故障檢修與技術維護

柴油發電機遠程診斷技術和故障分析

 

摘 要：柴油發電機組運行中柴油機作為其動力源，長期使用后不可避免的會有一定機械故障出現。柴油發電機零件數量多，結構較為復雜，若是使用傳統人工檢測方式或一般設備診斷，則無法確保全面精準的檢測機械故障。在此背景下，應當采取遠程診斷技術，利用電信號中聲場信號特征檢測機械故障，以提高柴油機機械故障檢測效率。本文主要針對傳統檢測技術的誤差率高、主觀性強、效率低問題，提出非接觸檢測技術。研究過程中，以遠程診斷技術為切入點，分析柴油發電機機械故障，并以四沖程柴油發電機為例，研究柴油機機械故障檢測中非接觸式技術操作流程及結果分析。

 

一、遠程診斷技術概述

 

      柴油機是柴油發電機的重要組成部件，其檢測診斷技術的有效性和實用性是保證柴油發電機安全運行的重要條件，并且對于提高柴油發電機的性能指標也具有重要的幫助。維修人員應該意識到柴油發電機檢測技術對于柴油機運行的重要性，提升自身的技術水平與操作能力，全面提高檢測的準確性，促進柴油發電機行業的發展。當前，柴油發電機行業的飛速發展，加速了柴油發電機使用量的快速增長，而柴油發電機組作為柴油發電機的“心臟”，是柴油發電機安全運行的動力源，其質量控制至關重要，但由于柴油發電機組結構構成復雜，涉及成千上萬個零部件，且其是往復運動與旋轉運動相結合的機械類型，加之運行環境的差異，其故障發生不可避免，而傳統的以人工經驗庭陣法及儀器設備輔助診斷法為主的故障檢測方式，受人主觀影響較大，誤差率較高，基于此，本文引入了一種遠程診斷技術，通過對異常信號特征的提取來診斷柴油機的故障，以此為柴油發電機組診斷創新提供一定的理論參考。

      柴油發電機故障檢測中，遠程診斷技術屬于擁有較高智能化與自動化水平的技術，與傳統檢測方式相比更加精準便捷。遠程診斷技術是基于人工檢測技術進行量化改進，利用設備捕捉柴油機所發出的聲信號，以判斷柴油機故障的技術形式。目前，隨著信息技術與電子技術發展，智能化與自動化技術融入到多個領域之中，發電機組行業同樣如此，人工檢測技術無法滿足現有產業發展要求，發電機組生產維修與自動技術相結合已經成為未來發展主要趨勢。所以，提出非接觸檢測技術，此技術利用聲學與光學原理，可在不與柴油機接觸前提下對其進行動靜態檢測。

      遠程診斷技術是一種自動化程度高、易操作、檢測精度高的現代診斷方法，其克服了傳統檢測方法操作流程復雜，耗時長、對技術人員依賴性高的弊端，其利用人耳對于響動、聲調、音色及音頻等特有的與聽覺性，來構造故障診斷算法中的優化準則和評判標準，進而通過聲信號傳感器捕捉的異響來判定柴油發電機組故障類型及內容。使用遠程診斷技術的遠程診斷分析儀外形如圖1所示，檢測原理如圖2所示。

      隨著科學技術和工業的發展，測量技術在自動化生產、質量控制、反求工程及生物醫學工程等方面的應用日益重要。傳統的接觸式測量技術存在測量時間長、需進行補償、不能測量彈性或脆性材料等局限性，因而不能滿足現代工業發展的需要。非接觸式測量技術是近年來發展起來的，其測量基于光學原理，具有高效率、無破壞性、工作距離大等特點，可以對物體進行靜態或動態的測量。此類技術應用在產品質量檢測和工藝控制中，可大大節約生產成本，縮短產品的研制周期，大大提高產品的質量，因而倍受人們的青睞。隨著各種高性能元器件如CCD、CMOS等的出現，非接觸測量技術得到迅猛的發展。非接觸式測量不需要與待測物體接觸，可以遠距離非破壞性地對待測物體進行測量。

 

圖1  柴油發電機遠程診斷分析儀

圖2  柴油發電機非接觸式故障檢測原理

 

二、遠程診斷技術應用設計與試驗

 

