基于瞬時轉(zhuǎn)速的艦船柴油機(jī)多閾值診斷方法

，，

(海軍工程大學(xué) 動力工程學(xué)院，武漢 430033)

對于瞬時轉(zhuǎn)速的故障特征提取，此前的研究一般是對不同工況、不同轉(zhuǎn)速情況下瞬時轉(zhuǎn)速信號的變化規(guī)律進(jìn)行分析，提取各缸工作不均勻性故障[1]；利用瞬時轉(zhuǎn)速結(jié)合振動沖擊相位信號，準(zhǔn)確識別失火故障和定位故障缸所在位置[2]；利用瞬時轉(zhuǎn)速對柴油機(jī)指示轉(zhuǎn)矩進(jìn)行估計[3]和利用瞬時轉(zhuǎn)速的波動估算缸內(nèi)壓力[4]來判斷柴油機(jī)工作狀態(tài)以及故障診斷；根據(jù)多循環(huán)內(nèi)的瞬時轉(zhuǎn)速波動情況，研究氣缸密封性及燃燒狀況[5]以檢測柴油機(jī)故障等。針對瞬時轉(zhuǎn)速干擾信號多、特征參數(shù)難以提取和故障閾值設(shè)置的問題，利用柴油機(jī)動力學(xué)模型進(jìn)行故障機(jī)理和故障特征分析；對實(shí)測信號進(jìn)行特征提取，采用多閾值故障特征進(jìn)行故障缸定位，為基于瞬時轉(zhuǎn)速信號的艦船柴油機(jī)狀態(tài)在線監(jiān)測及故障診斷系統(tǒng)研制打基礎(chǔ)。

1 柴油機(jī)非線性動力學(xué)模型

在動力學(xué)分析中，將曲軸連桿機(jī)構(gòu)化簡為往復(fù)運(yùn)動和旋轉(zhuǎn)運(yùn)動兩部分：前者包括活塞組和連桿小頭，后者包括連桿大頭和曲軸組，二者皆取其換算質(zhì)量，認(rèn)為質(zhì)量集中在一個質(zhì)心。由于曲軸連桿機(jī)構(gòu)既作往復(fù)運(yùn)動又做旋轉(zhuǎn)運(yùn)動，故認(rèn)為是一個變慣量系統(tǒng)，其瞬時轉(zhuǎn)動慣量與曲軸轉(zhuǎn)角相關(guān)聯(lián)[6]。

單個曲軸連桿機(jī)構(gòu)見圖1。

根據(jù)整個曲軸連桿機(jī)構(gòu)動能相等原則有

(1)

由圖1中幾何關(guān)系和運(yùn)動方程得到

(2)

式中：m1為往復(fù)運(yùn)動集中換算質(zhì)量；λ為曲軸連桿比，λ=R/L，L為連桿長度。

根據(jù)力矩做功等于慣量動能變化，可以得到

(3)

整理得到

(4)

式中：f(θ)和g(θ)均為θ的函數(shù)，具體為

根據(jù)內(nèi)燃機(jī)曲軸飛輪系統(tǒng)的動力學(xué)分析，有轉(zhuǎn)矩平衡方程。

(5)

最后由氣體力矩公式：Tp(θ)=p(θ)ΑpRf(θ) ，根據(jù)各氣缸發(fā)火位置φk，并假設(shè)阻力轉(zhuǎn)矩等于平均氣體力矩，得到

(6)

式(6)為關(guān)于時間t的二階非線性微分方程，直接求解較為困難，需對該方程進(jìn)行變換。

(7)

定義x(θ)=[ω(θ)]2，將式(6)變換為

(8)

式中：P(θ)和Q(θ)分別為

采用定步長4階龍格庫塔算法，輸入各氣缸示功圖即可完成瞬時轉(zhuǎn)速的計算。

2 瞬時轉(zhuǎn)速仿真及分析

2.1 三種工況下瞬時轉(zhuǎn)速仿真

仿真的機(jī)型為濰柴WD615試驗(yàn)機(jī)，該試驗(yàn)機(jī)具體參數(shù)見表1。

表1 試驗(yàn)機(jī)主要技術(shù)參數(shù)

