解析冗余关系法在柴油机燃油系统故障诊断与隔离中的应用.docx

1、,33卷第3别2D21年6月V01.33No3Jun.2021海军工卷大学学报JOURNAL0FNAVALUNIVERSITY0FENGINEERINGD01:10.7495/jjssn,10093H6.2021.0S.0I2解析其余关系法在柴油机燃油系®障诊断与隔离中的应用韦春玲，耿供健2（1项冈的范学院物理与电子信息学筒，湖北黄冈438000：2.露军工程大学舰眼综合成验训缘基虬武汉430D33）扬要：针对柴油M披洁系发管用复杂、曲障种类多和系绣不麻定性等问题，首先赛出了基于旌台囹模型的扉析冗余关系法，应用于系绘定量故障轸所与离；妨后，在系发准合倒徵型基础上，推导骨到系发舞析其余

2、关系并也立了系发故度特II柜阵；最后，在系统曜里的基暗上进行了故障诊断仿真试*,并采用序贯雁率比检验（SPRT）方法对我差异常进行在喙监即，实现了实时在发的系统故障诊断与房离。研完弟果袤明：基于程合田模型的摩机冗余关系法能修应用干系统曲障诊断与丹离，并且具有皎高的准精性和实时住，关傍御：斐油机谜油系统；解忻冗余关系；健合图慑型；SPRT方法中国分类号：TP39I.9文靛林志肖：A攵章弭号：1009-3H6（2021）03-0067-08t翩sbwbwimmwb赫魏瞒i椭潮瞬勰避醐搠忱槌狱期熟撼WEIChunling'GENGHongjian?(1.SChoolofPhysiCsandE

3、leCtroniCInformation»HuanggangNormalUniv.，Huanggang438000，China：2.TrainingCenterforIntegratedShipTrial，NavalUniv.ofEngineering，Wuhan430033China)槌癞旗柄：AimingatthedifiCu11iesofsystemfaultdiagnosisCausedbytheComPlexPipe)ine»multifaultsandsystemuncertainty，anARRmethodbasedonbondgraPhmodelwasPro

4、Posedforquantitalivefaultdiagnosisandisolationofthesystem.BasedonthesystembondgraPhmodel，theARRsofthesystemwerederivedandtheFSMofthesystemwasestablished.Basedonthesystemmodel，thesimulationtestoffaultdiagnosismethodwasCarriedout，andtheresidualdiferenCewasmonitoredonlinebySPRTmethod.Therealtimeonlinef

5、aultdiagnosisandisolationofthesystemwererea1ized.TheresultsshowthattheARRmethodbasedonbondgraphmodeCanbeappliedtosystemfaultdiagnosisandiso1ationandithashighaCCuraCyandrealtimeCharaCteristiC.dieselfuelsystem；ana1ytiCa1redundancyrelations;bondgraphmodel；SPRTmethod舰船动力装H主要句括以推进系发为主的主访力装置以及部分折助系统，例如燃油系

6、统、滑油系统、冷却水系统等。其中，作仙系照是关健系统之一，为职搬1!供连冀的班浦供给，是动力的根本来源，对其进行状杰监州与故障诊断对于保障规船动力装宜安全相定运行具有重要E您油系统管路复杂，模块众多，建模第度较大，因此对其进行故障诊断与隔离存在一定的滩度s。目而，针对燃油系统的板障诊断问题，国内外主要采用的是基干知识的故障诊断方法，例如版稀日期：20200617;修可日期：202Q0713.基金项目：湖北省教育厅科研基金资助H（B20I8189）.作者椭介：韦春玲（198。），女，副教报，硕土，主要研充方向为系统建筷、仿真与优化。il信市省：韦春井，vCI8Cn，I8学学神经网

