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某型号柴油机检测及故障诊断方法探讨毕业论文

 2020-02-19 09:02  

摘 要

柴油发动机是船舶的主要动力装置。如今,柴油发动机正朝着智能化的方向发展,其工作状态是智能化的核心技术之一。因此,知道柴油机检测及故障诊断技术的方法,对柴油机的正常工作、船舶的安全运行起到了重要的指导意义。

本文主要介绍了柴油机检测和故障诊断的四种方法。振动分析方法可以检测和诊断柴油机,包括:信号测试、信号处理和分析、信号识别和预测;热力参数分析方法用于判断柴油机的工作状态,柴油机的性能监测是利用船用柴油机工作时热参数的变化。主要参数有气缸压力指示图、排气温度、转速、油温、冷却水入口和出口温度和排放;瞬时速度分析方法采用数字滤波和全周期平均谐波子分析,消除瞬时速度信号的噪声干扰,识别故障模式;油液分析方法采用光谱技术和铁谱分析技术来评估柴油机的磨损状态。主要监测指标Fe、Cr、Mo、Mn、Cu、Pb、Sn、Al等元素。

关键词:柴油机;振动分析法;热力参数分析法;瞬时转速分析法;油液分析法

Abstract

Diesel engine is the main power device of ship. Nowadays,diesel engine is developing towardsintellectualization,and its working state is one of the core technologies of intellectualization.Therefore,knowing the methods of diesel engine detection and fault diagnosis technology plays an important guiding role in the normal operation of diesel engine and the safe operation of ships.

This paper mainly introduces four methods of diesel engine detection and fault diagnosis. Vibration analysis method can detect and diagnose diesel engine,including signal testing, signal processing and analysis, signal recognition and prediction; thermodynamic parameter analysis method is used to judge the working state of diesel engine,and the performance monitoring of diesel engine is based on the change of thermal parameters of marine diesel engine. The main parameters include cylinder pressure indicator diagram,exhaust temperature, speed, oil temperature, cooling water inlet and outlet temperature and emission; instantaneous velocity analysis method uses digital filtering and full-cycle average harmonic analysis to eliminate noise interference of instantaneous velocity signal and identify fault mode; oil analysis method uses spectral and ferro graphic analysis technology to evaluate the wear state of diesel engine. The main monitoring indicators are Fe、Cr、Mo、M、Cu、Pb、Sn、Al and other elements.

Key words: diesel engine; vibration analysis method; thermodynamic parameter analysis method; instantaneous speed analysis method; oil analysis method

