[发明专利]基于振动和油液信息的发动机状态监测和故障诊断方法

权利要求书

1.一种基于振动和油液信息融合的发动机状态监测和故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)提取发动机的振动特征参数、发动机的油品特征参数和发动机油液铁谱磨粒特征参数；

(2)采用基于发动机振动信号和发动机油品特征参数的油品理化指标模型进行监测：将发动机运行状态分为4个等级，即良好、正常、故障、警告；基于发动机振动信号和发动机油品特征参数的信息建立发动机一级状态评价模型，并对发动机的运行状态进行评价，评价结果为是否故障或警告；

(3)采用基于发动机振动信号和发动机油液铁谱磨粒特征参数模型进行诊断：根据发动机的故障或警告情况，将发动机故障诊断结果分为发动机故障集，基于发动机振动信号和发动机油液铁谱磨粒特征建立二级故障诊断模型，并对发动机的故障情况进行诊断，评价结果为发动机故障集的维修或维护；

(4)综合一级状态评价模型和二级故障诊断模型结果，从而判断发动机运行状态。

2.根据权利要求1所述的基于振动和油液信息融合的发动机状态监测和故障诊断方法，其特征在于，步骤(1)中提取振动特征参数的方法为：将发动机振动监测试验测试点选在缸盖上端平面和机身侧部靠近曲轴处，选择两个测点，将测点一布置在缸盖上端面，将测点二布置在机身侧部靠近曲轴处。

3.根据权利要求1所述的基于振动和油液信息融合的发动机状态监测和故障诊断方法，其特征在于，步骤(1)提取油品特征参数为：油品特征参数的理化指标构成的油品子集中的元素包括：粘度劣化率、机械杂质劣化率、水分劣化率和酸值劣化率。

4.根据权利要求1所述的基于振动和油液信息融合的发动机状态监测和故障诊断方法，其特征在于，步骤(1)提取油液铁谱参数为：根据数据的特点以及对参数进行灵敏度分析，选择对磨粒敏感的故障特征参数，所述对磨粒敏感的故障特征参数包括磨粒数、小磨粒数、磨损严重指数和各种磨粒的磨损状态。

5.根据权利要求,1所述的基于振动和油液信息融合的发动机状态监测和故障诊断方法，其特征在于，步骤(2)中提取发动机的振动特征参数和提取发动机的油品特征参数采用线上模式，振动传感器和油品传感器的信号通过串口发出，然后通过无线模块将信息发送至网络服务器，将客户端接入到网络服务器，达到信息接收和反馈的及时性。

6.根据权利要求1所述的基于振动和油液信息融合的发动机状态监测和故障诊断方法，其特征在于，步骤(2)中发动机的运行状态进行评价的方法包括：

(a)发动机综合评价模型建立：根据发动机振动信息和发动机的油品特征参数信息数据，对发动机的运行状态计算和分析；

(b)隶属度确定：根据上述振动因素幅值和均方值特征参数以及油品因素各理化指标劣化特征参数，选取半梯形型隶属函数模型，并由隶属度函数确定各因素对评价集的隶属度：

(c)评判模型综合评判

对第一级油品与振动因素集进行综合评判，综合油品和振动单因素二级评判B₁、B₂形成发动机运行状态综合评判矩阵为：

一级权重A＝(A₁,A₂)，由此形成综合评判模型为：

B＝AR

B向量中各元素代表发动机振动和油品因素对于各评价等级的隶属度，根据模糊评判中最大隶属度原则，可以得到发动机运行状态的评价结果。