婁朝輝，袁成清，郭智威，杜杰偉

(1.武漢理工大學(xué) 能源與動(dòng)力工程學(xué)院，湖北 武漢 430063；2.武漢理工大學(xué) 船舶動(dòng)力工程技術(shù)交通行業(yè)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，湖北 武漢 430063)

基于LabVIEW的船舶柴油機(jī)不同工況下的機(jī)身振動(dòng)信號(hào)分析

婁朝輝1,2，袁成清1,2，郭智威1,2，杜杰偉1

(1.武漢理工大學(xué) 能源與動(dòng)力工程學(xué)院，湖北 武漢 430063；2.武漢理工大學(xué) 船舶動(dòng)力工程技術(shù)交通行業(yè)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，湖北 武漢 430063)

機(jī)身振動(dòng)信號(hào)對(duì)船舶柴油機(jī)故障的識(shí)別具有重要作用，可為故障的分析提供重要的參數(shù)，因此編寫了基于LabVIEW的柴油機(jī)振動(dòng)信號(hào)的采集與分析系統(tǒng)，應(yīng)用搭建的平臺(tái)在正常工況和幾種典型的故障模式下進(jìn)行振動(dòng)信號(hào)的采集與分析試驗(yàn)。從采集到的狀態(tài)信號(hào)中提取與設(shè)備故障密切相關(guān)的機(jī)身振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行時(shí)域、頻域和幅值域的分析，同時(shí)通過(guò)各特征參數(shù)的分析對(duì)柴油機(jī)進(jìn)行簡(jiǎn)單有效的故障診斷與識(shí)別，并根據(jù)計(jì)算得出的特征值的變化趨勢(shì)來(lái)分析確定信號(hào)中故障的發(fā)生與發(fā)展，及時(shí)對(duì)故障作出分析診斷。這對(duì)保證船舶安全航行以及對(duì)設(shè)備實(shí)行預(yù)知維護(hù)都具有十分重要的意義。

柴油機(jī)；LabVIEW；振動(dòng)信號(hào)；故障診斷

柴油機(jī)最大的優(yōu)點(diǎn)是功率大、經(jīng)濟(jì)性好，在船舶設(shè)備中的地位舉足輕重，它的運(yùn)行狀態(tài)直接關(guān)系到船舶的運(yùn)行安全和在船生命及財(cái)產(chǎn)安全[1-2]。由于工作環(huán)境惡劣、結(jié)構(gòu)較為復(fù)雜，因而柴油機(jī)具有故障易發(fā)性的特點(diǎn)，對(duì)其故障的診斷的識(shí)別與分析已成為現(xiàn)階段機(jī)械設(shè)備故障診斷領(lǐng)域中的熱點(diǎn)和難點(diǎn)。因此，結(jié)合現(xiàn)代信號(hào)處理方法于柴油機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)、故障識(shí)別與分析中具有十分重要的意義[3-4]。

計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷進(jìn)步使得虛擬儀器技術(shù)在故障識(shí)別與分析領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，使用故障診斷軟件可滿足故障識(shí)別與分析要求的同時(shí)能夠較好地彌補(bǔ)由硬件設(shè)備帶來(lái)的不足，因此廣受重視和歡迎[5]。在柴油機(jī)眾多信號(hào)中，機(jī)身振動(dòng)信號(hào)能夠較為直接的反映柴油機(jī)的運(yùn)行狀況，是柴油機(jī)運(yùn)行狀況和故障征兆信息的載體[6]。

1 機(jī)身振動(dòng)信號(hào)的特征參數(shù)與性能指標(biāo)

機(jī)械振動(dòng)的頻譜在其正常運(yùn)行時(shí)是一定的，當(dāng)系統(tǒng)中某零部件發(fā)生故障時(shí)，就會(huì)導(dǎo)致振動(dòng)的變化，使原有頻率成分發(fā)生改變，因此通過(guò)對(duì)振動(dòng)信號(hào)中各頻率成分的分析，與機(jī)械正常運(yùn)行時(shí)的頻率分布進(jìn)行對(duì)比，就可判斷是否存在故障[7-9]。