目 录

摘 要 I

Abstract II

目 录 III

第1章 绪论 1

1.1研究背景 1

1.2国内现状研究 1

1.3国外现状研究 2

第2章 振动检测诊断方法研究 3

2.1概述 3

2.2常用的振动信号分析方法 3

2.2.1波形分析法 3

2.2.2轨迹分析法 3

2.2.3轴心位置分析 4

2.2.4特征抽出 4

2.2.5频域 5

2.2.6时频域 5

2.3振动信号测试仪器及评判标准 6

2.3.1常用的振动传感器 6

2.3.1.1压电式加速度传感器 6

2.4评判振动的标准 7

第3章 热力参数技术 12

3.1热力参数技术的原理 12

3.2主机热力检测原理 12

3.3热力参数提取 13

3.4仿真结果分析 13

3.5热力参数知识智能诊断的应用 14

第4章 瞬时转速诊断技术 15

4.1瞬时转速法的原理 15

4.2瞬时转速的测试、采集与信号处理 15

4.2.1信号的测量与采集 15

4.2.2 信号处理 16

4.2.2.1数字滤波 16

4.2.2.2整周期平均 17

4.2.2.3谐次分析 18

4.3瞬时转速诊断方法 18

4.4瞬时转速测量分析 18

第5章 油液分析法 20

5.1润滑油质量状态评估 20

5.1.1油样磨粒分析 20

5.1.2润滑油理化性质分析 21

5.2监测指标的选取 22

5.3指标界限值的制定 22

5.3.1三线值法 23

5.3.2最大熵法 23

5.3.3箱形图法 23

5.4综合评价 23

第6章 结论及展望 25

6.1结论 25

6.2展望 25

参考文献 26

致 谢 28

第1章 绪论

1.1研究背景

柴油机具有热效率高、比功率大、起动容易的特点,已广泛应用于船舶主要动力推进装置。众所周知,柴油机是船舶的动力核心,由于工作的特殊环境,它发生机械故障的几率很高。柴油机的正常工作,船舶才得以安全的运行。根据国际船舶保险公司瑞典俱乐部的数据,发生事故的船舶数据统计:1988年至1997年,机械故障造成的补偿数占赔偿总额的38%(补偿费用的比例为22%)该比例在1998年至2004年之间。它已上升至45%(补偿费用的比例为32%),船舶保险费用仅次于船员的费用,成为船东的第二大费用。柴油机的结构十分的复杂,主要有六个子系统,容易出现故障的集中于气缸套、气缸盖、活塞等燃烧系统。在燃烧系统、润滑系统、气路系统也会有一些故障的出现,并且这一些出现故障的部件是有一定的关系的,所以就会存在一个故障可能会对应很多的原因。这一些设备的联系会给准确、可靠的诊断出柴油机故障带来很大的困难。为了提高故障诊断的效率,有必要全面评估信息的各个方面,大力发展多学科交叉融合技术[6]

这篇论文以船用柴油机为研究对象,采用理论计算与实验分析相结合的方法研究柴油机故障诊断机理[5]。因此,监测船用柴油机状态和故障诊断技术的重要性在国内外都非常重要。如何实时发现和排除故障、提高船用柴油机工作的安全性和可靠性、降低维护成本、幸免重大事故、减小经济损失具有重要意义。具体在以下几个方面:

(1)防止事故发生,确保船舶安全运行。大型船舶单元通常在高速和重载条件下工作,整个单位的能量很大。一旦发生故障,不能及时消除,这可能会对整个设备造成严重损坏,甚至整个设备也将被废弃。柴油发动机在发生故障之前通常会有微妙的异常形迹。先进的故障诊断技术可以准确,及时地判断异常情况,定位故障点,给出故障原因和解决方案,提高设备的可靠性和安全性。同时,它可以避免事故。

(2)实时控制柴油机的运转状态,使维护人员及时发现设备的异常情况,找出故障原因,消除故障的影响。根据工作条件实施计划和有针对性的维护,提高设备作用力。

(3)减少维护时间,节省维护成本,提高维护质量。设备的实时监控可以确保维护人员有足够的时间准备维护,这可以提高维护质量,避免定期维护的缺点,即需要修复,修复应该事先修好了。维护质量容易发生事故,浪费不须要的人力、物力和财力资源。

1.2国内现状研究

由于柴油机出现故障,会使得经济损失较大。因此,在1980年初的时期,我们的国家开始了对船舶柴油机的故障研究。我们的高校从声术的方向对柴油机的故障做出大量的研究,这一些高校比如有:浙江大学、武汉科技大学等。历经了5年左右的研究,我们武汉交通大学得出了结论如下:

  1. 柴油机里面激振力可以识别部件的振动状态;(2)从外表面的信号可以得出内部部件是否可用。

发动机缸体或气缸盖上的振动测量是非侵入式的方法并已成功用于柴油发动机的故障检测(Chandroth 1999; Antoni 2002; Geng 2003; Antoni 2004; Carlucci 2006; Ftoutou 2012; Ftoutou和Chouchane 2016 )。振动信号的信号处理技术用于提取对故障敏感且对噪声不太敏感的特征。在目前的工作中,研究了使用振动信号早期检测喷射默认值的可能性。

在应用方面,1983年,冶金部将宝钢和太钢作为的试点单位,开展诊断技术研究;水电行业的一个主要单位专注于机械设备故障诊断的研究。此外,机械工业正在为该领域的诊断和准确诊断提供咨询,航空工业正在研究机械诊断方面。1986年,我国召开了第一次机械设备故障诊断学术会议[24]

