一種不依賴特征樣本的柴油機故障診斷方法研究

王忠巍, 袁志國, 馬修真, 劉龍, 王金鑫

(哈爾濱工程大學(xué) 動力與能源工程學(xué)院，黑龍江 哈爾濱 150001)

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一種不依賴特征樣本的柴油機故障診斷方法研究

王忠巍, 袁志國, 馬修真, 劉龍, 王金鑫

(哈爾濱工程大學(xué) 動力與能源工程學(xué)院，黑龍江 哈爾濱 150001)

針對柴油機故障診斷研究中缺乏故障樣本的問題，本文提出了一種利用故障所引起的氣缸間性能差異實現(xiàn)柴油機智能診斷的方法。將柴油機內(nèi)配置的多個結(jié)構(gòu)和功能相同的氣缸抽象成氣缸“群體”，單個氣缸則看作是獨立“個體”，通過監(jiān)測柴油機氣缸的運行參數(shù)獲得“個體”的屬性特征，基于蟻群聚類算法實現(xiàn)“個體”依據(jù)其屬性特征的自組織橫向比較，自動分離出性能異?；蚬收蠚飧?，診斷柴油機的健康狀態(tài)。利用TBD234V12柴油機GT-power模型，分別模擬氣缸供油不足、噴油角改變等柴油機故障模式，對本文所述診斷算法的有效性進行了驗證。

柴油機；故障診斷；故障樣本；氣缸性能；橫向比較；群體智能；蟻群聚類

柴油機監(jiān)測與故障診斷技術(shù)是保障柴油機在使用期限內(nèi)能夠安全、高效運行的有效手段，該項研究經(jīng)過近三十年的發(fā)展已經(jīng)取得豐碩成果。然而，現(xiàn)有的柴油機故障診斷方法均是基于大量典型故障樣本實現(xiàn)的，例如：基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的柴油機故障識別技術(shù)，其需要大量故障樣本用于訓(xùn)練和學(xué)習(xí)從設(shè)備運行狀態(tài)到故障類型間的非線性映射關(guān)系[1-2]；基于振動監(jiān)測的柴油機故障診斷技術(shù)，其出發(fā)點則是在機械動力特性分析及譜分析基礎(chǔ)上，檢測和識別典型故障狀態(tài)對應(yīng)的振動信號[3-4]?；诘湫凸收蠘颖镜牟裼蜋C診斷技術(shù)研究相對比較成熟，然而獲取大量的柴油機故障樣本在工程實現(xiàn)上卻非常困難，且需要長期的搜集和積累工作。此外，柴油機結(jié)構(gòu)、型號多樣，即使是同一型號的柴油機，由于制造、裝配等誤差，使用時間的不同，其機械動力特性也不一致，造成已掌握的故障樣本通用性差。由此可知，柴油機典型故障樣本缺乏(尤其是用量較少的船舶大功率柴油機)已成為制約柴油機故障診斷技術(shù)研究及應(yīng)用系統(tǒng)開發(fā)的瓶頸[5-6]。

機車用、船舶用等大功率柴油機均為多缸柴油機，各氣缸的結(jié)構(gòu)和功能一致，工作條件相同，彼此獨立運行，共同向主軸輸出扭矩，“氣缸的性能狀態(tài)”能夠切實反映整機的健康狀況[7]。根據(jù)柴油機這一工作特點，本文提出監(jiān)測柴油機氣缸的運行參數(shù)，利用蟻群聚類算法實現(xiàn)氣缸性能狀態(tài)的自組織橫向比較，自動分離出性能異?；蚬收系臍飧?，進而達到不依賴典型故障樣本即可實現(xiàn)柴油機智能診斷的目標。

