陈智君,周小康,余永华
(武汉理工大学 能源与动力工程学院,湖北 武汉 430063)
柴油机的正常工作是保证船舶安全航行的基础,大力开展对柴油机的故障诊断技术是非常必要的。高强度的工作任务、恶劣的工作环境导致船舶柴油机频繁发生故障。以前由于故障监测技术手段落后,主要依靠人工凭借多年机器监测的经验对其运行状态作出评判和故障分析诊断,经常会出现错判或漏判,可靠性差。文章以6DE-18型船用中速柴油机(以下简称“船用中速柴油机”)为研究对象,采用仿真建模的方式分析[1],先对故障模型进行诊断,再通过试验验证故障诊断的准确性,完善船用中速柴油机故障诊断系统,确保船舶柴油机正常平稳的运行。
柴油机是一个集机、电、热、液为一体的复杂动力转化系统,工作环境恶劣,故障源多,在柴油机上模拟故障进行诊断研究代价较大且十分危险,有关柴油机故障诊断的分析和研究较少。计算机仿真技术的出现,能够很好地实现对机器运转的分析和评估,不但完成了部分无法通过试验完成的研究,而且极大地降低了成本。对内燃机进行仿真试验,在降低工作量的同时加快了研发的进度。
船用中速柴油机是直立、水冷、直接喷射式、废气涡轮增压的四冲程柴油机,其建模关键技术参数见表1。
表1 船用中速柴油机建模关键技术参数
首先建立船用中速柴油机正常模型,然后在正常模型的基础上根据故障的机理模拟出相应的故障,得到柴油机的故障模型,最后对故障模型进行分析研究,开发对应的故障诊断技术。
选用的仿真软件建模流程简明清晰,将柴油机模块化处理,并分成许多单独的模块[2],根据柴油机实际结构尺寸建立相应的模块,在设置完所有的模型参数后,把各部分模型按照合理的顺序连接起来,组成船用中速柴油机整机模型。
本文研究的柴油机典型故障可以分为3类:堵塞、泄漏和喷油正时偏差。故障模型是在原机正常模型的基础上建立的,根据不同故障的性质和特点,确定了与其相关的基本故障参数,通过修改这些参数使它们与正常值存在偏差,达到模拟故障的效果[3]。此次研究的船用中速柴油机的故障类型一共有11种(包含正常无故障情况),故障分类如表2所示。
表2 故障分类
1)堵塞故障。柴油机部件出现了堵塞故障,就限制了通过故障部件的流量,通常采用改变直径的方式来模拟堵塞故障[4]。以喷油嘴堵塞为例,通过设置喷油嘴的喷孔直径大小和喷孔数多少来模拟喷油嘴堵塞这一故障,船用中速柴油机采用的是非冷却式多孔喷油嘴,每个汽缸配有1个喷油嘴,喷油嘴上设10个喷孔,喷孔直径0.28 mm,单位时间喷油量137 mg,通过适当修改这些参数值来模拟喷油嘴堵塞故障。
2)泄漏故障。进气管或者排气管泄漏都是上一级的空气流入下一级时,一部分流入到外部环境中,本文采用在上下两级之间添加一个三叉管来模拟泄漏故障[5],三叉管的3个端口分别连接上一级端口、下一级端口和外部环境。
3)喷油正时偏差故障。喷油正时是柴油机的重要技术参数,它影响柴油机功率、油耗和尾气排放。通过修改喷油器的喷油时刻来模拟喷油时序故障,船用中速柴油机的喷油正时是8.5°,合理增大和减小喷油时刻的值,模拟喷油正时提前和延迟故障。
在故障诊断的方法之中,BP神经网络法和支持向量机算法(SVM)有着比较明显的优势,相较于传统的方法能够对故障诊断中的故障根源进行更加全面的分析。BP神经网络算法需要大量的训练样本且极易陷入局部最小值,时常影响着诊断准确率。而支持向量机算法的特点是泛化能力强、全局最优性好[6]。因此,本文采用支持向量机算法对仿真故障数据进行处理,对结果进行对比分析,并选取最合适的算法进行优化,保证对船用中速柴油机故障诊断的准确性。
支持向量机(SVM)是一种机器学习算法,其核心是通过构造分割面对数据分类,采用的是结构风险最小化准则,可以最大程度地挖掘数据类别信息。采用支持向量机的故障诊断方式首先要建立故障向量,根据船用中速柴油机的常见故障特点及故障机理分析,结合船用中速柴油机传感器的安装可能性和柴油机的监测和诊断的实际情况的综合分析,提取了14个特征参数组建故障向量[7]。表3为故障向量的特征参数表,表3中涉及的缸内参数都以1#汽缸为对象。
表3 故障向量的特征参数表
按照设置的故障模型依次运行仿真建模软件,可以收集到大量上述特征参数,采集的原始数据无法直接作为数学模型的输入,需要进行降维处理。
