柴油發動機應用廣泛，處在所屬產業鏈的相對核心的位置。其執行狀態的好壞直接關係到成套裝置的工作狀態。因此，對柴油機執行狀態進行實時監測和故障診斷，確保其處於安全、可靠、高效率的工作狀態，對提高整套裝置的勞動效率，提高產品質量，降低生產成本和能耗具有重大的意義。
柴油機故障診斷和其它型別的機械故障診斷一樣，首先必須對故障機理進行研究，以故障訊號的檢測技術及訊號處理技術為基本技術，以故障訊號處理和特徵提取理論為基本理論，以基於訊號處理和特徵提取的故障型別識別方法為基本方法。近年來，隨著科學技術的發展，柴油機故障診斷技術也經歷著從最初的事後維修到定時檢測，再到現代故障診斷技術的視情維修。傳統的診斷方法雖然簡單易行，但是由於其資訊量小，精確度不高，成本較高且容易發生誤判，故難以滿足現代的需求。
20世紀80年代，鄧聚龍教授提出了灰色系統理論，為研究少資料、貧資訊不確定性問題提供了新方法，很好地解決了傳統方法的不足之處。進入90年代後，隨著人工智慧技術的發展，柴油機故障診斷技術進入了智慧型化的階段。檢測專案增強，軟體功能增強，診斷的準確性大為提高。
基於專家系統和神經網路的智慧型化診斷方法為柴油機故障診斷技術的發展提供了新的方向。
一、 傳統的故障診斷技術
傳統的柴油機故障診斷技術主要包括熱力引數分析法、聲振監測、磨粒監測分析法。。
1、 熱力引數分析法
熱力引數分析法是利用柴油機工作時熱力引數的變化來判斷其工作狀態的。這些引數包括氣缸壓力示功圖、排氣溫度、轉速、滑油溫度、冷卻水進出口溫度及排放等。由於這些引數能夠很好的反應柴油機的工作情況以及故障特徵，具有關聯性強、直觀且便於分析等優點，因此此種方法得到了廣泛的應用。
1.1示功圖法
示功圖是在活塞式柴油機的乙個迴圈中，氣缸內氣體壓力隨活塞位移（或氣缸內容積）而變化的迴圈曲線。示功圖除了表示作功或耗功的大小以外，還能綜合反映了柴油機作出機械功的熱力裝換過程，故常常用來分析研究以及改善氣缸內的工作過程。獲取示功圖的方法有直接測量法和間接測量法。
直接測量法就是直接用壓力感測器壓力隨曲軸轉角的變化，然後經過整理表示為曲線形式。間接測量法則通過測量柴油機執行過程中與氣缸壓力相關的其它量來求的壓力而獲得示功圖的方法。由於間接測量法對柴油機的工作無影響，故目前國內外多採用此方法。
雖然這種方法在確定柴油機各類故障時比較全面，但是在現場使用中還存在一些技術問題。如上止點的確定問題、壓力感測器的安裝及通道效應問題等。
1.2瞬時轉速法
柴油機曲軸的瞬時轉速波動訊號能較理想的反映機器的工作狀態和工作質量。通過對瞬時轉速波動訊號的分析可以得到機器執行狀態和相關故障的豐富資訊。這種方法的原理是基於柴油機正常工作狀態下各缸動力效能的一致性。
一旦某一氣缸發生故障，這種一致性就會遭到破壞，柴油機的運轉平穩性就會變差，轉速波動訊號將產生嚴重變形。根據此變形的程度，就能判斷出缸內工作過程的好壞。但這種方法也有不足之處，如利用瞬時轉速法無法確定造成故障的原因、對測量儀要求高且安裝困難、費用高。
2、 聲振監測法
其基本原理是通過對柴油機異常聲音、異常振動的監測，診斷柴油機是否發生故障及其發生故障的部位。由於柴油機振源的複雜性，所以此方法理論上雖有突破，但在實用上仍未有卓有成效的應用成果，有待於做更深入的研究。
2.1 聲發射技術
聲發射技術是一種較新的故障診斷方法，這種方法用於柴油機故障診斷例項較少，在此領域研究尚未成熟，主要應用是用於診斷柴油機磨損故障的ae技術。它的原理是磨損柴油機由於材料的結構相變、相互配合表面衝擊作用的微過程、磨損帶的破壞、相互作用表面層間不斷擴充套件的微裂紋及其磨損顆粒的遷移等作用而產生聲發射現象，利用此現象就可以監測柴油機的工作狀態。但是這種方法由於易受其它噪音影響、精度低、成本高的缺點，應用範圍受到了很大的限制。
