內(nèi)燃機故障診斷

1、石家莊鐵道大學(xué)機械工程學(xué)院機械故障診斷與維修課程論文內(nèi)燃機故障診斷摘 要故障診斷：利用各種檢查和測試方法，發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)和設(shè)備是否存在故障的過程是故障檢測；而進(jìn)一步確定故障所在大致部位的過程是故障定位。故障檢測和故障定位同屬網(wǎng)絡(luò)生存性范疇。要求把故障定位到實施修理時可更換的產(chǎn)品層次（可更換單位）的過程成為故障隔離。故障診斷就是指故障檢測和故障隔離的過程。關(guān)鍵詞：內(nèi)燃機 智能 故障診斷 第一章 緒 論1.1內(nèi)燃機內(nèi)燃機是將液體或氣體燃料與空氣混合后，直接輸入汽缸內(nèi)部的高壓燃燒室燃燒爆發(fā)產(chǎn)生動力。這也是將熱能轉(zhuǎn)化為機械能的一種熱機。內(nèi)燃機具有體積小、質(zhì)量小、便于移動、熱效率高、起動性能好的特點。但是內(nèi)燃

2、機一般使用石油燃料，同時排出的廢氣中含有害氣體的成分較高。內(nèi)燃機，是一種動力機械，它是通過使燃料在機器內(nèi)部燃燒，并將其放出的熱能直接轉(zhuǎn)換為動力的熱力發(fā)動機。廣義上的內(nèi)燃機不僅包括往復(fù)活塞式內(nèi)燃機、旋轉(zhuǎn)活塞式發(fā)動機和自由活塞式發(fā)動機，也包括旋轉(zhuǎn)葉輪式的燃?xì)廨啓C、噴氣式發(fā)動機等，但通常所說的內(nèi)燃機是指活塞式內(nèi)燃機。 活塞式內(nèi)燃機以往復(fù)活塞式最為普遍。活塞式內(nèi)燃機將燃料和空氣混合，在其氣缸內(nèi)燃燒，釋放出的熱能使氣缸內(nèi)產(chǎn)生高溫高壓的燃?xì)狻Ｈ細(xì)馀蛎浲苿踊钊鞴?，再通過曲柄連桿機構(gòu)或其他機構(gòu)將機械功輸出，驅(qū)動從動機械工作。常見的有柴油機和汽油機，通過將內(nèi)能轉(zhuǎn)化為機械能，是通過做功改變內(nèi)能。1.2故障診斷故

3、障診斷技術(shù)的產(chǎn)生和發(fā)展為提高設(shè)備系統(tǒng)的可靠性和可維修性開辟了一條新的的途徑。狀態(tài)檢測與故障診斷是以可靠性理論、信息論、控制論、和系統(tǒng)論為理論基礎(chǔ)，以現(xiàn)代測量儀器和計算機為工具，結(jié)合各種診斷對象的特殊規(guī)律逐步形成的一門新技術(shù)，它是一門綜合性技術(shù)，涉及傳感及測試技術(shù)、電子學(xué)、信號處理、識別理論、計算機技術(shù)以及人工只能專家系統(tǒng)等多門基礎(chǔ)科學(xué)，是對這些基礎(chǔ)理論的綜合應(yīng)用。設(shè)備狀態(tài)檢測與故障診斷是以多學(xué)科為依托，自成體系，發(fā)展十分迅速，取得了較大的經(jīng)濟(jì)和社會效益。它以故障機理研究作為基石，以信號處理和特征提取理論為基本手段。采用理論分析與實驗分析相結(jié)合的研究方法。診斷對象廣泛，工程應(yīng)用性強，高新技術(shù)含量

4、高。第二章 內(nèi)燃機2.1 內(nèi)燃機的發(fā)展活塞式內(nèi)燃機起源于用火藥爆炸獲取動力，但因火藥燃燒難以控制而未獲成功。1794年，英國人斯特里特提出從燃料的燃燒中獲取動力，并且第一次提出了燃料與空氣混合的概念。1833年，英國人賴特提出了直接利用燃燒壓力推動活塞作功的設(shè)計。 之后人們又提出過各種各樣的內(nèi)燃機方案，但在十九世紀(jì)中葉以前均未付諸實用。直到1860年，法國的勒努瓦模仿蒸汽機的結(jié)構(gòu)，設(shè)計制造出第一臺實用的煤氣機。這是一種無壓縮、電點火、使用照明煤氣的內(nèi)燃機。勒努瓦首先在內(nèi)燃機中采用了彈力活塞環(huán)。這臺煤氣機的熱效率為4%左右。1862年，法國科學(xué)家羅沙對內(nèi)燃機熱力過程進(jìn)行理論分析之后，提出提高內(nèi)燃