1、遠程診斷技術的應用設計

      為了提升柴油發電機組故障檢測的效率、簡化流程、提升準確率，本文以模塊柴油發電機四沖程柴油機的異響聲信號的采集、分析和處理為例，結合測試環境要求分析聲信號采集傳感器的布置方式，實現了測試系統設計，具體情況如下介紹：

（1）檢測的柴油發電機組工作狀態

      本文選用的是四沖程柴油發電機組，從當前實踐維修檢測數據分析來看，柴油機異響問題是柴油發電機故障中的最常見問題，為此，人為設置了柴油機三類機械異響類型及無故障聲信號，結合實踐對柴油機異響進行分類。該種類型柴油發電機組異響主要分布在前部、機油底殼部位、氣門挺柱，所占比例高達79%，因各類型故障噪聲不同，其能夠反映出柴油發電機組對應部件的故障，利用噪聲信號的聲高、強度及頻率等即可獲取各故障類型的聲信號特征及規律，進而完成柴油發電機組故障類型的準確判別。

（2）檢測環境要求

      為從源頭控制柴油發電機組質量，本文檢測環境為生產線，為此聲信號采集中受氣閥動作聲、電流干擾聲及其他設備運行聲干擾，若傳聲器采集距離較遠則獲取的為混響聲，增加了后續分析工作量，而布置較近則采集的為直達聲，檢測精準度較高，為此，檢測中采用“近場測量法”，傳聲器與柴油機表面距離較近，為20mm，由此便可提取柴油機的直達噪聲信號，并削減柴油機反射聲信號的干擾。

（3）聲信號采集傳感器布置

      檢測采用的是加速度傳感器，以柴油機聲信號來采集故障異響數據，為確保所采集聲信號的高信噪比、穩定性及清晰度，要盡可能與柴油機保持近距離，以反映其工作狀態，但又不能影響其正常工作性。

2、非接觸式技術試驗應用過程

（1）故障聲信號試驗系統

      為了驗證遠程診斷技術在柴油發電機組故障診斷中的有效性，本文以環境適用性及抗干擾性強的LMS聲信號數據采集系統，以及GRAS聲信號傳感器、dell筆記本電腦及Matlab數值分析軟件為硬件支撐，構建聲信號試驗系統。

（2）故障聲信號的采集流程

      為確保聲信號數據的可用性及精準性，其采集應該遵循以下流程：

① 試驗系統硬件布置，應該嚴格上述試驗系統選擇的硬件類型進行安裝、數據線及連線的布置，以確保硬件安全、有效運行。

② LMS聲信號數據采集系統試驗參數設定，在采集柴油機故障的聲信號之前，需要對相關技術參數進行預先設置，如傳感器類型確定、靈敏度調試、采樣頻率設置、采樣間隔時間設定等，結合故障診斷工程師的實踐經驗，此次檢測試驗中將采樣頻率設置為20480Hz、采樣間隔時間為2s。

③ 柴油機故障聲信號采集過程，將冷啟動待檢測的柴油發電機組安裝在柴油機檢測平臺架上，而后，由故障檢測經驗豐富的維修工程師，從上述主要故障類型中隨機進行柴油機故障的設置，并在上述檢測環境下，利用聲信號采集傳感器進行故障信號的采集，具體的采集步驟為，首先將柴油機輸出端設置為空負荷，將柴油機啟動并將其轉速調整至1500rpm相對穩定的區間范圍內，固定間隔采集故障聲信號數據，完成檢測程序后將柴油發電機組關閉。

 

三、故障分析

 

1、機械故障分析

      柴油發電機結構包含5個系統與2個大結構。柴油機故障類型也較多，如柴油機異響，供油系統、冷卻系統、充電系統、潤滑系統故障等。隨著現代發電機組制造水準逐漸提高，部分系統可在線監測其工作狀態，但對柴油機機械故障診斷時，仍有一定問題需要解決。柴油機機械故障通常為異常響動，主要有以下幾方面：

