王永堅， 戴樂陽， 宋佳聲

(集美大學 輪機工程學院，福建 廈門 361021)

船用中高速發(fā)動機運行轉速高、使用條件惡劣，運動副磨損故障是其最常出現(xiàn)的故障之一。磨損故障的判別和診斷主要通過監(jiān)測與發(fā)動機磨損緊密相關的各類參數(shù)和檢測曲軸箱在用潤滑油理化/鐵譜/光譜等性能參數(shù)和圖像得到的原始數(shù)據(jù)，獲取相關的故障信息，并從這些信息中提取故障征狀進行相應處理，最后根據(jù)故障征狀和其他診斷信息定位并隔離故障，形成故障診斷與維修決策來實現(xiàn)，但磨損故障特征存在模糊性和不完備性等問題。[1]為解決該問題，可搭建基于專家知識與貝葉斯網絡(Bayesian Networks)集成的船用中高速發(fā)動機磨損故障診斷模型，在該模型中輸入相關監(jiān)測參數(shù)信息，及時對運行中的發(fā)動機運動副的磨損狀況及其技術狀態(tài)進行監(jiān)控，判斷其故障磨損部位和磨損程度，給出故障預警和指導意見，評判發(fā)動機的“健康”狀態(tài)，確保發(fā)動機可靠、安全運行。

1 船用中高速發(fā)動機運動副摩擦學系統(tǒng)及其與監(jiān)測技術的關系

船用中高速發(fā)動機是由許多部件和運動副組成的復雜、相互關聯(lián)的結構系統(tǒng)，不同類型的摩擦副是發(fā)動機運動副的物理實現(xiàn)。摩擦副及其潤滑控制、狀態(tài)監(jiān)測和補償控制系統(tǒng)組成船用發(fā)動機摩擦學系統(tǒng)?；钊h(huán)側面與缸套內表面、連桿大端銷與大端軸承、主軸頸與主軸承及傳動齒輪組等是發(fā)動機重要的摩擦運動副。[2]圖1為船用中高速發(fā)動機運動副摩擦學物理模型。在該模型中，不同類型的摩擦運動副的輸入和輸出都伴隨著摩擦學行為，發(fā)動機摩擦學系統(tǒng)的構成和運行機理賦予系統(tǒng)顯著的系統(tǒng)依賴性和時間依賴性[3]：

1) 系統(tǒng)的特性是所有摩擦運動副及與其關聯(lián)的工作介質或環(huán)境的綜合特性。

2) 系統(tǒng)的特性與發(fā)動機的運行工況及其所處的運行環(huán)境密切相關。隨著發(fā)動機運轉時間的不斷增加，系統(tǒng)中構成元素的狀態(tài)也在不斷變化。

在運動副的磨損監(jiān)測中，磨損故障與曲軸箱在用潤滑油監(jiān)測參數(shù)、運行時熱工參數(shù)和振動等有著密切關系。通過監(jiān)測這些參數(shù)，可獲取與發(fā)動機磨損故障相關的狀態(tài)特征信息，這些信息不能通過簡單的疊加產生更充分的故障信息，而需對各種監(jiān)測數(shù)據(jù)進行分類、融合，并與已有的監(jiān)測診斷知識(經驗)相關聯(lián)，進行推理和匹配，只有如此才能給出發(fā)動機摩擦學狀態(tài)的判別結論，即通過集成各種監(jiān)測技術和融合各種特征參數(shù)來提高發(fā)動機摩擦學故障診斷精度。[4]圖2為船用中高速發(fā)動機缸套活塞組件常見的磨損故障及其與曲軸箱在用潤滑油、熱工參數(shù)和振動等監(jiān)測技術的關系圖。

2 貝葉斯網絡

貝葉斯網絡又稱信念網絡，是一種基于網絡結構的有向無環(huán)圖解概率模型(DAG模型)，是人工智能、概率理論、圖論和決策理論相結合的產物。[5]