5、機效率的要求，這就是最早的四沖程工作循環(huán)。1876年，德國發(fā)明家奧托（Otto）運用羅沙的原理，創(chuàng)制成功第一臺往復(fù)活塞式、單缸、臥式、3.2千瓦(4.4馬力)的四沖程內(nèi)燃機1881年，英國工程師克拉克研制成功第一臺二沖程的煤氣機，并在巴黎博覽會上展出。1883年，德國的戴姆勒（Daimler）創(chuàng)制成功第一臺立式汽油機，它的特點是輕型和高速。1892年，德國工程師狄塞爾（Diesel）受面粉廠粉塵爆炸的啟發(fā)，設(shè)想將吸入氣缸的空氣高度壓縮，使其溫度超過燃料的自燃溫度，再用高壓空氣將燃料吹入氣缸，使之著火燃燒。他首創(chuàng)的壓縮點火式內(nèi)燃機(柴油機)于1897年研制成功，為內(nèi)燃機的發(fā)展開拓了新途徑。189

6、8年，柴油機首先用于固定式發(fā)電機組，1903年用作商船動力，1904年裝于艦艇，1913年第一臺以柴油機為動力的內(nèi)燃機車制成，1920年左右開始用于汽車和農(nóng)業(yè)機械。2.2 內(nèi)燃機的結(jié)構(gòu)和系統(tǒng)組成內(nèi)燃機主要分為兩大機構(gòu)：一、曲柄連桿機構(gòu)；二、配氣機構(gòu)。四大系統(tǒng)（點燃式內(nèi)燃機機為五大系統(tǒng)）：一、燃油供給系統(tǒng)；二、潤壞系統(tǒng)；三、冷卻系統(tǒng)；四、起動系統(tǒng)。點燃式內(nèi)燃機還有點火系統(tǒng)。2.2.1 兩大機構(gòu)曲柄連桿機構(gòu)是實現(xiàn)工作循環(huán)，完成能量循環(huán)的主要運動零件。它由機體組、活塞連桿組和曲軸飛輪組組成。在作功行程中，活塞承受燃?xì)鈮毫υ跉飧變?nèi)作直線運動，通過連桿轉(zhuǎn)換成曲軸的旋轉(zhuǎn)運動，并從曲軸對外輸出動力。而在進(jìn)氣

7、、壓縮和排氣行程中，飛輪釋放能量又把曲軸的旋轉(zhuǎn)運動轉(zhuǎn)化成活塞的直線運動。配氣機構(gòu)的功用是根據(jù)發(fā)動機的工作順序和工作過程，定時開啟和關(guān)閉進(jìn)氣門和排氣門，使可燃混合氣或空氣進(jìn)入氣缸，并使廢氣從氣缸內(nèi)排出，實現(xiàn)換氣過程。配氣機構(gòu)大多采用頂置氣門式配氣機構(gòu)，一般由氣門組、氣門傳動組和氣門驅(qū)動組組成2.2.2 四大系統(tǒng)汽油機燃油供給系的功用是根據(jù)發(fā)動機的要求，配制出一定數(shù)量和濃度的混合氣，供入氣缸，并將燃燒后的廢氣從氣缸內(nèi)排出到大氣中去；柴油機燃油供給系的功用是把柴油和空氣分別供入氣缸，在燃燒室內(nèi)形成混合氣并燃燒，最后將燃燒后的廢氣排出。潤滑系的功用是向作相對運動的零件表面輸送定量的清潔潤滑油，以實現(xiàn)液

8、體摩擦，減小摩擦阻力，減輕機件的磨損。并對零件表面進(jìn)行清洗和冷卻。潤滑系通常由潤滑油道、機油泵、機油濾清器和一些閥門等組成冷卻系統(tǒng)的功用是將受熱零件吸收的部分熱量及時散發(fā)出去，保證發(fā)動機在最適宜的溫度狀態(tài)下工作。水冷發(fā)動機的冷卻系通常由冷卻水套、水泵、風(fēng)扇、水箱、節(jié)溫器等組成。起動系統(tǒng)：要使發(fā)動機由靜止?fàn)顟B(tài)過渡到工作狀態(tài)，必須先用外力轉(zhuǎn)動發(fā)動機的曲軸，使活塞作往復(fù)運動，氣缸內(nèi)的可燃混合氣燃燒膨脹作功，推動活塞向下運動使曲軸旋轉(zhuǎn)。發(fā)動機才能自行運轉(zhuǎn)，工作循環(huán)才能自動進(jìn)行。 2.3 內(nèi)燃機的分類1. 根據(jù)所用燃料分： 汽油機、柴油機、天然氣（CNG）、LPG發(fā)動機、乙醇發(fā)動機等，另有雙燃料發(fā)動機（

