船舶柴油機(jī)故障在線診斷仿真技術(shù)研究

1、船舶柴油機(jī)故障在線診斷仿真技術(shù)研究蔡振雄,黃加亮,翁澤民(集美大學(xué)輪機(jī)系,福建廈門361021)摘要提出了船用柴油機(jī)的主要部件、易損件的運(yùn)行性能采用微機(jī)自動(dòng)巡回檢測(cè),并與正確值比較的方法,來達(dá)到故障在線自動(dòng)診斷的目的.在此基礎(chǔ)上,把仿真以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)直接應(yīng)用于柴油機(jī)故障在線診斷系統(tǒng),建立船用柴油機(jī)癥狀與故障樣本集,作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷的專家知識(shí)庫(kù),以實(shí)現(xiàn)船用柴油機(jī)故障在線智能診斷,從而提高故障診斷的及時(shí)性和準(zhǔn)確率,減少誤診.關(guān)鍵詞船舶柴油機(jī);在線監(jiān)測(cè);智能診斷;仿真技術(shù);神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中圖分類號(hào) U664.121; TK418 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A0引 言早期船舶輪機(jī)員對(duì)船用柴油機(jī)的故障診斷,一般通

2、過一些常規(guī)的普通儀表、儀器、化驗(yàn)并結(jié)合看、摸、聽、聞等傳統(tǒng)的簡(jiǎn)易手段對(duì)含有故障的柴油機(jī)及系統(tǒng)進(jìn)行離線經(jīng)驗(yàn)診斷.這種方法不僅對(duì)輪機(jī)員的素質(zhì)有很高的要求,而且故障診斷的速度慢、質(zhì)量差.隨著科學(xué)技術(shù)水平的提高,微機(jī)的普及,為離線和在線故障診斷提供物質(zhì)基礎(chǔ),使離線與在線診斷的實(shí)現(xiàn)成為可能.1 船用柴油機(jī)故障的在線診斷在線診斷是指對(duì)于大型、重要的設(shè)備為了保證其安全和可靠運(yùn)行,需要對(duì)所監(jiān)測(cè)的信號(hào)進(jìn)行自動(dòng)、連續(xù)、定時(shí)的采集與分析,對(duì)出現(xiàn)的故障及時(shí)做出診斷.建立在線故障監(jiān)測(cè)和診斷系統(tǒng),能有效提高故障診斷的準(zhǔn)確率,縮短故障診斷時(shí)間,促進(jìn)維修方式從預(yù)防性維修到預(yù)測(cè)性視情維修的轉(zhuǎn)變.故障在線診斷又分為人工在線故障診

3、斷和自動(dòng)在線故障診斷.人工在線診斷是70年代中期前后發(fā)展開發(fā)應(yīng)用的技術(shù),利用監(jiān)測(cè)系統(tǒng)對(duì)柴油機(jī)運(yùn)行時(shí)內(nèi)外部工況參數(shù)進(jìn)行自動(dòng)監(jiān)測(cè),并將監(jiān)測(cè)信號(hào)輸入計(jì)算機(jī)進(jìn)行計(jì)算分析,同時(shí)結(jié)合輪機(jī)日記記錄、輪機(jī)員的觀察測(cè)試,對(duì)柴油機(jī)技術(shù)狀態(tài)進(jìn)行早期預(yù)測(cè),做一些部件的趨勢(shì)分析,為定期的維護(hù)保養(yǎng)提供信息.人工在線診斷對(duì)要求快速故障定位,故障模式識(shí)別的船用柴油機(jī)來說,太慢且準(zhǔn)確性較差無論對(duì)故障的在線人工診斷還是在線自動(dòng)診斷,目的均是為了有效地識(shí)別故障,所以最關(guān)鍵的問題是要建立故障識(shí)別的判據(jù)(專家系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)),即如何判斷柴油機(jī)含有故障.經(jīng)驗(yàn)表明柴油機(jī)工作性能參數(shù)如壓力、溫度的大小高低、噪音的大小、轉(zhuǎn)速、流量漏泄、振動(dòng)等,都

