基于神经网络的柴油机润滑油稀释率预测方法研究.pdf

第 44卷 第 5期2023年 10月Vol.44 No.5October 2023内燃机工程Chinese Internal Combustion Engine Engineering基于神经网络的柴油机润滑油稀释率预测方法研究韩荣港1，梁兴雨1，吕旭1，王昆1，刘军2，王意宝2（1.天津大学 内燃机燃烧学国家重点实验室，天津 300072；2.潍柴动力股份有限公司，潍坊 261041）Study on Prediction Method of Lubricating Oil Dilution Rate of Diesel Engine Based on Neural NetworkHAN Ronggang1，LIANG Xingyu1，L Xu1，WANG Kun1，LIU Jun2，WANG Yibao2（1.State Key Laboratory of Engines，Tianjin University，Tianjin 300072，China；2.Weichai Power Company Limited，Weifang 261041，China）Abstract：To realize accurate and rapid detection of diesel engine lubricating oil dilution degree，the data set of the lubricating oil dilution rates and physical and chemical properties associated with the lubricant was established through experiments.The fruit fly optimization algorithm（FOA）was used to search the optimal solution to updating the smoothing factor of the generalized regression neural network（GRNN），and a prediction method of lubricating oil dilution rate based on FOA GRNN model was then proposed.The simulation results show that the goodness of fit of the model could reach 99.9%，and the root mean square error was 0.106.Compared with other network models，FOAGRNN model is proved to be superior in prediction accuracy，convergence speed and stability.The proposed prediction method was verified by gas chromatograph（GC）method in the actual diesel engine late post-injection experiment，and the error between the modeling results and measurements results was within 0.5%.The prediction method ensures the detection accuracy while shortening the detection time.And the method provides theoretical and technical guidance for the oil change of diesel engines.摘要：为了实现柴油机润滑油稀释程度的准确、快速检测，基于试验建立了润滑油稀释率与理化参数指标的数据集。利用果蝇优化算法（fruit fly optimization algorithm，FOA）搜寻最优解更新广义回归神经网络（generalized regression neural network，GRNN）的光滑因子，提出了一种多理化指标参数融合的润滑油稀释程度预测方法。仿真结果表明：该模型的拟合优度为 99.9%，均方根误差为 0.106。通过将 4 种模型进行对比，证明了 FOA GRNN 模型在预测精度、收敛速度及稳定性上的优越性。在实际柴油机远后喷试验中，将该预测方法与气相色谱（gas chromatograph，GC）法进行对比，二者的绝对误差在 0.5%之内。该预测方法在保证检测精度的同时大大缩短了检测时间，为柴油机实现按质换油提供了理论和技术指导。