CN105928710B - 一种柴油机故障监测方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种柴油机故障监测方法，所述方法包括以下步骤，确定柴油机故障阈值优化参数对象；获取柴油机的历史运行参数；对历史运行参数进行数据分类和数据处理；建立诊断参数属性集和工况参数属性集；通过数据趋势分析方法，统计各诊断参数在各工况范围下的数据变动指数：进行阈值优化，确定诊断参数间的故障传递关系；通过关联分析找到各诊断参数之间的报警关系及阈值关系；对柴油机运行参数进行监测及报警。可以在现有监控系统和不增加任何传感信息的基础上,实现对现有数据的充分利用,实现对现有监控系统的异常检测的完善,可以让用户更全面地了解柴油机的状态。

Description

一种柴油机故障监测方法

技术领域

本发明涉及故障监测技术领域，尤其涉及一种柴油机故障监测方法。

背景技术

根据柴油机的系统组成，可以划分为柴油机气缸部件及其关联系统和柴油机辅助系统，其中柴油机气缸部件及其关联系统可分为曲柄连杆系统、箱装体、气缸、增压系统；柴油机辅助系统可分为液力耦合系统、低压燃油系统、启动系统、冷却系统、润滑系统。

柴油机在工作过程中，状态参数变化直接反映柴油机工作状态的变化，可以根据实际测定值和标准值的差异判断故障和工作状态。现有的监测报警系统已有报警限值(阈值)，但是由于引起参数变化的影响因素较多，在实际运行中，由于其限值的一刀切设置，存在较多的不合理，虚警率高，甚至误报的情况存在。

监测系统的每次虚警或误报都会带来高昂的代价：柴油机必须停止工作、对其进行彻底检查，甚至需要拆卸，这期间的动力损失和检测花费都是巨大的；另外，如果一个监测系统时常出现误警，该系统会很快被关闭或忽视。这些因素使得精确监测柴油机工作状况非常困难，更不用说准确诊断故障。

发明内容

鉴于上述的分析，本发明旨在提供一种柴油机故障检测方法，自适应的确定被监测参数的阈值，从而降低误警率，提高可操作性，降低维护难度。

本发明的目的主要是通过以下技术方案实现的：

一种柴油机故障监测方法，其特征在于，具体包括以下步骤：

步骤S1：确定柴油机故障阈值优化参数对象；

步骤S2：获取柴油机的历史运行参数；

步骤S3：对历史运行参数进行数据分类和数据处理；建立诊断参数属性集和工况参数属性集；

步骤S4：通过数据趋势分析方法，统计各诊断参数在各工况范围下的数据变动指数：

步骤S5：进行阈值优化，确定诊断参数间的故障传递关系；通过关联分析找到各诊断参数之间的报警关系及阈值关系；

步骤S6：对柴油机运行参数进行监测及报警。

所述步骤S1进一步包括：

通过用户调研及历史数据统计，找到柴油机运行中主要存在的虚警、误报；

结合柴油机的使用/维修说明书，确定柴油机故障阈值优化方法的参数对象。

所述步骤S2进一步包括：

获取历史运行参数存储在数据库中，进行离散化。

所述步骤S3进一步包括：

子步骤S31：根据柴油机工况和系统分类方法，将数据分为柴油机诊断参数、柴油机工况参数；

子步骤S32：建立诊断参数属性集。

子步骤S33：建立工况参数属性集。

所述数据变动指数用于判断该数在工况下的稳定程度。

所述步骤S5进一步包括：

选择数据变动指数在预设阈值范围内的参数进行趋势分析和聚类分析，确定其报警阈值、参数关联规则和诊断；

在报警模式、参数关联规则和诊断规则基础上，根据变动指数确定诊断参数在各工况下的阈值范围、以及各参数关联报警的阈值范围。

所述步骤S6进一步包括：

在柴油机稳定周期内，根据监测得到的实时数据，与步骤S5得到对应阈值范围进行比较，如果实时数据在阈值范围之内，则继续执行监测程序；如果实时数据超过阈值范围，则发出相应故障报警。

本发明有益效果如下：

在本发明具体实施例提供的柴油机故障监测方法中，由于参数阈值基于历史大数据，通过数据挖掘方法，建立参数规则库，得到参数的阈值，可以大幅降低系统的误警率。

本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分的从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

