研究的目的和意義

柴油發(fā)電機(jī)是用途十分廣泛的發(fā)電設(shè)備，是技術(shù)密集型的產(chǎn)品，艦船電站、移動(dòng)電站及各種應(yīng)急電站幾乎都是由柴油發(fā)電機(jī)組組成?；诓裼蜋C(jī)熱效率高、功率范圍大、機(jī)動(dòng)性好、尺寸和質(zhì)量小等優(yōu)點(diǎn)，目前大部分船舶都用其作為推進(jìn)主機(jī)和發(fā)電機(jī)組的原動(dòng)機(jī)。船舶動(dòng)力裝置中電氣設(shè)備很多，用于發(fā)電的燃油數(shù)量?jī)H次于推進(jìn)主機(jī)，居第二位。及時(shí)發(fā)現(xiàn)、診斷柴油發(fā)電機(jī)故障，對(duì)柴油發(fā)電機(jī)易損部件進(jìn)行備份，并采取有效的措施，可加柴油發(fā)電機(jī)工作時(shí)的安全性和可靠性，降低柴油發(fā)電機(jī)維修費(fèi)用，減少由此帶來(lái)的損失，對(duì)防止突發(fā)事故具有重大的現(xiàn)實(shí)意義。

柴油發(fā)電機(jī)故障診斷方法概述

故障診斷技術(shù)早于20世紀(jì)70年代初在美國(guó)問(wèn)世，30多年來(lái)，故障診斷技術(shù)不斷吸收科技發(fā)展的新成，診斷的理論與應(yīng)用有了很大的發(fā)展和進(jìn)步，它涉及系統(tǒng)論、控制論、信息論、檢測(cè)與估計(jì)理論、計(jì)算機(jī)科學(xué)等多方面的內(nèi)容，成為集數(shù)學(xué)、物理、力學(xué)、化學(xué)、電子技術(shù)、信息處理、人工智能等基礎(chǔ)學(xué)科以及各相關(guān)學(xué)科于一體的新興交叉學(xué)科。

柴油發(fā)電機(jī)的故障診斷近年來(lái)取得了長(zhǎng)足進(jìn)展，總結(jié)出來(lái)的診斷方法也很多，目前國(guó)內(nèi)外在柴油發(fā)電機(jī)診斷中主要使用的診斷方法主要有如下幾種：

1. 基于故障樹(shù)的方法

故障樹(shù)分析(Fault Tree Analysis，簡(jiǎn)稱FTA)是用于大型復(fù)雜系統(tǒng)可靠性、安全性分析和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的一種方法。

它是一種自上而下逐層展開(kāi)的演繹法分析方法。它以系統(tǒng)不希望發(fā)生的事件為頂，向下逐層找出導(dǎo)致該系統(tǒng)事件發(fā)生的各種因素(包括硬件、軟件人為因素)。然后以一種特殊的倒立樹(shù)狀邏輯因果圖(即故障樹(shù))來(lái)表示其中的邏輯關(guān)系，并對(duì)系統(tǒng)中發(fā)生的故障事件，進(jìn)行由總體到部分按樹(shù)狀逐級(jí)細(xì)分的分析。其目的是判斷基本故障，確定故障原因、故障影響和故障發(fā)生概率。

故障樹(shù)分析法既可以用于對(duì)整個(gè)系統(tǒng)進(jìn)行定性分析，也可以用于對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行定量分析，即應(yīng)用數(shù)理邏輯找到故障樹(shù)的結(jié)構(gòu)函數(shù)，確定頂事件發(fā)生的概率和時(shí)間的重要程度。

故障樹(shù)分析法還可以讓故障樹(shù)分析者對(duì)系統(tǒng)有更深入的認(rèn)識(shí)，對(duì)有關(guān)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、功能、故障及維修保障的知識(shí)更加系統(tǒng)化。

2. 基于模型的方法

在過(guò)去的十多年里，基于模型的方法作為智能診斷系統(tǒng)的主要的研究方向之一，已經(jīng)取代了基于案例的方法。模型是實(shí)際被診斷系統(tǒng)的近似描述。基于模型的診斷方法即利用從實(shí)際系統(tǒng)或器件中得到的觀察結(jié)果和信息，通過(guò)模型對(duì)故障進(jìn)行預(yù)測(cè)?；谀Ｐ偷姆椒ú捎玫氖嵌嗉?jí)方式，首先用高級(jí)模型對(duì)系統(tǒng)整體進(jìn)行初級(jí)診斷，再利用詳細(xì)模型對(duì)部分進(jìn)行診斷，如此逐漸循環(huán)診斷，直到找到故障。

