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基于耦合性分析的620V16柴油机故障预测研究

摘要

柴油机作为一种能源动力设备，在船舶运输、重型机械、电站机组等领域发挥着至

关重要的作用。现代柴油机将电子技术与机械融为一体，形成了集热、液、机、电为一

体的多技术融合产品，随着诸多新技术被应用在柴油机设备中，使得其发生故障的概率

大幅度提高。柴油机高效、可靠的运行，依赖于各子系统、各部件的协调配合，然而，

柴油机内部结构的紧密联系，导致其部分状态参数间具有较强的耦合关系，当柴油机发

生故障时，状态参数间的耦合关系会发生变化，不同的故障程度，耦合关系变化程度不

同。因此研究一种基于耦合性分析的柴油机故障预测方法，分析柴油机不同工作模式下

状态参数间耦合关系的变化程度，识别早期异常状态，对于柴油机潜在故障的预测具有

重要的意义。

本文首先对柴油机缸内热力过程、管路流体流动过程、换热器热力过程和机带泵工

作过程的原理进行分析，基于柴油机状态参数间的函数关系，选取了620V16柴油机各

主要工作过程中具有耦合关系的状态参数共59个。依据选取的耦合状态参数，基于GT-

Power软件构建了620V16柴油机仿真模型，包括进排气系统仿真模型、淡水冷却系统

仿真模型、海水冷却系统仿真模型、润滑系统仿真模型和机内传热仿真模型，利用

620V16柴油机实验台架监测数据，对仿真模型进行验证。验证结果表明，620V16柴油

机仿真模型各典型参数的仿真计算数据与试验台架监测数据的误差均保持在6%以内，

仿真模型满足工程分析的要求。然后利用620V16柴油机仿真模型获取柴油机正常工作

模式的运行数据，基于灰色关联分析计算耦合参数间的相关性，确定了与其他参数强相

关数量较多的状态参数共17个。最后以淡水冷却系统故障和润滑系统故障为例，基于

支持向量回归构建强相关状态参数的回归预测模型，确定强相关参数间的耦合关系，并

基于仿真模型获取柴油机故障模式的运行数据，对本文故障预测方法的有效性进行验证。

验证结果表明，在淡水冷却系统故障中，依据淡水出机温度预测模型、淡水进机温度预

测模型，分别在故障停机前10分钟、6分钟预测了淡水冷却系统故障；在润滑系统故障

中，依据滑油进机压力预测模型、滑油冷却器前滑油压力预测模型，分别在故障停机前

20分钟、16.5分钟预测了润滑系统故障。综上所述，通过分析状态参数间耦合关系的变

化程度，可以及时识别柴油机异常情况，避免重大恶性故障的发生。

关键词：620V16柴油机；故障预测；耦合性分析；数值模拟；GT-Power

基于耦合性分析的620V16柴油机故障预测研究

Abstract

Asakindofenergypowerequipment,dieselengineplaysavitalroleinthefieldsofship

transportation,heavymachinery,powerstationunitsandsoon.Moderndieselenginesintegrate

electronictechnologyandmachinerytoformamulti-technologyfusionproductthatintegratesheat,

fluid,mechanics,andelectricity.Withmanynewtechnologiesbeingappliedtodieselengine

equipment,theprobabilityoffailureisgreatlyincreased.Theefficientandreliableoperationofa

dieselenginedependsonthecoordinationandcooperationofvarioussubsystemsandcomponents.

However,thecloseconnectionbetweentheinternals