船用推进柴油机视情诊断技术

范焕羽，颜 峰，吴诗谦

（1.海军装备部驻上海地区第一代表室，上海201913；2.中船动力研究院有限公司，上海200120；3.上海船用柴油机研究所，上海201100）

0 引言

船用推进柴油机作为最常见的机械设备，常被称作舰船的心脏。其运行状态的好坏与舰船航行的安全性和稳定性密切相关。然而，柴油机工作过程复杂，故障种类较多，诊断难度较大。早期国内舰船柴油机的保障机制大多为事后诊断和定期维护，对于故障的判别，多依据运行监测爆压、排温、滑油压力、冷却水温、烟度等参数及拆检结果来进行综合判断。传统的事后诊断和定期维护的维修机制存在着诊断能力弱、测试结果无法实时反馈、预防性和经济性较差等不足。随着信息化和智能化技术的发展，船用推进柴油机的故障诊断技术逐渐向着视情维修的趋势发展，此类技术通过测取柴油机运行状态参数，提取状态参数中包含的信息，结合环境等因素，实时对柴油机工作状态进行评估，以及时发现可能存在的故障隐患，实现故障早期预警，避免更大损失的产生；有的甚至可以基于当前运行状态参数完成对未来健康状况进行预测。

相比传统的事后诊断和定期维护，视情维修具有更高效、更便捷、更可靠等优点。这类技术在操作时会在柴油机运行时测量并记录柴油机运行参数，无需停机诊断，可在不拆解机器的情况下对舰船柴油机的做功性能、运行状态以及故障趋势进行定量的判别和掌控，进而有效提高诊断的效率，减少维修成本。

1 常见船用推进柴油机视情诊断技术

1.1 热力参数诊断法

热力参数主要包括气缸压力示功图、排温、油温、冷却水进口温度等。传统方法是通过一些易测的热力参数，如爆压、各缸排温、冷却水温度等，或者依靠经验如噪声、振动等来对柴油机的燃烧过程进行初步评判[1]。但若需要评判柴油机做功过程中发生的细节问题，则需要更多的热力参数。

柴油机做功过程中最重要的是燃烧过程，燃烧过程中的热力参数包括：燃烧始点、最高燃烧温度、燃烧持续期、燃烧放热速度等。传统方法往往无法直接获取，通常需要测得柴油机示功图，并结合结构参数和运行参数通过计算获得。

示功图能够得到缸内在曲轴转角域内的压力曲线，据此可以计算得出压力升高率、最高燃烧温度、压力升高率、指示功等数据，还可直接根据零维模型计算得到燃烧放热率，根据燃烧放热率能够评判气缸燃烧质量，并得到气缸工作是否正常的特征值。这是目前最直接也是最有效的诊断方法。示功图的核心参数为缸内瞬时压力[2]。在测试过程中通常会因为示功阀的通道效应导致压力震荡，导致压力曲线失真。为消除通道效应的影响，目前常用以下2种方法来进行处理：1）将压力传感器与缸盖底部平齐安装，但是这种方式会对传感器产生热冲击且安装难度较大；2）利用数字信号处理方法对采集到的压力曲线进行滤波处理，再根据压力曲线和曲轴转角绘制示功图。得到示功图后，通过数值计算对柴油机工作过程进行分析，并结合柴油机运行时的监测参数来判断其运行状态。

基于热力参数的诊断方法效果较好，但是在测取缸内压力这一关键参数时，需要测功通道，部分中小型柴油机未设置测功通道，无法通过该方法有效进行故障诊断；同时，缸内传感器价格昂贵，稳定性较差，若长期安装在测功通道上，气缸内部的热冲击和高温环境会对传感器造成不可逆的损坏，因此在使用上受到了一定程度的限制。

1.2 基于瞬时转速的故障诊断

柴油机曲轴连杆机构由活塞、连杆和曲轴等3部分组成[3]。柴油机气缸内发火做功产生的气体力矩能够推动活塞，并由曲轴连杆机构带动使活塞沿着缸壁进行往复式机械运动；曲轴则以主轴中心线为轴做旋转运动；连杆小端伴随活塞做往复运动，大端伴随曲轴做旋转运动。伴随着气缸做工输入力矩的波动，转速呈现出周期性的变化。某六缸机运转过程中，瞬时转速的变化如图1所示。