2.2 振動分析法
它是利用柴油機在工作過程中產生的振動訊號，經測試、資料分析及處理對內部零部件的狀態進行診斷。其方法具有診斷速度快、準確率高、能夠實現**診斷的特點。因為這些突出的優點，振動分析法也成為目前研究的熱點。
此方法測取的訊號主要是扭轉振動、雜訊、缸蓋系統振動、機體及側面振動等。
目前振動分析法的研究方向主要是：通過機體表面振動訊號來識別柴油機氣缸內的壓力示功圖；用瞬時轉速推算缸內壓力變化；利用時頻分析、小波分析局域波分析、載荷識別等新的訊號分析與處理方法來處理柴油機表面振動訊號。我國目前雖然國外存在著一定的差距，但是也取得了一系列的研究成果。
3、 磨粒監測分析法
磨粒監測分析主要是通過滑油油樣分析，綜合利用油品化驗、鐵譜分析、光譜分析、含鐵量檢查診斷柴油機的摩擦副是否發生異常磨損及其零件、部件磨損情況來判斷柴油機的磨損狀態及故障狀態。研究人員雖然對其做了大量的研究工作，但從技術角度分析，由於此分析法監測的資料多，各個指標資料的重要程度也不同，致使診斷結果的可信度較低；同時，鐵譜及光譜分析法無法確定有問題的缸位，且不易實現實時監測；磨粒監測分析的結果只是定性的描述，存在一定的隨機性。
二、 現代故障診斷技術
隨著現代科學技術的發展及自動化程度的提高，傳統的柴油機故障診斷方法日益顯現出不足和弊端，表現在：基於故障機理的診斷方法因柴油機結構的複雜性而逐漸被放棄；故障樹診斷法由於其診斷方法粗糙致使診斷精度不高；瞬時轉速波動診斷方法雖然能夠反映故障資訊，但不能反映造成故障的原因，而且測量瞬時轉速波動需要高頻響、高精度的儀器，成本高。於是許多診斷故障的現代技術方法便在此背景下應運而生了。
1、 基於專家系統的智慧型診斷方法
故障診斷專家系統是人們根據長期的實踐經驗和大量的故障資訊知識、設計出的一種智慧型電腦程式系統，以解決難以用數學模型來精確描述的系統故障診斷問題。其核心主要包括以下幾部分: 知識庫、 知識獲取部分、 推理機、解釋部分。
物件導向的程式設計技術的興起及普及以及推理邏輯和推理模型的發展對這一技術的發展起到了基礎和推動作用。對於柴油機故障診斷專家系統的研究, 從國內外開發的眾多系統來看, 都是在注重上述特點的同時, 充分突出了對基於數字訊號處理的深層診斷知識的研究。
2、 基於神經網路的診斷法
目前，神經網路在柴油機故障診斷中的運用主要有：神經網路直接用於故障診斷、自適應神經網路模式識別、神經網路訊號處理、模糊神經網路、神經網路與專家系統結合識別, 其結合包括3 個層次。 神經網路完全取代專家系統; 神經網路與專家系統淺層次結合; 神經網路和專家系統深層次結合。
但是人工神經網路由於存在過度訓練、樣本的過擬合及透明度較低等缺陷，用於柴油機故障診斷有其侷限性；尤其對於複雜的大型柴油機故障的診斷，要求能夠及時、迅速準確地做出判斷，並提出相應解決策略，往往需要探索新的智慧型演算法和網路結構。樣本資料收集、資料的歸一化和隱節點擊取的方法還需進一步**。
3、 基於灰色系統理論的診斷方法
自鄧聚龍教授20世紀80年代提出灰色系統理論以來，這一理論迅速引起了研究人員的注意，並成功的把它運用到柴油機故障診斷中去。灰色理論用於柴油機故障診斷的原理: 把柴油機系統看成是乙個複雜的灰色系統, 利用存在的已知資訊去推知含有故障模式的不可知資訊的特性、狀態和發展趨勢, 並對未來的發展作出**和決策, 其過程即是乙個灰色過程的白化過程。
灰色理論在故障診斷中的應用包括灰色系統建模、關聯度分析、 灰色模型**等。 利用灰色系統可以實現故障的**, 其準確率高, 計算量小, 易於微機實現。
