基于虛擬儀器的發(fā)動機故障診斷系統(tǒng)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)動機維修費用很大，對于產(chǎn)生故障的發(fā)動機，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)動機的主要故障以及故障樹診斷的方法、步驟，再運用故障樹分析法對柴油機供油系統(tǒng)故障做出系統(tǒng)全面地分析。在系統(tǒng)的分析之后，用LabVIEW平臺模擬柴油發(fā)動機故障診斷系統(tǒng)，對模擬故障進行診斷，診斷結(jié)果通過人機界面輸出，從而實現(xiàn)了故障診斷的智能化。

引言

　　柴油發(fā)動機一般工作在高溫、高速、強振動、大應(yīng)力的惡劣環(huán)境下，發(fā)動機的工作狀態(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)動機結(jié)構(gòu)復(fù)雜，工作條件惡劣，使得發(fā)動機故障率較高，維修保養(yǎng)費用很大。據(jù)統(tǒng)計，發(fā)動機各種使用費用中，維修保養(yǎng)費就占了15%～30%，而且，一旦出現(xiàn)故障，發(fā)動機的動力性、經(jīng)濟性、可靠性、安全性都會受到很大的影響，甚至?xí)苯佑绊懙桨l(fā)動機的使用壽命。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(jù)故障發(fā)生的原因來有效地排除故障，從而保障動力裝置能夠正常、平穩(wěn)地運行。

1 柴油發(fā)動機故障診斷方法

　　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。基于模型的方法需要建立比較準(zhǔn)確的數(shù)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(yīng)用，柴油發(fā)動機的監(jiān)測數(shù)據(jù)越來越多。用于狀態(tài)監(jiān)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)動機故障診斷過程中，可以獲取發(fā)動機的負荷程度、功率、轉(zhuǎn)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(zhuǎn)速、排氣溫度、進氣溫度、進氣壓力和光譜數(shù)據(jù)等參數(shù)的實時數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)，通過這些參數(shù)的監(jiān)測可以對發(fā)動機的故障進行準(zhǔn)確的診斷。本文采用了基于故障參數(shù)加權(quán)可信度的故障樹診斷方法。

2 實時獲取參數(shù)的加權(quán)可信度

　　在系統(tǒng)進行故障診斷時，獲取了實時的故障參數(shù)，而后診斷傳感器采集的參數(shù)數(shù)值進行判斷，但是在利用這些參數(shù)進行數(shù)據(jù)融合時，沒有考慮到此時傳感器采集的數(shù)據(jù)是否可信。如果此時采集的數(shù)據(jù)是不可信的，對于最后的診斷結(jié)果會產(chǎn)生誤差，所以本文提出了加權(quán)可信度的方法，利用傳感器獲取的歷史數(shù)據(jù)來計算此時數(shù)據(jù)的可信度。

　　假設(shè)在某一時刻t獲得了傳感器的采集某參數(shù)的數(shù)據(jù)X_t，在這個時刻的之前第t-△t獲得采集數(shù)據(jù)X_t-△t，數(shù)據(jù)服從高斯分布，以它們的高斯曲線作為傳感器的特性函數(shù)，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(shè)：

　　其中：

　　d_ti表示t時刻數(shù)據(jù)與t-Δt時刻數(shù)據(jù)的置信距離測度，借助誤差函數(shù)erf(θ)，求得：

　　假設(shè)r₁表示x_t-Δt對x_t的支持程度，則r₁應(yīng)該為置信距離測度d_ti的函數(shù)，并且d_ti越大，r₁越小，根據(jù)實際情況可以設(shè)置時間間隔Δt，從而獲得多個r_i。

　　r_i=f(d_ti)

　　r_i是單調(diào)下降的函數(shù)，且0≤r_i ≤10。

　　則在某時刻的數(shù)據(jù)x_t，存在一個一維支持矩陣R=[r₁ r₂ r₃…… r_n]。

　　x_t的真實支持程度應(yīng)該由r₁ ，r₂ ，r₃…… r_n的綜合支持程度體現(xiàn)，設(shè)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(yīng)滿足下面條件：

　　由于與t時刻的數(shù)據(jù)越近的置信度越高，所以針對不同的時間間隔，分配不同的權(quán)重系數(shù)a1，a2，a3…… an。

　　R=r₁a₁+ r₂a₂+ r₃a₃……r_na_n

　　寫成矩陣形式如下：

　　r=Ra

　　其中a=[a₁，a₂，a₃……a_n]^T，r就是t時刻該參數(shù)此時數(shù)據(jù)的可信度權(quán)值。利用本方法就可以針對所有要進行診斷的參數(shù)數(shù)據(jù)進行可信度權(quán)值的計算，計算后就產(chǎn)生了所有診斷參數(shù)的權(quán)值矩陣：。

　　之后利用根據(jù)先驗知識設(shè)置的各參數(shù)置信權(quán)值限矩陣進行比對，如果采集的參數(shù)的可信度沒有達到置信權(quán)值限，則認為此時的數(shù)據(jù)不可信就可以不將此參數(shù)作為故障診斷的輸入。如此操作后，可以將診斷的所有輸入?yún)?shù)統(tǒng)一進行加權(quán)可信度的分析，從而剔除了不可信的參數(shù)，使得最后的診斷結(jié)果更加準(zhǔn)確。

3 仿真實驗結(jié)果

　　本文以柴油發(fā)動機的凸輪軸磨損故障為例進行實驗驗證，該故障樹如圖2所示。

　　其數(shù)據(jù)型參數(shù)的參考數(shù)值范圍如表1所示。

　　首先測量出該故障的故障參數(shù)的數(shù)值如下：

　　排氣冒黑煙，光譜數(shù)據(jù)發(fā)生變化。每個參數(shù)的先驗權(quán)值設(shè)為16.6667%，實際的采集數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)后，根據(jù)參數(shù)的參考范圍設(shè)置參數(shù)的比較上下限，經(jīng)過上文提到的可信度加權(quán)的計算給采集的參數(shù)加權(quán)，最后利用各個參數(shù)的可信度加權(quán)數(shù)據(jù)進行邏輯判斷計算出該故障的概率，通過該概率與設(shè)置的概率報警下限的比較實現(xiàn)故障的報警。

4 結(jié)論

　　經(jīng)過本系統(tǒng)的可信度計算，系統(tǒng)就會根據(jù)設(shè)定的野值剔除規(guī)則將出現(xiàn)的野值剔除，從而避免了故障的誤報。通過本系統(tǒng)的設(shè)計及仿真，可以看出基于可信度的技術(shù)的應(yīng)用大大降低了故障的誤報率，解決了誤報率居高不下的問題，并且為日后的數(shù)據(jù)分析提供了可查數(shù)據(jù)。但是本系統(tǒng)的數(shù)據(jù)是模擬的數(shù)據(jù)，能夠從一定程度上驗證算法的可信性，希望能夠利用真實的數(shù)據(jù)和硬件的系統(tǒng)進行集成，為日后的真實系統(tǒng)開發(fā)提供參考。

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