示功圖通過1號缸測壓通道進(jìn)行采集，分別測取750 r/min工況下1號缸正常壓力曲線和1號缸斷油時的壓縮壓力曲線。測試結(jié)果見圖2。

仿真共設(shè)置3組工況：正常工況，1號缸斷油和1號3號缸斷油。試驗(yàn)機(jī)為6缸機(jī)，根據(jù)發(fā)火順序，將各缸壓力輸入并疊加。正常工況下各缸輸入壓力為正常工作壓力，斷油工況下斷油缸輸入壓力為純壓縮壓力。將各缸壓力輸入仿真模型，得到3種工況下的瞬時轉(zhuǎn)速結(jié)果，并分別對仿真結(jié)果進(jìn)行快速傅里葉變換，以觀察其頻譜結(jié)果如圖3、4。

2.2 仿真結(jié)果分析

圖3表明，在正常工況下，瞬時轉(zhuǎn)速在一個循環(huán)內(nèi)成規(guī)律性波動。根據(jù)其頻譜分析，產(chǎn)生該波動的主要原因來自于37.9 Hz和75.2 Hz頻率。分析發(fā)動機(jī)原理可知，37.9 Hz為750 r/min轉(zhuǎn)速下各氣缸發(fā)火頻率，75.2 Hz為各氣缸活塞對曲軸的沖擊頻率，即往復(fù)力矩變化頻率，其值為2倍發(fā)火頻率。這個特點(diǎn)在故障狀態(tài)下依然存在。

在故障狀態(tài)下，轉(zhuǎn)速波形會發(fā)生變化，僅僅通過波形峰值變化無法有效判斷故障缸所在位置，特征并不明顯，故需要對其轉(zhuǎn)速波形特征進(jìn)行處理。

2.3 特征波形

仿真波形表明，在出現(xiàn)故障時，波形會在某個區(qū)間發(fā)生畸變。取仿真結(jié)果的瞬時加速度，對比見圖5。圖5表明，1號、3號缸斷油時，在第1和第3個峰值出較正常工況下較低。根據(jù)柴油機(jī)發(fā)火次序，第1個峰值所在曲軸轉(zhuǎn)角區(qū)間對應(yīng)的1號缸做功區(qū)間，第3個峰值所在曲軸轉(zhuǎn)角區(qū)間對應(yīng)3號缸做功區(qū)間，這說明在仿真條件下瞬時轉(zhuǎn)速時域，加速度波形可較明顯地體現(xiàn)出斷油故障現(xiàn)象的基本特征。

為了更直觀地展現(xiàn)低頻段頻率，將頻譜圖轉(zhuǎn)換為頻率分布直方圖，見圖6。

圖6表明，在出現(xiàn)斷油故障時，則會在低頻段產(chǎn)生幅值較大的信號。這是由于在各缸工作不均勻性增大時，氣體力轉(zhuǎn)矩中低于發(fā)火頻率的分量會增大。通過低頻段的頻率特征可判斷是否出現(xiàn)氣缸斷油故障。

可見，利用非線性動力學(xué)模型仿真得到的瞬時轉(zhuǎn)速，在出現(xiàn)故障時，在時域波形、加速度波形和低頻段頻率分量中均出現(xiàn)較明顯的故障特征。

3 實(shí)測信號的故障分析與診斷

3.1 實(shí)測數(shù)據(jù)分析

測取760、900、1 100、1 300、1 500 r/min工況下瞬時轉(zhuǎn)速，分別設(shè)置1號缸斷油、1號3號缸斷油和正常工況，共15種工況，每組數(shù)據(jù)測試50個柴油機(jī)工作循環(huán)。使用上述方法對瞬時轉(zhuǎn)速進(jìn)行處理，以760 r/min下的3種工況為例，結(jié)果見圖7、8。

由圖7可以看出，試驗(yàn)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)中，瞬時轉(zhuǎn)速在一個循環(huán)內(nèi)的轉(zhuǎn)速波動并不一致。這是由于機(jī)械式柴油機(jī)自身各缸之間差異等因素導(dǎo)致的。在出現(xiàn)故障時，則會在對應(yīng)氣缸做功區(qū)間產(chǎn)生異于正常波動的特征。故在故障診斷時，只需將故障缸的轉(zhuǎn)速特征與正常缸的轉(zhuǎn)速特征相比，便能得到故障波形特征。

