CN114326660A - 一种基于rss-etr的燃油泵调节器智能调试方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于RSS‑ETR的燃油泵调节器智能调试方法。基于放回取样策略‑极端随机森林方法，将燃油泵调节器的调节控制的整个过程智能化；以燃油泵调节器零件参数和产品装配参数为样本输入，通过样本中的特征信息构造出极端随机森林模型，评判模型标准为决定系数R2，以此来对燃油泵调节器的性能指标进行预测，智能反馈调试建议，从而方便对计量活门、压差活门、增压活门、定压活门等元组件的调试。本发明具有使用过程方便简单，大大降低了人力资源、专业资源，同时提高了调试精准度和效率的特点。
Description
技术领域
本发明属于机械液压产品的调试技术领域，具体涉及一种基于RSS-ETR的燃油泵调节器智能调试方法。
背景技术
目前的机械液压产品应用十分广泛，燃油泵作为其中的代表，是重要的航空发动机动力装置。燃油泵的稳定运行，保障了航空器的正常运行。燃油泵调节器就是稳定燃油泵的重要器件，其调试工序有：增压活门打开压力和定压性能调整——调节垫圈厚度/组别，保证压差在要求范围内；供油特性——调节计量活门调整钉、压差活门盖和温补片数量来保证出口燃油流量在要求范围内，调节开口调整垫厚度/组别以保证线位移传感器反馈值在要求范围内；导叶作动筒互换——调节垫圈厚度/组别，保证线位移传感器值在要求范围内；状态转换——调节垫圈厚度/组别，保证计量转换活门前后差值在要求范围内；调节器止动位置流量检查——调节层板，保证流量曲线满足相关判据。
目前的调试过程和手段大部分都是靠人力，以增压活门打开压力调整为例：工作人员需要通过调节调整垫圈厚度，使得计量后燃油压力以及低压燃油压力在标准范围后，再调节另一个调整垫圈厚度使计量活门保持在最小止动位置时的计量后燃油压力在标准范围内，同保证出口燃油泄漏量合格，在调节其中一个调整垫圈厚度时，其他压力值都会变化。综上所述，整个过程极其繁琐和复杂，而且难度极大。
发明内容
本发明的目的是：提供了一种基于RSS-ETR的燃油泵调节器智能调试方法。本发明具有使用过程方便简单，大大降低了人力资源、专业资源，同时提高了调试精准度和效率的特点。
本发明的技术方案是：一种基于RSS-ETR的燃油泵调节器智能调试方法，基于放回取样策略-极端随机森林方法，将燃油泵调节器的调节控制的整个过程智能化；以燃油泵调节器零件参数和产品装配参数为样本输入，通过样本中的特征信息构造出极端随机森林模型，评判模型标准为决定系数R2，以此来对燃油泵调节器的性能指标进行预测，智能反馈调试建议，从而方便对计量活门、压差活门、增压活门、定压活门等元组件的调试。
前述的基于RSS-ETR的燃油泵调节器智能调试方法中，所述的极端随机森林模型的构建如下：
S1.以放回取样的策略获得数据样本集D，样本数量S，特征数量W，将数据样本集D的一部分作为训练集，一部分作为测试集；
S2.利用训练集根据CART决策树算法生成基分类器；
S3.重复步骤S1和步骤S2迭代V次，生成V棵决策树以及树；
S4.对生成的树测试集生成预测结果；
S5.采用决定系数R2作为模型的评价标准，R2的计算公式如下式所示：
式中y和
分别表示样本点的实际值和预测值；
表示样本点预测值的平均值；n为样本点总数，R2越接近1，说明预测效果越好，反之预测效果越差。
前述的基于RSS-ETR的燃油泵调节器智能调试方法中，步骤S2的CART决策树算法生成基分类器过程中，在每个节点分裂时随机从W个特征中选取m个特征，对每个节点选择最优属性进行节点分裂，分裂过程不剪枝；对分裂产生的数据子集再迭代执行步骤S2，直至生成一棵决策树。
前述的基于RSS-ETR的燃油泵调节器智能调试方法中，步骤S3的决策树生成过程为：在训练集所在的输入空间中，递归地将每个区域划分为两个子区域并决定每个子区域上的输出值，构建二叉决策树：
