基于IMS聚類算法的柴油發(fā)動機故障診斷方法研究

李曉博， 江志農(nóng)， 張 沛， 錢 迪， 薛繼旭， 鄭 會， 張進杰

(1.北京化工大學 診斷與自愈研究中心，北京 100029； 2.中石油北京天然氣管道有限公司，北京 100101)

柴油發(fā)動機是石油礦場、固定發(fā)電和船舶等領域廣泛應用的動力機械，一旦發(fā)生故障，會造成巨大的經(jīng)濟損失，因此對柴油機進行故障診斷和狀態(tài)監(jiān)測具有重要意義。目前，柴油發(fā)動機故障診斷常見的方法和理論主要分為基于熱力參數(shù)、油液、信號處理的傳統(tǒng)故障診斷技術和基于模型、知識的現(xiàn)代故障診斷技術。

基于熱力參數(shù)的診斷技術[1]，是指通過監(jiān)測柴油機工作時的各種性能參數(shù)，包括各種進排氣壓力、柴油溫度、油管壓力等，然后運用各種理論來分析診斷柴油機故障的方法，但是熱力參數(shù)法對沖擊類故障診斷不敏感?；谟鸵罕O(jiān)測的診斷技術，是利用光電或磁力學技術對潤滑油樣進行分析，從而診斷出發(fā)動機故障的種類及其發(fā)生部位[2]。但油液監(jiān)測診斷技術只能確定故障的種類，不能精確診斷故障發(fā)生部位，同時在實現(xiàn)實時監(jiān)測方面也有很大的困難。基于信號處理的故障診斷方法，在發(fā)動機故障領域中常用的檢測信號為振動信號。信號處理的對象主要包括有時域、頻域以及峰值等指標。運用相關分析、頻域、小波分析等信號分析法[3]，提取方差、幅值、頻率等特征值，從而檢測出故障。這種診斷法的缺點在于只能對單個或者少數(shù)的振動部件進行分析和診斷?；谀Ｐ偷墓收显\斷法[4]，是指在建立診斷對象的數(shù)學模型的基礎上，根據(jù)由模型獲得的預測形態(tài)和所測量的形態(tài)之間的差異計算出被診斷系統(tǒng)的故障元件。但是其診斷精度嚴重依賴于模型的精度，一旦模型有所偏差，就會導致診斷失敗或誤診。基于知識的診斷法不需要對象的精確數(shù)學模型。主要有以下幾種：神經(jīng)網(wǎng)絡故障診斷法[5]，基于粗糙集的故障診斷法[6]，基于模糊系統(tǒng)的故障診斷法[7]，如模糊聚類算法等以及故障樹故障診斷法[8]和專家系統(tǒng)[9]等。

單一的故障診斷技術有著各自的優(yōu)缺點，難以滿足復雜系統(tǒng)的診斷的要求。因此，將不同的診斷法有效的結合起來，是故障診斷技術發(fā)展的一個趨勢。本文將信號處理的診斷方法與模式識別相結合，將柴油發(fā)動機振動信號經(jīng)過特征提取和選擇后的特征參數(shù)，作為歸納監(jiān)視系統(tǒng)算法模型的輸入?yún)?shù)。最終實現(xiàn)發(fā)動機故障的智能診斷。

