基于油液检测数据的内燃机故障分析模型及其计算

张　强，秦　珩，梁前超，李　雷

(1.海军工程大学，湖北 武汉 430033；2.海军训练舰支队 装备部，辽宁 大连 116013)



基于油液检测数据的内燃机故障分析模型及其计算

张强1，秦珩2，梁前超1，李雷1

(1.海军工程大学，湖北 武汉 430033；2.海军训练舰支队 装备部，辽宁 大连 116013)

摘要：研究将柴油机油液检测的方法用于内燃机故障分析模型问题，解决了内燃机维修预报等难题，并取得了良好的故障分析效果。将油液检测数据应用在内燃机可靠性的定性分析与可靠性模型定量计算等2个方面，分步骤地建立了内燃机油液监测数据与可靠性之间的关系模型，并对模型的适用性及精度进行了计算。运用可靠性定性分析与定量评估方法两方面所得出的结论，提出了装备日常维护保养的合理化建议，对科学使用装备具有重要的积极意义。

关键词：柴油机；可靠性分析；油液检测

目前，装备可靠性分析作为质量工作的重要部分，是装备研制、验收和使用等各方关注的焦点。但受样本量小、分析算法精度低和有效性较差等因素限制，可靠性分析很难用于统计分析实践。本文不局限于传统的可靠性分析方法，提出建立柴油机油液监测数据与可靠性之间的关系模型分析柴油机可靠性，并对模型适用性及精度进行分析。结果显示，该模型具有良好的适用性，并且满足精度要求。

1某型柴油机油液数据分析

结合某艇试航验收，对1#、2#、3#和4#柴油机的油液进行了N次监测，针对4台柴油机油液中出现的18种元素进行了方差分析，初步分析结果见表1。

表1　油液数据方差分析表

表1显示自变量(柴油机)对结果(各元素含量)的影响具有统计学意义，说明柴油机之间的对比模型有效。其中，4种元素具有显著性差异，分别是Cr、Cu、Na和Ca；14种元素无统计意义，分别是Fe、Pb、Sn、Al、Ni、Ag、Si、B、Mg、Ba、P、Zn、Mo和Ti。

2柴油机油液检测数据与可靠性之间的关系模型

已知柴油机的油液检测数据和故障情况数据[1](见图1)，如何建立模型反映两者之间的关系是可靠性分析方法的重点。

图1　柴油机故障次数直方图

运用多项式拟合的方法，拟合油液检测数据与故障数据之间的关系。设有n组数据(x1,k1),(x2,k2),…,(xn,kn)，其中，x是油液检测数据，k是故障情况数据，求一个m(m

P(x)=a0+a1x+a2x2+…+amxm=

油液检测数据与故障数据之间的关系函数为：

k=a0+a1x+a2x2+…+amxm

元素Fe会对柴油机的故障产生影响，其他元素的影响未知[2]。应用SPSS软件，建立故障次数与元素之间的4个回归模型。

模型的筛选过程见表2，模型1用进入法引入了Fe，模型2用stepwise法引入了Zn，模型3用stepwise法引入了Al，模型4用stepwise法引入了Ba。(标准：进入概率≤0.5，移出概率≥0.1)。

表2　回归模型

4个模型的检验结果见表3。表3用的是方差分析，可见模型1没有统计意义，模型2、3和4有统计意义[3-4]。

表3　方差分析检验结果

4个模型的系数检验结果见表4。表4用的是t检验，模型3的所有系数有统计意义，没有进入模型的变量检验结果没有统计意义，不引入模型；因此，选择模型3作为最终的回归模型，故障次数n=-13.511+0.215Fe+0.042Zn-4.349Al。

表4　模型的系数检验结果

3模型适用性及精度验证

该模型中含有3个变量，相对于初始的18个，数量有所减少。但是，模型中变量数量的增加一定程度上会减少残差，提高模型的精度，而模型的变量过多会导致模型复杂度升高，也不利于装备使用部队掌握；因此，在实际使用过程中，变量个数也是考核模型的一个重要因素。由于该模型只包含Fe、Zn和Al等3种元素，并且属于易于监测的元素，说明该模型的适用性较好。

衡量各个模型精度的一个重要指标是校正决定系数(范围为0～1，且越大越好)，模型精度或标准误差见表5。

表5　模型精度

通过计算分析最后得到的数据结果可以看出，表5中一个重要有效的模型3的校正决定系数为0.979，接近于1，符合模型的精度要求。从监控的各个因素看，即监测Fe、Zn和Al元素的变化情况，就可以掌握装备可靠性的变化规律，当元素的变化值变化太大(通常>70%)或超出规定值范围时就要充分注意了，应及时维修和更换设备。

4结语

模型中的变量主要考虑了装备使用中应注意监控的油液元素变化的因素，即监测Fe、Zn、Al和Ba等元素的变化情况，可以充分掌握装备可靠性的变化规律。

最优的模型是这些模型中的第3个。该模型中含有3个变量，相对于初始的18个；因此，当装备运行中的Fe、Zn和Al元素变化幅度较大或超出规定范围时，应及时进行预防性维修。

参考文献

[1] 张均声，等. 维修性工程理论与应用[M]. 北京：昆仑出版社，2008.

[2] 王兴刚，王希贵. 船用海水泵液压马达常见故障诊断与维修方案研究[J]. 哈尔滨轴承, 2010,31(3):63-65.

[3]JardineAKS.Maintenance,replacement,andreliability[M].Toronto:Pitman, 2007.

[4]Blnozn,PerakisAK.Statiscalanalysisoffailuretimedistributionsforgreatlakesmarinedieselsusingcensoreddata[J].JournalofShipReserch, 2009, 35(1): 25-28.

责任编辑郑练

Diesel Fault Analysis Model based on Testing Data of the Oil and its Computation

ZHANG Qiang1, QIN Heng2, LIANG Qianchao1, LI Lei1

(1.The College of Naval University of Engineering, Wuhan 430033, China; 2.The Equipment Department of Naval Scolship Division, Liaoning 116013, China)

Abstract：We have researched the problem of the diesel engine fault model in oil detection way, solved the problem of engine maintenance prediction and achieved good result. Firstly, diesel engine is used for fault analysis, maintenance prediction. Then, the data of oil detection can be applied to reliable qualitative and reliability analysis of two aspects. We have set up the relation model between data of oil detection and reliability. Finally, its positive significate to the use of scientific equipment by the conclusion obtained by the rationalization proposal of the equipment daily maintenance is put forward.

Key words:diesel, reliability analysis, oil detection

收稿日期：2015-06-15

作者简介：张强(1969-)，男，工程硕士研究生，主要从事动力工程及其应用等方面的研究。

中图分类号：U 664.121

文献标志码:A