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故障检修与技术维护 |
柴油发电机远程诊断技术和故障分析 |
摘 要：柴油发电机组运行中柴油机作为其动力源，长期使用后不可避免的会有一定机械故障出现。柴油发电机零件数量多，结构较为复杂，若是使用传统人工检测方式或一般设备诊断，则无法确保全面精准的检测机械故障。在此背景下，应当采取远程诊断技术，利用电信号中声场信号特征检测机械故障，以提高柴油机机械故障检测效率。本文主要针对传统检测技术的误差率高、主观性强、效率低问题，提出非接触检测技术。研究过程中，以远程诊断技术为切入点，分析柴油发电机机械故障，并以四冲程柴油发电机为例，研究柴油机机械故障检测中非接触式技术操作流程及结果分析。
一、远程诊断技术概述
柴油机是柴油发电机的重要组成部件，其检测诊断技术的有效性和实用性是保证柴油发电机安全运行的重要条件，并且对于提高柴油发电机的性能指标也具有重要的帮助。维修人员应该意识到柴油发电机检测技术对于柴油机运行的重要性，提升自身的技术水平与操作能力，全面提高检测的准确性，促进柴油发电机行业的发展。当前，柴油发电机行业的飞速发展，加速了柴油发电机使用量的快速增长，而柴油发电机组作为柴油发电机的“心脏”，是柴油发电机安全运行的动力源，其质量控制至关重要，但由于柴油发电机组结构构成复杂，涉及成千上万个零部件，且其是往复运动与旋转运动相结合的机械类型，加之运行环境的差异，其故障发生不可避免，而传统的以人工经验庭阵法及仪器设备辅助诊断法为主的故障检测方式，受人主观影响较大，误差率较高，基于此，本文引入了一种远程诊断技术，通过对异常信号特征的提取来诊断柴油机的故障，以此为柴油发电机组诊断创新提供一定的理论参考。
柴油发电机故障检测中，远程诊断技术属于拥有较高智能化与自动化水平的技术，与传统检测方式相比更加精准便捷。远程诊断技术是基于人工检测技术进行量化改进，利用设备捕捉柴油机所发出的声信号，以判断柴油机故障的技术形式。目前，随着信息技术与电子技术发展，智能化与自动化技术融入到多个领域之中，发电机组行业同样如此，人工检测技术无法满足现有产业发展要求，发电机组生产维修与自动技术相结合已经成为未来发展主要趋势。所以，提出非接触检测技术，此技术利用声学与光学原理，可在不与柴油机接触前提下对其进行动静态检测。
远程诊断技术是一种自动化程度高、易操作、检测精度高的现代诊断方法，其克服了传统检测方法操作流程复杂，耗时长、对技术人员依赖性高的弊端，其利用人耳对于响动、声调、音色及音频等特有的与听觉性，来构造故障诊断算法中的优化准则和评判标准，进而通过声信号传感器捕捉的异响来判定柴油发电机组故障类型及内容。使用远程诊断技术的远程诊断分析仪外形如图1所示，检测原理如图2所示。
随着科学技术和工业的发展，测量技术在自动化生产、质量控制、反求工程及生物医学工程等方面的应用日益重要。传统的接触式测量技术存在测量时间长、需进行补偿、不能测量弹性或脆性材料等局限性，因而不能满足现代工业发展的需要。非接触式测量技术是近年来发展起来的，其测量基于光学原理，具有高效率、无破坏性、工作距离大等特点，可以对物体进行静态或动态的测量。此类技术应用在产品质量检测和工艺控制中，可大大节约生产成本，缩短产品的研制周期，大大提高产品的质量，因而倍受人们的青睐。随着各种高性能元器件如CCD、CMOS等的出现，非接触测量技术得到迅猛的发展。非接触式测量不需要与待测物体接触，可以远距离非破坏性地对待测物体进行测量。
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图1 柴油发电机远程诊断分析仪 |
