采用一维热力学模型开展重型柴油发动机活塞烧蚀故障仿真的思路

重型柴油发动机作为船舶动力系统的核心，其燃烧室部件长期处于高温、高压的恶劣工作环境中，其中活塞烧蚀是较为常见的故障之一。

发表于学术期刊《Measurement》的论文《Thermodynamic simulation-assisted random forest: Towards explainable fault diagnosis of combustion chamber components of marine diesel engines》采用了一种利用热力学仿真辅助随机森林开展燃烧室部件故障诊断的框架。

在这一研究背景下，建立一维热力学仿真模型并模拟活塞烧蚀故障，能够为发动机的状态监测与健康管理提供重要的数据支持与机理指导。

开展仿真的第一步是构建发动机的一维热力学基础模型。如论文中的图片所示，该模型需涵盖系统边界、进排气歧管、增压器、中冷器以及各个气缸等核心部件。在建立物理-数学模型后，需要利用来自监测系统的实验数据对模型进行校准，确保其在正常工况下（如Normal.csv中所记录的气缸压力、气缸温度及排气温度等参数）的仿真误差处于较低水平。通过精细化调整系统基础参数，使得仿真输出与实验测量值的偏差保持在合理范围内，从而为后续的故障模拟奠定基准。

活塞烧蚀故障的仿真关键在于将复杂的物理破坏过程合理转化为宏观热力学参数的变化。当活塞发生烧蚀时，其表面的材料流失会削弱活塞-气缸密封副的完整性，进而加剧漏气现象；同时，局部材料的剥落与热不均匀性会导致表面温度升高。

在一维热力学模型中，这一过程主要通过协同微调两个控制参数来实现：一是调整活塞表面温度分布（由正常的276.85℃上调至376.85℃），二是设定漏气质量流量（由正常的0 kg/s调整为0.01 kg/s ）。这种参数微调方法能够在不显著增加计算复杂度的前提下，获取系统对燃烧室局部故障的响应特征。

通过对比正常工况与活塞烧蚀工况的仿真输出数据（如Normal.csv与Piston-ablation.csv所示），可以观察到热力学指示参数在整个工作循环中的变化规律。如论文中的图片所示，活塞烧蚀导致漏气量和漏气热流增加，同时由于活塞表面温度升高，气缸内的温度和压力分布、活塞壁面热流等参数在不同曲轴转角下均呈现出特征性的偏移。通过对这些连续热力学参数在全循环中的演变曲线进行提取与分析，能够掌握活塞烧蚀对发动机整体热力学循环的影响，为后续的特征选择和分类提供样本。

在获取故障仿真数据后，可将其与机器学习方法相结合以实现可解释性诊断。如论文中的诊断架构所示，利用Tree SHAP算法对提取出的多维热力学参数进行贡献度定量评估，筛选出对活塞烧蚀故障敏感的核心指标，并将其输入到随机森林等分类器中。

此方法通过融合热力学物理机理与数据驱动算法，在一定程度上提升了诊断模型在面对小样本或复杂非线性工况下的泛化能力与透明度。未来的研究可进一步探索不同故障严重程度及交变工况下的仿真优化，以期持续提升该方法的实用价值。

参考文献：

C. Luo, M. Zhao, X. Fu, et al. Thermodynamic simulation-assisted random forest: Towards explainable fault diagnosis of combustion chamber components of marine diesel engines[J]. Measurement, 2025, 251: 117252.

仿真数据与代码：ts-rf.github.io