王英敏， 崔濤， 張付軍， 董天普

(1.北京理工大學(xué) 機械與車輛學(xué)院, 北京 100081; 2.河北工程大學(xué) 水電學(xué)院， 河北 邯鄲 310027)

基于局部線性模型樹模型的柴油機進(jìn)氣系統(tǒng)漏氣和堵塞故障診斷

王英敏1,2， 崔濤1， 張付軍1， 董天普1

(1.北京理工大學(xué) 機械與車輛學(xué)院, 北京 100081; 2.河北工程大學(xué) 水電學(xué)院， 河北 邯鄲 310027)

柴油機進(jìn)氣系統(tǒng)漏氣和堵塞等性能退化型故障將會導(dǎo)致排放惡化和經(jīng)濟性下降。針對進(jìn)氣系統(tǒng)具有較強的非線性，難以建立精確的數(shù)學(xué)模型問題，提出基于局部線性模型樹(LOLIMOT)模型的故障診斷方法，為在線故障診斷提供一種思路。提取進(jìn)氣壓力波的一次諧波信號幅值與相位、充量系數(shù)為故障特征，采用 LOLIMOT方法對充量系數(shù)、進(jìn)氣壓力波動幅值與相位信號建立基于發(fā)動機轉(zhuǎn)速和進(jìn)氣密度的參考模型；采用奇偶方程生成3個殘差信號，計算各個殘差信號的閾值；分析殘差信號和故障類型的映射關(guān)系。結(jié)果表明：所建進(jìn)氣壓力波動幅值LOLIMOT模型、進(jìn)氣壓力波動相位LOLIMOT模型、充量系數(shù)模型驗證數(shù)據(jù)與模型仿真數(shù)據(jù)具有較高線性相關(guān)度；采用充量系數(shù)、進(jìn)氣壓力波幅值與相位為故障特征值建立的LOLIMOT模型生成殘差信號的故障診斷方法，可診斷進(jìn)氣系統(tǒng)漏氣故障和中冷器堵塞故障。

動力機械工程； 進(jìn)氣系統(tǒng)； 性能退化型故障； 局部線性模型樹； 故障診斷

0 引言

隨著人們對保護環(huán)境的要求日益迫切，國內(nèi)外排放法規(guī)強制要求對發(fā)動機排放相關(guān)的故障及時檢測和維修[1]。柴油機進(jìn)氣系統(tǒng)的工作狀態(tài)直接影響缸內(nèi)燃燒的狀態(tài)，當(dāng)進(jìn)氣系統(tǒng)發(fā)生故障時，會導(dǎo)致經(jīng)濟性下降和排放性能惡化。國家標(biāo)準(zhǔn) GB17691—2005和GB18352.3—2005 均強制要求對發(fā)動機的排放相關(guān)故障進(jìn)行及時檢測和維修[2]。因此，針對進(jìn)氣系統(tǒng)的故障診斷是十分必要的。

柴油機進(jìn)氣系統(tǒng)故障主要包括進(jìn)氣流量傳感器故障、進(jìn)氣壓力傳感器故障、進(jìn)氣系統(tǒng)漏氣故障和進(jìn)氣歧管堵塞故障等。針對傳感器故障，主要采用基于解析模型的方法[3-4]、基于檢測濾波器的方法[5-6]和基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法[7-8]。而針對漏氣和堵塞等性能退化型故障目前研究較少，Nyberg等[9]提出基于解析模型的方法對柴油機進(jìn)氣系統(tǒng)漏氣故障進(jìn)行了診斷。Vinsonneau等[10]在改進(jìn)模型的基礎(chǔ)上，進(jìn)行故障診斷。Sv?rd等[11]在2013年又提出基于故障模型和數(shù)據(jù)驅(qū)動的診斷方法，對漏氣和堵塞故障進(jìn)行了診斷。上述基于模型的方法，對解析模型依賴程度強，且只針對特種工況下的故障，可移植性不高[12]。

柴油機本身是一個復(fù)雜的非線性系統(tǒng)，不易建立精確的數(shù)學(xué)模型。而之前的基于振動信號或模型[9]的方法無法進(jìn)行在線應(yīng)用。本文提出的故障診斷方法為在線診斷提供了一種思路。局部線性模型樹(LOLIMOT)可針對非線性系統(tǒng)建模。本文采用基于LOLIMOT的方法對柴油機進(jìn)氣系統(tǒng)充量系數(shù)和進(jìn)氣壓力波提取的特征信號進(jìn)行建模，采用信號模型不依賴于系統(tǒng)解析模型；采用奇偶方程法產(chǎn)生殘差信號，并對殘差信號進(jìn)行統(tǒng)計學(xué)分析，確定殘差閾值范圍；并對DEUTZ6V2015增壓柴油機的進(jìn)氣系統(tǒng)漏氣和堵塞故障進(jìn)行了診斷。

