基于融合模型的柴油機(jī)空氣管理系統(tǒng)故障診斷

王英敏

(1.中國(guó)大唐集團(tuán)科學(xué)技術(shù)研究院有限公司火力發(fā)電技術(shù)研究院， 北京 100040; 2.北京理工大學(xué)機(jī)械與車輛學(xué)院， 北京 100080)

柴油發(fā)動(dòng)機(jī)系統(tǒng)是一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)，具有較強(qiáng)的非線性，并且激勵(lì)和響應(yīng)都是非平穩(wěn)性信號(hào)。柴油發(fā)動(dòng)機(jī)是一個(gè)包含多個(gè)子系統(tǒng)的大系統(tǒng)，各個(gè)子系統(tǒng)之間不同程度地相互影響，各系統(tǒng)和參數(shù)間耦合關(guān)系復(fù)雜，其故障診斷極其復(fù)雜[1]。柴油機(jī)空氣管理系統(tǒng)發(fā)生故障將會(huì)導(dǎo)致性能下降，影響缸內(nèi)燃燒而導(dǎo)致排放惡化[2]。中外許多學(xué)者[3-5]基于數(shù)學(xué)模型的方法針對(duì)空氣管理系統(tǒng)的流量傳感器故障、壓力傳感器故障、漏氣故障、堵塞故障等展開研究。孫云龍等[3]采用檢測(cè)濾波器的方法對(duì)進(jìn)氣壓力傳感器故障進(jìn)行診斷。King等[4]采用機(jī)理模型的方法對(duì)柴油機(jī)進(jìn)氣系統(tǒng)的漏氣故障進(jìn)行了診斷。上述方法主要是基于機(jī)理模型的故障診斷，而空氣管理系統(tǒng)準(zhǔn)確模型較難建立。

另外，一些學(xué)者采用基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型的方法進(jìn)行故障診斷研究。在文獻(xiàn)[6-7]中學(xué)者采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模的方法對(duì)進(jìn)氣壓力傳感器進(jìn)行研究。

本文采用融合機(jī)理模型和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型的方法對(duì)空氣管理系統(tǒng)進(jìn)行建模，采用機(jī)理模型建立進(jìn)氣系統(tǒng)模型和廢氣再循環(huán)(EGR)系統(tǒng)模型，采用局部線性模型樹算法(LOLIMOT)建立充氣系數(shù)模型和進(jìn)氣壓力波動(dòng)幅值模型；采用奇偶方程構(gòu)建殘差信號(hào)，并對(duì)殘差型號(hào)進(jìn)行分析，構(gòu)建故障-殘差矩陣；并對(duì)帶EGR的DEUTZ6V2015增壓柴油機(jī)的空氣管理系統(tǒng)漏氣、堵塞和EGR閥堵塞故障進(jìn)行了診斷。

1 空氣管理系統(tǒng)診斷模型的建立

空氣管理系統(tǒng)包含增壓組件、進(jìn)氣管系統(tǒng)、排氣管系統(tǒng)和EGR系統(tǒng)?？紤]的故障包括進(jìn)氣歧管漏氣故障、中冷器堵塞故障和EGR閥卡滯故障。故障設(shè)置如圖1所示。

F1代表進(jìn)氣歧管漏氣直徑為5 mm，F(xiàn)2代表中冷器堵塞導(dǎo)致進(jìn)氣流量減少10%，F(xiàn)3代表EGR閥卡滯在關(guān)閉狀態(tài)；代表傳感器測(cè)量空氣進(jìn)氣流量；Pin,c代表壓氣機(jī)前壓力，Tin.c代表壓氣機(jī)前溫度；Pout,c代表壓氣機(jī)后壓力，Tout,c代表壓氣機(jī)后溫度；Pim代表進(jìn)氣歧管壓力，Tim代表進(jìn)氣歧管溫度；Tem代表排氣溫度；Pex增壓器出口壓力，Tex增壓器出口溫度；Ntc代表增壓器轉(zhuǎn)速圖1 空氣管理系統(tǒng)故障設(shè)置Fig.1 Fault setting in air management system