4、可以作為故障判斷的依據(jù).為了達(dá)到自動(dòng)診斷的目的,必須引入微處理機(jī)系統(tǒng),對(duì)柴油機(jī)的關(guān)鍵件、重要件、易損件及其它部位設(shè)定故障診斷點(diǎn),并將這些正確的性能參數(shù)信號(hào)值建立完整的數(shù)據(jù)庫(kù)(專家系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù));利用微機(jī)對(duì)診斷點(diǎn)的診斷信號(hào)進(jìn)行自動(dòng)巡回檢測(cè),測(cè)試結(jié)果由計(jì)算機(jī)自動(dòng)與數(shù)據(jù)庫(kù)中的正確信號(hào)值進(jìn)行比較.如果檢測(cè)信號(hào)在正確范圍內(nèi),則表明該柴油機(jī)正常無故障;如果超過范圍,則說明有故障.由計(jì)算機(jī)推斷故障點(diǎn)的位置,并通過顯示設(shè)備和報(bào)警設(shè)備,告知外界,以便輪機(jī)管理人員及時(shí)處理.該方法由硬件原理組成如圖1所示.故障診斷技術(shù)中另一個(gè)重要部分是系統(tǒng)測(cè)試軟件.該系統(tǒng)軟件由自檢程序、信號(hào)轉(zhuǎn)換程序、巡回檢測(cè)程度、比較程序、顯示報(bào)警

5、程序等組成,可以對(duì)船用柴油機(jī)進(jìn)行實(shí)時(shí)在線監(jiān)視其工作狀態(tài),完成自動(dòng)在線故障診斷任務(wù)。2仿真技術(shù)在在線診斷中應(yīng)用2.1柴油機(jī)運(yùn)行故障計(jì)算機(jī)仿真現(xiàn)代船用柴油機(jī)正朝著大型化、高增壓和高經(jīng)濟(jì)性發(fā)展,使得故障征兆與故障原因的關(guān)系更復(fù)雜,專家系統(tǒng)通過領(lǐng)域?qū)＜业膶?shí)踐積累知識(shí)庫(kù)耗時(shí)較長(zhǎng).隨著數(shù)值計(jì)算技術(shù)的迅猛發(fā)展,模擬柴油機(jī)各種運(yùn)行工況下的工作過程已成為可能,能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)進(jìn)行燃燒分析及性能分析模擬.不僅可用來計(jì)算無故障下各種運(yùn)行工況的過程參數(shù),也可對(duì)柴油機(jī)某些增壓系統(tǒng)、氣缸活塞組件與燃燒系統(tǒng)、燃油系統(tǒng)等故障進(jìn)行仿真.然后根據(jù)特征參數(shù),參照相應(yīng)規(guī)范,運(yùn)用各種知識(shí)和經(jīng)驗(yàn),對(duì)機(jī)器狀態(tài)進(jìn)行識(shí)別,對(duì)早期故障進(jìn)行診斷,

6、對(duì)故障的部位、原因和程度作出判斷,對(duì)機(jī)器技術(shù)狀態(tài)的發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè),為確定維修決策提供技術(shù)依據(jù).文獻(xiàn)2 , 3 開發(fā)的船用二沖程渦輪增壓柴油機(jī)運(yùn)行性能預(yù)測(cè)程序,不僅可以模擬一個(gè)氣缸有故障,而且可以模擬某幾個(gè)氣缸有故障下的工作狀態(tài)和性能.在給定工況和設(shè)置故障狀態(tài)下對(duì)渦輪增壓柴油機(jī)的工作過程和運(yùn)行性能進(jìn)行仿真,獲得發(fā)動(dòng)機(jī)在此故障和工況下各處運(yùn)行參數(shù),建立相應(yīng)的故障樣本集,并實(shí)現(xiàn)船用柴油機(jī)故障診斷.2.2柴油機(jī)運(yùn)行故障診斷策略4用于故障診斷的方法稱為故障診斷策略,故障診斷策略包括被測(cè)系統(tǒng)是否存在故障、識(shí)別故障的征兆和故障的性質(zhì).故障診斷實(shí)際上就是根據(jù)測(cè)量所獲得的某些故障特征,以及系統(tǒng)故障源與故障特征

