基于組態(tài)軟件的某型船用發(fā)電柴油機監(jiān)測模擬器設(shè)計

笪 睿，陳 寧，楊 鵬，趙光輝，陳 浩

（江蘇科技大學(xué) 能源與動力學(xué)院，鎮(zhèn)江212003）

船舶設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測和維護是保障設(shè)備正常運行、提高設(shè)備工作效率、延長設(shè)備使用壽命的主要手段[1]。隨著船舶自動化程度的提高，設(shè)備的日常維護和故障檢修越發(fā)困難，維護費用升高[2]。譬如船用柴油機是船舶的“心臟”。一旦出現(xiàn)故障，不僅造成嚴重經(jīng)濟損失，而且對船舶的安全也產(chǎn)生危害。

作者主要針對船用發(fā)電柴油機整體性能和健康狀態(tài)展開研究[3]，通過對研究對象進行大量的仿真模擬和操作訓(xùn)練，逐步使船用發(fā)電柴油機健康管理系統(tǒng)完善[4]，從而能夠?qū)⑾到y(tǒng)移植到硬件設(shè)備上，最終建立一個能夠及時、準確地對多種異?；驘峁す收蠣顟B(tài)進行診斷、預(yù)判或消除，對發(fā)電柴油機運行進行必要的健康管理模擬器[5]。此模擬器能夠提高發(fā)電柴油機運行的安全性與可靠性，通過對船員的有效訓(xùn)練，把發(fā)電柴油機的故障率降到最低，延長發(fā)電柴油機的使用壽命，降低維護費用，減少投資成本與風險，其系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 柴油機健康管理系統(tǒng)架構(gòu)Fig.1 Architecture of diesel engine health management system

1 發(fā)電柴油機數(shù)學(xué)模型

1.1 建模方法

柴油機的仿真模型應(yīng)針對不同的目的選取相應(yīng)的建模方法，本文研究的柴油機作為船舶電站的原動機，需要在穩(wěn)定工況下運行，仿真模型作為健康管理模擬系統(tǒng)的底層架構(gòu)。其模擬的目的是使柴油機獲得穩(wěn)定運行工質(zhì)時的狀態(tài)與性能參數(shù)，因此，在對柴油機進行數(shù)學(xué)建模時，主要對缸內(nèi)工作過程及進排氣系統(tǒng)進行建模，只考慮氣缸內(nèi)工質(zhì)狀態(tài)變化和能量轉(zhuǎn)換情況及其氣體狀態(tài)參數(shù)，不考慮柴油機缸內(nèi)的詳細燃燒過程及燃燒產(chǎn)物[6]，因此，柴油機數(shù)學(xué)模型選擇容積法模型。

1.2 發(fā)電柴油機建?；疚⒎址匠?/h3>

柴油機缸內(nèi)工作過程包含眾多復(fù)雜的物理、化學(xué)、流動、傳熱、傳質(zhì)等現(xiàn)象，根據(jù)以上假設(shè)，發(fā)電柴油機缸內(nèi)工作過程可以簡化為3 個基本微分方程[7]。

（1）能量守恒方程

（2）質(zhì)量守恒方程

（3）理性氣體狀態(tài)方程

式中：φ 為曲軸轉(zhuǎn)角；u為工質(zhì)的內(nèi)能；QB、Qw分別為燃燒釋放的熱量和缸壁散熱量；hs、he分別為掃氣氣體比焓和廢氣比焓；ms、me、mB分別為進入氣缸內(nèi)的氣體質(zhì)量、排出氣缸內(nèi)的氣體質(zhì)量和氣缸內(nèi)的循環(huán)噴油量；V為氣缸工作容積；p為缸內(nèi)氣體壓力；m為缸內(nèi)氣體質(zhì)量；T為缸內(nèi)氣體溫度；R 為氣體常數(shù)。

2 仿真模型搭建

2.1 發(fā)電柴油機基本參數(shù)

本健康管理系統(tǒng)的發(fā)電機組原動機采用TBD620系列柴油機，其特點為輸出功率大、四沖程、水冷、廢氣渦輪增壓及進氣冷卻，因此，廣泛用于各類發(fā)電機組、船舶、機車、泵及壓縮機。作者研究對象為TBD620V16 型船用發(fā)電柴油機，增壓器型號為TPS48，其主要參數(shù)如表1所示。

