柴油机监测与故障诊断技术是保障柴油机在使用期限内能够安全、高效运行的有效手段,该项研究经过近三十年的发展已经取得丰硕成果。然而,现有的柴油机故障诊断方法均是基于大量典型故障样本实现的,例如:基于人工神经网络的柴油机故障识别技术,其需要大量故障样本用于训练和学习从设备运行状态到故障类型间的非线性映射关系[1-2];基于振动监测的柴油机故障诊断技术,其出发点则是在机械动力特性分析及谱分析基础上,检测和识别典型故障状态对应的振动信号[3-4]。基于典型故障样本的柴油机诊断技术研究相对比较成熟,然而获取大量的柴油机故障样本在工程实现上却非常困难,且需要长期的搜集和积累工作。此外,柴油机结构、型号多样,即使是同一型号的柴油机,由于制造、装配等误差,使用时间的不同,其机械动力特性也不一致,造成已掌握的故障样本通用性差。由此可知,柴油机典型故障样本缺乏(尤其是用量较少的船舶大功率柴油机)已成为制约柴油机故障诊断技术研究及应用系统开发的瓶颈[5-6]。
机车用、船舶用等大功率柴油机均为多缸柴油机,各气缸的结构和功能一致,工作条件相同,彼此独立运行,共同向主轴输出扭矩,“气缸的性能状态”能够切实反映整机的健康状况[7]。根据柴油机这一工作特点,本文提出监测柴油机气缸的运行参数,利用蚁群聚类算法实现气缸性能状态的自组织横向比较,自动分离出性能异常或故障的气缸,进而达到不依赖典型故障样本即可实现柴油机智能诊断的目标。
1 ACC算法在柴油机气缸性能横向比较中的应用发现和利用故障所引起的气缸间性能差异,是监测诊断柴油机故障的新方法。已有研究者采用检测缸内瞬态压力、曲轴瞬时转速等参数,判断柴油机工作均匀性和评估气缸内燃烧状况[8-9]。本文将柴油机内配置的多个结构和功能相同的气缸抽象成气缸“群体”,单个气缸则看作是独立“个体”,通过监测柴油机气缸的多运行参数获得“个体”的综合属性特征(运行参数需经过标准化处理来消除量纲的影响),然后基于蚁群聚类算法实现所有“个体”依据其属性特征的自组织横向比较,自动分离出性能异常或故障气缸,诊断柴油机的健康状态。该诊断方法的特点是利用柴油机内部气缸“群体”间的相互比较获得有效的柴油机健康状态信息,而不依赖于大量典型的故障样本数据。文中利用TBD234V12柴油机GT-power模型,分别模拟气缸供油不足、喷油角改变等柴油机故障模式,对文中所述诊断算法的有效性进行了仿真验证。基于蚁群聚类算法实现柴油机故障智能诊断的过程如图 1所示。
某些种类的蚂蚁能够将分散在穴内的蚂蚁尸体分拣成堆,Deneubourg提出了解释这种行为的基本模型,称为BM模型[10]。Lumer等将BM模型推广到数据的聚类分析,LF算法思想是将待聚类对象随机分布于一个二维网格上,然后测量当前对象在局部环境内的群体相似度,并将这种群体相似度通过概率转换函数转换成蚂蚁拾起或放下的概率,通过大量聚类对象之间的这种相互作用,经多个循环后即可实现相似/相同对象的聚类,同时也分离出异样的个体,即为“离群对象”[11]。
群体相似度是一个待聚类对象与其所在局部环境中其他对象的综合相似程度。LF算法群体相似度的基本计算公式如下
$ \left\{ \begin{array}{l} f\left( {{O_i}} \right) = \frac{1}{{{r^2}}}\sum\limits_{{O_j} \in {\rm{Neig}}h\left( r \right)} {{\rm{ }}\left[ {1 - \frac{{d\left( {{O_i},{O_j}} \right)}}{w}} \right]} ,{\rm{ }}f > 0\\ 0,\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;{\rm{其他}} \end{array} \right. $ | (1) |
式中:f(Oi)是对象Oi与它邻近范围内的其他对象Oj的平均相似度,Neigh(r)表示对象Oi的邻域,即对象Oi所处的局部环境,是以r为半径的圆形区域;d(Oi, Oj)表示对象Oi与Oj之间的距离,通常为欧式距离,w表示距离的规模。w取值对聚类中心的个数以及算法的收敛速度具有重要的影响。为避免w取值对聚类效果的影响,本文采用文献[12]提出的更为简单的相似度衡量方法,直接采用某个对象与其局部环境中其他对象之间的平均距离来表示相似度:
