王忠巍, 袁志國, 馬修真, 劉龍, 王金鑫

(哈爾濱工程大學(xué) 動(dòng)力與能源工程學(xué)院，黑龍江 哈爾濱 150001)

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一種不依賴特征樣本的柴油機(jī)故障診斷方法研究

王忠巍, 袁志國, 馬修真, 劉龍, 王金鑫

(哈爾濱工程大學(xué) 動(dòng)力與能源工程學(xué)院，黑龍江 哈爾濱 150001)

針對(duì)柴油機(jī)故障診斷研究中缺乏故障樣本的問題，本文提出了一種利用故障所引起的氣缸間性能差異實(shí)現(xiàn)柴油機(jī)智能診斷的方法。將柴油機(jī)內(nèi)配置的多個(gè)結(jié)構(gòu)和功能相同的氣缸抽象成氣缸“群體”，單個(gè)氣缸則看作是獨(dú)立“個(gè)體”，通過監(jiān)測(cè)柴油機(jī)氣缸的運(yùn)行參數(shù)獲得“個(gè)體”的屬性特征，基于蟻群聚類算法實(shí)現(xiàn)“個(gè)體”依據(jù)其屬性特征的自組織橫向比較，自動(dòng)分離出性能異?；蚬收蠚飧祝\斷柴油機(jī)的健康狀態(tài)。利用TBD234V12柴油機(jī)GT-power模型，分別模擬氣缸供油不足、噴油角改變等柴油機(jī)故障模式，對(duì)本文所述診斷算法的有效性進(jìn)行了驗(yàn)證。

柴油機(jī)；故障診斷；故障樣本；氣缸性能；橫向比較；群體智能；蟻群聚類

柴油機(jī)監(jiān)測(cè)與故障診斷技術(shù)是保障柴油機(jī)在使用期限內(nèi)能夠安全、高效運(yùn)行的有效手段，該項(xiàng)研究經(jīng)過近三十年的發(fā)展已經(jīng)取得豐碩成果。然而，現(xiàn)有的柴油機(jī)故障診斷方法均是基于大量典型故障樣本實(shí)現(xiàn)的，例如：基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的柴油機(jī)故障識(shí)別技術(shù)，其需要大量故障樣本用于訓(xùn)練和學(xué)習(xí)從設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)到故障類型間的非線性映射關(guān)系[1-2]；基于振動(dòng)監(jiān)測(cè)的柴油機(jī)故障診斷技術(shù)，其出發(fā)點(diǎn)則是在機(jī)械動(dòng)力特性分析及譜分析基礎(chǔ)上，檢測(cè)和識(shí)別典型故障狀態(tài)對(duì)應(yīng)的振動(dòng)信號(hào)[3-4]。基于典型故障樣本的柴油機(jī)診斷技術(shù)研究相對(duì)比較成熟，然而獲取大量的柴油機(jī)故障樣本在工程實(shí)現(xiàn)上卻非常困難，且需要長期的搜集和積累工作。此外，柴油機(jī)結(jié)構(gòu)、型號(hào)多樣，即使是同一型號(hào)的柴油機(jī)，由于制造、裝配等誤差，使用時(shí)間的不同，其機(jī)械動(dòng)力特性也不一致，造成已掌握的故障樣本通用性差。由此可知，柴油機(jī)典型故障樣本缺乏(尤其是用量較少的船舶大功率柴油機(jī))已成為制約柴油機(jī)故障診斷技術(shù)研究及應(yīng)用系統(tǒng)開發(fā)的瓶頸[5-6]。

機(jī)車用、船舶用等大功率柴油機(jī)均為多缸柴油機(jī)，各氣缸的結(jié)構(gòu)和功能一致，工作條件相同，彼此獨(dú)立運(yùn)行，共同向主軸輸出扭矩，“氣缸的性能狀態(tài)”能夠切實(shí)反映整機(jī)的健康狀況[7]。根據(jù)柴油機(jī)這一工作特點(diǎn)，本文提出監(jiān)測(cè)柴油機(jī)氣缸的運(yùn)行參數(shù)，利用蟻群聚類算法實(shí)現(xiàn)氣缸性能狀態(tài)的自組織橫向比較，自動(dòng)分離出性能異?；蚬收系臍飧?，進(jìn)而達(dá)到不依賴典型故障樣本即可實(shí)現(xiàn)柴油機(jī)智能診斷的目標(biāo)。