附图说明

附图仅用于示出具体实施例的目的，而并不认为是对本发明的限制，在整个附图中，相同的参考符号表示相同的部件。

图1为本发明具体实施方式所述方法的流程图；

图2为柴油机的系统组成分类示意图；

图3为柴油机转速为600(±30)r/min下活塞冷却油压力相对于燃油齿条的位置分布图；

图4为柴油机转速为750(±30)r/min下活塞冷却油压力相对于燃油齿条的位置分布图；

图5为柴油机转速为1220(±30)r/min下活塞冷却油压力相对于燃油齿条的位置分布图；

图6为柴油机转速为1420(±30)r/min下活塞冷却油压力相对于燃油齿条的位置分布图；

具体实施方式

下面结合附图来具体描述本发明的优选实施例，其中，附图构成本申请一部分，并与本发明的实施例一起用于阐释本发明的原理。

本发明具体实施例公开了一种柴油机故障阈值优化方法，如图1所示，具体包括以下步骤：

步骤S1：确定柴油机故障阈值优化的参数对象

具体地，通过用户调研及历史数据统计，找到柴油机运行中主要存在的虚警、误报等，结合柴油机的使用/维修说明书，确定柴油机故障阈值优化方法的参数对象，例如柴油机的气缸排气温度、活塞冷却油压力、增压空气压力等参数。

步骤S2：获取柴油机的历史运行参数

具体地，在柴油机的特定运行期间(六个月以上，本实施例以某型柴油机的两年内运行参数为基础)，获取各项相关历史运行数据并存储在数据库中，然后进行离散化。一般来说，用于数据挖掘的历史数据越多，建立的监测系统的误报警率就越低。

由于步骤S1所确定的确定柴油机故障阈值优化方法的参数对象是历史运行参数的一部分,在优化分析过程中,需要比所述柴油机故障阈值优化方法的参数对象更多的参数,进行分析和验证之后才能确定阈值.

步骤S3：对步骤S2获取的历史运行参数进行数据分类和数据处理

所述数据分类是以柴油机的工况和柴油机系统分类作为标准，其工况的识别需要根据柴油机转速、燃油齿条位置、螺距、轴功率作为参数依据进行；其系统分类是柴油机的系统组成进行的，如附图图2所示。依此将步骤S2获取的历史运行参数进行数据分类和数据处理，以进行下一步数据分析。

子步骤S31：根据柴油机工况和系统分类方法，将数据分为柴油机诊断参数、柴油机工况参数。

诊断参数为柴油机各部件在时域、频域或其他域的信号统计参数，包括：液力耦合器温度、液力耦合器压力、燃油压力、起动空气压力、海水压力、冷却水压力、冷却水温度、柴油机滑油压力、柴油机滑油温度、主轴承温度、箱装体空气温度、活塞冷却油压力、单缸排气温度、排气总管温度、增压空气压力等。

柴油机工况参数，包括：柴油机转速、燃油齿条位置、螺距、轴功率等。

子步骤S32：建立诊断参数属性集。

子步骤S33：建立工况参数属性集。

具体地，根据柴油机转速、螺距、轴功率分别在其一个固定的范围内，即可确定柴油机的工况隶属，如：柴油机转速750rpm，燃油齿条位置30，螺距50，轴功率3550kw,就是工况1的参数规定。

活塞冷却油压力在全负荷转速时一般不低于0.5Mpa，在空车负荷时一般不低于0.25Mpa。统计结果如图3-6所示。

根据统计结果，确定活塞冷却油压力在1、2档转速时其最小极限值为0.25Mpa，在3、4档转速时其最小极限值为0.44Mpa。

步骤S4：通过数理统计中的数据趋势分析方法，得到诊断参数在柴油机各工况范围下的统计数据参数集，

统计各诊断参数在各工况范围下的数据变动指数θx：

其中X表示当前选中的诊断参数序列，D(X)表示诊断参数序列的方差，E(X)表示诊断参数序列的平均值。

例如，活塞冷却油压力在不同工况下的变动指数分布：

0.17 0.19 0.09 0.09 0.07 0.02 0.03 0.02；

所述数据变动指用于判断该参数在工况下的稳定程度。

步骤S5：确定诊断参数间的故障传递关系；通过关联分析找到各诊断参数之间的报警关系及阈值关系，并进行阈值优化。具体地，

由于数据变动指数用于判断该参数在工况下的稳定程度，选择数据变动指数在预设阈值范围内的参数，即稳定情况较好的参数，进行趋势分析和聚类分析，以确定其报警关系及阈值关系。

利用数据趋势分析和聚类分析进行柴油机参数分析，形成柴油机的报警模式；所述报警模式判别是以30秒作为柴油机一个稳定周期，并依据此判断各个参数下降或者升高值超过原来值一定百分比，进行柴油机参数报警模式判别。

