笪 睿,陳 寧,楊 鵬,趙光輝,陳 浩
(江蘇科技大學(xué) 能源與動(dòng)力學(xué)院,鎮(zhèn)江212003)
船舶設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測(cè)和維護(hù)是保障設(shè)備正常運(yùn)行、提高設(shè)備工作效率、延長(zhǎng)設(shè)備使用壽命的主要手段[1]。隨著船舶自動(dòng)化程度的提高,設(shè)備的日常維護(hù)和故障檢修越發(fā)困難,維護(hù)費(fèi)用升高[2]。譬如船用柴油機(jī)是船舶的“心臟”。一旦出現(xiàn)故障,不僅造成嚴(yán)重經(jīng)濟(jì)損失,而且對(duì)船舶的安全也產(chǎn)生危害。
作者主要針對(duì)船用發(fā)電柴油機(jī)整體性能和健康狀態(tài)展開研究[3],通過對(duì)研究對(duì)象進(jìn)行大量的仿真模擬和操作訓(xùn)練,逐步使船用發(fā)電柴油機(jī)健康管理系統(tǒng)完善[4],從而能夠?qū)⑾到y(tǒng)移植到硬件設(shè)備上,最終建立一個(gè)能夠及時(shí)、準(zhǔn)確地對(duì)多種異?;驘峁す收蠣顟B(tài)進(jìn)行診斷、預(yù)判或消除,對(duì)發(fā)電柴油機(jī)運(yùn)行進(jìn)行必要的健康管理模擬器[5]。此模擬器能夠提高發(fā)電柴油機(jī)運(yùn)行的安全性與可靠性,通過對(duì)船員的有效訓(xùn)練,把發(fā)電柴油機(jī)的故障率降到最低,延長(zhǎng)發(fā)電柴油機(jī)的使用壽命,降低維護(hù)費(fèi)用,減少投資成本與風(fēng)險(xiǎn),其系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示。
圖1 柴油機(jī)健康管理系統(tǒng)架構(gòu)Fig.1 Architecture of diesel engine health management system
柴油機(jī)的仿真模型應(yīng)針對(duì)不同的目的選取相應(yīng)的建模方法,本文研究的柴油機(jī)作為船舶電站的原動(dòng)機(jī),需要在穩(wěn)定工況下運(yùn)行,仿真模型作為健康管理模擬系統(tǒng)的底層架構(gòu)。其模擬的目的是使柴油機(jī)獲得穩(wěn)定運(yùn)行工質(zhì)時(shí)的狀態(tài)與性能參數(shù),因此,在對(duì)柴油機(jī)進(jìn)行數(shù)學(xué)建模時(shí),主要對(duì)缸內(nèi)工作過程及進(jìn)排氣系統(tǒng)進(jìn)行建模,只考慮氣缸內(nèi)工質(zhì)狀態(tài)變化和能量轉(zhuǎn)換情況及其氣體狀態(tài)參數(shù),不考慮柴油機(jī)缸內(nèi)的詳細(xì)燃燒過程及燃燒產(chǎn)物[6],因此,柴油機(jī)數(shù)學(xué)模型選擇容積法模型。
柴油機(jī)缸內(nèi)工作過程包含眾多復(fù)雜的物理、化學(xué)、流動(dòng)、傳熱、傳質(zhì)等現(xiàn)象,根據(jù)以上假設(shè),發(fā)電柴油機(jī)缸內(nèi)工作過程可以簡(jiǎn)化為3 個(gè)基本微分方程[7]。
(1)能量守恒方程
(2)質(zhì)量守恒方程
(3)理性氣體狀態(tài)方程
式中:φ 為曲軸轉(zhuǎn)角;u為工質(zhì)的內(nèi)能;QB、Qw分別為燃燒釋放的熱量和缸壁散熱量;hs、he分別為掃氣氣體比焓和廢氣比焓;ms、me、mB分別為進(jìn)入氣缸內(nèi)的氣體質(zhì)量、排出氣缸內(nèi)的氣體質(zhì)量和氣缸內(nèi)的循環(huán)噴油量;V為氣缸工作容積;p為缸內(nèi)氣體壓力;m為缸內(nèi)氣體質(zhì)量;T為缸內(nèi)氣體溫度;R 為氣體常數(shù)。
本健康管理系統(tǒng)的發(fā)電機(jī)組原動(dòng)機(jī)采用TBD620系列柴油機(jī),其特點(diǎn)為輸出功率大、四沖程、水冷、廢氣渦輪增壓及進(jìn)氣冷卻,因此,廣泛用于各類發(fā)電機(jī)組、船舶、機(jī)車、泵及壓縮機(jī)。作者研究對(duì)象為TBD620V16 型船用發(fā)電柴油機(jī),增壓器型號(hào)為TPS48,其主要參數(shù)如表1所示。
表1 TBD620V16 型柴油機(jī)主要參數(shù)Tab.1 Main parameters of TBD620V16 diesel engine
進(jìn)排氣閥的升程曲線一般由廠家提供的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)得到,也可由凸輪升程表數(shù)據(jù)擬合得到,如圖2、圖3所示,因此,由TBD620V16 型柴油機(jī)進(jìn)排氣閥曲線,使用Simulink 的Lookup Table 模塊進(jìn)行樣條曲線插值,可以得到任一曲軸轉(zhuǎn)角處的氣門高度,對(duì)氣閥升程數(shù)據(jù)進(jìn)行插值擬合,插值數(shù)據(jù)如表2所示[8]。