3. 基于振動(dòng)信號(hào)的時(shí)域、頻域分析方法

該方法是目前應(yīng)用廣泛的柴油發(fā)電機(jī)故障診斷方法。由于發(fā)電用柴油機(jī)是一種高轉(zhuǎn)速的往復(fù)式動(dòng)力機(jī)械，無(wú)論是在其工作過(guò)程中還是性能監(jiān)測(cè)中，缸蓋振動(dòng)信號(hào)是反映柴油機(jī)內(nèi)部各部件之間關(guān)系的極其敏感的參數(shù)，它是缸內(nèi)氣體燃爆壓力、進(jìn)排氣門(mén)落座沖擊和進(jìn)排氣門(mén)開(kāi)啟氣流沖擊等諸多因素綜合造成的。振動(dòng)時(shí)域特征參數(shù)主要有峰值、均值、均方幅值、方差、標(biāo)準(zhǔn)差、三次距、四次距、波形因子、脈沖因子、裕度因子等。這些特征參數(shù)由于測(cè)量比較直接，可以用于在線監(jiān)測(cè)，同時(shí)也可作為其它各種診斷方法的特征提取參數(shù)，輔助診斷。

頻域分析主要是通過(guò)某種變換，將振動(dòng)信號(hào)從時(shí)域變換到頻域，然后再進(jìn)行特征提取的一種方法。

4. 油液分析診斷法

油液分析法是這樣一種方法：綜合利用油品化驗(yàn)、鐵譜分析、含鐵量檢查，通過(guò)對(duì)潤(rùn)滑油中磨粒濃度、磨粒形狀及大小的變化、油質(zhì)的變化、含鐵量的變化進(jìn)行整體磨損狀態(tài)分析，來(lái)判斷柴油機(jī)的磨損狀態(tài)及故障狀態(tài)。 油液分析主要分為兩大類(lèi)：一類(lèi)是油液本身物理化學(xué)性能的分析;另一類(lèi)是油液中不潔物質(zhì)的分析技術(shù)，包括鐵譜分析、光譜分析和顆粒計(jì)數(shù)法等。在具體實(shí)施中，油液分析提取信息十分方便，可以避免聲振技術(shù)存在的頻譜干擾等不足。

5. 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分析方法

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷技術(shù)，就是通過(guò)對(duì)故障實(shí)例和診斷經(jīng)驗(yàn)的訓(xùn)練學(xué)習(xí)，用分布在網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部的連接權(quán)值來(lái)表達(dá)所學(xué)習(xí)的故障診斷知識(shí)的技術(shù)。它具有對(duì)故障模式的聯(lián)想記憶、模式匹配和相似歸納能力，從而實(shí)現(xiàn)故障與征兆之間復(fù)雜的非線性映射關(guān)系。

6. 基于專家系統(tǒng)的分析方法

專家系統(tǒng)是指利用領(lǐng)域?qū)＜业闹R(shí)進(jìn)行推理去解決的高難度的實(shí)際問(wèn)題的智能系統(tǒng)。故障診斷專家系統(tǒng)作為專家系統(tǒng)中的一個(gè)分支，是人們根據(jù)長(zhǎng)期的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)和大量的故障信息知識(shí)，設(shè)計(jì)出的一種智能計(jì)算機(jī)程序系統(tǒng)，以解決難以用數(shù)學(xué)模型來(lái)精確描述的系統(tǒng)故障診斷問(wèn)題。

專家系統(tǒng)的核心主要包括以下幾部分：知識(shí)庫(kù)、知識(shí)獲取部分、推理機(jī)、解釋部分。

在知識(shí)表達(dá)方面，大多數(shù)診斷型專家系統(tǒng)都是以產(chǎn)生式規(guī)則或框架式進(jìn)行知識(shí)表達(dá)。

在診斷推理方面，著重于對(duì)推理邏輯和推理模型的研究。模糊邏輯作為一種降低系統(tǒng)復(fù)雜性的方法近期在專家系統(tǒng)的推理邏輯中得到了廣泛的應(yīng)用。值得注意的是，近有學(xué)者提出了基于模型的知識(shí)庫(kù)的理論，這也就使推理機(jī)制發(fā)生了根本改變，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、定性物理模型、可視覺(jué)模型等，這無(wú)疑給人工智能領(lǐng)域注入了新的活力。

對(duì)于船舶柴油發(fā)電機(jī)故障診斷專家系統(tǒng)的研究，從國(guó)內(nèi)外開(kāi)發(fā)的眾多系統(tǒng)來(lái)看，都是在注重上述特點(diǎn)的同時(shí)，充分突出了對(duì)基于數(shù)字信號(hào)處理的深層診斷知識(shí)的研究。