歸納監(jiān)視系統(tǒng)(Inductive Monitoring System，IMS)不需要對系統(tǒng)模型進行構建，因此適用于系統(tǒng)模型復雜或者未知的情況，它通過已有正常數(shù)據(jù)建立一個或多個監(jiān)控數(shù)據(jù)庫。其訓練數(shù)據(jù)主要來源有兩種：系統(tǒng)正常運行時傳感器提供的數(shù)據(jù)以及系統(tǒng)的仿真測試數(shù)據(jù)，通過訓練形成不同數(shù)據(jù)群，待測數(shù)據(jù)通過與各數(shù)據(jù)群進行比較得出與各數(shù)據(jù)群的不同關系進而判斷是否故障[10]。IMS聚類算法的原理就是根據(jù)數(shù)據(jù)空間分布的不同，計算相互間的距離差異進行故障診斷。該方法要求被聚類數(shù)據(jù)的波動性較為穩(wěn)定，適用于多維參數(shù)綜合分析，并且不需要故障數(shù)據(jù)，所以即可用于實時監(jiān)控，也可用離線數(shù)據(jù)分析。IMS聚類算法作為一套成熟的故障診斷算法，已經(jīng)廣泛被國外使用于各類動力系統(tǒng)的故障診斷領域，例如，NASA地面指揮中心將IMS聚類算法用于航天飛機外部熱控系統(tǒng)、速度陀螺裝備等系統(tǒng)的故障診斷[11]，然而在國內(nèi)應用案例卻極少。故本文應用IMS聚類算法進行柴油機故障診斷研究。

1 IMS故障診斷方法

歸納式監(jiān)控算法分為訓練過程與診斷過程。訓練過程中，根據(jù)訓練數(shù)據(jù)生成數(shù)據(jù)群。數(shù)據(jù)群即若干數(shù)據(jù)點的集合。對于正常工作過程中的數(shù)據(jù)，每個數(shù)據(jù)點P都含有多個分量P1，P2，…，PN。對于每一個新數(shù)據(jù)點P，如果沒有建立過數(shù)據(jù)群，則建立數(shù)據(jù)群C1，該數(shù)據(jù)群的初始上下限分別為

數(shù)據(jù)群上、下限即數(shù)據(jù)群邊界的定義，所以數(shù)據(jù)群的初始范圍僅僅為一個數(shù)據(jù)點，上、下限分別與該數(shù)據(jù)點各個分量相等。

如果已經(jīng)建立過數(shù)據(jù)群，則需判斷是否有一個數(shù)據(jù)群的上、下限包含了這個新數(shù)據(jù)點P。如果有一個數(shù)據(jù)群的上、下限包含了這個新數(shù)據(jù)點P，則將這個數(shù)據(jù)點P并入這個數(shù)據(jù)群，并更新數(shù)據(jù)群內(nèi)數(shù)據(jù)點個數(shù)信息。其含義為新數(shù)據(jù)點的每一個分量都在數(shù)據(jù)群對應分量范圍上、下限之間。

如果沒有數(shù)據(jù)群的上、下限包含這個新數(shù)據(jù)點P，則計算新數(shù)據(jù)點P到每個數(shù)據(jù)群的距離，找出這些距離的最小值。如果這個最小值小于一個給定閾值D，則將這個數(shù)據(jù)點P并入這個數(shù)據(jù)群，并更新該數(shù)據(jù)群的上、下限。本文選擇的距離定義為：該數(shù)據(jù)點各分量到數(shù)據(jù)群上限和數(shù)據(jù)群下限距離之和。更新數(shù)據(jù)群上下限的規(guī)則為：單邊擴充，即若數(shù)據(jù)點某一分量超出與該分量對應的數(shù)據(jù)群上限，則新的數(shù)據(jù)群上限為該分量加上該分量超出原數(shù)據(jù)群上限乘以數(shù)據(jù)群擴張系數(shù)E；若數(shù)據(jù)點某一分量超出與該分量對應的數(shù)據(jù)群下限，則新的數(shù)據(jù)群下限為該分量減去該分量超出原數(shù)據(jù)群下限乘以數(shù)據(jù)群擴張系數(shù)E。通常，擴張系數(shù)選擇2%可以滿足要求。