由一組變量X=(X1,X2,…,Xn)構成的貝葉斯網絡用二元組B(G，P)表示，其中：G為有向無環(huán)圖；P為條件概率表。圖3為一個簡單的貝葉斯網絡結構圖(省略各節(jié)點的條件概率)。

貝葉斯網絡能將與故障診斷有關的各種信息(如故障征狀、故障模式及測試值等)用節(jié)點的形式表示，節(jié)點之間的關聯(lián)關系用網絡中的有向邊表示，其緊密程度用節(jié)點間的條件概率(CPT)表達。[6]將貝葉斯網絡及其強大的學習和統(tǒng)計推斷功能應用于設備故障診斷中，不僅能有效處理故障診斷過程中的不確定問題，還能對多源異類信息進行有效表達和融合[7]，在設備故障診斷領域具有較高的推廣應用價值。

3 貝葉斯診斷模型的搭建

3.1 發(fā)動機磨損故障貝葉斯診斷網絡結構的搭建

船用中高速發(fā)動機磨損故障診斷一般從發(fā)動機運動副發(fā)生磨損故障時出現(xiàn)與之關聯(lián)的典型故障征狀(如曲軸箱在用潤滑油監(jiān)測參數(shù)、運行時熱工參數(shù)、振動與噪聲及發(fā)動機性能指標的變化)出發(fā)，挖掘運動副出現(xiàn)磨損故障時呈現(xiàn)的故障征狀與故障模式或原因(如缸套擦傷等)之間的因果關系，最終獲得故障原因和故障位置的推理。表1為船用中高速發(fā)動機磨損故障經多名專家確認之后的層次結構。表1中，發(fā)動機的磨損故障診斷過程分為3個層次，即與發(fā)動機磨損故障有關的典型征狀(主要是定期采集故障監(jiān)測參數(shù))、與磨損故障征狀密切相關的故障模式和由故障模式引發(fā)的故障運動副。由于不同運動副在進行磨損故障診斷時存在復雜性、監(jiān)測手段局限性和知識表達的不確定性等問題，均會導致故障征狀與故障模式之間的因果映射出現(xiàn)隨機性和不確定性；加上在磨損故障診斷中能獲得的觀測數(shù)據(jù)(特別是故障監(jiān)測樣本)非常有限，甚至是不完整、不準確的，船用發(fā)動機運動副只有在出現(xiàn)嚴重磨損故障影響其正常運行時，與之關聯(lián)的典型故障征狀(如曲軸箱在用潤滑油監(jiān)測參數(shù)等)才會被監(jiān)測，致使故障樣本非常少。因此，在進行磨損故障診斷時，通常結合專家豐富的知識(經驗)及對發(fā)動機運動副結構、所用材料等內容的分析研究，通過專家會診和問詢等方式進行故障原因分析及判別。采用提取專家知識，利用專家的因果映射知識的方式搭建發(fā)動機磨損故障貝葉斯診斷網絡結構，具體步驟如下。

表1 船用中高速發(fā)動機磨損故障層次結構

1)數(shù)據(jù)提?。和ㄟ^定性采訪的方式向專家提出一系列由抽象到具體、由淺入深的與發(fā)動機磨損故障相關的探測性問題，以獲得盡可能多地涉及貝葉斯網絡目標域的數(shù)據(jù)信息，并以描述性文本的形式存儲這些信息。例如：當發(fā)動機缸套活塞組件過度磨損時，曲軸箱在用潤滑油性能指標、發(fā)動機熱工參數(shù)和振動等會表現(xiàn)出哪些故障征狀；當主軸瓦表面擦傷時，在用潤滑油理化/鐵譜/光譜監(jiān)測參數(shù)、發(fā)動機滑油壓力和振動與噪聲等會出現(xiàn)哪些異常變化等。類似的問題通過詢問專家，獲取與磨損故障征狀有關的描述性文本信息。

2)因果映射提取與建立：首先針對步驟1)中形成的專家知識描述性文本，識別其中的因果闡述；其次將每條因果闡述拆分為原因項、因果連接詞和結果項等3部分，形成初始的因果映射文本；最后經必要的提煉和編譯，將專家針對發(fā)動機磨損故障診斷的因果映射轉化為編譯之后的認知映射。

