王立勇，賈 然，陳 濤，李 樂

（北京信息科技大學(xué)　現(xiàn)代測(cè)控技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100192）

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基于Hilbert-Huang變換的往復(fù)發(fā)動(dòng)機(jī)氣門間隙故障診斷方法研究

王立勇，賈 然，陳 濤，李 樂

（北京信息科技大學(xué)現(xiàn)代測(cè)控技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100192）

摘 要：配氣機(jī)構(gòu)是發(fā)動(dòng)機(jī)的重要組成部分，若發(fā)生故障將會(huì)使發(fā)動(dòng)機(jī)工作性能大大下降，采用Hilbert-Huang變換的方法對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行處理。通過計(jì)算信號(hào)的Hilbert譜、Hilbert邊際譜和Hilbert邊際能量譜，分析氣門間隙變大及變小故障在各種圖譜中的表現(xiàn)，證明了HHT方法在氣門間隙故障診斷中的有效性。

關(guān)鍵詞：故障診斷；Hilbert譜；Hilbert邊際譜；Hilbert邊際能量譜

0　引言

發(fā)動(dòng)機(jī)是一種典型的動(dòng)力輸出設(shè)備，已被廣泛應(yīng)用到多種場(chǎng)合，如車輛、艦船、鉆井平臺(tái)等。作為系統(tǒng)的核心動(dòng)力源，發(fā)動(dòng)機(jī)一旦發(fā)生故障會(huì)直接影響到整個(gè)系統(tǒng)的正常運(yùn)行，造成一定的經(jīng)濟(jì)損失。而配氣機(jī)構(gòu)是發(fā)動(dòng)機(jī)的重要組成部分，其若發(fā)生故障會(huì)使發(fā)動(dòng)機(jī)工作性能大大下降，間接影響到系統(tǒng)的運(yùn)行。

配氣機(jī)構(gòu)工作過程中零部件的磨損會(huì)導(dǎo)致氣門間隙發(fā)生故障，致使發(fā)動(dòng)機(jī)的工作性能下降。及時(shí)的監(jiān)測(cè)發(fā)動(dòng)機(jī)氣門間隙大小，保證其處于合理的范圍能夠使發(fā)動(dòng)機(jī)始終以較高的工作性能運(yùn)行。氣門間隙的故障特征主要體現(xiàn)在振動(dòng)信號(hào)中。因此本文采用振動(dòng)分析法實(shí)現(xiàn)發(fā)動(dòng)機(jī)氣門間隙故障的診斷。

Hilbert-Huang變換方法是一種信號(hào)的時(shí)頻分析方法，能夠?qū)⑿盘?hào)分解為若干不同尺度的平穩(wěn)波動(dòng)或趨勢(shì)，并使分解后的信號(hào)具有真實(shí)的物理意義。本文采用Hilbert-Huang變換的方法對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行處理，實(shí)現(xiàn)發(fā)動(dòng)機(jī)氣門間隙故障的診斷。

1　HHT故障診斷方法

1.1HHT變換原理

Hilbert-Huang變換由經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（Empricial Mode Decomposicon，EMD）和Hilbert變換兩部分組成。其基本過程為：首先采用EMD分解方法將信號(hào)分解為若干個(gè)包含不同尺度信息的IMF（Intrinsic mode function）分量之和，其次對(duì)每個(gè)IMF分量進(jìn)行Hilbert變換，得到信號(hào)瞬時(shí)頻率和瞬時(shí)幅值，最后計(jì)算得到信號(hào)的Hilbert譜和Hilbert邊際譜。

1.2EMD分解流程

1）計(jì)算信號(hào)X（t）所有的局部極值點(diǎn)，采用三次樣條曲線將信號(hào)局部極大值點(diǎn)進(jìn)行差值，擬合得到信號(hào)的上包絡(luò)線Xmax（t），同理得到下包絡(luò)線Xmin（t）。

2）構(gòu)建上、下包絡(luò)線的均值線。

3）計(jì)算得到h1（t）=X（t）-m1（t），如果h1滿足IMF條件，則h1即為X（t）的第一階IMF分量。如果h1不滿足IMF條件，則將h1作為原始數(shù)據(jù)，重復(fù)以上步驟，得到h11=h1-m11，其中m11為h1的上下包絡(luò)線的均值。若h11仍不滿足IMF條件，則重復(fù)循環(huán)k次，得到h1k（t）=h1（k-1）（t）-m1（k-1）（t），使得h1k（t）滿足IMF條件，則記c1=h1k為第一階IMF分量。

