,否则进行误差反向传播 ,转向 (7)。 (7)计算训练误差 δpj = O pj ( 1 - O pj ) ( Ypj - O pj ) (输出层 )。 δpj =O pj (1 - O pj ) (隐藏层 ) (8)修正权值和阈值 : W ji ( n + 1 ) =W ji ( n ) + ηδpjO pj +α[W ji ( n) - W ji ( n - 1) ]。 θj (n +1) =θj (n) +ηδpj +α[θj (n) -θj (n - 1) ] (9)转向步骤 (3)。 2　神经网络在自动变速器中的故障 诊断 2. 1　自动变速器故障分析 自动变速器是汽车的重要传动部件 ,其质量 和运行状况直接影响到汽车整车的使用状况。随 着自动变速器性能的不断完善 ,结构也越来越复 杂。自动变速器成为集液压技术、电子技术和机 械技术于一体的精密机电产品 ,各部分的结构和 影响因素较多 ,故障产生的原因往往不是单一的。 以某自动变速器为例 ,其电子控制系统由变 ·73·　上海汽车 　2010108 技术导向 速器控制模块、各种传感器、3个换档控制电磁阀、 2个离合器压力控制电磁阀、1个锁止控制电磁阀 等执行器组成 ;控制模块根据换档杆的位置信号、 进气歧管压力信号、发动机转速信号、节气门位置 信号、车速信号、变速器主轴转速信号、中间轴转 速以及冷却液温度等信号 ,实现换档时刻控制、变 矩器的锁止、坡度模式控制、失效保护、故障报警 以及自诊断等控制功能。 2. 2　自动变速器的诊断 自动变速器的故障通常分为机械系统故障、液 压系统故障和电子控制系统故障等 3个方面。对于 机械系统故障主要为离合器故障、制动器故障、单向 离合器故障和齿轮系统故障等方面 ;对于液压系统 故障主要为 ATF故障、油路故障、液压阀故障等方 面 ;对于电控系统故障主要为换档电磁阀、锁止电磁 阀、压力控制电磁阀、各种传感器和 ECU等方面。 前两者只要正确使用和维护 ,故障发生的可能性是 很小的 ,所以 ,电控系统是自动变速器故障的多发部 位。当发生这些故障时 ,自动变速器将不能正确及 时换入相应的档位 ,出现换档困难的现象。这一故 障现象的发生与各种传感器、换档电磁阀等输出信 号存在一定的对应关系 ,根据这一特点 ,将神经网络 的方法应用到自动变速器故障诊断中 ,从而得出整 个方案的流程如图 2所示。 图 2　诊断方案流程图 2. 3　神经网络模型 利用数据采集仪器 ,就可以做多次实验 ,并记 录采集的数据 ,作为某个故障的训练样本 ,从理论 来说 ,训练样本要求越多越好 ,这样结果就越精 确。采集得到训练样本如表 1所示。 2. 4　神经网络的训练 神经网络的训练过程就是权值和阈值的获取 过程 ,主要任务就是对输入样本进行训练 ,建立预 期的网络诊断系统 ,然后根据已有的数据 ,输入到 表 1　部分训练样本 序号 发动机 转速 ( r/min) 节气门 开度 (V) 车速 (km /h) 水温 (℃) 主轴 转速 ( r/min) 换档电磁阀 A B C 输出 信号 1 800 0. 49 6. 4 81. 7 550 0 1 1 0 2 1 901 0. 82 15 83. 5 1 240 0 1 1 0 3 2 180 1. 00 30 83. 8 1 347 1 1 0 0 4 2 598 1. 24 38 84. 2 1 700 1 1 0 0 5 3 021 1. 60 66 82. 4 1 995 1 0 1 0 6 3 088 2. 24 100 84. 5 2 019 0 0 0 0 7 3 600 3. 00 120 82. 1 2 449 0 0 0 0 8 1 670 0. 80 7. 4 84. 9 168 0 0 0 1 9 2 200 1. 00 16 83 1 350 0 0 0 1 10 2 680 1. 60 56 85 1 700 1 0 1 1 该网络诊断系统中 ,再通过网络训练系统建立权 值和阈值 ,并进行调整 ,从而达到所需的精度要 求 [ 4 ]。输入样本如表 2所示。 表 2　检测样本表 序号 发动机 转速 ( r/min) 节气门 开度 (V) 车速 (km /h) 水温 (℃) 主轴 转速 ( r/min) 换档电磁阀 A B C 输出 信号 1 2 000 0. 99 33 81. 7 1 550 1 1 0 0 2 2 809 1. 34 40 83. 5 1 840 1 0 1 0 3 1 980 0. 89 26 80. 8 1 141 0 0 0 1 4 3 098 1. 72 70 87. 1 1 906 0 0 0 1 5 2 133 1. 51 20 84. 4 856 1 1 0 1 表中输出信号“0”表示系统正常 ,“1”表示系 统有故障现象。