船用柴油机故障检测与诊断方法研究

发布时间：2020-07-20 17:42

【摘要】：在现代科学技术的推动下,船舶正不断地向网络化、数字化及智能化的方向发展,这就对船舶的可靠性及管理效率提出了更高的要求。作为船舶核心设备,柴油机的运行状态直接影响到船舶航行安全,其严重事故可能会导致灾难性的后果,而传统的监控报警和人工检测的方式显然满足不了船舶智能化的要求。因此,船舶柴油机故障的智能检测与诊断方法逐渐成为船舶智能化研究的热点。本文以7K98MC型柴油机为研究对象,基于Matlab/Simulink平台搭建柴油机工作过程的仿真模型,在仿真基础上,利用主元分析(PCA)与BP神经网络进行柴油机的故障检测与诊断方法研究。本文主要完成的研究工作包括以下几个方面:(1)介绍柴油机的工作过程及各子系统的数学模型,利用Matlab/Simulink搭建7K98MC型柴油机各个系统模块的仿真模型,并将仿真结果与台架试验数据进行对比验证模型的准确性与合理性。同时,利用柴油机的仿真模型分别对压气机故障、中冷器故障、喷油定时故障、单缸喷油不足、排气管故障等6种常见的柴油机故障进行仿真计算,得到不同故障及不同故障程度下柴油机各参数的特征。结果表明,该模型的仿真计算结果与实际的理论结果相吻合,并且具有较高的仿真精度。(2)阐述PCA进行故障检测的原理,在Q统计量和T~2统计量的基础上提出一种综合统计量的故障检测方法,结合贡献图分析各故障下变量因素的影响,并通过柴油机的故障仿真数据对PCA的检测效果进行实例验证。结果表明,PCA对柴油机的故障状态有较好的检测能力,并且利用贡献图可以更好地分析故障原因。(3)研究BP神经网络的模型结构及算法原理,分析标准及改进BP神经网络的寻优能力和预测精度,提出PCA优化BP神经网络故障诊断的方法,并将正常及6种故障模式下的柴油机数据进行故障模式识别验证。结果表明,采用PCA简化了BP神经网络的模型结构,提高了故障诊断的效率,并且具有较高的识别精度。
【学位授予单位】：武汉理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：U672
【图文】：

整体结构,柴油机,气缸,模块

图 2-2 柴油机模型的整体结构如图 2-2 所示，每一个封装模块都可以双击打开，便于输入环境条件和柴油机的各子模块的相关参数等。通过图 2-2 还可以很直观的看出每个模块之间的关系及数据传输、反馈，并将运行数据存储到 Workspace 中，也可以在 Scope 中观察数据的变化趋势。该模型将压气机、中冷器、辅助风机和初始环境参数封装在一个模块中，并根据 2.1 节中的相关数学模型公式进行搭建。调速器通过设定转速setN 与柴油机的实际转速eN 的偏差输出命令信号驱动油门杆调节高压油泵的齿条位置Fr 对喷油量进行控制，从而对柴油机的转速进行调节。螺旋桨系统用来对柴油机的负载进行模拟，包括螺旋桨模块和柴油机轴系模块。另外，柴油机的气缸模块也嵌套了多个子模块，并且多个子模块之间的关系较为复杂。模型中的气缸、排气管和扫气箱都可以看作为控制容积，如果考虑工质的积累，可以根据开式热力系统对其进行建模。在所有的仿真模型中，柴油机气缸模型最为复杂，如图 2-3 所示。该仿真模型将 7K98MC 型柴油机的 7 个气缸模型都封装在一起，并且将每个缸的输出相叠加输出到柴油机相对应的每个模块中进行计算。

柴油机,仿真模型,气缸

图 2-3 柴油机多缸仿真模型柴油机的单个气缸模块如图 2-4 所示，每一个气缸模块都包括扫气口（左上部分）、排气阀（左下部分）、气缸、三个系统模型。其中，扫气口以扫气箱出口的新鲜空气的热力学状态为输入，排气阀以排气管出口的废气的热力学状态为输入，并且这两个模块都按照一维等熵绝热过程进行建模，两者都是根据气缸的曲柄转角 CA_cyl 进行开启和关闭动作。柴油机的气缸模型较为复杂，柴油机的每个气缸按照各气缸的发火顺序进行工作，气缸发火间隔为 360/7deg。本模型将柴油机的工作过程分为两个使能子系统，子系统 1 主要计算柴油机的压缩、燃烧、膨胀和自由排气阶段过程，子系统 2 主要计算柴油机的扫气过程，两个子系统的触发用“iscav”进行判断，并且缸内的热力参数结果由 Switch 进行切换选取。“iopen”用来判断气缸处于开式系统还是闭式系统。在气缸中，包括较多的参数输入，如气缸参数、气缸的初始环境参数、柴油机的参数及用于计算气缸扭矩的摩擦参数等；并且，缸内涉及多个模型的计算，如燃烧模型、传热模型、气缸扭矩模型及喷油定时模型等。

柴油机,仿真模型,缸内

柴油机缸内仿真模型

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