劉 炎
(深圳市智駕實業(yè)有限公司,廣東深圳 518000)
柴油機是一種使用柴油作為燃料的內(nèi)燃機,是結(jié)合第一、二次技術(shù)革命成果的產(chǎn)物,是當(dāng)前工農(nóng)業(yè)機械、汽車、船舶、內(nèi)燃機車、鉆機、通用設(shè)備、備用電站等的主要動力裝備。柴油機的熱能利用效率高,燃料能源成本低,設(shè)備技術(shù)發(fā)展時間久,在我國機械行業(yè)中具有十分重要的地位。柴油機工作過程包括進(jìn)氣、壓縮、熱門與動能轉(zhuǎn)換、排氣等節(jié)點動作的循環(huán)。相較于汽油,柴油的物理黏性更大且更難變成蒸汽,故其在氣缸內(nèi)形成柴油與空氣的混合氣體的方式和燃料燃燒方式上存在不同。目前國內(nèi)正在使用的大多數(shù)柴油機的制造和裝備工藝較為陳舊,但其內(nèi)部構(gòu)造仍相對精密復(fù)雜,且工作環(huán)境較為惡劣。傳統(tǒng)的通過經(jīng)驗來保養(yǎng)和維護(hù)裝備明顯不再適合如今的生產(chǎn)生活,針對定項檢查的舊式計算機故障診斷系統(tǒng)也逐漸無法滿足柴油機的保養(yǎng)和維護(hù)需求。
柴油機是一種使用柴油作為燃料的內(nèi)燃機。工作時,柴油機將空氣吸入氣缸,并通過高程度壓縮使氣缸內(nèi)的空氣溫度上升到500~700 ℃;當(dāng)氣缸內(nèi)溫度滿足供料條件時,柴油機將霧狀的燃油噴入,使其遇高溫空氣后自動燃燒;燃燒產(chǎn)生的熱能反復(fù)快速地推動活塞,而活塞帶動連桿和曲軸運動,將熱能轉(zhuǎn)換為機械功產(chǎn)生持續(xù)動力。柴油機的種類較多,可以根據(jù)工作方式、冷卻方式、進(jìn)氣方式、供電方式等多種方式進(jìn)行分類,如四沖程柴油機、二沖程柴油機、單缸柴油機、多缸柴油機、直噴式柴油機、渦流式柴油機、水冷卻柴油機、風(fēng)冷卻柴油機、增壓式柴油機、非增壓式柴油機、交流發(fā)電柴油機、直流發(fā)電柴油機等。
柴油機的組成部分較多,各部件之間的連接繁多且精密,并長時間在高溫、震動和多煙塵的環(huán)境中工作。因此,工作時間較久的機具經(jīng)常會出現(xiàn)異常響動、功率降低、冒黑煙、壓氣機或渦輪的密封環(huán)漏油、電路異常等問題。例如,長時間未清洗或更換空氣濾芯、壓氣出口或排氣口漏氣、增壓器件異常、燃油系統(tǒng)故障等,會導(dǎo)致柴油機功率下降或冒黑煙;增壓器或壓氣機內(nèi)部殘留油泥或結(jié)焦、發(fā)動機活塞環(huán)或缸套磨損、增壓器損壞等,會導(dǎo)致密封環(huán)漏油;壓氣機內(nèi)部阻塞或沾染污垢、配氣機構(gòu)內(nèi)部漏氣、潤滑系統(tǒng)異常等,會導(dǎo)致柴油機異響;機具內(nèi)部輸油管路不通暢、密封環(huán)損壞、缸內(nèi)沾染污垢等,會使柴油機油耗指標(biāo)上升,影響功率輸出。這些常見的故障發(fā)生點較多且常發(fā)于機具內(nèi)部,提前或及時發(fā)現(xiàn)機具故障以及準(zhǔn)確診斷故障原因,有助于保持柴油機性能和延長使用壽命。但傳統(tǒng)的分析故障手段依然不經(jīng)濟、不穩(wěn)定,因此,借助先進(jìn)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)實現(xiàn)柴油機故障的智能診斷,對于有效的保養(yǎng)和維護(hù)機具、保持機具性能和使用壽命有著積極的意義。