如果這個最小值大于一個給定閾值D，則建立一個新的數(shù)據(jù)群Ck，該數(shù)據(jù)群上下限分別為

即數(shù)據(jù)群的初始范圍為新的數(shù)據(jù)點，上、下限分別與該數(shù)據(jù)點各個分量相等。

診斷過程中，判斷數(shù)據(jù)點的位置及與各數(shù)據(jù)群的距離，如果數(shù)據(jù)點既不在各數(shù)據(jù)群內(nèi)，而且與各數(shù)據(jù)群的距離大于給定閾值，則表示系統(tǒng)故障。

歸納式監(jiān)控算法訓練與測試兩部分流程，分別如圖1和圖2所示。

圖1 歸納式監(jiān)控算法訓練程序流程圖

2 柴油發(fā)動機振動信號的特征提取與選擇

研究對象為一臺WP10六缸柴油發(fā)動機。實驗臺發(fā)動機的飛輪端的齒輪盤上端安裝電渦流傳感器、在各缸的缸蓋上安裝加速度振動傳感器、在曲軸箱對角方向渦輪增壓器上分別安裝加速度振動傳感器，本文所研究的振動信號即采集于安裝在6#缸缸蓋上的加速度振動傳感器。為獲取柴油發(fā)動機故障狀態(tài)下的振動信號數(shù)據(jù)，我們模擬試驗了柴油發(fā)動機常見的三種故障，分別為：失火，小頭瓦磨損和撞缸故障。具體過程如下：

圖2 歸納式監(jiān)控算法測試程序流程

(1) 失火故障：將6號缸的燃油進口用堵頭堵住，其余各缸均保持正常供油，開車運行約10 min，轉速穩(wěn)定在600 r/min；

(2) 小頭瓦磨損故障：將6號缸的小頭瓦拆下進行人為磨損減薄，然后重新裝上，其他缸均正常，開車運行約10 min，轉速保持在600 r/min；

(3) 撞缸故障：將一段活塞環(huán)放入6號缸內(nèi)，其他缸均正常，點火運行。開車運行約10 min，轉速保持在600 r/min。

2.1 柴油發(fā)動機振動信號的特征提取

本文試驗所安裝振動傳感器的采樣頻率為25 600 Hz，而柴油發(fā)動機穩(wěn)定轉速為600 r/min。根據(jù)計算柴油發(fā)動機振動信號每個周期包含約5 120個數(shù)據(jù)點。

通過試驗，共采集正常狀態(tài)下數(shù)據(jù)1 000組，其中800組作為訓練數(shù)據(jù)，其余200組作為測試數(shù)據(jù)；各故障狀態(tài)下數(shù)據(jù)200組，對數(shù)據(jù)進行時域分析。

本文對各工況下振動信號經(jīng)過時域特征提取后，得到4種工況下振動數(shù)據(jù)的6種特征值。然后對每一個特征在不同的工況下的值求出取值范圍，如表1所示。

表1 各工況下不同特征參數(shù)的取值范圍

2.2 柴油發(fā)動機振動信號的特征選擇

從表1可知，六個時域特征量當中，不同的故障工況下的同一種時域特征量的取值范圍是不盡相同的，所以各個時域特征量對柴油發(fā)動機不同故障的靈敏度是不一樣的。

本文用優(yōu)、良、中、差來衡量各特征量對不同故障工況的靈敏度，對初始輸入故障數(shù)據(jù)與正常數(shù)據(jù)之間的差異化做一個半定型的分析，以此來選出適合于IMS聚類算法的聚類過程的特征量?！安睢睘楣收咸卣髁亢驼Ｌ卣髁糠秶蟛糠种睾希睾下蚀笥?0%；“中”為故障特征量和正常特征量小部分重合，重合率小于20%；“良”為故障特征量和正常特征量范圍不重合，但不同故障特征量間范圍大部分重合，重合率大于80%；“優(yōu)”為故障特征量和正常特征量范圍不重合，但不同故障特征量間范圍小部分重合，重合率小于20%，經(jīng)過大量數(shù)據(jù)驗證，這樣的特征量可以更好地用于IMS聚類算法的聚類過程，如表2所示。