9、dual fuel engine）和靈活燃料發(fā)動機（Bi-fuel engine）。 2. 根據(jù)缸內(nèi)著火方式分： 電燃式、點燃式、壓燃式 3. 根據(jù)沖程數(shù)分：二沖程、四沖程 4. 根據(jù)活塞運動方式分 ： 往復(fù)式、旋轉(zhuǎn)式 5. 根據(jù)氣缸冷卻方式分 ： 水冷式、風(fēng)冷式 6. 根據(jù)氣缸數(shù)目分 ：單缸機、多缸機 7. 根據(jù)內(nèi)燃機轉(zhuǎn)速分：低速(<300r/min)、中速(300 1000 r/min)、高速(>1000 r/min)； 8. 根據(jù)進(jìn)氣充量壓力分：自然吸氣式、增壓式 9. 根據(jù)氣缸排列分：立式、臥式直列、V型、對置X型、星型2.4 內(nèi)燃機工作原理以四沖程壓燃內(nèi)燃機為例，四沖程分

10、別為：進(jìn)氣沖程、壓縮沖程、做功沖程、排氣沖程?？諝饨?jīng)過空氣濾清器，進(jìn)入內(nèi)燃機進(jìn)氣管，進(jìn)氣沖程過程中，氣門被凸輪帶動的搖臂頂開，空氣進(jìn)入缸體；壓縮沖程過程中，進(jìn)氣門關(guān)閉，活塞向上壓縮空氣，空氣體積減小，內(nèi)能升高，溫度急劇上升；做功沖程過程中，噴油嘴噴油，霧化柴油接觸高溫氣體自燃爆炸，爆炸產(chǎn)生的能量推動活塞向下做功，活塞帶動連桿、曲軸、飛輪最終帶動另一個系統(tǒng)的動力元件；排氣沖程過程中，排氣氣門打開，由于飛輪的慣性作用，帶動活塞向上運動，將燃燒后的氣體排出。第三章 故障診斷故障診斷分為：1、解析模型故障診斷方法。2、信號處理故障診斷方法。3、人工智能故障診斷方法。3.1 解析模型故障診斷方法解析模型

11、的方法是發(fā)展最早、研究最系統(tǒng)的一種故障診斷方法，能深入系統(tǒng)本質(zhì)的動態(tài)性質(zhì)和實時診斷，缺點是難以獲得系統(tǒng)模型，且由于建模誤差、擾動和噪聲的存在，魯棒性問題日益突出。解析模型故障診斷方法分為3類：一、狀態(tài)估計診斷法：通過檢測系統(tǒng)的狀態(tài)參數(shù)變化，形成殘差，從殘差中提取故障特征，進(jìn)行故障診斷。如基于Kalman 濾波器的方法和Luenberger觀測器的方法。近幾年出現(xiàn)了線性矩陣不等式方法等。二、參數(shù)估計診斷法：根據(jù)模型參數(shù)及相應(yīng)的物理參數(shù)變化的統(tǒng)計特性來檢測和分離故障。比如極大似然估計法、最小二乘法、互相關(guān)法等。其中最小二乘法及其改進(jìn)方法是最基本也是最常用的方法。該方法實時跟蹤參數(shù)的變化，故障檢測快

12、而準(zhǔn)，診斷的實時性強；但由于辨識非線性與時變系統(tǒng)的參數(shù)有一定難度，應(yīng)用受到限制。三、一致性檢驗診斷法根據(jù)給出的狀態(tài)方程就出系統(tǒng)的能觀性子空間以及該子空間的正交補，將測量到的系統(tǒng)輸出信號往正交補上投影，形成殘差，然后更具殘差特征判斷故障類型。3.2 信號處理故障診斷方法基于幸好處理的方法實現(xiàn)簡單、實時性較好；但是對潛在故障的診斷顯得不足，多用于故障檢測。信號處理故障診斷方法有兩種：一、頻譜分析法：頻域分析法師設(shè)備故障診斷領(lǐng)域匯總應(yīng)用最廣的一種方法，通過傅里葉變換后將復(fù)雜的信號分解為有限或無限個頻譜的分量之和，然后求各個分量的功率譜圖，判斷故障類型及故障源。頻域分析法適用于分析平穩(wěn)信號。二、小波變

