基于瞬時轉速的艦船柴油機多閾值診斷方法

，，

(海軍工程大學 動力工程學院，武漢 430033)

對于瞬時轉速的故障特征提取，此前的研究一般是對不同工況、不同轉速情況下瞬時轉速信號的變化規律進行分析，提取各缸工作不均勻性故障[1]；利用瞬時轉速結合振動沖擊相位信號，準確識別失火故障和定位故障缸所在位置[2]；利用瞬時轉速對柴油機指示轉矩進行估計[3]和利用瞬時轉速的波動估算缸內壓力[4]來判斷柴油機工作狀態以及故障診斷；根據多循環內的瞬時轉速波動情況，研究氣缸密封性及燃燒狀況[5]以檢測柴油機故障等。針對瞬時轉速干擾信號多、特征參數難以提取和故障閾值設置的問題，利用柴油機動力學模型進行故障機理和故障特征分析；對實測信號進行特征提取，采用多閾值故障特征進行故障缸定位，為基于瞬時轉速信號的艦船柴油機狀態在線監測及故障診斷系統研制打基礎。

1 柴油機非線性動力學模型

在動力學分析中，將曲軸連桿機構化簡為往復運動和旋轉運動兩部分：前者包括活塞組和連桿小頭，后者包括連桿大頭和曲軸組，二者皆取其換算質量，認為質量集中在一個質心。由于曲軸連桿機構既作往復運動又做旋轉運動，故認為是一個變慣量系統，其瞬時轉動慣量與曲軸轉角相關聯[6]。

單個曲軸連桿機構見圖1。

根據整個曲軸連桿機構動能相等原則有

(1)

由圖1中幾何關系和運動方程得到

(2)

式中：m1為往復運動集中換算質量；λ為曲軸連桿比，λ=R/L，L為連桿長度。

根據力矩做功等于慣量動能變化，可以得到

(3)

整理得到

(4)

式中：f(θ)和g(θ)均為θ的函數，具體為

根據內燃機曲軸飛輪系統的動力學分析，有轉矩平衡方程。

(5)

最后由氣體力矩公式：Tp(θ)=p(θ)ΑpRf(θ) ，根據各氣缸發火位置φk，并假設阻力轉矩等于平均氣體力矩，得到

(6)

式(6)為關于時間t的二階非線性微分方程，直接求解較為困難，需對該方程進行變換。

(7)

定義x(θ)=[ω(θ)]2，將式(6)變換為

(8)

式中：P(θ)和Q(θ)分別為

采用定步長4階龍格庫塔算法，輸入各氣缸示功圖即可完成瞬時轉速的計算。

2 瞬時轉速仿真及分析

2.1 三種工況下瞬時轉速仿真

仿真的機型為濰柴WD615試驗機，該試驗機具體參數見表1。

表1 試驗機主要技術參數

示功圖通過1號缸測壓通道進行采集，分別測取750 r/min工況下1號缸正常壓力曲線和1號缸斷油時的壓縮壓力曲線。測試結果見圖2。

仿真共設置3組工況：正常工況，1號缸斷油和1號3號缸斷油。試驗機為6缸機，根據發火順序，將各缸壓力輸入并疊加。正常工況下各缸輸入壓力為正常工作壓力，斷油工況下斷油缸輸入壓力為純壓縮壓力。將各缸壓力輸入仿真模型，得到3種工況下的瞬時轉速結果，并分別對仿真結果進行快速傅里葉變換，以觀察其頻譜結果如圖3、4。

2.2 仿真結果分析

圖3表明，在正常工況下，瞬時轉速在一個循環內成規律性波動。根據其頻譜分析，產生該波動的主要原因來自于37.9 Hz和75.2 Hz頻率。分析發動機原理可知，37.9 Hz為750 r/min轉速下各氣缸發火頻率，75.2 Hz為各氣缸活塞對曲軸的沖擊頻率，即往復力矩變化頻率，其值為2倍發火頻率。這個特點在故障狀態下依然存在。

