基于結(jié)構(gòu)及行為的柴油機(jī)智能故障診斷

張 彤，韓 靜，劉 平

（1.北京理工大學(xué)機(jī)械與車輛學(xué)院，北京 100081；2.北京航天試驗(yàn)技術(shù)研究所，北京 100074）

由于柴油機(jī)自身的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)和工作原理，限制了一些測(cè)試方法和分析方法的應(yīng)用，旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備狀態(tài)檢測(cè)與故障診斷的成熟技術(shù)不能很好地推廣至柴油機(jī)故障診斷中。柴油機(jī)故障的復(fù)雜性主要表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面[1～3]：故障的多層次性，故障的模糊性，故障的相對(duì)性和相關(guān)性以及多故障并發(fā)性等。

基于結(jié)構(gòu)及行為的診斷能夠克服傳統(tǒng)診斷方法（主要依賴于專家對(duì)診斷對(duì)象的經(jīng)驗(yàn)積累）的缺點(diǎn)，其診斷的全部過(guò)程為：建立模型、沖突識(shí)別、診斷產(chǎn)生、診斷測(cè)試。從工程應(yīng)用的角度來(lái)看，柴油機(jī)故障診斷的一般過(guò)程主要包括以下幾個(gè)方面[4]：故障機(jī)理的研究，狀態(tài)信號(hào)的收集，特征信息選取與提取以及故障分析與診斷等。

基于結(jié)構(gòu)及行為的診斷所采取的方法是沖突搜索診斷，圖1模型描述了系統(tǒng)的行為模式。

圖1 沖突搜索診斷

基于結(jié)構(gòu)及行為的診斷的基本思想是[5]：根據(jù)系統(tǒng)組成部件和部件間的連接關(guān)系，建立待診斷系統(tǒng)的模型，然后根據(jù)建立的系統(tǒng)模型以及系統(tǒng)的實(shí)際輸入，邏輯推導(dǎo)出系統(tǒng)在正常工作情況下的預(yù)期行為，如果預(yù)期行為與實(shí)際觀測(cè)到的行為有差異，就說(shuō)明系統(tǒng)存在故障。利用模型診斷方法，能夠確定引發(fā)故障的元件集合。

從解釋或者推理的角度可將基于結(jié)構(gòu)及行為模型的診斷分為：基于一致性的診斷，基于溯因診斷。前者只使用系統(tǒng)元件的正常行為模型，建模效率高，能夠處理在設(shè)計(jì)階段沒有預(yù)見到的故障，但系統(tǒng)模型中不含元件的故障行為模型，所以不能指出故障元件所處的具體故障模式。后者引入元件的故障行為模型，給出了從故障到觀測(cè)的因果關(guān)系，但當(dāng)出現(xiàn)未預(yù)見的故障時(shí)，將得不到正確的診斷。為了使診斷得到進(jìn)一步的優(yōu)化，可將這兩種方法相結(jié)合地用于模型診斷中。

基于結(jié)構(gòu)及行為診斷的基本過(guò)程包括系統(tǒng)建模，候選診斷生成，候選診斷測(cè)試和候選診斷鑒別4個(gè)階段，如圖2所示。

圖2 診斷一般過(guò)程

1 相關(guān)算法研究及診斷系統(tǒng)設(shè)計(jì)

基于結(jié)構(gòu)和行為診斷中，由沖突集計(jì)算碰集是診斷必不可少的一個(gè)步驟。用約束傳遞來(lái)計(jì)算最小沖突集，可以保證每次求解的一定是一個(gè)沖突集合[6]。對(duì)于碰集的計(jì)算，可以采用HS-dag算法，該算法按寬度優(yōu)先（先處理完某一層上的全部節(jié)點(diǎn)，才能繼續(xù)處理下一層的節(jié)點(diǎn)）生成DAG(Directed Acyclic Graph)[7]。將沖突集合計(jì)算方法與HS-dag的碰集算法結(jié)合起來(lái)，使沖突集合和碰集合的求解同時(shí)進(jìn)行，完成算法的優(yōu)化。

對(duì)于不同的領(lǐng)域，有不同的建模語(yǔ)言。采用的RODON軟件平臺(tái)可以對(duì)復(fù)雜技術(shù)系統(tǒng)進(jìn)行高效的工程建模。通過(guò)使用RODON集成的Rodelica建模語(yǔ)言，幾乎可以對(duì)任何系統(tǒng)（部件）進(jìn)行建模，其所建立的模型重復(fù)使用率高，減少了建模的時(shí)間和成本。RODON通過(guò)對(duì)系統(tǒng)建立虛擬產(chǎn)品模型并利用基于沖突的故障搜索機(jī)制，對(duì)系統(tǒng)故障進(jìn)行推理和仿真，完成系統(tǒng)故障診斷，生成故障診斷知識(shí)。

為求得診斷結(jié)果，構(gòu)建的系統(tǒng)主要包括：掃描解析模塊、輸入觀測(cè)值模塊和故障診斷模塊。圖3是整個(gè)系統(tǒng)的架構(gòu)。

圖3 診斷系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

設(shè)計(jì)思路是：對(duì)Rodelica語(yǔ)言描述的模型文件加以解析掃描，得到診斷需要的約束網(wǎng)絡(luò)，有了約束網(wǎng)絡(luò)之后可以根據(jù)它來(lái)計(jì)算沖突集合和碰集，從而得到診斷結(jié)果。