7、络、故障树分折”）、支麻向量机S等。这些方法回避了燃油系统建模的间题，主要采用历史数向t,a过与故障特此阵进行匹酊，实现系统故障的诊断与隔离。文献10»于理合图理论建立了某型规矗和经验利断生成用以识别故障的卷*和规则，其准确性用柴油机嫩油系统健合留模型，研充分折了该慑型在受到了一定限制，并且对于新发的故障成以轸断。为了辰多种故障找杰下您油系统参数的访态响应。该慢型具有任故障诊断的误列率，文献56利用基于信号it理的方法对燃油系统进行故障诊所，通过对信号模型（通常为系统的相关函数、领诰、自回归清幼平均等）进行分析，提取特任直，从而识利和剁断系照所处的状去，这种方注易于实现，贝不用放为广

8、泛，但定需要系统精麻的数学模型，因*6也7-90良甘于其体的故障源却池以8»因此，针对本文采用基于健合仙的做浙脚疆，网汩机燃油系统健合图模型基玷之上，分析其因果ffig.通过因果关系转胃法，推导系统的解析冗余关系（analytiCa1redundancyrelationsARRs）,建立系统板障特JE矩阵（fau1tsignaturematrix，FSM）,再采用序贯Si率比检验方法（sequentiaIProbabi1ityratiotest，SPRT）对信号进行分析，判断残差是否超出铜值，生成系统故障皎高的芾度和实时性，因此木文将在其基播上，应用解折其余法对柴油机燃油系统进If故

9、障轸断与隔离应用研究。1IIO余关系分析O®O特卑卑昊，首先需要将系统的ft820«MaIfSI.B1ffi示为系统传感2BOO1O健合圈模型，筷型中部分容fti件由积分因果关系变为了欲分因果关系。为方便后竖进行分折，对模型的每个节点以及功率键进行了数字标注.国1中，虐it唯为因果关系黄置后的传感器输入信号，5.-S9S系发的9个段差信号eit些战差在系统正常运行的情况下大小都为0或接近于。，一旦系统发牛.故障，其中的一个或多个成差信号将放为明显地升高或者降低。高置燃油柜Se:rr,27A。6AC:Ct26截止阀燃油滤器截止阀燃油增压泵截止阀1io25AR4截止阀、燃油速关

10、阀燃油切断阀FiCiR2C2Pump)C324Cs!42231燃油舱SeA1|1OjIjl。2一"151'。31I蚪。4”共19I(I13ISe:rt超速安全保护阀燃汕粗滤器燃油粗滤器机带燃油泵29C4HI1蚀仙系多因果关系鼓置健合国度型Fig.1Causilitjinversionbondgraphmodeloffuelsjslem建立系发桔阜卑具最重要的步骤是消除节点方程中所有的未知变量，分射为Oi、O?、Oj、O4、06、O口、。11'。1?和0|3节点，由南文的理论分折可知，作用在上述节点的涂变量的大小为0,因此可以得到9个系发过约束方程，通过消除每个节点方程

11、中所有未知变量，从而可以得到系境9个解析冗余关系，并且这9个解析冗余关系一定是线性无关的。以0|节，点的桔罩皋|为例，证明如何根福镖合留模型的园果跖笆关系推导系统精睾卑具。对于功$#5，有籍房案二的5=0。（1）由锥合图筷型的国果关系可知构$=构+豹6-豹3。（2）式中：ii=8顼42_阳'场肌sgn=ttn_#1sgn幻=th一幻sgn=6R-?!Sgn(摩it湘縻E-p就-歌顶。二质d翻|）.!针6也）融UhTh故翩L翱2）澈勒L翻成；F卜虹,（3）其有2，醇”景|）敏感，即当且仅当上述一个或几个发备出现故障时，修早单】才会出现信号波访，其孙成的故席特低重降中的值从。变为1。同理，

