一種不依賴特征樣本的柴油機故障診斷方法研究

王忠巍, 袁志國, 馬修真, 劉龍, 王金鑫

(哈爾濱工程大學 動力與能源工程學院，黑龍江 哈爾濱 150001)

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一種不依賴特征樣本的柴油機故障診斷方法研究

王忠巍, 袁志國, 馬修真, 劉龍, 王金鑫

(哈爾濱工程大學 動力與能源工程學院，黑龍江 哈爾濱 150001)

針對柴油機故障診斷研究中缺乏故障樣本的問題，本文提出了一種利用故障所引起的氣缸間性能差異實現柴油機智能診斷的方法。將柴油機內配置的多個結構和功能相同的氣缸抽象成氣缸“群體”，單個氣缸則看作是獨立“個體”，通過監測柴油機氣缸的運行參數獲得“個體”的屬性特征，基于蟻群聚類算法實現“個體”依據其屬性特征的自組織橫向比較，自動分離出性能異常或故障氣缸，診斷柴油機的健康狀態。利用TBD234V12柴油機GT-power模型，分別模擬氣缸供油不足、噴油角改變等柴油機故障模式，對本文所述診斷算法的有效性進行了驗證。

柴油機；故障診斷；故障樣本；氣缸性能；橫向比較；群體智能；蟻群聚類

柴油機監測與故障診斷技術是保障柴油機在使用期限內能夠安全、高效運行的有效手段，該項研究經過近三十年的發展已經取得豐碩成果。然而，現有的柴油機故障診斷方法均是基于大量典型故障樣本實現的，例如：基于人工神經網絡的柴油機故障識別技術，其需要大量故障樣本用于訓練和學習從設備運行狀態到故障類型間的非線性映射關系[1-2]；基于振動監測的柴油機故障診斷技術，其出發點則是在機械動力特性分析及譜分析基礎上，檢測和識別典型故障狀態對應的振動信號[3-4]。基于典型故障樣本的柴油機診斷技術研究相對比較成熟，然而獲取大量的柴油機故障樣本在工程實現上卻非常困難，且需要長期的搜集和積累工作。此外，柴油機結構、型號多樣，即使是同一型號的柴油機，由于制造、裝配等誤差，使用時間的不同，其機械動力特性也不一致，造成已掌握的故障樣本通用性差。由此可知，柴油機典型故障樣本缺乏(尤其是用量較少的船舶大功率柴油機)已成為制約柴油機故障診斷技術研究及應用系統開發的瓶頸[5-6]。

機車用、船舶用等大功率柴油機均為多缸柴油機，各氣缸的結構和功能一致，工作條件相同，彼此獨立運行，共同向主軸輸出扭矩，“氣缸的性能狀態”能夠切實反映整機的健康狀況[7]。根據柴油機這一工作特點，本文提出監測柴油機氣缸的運行參數，利用蟻群聚類算法實現氣缸性能狀態的自組織橫向比較，自動分離出性能異常或故障的氣缸，進而達到不依賴典型故障樣本即可實現柴油機智能診斷的目標。

1 ACC算法在柴油機氣缸性能橫向比較中的應用

發現和利用故障所引起的氣缸間性能差異，是監測診斷柴油機故障的新方法。已有研究者采用檢測缸內瞬態壓力、曲軸瞬時轉速等參數，判斷柴油機工作均勻性和評估氣缸內燃燒狀況[8-9]。本文將柴油機內配置的多個結構和功能相同的氣缸抽象成氣缸“群體”，單個氣缸則看作是獨立“個體”，通過監測柴油機氣缸的多運行參數獲得“個體”的綜合屬性特征(運行參數需經過標準化處理來消除量綱的影響)，然后基于蟻群聚類算法實現所有“個體”依據其屬性特征的自組織橫向比較，自動分離出性能異常或故障氣缸，診斷柴油機的健康狀態。該診斷方法的特點是利用柴油機內部氣缸“群體”間的相互比較獲得有效的柴油機健康狀態信息，而不依賴于大量典型的故障樣本數據。文中利用TBD234V12柴油機GT-power模型，分別模擬氣缸供油不足、噴油角改變等柴油機故障模式，對文中所述診斷算法的有效性進行了仿真驗證。基于蟻群聚類算法實現柴油機故障智能診斷的過程如圖1所示。