在監(jiān)測(cè)與診斷中，常用的時(shí)間和幅值域參數(shù)主要有平均值、均方值和有效值等，常用到的示性指標(biāo)主要有峰值、偏斜度指標(biāo)(簡(jiǎn)稱偏度)和峭度指標(biāo)等。在多信號(hào)源情況下，還可利用波形參數(shù)、峰值因數(shù)、脈沖因數(shù)、裕度因數(shù)等無(wú)量綱示性指標(biāo)進(jìn)行故障診斷或趨勢(shì)分析。

故障診斷和故障趨勢(shì)分析的準(zhǔn)確性取決于所選分析參數(shù)的性能指標(biāo)的敏感性和穩(wěn)定性，如峭度指標(biāo)是指信號(hào)峭度與其均方根值的四次方的比值，是概率密度分布陡峭程度的度量，它的敏感性好穩(wěn)定性則差。而脈沖指標(biāo)的敏感性較好，穩(wěn)定性一般。幾種用于故障分析的常用幅值域參數(shù)的性能指標(biāo)如表1所示[10-11]。

表1 幅域參數(shù)的敏感性和穩(wěn)定性

2 試驗(yàn)設(shè)計(jì)

振動(dòng)信號(hào)的采集和分析是試驗(yàn)的主要部分，采集的硬件部分由柴油機(jī)、傳感器、電荷放大器、控制柜、工控機(jī)等幾部分組成，而軟件部分主要利用LabVIEW進(jìn)行編程分析。

2.1軟硬件的選擇

測(cè)試系統(tǒng)由測(cè)試前端、硬件部分、軟件部分組成。采用圖1所示的硬件平臺(tái)，在虛擬儀器技術(shù)環(huán)境中對(duì)數(shù)據(jù)采集和信號(hào)處理進(jìn)行設(shè)計(jì)，可以實(shí)現(xiàn)柴油機(jī)機(jī)身振動(dòng)信號(hào)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集、歷史數(shù)據(jù)回放和暫態(tài)數(shù)據(jù)顯示的功能，從而可以對(duì)采集的信號(hào)進(jìn)行時(shí)域、頻域的各類特征分析。

圖1 測(cè)試系統(tǒng)示意圖

2.2數(shù)據(jù)采集的軟件設(shè)計(jì)

振動(dòng)信號(hào)的采集程序能夠真實(shí)模擬機(jī)械設(shè)備工作時(shí)的情況，可以同時(shí)實(shí)現(xiàn)對(duì)多路振動(dòng)信號(hào)的實(shí)時(shí)采集，并對(duì)非平穩(wěn)信號(hào)進(jìn)行多樣分析，試驗(yàn)中軟件的設(shè)計(jì)總體上采用隊(duì)列狀態(tài)機(jī)結(jié)構(gòu)。采集與分析軟件是基于LabVIEW設(shè)計(jì)的分析測(cè)試手段，虛擬儀器技術(shù)不僅可省卻硬件設(shè)備的購(gòu)置，又可實(shí)現(xiàn)功能的快速化、形象化。

2.3傳感器安裝位置

柴油機(jī)機(jī)身振動(dòng)的激勵(lì)源眾多，選定合適的位置安裝振動(dòng)傳感器能夠有效減小其他激勵(lì)對(duì)信號(hào)采集造成的影響。因機(jī)身振動(dòng)的主要激勵(lì)源為活塞與缸套主、副推力面的橫向撞擊，故將傳感器固定在機(jī)身上，傳感器軸線與機(jī)身的橫向振動(dòng)的方向平行，與主推力面的母線垂直且相交。傳感器安裝位置如圖2所示。

圖2 傳感器的安裝位置

2.3試驗(yàn)

2.3.1試驗(yàn)對(duì)象

試驗(yàn)柴油機(jī)型號(hào)為1115柴油機(jī)，缸徑115 mm，沖程105 mm，采用電機(jī)倒拖的方式運(yùn)轉(zhuǎn)。軸瓦軸承的選擇：潤(rùn)滑不良、超載、非有效的密封、過(guò)小的配合間隙等皆可導(dǎo)致軸瓦、軸承的損壞，這些因素皆有其特殊的損壞形式且會(huì)留下特殊的損壞痕跡。本次試驗(yàn)選用因潤(rùn)滑不良造成表面被磨傷且有凹凸不平的表面合金從中間向兩側(cè)移位的軸瓦作為試驗(yàn)對(duì)象一，而試驗(yàn)對(duì)象二則選用因安裝不良造成偏磨的軸承。

