船舶柴油机涡轮增压器的故障诊断技术.pdf
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1、第45卷第2 0 期2023年10 月舰船科学技术SHIP SCIENCEAND TECHNOLOGYVol.45,No.20Oct.,2023船舶柴油机涡轮增压器的故障诊断技术袁对,陈建良(浙江国际海运职业技术学院,浙江舟山316 0 2 1)摘要:船舶柴油机是船舶动力的来源,同时也是保障船舶安全航行的重要保证。柴油机涡轮增压器故障存在难以直接识别、故障数量多、多种故障共存等特点,传统的故障诊断难以解决涡轮增压器的故障诊断问题。本文基于BP神经网络建立柴油机涡轮增压器故障诊断模型,分析BP神经网络的基本结构,阐述故障诊断模型的基本工作过程,在建立的故障诊断模型基础上对不同故障进行识别,并研究
2、不同隐含层数量时对故障识别正确率的影响。研究发现,隐含层数量等于14时故障识别正确率最高。本文建立的船舶柴油机涡轮增压器故障诊断系统依托于实际故障数据样本,测试结果表明该故障诊断模型能够有效应用于涡轮增压器的故障诊断工作。关键词:BP神经网络;涡轮增压器;柴油机;故障诊断中图分类号:U664.121文章编号:16 7 2-7 6 49(2 0 2 3)2 0-0 155-0 4Research on fault diagnosis technology of marine diesel turbochargerAbstract:Marine diesel engine is the sourc
3、e of marine power,but also an important guarantee to ensure the safe navig-ation of the ship.The fault diagnosis of diesel turbocharger is difficult to identify directly,has a large number of faults,andmany faults coexist,so the traditional fault diagnosis is difficult to solve the problem of turboc
4、harger fault diagnosis.This pa-per establishes a fault diagnosis model of diesel turbocharger based on BP neural network,analyzes the basic structure of BPneural network,describes the basic working process of the fault diagnosis model,identifies different faults based on the es-tablished fault diagn
5、osis model,and studies the influence of different hidden layers on the fault identification accuracy rate.When the number of hidden layers is equal to 14,the correct rate of fault identification is the highest.The fault diagnosis sys-tem of Marine diesel turbocharger established in this paper is bas
6、ed on actual fault data samples,and the test results showthat the fault diagnosis model can be effectively applied to the fault diagnosis work of turbocharger.Key words:BP neural network;turbocharger;diesel engine;fault diagnosis0引言船舶动力系统的平稳运行对保障船舶航行具有非常重要的意义,但现代船舶建造的吨位越来越大,作为船舶动力来源的柴油机也会经常出现故障。涡轮增压
7、器故障是船舶柴油机的常见故障之一,对船舶柴油机进行监测并获取其运行参数,同时根据这些运行参数建立模型,在船舶柴油机涡轮增压器发生故障时第一时间发现故障来源并提出解决方案。由于船舶柴油机涡轮增压器的故障非常多,且每个故障对应的特征收稿日期:2 0 2 3-0 410基金项目:浙江省中华职业教育科研项目课题(ZJCV2023E15)作者简介:袁对(197 9),男,硕士,讲师,研究方向为船舶轮机工程技术。文献标识码:Adoi:10.3404/j.issn.1672-7649.2023.20.029YUAN Dui,CHEN Jian-liang(Zhejiang International Mar
8、itime College,Zhoushan 316021,China)和现象也较多,如果单纯依靠人工进行排查会浪费较多的时间且容易出错,目前主流的解决方案是将船舶柴油机增压器故障现象和解决方案建立映射关系,将解决方案和故障现象对应起来,从而实现对船舶涡轮增压器的故障诊断。但涡轮增压器的故障种类较多,这些故障和现象不是一对一的映射关系,因而单纯依靠映射关系,很多时候难以准确判断故障种类,需要建立诊断模型,并不断对过去的故障数据进行学习才能解决此类故障的识别。国内对于船舶柴油机故障诊断的研究较多,石大?156亮等提出一种基于关联规则分类的船舶柴油机故障检测方法,建立故障特征数据库以及故障分类器,
9、并制定了故障分类规则。曹乐乐等2 提出了一种基于特征融合的柴油机故障诊断系统,将KPCA理论以及动态理论应用到船舶柴油机的故障诊断中,取得了不错的效果2 。这些研究解决了柴油机故障诊断中基本模型和诊断方法的问题,但是仍然缺乏对柴油机涡轮增压器的故障诊断研究3,因而本文在充分研究故障诊断相关技术的基础上,将BP神经网络技术应用到涡轮增压器的故障诊断中,解决当前对船舶柴油机涡轮增压器故障依靠人工经验的问题。1涡轮增压器故障特征分析1.1涡轮增压器基本结构对船舶柴油机涡轮增压器故障进行分析和诊断,首先需要建立涡轮增压器故障特征库,船舶柴油机涡轮分解后的结构如图1所示,主要包括涡轮机、压气机、各类壳体
10、等4。止推轴承油封环压气机端气封板调整垫片压气机叶轮盖形螺母扩压器压气机壳图1涡轮增压器基本结构Fig,1Basic structure of turbocharger1.2涡轮增压器故障类型通过对各类船舶柴油机涡轮增压器的故障进行统计,可知目前涡轮增压器的故障主要包括5-6 :1)漏油。漏油是船舶涡轮增压器中最为常见的故障之一,严重时会导致涡轮增压器无法工作,对应检测的指标包括柴油机转速、油压、进气管压力、回油管道压力等。柴油机转速长期在低速状态时有可能会导致怠速,因而不仅需要检测当前的转速,同时也要对历史转速进行统计,判断由于怠速导致的漏油概率。通过检测油压可以直接判断是否存在严重漏油,进
11、气管压力以及回油管道压力的检测可以判断油气密封是否存在问题、管道是否畅通。2)温度异常。涡轮增压器内的润滑油温度或者排气温度过高,润滑油的温度一般不能超过10 0,排气舰船科学技术温度不能超过50 0,温度过高会导致涡轮增压器中的密封圈失效或者机油出现碳化的现象,而这些都会严重影响船舶柴油机的使用寿命。导致润滑油温度异常的原因可能是管道堵塞、管道内存在异物或者密封圈质量问题,这些都可以通过温度传感器、压力传感器等获取对应参数。3)噪声异常。当产生异常噪声时通常都会让柴油机涡轮增压器产生严重故障,特别是内部气体发生泄漏、轴承磨损、进排气管和出排气管故障等,这些故障也可以通过监测进排气管和出排气管
12、的管道压力等来判断。4)喘振。喘振是压气机中由于气流混乱而造成叶片振动的异常现象,涡轮增压器中的转子故障、喷嘴变形或者空气滤清器损坏都有可能导致喘振,可以通过检测柴油机的实际运行电流、空气滤清器的状态、油气管道的压力等判断是否出现喘振故障。1.3涡轮增压器故障特征船舶柴油机涡轮增压器的故障较多,需要对涡轮增压器内的多个参数进行监控,涡轮增压器故障特征中间壳中间壳游动片卡环止推片涡轮壳喷嘴环螺母锁紧片涡轮叶轮涡轮端油封轴键涡轮端气封板第45卷主要包括以下方面:1)故障难以直接识别。一个或者几个参数异常,通常也不能直接判断出涡轮增压器的故障,在这种情况下一个故障对应着多个现象,同时一个现象也有可能
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