在故障狀態下，轉速波形會發生變化，僅僅通過波形峰值變化無法有效判斷故障缸所在位置，特征并不明顯，故需要對其轉速波形特征進行處理。

2.3 特征波形

仿真波形表明，在出現故障時，波形會在某個區間發生畸變。取仿真結果的瞬時加速度，對比見圖5。圖5表明，1號、3號缸斷油時，在第1和第3個峰值出較正常工況下較低。根據柴油機發火次序，第1個峰值所在曲軸轉角區間對應的1號缸做功區間，第3個峰值所在曲軸轉角區間對應3號缸做功區間，這說明在仿真條件下瞬時轉速時域，加速度波形可較明顯地體現出斷油故障現象的基本特征。

為了更直觀地展現低頻段頻率，將頻譜圖轉換為頻率分布直方圖，見圖6。

圖6表明，在出現斷油故障時，則會在低頻段產生幅值較大的信號。這是由于在各缸工作不均勻性增大時，氣體力轉矩中低于發火頻率的分量會增大。通過低頻段的頻率特征可判斷是否出現氣缸斷油故障。

可見，利用非線性動力學模型仿真得到的瞬時轉速，在出現故障時，在時域波形、加速度波形和低頻段頻率分量中均出現較明顯的故障特征。

3 實測信號的故障分析與診斷

3.1 實測數據分析

測取760、900、1 100、1 300、1 500 r/min工況下瞬時轉速，分別設置1號缸斷油、1號3號缸斷油和正常工況，共15種工況，每組數據測試50個柴油機工作循環。使用上述方法對瞬時轉速進行處理，以760 r/min下的3種工況為例，結果見圖7、8。

由圖7可以看出，試驗機運行狀態中，瞬時轉速在一個循環內的轉速波動并不一致。這是由于機械式柴油機自身各缸之間差異等因素導致的。在出現故障時，則會在對應氣缸做功區間產生異于正常波動的特征。故在故障診斷時，只需將故障缸的轉速特征與正常缸的轉速特征相比，便能得到故障波形特征。

由圖8可以看出，出現故障時，頻譜會在25 Hz及以下頻段出現波峰。分析認為，由于氣體力矩的諧波在不均勻波動時產生的諧波。該現象與仿真結果一致。則瞬時轉速頻譜低頻段頻率特征也可作為故障出現的特征。

3.2 故障特征提取

根據仿真結果分析，由轉速波動特性以及頻譜特性，共提取5種特征，分別為：區間轉速升高系數、轉速升程區間、區間波動系數、最大加速度系數、低頻段頻率系數。其中前4個特征為波形時域特征，第5個特征為波形頻域特征。以760 r/min實測轉速波形為例。

3.2.1 區間轉速升高系數IR

區間轉速升高系數體現的是在獨立做功區間內轉速的上升幅度，見圖9。

(8)

3.2.2 轉速升程相位系數Iθ

轉速升程相位系數體現的是獨立做功轉速上升所用時間，見圖10。

Iθi=Δθi/720

(9)

3.2.3 區間波動系數IB

區間波動系數用于衡量單區間內波動情況。

(10)

3.2.4 最大加速度系數Ia

最大加速度系數體現了單缸做功能力的峰值，見圖11。

(11)

3.2.5 低頻段頻率系數If

低頻段頻率系數是指波形頻譜中，低頻段的頻率與發火頻率幅值的一個關系。根據前文的分析可知，在出現故障時，轉速的頻譜會在低頻段出現幅值較大的信號。發火頻率可以通過計算得到，在運行中，其實際頻率值與計算所得有一定的偏差，主要是由于平均轉速的輕微變化導致的。故在處理時，將計算所得發火頻率附近的頻率幅值取平均值作為基準頻率，取小于基準頻率的幅值做算術平均值，得到的故障均值頻率與基準頻率之比即為低頻段頻率系數，見圖12。

如圖12所示，由平均轉速可以計算得到柴油機發火頻率為760/2×6/60=38 Hz，其中761 r/min為平均轉速，6為氣缸數；實測發火頻率附近頻率為37.13 Hz和40.5 Hz，將兩者幅值的算術均值作為基準頻率，同時計算低頻段頻率幅值算術均值，將兩者之比視為發生氣缸做功不足故障的特征。得到低頻段頻率系數If。

