基于现代测试技术的柴油机故障诊断国内外研究现状
故障诊断技术的国内外发展现状
故障诊断技术的国内外发展现状国际上，故障检测与诊断技术（Fault Detection and Diagnosis，FDD）的发展直接促成了IFAC技术过程的故障诊断与安全性技术委员会的成立（1993）。
从1991年起，IFAC每三年定期召开FDD方面的国际专题学术会议。
在我国，自动化学会也于1997年批准成立中国自动化学会技术过程的故障诊断与安全性专业委员会，并于1999年5月在清华大学召开了首届全国技术过程的故障诊断与安全性学术会议[4]。
故障诊断是一门涉及信号处理、模式识别、人工智能、统计学、计算机科学等多个学科的综合性技术[5]。
20世纪60年代初期，美国、日本和欧洲的一些发达国家相继开展了设备诊断技术的研究，主要应用于航天、核电、电力系统等尖端工业部门，自20世纪80年代以后逐渐扩展到冶金、化工、船舶、铁路等许多领域。
近年来故障诊断技术得到了迅速发展，概括地讲可以分为3类：基于信号处理的方法、基于解析模型的方法和基于知识的智能故障诊断方法。
（1）基于信号处理的方法基于信号处理的方法，通常是利用信号模型（如相关函数、频谱、小波变换等）直接分析可测信号，提取诸如方差、幅值、频率等特征值，以此为依据进行故障诊断。
基于信号处理的方法主要有傅立叶变换[6, 7]、小波变换[8, 9]、主元分析[10]、Hilbert-Huang变换[11]等。
文献[12]提出利用谐波小波对长输管的小泄漏诊断问题，取得了较好的应用效果；文献[13]提出了一种针对机车故障振动信号的局域均值分解（LMD）解调诊断方法；文献[14]提出了一种基于时频指标的自适应移频变尺度随机共振算法用于轴承的故障诊断；文献[15]利用形态学的消噪特性对信号进行消噪，之后利用小波对故障进行定位，在传感器故障诊断方面取得了较好的应用效果。
（2）基于解析模型的方法基于解析模型的方法是以诊断对象的数学模型为基础，按照一定的数学方法对被测信息进行诊断处理，其优点是能深入系统本质的动态性质和实现实时诊断。
柴油机故障诊断技术的发展与展望
柴油机故障诊断技术的发展与展望柴油机故障诊断技术是指对柴油机发生的故障进行精确分析和定位的技术。
随着技术的发展，柴油机故障诊断技术也在不断进步和完善。
本文将从发展历程、现状和未来展望三个方面来探讨柴油机故障诊断技术的发展。
一、发展历程柴油机故障诊断技术起源于二十世纪五六十年代，当时主要依靠技术员的经验进行故障判断和维修。
八十年代，人们开始使用数字式仪表和芯片技术来检测和诊断柴油机故障，但由于仪器的精度和故障诊断能力有限，诊断结果不太准确，很难进行定位和修复。
直到九十年代末期，电子控制技术和计算机技术的发展，为柴油机故障诊断技术的提高和应用提供了条件。
随着计算机技术的成熟和普及，柴油机故障诊断技术得以快速发展并取得显著进展。
二、现状目前，柴油机故障诊断技术已经成为柴油机维修的必要手段之一，其主要应用在船用柴油机、发电机组柴油机、大型机车柴油机、建筑机械柴油机以及一些特殊车辆柴油机等领域。
随着技术的更新换代和发展，柴油机故障诊断技术已经从传统的经验判断和仪表检测，发展成为多元化的检测手段。
其中主要包括以下几种技术：1. 手持式故障诊断仪：这种检测仪器主要用于检测轻型柴油机和小型柴油机，具有操作简单、便携的特点。
2. 电脑辅助故障诊断系统：这种故障诊断系统主要用于中型和重型柴油机，具有自动检测、自动诊断、自动定位和数据存储等功能。
3. 机载故障诊断系统：这种故障诊断系统主要是指在飞机、火车、船舶等交通工具中装配故障诊断系统，具有多种功能，可实现远程或在线监控柴油机工作状态，提高柴油机故障的快速诊断能力和抗干扰能力。
