在重型柴油机及船舶动力系统的日常运行中燃烧室部件由于长期承受高温、高压交变载荷的作用可能会随着运行时间的增加而逐渐面临结构性损伤的风险。为解决实际运行中故障数据稀缺以及传统数据驱动模型缺乏物理可解释性的问题研究人员致力于将传热与热力学机理引入故障诊断领域。发表于《Measurement》期刊的学术论文“Thermodynamic simulation-assisted random forest: Towards explainable fault diagnosis of combustion chamber components of marine diesel engines”实现了一种热力学仿真辅助随机森林的方法TSRF。该方法利用一维热力学仿真再现燃烧室关键部件的故障表现为后续构建具有可解释性的智能诊断系统奠定了基础。本文将围绕该论文的核心思路探讨如何针对活塞烧蚀这一典型故障开展一维热力学仿真与数据演化分析。开展故障仿真的首要步骤是建立一维整机热力学模型。该模型通常包含了系统边界、进排气歧管、增压器、中冷器以及各个气缸等物理模块通过对管路中工质的流动方程及气缸内的热力学循环进行耦合计算从而在整体上反映柴油机的工作过程。为了确保仿真结果与实际运行状态相吻合需要利用来自数据采集模块DCM获取的实船或台架实测数据对模型进行多参数校准将功率、转速、排温等关键参数的仿真误差控制在合理的范围内。这一阶段建立的稳态基准模型为准确模拟各类故障工况提供了可靠的基础平台。在基准模型建立后针对活塞烧蚀Piston Ablation故障的仿真主要通过微观物理机理向宏观系统参数的映射来实现。从失效物理的角度来看活塞表面材料的逐渐剥落与烧损会导致活塞顶部的热不均匀性加剧使局部表面温度异常升高同时材料流失破坏了活塞与气缸套密封副的完整性增加了额外的气体泄漏通道导致燃气下窜Blow-by加剧。因此在仿真设置中研究人员将正常状态Normal.csv下的活塞表面温度从276.85 ℃调高至376.85 ℃并将窜气质量流量参数由0调整为0.01 kg/s 如故障状态数据Piston-ablation.csv所示。这种参数微调手段规避了复杂的微观材料仿真能够快速获取系统级的热力学响应。通过对正常状态与活塞烧蚀故障状态下完整工作循环0°至360°曲轴转角的数据进行对比可以明显观察到系统热力学特征参数的变化趋势。在正常状态下缸内压力随曲轴转角表现出规则的变化且此时无明显的燃气泄漏与异常温升。而在活塞烧蚀状态下由于存在持续的燃气下窜气缸内的最高爆发压力有所跌落但由于活塞表面异常高温的影响局部气缸温度明显抬升同时伴随着显著的漏气热流与漏气量。这些动态指标的变动直接反映了活塞表面烧蚀对缸内燃烧和能量传递规律的影响。综上所述基于一维热力学仿真不仅可以安全、低成本地复现重型柴油机活塞烧蚀等难以实测的故障状态还能生成包含缸内压力、壁面热流、排气温度等丰富特征的故障数据集。利用此类热力学故障响应数据集研究人员能够配合Tree SHAP等特征选择方法定量评估各个物理参数在故障识别中的贡献权重筛分出排气温度、窜气热流和缸套壁面热流等核心指示参数。这种将物理机理仿真与数据驱动智能算法结合的诊断思路为实现重型柴油机在多变工况下的鲁棒诊断及决策链条的物理可解释性提供了可行、有效的技术途径。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https://ts-rf.github.io/