故障维修：柴油发电机远程诊断技术和事故剖析

发电机组运行中柴油发电机作为其动力源，持久操作后不可防范的会有一定机械故障出现。柴油发电机零件数量多，构造较为复杂，若是使用传统人工检验方法或通常设备诊断，则不能确保全面精准的检修机械故障。在此背景下，应当采取远程诊断技术，利用电信号中声场信号优势检验机械故障，以提高柴油发电机机械故障检修效率。本文具体针对传统检验技术的误差率高、主观性强、效率低问题，提出非接触检验技术。研究流程中，以远程诊断技术为切入点，分析柴油发电机机械故障，并以四冲程柴油发电机为例，研究柴油发电机机械故障检验中非接触式技术操作教程及结果剖析。

      柴油发电机是柴油发电机的重要构成部件，其检修诊断技术的有效性和适用性是保证柴油发电机安全运行的重要要素，并且对于增强柴油发电机的性能指标也具有重要的帮助。检修人员应当意识到柴油发电机检修技术对于柴油发电机运行的必要性，增强自身的技术水平与操作能力，全面增强检测的准确性，促进柴油发电机行业的发展。当前，柴油发电机行业的飞速发展，加载了柴油发电机操作量的快速延迟，而康明斯发电机组作为柴油发电机的“心脏”，是柴油发电机安全运转的动力源，其品质控制至关重要，但由于康明斯发电机组构成构造复杂，涉及成千上万个零部件，且其是往复运动与旋转运动相结合的机械分类，加之运行环境的差别，其事故产生不可预防，而传统的以人工经验庭阵法及仪器设备辅助诊断法为主的故障检修步骤，受人主观影响较大，误差率过高，基于此，本文引入了一种远程诊断技术，通过对异样信号特点的提取来诊断柴油发电机的故障，以此为柴油发电机组诊断创新供应一定的理论参考。

      柴油发电机事故检验中，远程诊断技术属于拥有过高自动化与自动化水平的技术，与传统检修方法相比更加精准便捷。远程诊断技术是基于人工检查技术进行量化改善，利用装备捕捉柴油发电机所发出的声信号，以判定柴油发电机损坏的技术形式。目前，随着信息技术与电子技术发展，自动化与智能化技术融入到多个领域之中，发电机组行业同样如此，人工检验技术无法满足现有产业发展要求，发电机组生产修理与自动技术相结合已经成为未来发展主要趋势。所以，提出非接触检修技术，此技术利用声学与光学机理，可在不与柴油发电机接触前提下对其进行动静态检验。

      远程诊断技术是一种智能化程度高、易使用、检修精度高的现代解决方案，其克服了传统检验方法使用流程复杂，耗时长、对技术人员依赖性高的短处，其利用人耳对于响动、声调、音色及音频等特有的与听觉性，来构成故障清除算法中的优化准则和评判标准，进而通过声信号传感器捕捉的异响来判断康明斯发电机组事故分类及内容。使用远程诊断技术的远程诊断分析仪外形如图1所示，检查原理如图2所示。

      随着科学技术和工业的发展，测定技术在智能化生产、质量控制、反求工程及生物医学工程等方面的运用日益重要。传统的接触式检测技术存在检测时间长、需进行补偿、不能检测弹性或脆性材料等局限性，因而不能满足现代工业发展的需要。非接触式检测技术是近年来发展起来的，其测量基于光学原理，具有高效率、无破坏性、作业距离大等特征，可以对物体进行静态或动态的测定。此类技术运用在产品质量检查和工艺控制中，可大大节约生产成本，缩短产品的研制周期，大大增强产品的质量，因而倍受人们的青睐。随着各种高性能元器件如CCD、CMOS等的出现，非接触检测技术得到迅猛的发展。非接触式测量不需要与待测物体接触，可以远距离非破坏性地对待测物体进行测量。