2.3.2試驗(yàn)設(shè)計(jì)

工況分別設(shè)定為正常工況、軸瓦故障和軸承故障3種模式，對(duì)于每一種工況，分別在200 r/min、400 r/min和800 r/min 轉(zhuǎn)速下運(yùn)行，運(yùn)行時(shí)間均為2 h，實(shí)驗(yàn)采用20 kHz的采樣頻率，為了保持采樣頻率固定，在不同轉(zhuǎn)速條件下需要每周期的采樣點(diǎn)數(shù)不同，以達(dá)到頻率分析一致性的目的，見(jiàn)表2。

表2 柴油機(jī)故障工況設(shè)計(jì)表

3 試驗(yàn)分析

3.1時(shí)域分析

試驗(yàn)采用的是加速度傳感器，在時(shí)域分析中電荷傳感器的輸出幅值與機(jī)身振動(dòng)的加速度大小成正比關(guān)系，而數(shù)據(jù)采集卡顯示的電壓大小也直接與機(jī)身振動(dòng)的加速度大小成正比，在采集過(guò)程中體現(xiàn)在波形顯示框中，因此通過(guò)時(shí)域信號(hào)可以非常直接明了的觀察到振動(dòng)強(qiáng)度隨時(shí)間的變化關(guān)系。

從圖3、圖4、圖5時(shí)域波形中，可以清晰地看到柴油機(jī)運(yùn)行的每周期中不同飛輪轉(zhuǎn)角下的機(jī)身振動(dòng)強(qiáng)度，進(jìn)而可以很直觀的進(jìn)行在不同轉(zhuǎn)速或缸套類型工況下的對(duì)比分析。由圖3、圖4、圖5比較可知，隨著轉(zhuǎn)速的增加，機(jī)身振動(dòng)的幅值均會(huì)明顯的增加。且在1個(gè)周期內(nèi)信號(hào)峰值主要集中在6個(gè)時(shí)刻點(diǎn)，說(shuō)明在這6個(gè)時(shí)刻點(diǎn)活塞缸套的撞擊比較強(qiáng)烈，這與我們所知道的4沖程單缸內(nèi)燃機(jī)在1個(gè)循環(huán)周期內(nèi)活塞與缸套有6次撞擊相符合。從圖中還可以看出這6個(gè)時(shí)刻點(diǎn)是大致均勻分布在1個(gè)周期內(nèi)，也即表明峰值的出現(xiàn)有規(guī)律的分布在4個(gè)沖程內(nèi)。而在轉(zhuǎn)速一定的條件下，在圖中能定性的比較出軸瓦磨損和軸承故障下的峰值均要比正常運(yùn)行工況下的峰值要高，且軸承故障情況下的振動(dòng)強(qiáng)度相對(duì)較高，隨著轉(zhuǎn)速的增加表現(xiàn)的更為強(qiáng)烈。說(shuō)明柴油機(jī)在轉(zhuǎn)速一定時(shí)，軸承故障對(duì)柴油機(jī)振動(dòng)信號(hào)的影響較強(qiáng)且有增大的趨勢(shì)。

時(shí)域分析具有形象直觀的特點(diǎn)，觀察時(shí)域信號(hào)雖然可以得到各個(gè)相位在幅值上的變化，但這種分析方法會(huì)失去振動(dòng)頻率等相關(guān)信息。