1 ACC算法在柴油機(jī)氣缸性能橫向比較中的應(yīng)用

發(fā)現(xiàn)和利用故障所引起的氣缸間性能差異，是監(jiān)測(cè)診斷柴油機(jī)故障的新方法。已有研究者采用檢測(cè)缸內(nèi)瞬態(tài)壓力、曲軸瞬時(shí)轉(zhuǎn)速等參數(shù)，判斷柴油機(jī)工作均勻性和評(píng)估氣缸內(nèi)燃燒狀況[8-9]。本文將柴油機(jī)內(nèi)配置的多個(gè)結(jié)構(gòu)和功能相同的氣缸抽象成氣缸“群體”，單個(gè)氣缸則看作是獨(dú)立“個(gè)體”，通過監(jiān)測(cè)柴油機(jī)氣缸的多運(yùn)行參數(shù)獲得“個(gè)體”的綜合屬性特征(運(yùn)行參數(shù)需經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化處理來消除量綱的影響)，然后基于蟻群聚類算法實(shí)現(xiàn)所有“個(gè)體”依據(jù)其屬性特征的自組織橫向比較，自動(dòng)分離出性能異?；蚬收蠚飧?，診斷柴油機(jī)的健康狀態(tài)。該診斷方法的特點(diǎn)是利用柴油機(jī)內(nèi)部氣缸“群體”間的相互比較獲得有效的柴油機(jī)健康狀態(tài)信息，而不依賴于大量典型的故障樣本數(shù)據(jù)。文中利用TBD234V12柴油機(jī)GT-power模型，分別模擬氣缸供油不足、噴油角改變等柴油機(jī)故障模式，對(duì)文中所述診斷算法的有效性進(jìn)行了仿真驗(yàn)證?；谙伻壕垲愃惴▽?shí)現(xiàn)柴油機(jī)故障智能診斷的過程如圖1所示。

圖1 基于蟻群聚類算法實(shí)現(xiàn)柴油機(jī)故障智能診斷Fig.1 Diesel engine fault diagnosis based on ACC

2 ACC算法及其實(shí)現(xiàn)

2.1 ACC算法

某些種類的螞蟻能夠?qū)⒎稚⒃谘▋?nèi)的螞蟻尸體分揀成堆，Deneubourg提出了解釋這種行為的基本模型，稱為BM模型[10]。Lumer等將BM模型推廣到數(shù)據(jù)的聚類分析，LF算法思想是將待聚類對(duì)象隨機(jī)分布于一個(gè)二維網(wǎng)格上，然后測(cè)量當(dāng)前對(duì)象在局部環(huán)境內(nèi)的群體相似度，并將這種群體相似度通過概率轉(zhuǎn)換函數(shù)轉(zhuǎn)換成螞蟻拾起或放下的概率，通過大量聚類對(duì)象之間的這種相互作用，經(jīng)多個(gè)循環(huán)后即可實(shí)現(xiàn)相似/相同對(duì)象的聚類，同時(shí)也分離出異樣的個(gè)體，即為“離群對(duì)象”[11]。

群體相似度是一個(gè)待聚類對(duì)象與其所在局部環(huán)境中其他對(duì)象的綜合相似程度。LF算法群體相似度的基本計(jì)算公式如下

(1)

式中:f(Oi)是對(duì)象Oi與它鄰近范圍內(nèi)的其他對(duì)象Oj的平均相似度，Neigh(r)表示對(duì)象Oi的鄰域，即對(duì)象Oi所處的局部環(huán)境，是以r為半徑的圓形區(qū)域；d(Oi,Oj)表示對(duì)象Oi與Oj之間的距離，通常為歐式距離，w表示距離的規(guī)模。w取值對(duì)聚類中心的個(gè)數(shù)以及算法的收斂速度具有重要的影響。為避免w取值對(duì)聚類效果的影響，本文采用文獻(xiàn)[12]提出的更為簡單的相似度衡量方法，直接采用某個(gè)對(duì)象與其局部環(huán)境中其他對(duì)象之間的平均距離來表示相似度:

(2)

概率轉(zhuǎn)換函數(shù)以群體相似度為變量，取值范圍為[0,1]，它通常是兩條相對(duì)的曲線，分別對(duì)應(yīng)聚類對(duì)象的拾起概率和放下概率。概率轉(zhuǎn)換函數(shù)制定的主要原則是群體相似度越大，對(duì)象拾起轉(zhuǎn)換概率越小，群體相似度越小，對(duì)象拾起概率越大，而對(duì)象被放下概率遵循大致相反的規(guī)律。LF算法定義的拾起和放下概率計(jì)算公式如下

(3)

(4)

