CN112124229A

CN112124229A - 一种应急抢险泵车远程实时故障诊断方法

Info

Publication number: CN112124229A
Application number: CN202011084008.2A
Authority: CN
Inventors: 孙培峰; 钟建国
Original assignee: Zhejiang University of Water Resources and Electric Power
Current assignee: Zhejiang University of Water Resources and Electric Power
Priority date: 2020-10-12
Filing date: 2020-10-12
Publication date: 2020-12-25

Abstract

本发明公开了一种应急抢险泵车远程实时故障诊断方法，包括诊断参数的确立、数据采集器的安装和诊断中心的建立，选择能确切反映应急抢险泵车发动机运行工况及关键性的检测参数，采集发动机进气和排气管阻力、机油温度、冷却水温度以及喷油压力等核心参数，在水泵驱动轴及水泵进出口等位置安装传感器，以获取水泵的运行参数，通过诊断中心对输入的发动机和水泵信息进行预处理与特征提取后，经相关计算，与状态报警阈值等进行智能化的比较分析，以判断发动机及水泵机组是否正常以及非正常的原因。本发明能够实时检测抢险车故障并通过专家诊断系统进行实时诊断出原因发送给现场人员进行协助维修，方便快捷。

Description

一种应急抢险泵车远程实时故障诊断方法

技术领域

本发明涉及应急抢险技术领域，具体来说，涉及一种应急抢险泵车远程实时故障诊断方法。

背景技术

我国是世界上洪涝灾害频繁且严重的国家之一，洪涝灾害不仅范围广、突发性强，而且损失大。应急抢险泵车是针对城市乡村防汛排涝等的专用抢险车辆，还可用于农业抗旱排水以及水库湖泊临时调水等领域。应急抢险泵车在洪涝灾害发生时，可迅速到达现场，在没有外接电源及抽水设施的前提下，利用泵车自有的动力及配置的水泵进行排涝作业。

由于应急抢险泵车工作环境差，并且在灾情发生后必须第一时间到达现场进行工作，因此要求泵车在关键时刻功能正常并运行可靠。抢险泵车主要有柴油发动机、自吸泵控制系统、移动拖车底盘等组成。其常见故障包括柴油机故障及水泵故障两部份，柴油机部份故障主要包括发动机不能启动、不能达到额定转速、输出功率不足、运行不稳、发动机振动、机油压力过低以及冷却水温过高等，水泵部份故障主要包括水泵不出水、出水量不足以及振动大等。一旦出现故障，应急抢险泵车不能正常工作，将直接影响应急抢险工作的进行，甚至带来人民生命财产的损失。因此，利用现代成熟的互联网传输技术，建立智能化的应急抢险泵车实时故障诊断系统，准确快速的寻找故障产生的原因，迅速修复故障，使应急抢险泵车在尽可能短的时间内恢复正常运行，具有十分重大的社会效益和经济效益。

针对相关技术中的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明的目的在于提供一种应急抢险泵车远程实时故障诊断方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种应急抢险泵车远程实时故障诊断方法，包括诊断参数的确立、数据采集器的安装和诊断中心的建立，具体如下：

诊断参数的确立：选择能确切反映应急抢险泵车发动机运行工况及关键性的检测参数，对润滑系统的诊断可取机油压力和温度为诊断参数，用流经机油滤清器的压力差作为诊断参数来诊断滤清器的工作状态，用机油温度作为诊断参数来诊断机油冷却器的工作状态，对冷却系统的诊断可以在某一特定的转速运行时，测量冷却液的稳态温度和压力作为诊断参数，据此判断冷却系统的工作状况，对燃料供给系统的诊断可通过快速响应传感器测量从每个气缸排出的排气流经排气管时的排气温度作为诊断参数，据此诊断特定气缸的存在问题，通过监测进气管压力作为诊断参数诊断进气管漏气、空气滤清器阻塞及涡轮增压器故障，通过测量高压油管的压力波形或排气温度作为诊断参数来判定柴油机燃油供给系统是否正常；

数据采集器的安装：数据采集器为若干采集诊断参数的传感器，由于被测点的信号特征不同，因此采用多种形式的传感器以适应不同的测点，在润滑系统内安装采集机油压力和温度的压力传感器和温度传感器，在机油滤清器的输入输出端均安装压力传感器采集压力差，在机油冷却器内安装温度传感器，在冷却液容器内安装温度传感器和压力传感器，在排气管内安装温度传感器，在进气管内安装压力传感器，在高压油管内安装压力传感器；

