CN117370812A - 一种燃料喷射系统的故障诊断方法、装置、系统及介质 - Google Patents
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Abstract
本发明提出了一种燃料喷射系统的故障诊断方法、装置、系统及介质，该方法包括，构建特定故障模式的燃料喷射系统故障模型，并通过仿真得到特定故障的特征数据；将标记后的不同故障模式特征数据，传入人工神经网络模型进行学习和训练，建立能够对不同故障类型进行识别的虚拟模型；基于工控网连接物理样机和虚拟模型，构建燃料喷射系统数字孪生模型，采集运行数据实时传入数字孪生模型进行故障诊断，并给出故障代码；将收到的故障代码传入故障解决方案库，基于故障特征编码自动匹配故障类型，并给出故障解决方案。解决了燃料喷射系统故障诊断周期长，成本高的问题，提高了燃料喷射系统的故障诊断效率，降低了由于燃料喷射系统故障导致的发动机停机时间。
Description
技术领域
本发明专利适用于电控单体泵、共轨系统、气体机和双燃料发动机，针对燃料喷射系统提出了基于数字孪生模型的燃料喷射系统的故障诊断方法、装置、系统及介质，适用于燃料喷射系统的在产品试验阶段和产品应用阶段的故障诊断。
背景技术
燃料喷射系统由于其工作环境恶劣，长期承受着周期性的高温高压，其失效是导致发动机故障的主要原因之一。由于工作时，燃料喷射系统的核心部件在发动机的内部，难以通过传感器等测试手段，对其失效的过程进行有效观测，因此一旦其失效导致故障，很难快速高效的找到燃料喷射系统的失效原因。为了分析失效原因，往往需要通过大量仿真分析对其失效的机理进行研究，同时使用大量的实物试验对其失效过程进行复现，才能最终确定，并制定避免产品失效导致发动机故障的解决方案。整个过程分析时间周期长，解决的成本高。
发明内容
为了能够有效的提升燃料喷射系统故障诊断的效率，降低故障诊断的成本，本发明提出一种燃料喷射系统的故障诊断方法、装置、系统及介质，通过建立燃料喷射系统故障诊断的数字孪生模型用于燃料喷射系统故障的在线诊断，解决燃料喷射系统故障诊断周期长，成本高的问题，提高燃料喷射系统的故障诊断效率，降低由于燃料喷射系统故障导致的发动机停机时间。
本发明技术方案如下：
本发明的第一方面是一种基于数字孪生模型的故障实时诊断方法，主要通过以下步骤达到：
构建特定故障模式的燃料喷射系统故障模型，并通过仿真得到特定故障的特征数据。
将标记后的不同故障模式特征数据，传入人工神经网络模型进行学习和训练，建立能够对不同故障类型进行识别的虚拟模型。
基于工控网连接物理样机和虚拟模型，构建燃料喷射系统数字孪生模型，采集运行数据实时传入数字孪生模型进行故障诊断，并给出故障代码。
将收到的故障代码传入故障解决方案库，基于故障特征编码自动匹配故障类型，并给出故障解决方案。
更进一步地，所述构建特定故障模式的燃料喷射系统故障模型包括，
使用FEMA分析方法对燃料喷射系统失效模式进行分析，得到其所有可能的故障类型。
对于每种故障类型，依据其故障发生的原因，在对引起故障的零部件的失效机理分析的基础上，建立零部件的失效模型。
将零部件失效模型注入到高置信度的燃料喷射系统仿真模型中，形成特定故障模式的燃料喷射系统故障模型，并通过仿真得到特定故障的特征数据。
更进一步地，基于FEMA技术的燃料喷射系统失效模式分析方法如下：
(1)基于燃料喷射系统的功能要求构建功能模型，以系统核心功能要求为主线，逐级构建总成—部件—零件功能模型。
(2)明确零部件间的功能依赖关系，确定总成、部件、零件间的接口。
(3)分析零部件的失效模式，以及该失效模式最终导致的产品总成故障现象。
(4)对不同的故障现象进行分类编码，并制定故障处理方案。
更进一步地，燃料喷射系统失效模型建立方法如下：
(1)基于上文中零部件失效模式分析的结果，对零部件失效的机理进行分析。
(2)基于失效机理分析的结果，明确导致零部件失效的原因，并使用数学模型对失效因子进行描述。
(3)建立零部件数学模型，并将失效因子注入数学模型构成零部件失效模型。
(4)参考数学模型使用仿真工具，构建零部件失效模型，并将失效模型的计算结果与数学模型的计算结果进行相互验证。
更进一步地，燃料喷射系统特定故障模型的构建方法如下：
