劉鑫 ， 賈云獻(xiàn)， 張英波， 張艷明

(1. 陸軍工程大學(xué)石家莊校區(qū)， 河北 石家莊 050003；2. 31002部隊(duì)， 北京 100089; 3. 76154部隊(duì)， 廣西 玉林 537800)

強(qiáng)噪聲背景下的柴油機(jī)失火故障診斷

劉鑫1， 賈云獻(xiàn)1， 張英波2， 張艷明3

(1. 陸軍工程大學(xué)石家莊校區(qū)， 河北 石家莊 050003；2. 31002部隊(duì)， 北京 100089; 3. 76154部隊(duì)， 廣西 玉林 537800)

柴油機(jī)失火是常見的故障模式，傳統(tǒng)的診斷方法不僅參數(shù)獲取困難且準(zhǔn)確性差。針對此問題，以3缸四沖程柴油機(jī)為研究對象，設(shè)計(jì)了柴油機(jī)失火故障的預(yù)置試驗(yàn)，采集排氣噪聲和缸蓋振動(dòng)信號進(jìn)行故障診斷研究。為提取強(qiáng)噪聲背景下的微弱信號，采用二次采樣隨機(jī)共振系統(tǒng)提取柴油機(jī)故障特征頻率完成柴油機(jī)的失火故障診斷。研究結(jié)果表明，通過二次采樣處理，隨機(jī)共振系統(tǒng)可以將噪聲能量轉(zhuǎn)移到柴油機(jī)微弱特征信號上，達(dá)到大參數(shù)條件下微弱信號特征提取的目的，能有效識別柴油機(jī)的早期故障，對其他復(fù)雜機(jī)械的振動(dòng)診斷同樣具有參考價(jià)值。

柴油機(jī)； 隨機(jī)共振； 振動(dòng)信號； 故障診斷

柴油機(jī)失火故障是氣缸內(nèi)無法正常燃燒的現(xiàn)象，通常由進(jìn)排氣或供油系統(tǒng)異常引起，并可能導(dǎo)致其他重大故障，因此，在工程應(yīng)用中被高度重視。傳統(tǒng)的失火故障診斷主要測量氣缸壓力和發(fā)動(dòng)機(jī)瞬時(shí)轉(zhuǎn)速等參數(shù)，此時(shí)，故障診斷系統(tǒng)不僅很復(fù)雜，而且需要打開發(fā)動(dòng)機(jī)蓋安裝各種傳感器，甚至在缸蓋上打孔，并且不能保證診斷精度。柴油機(jī)的排氣噪聲和缸蓋振動(dòng)信號中同樣包含很多能反映柴油機(jī)失火故障的有用信息[1-2]，可以用于柴油機(jī)的故障診斷研究。然而，柴油機(jī)作為一個(gè)復(fù)雜的機(jī)械系統(tǒng)，工作背景噪聲大且機(jī)體表面振動(dòng)信號成分復(fù)雜，為實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的故障診斷，需要對原始信號進(jìn)行必要的處理。

傳統(tǒng)的信號降噪方法如小波分解、FIR濾波等，更多的是考慮降低噪聲，但是在降低噪聲的同時(shí)也削弱了要提取的特征信號，從而影響了微弱特征信號的檢測效果[3]，特別是特征信號相對于噪聲非常微弱時(shí)，甚至不能實(shí)現(xiàn)特征信號的提取。而隨機(jī)共振技術(shù)可以將噪聲能量轉(zhuǎn)移給信號，從而更加突出特征頻率，能有效地實(shí)現(xiàn)強(qiáng)噪聲背景下的微弱信號特征提取。