表1 TBD620V16 型柴油機主要參數(shù)Tab.1 Main parameters of TBD620V16 diesel engine

2.2 進排氣閥升程擬合模擬

進排氣閥的升程曲線一般由廠家提供的實驗數(shù)據(jù)得到，也可由凸輪升程表數(shù)據(jù)擬合得到，如圖2、圖3所示，因此，由TBD620V16 型柴油機進排氣閥曲線，使用Simulink 的Lookup Table 模塊進行樣條曲線插值，可以得到任一曲軸轉(zhuǎn)角處的氣門高度，對氣閥升程數(shù)據(jù)進行插值擬合，插值數(shù)據(jù)如表2所示[8]。

圖2 進氣閥升程曲線Fig.2 Inlet valve lift curve

圖3 排氣閥升程曲線Fig.3 Lift curve of exhaust valve

表2 進、排氣閥升程表Tab.2 Inlet and exhaust valve lift

2.3 發(fā)電柴油機仿真模型設(shè)計

由于發(fā)電柴油機整個系統(tǒng)組成極為復(fù)雜，每個子系統(tǒng)又有多個工作過程模塊，其系統(tǒng)間相互關(guān)聯(lián)，通過應(yīng)用Simulink 軟件對發(fā)電柴油機仿真進行模塊化仿真建模，按系統(tǒng)劃分并封裝各子系統(tǒng)模塊，其仿真模型結(jié)構(gòu)如圖4所示。

圖4 柴油機仿真模型結(jié)構(gòu)Fig.4 Structure of diesel engine simulation model

2.4 發(fā)電柴油機仿真模型驗證

本文研究的柴油機作為船舶電站原動機，帶動發(fā)電機在額定轉(zhuǎn)速下持續(xù)運行，所以柴油機需在穩(wěn)定轉(zhuǎn)速下運行。為了驗證該發(fā)電柴油機仿真模型的準確性，對發(fā)電柴油機額定轉(zhuǎn)速1500 r/mim 時的有效扭矩下的一定工況進行了模擬，選用定步長連續(xù)算法進行仿真計算，通過四階Runge-Kutta 法積分，并考慮仿真精度要求，設(shè)仿真步長為1°CA，并換算成時間為0.01 ms。

為了驗證模型的準確性，作者將發(fā)電柴油機動態(tài)模擬的仿真結(jié)果與其實機測試結(jié)果對比，并通過兩者間的誤差來判斷仿真的準確性，如表3所示。

表3 1500 r/min 下柴油機仿真與測試結(jié)果對比Tab.3 Comparison of simulation and test results of diesel engine under 1500 r/min

由表3 可知，仿真的結(jié)果與臺架實驗結(jié)果基本吻合，表3 中缸內(nèi)最高爆發(fā)壓力和缸內(nèi)最高溫度的誤差均在5%以下，其仿真與臺架實驗的最大誤差在燃油消耗率，為-4.79%；因此該仿真模型具有參考性，且仿真精度滿足系統(tǒng)仿真模擬的要求。

3 基于BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)電柴油機健康診斷算法模型

3.1 熱工故障建立

發(fā)電柴油機不同熱工故障下，各工況點輸出參數(shù)變化較大。改變Simulink 物理模型的結(jié)構(gòu)，模擬柴油機故障工況，分析故障狀態(tài)下的8 個輸出熱工參數(shù)與標準工況的偏差，能夠判斷13 種典型熱工故障特征[10]，如表4所示。

表4 柴油機柴油機在不同熱工故障下的熱工參數(shù)Tab.4 Thermal parameters of diesel engines under different thermal faults

表中Pm為缸內(nèi)最高爆發(fā)壓力，Tm為缸內(nèi)最高溫度，Ps為渦后最高排氣壓力，Ts為渦后最高排氣溫度，Pb為渦前最高排氣壓力，Tb為渦前排氣溫度，ntc為增壓器最高轉(zhuǎn)速，n1為壓縮多變指數(shù)

3.2 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷模型建立

本研究用Matlab 的newff.m 函數(shù)來搭建三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，具體參數(shù)設(shè)置[11]：①各層神經(jīng)元個數(shù)：8-9-1；②隱含層激勵函數(shù)：tansig；③輸出層激勵函數(shù)：logsig；④訓(xùn)練函數(shù)：trainlm；⑤迭代次數(shù)：1000；⑥學(xué)習率：0.01；⑦均方根誤差：0.001。