$ f\left( {{O_i}} \right) = \frac{1}{n}\sum\limits_{{O_j} \in {\rm{Neig}}h\left( r \right)} {{\rm{ }}d\left( {{O_i},{O_j}} \right)} $ | (2) |
概率转换函数以群体相似度为变量,取值范围为[0, 1],它通常是两条相对的曲线,分别对应聚类对象的拾起概率和放下概率。概率转换函数制定的主要原则是群体相似度越大,对象拾起转换概率越小,群体相似度越小,对象拾起概率越大,而对象被放下概率遵循大致相反的规律。LF算法定义的拾起和放下概率计算公式如下
$ {P_p}\left( {{O_i}} \right) = {\left( {\frac{{{k_1}}}{{{k_1} + f\left( {{O_i}} \right)}}} \right)^2} $ | (3) |
$ {P_d}\left( {{O_i}} \right)\left\{ \begin{array}{l} 2f\left( {{O_i}} \right){\rm{ }}\;f\left( {{O_i}} \right) < {k_2}\\ 0\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;f\left( {{O_i}} \right) \ge {k_2} \end{array} \right. $ | (4) |
式中:k1、k2为阈值常数。k1、k2的取值对聚类效果有明显的影响,然而怎样合理取值却缺乏相应的理论指导。本文采用文献[12]提出的设定相似度阈值F,将f(Oi)与阈值F进行比较决定对象是被拾起还是被放下。这种计算方法简单易行,同时避免了k1、k2取值对算法的影响。由于在聚类的初始阶段,对象之间的距离比较大,F应取较大的值。随着循环次数的增加,相似的对象慢慢聚在一起,f(Oi)会逐渐减小,这时应调整阈值F,使其也逐渐减小。本算法中,阈值F的调节公式为
$ F\left( {t + 1} \right) = \left\{ \begin{array}{l} F\left( t \right)\;\;\;\;\;{\rm{mod}}\left( {t,1{\rm{ }}000} \right) \ne 0\\ \beta F\left( t \right)\;\;{\rm{其他}} \end{array} \right. $ | (5) |
式中:β可取0.7~1.0的实数。即每1 000次循环后,F(t)的值就相应减少一点,t为循环次数可根据对象个数的多少和相似度下降的快慢进行调整。
2.2 ACC数据的标准化处理柴油机气缸“群体”聚类分析是通过计算聚类对象间的相似性,自动分离出性能异常或故障气缸。聚类对象间的相似性完全由其属性(气缸工作参数,如爆发压力、压力升高率、排气温度等)来衡量,因此聚类结果受数值较大的属性参数所控制,即属性参数量纲的选取会对聚类对象的聚散程度造成直接影响。为了消除这种偏执的影响,在聚类分析前需对属性参数进行标准化处理[13]。
假设有n个待聚类的对象为X=[x1, x2, …, xn],每个分析对象xi具有m个属性待征,则样本数据可以构成一个(n×m)矩阵,聚类数据的标准化处理可表示为
$ x_{ij}^* = \frac{{{x_{ij}} - {x_{j,{\rm{mean}}}}}}{{\sigma ({x_j})}},{\rm{ }}i = 1,2, \ldots ,n,{\rm{ }}j = 1,2, \ldots ,m $ | (6) |
式中:xj, mean表示对象xi所属第j个特征量的平均值,σ(xj)表示第j个特征量的标准方差。标准化后的数据记为X*=[xij*]。