1 ACC算法在柴油機氣缸性能橫向比較中的應(yīng)用

發(fā)現(xiàn)和利用故障所引起的氣缸間性能差異，是監(jiān)測診斷柴油機故障的新方法。已有研究者采用檢測缸內(nèi)瞬態(tài)壓力、曲軸瞬時轉(zhuǎn)速等參數(shù)，判斷柴油機工作均勻性和評估氣缸內(nèi)燃燒狀況[8-9]。本文將柴油機內(nèi)配置的多個結(jié)構(gòu)和功能相同的氣缸抽象成氣缸“群體”，單個氣缸則看作是獨立“個體”，通過監(jiān)測柴油機氣缸的多運行參數(shù)獲得“個體”的綜合屬性特征(運行參數(shù)需經(jīng)過標準化處理來消除量綱的影響)，然后基于蟻群聚類算法實現(xiàn)所有“個體”依據(jù)其屬性特征的自組織橫向比較，自動分離出性能異常或故障氣缸，診斷柴油機的健康狀態(tài)。該診斷方法的特點是利用柴油機內(nèi)部氣缸“群體”間的相互比較獲得有效的柴油機健康狀態(tài)信息，而不依賴于大量典型的故障樣本數(shù)據(jù)。文中利用TBD234V12柴油機GT-power模型，分別模擬氣缸供油不足、噴油角改變等柴油機故障模式，對文中所述診斷算法的有效性進行了仿真驗證?；谙伻壕垲愃惴▽崿F(xiàn)柴油機故障智能診斷的過程如圖1所示。

圖1 基于蟻群聚類算法實現(xiàn)柴油機故障智能診斷Fig.1 Diesel engine fault diagnosis based on ACC

2 ACC算法及其實現(xiàn)

2.1 ACC算法

某些種類的螞蟻能夠?qū)⒎稚⒃谘▋?nèi)的螞蟻尸體分揀成堆，Deneubourg提出了解釋這種行為的基本模型，稱為BM模型[10]。Lumer等將BM模型推廣到數(shù)據(jù)的聚類分析，LF算法思想是將待聚類對象隨機分布于一個二維網(wǎng)格上，然后測量當(dāng)前對象在局部環(huán)境內(nèi)的群體相似度，并將這種群體相似度通過概率轉(zhuǎn)換函數(shù)轉(zhuǎn)換成螞蟻拾起或放下的概率，通過大量聚類對象之間的這種相互作用，經(jīng)多個循環(huán)后即可實現(xiàn)相似/相同對象的聚類，同時也分離出異樣的個體，即為“離群對象”[11]。

群體相似度是一個待聚類對象與其所在局部環(huán)境中其他對象的綜合相似程度。LF算法群體相似度的基本計算公式如下

(1)

式中:f(Oi)是對象Oi與它鄰近范圍內(nèi)的其他對象Oj的平均相似度，Neigh(r)表示對象Oi的鄰域，即對象Oi所處的局部環(huán)境，是以r為半徑的圓形區(qū)域；d(Oi,Oj)表示對象Oi與Oj之間的距離，通常為歐式距離，w表示距離的規(guī)模。w取值對聚類中心的個數(shù)以及算法的收斂速度具有重要的影響。為避免w取值對聚類效果的影響，本文采用文獻[12]提出的更為簡單的相似度衡量方法，直接采用某個對象與其局部環(huán)境中其他對象之間的平均距離來表示相似度:

(2)

概率轉(zhuǎn)換函數(shù)以群體相似度為變量，取值范圍為[0,1]，它通常是兩條相對的曲線，分別對應(yīng)聚類對象的拾起概率和放下概率。概率轉(zhuǎn)換函數(shù)制定的主要原則是群體相似度越大，對象拾起轉(zhuǎn)換概率越小，群體相似度越小，對象拾起概率越大，而對象被放下概率遵循大致相反的規(guī)律。LF算法定義的拾起和放下概率計算公式如下

(3)

(4)

式中:k1、k2為閾值常數(shù)。k1、k2的取值對聚類效果有明顯的影響，然而怎樣合理取值卻缺乏相應(yīng)的理論指導(dǎo)。本文采用文獻[12]提出的設(shè)定相似度閾值F，將f(Oi)與閾值F進行比較決定對象是被拾起還是被放下。這種計算方法簡單易行，同時避免了k1、k2取值對算法的影響。由于在聚類的初始階段，對象之間的距離比較大，F(xiàn)應(yīng)取較大的值。隨著循環(huán)次數(shù)的增加，相似的對象慢慢聚在一起，f(Oi)會逐漸減小，這時應(yīng)調(diào)整閾值F，使其也逐漸減小。本算法中，閾值F的調(diào)節(jié)公式為

