柴油機(jī)常見故障分類

1、柴油機(jī)常見故障分類主要故障模式及原因 磨損、變形、穴蝕、腐蝕。1整機(jī)異響一一氣門間隙等調(diào)整不當(dāng)；有明顯敲缸聲。2柴油機(jī)抱死曲軸抱死。3柴油機(jī)卡死一一因潤(rùn)滑不良或高溫引起活塞在缸筒中卡死。4汽缸壓力不當(dāng)活塞環(huán)漏氣。5竄氣竄油一一活塞環(huán)折斷。6功能失效*油路原因（堵塞，進(jìn)氣等）。7活塞頂死由于吸入異物引起，造成活塞環(huán)損壞。8柴油機(jī)過熱*由于水道部分堵塞或控溫器損壞。9油耗超標(biāo)一一磨損嚴(yán)重、漏油嚴(yán)重。10油水混合*由于汽缸墊密封性能差引起。11缸體損壞*活塞破損或連桿螺栓斷裂，連桿將缸體打壞，柴油機(jī)報(bào)廢 12缸筒拉傷進(jìn)入異物，引起拉傷。13缸筒損壞一一活塞損壞，活塞銷卡簧斷或脫落，活塞環(huán)斷。14缸套

2、松動(dòng)缸套松動(dòng)后，邊沿滲水。15活塞燒蝕一一頂部嚴(yán)重?zé)g需更換。16活塞銷斷裂17活塞環(huán)漏氣一一漏氣后，沖擊油底殼引起異常響動(dòng)。18連桿襯套磨損* 磨損引起松動(dòng)。19連桿軸瓦燒蝕*有蝕或輕微。20連桿軸瓦拉傷。異常磨損的常見故障：80%的機(jī)件損壞是由于磨損引起的1拉缸、燒軸瓦、抱軸、氣閥、閥座間隙過大引起的泄漏、活塞組件與汽缸套的過度磨損導(dǎo)致間隙增加，壓縮壓力下降，燃燒不良，功率下降，廢氣竄入曲 柄箱，潤(rùn)滑油蒸發(fā)和劣化，嚴(yán)重時(shí)會(huì)導(dǎo)致曲軸箱爆炸；2高壓油泵及噴油嘴的磨損會(huì)導(dǎo)致不能產(chǎn)生額定的高壓燃油，使噴油提前角及噴油時(shí)間偏離最佳值，噴油嘴積碳；3滑油泵異常磨損會(huì)降低滑油輸出壓力；4曲軸和軸承間隙增

3、大會(huì)加劇振動(dòng)和噪聲，嚴(yán)重時(shí)曲軸因疲勞而斷裂。原因；1潤(rùn)滑油壓力過低（潤(rùn)滑油泵齒間隙過大，產(chǎn)生不了足夠壓力的滑油，潤(rùn)滑油過濾器及管路堵塞，壓力潤(rùn)滑摩擦副間隙過大；2潤(rùn)滑油中含有顆粒特別是硬質(zhì)磨粒將會(huì)造成摩擦副機(jī)件的磨料磨損；3潤(rùn)滑油變質(zhì)，潤(rùn)滑油中進(jìn)水、混入 燃油、添加劑失效等；4環(huán)境影響，如潤(rùn)滑油溫度過高會(huì)使黏度急劇下降，柴油 機(jī)斷冷卻水必然使柴油機(jī)拉缸而最終停機(jī)。二變形由于受力不均勻、磨損不均勻或拆裝不正確通常導(dǎo)致柴油機(jī)機(jī)件變形。如軸 瓦磨損不均勻?qū)е虑S變形，缸蓋安裝時(shí)受力不均勻或熱負(fù)荷作用下都會(huì)產(chǎn)生變 形，工作時(shí)汽缸蓋和機(jī)體之間將會(huì)產(chǎn)生泄漏。三穴蝕穴蝕是在流體系統(tǒng)中，液體內(nèi)部空化而產(chǎn)生空泡

4、，空泡的破裂產(chǎn)生微射流， 并對(duì)固體壁面產(chǎn)生破壞現(xiàn)象。柴油機(jī)一般都存在穴蝕，特別是在汽缸外側(cè)和機(jī)體 水腔內(nèi)側(cè)。合適的冷卻水添加劑能有效地抑制冷卻系統(tǒng)的穴蝕和腐蝕。柴油機(jī)故障診斷的研究?jī)?nèi)容1故障機(jī)理的研究20世紀(jì)70年代后期提出了基于機(jī)械故障的動(dòng)力學(xué)機(jī)理研究的故障診斷技 術(shù)，主要根據(jù)機(jī)械設(shè)備的力學(xué)特征，建立相應(yīng)的動(dòng)力學(xué)模型，從故障對(duì)系統(tǒng)動(dòng)力 學(xué)參數(shù)的影響來分析故障特性。這種方法對(duì)診斷大型機(jī)組的轉(zhuǎn)子裂紋故障取得了 實(shí)際的效果，80年代后期提出了基于共振解調(diào)原理的診斷技術(shù)。它主要根據(jù)滾 動(dòng)軸承局部故障點(diǎn)脈沖激勵(lì)引起的共振， 對(duì)共振響應(yīng)的解調(diào)可以獲得軸承故障的 特征頻率。目前機(jī)械故障機(jī)理的研究仍在不斷深

5、入進(jìn)行，例如摩擦過程、自激振動(dòng)、軸承動(dòng)力失穩(wěn)等的機(jī)理研究和對(duì)于裂紋齒輪和裂紋轉(zhuǎn)子振動(dòng)信號(hào)中相位特性 的研究都取得了一定的成果。2狀態(tài)信號(hào)的采集狀態(tài)信號(hào)是機(jī)械設(shè)備異常或故障信息的載體，選用一定的檢測(cè)方法和檢測(cè)系 統(tǒng)采集最能表證診斷對(duì)象狀態(tài)的信號(hào)，是故障診斷技術(shù)實(shí)施過程中不可缺少的環(huán) 節(jié)。能夠真實(shí)、充分地采集到足夠數(shù)量的，客觀反映診斷對(duì)象狀況的狀態(tài)信號(hào)， 是故障診斷的關(guān)鍵。在柴油機(jī)故障診斷中，主要使用的測(cè)試方法有： a振動(dòng)測(cè)試一一主要測(cè)量的參數(shù)有速度、加速度、位移；使用的傳感器主要有電 渦流傳感器、磁電式傳感器、壓電式傳感器。利用缸體表面的振動(dòng)信號(hào)，采用傳遞函數(shù)法，對(duì)氣缸壓力進(jìn)行數(shù)值模擬，可 對(duì)氣

6、缸壓力進(jìn)行診斷。診斷進(jìn)、排氣系統(tǒng)的故障多數(shù)也是測(cè)量缸體表面的振動(dòng)信 號(hào)。通過對(duì)氣閥落座造成的沖擊在氣門附近的振動(dòng)響應(yīng)進(jìn)行監(jiān)測(cè)，可以對(duì)氣閥的磨損狀況及氣門間隙進(jìn)行診斷。在整體性能診斷中，有學(xué)者提出采用灰色理論構(gòu)造診斷模型，在振動(dòng)信號(hào)的 時(shí)域分析中，有學(xué)者提出了發(fā)動(dòng)機(jī)診斷的多重分形法。B壓力測(cè)試一一進(jìn)排氣系統(tǒng)的壓力可判斷缸內(nèi)工作情況及缸的密封狀況。測(cè)量燃油的流動(dòng)壓力可診斷燃油系統(tǒng)的狀況。測(cè)量潤(rùn)滑油壓力可以直接反應(yīng)出潤(rùn)滑系統(tǒng) 密封性能的好壞，特別是曲軸連桿的密封程度。C轉(zhuǎn)速測(cè)試轉(zhuǎn)速波動(dòng)診斷法和無負(fù)載測(cè)功法柴油機(jī)曲軸的瞬時(shí)轉(zhuǎn)速波動(dòng)信號(hào)能反映機(jī)器的工作狀態(tài)， 通過對(duì)瞬時(shí)轉(zhuǎn)速波 動(dòng)信號(hào)的分析可以得到機(jī)器運(yùn)