2.3 柴油机气缸“群体”聚类分析算法描述柴油机气缸“群体”聚类分析算法如下:
输入:聚类对象—气缸“群体”的性能状态。
输出:聚类结果—分离出性能异常或故障气缸。
算法步骤:
1) 初始化各参数:cycle_num(最大循环次数)、ant_num(蚂蚁数量)、半径r、相似度阈值初始值F(1)、阈值调整系数β和网格平面尺寸a×b;
2) 待聚类对象—气缸“个体”根据式(6) 进行标准化处理,然后将其随机投影到二维网格平面上的坐标;
3) 给一组蚂蚁赋初始模式值,并且把对象的坐标赋给蚂蚁,蚂蚁初始状态为无负载。
4) for i=1 : cycle_num
for j=1 : ant_num
以蚂蚁j的初始位置为中心,r为半径,利用式(2) 计算此个体在局部环境中的相似度f(Oj);
若load_ant(j)=0,比较f(Oj)与阈值F(j)的大小,如果f(Oj)≤F(j),蚂蚁拾起此对象,load_ant(j)=1,随机再赋给蚂蚁一个坐标值。否则,蚂蚁不拾起此对象,随机再赋给蚂蚁新的对象及其坐标值。
若load_ant(j)=1,如果f(Oj)>F(j),蚂蚁放下此对象并将蚂蚁当前的坐标赋给该个体,load_ant(j)=0,随机再赋给蚂蚁一个新的对象及其坐标值。否则,蚂蚁不放下此对象,随机再赋给蚂蚁新的坐标值。
End(蚂蚁个数循环结束)
按照式(5) 计算相似度阈值F(j)
End(达到最大循环次数)
5) 根据聚类结果输出聚类的状态,即分离出性能异常或故障气缸。
3 诊断算法的验证利用文献[14-15]中所述的TBD234V12柴油机GT-power模型,分别模拟气缸供油不足、喷油角提前、喷油角延后等柴油机常见故障形式,同步监测气缸“群体”运行数据,对本文提出的柴油机诊断方法进行验证。TBD234V12柴油机参数见表 1。
基于TBD234V12柴油机GT-Power模型,模拟柴油机的正常/故障状态,同时监测气缸“群体”的Pmi(MPa)-平均指示有效压强、Pz(MPa)-爆发压强、dP/dφ(MPa/(°))-压力升高率、Tz(K)-气缸最高温度和Tmi(K)-排气平均温度五项运行参数。柴油机的运行工况为:转数1 800 r/min、负载350 kW。开展的仿真实验详情如下。
仿真实验一:模拟柴油机的正常工况,获得气缸“群体”运行数据如表 2所示,利用式(6) 进行数值标准化处理,处理结果列于表 3。
仿真实验二:模拟柴油机第1缸喷油嘴发生阻塞,每循环的喷油量从正常值137 mg降到异常值100 mg,柴油机其他状态不变,获得气缸“群体”运行数据如表 4所示,数值标准化处理后结果列于表 5。
仿真实验三:模拟柴油机第1缸喷油提前角增大,喷油角度从正常值-23.5°改变为异常值-27°,气缸“群体”运行数据与标准化处理后结果略。
仿真实验四:模拟柴油机同时发生喷油嘴阻塞和喷油提前角减小两种故障类型,即第1缸的每循环喷油量从正常值137 mg降到100 mg,第2缸喷油角度从-23.5°改变为-18°,气缸“群体”的运行数据与标准化处理后结果略。
利用2.3节中所述的诊断算法对以上柴油机各状态模式进行聚类分析。算法参数设置为:最大循环次数为10 000次、蚂蚁个数6只、投影平面20×20、搜索半径r=2.5、相似度阈值初始值F(1)=1.8,阈值调整系数β=0.95。对应于四个仿真实验的柴油机气缸“群体”聚类分析结果如图 2所示。
可见,利用蚁群聚类技术能够实现正常气缸的自组织聚类,进而分离出性能异常或故障气缸,甚至对于同时分离出不同故障的多个气缸也能胜任。这和其他需事先确定故障模式、故障样本数据的诊断方法相比,具有很大的优越性。
4 结论1) 本文算法能够自组织聚类运行状态正常的气缸“群体”,进而分离出性能异常气缸或故障气缸“个体”;
2) 对于发生不同故障的多个气缸“个体”也能够成功分离。柴油机气缸“群体”聚类分析算法在不依赖特征样本条件下,能够发现柴油机的未知故障模式,且该诊断算法对参数设置不敏感,因此具有较强的实用性。
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