CN116340848A - 一种基于数字孪生的发动机故障诊断方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于数字孪生的发动机故障诊断方法，结合分类算法和优化算法，基于虚拟孪生体对故障进行溯源复现以诊断发动机的故障情况，为发动机的维护决策提供参考。本发明采用分类算法对故障特征先进行初步分类，再采用优化算法和虚拟孪生体进行正向追溯，得到具体故障信息。本发明的两次分类过程可以降低数据库覆盖率的需求，提高诊断精度，为维护决策的选择提供参考。本发明能够获得虚拟计算模型，在在线优化时继续模拟可能的工况，调整待诊断发动机的控制策略。
Description
技术领域
本发明涉及内燃机数字化故障溯源技术领域，具体涉及一种基于数字孪生的发动机故障诊断方法。
背景技术
内燃机作为一种常用车载动力设备，因其复杂多变的工作环境以及缸内高温高压的工作条件，各类故障时有发生。而发动机结构复杂、工况多变的特点增加了检修难度，检修中的故障溯源更是需要花费大量人力物力。此外，发动机正不断向高功率密度、高环境适应性方向发展，其自身燃烧的高度强化以及外部极端环境下的工作需求进一步增加了故障机率。因此，发动机故障的分类和溯源，对发动机运行可靠性的提升和维护决策的获取是十分重要的。
为降低故障机率，专利CN202110837886.5提出基于数字孪生的柴油机健康状态评估方法、装置及设备，首先对振动信号进行处理得到特征矩阵，然后利用分类算法根据特征矩阵评估柴油机的健康状态。本专利基于振动信号做出健康状态的综合判断，但对故障程度未能识别。专利CN202211016143.2提出一种基于数字孪生和迁移学习的气缸泄露故障诊断方法，利用虚拟仿真数据构建气缸泄露故障的源域数据集，采用监督式深度神经网络训练方法对模型进行预训练，最终将预训练好的模型迁移至目标域，自适应输出发动机故障诊断结果。本专利基于神经网络得到发动机故障诊断结果，仍存在只可对某些故障进行初步分类而无法得到故障程度的缺陷。
在发动机实际工作过程中，不仅存在的故障类型繁多，而且在不同转速及负荷条件下，故障程度也有所不同。对于单种故障的不同故障程度，其故障表现以及所需要采取的维护方案也不同，而现有技术难以实现对不同工况下、各故障不同故障程度的全面覆盖，因此对可以识别不同工况、不同故障程度的故障诊断溯源方法进行研究是很有必要的。
发明内容
有鉴于此，本发明提供了一种基于数字孪生的发动机故障诊断方法，能够为发动机维护决策提供参考。
为实现上述目的，本发明的技术方案为：
一种基于数字孪生的发动机故障诊断方法，步骤包括：
步骤1、根据基于虚拟孪生体和实际工作过程构建的历史数据库，采用分类算法训练故障分类模型；将待诊断发动机的监测数据输入训练好的故障分类模型，进行故障初步分类，得到故障类型及其对应的特征重要性、故障程度区间；根据特征重要性大小，将特征分为大于设定阈值的重要特征和不大于设定阈值的非重要特征。
步骤2、根据当前工况设定虚拟孪生体的转速与负荷，根据故障类型选择虚拟孪生体中包含故障类型对应的故障变量的虚拟模块，根据步骤1得到的故障程度区间设定故障变量的程度区间；设定重要特征为优化目标，采用优化算法，调用虚拟孪生体对故障进行溯源复现，得到当重要特征最接近监测数据时虚拟模块的故障变量值。
步骤3、根据故障变量值在故障程度区间的位置选择维护决策，维护决策包括停止任务、在线优化和继续任务。
进一步的，历史数据库包括测量数据和虚拟故障数据；测量数据包括正常工作数据和故障工作数据，为待诊断发动机测试得到的真实数据；虚拟故障数据的获取方式为：基于待诊断发动机构造虚拟孪生体，虚拟孪生体模拟故障程度严重的故障情况，并向输出数据中添加不同比重的高斯白噪声，得到虚拟故障数据。
