柴油發(fā)動機(jī)燃油系統(tǒng)故障診斷與處理研究

黃福撐

【摘 ?要】現(xiàn)代科技水平的提升使得柴油機(jī)系統(tǒng)變得更加復(fù)雜，功能完善性不斷提升。如果某一個環(huán)節(jié)或是某一個零部件出現(xiàn)故障之后會直接關(guān)系到柴油機(jī)系統(tǒng)的安全性和可靠性。對于柴油發(fā)動機(jī)燃油系統(tǒng)來說，其內(nèi)部結(jié)構(gòu)復(fù)雜而特殊，對于系統(tǒng)的故障診斷工作能夠有效地推進(jìn)可靠性評價工作的落實，為故障診斷提供理論依據(jù)與技術(shù)基礎(chǔ)。

【關(guān)鍵詞】柴油發(fā)動機(jī);燃油系統(tǒng);故障診斷與處理

0.引言

系統(tǒng)的可靠性研究本身成為工業(yè)領(lǐng)域的研究重點，而在現(xiàn)代化生產(chǎn)發(fā)展要求的背景之下，設(shè)備的結(jié)構(gòu)變得更復(fù)雜，自動化程度更高，會有更多因素會導(dǎo)致設(shè)備故障降低其預(yù)期功能，產(chǎn)生潛在的經(jīng)濟(jì)損失或其它技術(shù)缺陷。確保設(shè)備的正常運行避免重大安全事故勢在必行，因此對于機(jī)器設(shè)備運行狀態(tài)的判定和研究也需要從結(jié)構(gòu)和組成的角度進(jìn)行故障診斷和故障處理。

1.故障診斷與處理的有關(guān)內(nèi)容

1.1 故障診斷技術(shù)研究

故障診斷指的是對被診斷設(shè)備進(jìn)行識別與分析，判斷故障的程度和影響等，包括系統(tǒng)是否還具有維修價值，從而確定檢測設(shè)備的狀況和故障類型。在此基礎(chǔ)上還可以完成必要的信息獲取過程。我國對于柴油發(fā)動機(jī)等內(nèi)燃機(jī)的系統(tǒng)故障探索性研究時間比較晚，但隨著現(xiàn)代社會自動化程度的提升，故障診斷與處理開始從被動維修轉(zhuǎn)變?yōu)轭A(yù)判維修。從流程來看，需要先選擇合適的測量方法和測量位置，再選取特征信號按照特征信號進(jìn)行狀態(tài)判定，分析特征信號和設(shè)備之間的聯(lián)系后，最后對設(shè)備運行狀態(tài)進(jìn)行總結(jié)。整個診斷過程劃分為三個階段。

第一階段是信號采集階段，借助檢測儀器完成對于目標(biāo)特征值的檢測，然后利用傳感器將系統(tǒng)狀態(tài)信息轉(zhuǎn)變?yōu)殡娦盘枺崛≈髴?yīng)用于數(shù)據(jù)處理設(shè)備當(dāng)中，用于開展系統(tǒng)診斷。而是否能夠?qū)ο到y(tǒng)狀態(tài)進(jìn)行診斷是十分重要的工作環(huán)節(jié)，因此可選擇某些水平更高的傳感器來保障診斷水平。

第二階段則是信號提取與信號處理階段，即從信號當(dāng)中提取最能夠反映出設(shè)備故障信息的特征參數(shù)用于故障診斷，從傳感器混合輸出信號中提取和篩選，然后對比設(shè)備在正常運轉(zhuǎn)時的信息以進(jìn)行狀態(tài)檢測，我們熟悉的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析就是該階段經(jīng)常使用的技術(shù)手段。

第三階段則是故障類型判斷，按照機(jī)械知識和維修實踐經(jīng)驗對設(shè)備狀態(tài)作出判定之后作出維修方案，其中最為重要的內(nèi)容在于確定系統(tǒng)參數(shù)和故障診斷信息，以診斷系統(tǒng)和故障方法等相關(guān)的知識作為輔助內(nèi)容。現(xiàn)階段人工智能和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)的內(nèi)容也取得了穩(wěn)定的效果，使得診斷系統(tǒng)的開發(fā)研究工作更加深入和專業(yè)。

2.柴油發(fā)動機(jī)燃油系統(tǒng)的故障診斷

2.1 燃油系統(tǒng)噴射過程

燃油系統(tǒng)作為柴油機(jī)的主要組成部分，如果燃油系統(tǒng)的某個區(qū)域出現(xiàn)故障，那么燃油系統(tǒng)當(dāng)中的很多參數(shù)會發(fā)生轉(zhuǎn)變，集中表現(xiàn)為壓力波形圖的狀態(tài)、波形參數(shù)值改變等，對于壓力波形圖的分析結(jié)果可以讓我們提取出對應(yīng)的故障特征信息判斷燃油系統(tǒng)處于怎樣的工況以達(dá)到故障診斷的最終目的[1]。整個系統(tǒng)劃分為低壓油路與高壓油路兩個部分，部分柴油機(jī)還會安裝附件完成柴油的儲存、過濾等。

在油自身的重力作用下油進(jìn)入低壓油路之后通過加壓，讓高壓油管進(jìn)入噴油器霧化后進(jìn)入燃燒室，這一噴射過程實際上是噴油泵和高壓油管的配合工作過程，在短短的時間內(nèi)可以讓高壓油管的壓力迅速上升，而壓力變化之后燃油本身的可壓縮性也讓油管的彈性變形特征顯著，壓力波在高壓回路內(nèi)的傳快速度讓噴射過程更加復(fù)雜。

