制約柴油機故障診斷因素及發展趨勢

一、柴油機故障診斷技術發展的主要制約因素 

隨著現代科學技術的發展及自動化程度的提高，柴油機故障診斷技術也正發生著重大的變化，但是依然有眾多因素制約著柴油機故障診斷技術的進一步發展。

(1)柴油機自身的結構：自柴油機問世的一百多年來，就以它復雜的結構而著稱，隨著高速、強載發動機的進一步緊湊化，傳感器安裝布置不易造成了信號測試上的困難；

(2)測試方法和測試設備：尤其在現場應用中，柴油機有效狀態信息的獲取面臨著極大的困難，如上止點信息，傳感器性能或者不能滿足測試環境要求、或者價格昂貴，如氣缸壓力傳感器；

(3)故障機理和故障特征：柴油機激勵源眾多，傳遞路徑復雜，系統故障既有縱向性，也有橫向性，且柴油機各類故障所對應的振動頻率無論從理論上還是在實踐中都較難準確地確定。另外由于柴油機型號眾多，結構存在差異，導致故障特征的共性較差。

(4)故障診斷方法：目前柴油機的故障診斷方法很多，比較凌亂，還不存在一種較為通用性的方法。這也是制約柴油機故障診斷技術發展的主要因素。

此外，外界環境的影響也是不可忽略的制約因素。

二、柴油機故障診斷技術發展趨勢

柴油機故障診斷技術與當代前沿科學的融合是柴油機故障診斷方法研究的方向。柴油機系統的復雜性、多樣性和非線性，決定了其故障診斷的困難性。研究表明，柴油機振動信號是由一系列頻率、幅值差別較大的瞬態響應所構成，成分復雜，其實質是柴油機在非平穩變工況運行時產生的非平穩信號。因此，非平穩信號分析方法和非線性理論的探索是柴油機乃至整個機械設備故障診斷領域今后研究的重點。

隨著智能技術的不斷發展，柴油機工作狀態的智能監測與故障的智能診斷，將成為其故障診斷技術發展的又一大趨勢。智能化是指開發診斷型專家系統，使數據處理、分析、狀態識別與故障診斷自動完成，以減輕診斷的工作量，并提高診斷速度及正確性。在故障診斷專家系統的建立上，要深入故障形成機理的研究，豐富系統的知識庫，解決專家系統的所謂“瓶頸問題”。同時將模糊神經網絡方法應用于故障診斷的專家系統中，使之具有一定的智能，具有自組織、自學習、聯想的功能，從而使診斷系統自我完善、自我發展，另外，診斷系統將由集中式向分布式發展，系統的硬件生產標準化、軟件設計規范化、模塊化，這有利于縮短系統的開發周期，提高系統的可靠性。

近二十年來，我國機械設備狀態監測與故障診斷系統經歷了從離線系統到在線系統、從事后維修、及定期維修到預防維修，從人工診斷系統到智能診斷系統的發展過程。許多科研單位和大專院校已經陸續開發研制了數十套在線式狀態監測與故障診斷系統。然而，這些系統大都采用平穩信號分析技術，而對于柴油機復雜多變的非平穩信號缺乏有效的分析手段，因此，新一代故障診斷系統(包括軟件系統和硬件系統)的研制，也是柴油機故障診斷技術的發展趨勢之一。

網絡化也是柴油機故障診斷技術的發展方向，隨著計算機網絡技術的發展及通訊技術的進步，利用各種通訊手段將多個故障診斷系統聯系起來，實現資源共享，可提高診斷的質量和精度。將故障診斷系統與數據采集系統結合起來形成網絡或利用現場總線技術，有利于對機組的管理，減少設備投資，提高設備利用率，必要時可與企業的MIS系統相聯接，促進企業管理的一體化，規范化。

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