7、之間的映射關(guān)系,找出系統(tǒng)的故障源的過程.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種自適應(yīng)的模式識(shí)別技術(shù),能夠通過自身的學(xué)習(xí)機(jī)制自動(dòng)形成所要求的決策區(qū)域.把仿真計(jì)算所獲得的狀態(tài)參數(shù),經(jīng)過特征選擇,找出對(duì)于故障反映最敏感的特征信號(hào)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入向量,建立故障模式訓(xùn)練樣本集,對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練;當(dāng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練完畢,對(duì)于每一個(gè)新輸入的狀態(tài)信息,網(wǎng)絡(luò)將迅速給出分類結(jié)果.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷仿真步驟是:首先對(duì)柴油機(jī)工作過程進(jìn)行仿真計(jì)算,獲得給定工況在設(shè)定故障下和無故障下的過程參數(shù),經(jīng)預(yù)處理提取征兆集數(shù)據(jù),歸一化為網(wǎng)絡(luò)輸入模式;第二步用已知的樣本集訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò),再實(shí)時(shí)輸入征兆向量進(jìn)行測(cè)試,獲得該工況網(wǎng)絡(luò)輸出模式;然后對(duì)網(wǎng)絡(luò)輸出進(jìn)行后處

8、理獲得診斷結(jié)果,即故障發(fā)生的位置及其嚴(yán)重程度,以提供作進(jìn)一步處理(如趨勢(shì)分析或提出處理措施)的依據(jù)。2.3網(wǎng)絡(luò)輸入變量歸一化處理對(duì)數(shù)據(jù)的預(yù)處理就是要使得經(jīng)變換后的數(shù)據(jù)對(duì)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更容易訓(xùn)練和學(xué)習(xí),因?yàn)樵紨?shù)據(jù)幅值大小不一,相差太大.如果不進(jìn)行處理,大的測(cè)量值的波動(dòng)就壟斷了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程,不能反映小的測(cè)量值的變化.而且網(wǎng)絡(luò)是通過調(diào)整各權(quán)值的大小以保證能學(xué)習(xí)到變量相對(duì)的重要性,若輸入變量之間幅值相差很大,使得網(wǎng)絡(luò)完成學(xué)習(xí)時(shí),權(quán)值之間的大小相差亦很大.事實(shí)上,許多學(xué)習(xí)算法對(duì)權(quán)值范圍都有限制,不能適應(yīng)如此之寬廣的數(shù)據(jù)變化范圍.為此,需通過把輸入數(shù)據(jù)歸一化到能使網(wǎng)絡(luò)所有權(quán)值都在一個(gè)不太大的范圍之內(nèi),

9、以此來減輕網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí)的難度.在對(duì)船用柴油機(jī)工作過程進(jìn)行仿真計(jì)算之后,獲得給定工況和設(shè)置故障下的過程參數(shù)的測(cè)量值.同時(shí)計(jì)算該工況無故障下各處的參數(shù)值作為基準(zhǔn)值.實(shí)測(cè)值與基準(zhǔn)值的偏差經(jīng)過處理,獲得診斷用的征兆集數(shù)據(jù),并經(jīng)歸一化為網(wǎng)絡(luò)的輸入模式.2.4柴油機(jī)故障診斷實(shí)例如前所述,實(shí)船使用中由于使用條件的變化、操作維修不當(dāng),柴油機(jī)及其增壓系統(tǒng)的污阻、損壞等均會(huì)使發(fā)動(dòng)機(jī)性能惡化,嚴(yán)重時(shí)會(huì)發(fā)生故障,從而影響船舶營(yíng)運(yùn)的正常進(jìn)行.為了及時(shí)處理消除故障,必須準(zhǔn)確判斷出柴油機(jī)性能惡化的原因,當(dāng)采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法時(shí),要求給出發(fā)動(dòng)機(jī)癥狀與故障樣本集,作為專家知識(shí)庫(kù).根據(jù)航區(qū)的不同和船舶航行過程中的實(shí)際狀況,在不同的