三、未来展望未来柴油机故障诊断技术的发展方向主要包括以下几个方面：1. 精度和准确度的提高。
新技术的引入将大大提高检测和诊断的精度和准确度。
例如，基于深度学习算法的故障诊断系统能够实现对柴油机工作状态的完全自主监测和自动识别故障类型和位置。
2. 多元化的检测手段。
柴油机故障诊断技术将进一步发展出多种检测手段，包括声学检测、热学检测，机械振动检测、超声波检测等多种技术的结合。
柴油机故障诊断技术的现状及展望
柴油机故障诊断技术的现状及展望摘要：在工业发展过程中，柴油机已经在人们的生产生活中得到了广泛应用，并随着科技发展采油机结构变得越来越复杂，应当采取有效诊断技术对其故障进行诊断，准确找出故障，解决柴油机故障问题。
基于此，本文就针对柴油机故障诊断技术进行研究，首先分析柴油机故障诊断技术，然后展望柴油机故障诊断技术未来的发展，以便研究出更为先进的诊断技术，满足其实际需求，确保柴油机的故障诊断变得更为准确且快速。
关键词：采油机；故障诊断技术；展望前言采油机是很多机械设备的重要构成部分，也是动力来源，如果柴油机出现了故障，那么机械设备也就无法运作，从而对生产造成不良影响。
面对此种情况，需要采取有效的故障诊断技术对柴油机所存在的故障进行诊断，以便快速解决故障。
然而，当前所使用的故障诊断技术还存在着一定的缺陷，需要在未来对其进行进一步研究，以后弥补当前诊断技术的不足，在故障诊断上发挥出重要作用。
下面笔者就针对相关内容进行详细阐述。
一、柴油机故障诊断技术分析（一）噪声分析法在采油机运行过程中，其产生噪声重要的来源在于空气动力噪声以及机械噪声，其中机械噪声的产生主要是因为采油机在运转过程中每个部件出现振动而出现的，气动噪声则是因为采油机进排气以及燃烧噪声共同构成，所以对噪声信号进行分析可以对部件的工作状态做出准确判断。
当下，人们所使用的噪声分析法主要包括了声压法、声强法等等。
进行噪声分析时，非常容易受到系统测试环境以及条件等方面的影响，而在信息技术上仅仅是用于分析整机的噪声，所以其在诊断柴油机故障上并没有经常使用。
（二）瞬时转速法根据采油机的运行情况来看，不同部件在柴油机运行过程中所产生的反应存在明显不同，通过曲轴瞬时转速波动信号能够将其状态信息显示出来，在处理工程中的瞬时转速波动信号，能够得到采油机出现故障的类型以及状态信息的尼。
在采油机运行过程中，由于每个缸的转速存在明显不同，那么出现的差异则是在一个很小的范围内，同时还存在着明显规律。
柴油机故障诊断技术的现状及展望_2
柴油机故障诊断技术的现状及展望发布时间：2022-08-08T01:19:05.465Z 来源：《科学与技术》2022年第30卷第6期作者：程宏艳[导读] 现阶段的机械技术发展不断加快，柴油机故障诊断技术是比较重要的技术，程宏艳安徽全柴动力股份有限公司安徽省滁州市 239500摘要：现阶段的机械技术发展不断加快，柴油机故障诊断技术是比较重要的技术，由于柴油机的应用领域比较广泛，所以在故障诊断时，应站在多个角度思考，把握好诊断的规范性与合理性。
柴油机故障诊断技术的实施，不仅要对以往的经验有效总结，还要对现代化的智能诊断技术有效融合，坚持在各类故障的诊断和解决方面，按照专业的技术去应对，避免各类故障反复出现，促使长期诊断工作的开展给出更多的依据。
关键词：柴油机；诊断技术；故障问题对于柴油机故障诊断技术，不仅操作要求较多，同时在技术的内容上要不断的优化，针对不同的故障指标进行仔细的分析，既要找出故障的原因，也要给出故障的解决办法。
