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基于虛擬儀器的發動機故障診斷系統的研究

2019年03月29日 02:17來源:未知手機版

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作者 陳雷1 楊麗娟2 1.西安工業大學 計算機學院(陜西 西安 710032) 2.西安工業大學 北方信息工程學院(陜西 西安 710200)

本文引用地址:http://www.eepw.com.cn/article/201703/345939.htm

*基金項目:陜西省教育廳專項科研計劃項目(編號:2010JK595)

陳雷(1980-),男,碩士,講師,研究方向:計算機控制,故障診斷。

摘要:柴油發動機維修費用很大,對于產生故障的發動機,找出其原因并有效地排除故障具有十分重要的意義。本文主要介紹了柴油發動機的主要故障以及故障樹診斷的方法、步驟,再運用故障樹分析法對柴油機供油系統故障做出系統全面地分析。在系統的分析之后,用LabVIEW平臺模擬柴油發動機故障診斷系統,對模擬故障進行診斷,診斷結果通過人機界面輸出,從而實現了故障診斷的智能化。

引言

柴油發動機一般工作在高溫、高速、強振動、大應力的惡劣環境下,發動機的工作狀態經常變換,承受變載荷,對安全性與可靠性要求極高。柴油發動機結構復雜,工作條件惡劣,使得發動機故障率較高,維修保養費用很大。據統計,發動機各種使用費用中,維修保養費就占了15%~30%,而且,一旦出現故障,發動機的動力性、經濟性、可靠性、安全性都會受到很大的影響,甚至會直接影響到發動機的使用壽命。對于發生了故障的柴油機,快速地找出故障發生的原因,并根據故障發生的原因來有效地排除故障,從而保障動力裝置能夠正常、平穩地運行。

1 柴油發動機故障診斷方法

故障診斷方法可以分為基于模型的方法、基于信號處理的方法和基于知識的方法。基于模型的方法需要建立比較準確的數學模型,基于信號處理的方法需要利用頻譜分析、相關分析、小波分析等各種方法,基于知識的方法主要是利用診斷對象信息、專家診斷知識等。

由于信息處理技術的發展和新型傳感器的應用,柴油發動機的監測數據越來越多。用于狀態監測與故障診斷的有用信息以各種形式存在于信息載體中,在發動機故障診斷過程中,可以獲取發動機的負荷程度、功率、轉速、燃油溫度、燃油消耗率、滑油消耗量、滑油溫度、滑油壓力、冷卻液溫度、冷卻液壓力、增壓器壓力、增壓器轉速、排氣溫度、進氣溫度、進氣壓力和光譜數據等參數的實時數據和歷史數據,通過這些參數的監測可以對發動機的故障進行準確的診斷。本文采用了基于故障參數加權可信度的故障樹診斷方法。

2 實時獲取參數的加權可信度

在系統進行故障診斷時,獲取了實時的故障參數,而后診斷傳感器采集的參數數值進行判斷,但是在利用這些參數進行數據融合時,沒有考慮到此時傳感器采集的數據是否可信。如果此時采集的數據是不可信的,對于最后的診斷結果會產生誤差,所以本文提出了加權可信度的方法,利用傳感器獲取的歷史數據來計算此時數據的可信度。

假設在某一時刻t獲得了傳感器的采集某參數的數據Xt,在這個時刻的之前第t-△t獲得采集數據Xt-△t,數據服從高斯分布,以它們的高斯曲線作為傳感器的特性函數,記為Pt(x)、Pt-△t(x)。

用置信距離測度反映Pt(x)和Pt-△t (x)之間的偏差大小,設:

其中:

dti表示t時刻數據與t-Δt時刻數據的置信距離測度,借助誤差函數erf(θ),求得:

假設r1表示xt-Δt對xt的支持程度,則r1應該為置信距離測度dti的函數,并且dti越大,r1越小,根據實際情況可以設置時間間隔Δt,從而獲得多個ri。

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