关键词：柴油机；远后喷策略；润滑油稀释；果蝇优化算法；广义回归神经网络Key words：diesel engine；late post-injection strategy；oil dilution；fruit fly optimization algorithm（FOA）；generalized regression neural network（GRNN）DOI：10.13949/ki.nrjgc.2023.05.010中图分类号：TK428.9文章编号：1000-0925（2023）05-0074-08440063收稿日期：2022-12-07修回日期：2023-02-14基金项目：内燃机可靠性国家重点实验室开放性课题项目（skler-202004）Foundation Item：Open Project of the State Key Laboratory of Internal Combustion Engine Reliability（skler-202004）作者简介：韩荣港（1997），男，硕士生，主要研究方向为柴油机润滑油稀释程度检测方法，E-mail：hrg_；梁兴雨（通信作者），E-mail：。内燃机工程2023年第 5期0概述随着重型柴油车排放法规1的实施，对柴油机颗粒物的排放要求也日益严格。柴油机颗粒捕集器（diesel particulate filter，DPF）是降低柴油机颗粒物排放的有效手段1。随着 DPF 中的颗粒物不断堆积，需要对其进行再生处理2。远后喷策略是当前国六柴油机最常用的再生方式。但在柴油机燃油远后喷过程中，部分未能参与燃烧的燃油会进入油底壳 中，导 致 润 滑 油 被 燃 油 稀 释（即 润 滑 油 稀 释 现象）34。润滑油稀释会造成润滑油性能下降，增加发动机缸内零部件摩擦磨损的风险，影响发动机的正常运行及使用寿命57。目前，国内外发动机润滑油的换油周期主要是根据各发动机制造商所推荐的车辆运行里程或润滑油服役时间进行更换。然而，DPF 再生频率、再生时间及燃油喷射策略等诸多因素均会对柴油机润滑油的换油周期造成很大的影响。一方面，当润滑油的各项性能指标还未达到其换油阈值时，过早换油会造成发动机润滑油的浪费，增加用户使用成本和造成环境污染；另一方面，过迟换油会造成润滑油性能恶化，影响发动机的安全性和可靠性。因此，需要对发动机润滑油的稀释程度进行准确检测，以便有效判断润滑油中燃油含量是否超标，对发动机润滑油换油周期提供科学合理的指导。这有利于提高发动机的可靠性，延长其服役寿命，降低能源消耗。润滑油稀释程度检测方法一般分为离线检测和在线检测两种。离线检测方法主要有气相色谱法8和傅里叶变换红外光谱法9，其具有较高的检测精度，但检测设备价格高昂，检测周期较长，对操作人员专业要求较高，为油液检测带来了不便。示踪元素法1011、激光诱导荧光谱分析法1213等属于新兴在线检测手段，仍处在实验室阶段，尚未广泛应用。目前，为了快速获得润滑油稀释程度，基于黏度变化率的判定方法成为了首选14。然而，在实际发动机运行过程中造成黏度变化的因素有很多，且黏度变化率与稀释程度并非呈现单一的线性关系。因此，单以黏度作为判定指标，采用传统的线性回归的预测方法，会对润滑油稀释率造成较大的预测误差，导致预测结果不稳定。当前研究表明，除黏度外，润滑油稀释会对其闪点、介电常数等多种理化指标带来影响1516。然而现阶段基于多理化指标参数综合预测润滑油稀释程度的研究较少。此外，相较于传统的线性回归拟合方法，人工神经网络算法因其自学习、自适应及非线性能力强等特点，已在预测领域得到了广泛应用1720。然而，神经网络的选择及结构参数的设置对模型预测性能有很大的影响。广义回归神经网络（generalized regression neural network，GRNN）是对径向基神经网络（radial basis function neural network，RBFNN）的改进。不同于反向传播神经网络（back propagation neural network，BPNN）需要大量的训练样本，GRNN 模型针对小样本数据时也能达到很好的预测效果。光滑因子作为影响 GRNN 模型预测性能的唯一参数，需要对其进行合理选择以达到最佳的预测效果。通常引入交叉验证 算 法（cross validation，CV）、遗 传 算 法（genetic algorithm，GA）及果蝇优化算法（fruit fly optimization algorithm，FOA）等方法，用来寻找最优的光滑因子值，进而提升模型的预测精度2123。然而在油液检测领域，上述算法尚未被用于预测润滑油稀释程度的研究。综上所述，为了实现柴油机润滑油稀释程度的准确快速检测，本研究中首先通过试验方法建立了润滑油稀释程度样本数据集，并结合神经网络算法，提出了一种多理化指标参数融合的 FOA GRNN 润滑油稀释程度预测方法，实现对润滑油稀释程度的精 确 快 速 预 测；然 后，与 BPNN、GRNN 及 GAGRNN 模型进行仿真试验对比，证明了该模型在预测精度、收敛速度及稳定性等方面的优势；最后，在实 际 柴 油 机 远 后 喷 试 验 中，利 用 气 相 色 谱（gas chromatograph，GC）法对该预测方法进行验证，证明该方法可用于实际柴油机润滑油稀释程度的预测，有助于优化柴油机换油方式。