涡轮增压器性能检测与故障预测系统的研制
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摘 要：涡轮增压器再提升发动机性能方面的作用，如何再提升涡轮增压器性能的同时有效实现故障预测成为目前涡轮增压器研究的热点。该文将从涡轮增压器结构及工作原理出发，对增压器相关性能及常见故障进行简要分析，研究利用LabVIEW与MATLAB实现涡轮增压器性能检测与故障预测系统的研制与开发，以期能为涡轮增压器研究发展带来一些启发和帮助。
关键词：涡轮增压器;性能检测;故障预测
中图分类号：U464 文献标志码：A
1 涡轮增压器理论基础
涡轮增压器（废气涡轮增压）通常可以根据涡轮形式的区别分为径流式、轴流式以及混流式3种，其中径流式涡轮增压器中废气是沿着涡轮径向流动、轴流式涡轮增压器中废气沿涡轮轴向流动，而混流式则是介于二者之间的斜向流动。涡轮增压器主要包括压气机以及涡轮机2个部分，其余还有相关润滑系统、冷却系统、密封系统以及支承系统等。
涡轮增压器工作原理简单来说就是利用发动机运行过程中产生的废气，在惯性作用下来驱动增压器进行旋转，从而实现增压作用。
1.1 涡轮增压器性能参数
1.1.1 涡轮机性能参数
涡轮机中主要性能参数包括废气流量、膨胀比、涡轮转速以及涡轮机效率。其中废气流量指每秒流过废气量，膨胀比指废气进入涡轮机前后压力比。变工况运行时这4项参数间的相互关系即为涡轮机工作特性。
1.1.2 压气机性能参数
通常研究的压气机性能参数包括增压比、绝热效率、折合流量以及折合转速。其中增压比作为压气机主要研究的工作指标指的是压气机进出口压力之比。压气机特性曲线描述的是增压比与效率在空气流量发生变化时的关系曲线，可以通过压气机特性曲线图选择合适压气机与发动机进行匹配，因此有着非常重要的应用价值。
2 涡轮增压器常见故障
2.1 转子故障
涡轮增压器发生转子故障的概率很高，常见的有叶片故障、转子摩擦、不平衡、转子弯曲等，当发生转子故障时会对涡轮增压器工作产生巨大影响。
2.2 漏油
涡轮增压器漏油会造成燃烧恶化、油压不足、积碳等不良影响，主要原因在于回油管路堵塞等现象的发生，从而造成回油不畅、密封失效等问题。
2.3 喘振
喘振故障的发生包括很多因素，通常可以从发动机、中冷器、增压器以及环境方面找原因。
2.3 增压压力下降或上升
增压压力异常变化会对发动机产生很大的影响。增压压力异常上升通常是由于涡轮转速增加的缘故，常见的是由于增压压力调节阀故障、喷嘴环故障、发动机后燃故障以及漏气故障所造成的。而增压压力异常下降会造成充气量减少、功率下降、耗油增加等问题，常见原因包括空气滤清器堵塞、压气机故障、中冷器堵塞、排气管堵塞、涡轮故障、叶片变形等。
3 涡轮增压器性能检测与故障预测系统研制
3.1 开发环境
该文主要基于LabVIEW与MATLAB进行联合开发，以实现对涡轮增压器的性能检测以及故障预测。LabVIEW是一款功能强大、处理灵活的分析软件系统，能够结合多平台仪器，充分发挥计算机数据处理功能从而创造出更多功能仪器，但由于其数学算法有限，因此可以结合MATLAB实现联合开发，充分发挥2种软件的特点和优势，实现预期目标。
3.2 总体方案设计
为实现涡轮增压器性能检测与故障预测目的，在进行系统开发时需要满足以下3点要求。1）系统需要具备数据收集、数据分析、参数显示、绘制图表曲线等功能。2）系统需要能够实现对各项参数的有效检测且保证数据精确度要求。3）系统需要具备抗干扰能力，确保运行过程稳定可靠。在进行系统设计时，主要包括了测试与控制2个板块，可以有效实现对增压器各性能参数的有效检测。在实验过程中，可以利用传感器实现对振动、压力、温度、流量、转速等信号的有效检测与收集，在进行相关信号预处理之后，对数据进行上传处理和存储。
