基于IMS聚類算法的柴油發動機故障診斷方法研究

李曉博， 江志農， 張 沛， 錢 迪， 薛繼旭， 鄭 會， 張進杰

(1.北京化工大學 診斷與自愈研究中心，北京 100029； 2.中石油北京天然氣管道有限公司，北京 100101)

柴油發動機是石油礦場、固定發電和船舶等領域廣泛應用的動力機械，一旦發生故障，會造成巨大的經濟損失，因此對柴油機進行故障診斷和狀態監測具有重要意義。目前，柴油發動機故障診斷常見的方法和理論主要分為基于熱力參數、油液、信號處理的傳統故障診斷技術和基于模型、知識的現代故障診斷技術。

基于熱力參數的診斷技術[1]，是指通過監測柴油機工作時的各種性能參數，包括各種進排氣壓力、柴油溫度、油管壓力等，然后運用各種理論來分析診斷柴油機故障的方法，但是熱力參數法對沖擊類故障診斷不敏感。基于油液監測的診斷技術，是利用光電或磁力學技術對潤滑油樣進行分析，從而診斷出發動機故障的種類及其發生部位[2]。但油液監測診斷技術只能確定故障的種類，不能精確診斷故障發生部位，同時在實現實時監測方面也有很大的困難?；谛盘柼幚淼墓收显\斷方法，在發動機故障領域中常用的檢測信號為振動信號。信號處理的對象主要包括有時域、頻域以及峰值等指標。運用相關分析、頻域、小波分析等信號分析法[3]，提取方差、幅值、頻率等特征值，從而檢測出故障。這種診斷法的缺點在于只能對單個或者少數的振動部件進行分析和診斷?；谀Ｐ偷墓收显\斷法[4]，是指在建立診斷對象的數學模型的基礎上，根據由模型獲得的預測形態和所測量的形態之間的差異計算出被診斷系統的故障元件。但是其診斷精度嚴重依賴于模型的精度，一旦模型有所偏差，就會導致診斷失敗或誤診。基于知識的診斷法不需要對象的精確數學模型。主要有以下幾種：神經網絡故障診斷法[5]，基于粗糙集的故障診斷法[6]，基于模糊系統的故障診斷法[7]，如模糊聚類算法等以及故障樹故障診斷法[8]和專家系統[9]等。

單一的故障診斷技術有著各自的優缺點，難以滿足復雜系統的診斷的要求。因此，將不同的診斷法有效的結合起來，是故障診斷技術發展的一個趨勢。本文將信號處理的診斷方法與模式識別相結合，將柴油發動機振動信號經過特征提取和選擇后的特征參數，作為歸納監視系統算法模型的輸入參數。最終實現發動機故障的智能診斷。

歸納監視系統(Inductive Monitoring System，IMS)不需要對系統模型進行構建，因此適用于系統模型復雜或者未知的情況，它通過已有正常數據建立一個或多個監控數據庫。其訓練數據主要來源有兩種：系統正常運行時傳感器提供的數據以及系統的仿真測試數據，通過訓練形成不同數據群，待測數據通過與各數據群進行比較得出與各數據群的不同關系進而判斷是否故障[10]。IMS聚類算法的原理就是根據數據空間分布的不同，計算相互間的距離差異進行故障診斷。該方法要求被聚類數據的波動性較為穩定，適用于多維參數綜合分析，并且不需要故障數據，所以即可用于實時監控，也可用離線數據分析。IMS聚類算法作為一套成熟的故障診斷算法，已經廣泛被國外使用于各類動力系統的故障診斷領域，例如，NASA地面指揮中心將IMS聚類算法用于航天飛機外部熱控系統、速度陀螺裝備等系統的故障診斷[11]，然而在國內應用案例卻極少。故本文應用IMS聚類算法進行柴油機故障診斷研究。

1 IMS故障診斷方法

歸納式監控算法分為訓練過程與診斷過程。訓練過程中，根據訓練數據生成數據群。數據群即若干數據點的集合。對于正常工作過程中的數據，每個數據點P都含有多個分量P1，P2，…，PN。對于每一個新數據點P，如果沒有建立過數據群，則建立數據群C1，該數據群的初始上下限分別為

數據群上、下限即數據群邊界的定義，所以數據群的初始范圍僅僅為一個數據點，上、下限分別與該數據點各個分量相等。

如果已經建立過數據群，則需判斷是否有一個數據群的上、下限包含了這個新數據點P。如果有一個數據群的上、下限包含了這個新數據點P，則將這個數據點P并入這個數據群，并更新數據群內數據點個數信息。其含義為新數據點的每一個分量都在數據群對應分量范圍上、下限之間。