(1)基于计量数据对零部件失效模型的几何参数进行更新，完成与实物一致的零部件失效模型构建。
(2)将零部件失效模型导入高置信度的燃料喷射系统仿真模型，完成对应正常零件的替换，实现系统故障模型的构建。
(3)使用燃料喷射系统故障模型，对不同工况下的燃料喷射系统故障进行仿真，获得特定故障模式下的故障特征数据。
更进一步地，燃料喷射系统故障识别虚拟模型的构建方法如下：
(1)建立人工神经网络模型。本文中使用的是CNN-LSTM模型，使用ReLU函数作为激活函数，使用Adams算法作为优化器。
(2)依据不同的故障模式类型将S3中仿真得到的故障数据打上不同的标签。
(3)将打了标签的数据送入人工神经网络模型进行学习和训练，最终获得能够对不同故障特征信号进行识别的故障诊断虚拟模型。
更进一步地，燃料喷射系统故障诊断数字孪生模型构建方法如下：
(1)对模型进行压缩和量化，降低模型的存储空间和计算量，提升模型的响应速度，并降低模型的部署难度。
(2)将模型转换为专用硬件的指令集，进一步提升模型的计算效率。
(3)将燃料喷射系统故障诊断模型部署在硬件设备中，通过工控网络与物理模型进行连接，完成燃料喷射系统故障诊断数字孪生模型的构建。
更进一步地，燃料喷射系统数字孪生模型故障诊断的方法如下：
(1)将传感器实时采集的燃料喷射系统特征数据信息，通过数据传输协议实时传递到数字孪生模型中。
(2)数字孪生模型通过对输入数据的实时诊断，判断状态是否正常，如果正常输出无故障数据标签0，如果异常输出特定故障数据标签。
更进一步地，基于故障特征编码对故障类型自动匹配方法如下：
(1)开发故障解决方案库，将故障解决方案，依据不同的类型导入方案库中，并编制故障代码。
(2)将故障数据标签与故障代码一一进行匹配，故障诊断系统获取到标签后，自动输出对应故障代码，并传入解决方案库。
(3)解决方案库在接收到标签后，进行故障匹配，并向故障诊断系统输出故障解决方案。
本发明的第二方面提出了一种基于数字孪生模型的燃料喷射系统的故障诊断装置，包括，
仿真模块，用于构建特定故障模式的燃料喷射系统故障模型，并通过仿真得到特定故障的特征数据。
虚拟模块，用于将标记后的不同故障模式特征数据，传入人工神经网络模型进行学习和训练，建立能够对不同故障类型进行识别的虚拟模型。
故障诊断模块，基于工控网连接物理样机和虚拟模型，构建燃料喷射系统数字孪生模型，采集运行数据实时传入数字孪生模型进行故障诊断，并给出故障代码。
故障解决模块，将收到的故障代码传入故障解决方案库，基于故障特征编码自动匹配故障类型，并给出故障解决方案。
本发明的第三方面提出了一种基于数字孪生模型的燃料喷射系统的故障预警的系统，包括存储器和控制器，所述存储器内存储有计算机可读程序，所述计算机可读程序被控制器调用时能执行所述处理器用于执行如本发明第一方面所述基于数字孪生模型的燃料喷射系统的故障诊断方法的步骤。
本发明的第四方面提出了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面中所述的故障诊断方法的步骤。
与现有技术相比，本发明至少具有以下有益效果：
本发明所述的基于数字孪生模型的燃料喷射系统故障实时诊断方法，解决了燃料喷射系统故障诊断时间长的问题，利用数字孪生技术，建立了能够对燃料喷射系统故障实时诊断的数字孪生模型，实现了对燃料喷射系统故障的快速诊断，以及故障解决方案的快速给出。
燃料喷射系统故障作为发动机的主要故障原因之一，其故障解决成本对发动机的运行成本有着较大的影响，通过本发明所述方法，快速对燃料喷射系统故障进行定位以及提供解决方案，从而实现燃料喷射系统相关故障的快速解决，有效的降低由于燃料喷射系统故障引起的损失。
附图说明
图1燃料喷射系统故障模式FEMA分析流程；
图2燃料喷射系统故障诊断流程；
图3基于神经网络的燃料喷射系统故障诊断模型构建流程；
图4基于数字孪生模型的燃料喷射系统的故障诊断流程图。
具体实施方式
以下将结合附图对本发明进行详细描述。如图1所示，本发明提供一种基于数字孪生模型的燃料喷射系统的故障实时诊断方法，所述方法包括以下步骤：
第一步，构建特定故障模式的燃料喷射系统故障模型，并通过仿真得到特定故障的特征数据。