圖2 進(jìn)氣閥升程曲線Fig.2 Inlet valve lift curve
圖3 排氣閥升程曲線Fig.3 Lift curve of exhaust valve
表2 進(jìn)、排氣閥升程表Tab.2 Inlet and exhaust valve lift
由于發(fā)電柴油機(jī)整個(gè)系統(tǒng)組成極為復(fù)雜,每個(gè)子系統(tǒng)又有多個(gè)工作過程模塊,其系統(tǒng)間相互關(guān)聯(lián),通過應(yīng)用Simulink 軟件對(duì)發(fā)電柴油機(jī)仿真進(jìn)行模塊化仿真建模,按系統(tǒng)劃分并封裝各子系統(tǒng)模塊,其仿真模型結(jié)構(gòu)如圖4所示。
圖4 柴油機(jī)仿真模型結(jié)構(gòu)Fig.4 Structure of diesel engine simulation model
本文研究的柴油機(jī)作為船舶電站原動(dòng)機(jī),帶動(dòng)發(fā)電機(jī)在額定轉(zhuǎn)速下持續(xù)運(yùn)行,所以柴油機(jī)需在穩(wěn)定轉(zhuǎn)速下運(yùn)行。為了驗(yàn)證該發(fā)電柴油機(jī)仿真模型的準(zhǔn)確性,對(duì)發(fā)電柴油機(jī)額定轉(zhuǎn)速1500 r/mim 時(shí)的有效扭矩下的一定工況進(jìn)行了模擬,選用定步長(zhǎng)連續(xù)算法進(jìn)行仿真計(jì)算,通過四階Runge-Kutta 法積分,并考慮仿真精度要求,設(shè)仿真步長(zhǎng)為1°CA,并換算成時(shí)間為0.01 ms。
為了驗(yàn)證模型的準(zhǔn)確性,作者將發(fā)電柴油機(jī)動(dòng)態(tài)模擬的仿真結(jié)果與其實(shí)機(jī)測(cè)試結(jié)果對(duì)比,并通過兩者間的誤差來判斷仿真的準(zhǔn)確性,如表3所示。
表3 1500 r/min 下柴油機(jī)仿真與測(cè)試結(jié)果對(duì)比Tab.3 Comparison of simulation and test results of diesel engine under 1500 r/min
由表3 可知,仿真的結(jié)果與臺(tái)架實(shí)驗(yàn)結(jié)果基本吻合,表3 中缸內(nèi)最高爆發(fā)壓力和缸內(nèi)最高溫度的誤差均在5%以下,其仿真與臺(tái)架實(shí)驗(yàn)的最大誤差在燃油消耗率,為-4.79%;因此該仿真模型具有參考性,且仿真精度滿足系統(tǒng)仿真模擬的要求。
發(fā)電柴油機(jī)不同熱工故障下,各工況點(diǎn)輸出參數(shù)變化較大。改變Simulink 物理模型的結(jié)構(gòu),模擬柴油機(jī)故障工況,分析故障狀態(tài)下的8 個(gè)輸出熱工參數(shù)與標(biāo)準(zhǔn)工況的偏差,能夠判斷13 種典型熱工故障特征[10],如表4所示。
表4 柴油機(jī)柴油機(jī)在不同熱工故障下的熱工參數(shù)Tab.4 Thermal parameters of diesel engines under different thermal faults
表中Pm為缸內(nèi)最高爆發(fā)壓力,Tm為缸內(nèi)最高溫度,Ps為渦后最高排氣壓力,Ts為渦后最高排氣溫度,Pb為渦前最高排氣壓力,Tb為渦前排氣溫度,ntc為增壓器最高轉(zhuǎn)速,n1為壓縮多變指數(shù)
本研究用Matlab 的newff.m 函數(shù)來搭建三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng),具體參數(shù)設(shè)置[11]:①各層神經(jīng)元個(gè)數(shù):8-9-1;②隱含層激勵(lì)函數(shù):tansig;③輸出層激勵(lì)函數(shù):logsig;④訓(xùn)練函數(shù):trainlm;⑤迭代次數(shù):1000;⑥學(xué)習(xí)率:0.01;⑦均方根誤差:0.001。
對(duì)柴油機(jī)正常狀態(tài)和故障狀態(tài)模型的熱工參數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,提取正常工況和每種故障工況的樣本數(shù)據(jù),每種工況各7000 個(gè)數(shù)據(jù),分別用數(shù)字1-14 表示其監(jiān)督值,為了使算法模型更加準(zhǔn)確,每種工況的訓(xùn)練集樣本數(shù)和測(cè)試集樣本數(shù)各不相同,具體詳情如表5所示。