7. 基于遺傳算法的分析方法

遺傳算法模擬了達(dá)爾文的“適者生存，優(yōu)勝劣汰”的自然進(jìn)化論與孟德?tīng)柕倪z傳變異理論。是由Michigan大學(xué)Holland教授1975年在他的專著Adaptation in Natural and Artificial 首次提出。遺傳算法與傳統(tǒng)算法有很多不同之處，主要體現(xiàn)在遺傳算法適應(yīng)性強(qiáng)，其使用的算子是隨機(jī)的。如交叉、變異和繁殖等算子不受確定性規(guī)則的控制。但這種搜索也不是盲目的，而是向全局優(yōu)解方向前進(jìn)。直接使用適值函數(shù)進(jìn)行適值計(jì)算，而不需要求優(yōu)化函數(shù)的導(dǎo)數(shù).使一些不可求導(dǎo)的優(yōu)化函數(shù)也可用遺傳算法優(yōu)化;遺傳算法具有較強(qiáng)的魯棒性，它能同時(shí)搜索解空間的多個(gè)點(diǎn)，從而使之收斂于全局優(yōu)解，而不至于陷入局部?jī)?yōu)解;另外它還具有智能性和并行性，利用遺傳算法的方法，可以解決那些結(jié)構(gòu)尚無(wú)人能理解的復(fù)雜問(wèn)題。由于上述特點(diǎn)，建立合理的模型，可以將遺傳算法用于設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷之中。

遺傳算法應(yīng)用于故障診斷從目前來(lái)看，一種是直接應(yīng)用于故障診斷之中，主要用于提取特征向量，為診斷的后續(xù)處理準(zhǔn)備;另外，研究得較多就是將其與其他的診斷方法相結(jié)合應(yīng)用。

8. 灰色關(guān)聯(lián)度分析法

灰色系統(tǒng)理論是1982年由華中理工大學(xué)鄧聚龍教授創(chuàng)立并發(fā)展起來(lái)的，以其新穎的思路和廣泛的適用性在理論與工程界引起廣泛的注意，并迅速在社會(huì)、經(jīng)濟(jì)及工程等許多領(lǐng)域獲得廣泛應(yīng)用。

灰色理論用于船舶柴油發(fā)電機(jī)故障診斷的原理是把柴油發(fā)電機(jī)系統(tǒng)看成是一個(gè)復(fù)雜的灰色系統(tǒng)，利用存在的己知信息去推知含有故障模式的不可知信息的特性、狀態(tài)和發(fā)展趨勢(shì)。對(duì)未來(lái)的發(fā)展做出預(yù)測(cè)和決策。其過(guò)程即是一個(gè)灰色過(guò)程的白化過(guò)程?；疑碚撛诠收显\斷中的應(yīng)用包括灰色系統(tǒng)建模、關(guān)聯(lián)分析、灰色模型預(yù)測(cè)等。利用灰色系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)故障的預(yù)測(cè)，其準(zhǔn)確率高，計(jì)算量小，易于微機(jī)實(shí)現(xiàn)。

該方法的學(xué)習(xí)過(guò)程涉及人工干預(yù)較少，只需收集到一定數(shù)量典型狀態(tài)的樣本經(jīng)過(guò)簡(jiǎn)單運(yùn)算，即可構(gòu)成典型狀態(tài)模式向量。同其他的學(xué)習(xí)方法如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法相比，其學(xué)習(xí)方法不僅編程簡(jiǎn)單，便于調(diào)試，而且再學(xué)習(xí)容易實(shí)現(xiàn)。實(shí)踐證明，灰色關(guān)聯(lián)度分析法對(duì)大型復(fù)雜機(jī)械設(shè)備的故障診斷是十分有效的。該方法是一種很有潛力的船舶柴油發(fā)電機(jī)故障診斷方法。

9、多模式組合故障診斷方法

當(dāng)前主要的故障診斷技術(shù)如專家系統(tǒng)診斷技術(shù)、遺傳算法診斷技術(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷技術(shù)和模糊診斷技術(shù)等都有自身的優(yōu)勢(shì)，也有其自身不可克服的缺陷和弱點(diǎn)。然而，隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，現(xiàn)代設(shè)備和系統(tǒng)的復(fù)雜度成幾何級(jí)數(shù)在增長(zhǎng)，對(duì)故障診斷技術(shù)的要求也越來(lái)越高，任何單一的故障診斷技術(shù)已難以適應(yīng)現(xiàn)代復(fù)雜系統(tǒng)故障診斷的需要。要解決這些問(wèn)題，必須在診斷方法上有所突破。一條行之有效的發(fā)展道路是：對(duì)現(xiàn)有較成熟的故障診斷技術(shù)通過(guò)一定的方式組合成一種新型診斷技術(shù)，以提高快速診斷、快速排故能力，滿足當(dāng)前對(duì)故障診斷方法上的新要求。

我們定義多模式組合診斷技術(shù)如下：將兩種或者兩種以上的故障診斷技術(shù)通過(guò)一定的方式組合起來(lái)，運(yùn)用一定的診斷推理機(jī)制，充分發(fā)揮各種故障診斷技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)，彌補(bǔ)單項(xiàng)故障診斷技術(shù)的固有缺陷，進(jìn)行綜合故障診斷的技術(shù)。

因此，多模式組合診斷技術(shù)通用性和魯棒性強(qiáng)，能夠加快診斷速度，降低誤診率，尤其適合于復(fù)雜系統(tǒng)的故障診斷，具有很大的工程實(shí)用價(jià)值。