4、 基於振動訊號的時域頻域特徵提取分析法
該方法是目前應用最廣泛的柴油機故障診斷方法。它主要包括傅利葉變換、小波變換、時間序列分析、局域波方法、功率譜分析、高階譜分析、模糊函式分析等的診斷方法，其中小波變換方法居於重要地位。時域或頻域分析只適用基於平穩或準平穩過程振動訊號, 而對於柴油機而言, 由於其元件眾多, 結構複雜, 震源眾多。
其振動訊號在通頻帶範圍內均有大量能量分布, 用時域或頻域分析法則存在解析度不足的問題。時—頻分析彌補了僅用時域或頻域分析的解析度不足的問題，而而小波包分解同時對分解結果的低頻和高頻部分進行再分解，大大提高了對訊號高頻部分的頻率解析度，獲取了大量的故障資訊，對故障診斷有重要意義。
5、 基於非線性動力系統理論的診斷方法
近年來國內外故障診斷技術在船用柴油機領域進展較慢，這是因為船用柴油機結構複雜，激勵源眾多，非線性較為突出，故障的存在及其惡化往往使系統的非線性更加強化。基於線性振動理論的故障分析和診斷方法不僅導致定量的誤差，更重要的是，它將忽略與故障密切相關的非線性行為，如振動狀態突變、共振等，不利於船用柴油機故障診斷的準確性，甚至誤診，漏診。因此，對於船用柴油機振動訊號的分析有必要嘗試運用非線性理論。
如果柴油機偏離了正常的工作狀態，決定其執行狀態的引數和運動過程的吸引子便會發生變化，相應的混沌特徵量如 kolmogorov 熵、分形維數也將變化，因而可通過混沌特徵量的變化判斷系統是否偏離正常狀態，判斷是否出現故障。
三、 柴油機故障診斷的難點
近年來, 柴油機故障診斷技術有了較快的發展, 各種方法也在推陳出新, 尤其是利用振動訊號提取故障特徵的研究取得了很快進展。 但是,這些方法多侷限在實驗室內的模擬階段, 離實際應用還有距離。 其困難表現在:
1）柴油機是典型的多系統、 多層次的複雜系統。
2）故障與徵兆之間關係的不確定性。
3）柴油機的工作環境大都比較惡劣, 是在強振、 強雜訊、 高溫等的因素下工作的, 許多有用的訊號往往被雜訊湮沒。
4）柴油機內部高度相互影響的部件很接近,使得來自這些部件的特徵訊號發生重疊和混響,難以解調分離。
5) 柴油機結構、 運動狀態複雜, 型號多樣, 難以歸納出共性。
事實證明, 對於柴油機這樣的複雜機械系統,使用有限的診斷引數或有限的知識是不能有效地進行故障診斷的。 必須有目的地拓寬監測範圍, 並將各個診斷引數綜合使用, 在大量地積累診斷知識的基礎上, 通過計算機的系統分析, 才能得到有效的結果。
四、 柴油機故障診斷技術的發展趨勢
柴油機故障診斷技術與當代前沿科學的融合是柴油機故障診斷方法研究的方向。柴油機系統的複雜性、多樣性和非線性，決定了其故障診斷的困難性。
1、 以人工智慧技術為核心的智慧型化診斷
隨著智慧型技術的不斷發展，柴油機工作狀態的智慧型監測與故障的智慧型診斷，將成為其故障診斷技術發展的一大趨勢。智慧型化是指開發診斷型專家系統，使資料處理、分析、狀態識別與故障診斷自動完成，以減輕診斷的工作量，並提高診斷速度及正確性。在故障診斷專家系統的建立上，要深入故障形成機理的研究，豐富系統的知識庫，解決專家系統的所謂「瓶頸問題」。
同時將模糊神經網路方法應用於故障診斷的專家系統中，使之具有一定的智慧型，具有自組織、自學習、聯想的功能，從而使診斷系統自我完善、自我發展，另外，診斷系統將由集中式向分布式發展，系統的硬體生產標準化、軟體設計規範化、模組化，這有利於縮短系統的開發周期，提高系統的可靠性。
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