1神经网络及优化算法1.1广义回归神经网络广义回归神经网络是 1991 年由美国学者 Specht提出的一种局部逼近网络24。GRNN 具有很强的非线性映射能力和灵活的网络结构，具有高度的容错性、鲁棒性及较快的收敛速度，适合求解非线性问题。此外，当处理小样本或不稳定数据时，GRNN 也具有更好的预测效果 2526。GRNN 结构由输入层、模式层、求和层、输出层组成，其拓扑结构如图 1 所示。pi为模式层中第 i 个神经元的输出；X=X1，X2，Xn，为输入学习样本，其中 n 为样本数量，Xi为第 i 个神经元对应的学习样本；SD为传递函数；SNj为传递函数；Yj为神经元 j 的输出，j=1，2，k。输入变量由输入层直接传递给模式层，其传递函数如式（1）所示。752023年第 5期内燃机工程 pi=exp()-(X-Xi)T(X-Xi)22，i=1，2，n（1）式中，为光滑因子。求和层中两种类型的神经元用于求和。一种是将模式层所有神经元的输出相加，模式层与每个神经元之间的连接权重等于 1，其传递函数如式（2）所示；另一种是对模式层中的所有神经元执行加权求和，模式层中第 i 个神经元与求和层中第 j 个分子之间的连接权是第 i 个输出样本的第 j 个元素，传递函数见式（3）。SD=i=1npi（2）SNj=i=1nyijpi，j=1，2，k（3）式中，yij为第 i 个输出样本的第 j 个元素，即连接权。输出层输出样本为Y=Y1，Y2，Yk，维度为 k。每个神经元将求和层的输出相除，输出层神经元输出见式（4）。Yj=SNjSD，j=1，2，k（4）式中，Yj为神经元 j 的输出，对应于输出样本Y的第 j 个元素。由式（1）可知，为 GRNN 需要优化的唯一参数。当光滑因子非常大时，网络预测值与所有样本真实值的均值近似相等，预测效果不好。相反，当光滑因子趋于 0 时，预测值非常接近训练样本。当待预测点包含在训练样本集中时，预测值将非常接近样本的真实值，但是遇到预测点不能被包含在训练样本集中时，就有可能存在较大的偏差，这说明网络的泛化能力很差。合理的取值可以增强 GRNN 网络的泛化性，因此需要引入合理的优化算法来寻优 GRNN 的光滑因子，并将最优的值赋予 GRNN 网络进行结果预测27。1.2果蝇优化算法果蝇优化算法是一种基于觅食行为的新型全局优化方法。果蝇可以收集空气中的各种气味，并朝着食物的方向飞行或与同伴聚集在一起。果蝇群体寻找食物有两个步骤：（1）用嗅觉器官收集漂浮在空气中的气味，并飞向食物位置；（2）用视觉寻找食物和其他果蝇聚集的位置，并向那个方向飞去。与其他优化算法2526相比，FOA 算法不涉及多重循环和复杂函数，具有很强的鲁棒性和收敛速度。为了快速获得最优的光滑因子，使预测模型具有更好的预测精度和更快的收敛速度，本研究中采用 FOA 优化GRNN 模型中的光滑因子2829。2FOA GRNN 预测模型构建2.1数据来源油品性能检测试验采用质量等级为 CK 4、黏度等级为 15W 40 的润滑油和国六柴油，按质量比配制不同稀释程度的油样。测试设备主要包括 JCV 1000型黏度传感器、JCQ 1624 型介电常数传感器、MC3011 全自动闭口闪点仪、MC2000 全自动酸值仪及DF101S 集热式磁力搅拌器等。构建样本数据前，分别检测了 020%稀释率混合油样的 40 运动黏度、闭口闪点、介电常数、酸值及碱值，试验结果表明润滑油稀释率对其黏度和闪点具有较为明显的影响，与其他参数指标的相关性较低。此外，引入介电常数作为模型输入参数之一，是为了排除水污染导致润滑油黏度降低而对润滑油稀释的预测造成干扰。综上，本文中选择润滑油 40 运动黏度、闭口闪点及介电常数作为润滑油稀释率预测模型的输入参数。试验共记录了 260 组样本数据点，部分样本数据如表 1 所示。2.2模型构建流程FOAGRNN 润滑油稀释程度预测模型的具体流程如下：（1）创建样本集。将样本数据中的 40 运动黏度、闪点及介电常数作为网络输入值，润滑油稀释率作为网络输出值。从归一化处理后的 260 组样本数据中随机抽取 200 组作为模型的训练样本，50 组作为测试样本，10 组作为验证样本。（2）参数图 1GRNN拓扑结构图表 1润滑油稀释率及其理化指标数据样本123426040 运动黏度/（mm2s-1）113.2110.9110.1106.441.9闪点/206.5197.5188.5178.5100.5介电常数2.2522.2472.2442.2382.201稀释率/%00.51.01.520.0 76内燃机工程2023年第 5期初始化。确定果蝇初始位置、迭代次数及种群大小。（3）随机设置每只果蝇的方向和距离，设置 gen=0。（4）计算果蝇与原点的距离 Di和味道浓度判定值（S=1/Di），并将味道浓度判定值作为 GRNN 模型的光滑因子值进行网络训练。（5）建立味道浓度判定函数。本研究中以训练数据集的预测值与实际值的均方根误差的倒数作为果蝇的味道浓度判定函数。（6）挑出味道浓度最高（即均方根误差最小）的果蝇，并记录此时的味道浓度值和相应的果蝇位置。