13、換故障診斷方法：先對信號進(jìn)行多級小波分解，得到各子帶數(shù)據(jù)。通過對小波變換系數(shù)模極大值的檢測來實現(xiàn)對信號奇異性的檢測，從而確定故障發(fā)生時間。小波分析非常適合非平穩(wěn)信號，對于平穩(wěn)信號而言，同樣有效。分析信號的奇異性位置和奇異性的大小都是比較有效的。3.3 人工智能故障診斷方法一、專家系統(tǒng)故障診斷方法：匯集眾多專家知識，能對隨機發(fā)生的故障進(jìn)行診斷。二、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷方法：利用已有的故障征兆和診斷結(jié)果對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行離線訓(xùn)練，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過權(quán)值記憶故障征兆與故障診斷結(jié)果之間存在的對應(yīng)關(guān)系；然后將得到的故障征兆加到網(wǎng)絡(luò)輸入端，就可以利用訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行故障診斷，并得到相應(yīng)的診斷結(jié)果。三、人工免疫算法

14、故障診斷方法：由耐受過程和檢查過程構(gòu)成。耐受過程：隨機產(chǎn)生大量的候選檢測器，把其中不與自體集中的任何一個樣本相匹配的候選檢測器設(shè)置為有效檢測器，而發(fā)生匹配的候選檢測器將被清除掉。檢測過程：用檢測器集檢測“自體”集合是否發(fā)生變化。四、故障樹故障診斷方法：故障樹分析法將系統(tǒng)故障形成原因按樹狀逐級細(xì)化。把最容易發(fā)生的故障狀態(tài)作為故障樹的頂事件，尋找引起頂事件的直接原因，并將其邏輯關(guān)系用特定的邏輯符號表示出來，自上而下的逐級分解，直到不能分解的底事件，形成故障樹。找出系統(tǒng)的薄弱環(huán)節(jié)，以便采取相應(yīng)的改進(jìn)措施。近些年來，由于計算機技術(shù)、信號處理、人工智能、模式識別技術(shù)的發(fā)展，促進(jìn)了故障診斷技術(shù)的不斷發(fā)展，

15、不斷有新的理論引入故障之中，同時將集中診斷方法融合到一起的集成故障診斷研究也取得很大的發(fā)展。故障診斷是一門使用性很強的技術(shù)，因此只有在實際應(yīng)用中才能體會到它的價值，目前在理論研究方面雖然有不少進(jìn)展，但真正在工程實踐中成功應(yīng)用的實例還比較少，因此，如何將先進(jìn)的故障診斷理論與方法應(yīng)用到實際中去還有待深入的研究。第四章 內(nèi)燃機的故障診斷內(nèi)燃機是一個復(fù)雜系統(tǒng)，其故障約占機器的全部故障的40%以上，因此對內(nèi)燃機展開故障診斷技術(shù)和系統(tǒng)的研究有著非常重要的現(xiàn)實意義。4.1 基于專家系統(tǒng)的方法基于專家系統(tǒng)的故障診斷方法其實是一個計算機智能程序，計算機在采集診斷對象的信息后，綜合運用各種規(guī)則（專家經(jīng)驗）進(jìn)行一系

16、列的推理，必要時還可以隨時調(diào)用各種應(yīng)用程序，運行過程中向用戶索取必要信息后，就可以快速的找到最終故障或最有可能的故障，再由用戶來證實。它一般由數(shù)據(jù)庫、知識庫、推理機、解釋機制以及計算機接口等部分組成，其中知識庫中存儲診斷知識，也就是故障征兆、故障模式、故障成因、處理意見等內(nèi)容，而數(shù)據(jù)庫中存儲了通過測量并處理得到的當(dāng)前征兆信息，推理機就是使用數(shù)據(jù)庫中的征兆信息通過一定的搜索在知識庫中找到對應(yīng)的征兆下可能發(fā)生的故障，然后對故障進(jìn)行評價和決策。解釋機制可以為此推理過程給出解釋，而人機接口用于知識的輸入和人機對話。例如，對于內(nèi)燃機流量傳感器輸出信號線路短路故障，所測得的錄入數(shù)據(jù)庫中的信息由：空氣流量信