3)轉化因果映射為貝葉斯網絡結構：通過分析船用中高速發(fā)動機故障征狀節(jié)點、故障模式節(jié)點和故障運動副節(jié)點間(如表1所示)的條件獨立性，區(qū)分節(jié)點間的直接因果關系和間接因果關系，挖掘節(jié)點間潛在的因果關系，并在排除循環(huán)因果關系之后轉化因果映射網絡為磨損故障的貝葉斯診斷網絡結構?；谏鲜龇治鰴C理，結合表1中各節(jié)點的設置，搭建船用中高速發(fā)動機磨損故障貝葉斯診斷網絡結構圖(見圖4)。

3.2 貝葉斯診斷網絡參數(shù)的學習

船用中高速發(fā)動機磨損故障貝葉斯診斷模型的搭建分為模型網絡結構的構建、網絡參數(shù)的學習和確定及推理算法等3部分。在搭建基于專家知識和因果映射的發(fā)動機磨損故障貝葉斯診斷網絡結構之后，還需確定網絡結構中各節(jié)點的先驗概率和條件概率(CPT)等數(shù)據(jù)信息。[8]由于依據(jù)專家知識(經驗)搭建的磨損診斷網絡結構所需的與發(fā)動機磨損故障有關的各種知識、經驗及實際檢測數(shù)據(jù)、實驗室存儲的歷史數(shù)據(jù)較為豐富，故該診斷網絡結構與實際情況較為接近。[9]但是，網絡結構中各節(jié)點的條件概率是診斷模型的定量信息，單靠專家知識等進行概率確定，會與實際故障情況存在一定的偏差，會對后驗概率的準確性、故障模式的判別產生不利影響。因此，在發(fā)動機的磨損故障診斷分析中，貝葉斯診斷網絡參數(shù)的學習更為重要。在發(fā)動機磨損故障貝葉斯診斷網絡結構中，各故障征狀節(jié)點條件概率的學習和確定采用以下2種方式：

1) 在缺乏足夠多的故障訓練樣本的情況下，通過詢問專家獲取相關數(shù)據(jù)信息。為便于專家進行概率估計，采用概率刻度法進行賦值(見圖5)。圖5中，確定、很有可能、較為可能、50%可能、不太確定、不太可能和不可能對應的概率依次為1.00、0.85、0.75、0.50、0.25、0.15和0。

2) 采用完整數(shù)據(jù)學習的貝葉斯方法(Bayes_update_params)進行參數(shù)學習。貝葉斯方法參數(shù)學習由觀測前的先驗知識和觀測到的樣本數(shù)據(jù)2部分組成。[7]先驗知識包括參數(shù)先驗分布的選取和分布參數(shù)的選取規(guī)則。學習的目標是根據(jù)概率分布的先驗分布和觀測樣本數(shù)據(jù)計算概率分布的后驗概率分布。

設概率分布向量θij=(θij,θij,…,θij)，在θij相互獨立的情況下，若無數(shù)據(jù)缺失，則后驗概率分布保持獨立，且有

(1)

式(1)中：D為學習樣本集；S為網絡結構模型；θS為概率分布向量；取Dirichlet分布Dir(θij|αij1,αij2,…,αijri)作為先驗分布，結合磨損故障征狀樣本數(shù)據(jù)，可得后驗概率分布為

(2)

至此，可獲得貝葉斯網絡的后驗(條件)概率參數(shù)，即先驗信息和故障樣本數(shù)據(jù)信息的綜合。基于上述網絡參數(shù)的學習機理，船用中高速發(fā)動機磨損故障診斷網絡后驗概率參數(shù)學習可由先驗概率分布和各監(jiān)測參數(shù)樣本數(shù)據(jù)來確定。