空氣管理系統(tǒng)故障診斷框架如圖2所示，主要構(gòu)建三個(gè)殘差生成器：充氣系數(shù)殘差、進(jìn)氣流量殘差和進(jìn)氣壓力波動(dòng)幅值殘差。故障診斷系統(tǒng)需要建立進(jìn)氣系統(tǒng)模型和EGR系統(tǒng)模型，主要包括EGR流量模型EGR流量計(jì)算模塊、充氣系數(shù)模型和基于數(shù)據(jù)的充氣系數(shù)模型、進(jìn)氣壓力波動(dòng)幅值模型。

1.1 局部線性模型樹方法模型

局部線性模型樹(local linear model trees,LOLIMOT)是Nelles提出的，在非線性系統(tǒng)和模式識(shí)別方便比其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更有效的一種算法[8-10]。局部線性模型樹是基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn)，用線性函數(shù)代替輸出層權(quán)值。七工作空間按二叉樹算法被分為N個(gè)子空間[11]。如圖3所示。

(1)

式(1)中：xi為輸入矢量；ωi,n為第i個(gè)局部模型的對(duì)應(yīng)第n個(gè)輸入的參數(shù)，i∈(1,M);n為輸入矢量個(gè)數(shù)；Φi為權(quán)重函數(shù)，決定每個(gè)局部模型的有效區(qū)間及局部模型之間的過(guò)渡關(guān)系，一般選擇歸一化的高斯函數(shù)：

(2)

(3)

式(3)中：ci,n為第i個(gè)局部模型的中心；標(biāo)準(zhǔn)偏差σi,n與第i個(gè)局部模型的大小成比例。

n為發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速；rηv為充氣系數(shù)殘差；rair為空氣流量的氣流流量殘差；rApim為進(jìn)氣壓力幅值殘差圖2 結(jié)構(gòu)化殘差集的構(gòu)建Fig.2 Construction of structured residual set

圖3 局部線性模型樹結(jié)構(gòu)示意Fig.3 Construction of local linear model tree

中外學(xué)者采用該理論在不同領(lǐng)域已取得了一些研究成果。Petchinathan等[12]將LOLIMOT算法于非線性系統(tǒng)識(shí)別。Kolewe等[13]采用LOLIMOT算法對(duì)柴油機(jī)排氣流量進(jìn)行預(yù)測(cè)。逄紅[14]采用LOLIMOT算法以汽油機(jī)參數(shù)噴油脈寬、轉(zhuǎn)速、點(diǎn)火提前角和節(jié)氣門開度等為輸入?yún)?shù)，建立與輸出參數(shù)發(fā)動(dòng)機(jī)排放，扭矩和經(jīng)濟(jì)性之間的關(guān)系。

文獻(xiàn)[15]中采用LOLIMOT法對(duì)進(jìn)氣壓力波動(dòng)幅值和進(jìn)氣壓力波動(dòng)相位和充量系數(shù)進(jìn)行建模，采用發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速和進(jìn)氣密度表征故障特征。在上述研究基礎(chǔ)上進(jìn)行故障特征建模。

1.2 充量系數(shù)

采用LOLIMOT算法以進(jìn)氣密度和發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速為輸入建立無(wú)故障時(shí)充氣系數(shù)參考模型。

η≈f(n,ρim)

(4)

則進(jìn)入氣缸內(nèi)空氣流量的計(jì)算值為

(5)

式(5)中：Vd為氣缸排量。

在不同轉(zhuǎn)速和不同負(fù)荷下，所建充量系數(shù)與實(shí)際充量系數(shù)的比較?？梢钥闯鱿鄬?duì)誤差絕對(duì)部分在5%以內(nèi)，在變負(fù)荷過(guò)程中，誤差最大在10%以內(nèi)，因此，該充量系數(shù)模型滿足故障診斷的精度要求，可用于故障診斷系統(tǒng)中。