7、行狀態(tài)和相關(guān)故障的豐富信息。 正常工況下，各缸 的動(dòng)力性能基本一致，柴油機(jī)運(yùn)轉(zhuǎn)平穩(wěn)，各缸瞬時(shí)轉(zhuǎn)速波動(dòng)雖有差異，但總在一 個(gè)不大的范圍內(nèi)，并呈現(xiàn)某種規(guī)律性；但當(dāng)某個(gè)氣缸工作不正常時(shí)，動(dòng)力的一致 性受到破壞，柴油機(jī)運(yùn)轉(zhuǎn)的平穩(wěn)性變差，轉(zhuǎn)速波動(dòng)信號(hào)會(huì)產(chǎn)生嚴(yán)重變形，根據(jù)此 可以判斷其缸內(nèi)工作過程的好壞。 轉(zhuǎn)速診斷法可以對(duì)缸內(nèi)工作情況進(jìn)行判別， 如 對(duì)缸內(nèi)熄火進(jìn)行識(shí)別等。無負(fù)載測(cè)功法的原理是在發(fā)動(dòng)機(jī)空載加速的工況下測(cè)量其轉(zhuǎn)速，通過轉(zhuǎn)速變化率與瞬時(shí)功率的對(duì)應(yīng)關(guān)系求解發(fā)動(dòng)機(jī)功率。轉(zhuǎn)速測(cè)量的精度對(duì)診斷有至關(guān)重要 的影響。D光譜、鐵譜測(cè)試在柴油機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)中，檢測(cè)潤(rùn)滑油中鐵的含量可以間接判斷金屬部件的磨 損。E聲發(fā)

8、射測(cè)試聲發(fā)射可以用于在線測(cè)量發(fā)動(dòng)機(jī)的連桿軸承故障，也可以通過測(cè)量柴油機(jī)燃 燒壓力的振蕩共振頻率來診斷燃油系統(tǒng)故障。F激光測(cè)試技術(shù)基于激光照射在運(yùn)動(dòng)物體上散射的相干光和多普勒頻移原理， 已研制開發(fā)出 檢測(cè)和診斷故障的裝置，其中有診斷柴油機(jī)噴嘴孔口壓降、 旋轉(zhuǎn)零件和曲軸扭振 的激光測(cè)量?jī)x。G場(chǎng)測(cè)試激光多普勒測(cè)試技術(shù)可以用于柴油機(jī)燃燒場(chǎng)的測(cè)試分析。英國(guó)OMETRON公司已推出采用激光方法的全場(chǎng)振動(dòng)測(cè)試分析儀器和采用紅外線遠(yuǎn)距離掃描技 術(shù)的全場(chǎng)應(yīng)力測(cè)試系統(tǒng)?？梢苑治龉ぷ髟O(shè)備的整體振動(dòng)或應(yīng)力分布。紅外熱成像技術(shù)也有了新的發(fā)展，1996年美國(guó)CSI公司在中國(guó)首次展出了 用焦平面技術(shù)制成的紅外熱面像儀，比原

9、來的光機(jī)掃描技術(shù)成象速度快， 可以瞬 時(shí)掃描成像，用以測(cè)量溫度場(chǎng)。3信號(hào)處理技術(shù)與故障特征提取初始信號(hào)與故障征兆之間往往不存在直接的對(duì)應(yīng)關(guān)系，故障信息通?；祀s在大量背景噪聲中。故障特征提取就是將初始信號(hào)進(jìn)行維數(shù)壓縮、形式變換、去除 干擾、保留和增強(qiáng)有用信號(hào)，精化故障特征信息的過程。因此，信號(hào)模式的轉(zhuǎn)換 與特征的提取是分析故障的關(guān)鍵步驟和前提。信號(hào)處理和故障特征提取的方式分 為以下幾種： a函數(shù)分析法一一利用信號(hào)與特征之間的定量函數(shù)關(guān)系，通過數(shù)學(xué)分析的方法， 直接得到特征量。最典型的方法就是狀態(tài)空間分析法。例如在診斷機(jī)械結(jié)構(gòu)是否 完好時(shí)，首先建立結(jié)構(gòu)的振動(dòng)方程，進(jìn)行結(jié)構(gòu)模型態(tài)分析，側(cè)取的信號(hào)作為

10、狀態(tài) 方程的輸出，再根據(jù)狀態(tài)方程確定機(jī)械結(jié)構(gòu)當(dāng)前的特征參數(shù)。B調(diào)和分析法一一自從195年快速傅里葉變換（FFT）問世以來，調(diào)和分析在 眾多的應(yīng)用領(lǐng)域獲得了迅速發(fā)展，已經(jīng)稱為信息處理中最重要、最基本的技術(shù)。 目前幾乎所有的動(dòng)態(tài)分析儀都是以此為核心進(jìn)行信號(hào)處理的。所有以FFT為基礎(chǔ)派生出來的分析方法均獲得了極大的發(fā)展， 例如周期圖分析法，快速卷積與反 卷積、相干分析、自譜、互譜、細(xì)化譜、倒頻譜、傳遞函數(shù)、譜趨勢(shì)分析、適量 監(jiān)測(cè)圖等。改進(jìn)FFT算法AFFT的提出，大大減少了傳統(tǒng)（FFT）中泄漏和柵 欄效應(yīng)引起的誤差，從而使基于相位信息的故障診斷稱為可能。在此基礎(chǔ)上提出 了全息譜方法、提純軸心軌跡法以

11、及軸心軌跡復(fù)雜度分析法等一系列新方法。此外，相位分析技術(shù)也包括希爾伯特變換的應(yīng)用，用于對(duì)信號(hào)的調(diào)制進(jìn)行包絡(luò)分析、 相位解調(diào)和瞬時(shí)頻率的計(jì)算等。應(yīng)用于非平穩(wěn)的時(shí)變信號(hào)或非線性信號(hào)的分析方法研究也有了很大進(jìn)展，尤其是信號(hào)的時(shí)一一頻展開。其中，獲得廣泛應(yīng)用的有GABOR提出的窗口傅立葉變換和 WIGNER提出的WIGNER分布,這些方法對(duì)于刻畫信號(hào)在瞬時(shí)的頻譜 結(jié)構(gòu)有良好效果，同時(shí)經(jīng)過修正后重新建立的信號(hào)可以更加有效地表證信號(hào)的特 征。調(diào)和分析在理論和應(yīng)用領(lǐng)域的最新進(jìn)展是“小波分析”，20世紀(jì)80年代后期， 在信號(hào)時(shí)一一頻局部化特性的研究基礎(chǔ)上，建立了小波理論。這一理論不僅成為 數(shù)學(xué)上調(diào)和分析理論的

12、重大進(jìn)展，而且迅速在諸多領(lǐng)域中獲得了廣泛的應(yīng)用。 目 前這一技術(shù)的發(fā)展方興未艾，在機(jī)械設(shè)備故障診斷中的應(yīng)用已取得重要成果。C參數(shù)模型法一一這一方式是根據(jù)被測(cè)系統(tǒng)的特性建立起參數(shù)模型，再利用所獲得的信號(hào)計(jì)算出模型的特征參數(shù)，根據(jù)參數(shù)模型可以對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析以及進(jìn) 行趨勢(shì)預(yù)測(cè)與控制。目前，獲得廣泛應(yīng)用的參數(shù)模型之一就是時(shí)序模型的診斷方 法。這是一種對(duì)信號(hào)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)意義上的處理與分析的數(shù)學(xué)方法。它根據(jù)時(shí)間序列信號(hào)，建立差分方程形式的數(shù)學(xué)模型， 這種模型是對(duì)被測(cè)系統(tǒng)的時(shí)域描述， 反 映了系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)，另外一類參數(shù)模型是現(xiàn)代控制論中的系統(tǒng)辨識(shí)差分方程。當(dāng)系統(tǒng)的輸入可知時(shí)，這種差分方程可以提供比時(shí)序模