柴油机故障诊断技术的研究和使用，要进一步把握好故障造成的影响，有些故障看起来并不严重，实际上对于机械设施造成的破坏非常突出，这对于柴油机的寿命造成了不利影响。
所以，柴油机故障诊断技术的实施和优化，应站在多个角度思考。
一、柴油机故障诊断技术的现状（一）非线性动力系统诊断现阶段的柴油机故障诊断技术发展不断加快，非线性动力系统下的诊断技术比较符合实际祖业的需求，该类型的诊断方法，能够有效避免线性故障诊断分析的误差，同时对于船舶等行业造成的定量误差可以更好的规避。
非线性动力系统的融合应用，在于根据系统的判断，对于柴油机的工作状态做出有效的分析，与正常工作状态开展系统化的对比，由此对故障出现的原因准确的判断。
该项技术的应用优势，在于对故障的诊断比较准确，同时在结果方面基本上不会出现严重的问题。
非线性动力系统诊断应用是，对于柴油机的各类参与以及工作过程中的感受有效的融合，尤其是一些细小的问题诊断，完全可以得到准确的结果，相比传统的诊断方法，能够借此实现较大的突破，促使未来的诊断工作开展得到更多的便于，便于对诊断指标体系不断的完善，加强各类故障的有效分析，从根源解决故障。
柴油机故障诊断 开题报告
中北大学信息商务学院毕业设计开题报告学生姓名：学号：学院、系：专业：机械设计制造及其自动化设计题目：柴油机故障诊断技术研究与监测系统设计指导教师:2012年月日毕业设计开题报告1．结合毕业设计情况，根据所查阅的文献资料，撰写2000字左右的文献综述：文献综述一本课题研究的背景和目的意义随着现代科学技术的迅速发展，现代化设备所引起的故障或事故所带来的损失不断增加，设备的故障诊断和维修越来越成为一个突出的问题。
人们对机械设备的稳定性、安全性、可靠性、可用性、可维修性、经济性等提出了越来越高的要求，现代工业生产中的设备系统也比以前更注重其效率和能耗，且环保要求也越来越高。
因此，怎样在设备运行中或在基本不拆卸的情况下，借助或依靠先进的传感器技术、动态监测技术以及计算机信息处理技术，掌握设备运行状态，分析设备中异常的部位和现象，并预测故障可能的发展和设备未来的发展趋势是目前亟待解决的问题[1]。
柴油机广泛运用于油田钻井、铁路牵引、动力发电、矿山机械、工程机械、船舶运输等领域，其运行状态的好坏直接影响到整个机车的工作状态。
目前，柴油机监控系统已经成为现代柴油机视情维修管理的一种主要手段，因此，对其状态进行监控和对其故障进行自诊断，提早发现和预告设备的故障，确保系统安全正常运行，时时处于最佳运行工况，提高设备的修理质量和效率是十分必要的[2]。
随着当今社会工业化水平的迅猛发展，柴油机作为最常用的动力机械设备，广泛应用于石油矿场、固定发电、铁路牵引、工程机械及特种船舶等领域，日益朝着大型化、高速化、精密化方向发展，工作性能不断改善，自动化程度越来越高。
一方面它将大大提高劳动生产率，提高产品质量，降低生产成本和能耗；但另一方面，带来的问题是，一旦其中某一部分或某一环节发生故障，往往会造成停工停产，直接或间接造成巨大的经济损失，甚至造成关键设备损坏，危及人身安全。
柴油机作为动力机械，其运行状态的好坏，直接影响到成套设备的工作状态，对其进行状态监测和故障诊断，确保设备处于最佳运行状态，提高设备维修质量和效率是十分必要的。
柴油机燃油系统故障诊断研究背景及意义
柴油机燃油系统故障诊断研究背景及意义下载温馨提示：该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
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基于现代测试技术的柴油机故障诊断国内外研究现状
