船用中速柴油機故障診斷技術研究

陳智君，周小康，余永華

(武漢理工大學 能源與動力工程學院,湖北 武漢 430063)

柴油機的正常工作是保證船舶安全航行的基礎，大力開展對柴油機的故障診斷技術是非常必要的。高強度的工作任務、惡劣的工作環境導致船舶柴油機頻繁發生故障。以前由于故障監測技術手段落后,主要依靠人工憑借多年機器監測的經驗對其運行狀態作出評判和故障分析診斷，經常會出現錯判或漏判，可靠性差。文章以6DE-18型船用中速柴油機(以下簡稱“船用中速柴油機”)為研究對象，采用仿真建模的方式分析[1]，先對故障模型進行診斷，再通過試驗驗證故障診斷的準確性，完善船用中速柴油機故障診斷系統，確保船舶柴油機正常平穩的運行。

1 船用中速柴油機仿真建模

柴油機是一個集機、電、熱、液為一體的復雜動力轉化系統,工作環境惡劣,故障源多,在柴油機上模擬故障進行診斷研究代價較大且十分危險,有關柴油機故障診斷的分析和研究較少。計算機仿真技術的出現，能夠很好地實現對機器運轉的分析和評估，不但完成了部分無法通過試驗完成的研究，而且極大地降低了成本。對內燃機進行仿真試驗，在降低工作量的同時加快了研發的進度。

船用中速柴油機是直立、水冷、直接噴射式、廢氣渦輪增壓的四沖程柴油機，其建模關鍵技術參數見表1。

表1 船用中速柴油機建模關鍵技術參數

1.1 模型建立

首先建立船用中速柴油機正常模型，然后在正常模型的基礎上根據故障的機理模擬出相應的故障，得到柴油機的故障模型，最后對故障模型進行分析研究，開發對應的故障診斷技術。

選用的仿真軟件建模流程簡明清晰,將柴油機模塊化處理，并分成許多單獨的模塊[2]，根據柴油機實際結構尺寸建立相應的模塊，在設置完所有的模型參數后，把各部分模型按照合理的順序連接起來，組成船用中速柴油機整機模型。

1.2 故障狀態模型建立

本文研究的柴油機典型故障可以分為3類：堵塞、泄漏和噴油正時偏差。故障模型是在原機正常模型的基礎上建立的，根據不同故障的性質和特點，確定了與其相關的基本故障參數，通過修改這些參數使它們與正常值存在偏差，達到模擬故障的效果[3]。此次研究的船用中速柴油機的故障類型一共有11種(包含正常無故障情況)，故障分類如表2所示。

表2 故障分類

1)堵塞故障。柴油機部件出現了堵塞故障，就限制了通過故障部件的流量，通常采用改變直徑的方式來模擬堵塞故障[4]。以噴油嘴堵塞為例，通過設置噴油嘴的噴孔直徑大小和噴孔數多少來模擬噴油嘴堵塞這一故障，船用中速柴油機采用的是非冷卻式多孔噴油嘴，每個汽缸配有1個噴油嘴，噴油嘴上設10個噴孔，噴孔直徑0.28 mm，單位時間噴油量137 mg，通過適當修改這些參數值來模擬噴油嘴堵塞故障。

2)泄漏故障。進氣管或者排氣管泄漏都是上一級的空氣流入下一級時，一部分流入到外部環境中，本文采用在上下兩級之間添加一個三叉管來模擬泄漏故障[5]，三叉管的3個端口分別連接上一級端口、下一級端口和外部環境。

3)噴油正時偏差故障。噴油正時是柴油機的重要技術參數，它影響柴油機功率、油耗和尾氣排放。通過修改噴油器的噴油時刻來模擬噴油時序故障，船用中速柴油機的噴油正時是8.5°，合理增大和減小噴油時刻的值，模擬噴油正時提前和延遲故障。

2 PSO-SVM故障診斷數學模型

在故障診斷的方法之中，BP神經網絡法和支持向量機算法(SVM)有著比較明顯的優勢，相較于傳統的方法能夠對故障診斷中的故障根源進行更加全面的分析。BP神經網絡算法需要大量的訓練樣本且極易陷入局部最小值，時常影響著診斷準確率。而支持向量機算法的特點是泛化能力強、全局最優性好[6]。因此，本文采用支持向量機算法對仿真故障數據進行處理,對結果進行對比分析，并選取最合適的算法進行優化,保證對船用中速柴油機故障診斷的準確性。

支持向量機(SVM)是一種機器學習算法，其核心是通過構造分割面對數據分類，采用的是結構風險最小化準則，可以最大程度地挖掘數據類別信息。采用支持向量機的故障診斷方式首先要建立故障向量，根據船用中速柴油機的常見故障特點及故障機理分析，結合船用中速柴油機傳感器的安裝可能性和柴油機的監測和診斷的實際情況的綜合分析，提取了14個特征參數組建故障向量[7]。表3為故障向量的特征參數表，表3中涉及的缸內參數都以1#汽缸為對象。

