基于主成分分析的船舶柴油機(jī)故障監(jiān)測方法

尚前明， 楊安聲， 陳 輝， 唐新飛

(武漢理工大學(xué) 能源與動力工程學(xué)院， 武漢 430063)

基于主成分分析的船舶柴油機(jī)故障監(jiān)測方法

尚前明， 楊安聲， 陳 輝， 唐新飛

(武漢理工大學(xué) 能源與動力工程學(xué)院， 武漢 430063)

為研究船舶柴油機(jī)運(yùn)行狀態(tài)與熱工參數(shù)之間的聯(lián)系，通過監(jiān)測熱工參數(shù)的變化來判斷船舶柴油機(jī)當(dāng)前的狀態(tài)。以12K98ME-C柴油機(jī)為研究對象，采用主成分分析法對其12種熱工參數(shù)進(jìn)行分析，揭示柴油機(jī)性能各熱力參數(shù)之間存在很大的內(nèi)在聯(lián)系。在樣本數(shù)據(jù)中加入異常點(diǎn)，采用T2統(tǒng)計量和Q統(tǒng)計量對故障點(diǎn)進(jìn)行檢測分析，進(jìn)而驗(yàn)證該方法對故障監(jiān)測的有效性。研究發(fā)現(xiàn)柴油機(jī)熱工參數(shù)之間的相關(guān)性非常強(qiáng)，采用該方法可達(dá)到很好的降維效果，能準(zhǔn)確識別出柴油機(jī)的異常狀態(tài)。

柴油機(jī)；主成分分析；熱工參數(shù)；統(tǒng)計量；故障監(jiān)測

與柴油機(jī)工作過程有關(guān)的熱力參數(shù)蘊(yùn)含有大量的信息，這些信息具有外界干擾小、質(zhì)量好、診斷范圍廣和可用性強(qiáng)的特點(diǎn)，具有很高的監(jiān)測和診斷應(yīng)用價值。這里以MAN B&W的12K98ME-C智能柴油機(jī)為研究對象，運(yùn)用主成分分析(Principal Component Analysis，PCA)法處理其臺架試驗(yàn)數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)加入異常點(diǎn)，通過判斷統(tǒng)計量的數(shù)值是否超限對異常點(diǎn)進(jìn)行識別。利用該算法分析直接反映柴油機(jī)經(jīng)濟(jì)性和動力性的熱工參數(shù)，對了解柴油機(jī)性能故障與熱工參數(shù)之間的內(nèi)在聯(lián)系具有指導(dǎo)意義。

1 PCA故障監(jiān)測過程

PCA用于故障檢測的基本方法為：根據(jù)在正常工況下采集的數(shù)據(jù)，按一定的算法流程找出能表達(dá)正常工況下過程變量之間的因果關(guān)系的低維主成分(即主元模型)，一旦過程的實(shí)時測量數(shù)據(jù)的統(tǒng)計量超過建立的主元模型的統(tǒng)計量,即可判斷過程中已有故障發(fā)生，具體算法流程見圖1。

2 原型機(jī)及其熱工參數(shù)

圖1 主成分分析法用于故障監(jiān)測的一般過程

原型機(jī)為東方海外“OOCL 1720”主機(jī)(12K98ME-C)二沖程增壓柴油機(jī)，其額定功率下的最大轉(zhuǎn)速為104 r/min。該船配用MHI公司生產(chǎn)的MET83SE型渦輪增壓器，其參數(shù)為：最大轉(zhuǎn)速11 000 r/min，最高溫度580 ℃。測試時所使用燃油的參數(shù)為：黏度在40 ℃時為7.9 cSt，密度在15℃時為0.914 7 g/cm3，硫含量為0.23%。柴油機(jī)的氣缸常數(shù)為4.102 2，冷卻水的濃度為0.115‰。在這些參數(shù)下，柴油機(jī)在不同負(fù)荷下運(yùn)轉(zhuǎn)，測得所研究的12種熱工參數(shù)。[1-2]

在測試臺架上(雖然測試臺架與實(shí)船環(huán)境有一定的差異，但在主機(jī)性能測試方面相似度很高)，測得主機(jī)分別在25%,50%,75%,85%和100%等5種負(fù)荷下的一系列熱工參數(shù)，測量結(jié)果見表1，該數(shù)據(jù)是主機(jī)在相應(yīng)負(fù)荷下平穩(wěn)運(yùn)行一段時間之后選取某工作循環(huán)的熱工數(shù)據(jù)。

表1 不同負(fù)荷下柴油機(jī)的熱工參數(shù)