诊断中心的建立：诊断中心的功能是对数据采集器采集的诊断参数进行预处理与特征提取后，经相关计算，与状态报警阈值等进行智能化的比较分析，以判断发动机及水泵机组是否正常以及非正常的原因，诊断时首先从数据库系统调用该型号泵车的标准参数，故障诊断的基本过程包括数据采集与传输、数据处理、征兆提取、故障推理，为提高诊断系统的性能，诊断系统需要内嵌一个模糊专家推理系统，将通过传感器获得的技术数据按照一定的规则进行推理演绎，从而获得诊断结果，同时，将诊断结果即时传输给现场工作人员。

进一步的，所述模糊专家推理系统由知识库、数据库、推理机及解释器组成。

进一步的，所述知识库用于存储关于应急抢险泵车的专家知识、经验、基本事实以及规则。

进一步的，所述数据库用于对采集的应急抢险泵车实时数据进行分析和处理，并进一步生成历史数据库，推理机根据数据库中的当前信息，将知识库中的诊断原则拿来匹配，以此推断出诊断结论。

进一步的，所述解释器是对用户在求解问题过程中提出的疑问进行回答，让用户对于系统的性能、功能以及诊断方法与过程有更深的认识和了解。

与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：本发明能够实时检测抢险车故障并通过专家诊断系统进行实时诊断出原因发送给现场人员进行协助维修，方便快捷。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是根据本发明实施例的应急抢险泵车模糊系统架构模型图。

图2是根据本发明实施例的应急抢险泵车模糊专家推理系统模型图。

具体实施方式

下面，结合附图以及具体实施方式，对本发明做出进一步的描述：

诊断参数的确立：选择能确切反映应急抢险泵车发动机运行工况及关键性的检测参数，对润滑系统的诊断可取机油压力和温度为诊断参数，用流经机油滤清器的压力差作为诊断参数来诊断滤清器的工作状态，用机油温度作为诊断参数来诊断机油冷却器的工作状态，对冷却系统的诊断可以在某一特定的转速运行时，测量冷却液的稳态温度和压力作为诊断参数，据此判断冷却系统的工作状况，对燃料供给系统的诊断可通过快速响应传感器测量从每个气缸排出的排气流经排气管时的排气温度作为诊断参数，据此诊断特定气缸的存在问题，通过监测进气管压力作为诊断参数诊断进气管漏气、空气滤清器阻塞及涡轮增压器故障，通过测量高压油管的压力波形或排气温度作为诊断参数来判定柴油机燃油供给系统是否正常，应急抢险泵车配置的水泵由柴油机输出的动力驱动，水泵的运行必须满足出水迅速、流量正常、工作平稳可靠等的要求。为满足实时故障诊断的需要，同样需要在水泵驱动轴及水泵进出口等位置安装传感器，以获取水泵的运行参数，通常选择以下项目作为水泵性能数据检测与处理的参数：流量、进出口压力、转速、振动以及轴承温度等。

在诊断参数确立后进行各传感器的安装用于获取诊断参数，如在润滑系统内安装采集机油压力和温度的压力传感器和温度传感器，在机油滤清器的输入输出端均安装压力传感器采集压力差，在机油冷却器内安装温度传感器，在冷却液容器内安装温度传感器和压力传感器，在排气管内安装温度传感器，在进气管内安装压力传感器，在高压油管内安装压力传感器，由于被测点的信号特征不同，因此采用多种形式的传感器以适应不同的测点，如对柴油机的油压、水温、气缸压力、振动等的测试可采用直接接触类传感器，对噪声等的检测采用非直接接触式的压电加速度传感器；在传动轴位置设置转速传感器及三方向的振动传感器；在轴的前端和后端各设置一对测点，使用两个电锅流传感器测量摆度，方向互相垂直；在水泵进出口位置分别设置流量传感器和水压力传感器，在轴承位置设置温度传感器。

模糊专家推理系统由知识库、数据库、推理机及解释器等组成，如图2所示。由于泵车故障的多样性、突发性及复杂性，以及进行故障诊断需要的知识对领域专家实践经验和诊断策略的依赖，智能诊断机理成为专家系统设计的核心问题，必须融入先进的诊断理念和方法，才能确保故障诊断的准确性，降低漏报率和误报率，知识库用于存储关于应急抢险泵车的专家知识、经验、基本事实以及规则等的信息。知识库与专家系统程序相互独立，程序员可以通过对知识库的增、删、查、改来提高专家系统的性能。本系统的知识库是一个开放式的体系结构，随着诊断系统的运行和使用，知识库的知识需要不断地得到丰富和充实。知识获取是把程序解决问题需要的知识、经验从专家头脑中或其他源转换到知识库的过程，主要负责建立、修改和扩充知识库的工作。应急抢险泵车故障诊断的基本工作流程是：首先将传感器采集的数据送入实时数据库并在人机交互界面显示，推理机将实时数据与专家系统知识库中的故障规则进行逻辑推理，获得需要的诊断结果，并将结果作为把新的知识存入知识库。同时，系统将得出的最终结论呈现给用户，并输出维修指导的方法与要求。