其中又包括，S1使用FEMA分析方法对燃料喷射系统失效模式进行分析，得到其所有可能的故障类型；对于每种故障类型，依据其故障发生的原因，在对引起故障的零部件的失效机理分析的基础上，建立零部件的失效模型；将零部件失效模型注入到高置信度的燃料喷射系统仿真模型中，形成特定故障模式的燃料喷射系统故障模型，并通过仿真得到特定故障的特征数据。
S1使用FEMA分析方法对燃料喷射系统失效模式进行分析，得到其所有可能的故障类型，其中又包括，
S11.基于燃料喷射系统的喷射压力、喷射量、经济性等要求，通过概念设计工具构建系统功能模型，并以系统功能模型为主线，逐级构建总成—部件—零件等功能模型。
S12.基于功能模型定义零部件间的功能依赖关系，明确关键功能，并确定总成、部件、零件间的功能接口。
S13.基于定义的功能模型，通过对零部件特定功能的退化或者丧失情况分析，获得零部件的特定条件下的失效模式。
S14.基于零部件间的功能接口，进行零部件失效影响分析，并最终得到特定零部件失效模式下产品总成的故障特征，完成燃料喷射系统特定故障模式分析。
S15.对不同的故障模式进行分类编码，并逐个确定故障处理方案。
以柱塞偶件为例，其故障模式分析结果如下表：
对于每种燃料喷射系统的故障模式，依据其故障发生的原因，对引起故障的零部件的失效机理分析的基础上，建立了零部件的失效模型；其中又包括，
S21.建立零部件的数学模型，对零部件的机理进行分析。
以燃料喷射系统的柱塞偶件为例，柱塞偶件是燃料喷射系统的重要零件之一，其对喷射压力和喷射量有着重要作用，其相关数学方程如下：
QFG＝QFO+QLP+QD
其中：QFG——燃料几何供应速率(mm3/s)
QFO——燃料输出速率(mm3/s)
QLP——燃料泄露量(mm3/s)
QD——压缩引起的燃料变化量(mm3/s)
其中：DP——柱塞直径(mm)
nP——燃料喷射系统转速(r/min)
hp——柱塞升程
Φ——凸轮转角
其中：VP——柱塞腔容积
E——燃料当量弹性模量
PP——泵腔压力
其中：AEO——出口有效流通面积
PO——出口压力
ρ——燃料密度
其中：AEL——泄露通道有效流通面积
PLO——泄露通道出口压力
其中：m——柱塞质量
h——柱塞升程
FS——支撑力
FK——柱塞复位弹簧力
Ff——柱塞副间摩擦力
S22.在S1中零部件失效模式分析的结果的基础上，对失效发生的机理进行分析，明确每种失效类型的失效因子。
以柱塞偶件咬卡和柱塞套开裂为例进行说明，其失效机理分析如下下表：
S23.将S22中分析确定的失效因子引入数学模型，构成零部件失效模型。
引入故障因子后，柱塞偶件的数学方程更改如下：
QFG＝QFO+QLP+QD+QCLP
S24.基于数学模型，使用仿真分析工具，构建零部件失效理想模型，并将失效理想模型的分析结果与数学模型分析结果对比，进行相互验证。
将零部件失效模型注入到高置信度的燃料喷射系统仿真模型中，形成特定故障模式的燃料喷射系统故障模型，并通过仿真得到特定故障的特征数据。具体包括：
S31.基于计量数据对零部件失效模型的几何参数进行更新，完成与实物一致的零部件失效模型构建。
S32.将零部件失效模型导入高置信度的燃料喷射系统仿真模型，完成对应正常零件的替换，实现系统故障模型的构建。
S33.使用燃料喷射系统故障模型，对不同工况下的燃料喷射系统故障进行仿真，获得特定故障模式下的故障特征数据。
第二步，将标记后的不同故障模式特征数据，传入人工神经网络模型进行学习和训练，建立能够对不同故障类型进行识别的虚拟模型。具体包括：
S41.建立人工神经网络模型。本文中使用的是CNN-LSTM模型，使用ReLU函数作为激活函数，使用Adams算法作为优化器。
S42.依据不同的故障模式类型将S3中仿真得到的故障数据打上不同的标签。
S43.将打了标签的数据送入人工神经网络模型进行学习和训练，最终获得能够对不同故障特征信号进行识别的故障诊断虚拟模型。
第三步，基于工控网连接物理样机和虚拟模型，完成故障诊断数字孪生模型的构建；将物理样机运行数据实时传入虚拟模型进行故障诊断，并给出故障代码。
S51.对虚拟模型进行压缩和量化，优化虚拟模型中的权重数量以及存储空间大小，提升模型的响应速度，并降低模型的部署难度。
