[發明專利]基于振動和油液信息的發動機狀態監測和故障診斷方法

在審

• 申請號: 201910657108.0
• 申請日: 2019-07-19
• 公開（公告）號: CN110455546A
• 公開（公告）日: 2019-11-15
• 發明（設計）人: 李汀浩;李兆軍;黃鈺鈺;毛息軍
• 申請（專利權）人: 廣西大學
• 主分類號: G01M15/05
• 分類號: G01M15/05;G01M15/02;G06K9/00;G06Q10/06
• 代理公司: 11279 北京中譽威圣知識產權代理有限公司
• 代理人: 蘭亞君<國際申請>=<國際公布>=<進入

1.一種基于振動和油液信息融合的發動機狀態監測和故障診斷方法，其特征在于，包括以下步驟：

(1)提取發動機的振動特征參數、發動機的油品特征參數和發動機油液鐵譜磨粒特征參數；

(2)采用基于發動機振動信號和發動機油品特征參數的油品理化指標模型進行監測：將發動機運行狀態分為4個等級，即良好、正常、故障、警告；基于發動機振動信號和發動機油品特征參數的信息建立發動機一級狀態評價模型，并對發動機的運行狀態進行評價，評價結果為是否故障或警告；

(3)采用基于發動機振動信號和發動機油液鐵譜磨粒特征參數模型進行診斷：根據發動機的故障或警告情況，將發動機故障診斷結果分為發動機故障集，基于發動機振動信號和發動機油液鐵譜磨粒特征建立二級故障診斷模型，并對發動機的故障情況進行診斷，評價結果為發動機故障集的維修或維護；

(4)綜合一級狀態評價模型和二級故障診斷模型結果，從而判斷發動機運行狀態。

2.根據權利要求1所述的基于振動和油液信息融合的發動機狀態監測和故障診斷方法，其特征在于，步驟(1)中提取振動特征參數的方法為：將發動機振動監測試驗測試點選在缸蓋上端平面和機身側部靠近曲軸處，選擇兩個測點，將測點一布置在缸蓋上端面，將測點二布置在機身側部靠近曲軸處。

3.根據權利要求1所述的基于振動和油液信息融合的發動機狀態監測和故障診斷方法，其特征在于，步驟(1)提取油品特征參數為：油品特征參數的理化指標構成的油品子集中的元素包括：粘度劣化率、機械雜質劣化率、水分劣化率和酸值劣化率。

4.根據權利要求1所述的基于振動和油液信息融合的發動機狀態監測和故障診斷方法，其特征在于，步驟(1)提取油液鐵譜參數為：根據數據的特點以及對參數進行靈敏度分析，選擇對磨粒敏感的故障特征參數，所述對磨粒敏感的故障特征參數包括磨粒數、小磨粒數、磨損嚴重指數和各種磨粒的磨損狀態。

5.根據權利要求,1所述的基于振動和油液信息融合的發動機狀態監測和故障診斷方法，其特征在于，步驟(2)中提取發動機的振動特征參數和提取發動機的油品特征參數采用線上模式，振動傳感器和油品傳感器的信號通過串口發出，然后通過無線模塊將信息發送至網絡服務器，將客戶端接入到網絡服務器，達到信息接收和反饋的及時性。

6.根據權利要求1所述的基于振動和油液信息融合的發動機狀態監測和故障診斷方法，其特征在于，步驟(2)中發動機的運行狀態進行評價的方法包括：

(a)發動機綜合評價模型建立：根據發動機振動信息和發動機的油品特征參數信息數據，對發動機的運行狀態計算和分析；

(b)隸屬度確定：根據上述振動因素幅值和均方值特征參數以及油品因素各理化指標劣化特征參數，選取半梯形型隸屬函數模型，并由隸屬度函數確定各因素對評價集的隸屬度：

(c)評判模型綜合評判

對第一級油品與振動因素集進行綜合評判，綜合油品和振動單因素二級評判B₁、B₂形成發動機運行狀態綜合評判矩陣為：

一級權重A＝(A₁,A₂)，由此形成綜合評判模型為：

B＝AR

B向量中各元素代表發動機振動和油品因素對于各評價等級的隸屬度，根據模糊評判中最大隸屬度原則，可以得到發動機運行狀態的評價結果。