3.3 貝葉斯診斷網絡模型的推理算法

貝葉斯網絡推理算法分為精確推理算法和近視推理算法。[10]根據(jù)實際需求，采用精確推理算法中的聯(lián)合樹推理算法(engine=jtree_inf_engine(bnet))。該算法適用于網絡節(jié)點少、結構簡單的網絡結構，能滿足大多數(shù)貝葉斯網絡的推理。船用中高速發(fā)動機磨損故障貝葉斯診斷模型中各故障模式節(jié)點后驗概率的獲取及推理過程均在MATLAB軟件的仿真環(huán)境中采用FullBNT-1.07平臺推理演算。圖6為船用中高速發(fā)動機磨損故障貝葉斯診斷模型的搭建和診斷流程圖，故障診斷和推理運算過程為：

1)定義發(fā)動機磨損故障3種節(jié)點(故障征狀節(jié)點、故障模式節(jié)點和故障運動副節(jié)點)，根據(jù)專家知識構建貝葉斯診斷網絡模型；在此基礎上，采用詢問專家與貝葉斯方法相結合的方法確認各故障模式節(jié)點的條件概率表(CPT)。

2)在FullBNT-1.07平臺上輸入已確認的某次磨損故障征狀節(jié)點信息，運用平臺內嵌的聯(lián)合樹推理引擎進行推理運算，獲得各故障模式節(jié)點后驗(發(fā)生)概率。

3)選擇發(fā)生故障概率最大的運動副進行維修，若故障得以排除，則診斷結束；若故障未能排除，則該運動副節(jié)點狀態(tài)為0(正常)，作為新證據(jù)融入系統(tǒng)重新進行推理運算；以此類推，直至查找到故障問題所在，診斷結束。

4 發(fā)動機磨損故障問題的仿真和分析

基于已搭建的船用中高速發(fā)動機磨損故障貝葉斯診斷模型，以發(fā)動機具體磨損故障問題為研究對象，進行實際案例仿真和分析，根據(jù)仿真結果驗證所搭建診斷模型的準確性和分析方法的有效性。為便于進行仿真計算，根據(jù)專家知識(經驗)和采集的3家航運企業(yè)所屬近40艘船舶在用中高速柴油發(fā)動機(約100臺)3 a中發(fā)生磨損故障時的各種現(xiàn)場故障征狀信息，結合存儲的大量與發(fā)動機磨損故障有關的歷史數(shù)據(jù)，對仿真測試所需的各磨損故障征狀節(jié)點的先驗概率進行統(tǒng)計，獲取相關概率信息(見表2)。

表2 發(fā)動機磨損故障征狀先驗概率

4.1 理論分析

以母型船上一臺受監(jiān)控的發(fā)電柴油原動機(濰柴6170，轉速1 000 r/min，額定功率300 kW，持續(xù)運行時間為5 882 h)為監(jiān)測對象，通過求取該發(fā)動機送檢的曲軸箱在用潤滑油理化/鐵譜/光譜檢測數(shù)據(jù)(采樣時間為5 882 h)及根據(jù)該采樣時間獲得柴油機熱工參數(shù)、性能指標、振動等數(shù)據(jù)，并與正常使用范圍相對比，獲得磨損故障征狀信息(見表3)。從表3中可看出送檢潤滑油分析鐵譜片狀磨粒較多、直讀鐵譜Fe大小磨粒濃度較高、光譜測量B元素濃度較高、柴油機平均壓縮壓力/爆炸壓力均降低和柴油機振動較為明顯等故障征狀。針對這些故障征狀信息，結合表1、圖4和圖6對該發(fā)動機磨損故障進行如下診斷和分析。

表3 機器狀況得分評定表

根據(jù)該發(fā)動機監(jiān)測到的與故障磨損緊密相關的典型故障征狀，結合已搭建的磨損故障貝葉斯診斷模型，獲取的故障征狀特征節(jié)點為片狀磨粒較多、B元素濃度較高、Fe大小磨粒濃度較高、缸內壓縮/爆炸壓力降低和振動較為明顯，這些故障癥狀對應的節(jié)點為S2、S4、S7、S9和S11。由圖4可知：此時S2、S4、S7和S9節(jié)點對應缸套活塞組磨損過快故障模式，即節(jié)點F12發(fā)生；S4、S7和S11節(jié)點對應缸套表面擦傷故障模式，即節(jié)點F11發(fā)生；S9和S11節(jié)點對應大端軸瓦表面材料剝落故障模式，即節(jié)點F32發(fā)生。通過理論分析可知，出現(xiàn)F11和F12的可能性較大，且F12發(fā)生的可能性大一些。