①柴油机是一类复杂设备,表现在:柴油机是一个由曲柄连杆机构、气门机构、燃烧系统、润滑系统、冷却系统等组成的多层系统,具有系统级、子系统级、部(组)件级及零件级4个层次;柴油机的结构异常复杂,加之输入、输出不明显,因而无论是定量还是定性都难以用比较完备、准确的模型对其结构、功能、以及状态等进行有效的表达;柴油机的故障及产生故障的原因有时是模糊不清的,一个故障可能是多种因素综合作用的结果,这比简单的因果对应关系复杂得多。
文献表明,柴油机故障诊断技术的发展趋势是实时在线诊断、多源信息融合和网络化。在实时在线诊断方面,应重点研制适合柴油机故障诊断的专用新型集成化传感器,特别是长寿命的可预埋于柴油机内的传感器;在分析柴油机运动状态及振动机理的基础上,寻找各缸振动信号之间相互交叉影响最小的最佳测点;利用现代时频分析、模糊逻辑、小波分析、粗糙集理论等信号处理方法提取柴油机状态信息的故障特征;利用神经网络、专家系统等实现故障的自动诊断。充分利用神经网络等的自学习能力并对历史数据进行数据挖掘,最终实现在线故障诊断。在柴油机故障诊断过程中,可以利用的状态信息很多,诸如机器振动、机器声响、机器运行过程中的如油温、水温、排气温度、油压、输出功率、转速、扭矩等过程量及过程参数以及油样、烟色等机器残留物及排泄物信息等。
在我国,70年代中后期一些部门和学者对故障诊断技术有所研究,但很不系统且没得到社会的认可和重视。到了80年代初期,国家政府有关部门颁布了《国营工业交通设备管理试行条例》(1983年),把故障诊断技术正式列入了企业管理法规,并提出了维修体制改革的发展方向,从而使我故障诊断技术的研究和应用得到了长足的发展,并取得了喜人的业绩。随着人们对故障诊断技术的重视,部分设备的故障诊断技术也被列为国家“八五”、“九五”和“十五”的攻关项目,传感器、数据采集仪及一些故障诊断仪器如雨后春笋般的层出不穷,有的已接近或达到国际水平。而对于柴油机故障诊断的研究略滞后于其它机械设备,依然是目前故障诊断的难点。到了80年代初,我国才开始对内燃机故障诊断做探索性研究,其中华中理工大学(华中科技大学)、武汉交通科技大学、第二炮兵工程学院、西安交通大学、清华大学、山东大学、大连理工大学、东风汽车研究所等高校及研究机构,在利用柴油机振声诊断故障方面作了大量的研究工作,并结合实际课题研制开发了相应的产品。如华中理工大学侧重于故障机理的研究,武汉交通科技大学对柴油机主要磨损故障及气门漏气故障进行了研究,如缸套活塞磨损、气阀漏气、连杆大小端轴承和主轴承磨损,并研制出DCM一11型柴油机智能诊断仪,可不解体诊断柴油机缸套活塞磨损和气阀漏气等故障,西安交通大学和东风汽车研究所都研制出了在线式铁谱分析仪。对于柴油机故障诊断方法的研究更是如火如茶的进行着,众多研究工作者都在努力探索着满足柴油机自身特性的实用性方法。
柴油机故障诊断技术的发展与展望
柴油机故障诊断技术的发展与展望1. 传统的故障诊断方法在柴油机发展的早期阶段，人们主要依靠经验和简单的观察来判断柴油机的故障情况。
这种方法虽然简单直观，但受制于人的主观意识和经验水平的限制，往往难以准确诊断出具体的故障原因。
而且，传统的故障诊断方法还需要大量的人力和时间成本，无法满足现代化生产的需求。
2. 电子控制技术的应用随着电子技术的发展，越来越多的柴油机开始采用电子控制系统，使得柴油机的工作状态可以实现数字化、自动化，提高了柴油机的工作效率和可靠性。
电子控制系统还可以实现对柴油机各部件工作状态的实时监测和数据采集，为故障诊断提供了更加精准的数据支持。
3. 智能化故障诊断技术的应用近年来，随着人工智能、大数据、云计算等前沿技术的不断发展，智能化故障诊断技术逐渐成为柴油机领域的研究热点。
