周玉豐

（四川信息職業(yè)技術學院，四川 廣元 628017）

柴油機故障診斷試驗研究

周玉豐

（四川信息職業(yè)技術學院，四川 廣元 628017）

為了對柴油機故障類型進行準確診斷，根據研究內容，設計出了合理的試驗測試診斷系統(tǒng)，并根據“最近”原則選擇測點位置。通過從柴油機缸蓋振動信號進行特征提取，對所測取的信號通過小波分解及重構后重新提取時域、頻域特征參數(shù)，從而可判斷故障類型。經過驗證，所判斷出的故障類型正好為所設定的故障，由此表明該方法的正確性。

故障診斷；試驗研究；測試系統(tǒng)；振動信號；小波變換

1 引 言

柴油機是一種常見的往復式動力機械，在國民經濟中具有重要的作用，它的運行安全是生產安全的重要組成部分。隨著人工智能技術的發(fā)展，柴油機故障診斷技術進入了智能化的階段，檢測項目更加豐富，診斷的準確性也大大提高[1-2]。聲振診斷法是診斷柴油機工作狀態(tài)的既普遍又行之有效的方法，現(xiàn)在大多數(shù)針對柴油機系統(tǒng)的診斷系統(tǒng)都是以這種方法為基礎的，因而得到了廣泛的應用[3]，同時也可為柴油機故障診斷專家系統(tǒng)提供必需的技術參數(shù)[4]。國外用聲振診斷技術來研究柴油機的故障目前已取得突破性進展[5-6]。世界航運先進國家已逐步將此項技術應用到船舶柴油機，利用時頻分析、小波分析等信號分析與處理方法來處理柴油機表面振動信號[7]。我國從20世紀80年代初開始對往復式內燃機故障診斷作探索性研究并取得了較好的成果，也開發(fā)出了自己的智能診斷儀器。如DCM-I型柴油機智能診斷儀[8]、DEFD系統(tǒng)等，可在不解體的條件下診斷一些常見的柴油機故障[9]。

柴油機是一個非常復雜的動力系統(tǒng)，其結構及機械運動形式的復雜性、產生振動因素的多樣性，決定著振聲法診斷柴油機故障的困難性。該文在設計出合理的試驗測試診斷系統(tǒng)基礎上，對所測取的信號通過小波變換后判斷故障類型。

2 測試診斷系統(tǒng)

2.1 測試系統(tǒng)的組成

柴油機動態(tài)信號測試系統(tǒng)包括信號的檢測和轉換、信號的調理、信號處理、顯示與記錄。傳感器受被測量的直接作用，按一定規(guī)律將被測量轉換成電量輸出。信號調理環(huán)節(jié)把來自傳感器的信號轉換成更適合于進一步傳輸和處理的信號，多數(shù)情況是電信號之間的轉換。信號處理環(huán)節(jié)接受來自信號調理環(huán)節(jié)的信號，進行各種運算、濾波、分析，將結果輸出至顯示、記錄。信號顯示記錄環(huán)節(jié)以觀察者易于識別的形式來顯示測量結果，或將測量結果存儲，供必要時使用。為了保證測量結果的準確性，必須使各環(huán)節(jié)的輸出量與輸入量之間保持一一對應和盡量不失真的關系，并且盡可能地減小或消除各種干擾。

試驗數(shù)據是從X4105BD2型柴油機上測取的，測試系統(tǒng)如圖1所示。測量的信號為缸蓋的振動加速度信號，從飛輪上測量角位移信號與上止點信號。

圖1 試驗測試系統(tǒng)簡圖

2.2 測點位置選擇

柴油機結構復雜、零件眾多，這些零件都同時工作著，每一個零件都和與其相連的其他零件發(fā)生著碰撞，各種振動信號相互疊加、相互調制、相互激發(fā)，形成極其復雜的信號。同時，雖然柴油機的各個零件之間相互連接形成一個整體，但是并不是在柴油機的任何位置測量，都可以得到同樣清晰可辨的信號的。不合理的測點將導致所測信號中有用信息過少，有可能因此而得出錯誤的結論，失去使用價值。

