CN110686890A - 在线柴油机气阀状态检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种一种在线柴油机气阀状态检测方法，包括：通过传感器对柴油机的瞬时转速、缸盖振动、油耗、排温、冷却水温监测；步骤1采集的信号转换成标准电信号输入数据采集卡；由数据采集卡对标准电信号进行采集及模数转换；通过对柴油机瞬时转速及气缸振动的耦合，将其中振动在时域内转化到与曲轴转角对应的角度域内进行阶比分析；测取正常情况下柴油机的阶比数据矩阵带入公式将油耗x g/kWh、排温y K及冷却水温度z K变成裕度系数；测取任意状态下阶比数据矩阵B，与ηA对比，如B＞ηA即判断柴油机气阀机构存在异常。本发明实现对气阀大部分故障进行预判，从而提醒用户进行提前检修更换。

Description

在线柴油机气阀状态检测方法

技术领域

本发明涉及一种在线柴油机气阀状态检测方法，属于内燃机及海洋设备技术领域。

背景技术

柴油机气阀检测实际上技术核心是特征提取及特征分析，是智能柴油机发展的主要方向。

现代大型柴油机是一个包含材料学，机械学，电子控制等多个多学科为一体的复杂的非线性系统，它包含多个子系统，且个各子系统相互作用，柴油机在运行期间是由机械结构和电控单元协调个部件按一定时序工作，然而随着机械结构的磨损或电控单元的不准确或不稳定，就导致各系统不能及时有效的工作，系统间又是相互耦合的，一个系统的不正常，会影响到其他系统，表现出其它的故障现象。导致故障的起因和故障表现不能一一对应，出现一因多果、和一果多因的现象，所以每次都是柴油机某些零部件彻底损坏后才会被发现或定位，此时已经造成比较大的损失。所以柴油机的管理从“事后维修”需要向“事前维护”方向转变，然而柴油机气阀是柴油机正零部件中最容易损坏的，其损坏后更会造成活塞及增压器的二次伤害，所以柴油机气阀故障是柴油机运行管理中的重中之重。

发明内容

本发明的目的在于提供一种在线柴油机气阀状态检测方法，实现对气阀大部分故障进行预判，从而提醒用户进行提前检修更换。

本发明的目的通过以下技术方案予以实现：

一种在线柴油机气阀状态检测方法，包括：

1、通过传感器对柴油机的瞬时转速、缸盖振动、油耗、排温、冷却水温监测；

2、步骤1采集的信号转换成标准电信号输入数据采集卡；

3、由数据采集卡对标准电信号进行采集及模数转换；

4、通过对柴油机瞬时转速及气缸振动的耦合，将其中振动在时域内转化到与曲轴转角对应的角度域内进行阶比分析；

5、测取正常情况下柴油机的阶比数据矩阵

a(j))；

6、带入公式将油耗x g/kWh、排温y K及冷却水温度z K变成裕度系数

7、测取任意状态下阶比数据矩阵B，与ηA对比，如B＞ηA即判断柴油机气阀机构存在异常。

本发明的目的还可以通过以下技术措施来进一步实现：

前述在线柴油机气阀状态检测方法，步骤4通过以下步骤完成：

1)瞬时转速异常值剔除

柴油机瞬时转速测量时，测量的是由信号调理板转化后的脉冲频率，然而在实际测量中，由于传感器的振动或者调理板受到电磁干扰，会出现脉冲丢失或者脉冲增多现象，表现在数据上面，就是在两个上止点信号之间的瞬时转速值或周期值不是测速齿轮的齿数；然而增加的脉冲周期值和柴油机转速无关，通常表现为特别大的异常值，剔除明显异常值后，在寻找其它异常值时，使用差分统计，首先将瞬时转速后向差分

X(i)＝x(i)-x(i+1) (4-1)

x(i)为第i个瞬时转速值，X(i)为第i与第i-1齿之间的转速变化量，因为转速的变化不可能无限制大的，正常情况下符合正态分布，剔除异常值属于单正态总体方差置信区间问题，设总体X～N(μ,σ²),其中μ,σ²未知,X₁,X₂,…,X_n是取自总体X的一个样本，求方差σ²的置信度为1-α的置信区间，σ²的无偏估计为S²,有

对给定的置信水平1-α,由

于是方差σ²的1-α置信区间为

而方差σ的1-α置信区间

当找出异常点后，要将异常点所占用的时间合并给其后一个正常测量值，并将所有值前移一个，设x(i)为异常值，还原后x(i)为

2)基于重采样的计算阶比

将振动信号从时域转化到角度域内是为了准确定位和获取故障段内信号，是特征提取的第一步，是从等时间间隔采样的数据出发进行数字重采样获得到带有角度标识的等角度间隔数据的过程，即计算阶比跟踪,使用的方法为重采样，其流程为：

(1)利用上至点信号截取出720度内的瞬时转速数据N和振动信号X(t)；

(2)由瞬时转速N_i求出每个脉冲间隔T_i，其中i＝1,2,3…269.