(12)

式中：Pm、Pn為Pf附近頻率幅值，分別位于發火頻率計算值兩側，其對應的分量為轉速波形中最主要分量；Pi為低頻能量幅值。

3.3 單一故障閾值識別效果

3.3.1 低頻段頻率系數If診斷效果

當系數If大于某閾值I(f0)時，判定發生了故障。低頻段頻率系數(前30循環平均值)見表2。

取前15種工況前30個循環共450組數據作為故障識別樣本，取正常工況下If最大值設定為閾值I(f0)。根據數據計算結果得到閾值為I(f0)=0.00 497。用后20個循環共300組數據進行識別效果，正確識別的組個數為269組，診斷準確性為89.6%。

3.3.2 故障定位系數診斷效果

在使用故障定位系數進行故障診斷時，首先需要獲取當前轉速下各缸正常工作下的IR、Iθ、Iβ及Ia。在測取到故障轉速并提取系數之后，取對應缸號的故障系數與正常系數之比，得到故障定位系數。計算方法為：γi=GIi/NIi。式中:γi為對應缸號的故障定位系數，GIi為故障狀況下的波形特征，NIi為正常狀況下的波形特征。轉速升程相位故障定位系數需按上述結果計算后減1并取絕對值。

得到上述故障特征系數之后即可定義故障閾值。根據10種故障工況前30個循環數組得到各系數故障閾值：A區間轉速升高故障定位系數閾值γR0=0.549 8，低于該閾值時認定為故障；B轉速升程相位故障定位閾值γθ0=0.08，高于該閾值時認定為故障；C區間波動故障定位系數閾值γB0=0.631 9，低于該閾值時認定為故障；D最大加速度故障定位系數閾值γa0=0.598 1，低于該閾值是認定為故障。

使用單一故障定位系數進行診斷，取10種故障工況后20個循環共200組故障測試樣本進行診斷。其中區間轉速升高故障定位系數正確識別175組，識別正確率87.5%；轉速升程相位故障定位系數正確識別106組，識別正確率為53%；區間波動故障定位系數正確識別167組，識別正確率為83.5%；最大加速度故障定位系數正確識別175組，識別正確率為87.5%。

3.4 多閾值診斷效果

通過單一故障定位系數進行定位均有誤診現象存在，為了提高診斷正確率，將多重數組同時作為樣本輸入。對每個故障定位特征系數進行故障識別，并給定一種投票機制：若A類特征識別中一號缸出現高于故障閾值，則記為[1,0,0,0,0,0]；B類特征識別中一號缸出現低于于故障閾值時，記為[1,0,0,0,0,0]；C類特征識別中一號缸出現高于故障閾值時，記為[1,0,0,0,0,0]；D類特征識別中一號缸出現高于故障閾值時同樣記為[1,0,0,0,0,0]。最終將4類故障識別數組疊加，得到識別數組[6,0,0,0,0,0]，以此方法完成故障缸的判別，得到此結果則為一號缸故障。通過此方法進行判別，列舉1號3號缸斷油結果見表3。

表3 第80循環綜合診斷列表

規定當識別數組數值大于2時，認定為故障。使用該方法進行對200組數據進行診斷，成功識別故障缸組數為197組，正確識別率為98.5%。單一閾值和綜合閾值診斷效果對比見圖13。

4 結論

1)當氣缸出現做功能力不足故障時，柴油機瞬時轉速波形在時域和頻域內的波形均會發生變化，其變化特征能夠作為診斷氣缸做功能力不足的條件。

2)使用單一特征無法精準判別故障缸，使用多閾值診斷方法能有效提高故障的識別率。

3)使用多閾值診斷方法可為基于瞬時轉速信號的艦船柴油機狀態在線監測及故障診斷系統研制打下良好基礎。

4)本方法對于缸數較多、做功沖程重合較多的柴油機診斷，效果并不理想，還需要提取更明顯的特征參數。

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