(5)

式中:β可取0.7～1.0的實數(shù)。即每1 000次循環(huán)后，F(xiàn)(t)的值就相應(yīng)減少一點，t為循環(huán)次數(shù)可根據(jù)對象個數(shù)的多少和相似度下降的快慢進行調(diào)整。

2.2 ACC數(shù)據(jù)的標準化處理

柴油機氣缸“群體”聚類分析是通過計算聚類對象間的相似性，自動分離出性能異常或故障氣缸。聚類對象間的相似性完全由其屬性(氣缸工作參數(shù)，如爆發(fā)壓力、壓力升高率、排氣溫度等)來衡量，因此聚類結(jié)果受數(shù)值較大的屬性參數(shù)所控制，即屬性參數(shù)量綱的選取會對聚類對象的聚散程度造成直接影響。為了消除這種偏執(zhí)的影響，在聚類分析前需對屬性參數(shù)進行標準化處理[13]。

假設(shè)有n個待聚類的對象為X=[x1,x2,…,xn]，每個分析對象xi具有m個屬性待征，則樣本數(shù)據(jù)可以構(gòu)成一個(n×m)矩陣，聚類數(shù)據(jù)的標準化處理可表示為

(6)

2.3 柴油機氣缸“群體”聚類分析算法描述

柴油機氣缸“群體”聚類分析算法如下：

輸入：聚類對象—氣缸“群體”的性能狀態(tài)。

輸出：聚類結(jié)果—分離出性能異?；蚬收蠚飧住?/p>

算法步驟：

1)初始化各參數(shù)：cycle_num(最大循環(huán)次數(shù))、ant_num(螞蟻數(shù)量)、半徑r、相似度閾值初始值F(1)、閾值調(diào)整系數(shù)β和網(wǎng)格平面尺寸a×b；

2)待聚類對象—氣缸“個體”根據(jù)式(6)進行標準化處理，然后將其隨機投影到二維網(wǎng)格平面上的坐標；

3)給一組螞蟻賦初始模式值，并且把對象的坐標賦給螞蟻，螞蟻初始狀態(tài)為無負載。

4)fori=1 : cycle_num forj=1 : ant_num

以螞蟻j的初始位置為中心，r為半徑，利用式(2)計算此個體在局部環(huán)境中的相似度f(Oj)；

若load_ant(j)=0，比較f(Oj)與閾值F(j)的大小，如果f(Oj)≤F(j)，螞蟻拾起此對象，load_ant(j)=1，隨機再賦給螞蟻一個坐標值。否則，螞蟻不拾起此對象，隨機再賦給螞蟻新的對象及其坐標值。

若load_ant(j)=1，如果f(Oj)>F(j)，螞蟻放下此對象并將螞蟻當(dāng)前的坐標賦給該個體，load_ant(j)=0，隨機再賦給螞蟻一個新的對象及其坐標值。否則，螞蟻不放下此對象，隨機再賦給螞蟻新的坐標值。 End(螞蟻個數(shù)循環(huán)結(jié)束) 按照式(5)計算相似度閾值F(j) End(達到最大循環(huán)次數(shù))

5)根據(jù)聚類結(jié)果輸出聚類的狀態(tài)，即分離出性能異?；蚬收蠚飧?。

3 診斷算法的驗證

利用文獻[14-15]中所述的TBD234V12柴油機GT-power模型，分別模擬氣缸供油不足、噴油角提前、噴油角延后等柴油機常見故障形式，同步監(jiān)測氣缸“群體”運行數(shù)據(jù)，對本文提出的柴油機診斷方法進行驗證。TBD234V12柴油機參數(shù)見表1。

基于TBD234V12柴油機GT-Power模型，模擬柴油機的正常/故障狀態(tài)，同時監(jiān)測氣缸“群體”的Pmi(MPa)-平均指示有效壓強、Pz(MPa)-爆發(fā)壓強、dP/dφ(MPa/(°))-壓力升高率、Tz(K)-氣缸最高溫度和Tmi(K)-排氣平均溫度五項運行參數(shù)。柴油機的運行工況為：轉(zhuǎn)數(shù)1 800 r/min、負載350 kW。開展的仿真實驗詳情如下。