2 柴油機(jī)進(jìn)氣系統(tǒng)常見故障診斷應(yīng)用研究

進(jìn)氣系統(tǒng)作為發(fā)動(dòng)機(jī)的關(guān)鍵組成部分，在實(shí)際工程應(yīng)用中，其典型故障是傳感器故障、堵塞和泄漏。使用基于結(jié)構(gòu)及行為的診斷系統(tǒng)主要對(duì)傳感器的故障進(jìn)行診斷研究。

2.1 進(jìn)氣系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)

圖4描述了發(fā)動(dòng)機(jī)的進(jìn)氣系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。在系統(tǒng)內(nèi)，用來(lái)模擬測(cè)量溫度和壓強(qiáng)的積分電路有4種狀態(tài)。同時(shí)，有3個(gè)傳感器測(cè)量周圍的壓強(qiáng)、溫度和工況。

圖4 進(jìn)氣系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

2.2 傳感器故障診斷研究

對(duì)于傳感器的行為的模擬，可以用一個(gè)方程來(lái)表述：

其中，Ys 代表氣流計(jì)的真值，yr是使用診斷系統(tǒng)仿真得到的值，而f代表故障（故障發(fā)生，f≠0）。

診斷模型的主要輸入?yún)?shù)如表1。

表1 診斷模型的主要輸入?yún)?shù)

根據(jù)所建立的模型進(jìn)行仿真，使用Rodelica語(yǔ)言編寫模型代碼，經(jīng)過(guò)調(diào)試后準(zhǔn)確無(wú)誤。為了評(píng)價(jià)該模型的計(jì)算精度和可靠度，需要對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證。

在系統(tǒng)行為正常時(shí)，用RODON軟件進(jìn)行建模和分析，可以得出傳感器處于正常狀態(tài)，圖5所示結(jié)果為system ok，可以看到診斷結(jié)果的準(zhǔn)確性。當(dāng)殘差超過(guò)容差限制，傳感器均發(fā)生故障，如圖6所示，圖6(a)是往下漂移的故障，圖6(b)是往上漂移的故障。

圖5 傳感器無(wú)故障診斷結(jié)果

圖6 傳感器漂移診斷結(jié)果

3 故障定位及多故障模式診斷技術(shù)應(yīng)用研究

針對(duì)診斷結(jié)果來(lái)說(shuō)，前文只是研究了當(dāng)故障是否出現(xiàn)時(shí)系統(tǒng)及時(shí)診斷的能力，而本部分將更深入地研究如何在系統(tǒng)內(nèi)對(duì)這些故障發(fā)生進(jìn)行定位，以及多故障同時(shí)發(fā)生時(shí)的診斷問(wèn)題。

3.1 進(jìn)氣系統(tǒng)診斷時(shí)的故障定位

傳感器故障的定位研究，建模時(shí)采用Rodelica語(yǔ)言，對(duì)各系統(tǒng)的個(gè)部件物理結(jié)構(gòu)、功能及行為模式進(jìn)行描述。圖7顯示了進(jìn)氣系統(tǒng)中傳感器發(fā)生故障時(shí)的仿真和診斷結(jié)果。在圖的底部，給出了一個(gè)候選的診斷。這里的診斷結(jié)果是傳感器的值發(fā)生往下的漂移，也就是給出的值偏小。

圖7 傳感器故障診斷

可以利用同樣的方法，實(shí)現(xiàn)堵塞故障的診斷定位及泄漏故障定位。

3.2 多故障模式的診斷研究

對(duì)于工作情況惡劣，結(jié)構(gòu)復(fù)雜的發(fā)動(dòng)機(jī)系統(tǒng)來(lái)說(shuō)，可能不只是單一故障模式導(dǎo)致進(jìn)氣系統(tǒng)故障。因此，對(duì)于進(jìn)氣系統(tǒng)，應(yīng)該考慮2種或3種故障同時(shí)發(fā)生的診斷問(wèn)題。對(duì)于多故障模式，其一般流程如圖8所示。

圖8 多故障診斷流程

以傳感器和空氣過(guò)濾器同時(shí)故障為例，得到的診斷結(jié)果，如圖9所示，證明了該故障診斷定位系統(tǒng)對(duì)于多故障診斷的準(zhǔn)確性。從側(cè)面說(shuō)明了，該系統(tǒng)是一個(gè)較為完整的診斷系統(tǒng)。

圖9 堵塞和傳感器同時(shí)故障診斷結(jié)果

4 總結(jié)

基于結(jié)構(gòu)及行為的故障診斷方法具有很強(qiáng)的實(shí)用性和準(zhǔn)確性，該理論方法起源于人工智能領(lǐng)域，本文運(yùn)用該方法在工程領(lǐng)域服務(wù)于生產(chǎn)實(shí)際?；诮Y(jié)構(gòu)及行為的智能故障診斷系統(tǒng)的重點(diǎn)在于故障搜索機(jī)制的建立，這套機(jī)制的核心是基于沖突導(dǎo)向的搜索，在模型推導(dǎo)值和實(shí)際理論值之間存在差異時(shí)，找出出現(xiàn)故障的元件或部件是該系統(tǒng)的最終目的?；趯?duì)柴油機(jī)內(nèi)部結(jié)構(gòu)、功能及行為的分析，最終構(gòu)建了一套適用于診斷發(fā)動(dòng)機(jī)故障的智能診斷模型，完成了傳感器故障的診斷。對(duì)于進(jìn)氣系統(tǒng)的多故障模式的診斷，進(jìn)行了研究。

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