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故障檢修與技術維護 |
康明斯柴油發電機PT燃油系統常見故障案例解析 |
摘要∶ PT（pressure time）燃油系統的柴油發動機已廣泛應用于康明斯發電機組N\K系列產品，PT燃油系統的復雜性和精密性對故障診斷提出了更高的要求。針對采集的PT燃油系統故障模式數據少、數據間存在較強的非線性關系的特點，文中采用KPCA方法進行原始特征參數的提取，并采用經MPGA進行參數優選的LSSVM模型進行故障識別，充分發揮KPCA的非線性特征提取能力和LSSVM的小樣本泛化特性，實現對發動機PT燃油系統不同工作狀態的準確識別，為燃油系統的狀態監測和故障診斷系統的建立提供新思路和新方法。
一、燃油系統的基本工作原理
當柴油發電機工作時，柴油被齒輪式輸油泵從柴油箱中吸出，經柴油濾清器濾除燃油中的雜質，再經穩壓器消除燃油壓力的脈動后，送入柴油濾清器。經過濾清的柴油分成兩路，一路進入PTG兩極式調速器和節流閥，另一路進入MVS（VS、SVS）全程式調速器。其壓力經過調速器和節流閥調節后，經斷油閥供給噴油器。在噴油器內柴油經計量、增壓然后被定時地噴入氣缸多余的柴油經回油管流回柴油箱。噴油器的驅動機構包括噴油凸輪、擺臂、噴油器推桿和噴油器搖臂。噴油凸輪與配氣機構凸輪共軸。電磁式斷油閥用來切斷燃油的供給，使柴油發電機停轉。
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圖1 柴油機燃油系統油路示意圖 |
圖2 康明斯PT燃油泵外觀 |
二、PT燃油系統常見故障及排除措施
1、水進入PT燃油系統
（1）危害∶
當水進入燃油系統后，將會使PT泵中的調速器柱塞、噴油器柱塞等零件發生銹蝕現象，特別是停機后再次啟動柴油發電機時，有可能使PT泵中的調速器柱塞傳動銷驅動舌和齒輪泵驅動軸折斷。
（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時帶入的，也可能是在機器每次工作后未及時加油引起的。當燃油箱為充滿燃油時，由于液壓溫度下降，空氣中的水蒸氣便在油箱內壁上冷凝，從而使冷凝水混入燃油中。
（3）排除措施∶
在每班作業完畢后應將油箱加滿；另外，柴油桶在停放時一定要擰緊蓋子，以防雨水漏入。為了排除已進入油中的水，在每班開始作業之前要擰開油箱下面的放油開關以排除沉淀水，同時還可以打開燃油濾清器下面的排污塞將積存的水排掉。應當指出，當發電機組長期停用后，PT燃油泵很容易因水蒸氣冷凝而銹蝕，如果不注意，當重新啟動柴油發電機時，就會發生零件損壞的想象，為此應使PT燃油泵中存有足夠的燃油，后動前對PT 燃油泵進行仔細檢查，在確認零件轉動靈活時，再啟動柴油發電機。
2、空氣進入PT燃油系統
（1）危害∶
空氣進入PT燃油系統后會發生PT燃油泵工作失常、各缸噴油不均勻和噴油器噴油不正常等情況，從而使柴油發電機啟動困難 功率下降 轉速不穩或突然熄火。
（2）原因分析∶
PT燃油系統中有漏氣部位。
（3）排除措施∶
認真仔細查找和排除PT燃油系統中的漏氣部位，具體如下：
① 檢查浮子油箱與燃油濾清器之間有無漏入空氣。為此可先取下燃油濾清器蓋，檢查燃油是否充滿。燃油不足時加滿，然后再啟動柴油發電機。在保養時，當從燃油濾清器放污塞排除水污物和較多量燃油后，也應按上述方法向燃油濾清器中添加燃油。
② 檢查燃油濾清器與PT燃油泵之間有無漏氣，觀察油管有無泄露，管子接頭有無松脫等。
③ 檢查PT燃油泵各密封部位有無漏氣。檢查時應使柴油發電機在怠速工況下運轉，然后依次在可能漏氣的部位滴油或用手堵住有關孔口，此時，如觀察到所滴油被吸入泵體或在堵住孔口時柴油發電機轉速不穩現象有所緩和，則說明被檢查部位有漏氣現象。對每個密封部位逐一檢查，如果漏氣是因為墊片損壞或接頭松脫而引起的，應更換墊片或擰緊接頭，如果漏氣是由于密封件失效，則必須更換密封件。
3、機械雜質進入PT燃油系統
（1）危害∶
機械雜質混入燃油會引起嚴重的不良后果，使零件使用壽命縮短，雜質進入間隙還會使運動的零件發生阻滯（如調速器的柱塞與套筒），從而影響PT燃油泵的正常工作。
（2）原因分析∶
添加燃油時帶入機械雜質。
（3）排除措施∶
為防止機械雜質進入燃油，在對燃油箱添加燃油時應使用清潔的油桶。定期對燃油濾清器濾芯進行清洗或更換，尤其重要的是按規定清洗PT燃油泵中的濾網，磁性式濾清器的上下濾網。
三、PT燃油系統故障神經網絡診斷法