图2 柴油发电机非接触式故障检测原理 |
二、远程诊断技术应用设计与试验
1、远程诊断技术的应用设计
为了提升柴油发电机组故障检测的效率、简化流程、提升准确率，本文以模块柴油发电机四冲程柴油机的异响声信号的采集、分析和处理为例，结合测试环境要求分析声信号采集传感器的布置方式，实现了测试系统设计，具体情况如下介绍：
（1）检测的柴油发电机组工作状态
本文选用的是四冲程柴油发电机组，从当前实践维修检测数据分析来看，柴油机异响问题是柴油发电机故障中的最常见问题，为此，人为设置了柴油机三类机械异响类型及无故障声信号，结合实践对柴油机异响进行分类。该种类型柴油发电机组异响主要分布在前部、机油底壳部位、气门挺柱，所占比例高达79%，因各类型故障噪声不同，其能够反映出柴油发电机组对应部件的故障，利用噪声信号的声高、强度及频率等即可获取各故障类型的声信号特征及规律，进而完成柴油发电机组故障类型的准确判别。
（2）检测环境要求
为从源头控制柴油发电机组质量，本文检测环境为生产线，为此声信号采集中受气阀动作声、电流干扰声及其他设备运行声干扰，若传声器采集距离较远则获取的为混响声，增加了后续分析工作量，而布置较近则采集的为直达声，检测精准度较高，为此，检测中采用“近场测量法”，传声器与柴油机表面距离较近，为20mm，由此便可提取柴油机的直达噪声信号，并削减柴油机反射声信号的干扰。
（3）声信号采集传感器布置
检测采用的是加速度传感器，以柴油机声信号来采集故障异响数据，为确保所采集声信号的高信噪比、稳定性及清晰度，要尽可能与柴油机保持近距离，以反映其工作状态，但又不能影响其正常工作性。
2、非接触式技术试验应用过程
（1）故障声信号试验系统
为了验证远程诊断技术在柴油发电机组故障诊断中的有效性，本文以环境适用性及抗干扰性强的LMS声信号数据采集系统，以及GRAS声信号传感器、dell笔记本电脑及Matlab数值分析软件为硬件支撑，构建声信号试验系统。
（2）故障声信号的采集流程
为确保声信号数据的可用性及精准性，其采集应该遵循以下流程：
① 试验系统硬件布置，应该严格上述试验系统选择的硬件类型进行安装、数据线及连线的布置，以确保硬件安全、有效运行。
② LMS声信号数据采集系统试验参数设定，在采集柴油机故障的声信号之前，需要对相关技术参数进行预先设置，如传感器类型确定、灵敏度调试、采样频率设置、采样间隔时间设定等，结合故障诊断工程师的实践经验，此次检测试验中将采样频率设置为20480Hz、采样间隔时间为2s。
③ 柴油机故障声信号采集过程，将冷启动待检测的柴油发电机组安装在柴油机检测平台架上，而后，由故障检测经验丰富的维修工程师，从上述主要故障类型中随机进行柴油机故障的设置，并在上述检测环境下，利用声信号采集传感器进行故障信号的采集，具体的采集步骤为，首先将柴油机输出端设置为空负荷，将柴油机启动并将其转速调整至1500rpm相对稳定的区间范围内，固定间隔采集故障声信号数据，完成检测程序后将柴油发电机组关闭。
三、故障分析
1、机械故障分析
柴油发电机结构包含5个系统与2个大结构。柴油机故障类型也较多，如柴油机异响，供油系统、冷却系统、充电系统、润滑系统故障等。随着现代发电机组制造水准逐渐提高，部分系统可在线监测其工作状态，但对柴油机机械故障诊断时，仍有一定问题需要解决。柴油机机械故障通常为异常响动，主要有以下几方面：
（1）连杆轴承，由于连杆轴径与连杆轴承之间产生较大配合间隙，或螺栓松动致使轴径与轴承碰撞，以至于发生异常响动，汽缸体有显著振动；
（2）孔座与活塞销之间有较大配合间隙，致使活塞不断敲击孔座，导致发生声响；
