CN115596588A - 一种喷油器在线故障诊断设备及诊断方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种喷油器在线故障诊断设备及诊断方法。诊断设备包括喷油器性能试验物理系统、喷油器性能仿真数字系统和基于数字孪生的故障诊断数据分析系统；喷油器性能试验物理系统包括喷油器和试验台，试验台用于对喷油器进行性能试验；喷油器性能仿真数字系统用于模拟喷油器在不同工况条件下的喷油性能表现；故障诊断数据分析系统包括参数联动孪生模块、自动优化标定模块、数字孪生源信号采集模块、特征工程模块、故障分类模型训练模块和故障诊断应用模块。通过数字孪生技术结合机器学习算法实现喷油器故障诊断分类，可以实现更为精细的故障诊断分类，并提供解释性更强更明确的故障因果路径，进而可以提供更明确的维修指导建议和预警信号。

Description

一种喷油器在线故障诊断设备及诊断方法

技术领域

本发明涉及喷油器故障诊断技术领域，尤其涉及一种喷油器在线故障诊断设备及诊断方法。

背景技术

喷油器处于发动机缸内高温、高压环境，易发生故障，而喷油器故障易导致发动机燃烧恶化、动力性能、经济性能和可靠性能下降，有害排放物增多。因此，对喷油器进行故障诊断是具有重大意义的。

现有技术中，采用高压油管压力信号作为喷油器故障源信号，利用改进的EEMD(集合经验模态分解，Ensemble Empirical Mode Decomposition) 方法对油管压力信号进行滤波处理并计算滤波后油管压力信号的层次加权排列熵，以信息熵值作为喷油器故障特征指标，利用得到的信息熵值训练SVM(支持向量机，Support Vector Machine)多分类器；将测试样本的信息熵值作为特征向量输入训练完成的SVM多分类器中，识别共轨喷油器故障分类结果。该方案结合机器学习算法提供一种喷油器故障诊断方法，由于监测信号单一，仅以高压油管压力波动信号作为喷油器故障源信号，只能识别故障表征与高压油管压力波动强相关的故障类别，且仅通过机器学习算法识别，其故障原因可解释性不强。

发明内容

本发明提供了一种喷油器在线故障诊断设备及诊断方法，以实现更为精细的故障诊断分类。

根据本发明的一方面，提供了一种喷油器在线故障诊断设备，包括喷油器性能试验物理系统、喷油器性能仿真数字系统和基于数字孪生的故障诊断数据分析系统；

所述喷油器性能试验物理系统包括喷油器和试验台，所述试验台用于对所述喷油器进行性能试验；

所述喷油器性能仿真数字系统用于模拟喷油器在不同工况条件下的喷油性能表现；

所述故障诊断数据分析系统包括参数联动孪生模块、自动优化标定模块、数字孪生源信号采集模块、特征工程模块、故障分类模型训练模块和故障诊断应用模块；

所述参数联动孪生模块用于实现所述喷油器性能仿真数字系统与所述喷油器性能试验物理系统的试验工况条件参数联动，保证工况条件的一致性，驱动仿真与试验运行；

所述自动优化标定模块用于调用参数联动孪生模块，并对照标准试验结果，通过优化算法对所述喷油器性能仿真数字系统中的待定参数调优；

所述数字孪生源信号采集模块用于调用所述参数联动孪生模块，并为喷油器故障分类建模提供基础数据作为故障分析源信号；

所述特征工程模块用于对所述故障分析源信号进行数据处理，并提取特征向量；

所述故障分类模型训练模块用于根据所述特征向量进行故障分类模型训练和检验；

所述故障诊断应用模块用于根据训练好的故障分类模型对待诊断喷油器进行诊断预测。

可选的，述故障诊断数据分析系统还包括中心数据库，所述中心数据库用于存储、调用、管理所述喷油器性能试验物理系统及所述喷油器性能仿真数字系统运行产生的数据及各功能模块产生的数据。