10、環(huán)境溫度及不同的柴油機(jī)負(fù)荷條件下,采用該程序?qū)o定故障狀態(tài)下的柴油機(jī)運(yùn)行工況性能參數(shù)的模擬計(jì)算,建立船舶柴油機(jī)癥狀與故障樣本集,作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷系統(tǒng)的專家知識(shí)庫(kù). 根據(jù)船用低速增壓柴油機(jī)工作過程的理論分析和實(shí)際運(yùn)行經(jīng)驗(yàn),可以確定各個(gè)子系統(tǒng)主要部件可能出現(xiàn)故障的原因,作為故障變量即輸出變量;同時(shí)確定用于區(qū)別各種故障的征兆變量作為網(wǎng)絡(luò)輸入變量.因此,采用船舶二沖程增壓柴油機(jī)運(yùn)行性能預(yù)測(cè)程序,對(duì)裝船量最多的MAN2B&W L2MC型柴油機(jī)工作過程進(jìn)行數(shù)值模擬計(jì)算,對(duì)其渦輪增壓系統(tǒng)各部件故障進(jìn)行模擬計(jì)算,獲得各征兆變量偏離基準(zhǔn)值的偏差.仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以得出故障原因與故障征兆之間的相互關(guān)系,以此建立

11、渦輪增壓系統(tǒng)的征兆/故障樣本集.用于模擬計(jì)算增壓系統(tǒng)故障的變量有:空氣濾清器堵塞、增壓器效率下降、中冷器傳熱惡化、透平保護(hù)格柵堵塞、透平通流部分堵塞、廢熱鍋爐流阻增大或氣缸進(jìn)排氣道堵塞征兆/故障樣本集的正確確定是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行準(zhǔn)確故障診斷的關(guān)鍵.渦輪增壓系統(tǒng)一種故障對(duì)應(yīng)一個(gè)樣本,為進(jìn)一步診斷故障的嚴(yán)重程度,對(duì)每一個(gè)故障變量取2個(gè)樣本,其目標(biāo)值分別為0.5和1.為了反映機(jī)組運(yùn)行負(fù)荷范圍的征兆與故障的對(duì)應(yīng)關(guān)系,對(duì)額定負(fù)荷(100 %MCR)、部分負(fù)荷(90 %MCR、75 %MCR)和半負(fù)荷(50 %MCR)四種工況給出樣本.因此這部分的樣本數(shù)為36個(gè).考慮到遠(yuǎn)洋船舶的航行范圍屬于無限航區(qū),因此把大

12、氣環(huán)境溫度分為三段,即283294K、294306K、306318K.并分別以288K、300K、312K為樣本中心,通過大量的仿真計(jì)算,得出相應(yīng)的樣本集(總的樣本數(shù)為108個(gè)),用于訓(xùn)練徑向基函數(shù)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷模型,從而可以實(shí)現(xiàn)船舶柴油機(jī)運(yùn)行故障的診斷.網(wǎng)絡(luò)測(cè)試結(jié)果與分析表明,給定故障分別為級(jí)(嚴(yán)重故障),級(jí)(中等故障)的輸入征兆量,用訓(xùn)練過的RBF網(wǎng)絡(luò)測(cè)試: 1)發(fā)動(dòng)機(jī)負(fù)荷變化,大氣環(huán)境溫度不變; 2)環(huán)境溫度變化,如船舶航行在不同的海區(qū),柴油機(jī)負(fù)荷不變; 3)柴油機(jī)負(fù)荷改變,同時(shí)環(huán)境溫度也改變.網(wǎng)絡(luò)對(duì)給定故障所在工況的診斷識(shí)別率很高,幾乎達(dá)到100 % ,可見采用這種診斷方法是成功而且快捷有效的,不僅對(duì)柴油機(jī)故障模式有很高的識(shí)別率,并能對(duì)故障嚴(yán)重程度進(jìn)行定量的預(yù)測(cè).同時(shí),對(duì)各輸入變量偏離樣本值10 %或其中某個(gè)變量偏離樣本值較大時(shí)(例如個(gè)別傳感器有故障或數(shù)據(jù)處理有誤)進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),它們的輸出向量與目標(biāo)向量很接近,不會(huì)影響總的輸出模式,即對(duì)征兆信號(hào)的噪聲不敏感,表明這樣的網(wǎng)絡(luò)有較強(qiáng)的容錯(cuò)和抗干擾