图1 某六缸机运转过程中瞬时转速

柴油机所有气缸做功能力的可以通过瞬时转速信号体现出来，瞬时转速的波动性是由燃烧气体力矩、曲柄机构惯性力矩、气缸与活塞的摩擦力矩和输出端负载力矩等共同作用的结果，包含丰富的信息。各气缸输入扭矩的变化会导致瞬时转速出现波动，当某缸出现故障时，气缸做工不足会导致输出扭矩发生变化，而在低速情况下惯性力扭矩和其他气缸扭矩变化较小，在相应发火做功区间内，总体输出扭矩和瞬时转速就会发生相应的变化，因此可以通过该特征对故障进行诊断。

瞬时转速的测取较为简便，只需利用最简易的磁电传感器即可获取，基于瞬时转速的故障诊断法能够用较为经济便捷的手段获取信号，通过相应的数据分析可以得到丰富的运转信息，并且可对柴油机运转过程进行长期检测。因此，该方法能够广泛运用于柴油机故障诊断和状态监测领域。

1.3 基于振动信号的故障诊断

柴油机内部结构复杂，各机械组件在运转时会产生振动传递和激励，当出现故障时，原先的激励特性和传递特性会出现变化，此时柴油机振动和噪声信号就能够将该变化表现出来。

柴油机是个多子系统构成的设备，几乎所有系统在工作中都会产生振动。振动信号包含了丰富的柴油机状态信息，且振动传感器直接安装于发动机表面，可以实现非侵入式测量，并能够长期在线监测。

1.4 基于滑油分析的故障诊断

柴油机滑油系统作为柴油机5大系统之一，它主要包括主滑油系统、凸轮轴滑油系统、气缸滑油系统、排气阀油压系统、增压器滑油系统等[4]。滑油系统在柴油机运行时，通过滑油管路使滑油进入到柴油机的运动部件之间，可以起到润滑作用，同时还具有冷却和清洁作用。

柴油机在运转过程中会发生机械摩擦，若没有滑油的有效润滑，就会损坏部件。滑油能够起到耦合机械润滑和减少摩擦的作用，否则将会产生诸如磨损、腐蚀和断裂等故障。循环的滑油中存在着需要机械磨损产生的金属元素，随着摩擦应用技术的发展，国内外学者开始逐渐重视对滑油的分析和研究，近年来在滑油监测领域也出现了越来越多的成果。

2 视情诊断技术国内外研究现状

2.1 热力参数诊断法

国内诸多学者对基于热力参数的柴油机故障诊断和状态监测做了深入研究。

最早有学者试图建立一套柴油机热力性能参数之间的分析方法，以寻找柴油机故障。如王洪锋等[5]建立了智能化柴油机工作模型，验证模型可靠性，确定敏感故障热力参数变化规律并使用“灰色关联度法”来完成故障诊断。

张成佳针对热功转换过程故障进行研究，建立工作模型并提取故障敏感参数，对敏感的故障参数进行重点监测，并通过试验对其进行验证。可以看出，热力参数的诊断法的核心多基于故障与参数特征的关联。基于此方法，近年来，许多国内的研究机构先后研制出基于热力参数的柴油机状态监测和性能分析系统[6]。

吴峰等[7]采用计算机DMA 数据传输技术开发的高速汽油机示功图测量处理系统；胡军军等[8]利用国产高速采集卡及控制软件开发的内燃机燃烧分析仪；上海内燃机研究所研制的EAS800内燃机燃烧分析系统；山东工业大学利用APPLE-Ⅱ微机开发的的DCA-1型内燃机燃烧分析仪，天津大学的内燃机多参数测控及燃烧分析系统[10]。国外方面，诸如挪威、德国等航运大国先后基于热力参数研发出了船舶柴油机性能诊断系统：挪威的KYMA 公司研制了Marine Performance Monitoring[11]，该系统已在十余艘船舶主机上得到应用，效果较好；德国的曼股份公司研制的PM I系统，通过测取气缸压力监测柴油机工作状态，其公司开发的COCOS软件则能够完成热力参数的监测和趋势分析。

