0 引　言

船舶柴油机是船舶推进系统的核心动力装置，其运行状况直接影响航行安全和经济效益。气缸失火是一类常见且危害较大的故障，不仅会造成输出功率下降、燃油消耗上升和排放恶化，还可能引发设备损伤甚至航行事故^{[1 − 2]}。因此，探索一种高效、实时的诊断方法具有重要的工程价值和实际意义。现有失火诊断方法主要包括排气温度监测、燃烧压力传感器和振动信号分析。排气温度法成本低但受工况影响大；燃烧压力法精度高却依赖昂贵复杂的传感器；振动信号法在汽车发动机中应用较多，但在船舶环境下信噪比较低^{[3 − 5]}。这些方法在复杂工况下均存在局限。

近年来，基于瞬时转速的诊断方法受到关注。该方法利用曲轴转速传感器采集转速信号，分析失火引起的转速波动，具有成本低、信号易获取和实时性强等优势^{[6 − 8]}。已有研究表明该方法在发动机故障识别中具有可行性，但针对船舶柴油机的应用仍有限，且在低速高负载下的转速特征更复杂，准确诊断存在挑战^[9]。同时，数据驱动方法在机械故障诊断中广泛应用。SVM和深度学习等模型已取得一定成效^[10]，但也存在问题。SVM对参数敏感，泛化能力有限；深度学习需要大量样本和算力，不适合船舶在线监测。因此，开发轻量化、可解释、适合小样本的算法仍是研究重点。

K近邻（KNN）方法因实现简单和计算直观在故障诊断中应用广泛^[11]，但也存在三方面不足：一是固定邻居数难以适应不同区域的数据分布；二是欧氏距离未考虑特征相关性，影响判别精度；三是单纯基于距离的投票忽视了稠密与稀疏区域的差异。针对以上问题，本文提出一种密度—距离自适应的改进K近邻（KNN）船舶柴油机气缸失火智能诊断方法，该方法在识别船舶柴油机气缸失火方面具有实时性强、结构简洁和应用前景良好的特点，为船舶动力系统的智能监测提供了新的思路。

1 相关理论与研究现状 1.1 气缸失火机理与诊断需求

气缸失火是常见燃烧异常，表现为功率下降、燃油消耗和排放增加，严重时甚至导致曲轴扭振和机体损坏，因此准确诊断尤为重要。

从动力学机理看，正常燃烧释放的能量会转化为曲轴扭矩并驱动加速，而失火则因能量缺失使曲轴角速度在该循环中出现异常波动，进而反映在瞬时转速信号上^[12]。这为基于转速分析的失火诊断提供了可靠依据。

传统船舶柴油机多依赖人工经验或排气温度监测来判断失火，但在复杂海况和长期运行中往往不够及时和准确。随着智能化与实时监测需求提升，诊断方法需满足3点要求：1）实时性，能快速发现异常；2）鲁棒性，适应负荷波动与噪声干扰；3）低成本与易实现性，避免依赖昂贵复杂传感器。在此背景下，基于瞬时转速信号的失火诊断成为一种兼顾实时性和工程可行性的有效途径。

1.2 瞬时转速理论

瞬时转速法的基本原理是利用曲轴转速传感器实时采集转速信号，结合数学模型分析燃烧状态对转速波动的影响。

根据柴油机动力学方程，曲轴角速度$\omega (\theta )$与作用在曲轴上的合力矩$T(\theta )$满足以下关系^[13]：

$ J\cdot \frac{{\rm{d}}\omega (\theta )}{{\rm{d}}t}={T}_{i}(\theta )-{T}_{f}(\theta )-{T}_{l}(\theta )。$

(1)

式中：$J$为曲轴及连杆系统的转动惯量；${T_i}$为气缸做功产生的指示扭矩；${T_f}$为摩擦阻力矩；${T_l}$为外负载扭矩。

当某缸失火时，${T_i}$瞬时减小，直接导致$\omega (\theta )$的波动幅度加大。由此可见，瞬时转速信号能够敏感反映燃烧异常情况，是气缸失火诊断的重要基础。