利用大数据分析技术和机器学习算法，可以对柴油机的工作状态进行全方位、多角度的监测和分析，提高故障的诊断精度和效率，实现故障的早期预警和智能化处理。
二、柴油机故障诊断技术的展望1. 精准化诊断技术的发展未来，柴油机故障诊断技术将更加注重精准化诊断。
通过引入先进的传感器技术和数据采集技术，实现对柴油机各部件运行状态的实时监测和数据采集，并利用数据挖掘、模式识别等技术手段，实现对柴油机故障的早期诊断和精准定位。
智能化维护技术是柴油机故障诊断技术的重要发展方向。
通过结合物联网技术和云计算技术，实现对柴油机的远程监控和管理，及时发现和诊断柴油机的故障，并实现远程指导维修和维护，降低了故障处理的成本和时间。
未来，柴油机故障诊断技术将朝着综合化方向发展。
通过整合各类传感器、数据采集设备和智能软件，实现对柴油机工作状态的全方位、多角度监测，并通过分析、诊断和预测，为柴油机的安全运行提供全方位的技术支持。
随着科学技术的不断进步，柴油机故障诊断技术也在不断发展和完善。
未来，随着智能化、精准化、智能化和综合化技术的应用，柴油机故障诊断技术将进一步提高其准确性、快速性和可靠性，为柴油机的安全运行和有效维护提供更加坚实的技术保障。
柴油机故障诊断研究综述
滴 油 ， 嘴 结焦 ； 油泵 异 常磨 损 会 降低 滑 油输 出压 喷油 滑
力； 曲轴 和 轴 承 间隙增 大 会 加剧 振 动 和 噪声 ， 重 时 曲 严 轴 因疲 劳而 断裂［ ３ １ 。 产 生异 常磨 损 有 以下影 响 因素 ｆ 考虑 设计 制 造 不 因素 ， 仅考 虑 维 护使 用 管 理 因 素）１ 油饥 ”即润 滑 油 ：）“ ， 压力 过 低，常见原 因有滑 油泵 齿 隙过 大产 生 不 了足够
１３ 穴 蚀 ．
取 有效 的措 施，可增加 柴 油机 工作 时 的安 全性 和 可靠 性， 降低 柴油 机维 修 费用， 少 由此带 来 的损 失， 减 防止 突 发事故具 有重 大 的现实 意义 。 文 回顾 了过去 的历 程， 本
对 存在 的 问题 和今 后 的发展 方 向提 出了 自己 的观点 。 １ 柴油机 的 常见故 障及 机理
随着 现代机 械设 备 Ｅ益朝 着大 型化 、 ｌ 复杂 化 、 高速 化、 重载 化 、 续化 、 合 化 、 级化 、 连 综 高 自动 化 的方 向发 展， 造成 机械 设 备 日益复 杂， 件数 目显 著增 加 ， 部 件 零 零 之 间的联 系更加 紧密 。 一旦某 一 部分发 生故 障， 引起 会
１１ 磨 损 ．
穴蚀 是在 流体 系统 中。液体 内部 空化 而产 生空泡 ， 空泡 的破 裂 产生 微射 流， 对 固体壁 面 产生 破坏 现 象 。 并
柴油 机一 般 多存 在穴 蚀 现象，特别 是在 气 缸套 外侧 和
机体 水 腔 内侧 。 管理 中最 有 效 的措 施 是在 冷却 水 ［ ４ １ 中 加入 添加 剂，合 适 的冷 却水 添 加剂 能有 效 地抑 制冷 却 系统 的腐蚀 和 穴蚀 。
柴油机故障诊断的现代方法及展望
柴油机故障诊断的现代方法及展望摘要：柴油机是一种比较常用的动力机械，其具有较强的动力与稳定的性能，在工业生产中有着十分广泛的应用。
柴油机在长期的运行中不可避免的会发生一些故障，如果不能够及时准确的对故障进行诊断处理，将会影响柴油机运行的稳定性与可靠性本文重点探讨了柴油机故障诊断的现代方法以及相关的发展展望，以期降低柴油机应用事故的发生概率。
关键词：柴油机；故障诊断；现代方法；展望柴油机的应用十分广泛，无论是在工业生产还是在交通运输中都有着较好的应用，柴油机在运行的过程中一旦出现故障将会导致整个系统停机，影响到整个机组的稳定性。