1.3 EGR系統(tǒng)模型

EGR閥流量參考模型采用噴管節(jié)流方程數(shù)學(xué)模型：

(6)

實(shí)際的EGR流量可通過(guò)充量系數(shù)和空氣流量傳感器測(cè)得的空氣流量計(jì)算獲得。

(7)

1.4 進(jìn)氣壓力波動(dòng)幅值和相位模型

故障發(fā)生時(shí)，進(jìn)氣壓力會(huì)發(fā)生變化，其波動(dòng)收到氣缸工作循環(huán)的影響，進(jìn)氣壓力的波動(dòng)是以發(fā)動(dòng)機(jī)的工作循環(huán)為周期而變化。因此，進(jìn)氣壓力可近似為一個(gè)平均幅值和一個(gè)一次諧波。

(8)

進(jìn)氣壓力波動(dòng)幅值和相位分別見式(9)、式(10)，采用LOLIMOT算法建立以發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速和進(jìn)氣密度為輸入的參考模型。

Apm,im≈fAp(n,ρim)

(9)

φpm,im≈fφp(n,ρim)

(10)

1.5 空氣流量模型

空氣流量可以通過(guò)傳感器獲取，其表達(dá)式為

(11)

另外，空氣流量還可以用式(12)表達(dá)，其中氣缸內(nèi)真實(shí)流量采用參考充量系數(shù)計(jì)算得出，EGR流量需轉(zhuǎn)化為對(duì)應(yīng)進(jìn)氣狀態(tài)下的流量：

(12)

2 殘差的構(gòu)建

利用上面構(gòu)建的機(jī)理模型和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型，采用奇偶方程方法生成三個(gè)殘差信號(hào)：

rηV=ηV,m-fηV(n,ρim)

(13)

rApim=Apm,im-fAp(n,ρim)

(14)

(15)

圖4 空氣管理系統(tǒng)故障診斷仿真系統(tǒng)Fig.4 Fault diagnosis simulation system of air management system

3 空氣管理系統(tǒng)故障診斷仿真

采用GT-power和MATLAB聯(lián)合仿真建立柴油機(jī)空氣管理系統(tǒng)故障診斷模塊，根據(jù)EGR控制策略，在MATLAB/Simulink中建立殘差生成器，通過(guò)分析殘差信號(hào)的特征，并進(jìn)行故障診斷。對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)空氣管理系統(tǒng)故障設(shè)置采用GT-Power對(duì)柴油機(jī)進(jìn)行建模，在模型上進(jìn)行仿真試驗(yàn)。朱振夏等[16]對(duì)對(duì)柴油機(jī)模型的燃燒過(guò)程、進(jìn)排氣系統(tǒng)和整體性能進(jìn)行了校驗(yàn)，誤差都在5%以內(nèi)，符合模擬計(jì)算需求，可用于柴油機(jī)故障診斷驗(yàn)證。圖4是Simulink中搭建的虛擬發(fā)動(dòng)機(jī)和殘差生成器仿真模型，它主要由五個(gè)模塊組成：EGR開環(huán)控制模塊、發(fā)動(dòng)機(jī)模型、殘差生成器模塊、濾波模塊和模糊推理診斷系統(tǒng)。通過(guò)數(shù)據(jù)交換接口采集的GT中的數(shù)據(jù)，通過(guò)殘差生成器生成殘差；開環(huán)控制根據(jù)發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速和扭矩計(jì)算輸出EGR閥的開度，并由數(shù)據(jù)交換接口傳回GT中，以此來(lái)調(diào)整EGR的開度；模糊推理診斷系統(tǒng)根據(jù)提前設(shè)置模糊推理規(guī)則進(jìn)行故障模式識(shí)別并輸出故障類型信號(hào)。