进一步的，分类算法包括朴素贝叶斯算法、逻辑回归算法、决策树算法、随机森林算法、支持向量机算法。
进一步的，优化算法包括NSGA-II算法和粒子群算法。
进一步的，调用虚拟孪生体对故障进行溯源复现，还得到最接近当前工况的虚拟孪生体，作为虚拟计算故障模型，在线优化时模拟并展示工况。
有益效果：
1、本发明提出一种基于数字孪生的发动机故障诊断方法，结合分类算法和优化算法，基于虚拟孪生体对故障进行溯源复现以诊断发动机的故障情况，为发动机的维护决策提供参考。本发明采用分类算法对故障特征先进行初步分类，再采用优化算法和虚拟孪生体进行正向追溯，得到具体故障信息。本发明的两次分类过程可以降低数据库覆盖率的需求，提高诊断精度，为维护决策的选择提供参考。
2、本发明的历史数据库包括虚拟故障数据和测量数据，其中的虚拟故障数据是由虚拟孪生体模拟严重故障情况输出的工作数据。一方面，本发明降低了故障模拟的成本，发动机不必承担破损甚至报废的危险去测试严重故障；另一方面，本发明补充了测量数据的故障种类，提高分类结果的精确性。
3、本发明能够获得虚拟计算模型，在在线优化时继续模拟可能的工况，调整待诊断发动机的控制策略。
4、本发明能够获得更加详细的具体故障信息，使后续进行在线控制策略的选择时更加准确。
附图说明
图1为本发明方法流程图。
图2为虚拟孪生体与各方法步骤的关系图。
图3为本发明方法的实际应用流程图。
具体实施方式
下面结合附图并举实施例，对本发明进行详细描述。
如图1所示，本发明提供了一种基于数字孪生的发动机故障诊断溯源方法，具体步骤包括：
步骤1、如图2所示，基于虚拟孪生体和实际工况构建历史数据库，采用分类算法调用历史数据库的数据进行训练，得到可以用于故障分类的故障分类模型。历史数据库中包含两种数据，分别为待诊断发动机在正常工作状态下的正常工作数据、在故障状态下的故障工作数据和虚拟孪生体模拟的虚拟故障数据，前两者统称为待诊断发动机的测量数据。测量数据主要包括进气温度、进气压力、缸内压力、排气温度、排气压力、压气机入口温度、压气机入口压力、压气机出口温度、压气机出口压力、中冷器出口温度和中冷器出口压力。故障工作数据主要来自于待诊断发动机的供油、配气、增压和中冷这些容易发生故障的子系统。
测量数据来源于线下测试，也可根据线上运行时的监测数据进行补充。虚拟故障数据来源于虚拟孪生体对严重故障的模拟，作为故障工作数据的补充，填补某些不能进行测试的严重故障情景的空白，降低了故障模拟的经济成本。为了更好地模拟严重故障时的工作数据，虚拟故障数据中还包含一些不同比重的高斯白噪声，以模拟真实工作环境下的测量误差。本发明的严重故障是指使待诊断发动机被迫停止工作、使待诊断发动机损坏甚至报废的故障情况。
采用历史数据库中的数据对故障分类模型进行训练，直至所有数据训练完成，就得到了本发明所需的故障分类模型，及各种故障类型对应的特征重要性。训练过程在线下进行，可节省判断时间，并减小计算量。如图3所示，本实施例采用随机森林算法进行分类训练，当然也可采用其他的分类算法，如朴素贝叶斯算法、逻辑回归算法、决策树算法、支持向量机算法。不同的故障类型会导致发动机某个或多个子系统的工作数据发生变化，这样的工作数据为故障类型对应的特征，特征重要性表征工作数据受故障影响的程度，具体为参数的平均精确率。
步骤2、根据故障分类模型对待诊断数据进行初步分类，得到初步分类结果。初步分类结果包括特征重要性、可能的故障类型及其对应的故障程度区间。初步分类完成的标准是该故障类型的特征重要性减小到设定阈值之下。按照特征重要性的大小排列，将特征分为大于设定阈值的重要特征和不大于设定阈值的非重要特征，即受当前故障类型影响较大的工作数据和较小的工作数据。本步骤可以在线上或线下完成，灵活性强。如图2所示，待诊断数据为物理实体，即待诊断发动机的监测数据。