（1）連桿軸承，由于連桿軸徑與連桿軸承之間產生較大配合間隙，或螺栓松動致使軸徑與軸承碰撞，以至于發生異常響動，汽缸體有顯著振動；

（2）孔座與活塞銷之間有較大配合間隙，致使活塞不斷敲擊孔座，導致發生聲響；

（3）由于曲徑與曲軸軸承之間有較大配合間隙，或螺栓松動致使軸徑與軸承碰撞，以至于發生異常響動，汽缸軸承座部位有顯著振動；

（4）汽缸漏氣，柴油機做功中，將會有高壓氣體途經汽缸壁與活塞環一同進入到曲軸箱中，進而沖擊油底殼，發出聲響。柴油機機械故障通常是由于磨損造成的，部分故障無法有效分辨，如氣門、附件異常等。

      在檢測過程中，環境方面選擇總裝車間生產線，此環境十分嘈雜，存在各種噪聲干擾與混響聲，對于診斷結果可能存在一定影響。所以，可采取進廠檢測法避免雜音與混響聲對檢測結果的干擾。此非接觸檢測技術傳感器是加速度傳感器，傳感器布置過程中應控制與其他柴油機之間的距離，不僅要保證高信噪比精確度，還要避免對柴油機工作造成干擾，以實現動態檢測機械故障的功能。

2、遠程診斷分析

（1）操作流程

      為提高遠程故障診斷技術準確性，聲信號傳感系統選用具有良好抗干擾能力與適應性的LMS系統，建立聲信號分析平臺。實際操作中，柴油發電機異響收集如下：

① 車間中清除非相關設備，盡量減少混響聲與噪音對此檢測結果的影響，但不能影響總裝車間的工作。布置安裝實驗系統設備，連接傳感器與配套分析系統，驗證硬件參數可靠性，以保證其能夠在檢測中發揮作用；

② 設置柴油機異響聲信號參數，在軟件中設置技術參數，校對傳感器信號，調試設備靈敏度，設置聲信號采樣時間及采樣頻率間隔，依據維修經驗，聲信號頻率為20250 Hz，時間間隔設置為1.5s；

③ 需要檢測的柴油機，將其放在設備檢測平臺中，此過程盡量保持冷啟動，之后專業機修室設置柴油機可能發生的故障問題，模擬人工檢測流程，并在總裝車間中收集聲信號，定時做好聲信號數據反饋，依據數據整合分析柴油機故障情況。

（2）結果分析

① 正常發動機

      正常柴油機測試結果，所收集的聲信號利用小波進行過濾，濾波后聲信號細節系數中一三四尺度均為0，而二和五尺度則有保留數據。表明柴油機信號收集中存在雜音，第一三四持續中十分顯著。聲信號向極坐標轉換后，信號均有雪花狀，且經過濾波前后對比，區分顯著，證明鏡像圖中能夠有效分離有用信號。

② 氣門異常

      氣門異常柴油機通常發出噠噠的清脆聲響，由凸輪軸一側發生，尤其是柴油機怠速運轉時聲音更加顯著，中速以上則明顯減弱。主要是由于導孔與挺桿存在較大圓度偏差，且挺柱球發生變形，進而造成挺柱運轉不靈活。經過遠程診斷后，在小波濾波前后其氣門挺柱異常情況相較于正常柴油機存在明顯差異，通過收集聲信號，時域圖中可通過視覺掌握周期特點，小波后并未影響信號周期性，前三個尺度存在顯著聲信號周期性。

③ 油底殼異常

      柴油機在出現油底殼異常響動后，其并無顯著特點，因此在與正常柴油機相比較中無法及時獲得檢測結果。但是，利用遠程診斷技術，在細節系數圖中，能夠明顯觀察到三四五尺度信號發生顯著變化，此處聲信號存在顯著周期性特點。由此可知，檢測柴油機油底殼聲信號異常的濾波后，能夠明顯將自身周期性特點提高。因此，小波濾波可提升油底殼聲信號，每個尺度中均有相應數據，表明相較于正常柴油機，油底殼異常響聲較多。

④ 前部異常

      柴油機前部異常中時域信號穩定，無顯著特點，在小波變換中，信號存在明顯波動，但并不屬于完全定值。而在細節系數三尺度內，聲信號存在周期性脈沖的特點。

 

總結：

      綜上所述，在柴油發電機故障檢測中，采取遠程診斷技術，通過智能化與自動化方式，在不接觸物體的同時檢測其中是否存在故障，不僅能夠有效提高診斷全面性與精確性，還不會對物體造成較大影響，具有適應性強的特點，因而可在柴油發電機機械故障檢測中推廣此技術，以推動發電機組行業實現進一步發展。

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