隨機(jī)共振技術(shù)為微弱信號的檢測提供了一種新的途徑[4-6]，并獲得了廣泛的應(yīng)用。曹衍龍、Q. Huang等通過構(gòu)造沖擊信號的特征系數(shù)，實(shí)現(xiàn)了強(qiáng)噪聲背景下微弱信號的提取與識別[7-8]；謝有浩等通過優(yōu)化共振系統(tǒng)參數(shù)，實(shí)現(xiàn)了齒輪微弱故障特征的提取[9]；蔣行國、羅琦等通過對隨機(jī)共振算法的研究，實(shí)現(xiàn)了信號的實(shí)時(shí)處理和還原[10-11]。但是，隨機(jī)共振系統(tǒng)只適用于低頻小參數(shù)的情況，而柴油機(jī)的特征頻率多為中低頻甚至高頻，從而限制了隨機(jī)共振技術(shù)的應(yīng)用。為解決隨機(jī)共振只適用于小參數(shù)的問題，冷永剛等提出了變尺度隨機(jī)共振的方法，實(shí)現(xiàn)了大參數(shù)條件下的隨機(jī)共振[12]，在此基礎(chǔ)上，H L Zou 研究了高頻信號隨機(jī)共振中的參數(shù)變化[13]；Rongling Lang等將自適應(yīng)隨機(jī)共振用于監(jiān)測微弱的高頻GPS信號[14]；周玉飛等應(yīng)用變尺度隨機(jī)共振實(shí)現(xiàn)了軸承內(nèi)圈的故障診斷[15]。

為實(shí)現(xiàn)柴油機(jī)失火故障診斷研究，本研究首先設(shè)計(jì)了柴油機(jī)失火故障的預(yù)置試驗(yàn)，獲得診斷所需的排氣噪聲和缸蓋振動(dòng)信號；為實(shí)現(xiàn)柴油機(jī)中高頻信號的故障特征提取，選用二次采樣法壓縮采樣頻率，把高頻特征信號變換為低頻信號，然后由共振系統(tǒng)產(chǎn)生隨機(jī)共振輸出，解決隨機(jī)共振受小參數(shù)信號限制的問題，實(shí)現(xiàn)柴油機(jī)大參數(shù)條件下的共振輸出；最后提取柴油機(jī)故障特征頻率，實(shí)現(xiàn)其故障診斷。

1 柴油機(jī)預(yù)置故障試驗(yàn)設(shè)計(jì)

柴油機(jī)內(nèi)部結(jié)構(gòu)復(fù)雜，能夠引起失火故障的因素很多，主要包括點(diǎn)火系統(tǒng)故障、配氣機(jī)構(gòu)故障、燃料供給系統(tǒng)故障和氣缸密封性差4個(gè)原因。為分析柴油機(jī)失火狀態(tài)對排氣噪聲和缸蓋振動(dòng)信號的影響, 設(shè)計(jì)柴油機(jī)失火預(yù)置故障試驗(yàn)。試驗(yàn)對象為F3L912三缸四沖程柴油機(jī)，發(fā)火順序?yàn)?—2—3,飛輪齒數(shù)為129。根據(jù)上文中對失火故障原因的分析，分別通過斷開高壓油管、將進(jìn)氣門間隙調(diào)為負(fù)值造成進(jìn)氣門漏氣、設(shè)置排氣門間隙過大(0.7 mm)模擬失火故障，所有故障均設(shè)置在1缸。試驗(yàn)過程中沒有任何除噪措施，振動(dòng)信號受外界環(huán)境及柴油機(jī)機(jī)體振動(dòng)的影響。

為采集柴油機(jī)排氣噪聲信號，將聲傳感器設(shè)置在離排氣口約2 cm處，該測點(diǎn)位置距離氣門較近,有用信號到達(dá)快, 衰減少。傳感器為MPA201型，頻響范圍為20 Hz～20 kHz。加速度傳感器設(shè)置在氣缸蓋表面用于測量缸蓋振動(dòng)信號(見圖1)。發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速為1 200 r/min，采樣頻率為65 536 Hz。

圖1 測點(diǎn)位置及數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)

2 變尺度隨機(jī)共振模型

2.1 隨機(jī)共振模型

隨機(jī)共振形成的要素包括雙穩(wěn)或多穩(wěn)態(tài)的非線性系統(tǒng)、輸入信號和噪聲。通常隨機(jī)共振系統(tǒng)用非線性的朗之萬(Langevin)方程描述：