17、號電壓為0V，CO排放超標(biāo)。診斷系統(tǒng)根據(jù)所指示的故障內(nèi)容“空氣流量電路輸入低且CO排放超標(biāo)”，對知識庫中的相關(guān)記錄進(jìn)行匹配查詢，利用統(tǒng)計和分析，對故障作出判斷。但專家系統(tǒng)的應(yīng)用依賴于專家的領(lǐng)域知識獲取，因此知識獲取被公認(rèn)為專家系統(tǒng)研究開發(fā)中的“瓶頸”問題；另外，在自適應(yīng)能力、學(xué)習(xí)能力及實時性方面也都存在不同程度的局限。4.2 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Network,簡稱ANN）從1943年心理學(xué)家W.S.McCulloch和數(shù)學(xué)家W.Pitts研究并提出的M-P神經(jīng)元模型起至今，已成為人工智能領(lǐng)域內(nèi)除專家系統(tǒng)外的又一重要分支。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用神經(jīng)

18、元及它們之間的有向權(quán)重連接來隱含處理問題的知識，因此它善于處理復(fù)雜問題，而且有自學(xué)習(xí)能力。神經(jīng)元處理信息是相對獨立的，便于處理并行問題。此外，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還有冗余性，即使某個神經(jīng)元失效，也不會影響到整個網(wǎng)絡(luò)的性能。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有許多不同的模型，如Hopfield模型、MLP模型等，應(yīng)用最廣泛的是BP神經(jīng)網(wǎng)。文獻(xiàn)1以BP網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造了內(nèi)燃機異響故障診斷模型，提高了故障診斷系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。文獻(xiàn)2提出了一種基于粒子群優(yōu)化算法和多層前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的新型進(jìn)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（PSO-ANN），并將該模型應(yīng)用于汽車發(fā)動機故障診斷中，提高了運算效率和收斂速度，是一種有效可靠的新型故障診斷方法。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷雖

19、然有它的獨立的優(yōu)越性，但也存在一些困難，主要表現(xiàn)在訓(xùn)練樣本獲取困難、忽視了領(lǐng)域?qū)＜业慕?jīng)驗知識、網(wǎng)絡(luò)權(quán)值形式表達(dá)方式難以理解等方面。4.3 綜合方法從上述介紹的方法在內(nèi)燃機故障診斷的應(yīng)用情況可看出，每種方法都有各自的使用范圍和優(yōu)點。依靠單一的方法，往往難以滿足內(nèi)燃機較為復(fù)雜的故障診斷要求。有兩種以上智能方法構(gòu)成的混合系統(tǒng)在內(nèi)燃機故障診斷中的應(yīng)用因此也越來越廣泛，這也將是內(nèi)燃機故障診斷發(fā)展趨勢。智能方法集成的基本思路是：根據(jù)被求解問題的需要把系統(tǒng)分為若干個子塊，每個子塊分別由某種方法實現(xiàn)，再將各子塊以某種方式集成來形成主體系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，或采用嵌入或變換子塊的方法來構(gòu)造功能完善的應(yīng)用系統(tǒng)。4.3.1 專

20、家系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論為智能故障診斷系統(tǒng)的發(fā)展開辟了嶄新的途徑。用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)建立故障診斷系統(tǒng)，不需要組織大規(guī)模的產(chǎn)生式規(guī)則，也不需要進(jìn)行樹搜索，系統(tǒng)可以自組織、自學(xué)習(xí)，并進(jìn)行模糊推理，這對用傳統(tǒng)人工智能方法建立的專家系統(tǒng)最感困難的知識獲取和推理等問題提供了新的解決辦法。文獻(xiàn)3針對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的BP算法收斂速度慢、易陷入局部極小的缺陷，提出了用蟻群算法訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，建立了蟻群神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷模型，并將其運用到傳統(tǒng)的專家系統(tǒng)中，使收斂速度和故障診斷的精度都有所提高，實現(xiàn)了故障診斷的高效性與迅速性，為內(nèi)燃機故障診斷提供了新的途徑。4.3.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法與模糊推理的結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法和模糊推理在診斷知識的表示、知識存儲、推理速度等方面發(fā)揮了很大的作用。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于能模仿人腦神經(jīng)元功能，且具有強大的自學(xué)習(xí)能力和數(shù)據(jù)的直接處理能力，而模糊推理則模仿人腦的邏輯思維，具有較強的結(jié)構(gòu)性知識表達(dá)能力。通過比較兩者的優(yōu)缺點，可以將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法與模糊推理方法結(jié)合起來，實現(xiàn)故障診斷系統(tǒng)對不精確或不確定等模糊信息的處理，同時使得基于規(guī)則的結(jié)構(gòu)性知識能夠得