“大數(shù)據(jù)”的概念由頂級咨詢公司麥肯錫提出,即為大量的數(shù)據(jù)。然而,經(jīng)過多年的演進(jìn)和討論,如今大數(shù)據(jù)已經(jīng)蘊含了更多的含義,海量數(shù)據(jù)、多維度的數(shù)據(jù)、全面的數(shù)據(jù)、有效的數(shù)據(jù)等,構(gòu)成了信息、資料與技術(shù)的集合。數(shù)據(jù)挖掘則通過數(shù)學(xué)模型和程序算法的結(jié)合,從海量數(shù)據(jù)中搜集和處理信息并形成對于需求的解釋模型,然后不斷地對整個過程進(jìn)行迭代和調(diào)整。從思想層面理解,數(shù)據(jù)挖掘是不斷學(xué)習(xí)的過程。從技術(shù)層面歸納,數(shù)據(jù)挖掘基于計算機科學(xué),融合數(shù)據(jù)庫倉儲、數(shù)據(jù)庫應(yīng)用、統(tǒng)計學(xué)、機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)可視等多個專業(yè)領(lǐng)域來構(gòu)建數(shù)據(jù)模型,并通過算法的執(zhí)行發(fā)現(xiàn)和存儲習(xí)得的知識。
基于數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測和描述數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)挖掘的基本目標(biāo)。其中,監(jiān)督學(xué)習(xí)是預(yù)測的建模和實現(xiàn)的過程,在學(xué)習(xí)過程中將搜集的數(shù)據(jù)樣本按預(yù)制分類進(jìn)行劃分和歸類,或者將樣本映射到一個真實值的預(yù)測變量中;非監(jiān)督學(xué)習(xí)常用于描述數(shù)據(jù)中,通過聚類的方式將數(shù)據(jù)樣本劃分到未做預(yù)制分類的不同集合中。數(shù)據(jù)挖掘項目通常選用迭代開發(fā)的流程,對解讀需求、搜集數(shù)據(jù)、預(yù)處理數(shù)據(jù)、評估模型、解釋模型等階段進(jìn)行迭代,不斷調(diào)整對數(shù)據(jù)的處理和完善數(shù)據(jù)模型,以求更貼近目標(biāo)。
大多數(shù)據(jù)挖掘項目的立項是為了解決具體的領(lǐng)域或行業(yè)的一些具體問題和痛點的,即有服務(wù)才有價值。項目團(tuán)隊不能沉浸在自己構(gòu)想中閉門造車,而是需要正確解讀需求,著眼于當(dāng)前問題明確項目目標(biāo)。通過在完整的項目周期中與目標(biāo)行業(yè)領(lǐng)域?qū)<液献鞅3猪椖堪凑_的軌道前進(jìn)。
要想數(shù)據(jù)挖掘工作可以取得有效的結(jié)果,需要以龐大的數(shù)據(jù)信息作為基礎(chǔ),這些數(shù)據(jù)源則需要從相關(guān)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫中提取。業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量越充足描述的維度越廣泛,可以為挖掘工作提供更良好的樣本抽取環(huán)境,這是數(shù)據(jù)挖掘可以得到良好結(jié)果單硬性基礎(chǔ)。此外,項目團(tuán)隊在數(shù)據(jù)抽樣時對取樣分布的理解程度將影響后續(xù)評估模型階段中訓(xùn)練和檢驗數(shù)據(jù)分布的結(jié)果,進(jìn)而影響數(shù)據(jù)挖掘目標(biāo)的偏離程度。
在這個階段,項目團(tuán)隊主要進(jìn)行數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備工作和數(shù)據(jù)的歸約。在準(zhǔn)備數(shù)據(jù)時,需要將數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)范化處理,即清洗數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)清洗過程中,需對于字段中缺失數(shù)值和出現(xiàn)異常數(shù)值的數(shù)據(jù)按約定規(guī)則進(jìn)行處理、對數(shù)據(jù)中的時間維度進(jìn)行加權(quán),使目標(biāo)數(shù)據(jù)呈現(xiàn)平整和規(guī)范的特點,以便程序算法按既定模型識別和處理數(shù)據(jù)。對于數(shù)據(jù)的歸約,主要包括維度歸約、值歸約以及案例歸約等方式。
