基于组态软件的某型船用发电柴油机监测模拟器设计

笪 睿，陈 宁，杨 鹏，赵光辉，陈 浩

（江苏科技大学 能源与动力学院，镇江212003）

船舶设备的状态监测和维护是保障设备正常运行、提高设备工作效率、延长设备使用寿命的主要手段[1]。随着船舶自动化程度的提高，设备的日常维护和故障检修越发困难，维护费用升高[2]。譬如船用柴油机是船舶的“心脏”。一旦出现故障，不仅造成严重经济损失，而且对船舶的安全也产生危害。

作者主要针对船用发电柴油机整体性能和健康状态展开研究[3]，通过对研究对象进行大量的仿真模拟和操作训练，逐步使船用发电柴油机健康管理系统完善[4]，从而能够将系统移植到硬件设备上，最终建立一个能够及时、准确地对多种异常或热工故障状态进行诊断、预判或消除，对发电柴油机运行进行必要的健康管理模拟器[5]。此模拟器能够提高发电柴油机运行的安全性与可靠性，通过对船员的有效训练，把发电柴油机的故障率降到最低，延长发电柴油机的使用寿命，降低维护费用，减少投资成本与风险，其系统结构如图1所示。

图1 柴油机健康管理系统架构Fig.1 Architecture of diesel engine health management system

1 发电柴油机数学模型

1.1 建模方法

柴油机的仿真模型应针对不同的目的选取相应的建模方法，本文研究的柴油机作为船舶电站的原动机，需要在稳定工况下运行，仿真模型作为健康管理模拟系统的底层架构。其模拟的目的是使柴油机获得稳定运行工质时的状态与性能参数，因此，在对柴油机进行数学建模时，主要对缸内工作过程及进排气系统进行建模，只考虑气缸内工质状态变化和能量转换情况及其气体状态参数，不考虑柴油机缸内的详细燃烧过程及燃烧产物[6]，因此，柴油机数学模型选择容积法模型。

1.2 发电柴油机建模基本微分方程

柴油机缸内工作过程包含众多复杂的物理、化学、流动、传热、传质等现象，根据以上假设，发电柴油机缸内工作过程可以简化为3 个基本微分方程[7]。

（1）能量守恒方程

（2）质量守恒方程

（3）理性气体状态方程

式中：φ 为曲轴转角；u为工质的内能；QB、Qw分别为燃烧释放的热量和缸壁散热量；hs、he分别为扫气气体比焓和废气比焓；ms、me、mB分别为进入气缸内的气体质量、排出气缸内的气体质量和气缸内的循环喷油量；V为气缸工作容积；p为缸内气体压力；m为缸内气体质量；T为缸内气体温度；R 为气体常数。

2 仿真模型搭建

2.1 发电柴油机基本参数

本健康管理系统的发电机组原动机采用TBD620系列柴油机，其特点为输出功率大、四冲程、水冷、废气涡轮增压及进气冷却，因此，广泛用于各类发电机组、船舶、机车、泵及压缩机。作者研究对象为TBD620V16 型船用发电柴油机，增压器型号为TPS48，其主要参数如表1所示。

表1 TBD620V16 型柴油机主要参数Tab.1 Main parameters of TBD620V16 diesel engine

2.2 进排气阀升程拟合模拟

进排气阀的升程曲线一般由厂家提供的实验数据得到，也可由凸轮升程表数据拟合得到，如图2、图3所示，因此，由TBD620V16 型柴油机进排气阀曲线，使用Simulink 的Lookup Table 模块进行样条曲线插值，可以得到任一曲轴转角处的气门高度，对气阀升程数据进行插值拟合，插值数据如表2所示[8]。

图2 进气阀升程曲线Fig.2 Inlet valve lift curve

图3 排气阀升程曲线Fig.3 Lift curve of exhaust valve

表2 进、排气阀升程表Tab.2 Inlet and exhaust valve lift

2.3 发电柴油机仿真模型设计

由于发电柴油机整个系统组成极为复杂，每个子系统又有多个工作过程模块，其系统间相互关联，通过应用Simulink 软件对发电柴油机仿真进行模块化仿真建模，按系统划分并封装各子系统模块，其仿真模型结构如图4所示。

图4 柴油机仿真模型结构Fig.4 Structure of diesel engine simulation model

2.4 发电柴油机仿真模型验证

本文研究的柴油机作为船舶电站原动机，带动发电机在额定转速下持续运行，所以柴油机需在稳定转速下运行。为了验证该发电柴油机仿真模型的准确性，对发电柴油机额定转速1500 r/mim 时的有效扭矩下的一定工况进行了模拟，选用定步长连续算法进行仿真计算，通过四阶Runge-Kutta 法积分，并考虑仿真精度要求，设仿真步长为1°CA，并换算成时间为0.01 ms。

为了验证模型的准确性，作者将发电柴油机动态模拟的仿真结果与其实机测试结果对比，并通过两者间的误差来判断仿真的准确性，如表3所示。

表3 1500 r/min 下柴油机仿真与测试结果对比Tab.3 Comparison of simulation and test results of diesel engine under 1500 r/min

