智能检测技术在和谐型内燃机车柴油机检修中的应用与实践

一、引言

和谐型内燃机车是铁路货运的主力车型之一，其柴油机结构复杂，工作环境恶劣，长期运行易出现各类故障，影响铁路运输的效率和安全。传统的柴油机检修主要依赖人工经验和定期维护，存在检修精度不高、故障发现滞后、过度维修等问题。例如，人工检测难以准确判断一些隐性故障，定期检修可能在部件仍正常工作时就进行拆解维护，造成资源浪费。

智能检测技术融合了传感器、物联网、大数据、人工智能等先进技术，能够实现对柴油机运行状态的实时监测、精准诊断和故障预警，使检修工作从被动维修向主动预防转变，有效提升检修质量和效率，降低运维成本，对保障铁路运输的安全和高效具有重要意义。

二、智能检测技术在柴油机检修中的具体应用

（一）燃烧状态智能检测

《内燃机车柴油机燃烧状态智能检测系统研究》提出的内燃机车柴油机燃烧状态智能检测系统，由便携式测温仪和计算机检测系统组成。利用红外测温枪实时检测气缸燃烧状态，计算机系统对采集的数据进行分析处理。在和谐型内燃机车柴油机检修中，该系统可快速准确地判断燃烧是否正常，及时发现如个别气缸燃烧不充分等问题。通过对各气缸温度数据的分析对比，能定位故障气缸，为检修人员提供精确的检修方向，改变了以往依靠人工经验判断燃烧状态的不确定性，大大提高了故障诊断的效率和准确性，减少了因燃烧故障导致的柴油机性能下降和部件损坏。

（二）基于差异分析与箱线图的故障检测

依据《一种基于差异分析与箱线图的柴油机故障检测算法》，该算法通过对比机车柴油机 Hxn5 机车 16 缸、Hxn3b,Hxn5b,12 个气缸的缸头排温数据，利用差异分析结合箱线图的方法，能够快速定位异常气缸。在和谐型内燃机车实际运用中，该技术实时监测缸头排温，建立差异矩阵并结合箱线图分析。当某气缸排温数据超出正常范围，系统立即发出预警，提前发现如喷油器堵塞、气缸密封性下降等故障隐患。相较于传统检测方法，该算法大大提高了故障检测的灵敏度和准确性，有效减少了漏检和误检情况，为预防性维护提供了有力支持，降低了机车运行中突发故障的概率。

（三）基于深度学习的故障诊断模型

《基于注意力机制卷积神经网络结合门控单元 CNN - GRU - SAM -Attention 实现柴油机故障诊断附 matlab 代码》提出的 CNN - GRU - SAM -Attention 故障诊断模型，利用 CNN 提取柴油机振动信号的时域和频域特征，GRU 捕捉时间序列特征，结合自注意力机制实现对柴油机故障的精准识别。在和谐型内燃机车柴油机检修实践中，该模型对振动信号的深入分析，可识别出多种复杂故障，如轴承磨损、齿轮故障等。通过大量历史数据的训练，模型不断优化，对故障的诊断精度和效率显著提升，即使在复杂工况下也能准确判断故障类型和严重程度，为检修决策提供科学依据。

（四）基于同步挤压S 变换和视觉变换器的故障状态识别

参 考《Research on Diesel Engine Fault Status IdentificationMethod Based on Synchro Squeezing S - Transform and VisionTransformer》，该方法结合同步挤压 S 变换（SSST）处理非线性和非平稳信号的优势与视觉变换器（ViT）强大的图像分类能力，对柴油机故障状态进行识别。在和谐型内燃机车应用中，通过传感器采集柴油机振动信号，经 SSST 转化为二维时频图，再由 ViT 模型提取特征进行分析。实验证明，该方法对柴油机故障状态的识别准确率较高，能够有效区分不同类型的故障，如活塞故障、气门故障等，为检修工作提供了更可靠的故障判断依据，有助于快速制定检修方案，缩短检修时间。

三、实践案例分析

某铁路机务段在对和谐型内燃机车柴油机检修中，全面应用智能检测技术。通过安装传感器，实时采集柴油机的振动、温度、压力等数据，并利用上述智能检测算法和模型进行分析处理。在一次检测中，基于差异分析与箱线图的故障检测算法检测到某台机车的一个气缸缸头排温异常，经进一步检查确认是喷油器堵塞。由于发现及时，在故障未进一步恶化前进行了修复，避免了因喷油器故障导致的气缸磨损甚至柴油机损坏等更严重问题，减少了维修成本和停机时间。

同时，该机务段利用基于深度学习的故障诊断模型对多台机车的振动信号进行分析，提前发现了多起潜在的轴承故障和齿轮故障隐患，及时安排检修，保障了机车的安全运行。

四、应用智能检测技术面临的挑战与应对策略

（一）挑战

1. 数据质量与兼容性：不同传感器采集的数据质量参差不齐，可能存在噪声、缺失值等问题，影响分析结果的准确性。同时，多种智能检测技术之

间的数据兼容性不足，难以实现数据的有效融合和协同分析。

2. 算法适应性：和谐型内燃机车运行工况复杂多变，不同的线路条件、负载情况等对柴油机运行状态产生影响。现有的智能检测算法在复杂工况下的适应性有待提高，可能出现误判或漏判的情况。

3. 技术人才短缺：智能检测技术涉及多学科领域，需要既懂机车检修又掌握数据分析、人工智能算法等知识的复合型人才。目前，相关技术人才相对匮乏，限制了智能检测技术的推广和应用。

（二）应对策略

1. 数据预处理与融合技术：采用数据清洗、去噪、插值等预处理方法，提高数据质量。研发数据融合技术，建立统一的数据标准和接口，实现不同智能检测技术数据的有效整合，为综合分析提供准确的数据支持。

2. 算法优化与自适应调整：结合机车实际运行工况，收集大量不同工况下的数据，对现有智能检测算法进行优化训练。引入自适应算法，使其能够根据工况变化自动调整参数，提高算法在复杂工况下的准确性和可靠性。

3. 人才培养与引进：加强与高校、科研机构的合作，开展针对性的人才培养项目，为铁路机务系统培养复合型技术人才。同时，积极引进外部专业人才，充实技术团队，提升整体技术水平。

五、结论与展望

智能检测技术在和谐型内燃机车柴油机检修中的应用，有效提升了检修的效率、准确性和可靠性，为铁路运输的安全和高效提供了有力保障。通过对燃烧状态智能检测、基于差异分析与箱线图的故障检测、基于深度学习的故障诊断模型以及基于同步挤压 S 变换和视觉变换器的故障状态识别等技术的应用，实现了对柴油机故障的快速诊断和精准定位，降低了运维成本，减少了机车故障对运输的影响。铁路部门应持续关注技术发展动态，积极探索智能检测技术的创新应用，不断提升和谐型内燃机车的运维水平，适应铁路运输现代化发展的需求。

参考文献

[1] LandauY D. Adaptive control: the model reference approach[M].Newyork : Dekker,1979.

[2] 吴志敏 , 李书臣 . 基于动态递回归神经网络的自适应 PID 控制 [J].控制工程 ,2004,11(3):216-219.