支持向量机算法的参数设置对其准确度有着很大影响,而其参数的选择具有很强的随机性,因此,采用粒子群算法对其进行优化,通过共享局部最优解求得全局最优解的方式优化支持向量机参数,通过粒子群算法优化后的SVM模型称为PSO-SVM故障诊断模型。选取1 100组训练样本和330组测试样本。根据相关文献记载和实际项目经验积累综合考虑,选取RBF作为核函数[8],粒子群算法寻优得SVM的惩罚参数C=15.324 3和核函数参数g=42.285 7。将模型参数设置完成后,先用1 100组训练样本对模型进行训练学习,再以330组测试样本作为训练好的PSO-SVM模型的输入,验证所设计的基于支持向量机(PSO-SVM)的柴油机故障诊断方法的性能。PSO-SVM分类结果如图1所示。
图1 PSO-SVM分类结果
由图1知,PSO-SVM模型的测试样本仅有4组故障样本被错误分类,故障诊断准确率十分高,达到了98.78%,表明此故障诊断模型基本满足船用中速柴油机故障诊断要求。
通过船用中速柴油机台架试验,对建模故障模型和故障诊断PSO-SVM数学模型进行验证。故障试验的模拟是对机器有一定损害的,因此,由于条件限制,故障设置的种类和故障发生的程度都会受到约束,仅对船用中速柴油机试验台架进行进气管泄漏故障(故障5)和喷油器堵塞故障(故障2)研究。船用中速柴油机故障诊断试验主要分为3个部分:试验准备阶段、试验进行阶段和数据处理阶段。在试验中有2点需要特别注意,一是柴油机每次改变负荷后,都需要柴油机稳定运作之后再进行数据采集记录;二是每种故障测试完,一定要停机,而且要柴油机冷却到常温再进行另外的故障试验,以免影响热力参数数据采集的准确性。
1)进气管泄漏故障模型验证。依照上文中故障诊断流程进行台架试验,计算机通过缸压信号采集卡记录柴油机额定转速900 r/min下不同负荷的缸压原始信号。将仿真软件所建立的船用中速柴油机进气管泄漏故障模型设置转速为 900 r/min,负荷分别为0、25%、50%、75%和100%,运行模型,得到大量的缸压数据[9]。进气管泄漏时,各负荷下缸压曲线对比图如图2所示。
由图2知,在柴油机每种负荷下,进气管泄漏故障的仿真值曲线和试验值曲线都较接近,各部分误差值均在5%之内,满足试验误差的要求。表明船用中速柴油机进气管泄漏模型和实际机器故障的情况吻合,可以很好地仿真实机的进气管泄漏故障状态,采集的仿真模型数据也是准确有效的。
图2 进气管泄漏时,各负荷下缸压曲线对比图
2)喷油嘴堵塞故障模型验证。按照故障诊断流程进行船用中速柴油机故障模式台架试验,计算机通过缸压信号采集卡记录柴油机额定转速900 r/min时,不同负荷的缸压原始信号。将船用中速柴油机喷油嘴堵塞故障模型设置转速为 900 r/min,负荷分别为0、25%、50%、75%和100%的运行模型,得到大量的缸压数据。喷油嘴堵塞时,各负荷下缸压曲线对比图如图3所示。
由图3知,喷油嘴堵塞故障时,采集的柴油机各负荷下的缸压曲线和仿真模型采集的缸压曲线几乎重合,各部分误差值小于3%,表面仿真软件建立柴油机喷油嘴堵塞故障模型准确合理,具有很真实的仿真效果,仿真数据可信度高。
图3 喷油嘴堵塞时,各负荷下缸压曲线对比图
综上所述,进气管泄漏故障模型和喷油嘴堵塞故障模型验证的试验结果表明,采用改变相应部件结构尺寸和热力边界条件能够很准确地模拟出机器所发生的故障,采集仿真故障模型的数据可以作为训练PSO-SVM故障分离器的样本。
将船用中速柴油机故障诊断试验所记录的数据按照柴油机运转的负荷进行分类,依次为0、25%、50%、75%和100%。本次试验主要验证正常状况(故障1)、喷油嘴堵塞(故障2)和进气管泄漏(故障5)3种柴油机状态,每种状态在各种工况下选取30组数据,按顺序编号为1~90,分别将这些数据输入到对应负荷的故障诊断PSO-SVM分离器模型,得到了故障诊断结果,见表4。
表4 故障诊断结果表
由表4计算知,PSO-SVM故障诊断模型对正常状况(故障1)、喷油嘴堵塞(故障2)和进气管泄漏(故障5)的状态识别准确率很高,分别为99.33%、94.67%、95.33%,表明此PSO-SVM模型对船用中速柴油机的故障诊断可靠有效。
本文为了研究船用中速柴油机的故障诊断方法,运用建模仿真的方式,建立故障模型,得到故障数据样本库,训练和建立故障诊断模型PSO-SVM,最后通过试验,验证了故障模型的可靠性强和PSO-SVM故障诊断准确率高的结论。由对比试验验证过程中,各个负荷下故障诊断的准确率可知,柴油机低负荷运行时出现故障,特征参数变化微弱,会导致识别困难,准确率较低;随着柴油机负荷上升,故障诊断的准确率也上升。此结论为更加准确的故障诊断提供了思路,需要增加低负荷时的训练样本,使模型的故障诊断准确率更高。