2.2 壓力波數(shù)據(jù)分析

由于柴油機(jī)燃油系統(tǒng)狀態(tài)信息在壓力波形當(dāng)中會得到體現(xiàn)，如果燃油噴射系統(tǒng)出現(xiàn)問題后原有的供油狀態(tài)也會因此而發(fā)橫改變讓各類參數(shù)發(fā)生變化，例如波形形態(tài)或是波形參數(shù)值等。在綜合專業(yè)領(lǐng)域的知識分析結(jié)構(gòu)之后可以判斷燃油壓力波形的周期性特點，以采樣分析來獲取波形結(jié)構(gòu)，各個特征參量之間的集合物理意義也可以被用于符號化的波形分析。

使用高壓油管壓力波形展開故障診斷的過程當(dāng)中一般會使用兩種方法，一種是內(nèi)接式，另一種則是夾持式，前者是把壓力傳感器直接串聯(lián)在燃油噴射系統(tǒng)的油腔之內(nèi)，直接對油腔之內(nèi)的壓力波動進(jìn)行測量，但這種方法本身涉及到對于高壓油路的改裝過程。后者則是直接利用在高壓油管的傳感器來測量出膨脹量等參數(shù)來體現(xiàn)出油壓波形特征。

根據(jù)燃油系統(tǒng)的特征可以對特征譜信息進(jìn)行分析反映出整體工況特點，確保信號提取環(huán)節(jié)的可操作性。具體來看要選擇那些路徑最短的區(qū)域來確定設(shè)備的運行要求。在不影響傳感器測量精度的前提之下，應(yīng)多設(shè)置測量部位和檢測點。

3.故障診斷與處理技術(shù)

3.1 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法簡單而有效，在當(dāng)前的工程領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，而且具有很好的效果，以誤差的反向傳播來調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值與閾值，讓網(wǎng)絡(luò)的誤差平方和最小，其拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)當(dāng)中也包含輸入層、隱層以及輸出層。其中輸入信號正向傳播和誤差信號反向傳播是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的兩個基本方面，其中正向傳播是從輸入到輸出的順序進(jìn)行，反向傳播則是從輸出到輸入反向進(jìn)行。綜合來看該故障診斷方法采用非線性規(guī)劃當(dāng)中的最快速率下降方式按照誤差函數(shù)負(fù)梯度方向修改權(quán)值和向量，但需要考慮到網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化選擇和收斂速度問題，在實際應(yīng)用過程當(dāng)中可以考慮自適應(yīng)調(diào)整學(xué)習(xí)速率來減少學(xué)習(xí)時間[2]。

在故障診斷方面，以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成對于已知故障征兆樣本集的訓(xùn)練讓網(wǎng)絡(luò)達(dá)到預(yù)設(shè)的診斷精度獲得故障模式。將需要檢測的樣本輸入至已經(jīng)訓(xùn)練完畢的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)當(dāng)中之后可以與標(biāo)準(zhǔn)故障模式展開對比得出診斷結(jié)果和故障類型。通過故障診斷過程獲取信息數(shù)據(jù)之后，就可以讓結(jié)果和實際情況相互吻合，例如判斷是否出現(xiàn)哀難了針閥泄漏、出油閥失效等。由于某些比較小的差別并不會引起油壓波形的顯著改變，但通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行是被之后就可以讓診斷模型更加智能化提升故障的識別和分析能力，即便是在復(fù)合型故障產(chǎn)生后也可以進(jìn)行有效識別，獲取良好的樣本數(shù)據(jù)來支持故障分析環(huán)節(jié)[3]。

3.2 基于SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的故障診斷

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有良好的映射能力，并且可以通過非線性模型來進(jìn)行故障診斷，對實際過程參數(shù)值進(jìn)行偏差調(diào)整，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建模力來解決某些復(fù)雜問題，從而更好地提高診斷效率和診斷效果。而基于SOM自組織特征的映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以突出訓(xùn)練過程當(dāng)中的自動性特點來提取數(shù)據(jù)當(dāng)中的某些重要規(guī)律信息，在輸入層完成故障識別。按照競爭學(xué)習(xí)原理可以建立學(xué)習(xí)算法和網(wǎng)絡(luò)模型，并且展開網(wǎng)絡(luò)樣本設(shè)計與訓(xùn)練測試，最后對結(jié)果作出判定得到故障的基本規(guī)律條件。

4.結(jié)語

隨著未來智能檢測手段技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，在柴油發(fā)動機(jī)燃油系統(tǒng)故障的診斷過程當(dāng)中可以充分利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢所在做好學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，輸出機(jī)械的工作狀態(tài)信息，將這些信息與歷史故障信息做好對比。這樣一來可以確定系統(tǒng)故障產(chǎn)生的部位與原因，并且完成對于故障的初步診斷和后續(xù)緊密診斷，對系統(tǒng)工作過程做出說明并建立有關(guān)的模型，精確定位故障采取處理措施。

【參考文獻(xiàn)】

[1]仝兆景，石秀華，王文斌，等.柴油發(fā)動機(jī)燃油系統(tǒng)故障診斷研究[J].機(jī)械與電子， 2013（08）：28-31.

[2]王金鑫，王忠巍，馬修真，等.柴油機(jī)燃油系統(tǒng)多故障的解耦與診斷技術(shù)[J].控制與決策， 2019，34（10）.

[3]于洋，華樹明，王向軍.核電廠18PA6B柴油發(fā)電機(jī)組低壓燃油系統(tǒng)增壓泵頻繁啟動問題分析處理[J].裝備維修技術(shù)，2020，175（01）：95-96.