1.3 特征提取方法

瞬时转速法利用曲轴转速传感器采集发动机运行中的角速度变化，并从中提取反映失火状态的特征。该类信号具有周期性、不平稳和一定非线性，需要多维度的特征提取^[14]。

时域特征如均值、方差、极值差和均方根能直观反映转速波动，在失火工况下通常显著增大；频域特征通过FFT或功率谱分析可获得主频、能量分布和频谱熵，能够揭示失火引起的特定谐波能量变化；非线性特征如样本熵和排列熵则适合刻画信号的复杂性和不确定性，在噪声环境下表现出更强鲁棒性。

实际处理中，常通过分段或窗口化提取多维特征，并结合标准化、特征选择去除冗余信息。多类特征的融合可兼顾不同尺度的信息，提高失火识别的准确性和稳定性。

1.4 K近邻算法及其改进 1.4.1 K近邻算法

K近邻（KNN）是一种基于距离的惰性学习方法，通过寻找待测样本的最近邻来判别类别，因实现简单、对小样本问题表现良好而被广泛用于机械故障诊断，其基本公式为^[15]：

$ d({x_{\rm{{new}}}},{x_i}) = \sqrt {\sum\limits_{j = 1}^m {{{({x_{{\rm{new}},j}} - {x_{i,j}})}^2}} } ，$

(2)

$ {y_{{\rm{new}}}} = mode({y_1},{y_2},...,{y_k})。$

(3)

式中：$ x_{\mathrm{new},j} $和${x_{i,j}}$分别为待分类样本和训练样本在第$j$个特征维度上的值；$m$为特征的维数；$K$为与待分类样本$ x_{\mathrm{new}} $距离最近的样本数。

传统KNN存在3个不足之处：

1）邻居数固定，难以兼顾稠密与稀疏区域的差异；

2）常用的欧氏距离忽视了特征间的相关性和尺度差异；

3）投票机制仅依赖距离，易受噪声干扰。

1.4.2 改进KNN算法（D²-KNN）

针对以上问题，加权KNN、自适应KNN、马氏距离KNN和密度加权KNN等改进方法^{[16 − 17]}分别在邻居权重、邻居数选择、距离度量和密度信息利用方面进行了优化。尽管如此，这些改进多为单点突破，缺乏系统整合。为此，本文提出一种结合自适应邻居数、类内马氏距离和距离—密度加权机制的改进KNN（D²-KNN），以更全面地克服传统方法局限，并应用于船舶柴油机气缸失火诊断。与传统方法相比，D²-KNN的优势主要体现在以下三方面：

1）自适应邻居数。避免了固定K带来的过拟合或欠拟合问题，在稠密与稀疏区域均能保持较高识别率。

2）类内马氏距离。有效利用了特征间的相关性，使得分类边界更加贴合实际分布，提高了判别精度。

3）距离—密度联合加权。在投票机制中兼顾了邻居的远近和局部分布密度，减少了噪声点和孤立点的干扰。

2 实验研究与结果分析 2.1 实验平台与工况设置 2.1.1 实验平台构成

为验证所提方法的有效性，在某型四冲程六缸船用柴油机实验平台上开展了瞬时转速信号采集与失火诊断实验。实验平台如图1所示，主要组成包括：

1）动力系统。额定功率为2400 kW、额定转速为1000 r/min的直列六缸船用柴油机。

2）数据采集系统。包括安装在曲轴飞轮端的磁电式转速传感器、数据采集卡及上位机信号分析软件。

3）控制系统与辅助系统。包括柴油机电控单元、燃油供应系统、冷却系统等，确保实验台架安全、稳定运行。

2.1.2 实验工况设置

在实验中，采用安装在曲轴飞轮端的磁电式转速传感器获取发动机的瞬时转速信号。采样频率设置为2500 kHz，以保证对燃烧冲程引起的高速波动能够准确捕捉。具体实验工况分为：

