柴油机故障智能诊断系统简介PPT文档.ppt

单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,JIMEI UNIVERSITY MARINE ENGINEERING INSTITUTE,第五章,船用柴油机,故障智能诊断,系统研究,一、传统柴油机性能参数诊断分析方法,在实船上轮机员通常采用,测量示功图的方法,对柴油机运行工况进行,人工诊断,，因为,示功图,是描述柴油,机动力性能,的基本手段，较好地,反映了,柴油机作出,机械功的热力交换过程,，故长期以来，一直,利用示功器,对柴油机工作过程作出,综合性的故障诊断,；,但作为柴油机性能诊断系统，,示功器测量难度较大,，且传感器昂贵，不利于,长期监控,。,1,二、,现代柴油机,的性能参数监测方法,现代柴油机性能参数,监测对象,：,增压器运行性能、活塞环工作状态、气缸润滑和磨损监测、气缸燃烧品质和气缸热负荷监控、喷射系统监控、排气监控。,活塞环工作状态检测,：采用,安装在缸套表面的磁电式传感器,进行连续监侧,活塞环工作状态,的变化，判断卡环、断环；如：,MAN,公司,SIPWA-TP,装置。,气缸润滑和磨损监测,：在,气缸表面安装,热电偶,，用于连续监测,活塞环通过时引起的温度变化,，如因,断油高温引起的温度脉冲值升高,。,气缸燃烧品质,：通过使用装于示功器,电阻应变式传感器或压电石英式传感器和装于自由端的曲轴转角传感器,测取,P-,曲柄转角图,进行分析；,气缸热负荷监测,：,通过,安装在气缸盖上的热电偶,连续测量温度的变化,。,喷射系统监控：,通过使用,电阻应变式传感器或压电石英式传感器,测取高压油泵,泵油时的压力波及喷油器的喷射压力,进行监控。,2,对于船舶柴油机故障监测与诊断的方法是多种多样的，传统的方法主要有,振动法、热力参数分析法、油液分析法、压力波分析法、瞬时转速法、温度分布法及红外测温法,等，但最常用的是,热力参数分析法、油液分析法和振动分析法。,主要分为如下几种：,热力参数分析法,油液分析法,振动分析法,二、传统的故障诊断技术,3,随着现代,科学技术的发展及自动化程度,的提高，柴油机故障诊断技术也经历着,重大的变化,。检修方式也从最开始的,事后维修,发展到,定时检测,，,到现代基于故障诊断技术的,视情维修,。其传统的诊断方法日益显现出不足和弊端，于是产生和发展了许多,故障诊断的现代方法,。,基于,专家系统,的智能化诊断方法,基于,神经网络,的诊断方法,基于,灰色系统理论,的诊断方法,基于,信号处理技术,的诊断方法,基于,混合系统,的智能诊断方法,二、现代的故障诊断技术,4,网络化的故障诊断技术：,网络化是21 世纪故障诊断技术的发展方向,，随着,计算机网络技术的发展及通讯技术的进步,，利用各种通讯手段将多个故障诊断系统联系起来，实现资源共享，可提高诊断的质量和精度。,优点：,将故障诊断系统与数据采集系统结合起来组成网络，有利于对主机的管理，减少设备的投资，提高设备的利用率，必要时可与企业的,MIS,系统相联结，促进管理的一体化、现代化。,典型系统：,上海船舶运输科学研究所研制的“船舶集成平台管理系统,(IPMS)”,即为网络化故障诊断的平台系统,。,1,）能够做到故障的,智能化诊断、提前发现故障并及时诊断故障原因,，这将使监测技术发生质的变化，有效避免事故的发生。在船舶信息集成的基础上；,2,）,船岸连接还能够使岸上人员协助船上人员实现对船舶的实时动态监听、调试,诊断及维护,；,3,）利用,远程故障诊断中心的人类专家或专家系统软件,作出,故障判断和排除对策,，有效地提高船舶的航行的安全性,。