實際測試中一般都采用“最近”原則，把最接近故障點的部位作為測點，而且要清除測點表面的污垢、漆皮的影響。在該文的試驗中，模擬的是噴有壓力過小、噴油提前角提前5°～6°等故障，測點位置選在1缸缸蓋上，同時測上止點及角位移信號，如圖2所示。測試現(xiàn)場測量系統(tǒng)及儀器如圖3所示。

圖2 測點布置簡圖

圖3 試驗測試現(xiàn)場照片

2.3 測試對象及測量參數(shù)選擇

測試對象參數(shù)如下：柴油機型號X4105BD2、額定轉速1500 r/min、標定功率35.3kW、質量400kg、發(fā)電機型號TMW－200M－4。

所用儀器包括JWY-30C直流穩(wěn)壓電源、便攜式數(shù)據采集箱、601A11加速度傳感器、482A22電荷放大器、SJ4A高精度電渦流傳感器、筆記本電腦。

測試方法為接觸法測量，即將加速度傳感器吸附在柴油機缸蓋及缸壁上進行測量。

在信號采集過程中，采樣間隔Δt和數(shù)據長度N的合理選擇至關重要，影響到采集的信號能否真實反映動態(tài)信號的全貌。Δt過大，會引起低頻率混疊，而且會漏掉一些感興趣的高頻分量；Δt過小，當采樣的數(shù)據長度一定時就會影響總的采樣時間。Δt的選取還需考慮A/D轉換裝置的采樣速度。由于柴油機飛輪齒數(shù)為96齒，當柴油機以額定轉速n=1500 r/min工作時，其脈沖頻率為：

為保證脈沖波形的真實性，每個脈沖至少需采集5個點，同時兼顧到數(shù)采箱的最高采樣頻率100 kHz且6個通道同時采集，因此在試驗時取采樣頻率fs=12.5 kHz?？紤]到采樣長度應盡量包含較多的信息，在此取采樣長度為N＝8192。

3 小波變換

小波是一種特殊的長度有限、均值為0的波形。由于小波具有良好的時域和頻域局部化性質，因而廣泛應用在工程分析領域。在機械狀態(tài)監(jiān)測與診斷中，小波分析的主要應用是對機械動態(tài)信號進行處理。

利用小波變換進行信號分析的實質是利用其多分辨分解的特性從含有大量背景噪音信號中提取有用信號，實現(xiàn)去噪及特征提取，重新構建分析信號[10-11]。下面來看一下利用小波變換以后的特征參數(shù)進行分析。

課堂創(chuàng)作的第二步，提供南京風景圖片7幅，指導學生創(chuàng)作對聯(lián)。提供的圖片都是學生熟悉的南京風景。有了上面的預熱，學生個個摩拳擦掌，躍躍欲試，很快有了成果：

3.1 小波變換后的時域分析

3.1.1 建立標準模式

圖4 小波消噪后的各工況時域波形

圖4是通過db8小波3層分解、1層高頻重構后，所得不同工況下的時域波形。比較經過小波消噪后所得的振動時域波形與沒有消噪時的波形，可以看出，當信號經過小波分解與重構后，其原來所帶有的大量噪音信號基本上被去除干凈，而所重構出來的信號則主要是包含故障信息的信號，這里便可看出小波變換所起的濾波器的作用。

表1是重構出的各種工況下的時域特征參數(shù)。從表1可知，小波變換后所得各特征參數(shù)與原始信號的特征參數(shù)有所不同，這點正體現(xiàn)了小波變換的作用。但此次重構從整體來看，各工況特征參數(shù)的變化趨勢（變大或變?。┡c原信號基本一致。通過分析可知，信號經過小波變換后更能接近原故障信號。