圖1 基于蟻群聚類算法實現柴油機故障智能診斷Fig.1 Diesel engine fault diagnosis based on ACC

2 ACC算法及其實現

2.1 ACC算法

某些種類的螞蟻能夠將分散在穴內的螞蟻尸體分揀成堆，Deneubourg提出了解釋這種行為的基本模型，稱為BM模型[10]。Lumer等將BM模型推廣到數據的聚類分析，LF算法思想是將待聚類對象隨機分布于一個二維網格上，然后測量當前對象在局部環境內的群體相似度，并將這種群體相似度通過概率轉換函數轉換成螞蟻拾起或放下的概率，通過大量聚類對象之間的這種相互作用，經多個循環后即可實現相似/相同對象的聚類，同時也分離出異樣的個體，即為“離群對象”[11]。

群體相似度是一個待聚類對象與其所在局部環境中其他對象的綜合相似程度。LF算法群體相似度的基本計算公式如下

(1)

式中:f(Oi)是對象Oi與它鄰近范圍內的其他對象Oj的平均相似度，Neigh(r)表示對象Oi的鄰域，即對象Oi所處的局部環境，是以r為半徑的圓形區域；d(Oi,Oj)表示對象Oi與Oj之間的距離，通常為歐式距離，w表示距離的規模。w取值對聚類中心的個數以及算法的收斂速度具有重要的影響。為避免w取值對聚類效果的影響，本文采用文獻[12]提出的更為簡單的相似度衡量方法，直接采用某個對象與其局部環境中其他對象之間的平均距離來表示相似度:

(2)

概率轉換函數以群體相似度為變量，取值范圍為[0,1]，它通常是兩條相對的曲線，分別對應聚類對象的拾起概率和放下概率。概率轉換函數制定的主要原則是群體相似度越大，對象拾起轉換概率越小，群體相似度越小，對象拾起概率越大，而對象被放下概率遵循大致相反的規律。LF算法定義的拾起和放下概率計算公式如下

(3)

(4)

式中:k1、k2為閾值常數。k1、k2的取值對聚類效果有明顯的影響，然而怎樣合理取值卻缺乏相應的理論指導。本文采用文獻[12]提出的設定相似度閾值F，將f(Oi)與閾值F進行比較決定對象是被拾起還是被放下。這種計算方法簡單易行，同時避免了k1、k2取值對算法的影響。由于在聚類的初始階段，對象之間的距離比較大，F應取較大的值。隨著循環次數的增加，相似的對象慢慢聚在一起，f(Oi)會逐漸減小，這時應調整閾值F，使其也逐漸減小。本算法中，閾值F的調節公式為

(5)

式中:β可取0.7～1.0的實數。即每1 000次循環后，F(t)的值就相應減少一點，t為循環次數可根據對象個數的多少和相似度下降的快慢進行調整。

2.2 ACC數據的標準化處理

柴油機氣缸“群體”聚類分析是通過計算聚類對象間的相似性，自動分離出性能異常或故障氣缸。聚類對象間的相似性完全由其屬性(氣缸工作參數，如爆發壓力、壓力升高率、排氣溫度等)來衡量，因此聚類結果受數值較大的屬性參數所控制，即屬性參數量綱的選取會對聚類對象的聚散程度造成直接影響。為了消除這種偏執的影響，在聚類分析前需對屬性參數進行標準化處理[13]。

假設有n個待聚類的對象為X=[x1,x2,…,xn]，每個分析對象xi具有m個屬性待征，則樣本數據可以構成一個(n×m)矩陣，聚類數據的標準化處理可表示為

(6)

2.3 柴油機氣缸“群體”聚類分析算法描述

柴油機氣缸“群體”聚類分析算法如下：

輸入：聚類對象—氣缸“群體”的性能狀態。

輸出：聚類結果—分離出性能異常或故障氣缸。

算法步驟：

1)初始化各參數：cycle_num(最大循環次數)、ant_num(螞蟻數量)、半徑r、相似度閾值初始值F(1)、閾值調整系數β和網格平面尺寸a×b；

2)待聚類對象—氣缸“個體”根據式(6)進行標準化處理，然后將其隨機投影到二維網格平面上的坐標；

3)給一組螞蟻賦初始模式值，并且把對象的坐標賦給螞蟻，螞蟻初始狀態為無負載。

4)fori=1 : cycle_num forj=1 : ant_num

以螞蟻j的初始位置為中心，r為半徑，利用式(2)計算此個體在局部環境中的相似度f(Oj)；

若load_ant(j)=0，比較f(Oj)與閾值F(j)的大小，如果f(Oj)≤F(j)，螞蟻拾起此對象，load_ant(j)=1，隨機再賦給螞蟻一個坐標值。否則，螞蟻不拾起此對象，隨機再賦給螞蟻新的對象及其坐標值。