3.2.1 性能参数检测
温度检测主要包括了对涡轮机进出口、压气机进出口、润滑油进出口、冷却水进出口等温度的检测。
压力检测包括了对压气机进出口、涡轮进出口、润滑油进出口以及冷却水浸出口的压力检测。这些压力数据可以在一定程度上反映增压器性能，且对于其他性能参数计算以及特性曲线绘制都有着非常重要的意义。
振动信号的检测也是参数检测中非常重要的一环，关键部位振动信号能够有效反映增压器性能，且对于增压器故障预测可以起到非常重要的作用。此外还需要进行转速测试与流量测试。转速测试通常会选择磁电方法实现，流量检测包括了对压气机、涡轮机废气、润滑油以及冷却水的流量检测。
3.2.2 数据库搭建
该文选用的数据库管理系统是SQL Server，有着非常强大全面的数据管理和分析功能。其结构包括了用户信息表、试验记录表、采集参数表、参数标准表以及故障信号表和专家库。
第三部分则是根据数据库实现故障预测。在实际应用过程中，主要是基于MGM（1，n）-SVM故障预测方法来实现，利用多变量综合描述涡轮增压器运行状态，从而推断故障原因以及发展趋势。
該文以转子故障为例进行故障分析说明，前文提到在涡轮增压器中，常见转子故障有轴弯曲、不平衡、油膜涡动等。根据在增压器外壳处安装的振动传感器测出的数据，对其进行收集。之后要进行特征变量的提取，收集振动峰峰值、均方根值以及其他的时域参数，这些参数的获取可以大致判断出是否存在故障，但是无法进行故障定位。对于转子系统而言，需要了解0.38～0.48倍频、0.5倍频、基频、叶片等其中的故障信息，对比分析正常状态与故障状态下的信号特征变量，对其进行判别。该文选择的判断故障的特征变量为：
X=（RMS，峰峰值，0.38-0.48×最大幅值，0.5×幅值，1×幅值，2×幅值，18×幅值）
接下来是灰色关联度分析，以RMS时间序列为参考数列，得出与比较数列之间灰色关联度。之后需要建立MGM（1，n）模型，将得到的拟合值与实际情况进行对比，合格模型可以用来故障预测。拟合精度越高，结果更准确，能够更好地帮助增压器实现故障预测。之后需要进行支持向量机步骤，可以按照故障分类选每类故障30类型，对这些特征向量进行归一处理，得到训练测试样本。例如得到叶片故障训练样本归一化处理后得到xi=[0.264 1 0.008 0 0.145]，同样步骤得到训练集，其中yi，当yi=1表示该样点无故障，则有叶片故障。故障预测阶段，需要将得到的归一化样本输入SVM树状流程中，若得到yi=-1，表示预测故障在叶片上。其他故障预测方法同上。
最后一个板块是历史查询，包括了对试验记录表、故障信息表以及专家库的查询。需要注意的是数据收集过程中，需要将采集参数进行提前设置，才能够实现对数据的有效采集
4 结语
通过对涡轮增压器基本结构、工作原理、相关性能参数、特性曲线以及常见故障等进行分析，可以为后续研制涡轮增压器性能检测与故障预测系统提供有效依据。该文基于LabVIEW与MATLAB联合开发，有效实现了相关性能检测与故障预测需求，具有拓展性强、稳定可靠、抗干扰性强、性能良好等特点。
参考文献
[1]何刘海.涡轮增压器性能检测与故障预测系统的研制[D].大连：大连理工大学，2013.
[2]左宪章，康健，李浩，等.故障预测综述[J].火力指挥控制，2010，35（1）：1-5.
[3]单颖春，刘献栋，张洪亭.涡轮增器转子的振动分析及故障诊断[J].噪声与振动控制，2006（1）：73-76.
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