王英敏

(1.中國大唐集團科學技術研究院有限公司火力發(fā)電技術研究院， 北京 100040; 2.北京理工大學機械與車輛學院， 北京 100080)

柴油發(fā)動機系統(tǒng)是一個復雜的系統(tǒng)，具有較強的非線性，并且激勵和響應都是非平穩(wěn)性信號。柴油發(fā)動機是一個包含多個子系統(tǒng)的大系統(tǒng)，各個子系統(tǒng)之間不同程度地相互影響，各系統(tǒng)和參數(shù)間耦合關系復雜，其故障診斷極其復雜[1]。柴油機空氣管理系統(tǒng)發(fā)生故障將會導致性能下降，影響缸內燃燒而導致排放惡化[2]。中外許多學者[3-5]基于數(shù)學模型的方法針對空氣管理系統(tǒng)的流量傳感器故障、壓力傳感器故障、漏氣故障、堵塞故障等展開研究。孫云龍等[3]采用檢測濾波器的方法對進氣壓力傳感器故障進行診斷。King等[4]采用機理模型的方法對柴油機進氣系統(tǒng)的漏氣故障進行了診斷。上述方法主要是基于機理模型的故障診斷，而空氣管理系統(tǒng)準確模型較難建立。

另外，一些學者采用基于數(shù)據(jù)驅動模型的方法進行故障診斷研究。在文獻[6-7]中學者采用神經(jīng)網(wǎng)絡建模的方法對進氣壓力傳感器進行研究。

本文采用融合機理模型和數(shù)據(jù)驅動模型的方法對空氣管理系統(tǒng)進行建模，采用機理模型建立進氣系統(tǒng)模型和廢氣再循環(huán)(EGR)系統(tǒng)模型，采用局部線性模型樹算法(LOLIMOT)建立充氣系數(shù)模型和進氣壓力波動幅值模型；采用奇偶方程構建殘差信號，并對殘差型號進行分析，構建故障-殘差矩陣；并對帶EGR的DEUTZ6V2015增壓柴油機的空氣管理系統(tǒng)漏氣、堵塞和EGR閥堵塞故障進行了診斷。

1 空氣管理系統(tǒng)診斷模型的建立

空氣管理系統(tǒng)包含增壓組件、進氣管系統(tǒng)、排氣管系統(tǒng)和EGR系統(tǒng)?？紤]的故障包括進氣歧管漏氣故障、中冷器堵塞故障和EGR閥卡滯故障。故障設置如圖1所示。

F1代表進氣歧管漏氣直徑為5 mm，F(xiàn)2代表中冷器堵塞導致進氣流量減少10%，F(xiàn)3代表EGR閥卡滯在關閉狀態(tài)；代表傳感器測量空氣進氣流量；Pin,c代表壓氣機前壓力，Tin.c代表壓氣機前溫度；Pout,c代表壓氣機后壓力，Tout,c代表壓氣機后溫度；Pim代表進氣歧管壓力，Tim代表進氣歧管溫度；Tem代表排氣溫度；Pex增壓器出口壓力，Tex增壓器出口溫度；Ntc代表增壓器轉速圖1 空氣管理系統(tǒng)故障設置Fig.1 Fault setting in air management system

空氣管理系統(tǒng)故障診斷框架如圖2所示，主要構建三個殘差生成器：充氣系數(shù)殘差、進氣流量殘差和進氣壓力波動幅值殘差。故障診斷系統(tǒng)需要建立進氣系統(tǒng)模型和EGR系統(tǒng)模型，主要包括EGR流量模型EGR流量計算模塊、充氣系數(shù)模型和基于數(shù)據(jù)的充氣系數(shù)模型、進氣壓力波動幅值模型。

1.1 局部線性模型樹方法模型

局部線性模型樹(local linear model trees,LOLIMOT)是Nelles提出的，在非線性系統(tǒng)和模式識別方便比其他神經(jīng)網(wǎng)絡更有效的一種算法[8-10]。局部線性模型樹是基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的改進，用線性函數(shù)代替輸出層權值。七工作空間按二叉樹算法被分為N個子空間[11]。如圖3所示。