1 LOLIMOT模型介紹

LOLIMOT算法首次被Nelles提出，Pedram 等證明了在研究非線性系統(tǒng)和模式識別方面LOLIMOT算法與其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比是一種更有效的網(wǎng)絡(luò)。

LOLIMOT的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖1所示，LOLIMOT的輸出是將常用的徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出層權(quán)值用輸入的線性函數(shù)代替。其工作空間按二叉樹算法被分成M個子空間，每個子空間代表一個局部模型。圖1中：u1和u2為LOLIMOT輸入;φi，i=1,2,3，…，M，為第i個局部模型的權(quán)重函數(shù)，決定每個局部模型的有效區(qū)間及局部模型之間的過渡關(guān)系;yi，i=1,2,3，…，M,為第i個局部模型的輸出模型;y為LOLIMOT輸出, 是M個局部模型的加權(quán)和。

圖1 LOLIMOT的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)Fig.1 Network structure of LOLIMOT

LOLIMOT的訓(xùn)練也是通過二叉樹進(jìn)行的，以輸入空間為兩維，迭代4次為例，分割過程如圖2所示。LOLIMOT方法將輸入空間即工作空間看成超矩形，每次迭代將輸入空間形成的超矩形按二叉樹重新劃分，每次分割有兩種分法，從中選擇訓(xùn)練誤差最小的一種劃分作為新的超矩形，每個超矩形代表一個局部模型。

圖2 LOLIMOT的4次迭代過程示意圖Fig.2 Four iterations of LOLIMOT algorithm

國內(nèi)外學(xué)者利用LOLIMOT在不同領(lǐng)域已取得了一些研究成果。Petchinathan等[13]在2014年將LOLIMOT算法用于非線性系統(tǒng)識別。Lucas等[14]在2012年將LOLIMOT算法用于地下空洞的估計。王新宇等[15]在2015年將LOLIMOT算法用于柴油機高壓共軌排放模型的建立。Kolewe等[16]在2015年采用LOLIMOT算法對柴油機排氣流量進(jìn)行估計。逄紅[17]采用LOLIMOT算法對發(fā)動機排放、扭矩和經(jīng)濟性建模，避免了基于脈譜圖(MAP)控制方法上的復(fù)雜性。Sequenz[18]采用LOLIMOT算法建立排放模型，并指出LOLIMOT方法在算法復(fù)雜性和時間上比常規(guī)方法例如常規(guī)MAP標(biāo)定法、一種核方法和自適應(yīng)多項式擬合等方法具有一定優(yōu)越性。

2 基于LOLIMOT模型的故障診斷系統(tǒng)

基于模型診斷的基本思想就是，利用系統(tǒng)內(nèi)部結(jié)構(gòu)、行為或功能模型來預(yù)測系統(tǒng)行為，并將這些模型預(yù)測值與系統(tǒng)觀測值進(jìn)行比較?；谀Ｐ偷牟裼蜋C故障診斷模塊主要包括模型、殘差生成器和判別準(zhǔn)則三部分。本文中診斷系統(tǒng)如圖3所示，故障包括柴油機故障，不考慮執(zhí)行器和傳感器故障，參考模型采用LOLIMOT模型；殘差生成器采用奇偶方程法[19]；故障診斷識別采用基于殘差閾值方法的判定規(guī)則。

圖3 基于模型的故障診斷框架Fig.3 Fault diagnosis scheme based on model

2.1 進(jìn)氣系統(tǒng)模型的建立

進(jìn)氣系統(tǒng)建模采用半物理仿真方法和LOLIMOT建模方法。半物理仿真法采用平均值模型建模，不考慮循環(huán)內(nèi)的變化，認(rèn)為進(jìn)氣系統(tǒng)是一個理想的開口系統(tǒng)。根據(jù)速度- 密度法，可得到進(jìn)入氣缸的空氣質(zhì)量流量為

(1)

式中：Vd為氣缸排量(m3)；R為空氣的氣體常數(shù)，R=287 J/(kg·K)；Ti為進(jìn)氣溫度；ΦC為充量系數(shù)；pi為進(jìn)氣壓力；n為發(fā)動機轉(zhuǎn)速。

(2)