表3 故障向量的特征參數表

按照設置的故障模型依次運行仿真建模軟件，可以收集到大量上述特征參數，采集的原始數據無法直接作為數學模型的輸入，需要進行降維處理。

支持向量機算法的參數設置對其準確度有著很大影響，而其參數的選擇具有很強的隨機性，因此，采用粒子群算法對其進行優化，通過共享局部最優解求得全局最優解的方式優化支持向量機參數，通過粒子群算法優化后的SVM模型稱為PSO-SVM故障診斷模型。選取1 100組訓練樣本和330組測試樣本。根據相關文獻記載和實際項目經驗積累綜合考慮，選取RBF作為核函數[8]，粒子群算法尋優得SVM的懲罰參數C=15.324 3和核函數參數g=42.285 7。將模型參數設置完成后，先用1 100組訓練樣本對模型進行訓練學習，再以330組測試樣本作為訓練好的PSO-SVM模型的輸入，驗證所設計的基于支持向量機(PSO-SVM)的柴油機故障診斷方法的性能。PSO-SVM分類結果如圖1所示。

圖1 PSO-SVM分類結果

由圖1知，PSO-SVM模型的測試樣本僅有4組故障樣本被錯誤分類，故障診斷準確率十分高，達到了98.78%，表明此故障診斷模型基本滿足船用中速柴油機故障診斷要求。

3 試驗驗證

通過船用中速柴油機臺架試驗，對建模故障模型和故障診斷PSO-SVM數學模型進行驗證。故障試驗的模擬是對機器有一定損害的,因此，由于條件限制，故障設置的種類和故障發生的程度都會受到約束，僅對船用中速柴油機試驗臺架進行進氣管泄漏故障(故障5)和噴油器堵塞故障(故障2)研究。船用中速柴油機故障診斷試驗主要分為3個部分：試驗準備階段、試驗進行階段和數據處理階段。在試驗中有2點需要特別注意，一是柴油機每次改變負荷后，都需要柴油機穩定運作之后再進行數據采集記錄；二是每種故障測試完，一定要停機，而且要柴油機冷卻到常溫再進行另外的故障試驗，以免影響熱力參數數據采集的準確性。

3.1 故障模型驗證

1)進氣管泄漏故障模型驗證。依照上文中故障診斷流程進行臺架試驗，計算機通過缸壓信號采集卡記錄柴油機額定轉速900 r/min下不同負荷的缸壓原始信號。將仿真軟件所建立的船用中速柴油機進氣管泄漏故障模型設置轉速為 900 r/min，負荷分別為0、25%、50%、75%和100%，運行模型，得到大量的缸壓數據[9]。進氣管泄漏時，各負荷下缸壓曲線對比圖如圖2所示。

由圖2知，在柴油機每種負荷下，進氣管泄漏故障的仿真值曲線和試驗值曲線都較接近，各部分誤差值均在5%之內，滿足試驗誤差的要求。表明船用中速柴油機進氣管泄漏模型和實際機器故障的情況吻合，可以很好地仿真實機的進氣管泄漏故障狀態，采集的仿真模型數據也是準確有效的。

圖2 進氣管泄漏時，各負荷下缸壓曲線對比圖

2)噴油嘴堵塞故障模型驗證。按照故障診斷流程進行船用中速柴油機故障模式臺架試驗，計算機通過缸壓信號采集卡記錄柴油機額定轉速900 r/min時，不同負荷的缸壓原始信號。將船用中速柴油機噴油嘴堵塞故障模型設置轉速為 900 r/min，負荷分別為0、25%、50%、75%和100%的運行模型，得到大量的缸壓數據。噴油嘴堵塞時，各負荷下缸壓曲線對比圖如圖3所示。

由圖3知，噴油嘴堵塞故障時，采集的柴油機各負荷下的缸壓曲線和仿真模型采集的缸壓曲線幾乎重合，各部分誤差值小于3%，表面仿真軟件建立柴油機噴油嘴堵塞故障模型準確合理，具有很真實的仿真效果，仿真數據可信度高。

圖3 噴油嘴堵塞時，各負荷下缸壓曲線對比圖

綜上所述，進氣管泄漏故障模型和噴油嘴堵塞故障模型驗證的試驗結果表明，采用改變相應部件結構尺寸和熱力邊界條件能夠很準確地模擬出機器所發生的故障，采集仿真故障模型的數據可以作為訓練PSO-SVM故障分離器的樣本。

3.2 算法驗證

將船用中速柴油機故障診斷試驗所記錄的數據按照柴油機運轉的負荷進行分類，依次為0、25%、50%、75%和100%。本次試驗主要驗證正常狀況(故障1)、噴油嘴堵塞(故障2)和進氣管泄漏(故障5)3種柴油機狀態，每種狀態在各種工況下選取30組數據，按順序編號為1～90，分別將這些數據輸入到對應負荷的故障診斷PSO-SVM分離器模型，得到了故障診斷結果，見表4。

表4 故障診斷結果表

由表4計算知，PSO-SVM故障診斷模型對正常狀況(故障1)、噴油嘴堵塞(故障2)和進氣管泄漏(故障5)的狀態識別準確率很高，分別為99.33%、94.67%、95.33%，表明此PSO-SVM模型對船用中速柴油機的故障診斷可靠有效。

4 結束語

本文為了研究船用中速柴油機的故障診斷方法，運用建模仿真的方式，建立故障模型，得到故障數據樣本庫，訓練和建立故障診斷模型PSO-SVM，最后通過試驗，驗證了故障模型的可靠性強和PSO-SVM故障診斷準確率高的結論。由對比試驗驗證過程中，各個負荷下故障診斷的準確率可知，柴油機低負荷運行時出現故障，特征參數變化微弱，會導致識別困難，準確率較低；隨著柴油機負荷上升，故障診斷的準確率也上升。此結論為更加準確的故障診斷提供了思路，需要增加低負荷時的訓練樣本，使模型的故障診斷準確率更高。