由圖8可以看出，出現(xiàn)故障時，頻譜會在25 Hz及以下頻段出現(xiàn)波峰。分析認(rèn)為，由于氣體力矩的諧波在不均勻波動時產(chǎn)生的諧波。該現(xiàn)象與仿真結(jié)果一致。則瞬時轉(zhuǎn)速頻譜低頻段頻率特征也可作為故障出現(xiàn)的特征。

3.2 故障特征提取

根據(jù)仿真結(jié)果分析，由轉(zhuǎn)速波動特性以及頻譜特性，共提取5種特征，分別為：區(qū)間轉(zhuǎn)速升高系數(shù)、轉(zhuǎn)速升程區(qū)間、區(qū)間波動系數(shù)、最大加速度系數(shù)、低頻段頻率系數(shù)。其中前4個特征為波形時域特征，第5個特征為波形頻域特征。以760 r/min實(shí)測轉(zhuǎn)速波形為例。

3.2.1 區(qū)間轉(zhuǎn)速升高系數(shù)IR

區(qū)間轉(zhuǎn)速升高系數(shù)體現(xiàn)的是在獨(dú)立做功區(qū)間內(nèi)轉(zhuǎn)速的上升幅度，見圖9。

(8)

3.2.2 轉(zhuǎn)速升程相位系數(shù)Iθ

轉(zhuǎn)速升程相位系數(shù)體現(xiàn)的是獨(dú)立做功轉(zhuǎn)速上升所用時間，見圖10。

Iθi=Δθi/720

(9)

3.2.3 區(qū)間波動系數(shù)IB

區(qū)間波動系數(shù)用于衡量單區(qū)間內(nèi)波動情況。

(10)

3.2.4 最大加速度系數(shù)Ia

最大加速度系數(shù)體現(xiàn)了單缸做功能力的峰值，見圖11。

(11)

3.2.5 低頻段頻率系數(shù)If

低頻段頻率系數(shù)是指波形頻譜中，低頻段的頻率與發(fā)火頻率幅值的一個關(guān)系。根據(jù)前文的分析可知，在出現(xiàn)故障時，轉(zhuǎn)速的頻譜會在低頻段出現(xiàn)幅值較大的信號。發(fā)火頻率可以通過計算得到，在運(yùn)行中，其實(shí)際頻率值與計算所得有一定的偏差，主要是由于平均轉(zhuǎn)速的輕微變化導(dǎo)致的。故在處理時，將計算所得發(fā)火頻率附近的頻率幅值取平均值作為基準(zhǔn)頻率，取小于基準(zhǔn)頻率的幅值做算術(shù)平均值，得到的故障均值頻率與基準(zhǔn)頻率之比即為低頻段頻率系數(shù)，見圖12。

如圖12所示，由平均轉(zhuǎn)速可以計算得到柴油機(jī)發(fā)火頻率為760/2×6/60=38 Hz，其中761 r/min為平均轉(zhuǎn)速，6為氣缸數(shù)；實(shí)測發(fā)火頻率附近頻率為37.13 Hz和40.5 Hz，將兩者幅值的算術(shù)均值作為基準(zhǔn)頻率，同時計算低頻段頻率幅值算術(shù)均值，將兩者之比視為發(fā)生氣缸做功不足故障的特征。得到低頻段頻率系數(shù)If。

(12)

式中：Pm、Pn為Pf附近頻率幅值，分別位于發(fā)火頻率計算值兩側(cè)，其對應(yīng)的分量為轉(zhuǎn)速波形中最主要分量；Pi為低頻能量幅值。

3.3 單一故障閾值識別效果

3.3.1 低頻段頻率系數(shù)If診斷效果

當(dāng)系數(shù)If大于某閾值I(f0)時，判定發(fā)生了故障。低頻段頻率系數(shù)(前30循環(huán)平均值)見表2。

取前15種工況前30個循環(huán)共450組數(shù)據(jù)作為故障識別樣本，取正常工況下If最大值設(shè)定為閾值I(f0)。根據(jù)數(shù)據(jù)計算結(jié)果得到閾值為I(f0)=0.00 497。用后20個循環(huán)共300組數(shù)據(jù)進(jìn)行識別效果，正確識別的組個數(shù)為269組，診斷準(zhǔn)確性為89.6%。