如果沒有數據群的上、下限包含這個新數據點P，則計算新數據點P到每個數據群的距離，找出這些距離的最小值。如果這個最小值小于一個給定閾值D，則將這個數據點P并入這個數據群，并更新該數據群的上、下限。本文選擇的距離定義為：該數據點各分量到數據群上限和數據群下限距離之和。更新數據群上下限的規則為：單邊擴充，即若數據點某一分量超出與該分量對應的數據群上限，則新的數據群上限為該分量加上該分量超出原數據群上限乘以數據群擴張系數E；若數據點某一分量超出與該分量對應的數據群下限，則新的數據群下限為該分量減去該分量超出原數據群下限乘以數據群擴張系數E。通常，擴張系數選擇2%可以滿足要求。

如果這個最小值大于一個給定閾值D，則建立一個新的數據群Ck，該數據群上下限分別為

即數據群的初始范圍為新的數據點，上、下限分別與該數據點各個分量相等。

診斷過程中，判斷數據點的位置及與各數據群的距離，如果數據點既不在各數據群內，而且與各數據群的距離大于給定閾值，則表示系統故障。

歸納式監控算法訓練與測試兩部分流程，分別如圖1和圖2所示。

圖1 歸納式監控算法訓練程序流程圖

2 柴油發動機振動信號的特征提取與選擇

研究對象為一臺WP10六缸柴油發動機。實驗臺發動機的飛輪端的齒輪盤上端安裝電渦流傳感器、在各缸的缸蓋上安裝加速度振動傳感器、在曲軸箱對角方向渦輪增壓器上分別安裝加速度振動傳感器，本文所研究的振動信號即采集于安裝在6#缸缸蓋上的加速度振動傳感器。為獲取柴油發動機故障狀態下的振動信號數據，我們模擬試驗了柴油發動機常見的三種故障，分別為：失火，小頭瓦磨損和撞缸故障。具體過程如下：

圖2 歸納式監控算法測試程序流程

(1) 失火故障：將6號缸的燃油進口用堵頭堵住，其余各缸均保持正常供油，開車運行約10 min，轉速穩定在600 r/min；

(2) 小頭瓦磨損故障：將6號缸的小頭瓦拆下進行人為磨損減薄，然后重新裝上，其他缸均正常，開車運行約10 min，轉速保持在600 r/min；

(3) 撞缸故障：將一段活塞環放入6號缸內，其他缸均正常，點火運行。開車運行約10 min，轉速保持在600 r/min。

2.1 柴油發動機振動信號的特征提取

本文試驗所安裝振動傳感器的采樣頻率為25 600 Hz，而柴油發動機穩定轉速為600 r/min。根據計算柴油發動機振動信號每個周期包含約5 120個數據點。

通過試驗，共采集正常狀態下數據1 000組，其中800組作為訓練數據，其余200組作為測試數據；各故障狀態下數據200組，對數據進行時域分析。

本文對各工況下振動信號經過時域特征提取后，得到4種工況下振動數據的6種特征值。然后對每一個特征在不同的工況下的值求出取值范圍，如表1所示。

表1 各工況下不同特征參數的取值范圍

2.2 柴油發動機振動信號的特征選擇

從表1可知，六個時域特征量當中，不同的故障工況下的同一種時域特征量的取值范圍是不盡相同的，所以各個時域特征量對柴油發動機不同故障的靈敏度是不一樣的。

本文用優、良、中、差來衡量各特征量對不同故障工況的靈敏度，對初始輸入故障數據與正常數據之間的差異化做一個半定型的分析，以此來選出適合于IMS聚類算法的聚類過程的特征量。“差”為故障特征量和正常特征量范圍大部分重合，重合率大于80%；“中”為故障特征量和正常特征量小部分重合，重合率小于20%；“良”為故障特征量和正常特征量范圍不重合，但不同故障特征量間范圍大部分重合，重合率大于80%；“優”為故障特征量和正常特征量范圍不重合，但不同故障特征量間范圍小部分重合，重合率小于20%，經過大量數據驗證，這樣的特征量可以更好地用于IMS聚類算法的聚類過程，如表2所示。

表2 各特征量對不同故障工況的靈敏度

從表2可知，平均值、標準差和方差值對于區別柴油發動機正常狀態和各故障的效果并不是很好， 因此選擇峭度值、峰峰值和均方值作為反映振動的3個特征參數組成特征向量，作為IMS算法的輸入值。

3 基于IMS聚類算法的故障診斷

應用歸納式監控算法對實驗所得數據進行分析，以柴油機正常工作狀態下的800組數據作為訓練樣本，正常狀態下其余200組數據和各故障狀態下的200組數據分別作為待測數據。

算法代碼在MATLAB環境下實現，分為歸一化、優化、訓練、測試四個部分。根據上述參數和前面的分析, 應用均方值、峰峰值和峭度值這3個參數作為IMS算法的輸入向量。