可选的，所述试验台还用于控制所述喷油器的试验工况条件、采集喷油器的性能结果以及监测试验台的运行状态。

可选的，所述参数联动孪生模块还用于对比所述喷油器性能仿真数字系统的仿真性能结果与所述喷油器性能试验物理系统的试验性能结果，并进行偏差分析。

可选的，所述自动优化标定模块的优化算法包括序列值偏差最小二乘法或多目标加权最小二乘法。

可选的，所述特征工程模块进行的数据处理包括对所述故障分析源信号进行分析和清洗。

可选的，所述特征向量包括喷油器运行工况参数、模拟故障试验或模拟故障仿真与喷油器标准件在不同工况条件下性能结果偏差及故障类型标签。

可选的，所述故障分类模型训练模块根据支持向量机SVM算法进行故障分类模型训练和检验。

可选的，所述喷油器性能仿真数字系统及所述故障诊断数据分析系统集成在远程服务器上，所述远程服务器与所述试验台的上位机通过网络通讯连接；

所述上位机与可编程控制器PLC模块、电子控制单元ECU模块、喷油测量仪通过网络通讯连接，所述喷油测量仪包括喷油量测量物理机构及信号数据处理模块，用于采集单次喷射循环的喷油量和喷油速率；

喷射模块油路为燃油箱中燃油经低压泵输送经滤清器至高压油泵，燃油经高压油泵加压为高压燃油输送至共轨管，高压燃油输送至共轨喷油器，通过共轨喷油器喷射至所述喷油测量仪的喷油量测量物理机构容积腔内；所述ECU模块通过接收燃油温度传感器、凸轮轴转速传感器及轨压传感器的信号，根据所述上位机给定的轨压及喷油脉宽需求，调节所述高压油泵上的供油比例阀，实现轨压调节与稳定，并控制所述共轨喷油器中的电磁阀实现喷油器开关与喷油脉宽控制；

所述高压油泵、所述共轨管和所述共轨喷油器中的过量燃油通过回油道回流至所述燃油箱，其中所述共轨喷油器的回油油路上设置回油流量计监测回油量；

所述上位机通过所述PLC模块监测与控制所述试验台运行状态，所述PLC模块通过变频器控制主电机的转速，所述主电机驱动所述高压油泵做功；

所述PLC模块接收机油压力传感器、燃油压力传感器、机油温度传感器、燃油温度传感器、机油液位传感器、燃油液位传感器、冷却液温度传感器、回油温度传感器、台架振动传感器、喷油器振动传感器和高压油管振动传感器信号并进行分析，传递预警信息至台架指示灯及所述上位机，自动控制或接收所述上位机的控制信号传递至执行模块，执行模块包括燃油加热、自动门以及紧急停机功能。

根据本发明的另一方面，提供了一种喷油器在线故障诊断方法，该方法可由上述喷油器在线故障诊断设备执行，该方法包括：

调用自动优化标定模块，通过标准试验优化标定数字模型，获得喷油器性能仿真数字模型；

调用数字孪生源信号采集模块，收集模拟故障试验或模拟故障仿真与喷油器标准件数字模型性能结果作为故障源信号数据集；

调用特征工程模块，针对所述故障源信号数据集，分析模拟故障试验或模拟故障仿真与喷油器标准件数字模型性能结果的偏差，提取运行工况参数，各种偏差值及故障类型标签作为机器学习故障分类的特征向量；

调用故障分类模型训练模块，以所述特征向量作为输入，进行故障分类模型训练和检验；

调用故障诊断应用模块，针对待诊断喷油器调用所述数字孪生源信号采集模块及所述特征工程模块，实时提取特征向量作为输入，利用故障分类模型，进行故障分类预测。

本发明实施例的技术方案，基于高精度数字模型的模拟故障仿真可以减少大量模拟故障试验，且可以实现难以人为制造相应缺陷情况的仿真预测，大量节省试验成本、缩短采集周期，丰富数据集。基于数字孪生技术，将模拟故障试验或模拟故障仿真与高精度数字模型性能结果的偏差引入机器学习故障分类的特征向量。基于数字孪生技术的喷油器性能故障诊断方法，构建了从喷油器设计参数影响性能的原理模型，可以实现更为精细的故障诊断分类，并提供解释性更强更明确的故障因果路径，进而可以提供更明确的维修指导建议和预警信号。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述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是本发明实施例一提供的一种喷油器在线故障诊断设备的结构示意图；