步骤3、调用虚拟孪生体对故障进行溯源复现。根据当前工况设定虚拟孪生体的转速与负荷，根据故障类型选择虚拟孪生体中包含故障类型对应的故障变量的虚拟模块，根据步骤1得到的故障程度区间设定故障变量的程度区间，设定重要特征为优化目标，采用优化算法，调用虚拟孪生体对故障进行溯源复现，得到当重要特征最接近监测数据时虚拟模块的故障变量值。如故障类型为喷油器堵塞，对应的故障变量为喷油量，则应选用喷油量为虚拟变量的供油模块作为发生故障的子系统。
以重要特征为优化目标，采用优化算法对虚拟孪生体进行迭代计算，得到虚拟变量的具体故障信息和可模拟故障工况的虚拟故障模型。步骤2得到了故障程度区间，步骤3进一步得到一个具体的故障程度值，在后续的决策中使用。正向回溯后的虚拟计算模型可以模拟初步分类得到的故障发生时的发动机状态，可以在后续的发动机在线调整过程中使用，继续模拟可能的工况。如图3所示，本实施例采用NSGA-II算法作为优化算法，在实际应用时可以替换为其他多目标优化算法。
步骤4、根据故障程度值在故障程度区间的位置选择维护决策，维护决策包括停止任务、在线优化和继续任务。当故障严重时，停止任务，当故障没有明显影响时，继续任务；当故障影响性能但不到严重的程度时，可以在线优化。在线优化时，可以使用虚拟计算模型继续模拟可能的工况，调整待诊断发动机的控制策略。
综上所述，以上仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。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 (5)
1.一种基于数字孪生的发动机故障诊断方法，其特征在于，步骤包括：
步骤1、根据基于虚拟孪生体和实际工作过程构建的历史数据库，采用分类算法训练故障分类模型；将待诊断发动机的监测数据输入训练好的故障分类模型，进行故障初步分类，得到故障类型及其对应的特征重要性、故障程度区间；根据特征重要性大小，将特征分为大于设定阈值的重要特征和不大于设定阈值的非重要特征；
步骤2、根据当前工况设定虚拟孪生体的转速与负荷，根据故障类型选择虚拟孪生体中包含故障类型对应的故障变量的虚拟模块，根据步骤1得到的故障程度区间设定故障变量的程度区间；设定重要特征为优化目标，采用优化算法，调用虚拟孪生体对故障进行溯源复现，得到当重要特征最接近监测数据时虚拟模块的故障变量值；
步骤3、根据故障变量值在故障程度区间的位置选择维护决策，所述维护决策包括停止任务、在线优化和继续任务。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述历史数据库包括测量数据和虚拟故障数据；所述测量数据包括正常工作数据和故障工作数据，为待诊断发动机测试得到的真实数据；所述虚拟故障数据的获取方式为：基于待诊断发动机构造虚拟孪生体，虚拟孪生体模拟故障程度严重的故障情况，并向输出数据中添加不同比重的高斯白噪声，得到虚拟故障数据。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分类算法包括朴素贝叶斯算法、逻辑回归算法、决策树算法、随机森林算法、支持向量机算法。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述优化算法包括NSGA-II算法和粒子群算法。
5.如权利要求1或4所述的方法，其特征在于，所述调用虚拟孪生体对故障进行溯源复现，还得到最接近当前工况的虚拟孪生体，作为虚拟计算故障模型，在线优化时模拟并展示工况。
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