式中:k1、k2為閾值常數(shù)。k1、k2的取值對(duì)聚類效果有明顯的影響，然而怎樣合理取值卻缺乏相應(yīng)的理論指導(dǎo)。本文采用文獻(xiàn)[12]提出的設(shè)定相似度閾值F，將f(Oi)與閾值F進(jìn)行比較決定對(duì)象是被拾起還是被放下。這種計(jì)算方法簡單易行，同時(shí)避免了k1、k2取值對(duì)算法的影響。由于在聚類的初始階段，對(duì)象之間的距離比較大，F(xiàn)應(yīng)取較大的值。隨著循環(huán)次數(shù)的增加，相似的對(duì)象慢慢聚在一起，f(Oi)會(huì)逐漸減小，這時(shí)應(yīng)調(diào)整閾值F，使其也逐漸減小。本算法中，閾值F的調(diào)節(jié)公式為

(5)

式中:β可取0.7～1.0的實(shí)數(shù)。即每1 000次循環(huán)后，F(xiàn)(t)的值就相應(yīng)減少一點(diǎn)，t為循環(huán)次數(shù)可根據(jù)對(duì)象個(gè)數(shù)的多少和相似度下降的快慢進(jìn)行調(diào)整。

2.2 ACC數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化處理

柴油機(jī)氣缸“群體”聚類分析是通過計(jì)算聚類對(duì)象間的相似性，自動(dòng)分離出性能異?；蚬收蠚飧?。聚類對(duì)象間的相似性完全由其屬性(氣缸工作參數(shù)，如爆發(fā)壓力、壓力升高率、排氣溫度等)來衡量，因此聚類結(jié)果受數(shù)值較大的屬性參數(shù)所控制，即屬性參數(shù)量綱的選取會(huì)對(duì)聚類對(duì)象的聚散程度造成直接影響。為了消除這種偏執(zhí)的影響，在聚類分析前需對(duì)屬性參數(shù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理[13]。

假設(shè)有n個(gè)待聚類的對(duì)象為X=[x1,x2,…,xn]，每個(gè)分析對(duì)象xi具有m個(gè)屬性待征，則樣本數(shù)據(jù)可以構(gòu)成一個(gè)(n×m)矩陣，聚類數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化處理可表示為

(6)

2.3 柴油機(jī)氣缸“群體”聚類分析算法描述

柴油機(jī)氣缸“群體”聚類分析算法如下：

輸入：聚類對(duì)象—?dú)飧住叭后w”的性能狀態(tài)。

輸出：聚類結(jié)果—分離出性能異?；蚬收蠚飧?。

算法步驟：

1)初始化各參數(shù)：cycle_num(最大循環(huán)次數(shù))、ant_num(螞蟻數(shù)量)、半徑r、相似度閾值初始值F(1)、閾值調(diào)整系數(shù)β和網(wǎng)格平面尺寸a×b；

2)待聚類對(duì)象—?dú)飧住皞€(gè)體”根據(jù)式(6)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，然后將其隨機(jī)投影到二維網(wǎng)格平面上的坐標(biāo)；

3)給一組螞蟻賦初始模式值，并且把對(duì)象的坐標(biāo)賦給螞蟻，螞蟻初始狀態(tài)為無負(fù)載。

4)fori=1 : cycle_num forj=1 : ant_num

以螞蟻j的初始位置為中心，r為半徑，利用式(2)計(jì)算此個(gè)體在局部環(huán)境中的相似度f(Oj)；

若load_ant(j)=0，比較f(Oj)與閾值F(j)的大小，如果f(Oj)≤F(j)，螞蟻拾起此對(duì)象，load_ant(j)=1，隨機(jī)再賦給螞蟻一個(gè)坐標(biāo)值。否則，螞蟻不拾起此對(duì)象，隨機(jī)再賦給螞蟻新的對(duì)象及其坐標(biāo)值。

若load_ant(j)=1，如果f(Oj)>F(j)，螞蟻放下此對(duì)象并將螞蟻當(dāng)前的坐標(biāo)賦給該個(gè)體，load_ant(j)=0，隨機(jī)再賦給螞蟻一個(gè)新的對(duì)象及其坐標(biāo)值。否則，螞蟻不放下此對(duì)象，隨機(jī)再賦給螞蟻新的坐標(biāo)值。 End(螞蟻個(gè)數(shù)循環(huán)結(jié)束) 按照式(5)計(jì)算相似度閾值F(j) End(達(dá)到最大循環(huán)次數(shù))