3 主元模型建立

為使主元模型能更加真實(shí)地反映出系統(tǒng)的所有特征，可任意選取一組合適的樣本進(jìn)行建模，同時訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)質(zhì)量的好壞直接決定主元模型的精確程度。由于樣本數(shù)據(jù)在實(shí)測中會受到噪聲的干擾，雖然PCA本身對噪聲有一定的處理能力，但噪聲過大仍會破壞各變量之間的相關(guān)性，影響主元模型之間的精度，因此只有對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行降噪處理才能確保主元模型的精確度。這里以25%負(fù)荷工況(該工況下主機(jī)轉(zhuǎn)速>50 r/min，鼓風(fēng)機(jī)處于關(guān)閉狀態(tài))下的熱工參數(shù)作為樣本參數(shù)，介紹PCA用于故障監(jiān)測的一般過程。

3.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

采用滑動平均值法對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行降噪。該方法首先定義一個移動窗口，其長度為k。設(shè)x(i)為第i時刻變量的測量值，用i到i+k時刻的移動窗口內(nèi)的樣本平均值來代替x(i)的觀測值，從而達(dá)到消除測量噪聲的目的。其降噪的過程可描述為

(1)

為研究各熱力參數(shù)與性能故障的內(nèi)在聯(lián)系，對由多組熱力參數(shù)組成的樣本矩陣R進(jìn)行主成分分析，每組樣本包含12種參數(shù)。

(2)

式(2)中:m為樣本點(diǎn)個數(shù);n=12。

對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理和相關(guān)分析，得到標(biāo)準(zhǔn)化樣本矩陣。

3.2 計算相關(guān)系數(shù)矩陣

帶噪聲的相關(guān)矩陣R為

降噪之后的相關(guān)矩陣R′為

對比相關(guān)系數(shù)矩陣R與R′可知，帶噪聲樣本的各變量之間的相關(guān)性非常小，直接將帶噪聲的樣本用于主成分分析起不到明顯的降維效果。對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行降噪之后樣本各變量之間的相關(guān)性明顯增強(qiáng)，因此降維效果也非常明顯。

3.3 特征值與特征向量

為進(jìn)一步分析樣本中各變量之間的關(guān)系及樣本的總體特征，需計算該矩陣對應(yīng)的特征向量和特征值及主成分的累計貢獻(xiàn)率[3](選取的主成分特征值之和與所有成分特征值之和的比值)，計算結(jié)果見表2。利用累計貢獻(xiàn)率來確定主元個數(shù)，累計貢獻(xiàn)率的大小直接反映主元模型的監(jiān)測精度，一般根據(jù)經(jīng)驗(yàn)，只要其值>85%即可滿足精度要求。[4-7]為進(jìn)一步提高監(jiān)測精度，將該指標(biāo)定在95%以上。

由表2可知:根據(jù)降噪前的樣本數(shù)據(jù)計算出的前8個主成分的累計貢獻(xiàn)率只有70.78%，并沒有達(dá)到95%，數(shù)據(jù)降維效果不佳;根據(jù)降噪之后的樣本數(shù)據(jù)計算出的第一主成分的貢獻(xiàn)率達(dá)到99.93%，超過95%，不僅降維效果非常明顯，而且具有很高的監(jiān)測精度。

4 PCA故障監(jiān)測

從統(tǒng)計學(xué)的角度來講，要檢測數(shù)據(jù)中是否包含故障信息，可通過建立統(tǒng)計量進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)，并根據(jù)統(tǒng)計量的值是否超過控制限來檢測故障。這里引入T2統(tǒng)計量和Q統(tǒng)計量作為檢測統(tǒng)計量。

4.1 T2統(tǒng)計量和Q統(tǒng)計量

HotellingT2和Q統(tǒng)計量[3,8]的定義如下。

1)T2統(tǒng)計量的計算式為

(3)

式(3)中:Da=diag(λ1,…,λa)為前a個主元的特征值矩陣。T2統(tǒng)計量服從自由度為n和n-a的F分布(n為訓(xùn)練樣本集合的樣本點(diǎn)個數(shù)，a為主元個數(shù))。T2統(tǒng)計量的實(shí)質(zhì)是檢測樣本x在主元空間的投影向量的長度。當(dāng)顯著性水平為α?xí)r，可得到T2統(tǒng)計量的控制限為

(4)

表2 特征向量與特征值計算結(jié)果

顯著性水平是指誤檢的概率，一般用α來表示，用1-α來表示置信度。

2)Q統(tǒng)計量的計算式為

(5)

當(dāng)顯著性水平為α?xí)r，Q統(tǒng)計量控制限(SPE控制限)為

(6)

對于一個新的檢測樣本，其Q統(tǒng)計量或T2統(tǒng)計量的值應(yīng)在控制限之內(nèi)為正常狀態(tài)，超出控制限為故障狀態(tài)。通常定義α=0.05時的控制限為警戒控制限,α=0.01時的控制限為動作控制限。為提高置信度,這里取α=0.01。