如果不能够准确的诊断出故障，就无法针对性的展开维护，造成十分严重的经济损失，因此提高柴油机故障诊断的效率是十分必要的。
1柴油机常见故障及影响因素柴油机在运行的过程中常见的故障类型有以下几种：1.1磨损根据相关的数据统计发现，柴油机80%以上的机器部件故障都是由磨损产生的，因为磨损而导致的柴油机故障每天都会发生很多次。
一些轻微的设备磨损故障会影响柴油机的运行效率，导致柴油机停止运行，严重的甚至可能会影响柴油机运行的安全。
柴油机的磨损可以分为两种，分别是异常磨损与过度磨损，不同的磨损类型其影响因素也不同。
⑴异常磨损异常磨损会导致发生拉缸、抱轴、烧轴瓦、气阀泄露、压力下降等，严重时甚至会导致曲柄箱的炸裂，造成严重的安全事故。
柴油机高压油泵以及喷油嘴的磨损会导致柴油机高压燃油的产生受到影响，喷油提前角发生一定的改变后会导致喷油时间发生偏离，进而容易导致喷油嘴结焦。
滑油泵异常磨损会导致滑油的输出压力降低。
曲轴与轴承之间的间隙增大也会导致柴油机的振动幅度变大，严重时会导致曲轴发生断裂。
⑵过度磨损造成过度磨损的原因主要有以下几方面：首先是润滑油的压力过度，因为压力过低贵导致润滑油过滤器与管道发生堵塞，在堵塞后压力润滑摩擦副间隙过变大。
其次是润滑油中的颗粒在进入柴油机后导致机件设备发生磨损，一些不完全燃烧的碳颗粒也会影响柴油机的运行；还要润滑油发生变质或者是混入杂物，也会导致过度磨损的发生。
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目前,我国柴油机故障诊断方法的研究水平,可以说一点都不逊于外国,甚至超越之。作者通过对近几年EI收录的有关柴油机故障诊断文章的检索可知:我国论文占了三成之多,这是相当了不起的。从侧面也说明了在柴油机故障诊断技术中,我国走在了世界前列,尤其在故障诊断方法的研究上。下面简单讨论一下目前国内外具有代表性的柴油机故障诊断的方法,以示柴油机故障诊断方法研究的方向。
20世纪70年代初,英国成立了机械保健与状态检测协会(MflMG&CMA),该协会奠定了故障诊断技术在英国的普及与发展。目前,英国在柴油机摩擦、磨损等故障诊断方面具有领先地位。在欧洲的其它国家中,对故障诊断技术及诊断分析仪器的开发与研究中,各有特色并有很大的成效。如丹麦B&K公司侧重于振动、噪声监测技术,且该公司研制开发的振动噪声测试仪享誉全球;挪威的船舶柴油机的监测与诊断研究所遍及世界各地,并建立服务于全球的各级船级社,在国际上具有很大的影响,不过它们的测试手段和分析方法相对比较简单。
3、现代时频分析法
时域和频域分析适用基于平稳或准平稳过程的振动信号,对柴油机而言,由于其结构复杂,震源众多,其振动信号在通频带范围内均有大量能量分布,单纯用时域或频域分析法则存在分辨率不足的问题。时频分析法弥补了这一缺点。主要方法有：
1)短时傅里叶变换(STFT)
其数学表达式为:
它具有时频局部化的功能,在时频中相当于带通滤波器。当变化时可以使窗函数在整个时域上滑动,因而具有时间局部化的特点。STFT可分析非平稳信号,但对准平稳信号效果更佳,当选定g(t)后,时域分辨率不变,缺乏细化功能,反映强烈瞬变非平稳信号的能力不足。
在国外,美国是最早开展故障诊断技术研究的国家之一,早在1961年美国就成立了国家机械故障诊断研究所,1967年在美国宇航局的倡导下,成立了机械故障预防小组,从事故障机理、检测诊断技术、可靠性分析的研究以及耐久性评价等工作。目前,美国故障诊断技术在航空航天、军事、核能等尖端工业方面得到了广泛的应用,并处于世界领先地位。早在20世纪80年代中期,美国就己研制出机车、船舶柴油机故障诊断专家系统「训。近年来,waVeb。ok公司开发了一套适于内燃机振动和噪声信号分析的软件包,正推广应用到全世界内燃机研制和开发较强的知名企业。