5)根據(jù)聚類結(jié)果輸出聚類的狀態(tài)，即分離出性能異?；蚬收蠚飧住?/p>

3 診斷算法的驗(yàn)證

利用文獻(xiàn)[14-15]中所述的TBD234V12柴油機(jī)GT-power模型，分別模擬氣缸供油不足、噴油角提前、噴油角延后等柴油機(jī)常見故障形式，同步監(jiān)測(cè)氣缸“群體”運(yùn)行數(shù)據(jù)，對(duì)本文提出的柴油機(jī)診斷方法進(jìn)行驗(yàn)證。TBD234V12柴油機(jī)參數(shù)見表1。

基于TBD234V12柴油機(jī)GT-Power模型，模擬柴油機(jī)的正常/故障狀態(tài)，同時(shí)監(jiān)測(cè)氣缸“群體”的Pmi(MPa)-平均指示有效壓強(qiáng)、Pz(MPa)-爆發(fā)壓強(qiáng)、dP/dφ(MPa/(°))-壓力升高率、Tz(K)-氣缸最高溫度和Tmi(K)-排氣平均溫度五項(xiàng)運(yùn)行參數(shù)。柴油機(jī)的運(yùn)行工況為：轉(zhuǎn)數(shù)1 800 r/min、負(fù)載350 kW。開展的仿真實(shí)驗(yàn)詳情如下。

表1 TBD234V12型柴油機(jī)主要參數(shù)Table 1 Main parameters for TBD243V12 diesel

仿真實(shí)驗(yàn)一：模擬柴油機(jī)的正常工況，獲得氣缸“群體”運(yùn)行數(shù)據(jù)如表2所示，利用式(6)進(jìn)行數(shù)值標(biāo)準(zhǔn)化處理，處理結(jié)果列于表3。

表2 柴油機(jī)正常狀態(tài)運(yùn)行參數(shù)

Table 2 Operation parameters for diesel engine normal state

氣缸序號(hào)pmipzdp/dφTzTmi114.77138.625.761950.10877.87214.73137.275.741960.43885.12314.76138.525.761950.49874.48414.74136.715.731956.06878.70514.73137.215.741950.34876.39614.72137.175.751948.84875.76714.77137.805.751954.62877.28814.75136.845.731960.57883.87914.75137.665.751956.46879.551014.74137.315.741951.71875.941114.75137.875.761944.61872.361214.74137.905.761941.46869.28

表3 柴油機(jī)正常狀態(tài)運(yùn)行參數(shù)經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化處理后的結(jié)果

Table 3 The standardized processing results for diesel normal operation parameters

氣缸序號(hào)p～mip～zdp～/dφT～zT～mi11.501.741.310.350.1520.900.511.021.431.7930.721.571.210.280.6240.601.441.280.670.3450.800.600.270.310.1961.650.660.170.570.3371.740.380.030.430.0180.031.211.521.451.5190.550.140.100.740.53100.230.440.380.070.29110.180.490.971.301.10120.550.541.281.841.80

仿真實(shí)驗(yàn)二：模擬柴油機(jī)第1缸噴油嘴發(fā)生阻塞，每循環(huán)的噴油量從正常值137 mg降到異常值100 mg，柴油機(jī)其他狀態(tài)不變，獲得氣缸“群體”運(yùn)行數(shù)據(jù)如表4所示，數(shù)值標(biāo)準(zhǔn)化處理后結(jié)果列于表5。

表4 噴油嘴阻塞故障下柴油機(jī)運(yùn)行參數(shù)

Table 4 Operation parameters for diesel injection nozzle blocking fault

氣缸序號(hào)pmipzdp/dφTzTmi18.93111.584.011545.00667.83214.73137.265.741960.41885.10314.76138.525.761950.46874.67414.75136.625.731958.04879.77514.73137.225.751950.17877.29614.72137.175.751948.83875.80714.78137.805.751954.65877.32814.75136.875.731960.46883.84914.75137.655.741956.73880.071014.75137.335.751950.84875.171114.74137.885.761944.40872.321214.74137.905.771941.43869.34

表5 噴油嘴阻塞故障下柴油機(jī)運(yùn)行參數(shù)經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化處理后的結(jié)果

Table 5 The standardized processing results for diesel injection nozzle blocking fault

氣缸序號(hào)p～mip～zdp～/dφT～zT～mi13.183.173.173.173.1720.280.260.270.360.4230.290.430.320.270.2440.290.170.260.340.3350.280.250.290.270.2960.270.250.290.260.2670.310.330.290.310.2980.290.210.260.360.4090.290.310.280.330.33100.290.270.290.280.25110.290.340.320.220.21120.280.340.330.200.16