S31.选择最优切分变量j与切分点s，求解：
其中，
yi为预测值，xi为输入变量，m，n各指代相应区域；
S32.用选定的对(j，s)划分区域并决定相应的输出值：
式中，R1(j，s)＝{x|x(j)≤s}，R2(j，s)＝{x|x(j)＞s}；
S33.继续对两个子区域调用步骤S31，S32，直至满足停止条件；
S34.将输入空间划分为M个区域R1、R2……RM生成决策树：
I为指示函数
表示最小均方误差。
前述的基于RSS-ETR的燃油泵调节器智能调试方法中，在进行燃油泵调节器的增压活门打开压力调整时，所述的特征信息包括：
Pjh：计量后燃油压力；
Pt：低压燃油压力；
Pjt：计量后燃油压力；
Q：出口燃油泄漏量；
H1：调整垫圈I；
H2：调整垫圈II。
前述的基于RSS-ETR的燃油泵调节器智能调试方法中，特征信息中，所述的Pt、Q、H1、H2作为模型的输入，Pjh、Pjt作为输出。
前述的基于RSS-ETR的燃油泵调节器智能调试方法中，在进行燃油泵调节器的定压活门性能调整时，所述的特征信息包括：
n：齿轮泵转速；
Pjq：泵后压力；
Pd为定压压力；
Pt：低压燃油压力；
H：调整垫圈Ⅲ。
前述的基于RSS-ETR的燃油泵调节器智能调试方法中，特征信息中，所述的n、Pjq、H作为模型的输入，Pt、Pd作为输出。
本发明的优点是：本发明基于RSS-ETR算法(即放回取样策略-极端随机森林方法)，将整个过程智能化，试验操作人员通过选择调试产品型号、选择调试项目、调用自动化工艺程序预测调试试验状态的自动给定和状态是否合格，当指标不合格时，智能反馈调试建议；该方法解决了燃油泵调节器的调试过于依赖人工以及过程的繁琐复杂的技术问题，将整个过程智能化，提高了调试精准度和效率。
本发明将放回取样策略-树(即放回取样策略-极端随机森林)的方法(BSS-ETR)应用于燃油泵调节器的调节控制，将放回取样、袋外样本(OOB)辅助剪枝结合到树算法中，具有极好的数值预测功能。
本发明的训练模型在随机性更强的同时提高了泛化性能，高度并行化，易于分布式实现；同时将整个过程智能化，试验操作人员通过选择调试产品型号、选择调试项目、调用自动化工艺程序预测调试试验状态的自动给定和状态是否合格，当指标不合格时，智能反馈调试建议,提高了调试精准度和效率。而此算法属于用软件开发，无需任何物质材料消耗，也后期维护异常简单，可以带来较高经济效益。
综上所述，本发明方便对计量活门、压差活门、增压活门、定压活门等元组件的调试。整个过程方便简单，大大降低了人力资源、专业资源，同时提高了调试精准度和效率。并且本发明属于算法的开发应用，无需任何物质材料消耗，后期维护异常简单，可以带来较高经济效益。
附图说明
图1为本发明算法模型预测Pjh值和其实际值对比图以及模型预测的决定系数；
图2为本发明算法模型预测Pjt值和其实际值对比图以及模型预测的决定系数；
图3为基准模型预测Pjh值和其实际值对比图以及模型预测的决定系数；
图4为基准模型(标准随机森林模型)预测Pjt值和其实际值对比图以及模型预测的决定系数；
图5为本发明算法模型预测Pt值和其实际值对比图以及模型预测的决定系数；
图6为本发明算法模型预测Pd值和其实际值对比图以及模型预测的决定系数；
图7为基准模型预测Pt值和其实际值对比图以及模型预测的决定系数；
图8为基准模型预测Pd值和其实际值对比图以及模型预测的决定系数；
图9为本发明流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的说明，但并不作为对本发明限制的依据。
