陳智君，周小康，余永華

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

柴油機的正常工作是保證船舶安全航行的基礎(chǔ)，大力開展對柴油機的故障診斷技術(shù)是非常必要的。高強度的工作任務(wù)、惡劣的工作環(huán)境導(dǎo)致船舶柴油機頻繁發(fā)生故障。以前由于故障監(jiān)測技術(shù)手段落后,主要依靠人工憑借多年機器監(jiān)測的經(jīng)驗對其運行狀態(tài)作出評判和故障分析診斷，經(jīng)常會出現(xiàn)錯判或漏判，可靠性差。文章以6DE-18型船用中速柴油機(以下簡稱“船用中速柴油機”)為研究對象，采用仿真建模的方式分析[1]，先對故障模型進行診斷，再通過試驗驗證故障診斷的準(zhǔn)確性，完善船用中速柴油機故障診斷系統(tǒng)，確保船舶柴油機正常平穩(wěn)的運行。

1 船用中速柴油機仿真建模

柴油機是一個集機、電、熱、液為一體的復(fù)雜動力轉(zhuǎn)化系統(tǒng),工作環(huán)境惡劣,故障源多,在柴油機上模擬故障進行診斷研究代價較大且十分危險,有關(guān)柴油機故障診斷的分析和研究較少。計算機仿真技術(shù)的出現(xiàn)，能夠很好地實現(xiàn)對機器運轉(zhuǎn)的分析和評估，不但完成了部分無法通過試驗完成的研究，而且極大地降低了成本。對內(nèi)燃機進行仿真試驗，在降低工作量的同時加快了研發(fā)的進度。

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

表1 船用中速柴油機建模關(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正常模型，然后在正常模型的基礎(chǔ)上根據(jù)故障的機理模擬出相應(yīng)的故障，得到柴油機的故障模型，最后對故障模型進行分析研究，開發(fā)對應(yīng)的故障診斷技術(shù)。

選用的仿真軟件建模流程簡明清晰,將柴油機模塊化處理，并分成許多單獨的模塊[2]，根據(jù)柴油機實際結(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，組成船用中速柴油機整機模型。

1.2 故障狀態(tài)模型建立

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

表2 故障分類

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

2)泄漏故障。進氣管或者排氣管泄漏都是上一級的空氣流入下一級時，一部分流入到外部環(huán)境中，本文采用在上下兩級之間添加一個三叉管來模擬泄漏故障[5]，三叉管的3個端口分別連接上一級端口、下一級端口和外部環(huán)境。

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

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)法和支持向量機算法(SVM)有著比較明顯的優(yōu)勢，相較于傳統(tǒng)的方法能夠?qū)收显\斷中的故障根源進行更加全面的分析。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，時常影響著診斷準(zhǔn)確率。而支持向量機算法的特點是泛化能力強、全局最優(yōu)性好[6]。因此，本文采用支持向量機算法對仿真故障數(shù)據(jù)進行處理,對結(jié)果進行對比分析，并選取最合適的算法進行優(yōu)化,保證對船用中速柴油機故障診斷的準(zhǔn)確性。

支持向量機(SVM)是一種機器學(xué)習(xí)算法，其核心是通過構(gòu)造分割面對數(shù)據(jù)分類，采用的是結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化準(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)船用中速柴油機的常見故障特點及故障機理分析，結(jié)合船用中速柴油機傳感器的安裝可能性和柴油機的監(jiān)測和診斷的實際情況的綜合分析，提取了14個特征參數(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)無法直接作為數(shù)學(xué)模型的輸入，需要進行降維處理。

支持向量機算法的參數(shù)設(shè)置對其準(zhǔn)確度有著很大影響，而其參數(shù)的選擇具有很強的隨機性，因此，采用粒子群算法對其進行優(yōu)化，通過共享局部最優(yōu)解求得全局最優(yōu)解的方式優(yōu)化支持向量機參數(shù)，通過粒子群算法優(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組測試樣本。根據(jù)相關(guān)文獻記載和實際項目經(jīng)驗積累綜合考慮，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)練樣本對模型進行訓(xùn)練學(xué)習(xí)，再以330組測試樣本作為訓(xùn)練好的PSO-SVM模型的輸入，驗證所設(shè)計的基于支持向量機(PSO-SVM)的柴油機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模型的測試樣本僅有4組故障樣本被錯誤分類，故障診斷準(zhǔn)確率十分高，達到了98.78%，表明此故障診斷模型基本滿足船用中速柴油機故障診斷要求。