2.2 瞬时转速诊断法

基于瞬时转速的船用柴油机故障诊断技术主要可分为3部分：波形分析法、转矩估计法、谐次分析法[3]。

波形分析法主要根据提取波形的特征参数，通过对比正常与故障状态下的特征参数和波形变化来进行故障评判。目前，不同的学者选取了不同的波形特征，均取得了一定的效果，常见的特征方法包括：波形比率、波形差值、瞬时加速度的方差与均值之比、AR 谱、转速升程区间平均加速度、瞬时转速方差根、平均转速方差、转角变化指数、速度变化指数、加速度变化指数等。基于波形分析得到的特征参数计算量小，其物理特征较为明确，能够适用于多数柴油机。虽然这些参数与柴油机结构设计参数关联度较小，但是这些特征参数对不同柴油机机型故障程度的变化程度不同，因此该方法对于缸数较少的柴油机更为适用。同时，不同的转速对于特征参数的分布规律也有较大影响。

基于转矩估计法对柴油机的故障诊断，通过建立线性或非线性动力学模型，根据气体力矩和往复惯性力矩对瞬时转速的影响关系，以瞬时转速信号为输入，计算出转矩或气缸压力，进而实现对各缸的故障诊断。转矩估计法可以对瞬时转速进行较为精确的仿真计算。但是该方法对柴油机各结构设计参数的精度要求较高，实际应用中建模过程较为复杂。

谐次分析法是根据柴油机的激振力的周期性，利用动力学模型对曲轴激振力和瞬时转速的关系进行分析，提取出瞬时转速波动与各缸简谐力矩间的关系的一种诊断方法。该方法操作简单，通过对瞬时转速进行时域、频域或时频分析，得到各气缸简谐力矩的变化特征以实现对柴油机的故障诊断；该方法在缸数较少的直列柴油机的故障诊断中取得了较好的效果[3]。

2.3 基于振动信号的故障诊断

目前，故障诊断领域针对振动信号的分析主要分为3个领域：频域分析、时频分析和模态分解[9]。

频域分析技术在旋转类机械故障诊断中有较广泛的应用。其主要原理是通过设置不同故障，运用频谱分析技术，针对不同故障出现的振动频域特征进行比较以作为故障特征。20世纪80年代开始，最先由美国科学家提出通过采集缸盖上振动信号来分析诊断柴油机故障的方法；我国学者对柴油机缸盖系统的模型和传递特性也进行了深入研究。由于频域分析消除了所有时域信息，因此只有在故障信号与正常信号出现极大差异时才有效，而出现极大差异时，这些故障往往可以直接通过其他特征显示，因此，该方法比较受限。

为解决频谱分析受限的问题，有研究者提出将柴油机故障信号投射到时频域进行分析，利用时频分析可以观察微小时间间隔内频率的异常变化。有学者利用改进小波包算法克服了传统小波包分解算法频率混叠的问题，对气门间隙故障进行了诊断，取得了一定的效果。虽然利用时频分析技术处理柴油机振动信号有诸多优点，但仍然有一些不足限制了它在实际中的应用。首先，时频分析技术总需要在时频聚集性和抑制交叉项之间做出取舍；其次，很多时频分布的计算效率较低，难以应用于在线诊断系统中；最后，对时频图的解释需要专业人士进行干预。因此，目前针对时频图的分类方法仍然不够成熟。

模态分解技术是一种数据驱动的信号自适应分解方法，它能将信号自适应从低频到高频分解为若干固有模态函数与其余项之和，分解出的IMF具有瞬时频率的物理意义。该方法最常见的手段是经验模态分析（EMD）和小波包分解技术，有学者利用EMD对柴油机振动信号进行分解，选取几个IMF提取小波包特征，利用提取的小波包特征与支持向量机进行训练得到分类机器，实现对柴油机常见故障的诊断。基于各类模态分解方法诊断柴油机的研究很多，但同时也存在一些问题，比如多数方法分解模态数量无法给定，且模态选择并没有统一成熟的方法，同时，模态分解的计算量较大，难以运用到在线诊断中。

2.4 基于滑油分析的故障诊断

基于滑油分析的故障诊断方法主要就是对滑油的品质、滑油黏度、滑油酸碱值、滑油灰分和滑油金属元素含量等进行检测[4]。随着柴油机技术的不断发展，滑油分析技术也逐渐被运用于各类船舶主机，其中最常见的是利用光谱和铁谱进行分析，通过对超标元素的监测报警来达到故障预警和诊断的目的。