,三、柴油机故障诊断技术的发展方向,5,专家系统,是指利用,研究领域专家,的,专业知识,进行,推理,去解决专业的,高难度,的实际问题的智能系统。,主要特点：,故障诊断专家系统,作为专家系统中的一个分支，是人们根据长期的,实践经验和大量的故障信息知识,，设计出的,一种智能计算机程序系统,，以解决难以用,数学模型,来精确描述的系统故障诊断问题。,组成：,专家系统的,核心,主要包括以下几部分,:,知识库、知识获取部分、推理机、解释部分,。,在知识表达方面,大多数诊断型专家系统都是以,产生式规则和框架,进行知识表达；,在诊断推理方面,，着重于对,推理逻辑和推理模型,的研究上。,模糊逻辑,作为一种降低系统复杂性的方法近期在专家系统的推理逻辑中得到了,广泛的应用,，,CAPA,人工判断专家系统,便是一种基于专家系统的故障诊断系统,。,基于,专家系统,的智能化诊断方法,6,神经网络结构图,一个典型神经元模型由输入层、网络权值和阈值、求和单元、传递函数和输出组成。,网络权值,表示输入与神经元间的,连接强度,；,阈值,为神经元的,变化范围,；,求和单元,是对输入信号的,加权求和,。,W1,7,工作原理：,基于神经网络的故障诊断技术，就是通过,对故障实例和诊断经验,的训练学习，用分布在,网络内部的连接权值,来表达所学习的故障诊断知识的技术,它具有对故障模式的联想记忆、模式匹配和相似归纳能力，从而实现故障与,征兆之间复杂的非线性映射关系,。,目前，神经网络在柴油机故障诊断中的运用主要有：神经网络直接用于故障诊断。挑选,关键参数,作为,输入层,，,故障参数,作为,输出层,，利用,典型样本学习所得权值,进行模式识别。,基于,神经网络,的诊断方法,8,灰色系统理论,是,1982,年由,华中理工大学学者邓聚龙教授,创立并发展起来的，以其新颖的思路和广泛的适用性在理论与工程界引起广泛的注意，并迅速在社会、经济及工程等许多领域获得广泛应用。,工作原理,：,灰色理论用于船舶柴油机故障诊断的原理,:,把,柴油机系统看成是一个复杂的灰色系统,，利用,存在的已知信息,去推知含有,故障模式的不可知信息的特性、状态和发展趋势,，对未来的发展做出,预测和决策,，其过程即是一个,灰色过程的白化过程,。,组成：,灰色理论在故障诊断中的应用包括,灰色系统建模、关联度分析、灰色模型预测,等。,优点：,利用灰色系统可以实现,故障的预测,，其,准确率高,，,计算量小，易于微机实现,。,基于灰色系统理论的诊断方法,9,传统诊断方法存在的不足：传统的基于检测数据处理的诊断方法是,通过检测信号,的处理来实现,船舶工况监视与故障诊断,的，但当,故障类型比较复杂,时，为了能把故障比较细致地区分出来，系统显得无能为力。,人工智能技术为核心的智能化诊断：,以,专家系统，人工神经网络、模糊逻辑、进化算法,为代表的人工智能技术代表了一种新的方法体系,它的应用为解决船舶,故障诊断问题开辟了一条新的途径,。尤其,船舶结构复杂,，导致故障原因种类繁多，,该领域专家缺乏，应用专家系统，可以直接到知识库中搜索专家经验，凭借专家知识很快找到故障源,;,应用,人工神经网络,可以训练网络从定量的历史故障信息中进行学习,训练过的网络就具备了分辨故障原因与故障类型的能力。,随着船舶的日益现代化,基于人工智能的诊断将是船舶故障诊断的发展方向,。