張 彤,韓 靜,劉 平
(1.北京理工大學(xué)機(jī)械與車輛學(xué)院,北京 100081;2.北京航天試驗(yàn)技術(shù)研究所,北京 100074)
由于柴油機(jī)自身的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)和工作原理,限制了一些測試方法和分析方法的應(yīng)用,旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備狀態(tài)檢測與故障診斷的成熟技術(shù)不能很好地推廣至柴油機(jī)故障診斷中。柴油機(jī)故障的復(fù)雜性主要表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面[1~3]:故障的多層次性,故障的模糊性,故障的相對性和相關(guān)性以及多故障并發(fā)性等。
基于結(jié)構(gòu)及行為的診斷能夠克服傳統(tǒng)診斷方法(主要依賴于專家對診斷對象的經(jīng)驗(yàn)積累)的缺點(diǎn),其診斷的全部過程為:建立模型、沖突識別、診斷產(chǎn)生、診斷測試。從工程應(yīng)用的角度來看,柴油機(jī)故障診斷的一般過程主要包括以下幾個(gè)方面[4]:故障機(jī)理的研究,狀態(tài)信號的收集,特征信息選取與提取以及故障分析與診斷等。
基于結(jié)構(gòu)及行為的診斷所采取的方法是沖突搜索診斷,圖1模型描述了系統(tǒng)的行為模式。
圖1 沖突搜索診斷
基于結(jié)構(gòu)及行為的診斷的基本思想是[5]:根據(jù)系統(tǒng)組成部件和部件間的連接關(guān)系,建立待診斷系統(tǒng)的模型,然后根據(jù)建立的系統(tǒng)模型以及系統(tǒng)的實(shí)際輸入,邏輯推導(dǎo)出系統(tǒng)在正常工作情況下的預(yù)期行為,如果預(yù)期行為與實(shí)際觀測到的行為有差異,就說明系統(tǒng)存在故障。利用模型診斷方法,能夠確定引發(fā)故障的元件集合。
從解釋或者推理的角度可將基于結(jié)構(gòu)及行為模型的診斷分為:基于一致性的診斷,基于溯因診斷。前者只使用系統(tǒng)元件的正常行為模型,建模效率高,能夠處理在設(shè)計(jì)階段沒有預(yù)見到的故障,但系統(tǒng)模型中不含元件的故障行為模型,所以不能指出故障元件所處的具體故障模式。后者引入元件的故障行為模型,給出了從故障到觀測的因果關(guān)系,但當(dāng)出現(xiàn)未預(yù)見的故障時(shí),將得不到正確的診斷。為了使診斷得到進(jìn)一步的優(yōu)化,可將這兩種方法相結(jié)合地用于模型診斷中。
基于結(jié)構(gòu)及行為診斷的基本過程包括系統(tǒng)建模,候選診斷生成,候選診斷測試和候選診斷鑒別4個(gè)階段,如圖2所示。
圖2 診斷一般過程
基于結(jié)構(gòu)和行為診斷中,由沖突集計(jì)算碰集是診斷必不可少的一個(gè)步驟。用約束傳遞來計(jì)算最小沖突集,可以保證每次求解的一定是一個(gè)沖突集合[6]。對于碰集的計(jì)算,可以采用HS-dag算法,該算法按寬度優(yōu)先(先處理完某一層上的全部節(jié)點(diǎn),才能繼續(xù)處理下一層的節(jié)點(diǎn))生成DAG(Directed Acyclic Graph)[7]。將沖突集合計(jì)算方法與HS-dag的碰集算法結(jié)合起來,使沖突集合和碰集合的求解同時(shí)進(jìn)行,完成算法的優(yōu)化。
對于不同的領(lǐng)域,有不同的建模語言。采用的RODON軟件平臺可以對復(fù)雜技術(shù)系統(tǒng)進(jìn)行高效的工程建模。通過使用RODON集成的Rodelica建模語言,幾乎可以對任何系統(tǒng)(部件)進(jìn)行建模,其所建立的模型重復(fù)使用率高,減少了建模的時(shí)間和成本。RODON通過對系統(tǒng)建立虛擬產(chǎn)品模型并利用基于沖突的故障搜索機(jī)制,對系統(tǒng)故障進(jìn)行推理和仿真,完成系統(tǒng)故障診斷,生成故障診斷知識。
為求得診斷結(jié)果,構(gòu)建的系統(tǒng)主要包括:掃描解析模塊、輸入觀測值模塊和故障診斷模塊。圖3是整個(gè)系統(tǒng)的架構(gòu)。
圖3 診斷系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖
設(shè)計(jì)思路是:對Rodelica語言描述的模型文件加以解析掃描,得到診斷需要的約束網(wǎng)絡(luò),有了約束網(wǎng)絡(luò)之后可以根據(jù)它來計(jì)算沖突集合和碰集,從而得到診斷結(jié)果。