（7）实现迭代优化。重复第 36 步，设置 gen=gen+1，直到满足迭代次数条件。（8）全局最优的果蝇位置对应的味道浓度判定值即为 GRNN 模型中的光滑因子最优值，将其代入 GRNN 模型中对测试样本进行结果预测。（9）预测结果误差分析，评价网络预测的性能。FOA GRNN 模型流程图如图 2 所示。2.3评价指标选取为了更好地衡量模型的预测效果，采用拟合优度R2、平均绝对误差（mean absolute error，MAE）RMAE、平 均 绝 对 百 分 比 误 差（mean absolute percentage error，MAPE）RMAPE及均方根误差（root mean square error，RMSE）RMASE对模型的预测性能进行评价，如式（5）式（8）所示。R2=1-i=1n(yi-yi_pre)2i=1n(yi-yi)2（5）RMAE=1ni=1n|yi_pre-yi（6）RMAPE=1ni=1n|yi_pre-yiyi（7）RRMSE=1ni=1n(yi_pre-yi)2（8）式中，yi_pre为第 i 个样本预测值；yi为第 i 个样本实际值；-yi为 n 个样本实际值的平均值；n 为样本数量。3仿真结果分析3.1光滑因子值对 GRNN 性能的影响利用 MATLAB 对模型进行仿真分析。首先采用试算法来探究光滑因子值对 GRNN模型拟合精度的影响，仿真结果如图 3 所示。随着光滑因子值的增加，模型精度呈先增大再减小的趋势。因此，需要采用优化算法搜寻最佳的光滑因子值，以使 GRNN 模型达到最好的预测效果。下文中分别采用 FOA、GA 对 GRNN 模型进行寻优。3.2FOA GRNN 模型性能评价为了验证 FOAGRNN 模型在预测精度、收敛速度及输出结果稳定性上的优越性，采用 BPNN、GRNN、GA GRNN 及 FOA GRNN 模型进行了仿图 2FOA GRNN模型流程图 772023年第 5期内燃机工程真试验，并对比分析了 4 种神经网络模型在拟合优度、平均绝对误差、平均绝对百分比误差和均方根误差上的优劣。4 种模型的参数见表 2，对比试验采用相同的试验条件，即相同的训练、测试数据集、迭代次数、种群大小、性能评价指标等，以保证对比试验的有效性。3.2.1模型预测精度4 种 神 经 网 络 模 型 测 试 集 的 仿 真 结 果 见 图4、表 3。虽然 BPNN、GRNN 模型都能得到相应的预测结果，但在预测精度及稳定性上均不及经过优化算法寻优过的 GA GRNN、FOAGRNN 模型。这是由于经过 GA、FOA 优化过的 GRNN 模型具有更优的光滑因子值。最终，FOAGRNN 模型经过迭代优化得到的最优光滑因子值是 0.088 7。其拟合优度R2可达到 0.999，平均绝对误差为 0.147，均方根误差为 0.106。尤其与 BPNN、GRNN 模型相比，预测精度显著提高。为了进一步直观表达 FOA GRNN 在预测精度上的优势，采用 4 种模型对 10 个已知稀释率的验证图 44 种网络模型测试集仿真结果图 3不同光滑因子值对 GRNN模型的精度影响表 24 种网络模型参数模型种类BPNNGRNNGAGRNNFOA GRNN参数名输入层神经元数量隐含层神经元数量输出层神经元数量训练次数学习速率训练目标光滑因子种群大小迭代次数交叉概率变异概率初始光滑因子果蝇种群初始位置飞行方向和距离种群大小迭代次数初始光滑因子参数值3511000.1110-50.2301000.80.11（0，1）-10，10301001训练和测试样本训练样本200个测试样本50个 78内燃机工程2023年第 5期样本进行预测，结果如图 5 所示。由图 5 可以看出，BPNN、GRNN 模型的输出结果偏差较大，预测效果较差。FOA GRNN 模型的预测精度略高于 GA GRNN，这与测试集的拟合情况一致。3.2.2模型预测速度在仿真过程中发现，GA GRNN 模型的预测时间明显大于 FOA GRNN。为此，对两模型的迭代优化过程进行比较分析。选择 200 组相同的训练样本分别对 GA GRNN 和 FOA GRNN 模型进行迭代寻优，迭代 100 次的寻优曲线如图 6 所示。由图 6 可以看出，GA GRNN 和 FOA GRNN模型的均方根误差随着迭代次数的增加不断减小，并分别在图中圆圈处达到收敛。当 FOA GRNN 迭代到第 8 代时，均方根误差值收敛到3.724 10-3，并保持稳定直到迭代结束，最终获得的最优光滑因子值是 0.088 7。而 GA GRNN 的收敛速度较慢，当迭代到第 40 代时均方根误差才开始收敛，收敛值为3.846 10-3，略大于 FOAGRNN 模型的均方根误差值，表明了 FOA GRNN 在预测精度和收敛速度上的优越性。这也说明相比于 GA 寻优过程，FOA 需要调整的参数较少，计算过程更简单，可以更快得到全局最优解。3.2.3模型预测稳定性为了验证模型预测结果的稳定性，以已知稀释率为 5%的油样为例，采用相同的黏度、闪点及介电常数数值输入到 4 种网络模型中，重复运行 10 次，输出结果及其方差分别如表 4 和图 7 所示。