本站原创【摘 要 】本文在查阅多篇相关文献后,结合国内外发动机监测和故障诊断技术的发展,对现代装甲车辆发动机监测和故障诊断技术做了综述.主要内容包括常用发动机的监测技术,发动机故障诊断的分类,并重点对故障诊断专家系统和多传感器信息融合技术进行了介绍.
【关 键 词 】发动机；智能诊断；故障诊断；专家系统；多信息融合
【中图分类号】TH 【文献标识码】A
【文章编号】1007-4309（2013）04-0062-1.5
发动机的诊断技术是根据发动机在正常与非正常两种状态下的某些指标的对比及变化趋势,对发动机的技术状况和故障隐患进行定性、定量的分析,为故障的诊断和决策提供科学的依据的一种技术.为了适应现代柴油机使用维修的需要,必须以检测诊断技术为基础,加强故障潜伏期的监控,实现状态监控下的针对性维修.
一、常用发动机监测技术
目前,比较成熟的性能指标测试方法有以下几种：无负荷测功法.一般情况下,采用国产无负荷加速测功仪,将发动机从中低速（一般在l000r/min）猛加速至额定转速,以实测功率值不小于额定功率的80%为使用标准；转速的测定.用最高空转转速、额定功率时转速、最大扭矩时转速的测定值与其对应的标定值进行对比,以不低于标定值的90%为使用标准；发动机各运转部件磨损程度的检测分析.目前,比较成熟的手段是铁谱分析法,通过铁谱仪观测润滑油中金属颗粒的数量、大小、形貌、浓度和颜色的变化,据此确定其磨损部位、性质与程度.它为发动机的磨损分析提供了有效依据.
二、发动机故障诊断技术的分类
目前,发动机故障诊断领域涌现出很多的方法,其中依据诊断的流程可分为经验仪表诊断法（利用专家的经验或借助仪表进行诊断）、专家系统诊断法（将专家的经验以计算机程序的形式进行表达,是一种智能化的诊断方法）、基于特征状态识别的方法（通过提取故障信号进行分析和识别）、车载自诊断方法（主要用于车辆电控系统的故障诊断）以及近几年来发展的集成化和网络化故障诊断方法等.
三、专家系统故障诊断方法在发动机故障诊断中的应用
专家系统的基本结构.基于专家系统的故障诊断方法其实是一个计算机智能程序,计算机在采集诊断对象的信息后,综合运用各种规则（专家经验）进行一系列的推理,必要时还可以随时调用各种应用程序,运行过程中向用户索取必要的信息后,就可快速地找到最终故障或最有可能的故障,再由用户来证实,应用人工智能技术,模拟人类专家求解问题的思维过程来进行汽车故障诊断的一种智能化方法.
专家系统的实现关键技术.知识获取是指如何获得专家的知识和经验的问题,一般知识获取的方式有如下几种：通过知识工程师与领域专家接触,在专家的指导下以一种适当的计算机内部表示将知识编入知识库；通过一种智能的知识获取机制,让专家与专家系统直接打交道,由智能编辑器直接生成知识库；通过建立一个带有归纳、类比或其他高级学习功能的知识发现系统,使之通过实例或实际问题来总结发现出一些尚未被专家掌握或认识到的知识装入知识库.
知识表示是关于各种存储知识的数据结构及其对这些结构的解释过程的结合.传统故障诊断专家系统主要有以下几种知识表示方法：产生式,又称规则式表示法,是人工智能中最常用的知识表示方法；语义网络式,通过概念以及语义关系来表达知识的一种网络图；框架式,是一种表示定性状态的数据结构,可表达知识之间的结构关系,但是框架表示法不善于表达过程性知识.
推理方法是专家系统解决具体问题的思维过程,一般由程序实现.常用的推理方式有基于规则的演绎推理,包括正向推理、反向推理和正反向混合推理等；还有归纳推理,包括完全归纳推理和不完全归纳推理等,这些都是关于精确知识的推理.对于不精确知识推理主要采用概率法、可信度方法、证据论证法和模糊子集法等.
专家系统的改进：基于案例的专家系统.基于案例推理是近年来人工智能领域兴起的一种诊断推理技术.它是类比推理的一个独立子类.其基本思想是利用过去求解成功或失败的经验,通过对历史案例知识的挖掘,获得蕴涵于过去中的丰富经验和知识,并且可利用计算机进行推理.该方法主要用于分析不确定性故障,适用于诊断领域源知识难以表示成规则而易于表达成案例的情况.
基于模糊理论的专家系统.在发动机故障诊断方法中,针对界限不分明的模糊概念,可以采用将模糊理论与专家系统技术相结合的方法.采用人工智能的方法,利用专家知识动态建立模糊诊断矩阵,并经过适应修正得到比较客观的故障原因和故障征兆的判断.
基于神经网络的专家系统.人工神经网络从1943年心理学家W.S.McCulloch和数学家W.Pitts研究并提出M-P神经元模型起至今,已成为人工智能领域内除专家系统外的又一重要分支.人工神经网络采用神经元及它们之间的有向权重连接来隐含处理问题的知识,因此,它善于处理复杂问题,且具有自学习能力.神经元处理信息是相对独立的,便于处理并行问题.
基于行为的专家系统.基于行为的专家系统采用神经网络模块化单元,以确保系统与对象的实时交互.它是一种相对独立且能够动态构建故障诊断子神经网络模块单元的变结构单元,该模块同车辆电控单元（ECU）之间进行数据交互,可以实现实时在线的监测与诊断.开发基于行为的诊断专家系统的关键是故障行为征兆（语义征兆、网络征兆）的自动获取问题,新故障的自动识别和分类问题也是开发的重点.随着网络的不断进步,网络技术和专家技术结合,可发展为基于网络的故障诊断专家系统,可实现基于Web的数据库技术、实时数据传输技术和网络安全技术的远程装甲车辆故障诊断技术.
四、信息融合技术在装甲车辆发动机故障诊断中的应用
发动机的工作过程是复杂的,其故障诊断信息也是非常复杂的.对于现代的发动机,需要再用多种传感器协同来获取不同种类、不同状态的信息,然而,不同的信息之间也是相互独立或耦合,甚至会出现相互矛盾的情况.发动机工作过程故障由于系统结构的复杂性,各机构运动的非线性,传统的基于单传感器诊断又由于故障与症兆之间的不确定性而导致其诊断结果的不确定性,有效的解决方法是应用多传感器的信息融合技术和模糊逻辑推理方法.
相比于传统的故障诊断技术来说,还会出现更多先进的可远程控制的装甲车辆发动机状态监测与故障分析技术,适应装甲部队信息化高科技战争条件下的技术保障要求,为作战部队提供强有力的保障.
【参考文献】
[1]陈立新等.汽车发动机智能故障诊断研究综述[J].制造业自动化,河北：华北电力大学,2008,30（10）.
[2]赵志刚,等.基于BP神经网络的汽车发动机异响故障分析法[J].农机化研究,2006（6）.
【作者简介】师文涛：装甲兵工程学院装备试用与培训大队. 刘义乐：装甲兵工程学院装备试用与培训大队.