基于神经网络的发动机早期故障诊断研究

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1、第53卷第5期农业装备与车辆工程2015年5月Vol.53No.5AGRICULTURALEQUIPMENT&VEHICLEENGINEERINGMay2015doi:10.3969/j.issn.1673-3142.2015.05.012基于神经网络的发动机早期故障诊断研究田小飞，薛冬新（116024辽宁省大连市大连理工大学内燃机研究所）[摘要]采用BP(BackPropagation)神经网络，借助德国莱尔浩福二合公司（ReilhoferKG）的德尔塔分析仪（delta-ANALYSER），将对发动机进行等角度采样的振动信号进行阶次分析所得到的阶次谱作为神经网络的输入，故

2、障代码作为输出，对发动机进行早期故障诊断。结合企业自身优势，通过数十台发动机的台架耐久试验对神经网络进行了训练和验证。结果表明，经过大量案例训练过的神经网络对该企业发动机耐久试验过程中常出现的排气门断裂故障以及拉缸的诊断率达到95%，神经网络配合德尔塔分析仪进行发动机早期故障诊断达到了预期的效果，为发动机台架耐久试验早期故障诊断工作提供了一个有价值的方法。[关键词]内燃机；故障诊断；神经网络；阶次分析；德尔塔（delta）分析仪器+[中图分类号]TK417.1[文献标识码]A[文章编号]1673-3142(2015)05-0050-05EarlyFaultDiagnosiso

3、fEngineBasedonNeuralNetworkTianXiaofei，XueDongxin(InstituteforInternalCombustionEngines,DalianUniversityofTechnology,DalianCity,LiaoningProvince116024,China)[Abstract]UsingBP(BackPropagation)neuralnetwork,withthehelpof(ReilhoferKG)delta-ANALYSER,thevibrationsignaloforderspectrumwastakenasth

4、einputofneuralnetwork,andthefaultcodeasoutput,fordiagnosisoftheearlyfaultofenginesintheengineendurancetest.Combiningtheadvantagesoftheenterpriseitself,theneuralnetworkwastrainedandvalidatedbydozensofenginetestsonthetestbench.Theresultsshowthat,afteralargenumberofcases,thefaultdiagnosisrateo

5、fthetrainedneuralnetworktofailureofthevalveandcylinderscoringreachedmorethan90%,theneuralnetworkcombinedwiththedeltaanalyzerachievedthedesiredresultsforearlyfaultdiagnosisofengine.Itprovidesavaluablemethodforearlyfaultdiagnosisofengineendurancetestonthetestbench.[Keywords]internalcombustion

6、engine；faultdiagnosis；neuralnetwork；orderanalysis；delta-analyser0引言提供了发动机零部件随时间变化的过程信息。然而，发动机的故障模式和振动信号特征量之间存耐久试验和原型机测试是发动机研发中的在着复杂的非线性关系，再加上发动机在不同工必要条件。如今，发动机的升功率越来越大，发况下随机因素的影响，需要同时分析的特征量很动机的耐久试验越来越苛刻，越来越逼近其物多。实践证明：通过观察分析仪的振动图谱进行理极限。借助适当的测量技术和诊断方法，能发动机台架耐久试验早期故障诊断需要技术人员够在故障初发时或导致发动机永久性毁坏前

7、发具有丰富的经验积累。应用神经网络可以有效地现故障，进而及时停机。德国莱尔浩福二合公提高诊断分析效率，其自适应、自学习和对非线司（HEILHOFERKG）的德尔塔分析仪（delta-[1]性系统极强的分析能力，近年来不少专家学者ANALYSER）是当今国际上最先进的动力总成早研究将其运用在发动机故障诊断中，并显示出良期故障检测设备之一，被广泛应用于发动机耐久[2-4]好的应用前景。但往往由于试验条件所限，用试验及变速箱下线诊断等。于网络训练的试验数据通常仅仅来自于一台发动一般来说，机械故障的发生发展会经