由表3 可知，仿真的结果与台架实验结果基本吻合，表3 中缸内最高爆发压力和缸内最高温度的误差均在5%以下，其仿真与台架实验的最大误差在燃油消耗率，为-4.79%；因此该仿真模型具有参考性，且仿真精度满足系统仿真模拟的要求。

3 基于BP 神经网络的发电柴油机健康诊断算法模型

3.1 热工故障建立

发电柴油机不同热工故障下，各工况点输出参数变化较大。改变Simulink 物理模型的结构，模拟柴油机故障工况，分析故障状态下的8 个输出热工参数与标准工况的偏差，能够判断13 种典型热工故障特征[10]，如表4所示。

表4 柴油机柴油机在不同热工故障下的热工参数Tab.4 Thermal parameters of diesel engines under different thermal faults

表中Pm为缸内最高爆发压力，Tm为缸内最高温度，Ps为涡后最高排气压力，Ts为涡后最高排气温度，Pb为涡前最高排气压力，Tb为涡前排气温度，ntc为增压器最高转速，n1为压缩多变指数

3.2 BP 神经网络诊断模型建立

本研究用Matlab 的newff.m 函数来搭建三层神经网络系统，具体参数设置[11]：①各层神经元个数：8-9-1；②隐含层激励函数：tansig；③输出层激励函数：logsig；④训练函数：trainlm；⑤迭代次数：1000；⑥学习率：0.01；⑦均方根误差：0.001。

对柴油机正常状态和故障状态模型的热工参数数据进行处理，提取正常工况和每种故障工况的样本数据，每种工况各7000 个数据，分别用数字1-14 表示其监督值，为了使算法模型更加准确，每种工况的训练集样本数和测试集样本数各不相同，具体详情如表5所示。

表5 BP 神经网络诊断模型数据处理情况Tab.5 Data processing of BP neural network diagnosis model

其次，对提取的样本通过Matlab 算法工具进行训练，得到柴油机故障诊断模型。通过测试数据对故障诊断模型进行测试，得到故障诊断模型的诊断时间和诊断准确率。在作者中用决定系数来表示故障诊断准确率，当决定系数越接近1 时，特征量与故障类型的相关性越强，故障诊断越准确[12]。

4 健康管理系统人机交互界面

4.1 数据通信

本文通过Sql Server2014 建立柴油机性能数据库和故障库，其中性能数据库存放柴油机仿真模型运行时各种参数的实时值，故障库存放柴油机的故障类型，故障描述，故障原因，故障处置方法和柴油机健康决策。船用发电柴油机模拟器是由Simulink 仿真模型、数据库和KingSCADA 人机交互界面3 个部分组成，其中Simulink 与数据库之间通过S-Function Builder模块进行数据通信[13]，其模块设置如图5所示，人机交互界面与数据库之间通过ODBC 数据源进行通信。

图5 S-Function Builder 设置机界面Fig.5 S-Function Builder setup machine interface

4.2 人机交互界面

模拟器界面主要由柴油发电机组机性能监测部分，故障模拟部分以及健康诊断部分3 个部分组成，性能监测部分包括柴油发电机组主界面，柴油机进排气系统界面和柴油机涡轮增压系统界面。通过故障模拟界面可以模拟柴油机不同的热工故障工况，通过性能监测界面可以观察柴油机各参数值的变化情况，其性能监测界面如图6所示。

图6 性能监测界面Fig.6 Performance monitoring and fault simulation interface

将通过Matlab 神经网络算法工具训练出来的柴油机故障诊断模型进行封装测试，生成Simulink模块作为柴油机健康诊断的底层架构。柴油机健康诊断界面利用Simulink 算法模块，分析柴油机8 个重要热工参数的数值变化，对柴油机的健康状态做出判断，同时根据得出的健康诊断结果给出相应的决策支持[14]。热工参数可以手动输入或者通过采集卡采集实机数据，其界面如图7所示。

图7 健康诊断界面Fig.7 Health diagnosis interface

4.3 硬件设备

本模拟器通过不断训练和测试，逐步完善了系统各部分的性能，同时，使系统各部分之间的通信不断稳定，数据传输速度更快，数据更加完整，丢失率及数据失真大大减少，将其移植至硬件设备上，进行训练和测试，其硬件设备如图8所示。

图8 控制台及数据采集器Fig.8 Console and data collector

5 结语

本文研究的船舶电站柴油机健康监测模拟器，是基于Simulink 仿真系统与KingSCADA 人机交互系统虚实结合的船舶副机操作训练模拟器，通过不断的仿真训练和实机操作训练，大大提高了轮机人员对船舶副机健康管理的效率和能力[15]。同时本系统可以根据不同的船型更改船舶副机仿真模型和传感器模块以适应不同的船舶，使培训人员根据现有条件作出针对性训练，通过健康诊断决策支持系统，更好的掌握船舶副机的整体健康状态和故障处置过程[16]。