船用中速柴油機(jī)故障診斷技術(shù)研究

陳智君，周小康，余永華

(武漢理工大學(xué) 能源與動(dòng)力工程學(xué)院,湖北 武漢 430063)

柴油機(jī)的正常工作是保證船舶安全航行的基礎(chǔ)，大力開(kāi)展對(duì)柴油機(jī)的故障診斷技術(shù)是非常必要的。高強(qiáng)度的工作任務(wù)、惡劣的工作環(huán)境導(dǎo)致船舶柴油機(jī)頻繁發(fā)生故障。以前由于故障監(jiān)測(cè)技術(shù)手段落后,主要依靠人工憑借多年機(jī)器監(jiān)測(cè)的經(jīng)驗(yàn)對(duì)其運(yùn)行狀態(tài)作出評(píng)判和故障分析診斷，經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)判或漏判，可靠性差。文章以6DE-18型船用中速柴油機(jī)(以下簡(jiǎn)稱“船用中速柴油機(jī)”)為研究對(duì)象，采用仿真建模的方式分析[1]，先對(duì)故障模型進(jìn)行診斷，再通過(guò)試驗(yàn)驗(yàn)證故障診斷的準(zhǔn)確性，完善船用中速柴油機(jī)故障診斷系統(tǒng)，確保船舶柴油機(jī)正常平穩(wěn)的運(yùn)行。

1 船用中速柴油機(jī)仿真建模

柴油機(jī)是一個(gè)集機(jī)、電、熱、液為一體的復(fù)雜動(dòng)力轉(zhuǎn)化系統(tǒng),工作環(huán)境惡劣,故障源多,在柴油機(jī)上模擬故障進(jìn)行診斷研究代價(jià)較大且十分危險(xiǎn),有關(guān)柴油機(jī)故障診斷的分析和研究較少。計(jì)算機(jī)仿真技術(shù)的出現(xiàn)，能夠很好地實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)器運(yùn)轉(zhuǎn)的分析和評(píng)估，不但完成了部分無(wú)法通過(guò)試驗(yàn)完成的研究，而且極大地降低了成本。對(duì)內(nèi)燃機(jī)進(jìn)行仿真試驗(yàn)，在降低工作量的同時(shí)加快了研發(fā)的進(jìn)度。

船用中速柴油機(jī)是直立、水冷、直接噴射式、廢氣渦輪增壓的四沖程柴油機(jī)，其建模關(guān)鍵技術(shù)參數(shù)見(jiàn)表1。

表1 船用中速柴油機(jī)建模關(guān)鍵技術(shù)參數(shù)

1.1 模型建立

首先建立船用中速柴油機(jī)正常模型，然后在正常模型的基礎(chǔ)上根據(jù)故障的機(jī)理模擬出相應(yīng)的故障，得到柴油機(jī)的故障模型，最后對(duì)故障模型進(jìn)行分析研究，開(kāi)發(fā)對(duì)應(yīng)的故障診斷技術(shù)。

選用的仿真軟件建模流程簡(jiǎn)明清晰,將柴油機(jī)模塊化處理，并分成許多單獨(dú)的模塊[2]，根據(jù)柴油機(jī)實(shí)際結(jié)構(gòu)尺寸建立相應(yīng)的模塊，在設(shè)置完所有的模型參數(shù)后，把各部分模型按照合理的順序連接起來(lái)，組成船用中速柴油機(jī)整機(jī)模型。

1.2 故障狀態(tài)模型建立

本文研究的柴油機(jī)典型故障可以分為3類：堵塞、泄漏和噴油正時(shí)偏差。故障模型是在原機(jī)正常模型的基礎(chǔ)上建立的，根據(jù)不同故障的性質(zhì)和特點(diǎn)，確定了與其相關(guān)的基本故障參數(shù)，通過(guò)修改這些參數(shù)使它們與正常值存在偏差，達(dá)到模擬故障的效果[3]。此次研究的船用中速柴油機(jī)的故障類型一共有11種(包含正常無(wú)故障情況)，故障分類如表2所示。