表2 各特征量對不同故障工況的靈敏度

從表2可知，平均值、標準差和方差值對于區(qū)別柴油發(fā)動機正常狀態(tài)和各故障的效果并不是很好， 因此選擇峭度值、峰峰值和均方值作為反映振動的3個特征參數(shù)組成特征向量，作為IMS算法的輸入值。

3 基于IMS聚類算法的故障診斷

應用歸納式監(jiān)控算法對實驗所得數(shù)據(jù)進行分析，以柴油機正常工作狀態(tài)下的800組數(shù)據(jù)作為訓練樣本，正常狀態(tài)下其余200組數(shù)據(jù)和各故障狀態(tài)下的200組數(shù)據(jù)分別作為待測數(shù)據(jù)。

算法代碼在MATLAB環(huán)境下實現(xiàn)，分為歸一化、優(yōu)化、訓練、測試四個部分。根據(jù)上述參數(shù)和前面的分析, 應用均方值、峰峰值和峭度值這3個參數(shù)作為IMS算法的輸入向量。

3.1 歸一化

由于提供的初始數(shù)據(jù)的不同分量數(shù)量級差距很大，并且量綱不同，它們數(shù)值的變化與它們的重要性不一定相稱。在聚類分析中，分析結果完全依賴于各個變量的變異度，因此需要統(tǒng)一數(shù)據(jù)尺度，即進行歸一化，消除量綱差異。本文使用標準差規(guī)范化方法對樣本數(shù)據(jù)進行歸一化[15]

(1)

式中：x為原始訓練樣本數(shù)據(jù)；xmin為數(shù)據(jù)中最小值；xmax為數(shù)據(jù)最大值；x′為歸一化之后的數(shù)據(jù)。歸一化程序部分結果輸出，如表3所示。

3.2 優(yōu)化距離閾值

在使用距離閾值判定樣本數(shù)據(jù)是否屬于某一數(shù)據(jù)群時，應該有一優(yōu)化方法對距離閾值進行優(yōu)化，以最大限度的去除人為設定因素對診斷結果帶來的干擾。

表3 IMS歸一化程序部分結果輸出

Fukuyama-Sugeno指數(shù)[16]可以作為適應度函數(shù)表征數(shù)據(jù)群分組是否合理，F(xiàn)S指數(shù)的計算方法為

(2)

式中：xij為數(shù)據(jù)群內(nèi)各個數(shù)據(jù)點；vi為參考點；v為參考點的中心；C為數(shù)據(jù)群個數(shù)；N為該數(shù)據(jù)群內(nèi)數(shù)據(jù)個數(shù)。在固定其他影響訓練結果的因素時，F(xiàn)S最小時的D為最優(yōu)值。通過MATLAB中優(yōu)化工具箱中的遺傳算法尋找適應度函數(shù)絕對值最小時所對應的D，即為D的最優(yōu)結果。

FS與D值變化的大致對應關系，如圖3所示。

圖3 FS與D值變化的大致對應關系

以歸一化后正常狀態(tài)數(shù)據(jù)作為輸入，優(yōu)化結果如圖4所示。

圖4 距離閾值優(yōu)化結果

由圖4可知，當距離閾值D為1.70時，適應度函數(shù)值最小，距離閾值D與正常狀態(tài)數(shù)據(jù)群個數(shù)的關系，如圖5所示。此時對應的正常數(shù)據(jù)群個數(shù)為10個。

圖5 距離閾值D與正常狀態(tài)數(shù)據(jù)群個數(shù)的關系

3.3 訓練

以歸一化后正常狀態(tài)數(shù)據(jù)、優(yōu)化閾值D=1.70、數(shù)據(jù)群擴張系數(shù)E=1.02作為輸入，訓練結果即數(shù)據(jù)群上、下限、個數(shù)、各群內(nèi)數(shù)據(jù)個數(shù)作為輸出。具體輸入輸出結果，如表4和表5所示。