3.3.2 故障定位系數(shù)診斷效果

在使用故障定位系數(shù)進(jìn)行故障診斷時，首先需要獲取當(dāng)前轉(zhuǎn)速下各缸正常工作下的IR、Iθ、Iβ及Ia。在測取到故障轉(zhuǎn)速并提取系數(shù)之后，取對應(yīng)缸號的故障系數(shù)與正常系數(shù)之比，得到故障定位系數(shù)。計算方法為：γi=GIi/NIi。式中:γi為對應(yīng)缸號的故障定位系數(shù)，GIi為故障狀況下的波形特征，NIi為正常狀況下的波形特征。轉(zhuǎn)速升程相位故障定位系數(shù)需按上述結(jié)果計算后減1并取絕對值。

得到上述故障特征系數(shù)之后即可定義故障閾值。根據(jù)10種故障工況前30個循環(huán)數(shù)組得到各系數(shù)故障閾值：A區(qū)間轉(zhuǎn)速升高故障定位系數(shù)閾值γR0=0.549 8，低于該閾值時認(rèn)定為故障；B轉(zhuǎn)速升程相位故障定位閾值γθ0=0.08，高于該閾值時認(rèn)定為故障；C區(qū)間波動故障定位系數(shù)閾值γB0=0.631 9，低于該閾值時認(rèn)定為故障；D最大加速度故障定位系數(shù)閾值γa0=0.598 1，低于該閾值是認(rèn)定為故障。

使用單一故障定位系數(shù)進(jìn)行診斷，取10種故障工況后20個循環(huán)共200組故障測試樣本進(jìn)行診斷。其中區(qū)間轉(zhuǎn)速升高故障定位系數(shù)正確識別175組，識別正確率87.5%；轉(zhuǎn)速升程相位故障定位系數(shù)正確識別106組，識別正確率為53%；區(qū)間波動故障定位系數(shù)正確識別167組，識別正確率為83.5%；最大加速度故障定位系數(shù)正確識別175組，識別正確率為87.5%。

3.4 多閾值診斷效果

通過單一故障定位系數(shù)進(jìn)行定位均有誤診現(xiàn)象存在，為了提高診斷正確率，將多重數(shù)組同時作為樣本輸入。對每個故障定位特征系數(shù)進(jìn)行故障識別，并給定一種投票機(jī)制：若A類特征識別中一號缸出現(xiàn)高于故障閾值，則記為[1,0,0,0,0,0]；B類特征識別中一號缸出現(xiàn)低于于故障閾值時，記為[1,0,0,0,0,0]；C類特征識別中一號缸出現(xiàn)高于故障閾值時，記為[1,0,0,0,0,0]；D類特征識別中一號缸出現(xiàn)高于故障閾值時同樣記為[1,0,0,0,0,0]。最終將4類故障識別數(shù)組疊加，得到識別數(shù)組[6,0,0,0,0,0]，以此方法完成故障缸的判別，得到此結(jié)果則為一號缸故障。通過此方法進(jìn)行判別，列舉1號3號缸斷油結(jié)果見表3。

表3 第80循環(huán)綜合診斷列表

規(guī)定當(dāng)識別數(shù)組數(shù)值大于2時，認(rèn)定為故障。使用該方法進(jìn)行對200組數(shù)據(jù)進(jìn)行診斷，成功識別故障缸組數(shù)為197組，正確識別率為98.5%。單一閾值和綜合閾值診斷效果對比見圖13。

4 結(jié)論

1)當(dāng)氣缸出現(xiàn)做功能力不足故障時，柴油機(jī)瞬時轉(zhuǎn)速波形在時域和頻域內(nèi)的波形均會發(fā)生變化，其變化特征能夠作為診斷氣缸做功能力不足的條件。

2)使用單一特征無法精準(zhǔn)判別故障缸，使用多閾值診斷方法能有效提高故障的識別率。

3)使用多閾值診斷方法可為基于瞬時轉(zhuǎn)速信號的艦船柴油機(jī)狀態(tài)在線監(jiān)測及故障診斷系統(tǒng)研制打下良好基礎(chǔ)。

4)本方法對于缸數(shù)較多、做功沖程重合較多的柴油機(jī)診斷，效果并不理想，還需要提取更明顯的特征參數(shù)。

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