2)Wigner时频分布
数学表达式为:
其加窗离散形式为:
Wigner时频的分布特点是信号在时频上的分布,由于窗函数g(k)的局部化性质以及 的关系,它具有对准平稳信号及非平稳信号分析的能力。
3)小波变换(Wavelet Transform)
小波变换在振动信号分析中属于一种多分辨率的时频分析方法,具有多分辨率的时频局部化、快速线性多通道带通滤波等优点,为非平稳信号的分析提供了一个有价值的工具。在实际工程应用中,常使用简单方便的二进小波变换。小波变换的数学表达式为:
的诊断方面,距实际应用还有一定距离。主要困难有:
①柴油机是一类复杂设备,表现在:柴油机是一个由曲柄连杆机构、气门机构、燃烧系统、润滑系统、冷却系统等组成的多层系统,具有系统级、子系统级、部(组)件级及零件级4个层次;柴油机的结构异常复杂,加之输入、输出不明显,因而无论是定量还是定性都难以用比较完备、准确的模型对其结构、功能、以及状态等进行有效的表达;柴油机的故障及产生故障的原因有时是模糊不清的,一个故障可能是多种因素综合作用的结果,这比简单的因果对应关系复杂得多。
②柴油机的结构、运动状态复杂,型号众多,而共性归纳不够,所以适应于某台、某型号柴油机振动信号的分析法,对另一型号的柴油机未必可行;对同一机型取不同的测点进行测量,即使故障类型相同,所测量的结果都有可能是矛盾的。
③柴油机振源多,系统传递路径复杂,故障既有“纵向性”,又有“横向性”,这一特性带来了柴油机这一复杂系统中多个故障并存的现实,多故障的同时诊断导致对故障能否准确定位这一十分困难的诊断问题。
一、基于振动信号的时频特征提取分析法
柴油机是一种高速的往复式动力机械,缸盖振动信号是反映柴油机内部各部件之间关系的极其敏感的参数,它是缸内气体燃爆压力、进排气门落座冲击和进排气门开启气流冲击等多种激励力综合作用的结果,同时还受到机身整体振动等其它因素的影响,其表பைடு நூலகம்形式既具有与工作循环有关的周期性特性,又具有非平稳时变及某些冲击特性[3],这给信号分析和诊断征兆提取带来了很大的难度。振动信号特征提取分析法的依据是振动中包含有振源信息和状态等信息,振动监测及故障诊断的出发点是在机械动力特性分析及谱分析基础上,研究柴油机运行过程中的故障原因与对应的状态,主要分析方法有:
在我国,70年代中后期一些部门和学者对故障诊断技术有所研究,但很不系统且没得到社会的认可和重视。到了80年代初期,国家政府有关部门颁布了《国营工业交通设备管理试行条例》(1983年),把故障诊断技术正式列入了企业管理法规,并提出了维修体制改革的发展方向,从而使我故障诊断技术的研究和应用得到了长足的发展,并取得了喜人的业绩。随着人们对故障诊断技术的重视,部分设备的故障诊断技术也被列为国家“八五”、“九五”和“十五”的攻关项目,传感器、数据采集仪及一些故障诊断仪器如雨后春笋般的层出不穷,有的已接近或达到国际水平。而对于柴油机故障诊断的研究略滞后于其它机械设备,依然是目前故障诊断的难点。到了80年代初,我国才开始对内燃机故障诊断做探索性研究,其中华中理工大学(华中科技大学)、武汉交通科技大学、第二炮兵工程学院、西安交通大学、清华大学、山东大学、大连理工大学、东风汽车研究所等高校及研究机构,在利用柴油机振声诊断故障方面作了大量的研究工作,并结合实际课题研制开发了相应的产品。如华中理工大学侧重于故障机理的研究,武汉交通科技大学对柴油机主要磨损故障及气门漏气故障进行了研究,如缸套活塞磨损、气阀漏气、连杆大小端轴承和主轴承磨损,并研制出DCM一11型柴油机智能诊断仪,可不解体诊断柴油机缸套活塞磨损和气阀漏气等故障,西安交通大学和东风汽车研究所都研制出了在线式铁谱分析仪。对于柴油机故障诊断方法的研究更是如火如茶的进行着,众多研究工作者都在努力探索着满足柴油机自身特性的实用性方法。