19世纪40年代，美国铁路部分首次将光谱分析技术运用于监测滑油中金属元素的浓度，用来确定机车发动机的磨损情况；自十九世纪七十年代铁谱技术的出现，该技术越来越多的被运用到机械设备故障诊断中；国内东风集团研制出可以检测到大约5μm 大小的铁磁颗粒设备，通过监测铁磁颗粒来得知柴油机机构间的磨损情况。

3 船用推进柴油机视情诊断技术分析

3.1 热力参数诊断法

基于热力参数的诊断方法效果较为准确，其核心优势在于能够获取较为准确的缸内压力。但是在测取缸内压力这一关键参数时，需要测功通道，而部分中小型柴油机未设置测功通道，无法通过该方法进行有效的故障诊断；同时，缸压传感器价格昂贵，稳定性较差，若长期安装在测功通道上，气缸内部的热冲击和高温环境会对传感器造成不可逆的损坏，因此在使用上受到了一定的限制。

3.2 瞬时转速诊断法

瞬时转速适用于长期在线监测，同时能够对柴油机各气缸的运转状态进行有效评判，但其核心在于利用气缸发火激励所导致的瞬时转速波动来反推气缸做工能力是否正常，反推的计算难度大，各机械组件间的噪声干扰也是导致计算无法精准的原因之一，对于具体故障细节信息的捕捉也需要进一步深入研究。

3.3 振动信号诊断法

柴油机各个振动激励源共同作用，会导致柴油机机体产生振动。振动信号易于测量，但是各个激励源振动响应在传递到振动传感器过程中的传递路线较为复杂，在路径中受到的衰减和卷积难以预知，且各个激励响应间也会互相干扰，同时，环境噪声也会干扰振动信号，这使得直接利用机体表面振动信号提取柴油机故障特征具有一定难度，需要通过更多振动信号时域及频域同时分析，提取更多有效的特征参数来解决故障预警问题。

3.4 滑油分析诊断法

目前检测滑油质量，主要是以大型的离线式设备进行分析，虽然这些设备检测的精度高，但是这些设备价格昂贵，需要专业人员进行操作，且需要送至专门的监测机构进行测量，花费时间长，对检测的要求也更高，这些原因导致该方法在工程实际中推广度不高。

4 视情诊断技术研究难点与展望

从船用推进柴油机视情诊断技术研究现状可以看出，国内外针对该项技术从不同类型的型号、不同类别的参数、对应不同故障的特征量入手，已研发出了许多具有较好效果的故障诊断仪器。但是不同的仪器均只能针对特定的故障，如热力参数诊断法主要针对缸内做功故障；瞬时转速诊断法可以发现做功趋势，却无法精准定位；振动信号诊断法针对主轴承、曲柄等机械故障更有优势；滑油监测则主要针对机械耦合过程中的磨损故障，如何能够实现1套设备即能完成多数故障的视情诊断将会成为今后研究的重点。

随着计算机技术的发展，越来越多的数据算法被应用到工程实际中，并伴随着传感器技术的进步，能够测取更多更精准的特征量。因此，可以通过对传感器设备收集到的数据信号进行处理和分析，并对这些数据进行储存。在故障诊断时，可以结合历史数据信息，综合识别当前运行状态，对故障进行较为精准的判别。这种诊断方法的本质就是模式识别与数据分类问题。

船用推进柴油机的数据信号是典型的非线性多特征，则可针对该特点，运用主特征提取、核主元分析以及流行学习中核局部保持投影法，对数据进行降维处理，在利用最小二乘支持向量机等方法结合对故障进行分类，则能快速对故障进行识别。

该技术的难点在于数据样本的获取，这对于样机故障样本数据的采集提出了更高要求。对于不可逆、破坏性的故障数据如何采集，也需要当今学者进一步进行研究。

5 结论

船用推进柴油机是舰船的心脏，而针对船用推进柴油机视情诊断技术的研究方兴未艾，随着计算机算法水平的不断完善、传感器技术水平和经济实力的提高，基于数据信号的故障识别方法终将能达到一个新的高度。