圖2～圖5為帶噪聲和降噪后的訓(xùn)練樣本的T2統(tǒng)計量和Q統(tǒng)計量，并給出對應(yīng)統(tǒng)計量的控制限。

從圖2～圖5中可看出:訓(xùn)練樣本對T2統(tǒng)計量不敏感，T2統(tǒng)計量的最大值比其控制限要小很多，因此降噪前和降噪后的樣本均沒有超過T2統(tǒng)計量控制限;訓(xùn)練樣本對Q統(tǒng)計量比較敏感，由于帶噪聲的緣故,部分樣本的Q統(tǒng)計量超過了其控制限，而降噪后的樣本均沒有超過Q統(tǒng)計量控制限，說明降噪可剔除一部分異常點(diǎn)。

圖2 帶噪聲訓(xùn)練樣本的T2統(tǒng)計量

圖3 帶噪聲訓(xùn)練樣本的Q統(tǒng)計量

圖4 降噪后訓(xùn)練樣本的T2統(tǒng)計量

圖5 降噪后訓(xùn)練樣本的Q統(tǒng)計量

4.2 故障監(jiān)測

為測試PCA的故障監(jiān)測能力，選取缸套冷卻水溫度高、氣缸排氣溫度高和透平壓氣機(jī)轉(zhuǎn)速偏低等3種異常現(xiàn)象，每種現(xiàn)象設(shè)置3種異常程度。具體異常點(diǎn)設(shè)置情況見表3。

表3中，異常程度的大小可用偏移率的絕對值來衡量。當(dāng)偏移率較低時可能只是普通的異常現(xiàn)象,當(dāng)偏移率超過一定限度時可能就是故障現(xiàn)象,這需通過2種不同的控制限來分析。測試樣本的T2統(tǒng)計量見圖6。

由圖6,圖7和表3可知:對于當(dāng)前工況，T2統(tǒng)計量在參數(shù)偏移率較大時才會超過控制限，Q統(tǒng)計量在參數(shù)偏移率較小時就會超過控制限,因此主機(jī)在某一確定工況下正常運(yùn)行過程中，對于波動范圍較大的參數(shù)可采用T2統(tǒng)計量作為監(jiān)測指標(biāo)，對于波動范圍較小的參數(shù)可采用Q統(tǒng)計量作為監(jiān)測指標(biāo)，這樣就可降低誤檢的概率，從而提高監(jiān)測的準(zhǔn)確性。

圖6 測試樣本的T2統(tǒng)計量

圖7 測試樣本的Q統(tǒng)計量

5 結(jié)束語

1)本文介紹PCA用于故障監(jiān)測的一般過程，以ME智能柴油機(jī)為研究實(shí)例分析其熱工參數(shù)的特性，降噪之后發(fā)現(xiàn)這些參數(shù)之間的相關(guān)性非常強(qiáng)，很適合采用該方法對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理。

2)本文采用T2統(tǒng)計量和Q統(tǒng)計量作為檢測統(tǒng)計量，對ME智能柴油機(jī)的熱工參數(shù)進(jìn)行檢測，發(fā)現(xiàn)Q統(tǒng)計量要比T2統(tǒng)計量敏感，在參數(shù)偏移率較小時就會超過控制限針對該特性，即可根據(jù)不同的參數(shù)特性選擇不同的監(jiān)測指標(biāo)。

3)本文只對穩(wěn)態(tài)工況進(jìn)行監(jiān)測，后續(xù)可嘗試進(jìn)行動態(tài)工況監(jiān)測。另外,可在故障監(jiān)測的基礎(chǔ)上與模式識別算法相結(jié)合進(jìn)行故障診斷。

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FaultDiagnosisofMarineDieselEngineBasedonPrincipalComponentAnalysis

SHANGQianming,YANGAnsheng,CHENHui,TANGXinfei

(School of Energy and Power Engineering, Wuhan University of Technology, Wuhan 430063, China)

In order to study the relationship between the marine diesel engine operating state and the thermal parameters and judge the status of marine diesel engine by monitoring the change of the thermal parameters, taking the 12K98ME-C diesel engine as the research object, the 12 kinds of thermal parameters are analyzed by the Principal Component Analysis(PCA), and the inherent relationship between the thermodynamic parameters of the diesel engine is revealed. Then outliers are added into the sample data, and the fault points are detected and analyzed byT2statistics andQstatistics. It is found that the correlation between the thermal parameters of the diesel engine is very strong. The method can effectively reduce the dimension and can accurately identify the abnormal state of the diesel engine.

diesel engine; PCA; thermal parameter; statistic; fault monitor

2017-12-08

國家自然科學(xué)基金面上項目(51579200)

尚前明(1974—),男，四川廣安人 ,副教授,研究方向?yàn)橹饕獎恿υO(shè)備故障診斷。E-mail:568857508@qq.com

楊安聲(1989—),男,河南信陽人,助理實(shí)驗(yàn)師,研究方向?yàn)檩啓C(jī)仿真及自動控制。E-mail:779666590@qq.com

1000-4653(2018)01-0019-05

U664.121;U672.2

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