表5 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷模型數(shù)據(jù)處理情況Tab.5 Data processing of BP neural network diagnosis model
其次,對(duì)提取的樣本通過Matlab 算法工具進(jìn)行訓(xùn)練,得到柴油機(jī)故障診斷模型。通過測(cè)試數(shù)據(jù)對(duì)故障診斷模型進(jìn)行測(cè)試,得到故障診斷模型的診斷時(shí)間和診斷準(zhǔn)確率。在作者中用決定系數(shù)來表示故障診斷準(zhǔn)確率,當(dāng)決定系數(shù)越接近1 時(shí),特征量與故障類型的相關(guān)性越強(qiáng),故障診斷越準(zhǔn)確[12]。
本文通過Sql Server2014 建立柴油機(jī)性能數(shù)據(jù)庫(kù)和故障庫(kù),其中性能數(shù)據(jù)庫(kù)存放柴油機(jī)仿真模型運(yùn)行時(shí)各種參數(shù)的實(shí)時(shí)值,故障庫(kù)存放柴油機(jī)的故障類型,故障描述,故障原因,故障處置方法和柴油機(jī)健康決策。船用發(fā)電柴油機(jī)模擬器是由Simulink 仿真模型、數(shù)據(jù)庫(kù)和KingSCADA 人機(jī)交互界面3 個(gè)部分組成,其中Simulink 與數(shù)據(jù)庫(kù)之間通過S-Function Builder模塊進(jìn)行數(shù)據(jù)通信[13],其模塊設(shè)置如圖5所示,人機(jī)交互界面與數(shù)據(jù)庫(kù)之間通過ODBC 數(shù)據(jù)源進(jìn)行通信。
圖5 S-Function Builder 設(shè)置機(jī)界面Fig.5 S-Function Builder setup machine interface
模擬器界面主要由柴油發(fā)電機(jī)組機(jī)性能監(jiān)測(cè)部分,故障模擬部分以及健康診斷部分3 個(gè)部分組成,性能監(jiān)測(cè)部分包括柴油發(fā)電機(jī)組主界面,柴油機(jī)進(jìn)排氣系統(tǒng)界面和柴油機(jī)渦輪增壓系統(tǒng)界面。通過故障模擬界面可以模擬柴油機(jī)不同的熱工故障工況,通過性能監(jiān)測(cè)界面可以觀察柴油機(jī)各參數(shù)值的變化情況,其性能監(jiān)測(cè)界面如圖6所示。
圖6 性能監(jiān)測(cè)界面Fig.6 Performance monitoring and fault simulation interface
將通過Matlab 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法工具訓(xùn)練出來的柴油機(jī)故障診斷模型進(jìn)行封裝測(cè)試,生成Simulink模塊作為柴油機(jī)健康診斷的底層架構(gòu)。柴油機(jī)健康診斷界面利用Simulink 算法模塊,分析柴油機(jī)8 個(gè)重要熱工參數(shù)的數(shù)值變化,對(duì)柴油機(jī)的健康狀態(tài)做出判斷,同時(shí)根據(jù)得出的健康診斷結(jié)果給出相應(yīng)的決策支持[14]。熱工參數(shù)可以手動(dòng)輸入或者通過采集卡采集實(shí)機(jī)數(shù)據(jù),其界面如圖7所示。
圖7 健康診斷界面Fig.7 Health diagnosis interface
本模擬器通過不斷訓(xùn)練和測(cè)試,逐步完善了系統(tǒng)各部分的性能,同時(shí),使系統(tǒng)各部分之間的通信不斷穩(wěn)定,數(shù)據(jù)傳輸速度更快,數(shù)據(jù)更加完整,丟失率及數(shù)據(jù)失真大大減少,將其移植至硬件設(shè)備上,進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試,其硬件設(shè)備如圖8所示。
圖8 控制臺(tái)及數(shù)據(jù)采集器Fig.8 Console and data collector
本文研究的船舶電站柴油機(jī)健康監(jiān)測(cè)模擬器,是基于Simulink 仿真系統(tǒng)與KingSCADA 人機(jī)交互系統(tǒng)虛實(shí)結(jié)合的船舶副機(jī)操作訓(xùn)練模擬器,通過不斷的仿真訓(xùn)練和實(shí)機(jī)操作訓(xùn)練,大大提高了輪機(jī)人員對(duì)船舶副機(jī)健康管理的效率和能力[15]。同時(shí)本系統(tǒng)可以根據(jù)不同的船型更改船舶副機(jī)仿真模型和傳感器模塊以適應(yīng)不同的船舶,使培訓(xùn)人員根據(jù)現(xiàn)有條件作出針對(duì)性訓(xùn)練,通過健康診斷決策支持系統(tǒng),更好的掌握船舶副機(jī)的整體健康狀態(tài)和故障處置過程[16]。