1、时域分析法
振动信号的时域特征参数主要有峰峰值、均值、均方幅值、方差、标准差、三阶距、四阶距、波形因子、脉冲因子、裕度因子等。这些特征参数由于测量比较直接,可以用于在线监测,同时也可以作为其它诊断方法的特征提取参数。
2、频域分析法
频域分析主要是通过某种变换,将振动信号从时域变换到频域,然后再进行特征提取的一种方法。处理方法有古典谱估计法和现代谱估计法。古典谱法基于FFT快速算法,包括周期图法、相关分析、相干分析、自谱、互谱、细化谱、倒频谱、传递函数、谱趋势分析等等。现代谱法包括最大熵谱估计、ARMA时序分析以及最小方差法等。古典法的优点是可以用FFT快速计算,物理意义明确;缺点是谱分辨率偏低,需要的数据量大,加窗后会产生泄露,方差性能不好。现代谱分析法具有较高的分辨率,对数据量的要求较少,但是容易产生波形失真,信噪比低。
基于振动信号的时频特征提取，但加以信息融合，则能大大改善故障诊断的准确性。
二、瞬时转速波动诊断法
柴油机曲轴的瞬时转速波动信号能反映机器的工作状态,通过对瞬时转速波动信号的分析可以得到机器运行状态和相关故障的丰富信息。正常工况下,各缸的动力性能基本一致,柴油机运转平稳,各缸瞬时转速波动虽有差异,但总在一个不大的范围内,并呈现某种规律性;但当某个气缸工作不正常时,动力的一致性遭到破坏,柴油机运转平稳性变差,转速波动信号会产生严重变形,据此可以判断其缸内工作过程的好坏。存在的不足之处在于:
④柴油机各类故障所对应的振动频率,无论从理论上还是实践中都较难准确确定,目前所采用的谱分析故障诊断方法,只是根据功率谱的形状特征,用相似比较的办法进行确定。在不同的故障形式产生相似形状功率谱图时,有可能发生误诊,给实际判断工作造成很大困难。
以某船用8V396柴油机为例，研究缸盖振动信号的重采样和故障特征提取方式，建立柴油机不同工况下的振动信号特征参数比对数据库。具体技术路线如下:
故障诊断技术的基本思想源于生物医学诊断。经过三十多年的发展，故障诊断技术在方法、手段和内容方面不断更新，现已发展为融合力学、电子学、信号与信息处理、计算机技术和人工智能等技术的一门综合性交叉学科（王衍学 2009）。美国是最早开展故障诊断技术研究的国家之一，早在 1961 年美国就成立了国家机械故障诊断研究所，1967 年在美国宇航局的倡导下，成立了机械故障预防小组，从事故障机理、检测诊断技术的研究工作。20 世纪 80 年代中期，美国就已研制出机车、船舶柴油机故障诊断专家系统（刘守道等 2000）。20 世纪 70 年代初，英国成立了机械保障与状态检测协会，奠定了故障诊断技术在英国的普及与发展（王志华 2004）。
1) 利用瞬时转速波动虽然能够确定工作不正常的缸位,但不能确定造成故障的原因。例如,缸内压力降低造成曲轴瞬时转速变化,可能是活塞环或缸套磨损引起气密性变差所致,也可能为燃油系统故障造成燃烧不充分所致等等。
2) 由于要反映一周内角速度的变化,瞬时转速测量仪就要求高频率响应,高精度,设备费用会很高;另外,现场安装、调试使用均较困难。
以下是基于简化模型柴油机瞬时转速计算和故障分析技术路线：
开始→输入柴油机参数→计算气体压力的切向力矩→计算往复惯性力及其切向力矩→