(1)

式(1)中：xi為輸入矢量；ωi,n為第i個局部模型的對應第n個輸入的參數(shù)，i∈(1,M);n為輸入矢量個數(shù)；Φi為權重函數(shù)，決定每個局部模型的有效區(qū)間及局部模型之間的過渡關系，一般選擇歸一化的高斯函數(shù)：

(2)

(3)

式(3)中：ci,n為第i個局部模型的中心；標準偏差σi,n與第i個局部模型的大小成比例。

n為發(fā)動機轉速；rηv為充氣系數(shù)殘差；rair為空氣流量的氣流流量殘差；rApim為進氣壓力幅值殘差圖2 結構化殘差集的構建Fig.2 Construction of structured residual set

圖3 局部線性模型樹結構示意Fig.3 Construction of local linear model tree

中外學者采用該理論在不同領域已取得了一些研究成果。Petchinathan等[12]將LOLIMOT算法于非線性系統(tǒng)識別。Kolewe等[13]采用LOLIMOT算法對柴油機排氣流量進行預測。逄紅[14]采用LOLIMOT算法以汽油機參數(shù)噴油脈寬、轉速、點火提前角和節(jié)氣門開度等為輸入?yún)?shù)，建立與輸出參數(shù)發(fā)動機排放，扭矩和經(jīng)濟性之間的關系。

文獻[15]中采用LOLIMOT法對進氣壓力波動幅值和進氣壓力波動相位和充量系數(shù)進行建模，采用發(fā)動機轉速和進氣密度表征故障特征。在上述研究基礎上進行故障特征建模。

1.2 充量系數(shù)

采用LOLIMOT算法以進氣密度和發(fā)動機轉速為輸入建立無故障時充氣系數(shù)參考模型。

η≈f(n,ρim)

(4)

則進入氣缸內空氣流量的計算值為

(5)

式(5)中：Vd為氣缸排量。

在不同轉速和不同負荷下，所建充量系數(shù)與實際充量系數(shù)的比較。可以看出相對誤差絕對部分在5%以內，在變負荷過程中，誤差最大在10%以內，因此，該充量系數(shù)模型滿足故障診斷的精度要求，可用于故障診斷系統(tǒng)中。

1.3 EGR系統(tǒng)模型

EGR閥流量參考模型采用噴管節(jié)流方程數(shù)學模型：

(6)

實際的EGR流量可通過充量系數(shù)和空氣流量傳感器測得的空氣流量計算獲得。

(7)

1.4 進氣壓力波動幅值和相位模型

故障發(fā)生時，進氣壓力會發(fā)生變化，其波動收到氣缸工作循環(huán)的影響，進氣壓力的波動是以發(fā)動機的工作循環(huán)為周期而變化。因此，進氣壓力可近似為一個平均幅值和一個一次諧波。

(8)

進氣壓力波動幅值和相位分別見式(9)、式(10)，采用LOLIMOT算法建立以發(fā)動機轉速和進氣密度為輸入的參考模型。

Apm,im≈fAp(n,ρim)

(9)

φpm,im≈fφp(n,ρim)

(10)

1.5 空氣流量模型

空氣流量可以通過傳感器獲取，其表達式為

(11)

另外，空氣流量還可以用式(12)表達，其中氣缸內真實流量采用參考充量系數(shù)計算得出，EGR流量需轉化為對應進氣狀態(tài)下的流量：

(12)

2 殘差的構建

利用上面構建的機理模型和數(shù)據(jù)驅動模型，采用奇偶方程方法生成三個殘差信號：

rηV=ηV,m-fηV(n,ρim)

(13)

rApim=Apm,im-fAp(n,ρim)

(14)

(15)

圖4 空氣管理系統(tǒng)故障診斷仿真系統(tǒng)Fig.4 Fault diagnosis simulation system of air management system