3.2頻域分析

圖3 正常工況的機(jī)身振動(dòng)信號(hào)時(shí)域圖

圖4 軸瓦磨損下的機(jī)身振動(dòng)信號(hào)時(shí)域圖

圖5 軸承故障下的機(jī)身振動(dòng)信號(hào)時(shí)域圖

工程上所測(cè)得的信號(hào)數(shù)據(jù)較為常見(jiàn)的是時(shí)域信號(hào)，然而機(jī)械故障的發(fā)生往往伴隨著信號(hào)頻率結(jié)構(gòu)的變化，為了了解和分析運(yùn)行機(jī)械系統(tǒng)的特性和狀態(tài)，往往需要所測(cè)得信號(hào)的頻域信息。頻域分析是把采集的時(shí)域信號(hào)通過(guò)傅立葉的變換轉(zhuǎn)換成以頻率為橫坐標(biāo)，原始時(shí)域信號(hào)的頻率成分幅值或相位信息為縱坐標(biāo)的一種分析方法。它將信號(hào)從時(shí)域變換到頻域，在頻率域上研究機(jī)械系統(tǒng)的性能與結(jié)構(gòu)參數(shù)的關(guān)系，從而幫助人們從另一個(gè)角度來(lái)了解信號(hào)的特征。它能夠得到從原始時(shí)域信號(hào)無(wú)法得到的信號(hào)特征，提供比時(shí)域信號(hào)波形更為豐富和直觀的信號(hào)信息，判斷某些信號(hào)是否為故障信號(hào)，以此來(lái)識(shí)別和分析故障。機(jī)身振動(dòng)信號(hào)的激勵(lì)源較多且信號(hào)隨機(jī)、激勵(lì)不穩(wěn)定。因此可以對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行變化，求取功率譜密度來(lái)減小隨機(jī)性對(duì)分析結(jié)果的影響。然后再進(jìn)行對(duì)功率譜密度對(duì)比分析，比較信號(hào)在頻域范圍內(nèi)特征參量的變化。圖6、圖7、圖8分別為3種工況下的機(jī)身振動(dòng)信號(hào)的功率譜圖。這種功率譜分析能夠描述實(shí)時(shí)采集的復(fù)雜工程信號(hào)的頻率結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備系統(tǒng)的“透視”，從而了解機(jī)器設(shè)備各部分的工作狀況。

從圖6正常工況下的功率譜圖可以看出內(nèi)燃機(jī)的能量主要集中在3 000～5 000 Hz頻段，且能量分布較為集中。對(duì)比圖6、圖7、圖8可以發(fā)現(xiàn)，隨著轉(zhuǎn)速的增加機(jī)身振動(dòng)的能量分布越來(lái)越擴(kuò)散，且能量的幅值也越大。正常工況下的運(yùn)行比較均衡平穩(wěn)，因?yàn)槠淠軌蛐纬奢^為完整的油膜。而軸瓦磨損和軸承故障使機(jī)身的振動(dòng)多了一定數(shù)量的能量峰值點(diǎn)，產(chǎn)生這種變化的原因可能是由于軸瓦間隙或軸承故障原因使活塞上下運(yùn)動(dòng)時(shí)在某一個(gè)或某幾個(gè)固定點(diǎn)產(chǎn)生了周期性的沖擊等。

3.3幅值域的特征參數(shù)分析

信號(hào)幅值上進(jìn)行的各種處理稱作幅域分析。一般來(lái)說(shuō)，船舶柴油機(jī)的結(jié)構(gòu)較為復(fù)雜，采集獲得的信號(hào)信息在大多數(shù)情況下隨機(jī)性較強(qiáng)，因此為了得到柴油機(jī)振動(dòng)信號(hào)的分析指標(biāo)，可將實(shí)時(shí)采集到的的機(jī)身振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行參數(shù)計(jì)算。利用LabVIEW平臺(tái)開(kāi)發(fā)的振動(dòng)信號(hào)采集分析系統(tǒng)采集得到1115柴油機(jī)正常狀態(tài)和故障狀態(tài)的機(jī)身振動(dòng)信號(hào)，各參數(shù)的計(jì)算值均取樣本參量的算術(shù)平均值，如表3所示，從表3可以看出以下問(wèn)題。

1)峰度又稱峰態(tài)系數(shù)，表征概率密度分布曲線在平均值處峰值高低的特征數(shù)。從上述振動(dòng)信號(hào)的特征值可以看出隨著轉(zhuǎn)速的增加3種工況下的峰度整體趨勢(shì)均為降低，峰度越大表明加速度的變化范圍越大，振動(dòng)越不平穩(wěn)。在200 r/min轉(zhuǎn)速下，峰度值最大，柴油機(jī)運(yùn)行最不平穩(wěn)，隨著轉(zhuǎn)速的增加各工況下的峰度值均減小，運(yùn)行越來(lái)越趨于平穩(wěn)。而在同一轉(zhuǎn)速下，軸承故障下的峰度值最大，可見(jiàn)軸承故障對(duì)柴油機(jī)運(yùn)行的穩(wěn)定性影響較大。

