[发明专利]柴油机排温低故障预测系统及方法

权利要求书

1.一种柴油机排温低故障预测系统，其特征在于：包括依次连接的信号采集系统、建模仿真系统和故障诊断系统；

所述信号采集系统用于采集柴油机上的信号，进行处理，并将信号传输至监控电脑进行存储和处理；

所述建模仿真系统根据信号采集系统采集的柴油机气缸的真实结构数据，使用柴油机仿真软件建立柴油机燃烧室模型，仿真柴油机正常的工作状态；

所述故障诊断系统针对排温低的故障现象的原因进行机理分析，按照故障程度的不同，绘制性能参数在不同故障程度下的变化趋势图，从而建立标准故障数据库，并将建模仿真系统建立的柴油机的性能数据进行趋势分析，绘制柴油机性能参数变化趋势图，并与故障数据库中的变化趋势图进行比对，从而判断柴油机是否处于故障状态；其还包括预报警模块，根据绘制柴油机性能参数变化趋势图判断故障对柴油机运行效率的影响；如果故障的影响不大，则不进行报警处理；如果故障的影响较大，则开启预警模式并给出维修建议，维修建议包括故障的位置、维修流程、拆装步骤和所需工具。

2.根据权利要求1所述的柴油机排温低故障预测系统，其特征在于：所述信号采集系统包括信号采集、信号调理、数据采集和数据处理4个子系统；所述信号采集子系统包括传感器，对柴油机原始信号进行提取；信号调理子系统对原始信号进行系统滤波、量程调整、信号转换、信号放大处理；数据采集子系统是对信号进行A/D转换，将信号调理子系统输出的电源信号转换成数值，供下一步数据处理使用；数据处理子系统采用分形差值的方式进行数据处理。

3.根据权利要求2所述的柴油机排温低故障预测系统，其特征在于：所述信号采集子系统中信号的采集频率为每1秒采集一次。

4.一种权利要求1所述的柴油机排温低故障预测系统的预测方法，其特征在于包括如下步骤：

步骤一，信号采集系统对柴油机原始信号直接进行提取，进行处理，并将信号传输至监控电脑进行存储和处理；

步骤二，根据步骤一采集的信号和柴油机气缸的真实结构数据，使用柴油机仿真软件建立柴油机燃烧室模型，以柴油机出厂时的测量参数为依据将仿真结果与之对比分析，对模型参数进行调整以进行模型修正，从而获得一个准确的仿真模型，使模型能够真实的仿真柴油机的正常工作状态；

步骤三，排温低故障机理仿真，对可能造成排温低这一故障现象的12种原因进行机理分析，并在仿真模型中进行参数设置以达到故障状态仿真的目的；根据不同的故障程度，合理的对参数进行调整，以仿真不同故障原因和不同故障程度下柴油机的工作情况；

步骤四，故障数据库的建立，将前期仿真结果保存在SQL Server数据库中，根据故障原因将仿真结果进行分类，按照故障程度的不同，绘制性能参数在不同故障程度下的变化趋势图，从而建立标准故障数据库；

步骤五，排温低故障预测模型的建立，将经过预处理后的柴油机性能参数进行趋势分析，绘制柴油机性能参数变化趋势图，采用图像对比技术，将实际性能参数变化趋势与故障状态下性能参数变化趋势图进行相似度比较，从而判断柴油机是否处于故障状态，如果处于故障状态，判断是何种类型故障和处于什么故障程度。

5.根据权利要求4所述的柴油机排温低故障预测系统的预测方法，其特征在于：所述步骤一中，信号采集系统包括信号采集、信号调理、数据采集和数据处理4个子系统，信号采集子系统主要由传感器组成，对柴油机原始信号直接进行提取；信号调理子系统对原始信号进行系统滤波、量程调整、信号转换、信号放大处理；数据采集子系统是对信号进行A/D转换，将信号调理子系统输出的电源信号转换成数值，供下一步数据处理使用；数据处理子系统采用VC编程，选用分形差值的方式进行数据处理。

6.根据权利要求5所述的柴油机排温低故障预测系统的预测方法，其特征在于：所述信号采集系统采用PHP脚本语言编写软件，每隔1秒读取SQL Server数据库中的柴油机相关参数并记录在txt文档中，对文档中的相关参数进行分析，剔除数据中的畸点，并进行平滑处理。

7.根据权利要求4所述的柴油机排温低故障预测系统的预测方法，其特征在于：还包括步骤六，根据预测模型的实时分析结果，判断在未来一段时间内故障对机器运行的影响情况；如果故障的影响不大，则不进行报警处理；如果故障的影响较大，则开启预警模式并给出维修建议，维修建议包括故障的位置、维修流程、拆装步骤和所需工具。