,以人工智能技术为核心的智能化诊断,10,船舶系统是一个相当复杂的系统，对于船舶故障诊断来说，采用基于,知识的诊断方法，知识库是非常庞大的,，这已经成为阻碍船舶故障诊断技术发展的,障碍性问题,。,因此，我们可以借鉴数据库中关于,信息存储、共享、并发控制和故障恢复的技术,为吾所用，改善诊断系统的性能。如,:,数据库的基本范例,(,输人、检索、更新等,),可作为新的知识库范例，,数据库的基本目标,(,共享性、独立性、分布性,),可作为新的知识库基本目标，,数据库的三级表示与设计方法,可用作新知识库的设计方法。船舶诊断技术的进一步发展和应用越来越表明，,结合数据库技术可以克服其自身不可跨越的障碍,这将成为船舶故障诊断这样复杂系统成功的关键,。,以数据库技术与船舶诊断技术的结合故障诊断系统,11,热力参数分析法是利用船舶,柴油机工作时热力参数的变化来判断其工作状态,的，这些参数包括,气缸压力示功图,、,排气温度、转速、滑油温度、冷却水进出口温度及排放,等。,热力参数分析法着重对,柴油机性能好坏做出判断,，在这些参数中,示功图,包含的信息量最多：,1,）根据示功图可以计算,指示功、压力升高率和压缩压力,；,2,）可以,判断燃烧质量的好坏及各缸功率是否平衡,。但示功图的测量难度大，特别是,压力传感器的寿命及可靠性,是利用示功图诊断其,性能的主要问题,。,主要开发了船舶柴油机性能诊断系统,有挪威,KYMA,公司研制的“,Marine Performance Monitoring”,。我国天津大学、,上海内燃机研究所,等单位开展了利用,柴油机示功图判断其柴油机性能与状态,。,热力参数分析法,12,综合利用,油品化验、铁谱分析、含铁量检查,，通过对润滑油中,磨粒浓度、磨粒形状及大小的变化、油质的变化、含铁量的变化,进行整体磨损状态分析,来判断柴油机的,磨损状态及故障状态,。,油液分析主要分为两大类,:,一类是,油液本身物理化学性能,的分析；另一类是油液中,不洁物质的分析技术,，包括,铁谱分析、光谱分析和颗粒计数法,等。,油液分析的优缺点,：,优点：,油液分析提取信息十分方便，可以避免声振技术存在的,频谱干扰,等不足。,缺点：,但,光谱技术诊断,的价格昂贵，,铁谱技术,手动操作较多，速度慢，分析判断和识别要求有,丰富经验,的技术人员,其使用受到一定限制，且标准图谱积累需时较长。,1989,年美国,CARBORUDUM,公司制作了一套,铁谱分析软件系统,(FAST,系统,);1992,年,ROYLANCE,等人开发出了计算机辅助,微粒分析,CASPA,专家系统,可以对磨粒进行系统的形貌分析。,我国西安交通大学润滑理论与轴承研究所,1990,年推出了,OLFI,型在线式铁谱仪,东风汽车工程研究所也研制出了新型的,ZX21,智能化在线铁谱仪,能有效检测到到大于,5m,的铁磁磨,。,油液分析法,13,工作原理,：利用船舶柴油机在工作时,产生的振动信号,经,测试、数据分析及处理,对,内部零部件的状态,进行诊断的方法。,优缺点,：该方法具有,诊断速度快、准确率高和能够实现在线诊断,的特点。,在国内,振动监测诊断柴油机故障在实验室已取得了许多研究成果。如：,1,）在,气缸头安装振动传感器,通过分析振动信号诊断缸内故障,；,2,）利用振动信号诊断柴油机主轴承故障；,3,）利用润滑油管路内的压力波信号诊断柴油机轴承故障,。,在利用,机器表面振动信号诊断,活塞、气缸磨损,气阀漏气和主轴承状态等方面,武汉理工大学,做了大量的实验研究,并研制出,柴油机智能诊断仪,DCMII,：,可不解体,诊断船舶柴油机活塞,缸套磨损和气阀漏气等故障。,振动分析法：,14,