仿真實(shí)驗(yàn)三：模擬柴油機(jī)第1缸噴油提前角增大，噴油角度從正常值-23.5°改變?yōu)楫惓Ｖ?27°，氣缸“群體”運(yùn)行數(shù)據(jù)與標(biāo)準(zhǔn)化處理后結(jié)果略。

仿真實(shí)驗(yàn)四：模擬柴油機(jī)同時(shí)發(fā)生噴油嘴阻塞和噴油提前角減小兩種故障類型，即第1缸的每循環(huán)噴油量從正常值137 mg降到100 mg，第2缸噴油角度從-23.5°改變?yōu)?18°，氣缸“群體”的運(yùn)行數(shù)據(jù)與標(biāo)準(zhǔn)化處理后結(jié)果略。

利用2.3節(jié)中所述的診斷算法對(duì)以上柴油機(jī)各狀態(tài)模式進(jìn)行聚類分析。算法參數(shù)設(shè)置為：最大循環(huán)次數(shù)為10 000次、螞蟻個(gè)數(shù)6只、投影平面20×20、搜索半徑r=2.5、相似度閾值初始值F(1)=1.8，閾值調(diào)整系數(shù)β=0.95。對(duì)應(yīng)于四個(gè)仿真實(shí)驗(yàn)的柴油機(jī)氣缸“群體”聚類分析結(jié)果如圖2所示。

注：實(shí)心方形和實(shí)心三角形表示異常的氣缸，空氣方形表示正常的氣缸。圖2 柴油機(jī)正常/故障狀態(tài)的蟻群聚類結(jié)果Fig.2 Ant colony clustering result for diesel normal state and fault state

可見，利用蟻群聚類技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)正常氣缸的自組織聚類，進(jìn)而分離出性能異?；蚬收蠚飧?，甚至對(duì)于同時(shí)分離出不同故障的多個(gè)氣缸也能勝任。這和其他需事先確定故障模式、故障樣本數(shù)據(jù)的診斷方法相比，具有很大的優(yōu)越性。

4 結(jié)論

1)本文算法能夠自組織聚類運(yùn)行狀態(tài)正常的氣缸“群體”，進(jìn)而分離出性能異常氣缸或故障氣缸“個(gè)體”；

2)對(duì)于發(fā)生不同故障的多個(gè)氣缸“個(gè)體”也能夠成功分離。柴油機(jī)氣缸“群體”聚類分析算法在不依賴特征樣本條件下，能夠發(fā)現(xiàn)柴油機(jī)的未知故障模式，且該診斷算法對(duì)參數(shù)設(shè)置不敏感，因此具有較強(qiáng)的實(shí)用性。

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本文引用格式：

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A diesel engine fault diagnosis method independent of feature samples

WANG Zhongwei， YUAN Zhiguo， MA Xiuzhen， LIU Long， WANG Jinxin

(School of Power and Energy Engineering, Harbin Engineering University, Harbin 150001, China)

We present a novel way to intelligently diagnose faults in a diesel engine despite insufficient fault samples by taking advantage of fault-induced performance differences among the engine′s cylinders. All the cylinders in a diesel engine that have the same structure and function are regarded as a “cylinder group”, and a single cylinder among them is regarded as an independent individual. From this, the property features of an individual cylinder can be determined by monitoring the operational parameters of the cylinders. Finally, a self-organizing horizontal comparison is performed among all individuals according to their performance status based on the ant colony clustering algorithm. After that, any abnormal or faulty cylinder can be separated automatically, and the health of the diesel engine can be diagnosed. A GT-power model of the TBD234V12 diesel engine is used to simulate faults such as insufficient supply of oil to the cylinders and a change in the oil-injection angle. From the fault-simulation data, the effectiveness of the presented diagnostic algorithm is verified.

diesel engine; fault diagnosis; fault sample; cylinder performance; comparison; swarm intelligence; ant colony clustering (ACC)

2016-05-05. 網(wǎng)絡(luò)出版日期：2017-03-30.

國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51305089,51509051)；黑龍江省科學(xué)基金項(xiàng)目(LC2015017、E2016018).

王忠巍(1978-), 男, 副教授.

王忠巍，E-mail: Wangzw@hrbeu.edu.cn.

10.11990/jheu.201605013

http://www.cnki.net/kcms/detail/23.1390.u.20170330.1503.020.html

TK421

A

1006-7043(2017)06-0881-06