图2是本发明实施例一提供的喷油器性能试验物理系统试验结果与喷油器性能仿真数字系统的仿真性能结果的偏差对比图；

图3是本发明实施例一提供的基于喷油器在线故障诊断设备的喷油器试验物理系统结构示意图；

图4是本发明实施例二提供的一种喷油器在线故障诊断方法的流程图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。

需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

实施例一

图1是本发明实施例一提供的一种喷油器在线故障诊断设备的结构示意图，如图1所示，该喷油器在线故障诊断设备100包括：喷油器性能试验物理系统110、喷油器性能仿真数字系统120和基于数字孪生的故障诊断数据分析系统130；喷油器性能试验物理系统110包括喷油器和试验台(图1中未示出)，其中试验台用于对喷油器进行性能试验；喷油器性能仿真数字系统120用于模拟喷油器在不同工况条件下的喷油性能表现；故障诊断数据分析系统130包括参数联动孪生模块131、自动优化标定模块132、数字孪生源信号采集模块133、特征工程模块134、故障分类模型训练模块135和故障诊断应用模块136；其中参数联动孪生模块131用于实现喷油器性能仿真数字系统120与喷油器性能试验物理系统110的试验工况条件参数联动，保证工况条件的一致性，驱动仿真与试验运行；自动优化标定模块132用于调用参数联动孪生模块131，并对照标准试验结果，通过优化算法对喷油器性能仿真数字系统120中的待定参数调优；数字孪生源信号采集模块133用于调用参数联动孪生模块131，并为喷油器故障分类建模提供基础数据作为故障分析源信号；特征工程模块134用于对故障分析源信号进行数据处理，并提取特征向量；故障分类模型训练模块135用于根据特征向量进行故障分类模型训练和检验；故障诊断应用模块136用于根据训练好的故障分类模型对待诊断喷油器进行诊断预测。

具体的，在使用试验台对喷油器进行性能试验的同时，通过喷油器性能仿真数字系统120模拟喷油器在不同工况条件下的喷油性能表现，其中通过参数联动孪生模块131联动喷油器性能仿真数字系统120与喷油器性能试验物理系统110的试验工况条件参数，保证工况条件的一致性，驱动仿真与试验运行，通过自动优化标定模块132调用参数联动孪生模块131，对照喷油器在试验台运行的标准试验结果(标准试验包括但不限于试验台架状态符合试验规范要求，喷油器试样结构参数经质量检验符合设计要求，按照试验规程进行的试验等)通过优化算法对喷油器性能仿真数字系统120中的待定参数调优，使数字模型的仿真结果逼近标准试验结果，得到高精度数字模型。其中数字模型中待定参数可包括但不限于表1所示。

参数	单位	初始值	上限	下限
					param1	mm	0.05	0.03	0.07
param2	mm^2	60	55	65
					param3	N/(mm/s)	50	45	60
param4	mm^3	600	400	800
					param5	N/mm	5	3	8

表1数字模型中待定参数

通过数字孪生源信号采集模块133调用参数联动孪生模块131，为喷油器故障分类建模提供基础数据，同时采集大量模拟故障试验或模拟故障仿真与标准件高精度数字模型在不同工况条件下运行结果，并将之作为故障分析源信号，其中模拟故障试验为针对已知故障类型及其对应的结构参数变化并人为制造相应缺陷的故障样件进行性能试验，模拟故障仿真为已知故障类型及其对应的结构参数变化并人为调整数字模型相应参数的故障虚拟样件进行性能仿真。通过特征工程模块134对故障分析源信号进行数据处理，并提取特征向量，通过故障分类模型训练模块135特征向量进行故障分类模型训练和检验，通过故障诊断应用模块136对训练好的故障分类模型对待诊断喷油器进行在线诊断预测。其中在线诊断需要调用数字孪生源信号采集模块133 采集源信号及特征工程模块134实时提取特征向量，将特征向量作为训练好的故障分类模型输入，从而实现故障分类预测。