在以往的研究中，ΦC一般通過查基于發(fā)動機轉(zhuǎn)速和進(jìn)氣歧管壓力的穩(wěn)態(tài)MAP得到。而本研究中，考慮到進(jìn)氣系統(tǒng)中溫度對進(jìn)氣狀態(tài)的影響，為了更好體現(xiàn)熱交換、氣體回流等非線性現(xiàn)象。采用LOLIMOT對ΦC建立基于發(fā)動機轉(zhuǎn)速和進(jìn)氣密度的模型。

ΦC≈fΦC(n,ρi)，

(3)

(4)

式中：ρi為進(jìn)氣密度，采用理想氣體方程通過進(jìn)氣壓力和溫度計算得到。

當(dāng)故障發(fā)生時，對進(jìn)氣壓力影響明顯[5-7]。進(jìn)氣壓力的波動受到氣缸工作循環(huán)的影響。由于進(jìn)氣系統(tǒng)內(nèi)的氣體，可以認(rèn)為是應(yīng)力、應(yīng)變呈正比的牛頓流體，進(jìn)氣系統(tǒng)內(nèi)的氣體的運動，可視為彈性系統(tǒng)在外激振力作用下的受迫振動。因此，進(jìn)氣壓力波動也將是以發(fā)動機的工作循環(huán)為周期的。從角域分析，對于六缸四沖程柴油機來說，其波動周期為120°. 發(fā)動機轉(zhuǎn)速為1 300 r/min，扭矩在1 100 N·m工況下，采用洛陽南峰機電設(shè)備制造有限公司生產(chǎn)的440 kW電渦流測功機和瑞士奇石樂公司生產(chǎn)的DEWE-3010燃燒分析儀，每0.2°CA采集一次進(jìn)氣壓力，測量結(jié)果如圖4所示。本文中進(jìn)氣壓力可近似為一個平均幅值和一個一次諧波。

圖4 進(jìn)氣壓力波形圖Fig.4 Waveform of intake pressure

進(jìn)氣壓力可近似表示為

(5)

分別對進(jìn)氣壓力的幅值和初始相位用LOLIMOT算法建模，

Apm,i≈fApm,i(n,ρi),

(6)

φpm,i≈fφpm,i(n,ρi),

(7)

2.2 殘差的生成

利用上面所建立的信號模型，采用奇偶方程方法生成3個殘差。具體為

rΦC=ΦC-fΦC(n,ρi)，

(8)

rApm,i=Apm,i-fApm,i(n,ρi)，

(9)

rφpm,i=φpm,i-fφpm,i(n,ρi).

(10)

3 柴油機進(jìn)氣系統(tǒng)故障診斷LOLIMOT信號模型

3.1 柴油機進(jìn)氣系統(tǒng)故障診斷系統(tǒng)診斷試驗

圖5 DEUTZ-BF6M1015C渦輪增壓柴油機臺架Fig.5 DEUTZ-BF6M1015C turbocharged diesel engine

圖5為本文所采用的增壓柴油機臺架試驗，臺架試驗以DEUTZ-BF6M1015C發(fā)動機為診斷對象，采用440 kW電渦流測功機和DEWE-3010燃燒分析儀，可基于角度或時間采集氣缸壓力、進(jìn)氣壓力、排氣壓力和瞬時轉(zhuǎn)速等工況數(shù)據(jù)。從電子控制單元中可獲取的參數(shù)有環(huán)境壓力、環(huán)境溫度和進(jìn)氣壓力、進(jìn)氣溫度、進(jìn)氣流量等。

表1為DEUTZ-BF6M1015C發(fā)動機的主要技術(shù)參數(shù)。

表1 發(fā)動機技術(shù)參數(shù)

由于臺架試驗條件限制，LOLIMOT模型所需的數(shù)據(jù)提取過程存在干擾。本文中對故障設(shè)置采用發(fā)動機性能仿真軟件GT-Power對柴油機進(jìn)行建模，在模型上進(jìn)行仿真實驗。韓愷等根據(jù)柴油機臺架試驗數(shù)據(jù)建立模型如圖6所示。并對柴油機模型的燃燒過程、進(jìn)排氣系統(tǒng)和整體性能進(jìn)行了校驗，誤差都在5%以內(nèi)[20]，符合模擬計算需求，可用于柴油機故障診斷驗證。

圖6 DEUTZ-BF6M1015C渦輪增壓柴油機仿真模型Fig.6 Simulation model of DEUTZ-BF6M1015C turbocharged diesel engine