实施例1。一种基于RSS-ETR的燃油泵调节器智能调试方法，构成如图1-9所示，原理如下：对零件参数和产品装配参数录入产品数据库，根据调试需要调用，通过放回取样策略-森林的方法进行调试试验状态的自动给定和状态是否合格的自动判断，当指标不合格时，智能反馈调试建议。以此完成增压活门打开压力、定压性能和供油特性等调整。
回归树就是将特征空间划分成若干单元，每一个划分单元有一个特定的输出。因为每个结点都是“是”和“否”的判断，所以划分的边界是平行于坐标轴的。对于测试数据，我们只要按照特征将其归到某个单元，便得到对应的输出值。树是基于Bagging思想的一种机器学习算法，同时也是随机森林算法的一种变体，继承了Bagging方法的思想，每次采用整个数据集作为多个样本，并使用CART决策树作为基本的弱学习器模型，每个生成的决策树之间相互独立在最后的模型结合过程中，对于回归问题，取所有决策树模型的算术平均值作为最后的结果。
放回取样的策略-树算法的步骤如下：
S1.以放回取样的策略获得数据样本集D，样本数量S，特征数量W。在树的分类模型中，每个基分类器使用全部的样本进行训练。
S2.根据CART决策树算法生成基分类器。为增强随机性，在每个节点分裂时随机从W个特征中选取m个特征，对每个节点选择最优属性进行节点分裂，分裂过程不剪枝。对分裂产生的数据子集再选代执行步骤S2，直至生成一棵决策树。
S3.重复步骤S1和步骤S2迭代V次，生成V棵决策树以及树。
S4.对生成的树使用测试样本生成预测结果。
S5.生成模型的评价标准是采用决定系数R2，R2的计算公式如下式所示
式中y和
分别表示样本点的实际值和预测值；
表示样本点预测值的平均值；n为样本点总数。R2越接近1，说明预测效果越好，反之预测效果越差。
生成回归决策树：
在训练数据集所在的输入空间中，递归地将每个区域划分为两个子区域并决定每个子区域上的输出值，构建二叉决策树：
(1)选择最优切分变量j与切分点s，求解
yi是指预测值例如在增压活门打开压力调整中，y代表着Pjh、Pjt
xi是输入变量，在增压活门打开压力调整中，xi代表着Pt、Q、H1、H2，m，n是各指代相应区域；
(2)用选定的对(j，s)划分区域并决定相应的输出值：
式中，R1(j，s)＝{x|x(j)≤s}，R2(j，s)＝{x|x(j)＞s}。
(3)继续对两个子区域调用步骤(1)，(2)，直至满足停止条件.
(4)将输入空间划分为M个区域R1、R2……RM生成决策树：
I为指示函数
增压活门打开压力调整
特征信息：
Pjh：计量后燃油压力(即增压活门进口燃油压力)MPa；
Pt：低压燃油压力Mpa；
Pjt：计量后燃油压力Mpa；
Q：出口燃油泄漏量滴/min
H1：调整垫圈I(RCB25.0-1/5)厚度mm；
H2：调整垫圈II(RCB25.0-1/9)厚度mm。
Pt、Q、H1、H2为输入，Pjh、Pjt为输出。数据集样本量为500，按放回取样策略从数据集随机取样400次作为训练集，生成树，评判模型标准为决定系数R2，再用剩下的数据集作为测试集通过该模型来预测Pjh、Pjt。
如图1、2所示，深色线表示Pjh、Pjt的预测值，浅色线表示Pjh、Pjt的实际值，决定系数分别为0.934和0.933，作为对比基准模型的预测结果如图3、4，其决定系数分别为0.737和0.732，结合两种算法的结果图直观对比以及决定系数的大小可以看出本发明的优越性。
定压活门性能调整
特征信息：
n：齿轮泵转速r/min；
Pjq：泵后压力MPa；
Pd为定压压力MPa；
Pt：低压燃油压力Mpa；
H：调整垫圈III(RCB11.0-20/2)厚度mm
n、Pjq、H为输入，Pt、Pd为输出。数据集样本量为500，按放回取样策略从数据集随机取样400次作为训练集，生成树，评判模型标准为决定系数R2，再用剩下的数据集作为测试集通过该模型来预测Pt、Pd。