本发明实施例提供的喷油器在线故障诊断设备包括喷油器性能试验物理系统、喷油器性能仿真数字系统和基于数字孪生的故障诊断数据分析系统；喷油器性能试验物理系统包括喷油器和试验台，试验台用于对喷油器进行性能试验；喷油器性能仿真数字系统用于模拟喷油器在不同工况条件下的喷油性能表现；故障诊断数据分析系统包括参数联动孪生模块、自动优化标定模块、数字孪生源信号采集模块、特征工程模块、故障分类模型训练模块和故障诊断应用模块。基于高精度数字模型的模拟故障仿真可以减少大量模拟故障试验，且可以实现难以人为制造相应缺陷情况的仿真预测，大量节省试验成本、缩短采集周期，丰富数据集。基于数字孪生技术，将模拟故障试验或模拟故障仿真与高精度数字模型性能结果的偏差引入机器学习故障分类的特征向量。基于数字孪生技术的喷油器性能故障诊断方法，构建了从喷油器设计参数影响性能的原理模型，可以实现更为精细的故障诊断分类，并提供解释性更强更明确的故障因果路径，进而可以提供更明确的维修指导建议和预警信号。

继续参考图1，可选的，在上述技术方案的基础上，故障诊断数据分析系统130还包括中心数据库137，中心数据库137可用于存储、调用、管理喷油器性能试验物理系统110及喷油器性能仿真数字系统120运行产生的数据及参数联动孪生模块131、自动优化标定模块132、数字孪生源信号采集模块133、特征工程模块134、故障分类模型训练模块135和故障诊断应用模块136运行产生的数据。

可选的，试验台还用于控制喷油器的试验工况条件、采集喷油器的性能结果以及监测试验台的运行状态。其中试验工况条件包括但不限于转速、轨压和喷油脉宽，喷油器的性能结果包括但不限于喷油量、喷油速率和回油量，试验台的运行状态包括但不限于燃油箱压力、温度、液位、冷却液温度和控制逻辑预警信息。

可选的，参数联动孪生模块131还用于对比喷油器性能仿真数字系统 120的仿真性能结果与喷油器性能试验物理系统110的试验性能结果，并进行偏差分析。

图2是本发明实施例一提供的喷油器性能试验物理系统试验结果与喷油器性能仿真数字系统的仿真性能结果的偏差对比图。如图2所示，其中 Delay1_t表示试验中开启响应延迟，Delay2_t表示试验中关闭响应延迟， Delay1_s表示仿真中开启响应延迟，Delay2_s表示仿真中关闭响应延迟。