3.1 歸一化

由于提供的初始數據的不同分量數量級差距很大，并且量綱不同，它們數值的變化與它們的重要性不一定相稱。在聚類分析中，分析結果完全依賴于各個變量的變異度，因此需要統一數據尺度，即進行歸一化，消除量綱差異。本文使用標準差規范化方法對樣本數據進行歸一化[15]

(1)

式中：x為原始訓練樣本數據；xmin為數據中最小值；xmax為數據最大值；x′為歸一化之后的數據。歸一化程序部分結果輸出，如表3所示。

3.2 優化距離閾值

在使用距離閾值判定樣本數據是否屬于某一數據群時，應該有一優化方法對距離閾值進行優化，以最大限度的去除人為設定因素對診斷結果帶來的干擾。

表3 IMS歸一化程序部分結果輸出

Fukuyama-Sugeno指數[16]可以作為適應度函數表征數據群分組是否合理，FS指數的計算方法為

(2)

式中：xij為數據群內各個數據點；vi為參考點；v為參考點的中心；C為數據群個數；N為該數據群內數據個數。在固定其他影響訓練結果的因素時，FS最小時的D為最優值。通過MATLAB中優化工具箱中的遺傳算法尋找適應度函數絕對值最小時所對應的D，即為D的最優結果。

FS與D值變化的大致對應關系，如圖3所示。

圖3 FS與D值變化的大致對應關系

以歸一化后正常狀態數據作為輸入，優化結果如圖4所示。

圖4 距離閾值優化結果

由圖4可知，當距離閾值D為1.70時，適應度函數值最小，距離閾值D與正常狀態數據群個數的關系，如圖5所示。此時對應的正常數據群個數為10個。

圖5 距離閾值D與正常狀態數據群個數的關系

3.3 訓練

以歸一化后正常狀態數據、優化閾值D=1.70、數據群擴張系數E=1.02作為輸入，訓練結果即數據群上、下限、個數、各群內數據個數作為輸出。具體輸入輸出結果，如表4和表5所示。

表4 各數據群上限值結果

3.4 測試

由于發動機工作環境的原因，即使在正常工作狀態下數據也可能出現些許波動，這些波動可能造成的結果就是被判斷為故障數據，這些數據被稱為野點。為了提高報警的準確率降低錯誤超限數據和誤判率，需要對野點進行判斷處理。對于一個待測數據，數據可能的類型增加為四種。首先判斷是否完全屬于某個數據群的上、下限，若屬于則為正常數據，若不屬于，則進行下面的工作。

表5 各數據群下限值和群內數據個數結果

計算該數據點到數據群的最短距離，記為Dis；計算該點各分量到歸一化中心的距離，根據設定去除距離最大的2個分量，計算余下分量到數據群的最短距離，記為Dis1。根據下表對Dis和Dis1與數據群閾值D和閾值變形(Num-2)/Num·D比較(Num為數據點分量個數)，進行數據類型判斷[17]。野點判斷準則，如表6所示。

表6 野點判斷準則

利用其余200組正常數據作為測試數據進行故障檢測，結果如圖6所示。

圖6 正常狀態數據測試結果

由圖6可知，該算法對正常狀態下的數據具有很好的檢測準確性，誤警率為0。

將失火、小頭瓦磨損和撞缸故障狀態下的200組數據分別作為測試數據，輸入到經過上述步驟訓練好的IMS聚類算法中，得到最后測試結果，如圖7～圖9所示。

圖7 失火故障狀態數據測試結果

圖8 小頭瓦磨損故障狀態數據測試結果

圖9 撞缸狀態數據測試結果

由圖7～圖9可知，該算法對各故障狀態下的數據同樣具有很好的檢測準確性，報警率均為100%，證明IMS聚類算法模型可以很好地用于柴油機的故障診斷。

4 結 論

本文首先對柴油機各工況振動信號進行特征提取和選擇。然后建立IMS聚類算法模型，在一臺V6渦輪增壓柴油發動機上進行相關故障實驗，得到訓練和驗證IMS聚類算法模型的數據，將提取到的特征量作為該模型的輸入參數，實現發動機故障的智能診斷。經過數據驗證，該模型對于故障的判斷全部正確。當前的研究為柴油發動機故障的診斷提出了一個新的檢測途徑。

與此同時，IMS聚類算法也存在一定的不足，目前僅能應用于異常/故障檢測，并未涉及故障模式識別、健康評估等領域。基于此，以后的學者可以利用正常數據和故障數據分別對模型進行訓練，合并各個工作狀態下訓練得到的數據群作為最終的測試模型，然后進行故障識別。 另外，也可以從健康評估的角度入手，根據計算測試數據與各數據聚類模型之間的空間距離、方位角度關系，實現故障模式識別，當系統處于故障狀態，利用測試數據在不同故障方向上的投影大小，評估柴油發動機的相應的故障程度。

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