3.1 殘差信號(hào)分析

空氣管理系統(tǒng)設(shè)置三種故障：中冷器之后和氣缸間的進(jìn)氣歧管漏氣故障、中冷器堵塞故障和EGR閥卡滯故障。每2.5 ℃A采集一次進(jìn)氣壓力,提取進(jìn)氣壓力波的波動(dòng)波幅。在不同工況點(diǎn)無(wú)故障時(shí)，保存每個(gè)殘差的閾值上限和閾值下限，結(jié)合傳感器本身的測(cè)量誤差及精度范圍[17]設(shè)定閾值。其中該工況下故障閾值為表1所示。在轉(zhuǎn)速為2 000 r/min，25%負(fù)荷下分析殘差隨故障變化規(guī)律。

表1 殘差閾值

3.1.1 漏氣故障殘差分析

在發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速為2 000 r/min、25%負(fù)荷下，EGR率為30%[18]，設(shè)置漏氣故障。分析各殘差在有故障和無(wú)故障時(shí)的殘差表現(xiàn)形式，由圖5可以看出當(dāng)漏氣故障發(fā)生時(shí)，充量系數(shù)殘差減小和空氣流量殘差減小，而幅值殘差增大。

3.1.2 堵塞故障殘差分析

設(shè)置中冷器堵塞故障,無(wú)故障進(jìn)氣流量為123.6 kg/h,中冷器堵塞后進(jìn)氣流量為111.2 kg/h，進(jìn)氣流量減少約為10%。中冷器堵塞時(shí)，進(jìn)氣阻力增大，進(jìn)入氣缸氣體量減小，而排氣壓力降低，排氣溫度升高，EGR空氣流量增大，溫度升高，密度降低，而新鮮空氣壓力減低，溫度基本不變，進(jìn)入進(jìn)氣歧管的氣體減少，充量系數(shù)變小。由圖6所示，充量系數(shù)殘差故障時(shí)比正常時(shí)減小，但其在閾值變化范圍之內(nèi)；故障對(duì)其進(jìn)氣壓力波動(dòng)影響較大，進(jìn)氣壓力波動(dòng)幅值增大；對(duì)空氣流量殘差影響較小，其還在正常閾值范圍。

圖5 漏氣故障診斷殘差Fig.5 Residual of leakage failure

圖6 堵塞故障殘差Fig.6 Residual of restriction failure

3.1.3 EGR閥卡滯故障殘差分析

設(shè)置EGR閥卡滯故障，此時(shí)EGR開度為0。EGR閥卡滯，導(dǎo)致通過(guò)EGR閥的流量為零，進(jìn)氣流量增加，測(cè)量得到的充量系數(shù)比參考充量系數(shù)大，排氣壓力增大，溫度降低，排氣密度增大，進(jìn)氣壓力升高，進(jìn)氣密度增大，進(jìn)氣充量增大[19]。由圖7所示：故障對(duì)進(jìn)氣壓力波影響較大，進(jìn)氣壓力波動(dòng)增大，而進(jìn)氣流量殘差減小。由于，雖然充量系數(shù)殘差變大，但EGR模型計(jì)算EGR打開計(jì)算，而實(shí)際EGR閥已關(guān)閉，空氣流量殘差變大。

圖7 EGR閥卡滯故障時(shí)殘差Fig.7 Residual of EGR bolcked failure

3.2 故障-殘差映射矩陣

通過(guò)仿真分析可得到故障和殘差值之間的映射關(guān)系，表2為故障-殘差映射矩陣關(guān)系。

表2 故障-殘差映射矩陣

3.3 模糊推理構(gòu)建

設(shè)計(jì)的模糊推理故障診斷系統(tǒng)輸入量的基本論域?yàn)?-∞，+∞)，分為三個(gè)模糊子集{負(fù)大，正常，正大}，對(duì)應(yīng)模糊集合為{NB，NR，PB}。輸入量有三個(gè)特征參數(shù)：充量殘差、進(jìn)氣壓力波動(dòng)幅值殘差、空氣流量殘差。輸入量的隸屬函數(shù)采用梯形函數(shù)和兩個(gè)半梯形函數(shù)表示，輸出量為故障類型，其基本論域?yàn)?0,1)，分為兩個(gè)模糊子集{不可能，很可能}，對(duì)應(yīng)的模糊集合為{N，Y}，隸屬函數(shù)選取S型隸屬函數(shù)。