表1 TBD234V12型柴油機主要參數(shù)Table 1 Main parameters for TBD243V12 diesel

仿真實驗一：模擬柴油機的正常工況，獲得氣缸“群體”運行數(shù)據(jù)如表2所示，利用式(6)進行數(shù)值標準化處理，處理結(jié)果列于表3。

表2 柴油機正常狀態(tài)運行參數(shù)

Table 2 Operation parameters for diesel engine normal state

氣缸序號pmipzdp/dφTzTmi114.77138.625.761950.10877.87214.73137.275.741960.43885.12314.76138.525.761950.49874.48414.74136.715.731956.06878.70514.73137.215.741950.34876.39614.72137.175.751948.84875.76714.77137.805.751954.62877.28814.75136.845.731960.57883.87914.75137.665.751956.46879.551014.74137.315.741951.71875.941114.75137.875.761944.61872.361214.74137.905.761941.46869.28

表3 柴油機正常狀態(tài)運行參數(shù)經(jīng)標準化處理后的結(jié)果

Table 3 The standardized processing results for diesel normal operation parameters

氣缸序號p～mip～zdp～/dφT～zT～mi11.501.741.310.350.1520.900.511.021.431.7930.721.571.210.280.6240.601.441.280.670.3450.800.600.270.310.1961.650.660.170.570.3371.740.380.030.430.0180.031.211.521.451.5190.550.140.100.740.53100.230.440.380.070.29110.180.490.971.301.10120.550.541.281.841.80

仿真實驗二：模擬柴油機第1缸噴油嘴發(fā)生阻塞，每循環(huán)的噴油量從正常值137 mg降到異常值100 mg，柴油機其他狀態(tài)不變，獲得氣缸“群體”運行數(shù)據(jù)如表4所示，數(shù)值標準化處理后結(jié)果列于表5。

表4 噴油嘴阻塞故障下柴油機運行參數(shù)

Table 4 Operation parameters for diesel injection nozzle blocking fault

氣缸序號pmipzdp/dφTzTmi18.93111.584.011545.00667.83214.73137.265.741960.41885.10314.76138.525.761950.46874.67414.75136.625.731958.04879.77514.73137.225.751950.17877.29614.72137.175.751948.83875.80714.78137.805.751954.65877.32814.75136.875.731960.46883.84914.75137.655.741956.73880.071014.75137.335.751950.84875.171114.74137.885.761944.40872.321214.74137.905.771941.43869.34

表5 噴油嘴阻塞故障下柴油機運行參數(shù)經(jīng)標準化處理后的結(jié)果

Table 5 The standardized processing results for diesel injection nozzle blocking fault

氣缸序號p～mip～zdp～/dφT～zT～mi13.183.173.173.173.1720.280.260.270.360.4230.290.430.320.270.2440.290.170.260.340.3350.280.250.290.270.2960.270.250.290.260.2670.310.330.290.310.2980.290.210.260.360.4090.290.310.280.330.33100.290.270.290.280.25110.290.340.320.220.21120.280.340.330.200.16

仿真實驗三：模擬柴油機第1缸噴油提前角增大，噴油角度從正常值-23.5°改變?yōu)楫惓Ｖ?27°，氣缸“群體”運行數(shù)據(jù)與標準化處理后結(jié)果略。

仿真實驗四：模擬柴油機同時發(fā)生噴油嘴阻塞和噴油提前角減小兩種故障類型，即第1缸的每循環(huán)噴油量從正常值137 mg降到100 mg，第2缸噴油角度從-23.5°改變?yōu)?18°，氣缸“群體”的運行數(shù)據(jù)與標準化處理后結(jié)果略。

利用2.3節(jié)中所述的診斷算法對以上柴油機各狀態(tài)模式進行聚類分析。算法參數(shù)設(shè)置為：最大循環(huán)次數(shù)為10 000次、螞蟻個數(shù)6只、投影平面20×20、搜索半徑r=2.5、相似度閾值初始值F(1)=1.8，閾值調(diào)整系數(shù)β=0.95。對應(yīng)于四個仿真實驗的柴油機氣缸“群體”聚類分析結(jié)果如圖2所示。

