基于虛擬儀器的發(fā)動(dòng)機故障診斷系統的研究

作者 陳雷1 楊麗娟2 1.西安工業(yè)大學(xué) 計算機學(xué)院(陜西 西安 710032) 2.西安工業(yè)大學(xué) 北方信息工程學(xué)院(陜西 西安 710200)

*基金項目：陜西省教育廳專(zhuān)項科研計劃項目(編號：2010JK595)

陳雷(1980-)，男，碩士，講師，研究方向：計算機控制，故障診斷。

摘要：柴油發(fā)動(dòng)機維修費用很大，對于產(chǎn)生故障的發(fā)動(dòng)機，找出其原因并有效地排除故障具有十分重要的意義。本文主要介紹了柴油發(fā)動(dòng)機的主要故障以及故障樹(shù)診斷的方法、步驟，再運用故障樹(shù)分析法對柴油機供油系統故障做出系統全面地分析。在系統的分析之后，用LabVIEW平臺模擬柴油發(fā)動(dòng)機故障診斷系統，對模擬故障進(jìn)行診斷，診斷結果通過(guò)人機界面輸出，從而實(shí)現了故障診斷的智能化。

引言

　　柴油發(fā)動(dòng)機一般工作在高溫、高速、強振動(dòng)、大應力的惡劣環(huán)境下，發(fā)動(dòng)機的工作狀態(tài)經(jīng)常變換，承受變載荷，對安全性與可靠性要求極高。柴油發(fā)動(dòng)機結構復雜，工作條件惡劣，使得發(fā)動(dòng)機故障率較高，維修保養費用很大。據統計，發(fā)動(dòng)機各種使用費用中，維修保養費就占了15%～30%，而且，一旦出現故障，發(fā)動(dòng)機的動(dòng)力性、經(jīng)濟性、可靠性、安全性都會(huì )受到很大的影響，甚至會(huì )直接影響到發(fā)動(dòng)機的使用壽命。對于發(fā)生了故障的柴油機，快速地找出故障發(fā)生的原因，并根據故障發(fā)生的原因來(lái)有效地排除故障，從而保障動(dòng)力裝置能夠正常、平穩地運行。

1 柴油發(fā)動(dòng)機故障診斷方法

　　故障診斷方法可以分為基于模型的方法、基于信號處理的方法和基于知識的方法?；谀Ｐ偷姆椒ㄐ枰⒈容^準確的數學(xué)模型，基于信號處理的方法需要利用頻譜分析、相關(guān)分析、小波分析等各種方法，基于知識的方法主要是利用診斷對象信息、專(zhuān)家診斷知識等。

　　由于信息處理技術(shù)的發(fā)展和新型傳感器的應用，柴油發(fā)動(dòng)機的監測數據越來(lái)越多。用于狀態(tài)監測與故障診斷的有用信息以各種形式存在于信息載體中，在發(fā)動(dòng)機故障診斷過(guò)程中，可以獲取發(fā)動(dòng)機的負荷程度、功率、轉速、燃油溫度、燃油消耗率、滑油消耗量、滑油溫度、滑油壓力、冷卻液溫度、冷卻液壓力、增壓器壓力、增壓器轉速、排氣溫度、進(jìn)氣溫度、進(jìn)氣壓力和光譜數據等參數的實(shí)時(shí)數據和歷史數據，通過(guò)這些參數的監測可以對發(fā)動(dòng)機的故障進(jìn)行準確的診斷。本文采用了基于故障參數加權可信度的故障樹(shù)診斷方法。

2 實(shí)時(shí)獲取參數的加權可信度

　　在系統進(jìn)行故障診斷時(shí)，獲取了實(shí)時(shí)的故障參數，而后診斷傳感器采集的參數數值進(jìn)行判斷，但是在利用這些參數進(jìn)行數據融合時(shí)，沒(méi)有考慮到此時(shí)傳感器采集的數據是否可信。如果此時(shí)采集的數據是不可信的，對于最后的診斷結果會(huì )產(chǎn)生誤差，所以本文提出了加權可信度的方法，利用傳感器獲取的歷史數據來(lái)計算此時(shí)數據的可信度。