1.3国外现状研究

1985,A.K.Sood等人,提出了三种方法论,这些方法论是在统计相关性,无监督相似性度量和监督模式识别的基础上发展起来的。这三种方法都被证明是有效的,并且对于具有最佳性能的模式识别,从飞轮的角速度获得的波形被分解,通过多项式拟合,然后将多项式的系数作为特征向量,以用作用于故障检测的模式识别算法中使用的模式分类器。该算法能够定位故障气缸,并在发动机正常运行时不发出误报。
2005,M. Geveci等人,描述了一种基于振动信号的方法来检测多缸柴油发动机中的各个汽缸不平衡。采用傅里叶变换生成由谐波分量计算的特征,记录发动机速度和负载上的性能参数,并且通过量化和区分3D图的形状来进行诊断。
在2009, D.Watzenig等人提出了一种基于热力学模型的方法来捕获气缸压力信号的压缩比的变化。该模型是在先验知识和噪声特征的基础上精确构建的,因此其足够坚固以抵抗传感器的漂移。还提出了另一种定性但快速的比率法,以快速捕捉全球压力偏移的变化。
2012,S. P. Mitchell Lebold等人深入研究了六种基于喷射器信号,振动信号和速度编码器信号分析喷射故障的方法。已使用时域,频域和订单域分析工具成功识别失火故障。提出了每种方法的每个类别的信号,以显示正常和错误条件之间的差异,并且稍后制定差异的量化。所有方法都能够识别故障气缸位置。

总之,时代在进步,科技在发展,船舶柴油机的故障诊断技术从各个点冲破,并且每种故障不止于一种诊断方法,由此点点诊断技术的研究,更能确保船舶的安全运行。可靠、高效运行、监控船舶状态、为提高故障诊断水平提供理论支持。

第2章 振动检测诊断方法研究

2.1概述

在我们的生活中,我们接触到机械,看到机械的振动,我们都会听到声音。这一些声音有时候是不一样的,通过研究可以从机械运行发出的声音不一样可以来判断机械状态的信息。因此,人们为了判断机械的运动是否正常,振动分析法广泛应用于机械性能测试以及产品质量检测。

振动分析法经常被用于机械设备的检测,也可以用于机械的故障排除。在船舶上,振动分析法也是常用到。比如,对于活塞运动、轴承的松动、喘振等检测,这一些都是很容易通过振动分析法而得到的信息。

发动机的振动测量取决于激励和推进路径,可能影响发动机振动响应的主要激励源包括活塞的冲击、间隙(活塞扇)、燃油喷射压力、在燃烧过程中气体压力的升高、以及进气阀和排气阀的影响。其中一些故障影响振动信号模拟,在发动机循环中是有限的部分。通常通过将故障发动机的振动信号与参考信号或信号进行比较来检测故障。在角域,多个同时发生的故障使源分离成为时域或角域的一项困难任务。经典傅里叶谱更适合于平稳信号的分析。对于非平稳的发动机振动信号,频谱往往会涂抹频率分量。联合时频分析方法或角频分析方法由于信号的频率内容是在时间或角度变化时分析的,因此具有更大的源分离潜力。

在振动分析法里,处理和分析是很重要的。同时它是多种多样的,比如:角频域、频域、时域分析。通过分析和处理振动信号、通过组合故障机理分析、驾驶操作记录和维护历史、有效地提取性能特征并准确确定操作条件,然后根据趋势分析结果、预测单位运动状态、得出合理、准确的测试结论。

2.2常用的振动信号分析方法

2.2.1波形分析法

在早期,时间波形就被人研究出来,它是最早的振动信息源。现在我们常见的传感器传出来的大部分是时间波形。因此,可以根据波形的不同可以对机械部件的基础性能测试。比如说:在距离基本是相同的情况下,出现了尖峰,那是冲击的特征;对于削波,一般情况下表现出的是摩擦;正弦波一般是不平衡的。波形分析有很多特点,波形图可以很直观的,即从波形图可以看出机械的性能。一旦松开该电子组件还摩擦与振动波形是没有粗糙和光滑和重现在削波(限幅)现象不稳定。