注：實心方形和實心三角形表示異常的氣缸，空氣方形表示正常的氣缸。圖2 柴油機正常/故障狀態(tài)的蟻群聚類結(jié)果Fig.2 Ant colony clustering result for diesel normal state and fault state

可見，利用蟻群聚類技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)正常氣缸的自組織聚類，進而分離出性能異?；蚬收蠚飧祝踔翆τ谕瑫r分離出不同故障的多個氣缸也能勝任。這和其他需事先確定故障模式、故障樣本數(shù)據(jù)的診斷方法相比，具有很大的優(yōu)越性。

4 結(jié)論

1)本文算法能夠自組織聚類運行狀態(tài)正常的氣缸“群體”，進而分離出性能異常氣缸或故障氣缸“個體”；

2)對于發(fā)生不同故障的多個氣缸“個體”也能夠成功分離。柴油機氣缸“群體”聚類分析算法在不依賴特征樣本條件下，能夠發(fā)現(xiàn)柴油機的未知故障模式，且該診斷算法對參數(shù)設(shè)置不敏感，因此具有較強的實用性。

[1]CAMPA G, THIAGARAJAN M, KRISHNAMURTY M， et al. A neural network based sensor validation scheme for heavy-duty diesel engines [J]. Journal of dynamic systems, measurement and control, 2008, 130(2): 0210081-02100810.

[2]劉建敏, 劉艷斌, 喬新勇,等. 基于模糊聚類與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的柴油機技術(shù)狀態(tài)評價方法研究[J]. 內(nèi)燃機學(xué)報, 2008, 26(4): 379-383.

LIU Jianmin, LIU Yanbin, QIAO xinyong et al. Study on the method for evaluating diesel engine technical state based on fuzzy clustering and neural network[J]. Transactions of CSICE, 2008, 26(4): 379-383.

[3]CHARLES P, SINHA J K, GU F, et al. Detecting the crankshaft torsion vibration of diesel engines for combustion related diagnosis [J]. Journal of sound and vibration, 2009, 321(3-5): 1171-1185.

[4]DELVECCHIO S, DELIA G, MUCCHI E, et al. Advanced signal processing tools for the vibratory surveillance of assembly faults in diesel engine cold tests [J]. Journal of vibration and acoustics, 2010, 132(2): 0210081-02100810.

[5]馬善偉, 樂正偉, 呂健,等. 柴油機故障診斷技術(shù)綜述[J]. 上海第二工業(yè)大學(xué)學(xué)報, 2008, 25(2): 122-128.

MA Shanwei, LE Zhengwei, LU Jian, et al. Summarization of fault diagnostic technology for diesel[J]. Journal of shanghai second polytechnic university, 2008, 25(2): 122-128.

[6]姜萬錄, ?；鄯? 劉思遠. 免疫支持向量機復(fù)合故障診斷方法及試驗研究[J]. 振動與沖擊, 2011, 30(6): 176-180, 212.JIANG Wanlu, NIU Huifeng, LIU Siyuan. Composite Fault diagnosis method and its verification experiments [J]. Journal of vibration and shock, 2011, 30(6): 176-180, 212.

[7]WATZENIG D, SOMMER M S, STEINER G. Engine state monitoring and fault diagnosis of large marine diesel engines [J]. Elektrotechnik & informationstechnik, 2009, 126(5): 173-179.

[8]朱建元. 船用柴油機各缸工作均勻性的檢測與診斷[J]. 船舶工程, 2000(1): 28-31.

ZHU Jianyuan. Detection and diagnosis on the working uniformity of marine diesel engine cylinder[J]. Ship engineering, 2000(1): 28-31.

[9]程利軍, 張英堂, 李志寧,等. 基于瞬時轉(zhuǎn)速的柴油機各缸工作均勻性在線監(jiān)測方法研究[J]. 噪聲與振動控制, 2011,31(06): 183-187.

CHENG Lijun, ZHANG Yingtang, LI Zhining, et al. Online monitoring of cylinder-to-cylinder uniformity in diesel engine based on instantaneous rotational speed [J]. Noise and vibration control, 2011,31(06): 183-187.