表4 各數(shù)據(jù)群上限值結果

3.4 測試

由于發(fā)動機工作環(huán)境的原因，即使在正常工作狀態(tài)下數(shù)據(jù)也可能出現(xiàn)些許波動，這些波動可能造成的結果就是被判斷為故障數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)被稱為野點。為了提高報警的準確率降低錯誤超限數(shù)據(jù)和誤判率，需要對野點進行判斷處理。對于一個待測數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)可能的類型增加為四種。首先判斷是否完全屬于某個數(shù)據(jù)群的上、下限，若屬于則為正常數(shù)據(jù)，若不屬于，則進行下面的工作。

表5 各數(shù)據(jù)群下限值和群內(nèi)數(shù)據(jù)個數(shù)結果

計算該數(shù)據(jù)點到數(shù)據(jù)群的最短距離，記為Dis；計算該點各分量到歸一化中心的距離，根據(jù)設定去除距離最大的2個分量，計算余下分量到數(shù)據(jù)群的最短距離，記為Dis1。根據(jù)下表對Dis和Dis1與數(shù)據(jù)群閾值D和閾值變形(Num-2)/Num·D比較(Num為數(shù)據(jù)點分量個數(shù))，進行數(shù)據(jù)類型判斷[17]。野點判斷準則，如表6所示。

表6 野點判斷準則

利用其余200組正常數(shù)據(jù)作為測試數(shù)據(jù)進行故障檢測，結果如圖6所示。

圖6 正常狀態(tài)數(shù)據(jù)測試結果

由圖6可知，該算法對正常狀態(tài)下的數(shù)據(jù)具有很好的檢測準確性，誤警率為0。

將失火、小頭瓦磨損和撞缸故障狀態(tài)下的200組數(shù)據(jù)分別作為測試數(shù)據(jù)，輸入到經(jīng)過上述步驟訓練好的IMS聚類算法中，得到最后測試結果，如圖7～圖9所示。

圖7 失火故障狀態(tài)數(shù)據(jù)測試結果

圖8 小頭瓦磨損故障狀態(tài)數(shù)據(jù)測試結果

圖9 撞缸狀態(tài)數(shù)據(jù)測試結果

由圖7～圖9可知，該算法對各故障狀態(tài)下的數(shù)據(jù)同樣具有很好的檢測準確性，報警率均為100%，證明IMS聚類算法模型可以很好地用于柴油機的故障診斷。

4 結 論

本文首先對柴油機各工況振動信號進行特征提取和選擇。然后建立IMS聚類算法模型，在一臺V6渦輪增壓柴油發(fā)動機上進行相關故障實驗，得到訓練和驗證IMS聚類算法模型的數(shù)據(jù)，將提取到的特征量作為該模型的輸入?yún)?shù)，實現(xiàn)發(fā)動機故障的智能診斷。經(jīng)過數(shù)據(jù)驗證，該模型對于故障的判斷全部正確。當前的研究為柴油發(fā)動機故障的診斷提出了一個新的檢測途徑。

與此同時，IMS聚類算法也存在一定的不足，目前僅能應用于異常/故障檢測，并未涉及故障模式識別、健康評估等領域。基于此，以后的學者可以利用正常數(shù)據(jù)和故障數(shù)據(jù)分別對模型進行訓練，合并各個工作狀態(tài)下訓練得到的數(shù)據(jù)群作為最終的測試模型，然后進行故障識別。 另外，也可以從健康評估的角度入手，根據(jù)計算測試數(shù)據(jù)與各數(shù)據(jù)聚類模型之間的空間距離、方位角度關系，實現(xiàn)故障模式識別，當系統(tǒng)處于故障狀態(tài)，利用測試數(shù)據(jù)在不同故障方向上的投影大小，評估柴油發(fā)動機的相應的故障程度。

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