評估模型可對模型運行結(jié)果的評價,是在各候選模型中選擇更滿足項目目標(biāo)的模型。因為在前期建立模型時很容易下意識地隱含了人為的假定,所以在評估模型中經(jīng)常出現(xiàn)準(zhǔn)確率高的模型并非最有效模型的問題。因此,做好貼近實際應(yīng)用場景的測試集和數(shù)據(jù)集,將很好地提升整個項目的迭代效率。
柴油機的潤滑系統(tǒng)對于設(shè)備保持良好的運行狀態(tài)和延長壽命起著關(guān)鍵的作用。不過潤滑系統(tǒng)的功能較為復(fù)雜,其內(nèi)部部件的關(guān)聯(lián)密切,較常出現(xiàn)多個故障之間、故障征兆表象之間相互耦合的現(xiàn)象,進(jìn)而增加故障診斷和處理的難度。在目前應(yīng)用于潤滑系統(tǒng)的故障診斷系統(tǒng)中,多數(shù)使用典型的計算機樹型數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)表示設(shè)備故障。樹型數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)理論出現(xiàn)時間較早,在計算機算法領(lǐng)域的研究和應(yīng)用廣泛,在軟件系統(tǒng)應(yīng)用樹形結(jié)構(gòu)模型可以相對直觀地描述各故障數(shù)據(jù)之間的耦合關(guān)系,且出錯概率較低。但其不能診斷具體的故障形式。雖然可以通過擴展樹的容量的方式識別故障,則需要擴充分類處理的對象,在模型的建立方面顯得過于臃腫和復(fù)雜,不利于后期迭代和系統(tǒng)本身的問題修復(fù)。
文章重點簡述一種基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型的故障診斷系統(tǒng)的設(shè)計,以及其如何解決多個故障互相關(guān)聯(lián)時診斷困難的問題。其整體概況如下:利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的有向無環(huán)圖的特征建立數(shù)據(jù)模型,即通過有向無環(huán)圖來描述故障之間的耦合關(guān)系;在定量的表述診斷知識點時,選用Noisy-OR 與Noisy-AND 結(jié)合使用的方法分析各關(guān)聯(lián)對象之間的關(guān)聯(lián)強度,并將其設(shè)作為噪聲參數(shù),然后通過校驗參數(shù)影響下的故障發(fā)生概率來描述潤滑系統(tǒng)的歷史運行狀況。首先進(jìn)行任務(wù)分類拆分工作,即將潤滑系統(tǒng)的故障診斷工作按照故障類型分組并輸出各組的診斷子任務(wù)。然后使用經(jīng)典樹型數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)創(chuàng)建故障樹模型,并用其分析上述各子任務(wù)的關(guān)聯(lián)故障和故障征兆之間的耦合關(guān)系。在模型的應(yīng)用方面,按照故障類型將診斷潤滑系統(tǒng)故障的任務(wù)分解為多項子任務(wù)。對于各子任務(wù),利用故障樹模型分析故障與征兆及多故障間的耦合關(guān)系,并最終轉(zhuǎn)化為貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。