本文在所建柴油機模型上選取1 000 r/min、1 300 r/min、1 500 r/min、1 700 r/min和1 900 r/min共5組能夠覆蓋DEUTZ-BF6M1015C柴油機主要工況范圍的轉(zhuǎn)速，并在每組轉(zhuǎn)速下扭矩開始點為200 N·m、每200 N·m選擇一個穩(wěn)態(tài)工況點，最大直到外特性點獲取學(xué)習(xí)實驗數(shù)據(jù)。在1 400 r/min和1 800 r/min兩組典型轉(zhuǎn)速下,負(fù)荷分別為10%、25%、50%、75%和100% 5個穩(wěn)態(tài)工況下獲取驗證數(shù)據(jù)。如圖7所示，所取學(xué)習(xí)實驗數(shù)據(jù)能代表發(fā)動機主要工況，驗證數(shù)據(jù)代表典型工況。其中：圓圈“○”表示學(xué)習(xí)實驗數(shù)據(jù)，用來建立LOLIMOT參考模型；三角“△”表示驗證數(shù)據(jù)，用來驗證所建立的參考模型準(zhǔn)確性；實心方框“■”為發(fā)動機外特性工況點。

圖7 DEUTZ-BF6M1015C渦輪增壓柴油機仿真模型實驗數(shù)據(jù)和驗證數(shù)據(jù)Fig.7 Experimental and test data

3.2 進(jìn)氣系統(tǒng)LOLIMOT建模結(jié)果分析

采用LOLIMOT算法建模時，編程時定義maximp為閾值，當(dāng)每次劃分全局誤差降低值小于閾值時，訓(xùn)練結(jié)束，本實驗設(shè)置為5%.

3.2.1 進(jìn)氣壓力波動幅值模型

進(jìn)氣壓力波動幅值建模以發(fā)動機轉(zhuǎn)速和進(jìn)氣密度作為輸入，采用學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)建模,驗證數(shù)據(jù)對模型驗證。

如圖8所示，超平面分割11次后，全局誤差符合要求，迭代停止，分割停止共12個超平面。圖9為11次迭代過程。

圖8 進(jìn)氣壓力波動幅值訓(xùn)練全局誤差Fig.8 Global training error of air inlet pressure fluctuation amplitude

圖9 LOLIMOT算法的11次迭代過程Fig.9 Eleven iterations of LOLIMOT algorithm

為了評估所建進(jìn)氣壓力波動模型和實驗結(jié)果之間的準(zhǔn)確性，采用統(tǒng)計學(xué)概念，線性相關(guān)系數(shù)R2和平均相對誤差A(yù). 當(dāng)線性相關(guān)系數(shù)R2越接近1，平均相對誤差越小，則說明兩數(shù)值的相關(guān)度越強[21-22]。

采用圖7中所示的驗證數(shù)據(jù)，得到模型數(shù)據(jù)和實驗值如圖10所示，進(jìn)氣壓力幅值的實驗值和模型輸出值的線性相關(guān)系數(shù)R2達(dá)到98.7%，實驗值和模型輸出值的平均相對誤差A(yù)為6.6%.

圖10 進(jìn)氣壓力幅值線性回歸Fig.10 Experimental and test data of linear regression coefficient of intake pressure amplitude

圖11為LOLIMOT算法所建進(jìn)氣壓力波動幅值參考模型，表明進(jìn)氣壓力波動幅值變化與轉(zhuǎn)速變化呈近似線性變化；在低轉(zhuǎn)速時，受密度影響較小，幅值波動較小；而在高轉(zhuǎn)速時受密度影響較大。因此，在相同轉(zhuǎn)速下,不同負(fù)荷時,進(jìn)氣壓力波動的規(guī)律相近,負(fù)荷越大,進(jìn)氣壓力的波動范圍也越大；隨著轉(zhuǎn)速的變化,波動強度也是隨轉(zhuǎn)速波動變化的[23]。

圖11 進(jìn)氣壓力波動幅值LOLIMOT模型Fig.11 Reference model of intake pressure amplitude

3.2.2 進(jìn)氣壓力波動相位模型

進(jìn)氣壓力波動幅值建模以發(fā)動機轉(zhuǎn)速和進(jìn)氣密度作為輸入。如圖12所示，經(jīng)過14次分割后，全局誤差達(dá)到要求，分割停止。圖13為14次迭代過程。

圖12 DEUTZ-BF6M1015C渦輪增壓柴油機仿真模型實驗數(shù)據(jù)和驗證數(shù)據(jù)進(jìn)氣壓力波動相位訓(xùn)練全局誤差Fig.12 Experimental and test data of global training error of intake pressure fluctuation phase

圖13 LOLIMOT算法的14次迭代過程Fig.13 Fourteen iterations of LOLIMOT algorithm

如圖14所示，采用圖7中驗證數(shù)據(jù)對所建模型進(jìn)行驗證，進(jìn)氣壓力相位的實驗值和模型輸出值的線性相關(guān)系數(shù)R2為97.8%，平均相對誤差A(yù)為5.4%.