進(jìn)氣系統(tǒng)作為發(fā)動(dòng)機(jī)的關(guān)鍵組成部分,在實(shí)際工程應(yīng)用中,其典型故障是傳感器故障、堵塞和泄漏。使用基于結(jié)構(gòu)及行為的診斷系統(tǒng)主要對傳感器的故障進(jìn)行診斷研究。
圖4描述了發(fā)動(dòng)機(jī)的進(jìn)氣系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。在系統(tǒng)內(nèi),用來模擬測量溫度和壓強(qiáng)的積分電路有4種狀態(tài)。同時(shí),有3個(gè)傳感器測量周圍的壓強(qiáng)、溫度和工況。
圖4 進(jìn)氣系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖
對于傳感器的行為的模擬,可以用一個(gè)方程來表述:
其中,Ys 代表氣流計(jì)的真值,yr是使用診斷系統(tǒng)仿真得到的值,而f代表故障(故障發(fā)生,f≠0)。
診斷模型的主要輸入?yún)?shù)如表1。
表1 診斷模型的主要輸入?yún)?shù)
根據(jù)所建立的模型進(jìn)行仿真,使用Rodelica語言編寫模型代碼,經(jīng)過調(diào)試后準(zhǔn)確無誤。為了評價(jià)該模型的計(jì)算精度和可靠度,需要對模型進(jìn)行驗(yàn)證。
在系統(tǒng)行為正常時(shí),用RODON軟件進(jìn)行建模和分析,可以得出傳感器處于正常狀態(tài),圖5所示結(jié)果為system ok,可以看到診斷結(jié)果的準(zhǔn)確性。當(dāng)殘差超過容差限制,傳感器均發(fā)生故障,如圖6所示,圖6(a)是往下漂移的故障,圖6(b)是往上漂移的故障。
圖5 傳感器無故障診斷結(jié)果
圖6 傳感器漂移診斷結(jié)果
針對診斷結(jié)果來說,前文只是研究了當(dāng)故障是否出現(xiàn)時(shí)系統(tǒng)及時(shí)診斷的能力,而本部分將更深入地研究如何在系統(tǒng)內(nèi)對這些故障發(fā)生進(jìn)行定位,以及多故障同時(shí)發(fā)生時(shí)的診斷問題。
傳感器故障的定位研究,建模時(shí)采用Rodelica語言,對各系統(tǒng)的個(gè)部件物理結(jié)構(gòu)、功能及行為模式進(jìn)行描述。圖7顯示了進(jìn)氣系統(tǒng)中傳感器發(fā)生故障時(shí)的仿真和診斷結(jié)果。在圖的底部,給出了一個(gè)候選的診斷。這里的診斷結(jié)果是傳感器的值發(fā)生往下的漂移,也就是給出的值偏小。
圖7 傳感器故障診斷
可以利用同樣的方法,實(shí)現(xiàn)堵塞故障的診斷定位及泄漏故障定位。
對于工作情況惡劣,結(jié)構(gòu)復(fù)雜的發(fā)動(dòng)機(jī)系統(tǒng)來說,可能不只是單一故障模式導(dǎo)致進(jìn)氣系統(tǒng)故障。因此,對于進(jìn)氣系統(tǒng),應(yīng)該考慮2種或3種故障同時(shí)發(fā)生的診斷問題。對于多故障模式,其一般流程如圖8所示。
圖8 多故障診斷流程
以傳感器和空氣過濾器同時(shí)故障為例,得到的診斷結(jié)果,如圖9所示,證明了該故障診斷定位系統(tǒng)對于多故障診斷的準(zhǔn)確性。從側(cè)面說明了,該系統(tǒng)是一個(gè)較為完整的診斷系統(tǒng)。
圖9 堵塞和傳感器同時(shí)故障診斷結(jié)果
基于結(jié)構(gòu)及行為的故障診斷方法具有很強(qiáng)的實(shí)用性和準(zhǔn)確性,該理論方法起源于人工智能領(lǐng)域,本文運(yùn)用該方法在工程領(lǐng)域服務(wù)于生產(chǎn)實(shí)際?;诮Y(jié)構(gòu)及行為的智能故障診斷系統(tǒng)的重點(diǎn)在于故障搜索機(jī)制的建立,這套機(jī)制的核心是基于沖突導(dǎo)向的搜索,在模型推導(dǎo)值和實(shí)際理論值之間存在差異時(shí),找出出現(xiàn)故障的元件或部件是該系統(tǒng)的最終目的?;趯Σ裼蜋C(jī)內(nèi)部結(jié)構(gòu)、功能及行為的分析,最終構(gòu)建了一套適用于診斷發(fā)動(dòng)機(jī)故障的智能診斷模型,完成了傳感器故障的診斷。對于進(jìn)氣系統(tǒng)的多故障模式的診斷,進(jìn)行了研究。
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