如图5、6所示，深色线表示Pt、Pd的预测值，浅色线表示Pt、Pd的实际值，决定系数分别为0.972和0.871，作为对比基准模型的预测结果如图7、8，其决定系数分别为0.022和0.021，结合两种算法的结果图直观对比以及决定系数的大小可以看出本发明的优越性。
实施例2。一种基于RSS-ETR的燃油泵调节器智能调试方法，构成如图1-9所示，基于放回取样策略-极端随机森林方法，将燃油泵调节器的调节控制的整个过程智能化；以燃油泵调节器零件参数和产品装配参数为样本输入，通过样本中的特征信息构造出极端随机森林模型，评判模型标准为决定系数R2，以此来对燃油泵调节器的性能指标进行预测，智能反馈调试建议，从而方便对计量活门、压差活门、增压活门、定压活门等元组件的调试。
前述的极端随机森林模型的构建如下：
S1.以放回取样的策略获得数据样本集D，样本数量S，特征数量W，将数据样本集D的一部分作为训练集，一部分作为测试集；
S2.利用训练集根据CART决策树算法生成基分类器；
S3.重复步骤S1和步骤S2迭代V次，生成V棵决策树以及树；
S4.对生成的树测试集生成预测结果；
S5.采用决定系数R2作为模型的评价标准，R2的计算公式如下式所示：
式中y和
分别表示样本点的实际值和预测值；
表示样本点预测值的平均值；n为样本点总数，R2越接近1，说明预测效果越好，反之预测效果越差。
前述的步骤S2的CART决策树算法生成基分类器过程中，在每个节点分裂时随机从W个特征中选取m个特征，对每个节点选择最优属性进行节点分裂，分裂过程不剪枝；对分裂产生的数据子集再迭代执行步骤S2，直至生成一棵决策树。
前述的步骤S3的决策树生成过程为：在训练集所在的输入空间中，递归地将每个区域划分为两个子区域并决定每个子区域上的输出值，构建二叉决策树：
S31.选择最优切分变量j与切分点s，求解：
其中，
yi是指预测值例如在增压活门打开压力调整中，y代表着Pjh、Pjt
xi是输入变量，在增压活门打开压力调整中，xi代表着Pt、Q、H1、H2，m，n是各指代相应区域；
S32.用选定的对(j，s)划分区域并决定相应的输出值：
式中，R1(j，s)＝{x|x(j)≤s}，R2(j，s)＝{x|x(j)＞s}；
S33.继续对两个子区域调用步骤S31，S32，直至满足停止条件；
S34.将输入空间划分为M个区域R1、R2……RM生成决策树：
I为指示函数
表示最小均方误差。
在进行燃油泵调节器的增压活门打开压力调整时，所述的特征信息包括：
Pjh：计量后燃油压力(即增压活门进口燃油压力)MPa；
Pt：低压燃油压力Mpa；
Pjt：计量后燃油压力Mpa；
Q：出口燃油泄漏量滴/min；
H1：调整垫圈I(RCB25.0-1/5)厚度mm；
H2：调整垫圈II(RCB25.0-1/9)厚度mm。
上述特征信息中，所述的Pt、Q、H1、H2作为模型的输入，Pjh、Pjt作为输出。
在进行燃油泵调节器的定压活门性能调整时，所述的特征信息包括：
n：齿轮泵转速r/min；
Pjq：泵后压力MPa；
Pd：定压压力MPa；
Pt：低压燃油压力Mpa；
H：调整垫圈III(RCB11.0-20/2)厚度mm。
上述的特征信息中，所述的n、Pjq、H作为模型的输入，Pt、Pd作为输出。
Claims (8)
1.一种基于RSS-ETR的燃油泵调节器智能调试方法，其特征在于：基于放回取样策略-极端随机森林方法，将燃油泵调节器的调节控制的整个过程智能化；以燃油泵调节器零件参数和产品装配参数为样本输入，通过样本中的特征信息构造出极端随机森林模型，评判模型标准为决定系数R2，以此来对燃油泵调节器的性能指标进行预测，智能反馈调试建议，从而方便对计量活门、压差活门、增压活门、定压活门等元组件的调试。
2.根据权利要求1所述的基于RSS-ETR的燃油泵调节器智能调试方法，其特征在于：所述的极端随机森林模型的构建如下：
