船用柴油机故障分析及辅助诊断

王付鹏

摘要：柴油机在效率、功率和稳定性上的巨大优势，使得柴油机被广泛应用于船舶动力系统中。然而船用柴油机功能复杂且辅助设备众多，这都给其日常维修养护增加了难度。对于船用柴油机的故障处理分析，要在运行参数实时监测的基础上，结合现场工况进行故障处理。通过总结船用柴油机的故障类型，基于常用的几种分析方法进行船用柴油机的故障处理和辅助诊断系统的开发。

关键词：船用柴油机；故障处理；辅助诊断系统

内燃机主要有汽油机和柴油机两大类，柴油机在动力性能方面更具备优势。通常来说，柴油机的燃油效率更高、功率更大且工作稳定性更好，它在大型设备上的应用范围更广。我国的社会经济的快速发展，使得水路运输尤其是远洋运输业得到了迅猛发展，我国船舶总吨位和船舶保有量都成直线上升的趋势，由于船舶在动力性能上的重点要求，使得柴油机系统成为船舶动力系统的首选，在船舶辅助系统中也是得到广泛应用。因此，传播柴油机的性能情况将直接影响船舶的工作状态，一旦船舶发生故障现象，其维修保养相对于汽油机的难度更大，一方面船用柴油机体型大、结构复杂且辅助设备众多；另一方面船用发动机的故障诊断和故障处理还缺乏切实可行的分析方法，这也将是本文要重点探讨的内容和方向。

1.船用柴油机故障概述

通常来说，船用柴油机多为四冲程柴油机，主要的组件有：机体组件、曲柄连杆机构、传动机构、配气机构与进排气系统、燃油系统、润滑系统、冷却系统和起动系统。相对于汽油机系统，柴油机系统的结构更加复杂，它是机电系统、液压系统和控制系统的综合体，由于柴油机系统的功率普遍较大，大功率的输出会加速零部件的磨损和老化，使得关键的零部件出现功能退化甚至是失灵，子系统之间的逻辑关系紊乱也会导致柴油机运行失稳、控制策略无法正常执行，子系统出现功能鼓掌，从而引发整个柴油机系统出现故障。因此，其故障现象往往十分复杂且呈现一定的时间规律，通过分析零部件之间的关联关系可以有效的预判故障发生机率，提前做好维护和保养。

2.船用柴油机故障分析和辅助诊断系统

船用柴油机的故障往往在局部零部件高发，常见的故障类型包括启停困难、功率不足、运行失稳、排烟异常、油压过低、柴油机异响等，通过总结历史数据可以获取不同故障类型时的关键运转参数和零部件性能参数，通过专业的故障处理方法和故障诊断方法，可以有效的对故障进行快速识别并为故障处理提供有效的方案。

2.1.故障处理参数的设定和获取

选择合适的监测参数，可以在合适的故障处理模型的辅助下，完成故障诊断和故障处理工作。对于船用柴油机，其功能、结构和运行情况较为复杂，通常来说会选择以下的运行参数作为故障处理的基础数据。实时转速是反应柴油机动力性能的直观参数，通过转速传感器可以实时获取各种工况和载荷条件下的柴油机转速，并对转速的波动和异常情况进行监测；机油系统是柴油机润滑和液压系统的主要组成部部分，通常来说柴油机内部旋转部件和往复部件会使得机油温度升高，检测机油温度和压力的异常变化情况，可以对连接件、轴承、冷却系统、液压系统、运行异常进行实时的监测；水是柴油机的主要冷却介质，通过监测不同部位的水温，可以实时获取各个交换部件的工作状况。尾气温度是反映柴油机气密性和内部压力的关键数据。

2.2.故障诊断机理研究

柴油机的故障诊断兼具往复机械和旋转机械的故障诊断，是一个综合性的故障诊断系统。通常来说可以采用以下的故障诊断方法进行故障识别。

2.2.1.基于专家系统的故障诊断方法，专家系统是通过对历史故障数据和专家分析意见进行数据集成，对典型故障类型的特征故障数据进行量化，通过数据模式识别和数据索引的方法，可以对当前的故障类型进行快速诊断；

2.2.2.基于神经网络的故障诊断方法，神经网络能够对故障样本数据进行抽样培训，在有效的迭代次数以内，快速识别出故障的特征模式，通过数据比对获取故障特征类型；

2.2.3.基于故障树的故障诊断方法，采用分级分层数据处理的方法，能够对故障诱因中的机械因素、人为因素、环境因素和冲击现象进行分类处理，通过直观的故障树反应不同因素的影响程度。

2.3.故障诊断系统的功能简述

故障诊断系统是故障诊断方法的真实体现，通过交互式的操作界面能够实现故障处理的全流程。前端系统负责故障特征数据的监测和采集，通过数据传输通道，将船用柴油机的故障数据上传到故障数据处理系统，进行故障机理分析，通过交互式的界面操作，设备管理人员可以直接获取故障诊断的最终结果，并为设备的故障处理方案提供数据参考依据。

总结：

柴油机在效率、功率和稳定性上的巨大优势，使得柴油机被广泛应用于船舶动力系统中。然而船用柴油机功能复杂且辅助设备众多，这都给其日常维修养护增加了难度。对于船用柴油机的故障处理分析，要在运行参数实时监测的基础上，结合现场工况进行故障处理。通过总结船用柴油机的故障类型，基于常用的几种分析方法进行船用柴油机的故障处理和辅助诊断系统的开发。

参考文献：

[1] 朱发新，船用柴油机故障诊断系统研究[J]，浙江海洋学院学报，2011（1）

[2] 高强，船用柴油机故障诊断专家系统子系统的研制[J]，中国修船，1998（6）

[3] 郭江华， 基于神经网络的船用柴油机故障诊断[J]，计算机仿真，2003（8）。