若load_ant(j)=1，如果f(Oj)>F(j)，螞蟻放下此對象并將螞蟻當前的坐標賦給該個體，load_ant(j)=0，隨機再賦給螞蟻一個新的對象及其坐標值。否則，螞蟻不放下此對象，隨機再賦給螞蟻新的坐標值。 End(螞蟻個數循環結束) 按照式(5)計算相似度閾值F(j) End(達到最大循環次數)

5)根據聚類結果輸出聚類的狀態，即分離出性能異常或故障氣缸。

3 診斷算法的驗證

利用文獻[14-15]中所述的TBD234V12柴油機GT-power模型，分別模擬氣缸供油不足、噴油角提前、噴油角延后等柴油機常見故障形式，同步監測氣缸“群體”運行數據，對本文提出的柴油機診斷方法進行驗證。TBD234V12柴油機參數見表1。

基于TBD234V12柴油機GT-Power模型，模擬柴油機的正常/故障狀態，同時監測氣缸“群體”的Pmi(MPa)-平均指示有效壓強、Pz(MPa)-爆發壓強、dP/dφ(MPa/(°))-壓力升高率、Tz(K)-氣缸最高溫度和Tmi(K)-排氣平均溫度五項運行參數。柴油機的運行工況為：轉數1 800 r/min、負載350 kW。開展的仿真實驗詳情如下。

表1 TBD234V12型柴油機主要參數Table 1 Main parameters for TBD243V12 diesel

仿真實驗一：模擬柴油機的正常工況，獲得氣缸“群體”運行數據如表2所示，利用式(6)進行數值標準化處理，處理結果列于表3。

表2 柴油機正常狀態運行參數

Table 2 Operation parameters for diesel engine normal state

氣缸序號pmipzdp/dφTzTmi114.77138.625.761950.10877.87214.73137.275.741960.43885.12314.76138.525.761950.49874.48414.74136.715.731956.06878.70514.73137.215.741950.34876.39614.72137.175.751948.84875.76714.77137.805.751954.62877.28814.75136.845.731960.57883.87914.75137.665.751956.46879.551014.74137.315.741951.71875.941114.75137.875.761944.61872.361214.74137.905.761941.46869.28

表3 柴油機正常狀態運行參數經標準化處理后的結果

Table 3 The standardized processing results for diesel normal operation parameters

氣缸序號p～mip～zdp～/dφT～zT～mi11.501.741.310.350.1520.900.511.021.431.7930.721.571.210.280.6240.601.441.280.670.3450.800.600.270.310.1961.650.660.170.570.3371.740.380.030.430.0180.031.211.521.451.5190.550.140.100.740.53100.230.440.380.070.29110.180.490.971.301.10120.550.541.281.841.80

仿真實驗二：模擬柴油機第1缸噴油嘴發生阻塞，每循環的噴油量從正常值137 mg降到異常值100 mg，柴油機其他狀態不變，獲得氣缸“群體”運行數據如表4所示，數值標準化處理后結果列于表5。

表4 噴油嘴阻塞故障下柴油機運行參數

Table 4 Operation parameters for diesel injection nozzle blocking fault

氣缸序號pmipzdp/dφTzTmi18.93111.584.011545.00667.83214.73137.265.741960.41885.10314.76138.525.761950.46874.67414.75136.625.731958.04879.77514.73137.225.751950.17877.29614.72137.175.751948.83875.80714.78137.805.751954.65877.32814.75136.875.731960.46883.84914.75137.655.741956.73880.071014.75137.335.751950.84875.171114.74137.885.761944.40872.321214.74137.905.771941.43869.34

表5 噴油嘴阻塞故障下柴油機運行參數經標準化處理后的結果

Table 5 The standardized processing results for diesel injection nozzle blocking fault

