船舶柴油機燃油系統故障仿真及診斷方法研究

肖沁雨 向 波 陳建明

四川交通職業技術學院 四川 成都 611130

1 柴油機燃油系統模型搭建

本文研究的側重點在于故障診斷方法的研究,模型的搭建是為了方便故障數據樣本的獲取,基于AVL HYDSIM仿真平臺,選擇以16V280型柴油機的燃油系統為仿真模擬對象,根據燃油系統的工作過程及其結構特性,建立柴油機燃油系統模型,模型可行性的驗證以X280柴油機燃油系統的實測數據[1]作為依據,采用特征曲線形態結構對比的方式進行驗證,通過多組特征曲線對比,具體參數參考見參考文獻[1],可以基本確定該模型能夠反映柴油機一定的燃油噴射特性,能夠為故障診斷算法的研究設置若干種故障工況,并提供相應故障數據。

2 燃油系統故障工況模擬

開展基于D－S證據理論的燃油系統故障診斷的首要工作是獲取能夠作為證據體的特征參數。經過專家多年的經驗總結,高壓油管中的壓力波形能較好的反映出燃油系統的狀態[2],主要的數值特征量有：噴油始點、噴射持續期、最大壓力、次最大壓力等。此次模擬了燃油系統典型的四種常見故障：噴油嘴故障、噴油孔積碳、針閥座下沉和出油閥故障,各工況下(包括正常工況)的特征參數值：燃油啟噴壓力、落座壓力、最大壓力、波形幅度、上升沿寬度和波形寬度,依次如表2－1所示。

表2－1 正常工況的特征參數值

至此,完成了四種故障工況的模擬并進行了分析,符合各個故障下的特征現象,獲得了各個工況下的特征參數值,能夠為故障診斷提供了很好的數據樣本

3 基于證據理論的柴油機燃油系統故障診斷

本文的燃油系統故障診斷采用典型樣本的數據融合方式來進行,將表2－1中的特征參數作為待融合的證據體,用{a1,a2,a3,a4}來表示,將正常工況、噴油嘴積碳故障、針閥座下沉故障和出油閥啟噴壓力過大四種故障工況作為目標模式,形成目標模式向量,表示為{X1,X2,X3,X4}。各目標模式的典型樣本如表3－1所示。

表3－1 各目標模式的典型樣本

以噴油嘴積碳故障為例,根據D－S證據理論診斷原理公式[3],每一個證據體和典型樣本形成一個基本信任分配,如表3－2所示。

表3－2 噴油孔故障下證據體基本信度賦值

如表3－1所示,最大壓力a2在四種目標模式中形成的基本信任分配,分別為0.3269,0.0816,0.2586,0.3328,單從這一證據體中,很明顯我們很難正確判斷出待驗模式屬于哪種目標模式,因此需要進行多證據間的融合并完成故障診斷。

將其值按照合成規則,依據證據融合公式[3],進行證據體間的融合,得到如下的融合結果：m(X1,X2,X3,X4)＝(0.5368,0.0193,0.2244,0.2149)可以看出,發生故障的目標模式X1所對應的賦值最大,為0.5368,從而反過來驗證了該待驗模式正是噴油孔積碳故障,故障識別正確。

同理可得其他待驗故障模式經證據融合后的診斷結果,如表3－2所示。針閥故障、出油閥故障和正常工況融合結果的最大賦值分別為0.5724,0.5722和0.5961,分別對應目標模式X1、X3和X4,均對待驗模式進行了正確的故障識別。

表3－2 各待驗模式證據融合結果

4 總結

船舶智能化與信息化是我國船舶行業發展的方向,通過對新型智能船舶柴油機燃油系統的分析和研究,對柴油機燃油系統進行故障仿真,獲得故障樣本,并基于D－S證據理論建立故障診斷模型,討論該算法在柴油機智能診斷技術中的適用性和精度,為柴油機燃油系統建立一套智能診斷方案,從而為“數字船舶”,甚至是“無人航行船舶”的發展提供技術參考。