4.2 仿真驗證

在MATLAB環(huán)境中，利用FullBNT-1.07平臺進行受控柴油發(fā)動機在5 882 h時間段內磨損故障的故障模式發(fā)生(后驗)概率推理運算，運算過程中需獲取圖1中各故障模式(F11～F41)的條件概率，采用貝葉斯參數(shù)學習與詢問專家相結合的方式獲取。表4為當故障征狀節(jié)點S6(Pb元素濃度高)和S8(Cu元素濃度高)狀態(tài)不同(0故障征狀不發(fā)生；1故障發(fā)生)時，F(xiàn)22主軸瓦表面材料剝落的條件概率。同理，可計算出其余的故障模式節(jié)點的條件概率，限于篇幅，不再一一列出。

表4 F22的條件概率

針對受控柴油發(fā)動機已確認的磨損征狀信息，基于已搭建的貝葉斯診斷模型、各征狀節(jié)點的先驗概率信息(如表2所示)和各故障模式的條件概率信息(如表4所示)，對受控柴油發(fā)動機磨損故障進行仿真驗證。在FullBNT-1.07推理運算平臺上進行仿真測試，具體實現(xiàn)過程及部分源代碼為：

N=19, dag = zeros(N,N); //定義貝葉斯DAG結構圖

S1=1;…;S12=12;F11=13; …;F41=19;//19個網絡節(jié)點

dag(S1,F11)=1; //節(jié)點之間的連接關系

……

dag(S4, [F21,F22])=1;

……

discrete_nodes = 1:N; //離散節(jié)點

node_sizes = 2*ones(1,N); //節(jié)點狀態(tài)數(shù)

//手工構造條件概率CPT表

bnet.CPD{S1}=tabular_CPD(bnet,S1, [0.03 0.97]);

bnet.CPD{S2}=tabular_CPD(bnet,S2, [0.07 0.93]);

……

bnet.CPD{F22}=tabular_CPD(bnet,F22, [0.75 0.25 0.45 0.01 0.25 0.75 0.55 0.99]);

……

bnet=mk_bnet(dag, node_sizes,'names',{'S1','S2',...'F11',…'F41'},'discrete',discrete_nodes);

figure; draw_graph(dag);

engine = jtree_inf_engine(bnet); //選擇jtree_inf_engine推理引擎

evidence = cell(1,N);

evidence{S2} =1; //輸入證據(jù)

evidence{S4} =1

……

[engine, loglike]= enter_evidence(engine, evidence);

Marg1 = marginal_nodes(engine,[F11F21F21F22F31F32F41]);

Marg1.F; //計算故障模式節(jié)點后驗概率。

仿真過程包括沒有故障征狀證據(jù)節(jié)點信息輸入和出現(xiàn)故障征狀節(jié)點信息輸入2個。當S2、S4、S7、S9和S11節(jié)點的取值狀態(tài)為1(出現(xiàn)故障征狀)時，將這些征狀信息(evidence{S2,…,S11} =1)輸入貝葉斯診斷網絡模型中進行證據(jù)推理傳播，可獲得故障證據(jù)傳播之后各故障模式節(jié)點的發(fā)生(后驗)概率，根據(jù)故障概率的高低確定磨損部位和部件，決定維修的順序。