圖14 進(jìn)氣壓力相位線性回歸Fig.14 Experimental and test data of linear regression coefficient of intake pressure phase

圖15為LOLIMOT算法所建進(jìn)氣壓力波動相位參考模型，表明隨著發(fā)動機轉(zhuǎn)速增加，進(jìn)氣壓力波動相位角度增加。主要是由于發(fā)動機進(jìn)氣波動按照當(dāng)?shù)匾蛩卦谶M(jìn)氣管中傳播，由于密度變化較小，波動速度變化不大，所以密度對相位角影響較小。因此進(jìn)氣壓力波動相位與轉(zhuǎn)速近似成線性關(guān)系[24]。

圖15 進(jìn)氣壓力波動相位LOLIMOT模型Fig.15 Reference model of intake pressure phase

3.2.3 充量系數(shù)模型

充量系數(shù)建模以發(fā)動機轉(zhuǎn)速和進(jìn)氣密度作為輸入。圖16顯示了分割9次時，此時全局誤差達(dá)到試驗要求，分割停止，共分成了10個超平面。

圖16 LOLIMOT算法的9次迭代過程Fig.16 Nine iterations of LOLIMOT algorithm

圖17顯示充量系數(shù)驗證數(shù)據(jù)的實驗值和模型輸出值的線性相關(guān)系數(shù)R2達(dá)到97.8%，實驗值和模型輸出值的平均相對誤差A(yù)為4%.

圖17 充量系數(shù)線性回歸Fig.17 Linear regression coefficient of volumetric efficiency

圖18為LOLIMOT算法所建充量系數(shù)參考模型，充量系數(shù)隨著轉(zhuǎn)速的增大而增大。

圖18 充量系數(shù)LOLIMOT模型Fig.18 Reference model of volumetric efficiency

4 柴油機進(jìn)氣系統(tǒng)故障診斷

4.1 故障診斷閾值的確定

在故障診斷系統(tǒng)中，閾值的設(shè)定直接影響故障診斷的成敗。如果閾值設(shè)置過低，則會出現(xiàn)誤診斷；如果閾值設(shè)置過高，則會出現(xiàn)漏診斷。閾值設(shè)定的合理性直接影響故障診斷系統(tǒng)的可靠性。

在理想狀態(tài)下，無故障時殘差信號為0，有故障時殘差值為非零。在實際中，由于信號采集過程中噪聲的影響和建模誤差的影響，無故障狀態(tài)時，殘差信號并不為0. 因此本文中通過統(tǒng)計分析轉(zhuǎn)速無故障工況下10組殘差數(shù)據(jù)，每組100個數(shù)據(jù)。以其中1組進(jìn)氣壓力波動幅值誤差數(shù)據(jù)分析，如圖19所示，殘差頻率分布直方圖為進(jìn)氣壓力波動幅值在無故障時的殘差分布情況。

圖19 進(jìn)氣壓力波動幅值殘差頻率分布直方圖Fig.19 Residual distribution histogram of intake pressure fluctuation amplitudes

通過圖20發(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)元素都分布在對角線兩側(cè)，逼近對角線，表明其殘差分布符合正態(tài)分布，其中數(shù)學(xué)期望μ=0.022 2，標(biāo)準(zhǔn)差σ=0.136 7.

圖20 進(jìn)氣壓力波動幅值殘差Q-Q圖Fig.20 Q-Q diagram of residual errors of intake pressure fluctuation amplitude

經(jīng)過分析發(fā)現(xiàn)10組殘差信號的頻率分布符合正態(tài)分布，設(shè)置信區(qū)間為95%，分別求得每組殘差信號的置信區(qū)間并設(shè)置閾值上下限。本文中所得閾值如表2所示。由于無故障時，進(jìn)氣壓力計算波動幅值計算在0.2 kPa. 根據(jù)故障出現(xiàn)時，超出閾值情況結(jié)合實際傳感器的測量精度，本文中進(jìn)氣壓力波動幅值可設(shè)置為1 kPa.