13、型更加完備的信息。近年來，這一類方法仍在不斷完善，出現(xiàn)了諸如基于最大熵準(zhǔn)則、最小均方準(zhǔn)則、最 大似然準(zhǔn)則、最小交叉準(zhǔn)則等的大量算法。參數(shù)模型法的特點(diǎn)是幾乎能將蘊(yùn)含在 采樣數(shù)據(jù)中的全部信息凝聚在少數(shù)的幾個(gè)模型參數(shù)之中，因而能對(duì)系統(tǒng)作出精練而有效的數(shù)學(xué)表示。它的主要優(yōu)點(diǎn)是計(jì)算信號(hào)的統(tǒng)計(jì)特性時(shí)沒有對(duì)采樣數(shù)據(jù)的加 窗影響，因而不存在頻譜的泄漏，頻率定位準(zhǔn)確。4設(shè)備狀態(tài)分析與故障診斷特征量和特征信息的提取，僅僅是提供了對(duì)設(shè)備狀態(tài)進(jìn)行分析與診斷的依據(jù)，如何作出正確的判斷與決策，是診斷技術(shù)所要解決的問題。這一技術(shù)領(lǐng)域的 研究目前十分活躍，并取得了很大進(jìn)展。設(shè)備狀態(tài)的分析與診斷方法可以概括為 以下幾類：（1）

14、 函數(shù)診斷法：在特征量與設(shè)備狀態(tài)之間如果存在確定的函數(shù)關(guān)系，則可以通過計(jì)算來得到設(shè)備的狀態(tài)，例如，根據(jù)振動(dòng)信號(hào)已經(jīng)得出的當(dāng)前結(jié)構(gòu)剛 度這一特征量，而剛度與裂紋的位置和大小存在一定的數(shù)學(xué)關(guān)系，則可以通過計(jì)算判斷結(jié)構(gòu)有無裂紋。（2）對(duì)比診斷法：事先通過計(jì)算分析、試驗(yàn)研究或?qū)?shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)歸納等方式，確定設(shè)備有關(guān)狀態(tài)與特征量之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，即建立特征量的基準(zhǔn)模式。在對(duì)設(shè)備狀態(tài)進(jìn)行分析判斷時(shí)，只要將得到的特征量與基準(zhǔn)模式進(jìn) 行比較，即可確定設(shè)備當(dāng)前的運(yùn)行狀態(tài)。例如在對(duì)機(jī)械設(shè)備進(jìn)行全息譜分 析時(shí)，根據(jù)計(jì)算機(jī)模擬數(shù)據(jù)和以往大量的典型實(shí)際故障信號(hào)，分別對(duì)回轉(zhuǎn)機(jī)械的各種典型故障（如失衡、不對(duì)中、油膜渦動(dòng)、氣

15、流激振、喘振等）， 建立相應(yīng)的全息譜圖集；對(duì)具體的機(jī)械設(shè)備進(jìn)行診斷時(shí)，將得到的全息譜 與標(biāo)準(zhǔn)圖集進(jìn)行比較分析，即可確定故障類型。（3） 邏輯診斷法：當(dāng)根據(jù)多重特征對(duì)設(shè)備進(jìn)行分析時(shí)， 這種方法最為有效，它 的主要發(fā)展是故障樹分析方法（FTA）。故障樹原來是分析系統(tǒng)可靠性和 安全性的重要方法，在故障診斷中常用于系統(tǒng)的故障分析， 既可用于故障 診斷，也可用于故障預(yù)測(cè)，是一種有效的分析工具。（4）統(tǒng)計(jì)診斷法：它包括各種統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別方法，信息特征選擇和維數(shù)壓縮也 屬于這一類方法，例如主分量分析法。在故障診斷中，常用的識(shí)別方法有 基于各種距離的聚類分析方法，各種線性或非線性判別分析法，如BAYES 分類器

16、等，時(shí)域模型參數(shù)法以及利用 kullback-leioler信息量的識(shí)別方法 和J 散度分析方法等。（5）模糊診斷法一一這是20世紀(jì)80年代興起的一種新的診斷方法。它以模 糊數(shù)學(xué)為基礎(chǔ)，利用人類思維中的模糊邏輯，根據(jù)多種特征參量對(duì)設(shè)備進(jìn) 行綜合評(píng)判，從而得出準(zhǔn)確的結(jié)論，這一方法在柴油機(jī)燃油系統(tǒng)故障診斷 中已經(jīng)獲得了成功的應(yīng)用。（6）人工智能方法：人工智能是一個(gè)范圍廣泛的研究領(lǐng)域， 專家系統(tǒng)是其中一 個(gè)活躍的研究方向。專家系統(tǒng)能夠?qū)⒃O(shè)備管理和維修人員的實(shí)際經(jīng)驗(yàn)以及 專家的思維方法同計(jì)算機(jī)強(qiáng)大的計(jì)算功能和巨大的存儲(chǔ)容量相結(jié)合，同時(shí)還具有知識(shí)的擴(kuò)充以及分析方法的自我學(xué)習(xí)等功能， 從而對(duì)機(jī)械設(shè)備具有

17、十分有效的診斷能力。專家系統(tǒng)的核心內(nèi)容包括：知識(shí)庫、知識(shí)獲取、推 理機(jī)和解釋部分。專家系統(tǒng)按照其知識(shí)表達(dá)方式的不同可以分為基于準(zhǔn)則 的和基于框架的專家系統(tǒng)；按照其推理方式的不同可以分為正向推理和逆 向推理。近年來，人工智能的另外一個(gè)領(lǐng)域，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究工作取得了很大進(jìn)展， 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自學(xué)習(xí)功能，使之不受專家知識(shí)和編程者個(gè)人能力的局限，能 夠不斷增強(qiáng)判斷能力，因而能提高設(shè)備診斷的準(zhǔn)確率，并能對(duì)運(yùn)行狀態(tài)作出 預(yù)報(bào)。5診斷信息的存儲(chǔ)與管理診斷信息隸屬于設(shè)備管理信息，因此，設(shè)備管理信息一般總是包含有設(shè)備狀態(tài)的診斷信息。這一領(lǐng)域的最新發(fā)展包括了設(shè)備管理綜合信息的存儲(chǔ)、管理與檢索。由于計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，

18、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的普及，多媒體計(jì)算機(jī)以及超大容量可 以高速讀取的CD -ROM光盤的廣泛應(yīng)用，診斷信息的存儲(chǔ)已經(jīng)不僅僅是數(shù)據(jù) 和文字的存儲(chǔ)，而是集聲音、圖像、數(shù)據(jù)、文字等綜合信息的同一存儲(chǔ)和管理。 這種管理系統(tǒng)的多層次高速檢索功能配合計(jì)算機(jī)通訊技術(shù)，將使設(shè)備診斷信息更 好地服務(wù)于設(shè)備狀態(tài)分析、狀態(tài)趨勢(shì)分析和維修規(guī)劃的決策。整個(gè)故障診斷的過程可以用下圖表示。柴油機(jī)故障診斷方法評(píng)述1基于振動(dòng)信號(hào)的時(shí)頻特征提取法柴油機(jī)是一種高速的往復(fù)式動(dòng)力機(jī)械，缸蓋振動(dòng)信號(hào)是反映柴油機(jī)內(nèi)部各個(gè) 部件之間關(guān)系的極其敏感的參數(shù)，它是缸內(nèi)氣體燃爆壓力、進(jìn)排氣門落座沖擊和 進(jìn)排氣門開啟氣流沖擊等多種激勵(lì)力綜合作用的結(jié)果，同時(shí)還受