可选的，自动优化标定模块132的优化算法包括序列值偏差最小二乘法或多目标加权最小二乘法。

具体的，本实施例优化目标可设定为但不限于： min(g(ΔQ,Δq(t),ΔDelay1,ΔDelay2))，即加权最小二乘偏差最小。

其中w1，…，w4为权重系数；

ΔQ＝Q_t-Q_s为喷油量偏差，为试验结果与高精度数字模型计算结果之差，其它量的偏差均按相同方式计算；

Δq(t)为喷油速率曲线偏差；ΔDelay1为喷油开启延迟偏差；ΔDelay2为喷油关闭延迟偏差。

可选的，特征工程模块134进行的数据处理包括但不限于对故障分析源信号进行分析和清洗。

可选的，特征工程模块134所提取特征向量包含但不限于运行工况参数、模拟故障试验或模拟故障仿真与标准件高精度数字模型在不同工况条件下性能结果偏差和故障类型标签。

可选的，故障分类模型训练模块135基于支持向量机SVM算法，以特征工程模块134中所提取的特征向量集作为输入，进行故障分类模型训练和检验。

进一步的，图3是本发明实施例一提供的基于喷油器在线故障诊断设备的喷油器试验物理系统结构示意图，如图3所示，该系统由试验台的测试功能及各种信号监测功能构成。具体的，远程服务器11与试验台的上位机12通过网络通讯连接，远程服务器11集成了喷油器性能仿真数字系统及故障诊断数据分析系统。上位机12与PLC(可编程逻辑控制器，Programmable Logic Controller)模块13、ECU(电子控制单元，Electronic ControlUnit)模块14、喷油测量仪15通过网络通讯连接，喷油测量仪15 包含喷油量测量物理机构及信号数据处理模块，可采集单次喷射循环的喷油量、喷油速率等信号。喷射系统油路为燃油箱16中燃油经低压泵输送经滤清器17至高压油泵18，燃油经高压油泵18加压为高压燃油输送至共轨管19，高压燃油输送至共轨喷油器20，通过共轨喷油器20喷射至喷油测量仪15喷油量测量物理机构容积腔内。ECU模块14通过接收燃油温度传感器24、凸轮轴转速传感器25及轨压传感器191信号，根据上位机12 给定轨压及喷油脉宽需求，调节高压油泵18上的供油比例阀181，实现轨压调节与稳定，并控制共轨喷油器20中的电磁阀201来实现喷油器开关与喷油脉宽控制。高压油泵18、共轨管19、共轨喷油器20中过量燃油通过回油道回流至燃油箱16，其中共轨喷油器20的回油油路上设置回油流量计21监测回油量。上位机12通过PLC模块13监测与控制试验台运行状态，PLC模块13通过变频器22控制主电机23，实现0～3000rpm任意转速调节，主电机23驱动高压油泵18做功；PLC模块13接收机油压力传感器27、燃油压力传感器28、机油温度传感器29、燃油温度传感器30、机油液位传感器31、燃油液位传感器32、冷却液温度传感器33、回油温度34、台架振动传感器36、喷油器振动传感器37、高压油管振动传感器 38信号，进行分析，传递预警信息至台架指示灯及上位机，自动控制或接收上位机的控制信号传递至执行模块39，执行模块39包括但不限于燃油加热、自动门、紧急停机等功能。

实施例二

图4是本发明实施例二提供的一种喷油器在线故障诊断方法的流程图，该方法可由上述实施例中的喷油器在线故障诊断设备来执行。如图4所示，该方法包括：

S110、调用自动优化标定模块，通过标准试验优化标定数字模型，获得喷油器性能仿真数字模型；

S120、调用数字孪生源信号采集模块，收集模拟故障试验或模拟故障仿真与喷油器标准件数字模型性能结果作为故障源信号数据集；

S130、调用特征工程模块，针对故障源信号数据集，分析模拟故障试验或模拟故障仿真与喷油器标准件数字模型性能结果的偏差，提取运行工况参数，各种偏差值及故障类型标签作为机器学习故障分类的特征向量；

S140、调用故障分类模型训练模块，以特征向量作为输入，进行故障分类模型训练和检验；

S150、调用故障诊断应用模块，针对待诊断喷油器调用数字孪生源信号采集模块及特征工程模块，实时提取特征向量作为输入，利用故障分类模型，进行故障分类预测。

具体的，在使用试验台对喷油器进行性能试验的同时，通过喷油器性能仿真数字系统模拟喷油器在不同工况条件下的喷油性能表现，其中通过参数联动孪生模块联动喷油器性能仿真数字系统与喷油器性能试验物理系统的试验工况条件参数，保证工况条件的一致性，驱动仿真与试验运行，通过自动优化标定模块调用参数联动孪生模块，对照喷油器在试验台运行的标准试验结果(标准试验包括但不限于试验台架状态符合试验规范要求，喷油器试样结构参数经质量检验符合设计要求，按照试验规程进行的试验等)通过优化算法对喷油器性能仿真数字系统中的待定参数调优，使数字模型的仿真结果逼近标准试验结果，得到高精度数字模型。通过数字孪生源信号采集模块调用参数联动孪生模块，为喷油器故障分类建模提供基础数据，同时采集大量模拟故障试验或模拟故障仿真与标准件高精度数字模型在不同工况条件下运行结果，并将之作为故障分析源信号，其中模拟故障试验为针对已知故障类型及其对应的结构参数变化并人为制造相应缺陷的故障样件进行性能试验，模拟故障仿真为已知故障类型及其对应的结构参数变化并人为调整数字模型相应参数的故障虚拟样件进行性能仿真。通过特征工程模块对故障分析源信号进行数据处理，并提取特征向量，通过故障分类模型训练模块特征向量进行故障分类模型训练和检验，通过故障诊断应用模块对训练好的故障分类模型对待诊断喷油器进行在线诊断预测。其中在线诊断需要调用数字孪生源信号采集模块采集源信号及特征工程模块实时提取特征向量，将特征向量作为训练好的故障分类模型输入，从而实现故障分类预测。

