闭式循环往复式发动机监测与诊断系统研制

2007-01-28

船海工程 2007年3期

1.武汉理工大学能源与动力工程学院武汉 430063；2.中国船舶重工集团公司711研究所上海 200090

外部加热的闭式循环往复式发动机与传统的内燃机相比，具有热效率高、振动噪声低、排放清洁和可以采用多种形式燃料或加热热源等优点，在未来的动力能源市场将具有广阔的发展前景。开展对闭式循环往复式发动机监测与诊断技术的探讨，及时发现问题，减少故障和停车，对该技术的发展具有重要的意义。

1 监测与诊断系统的组成

由于闭式循环往复式发动机工作环境的特殊性，监测与诊断系统的研制借鉴了一些内燃机的监测与诊断方法，如性能参数和瞬时转速等监测方法。

闭式循环往复式发动机的监测与诊断系统主要包括性能参数和瞬时转速监测子系统。PLC将采集的温度、压力、流量等参数通过监控台和TCP/IP通讯协议在局域网内将监测参数传送到监测与诊断系统。转速传感器测量瞬时转速和上止点信号，通过高性能采集卡采集信号，信号经滤波、整周期平均等方法处理，获得描述动力性能的特征参数，以对其工作状态进行综合评价。监测与诊断系统还包含了故障诊断、知识库维护和数据库查询等3个子系统。

1.1 系统硬件组成

图1 系统硬件的结构框

系统硬件的结构框图如图1所示，其中性能参数和一些报警信息由PLC进行监控，然后由监控台采集后通过TCP/IP协议在局域网内传输到工控机。

1.2 系统软件组成

系统软件开发平台采用LabVIEW[1], 数据管理和开发平台采用SQL Sever2000，作为系统的后台程序在开机之后自动启动。各分系统主要完成7个主要功能：数据采集、分析处理、信息显示、在线诊断、知识库维护、数据查询及报表生成，程序结构框图如图2所示。

图2 系统总体框

1.3 系统的组成模块

系统主要有9个模块，主要功能见表1。

表1 系统的组成模块

2 系统的数据处理

瞬时转速是与缸内压力波动息息相关的，对影响缸内压力的功能性故障可在瞬时转速信号中反映出来。系统以一个飞轮齿转过传感器端部铁芯的微小时间间隔为一个瞬时转速时间点来计算飞轮瞬时转速。

图3 直接采样的瞬时转速信

直接采样的齿位移信号近似为正弦信波，如图3所示，每个正弦波对应一个飞轮齿，一个正弦波所包含的采样点数不同，表示这个齿转过传感器的时刻飞轮的转速不同。依据这个原理可以得到下面的计算公式：

式中：fs——采样频率；

Z——飞轮齿数；

n——瞬时转速

K——一个正弦周期信号之间包含的采样点数。

为消除计算出来的瞬时转速波形中的噪声干扰，便于故障模式的识别，采用了数字滤波、整周期平均和齿平均的方法来剔除瞬时转速波形中的噪声成份[2]。

3 系统信息的存储

3.1 数据库的构成

作为监测诊断系统的后台数据库，信息来源是设计数据库结构时重点考虑的因素，数据库由系统参数设置、知识库和采集信息存储3个部分组成。参数设置表为系统初始化设定服务，知识库存储系统诊断的支持信息，采集信息表则存储系统在监测过程中采集的参数。

3.2 采集信息的存储规律

日常数据的存储为定时存储，用户设定起始存储时间、存储时间长度和时间间隔后，系统按此规律保存监测数据。如果报警模块判断当前运行异常时将触发故障数据的存储进程，将发生故障时监测到的性能参数存储到数据表中。

4 系统知识库的建立和维护

系统知识库是推理机运行时所需知识的集合，采用规则框架体系的方法表示知识，其基本思想是把规则和框架联系起来反映工程中的设计问题。具体实现是一个具有如下形式的语句：“如果(条件)，那么(动作)”，即“IF(条件),THEN(动作)”。知识库内知识获取是通过领域专家和工程师的合作，把信息转换成系统的内部表示形式。专家系统的基本结构见图4。

图4 专家系统的基本结构

系统采用故障树知识和案例分析相结合的方法进行故障机理分析，建立知识库。知识库分别由字典表和规则表组成，为了编辑推理方便，字典库把知识按一定的编码约定以代码的形式存储；规则表存储由一定前提推出的确定结论，以及推理判断的依据。在知识编辑器窗口，领域专家可以方便地对知识库进行增添、修改或删除。