表2 故障診斷閾值

4.2 故障診斷結(jié)果分析

4.2.1 故障設(shè)置及殘差分析

本文設(shè)置中冷器到氣缸之間的漏氣故障和中冷器堵塞故障。如圖21所示為發(fā)動機故障設(shè)置部位，其中pi和Ti為進(jìn)氣壓力和進(jìn)氣溫度，在圖21中紅色線標(biāo)志位置設(shè)置漏氣故障直徑為3 mm和5 mm,中冷器堵塞20%和30%. 本文中考慮的是中冷器之后到氣缸之間的漏氣現(xiàn)象，采用漏氣直徑3 mm、5 mm進(jìn)行建模表示了漏氣的嚴(yán)重程度。中冷器堵塞20%和30%分別表示中冷器堵塞嚴(yán)重程度。本文中5 mm漏氣故障對柴油機發(fā)動機性能影響較為明顯[9]，該工況下30%堵塞已經(jīng)造成進(jìn)氣量減少近7%，對柴油機性能影響較明顯。當(dāng)然故障越早發(fā)現(xiàn)越好，因此本文針對不同程度的故障進(jìn)行診斷研究。

圖21 發(fā)動機故障設(shè)置Fig.21 Fault setting of engine

通過修改仿真模型中冷卻器元件模塊，修改Number of Identical Pipes項目中的參數(shù)，可完成對冷卻器堵塞故障設(shè)置。例如本文模擬了中冷器堵30%故障，具體從Number of Identical Pipes項目中的數(shù)值3 000改為2 100；通過進(jìn)氣管道設(shè)置Flowsplitright模塊和throttleConn模塊，設(shè)置漏氣直徑為5 mm，通過運行模型獲得有效參數(shù)。

由于隨著故障的嚴(yán)重程度，故障特征信號強度越明顯。在發(fā)動機轉(zhuǎn)速1 300 r/min、扭矩1 100 N·m工況下，中冷器在堵塞20%和30%時進(jìn)氣壓力幅值殘差近似正態(tài)分布，其分布如圖22所示。中冷器堵塞20%時的殘差分布大約在[-1.2 kPa -0.5 kPa]區(qū)間內(nèi)，中冷器堵塞30%時殘差分布大約在[-1.7 kPa -1.2 kPa]區(qū)間內(nèi)。按表2中的進(jìn)氣壓力幅值波動閾值[-1 kPa 1 kPa]，則中冷器堵塞20%故障診斷容易出現(xiàn)漏診斷，而中冷器堵塞30%時，誤診斷和漏診斷率較低。通過殘差頻率密度分布，可知針對堵塞30%的故障具有較高診斷率。同樣，在兼顧誤診斷率和漏診斷率都較低的情況下。同樣，漏氣直徑由小變大時的殘差分析方法類似。由于篇幅有限，針對其他殘差結(jié)果并未列出。通過分析誤差分布，本文針對5 mm漏氣故障和30%的中冷器堵塞故障具有較高的診斷率。

圖22 轉(zhuǎn)速1 300 r/min、扭矩1 100 N·m 工況下堵塞程度不同時的殘差頻率分布密度直方圖Fig.22 Residual distribution histograms in different blockages at 1 300 r/min and 1 100 N·m

4.2.2 漏氣故障

在發(fā)動機轉(zhuǎn)速1 300 r/min、扭矩1 100 N·m工況下，漏氣直徑為5 mm. 每0.2°CA采集一次進(jìn)氣壓力, 在20～22 s間設(shè)置漏氣故障，采集進(jìn)氣壓力值并進(jìn)行擬合。圖23所示為正常時進(jìn)氣壓力擬合波形和漏氣故障時進(jìn)氣壓力擬合波形。從中提取壓力波動幅值和相位，并與所建模型比較，得出殘差信號。

圖23 轉(zhuǎn)速1 300 r/min、扭矩1 100 N·m工況下的進(jìn)氣壓力Fig.23 Intake pressure at 1 300 r/min and 1 100 N·m

圖24為漏氣故障發(fā)生時殘差診斷圖。進(jìn)氣歧管漏氣故障發(fā)生時，充量系數(shù)殘差值超出正常閾值范圍。由于管道漏氣，進(jìn)氣壓力減小，進(jìn)入氣缸氣體量減小，充量系數(shù)減小。進(jìn)氣壓力波動幅值和相位的殘差值還在正常范圍，故障對其進(jìn)氣壓力波動影響較小。

圖24 轉(zhuǎn)速1 300 r/min、扭矩1 100 N·m 工況下的漏氣故障診斷Fig.24 Residual detection on leakage at 1 300 r/min and 1 100 N·m

4.2.3 堵塞故障

在發(fā)動機轉(zhuǎn)速1 300 r/min、扭矩1 100 N·m工況下，設(shè)置在中冷器和氣缸之間設(shè)置堵塞故障，每0.2°CA采集一次進(jìn)氣壓力, 在20～20 s間設(shè)置漏氣故障，故障診斷結(jié)果如圖25所示。