可选的，参数联动孪生模块还用于对比喷油器性能仿真数字系统的仿真性能结果与喷油器性能试验物理系统的试验性能结果，并进行偏差分析。

可选的，自动优化标定模块的优化算法包括序列值偏差最小二乘法或多目标加权最小二乘法。

可选的，特征工程模块进行的数据处理包括但不限于对故障分析源信号进行分析和清洗。

可选的，特征工程模块所提取特征向量包含但不限于运行工况参数、模拟故障试验或模拟故障仿真与标准件高精度数字模型在不同工况条件下性能结果偏差和故障类型标签。

可选的，故障分类模型训练模块基于支持向量机SVM算法，以特征工程模块中所提取的特征向量集作为输入，进行故障分类模型训练和检验。

本发明实施例提供的喷油器在线故障诊断方法通过调用自动优化标定模块，通过标准试验优化标定数字模型，获得喷油器性能仿真数字模型；调用数字孪生源信号采集模块，收集模拟故障试验或模拟故障仿真与喷油器标准件数字模型性能结果作为故障源信号数据集；调用特征工程模块，针对故障源信号数据集，分析模拟故障试验或模拟故障仿真与喷油器标准件数字模型性能结果的偏差，提取运行工况参数，各种偏差值及故障类型标签作为机器学习故障分类的特征向量；调用故障分类模型训练模块，以特征向量作为输入，进行故障分类模型训练和检验；调用故障诊断应用模块，针对待诊断喷油器调用数字孪生源信号采集模块及特征工程模块，实时提取特征向量作为输入，利用故障分类模型，进行故障分类预测。该方法基于高精度数字模型的模拟故障仿真可以减少大量模拟故障试验，且可以实现难以人为制造相应缺陷情况的仿真预测，大量节省试验成本、缩短采集周期，丰富数据集。基于数字孪生技术，将模拟故障试验或模拟故障仿真与高精度数字模型性能结果的偏差引入机器学习故障分类的特征向量。基于数字孪生技术的喷油器性能故障诊断方法，构建了从喷油器设计参数影响性能的原理模型，可以实现更为精细的故障诊断分类，并提供解释性更强更明确的故障因果路径，进而可以提供更明确的维修指导建议和预警信号。

应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发明中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本发明的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。

上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。

Claims (10)

1.一种喷油器在线故障诊断设备，其特征在于，包括喷油器性能试验物理系统、喷油器性能仿真数字系统和基于数字孪生的故障诊断数据分析系统；

所述喷油器性能试验物理系统包括喷油器和试验台，所述试验台用于对所述喷油器进行性能试验；

所述喷油器性能仿真数字系统用于模拟喷油器在不同工况条件下的喷油性能表现；

所述故障诊断数据分析系统包括参数联动孪生模块、自动优化标定模块、数字孪生源信号采集模块、特征工程模块、故障分类模型训练模块和故障诊断应用模块；

所述参数联动孪生模块用于实现所述喷油器性能仿真数字系统与所述喷油器性能试验物理系统的试验工况条件参数联动，保证工况条件的一致性，驱动仿真与试验运行；

所述自动优化标定模块用于调用参数联动孪生模块，并对照标准试验结果，通过优化算法对所述喷油器性能仿真数字系统中的待定参数调优；

所述数字孪生源信号采集模块用于调用所述参数联动孪生模块，并为喷油器故障分类建模提供基础数据作为故障分析源信号；

所述特征工程模块用于对所述故障分析源信号进行数据处理，并提取特征向量；

所述故障分类模型训练模块用于根据所述特征向量进行故障分类模型训练和检验；

所述故障诊断应用模块用于根据训练好的故障分类模型对待诊断喷油器进行诊断预测。

2.根据权利要求1所述的喷油器在线故障诊断设备，其特征在于，所述故障诊断数据分析系统还包括中心数据库，所述中心数据库用于存储、调用、管理所述喷油器性能试验物理系统及所述喷油器性能仿真数字系统运行产生的数据及各功能模块产生的数据。