（3）由于曲径与曲轴轴承之间有较大配合间隙，或螺栓松动致使轴径与轴承碰撞，以至于发生异常响动，汽缸轴承座部位有显著振动；
（4）汽缸漏气，柴油机做功中，将会有高压气体途经汽缸壁与活塞环一同进入到曲轴箱中，进而冲击油底壳，发出声响。柴油机机械故障通常是由于磨损造成的，部分故障无法有效分辨，如气门、附件异常等。
在检测过程中，环境方面选择总装车间生产线，此环境十分嘈杂，存在各种噪声干扰与混响声，对于诊断结果可能存在一定影响。所以，可采取进厂检测法避免杂音与混响声对检测结果的干扰。此非接触检测技术传感器是加速度传感器，传感器布置过程中应控制与其他柴油机之间的距离，不仅要保证高信噪比精确度，还要避免对柴油机工作造成干扰，以实现动态检测机械故障的功能。
2、远程诊断分析
（1）操作流程
为提高远程故障诊断技术准确性，声信号传感系统选用具有良好抗干扰能力与适应性的LMS系统，建立声信号分析平台。实际操作中，柴油发电机异响收集如下：
① 车间中清除非相关设备，尽量减少混响声与噪音对此检测结果的影响，但不能影响总装车间的工作。布置安装实验系统设备，连接传感器与配套分析系统，验证硬件参数可靠性，以保证其能够在检测中发挥作用；
② 设置柴油机异响声信号参数，在软件中设置技术参数，校对传感器信号，调试设备灵敏度，设置声信号采样时间及采样频率间隔，依据维修经验，声信号频率为20250 Hz，时间间隔设置为1.5s；
③ 需要检测的柴油机，将其放在设备检测平台中，此过程尽量保持冷启动，之后专业机修室设置柴油机可能发生的故障问题，模拟人工检测流程，并在总装车间中收集声信号，定时做好声信号数据反馈，依据数据整合分析柴油机故障情况。
（2）结果分析
① 正常发动机
正常柴油机测试结果，所收集的声信号利用小波进行过滤，滤波后声信号细节系数中一三四尺度均为0，而二和五尺度则有保留数据。表明柴油机信号收集中存在杂音，第一三四持续中十分显著。声信号向极坐标转换后，信号均有雪花状，且经过滤波前后对比，区分显著，证明镜像图中能够有效分离有用信号。
② 气门异常
气门异常柴油机通常发出哒哒的清脆声响，由凸轮轴一侧发生，尤其是柴油机怠速运转时声音更加显著，中速以上则明显减弱。主要是由于导孔与挺杆存在较大圆度偏差，且挺柱球发生变形，进而造成挺柱运转不灵活。经过远程诊断后，在小波滤波前后其气门挺柱异常情况相较于正常柴油机存在明显差异，通过收集声信号，时域图中可通过视觉掌握周期特点，小波后并未影响信号周期性，前三个尺度存在显著声信号周期性。
③ 油底壳异常
柴油机在出现油底壳异常响动后，其并无显著特点，因此在与正常柴油机相比较中无法及时获得检测结果。但是，利用远程诊断技术，在细节系数图中，能够明显观察到三四五尺度信号发生显著变化，此处声信号存在显著周期性特点。由此可知，检测柴油机油底壳声信号异常的滤波后，能够明显将自身周期性特点提高。因此，小波滤波可提升油底壳声信号，每个尺度中均有相应数据，表明相较于正常柴油机，油底壳异常响声较多。
④ 前部异常
柴油机前部异常中时域信号稳定，无显著特点，在小波变换中，信号存在明显波动，但并不属于完全定值。而在细节系数三尺度内，声信号存在周期性脉冲的特点。
总结：
综上所述，在柴油发电机故障检测中，采取远程诊断技术，通过智能化与自动化方式，在不接触物体的同时检测其中是否存在故障，不仅能够有效提高诊断全面性与精确性，还不会对物体造成较大影响，具有适应性强的特点，因而可在柴油发电机机械故障检测中推广此技术，以推动发电机组行业实现进一步发展。
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