根据聚类分析，找到参数之间关联关系，形成参数的关联规则和诊断规则，根据aFMECA的表格、功能分解和结构分解,得到故障传递关系；

在报警模式、参数关联规则和诊断规则基础上，根据变动指数确定诊断参数在各工况下的阈值范围、以及各参数关联报警的阈值范围/确定柴油机参数的阈值优化。

即，阈值优化就是确定参数在各工况下的阈值范围，以及与关联参数的阈值范围。例如，以30秒作为柴油机一个稳定周期，并依据此判断各个参数下降或者升高值超过原来值的阈值范围为5％，进行柴油机参数报警模式判别。

步骤S6：对实际运行的柴油机的运行参数进行监测及报警。

以30秒作为柴油机一个稳定周期，在柴油机一个稳定周期内，根据监测得到的实时数据，与步骤S5得到对应阈值范围进行比较，如果实时数据在阈值范围之内，则继续执行监测程序；如果实时数据超过阈值范围，则发出相应故障报警。

综上所述，本发明实施例提供了一种基于数据驱动的故障监测方法,可以在现有监控系统和不增加任何传感信息的基础上,实现对现有数据的充分利用,实现对现有监控系统的异常检测的完善,可以让用户更全面地了解柴油机的状态.

本领域技术人员可以理解，实现上述实施例方法的全部或部分流程，可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于计算机可读存储介质中。其中，所述计算机可读存储介质为磁盘、光盘、只读存储记忆体或随机存储记忆体等。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种柴油机故障监测方法，其特征在于，具体包括以下步骤：

步骤S1：确定柴油机故障阈值优化参数对象；

通过用户调研及历史数据统计，找到柴油机运行中存在的虚警、误报；

结合柴油机的使用/维修说明书，确定柴油机故障阈值优化方法的参数对象；

在优化分析过程中，需要比所述柴油机故障阈值优化方法的参数对象更多的参数，进行分析和验证之后才能确定阈值；

步骤S2：获取柴油机的历史运行参数；

步骤S3：对历史运行参数进行数据分类和数据处理；建立诊断参数属性集和工况参数属性集；所述数据分类是以柴油机的工况和柴油机系统分类作为标准；所述工况的识别需要根据柴油机转速、燃油齿条位置、螺距、轴功率作为参数依据进行；其系统分类是柴油机的系统组成进行的；

步骤S4：通过数据趋势分析方法，统计各诊断参数在各工况范围下的数据变动指数；

步骤S5：进行阈值优化，确定诊断参数间的故障传递关系；通过关联分析找到各诊断参数之间的报警关系及阈值关系；

选择数据变动指数在预设阈值范围内的参数，即稳定情况较好的参数，进行趋势分析和聚类分析，以确定其报警关系及阈值关系；利用数据趋势分析和聚类分析进行柴油机参数分析，形成柴油机的报警模式；所述报警模式判别是以30秒作为柴油机一个稳定周期，并依据此判断各个参数下降或者升高值超过原来值一定百分比，进行柴油机参数报警模式判别；根据聚类分析，找到参数之间关联关系，形成参数的关联规则和诊断规则，根据aFMECA的表格、功能分解和结构分解,得到故障传递关系；

步骤S6：对柴油机运行参数进行监测及报警。

2.根据权利要求1所述的柴油机故障监测方法，其特征在于，所述步骤S2进一步包括：

获取历史运行参数存储在数据库中，进行离散化。

3.根据权利要求1所述的柴油机故障监测方法，其特征在于，所述步骤S3进一步包括：

子步骤S31：根据柴油机工况和系统分类方法，将数据分为柴油机诊断参数、柴油机工况参数；

子步骤S32：建立诊断参数属性集；

子步骤S33：建立工况参数属性集。

4.根据权利要求1所述的柴油机故障监测方法，其特征在于，所述数据变动指数用于判断该数在工况下的稳定程度。

5.根据权利要求1所述的柴油机故障监测方法，其特征在于，所述步骤S5进一步包括：

选择数据变动指数在预设阈值范围内的参数进行趋势分析和聚类分析，确定其报警阈值、参数关联规则和诊断；

在报警模式、参数关联规则和诊断规则基础上，根据变动指数确定诊断参数在各工况下的阈值范围以及各参数关联报警的阈值范围。

6.根据权利要求5所述的柴油机故障监测方法，其特征在于，所述步骤S6进一步包括：

在柴油机稳定周期内，根据监测得到的实时数据，与步骤S5得到对应阈值范围进行比较，如果实时数据在阈值范围之内，则继续执行监测程序；如果实时数据超过阈值范围，则发出相应故障报警。