根据神经网络的算法 ,设计神经 网络为输入层、隐藏层、输出层 3层结构 [ 5 ] ,确定 网络系统的总误差为 0. 001,得出网络训练误差曲 线如图 3所示。 图 3　网络训练误差曲线 (下转第 42页 ) ·83· 上海汽车 　2010108　　 技术导向 表 1　检测方法对比说明 高压直流绝缘电阻检测 高压交流绝缘电阻检测 检测方法 主动检测 被动检测 检测原理 ·电池能量控制模块在直 流总线上发送交流信号 ,同 时监测电压的幅值 ,从而进 行阻抗的测量 ·幅度低或返回信号差表 明底盘接地电阻缺失 , 电池 能量控制模块将表示绝缘丢 失 ·在测量阻抗的时候 , 在检 测电路中必须应用 0. 3微法 的线性电容 ,这样可以确保 测量的阻抗即为电阻阻值 ·通过两个高电阻和电压测量电路来进行 检测 ·两个电阻串联在高压正极和高压负极电 路上。两个电阻的中心连接也连接到车辆底 盘。电机控制模块测量一个电阻器上的压降 ·如果绝缘不缺失 , 电机控制模块测得的 值应是高压的一半。也称中间电压。中间电 压值经软件加倍 ,显示在故障诊断仪上 ,作为 电机 A绝缘电压或电机 B的绝缘电压 ·出现绝缘缺失时 ,电机绝缘电压显示将指 示电压高于或低于实际混合动力蓄电池的高 电压 检测范围 测试高压正极和负极直流总线和底盘接地之间的电阻值 测试高压正极电路或高压负极电路和车辆底 盘之间的绝缘是否缺失 运行条件 电池能量控制模块 仅在点火 从 ON转换到 OFF、高压接触 器开路、电池能量控制模块 仍然启用时运行该测试 ·附件电压介于 10～18 V 之间 ·点火开关从接通转换为 关闭 ·高压接触器转换为打开 电机控制模块测试高压接触器继电器闭合时 的绝缘情况 ·高压高于 50 V ·点火电压在 10～18 V之间 ·高压接触器继电器关闭 绝缘缺失 定义 ·电池能量控制模块 检测 到高压正极或负极总线至底 盘接地之间的绝缘缺失 ,电 阻小于 300 kΩ ·达到运行条件后 ,诊断过 程可能需要 20 s才能运行结 束 ·该故障诊断码直到下一 点火周期才会报告状态 ·中间电压和混合动力蓄电池高压之间的 比例小于最小限值或大于最大限值 ·或中间电压值小于 50 V ·或高于 1 000 V 上述任一状况持续 5 s 表 2　高压绝缘状态表 主动检测 被动检测 高压绝缘状态 通过 通过 通过 通过 失败 失败 失败 通过 失败 失败 失败 失败 4　结语 本文从混合动力控制原理和高压回路出发 , 介绍分析了高压绝缘在线检测技术。通过以上的 分析比较 ,可以发现在混合动力控制系统中 ,存在 两种高压绝缘在线检测方法同时应用的情况 ,分 别是被动检测方法和主动检测方法 ,对高压绝缘 是否缺失进行准确和及时的诊断。虽然高压绝缘 实时监测在目前国家相关中还是非强制要 求 ,但是直流 /交流高压绝缘同时在线监测的应用 技术将会是一种发展方向。 参考文献 1　刘君怀 ,陈怡欢. 直流绝缘监测的应用与发展 [ J ]. 高压电 器 , 2000, 36 (6) . 2　黄勇 ,陈全世 ,陈伏虎. 电动汽车电气绝缘检测方法的研究 [ J ]. 仪器仪表与检测 , 2005, (4) : 93295. (上接第 38页 ) 　　图 3中下方直线为目标曲线 ,上方曲线为训 练曲线。由图可知 ,训练曲线的误差在可控范围 之内。说明通过训练数据样本 ,采用神经网络方 法得到的故障结论是可信的。 3　结论 本文通过建立神经网络模型 ,分析了自动变 速器产生故障的原因 ,并将 BP神经网络应用到自 动变速器的故障诊断系统中 ,通过分析得出 , BP 神经网络能够解决某些实际的故障问题 ,这种方 法是可行的。但是在计算过程中 ,由于数据存储 量较大 ,因此会影响计算速度 ,这需要在诊断工作 中进行进一步的研究和改进。但和传统的诊断方 法相比还是有较大的优越性。 参考文献 1　高国恒. 汽车检测诊断方法 [M ]. 北京 :人民交通出版社 , 1999. 2　肖云魁. BP神经网络在汽车故障诊断中的应用 [ J ]. 汽车 运输 , 2002, (9) : 24227. 3　周志华 ,草存根. 神经网络及其应用 [M ]. 北京 :清华大学 出版社 , 2004. 4　Fu, Z. , B rown, D. J. , Haynes. B. P. A new method of non - stationary signal analysis control motor bearing fault diagnosis[ J ]. In2 telligent Signal Processing, 2003, (9) : 992104. 5　黄飞 ,孔庆霞. 基于改进的 BP神经网络齿轮箱故障诊断 方法的研究 [ J ]. 科学信息 , 2008, (24) : 43246. ·24· 上海汽车 　2010108