S52.通过将虚拟模型转换为专用硬件的指令集，进一步提升模型的计算效率。
S53.优化好的虚拟模型部署在硬件设备中，通过工控网络与物理模型进行连接，并基于数据传输协议实现虚拟模型与物理模型间，数据的实时传递，完成燃料喷射系统故障诊断数字孪生模型的构建。
S61.将传感器实时采集的燃料喷射系统特征数据信息，通过数据传输协议实时传递到数字孪生模型中。
S62.数字孪生模型通过对输入数据的实时分析，判断状态燃料喷射系统是否正常，如果正常输出无故障数据标签0，如果异常输出特定故障数据标签。
第四步，将收到的故障代码传入故障解决方案库，自动匹配故障类型，并给出建议解决方案。具体又包括，
S71.开发故障解决方案库，将S1中故障解决方案，依据不同的类型导入方案库中，并编制故障代码。
S72.将S3中的故障标签与故障代码一一进行匹配，故障诊断系统获取到标签后，自动输出对应故障代码，并传入解决方案库。
S73.解决方案库在接收到故障代码后，进行故障匹配，并向故障诊断系统输出故障解决方案。
本发明的实施例二提出了一种基于数字孪生模型的燃料喷射系统的故障诊断装置，包括，
仿真模块，用于构建特定故障模式的燃料喷射系统故障模型，并通过仿真得到特定故障的特征数据；
虚拟模块，用于将标记后的不同故障模式特征数据，传入人工神经网络模型进行学习和训练，建立能够对不同故障类型进行识别的虚拟模型；
故障诊断模块，基于工控网连接物理样机和虚拟模型，构建燃料喷射系统数字孪生模型，采集运行数据实时传入数字孪生模型进行故障诊断，并给出故障代码；
故障解决模块，将收到的故障代码传入故障解决方案库，基于故障特征编码自动匹配故障类型，并给出故障解决方案。。
本发明的实施例三提出了一种基于数字孪生模型的燃料喷射系统的故障预警的系统，包括存储器和控制器，所述存储器内存储有计算机可读程序，所述计算机可读程序被控制器调用时能执行所述处理器用于执行如本发明实施例一所述基于数字孪生模型的燃料喷射系统的故障诊断方法的步骤。
本发明的实施例四提出了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如实施例一中所述的故障诊断方法的步骤。
Claims (12)
1.一种燃料喷射系统的故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤，
构建特定故障模式的燃料喷射系统故障模型，并通过仿真得到特定故障的特征数据；
将标记后的不同故障模式特征数据，传入人工神经网络模型进行学习和训练，建立能够对不同故障类型进行识别的虚拟模型；
基于工控网连接物理样机和虚拟模型，构建燃料喷射系统数字孪生模型，采集运行数据实时传入数字孪生模型进行故障诊断，并给出故障代码；
将收到的故障代码传入故障解决方案库，基于故障特征编码自动匹配故障类型，并给出故障解决方案。
2.如权利要求1所述的故障诊断方法，其特征在于，其特征在于，所述构建特定故障模式的燃料喷射系统故障模型包括，
使用FEMA分析方法对燃料喷射系统失效模式进行分析，得到其所有可能的故障类型；
对于每种故障类型，依据其故障发生的原因，在对引起故障的零部件的失效机理分析的基础上，建立零部件的失效模型；
将零部件失效模型注入到高置信度的燃料喷射系统仿真模型中，形成特定故障模式的燃料喷射系统故障模型，并通过仿真得到特定故障的特征数据。
3.如权利要求2所述的故障诊断方法，其特征在于，所述使用FEMA分析方法对燃料喷射系统失效模式进行分析，包括，
基于燃料喷射系统的功能要求构建功能模型，以系统核心功能要求为主线，逐级构建总成—部件—零件功能模型；
明确零部件间的功能依赖关系，确定总成、部件、零件间的接口；
分析零部件的失效模式，以及该失效模式最终导致的产品总成故障现象；
对不同的故障现象进行分类编码，并制定故障处理方案。
4.如权利要求2所述的故障诊断方法，其特征在于，所述建立零部件的失效模型包括，
分析零部件失效的机理进行，明确导致零部件失效的原因，并使用数学模型对失效因子进行描述；
建立零部件数学模型，并将失效因子注入数学模型构成零部件失效模型；
参考数学模型使用仿真工具，构建零部件失效模型，并将失效模型的计算结果与数学模型的计算结果进行相互验证。