故障诊断的过程即对处理后的信息进行分析计算，以获得诊断结论。首先利用数据库对采集的应急抢险泵车实时数据进行分析和处理，并进一步生成历史数据库。推理机根据数据库中的当前信息，将知识库中的诊断原则拿来匹配，以此推断出诊断结论，它是专家决策的核心。推理机和知识库具体内容无关，即二者相互独立、相互分离。在本系统中，推理机根据来自柴油发动机及水泵不同的征兆数据，根据知识库中存储的推理模型、故障模式以及相关部件的详细资料等，来判定可能产生的故障部位、类型及程度等。

此外在本诊断系统中还设有维护检修决策模块和人机交互模块，其中维护检修决策是故障诊断的最终结果。该模块接受来自状态评估和故障诊断的数据信息；产生更换、维修的建议和措施；完成发动机及水泵维护检修计划的管理和维修资源的管理功能；自动生成合理的维修计划；对未按时完成的维修进行提醒；确认已经完成的维修任务和维修的效果；对维护检修计划涉及的人员、工具和备件等进行管理；还可以实时对维修信息等进行查询。人机交互模块用于指挥系统运行，获取系统诊断信息，提供现场监控平台，查询服务器中的知识及历史诊断信息等；负责对系统的管理维护以及数据库、知识库等的升级；同时可以为实施多专家在线会诊提供现场信息以及进行各种交互式的故障诊断手段等。

实施例一：

应急抢险泵车的水泵在运行过程中，从无故障到发生故障是一个渐变的过程，其健康状况往往是模糊的。以机组振动故障为例，它可能是轴承的磨损造成，也可能是泵轴偏心造成，还可能是机械松动等造成，而轴承的磨损或损坏，除了引起异常振动，还可能引起相关位置温度的上升，因此水泵部份故障的诊断需要内嵌一个模糊专家系统。

故障诊断中心内嵌的模糊诊断系统，在采集现场数据后，获得故障征兆模糊矢量X，X＝(x1,x2,…xm)，例如可以设某水泵机组的剧烈振动、轴承发热、噪声大、流量不足、不上水分别表示该水泵的5个典型故障征兆；故障原因模糊矢量为Y，Y＝(y1,y2,…ym)，如驱动力不足、管路漏水、零件松动、轴弯曲、轴承损坏分别表示该水泵的5个典型的故障原因，它们之间的模糊关系矩阵R由该水泵机组的结构特点和维修经验统计数据以及专家的意见来确定。

设

则

以上是在模糊理论基础上建立的专家系统，它依据水泵模糊的不确定信息进行水泵故障的诊断，并依据最大隶属度的原则来确定故障原因。

设

若已知征兆向量X＝(0，0.1,0.8，0.1,0)，则故障原因向量Y＝XοR＝(0.011，0.799，0.114，0.023，0.098)，依据最大隶属度原则，本例诊断出的故障原因为第2个即管路漏水。

最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限定本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims

1.一种应急抢险泵车远程实时故障诊断方法，其特征在于，包括诊断参数的确立、数据采集器的安装和诊断中心的建立，具体如下：

2.根据权利要求1所述的一种应急抢险泵车远程实时故障诊断方法，其特征在于，所述模糊专家推理系统由知识库、数据库、推理机、解释器组成。

3.根据权利要求2所述的一种应急抢险泵车远程实时故障诊断方法，其特征在于，所述知识库用于存储关于应急抢险泵车的专家知识、经验、基本事实以及规则。

4.根据权利要求1所述的一种应急抢险泵车远程实时故障诊断方法，其特征在于，所述数据库用于对采集的应急抢险泵车实时数据进行分析和处理，并进一步生成历史数据库，推理机根据数据库中的当前信息，将知识库中的诊断原则拿来匹配，以此推断出诊断结论。

5.根据权利要求1所述的一种应急抢险泵车远程实时故障诊断方法，其特征在于，所述解释器是对用户在求解问题过程中提出的疑问进行回答，让用户对于系统的性能、功能以及诊断方法与过程有更深的认识和了解。