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故障检修与技术维护 |
康明斯柴油发电机PT燃油系统常见故障案例解析 |
摘要∶ PT（pressure time）燃油系统的柴油发动机已广泛应用于康明斯发电机组N\K系列产品，PT燃油系统的复杂性和精密性对故障诊断提出了更高的要求。针对采集的PT燃油系统故障模式数据少、数据间存在较强的非线性关系的特点，文中采用KPCA方法进行原始特征参数的提取，并采用经MPGA进行参数优选的LSSVM模型进行故障识别，充分发挥KPCA的非线性特征提取能力和LSSVM的小样本泛化特性，实现对发动机PT燃油系统不同工作状态的准确识别，为燃油系统的状态监测和故障诊断系统的建立提供新思路和新方法。
一、燃油系统的基本工作原理
当柴油发电机工作时，柴油被齿轮式输油泵从柴油箱中吸出，经柴油滤清器滤除燃油中的杂质，再经稳压器消除燃油压力的脉动后，送入柴油滤清器。经过滤清的柴油分成两路，一路进入PTG两极式调速器和节流阀，另一路进入MVS（VS、SVS）全程式调速器。其压力经过调速器和节流阀调节后，经断油阀供给喷油器。在喷油器内柴油经计量、增压然后被定时地喷入气缸多余的柴油经回油管流回柴油箱。喷油器的驱动机构包括喷油凸轮、摆臂、喷油器推杆和喷油器摇臂。喷油凸轮与配气机构凸轮共轴。电磁式断油阀用来切断燃油的供给，使柴油发电机停转。
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图1 柴油机燃油系统油路示意图 |
图2 康明斯PT燃油泵外观 |
二、PT燃油系统常见故障及排除措施
1、水进入PT燃油系统
（1）危害∶
当水进入燃油系统后，将会使PT泵中的调速器柱塞、喷油器柱塞等零件发生锈蚀现象，特别是停机后再次启动柴油发电机时，有可能使PT泵中的调速器柱塞传动销驱动舌和齿轮泵驱动轴折断。
（2）原因分析∶
水混入燃油可能是由于油中含有水或在添加燃油时带入的，也可能是在机器每次工作后未及时加油引起的。当燃油箱为充满燃油时，由于液压温度下降，空气中的水蒸气便在油箱内壁上冷凝，从而使冷凝水混入燃油中。
（3）排除措施∶
在每班作业完毕后应将油箱加满；另外，柴油桶在停放时一定要拧紧盖子，以防雨水漏入。为了排除已进入油中的水，在每班开始作业之前要拧开油箱下面的放油开关以排除沉淀水，同时还可以打开燃油滤清器下面的排污塞将积存的水排掉。应当指出，当发电机组长期停用后，PT燃油泵很容易因水蒸气冷凝而锈蚀，如果不注意，当重新启动柴油发电机时，就会发生零件损坏的想象，为此应使PT燃油泵中存有足够的燃油，后动前对PT 燃油泵进行仔细检查，在确认零件转动灵活时，再启动柴油发电机。
2、空气进入PT燃油系统
（1）危害∶
空气进入PT燃油系统后会发生PT燃油泵工作失常、各缸喷油不均匀和喷油器喷油不正常等情况，从而使柴油发电机启动困难 功率下降 转速不稳或突然熄火。
（2）原因分析∶
PT燃油系统中有漏气部位。
（3）排除措施∶
认真仔细查找和排除PT燃油系统中的漏气部位，具体如下：
① 检查浮子油箱与燃油滤清器之间有无漏入空气。为此可先取下燃油滤清器盖，检查燃油是否充满。燃油不足时加满，然后再启动柴油发电机。在保养时，当从燃油滤清器放污塞排除水污物和较多量燃油后，也应按上述方法向燃油滤清器中添加燃油。
② 检查燃油滤清器与PT燃油泵之间有无漏气，观察油管有无泄露，管子接头有无松脱等。
③ 检查PT燃油泵各密封部位有无漏气。检查时应使柴油发电机在怠速工况下运转，然后依次在可能漏气的部位滴油或用手堵住有关孔口，此时，如观察到所滴油被吸入泵体或在堵住孔口时柴油发电机转速不稳现象有所缓和，则说明被检查部位有漏气现象。对每个密封部位逐一检查，如果漏气是因为垫片损坏或接头松脱而引起的，应更换垫片或拧紧接头，如果漏气是由于密封件失效，则必须更换密封件。
3、机械杂质进入PT燃油系统
（1）危害∶
机械杂质混入燃油会引起严重的不良后果，使零件使用寿命缩短，杂质进入间隙还会使运动的零件发生阻滞（如调速器的柱塞与套筒），从而影响PT燃油泵的正常工作。
（2）原因分析∶
添加燃油时带入机械杂质。
（3）排除措施∶
为防止机械杂质进入燃油，在对燃油箱添加燃油时应使用清洁的油桶。定期对燃油滤清器滤芯进行清洗或更换，尤其重要的是按规定清洗PT燃油泵中的滤网，磁性式滤清器的上下滤网。
三、PT燃油系统故障神经网络诊断法