模糊推理規(guī)則由殘差和故障的映射矩陣得出，如表3所示。

表3 模糊推理規(guī)則

3.4 故障診斷結(jié)果

3.4.1 漏氣故障診斷

發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速為2 000 r/min，25%負(fù)荷下，EGR率為30%漏氣故障診斷結(jié)果，由于受噪聲信號(hào)的影響，充量系數(shù)閾值變大為[-0.09,0.09], 其他參數(shù)閾值不變。如圖8所示，漏氣故障設(shè)置在5 s，在5.06 s采集的充量系數(shù)殘差超出閾值范圍；幅值殘差有一個(gè)較大的波動(dòng)，后面趨于平穩(wěn)；空氣流量殘差信號(hào)變化較大。在0.06 s的時(shí)間延時(shí)后故障診斷系統(tǒng)診斷出F1漏氣故障。

圖8 漏氣故障診斷結(jié)果Fig.8 Fault diagnosis result in leakage failure

3.4.2 堵塞故障診斷

如圖9所示，在5 s時(shí)設(shè)置中冷器堵塞故障，相應(yīng)的殘差和故障診斷結(jié)果都有一定的延時(shí)，從圖9中看到，充量系數(shù)殘差在故障發(fā)生后殘差變小，但還在閾值范圍以內(nèi)，由于系統(tǒng)的不穩(wěn)定性，有個(gè)別殘差超出閾值范圍，總共有四次充量系數(shù)殘差超出閾值范圍，此時(shí)堵塞故障診斷不出來(lái)，產(chǎn)生漏診現(xiàn)象，漏診率為1.6%，屬于可接受范圍。

圖9 堵塞故障診斷結(jié)果Fig.9 Fault diagnosis result in restriction failure

3.4.3 EGR閥卡滯故障診斷

如圖10所示，在5 s時(shí)設(shè)置故障。由于EGR卡滯時(shí)，故障特征的變化較為明顯，故障診斷結(jié)果除了0.06 s延時(shí)外，故障診斷較高。

4 結(jié)論

(1)提出融合機(jī)理模型和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型的故障診斷方法，構(gòu)建帶EGR系統(tǒng)的柴油機(jī)空氣管理系統(tǒng)故障診斷系統(tǒng)。

(2)采用LOLIMOT方法建立充量系數(shù)的參考模型和進(jìn)氣壓力波動(dòng)幅值參考模型，采用物理建模的方法建立EGR系統(tǒng)模型;建立三個(gè)殘差生成器并生成充量系數(shù)殘差、進(jìn)氣壓力幅值殘差和空氣流量殘差，構(gòu)建結(jié)構(gòu)化殘差集。

(3)在發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速為2 000 r/min、25%負(fù)荷下設(shè)置三種故障，采用充量系數(shù)殘差、進(jìn)氣壓力波動(dòng)波動(dòng)幅值殘差和空氣流量殘差來(lái)表征故障，構(gòu)建了故障-殘差映射關(guān)系矩陣，解決了故障和征兆之間的復(fù)雜映射關(guān)系的問(wèn)題。

(4)建立模糊推理故障診斷系統(tǒng)，采用GT-power和Simulink聯(lián)合仿真，進(jìn)行故障診斷結(jié)果驗(yàn)證。結(jié)果表明：采用所構(gòu)建的故障診斷系統(tǒng)能準(zhǔn)確地診斷出空氣管理系統(tǒng)的漏氣、堵塞和EGR閥卡滯故障。