在分解診斷任務(wù)的階段,基于對潤滑系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)組成和工作原理等知識做了準(zhǔn)確的學(xué)習(xí)和了解,將診斷任務(wù)分解,即將整體的故障診斷工作分解為診斷油壓異常、診斷油溫異常、診斷潤滑消耗異常、診斷高油壓高油溫綜合性異常4個子任務(wù)。對于診斷高油壓高油溫綜合性異常任務(wù),再將其細(xì)分為診斷油壓或油溫過低和診斷油壓或油溫過高兩個再次級子任務(wù)。以處理診斷油壓過低的子任務(wù)為例,將歷史數(shù)據(jù)中相關(guān)的故障信息歸類到該模型中,使用事件樹存儲設(shè)備運行的各個階段,以事件是否發(fā)生作為邏輯門開關(guān),引導(dǎo)模型決策的前進(jìn)路線。例如,預(yù)供油泵在柴油機啟動后即停止工作,因此預(yù)供油泵故障可能會導(dǎo)致柴油機啟動前油壓過低,但不會導(dǎo)致設(shè)備啟動后的進(jìn)油壓力。通過故障樹模型,則可以清晰地識別出故障的傳播過程和關(guān)系(圖1)。
圖1 柴油機潤滑系統(tǒng)故障樹模型
建立潤滑系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)模型工作包括構(gòu)建拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和設(shè)定概率參數(shù)兩個部分。,分解診斷任務(wù)和建立子任務(wù)的故障樹模型,即用于向貝葉斯網(wǎng)絡(luò)傳遞分析數(shù)據(jù)源以構(gòu)建拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。在描述故障時,為其擴展定義出無效、不發(fā)生和發(fā)生3種狀態(tài)。以無效狀態(tài)為例,該狀態(tài)值表示當(dāng)前事件的發(fā)生與否不會影響到其上層節(jié)點,因此在柴油機啟動前的事件樹中,預(yù)供油泵故障的狀態(tài)是無效的。
當(dāng)實際業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)量有限且仿真測試數(shù)據(jù)質(zhì)量不高時,可以通過故障占比的方式計算故障概率。這種方式較適用于大多數(shù)中小型企業(yè)對于智能故障診斷系統(tǒng)的需求。其中,定義模型參數(shù)和設(shè)定合理的參數(shù)值,在計算先驗發(fā)生概率中起著關(guān)鍵的作用。在電路程序中,事件發(fā)生或者不發(fā)生的概率值為1或0;但現(xiàn)實世界中的故障與其征兆之間的關(guān)系常會受到多種因素影響而存在不確定性。而通過noisy-OR(AND)模型存儲故障及其征兆的關(guān)系強度,可以很大程度避免模型參數(shù)的數(shù)量,進(jìn)而減少概率計算的干擾因素,提升計算概率的貼合程度。較為典型的例子是,旁通閥和過濾器在潤滑系統(tǒng)中是并聯(lián)關(guān)系,但過濾器堵塞時也有概率導(dǎo)致旁通閥分流能力降低,進(jìn)而影響潤滑油供油壓降低。在單體參數(shù)影響下,通過噪聲模型分析潤滑油進(jìn)機壓力可以體現(xiàn)出獨立部件對故障的影響能力。
與大眾對柴油機的傳統(tǒng)認(rèn)識和影響不同,世界許多國家在近些年以節(jié)能和降低污染為目標(biāo),通過研究有效利用低質(zhì)燃油能源和非石油能源以及改進(jìn)燃料燃燒方式和過程等手段,不斷升級和變革柴油機,德國大眾TDI 柴油機即為其中的新技術(shù)產(chǎn)品。柴油機產(chǎn)品的迭代更新使其有條件不被社會進(jìn)步所逐漸遺棄,而應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘等現(xiàn)代化信息技術(shù)對其進(jìn)行多個方面的完善也具有實際的意義。相較于傳統(tǒng)單項診斷系統(tǒng),基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的故障診斷系統(tǒng)可以清晰地呈現(xiàn)故障及其征兆之間的耦合關(guān)系和傳播過程,并對不確定的故障以人類習(xí)慣理解的概率形式進(jìn)行表達(dá),為提高柴油機故障診斷的效率和質(zhì)量提升做出了極為有效地支持。