19、到機(jī)身整體振動(dòng) 等其它因素的影響，其表現(xiàn)形式既具有與工作循環(huán)有關(guān)的周期特性， 又具有非平 衡時(shí)變及某些沖擊特性。這給信號(hào)分析和診斷征兆提取帶來了很大難度。振動(dòng)信 號(hào)特征提取分析法的依據(jù)是振動(dòng)中包含有振源信息和狀態(tài)等信息，振動(dòng)監(jiān)測(cè)及故障診斷的出發(fā)點(diǎn)是在機(jī)械動(dòng)力特性分析及譜分析基礎(chǔ)上，研究柴油機(jī)運(yùn)行過程中 的故障原因與對(duì)應(yīng)的狀態(tài)，主要分析方法有：a時(shí)域分析法振動(dòng)信號(hào)的時(shí)域特征參數(shù)主要有峰值、均值、均方幅值、方差、標(biāo)準(zhǔn)差、三階矩、四階矩、波形因子、脈沖因子、裕度因子等。這些特征參數(shù)由 于測(cè)量比較直接，可以用于在線監(jiān)測(cè)、同時(shí)也可以作為其他診斷方法的特征提取 參數(shù)。b頻域分析法通過某種變換，將振動(dòng)信號(hào)從

20、時(shí)域變換到頻域，然后再進(jìn)行特征提取的一種方法。處理方法有古典譜估計(jì)法和現(xiàn)代譜估計(jì)法。古典譜估計(jì)法基于FFT快速算法，包括周期圖法、相關(guān)分析、相干分析、自譜、互譜、細(xì)化譜、 倒頻譜、傳遞函數(shù)、譜趨勢(shì)分析等?，F(xiàn)代譜包含最大熵譜估計(jì)、ARMA時(shí)序分析以及最小方差法等。古典譜的優(yōu)勢(shì)在于能用FFT快速計(jì)算，物理意義明確；缺點(diǎn)是分別率偏低，需要的數(shù)據(jù)量大，加窗后會(huì)產(chǎn)生泄漏，方差性能不好。現(xiàn)代 譜分析法具有比較高的分辨率，對(duì)數(shù)據(jù)量的要求比較少，但是容易產(chǎn)生波形失真， 信噪比低。C現(xiàn)代時(shí)頻分析法一一時(shí)域和頻域分析適用基于平穩(wěn)或準(zhǔn)平穩(wěn)過程的振動(dòng)信 號(hào)，對(duì)柴油機(jī)而言，由于其結(jié)構(gòu)復(fù)雜，振源眾多，其振動(dòng)信號(hào)在通頻帶范

21、圍內(nèi)均 有大量能量分布，單純用時(shí)域或頻域分析法則存在分辨率不足的問題。時(shí)頻分析法彌補(bǔ)了這一缺點(diǎn)，主要方法有：1) 短時(shí)傅立葉變換(STFT)其數(shù)學(xué)表達(dá)式為：-*； 2rftW(，f)二匕x(t)g (t -)e dt它具有時(shí)頻局部化的功能，g(t - )在時(shí)頻中相當(dāng)于帶通濾波器。當(dāng)t變化時(shí) 可以使窗函數(shù)在整個(gè)時(shí)域上滑動(dòng)，因而具有時(shí)間局部化的特點(diǎn)。 STFT可分析非 平穩(wěn)信號(hào)，但對(duì)準(zhǔn)平穩(wěn)信號(hào)效果更佳，當(dāng)選定 g (t)后，時(shí)域分辨率不變，缺乏 細(xì)化功能，反映強(qiáng)烈瞬變非平穩(wěn)信號(hào)的能力不足。2) Wigner時(shí)頻分布數(shù)學(xué)表達(dá)式為：Wx(t,f)二；x(t 石)x*(t -?)e"ftd.其

22、加窗離散形式為：M /2Wx(n,m)=2 ' g(k)x(n k)x*(n - k)eH21hk /Mk=M /2Wigner時(shí)頻分布特點(diǎn)是信號(hào)在時(shí)頻上的分布，由于窗函數(shù)g(k)的局部化性質(zhì) 以及x(n+k)x *(n-k)的關(guān)系，它具有對(duì)準(zhǔn)平穩(wěn)信號(hào)及非平穩(wěn)信號(hào)分析的能力。3) 小波變換(Wavelet Transform )小波變換在振動(dòng)信號(hào)分析中屬于一種多分辨率的時(shí)頻分析方法，具有多分辨率的時(shí)頻局部化、快速線性多通道帶通濾波等優(yōu)點(diǎn)，為非平穩(wěn)信號(hào)的分析提供了 一個(gè)有價(jià)值的工具。在實(shí)際工程應(yīng)用中，常使用簡(jiǎn)單方便的二進(jìn)小波變換。 小波 變換的數(shù)學(xué)表達(dá)式為：/2 乂 一 t b(W出f)

23、(b,a) = aJ f(t()dtaa小波變換相當(dāng)于一個(gè)帶通濾波器和一個(gè)低通濾波器，在高頻范圍內(nèi)時(shí)間分辨率高，在低頻范圍頻率分辨率高；信號(hào)的分解和重構(gòu)可有針對(duì)性地選擇有關(guān)頻帶 信息；全頻帶分析的結(jié)果，信息量既無冗余，也無疏漏。近年來，國(guó)內(nèi)外通過振動(dòng)信號(hào)提取柴油機(jī)故障特征的研究已取得了較大進(jìn) 展，研究的重點(diǎn)是通過缸蓋或缸體振動(dòng)信號(hào)，提取燃燒激振力及排氣門落座響應(yīng) 的頻率特征，對(duì)柴油機(jī)工作過程故障進(jìn)行診斷。但這種方法大多還局限于在實(shí)驗(yàn) 室對(duì)零部件單一模擬故障的診斷方面，距離實(shí)際應(yīng)用還有一定距離。主要困難有： a柴油機(jī)是一個(gè)由曲軸連桿機(jī)構(gòu)、氣門機(jī)構(gòu)、燃燒系統(tǒng)、潤(rùn)滑系統(tǒng)、冷卻系統(tǒng)等 組成的多層系統(tǒng)，

24、具有系統(tǒng)級(jí)、子系統(tǒng)級(jí)、部件級(jí)、零件級(jí)四個(gè)層次；柴油機(jī)的 結(jié)構(gòu)異常復(fù)雜，加之輸入、輸出不明顯，因而無論是定量還是定性都難以用比較 完備、準(zhǔn)確的模型對(duì)其結(jié)構(gòu)、功能、以及狀態(tài)等進(jìn)行有效的表達(dá)；柴油機(jī)的故障 及產(chǎn)生故障的原因有時(shí)是模糊不清的，一個(gè)故障可能是多種因素綜合作用的結(jié) 果，這比簡(jiǎn)單的因果對(duì)應(yīng)關(guān)系復(fù)雜得多。B柴油機(jī)的結(jié)構(gòu)、運(yùn)動(dòng)狀態(tài)復(fù)雜，型號(hào)眾多，而共性歸納不夠，所以適應(yīng)于某 臺(tái)、某型號(hào)柴油機(jī)振動(dòng)信號(hào)的分析法，對(duì)另一型號(hào)的柴油機(jī)未必可行；對(duì)同一機(jī) 型選取不同測(cè)點(diǎn)進(jìn)行測(cè)量，即使故障類型相同，所測(cè)量的結(jié)果都有可能是矛盾的。C柴油機(jī)振源多，系統(tǒng)傳遞路徑復(fù)雜，故障既有“縱向性”又有“橫向性”，這一特 征帶

25、來了柴油機(jī)這一復(fù)雜系統(tǒng)中多個(gè)故障并存的現(xiàn)實(shí)， 多系統(tǒng)的同時(shí)診斷導(dǎo)致對(duì) 故障能否準(zhǔn)確定位這一十分困難的診斷問題。D柴油機(jī)各類故障所對(duì)應(yīng)的振動(dòng)頻率，無論從理論上還是實(shí)踐中都比較難以準(zhǔn) 確確定，目前所采用的譜分析故障診斷方法， 只是根據(jù)功率譜的形狀特征，用相 似比較的辦法進(jìn)行確定。在不同的故障形式產(chǎn)生相似形狀功率譜圖時(shí)， 有可能發(fā) 生誤診斷，給實(shí)際判斷工作造成很大困難。2瞬時(shí)轉(zhuǎn)速波動(dòng)診斷法柴油機(jī)曲軸的瞬時(shí)轉(zhuǎn)速波動(dòng)信號(hào)能反映機(jī)器的工作狀態(tài)， 通過對(duì)瞬時(shí)轉(zhuǎn)速波 動(dòng)信號(hào)的分析可以得到機(jī)器運(yùn)行狀態(tài)和相關(guān)故障的豐富信息， 正常工況下，各缸 的動(dòng)力性能基本一致，柴油機(jī)運(yùn)轉(zhuǎn)平穩(wěn)，各缸瞬時(shí)轉(zhuǎn)速波動(dòng)雖有差異，但總在一