      为了提高柴油发电机组损坏检查的效率、简化流程、提高正确率，本文以模块柴油发电机四冲程柴油发电机的异响声信号的采集、解析和清除为例，结合测试环境要求剖析声信号采集探头的布置步骤，实现了测试系统设计，具体情形如下讲解：

      本文选定的是四冲程柴油发电机组，从当前实践修理检验数据解析来看，柴油发电机异响问题是柴油发电机损坏中的较多见问题，为此弗列加空气滤芯官网，人为设置了柴油发电机三类机械异响类型及无事故声信号，结合实践对柴油发电机异响进行类别柴油机常见故障诊断及排除。该种分类康明斯发电机组异响详细分布在前部、机曲轴箱部位、气门挺柱，所占比例高达79%，因各类型损坏噪音不一样，其能够反映出康明斯发电机组对应部件的事故，利用噪音信号的声高、强度及频率等即可获取各事故分类的声信号特征及规律，进而完成柴油发电机组故障分类的准确判别。

      为从源头控制柴油发电机组品质，本文检测环境为生产线，为此声信号采集中受气阀动作声、电流干扰声及其他装备运转声干扰，若传声器采集距离较远则获取的为混响声，增加了后续解析作业量，而布局较近则采集的为直达声，检修精准度较高，为此，检验中采用“近场测定法”，传声器与柴油发电机表面距离较近，为20mm，由此便可提取柴油发电机的直达噪声信号，并削减柴油发电机反射声信号的干扰。

      检修采用的是加转速探头，以柴油发电机声信号来采集故障异响数据，为确保所采集声信号的高信噪比、稳定性及清晰度，要尽可能与柴油发电机保持近距离，以反映其作业状态，但又不能影响其正常工作性。

      为了验证远程诊断技术在康明斯发电机组故障排除中的有效性，本文以环境适合性及抗干扰性强的LMS声信号数据采集装置，以及GRAS声信号传感器、dell笔记本电脑及Matlab数值分析软件为硬件支撑，构建声信号试验装置。

      为确保声信号参数的可用性及精准性，其采集应当遵循以下流程：

① 试验系统硬件布局，该当严格上述试验系统购买的硬件类型进行装配、参数线及连线的布置，以确保硬件安全、高效运行。

② LMS声信号数据采集装置试验数据设定，在采集柴油发电机故障的声信号之前，需要对相关技术指标进行预先设置，如传感器分类确定、灵敏度调试、采样频率设置、采样间隔时间设定等，结合故障清除工程师的实践经验，此次检测试验中将采样频率设置为20480Hz、采样间隔时间为2s。

③柴油发电机故障声信号采集程序，将冷起动待检测的康明斯发电机组装配在柴油发电机检查平台架上，而后，由故障检查经验丰富的维修工程师，从上述主要损坏分类中随机进行柴油发电机事故的设置，并在上述检修环境下，利用声信号采集探头进行故障信号的采集，具体的采集教程为，首先将柴油发电机输出端设置为空负荷，将柴油发电机启动并将其转速调节至1500转速相对稳定的区间范围内，固定间隔采集事故声信号数据，完成检修方式后将柴油发电机组关闭。

      柴油发电机组成包含5个装置与2个大构造。柴油发电机故障类型也较多，如柴油发电机异响，供油装置、冷却装置、充电装置、润滑系统损坏等。随着现代发电机组制造水准逐渐提高，部分系统可在线监测其工作状态，但对柴油发电机机械故障解除时，仍有一定问题需要处置。柴油发电机机械损坏通常为不正常响动，主要有以下几方面：

（1）连杆轴承，因为连杆轴径与连杆轴承之间产生较大配合间隙，或螺栓松动导致轴径与轴承碰撞，以至于发生异样响动，气缸体有显着振动；

（3）由于曲径与主轴轴承之间有较大配合间隙，或螺栓松动导致轴径与轴承碰撞，以至于出现异常响动，汽缸轴承座部位有显着震动；

（4）汽缸漏气，柴油发电机做功中，将会有高压气体途经气缸壁与活塞环一同进入到机油盘中，进而冲击曲轴箱，发出声响。柴油发电机机械故障一般是由于磨损造成的，部分事故无法有效分辨，如气门、附件异样等。