5 系统的故障诊断

根据瞬时转速信号和性能参数各自的获取特点及其在发动机性能评估上的侧重点，系统充分汲取两者的长处，采用两种方法相结合的策略。分析发动机瞬时转速的变化，可以诊断出与各气缸功率不平衡的相关故障，进行早期故障预警。而监测发动机的性能参数，则可以对发动机参数变化趋势进行整体预判，对已经出现的故障进行诊断，有利迅速排除故障。

5.1 基于瞬时转速的故障诊断方法

对于一个均匀发火的N缸机,在一个循环中瞬时转速会有N次明显的波动。如果发动机工作正常,则N次波动的间隔和幅度应大致相同；如果部分气缸由于某种原因出现故障,就会影响瞬时转速波动。如何从瞬时转速波动中定量描述这种影响是诊断的关键。波形分析法就是直接分析与转速有关的瞬时波形信号,从中提取对各种故障敏感的特征参数,然后判断故障，瞬时波形信号包括瞬时转速、瞬时角速度、瞬时角加速度等，目前主要有均匀性向量法、差值比较法和时频域分析法。本系统采用时频域结合的分析方法。

进行时频域分析时，计算出各缸瞬时转速上升值Δni，以及4次谐波与1次谐波幅值之比εf(εf=f1/f4)，作为瞬时转速的特征参数。正常状态下，在谱图上只出现与缸数相一致的谐波分量(4次波、8次波)；在发生故障时，各缸由于气体压力作功引起的转速上升不同，引起的瞬时加速度上升也有差异，在谱图上除了有与缸数相一致谐波分量外，还出现了1次谐波分量，在故障特征明显时，1次谐波分量幅值明显大于4次谐波分量的幅值。因此通过计算εf值可判断是否存在故障。确定热气机存在故障后，然后定位故障缸，比较各缸因气体压力做功引起的瞬时转速上升值，可确定故障缸。

5.2 基于性能参数的故障诊断方法

考虑故障树和专家系统法的特点，本系统采取将两者相结合的方法。故障树分析法对可能造成系统报警故障的各种因素进行分析，画出逻辑框图(即故障树)，逐级原因细化分析，得到故障的最底层原因。专家系统可分为基于规则的系统、基于事例的系统和基于行为的系统。由于基于规则的诊断系统具有表达直观、形式统一、模块性强和推理机制简单快捷等特点，故本系统采用该种模式。按照规则模式的系统要求，知识工程师对故障树知识进行规则化整理，存入知识库。系统充分汲取了故障树法分析故障周密和专家系统编制程序容易的优点。

5.2.1 诊断推理机制

常用的基于规则的诊断专家系统有正向推理、反向推理和正反向混合推理[3]。由于正向推理机制效率高、实现容易，比较适合于机械的在线监测和控制，因此监测诊断系统的推理机采用数据驱动的正向推理方法，逐次判断知识库中的规则，向前层层推进。系统从报警故障开始，按照故障树分析法建立的规则，从全局数据库中获取有用的判据，诊断出故障原因。如果全局数据库没有充分的判据，将启动人机对话，用户根据推理机给出的可能原因和查找故障建议，确定原因后，推理机再次按规则从全局数据库获取有用信息，进行深层次诊断，直到获得故障的最深底层原因为止。推理的流程见图5。

图5 诊断推理的流程

5.2.2 故障诊断实例

在发动机的日常管理中，可能会出现各种故障报警，例如管壁温度、工质压力等，在此以常见故障 “管壁温度超高”为例来说明诊断过程。故障的信息表示见图6。

图6 “管壁温度超高”故障树

系统显示“管壁温度超高”报警后，用户启动诊断程序。推理机从全局数据库中获得了工作瓶压力低于进气压力的判据，诊断的可能原因是“工质泄漏”或“操作人员未及时补气”，系统给出的解释是工作瓶压力低于进气压力。推理至此，由于全局数据库没有相关的判据，启动了人机交互，用户根据系统提出的专家建议进行自诊断，确认在发动机管理过程中补气及时，工作瓶压力保持在较高值，在确认原因是“工质泄漏”后，系统推理出故障的原因是“工作瓶阀泄漏”等5种底层因素，根据系统建议，用户逐一排查，最终诊断为“管道阀件泄漏”导致机械故障报警，至此诊断完毕。