5.如权利要求2所述的故障诊断方法，其特征在于，所述特定故障模式的燃料喷射系统故障模型包括，
基于计量数据对零部件失效模型的几何参数进行更新，完成与实物一致的零部件失效模型构建；
将零部件失效模型导入高置信度的燃料喷射系统仿真模型，完成对应正常零件的替换，实现系统故障模型的构建；
使用燃料喷射系统故障模型，对不同工况下的燃料喷射系统故障进行仿真，获得特定故障模式下的故障特征数据。
6.如权利要求1所述的故障诊断方法，其特征在于，所述人工神经网络模型为CNN-LSTM模型，使用ReLU函数作为激活函数，使用Adams算法作为优化器；
依据不同的故障模式类型将S3中仿真得到的故障数据打上不同的标签；
将数据送入人工神经网络模型进行学习和训练，最终获得能够对不同故障特征信号进行识别的故障诊断虚拟模型。
7.如权利要求1所述的故障诊断方法，其特征在于，所述构建燃料喷射系统数字孪生模型包括，对故障诊断虚拟模型进行压缩和量化，降低模型的存储空间和计算量，提升模型的响应速度，并降低模型的部署难度；
将模型转换为专用硬件的指令集，进一步提升模型的计算效率；
将燃料喷射系统故障诊断虚拟模型部署在硬件设备中，通过工控网络与物理模型进行连接，完成燃料喷射系统故障诊断数字孪生模型的构建。
8.如权利要求1所述的故障诊断方法，其特征在于，所述采集运行数据实时传入数字孪生模型进行故障诊断，包括，
将传感器实时采集的燃料喷射系统特征数据信息，通过数据传输协议实时传递到数字孪生模型中；
数字孪生模型通过对输入数据的实时诊断，判断状态是否正常，如果正常输出无故障数据标签0，如果异常输出特定故障数据标签。
9.如权利要求8所述的故障诊断方法，其特征在于，所述基于故障特征编码自动匹配故障类型，包括，
开发故障解决方案库，将故障解决方案依据不同的类型导入方案库中，并编制故障代码；
将故障数据标签与故障代码一一进行匹配，故障诊断系统获取到标签后，自动输出对应故障代码，并传入解决方案库；
解决方案库在接收到标签后，进行故障匹配，并向故障诊断系统输出故障解决方案。
10.一种基于数字孪生模型的燃料喷射系统的故障诊断装置，其特征在于，包括，
仿真模块，用于构建特定故障模式的燃料喷射系统故障模型，并通过仿真得到特定故障的特征数据；
虚拟模块，用于将标记后的不同故障模式特征数据，传入人工神经网络模型进行学习和训练，建立能够对不同故障类型进行识别的虚拟模型；
故障诊断模块，基于工控网连接物理样机和虚拟模型，构建燃料喷射系统数字孪生模型，采集运行数据实时传入数字孪生模型进行故障诊断，并给出故障代码；
故障解决模块，将收到的故障代码传入故障解决方案库，基于故障特征编码自动匹配故障类型，并给出故障解决方案。
11.一种燃料喷射系统的故障预警的系统，包括存储器和控制器，所述存储器内存储有计算机可读程序，所述计算机可读程序被控制器调用时能执行所述处理器用于执行如权利要求1-9中任意一项所述燃料喷射系统的故障诊断方法的步骤。
12.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-9中任意一项所述的燃料喷射系统的故障诊断方法的步骤。
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Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202311293403.5A Pending CN117370812A (zh) | 2023-10-08 | 2023-10-08 | 一种燃料喷射系统的故障诊断方法、装置、系统及介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN117370812A (zh) |
-
2023
- 2023-10-08 CN CN202311293403.5A patent/CN117370812A/zh active Pending
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| PB01 | Publication | ||
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