4）將c1從X（t）中分離出來，得到r1=X（t）-c1，并將r1作為原始數(shù)據(jù)重復(fù)上述模態(tài)分解過程，經(jīng)多次運(yùn)算即可得到n階IMF和殘差rn（t），完成EMD分解的操作。

EMD方法能夠產(chǎn)生有限個(gè)IMF分量，且各IMF分量均對(duì)應(yīng)一定的物理過程。在EMD分解過程中若IMF分量判定條件過于苛刻，將使得分解后信號(hào)中后幾個(gè)IMF分量失去物理意義，若條件過于松弛則會(huì)使分解過程過早結(jié)束，造成分解不徹底，致使信號(hào)中部分有意義的信息不能提取出來。為了保證信號(hào)得到合理的分解，采用了能量差跟蹤法［1］作為IMF分量的判定條件。

1.3Hilbert變換方法

對(duì)所有IMF分量進(jìn)行Hilbert變換，得到每個(gè)分量具有物理意義的瞬時(shí)頻譜，并將其表示在振幅與時(shí)間、頻率的聯(lián)合分布上，即得到了Hilbert譜：

Hilbert譜精確地描述了信號(hào)幅值隨時(shí)間和頻率的分布情況。

對(duì)Hilbert譜進(jìn)行時(shí)間域上的積分，便可以得到Hilbert邊際譜：

Hilbert邊際譜則表征了信號(hào)的幅值隨頻率的變化情況。在Hilbert邊際譜中某一頻率上出現(xiàn)了振動(dòng)能量，說明在信號(hào)中包含該種頻率的振動(dòng)。其具體出現(xiàn)的位置則在Hilbert譜中給出。

將|x（t）|2看為信號(hào)的能量密度，則Hilbert變換后的H2（ω，t）具有能量密度的物理意義。并將H2（ω，t）稱為Hilbert能量譜。對(duì)Hilbert能量譜進(jìn)行時(shí)域上的積分得到Hilbert邊際譜能量為：

Hilbert邊際能量譜精確的描述了信號(hào)的能量隨頻率的分布情況。

1.4基于HHT的發(fā)動(dòng)機(jī)氣門間隙故障診斷流程

本文主要通過Hilbert譜、Hilbert邊際譜及Hilbert邊際能量譜進(jìn)行氣門間隙故障特征提取。首先對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行EMD分解得到多個(gè)IMF分量，采用相關(guān)系數(shù)法濾除IMF分量中與故障無關(guān)的低頻成分。其次采用剩余IMF分量進(jìn)行信號(hào)重構(gòu)。最后對(duì)重構(gòu)信號(hào)進(jìn)行Hilbert譜分析。具體方法流程圖如圖1所示。

2　氣門間隙故障分析

2.1氣門機(jī)構(gòu)分析

配氣機(jī)構(gòu)是發(fā)動(dòng)機(jī)重要的組成部分，其主要功能是按照發(fā)動(dòng)機(jī)點(diǎn)火順序和各缸工作沖程，定時(shí)的打開和關(guān)閉各缸的進(jìn)排氣門。其結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)圖如圖2所示。

圖1　試驗(yàn)方法流程圖

圖2　氣門結(jié)構(gòu)圖

若發(fā)動(dòng)機(jī)氣門間隙過小，挺柱和推桿受熱膨脹時(shí)會(huì)致發(fā)動(dòng)機(jī)氣門打開提前，關(guān)閉延時(shí)，氣門開啟時(shí)間變長(zhǎng)，嚴(yán)重時(shí)會(huì)導(dǎo)致氣門關(guān)閉不嚴(yán)，造成漏氣故障；若氣門間隙過大，則會(huì)造成發(fā)動(dòng)機(jī)氣門打開延時(shí)，關(guān)閉提前，氣門開啟時(shí)間變短，致使發(fā)動(dòng)機(jī)進(jìn)氣不充分、排氣不徹底，造成發(fā)動(dòng)機(jī)產(chǎn)生非正常的振動(dòng)和噪聲，并導(dǎo)致發(fā)動(dòng)機(jī)燃燒不充分，影響發(fā)動(dòng)機(jī)工作性能。