圖6 正常工況的機(jī)身振動(dòng)信號(hào)功率譜圖

圖7 軸瓦磨損下的機(jī)身振動(dòng)信號(hào)功率譜圖

圖8 軸承故障下的機(jī)身振動(dòng)信號(hào)功率譜圖

表3 幅值域各參數(shù)值

2) 周期內(nèi)加速度的均方根值，可作為反映整個(gè)周期內(nèi)能量大小的參量。從數(shù)據(jù)可以看出軸瓦磨損和軸承故障情況下的均方根值要比正常工況下的值要大得多，這與理論上存在故障的柴油機(jī)振動(dòng)能量較大的分析相一致。

3) 最大值與最小值，該參數(shù)表示為每周期振動(dòng)信號(hào)加速度的極值。隨著轉(zhuǎn)速的增加極值也在不斷的上升，此種現(xiàn)象的原因是隨著轉(zhuǎn)速的提高，活塞對(duì)機(jī)體的橫向撞擊加強(qiáng)。在同一轉(zhuǎn)速下，機(jī)身振動(dòng)信號(hào)的最大值、最小值以及峰值的顯著增大反映出軸承或軸瓦存在故障，這與試驗(yàn)設(shè)計(jì)結(jié)果相吻合。

4) 脈沖因數(shù)對(duì)沖擊脈沖類故障比較敏感，在轉(zhuǎn)速200 r/min的時(shí)候，故障模式下的脈沖因數(shù)和正常工況下有明顯的增加，但400 r/min、800 r/min時(shí)，數(shù)值反而降低，表明隨著采集時(shí)間的增加，故障柴油機(jī)逐漸發(fā)展磨合，趨于穩(wěn)定，脈沖因數(shù)對(duì)早期故障有較高的敏感性，但穩(wěn)定性不好。

4 結(jié)束語(yǔ)

1)柴油機(jī)機(jī)身振動(dòng)信號(hào)的時(shí)域、頻域和幅值域參數(shù)，甚至包括統(tǒng)計(jì)參數(shù)以及無(wú)量綱參數(shù)在一定程度上能夠反映出信號(hào)的波動(dòng)情況和變化程度，正確選擇可以進(jìn)行故障的識(shí)別與預(yù)防。

2)柴油機(jī)振動(dòng)信號(hào)激勵(lì)源眾多，信號(hào)的重復(fù)性較差，同一工作段的某些參數(shù)變化較大。選定機(jī)身振動(dòng)信號(hào)作為研究對(duì)象，利用所設(shè)計(jì)的信號(hào)采集與分析軟件進(jìn)行特征值的分析可為故障識(shí)別提供可用的參數(shù)，在一定程度上驗(yàn)證了該軟件在診斷與識(shí)別軸瓦磨損和軸承故障時(shí)的有效性。

3)把虛擬儀器技術(shù)應(yīng)用于柴油機(jī)的故障診斷中，實(shí)現(xiàn)對(duì)柴油機(jī)在不解體的情況下進(jìn)行故障的智能監(jiān)測(cè)與識(shí)別，是智能故障診斷的一個(gè)發(fā)展方向。

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Fuselage vibration signals are of great importance on failure diagnosis of marine diesel engine,which can provide important parameters for failure analysis.An acquisition and analysis system of diesel engine vibration signal is written based on LabVIEW,applied on the built platform to test the acquisition and analysis of the system in normal working conditions and several typical failure modes.The fuselage vibration signals closely related to equipment failure are extracted from the collected state signals,which will be analyzed for its time-domain,frequency domain and amplituade-domain.At the same time,simple and effective fault diagnosis and recognition for the diesel engine were analyzed through the characteristic parameters.According to the trend of changes in the eigenvalure,the occurrence and development of the failure can be determined,thus timely and accurate analysis and diagnosis of the failure can be made.This has great significance for ensuring the safe navigation of the ship as well as the implementation of equipment prodictive maintenance.

diesel engine;Lab VIEW;vibration signal;fault diagnosis

U672

10.13352/j.issn.1001-8328.2014.04.014

霍英東教育基金會(huì)高等院校青年教師基金(131051)；教育部新世紀(jì)優(yōu)秀人才支持計(jì)劃項(xiàng)目(NCET-12-0910)

婁朝輝(1988-)，男，河南永城人，在讀碩士研究生，研究方向?yàn)榇澳茉磁c動(dòng)力及可靠性。

2014-03-21