目前對于燃油系統的故障診斷主要集中在基于模型、基于神經網絡和基于證據理論等方法上。但大量研究表明，基于模型的故障診斷方法對模型的精確性提出了很高的要求，而且隨著目前現代設備的復雜化和非線性化，想建立較為精確的數學模型變得越來越難。基于神經網絡的故障診斷方法雖然應用較為廣泛，但在網絡模型的訓練過程中存在訓練時間長、模型效果過于依賴樣本的數量和質量等問題。最小二乘支持向量機（least squares support vector machine，LSSVM）是對標準支持向量機的改進算法，在模型的構建和求解過程中具有運算速度快、抗噪能力強、對樣本的數量要求不高等優點，在實際工程中有著廣泛的應用。
1 KPCA-LSSVM故障診斷模型
（1）最小二乘支持向量機
LSSVM是SVM的改進算法，它建立在統計學習理論和結構風險最小化的基礎上，其核心思想是采用最小二乘線性系統作為損失函數，替代標準SVM中的二次規劃方法，這樣就把原來的求解二次規劃問題轉換為求解線性方程組問題，簡化了計算復雜性，收斂速度快。LSSVM識別模型已經成功應用于各種領域。
（2）核主元分析
主元分析（pricipal components analysis，PCA）是一種最為常用的特征提取方法，但從本質上講它是一種線性映射算法，在處理非線性問題時，往往不能取得好的效果。KPCA是借助核方法將輸入空間映射到一個高維Hilbert空間，然后在高維空間使用PCA法提取主成分。
（3）LSSVM參數優選
對于LSSVM的參數優選問題，目前通常采用參數窮盡搜索方法，示例如圖3所示。該方法即對LSSVM的核函數參數σ及正則化參數γ在一定范圍內取值，對于取定的σ和γ，把訓練集作為原始數據集，利用交叉驗證的方法得到在此組σ和γ的訓練集經驗分類準確率。雖然該方法能夠找到在交叉驗證模式意義下的最高分類準確率，但在更大范圍內尋找最佳的參數σ和γ會很費時。鑒于MPGA的諸多優點，本文采用該方法進行LSSVM參數的尋優。
由于KPCA和LSSVM的結合能充分發揮各自的優勢，提高故障診斷的實時性和有效性，本文建立了KPCA-LSSVM的故障診斷模型，算法原理如圖1所示。
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圖3 LSSVM參數優選展示 |
圖4 柴油機故障KPCA-LSSVM算法流程圖 |
2、故障影響因素分析
PT泵出油口的壓力參數是一個非常敏感的參量，無論是PT泵進油口發生堵塞，還是PT噴油器油路發生泄漏，均可以在泵出油口的壓力參數上得到體現。因此本文采集5種故障狀態下的PT泵出油口壓力參數作為訓練樣本，其中將PT燃油系統正常工作狀態作為一種特殊的故障狀態。利用KPCA-LSSVM建立多因素與相應結果之間的非線性關系來構建故障多分類模型，實驗設備采用自行研制的JCPS01型PT泵試驗臺，實驗原理如圖5所示。
實驗中用真空閥的打開和關閉模擬PT泵進油濾清器泄漏和油路堵塞2種工作狀態，用主流量閥的打開和關閉模擬噴油器油路泄漏和油路堵塞2種工作狀態。當PT泵轉速為1 800 r/min，主壓力達到0.72 MPa時視為PT泵的正常工作狀態。分別測量正常情況（故障模式1）、PT泵進油油路堵塞（故障模式2）、濾清器泄漏（故障模式3）、噴油器油路堵塞（故障模式4）、噴油器油路泄漏（故障模式5）情況下PT泵出油口的壓力信號。在實驗中，每種工作狀態下的油壓數據采集了30組，共計150組數據，在進行后續的工作狀態識別時，每種工作狀態數據隨機選擇20組作為訓練樣本，剩余10組作為測試樣本。各種狀態的信號經數學形態學去噪處理后，得到的一組去噪信號如圖6所示。
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圖5 PT燃油系統試驗臺工作原理 |
圖6 燃油系統故障狀態的去噪油壓信號曲線 |
總結：
PT燃油系統使用中的故障，大多數是由水空氣及機械雜質進入PT燃油系統引起的，故障的分析排除應先從這幾方面入手，同時在柴油發電機日常的工作中，應做好PT燃油系統的調整保養。只有這樣，才能減少PT燃油系統故障。因此，康明斯公司在本文中介紹了PT燃油系統的工作原理，結合工作實踐中接觸到的幾類常見故障，對燃油系統故障的危害及其原因進行了分析，并詳細介紹了故障排除方法，可為柴油發電機組的燃油系統的維護保養提供有益的參考和借鑒。
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