26、 個(gè)不大的范圍內(nèi)，并呈現(xiàn)某種規(guī)律性；但當(dāng)某個(gè)氣缸工作不正常時(shí)，動(dòng)力的一致 性遭到破壞，柴油機(jī)運(yùn)轉(zhuǎn)平穩(wěn)性變差，轉(zhuǎn)速波動(dòng)信號(hào)會(huì)產(chǎn)生嚴(yán)重變形，據(jù)此可以 判斷其缸內(nèi)工作過程的好壞。存在的不足之處在于： a利用瞬時(shí)轉(zhuǎn)速波雖然能確定工作不正常的缸位，但不能確定造成故障的原因。 例如，缸內(nèi)壓力降低造成曲軸瞬時(shí)轉(zhuǎn)速變化， 可能是活塞環(huán)或缸套磨損引起氣密 性變差所致，也可能為燃油系統(tǒng)故障造成燃燒不充分所致等。B由于要反映一周內(nèi)角速度的變化，瞬時(shí)轉(zhuǎn)速測(cè)量?jī)x就要求高頻率響應(yīng)，高精 度，設(shè)備費(fèi)用會(huì)很高；另外，現(xiàn)場(chǎng)安裝、調(diào)試使用均比較困難。3應(yīng)用鐵譜和光譜技術(shù)監(jiān)測(cè)柴油機(jī)磨損狀況在柴油機(jī)狀態(tài)檢測(cè)中，檢測(cè)潤(rùn)滑油中鐵的含量可

27、以間接判定金屬部件的磨 損。鐵譜和光譜技術(shù)在監(jiān)測(cè)功能上各有優(yōu)勢(shì)和不足，這是因?yàn)椴裼蜋C(jī)運(yùn)動(dòng)部件含 有多種材料的摩擦副，而每一對(duì)摩擦副又會(huì)出現(xiàn)各種不同的磨損狀態(tài)。產(chǎn)生于不 同摩擦副在不同磨損狀態(tài)下的磨粒是以不溶的顆粒形式存在于潤(rùn)滑油中。光譜可以準(zhǔn)確地測(cè)定潤(rùn)滑油中磨損元素的含量， 但不能了解其存在的形狀，而且其監(jiān)測(cè) 靈敏度又受到磨粒本身粒度的影響， 因此無法判斷磨損的類型。鐵譜可以直觀地 了解磨粒的形狀、大小、成分等重要的磨損信息，但對(duì)有色金屬就不具有與鐵系 磨粒相同的靈敏度，而且分辨能力不如光譜分析儀。所以聯(lián)合采用鐵譜和光譜技 術(shù)獲得了取長(zhǎng)補(bǔ)短的效果。此外，由于利用鐵譜和光譜技術(shù)進(jìn)行監(jiān)測(cè)的數(shù)據(jù)多，

28、各個(gè)指標(biāo)數(shù)據(jù)的重要程 度也不相同，致使診斷結(jié)果可信度較低。為達(dá)到對(duì)柴油機(jī)綜合監(jiān)測(cè)的目的， 人們 一直在探索一種方便實(shí)用的方法。 在鐵譜和光譜技術(shù)獲得的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上， 應(yīng)用多 元統(tǒng)計(jì)分析的動(dòng)態(tài)聚類分析法、模糊聚類分析法、灰色關(guān)聯(lián)分析法等對(duì)柴油機(jī)磨 損情況和潤(rùn)滑油質(zhì)量進(jìn)行分析，取得了一些有益的結(jié)論。但鐵譜和光譜技術(shù)分析 法無法確定有問題的缸位，且不易實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)；油液分析的結(jié)果只是定性地描 述，存在一定的隨機(jī)性。4基于灰色系統(tǒng)理論的故障診斷方法灰色系統(tǒng)理論是控制論的觀點(diǎn)和方法延伸到其他領(lǐng)域的產(chǎn)物，是自動(dòng)控制學(xué)科和運(yùn)籌學(xué)相結(jié)合的初步嘗試?；疑到y(tǒng)理論認(rèn)為，客觀世界是信息的世界，其中既有大量已知信息，也

29、有 許多未知、非確知信息。未知的信息稱為是黑色的；已知的信息是白色的；既含 有未知信息又含有已知信息的系統(tǒng)稱為是灰色系統(tǒng)。信息不完全是灰色系統(tǒng)的特 征，通過對(duì)灰色系統(tǒng)的白化，對(duì)系統(tǒng)的認(rèn)識(shí)便由知之不多到知之甚詳，由知之甚詳再到認(rèn)識(shí)其變化規(guī)律，最后從變化規(guī)律中提取所需要的信息。灰色系統(tǒng)理論以其新穎的思路和廣泛的適用性在理論及工程界引起廣泛關(guān) 注并迅速在許多領(lǐng)域獲得廣泛應(yīng)用?；疑到y(tǒng)理論用于柴油機(jī)故障診斷的原理是 把柴油機(jī)系統(tǒng)看成是一個(gè)復(fù)雜的灰色系統(tǒng)，利用存在的已知信息去推知含有故障 模式的不可知信息的特征、狀態(tài)和發(fā)展趨勢(shì)，并對(duì)未來的發(fā)展作出預(yù)測(cè)和決策， 其過程即是一個(gè)灰色過程的白化過程。 灰色系統(tǒng)

30、理論在故障診斷中的應(yīng)用包括灰 色系統(tǒng)建模、關(guān)聯(lián)度分析、灰色模型預(yù)測(cè)等。利用灰色系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)故障的預(yù)測(cè)， 其準(zhǔn)確率咼，計(jì)算量小，易于實(shí)現(xiàn)微機(jī)實(shí)現(xiàn)。5基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在柴油機(jī)故障診斷中的應(yīng)用主要有：a神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)直接用于故障診斷BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于具有比較強(qiáng)的非線性映射能力而被廣泛應(yīng)用于故障診斷領(lǐng) 域。它通過對(duì)故障實(shí)例的訓(xùn)練和學(xué)習(xí)，用分布在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的連接權(quán)值來表達(dá)所 學(xué)習(xí)的故障診斷知識(shí)，具有對(duì)故障診斷的聯(lián)想記憶、模式匹配和相似歸納的能力， 可以實(shí)現(xiàn)故障和征兆之間的復(fù)雜的非線性映射關(guān)系。但是，基本 BP算法存在著 局部極值和收斂速度慢等特點(diǎn)。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中引入模擬退火法和遺傳算法， 可以 有

31、效地解決局部極值，提高算法的收斂速度。B自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識(shí)別。傳統(tǒng)模式識(shí)別過程在特征提取上具有很大的盲目性、效率低，而自適應(yīng)神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分布式信息存儲(chǔ)和并行處理，避開了模式識(shí)別中建模和特征提 取的麻煩，從而消除了模式不符和特征提取不當(dāng)所帶來的影響，使故障狀態(tài)易于識(shí)別。C模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在故障診斷應(yīng)用中具有廣闊前景。由于柴油機(jī)狀態(tài)信號(hào)傳播路徑復(fù)雜、故障與特征參數(shù)的映射關(guān)系模糊，再加 上邊界條件的不確定性、運(yùn)行工況的多變性，使故障征兆和故障原因之間難以建 立準(zhǔn)確的對(duì)應(yīng)關(guān)系。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用模糊集合論、模糊語言變量及模糊邏輯推 理來模擬人的模糊思維方法，采用多層前向網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，結(jié)合人們的先驗(yàn)知