3 空氣管理系統(tǒng)故障診斷仿真

采用GT-power和MATLAB聯(lián)合仿真建立柴油機空氣管理系統(tǒng)故障診斷模塊，根據(jù)EGR控制策略，在MATLAB/Simulink中建立殘差生成器，通過分析殘差信號的特征，并進行故障診斷。對發(fā)動機空氣管理系統(tǒng)故障設置采用GT-Power對柴油機進行建模，在模型上進行仿真試驗。朱振夏等[16]對對柴油機模型的燃燒過程、進排氣系統(tǒng)和整體性能進行了校驗，誤差都在5%以內，符合模擬計算需求，可用于柴油機故障診斷驗證。圖4是Simulink中搭建的虛擬發(fā)動機和殘差生成器仿真模型，它主要由五個模塊組成：EGR開環(huán)控制模塊、發(fā)動機模型、殘差生成器模塊、濾波模塊和模糊推理診斷系統(tǒng)。通過數(shù)據(jù)交換接口采集的GT中的數(shù)據(jù)，通過殘差生成器生成殘差；開環(huán)控制根據(jù)發(fā)動機轉速和扭矩計算輸出EGR閥的開度，并由數(shù)據(jù)交換接口傳回GT中，以此來調整EGR的開度；模糊推理診斷系統(tǒng)根據(jù)提前設置模糊推理規(guī)則進行故障模式識別并輸出故障類型信號。

3.1 殘差信號分析

空氣管理系統(tǒng)設置三種故障：中冷器之后和氣缸間的進氣歧管漏氣故障、中冷器堵塞故障和EGR閥卡滯故障。每2.5 ℃A采集一次進氣壓力,提取進氣壓力波的波動波幅。在不同工況點無故障時，保存每個殘差的閾值上限和閾值下限，結合傳感器本身的測量誤差及精度范圍[17]設定閾值。其中該工況下故障閾值為表1所示。在轉速為2 000 r/min，25%負荷下分析殘差隨故障變化規(guī)律。

表1 殘差閾值

3.1.1 漏氣故障殘差分析

在發(fā)動機轉速為2 000 r/min、25%負荷下，EGR率為30%[18]，設置漏氣故障。分析各殘差在有故障和無故障時的殘差表現(xiàn)形式，由圖5可以看出當漏氣故障發(fā)生時，充量系數(shù)殘差減小和空氣流量殘差減小，而幅值殘差增大。

3.1.2 堵塞故障殘差分析

設置中冷器堵塞故障,無故障進氣流量為123.6 kg/h,中冷器堵塞后進氣流量為111.2 kg/h，進氣流量減少約為10%。中冷器堵塞時，進氣阻力增大，進入氣缸氣體量減小，而排氣壓力降低，排氣溫度升高，EGR空氣流量增大，溫度升高，密度降低，而新鮮空氣壓力減低，溫度基本不變，進入進氣歧管的氣體減少，充量系數(shù)變小。由圖6所示，充量系數(shù)殘差故障時比正常時減小，但其在閾值變化范圍之內；故障對其進氣壓力波動影響較大，進氣壓力波動幅值增大；對空氣流量殘差影響較小，其還在正常閾值范圍。

圖5 漏氣故障診斷殘差Fig.5 Residual of leakage failure

圖6 堵塞故障殘差Fig.6 Residual of restriction failure

3.1.3 EGR閥卡滯故障殘差分析

設置EGR閥卡滯故障，此時EGR開度為0。EGR閥卡滯，導致通過EGR閥的流量為零，進氣流量增加，測量得到的充量系數(shù)比參考充量系數(shù)大，排氣壓力增大，溫度降低，排氣密度增大，進氣壓力升高，進氣密度增大，進氣充量增大[19]。由圖7所示：故障對進氣壓力波影響較大，進氣壓力波動增大，而進氣流量殘差減小。由于，雖然充量系數(shù)殘差變大，但EGR模型計算EGR打開計算，而實際EGR閥已關閉，空氣流量殘差變大。

