蟻群聚類算法在柴油機故障診斷中的應用研究.pdf

1、柴油機作為一種重要的動力機械，廣泛地應用在國民生產的各領域中。柴油機在船舶設備中的地位極為重要，其運行狀態(tài)直接決定了船舶的安全運行。然而，由于柴油機本身具有零部件數(shù)量繁多、運動過程復雜、工作環(huán)境惡劣等特點，柴油機在運行時容易發(fā)生各類故障。一旦柴油機發(fā)生故障，往往會影響柴油機工作狀態(tài)，威脅到成套設備的安全運行，有時可能造成巨大的經濟損失，甚至造成人員傷亡。因此，開展柴油機故障診斷技術的研究有著重要的意義。
　　本文提出了基于蟻群聚類

2、算法的柴油機故障診斷方法并通過軟件仿真和實驗加以驗證。本文首先針對柴油機特有結構，將柴油機“氣缸群”抽象成“蟻群”，提出基于蟻群聚類算法“橫向比較”柴油機氣缸性能狀態(tài)的故障診斷新方法。然后，采用GT-POWER軟件建立柴油機模型，模擬柴油機正常工況、故障工況的運行狀態(tài)從而獲取仿真數(shù)據(jù)。以MATLAB軟件為平臺，利用蟻群聚類算法對仿真后的特征數(shù)據(jù)進行聚類分析，分離出故障氣缸，驗證了柴油機故障診斷新方法的有效性。在聚類結果基礎上，提出柴油機

3、“離群因子”的概念，計算并比較正常工況下和故障工況下不同故障程度的離群因子，并用其表征柴油機故障的劣化程度。最后，建立了完善的柴油機故障診斷試驗臺，詳細介紹柴油機實驗臺的硬件設備和軟件系統(tǒng)，通過 LabVIEW圖形編程軟件建立柴油機故障診斷監(jiān)控系統(tǒng)界面。制定柴油機故障診斷實驗方案，完成單缸斷油實驗，通過對實驗結果的分析進一步證明基于蟻群聚類算法的柴油機故障診斷方法是合理可行的。本論文探索出了一條不依賴故障樣本數(shù)據(jù)亦能實現(xiàn)柴油機故障診斷的