32、識(shí)進(jìn)行 模糊推理，使之具有準(zhǔn)確的非線性擬合和學(xué)習(xí)能力。由于權(quán)值初始化可根據(jù)先驗(yàn) 知識(shí)人為選擇，因此，網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)速度大大加快，并在一定程度上回避了梯度下 降法存在的局部極值問題。D神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與專家系統(tǒng)相結(jié)合。主要有兩種策略：一是將專家系統(tǒng)構(gòu)成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，把傳統(tǒng)專家系統(tǒng)的基本符 號(hào)的推理變成基于數(shù)值運(yùn)算的推理，以提高專家系統(tǒng)的執(zhí)行效率并利用其學(xué)習(xí)能 力解決專家系統(tǒng)的學(xué)習(xí)問題；二是將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)視為一類知識(shí)源的表達(dá)和處理模 型，與其他知識(shí)表達(dá)模型一起去表達(dá)領(lǐng)域?qū)＜业闹R(shí)。實(shí)踐證明，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和專 家系統(tǒng)結(jié)合，互補(bǔ)長(zhǎng)短，克服了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在的診斷推理不清除、 診斷解釋機(jī)制 不強(qiáng)以及專家系統(tǒng)的知識(shí)“瓶頸問題”等缺陷

33、，達(dá)到一種比較完美的結(jié)合。此外，粗糙集(ROUGH SETS )理論方法用于刻畫不完整數(shù)據(jù)和不精確知 識(shí)的表達(dá)、學(xué)習(xí)和歸納十分有效。它能夠有效地處理和分析不精確、不完整、不 一致等不完備性，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)間隱藏的關(guān)系，從而提取有效信息，簡(jiǎn)化信息的處理。 用粗糙集理論優(yōu)化條件屬性和決策屬性， 再用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)屬性進(jìn)行聚類分析，可 以減少神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入節(jié)點(diǎn)數(shù)，提高學(xué)習(xí)效率。6基于專家系統(tǒng)的智能化診斷方法專家系統(tǒng)是人工智能的主要分支之一， 其核心內(nèi)容包括：知識(shí)庫、知識(shí)獲取、 推理機(jī)和解釋部分。專家系統(tǒng)按照其知識(shí)表達(dá)方式不同可以分為基于規(guī)則的和基 于框架的專家系統(tǒng)；按其推理方式的不同可以分為正向推理和逆向推理

34、。在知識(shí)表達(dá)方面，利用產(chǎn)生式規(guī)則進(jìn)行知識(shí)表達(dá)，一方面得益于現(xiàn)有人工智 能語言，如LISP ;另一方面是它的表達(dá)合乎人的心理邏輯，便于進(jìn)行知識(shí)的獲 取，利于人們接受。利用框架進(jìn)行知識(shí)表達(dá)得到了越來越多的應(yīng)用，這主要得益 于以C語言為代表的面向?qū)ο蟮木幊碳夹g(shù)的興起和普及，C語言對(duì)面向?qū)ο蟮臄?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)極為支持，而框架正是一種面向?qū)ο蟮臄?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。在診斷推理方面，主要表現(xiàn)在對(duì)推理邏輯和推理模型研究上。在人工智能領(lǐng) 域，存在著許多推理邏輯，比較著名的有模態(tài)邏輯和動(dòng)態(tài)邏輯、3值邏輯、直覺主義邏輯的類型理論、時(shí)態(tài)理論、面向非單調(diào)推理的語義理論及不精確推理等。 模糊邏輯作為一種降低系統(tǒng)復(fù)雜性的方法近期在專家系統(tǒng)的

35、推理邏輯中得到了 廣泛應(yīng)用，比較成熟的有 ZADEH的近似推理方法、DEMPSTER和SHAFER 針對(duì)貝葉斯概率理論中先驗(yàn)概率難以獲得而提出的證據(jù)理論等，國(guó)內(nèi)的許多專家系統(tǒng)也對(duì)模糊邏輯進(jìn)行了發(fā)展；對(duì)推理模型的研究則表現(xiàn)在如何對(duì)推理知識(shí)進(jìn)行 劃分及控制，從而使推理過程更加有效。如DAVIS基于結(jié)構(gòu)與功能的推理模型， GALLANTI和FRINK提出的集成診斷模型，PENG的層次因果模型等。值得注 意的是，最近有學(xué)者提出基于模型的知識(shí)庫理論， 這使得推理機(jī)制發(fā)生了根本改 變，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、定性物理模型、可視覺模型等，這無疑給人工智能領(lǐng)域注 入了新的活力。柴油機(jī)故障診斷技術(shù)的現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)1.1

36、國(guó)內(nèi)外的研究現(xiàn)狀設(shè)備診斷技術(shù)是近40年來發(fā)展起來的一門新學(xué)科。它是適應(yīng)工程實(shí)際需要 而形成的各學(xué)科交叉的綜合學(xué)科。設(shè)備診斷的歷史和人類對(duì)設(shè)備的維修方式緊密 相聯(lián)。在工業(yè)革命后的相當(dāng)長(zhǎng)的時(shí)期內(nèi)，由于當(dāng)時(shí)的生產(chǎn)規(guī)模，設(shè)備的技術(shù)水平 和復(fù)雜程度都比較低，設(shè)備的利用率和維修費(fèi)用沒有引起人們的重視， 人類對(duì)設(shè) 備的維修方式基本上是事后維修，即設(shè)備運(yùn)行出現(xiàn)問題之后進(jìn)行故障分析和維護(hù)。進(jìn)入20世紀(jì)以后，由于大生產(chǎn)的發(fā)展，尤其是流水線生產(chǎn)方式的出現(xiàn)，設(shè) 備本身技術(shù)水平和復(fù)雜程度大大提高， 設(shè)備故障對(duì)生產(chǎn)影響顯著增加。 這樣，出 現(xiàn)了定期維修，以便在事故發(fā)生之前加以處理。大約在20世紀(jì)60年代，美國(guó)軍方意識(shí)到定

37、期維修的一系列弊病， 開始變定期維修為預(yù)知維修，即在設(shè)備正常 運(yùn)行過程中就開始進(jìn)行監(jiān)護(hù)，以發(fā)現(xiàn)潛在的故障因素，及早采取措施，防止突發(fā) 性故障的產(chǎn)生。軍方的這種主動(dòng)維修方式不僅大大避免了災(zāi)難性的設(shè)備故障，而且避免了失修和過剩維修，經(jīng)濟(jì)效益十分顯著。這種維修方式很快被其他企業(yè)所 效仿。設(shè)備診斷技術(shù)很快發(fā)展起來了。從科學(xué)發(fā)展的大環(huán)境看，設(shè)備診斷技術(shù)的產(chǎn)生也是各學(xué)科交叉發(fā)展的必然。 20世紀(jì)40年代以來，人類的生產(chǎn)方式日益向大工業(yè)方向發(fā)展。 在這種宏偉的社 會(huì)大背景下，系統(tǒng)論，混沌學(xué)等紛紛誕生，尤其是控制理論出現(xiàn)了重大突破，產(chǎn) 生了一系列現(xiàn)代控制方法。生產(chǎn)系統(tǒng)的龐大化和復(fù)雜化同時(shí)也暴露出了一些問 題，

38、即如何避免運(yùn)行中故障的發(fā)生，這就要求有一門相應(yīng)的診斷技術(shù)。同一時(shí)期， 電子技術(shù)、尤其是計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，為設(shè)備診斷技術(shù)提供了必要的技術(shù)基礎(chǔ)。 20世紀(jì)60年代，快速傅里葉變換的出現(xiàn)，使診斷技術(shù)的發(fā)展產(chǎn)生了飛越。近年 來，傳感器技術(shù)的發(fā)展，信號(hào)處理的系列技術(shù)，各種濾波技術(shù)、譜分析技術(shù)、人 工智能的系列技術(shù)如專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，以及其他技術(shù)在診斷中的應(yīng)用，使 設(shè)備診斷技術(shù)逐漸完善。柴油機(jī)故障診斷常分為機(jī)械故障和性能故障兩大類。 相應(yīng)的診斷研究也分為 兩類：針對(duì)柴油機(jī)的性能故障，主要采用的是性能參數(shù)診斷；針對(duì)柴油機(jī)的機(jī)械 故障，主要采用油液監(jiān)測(cè)技術(shù)和振聲信號(hào)分析法。A基于性能參數(shù)的柴油機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)柴