12、可推导籍串卑2糖罩卑9的表达式分别如下。精瓣一信尊2（翻1，翻2,醐3,礼，案2）；精辑L特麟3（翻2,翻3,鼐4,景？，翻撼M；a式中:和膈_分别为溥器尊顶侧基甫涂量系如p为增油密度；犹为日用燃油脸,离增嘛的高度。由式（1）和式（2）可得稳夏里d（W,）_sgn（黄丹-隹有）,=tt+11d折小'*2睥<=W牌5=«W幻=<血帘必，物，朝h，翱轴L"痼打，肇，嶷也也，牌亦相机，翻5,呷M3,fflsij*审情遑6*7翱糊2：翻，翻5,翻6,翻酒3,慎"，4,私谭理T，魅亦相，乳'HOFWTI-fisgn（私np醐一翱。修我摩心一p兢一

13、翻成二唇景景I婶有1满3"，尊I薄.）。（4）式中：所有变量均为己知变量，并只涉及到S弄3h，算I和摩I的相关参数或变量（设有实际物理意义）。因此，该桔摩景只对故障候选集（曩见，隽瓣-常野,（勒h，iW,，勒h，俸2,俸Q；倍髀-I辑8（舫h，醐.翻9,尊3,牝）；件SM电9（翻"翻9,执，私）。通过分析系统信累单昊，提取镖油系统尊隹端如表1伽示，表中徵右侧两列精b利Sh分别表示故停可诊断性和可隔离性。表I燃油系统故障特fiE如腐H?.1H8W.期M.殿姗林岩泉名累私箫眼景3WE悟景累，辂泉牝箸泉早T斜泉8桔某4号b常b耻11»0001(I010祥肚111D001

14、'011赖3011100t('011m0111111t011mn0i»11I1('010mn0<»11I1('011mn0«»001110I1醐501»00011I1新，0<»000t1100«110Qf('011酰亦«>:01»11If('0I011»000tt0100i»0011p011虹0i100010I1t«.04»11It('0101<»000ti011011000t

15、i0I004»11It('0100i»111f(1010景S0i»11If(10I001»11I1I'0100J11111(10I0景，0i»00011I0卑，04»000tf1112序贯椭率比检验方法情时，拒,笔。，接受笔必啊招篇席肇犊W俩时，贫续检验。02SPRT汪程囹Fig2SPRTflowChart在得到系统段差后，需要孙其趋势进行分折与评估以判断系统是否己经发生故障或将发生mo序贯H率比检验方法顽（sprt）是一种基于发计理论的决策，其对信号的故廉检州所需的平均律本最小，在同律精度下能够更加快速有效地给出发展

16、性故障信号的脂示，因此常被用于现场监刈与异常隔离。SPRT方法通过分析信号的连续性来判断信号是否正常。假设皴】，狡2,）为-组随机变量，ffl擎。和犁生分别表示检测的原假设和备择假设，其中可以是一个或多个。原假设擎。代表系统处于正常运行状态，其对成的测试信号的均值为0,标准差为0；备择假设犁-表示系统处于非正常状态，测试信号的均值不为0,标准差非0。在SPRT检验中，序贯概率比定义为ttw式中：（检M似然函数。列序本样观-时JX所为«»«a叩示狐表摩Q-f犹CJ,定网放信号服从正志分布犁“，"），B此，在每一时K采集到的信号的极率密度函费为m】,定测试共

17、有5个假设擎。一翠，她各备择假设如下：星I表示剖试信号均值高于+福，标准差为°犁，表示的试信号均值低于一精，林准差为°犁3表示洲试信号均值不变，标准差示削试信号均值不变，麻准差为狗皱艮如，（n）=|<2TT72则州列整队相.，的催为8"勺"号将席罩锁小甥）=y厂荡祯）。/牝其中，俯和箱分别为自定义的系统干炸度，其大小通常为训练数据标准差的"=£薮>=<=|由式（8）推导可得隹摩翠赚小的递推公式为SPRT方法的计算式为令*»=)由此类推,席逐破我擎“）1r掐）ss敷成挈°）式中：瓣罩赚为服指麻；为既

