毕业论文—6300型柴油机 文献综述

文献综述

一、言前

内燃机的出现和发明可以追溯到1860年，来诺伊尔(J.J.E.Lenoir，1822—1900) 首先发明了一种大气压力式内燃机，煤气和空气在活塞上的上半个行程被吸入气缸，然后被火花点燃，后半个行程为膨胀行程，燃烧的煤气推动活塞下行膨胀做功，活塞上行时开始排气行程。[1]大量研究成果表明，柴油机是目前被产业化应用的各种动力机械中热效率最高、能量利用率最好、最节能的机型。柴油机被广泛应用于船舶动力、发电、灌溉、车辆动力等广阔的领域，尤其在车用动力方面的优势最为明显，全球车用动力"柴油化"趋势业已形成。[2]6300型柴油机转速比较低，功率较大，主要运用于船舶、坦克、拖拉机等机械设备上。

二、柴油机异常现象、故障的分析

㈠6300柴油机排气、出水温度异常现象及原因

1.故障现象

6300柴油机组在运行过程中，排气管烟色正常冷却水和润滑油的指示量均正常的情况下，其中某个气缸上的排气温度和气缸盖出水温度比其他气缸上的高出许多。

2.1排气温度异常原因：

⑴该汽缸盖热电偶损坏，造成数据失真。

⑵油泵供油量偏大。

⑶进气门间隙调整不当，如气门间隙过小，造成排气门关闭过迟，导致排气不彻底，过多的废气残留在气缸，占据了有效空间，阻碍了更多新鲜空气进入气缸参与燃烧，致使然骚不充分；气门间隙过大，造成气门开启过迟，导致进气不充分，由于缺乏足够的新鲜空气参与燃烧使该气缸燃烧不充分。未能充分燃烧的燃油随排气门的打开进入排气支管中，在高温条件下继续燃烧，从而造成排气温度过热。

⑷供油提前角（供油时间滞后）调整不当，造成柴油机负荷增加且工作粗暴，排气温度升高。

⑸由于气缸燃烧不良,造成排气出现积碳、浊烧等现象，致使排气门关闭不严，导致气缸燃烧过程中高温高压燃气未能完成做功减压，而经排气门进入排气支管，造成排气门温度较高。另外燃烧室内过多积碳，也降低了气缸的热传导效率，影响了冷却效果。

⑹气缸喷油工作不良（雾化效果差），造成燃油在气缸未能充分燃烧，未能充分燃烧的燃油经排气门排出后在高温条件下继续燃烧，导致排气温度升高。

⑺该气缸盖示功阀关闭不严，导致气缸压缩比降低，在同样供油量情况下，出现燃油未能充分燃烧现象。

2.2出水温异常的原因：

(1)水垢过多或者其它杂物堵塞气缸盖冷却水套等原因，造成该气缸冷却不良，出水温度较高。

(2)气缸燃烧情况较差，造成气缸热负荷高，导致气缸冷却不良。[3]

㈡柴油机的故障诊断

6300型的柴油机多用于船舶的动力装置中，是船舶装置中重要的机械设备。由于柴油机的结构复杂,工作条件恶劣,发生故障的可能性极大,一旦发生故障,会影响整个船舶动力装置的工作。及时发现、诊断故障并采取有效的措施,可增加柴油机工作时的安全性和可靠性,降低柴油机维修费用,减少由此带来的损失,防止突发事故,具有重大的现实意义。[4]

对于船舶柴油机故障监测与诊断的方法是多种多样的,最常用的传统方法是热力参数分析法、油液分析法和振动分析。[5]

振动分析法就是利用船舶柴油机在工作时产生的振动信号,经测试、数据分析及处理,对内部零部件的状态进行诊断的方法。该方法具有诊断速度快、准确率高和能够实现在线诊断的特点。

目前国外运用振动分析法的主要方向为:通过机体表面振动信号来识别柴油机气缸内的压力示功图;用瞬时转速推算缸内压力变化;利用时频分析、小波分析等新的信号分析与处理方法来处理柴油机表面振动信号。[6]

随着现代科学技术的发展及自动化程度的提高,柴油机故障诊断技术也经历着重大的变化。其传统的诊断方法日益显现出不足和弊端,于是产生和发展了许多故障诊断的现代方法，例如有基于专家系统的智能化诊断方法和基于神经网络的诊断方法。

1.基于专家系统的智能化诊断方法

专家系统是指利用研究领域专家的专业知识进行推理去解决专业的高难度的实际问题的智能系统。故障诊断专家系统作为专家系统中的一个分支,是人们根据长期的实践经验和大量的故障信息知识,设计出的一种智能计算机程序系统,以解决难以用数学模型来精确描述的系统故障诊断问题。[7]

