張 彤，韓 靜，劉 平

（1.北京理工大學機械與車輛學院，北京 100081；2.北京航天試驗技術(shù)研究所，北京 100074）

由于柴油機自身的結(jié)構(gòu)特點和工作原理，限制了一些測試方法和分析方法的應(yīng)用，旋轉(zhuǎn)機械設(shè)備狀態(tài)檢測與故障診斷的成熟技術(shù)不能很好地推廣至柴油機故障診斷中。柴油機故障的復(fù)雜性主要表現(xiàn)在以下幾個方面[1～3]：故障的多層次性，故障的模糊性，故障的相對性和相關(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（主要依賴于專家對診斷對象的經(jīng)驗積累）的缺點，其診斷的全部過程為：建立模型、沖突識別、診斷產(chǎn)生、診斷測試。從工程應(yīng)用的角度來看，柴油機故障診斷的一般過程主要包括以下幾個方面[4]：故障機理的研究，狀態(tài)信號的收集，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)的實際輸入，邏輯推導出系統(tǒng)在正常工作情況下的預(yù)期行為，如果預(yù)期行為與實際觀測到的行為有差異，就說明系統(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的因果關(guān)系，但當出現(xiàn)未預(yù)見的故障時，將得不到正確的診斷。為了使診斷得到進一步的優(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程包括系統(tǒng)建模，候選診斷生成，候選診斷測試和候選診斷鑒別4個階段，如圖2所示。

圖2 診斷一般過程

1 相關(guān)算法研究及診斷系統(tǒng)設(shè)計

基于結(jié)構(gòu)和行為診斷中，由沖突集計算碰集是診斷必不可少的一個步驟。用約束傳遞來計算最小沖突集，可以保證每次求解的一定是一個沖突集合[6]。對于碰集的計算，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，才能繼續(xù)處理下一層的節(jié)點）生成DAG(Directed Acyclic Graph)[7]。將沖突集合計算方法與HS-dag的碰集算法結(jié)合起來，使沖突集合和碰集合的求解同時進行，完成算法的優(yōu)化。

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

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、輸入觀測值模塊和故障診斷模塊。圖3是整個系統(tǒng)的架構(gòu)。

圖3 診斷系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

設(shè)計思路是：對Rodelica語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)它來計算沖突集合和碰集，從而得到診斷結(jié)果。

2 柴油機進氣系統(tǒng)常見故障診斷應(yīng)用研究

進氣系統(tǒng)作為發(fā)動機的關(guān)鍵組成部分，在實際工程應(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)主要對傳感器的故障進行診斷研究。

2.1 進氣系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)

圖4描述了發(fā)動機的進氣系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。在系統(tǒng)內(nèi)，用來模擬測量溫度和壓強的積分電路有4種狀態(tài)。同時，有3個傳感器測量周圍的壓強、溫度和工況。

圖4 進氣系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

2.2 傳感器故障診斷研究

對于傳感器的行為的模擬，可以用一個方程來表述：

其中，Ys 代表氣流計的真值，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)所建立的模型進行仿真，使用Rodelica語言編寫模型代碼，經(jīng)過調(diào)試后準確無誤。為了評價該模型的計算精度和可靠度，需要對模型進行驗證。

在系統(tǒng)行為正常時，用RODON軟件進行建模和分析，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)果的準確性。當殘差超過容差限制，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

針對診斷結(jié)果來說，前文只是研究了當故障是否出現(xiàn)時系統(tǒng)及時診斷的能力，而本部分將更深入地研究如何在系統(tǒng)內(nèi)對這些故障發(fā)生進行定位，以及多故障同時發(fā)生時的診斷問題。

3.1 進氣系統(tǒng)診斷時的故障定位

傳感器故障的定位研究，建模時采用Rodelica語言，對各系統(tǒng)的個部件物理結(jié)構(gòu)、功能及行為模式進行描述。圖7顯示了進氣系統(tǒng)中傳感器發(fā)生故障時的仿真和診斷結(jié)果。在圖的底部，給出了一個候選的診斷。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

對于工作情況惡劣，結(jié)構(gòu)復(fù)雜的發(fā)動機系統(tǒng)來說，可能不只是單一故障模式導致進氣系統(tǒng)故障。因此，對于進氣系統(tǒng)，應(yīng)該考慮2種或3種故障同時發(fā)生的診斷問題。對于多故障模式，其一般流程如圖8所示。

圖8 多故障診斷流程

以傳感器和空氣過濾器同時故障為例，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)對于多故障診斷的準確性。從側(cè)面說明了，該系統(tǒng)是一個較為完整的診斷系統(tǒng)。

圖9 堵塞和傳感器同時故障診斷結(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的實用性和準確性，該理論方法起源于人工智能領(lǐng)域，本文運用該方法在工程領(lǐng)域服務(wù)于生產(chǎn)實際?；诮Y(jié)構(gòu)及行為的智能故障診斷系統(tǒng)的重點在于故障搜索機制的建立，這套機制的核心是基于沖突導向的搜索，在模型推導值和實際理論值之間存在差異時，找出出現(xiàn)故障的元件或部件是該系統(tǒng)的最終目的?；趯Σ裼蜋C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)動機故障的智能診斷模型，完成了傳感器故障的診斷。對于進氣系統(tǒng)的多故障模式的診斷，進行了研究。

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