18、率比。&PRT利用漏报率0和误报率6作为原假设阀值参数的依挹，并有%*=In（_）；d1°I1_（7）ffl=in（P）o«a式中：偌为技受颦确IS；制为拒，翠。阕值。四2为SPRT方法的检刈过程。检州过程中，SPRT的每一次更新值都需要与阅值精相省进行比栽，每一次比较形成以下三种结果：©瓣嬲邸桔时，接受翠。，拒,擎犹；nmft2mse昆)=斯摩摩散e奸-1)+-I-L2-1狡WI?。.1,。°=»ln()+CL-5M。图3为幌出的基于建合图理论以及障摩景鬣的故障轸断框架。在州建立系统的镖台图模型以及轸断建合图模型之后，先注入相应的故！

19、I,&后利期SPRT检剖技术对我君信号进行实时监州，一旦发生故障就立即生成常果果具故障向量，将其与系统尊帝辎迎行匹配，从而实现故障的诊断与隔离o03系统故停诊断怔栗Fig.3Frbmeworkofjy$temfaultdiignosis03系统故停诊断怔栗Fig.3Frbmeworkofjy$temfaultdiignosis3故障诊断与隔离系统的仿真分析根格上述仿真推架，tMat1abSimuIinkffiM平台进行实现。由表1的故磨特！i如阵可以看出，系统中部分元件的故障是可隔离的，而一部分仪是可轸断的。首先，以燃油增压民增压能力下降为例，进行故障诊断与隔离的仿真分析。S置系统的采

20、用颌率为10Hz，采律时间特续100s，总共费得1000个择本«81I0为了模技真实情况下糜声对81量不常定住的散响，所有由传感器采集的系统模型信号都加入了相成的糜声污架（ftS4（a）o«声信号采用白限声信号，臬声的抵福为传惠器输出的1%，平均H为0。阁4（b）为系统修型中故棒投入翌块.以麾荏亦却1增压能力下牌为也障进行仿真试验,在If真进行到50s的时候，加入縻油增压泵增压能力下降50%的故磨。由于微分计算对于非连续点是无法计算的，因此在投入故障时，采用Heaviside函效进行平滑处理，条件表达式为AU<AU<79/-X式中：岐E罩。可以近救为+e-

21、76;式中为平滑系数。在采集观洲数招的同时，SPRT的异常成差在线监洲同步进行。由于SPRT方法是通过识别俺即过程的19率分布来判U系统状本是否昇常，B此能够有效地降低肢差识圳过程的漏报摹和误报率。为了降佚佳愿器映声的污斐，对输出的战差信号采用了五，点平清障夏处理。由于辰差的异常主要表现为平均值的儡移，祝河敏据的方差无变化，因此SPRT监浏过程的备择假役采用箪I和翠，段段，即制试信号均催高于+精或低于一慌，麻小差为0。其余相关参数设置如下：漏S?a为。.Qi成）6宰0Ao.OHltOI1为0.05,受异系费信S241,0gOJIOit正规化到-1.1之间，输出0表示无S«K系统状杰，

22、-1表示系统正常，当登输出1时，表示系统发生枚障。(b)故障投入模块(b)Faultinputmodules囹4白嗪声干扰及故障授入所现Fig.4Vbitenoiseinterferenceindfaultinputmodules图5和囹6分期为增压泵埼压能力下阵时系统密肇?1臭的箭出喧应和SPRT方法的检洲绪果。在SPRT抑结果中，哗私僧辑4的信号从。到一1区间既升到。到1区间，故障特征非常明显。由检袖偌果可以看出，在枚入增压泵故窿之后，信翠果3和播卑卑，核及时检洲出异常，用此可以待到故雨特低向量萄=。，0,1,1，0,0,0,0，。将其与表1所示的尊革慌进行比技可知，该特5E向量与昨a亦却