可以看出，FOA GRNN 模型的 10 次输出结果均匀地分布在 5%附近，波动幅度小，方差值最小，为 0.004 3，呈稳定状态。而 GA GRNN、GRNN、BPNN 模型输出结果的波动幅度较大，方差明显大于 FOA GRNN 模型，输出结果呈现不饱和或不稳定状态。这表明 FOA GRNN 模型经过了充分的训练并获得了最优解，验证了该模型输出结果的稳定可靠性。表 34 种模型预测结果对比预测模型BPNNGRNNGA GRNNFOA GRNNR20.9540.9680.9960.999RMAE0.9400.7770.3130.147RMAPE0.0450.0680.0120.004RRMSE1.3201.1760.3980.106图 6迭代优化过程图表 4输出结果稳定性对比项目模型第 1次输出结果第 2次输出结果第 3次输出结果第 4次输出结果第 5次输出结果第 6次输出结果第 7次输出结果第 8次输出结果第 9次输出结果第 10次输出结果方差参数BPNN5.4495.5285.7805.2005.5946.1285.9675.6395.4345.1660.094 4GRNN5.1446.0185.4105.0105.3265.1715.1285.2675.3525.2610.076 3GA GRNN4.9394.8214.7954.8925.1445.0414.8944.9675.1935.0830.018 1FOA GRNN4.9944.9425.0545.0244.8705.0034.9294.8665.0264.9920.004 3图 5验证样本的预测结果图 74种网络模型方差图 792023年第 5期内燃机工程4发动机采油检测验证4.1试验用发动机及运行工况通过一台四冲程柴油机进行远后喷试验，以验证该预测方法在发动机实际应用背景下的可行性及准确性。试验所用发动机润滑油为 CK 4 15W 40，发动机技术参数及运行工况分别如表 5 和表 6 所示。试验采用的远后喷工况见表 7。以活塞位于上止点的角度作为 0曲轴转角，上止点前曲轴转角定义为负，上止点后曲轴转角定义为正。试验开始前，对发动机内的润滑油进行更换。然后在上述 5 个工况下开展发动机试验，各运行 5 h。每个工况结束时在发动机油底壳进行一次取样，共采取 5 份油样并分别编号。4.2结果对比分别对上述 5 份油样进行 GC 法检测及 FOAGRNN 方法预测，并将两者的结果进行对比，如图 8所示。由图 8 可以看出，采用 FOA GRNN 预测方法的输出结果与 GC 检测结果相差较小，两者的绝对误差在 0.5%之内，表明基于 FOA GRNN 模型构建的预测方法能够较为准确地预测润滑油稀释率，可 以 应 用 于 实 际 柴 油 机 润 滑 油 稀 释 程 度 的 检 测之中。5结论（1）仿真预测表明，构建的 FOA GRNN 模型的拟合优度可高达 0.999，RMSE 值为 0.106，可以准确快速地预测润滑油稀释程度。（2）通 过 对 比 BPNN、GRNN、GA GRNN 及FOAGRNN 神经网络模型，证明了 FOAGRNN模型在预测精度、收敛速度及稳定性方面具有较大优势。（3）在实际发动机采油检测中，经过与 GC 检测结果的对比表明：基于 FOA GRNN 的润滑油稀释率预测方法可以较为准确地预测柴油机润滑油的稀释程度。同时，相比于传统检测方法，该预测方法大大缩短了检测时间。参考文献：1 GUAN B，REGGIE Z，HUANG Z，et al.Review of the state-of-the-art of exhaust particulate filter technology in internal combustion engines J.Journal of Environmental Management，2015，154：225258.2 SCHEJBAL M，MAREK M，KUBIEK M，et al.Modelling of diesel filters for particulates removalJ.Chemical Engineering Journal，2009，154（1/2/3）：219230.3 TORMOS B，NOVELLA R，GOMEA-SORIANO J，et al.Study of the influence of emission control strategies on the soot content and fuel dilution in engine oil J.Tribology International，2019，136：285298.4 MOTAMEN S F，MORINA A，NEVILLE A.The effect of soot and diesel contamination on wear and 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