39、油機(jī)性能檢測(cè)及其研究的歷史比較長(zhǎng)，并且在改進(jìn)柴油機(jī)的性能方面發(fā)揮 了重要作用，這種方法是通過測(cè)定發(fā)動(dòng)機(jī)的各種工作參數(shù)（如功率、轉(zhuǎn)速、氣缸 壓力、水溫等）與其他正常工作狀態(tài)下的參數(shù)相比較來分析判斷發(fā)動(dòng)機(jī)的工作狀 態(tài)。在這方面，德國(guó)、瑞典、日本、美國(guó)等國(guó)家的技術(shù)相對(duì)比較先進(jìn)。這些國(guó)家 的通用機(jī)械故障診斷技術(shù)比較發(fā)達(dá)， 如信號(hào)處理技術(shù)、測(cè)振儀器儀表等。日本小 松工程機(jī)械綜合廠所生產(chǎn)的 CDK799 200發(fā)動(dòng)機(jī)檢測(cè)儀，包括一系列儀器儀 表，有氣缸壓力表、光電轉(zhuǎn)速表、油壓測(cè)定儀、數(shù)字式溫度計(jì)、快速油液分析儀、 簡(jiǎn)易煙度計(jì)、噴油正時(shí)測(cè)定儀等，通過測(cè)定發(fā)動(dòng)機(jī)的溫度、壓力、速度等各種物 理量對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)進(jìn)行不解

40、體檢測(cè)和診斷， 判斷設(shè)備狀態(tài)，早期發(fā)現(xiàn)故障特征以及時(shí) 處理。另外還有發(fā)動(dòng)機(jī)漏氣檢測(cè)儀，用于測(cè)定發(fā)動(dòng)機(jī)曲軸箱的串氣流量， 以便不 解體判定缸套、活塞及活塞環(huán)的磨損狀況。美國(guó)GE公司在他們制造的機(jī)車柴油 機(jī)上安裝了在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，此系統(tǒng)用不同類型的傳感器來測(cè)量柴油機(jī)的曲軸箱壓力、轉(zhuǎn)速、水溫、油溫及油壓等參數(shù)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)柴油機(jī)工作狀態(tài)的監(jiān)測(cè)。我國(guó)近年來也加強(qiáng)了這方面的研究，如西安宏達(dá)微電子技術(shù)研究所研制的 MEK90 - 1型多功能柴油機(jī)工況自動(dòng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，是以微機(jī)為主體的自動(dòng)化監(jiān)測(cè)系 統(tǒng)，可對(duì)柴油機(jī)的氣缸壓力和轉(zhuǎn)速，各部位的溫度、油路、水溫、液位及各項(xiàng)技 術(shù)參數(shù)進(jìn)行巡回檢測(cè)和監(jiān)控。采用柴油機(jī)性能監(jiān)測(cè)方

41、法，當(dāng)監(jiān)測(cè)參數(shù)出現(xiàn)異常時(shí)，其中有些參數(shù)可通過調(diào) 節(jié)來使其恢復(fù)正常。如果是因?yàn)榱悴考?dǎo)致的異常，則需要由有經(jīng)驗(yàn)的專家 根據(jù)參數(shù)來判斷具體是哪一部位出現(xiàn)了故障。B基于油液分析的柴油機(jī)故障診斷隨著摩擦學(xué)應(yīng)用技術(shù)的發(fā)展，人們對(duì)油液監(jiān)測(cè)分析技術(shù)的研究日趨重視，近 年來，這一領(lǐng)域發(fā)展迅速。油液監(jiān)測(cè)技術(shù)是通過分析柴油機(jī)機(jī)油的性能變化和攜 帶的磨損微粒的情況，獲得機(jī)器的潤(rùn)滑和磨損狀態(tài)信息，評(píng)價(jià)機(jī)器的工作狀態(tài)和 預(yù)測(cè)故障，并確定故障原因、類型及零件技術(shù)。油液監(jiān)測(cè)可以延長(zhǎng)設(shè)備的換油期， 并通過及時(shí)預(yù)報(bào)潛在的故障避免災(zāi)難性損壞或延長(zhǎng)設(shè)備的正常運(yùn)行時(shí)間獲得經(jīng) 濟(jì)效益。20世紀(jì)60年代中期，產(chǎn)生了油液監(jiān)測(cè)的顆粒計(jì)數(shù)

42、法，這種方法可獲得一個(gè) 數(shù)字化的分析結(jié)果，用于評(píng)價(jià)機(jī)油的污染程度。70年代初期，鐵譜分析技術(shù)問世并很快在機(jī)器的故障診斷中得到了應(yīng)用。 這一技術(shù)可以全面地分析機(jī)油中磨損 顆粒的濃度、尺寸形狀、形貌和成分，因而豐富了油液監(jiān)測(cè)中磨損顆粒分析的內(nèi) 涵。80年代起，紅外光譜儀被用來檢測(cè)機(jī)油變質(zhì)情況，尤其是傅立葉變換紅外 光譜儀的出現(xiàn)，更加促進(jìn)了油液監(jiān)測(cè)技術(shù)在這方面的發(fā)展。進(jìn)入90年代，利用氣相色譜和質(zhì)譜儀測(cè)定潤(rùn)滑油的組成變化也有報(bào)道。在基于油液分析的柴油機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷方面，美國(guó)、加拿大、日本及 歐洲的一些國(guó)家已經(jīng)較早地在實(shí)際中應(yīng)用，并積累了相當(dāng)豐富的經(jīng)驗(yàn)，也開發(fā)了比較先進(jìn)的測(cè)量?jī)x器和分析儀器。例如

43、日本小松制作的油質(zhì)分析儀，包括取樣、 分析等一系列儀器，主要是利用了原子吸收光儀分析潤(rùn)滑油中所含無機(jī)物的變 化，判斷磨損部位及磨損程度。我國(guó)于80年代開始這方面的研究，經(jīng)過十幾年的努力，雖然應(yīng)用范圍還比 較小，但已逐漸進(jìn)入實(shí)用研究階段。例如北京鐵路局把油液分析技術(shù)應(yīng)用于柴油 機(jī)車對(duì)柴油機(jī)狀態(tài)的監(jiān)控，通過對(duì) 198臺(tái)運(yùn)行中的柴油機(jī)的監(jiān)測(cè)，預(yù)報(bào)故障率 在70 %以上，取得了可觀的經(jīng)濟(jì)效益。石家莊鐵道學(xué)院應(yīng)用油液分析技術(shù)對(duì)施 工機(jī)械進(jìn)行監(jiān)測(cè)，也取得了成效。人們?cè)谧非笥鸵罕O(jiān)測(cè)技術(shù)智能化的過程中，積極開發(fā)基于油液的故障診斷專 家系統(tǒng)。80年代加拿大的 Canadian Artificial Intell

44、igenee Products 公司為加拿 大太平洋鐵路公司開發(fā)了一套柴油機(jī)潤(rùn)滑的專家系統(tǒng)( Diesel Lube Oil Expert System )。該系統(tǒng)包括光譜油料分析和油品理化分析數(shù)據(jù)，設(shè)計(jì)了與這兩方面數(shù) 據(jù)有關(guān)的500余種規(guī)則，用以判斷柴油機(jī)的磨損狀態(tài)。此后，該公司又推出了 功能更加強(qiáng)大的發(fā)動(dòng)機(jī)診斷和維修系統(tǒng)( Engine Diag no sis and Mai nte nance System)，用于解釋潤(rùn)滑油光譜分析和理化指標(biāo)分析的結(jié)果。我國(guó)西安交通大學(xué) 針對(duì)柴油機(jī)的“拉缸”和“劃瓦”故利用專家系統(tǒng)開發(fā)工具EXSYS，建立了基于 鐵譜、光譜、潤(rùn)滑油理化分析的柴油機(jī)磨損狀態(tài)