式中z-----齿轮盘齿数

(3)求出每个齿角度段内的瞬时周期值Γ_i，即每个齿段内柴油机转过单位度数所需时间

(4)确定每个齿的中间曲轴转角度数R_i。

(5)设定的角度分辨率值Δ，确定插值点序列

求出每Δ段内柴油机转单位度数需时间

其中j＝1,2,3…720/Δ，

k＝0,1,2,…,n-1，

对横坐标为R纵坐标为Γ做三次样条插值，得出新的坐标数组和

(6)根据振动信号X(t)的采样频率求出采样间隔时间

t＝1/f (4-10)

式中f-----振动采样频率

(7)计算角度时振动信号量：

k＝T₀/t,m＝T₀％t (4-12)

和a(j)即重采样后横纵坐标，

为采样角度a(j)为振动幅值。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明在线柴油机气阀状态检测方法，将振动信号从时域转化到角度域内以准确定位和获取故障段内信号，实现对气阀大部分故障进行预判，从而提醒用户进行提前检修更换。

附图说明

图1是本发明数据采集及传递示意图；

图2是柴油机一工作循环瞬时转速测量值图；

图3是本发明重采样计算流程图；

图4是本发明系统数据处理流程图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明。

如图1所示，是本发明数据采集及传递示意图。本发明在线柴油机气阀状态检测方法，包括：

1、通过传感器对柴油机的瞬时转速、缸盖振动、油耗、排温、冷却水温监测。

2、其中瞬时转速监测，通过MP-981磁电式感器检测飞轮齿圈，其输出频率与转速相关的正玄波信号，通过史密斯触发器转化成脉冲信号，随后输入数据采集卡。齿轮轴振动监测，通过监测安装在齿轮轴端部的GST压电式加速度传感器型号：CA-YD-107CM，输出电荷信号，直接接入数据采集卡。油耗监测通过使用串联在燃油管路中的HZB2000质量式油耗仪，可实时突出数据也可以通过串口输入数据采集卡，排气温度和冷却水温度分别使用K型热电偶和PT100温度传感器检测，输出信号经过调理后输入数据采集卡。

3、由数据采集卡对标准点信号进行采集及模数转换。采用市面上较成熟的产品NI公司的PXI系类8106，主机是PXI系类1050，模拟输入数据采集卡采用6251用于温度压力的采集，脉冲定时器采用6602用于瞬时转速采集，4472用于振动加速度采集。

4、通过对柴油机瞬时转速及气缸振动的耦合，将其中振动在时域内转化到与曲轴转角对应的角度域内进行阶比分析。其通过以下步骤完成：

4.1瞬时转速异常值剔除

柴油机瞬时转速测量时，测量的是由信号调理板转化后的脉冲频率，然而在实际测量中，由于传感器的振动或者调理板受到电磁干扰，会出现脉冲丢失或者脉冲增多现象，表现在数据上面，就是在两个上止点信号之间的瞬时转速值或周期值不是测速齿轮的齿数。然而增加的脉冲周期值和柴油机转速无关，通常表现为特别大的异常值，有这些原因的存在，使得直接使用测量数据进行阶比跟踪会对计算精度产生很大影响。如图2所示是柴油机一个工作循环内的瞬时转速测量值，实验中测量齿轮盘为148个齿应该得到296个值，实际测量中共得到301个测量值，多出了5个异常值，由于柴油机转速不会突变，所以可以很明显看出三个异常值，除了这三个外，还要剔除两个异常值，在寻找其它异常值时，使用差分统计。首先将瞬时转速后向差分

X(i)＝x(i)-x(i+1) (4-1)

x(i)为第i个瞬时转速值，X(i)为第i与第i-1齿之间的转速变化量，因为转速的变化不可能无限制大的，正常情况下符合正态分布，剔除异常值属于单正态总体方差置信区间问题，设总体X～N(μ,σ²),其中μ,σ²未知,X₁,X₂,…,X_n是取自总体X的一个样本.求方差σ²的置信度为1-α的置信区间.σ²的无偏估计为S²,有

对给定的置信水平1-α,由

于是方差σ²的1-α置信区间为

而方差σ的1-α置信区间

对于置信区间1-α的选择，可以根据异常值个数确定，对于上文中除去两个异常值时，可选1-α＝0.99，具体确定方法如下，实际测量值为301，明显可剔除3个，还需要剔除2个，这两个异常值在需要剔除样本内的占比为：2/(301-3)＝0.006712，此时不在置信区间的两个即有99％的概率是异常点。

当找出异常点后，要将异常点所占用的时间合并给其后一个正常测量值，并将所有值前移一个，设x(i)为异常值，还原后x(i)为

4.2基于重采样的计算阶比

将振动信号从时域转化到角度域内是为了准确定位和获取故障段内信号，是特征提取的第一步。它是从等时间间隔采样的数据出发进行数字重采样获得到带有角度标识的等角度间隔数据的过程，即计算阶比跟踪。使用的方法就是重采样，其对运算量的要求较大。图3为计算过程。

下面为根据实验中具体情况设计的算法将插值和抽取合并唯一，其流程为：

1)利用上至点信号截取出720度内的瞬时转速数据N和振动信号X(t).