3.根据权利要求1所述的喷油器在线故障诊断设备，其特征在于，所述试验台还用于控制所述喷油器的试验工况条件、采集喷油器的性能结果以及监测试验台的运行状态。

4.根据权利要求1所述的喷油器在线故障诊断设备，其特征在于，所述参数联动孪生模块还用于对比所述喷油器性能仿真数字系统的仿真性能结果与所述喷油器性能试验物理系统的试验性能结果，并进行偏差分析。

5.根据权利要求1所述的喷油器在线故障诊断设备，其特征在于，所述自动优化标定模块的优化算法包括序列值偏差最小二乘法或多目标加权最小二乘法。

6.根据权利要求1所述的喷油器在线故障诊断设备，其特征在于，所述特征工程模块进行的数据处理包括对所述故障分析源信号进行分析和清洗。

7.根据权利要求1所述的喷油器在线故障诊断设备，其特征在于，所述特征向量包括喷油器运行工况参数、模拟故障试验或模拟故障仿真与喷油器标准件在不同工况条件下性能结果偏差及故障类型标签。

8.根据权利要求1所述的喷油器在线故障诊断设备，其特征在于，所述故障分类模型训练模块根据支持向量机SVM算法进行故障分类模型训练和检验。

9.根据权利要求1所述的喷油器在线故障诊断设备，其特征在于，所述喷油器性能仿真数字系统及所述故障诊断数据分析系统集成在远程服务器上，所述远程服务器与所述试验台的上位机通过网络通讯连接；

所述上位机与可编程控制器PLC模块、电子控制单元ECU模块、喷油测量仪通过网络通讯连接，所述喷油测量仪包括喷油量测量物理机构及信号数据处理模块，用于采集单次喷射循环的喷油量和喷油速率；

喷射模块油路为燃油箱中燃油经低压泵输送经滤清器至高压油泵，燃油经高压油泵加压为高压燃油输送至共轨管，高压燃油输送至共轨喷油器，通过共轨喷油器喷射至所述喷油测量仪的喷油量测量物理机构容积腔内；所述ECU模块通过接收燃油温度传感器、凸轮轴转速传感器及轨压传感器的信号，根据所述上位机给定的轨压及喷油脉宽需求，调节所述高压油泵上的供油比例阀，实现轨压调节与稳定，并控制所述共轨喷油器中的电磁阀实现喷油器开关与喷油脉宽控制；

所述高压油泵、所述共轨管和所述共轨喷油器中的过量燃油通过回油道回流至所述燃油箱，其中所述共轨喷油器的回油油路上设置回油流量计监测回油量；

所述上位机通过所述PLC模块监测与控制所述试验台运行状态，所述PLC模块通过变频器控制主电机的转速，所述主电机驱动所述高压油泵做功；

所述PLC模块接收机油压力传感器、燃油压力传感器、机油温度传感器、燃油温度传感器、机油液位传感器、燃油液位传感器、冷却液温度传感器、回油温度传感器、台架振动传感器、喷油器振动传感器和高压油管振动传感器信号并进行分析，传递预警信息至台架指示灯及所述上位机，自动控制或接收所述上位机的控制信号传递至执行模块，执行模块包括燃油加热、自动门以及紧急停机功能。

10.一种喷油器在线故障诊断方法，其特征在于，利用权利要求1～9任一所述的喷油器在线故障诊断设备执行，所述喷油器在线故障诊断方法包括：

调用自动优化标定模块，通过标准试验优化标定数字模型，获得喷油器性能仿真数字模型；

调用数字孪生源信号采集模块，收集模拟故障试验或模拟故障仿真与喷油器标准件数字模型性能结果作为故障源信号数据集；

调用特征工程模块，针对所述故障源信号数据集，分析模拟故障试验或模拟故障仿真与喷油器标准件数字模型性能结果的偏差，提取运行工况参数，各种偏差值及故障类型标签作为机器学习故障分类的特征向量；

调用故障分类模型训练模块，以所述特征向量作为输入，进行故障分类模型训练和检验；

调用故障诊断应用模块，针对待诊断喷油器调用所述数字孪生源信号采集模块及所述特征工程模块，实时提取特征向量作为输入，利用故障分类模型，进行故障分类预测。

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