表2 故障分類

1)堵塞故障。柴油機(jī)部件出現(xiàn)了堵塞故障，就限制了通過(guò)故障部件的流量，通常采用改變直徑的方式來(lái)模擬堵塞故障[4]。以噴油嘴堵塞為例，通過(guò)設(shè)置噴油嘴的噴孔直徑大小和噴孔數(shù)多少來(lái)模擬噴油嘴堵塞這一故障，船用中速柴油機(jī)采用的是非冷卻式多孔噴油嘴，每個(gè)汽缸配有1個(gè)噴油嘴，噴油嘴上設(shè)10個(gè)噴孔，噴孔直徑0.28 mm，單位時(shí)間噴油量137 mg，通過(guò)適當(dāng)修改這些參數(shù)值來(lái)模擬噴油嘴堵塞故障。

2)泄漏故障。進(jìn)氣管或者排氣管泄漏都是上一級(jí)的空氣流入下一級(jí)時(shí)，一部分流入到外部環(huán)境中，本文采用在上下兩級(jí)之間添加一個(gè)三叉管來(lái)模擬泄漏故障[5]，三叉管的3個(gè)端口分別連接上一級(jí)端口、下一級(jí)端口和外部環(huán)境。

3)噴油正時(shí)偏差故障。噴油正時(shí)是柴油機(jī)的重要技術(shù)參數(shù)，它影響柴油機(jī)功率、油耗和尾氣排放。通過(guò)修改噴油器的噴油時(shí)刻來(lái)模擬噴油時(shí)序故障，船用中速柴油機(jī)的噴油正時(shí)是8.5°，合理增大和減小噴油時(shí)刻的值，模擬噴油正時(shí)提前和延遲故障。

2 PSO-SVM故障診斷數(shù)學(xué)模型

在故障診斷的方法之中，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法和支持向量機(jī)算法(SVM)有著比較明顯的優(yōu)勢(shì)，相較于傳統(tǒng)的方法能夠?qū)收显\斷中的故障根源進(jìn)行更加全面的分析。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法需要大量的訓(xùn)練樣本且極易陷入局部最小值，時(shí)常影響著診斷準(zhǔn)確率。而支持向量機(jī)算法的特點(diǎn)是泛化能力強(qiáng)、全局最優(yōu)性好[6]。因此，本文采用支持向量機(jī)算法對(duì)仿真故障數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,對(duì)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析，并選取最合適的算法進(jìn)行優(yōu)化,保證對(duì)船用中速柴油機(jī)故障診斷的準(zhǔn)確性。

支持向量機(jī)(SVM)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)算法，其核心是通過(guò)構(gòu)造分割面對(duì)數(shù)據(jù)分類，采用的是結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化準(zhǔn)則，可以最大程度地挖掘數(shù)據(jù)類別信息。采用支持向量機(jī)的故障診斷方式首先要建立故障向量，根據(jù)船用中速柴油機(jī)的常見(jiàn)故障特點(diǎn)及故障機(jī)理分析，結(jié)合船用中速柴油機(jī)傳感器的安裝可能性和柴油機(jī)的監(jiān)測(cè)和診斷的實(shí)際情況的綜合分析，提取了14個(gè)特征參數(shù)組建故障向量[7]。表3為故障向量的特征參數(shù)表，表3中涉及的缸內(nèi)參數(shù)都以1#汽缸為對(duì)象。

表3 故障向量的特征參數(shù)表

按照設(shè)置的故障模型依次運(yùn)行仿真建模軟件，可以收集到大量上述特征參數(shù)，采集的原始數(shù)據(jù)無(wú)法直接作為數(shù)學(xué)模型的輸入，需要進(jìn)行降維處理。