圖25 轉(zhuǎn)速1 300 r/min、扭矩1 100 N·m 工況下的堵塞故障診斷Fig.25 Diagnosis of blocking fault at 1 300 r/min and 1 100 N·m

在進(jìn)氣系統(tǒng)中冷器堵塞故障發(fā)生時，充量系數(shù)殘差值還在正常閾值范圍。由于進(jìn)氣歧管堵塞，進(jìn)氣壓力增大，進(jìn)入氣缸氣體量增大，因此充量系數(shù)增大，但其殘差值變化幅度較小。而故障對其進(jìn)氣壓力波動影響較大，進(jìn)氣壓力波動幅值殘差減小，相位的殘差值增大。

4.3 故障識別

通過實驗分析可得到故障狀態(tài)和殘差值之間的映射關(guān)系，表3為進(jìn)氣系統(tǒng)故障和殘差值的映射關(guān)系。

表3 故障和殘差值的映射關(guān)系

注：“-”表示殘差值和故障負(fù)相關(guān)，“+”表示殘差值和故障正相關(guān)，“*”表示殘差值與故障無關(guān)。根據(jù)所得故障類型和殘差的映射關(guān)系，充量系數(shù)殘差信號可以診斷漏氣故障，進(jìn)氣壓力波動的幅值信號和相位信號殘差可以診斷堵塞故障。

本文中采用模糊判定規(guī)則，具體規(guī)則如下：

1)如果D(rΦC)=-1，且D(rApm,i)=0和D(rφpm,i)=0，則進(jìn)氣歧管漏氣故障發(fā)生。

2)如果D(rApm,i)=-1且D(rφpm,i)=1，D(rΦC)=0，則進(jìn)氣歧管堵塞故障發(fā)生。

(11)

式中；di+是閾值上限，di-是閾值下限。

4.4 故障診斷算法的在線實現(xiàn)

4.4.1 傳感器采樣

本文試驗中采用DEWE-3100燃燒分析儀，可基于角度或時間采集進(jìn)氣壓力，每0.2°CA采集一次進(jìn)氣壓力，在模型仿真計算時也采用該采樣頻率。目前，真實車用傳感器大部分是基于時間進(jìn)行采集的。而德國BOSCH公司的進(jìn)氣壓力傳感器既可以基于時間采集也可以通過相位進(jìn)行采集。通過控制器設(shè)置同步相位采集。而在線故障診斷需考慮傳感器的響應(yīng)和精度，目前常用的BOSCH公司進(jìn)氣壓力傳感器，其響應(yīng)時間小于2 ms,采樣頻率為500 Hz左右。而本文中每0.2°CA采集一次進(jìn)氣壓力,其采樣頻率較高。Kistler傳感器可滿足其精度和響應(yīng)要求，但是由于其價格較高，不適宜批量生產(chǎn)。

通過進(jìn)一步分析，如圖26為轉(zhuǎn)速1 300 r/min外特性工況下的進(jìn)氣壓力波動，黑色為每2.5°CA采集的數(shù)據(jù)，紅色為0.2°CA采集的數(shù)據(jù)。發(fā)現(xiàn)每2.5°CA采集一次進(jìn)氣壓力也能精確提取進(jìn)氣壓力波動的幅值，擬合出一次諧波波形的幅值精度在0.000 1 kPa，不影響該故障診斷方法使用。

圖26 轉(zhuǎn)速1 300 r/min外特性時不同采樣時間間隔的進(jìn)氣壓力波形圖Fig.26 Intake pressure waveforms at different sampling intervals at 1 300 r/min

圖27為轉(zhuǎn)速1 300 r/min外特性工況下,采樣時間間隔分別為2.5°CA和0.2°CA時，采集數(shù)據(jù)的進(jìn)氣壓力升高率與累積頻率分布圖。由圖27可知，不同壓力升高率對應(yīng)的累積頻率分布近似一致，因此，在這兩種不同采樣時間間隔時，可以有效提取波形特征。

圖27 轉(zhuǎn)速1 300 r/min外特性時不同采樣時間間隔的進(jìn)氣壓力升高率Fig.27 Cumulative frequency of pressure rise rates at different sampling intervals at 1 300 r/min

圖28為不同采樣時間間隔，得到的進(jìn)氣最大壓力升高率隨循環(huán)數(shù)變化，也呈近似一致的波動規(guī)律，二者的偏差在±6.8%之內(nèi)，每2.5°CA采集一次進(jìn)氣壓力與每0.2°CA采集一次進(jìn)氣壓力得到一致的進(jìn)氣最大壓力升高率。