45、監(jiān)測(cè)和故障診斷專家系統(tǒng)(FDESYS V1.0)，特別注重解決各類知識(shí)的合理匹配問題，整理了70多條診斷規(guī)則。自鐵譜技術(shù)產(chǎn)生以來，磨粒識(shí)別始終是分析人員借助顯微鏡觀察來實(shí)現(xiàn)，分析結(jié)果依賴于分析人員的知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)的多少，因而具有一定的局限性。20世紀(jì)80年代初，自從Roylanee和Pocoek將圖像處理方法運(yùn)用于鐵譜分析以來， 不少學(xué)者對(duì)磨粒的計(jì)算機(jī)識(shí)別做了有益的探索。英國(guó)University of Sales的Roylanee 和澳大利亞 University of Western Australia 的 Kirk T B 進(jìn)行了長(zhǎng)期的 艱苦工作，取得了一系列的研究成果。1992年Roylan

46、ee等人開發(fā)出計(jì)算機(jī)輔 助微粒分析的CASPA專家系統(tǒng)，可以對(duì)磨粒進(jìn)行系統(tǒng)形貌分析。1989年美國(guó) CARBORUDUM公司制作了一套鐵譜分析軟件系統(tǒng)(FAST系統(tǒng))；我國(guó)許多研 究單位，如清華大學(xué)、武漢交通科技大學(xué)、北方交通大學(xué)、西安交通大學(xué)都作了 大量的研究工作，西安交大潤(rùn)滑理論與軸承研究所1990年推出了 OLFI型在線式鐵譜儀，東風(fēng)汽車工程研究所也研制出了新型的ZX智能化在線鐵譜儀，能有效檢測(cè)到大于5 pm的鐵磁磨粒。盡管磨粒識(shí)別這一研究方向吸引了眾多的研究者取積極開拓， 但是并沒有取 得突破性的進(jìn)展，離實(shí)際應(yīng)用還有很大距離。國(guó)內(nèi)外研究的主要內(nèi)容體現(xiàn)在：磨 粒形態(tài)學(xué)參數(shù)測(cè)量、分形理論、

47、小波分析方法的應(yīng)用；計(jì)算機(jī)輔助視覺(CAVE) 和激光掃描共焦技術(shù)(LSCM )的開發(fā)。總的來說，油液監(jiān)測(cè)技術(shù)主要適用于以液體或半液體潤(rùn)滑并以磨損為主要失 效形式的零件設(shè)備。國(guó)內(nèi)外實(shí)施油液監(jiān)測(cè)技術(shù)所獲得的經(jīng)濟(jì)效益推動(dòng)著這一技術(shù) 的不斷發(fā)展與完善。對(duì)柴油機(jī)而言，不大容易確定故障的具體部位。比如對(duì)于多 缸柴油機(jī)，當(dāng)通過油液分析發(fā)現(xiàn)是氣缸部位的故障時(shí)，但不好確定具體是哪一個(gè)氣缸發(fā)生故障。C基于振聲的柴油機(jī)故障診斷國(guó)外用聲振診斷技術(shù)來研究柴油機(jī)故障始于 20世紀(jì)70年代后期，目前已經(jīng) 取得了突破性的進(jìn)展，世界航運(yùn)先進(jìn)國(guó)家，如瑞士、挪威、日本、丹麥、德國(guó)、 英國(guó)、美國(guó)已逐步將此項(xiàng)技術(shù)應(yīng)用到船舶柴油機(jī)。1

48、980年，RHLYON教授和痲省理工學(xué)院（MIT）的一些學(xué)者開始在發(fā)動(dòng)機(jī)上作實(shí)驗(yàn)，并把結(jié)果與理論相結(jié)合 來開發(fā)新的處理方法。美國(guó)1985年研制出機(jī)車柴油機(jī)故障診斷專家系統(tǒng)；英國(guó) 一些大學(xué)等開發(fā)出 CPMPS （condition /performanee mornitoring and predictive system for diesel engines ）系統(tǒng)，其功能包括狀態(tài)監(jiān)測(cè)、故障診斷、性能優(yōu)化、 性能監(jiān)測(cè)、預(yù)報(bào)維修。1987年研制出柴油機(jī)狀態(tài)評(píng)價(jià)系統(tǒng)，NEUCE、該系統(tǒng)應(yīng) 用高級(jí)信號(hào)處理方法，從氣缸外部機(jī)體上的加速度傳感器采集的振動(dòng)信號(hào)中提取 信息，從而得到接近于振源發(fā)出的信號(hào)。該

49、系統(tǒng)使用了快速傅立葉變換（FFT）技術(shù)，能夠分析燃燒壓力和柴油機(jī)其他零部件的沖擊。1992年，GE公司運(yùn)輸系統(tǒng)部開始開發(fā)使用DEUCE技術(shù)的專家系統(tǒng)，該系統(tǒng)把溫度、壓力、轉(zhuǎn)速等傳 感器技術(shù)與DEUCE的振動(dòng)信號(hào)處理技術(shù)結(jié)合在一起。目前，已經(jīng)能夠診斷氣閥 與閥座沖擊、燃油噴射故障以及活塞環(huán)斷裂或過度磨損。Caterpiller Inc在用高速數(shù)據(jù)采集器來采集柴油機(jī)的振動(dòng)、噪聲以及溫度和壓力信號(hào)來研究柴油機(jī)的診 斷問題。Commins發(fā)動(dòng)機(jī)公司的工程師主要在應(yīng)用滅缸實(shí)驗(yàn)法以及應(yīng)用測(cè)功器 和轉(zhuǎn)速檢測(cè)器來檢測(cè)發(fā)動(dòng)機(jī)的工作狀態(tài)。目前國(guó)外的研究動(dòng)向主要有：通過機(jī)體表面振動(dòng)信號(hào)來識(shí)別柴油機(jī)氣缸內(nèi)的壓力示功圖

50、；用瞬時(shí)轉(zhuǎn)速推算缸內(nèi)壓力變 化；利用時(shí)頻分析、小波分析等新的信號(hào)分析與處理方法來柴油機(jī)表面振動(dòng)信號(hào)。我國(guó)從20世紀(jì)80年代初開始對(duì)往復(fù)式柴油機(jī)故障診斷進(jìn)行探索性研究，武漢交通科技大學(xué)、海軍工程學(xué)院、華中理工大學(xué)等高校及研究機(jī)構(gòu)在利用聲振技 術(shù)診斷故障方面做了大量的研究工作。首先是海軍工程學(xué)院利用氣閥在開啟和關(guān) 閉時(shí)產(chǎn)生的沖擊振動(dòng)信號(hào)對(duì)氣閥間隙異常與漏氣的故障進(jìn)行實(shí)驗(yàn)研究。主要是采用加速度計(jì)、測(cè)震儀、電荷放大器和光線示波器記錄振動(dòng)信號(hào)，但由于條件的限制只做了時(shí)域分析。根據(jù)振動(dòng)信號(hào)的出現(xiàn)早晚，振幅大小、延續(xù)時(shí)間長(zhǎng)短來診斷 氣閥故障。在柴油機(jī)故障及振聲診斷方法的研究領(lǐng)域，工作比較突出的是武漢交通科技大學(xué)，周佚塵教授等大約從1985年開始研究。主要研究小型柴油機(jī)缸套 傳遞特征，柴油機(jī)氣缸套振動(dòng)特性及激勵(lì)分析，在不考慮相鄰氣缸間振動(dòng)信號(hào)影 響的情況下，利用加速度計(jì)、電荷放大器、磁帶記錄儀、信號(hào)分析儀等一起設(shè)備， 對(duì)柴油機(jī)氣缸套、機(jī)體等的振動(dòng)特性進(jìn)行了研究，達(dá)到利用表面振動(dòng)信號(hào)診斷發(fā) 動(dòng)機(jī)缸的狀態(tài)，提出了若干判