支持向量機(jī)算法的參數(shù)設(shè)置對(duì)其準(zhǔn)確度有著很大影響，而其參數(shù)的選擇具有很強(qiáng)的隨機(jī)性，因此，采用粒子群算法對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化，通過(guò)共享局部最優(yōu)解求得全局最優(yōu)解的方式優(yōu)化支持向量機(jī)參數(shù)，通過(guò)粒子群算法優(yōu)化后的SVM模型稱為PSO-SVM故障診斷模型。選取1 100組訓(xùn)練樣本和330組測(cè)試樣本。根據(jù)相關(guān)文獻(xiàn)記載和實(shí)際項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)積累綜合考慮，選取RBF作為核函數(shù)[8]，粒子群算法尋優(yōu)得SVM的懲罰參數(shù)C=15.324 3和核函數(shù)參數(shù)g=42.285 7。將模型參數(shù)設(shè)置完成后，先用1 100組訓(xùn)練樣本對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí)，再以330組測(cè)試樣本作為訓(xùn)練好的PSO-SVM模型的輸入，驗(yàn)證所設(shè)計(jì)的基于支持向量機(jī)(PSO-SVM)的柴油機(jī)故障診斷方法的性能。PSO-SVM分類結(jié)果如圖1所示。

圖1 PSO-SVM分類結(jié)果

由圖1知，PSO-SVM模型的測(cè)試樣本僅有4組故障樣本被錯(cuò)誤分類，故障診斷準(zhǔn)確率十分高，達(dá)到了98.78%，表明此故障診斷模型基本滿足船用中速柴油機(jī)故障診斷要求。

3 試驗(yàn)驗(yàn)證

通過(guò)船用中速柴油機(jī)臺(tái)架試驗(yàn)，對(duì)建模故障模型和故障診斷PSO-SVM數(shù)學(xué)模型進(jìn)行驗(yàn)證。故障試驗(yàn)的模擬是對(duì)機(jī)器有一定損害的,因此，由于條件限制，故障設(shè)置的種類和故障發(fā)生的程度都會(huì)受到約束，僅對(duì)船用中速柴油機(jī)試驗(yàn)臺(tái)架進(jìn)行進(jìn)氣管泄漏故障(故障5)和噴油器堵塞故障(故障2)研究。船用中速柴油機(jī)故障診斷試驗(yàn)主要分為3個(gè)部分：試驗(yàn)準(zhǔn)備階段、試驗(yàn)進(jìn)行階段和數(shù)據(jù)處理階段。在試驗(yàn)中有2點(diǎn)需要特別注意，一是柴油機(jī)每次改變負(fù)荷后，都需要柴油機(jī)穩(wěn)定運(yùn)作之后再進(jìn)行數(shù)據(jù)采集記錄；二是每種故障測(cè)試完，一定要停機(jī)，而且要柴油機(jī)冷卻到常溫再進(jìn)行另外的故障試驗(yàn)，以免影響熱力參數(shù)數(shù)據(jù)采集的準(zhǔn)確性。

3.1 故障模型驗(yàn)證

1)進(jìn)氣管泄漏故障模型驗(yàn)證。依照上文中故障診斷流程進(jìn)行臺(tái)架試驗(yàn)，計(jì)算機(jī)通過(guò)缸壓信號(hào)采集卡記錄柴油機(jī)額定轉(zhuǎn)速900 r/min下不同負(fù)荷的缸壓原始信號(hào)。將仿真軟件所建立的船用中速柴油機(jī)進(jìn)氣管泄漏故障模型設(shè)置轉(zhuǎn)速為 900 r/min，負(fù)荷分別為0、25%、50%、75%和100%，運(yùn)行模型，得到大量的缸壓數(shù)據(jù)[9]。進(jìn)氣管泄漏時(shí)，各負(fù)荷下缸壓曲線對(duì)比圖如圖2所示。

由圖2知，在柴油機(jī)每種負(fù)荷下，進(jìn)氣管泄漏故障的仿真值曲線和試驗(yàn)值曲線都較接近，各部分誤差值均在5%之內(nèi)，滿足試驗(yàn)誤差的要求。表明船用中速柴油機(jī)進(jìn)氣管泄漏模型和實(shí)際機(jī)器故障的情況吻合，可以很好地仿真實(shí)機(jī)的進(jìn)氣管泄漏故障狀態(tài)，采集的仿真模型數(shù)據(jù)也是準(zhǔn)確有效的。