氣缸序號p～mip～zdp～/dφT～zT～mi13.183.173.173.173.1720.280.260.270.360.4230.290.430.320.270.2440.290.170.260.340.3350.280.250.290.270.2960.270.250.290.260.2670.310.330.290.310.2980.290.210.260.360.4090.290.310.280.330.33100.290.270.290.280.25110.290.340.320.220.21120.280.340.330.200.16

仿真實驗三：模擬柴油機第1缸噴油提前角增大，噴油角度從正常值-23.5°改變為異常值-27°，氣缸“群體”運行數據與標準化處理后結果略。

仿真實驗四：模擬柴油機同時發生噴油嘴阻塞和噴油提前角減小兩種故障類型，即第1缸的每循環噴油量從正常值137 mg降到100 mg，第2缸噴油角度從-23.5°改變為-18°，氣缸“群體”的運行數據與標準化處理后結果略。

利用2.3節中所述的診斷算法對以上柴油機各狀態模式進行聚類分析。算法參數設置為：最大循環次數為10 000次、螞蟻個數6只、投影平面20×20、搜索半徑r=2.5、相似度閾值初始值F(1)=1.8，閾值調整系數β=0.95。對應于四個仿真實驗的柴油機氣缸“群體”聚類分析結果如圖2所示。

注：實心方形和實心三角形表示異常的氣缸，空氣方形表示正常的氣缸。圖2 柴油機正常/故障狀態的蟻群聚類結果Fig.2 Ant colony clustering result for diesel normal state and fault state

可見，利用蟻群聚類技術能夠實現正常氣缸的自組織聚類，進而分離出性能異常或故障氣缸，甚至對于同時分離出不同故障的多個氣缸也能勝任。這和其他需事先確定故障模式、故障樣本數據的診斷方法相比，具有很大的優越性。

4 結論

1)本文算法能夠自組織聚類運行狀態正常的氣缸“群體”，進而分離出性能異常氣缸或故障氣缸“個體”；

2)對于發生不同故障的多個氣缸“個體”也能夠成功分離。柴油機氣缸“群體”聚類分析算法在不依賴特征樣本條件下，能夠發現柴油機的未知故障模式，且該診斷算法對參數設置不敏感，因此具有較強的實用性。

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本文引用格式：

王忠巍, 袁志國, 馬修真, 等. 一種不依賴特征樣本的柴油機故障診斷方法研究[J]. 哈爾濱工程大學學報， 2017， 38(6)： 881-886.

WANG Zhongwei， YUAN Zhiguo， MA Xiuzhen， et al. A diesel engine fault diagnosis method independent of feature samples[J]. Journal of Harbin Engineering University， 2017， 38(6)： 881-886.

A diesel engine fault diagnosis method independent of feature samples

WANG Zhongwei， YUAN Zhiguo， MA Xiuzhen， LIU Long， WANG Jinxin

(School of Power and Energy Engineering, Harbin Engineering University, Harbin 150001, China)

We present a novel way to intelligently diagnose faults in a diesel engine despite insufficient fault samples by taking advantage of fault-induced performance differences among the engine′s cylinders. All the cylinders in a diesel engine that have the same structure and function are regarded as a “cylinder group”, and a single cylinder among them is regarded as an independent individual. From this, the property features of an individual cylinder can be determined by monitoring the operational parameters of the cylinders. Finally, a self-organizing horizontal comparison is performed among all individuals according to their performance status based on the ant colony clustering algorithm. After that, any abnormal or faulty cylinder can be separated automatically, and the health of the diesel engine can be diagnosed. A GT-power model of the TBD234V12 diesel engine is used to simulate faults such as insufficient supply of oil to the cylinders and a change in the oil-injection angle. From the fault-simulation data, the effectiveness of the presented diagnostic algorithm is verified.

diesel engine; fault diagnosis; fault sample; cylinder performance; comparison; swarm intelligence; ant colony clustering (ACC)

2016-05-05. 網絡出版日期：2017-03-30.

國家自然科學基金項目(51305089,51509051)；黑龍江省科學基金項目(LC2015017、E2016018).

王忠巍(1978-), 男, 副教授.

王忠巍，E-mail: Wangzw@hrbeu.edu.cn.

10.11990/jheu.201605013

http://www.cnki.net/kcms/detail/23.1390.u.20170330.1503.020.html

TK421

A

1006-7043(2017)06-0881-06