　　假設在某一時(shí)刻t獲得了傳感器的采集某參數的數據X_t，在這個(gè)時(shí)刻的之前第t-△t獲得采集數據X_t-△t，數據服從高斯分布，以它們的高斯曲線(xiàn)作為傳感器的特性函數，記為P_t(x)、P_t-△t(x)。

　　用置信距離測度反映P_t(x)和P_t-△t (x)之間的偏差大小，設：

　　其中：

　　d_ti表示t時(shí)刻數據與t-Δt時(shí)刻數據的置信距離測度，借助誤差函數erf(θ)，求得：

　　假設r₁表示x_t-Δt對x_t的支持程度，則r₁應該為置信距離測度d_ti的函數，并且d_ti越大，r₁越小，根據實(shí)際情況可以設置時(shí)間間隔Δt，從而獲得多個(gè)r_i。

　　r_i=f(d_ti)

　　r_i是單調下降的函數，且0≤r_i ≤10。

　　則在某時(shí)刻的數據x_t，存在一個(gè)一維支持矩陣R=[r₁ r₂ r₃…… r_n]。

　　x_t的真實(shí)支持程度應該由r₁ ，r₂ ，r₃…… r_n的綜合支持程度體現，設x_t的綜合支持程度為r_i，r_i越大，x_t的可靠性越高，則rⁱ應滿(mǎn)足下面條件：

　　由于與t時(shí)刻的數據越近的置信度越高，所以針對不同的時(shí)間間隔，分配不同的權重系數a1，a2，a3…… an。

　　R=r₁a₁+ r₂a₂+ r₃a₃……r_na_n

　　寫(xiě)成矩陣形式如下：

　　r=Ra

　　其中a=[a₁，a₂，a₃……a_n]^T，r就是t時(shí)刻該參數此時(shí)數據的可信度權值。利用本方法就可以針對所有要進(jìn)行診斷的參數數據進(jìn)行可信度權值的計算，計算后就產(chǎn)生了所有診斷參數的權值矩陣：。

　　之后利用根據先驗知識設置的各參數置信權值限矩陣進(jìn)行比對，如果采集的參數的可信度沒(méi)有達到置信權值限，則認為此時(shí)的數據不可信就可以不將此參數作為故障診斷的輸入。如此操作后，可以將診斷的所有輸入參數統一進(jìn)行加權可信度的分析，從而剔除了不可信的參數，使得最后的診斷結果更加準確。

3 仿真實(shí)驗結果

　　本文以柴油發(fā)動(dòng)機的凸輪軸磨損故障為例進(jìn)行實(shí)驗驗證，該故障樹(shù)如圖2所示。

　　其數據型參數的參考數值范圍如表1所示。

　　首先測量出該故障的故障參數的數值如下：

　　排氣冒黑煙，光譜數據發(fā)生變化。每個(gè)參數的先驗權值設為16.6667%，實(shí)際的采集數據為：

　　100%負荷下功率： 289 287 290 293 289 301 293 294 289 300 298;

　　增壓壓力：84 92 86 94 83 91 90 89 94 87 82;

　　排溫：412.2 427 423 415 427 430 428 426 423 431 400;

　　冷卻水溫度:71 70 77 72 73 70 74 70 72 74 72;

　　測量出10組數據后，根據參數的參考范圍設置參數的比較上下限，經(jīng)過(guò)上文提到的可信度加權的計算給采集的參數加權，最后利用各個(gè)參數的可信度加權數據進(jìn)行邏輯判斷計算出該故障的概率，通過(guò)該概率與設置的概率報警下限的比較實(shí)現故障的報警。

4 結論

　　經(jīng)過(guò)本系統的可信度計算，系統就會(huì )根據設定的野值剔除規則將出現的野值剔除，從而避免了故障的誤報。通過(guò)本系統的設計及仿真，可以看出基于可信度的技術(shù)的應用大大降低了故障的誤報率，解決了誤報率居高不下的問(wèn)題，并且為日后的數據分析提供了可查數據。但是本系統的數據是模擬的數據，能夠從一定程度上驗證算法的可信性，希望能夠利用真實(shí)的數據和硬件的系統進(jìn)行集成，為日后的真實(shí)系統開(kāi)發(fā)提供參考。

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　　本文來(lái)源于《電子產(chǎn)品世界》2017年第4期第41頁(yè)，歡迎您寫(xiě)論文時(shí)引用，并注明出處。