基于瞬时转速和机器学习的船用柴油机健康状态评估

发布时间：2021-11-23 11:09

　　在一台Z6170型船用中速柴油机上进行了发动机故障模拟试验。首先,将不同工况下监测的瞬时转速信号的多维特征参数进行极差（MIN-MAX）标准化处理,并利用t-分布领域嵌入（t-SNE）算法对特征参数进行降维处理。然后,采用随机森林（RF）算法建立了发动机气缸故障诊断模型。结果显示,监测蕴含柴油机运行状态丰富信息的瞬时转速信号,采用tSNE和RF算法建立的柴油机运行状况评估及气缸故障诊断模型可以有效评估发动机健康状态,以保证其安全可靠运行。 

【文章来源】：内燃机工程. 2020,41(06)北大核心CSCD

【文章页数】：6 页

【部分图文】：

加工的故障件照片

瞬时转速主要有软件法和硬件法[12]两种计算方法。软件法即通过两点插值法和零点法将具有周期性的正弦信号通过软件处理得出瞬时转速信号，此方法易受到周围环境的干扰且实时性不好。硬件法即高频计数法，采用高频计数器对方波信号进行计数，计算脉冲宽度，获得瞬时转速，速度快且实时性好。本研究中选用的数据采集卡为NI 9401，采集卡内部计数器时基转换频率可达30MHz，采用的转速和上止点传感器均为霍尔传感器，可输出标准晶体管-晶体管逻辑（transistor-transistor logic,TTL）信号，因此选用硬件法测量瞬时转速。研究中对原始的瞬时转速进行齿平均和整周期平均，以剔除噪声成分。1 000r/min、75%负荷工况下噪声处理前后的瞬时转速对比如图2所示。2.2 特征参数提取

图3为1 000r/min、75%负荷工况下的瞬时转速。以6号缸喷油时刻为0°曲轴转角位置，存在6个均匀的波峰，按照顺序分别对应6号缸、2号缸、4号缸、1号缸、5号缸和3号缸做功过程，结合文献[1-12]和提取瞬时转速信号的时域与频域特征值，具体如表4所示。表中i表示缸号，参数中总体特征参数共4个，单缸特征参数19个。Z6170为6缸机，因此共同形成118维特征向量。各缸最大转速波动率定义为：

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于瞬时转速的舰船柴油机多阈值诊断方法[J]. 杨昆,范焕羽,欧阳光耀.  船海工程. 2018(03)
[2]船舶柴油机瞬时转速仿真计算模型的研究[J]. 余永华,杨建国.  内燃机学报. 2008(06)
[3]利用瞬时转速诊断电站系统中原动机的失火故障[J]. 栾军英,王虹,田昊,唐力伟.  机械强度. 2006(S1)
[4]利用转速波动信号诊断内燃机失火故障的研究（2）——波形分析方法[J]. 刘世元,杜润生,杨叔子.  内燃机学报. 2000(03)

硕士论文
[1]瞬时转速方法在船用多缸柴油机故障诊断中的应用研究[D]. 杨远涛.哈尔滨工业大学 2015
[2]基于瞬时转速信号的柴油机故障诊断专家系统的研究[D]. 李峰.吉林大学 2009



本文编号：3513758