表1 各典型故障消噪后時域特征參數(shù)1）

3.1.2 檢測待檢信號

現(xiàn)重新選取兩待檢信號，經db8小波3層分解后，利用其1階高頻重新構造出時域信號，所構造出的時域信號波形如圖5所示。

圖5 待檢信號小波變換后的時域波形

表2 待檢信號小波變換后的時域特征參數(shù)

表3 小波變換后待檢信號與標準模式之間的距離

從時域信號中則可得到其時域特征參數(shù)如表2所示。

3.1.3 故障判斷

重新求取小波變換后兩待檢信號與標準模式之間的距離，如表3所示。

圖6 小波變換后的各工況頻域波形

從表3可以看出，兩待檢信號仍然可判斷為第一缸供油壓力過小和供油提前角提前5°～6°。小波變換后所得到的結果要好于原始信號在時域中的距離，這從另一方面也更好地說明了小波變換后所得到的信號更接近原始故障信號。

3.2 小波變換后的頻域分析

3.2.1 建立標準模式

圖6是我們通過db8小波3層分解、1層高頻重構后，所得不同工況下的頻域波形。表4是重構出的各種工況下的頻域特征參數(shù)。

表4 小波變換后各工況下的頻域特征參數(shù)1）

3.2.2 檢測待檢信號

現(xiàn)重取兩待檢信號，同樣在上面的故障模式中，信號重構后的頻域波形如圖7所示（各截取其中一段）。

圖7 兩待檢信號小波變換后的頻域波形

從時域信號中則可得到其頻域特征指標如表5所示。

3.2.3 故障判斷

重新求取小波變換后兩待檢信號與標準模式之間的距離，見表6。

表5 兩待檢信號重構后的頻域特征指標

表6 頻域下待檢信號與標準模式小波變換后的距離

從表6所得距離很容易看出待檢信號1屬于噴油壓力過小，而待檢信號2則屬于噴油提前角提前5°～6°。

從分析可知，小波變換更容易判別故障類型，這主要是由于當信號經過小波變換后，其噪聲得到很大的濾除，所得信號更接近故障原始信號，從而提高了判斷的準確性。

4 結束語

小波變換是現(xiàn)代信號特征提取的一種有效手段，小波分析實際上就是一種濾波器，它可以實現(xiàn)對信號的多分辨率分解與重構，從而可以提取出所需要的故障特征信息，進而對所得到的各種信號先經過小波變換，重構出各工況下的時域、頻域信號，再擬合出各工況下信號經小波變換后的特征指標擬合曲線，形成標準模式。通過擬合曲線間距離能夠很容易地判斷出兩待檢信號的故障類別，而且判別效果比較明顯。但是由于在試驗中主要針對單一故障進行設置及判斷，因而對復合故障的判斷還需要進一步研究。同時需要將該方法與神經網絡、專家系統(tǒng)等現(xiàn)代診斷方法結合起來研究，以適應柴油機故障診斷智能化、不解體化、高精度化的發(fā)展要求。

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Study on fault diagnosis of diesel engine

ZHOU Yu-feng
（Sichuan College of Information Technology，Guangyuan 628017，China）

In order to diagnose the fault types of diesel engines accurately，a reasonable testing diagnosis system was designed according to the research works.Measuring points are selected according to the principle of proximity.The cylinder head vibration signal was measured and its features were extracted，the measured signals were decomposed and reconstructed by the wavelet transform，and then their time and frequency domain parameters were re-extracted，orderly the fault type can be determined.Experimental results prove the proposed method is practicable.

fault diagnosis； experimental study； testing system； vibration signal； wavelet transform

U469.74；TP277

A

1674-5124（2011）01-0005-05

2010-07-29；

2010-09-17

周玉豐（1973-），男，重慶長壽區(qū)人，副教授，碩士，主要從事汽車技術和液壓與氣動方面的應用研究和教學工作。