圖7 EGR閥卡滯故障時殘差Fig.7 Residual of EGR bolcked failure

3.2 故障-殘差映射矩陣

通過仿真分析可得到故障和殘差值之間的映射關系，表2為故障-殘差映射矩陣關系。

表2 故障-殘差映射矩陣

3.3 模糊推理構建

設計的模糊推理故障診斷系統(tǒng)輸入量的基本論域為(-∞，+∞)，分為三個模糊子集{負大，正常，正大}，對應模糊集合為{NB，NR，PB}。輸入量有三個特征參數(shù)：充量殘差、進氣壓力波動幅值殘差、空氣流量殘差。輸入量的隸屬函數(shù)采用梯形函數(shù)和兩個半梯形函數(shù)表示，輸出量為故障類型，其基本論域為(0,1)，分為兩個模糊子集{不可能，很可能}，對應的模糊集合為{N，Y}，隸屬函數(shù)選取S型隸屬函數(shù)。

模糊推理規(guī)則由殘差和故障的映射矩陣得出，如表3所示。

表3 模糊推理規(guī)則

3.4 故障診斷結果

3.4.1 漏氣故障診斷

發(fā)動機轉速為2 000 r/min，25%負荷下，EGR率為30%漏氣故障診斷結果，由于受噪聲信號的影響，充量系數(shù)閾值變大為[-0.09,0.09], 其他參數(shù)閾值不變。如圖8所示，漏氣故障設置在5 s，在5.06 s采集的充量系數(shù)殘差超出閾值范圍；幅值殘差有一個較大的波動，后面趨于平穩(wěn)；空氣流量殘差信號變化較大。在0.06 s的時間延時后故障診斷系統(tǒng)診斷出F1漏氣故障。

圖8 漏氣故障診斷結果Fig.8 Fault diagnosis result in leakage failure

3.4.2 堵塞故障診斷

如圖9所示，在5 s時設置中冷器堵塞故障，相應的殘差和故障診斷結果都有一定的延時，從圖9中看到，充量系數(shù)殘差在故障發(fā)生后殘差變小，但還在閾值范圍以內，由于系統(tǒng)的不穩(wěn)定性，有個別殘差超出閾值范圍，總共有四次充量系數(shù)殘差超出閾值范圍，此時堵塞故障診斷不出來，產生漏診現(xiàn)象，漏診率為1.6%，屬于可接受范圍。

圖9 堵塞故障診斷結果Fig.9 Fault diagnosis result in restriction failure

3.4.3 EGR閥卡滯故障診斷

如圖10所示，在5 s時設置故障。由于EGR卡滯時，故障特征的變化較為明顯，故障診斷結果除了0.06 s延時外，故障診斷較高。

4 結論

(1)提出融合機理模型和數(shù)據(jù)驅動模型的故障診斷方法，構建帶EGR系統(tǒng)的柴油機空氣管理系統(tǒng)故障診斷系統(tǒng)。

(2)采用LOLIMOT方法建立充量系數(shù)的參考模型和進氣壓力波動幅值參考模型，采用物理建模的方法建立EGR系統(tǒng)模型;建立三個殘差生成器并生成充量系數(shù)殘差、進氣壓力幅值殘差和空氣流量殘差，構建結構化殘差集。

(3)在發(fā)動機轉速為2 000 r/min、25%負荷下設置三種故障，采用充量系數(shù)殘差、進氣壓力波動波動幅值殘差和空氣流量殘差來表征故障，構建了故障-殘差映射關系矩陣，解決了故障和征兆之間的復雜映射關系的問題。

(4)建立模糊推理故障診斷系統(tǒng)，采用GT-power和Simulink聯(lián)合仿真，進行故障診斷結果驗證。結果表明：采用所構建的故障診斷系統(tǒng)能準確地診斷出空氣管理系統(tǒng)的漏氣、堵塞和EGR閥卡滯故障。