2)由瞬时转速N_i求出每个脉冲间隔T_i，其中i＝1,2,3…269.。

式中z-----齿轮盘齿数

3)求出每个齿角度段内的瞬时周期值Γ_i，即每个齿段内柴油机转过单位度数所需时间

4)确定每个齿的中间曲轴转角度数R_i。

5)设定的角度分辨率值Δ，确定插值点序列

求出每Δ段内柴油机转单位度数需时间

其中j＝1,2,3…720/Δ，k＝0,1,2,…,n-1，

对横坐标为R纵坐标为Γ做三次样条插值。得新的坐标数组和

6)根据振动信号X(t)的采样频率求出采样间隔时间

t＝1/f (4-10)

式中f-----振动采样频率

7)计算

角度时振动信号量：

k＝T₀/t,m＝T₀％t (4-12)

和a(j)即重采样后横纵坐标，为采样角度a(j)为振动幅值。

5、测取正常情况下柴油机的阶比数据矩阵

a(j))。

6、带入公式将油耗x g/kWh、排温y K及冷却水温度z K变成裕度系数

7、测取任意状态下阶比数据矩阵B，与ηA对比，如B＞ηA即判断柴油机气阀机构存在异常。

如图4是本发明系统数据处理流程图。

除上述实施例外，本发明还可以有其他实施方式，凡采用等同替换或等效变换形成的技术方案，均落在本发明要求的保护范围内。

Claims (2)

1.一种在线柴油机气阀状态检测方法，其特征在于，包括：

步骤1、通过传感器对柴油机的瞬时转速、缸盖振动、油耗、排温、冷却水温监测；

步骤2、步骤1采集的信号转换成标准电信号输入数据采集卡；

步骤3、由数据采集卡对标准电信号进行采集及模数转换；

步骤4、通过对柴油机瞬时转速及气缸振动的耦合，将其中振动在时域内转化到与曲轴转角对应的角度域内进行阶比分析；

步骤5、测取正常情况下柴油机的阶比数据矩阵

步骤6、带入公式将油耗x g/kWh、排温y K及冷却水温度z K变成裕度系数

步骤7、测取任意状态下阶比数据矩阵B，与ηA对比，如B＞ηA即判断柴油机气阀机构存在异常。

2.如权利要求1所述的在线柴油机气阀状态检测方法，其特征在于，所述步骤4通过以下步骤完成：

1)瞬时转速异常值剔除

柴油机瞬时转速测量时，测量的是由信号调理板转化后的脉冲频率，然而在实际测量中，由于传感器的振动或者调理板受到电磁干扰，会出现脉冲丢失或者脉冲增多现象，表现在数据上面，就是在两个上止点信号之间的瞬时转速值或周期值不是测速齿轮的齿数；然而增加的脉冲周期值和柴油机转速无关，通常表现为特别大的异常值，剔除明显异常值后，在寻找其它异常值时，使用差分统计，首先将瞬时转速后向差分

X(i)＝x(i)-x(i+1) (4-1)

x(i)为第i个瞬时转速值，X(i)为第i与第i-1齿之间的转速变化量，因为转速的变化不可能无限制大的，正常情况下符合正态分布，剔除异常值属于单正态总体方差置信区间问题，设总体X～N(μ,σ²),其中μ,σ²未知,X₁,X₂,…,X_n是取自总体X的一个样本，求方差σ²的置信度为1-α的置信区间，σ²的无偏估计为S²,有

对给定的置信水平1-α,由

于是方差σ²的1-α置信区间为

而方差σ的1-α置信区间

当找出异常点后，要将异常点所占用的时间合并给其后一个正常测量值，并将所有值前移一个，设x(i)为异常值，还原后x(i)为

2)基于重采样的计算阶比

将振动信号从时域转化到角度域内是为了准确定位和获取故障段内信号，是特征提取的第一步，是从等时间间隔采样的数据出发进行数字重采样获得到带有角度标识的等角度间隔数据的过程，即计算阶比跟踪,使用的方法为重采样，其流程为：

(1)利用上至点信号截取出720度内的瞬时转速数据N和振动信号X(t)；

(2)由瞬时转速N_i求出每个脉冲间隔T_i，其中i＝1,2,3…269.

式中z-----齿轮盘齿数

(3)求出每个齿角度段内的瞬时周期值Γ_i，即每个齿段内柴油机转过单位度数所需时间

(4)确定每个齿的中间曲轴转角度数R_i；

(5)设定的角度分辨率值Δ，确定插值点序列求出每Δ段内柴油机转单位度数需时间

其中j＝1,2,3…720/Δ，

k＝0,1,2,…,n-1，

对横坐标为R纵坐标为Γ做三次样条插值，得出新的坐标数组

和

(6)根据振动信号X(t)的采样频率求出采样间隔时间

t＝1/f (4-10)

式中f-----振动采样频率

(7)计算

角度时振动信号量：

k＝T₀/t,m＝T₀％t (4-12)

和a(j)即重采样后横纵坐标，为采样角度a(j)为振动幅值。

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