圖2 進(jìn)氣管泄漏時(shí)，各負(fù)荷下缸壓曲線對(duì)比圖

2)噴油嘴堵塞故障模型驗(yàn)證。按照故障診斷流程進(jìn)行船用中速柴油機(jī)故障模式臺(tái)架試驗(yàn)，計(jì)算機(jī)通過(guò)缸壓信號(hào)采集卡記錄柴油機(jī)額定轉(zhuǎn)速900 r/min時(shí)，不同負(fù)荷的缸壓原始信號(hào)。將船用中速柴油機(jī)噴油嘴堵塞故障模型設(shè)置轉(zhuǎn)速為 900 r/min，負(fù)荷分別為0、25%、50%、75%和100%的運(yùn)行模型，得到大量的缸壓數(shù)據(jù)。噴油嘴堵塞時(shí)，各負(fù)荷下缸壓曲線對(duì)比圖如圖3所示。

由圖3知，噴油嘴堵塞故障時(shí)，采集的柴油機(jī)各負(fù)荷下的缸壓曲線和仿真模型采集的缸壓曲線幾乎重合，各部分誤差值小于3%，表面仿真軟件建立柴油機(jī)噴油嘴堵塞故障模型準(zhǔn)確合理，具有很真實(shí)的仿真效果，仿真數(shù)據(jù)可信度高。

圖3 噴油嘴堵塞時(shí)，各負(fù)荷下缸壓曲線對(duì)比圖

綜上所述，進(jìn)氣管泄漏故障模型和噴油嘴堵塞故障模型驗(yàn)證的試驗(yàn)結(jié)果表明，采用改變相應(yīng)部件結(jié)構(gòu)尺寸和熱力邊界條件能夠很準(zhǔn)確地模擬出機(jī)器所發(fā)生的故障，采集仿真故障模型的數(shù)據(jù)可以作為訓(xùn)練PSO-SVM故障分離器的樣本。

3.2 算法驗(yàn)證

將船用中速柴油機(jī)故障診斷試驗(yàn)所記錄的數(shù)據(jù)按照柴油機(jī)運(yùn)轉(zhuǎn)的負(fù)荷進(jìn)行分類，依次為0、25%、50%、75%和100%。本次試驗(yàn)主要驗(yàn)證正常狀況(故障1)、噴油嘴堵塞(故障2)和進(jìn)氣管泄漏(故障5)3種柴油機(jī)狀態(tài)，每種狀態(tài)在各種工況下選取30組數(shù)據(jù)，按順序編號(hào)為1～90，分別將這些數(shù)據(jù)輸入到對(duì)應(yīng)負(fù)荷的故障診斷PSO-SVM分離器模型，得到了故障診斷結(jié)果，見(jiàn)表4。

表4 故障診斷結(jié)果表

由表4計(jì)算知，PSO-SVM故障診斷模型對(duì)正常狀況(故障1)、噴油嘴堵塞(故障2)和進(jìn)氣管泄漏(故障5)的狀態(tài)識(shí)別準(zhǔn)確率很高，分別為99.33%、94.67%、95.33%，表明此PSO-SVM模型對(duì)船用中速柴油機(jī)的故障診斷可靠有效。

4 結(jié)束語(yǔ)

本文為了研究船用中速柴油機(jī)的故障診斷方法，運(yùn)用建模仿真的方式，建立故障模型，得到故障數(shù)據(jù)樣本庫(kù)，訓(xùn)練和建立故障診斷模型PSO-SVM，最后通過(guò)試驗(yàn)，驗(yàn)證了故障模型的可靠性強(qiáng)和PSO-SVM故障診斷準(zhǔn)確率高的結(jié)論。由對(duì)比試驗(yàn)驗(yàn)證過(guò)程中，各個(gè)負(fù)荷下故障診斷的準(zhǔn)確率可知，柴油機(jī)低負(fù)荷運(yùn)行時(shí)出現(xiàn)故障，特征參數(shù)變化微弱，會(huì)導(dǎo)致識(shí)別困難，準(zhǔn)確率較低；隨著柴油機(jī)負(fù)荷上升，故障診斷的準(zhǔn)確率也上升。此結(jié)論為更加準(zhǔn)確的故障診斷提供了思路，需要增加低負(fù)荷時(shí)的訓(xùn)練樣本，使模型的故障診斷準(zhǔn)確率更高。