[10]DENEUBOURG J L, GOSS S, FRANK N, et al. The dynamics of collective sorting: robot-like ants and ant-like robots [C]∥ Proceedings of the 1st International Conference on Simulation of Adaptive Behavior: From Animals to Animats. MIT Press/Bradford Books, Cambridge, USA, 1991: 356-363

[11]LUMER E, FAIETA B. Diversity and adaptation in populations of clustering ants[C]∥ Processing of the 3rd International Conference on Simulation of Adaptive Behavior: From Animals to Animats. MIT Press/Bradford Books, Cambridge, USA, 1994: 501-508.

[12]張蕾, 曹其新, 李杰. 一種基于群體智能聚類的設(shè)備性能橫向比較算法[J]. 上海交通大學(xué)學(xué)報, 2006, 40(3): 339-443.

ZHANG Lei, CAO Qixin, LEE Jay. An algorithm for comparing machine performance based on swarm intelligence clustering [J]. Journal of Shanghai Jiao Tong University, 2006, 40(3): 339-443.

[13]PARTRIDGE M, RARAEL A C. Fast dimensionality reduction and simple PCA [J]. Intelligent data analysis, 1998, 2(3): 203-210.

[14]王銀燕, 杜劍維, 王賀春, 等. 基于GT-power與Simulink的發(fā)動機及其控制系統(tǒng)仿真[J]. 系統(tǒng)仿真學(xué)報, 2008, 20(16): 4379-4381, 4386.

WANG Yinyan, DU Jianwei, WANG Hechun, et al. Simulation of engine and control system based on GT-power and simulink [J]. Journal of system simulation, 2008, 20(16): 4379-4381, 4386.

[15]劉威. 某型柴油機性能仿真與試驗研究[D]. 哈爾濱: 哈爾濱工程大學(xué), 2013.

LIU Wei. Study on performance and experiment of a type of diesel engine [D]. Harbin: Harbin Engineering University, 2013.

本文引用格式：

王忠巍, 袁志國, 馬修真, 等. 一種不依賴特征樣本的柴油機故障診斷方法研究[J]. 哈爾濱工程大學(xué)學(xué)報， 2017， 38(6)： 881-886.

WANG Zhongwei， YUAN Zhiguo， MA Xiuzhen， et al. A diesel engine fault diagnosis method independent of feature samples[J]. Journal of Harbin Engineering University， 2017， 38(6)： 881-886.

A diesel engine fault diagnosis method independent of feature samples

WANG Zhongwei， YUAN Zhiguo， MA Xiuzhen， LIU Long， WANG Jinxin

(School of Power and Energy Engineering, Harbin Engineering University, Harbin 150001, China)

We present a novel way to intelligently diagnose faults in a diesel engine despite insufficient fault samples by taking advantage of fault-induced performance differences among the engine′s cylinders. All the cylinders in a diesel engine that have the same structure and function are regarded as a “cylinder group”, and a single cylinder among them is regarded as an independent individual. From this, the property features of an individual cylinder can be determined by monitoring the operational parameters of the cylinders. Finally, a self-organizing horizontal comparison is performed among all individuals according to their performance status based on the ant colony clustering algorithm. After that, any abnormal or faulty cylinder can be separated automatically, and the health of the diesel engine can be diagnosed. A GT-power model of the TBD234V12 diesel engine is used to simulate faults such as insufficient supply of oil to the cylinders and a change in the oil-injection angle. From the fault-simulation data, the effectiveness of the presented diagnostic algorithm is verified.

diesel engine; fault diagnosis; fault sample; cylinder performance; comparison; swarm intelligence; ant colony clustering (ACC)

2016-05-05. 網(wǎng)絡(luò)出版日期：2017-03-30.

國家自然科學(xué)基金項目(51305089,51509051)；黑龍江省科學(xué)基金項目(LC2015017、E2016018).

王忠巍(1978-), 男, 副教授.

王忠巍，E-mail: Wangzw@hrbeu.edu.cn.

10.11990/jheu.201605013

http://www.cnki.net/kcms/detail/23.1390.u.20170330.1503.020.html

TK421

A

1006-7043(2017)06-0881-06