(1)

定義Langevin方程的勢函數(shù)為

(2)

雙穩(wěn)隨機(jī)共振系統(tǒng)模型見圖2。被檢測的信號和噪聲通過共振系統(tǒng)后，若發(fā)生隨機(jī)共振，部分噪聲能量可以轉(zhuǎn)移到信號上，從而增強(qiáng)信號的能量，可以有效地提高被檢測信號的信噪比，實(shí)現(xiàn)信號的有效辨識。

圖2 隨機(jī)共振系統(tǒng)

在不考慮噪聲時(shí)，系統(tǒng)的動(dòng)力學(xué)方程為

(3)

圖3 雙穩(wěn)隨機(jī)共振系統(tǒng)勢函數(shù)

對方程(1)通過福克-普朗克方程求解：

(4)

雙穩(wěn)系統(tǒng)在“準(zhǔn)穩(wěn)態(tài)”的概率分布函數(shù)為

。

(5)

由此可以得到從勢阱中出發(fā)的克萊默斯(Kramers)逃逸速率:

(6)

求得的粒子在兩個(gè)勢阱之間來回躍遷的平均逃逸速率或平均躍遷頻率為

(7)

雙穩(wěn)隨機(jī)共振系統(tǒng)模型的求解采用四階龍格-庫塔算法，其表達(dá)式如下：

(8)

2.2 變尺度隨機(jī)共振模型

理論上，隨機(jī)共振模型可以利用噪聲增強(qiáng)微弱小參數(shù)周期信號，從而實(shí)現(xiàn)強(qiáng)噪聲背景下的弱信號提取。然而，由隨機(jī)共振的分布函數(shù)可知其能量主要集中在低頻區(qū)域。當(dāng)驅(qū)動(dòng)信號頻率f很大時(shí)，信號頻率將會落在噪聲能量集中的低頻區(qū)域以外，此時(shí)信號不會產(chǎn)生隨機(jī)共振，而是被噪聲淹沒；或者當(dāng)信號噪聲D很大時(shí)，雖然可以增大頻率分布的區(qū)域，但是降低了單位譜峰值，也不利于隨機(jī)共振的形成。這就是隨機(jī)共振所要求的小參數(shù)條件。實(shí)際應(yīng)用中，由于柴油機(jī)系統(tǒng)并不能滿足模型的小參數(shù)條件，信號頻率的增大導(dǎo)致系統(tǒng)的響應(yīng)越來越滯后于信號的輸入，最終系統(tǒng)不能產(chǎn)生隨機(jī)共振現(xiàn)象，從而不能有效識別噪聲中的微弱信號。同時(shí)柴油機(jī)振動(dòng)信號具有強(qiáng)烈的非平穩(wěn)、非線性，再加之其特征頻率復(fù)雜，所以很難實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的故障特征提取。

為實(shí)現(xiàn)大參數(shù)條件下信號的隨機(jī)共振，本研究選用基于二次采樣的變尺度隨機(jī)共振技術(shù)，也就是先對信號按一定比例進(jìn)行線性壓縮，把高頻特征信號變換為低頻，然后經(jīng)雙穩(wěn)系統(tǒng)產(chǎn)生隨機(jī)共振輸出后按原來壓縮比還原信號，實(shí)現(xiàn)大參數(shù)條件下強(qiáng)噪聲背景的微弱信號提取。

變尺度隨機(jī)共振的關(guān)鍵是確定合適的壓縮比，其過程見圖4，運(yùn)算過程如下:

1) 確定壓縮尺度比R；

2) 根據(jù)壓縮尺度比計(jì)算二次采樣中的壓縮采樣頻率fs0=f0/R；

3) 采用四階龍格-庫塔算法計(jì)算系統(tǒng)輸出，然后按壓縮尺度比恢復(fù)實(shí)測數(shù)據(jù)。

圖4 變尺度隨機(jī)共振流程

由于共振系統(tǒng)的輸出能量集中在低頻區(qū)域，所以要想得到最佳的隨機(jī)共振狀態(tài)，需要將信號的頻率“移”到低頻區(qū)域。在隨機(jī)共振中，不同的噪聲強(qiáng)度D有利于不同頻率信號的增強(qiáng)。對于二次采樣頻率fs0，噪聲強(qiáng)度對其也有選擇性。不同的D都可以選擇到一個(gè)相應(yīng)的最小二次采樣頻率fs0min。在實(shí)際工程測量中, 噪聲和信號混合在一起，其噪聲強(qiáng)度和信號的幅值與頻率并不知道，對于二次采樣頻率fs0, 由于它取決于噪聲強(qiáng)度D, 因此可以先粗略地估計(jì)出實(shí)測數(shù)據(jù)的噪聲強(qiáng)度, 再對fs0的范圍進(jìn)行估計(jì)。

3 柴油機(jī)故障診斷研究

根據(jù)柴油機(jī)預(yù)置故障試驗(yàn)的信號采集結(jié)果，首先對排氣噪聲和缸蓋振動(dòng)的原始信號進(jìn)行分析，圖5示出柴油機(jī)故障信號的時(shí)域波形和頻譜圖。柴油機(jī)在此工況下的故障特征頻率為48.06Hz，頻譜分析的目的就是提取出特征頻率及其倍頻，以此判斷柴油機(jī)故障的出現(xiàn)。雖然從圖中可以看出柴油機(jī)的故障特征頻率，但受強(qiáng)噪聲影響，其幅值與干擾信號相差不多，同時(shí)并不能有效識別其倍頻頻率。所以，直接從時(shí)域波形及頻譜圖不足以判定柴油機(jī)發(fā)生故障。

在失火狀態(tài)下，采用包絡(luò)分析方法對振動(dòng)信號進(jìn)行處理(見圖6)。從波形圖中雖然可以看到周期性的信號，但是并不能確定故障的發(fā)生。從頻譜圖中可以看到，對于排氣噪聲信號，故障特征頻率比較明顯，但是仍然有嚴(yán)重的低頻噪聲干擾，使得2倍頻和3倍頻難以辨認(rèn)。缸蓋振動(dòng)信號可以比較明顯地識別故障特征頻率，但其2倍頻和3倍頻同樣較難辨認(rèn)。綜合以上分析，在故障早期脈沖信號較弱的情況下，強(qiáng)噪聲背景下將難以有效識別故障特征。

圖5 柴油機(jī)排氣噪聲和缸蓋振動(dòng)信號及其故障頻率

圖6 采用包絡(luò)分析的排氣噪聲和缸蓋振動(dòng)信號

為實(shí)現(xiàn)柴油機(jī)故障的準(zhǔn)確診斷，采用變尺度隨機(jī)共振方法對振動(dòng)信號進(jìn)行處理；為適應(yīng)大參數(shù)條件，采用二次采樣法。本文中取μ=1 ，采樣頻率為65 536Hz，采樣點(diǎn)數(shù)N=60 000，設(shè)定壓縮尺度比5 000，則壓縮采樣頻率為13.1。經(jīng)驗(yàn)證此時(shí)滿足隨機(jī)共振條件，壓縮信號經(jīng)隨機(jī)共振后按壓縮尺度還原(見圖7)，可以實(shí)現(xiàn)故障頻率的識別。通過對比可以明顯看出，對于不滿足小參數(shù)條件的信號，信號無法實(shí)現(xiàn)共振而呈現(xiàn)單調(diào)性，同時(shí)無法提取特征頻率，此時(shí)不會出現(xiàn)隨機(jī)共振現(xiàn)象；而通過二次采樣處理，將大參數(shù)轉(zhuǎn)化為小參數(shù)后求解雙穩(wěn)系統(tǒng)的輸出，最后按壓縮比還原實(shí)測數(shù)據(jù)，此時(shí)，振動(dòng)信號能實(shí)現(xiàn)隨機(jī)共振，并且特征頻率及其倍頻十分明顯，實(shí)現(xiàn)了大參數(shù)條件下的信號處理。此對比試驗(yàn)同時(shí)證明了二次采樣法在大參數(shù)條件下的有效性。同樣地，對柴油機(jī)的缸蓋振動(dòng)信號進(jìn)行故障特征提取(見圖8)，也可以有效識別柴油機(jī)的故障頻率。