S1.以放回取样的策略获得数据样本集D，样本数量S，特征数量W，将数据样本集D的一部分作为训练集，一部分作为测试集；
S2.利用训练集根据CART决策树算法生成基分类器；
S3.重复步骤S1和步骤S2迭代V次，生成V棵决策树以及树；
S4.对生成的树测试集生成预测结果；
S5.采用决定系数R2作为模型的评价标准，R2的计算公式如下式所示：
式中y和
分别表示样本点的实际值和预测值；
表示样本点预测值的平均值；n为样本点总数，R2越接近1，说明预测效果越好，反之预测效果越差。
3.根据权利要求2所述的基于RSS-ETR的燃油泵调节器智能调试方法，其特征在于：步骤S2的CART决策树算法生成基分类器过程中，在每个节点分裂时随机从W个特征中选取m个特征，对每个节点选择最优属性进行节点分裂，分裂过程不剪枝；对分裂产生的数据子集再迭代执行步骤S2，直至生成一棵决策树。
4.根据权利要求2所述的基于RSS-ETR的燃油泵调节器智能调试方法，其特征在于，步骤S3的决策树生成过程为：在训练集所在的输入空间中，递归地将每个区域划分为两个子区域并决定每个子区域上的输出值，构建二叉决策树：
S31.选择最优切分变量j与切分点s，求解：
其中，
yi为预测值，xi为输入变量，m，n各指代相应区域；
S32.用选定的对(j，s)划分区域并决定相应的输出值：
式中，R1(j，s)＝{x|x(j)≤s}，R2(j，s)＝{x|x(j)＞s}；
S33.继续对两个子区域调用步骤S31，S32，直至满足停止条件；
S34.将输入空间划分为M个区域R1、R2……RM生成决策树：
I为指示函数
表示最小均方误差。
5.根据权利要求1所述的基于RSS-ETR的燃油泵调节器智能调试方法，其特征在于，在进行燃油泵调节器的增压活门打开压力调整时，所述的特征信息包括：
Pjh：计量后燃油压力；
Pt：低压燃油压力；
Pjt：计量后燃油压力；
Q：出口燃油泄漏量；
H1：调整垫圈I；
H2：调整垫圈II。
6.根据权利要求5所述的基于RSS-ETR的燃油泵调节器智能调试方法，其特征在于，特征信息中，所述的Pt、Q、H1、H2作为模型的输入，Pjh、Pjt作为输出。
7.根据权利要求1所述的基于RSS-ETR的燃油泵调节器智能调试方法，其特征在于，在进行燃油泵调节器的定压活门性能调整时，所述的特征信息包括：
n：齿轮泵转速；
Pjq：泵后压力；
Pd为定压压力；
Pt：低压燃油压力；
H：调整垫圈Ⅲ。
8.根据权利要求7所述的基于RSS-ETR的燃油泵调节器智能调试方法，其特征在于，特征信息中，所述的n、Pjq、H作为模型的输入，Pt、Pd作为输出。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| CB03 | Change of inventor or designer information |
Inventor after: Zhang Haiming Inventor after: Li Junwei Inventor after: Zhao Xu Inventor after: Cui Lifang Inventor after: Wu Zhonghua Inventor before: Zhang Haiming Inventor before: Li Weijun Inventor before: Zhao Xu Inventor before: Cui Lifang Inventor before: Wu Zhonghua |
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| CB03 | Change of inventor or designer information |