圖28 轉(zhuǎn)速1 300 r/min外特性時不同采樣時間間隔的進(jìn)氣最大壓力升高率Fig.28 Maximum intake pressure rise rates at different sampling intervals at 1 300 r/min

因此，在線診斷可選用頻率為6 kHz左右、價格合適的壓阻式進(jìn)氣壓力傳感器，考慮到計算機采集及提取幅值相位的響應(yīng)時間，可增加峰值保持電路，采用積分方法提取幅值。減少計算量，提高響應(yīng)速度，可解決精度問題。

4.4.2 算法復(fù)雜度

在線故障診斷要求算法簡單易實現(xiàn)，本文采用大量的離線數(shù)據(jù)進(jìn)行處理提取特征，通過局部線性模型建立參考模型，所建LOLIMOT模型可以轉(zhuǎn)化成MAP，所生成充量系數(shù)、進(jìn)氣壓力波動幅值和相位的參考模型可相應(yīng)轉(zhuǎn)化為MAP. 生成的參考MAP放入在線故障診斷算法中，加上少量在線模型，可減小在線算法的復(fù)雜度。

由于LOLIMOT模型是一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，輸入輸出之間是非線性的關(guān)系。而直接MAP法是一種線性插值法。LOLIMOT模型能更好地體現(xiàn)系統(tǒng)特征，數(shù)據(jù)采集可采用動態(tài)和靜態(tài)數(shù)據(jù)，且需要數(shù)據(jù)量比MAP標(biāo)定要小[17]。

5 結(jié)論

1)本文提出基于LOLIMOT模型的故障診斷方法，分析進(jìn)氣壓力波動信號，提取其波動相位、幅值和充量系數(shù)3個參數(shù)，反映柴油機進(jìn)氣系統(tǒng)本質(zhì)特性。

2)采用LOLIMOT法對故障特征參數(shù)建模，將進(jìn)氣壓力波動幅值、進(jìn)氣壓力波動相位和充量系數(shù)表示成發(fā)動機轉(zhuǎn)速和進(jìn)氣密度的模型。仿真結(jié)果表明，模型驗證數(shù)據(jù)和模型仿真數(shù)據(jù)具有較高的線性相關(guān)度，3個參數(shù)的線性相關(guān)度系數(shù)R2分別為98.7%、97.8%和97.8%.

3)分析殘差頻率分布直方圖和Q-Q圖，表明殘差符合正態(tài)分布，設(shè)置95%的置信區(qū)間，確定各個殘差的合理閾值。研究結(jié)果表明，充量系數(shù)殘差可診斷漏氣故障，而進(jìn)氣壓力幅值和相位可診斷堵塞故障。

4)本文提出的故障診斷方法為實際在線診斷算法提供了一種解決思路。通過傳感器的采樣設(shè)計和LOLIMOT算法的簡化，為故障診斷算法的在線應(yīng)用提供了途徑。

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Fault Diagnosis of Intake System of Diesel Engine Based on LOLIMOT

WANG Ying-min1,2， CUI Tao1， ZHANG Fu-jun1， DONG Tian-pu1

(1.School of Mechanical Engineering, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081，China;2.College of Water Conservancy and Hydropower, Hebei University of Engineering, Handan 310027, Hebei, China)

Leakage and blocking of intake system of diesel engine may lead to the deterioration of the emissions and fuel economy. An accurate model of intake system is difficult to be established since it is a strong nonlinear system. Thus, a fault diagnosis method based on local linear model tree (LOLIMOT) is proposed for on-line fault diagnosis.The amplitude and phase of intake pressure fluctuation signal and volumetric efficiency are selected as the fault characteristic parameters. LOLIMOT is used to establish the reference models of the parameters. The models are regarded as a function of engine speed and intake density.Three residual signals are generated by using parity equation for calculating their threshold values. The mapping relationship between the residual signal and the fault type is analyzed. Experimental results show that the proposed models give good prediction of fault characteristic parameters, the proposed method can be to diagnose the leakage of engine intake system and the blocking of intercooler.

power machinery engineering; intake system; degradation fault; local linear model tree; fault diagnosis

2016-12-27

武器裝備預(yù)先研究項目(3030020121104)

王英敏 (1981—) ，女，講師。E-mail: wymxt@163.com； 張付軍(1966—)，男，教授，博士生導(dǎo)師。E-mail: zfj123@bit.edu.cn

崔濤(1981—)，男，講師，碩士生導(dǎo)師。E-mail: bit_cuitao@sina.com

TK421+.3； TP183

A

1000-1093(2017)08-1457-12

10.3969/j.issn.1000-1093.2017.08.001