對柴油機正常狀態(tài)和故障狀態(tài)模型的熱工參數(shù)數(shù)據(jù)進行處理，提取正常工況和每種故障工況的樣本數(shù)據(jù)，每種工況各7000 個數(shù)據(jù)，分別用數(shù)字1-14 表示其監(jiān)督值，為了使算法模型更加準確，每種工況的訓(xùn)練集樣本數(shù)和測試集樣本數(shù)各不相同，具體詳情如表5所示。

表5 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷模型數(shù)據(jù)處理情況Tab.5 Data processing of BP neural network diagnosis model

其次，對提取的樣本通過Matlab 算法工具進行訓(xùn)練，得到柴油機故障診斷模型。通過測試數(shù)據(jù)對故障診斷模型進行測試，得到故障診斷模型的診斷時間和診斷準確率。在作者中用決定系數(shù)來表示故障診斷準確率，當決定系數(shù)越接近1 時，特征量與故障類型的相關(guān)性越強，故障診斷越準確[12]。

4 健康管理系統(tǒng)人機交互界面

4.1 數(shù)據(jù)通信

本文通過Sql Server2014 建立柴油機性能數(shù)據(jù)庫和故障庫，其中性能數(shù)據(jù)庫存放柴油機仿真模型運行時各種參數(shù)的實時值，故障庫存放柴油機的故障類型，故障描述，故障原因，故障處置方法和柴油機健康決策。船用發(fā)電柴油機模擬器是由Simulink 仿真模型、數(shù)據(jù)庫和KingSCADA 人機交互界面3 個部分組成，其中Simulink 與數(shù)據(jù)庫之間通過S-Function Builder模塊進行數(shù)據(jù)通信[13]，其模塊設(shè)置如圖5所示，人機交互界面與數(shù)據(jù)庫之間通過ODBC 數(shù)據(jù)源進行通信。

圖5 S-Function Builder 設(shè)置機界面Fig.5 S-Function Builder setup machine interface

4.2 人機交互界面

模擬器界面主要由柴油發(fā)電機組機性能監(jiān)測部分，故障模擬部分以及健康診斷部分3 個部分組成，性能監(jiān)測部分包括柴油發(fā)電機組主界面，柴油機進排氣系統(tǒng)界面和柴油機渦輪增壓系統(tǒng)界面。通過故障模擬界面可以模擬柴油機不同的熱工故障工況，通過性能監(jiān)測界面可以觀察柴油機各參數(shù)值的變化情況，其性能監(jiān)測界面如圖6所示。

圖6 性能監(jiān)測界面Fig.6 Performance monitoring and fault simulation interface

將通過Matlab 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法工具訓(xùn)練出來的柴油機故障診斷模型進行封裝測試，生成Simulink模塊作為柴油機健康診斷的底層架構(gòu)。柴油機健康診斷界面利用Simulink 算法模塊，分析柴油機8 個重要熱工參數(shù)的數(shù)值變化，對柴油機的健康狀態(tài)做出判斷，同時根據(jù)得出的健康診斷結(jié)果給出相應(yīng)的決策支持[14]。熱工參數(shù)可以手動輸入或者通過采集卡采集實機數(shù)據(jù)，其界面如圖7所示。

圖7 健康診斷界面Fig.7 Health diagnosis interface

4.3 硬件設(shè)備

本模擬器通過不斷訓(xùn)練和測試，逐步完善了系統(tǒng)各部分的性能，同時，使系統(tǒng)各部分之間的通信不斷穩(wěn)定，數(shù)據(jù)傳輸速度更快，數(shù)據(jù)更加完整，丟失率及數(shù)據(jù)失真大大減少，將其移植至硬件設(shè)備上，進行訓(xùn)練和測試，其硬件設(shè)備如圖8所示。

圖8 控制臺及數(shù)據(jù)采集器Fig.8 Console and data collector

5 結(jié)語

本文研究的船舶電站柴油機健康監(jiān)測模擬器，是基于Simulink 仿真系統(tǒng)與KingSCADA 人機交互系統(tǒng)虛實結(jié)合的船舶副機操作訓(xùn)練模擬器，通過不斷的仿真訓(xùn)練和實機操作訓(xùn)練，大大提高了輪機人員對船舶副機健康管理的效率和能力[15]。同時本系統(tǒng)可以根據(jù)不同的船型更改船舶副機仿真模型和傳感器模塊以適應(yīng)不同的船舶，使培訓(xùn)人員根據(jù)現(xiàn)有條件作出針對性訓(xùn)練，通過健康診斷決策支持系統(tǒng)，更好的掌握船舶副機的整體健康狀態(tài)和故障處置過程[16]。