為進(jìn)一步驗(yàn)證方法的有效性，分別對柴油機(jī)斷開高壓油管、排氣門間隙過大(0.7mm)和進(jìn)氣門漏氣3種情況下的排氣噪聲信號進(jìn)行分析。由圖9可知，通過變尺度處理，柴油機(jī)的排氣噪聲信號可以發(fā)生隨機(jī)共振，其故障頻率及其2倍頻、3倍頻清晰可見，表明該方法能有效地抑制噪聲，突出特征頻率，實(shí)現(xiàn)柴油機(jī)強(qiáng)噪聲背景下的故障診斷。

圖7 隨機(jī)共振與二次采樣隨機(jī)共振的排氣噪聲信號處理結(jié)果

圖8 缸蓋振動(dòng)信號的變尺度隨機(jī)共振處理結(jié)果

圖9 柴油機(jī)排氣噪聲二次采樣隨機(jī)共振分析

通過以上試驗(yàn)分析，可以驗(yàn)證基于變尺度隨機(jī)共振的方法能有效提取柴油機(jī)的故障特征，并且對噪聲干擾的抑制效果十分明顯，對強(qiáng)噪聲背景下早期故障或者微弱故障信號的處理效果十分明顯，特別適合柴油機(jī)系統(tǒng)的故障診斷研究。

4 結(jié)束語

本研究以柴油機(jī)失火故障診斷為目標(biāo)，設(shè)計(jì)了柴油機(jī)的預(yù)置故障試驗(yàn)，重點(diǎn)針對柴油機(jī)早期故障信號微弱易被噪聲淹沒且不滿足隨機(jī)共振小參數(shù)條件的特點(diǎn)，通過二次采樣法，實(shí)現(xiàn)基于變尺度隨機(jī)共振的柴油機(jī)大參數(shù)振動(dòng)信號處理，最終實(shí)現(xiàn)柴油機(jī)的故障診斷。該研究對強(qiáng)噪聲背景下的機(jī)械故障診斷具有一定的參考價(jià)值。

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[編輯: 李建新]

Misfire Fault Diagnosis of Diesel Engine in Strong Noise Background

LIU Xin1， JIA Yunxian1， ZHANG Yingbo2， ZHANG Yanming3

(1. Army Engineering University，Shijiazhuang, Shijiazhuang 050003, China; 2. 31002 Unit, PLA， Beijing 100089, China; 3. 76154 Unit, PLA, Yulin 537800, China)

Misfire is a common fault mode of diesel engine, but the traditional fault diagnosis methods are difficult to acquire parameters and diagnose poorly. With respect to these problems, the misfire fault preset experiment of diesel engine was conducted to collect the exhaust noise and cylinder head vibration signal for fault diagnosis on a 3-cylinder 4-stroke diesel engine. In order to extract the weak signal in strong noise background, the double sampling stochastic resonance method was used to extract the fault feature frequency of diesel engine to diagnose the misfire fault. The study results show that noise energy can transfer to the weak signal feature of diesel engine by double sampling stochastic resonance system so as to realize the extracting of weak signal feature under large parameter. Accordingly, the early fault of diesel engine is detected effectively and the method is also useful for complex machinery vibration diagnosis.

diesel engine； stochastic resonance； vibration signal； fault diagnosis

2017-02-17;

2017-08-18

國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(71401173)

劉鑫(1989—)，男，博士，主要研究方向?yàn)榭煽啃?、裝備故障診斷及壽命預(yù)測；lmh19901228@126.com。

10.3969/j.issn.1001-2222.2017.04.004

TK418

B

1001-2222(2017)04-0016-06