专家系统的核心主要包括以下几部分:知识库、知识获取部分、推理机、解释部分。

2.基于神经网络的诊断方法

基于神经网络的故障诊断技术,就是通过对故障实例和诊断经验的训练学习,用分布在网络内部的连接权值来表达所学习的故障诊断知识的技术,它具有对故障模式的联想记忆、模式匹配和相似归纳能力,从而实现故障与征兆之间复杂的非线性映射关系。目前,神经网络在柴油机故障诊断中的运用主要有:

⑴神经网络直接用于故障诊断。挑选关键参数作为输入层,故障参数作为输出层,利用典型样本学习所得权值进行模式识别。

⑵自适应神经网络模式识别。它利用神经网络分布式信息存储和并行处理,避开模式识别中建模和特征提取的麻烦,从而消除了模式不符和特征提取不当所带来的影响,使得故障易于识别。

⑶神经网络信号处理。神经网络用于信号处理主要是利用其最优化算法和其智能化识别的特点。

⑷模糊神经网络。具有准确的非线性拟合和学习能力。

⑸神经网络与专家系统结合识别。实践证明,神经网络只要和专家系统完全结合起来,互补长短,就能克服神经网络的缺乏经验、无推理性以及专家系统的知识 颈问题 缺陷,到达一种较完美的组合。[8]

三、现状及发展

柴油机因其功率范围大、效率高、能耗低、使用维修方便而优于蒸汽机、燃气轮机等,在民用船舶和中小型舰艇推进装置中确立了主导地位。[9]

目前世界船用低速柴油机市场仍被MAN B&W、Wartsila-New Sulzer 和日本三菱重工3大公司垄断,以生产总功率来说,分别约占57%、33%和10%；世界上生产中速机的知名大公司有MAN B&W、Wartsila-New Sulzer、Mak、Pielstick以及日本大发等；船用高速柴油机一直被MTU、Deutz MWM、SACM、Pielstic 、Ruston 和Paxman 等几大公司占有,其产品均为V型、四冲程,缸数12～20、转速1200～1800 r/min、平均有效压力2.0～3.2 MPa、活塞速度10.5～13 m/s、最大爆发压力15～18 MPa、燃油消耗率198～210 g/(kW·h)。

从市场需求来看,大型船舶发展得快,主机的单机功率都在逐年提高,自20 世纪90 年代以来,低速机的单机功率平均增加了20 % ,而中速机单机功率平均增加了40 %。现在的低速机单机功率可达70 000 kW;中速机达26 500 kW;而高速机达6 500 kW。从各主要柴油机公司的市场占有率看,对于低速机而言,这几年大的格局一直没有改变,总功率的前3位依次是MAN B&W、Wartsila-New Sulzer 和日本三菱重工。几年来它们的产量之和平均都在总功率的85%以上。中速机的情况每年都有些波动,但MAN B&W、Wartsila–New Sulzer、Mak、Pielstick 以及日本大发一直是前5 强,产量平均共占有中速机产量的80% ,并有上升的趋势。[10]

四、参考文献

[1]周龙保.内燃机学.机械工业出版社.2005 （第3版）

[2]Bahram Khalalighi Daniel C Haworth, Mark S Huebler. Multidimensional Port and Cylinder Flow Calculations and Flow Visualization Study in an Internl Combustion Engine with Diferent Intake Configurations[J].SAE 941871,1994.

[3]张希海.柴油机，第30卷（2008）第4期，文章编号：1001-4357(2008)04-0052-02

[4]郭江华,侯馨光,陈国钧,张庆.中国航海，2005年第4期总第65期文章编号:1000- 4653( 2005)04-0075-04

[5]杨建国, 王晓武. 船舶柴油机监测与故障诊断技术现状及发展趋势[ J] . 中国航海, 1999, 45( 2) : 41- 48.

[6] Ryuichi Kimura, Noboru Nakai, Hiroshi Mizutani. Diagnostic System of Diesel Engine by Statistical Vibration Analysis[R]. Bulletin of the M.E.S.J.,1996,24(1):14-20

[7] P. S. Katsoulakos, C. P. W. Hornsby ,R.Zanconato, DEEDS: The Diesel Engine Expert Diagnosis System[J].Trans.I.Mar.E.,1988,100:19-22

[8] Krishnamoorthy C S. Artificial intelligence and expert systems for engines[C]. Boca Ration: CRC Press,1996:115-130

[9]郭东波、曾勇.船海工程 2003年第2期（总第153期）

[10] Anon. Diesel Tecnology. Shipping World & Shipbulider, 1997,198(4131) :32