23、I的故窿特ii向量和匹配，并且是晚一的，因此可以实现增压泵故障的诊断与隔离，也证明了本文方法的正ffitt0oi0.004s8<M-0.004卜IiI，00.40.8r/ks(e)AR"Tsbc<935膺压泵故原悟里笔其用应囹Fig.5甘基早旻responseofboosterpumpfailuref/ksr/kst/ks(a)ARR(b)ARR?(c)ARR，i/ks(f)ARR&lr为了分折不可隔离故障对技差信号的影响,以高置燃油柜泄漏故障为例，进行故障轸断与隔图6婚压泵故障SPRT检别绐果Fig,6SPRTdetectionresultsofboosterP

24、umpfailure离的仿真试验，庄折二50s时我入故障，泄漏量为0.5kg/so图7和国8分期为高置縻油枢it漏故障下系统裙罩累臭的输出响应和SPRT方法的检渺结果。00.40.8r/ks有胃爆油柜泄漏枚停悟串累昊响应图t/ksFig.7HIresponseofhighmountedfueltankleakagefailure(g)ARR1?ESPRT检曲结果中，唇景景，辂果景s和的信号从。到一1区间跌升到。到1区间，国8高置燃油相壮漏故障SPRT检的，果Fig.8SPRTdeteCtionofhighmountedfueltankleakigefailure故障特5E非常明显°由

25、检剖维果可以看出，在投入高,愿油也泄漏故障之后，辂典MWs和桔景翠6嵌及时地检州出了异常，因此可以得到故障特任向量特=。，0,0,1,1,1,0,0,0。将其与表1所示的修整稀进行比较可帆，与该特低向量相匹配的故障特向量拒阵包括我丹5普拄亦相2,”该故障可诊浙，但国与其他郡件有相同的故障特il向量，因此是不可隔离的。4结束语针对舰船动力装18#系统管路复杂、祯席诊断港度坟大的问题，提出了一种以健合图模型为基础，儒合因果珞径分析法与系统常蕾描进行系发故庸实时诊IB与BJ离的方4该方法充分利用健合囹模型明辟和灵话的因果常径关系,可直接得到系统府景里具，不需要复杂的费学推导过程，节省了工作量。以某型

26、柴油机地油系统增压泵增压能力下牌和高置故障为例，进行了故障诊版仿真试验，实现了系统故障的修断与隔离，验证了本文方法的正«tt.参考文献（翱mmw:1黄林，程刚，洋伟，等.基于双超逍山,合囹的氐气机.建模与仿真册咒J.海军工程大学学报，2Q18.30（1）:4652.HUANGLin.CHENGGang.XUWeiretal.ModeIingandsimulationofCompressorbasedonduaiChannelPseudobondgraphj1.JournalofNav3IUniversityofEngineering*2018«30（I）:4652.（inC

27、hinese）2车玉检.基于神给网络的斐的机格仙系统故障修断的研咒和实现D.济南：山东大学，2D07：912.3BARTLETTLM，HURDLEEE.KELLYEM.Integratedsystemfaultdi8gnostiCsutilisingdigraphandfaulttreebasedaPfroaChesj.ReiabilityEngineering&SystemSafety，2009»94<6）:11071115.4刘循，壬立蘑，申萍，等.丈特向量乩在内腰UI车思沽系统故障诊临中的应用J.如车电传沉2（108（2）：6365.LIUBiao，WANGLid

28、e>SHENPing,etal.APPliCationofsuPPortveCtormaChinetofaultdiagnosisoffuelsystemfordieselIoComotivej.E1eCtriCDriveforLocomotives*2008（2）：6365.（inChinese）5HUQ，QINA»ZHANGQ，etal.FaultdiagnosisbasedonveightedextremelearningmaChinewithwaveletPaCketdeComPositionandKPCAj.IEEESensorsJournal*20i818（20）：84728483.6JHAM»DAUPHINTANGUYG.0ULDBOUAMAMAB.RobustfaultdeteCtionwithinterva1valuedunCertaintiesinbondgraphframeworkD.ControlEngineeringPraCtiCe<2018>71（6）：617