1）正常工况。发动机运行在设计负载下，所有气缸正常工作。

2）失火工况。模拟单缸失火情况，通过关闭喷油器或控制燃油供给系统，确保某一气缸的燃烧不完全或完全失火。

2.2 实验过程与参数设置 2.2.1 数据预处理与样本构建

采集的原始转速信号首先经过滤波与去噪处理，以降低环境噪声和采样误差的影响。随后按照固定转角范围对信号进行窗口化，每个窗口对应一个燃烧循环。在此基础上提取时域、频域与非线性特征，形成多维特征向量，并结合实验状态标注为正常或失活样本，从而获得特征—标签对用于模型训练与验证，如图2所示。

为缓解类别不均衡带来的偏差，采用类内插值采样方法对少数类样本进行扩充，使各类别样本数量保持一致。最终，每类均构建500个样本，并按8∶2的比例划分为训练集和测试集。该过程既保证了数据的代表性和均衡性，也为后续分类模型的性能评估奠定了基础，数据集划分如表1所示。

2.2.2 模型训练与参数设置

为了验证所提方法的有效性，在构建平衡化数据集的基础上，对改进KNN（D²-KNN）模型进行训练与测试，并与传统KNN、支持向量机（SVM）、随机森林（RF）和逻辑回归（LR）进行对比。各模型的参数设置如表2所示。

2.3 诊断结果与对比分析 2.3.1 整体分类结果

在构建的平衡化数据集上，对比了D²-KNN、传统KNN、SVM、随机森林（RF）和逻辑回归（LR）5种方法。表3所示为各模型在测试集上的平均分类准确率、宏平均F1值以及5折交叉准确率。

根据图3和表3，从整体准确率来看，D²-KNN的表现最优，准确率为94.00%，明显优于其他模型。SVM和RF紧随其后，准确率分别为92.57%和90.14%。KNN和LR的准确率较低，分别为89.57%和79.14%。在宏平均F1值上，D²-KNN达到94.01%，表现出色，而LR和KNN分别为78.51%和89.52%。

在5折交叉验证中，D²-KNN的平均准确率为93.37%（±0.73%），显示高稳定性。SVM和RF的交叉准确率分别为91.94%±0.96%和90.00%±0.94%，稳定性也较好。相比之下，KNN和LR的交叉验证准确率较低，分别为89.20%±0.94%和77.40%±1.31%。总体而言，D²-KNN在所有指标中均表现最佳，证明其在此数据集上的分类能力和稳定性优于其他模型。

2.3.2 混淆矩阵分析

为进一步分析模型在不同故障类别上的识别能力，图4所示为5种模型的混淆矩阵对比结果。

从对比结果来看，D²-KNN模型在所有5个分类模型中表现最为出色，几乎没有任何显著的误分类，且在各个类别上的分类结果均十分准确，显示出其在处理此类问题时的优越性。相比之下，逻辑回归（LR）存在一些明显的误分类，尤其是在类别1和类别4上的分类误差较为突出；随机森林（RF）在类别4分类误差较大，其余良好；支持向量机（SVM）和KNN在总体上也显示了较强的分类能力，但也存在少量误分类。

3 结　语

针对船舶柴油机气缸失火诊断问题，提出了一种基于瞬时转速特征和改进K近邻（D²-KNN）的故障诊断方法。主要工作与结论如下：

1）通过曲轴转速传感器采集瞬时转速信号，提取时域、频域及非线性等多维特征，构建特征向量，实现了对气缸失火状态的有效表征。

2）针对传统KNN固定邻居数、距离度量单一和投票机制简单的不足，提出D²-KNN方法，引入自适应邻居数、类内马氏距离和距离—密度联合加权机制，有效提升了模型的判别能力与鲁棒性。

3）在多工况实验数据下，D²-KNN的平均准确率超过93%，显著优于传统KNN、SVM、随机森林和逻辑回归，证明了提出方法在复杂工况下的适应性与稳定性。