2.2沖擊事件分布

為了研究氣門間隙故障時(shí)發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)信號(hào)的變化情況，選擇了491Q-ME型發(fā)動(dòng)機(jī)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)研究。該發(fā)動(dòng)機(jī)是一款直列四缸四沖程發(fā)動(dòng)機(jī)，其點(diǎn)火順序?yàn)?-3-4-2。根據(jù)發(fā)動(dòng)機(jī)參數(shù)繪制了發(fā)動(dòng)機(jī)沖擊事件的分布圖，如圖3所示。圖中（a）～（d）為發(fā)動(dòng)機(jī)單缸沖擊事件發(fā)生時(shí)刻分布圖，（e）為所有氣缸沖擊事件發(fā)生時(shí)刻的合成分布圖，其中事件a～t分別代表：EVC4、IVC3、EVO1、IVO2、F3、EVC2、IVC4、EVO3、IVO1、F4、EVC1、IVC2、EVO4、IVO3、F2、EVC3、IVC1、EVO2、IVO4、F1（EVC-排氣門關(guān)閉，IVC-進(jìn)氣門關(guān)閉，EVO-排氣門打開，IVO-進(jìn)氣門打開）。

圖3　發(fā)動(dòng)機(jī)各沖擊時(shí)間分布圖

2.3基于HHT的氣門間隙故障診斷實(shí)驗(yàn)分析

為了研究氣門間隙故障時(shí)振動(dòng)信號(hào)的特點(diǎn)，分別將四缸排氣門頂桿進(jìn)行了磨損和加長(zhǎng)，以模擬氣門間隙變大和變小故障。對(duì)正常信號(hào)和故障信號(hào)進(jìn)行了對(duì)比分析。發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)信號(hào)如圖4所示，圖中（a）、（b）、（c）分別為氣門間隙正常、間隙變大及間隙變小振動(dòng)信號(hào)。

對(duì)信號(hào)進(jìn)行EMD分解，并采用相關(guān)系數(shù)法濾除IMF分量中無效的低頻分量，以氣門間隙正常信號(hào)為例。表1為各階IMF分量與原始信號(hào)的相關(guān)系數(shù)ri?？梢娮缘谒碾A以后的所有IMF分量與原始信號(hào)的相關(guān)性較差，因此選擇前三階IMF分量進(jìn)行信號(hào)重構(gòu)，即X（t）=IMF1+IMF2+IMF3，并對(duì)該重構(gòu)信號(hào)進(jìn)行Hilbert譜分析。

圖4　原始振動(dòng)信號(hào)

表1　各分量與原始信號(hào)的相關(guān)系數(shù)

重構(gòu)信號(hào)的Hilbert譜如圖5所示，其中（a）、（b）、（c）分別為氣門間隙正常、間隙變大和間隙變小時(shí)信號(hào)的Hilbert譜。可見氣門間隙正常時(shí)四個(gè)集中振動(dòng)區(qū)域信號(hào)分布情況基本一致，整體表現(xiàn)為0～10kHz處信號(hào)振幅較小，在25k～30kHz處信號(hào)幅值大。當(dāng)氣門間隙變大時(shí)Hilbert譜中曲軸轉(zhuǎn)角0°附近振動(dòng)的高頻成分明顯增強(qiáng)。表明在發(fā)動(dòng)機(jī)在該位置處產(chǎn)生了強(qiáng)烈的異常沖擊。對(duì)比發(fā)動(dòng)機(jī)各沖擊事件分布圖可知，該部分異常振動(dòng)是由于發(fā)動(dòng)機(jī)氣門關(guān)閉造成。當(dāng)氣門間隙變小時(shí)，信號(hào)沒有明顯的幅值變化，但仔細(xì)觀察可發(fā)現(xiàn)，在540°區(qū)域的信號(hào)0～10kHz的信號(hào)密度明顯加強(qiáng)。因此說明發(fā)動(dòng)機(jī)四缸排氣門間隙變小使得該處振動(dòng)信號(hào)的低頻成分得到了明顯的加強(qiáng)。對(duì)比發(fā)動(dòng)機(jī)各沖擊事件分布圖可知在540°附近發(fā)生了四缸排氣門打開事件。