3 試驗驗證

通過船用中速柴油機臺架試驗，對建模故障模型和故障診斷PSO-SVM數(shù)學(xué)模型進行驗證。故障試驗的模擬是對機器有一定損害的,因此，由于條件限制，故障設(shè)置的種類和故障發(fā)生的程度都會受到約束，僅對船用中速柴油機試驗臺架進行進氣管泄漏故障(故障5)和噴油器堵塞故障(故障2)研究。船用中速柴油機故障診斷試驗主要分為3個部分：試驗準(zhǔn)備階段、試驗進行階段和數(shù)據(jù)處理階段。在試驗中有2點需要特別注意，一是柴油機每次改變負(fù)荷后，都需要柴油機穩(wěn)定運作之后再進行數(shù)據(jù)采集記錄；二是每種故障測試完，一定要停機，而且要柴油機冷卻到常溫再進行另外的故障試驗，以免影響熱力參數(shù)數(shù)據(jù)采集的準(zhǔn)確性。

3.1 故障模型驗證

1)進氣管泄漏故障模型驗證。依照上文中故障診斷流程進行臺架試驗，計算機通過缸壓信號采集卡記錄柴油機額定轉(zhuǎn)速900 r/min下不同負(fù)荷的缸壓原始信號。將仿真軟件所建立的船用中速柴油機進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%，運行模型，得到大量的缸壓數(shù)據(jù)[9]。進氣管泄漏時，各負(fù)荷下缸壓曲線對比圖如圖2所示。

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

圖2 進氣管泄漏時，各負(fù)荷下缸壓曲線對比圖

2)噴油嘴堵塞故障模型驗證。按照故障診斷流程進行船用中速柴油機故障模式臺架試驗，計算機通過缸壓信號采集卡記錄柴油機額定轉(zhuǎn)速900 r/min時，不同負(fù)荷的缸壓原始信號。將船用中速柴油機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%的運行模型，得到大量的缸壓數(shù)據(jù)。噴油嘴堵塞時，各負(fù)荷下缸壓曲線對比圖如圖3所示。

由圖3知，噴油嘴堵塞故障時，采集的柴油機各負(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噴油嘴堵塞故障模型準(zhǔn)確合理，具有很真實的仿真效果，仿真數(shù)據(jù)可信度高。

圖3 噴油嘴堵塞時，各負(fù)荷下缸壓曲線對比圖

綜上所述，進氣管泄漏故障模型和噴油嘴堵塞故障模型驗證的試驗結(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 算法驗證

將船用中速柴油機故障診斷試驗所記錄的數(shù)據(jù)按照柴油機運轉(zhuǎn)的負(fù)荷進行分類，依次為0、25%、50%、75%和100%。本次試驗主要驗證正常狀況(故障1)、噴油嘴堵塞(故障2)和進氣管泄漏(故障5)3種柴油機狀態(tài)，每種狀態(tài)在各種工況下選取30組數(shù)據(jù)，按順序編號為1～90，分別將這些數(shù)據(jù)輸入到對應(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，見表4。

表4 故障診斷結(jié)果表

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

4 結(jié)束語

本文為了研究船用中速柴油機的故障診斷方法，運用建模仿真的方式，建立故障模型，得到故障數(shù)據(jù)樣本庫，訓(xùn)練和建立故障診斷模型PSO-SVM，最后通過試驗，驗證了故障模型的可靠性強和PSO-SVM故障診斷準(zhǔn)確率高的結(jié)論。由對比試驗驗證過程中，各個負(fù)荷下故障診斷的準(zhǔn)確率可知，柴油機低負(fù)荷運行時出現(xiàn)故障，特征參數(shù)變化微弱，會導(dǎo)致識別困難，準(zhǔn)確率較低；隨著柴油機負(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)荷時的訓(xùn)練樣本，使模型的故障診斷準(zhǔn)確率更高。