      在检查过程中，环境方面选择总装车间生产线，此环境十分嘈杂，存在各种噪音干扰与混响声，对于诊断结果可能存在一定危害。所以，可采取进厂检修法防范杂音与混响声对检修结果的干扰。此非接触检验技术感应器是加转速感应器，传感器部署过程中应控制与其他柴油发电机之间的距离，不仅要保证高信噪比精确度，还要预防对柴油发电机工作造成干扰，以实现动态检查机械损坏的用途。

      为增强远程故障诊断技术正确性，声信号传感系统选取具有良好抗干扰能力与适应性的LMS系统，建立声信号解析平台。实际使用中，柴油发电机异响收集如下：

① 车间中消除非相关装备，尽量减轻混响声与噪音对此检修结果的影响，但无法影响总装车间的工作。部署安装实验系统装备，连接探头与配套剖析装置，验证硬件数据可靠性，以保证其能够在检查中发挥功用；

② 设置柴油发电机异响声信号数据，在软件中设置技术规格，校对传感器信号，调试装置灵敏度，设置声信号采样时间及采样频率间隔，依据修理经验，声信号频率为20250 Hz，时间间隔设置为1.5s；

③ 需要检验的柴油发电机，将其放在设备检测平台中，此程序尽量保持冷启动，之后专业机修室设置柴油发电机可能发生的事故问题，模拟人工检查教程，并在总装车间中收集声信号，定时做好声信号数据反馈，依据数据整合剖析柴油发电机事故情况。

      正常柴油发电机测试结果，所收集的声信号利用小波进行过滤，滤波后声信号细节系数中一三四尺度均为0，而二和五尺度则有保留参数。表明柴油发电机信号收集中存在杂音，第一三四连续中十分显着。声信号向极坐标切换后，信号均有雪花状，且经过滤波前后对比，区分显着，证明镜像图中能够高效分离有用信号。

      气门异样柴油发电机一般发出哒哒的清脆声响，由凸轮轴一侧产生，尤其是柴油发电机怠速运行时声音更加显着，中速以上则明显减弱。具体是由于导孔与挺杆存在较大圆度偏差，且挺柱球出现变形，进而造成挺柱运转不灵活。经过远程诊断后，在小波滤波前后其气门挺柱异样情形相较于正常柴油发电机存在明显差别，通过收集声信号，时域图中可通过视觉掌握周期特点，小波后并未影响信号周期性，前三个尺度存在显着声信号周期性。

      柴油发电机在产生曲轴箱不正常响动后，其并无显着优点，因此在与正常柴油发电机相比较中无法及时获得检查结果。但是，利用远程诊断技术，在细节系数图中，能够明显观察到三四五尺度信号出现显着变化，此处声信号存在显着周期性优点。由此可知，检验柴油发电机机油盘声信号异样的滤波后，能够明显将自身周期性优点提升。因此，小波滤波可提高机油盘声信号，每个尺度中均有相应参数，表明相较于正常柴油发电机，油底壳异常响声较多。

      柴油发电机前部异常中时域信号稳定，无显着特点，在小波变换中，信号存在明显波动，但并不属于完全定值。而在细节系数三尺度内，声信号存在周期性脉冲的优势。

      综上所述，在柴油发电机故障检查中，采取远程诊断技术，通过自动化与自动化步骤，在不接触物体的同时检测其中是否存在事故，不仅能够高效增强诊断全面性与精确性，还不会对物体造成较大影响，具有适应性强的特征，因而可在柴油发电机机械事故检查中推广此技术，以推动发电机组行业实现进一步发展。