4.3 仿真結果分析

圖7為沒有故障征狀節(jié)點信息(evidence{Si}=0故障征兆未出現(xiàn))輸入時發(fā)動機各磨損故障模式的直方圖，故障模式節(jié)點F11、F12、F21、F22、F31、F32和F41的發(fā)生概率分別為0.242 6、0.283 4、0.225 6、0.201 3、0.231 8、0.244 5和0.189 2。當發(fā)動機磨損故障征狀信息輸入(即S2、S4、S7、S9和S11節(jié)點的取值狀態(tài))為1時，經仿真運算，獲得各故障模式節(jié)點的概率值見表5，對應的故障模式的直方圖見圖8。

分析表5和圖8可得，此時母型船受監(jiān)控柴油發(fā)動機磨損故障模式發(fā)生概率和維修檢查順序為：F12>F11>F32>F31>F41>F21>F22，F(xiàn)12(缸套活塞組磨損過快)節(jié)點和F11(缸套表面擦傷)節(jié)點發(fā)生磨損故障的概率大，且F12節(jié)點發(fā)生的概率最大，仿真結果與理論分析結果一致，驗證了所搭建的磨損故障貝葉斯診斷網絡模型的準確性。仿真運算結果顯示，由于S9和S11故障征狀信息的出現(xiàn)，與其相關的故障模式節(jié)點F32的發(fā)生概率也比較大，此外分別與S7和S11故障征狀關聯(lián)的故障模式節(jié)點F41和F31發(fā)生故障的概率也偏大，且發(fā)生故障的概率非常接近，與理論分析結果一致，說明了所采用的磨損故障診斷分析方法的有效性。

表5 故障征狀節(jié)點輸入后各故障模式的發(fā)生概率

5 結束語

為克服船用中高速發(fā)動機運動副發(fā)生磨損故障時出現(xiàn)的故障特征不完備和模糊等問題，通過定期采集與發(fā)動機磨損故障緊密相關的曲軸箱在用潤滑油監(jiān)測參數(shù)、運行參數(shù)和熱工參數(shù)等信息獲取原始數(shù)據(jù)，結合專家知識(經驗)搭建磨損故障貝葉斯診斷網絡系統(tǒng)結構，并通過詢問專家和運用貝葉斯方法2種方法進行網絡參數(shù)學習，完成基于專家知識和貝葉斯網絡集成的船用中高速發(fā)動機磨損故障診斷模型的搭建，通過實際故障案例的仿真和分析，驗證模型的準確性和分析方法的有效性，取得令人滿意的結果，可為快速、準確發(fā)現(xiàn)發(fā)動機磨損故障問題提供強有力的技術支持，具有較高的實際應用價值。

[1] 宮義山, 高媛媛. 基于故障樹和貝葉斯網絡的故障診斷模型[J]. 沈陽工業(yè)大學學報, 2009,31(4):454-457.

[2] 滿一新. 船機維修技術[M]. 大連: 大連海事大學出版社, 1999：86-96.

[3] 楊其明, 嚴新平,賀石中. 油液監(jiān)測分析現(xiàn)場實用技術[M].北京: 機械工業(yè)出版社, 2006：126-130.

[4] 姜萬錄, 劉思遠. 多特征信息融合的貝葉斯網絡故障診斷方法研究[J]. 中國機械工程, 2010, 21(8)：940-945.

[5] 劉建偉, 黎海恩, 羅雄麟. 概率圖模型表示理論[J]. 計算機科學, 2014,41(9):1-17.

[6] KOLLER D, FRIEDMAN N. Probabilistic Graphical Models: Principles and Techniques[M]. MIT Press, 2009: 1-153.

[7] 沈懷榮. 信息融合故障診斷技術[M]. 北京: 科學出版社, 2013：264-267.

[8] 劉希亮，陳桂明,李方溪,等. 基于多傳感器信息融合的貝葉斯網絡故障診斷方法研究及應用[J]. 機械科學與技術, 2013, 32(1): 91-95.

[9] 林洋.基于貝葉斯網絡船用柴油機故障診斷系統(tǒng)的研究[D]. 大連: 大連海事大學, 2016.

[10] 李敏通. 柴油機振動信號特征提取與故障診斷方法研究[D]. 西安: 西北農林科技大學, 2012.