目前对于燃油系统的故障诊断主要集中在基于模型、基于神经网络和基于证据理论等方法上。但大量研究表明，基于模型的故障诊断方法对模型的精确性提出了很高的要求，而且随着目前现代设备的复杂化和非线性化，想建立较为精确的数学模型变得越来越难。基于神经网络的故障诊断方法虽然应用较为广泛，但在网络模型的训练过程中存在训练时间长、模型效果过于依赖样本的数量和质量等问题。最小二乘支持向量机（least squares support vector machine，LSSVM）是对标准支持向量机的改进算法，在模型的构建和求解过程中具有运算速度快、抗噪能力强、对样本的数量要求不高等优点，在实际工程中有着广泛的应用。
1 KPCA-LSSVM故障诊断模型
（1）最小二乘支持向量机
LSSVM是SVM的改进算法，它建立在统计学习理论和结构风险最小化的基础上，其核心思想是采用最小二乘线性系统作为损失函数，替代标准SVM中的二次规划方法，这样就把原来的求解二次规划问题转换为求解线性方程组问题，简化了计算复杂性，收敛速度快。LSSVM识别模型已经成功应用于各种领域。
（2）核主元分析
主元分析（pricipal components analysis，PCA）是一种最为常用的特征提取方法，但从本质上讲它是一种线性映射算法，在处理非线性问题时，往往不能取得好的效果。KPCA是借助核方法将输入空间映射到一个高维Hilbert空间，然后在高维空间使用PCA法提取主成分。
（3）LSSVM参数优选
对于LSSVM的参数优选问题，目前通常采用参数穷尽搜索方法，示例如图3所示。该方法即对LSSVM的核函数参数σ及正则化参数γ在一定范围内取值，对于取定的σ和γ，把训练集作为原始数据集，利用交叉验证的方法得到在此组σ和γ的训练集经验分类准确率。虽然该方法能够找到在交叉验证模式意义下的最高分类准确率，但在更大范围内寻找最佳的参数σ和γ会很费时。鉴于MPGA的诸多优点，本文采用该方法进行LSSVM参数的寻优。
由于KPCA和LSSVM的结合能充分发挥各自的优势，提高故障诊断的实时性和有效性，本文建立了KPCA-LSSVM的故障诊断模型，算法原理如图1所示。
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图3 LSSVM参数优选展示 |
图4 柴油机故障KPCA-LSSVM算法流程图 |
2、故障影响因素分析
PT泵出油口的压力参数是一个非常敏感的参量，无论是PT泵进油口发生堵塞，还是PT喷油器油路发生泄漏，均可以在泵出油口的压力参数上得到体现。因此本文采集5种故障状态下的PT泵出油口压力参数作为训练样本，其中将PT燃油系统正常工作状态作为一种特殊的故障状态。利用KPCA-LSSVM建立多因素与相应结果之间的非线性关系来构建故障多分类模型，实验设备采用自行研制的JCPS01型PT泵试验台，实验原理如图5所示。
实验中用真空阀的打开和关闭模拟PT泵进油滤清器泄漏和油路堵塞2种工作状态，用主流量阀的打开和关闭模拟喷油器油路泄漏和油路堵塞2种工作状态。当PT泵转速为1 800 r/min，主压力达到0.72 MPa时视为PT泵的正常工作状态。分别测量正常情况（故障模式1）、PT泵进油油路堵塞（故障模式2）、滤清器泄漏（故障模式3）、喷油器油路堵塞（故障模式4）、喷油器油路泄漏（故障模式5）情况下PT泵出油口的压力信号。在实验中，每种工作状态下的油压数据采集了30组，共计150组数据，在进行后续的工作状态识别时，每种工作状态数据随机选择20组作为训练样本，剩余10组作为测试样本。各种状态的信号经数学形态学去噪处理后，得到的一组去噪信号如图6所示。
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图5 PT燃油系统试验台工作原理 |
图6 燃油系统故障状态的去噪油压信号曲线 |
总结：
PT燃油系统使用中的故障，大多数是由水空气及机械杂质进入PT燃油系统引起的，故障的分析排除应先从这几方面入手，同时在柴油发电机日常的工作中，应做好PT燃油系统的调整保养。只有这样，才能减少PT燃油系统故障。因此，康明斯公司在本文中介绍了PT燃油系统的工作原理，结合工作实践中接触到的几类常见故障，对燃油系统故障的危害及其原因进行了分析，并详细介绍了故障排除方法，可为柴油发电机组的燃油系统的维护保养提供有益的参考和借鉴。
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