為了更清晰的描述信號(hào)的頻率分布，計(jì)算了發(fā)動(dòng)機(jī)三種狀態(tài)下信號(hào)的Hilbert邊際譜。如圖6所示。圖中（a）、（b）、（c）分別為氣門間隙正常、間隙變大和間隙變小時(shí)信號(hào)的Hilbert邊際譜圖。可見，發(fā)動(dòng)機(jī)正常運(yùn)行時(shí)信號(hào)于15k～20kHz頻率帶之間出現(xiàn)較大的振動(dòng)幅值，33kHz以上頻率帶振動(dòng)信號(hào)在大大減弱。氣門間隙偏大時(shí)，信號(hào)中振動(dòng)幅值出現(xiàn)了兩個(gè)峰值區(qū)域，分別位于15k～25kHz處和33k～40kHz處。對(duì)比6（a）圖可知，信號(hào)中頻率約為33k～40kHz的大幅振動(dòng)為氣門間隙變大造成故可作為氣門間隙偏大故障特征。發(fā)動(dòng)機(jī)氣門間隙偏小時(shí)信號(hào)時(shí)，信號(hào)中頻率為0～15kHz頻率帶的振動(dòng)成分幅值出現(xiàn)了明顯的增強(qiáng)。因此該部分振動(dòng)可作為氣門間隙偏小故障特征。

圖5　重構(gòu)信號(hào)Hilbert譜

分別計(jì)算上述三種情況的Hilbert邊際能量譜，分別如圖7中（a）～（c）所示?？梢姲l(fā)動(dòng)機(jī)正常運(yùn)行時(shí)邊界能量譜峰值位于25kHz處，發(fā)動(dòng)機(jī)氣門間隙變大時(shí)邊際能量譜峰值分別位于25kHzh和38kHz處，發(fā)動(dòng)機(jī)氣門間隙變小時(shí)邊際能量譜峰值位于28kHz處，同時(shí)在12kHz處出現(xiàn)了局部峰值。

圖6　重構(gòu)信號(hào)的Hilbert邊際譜

圖7　信號(hào)的Hilbert邊際能量譜

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分別計(jì)算10kHz～15kHz，23kHz～28kHz，37kHz～42kHz頻率帶處的局部邊際能量如表2所示。

表2　故障特征頻率帶的邊際能量

由表可知，發(fā)動(dòng)機(jī)正常運(yùn)行時(shí)信號(hào)在23kHz～28kHz內(nèi)的局部邊際能量譜最大，約為2.25，而在兩側(cè)的頻率帶中局部邊際能量全部小于0.3，而發(fā)動(dòng)機(jī)氣門間隙變大故障時(shí)，可見在36kHz～41kHz處的局部邊際能量大大提高，當(dāng)發(fā)動(dòng)機(jī)出現(xiàn)氣門間隙變小故障時(shí)10kHz～15kHz處的局部邊際能量則也增高至0.65?？梢姴捎蒙鲜鋈齻€(gè)頻率段的局部邊際能量譜作為故障特征，能夠有效的對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)氣門機(jī)構(gòu)進(jìn)行故障診斷。

3　結(jié)論

基于EMD分解方法、Hilbert譜方法和Hilbert邊際能量譜的方法對(duì)氣門間隙故障進(jìn)行了診斷。提出了發(fā)動(dòng)機(jī)發(fā)生氣門間隙變大故障時(shí)會(huì)使會(huì)使得氣門關(guān)閉事件位置的高頻分量及低頻分量振幅增加，使得36kHz～41kHz頻率帶處的邊際譜能量增加。發(fā)動(dòng)機(jī)出現(xiàn)氣門間隙變小故障時(shí)會(huì)使得氣門打開事件位置處的低頻信號(hào)的振幅增加，造成10kHz～15kHz頻率帶處的邊際譜能量增加。因此采用Hilbert-Huang變換的方法能夠有效的提取故障特征信息，實(shí)現(xiàn)發(fā)動(dòng)機(jī)氣門間隙故障的診斷。

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The research of the fault diagnosis about reciprocating engine valve clearance based on Hilbert-Huang transform

WANG Li-yong， JIA Ran， CHEN Tao， LI Le

中圖分類號(hào)：TH17

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1009-0134（2016）05-0111-04

收稿日期：2016-01-05

基金項(xiàng)目：國家自然科學(xué)青年基金（51105041）；2014北京市優(yōu)秀人才培養(yǎng)資助-青年拔尖個(gè)人項(xiàng)目（2014000026833ZK25）；青年骨干個(gè)人項(xiàng)目（2014000020124G096）；北京市教委青年拔尖人才項(xiàng)目（CIT&TCD201404112）

作者簡(jiǎn)介：王立勇（1977 -），男，副教授，博士，研究方向?yàn)闄C(jī)電系統(tǒng)狀態(tài)檢測(cè)與故障診斷技術(shù)。