2.2.2轨迹分析法

在柴油机里,可以根据转子的运动状态来判断机械的运动状态,然而轴的轨迹在视觉上与转子的轨迹基本上的可以等同的。因此,轴的轨迹也是可以来检测机械设备正常及诊断机械设备的故障的。

轴的轨迹在检测故障中是至关重要的,它包括没有过滤的轴轨迹与清洁的轴轨迹。没过滤的轨迹有两个位移传感器组成,轴端的空间距离为900。在复杂的机械设备里,没有过滤的轴轨迹是不能作为检测的,因为无法得到清晰的性能特性。清洁的轴轨迹则就不同,它是利用光谱的技术,从频率的分量去重建,由此可以得到清晰的轴轨迹。对比之下,清洁的轴轨迹是适用于船舶柴油机的运行检测。

轴轨迹是与转子的状态有关系的,轴轨迹的正常,转子的状态也是正常的。轴轨迹一般是稳定的,它是有周期性的轨迹。因此,轴轨迹异常或者尺寸在变化,这种情况下转子是不稳定的。在这种情况下,轴轨迹应立即调整和控制,否则会直接停车。

2.2.3轴心位置分析

轴承是柴油机中重要的部件,同时也是判断转子平稳运行的关键。轴向位置可以从轴的轴承间隙或轴承内径D和外径d以及传感器的DC输出获得。

转子静止时:

(2.1)

转子运动,轴心的位置为:

(2.2)

偏位角为

其中:(a,b),(a0,b0)是转子移动时X,Y传感器的直流输出的结果。

2.2.4特征抽出

  1. 时域
  2. 均方根(RMS)

信号的均方根(Rms)测量信号中包含的功率.特征的数学表示如下:

(2.3)

其中N是信号样本长度,S表示采样信号,Sn表示第n个样本值。在动力方面,与燃烧有关的柴油机故障本质上是能源的损失。RMS应能很好地反映不同健康状态下信号功率的变化,尤其是燃烧段的功率变化。

  1. 峰值(P2P)

(2.4)

峰到峰特征测量的是峰值和低谷值之间的幅度,可以是负的.这个特征可能不是测量振幅信息的最合适的方法。 n表示像柴油机振动这样的随机非平稳信号。然而,对于压力信号来说,它可能是有用的,而且计算效率也很高,这意味着快速响应。 NSE在振动信号中一旦出现明显的故障。因此,仍应将其作为一项功能包括在内。

3)峰度,峰态,峭度

峰度被广泛应用于统计分布的形状,通常是峰和尾的大小,或者曲线的“肩”。它被定义为四吨之间的比率,信号在平方方差上的差距。

(2.5)

式中,μ4是信号的第4时刻,等于:

(2.6)

μ2为方差。考虑到燃烧过程中气缸压力波形的形状类似于高斯分布的形状,Kurtosis可能对信号进行量化可能是有效的。

  1. 峰顶系数

峰值因子量化信号中脉冲的影响。它被定义为峰值与均方根值的比值。

(2.7)

当发生燃烧问题时,反映在振动和气缸压力上的峰值可能会显示信号的冲击力降低。

2.2.5频域

傅立叶变换被普遍认为不适合随机非平稳过程,因为它不能捕捉能量随时间的变化,这使得 这是不适合应用于整个振动信号。然而,仍然值得检查柴油机振动的燃烧快照的频谱,看看是否 有任何能够区分不同健康状况的特征,特别是在高频范围内。

2.2.6时频域

小波变换的能量比是分析非平稳信号最常用、最有效的时频方法之一。用有限持续时间进行总结,原始信号用尺度域基函数的系数表示,这与频率密切相关。对于离散小波分解, E信号被转换成多个高频细节和一个低频近似的整数级。

2.3振动信号测试仪器及评判标准

2.3.1常用的振动传感器

2.3.1.1压电式加速度传感器

压电加速度是在测试振动是使用次数比较多的传感器,它具有很多特点,尤其在于它工作的效率高、范围广、容易安装。它可以采用相同的基本原理以多种方式配置,机械模型可以简化为单自由度质量弹簧系统,如图2.1所示。

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