楊濤

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基于聲信號分形特征的柴油機(jī)故障在線診斷系統(tǒng)研究

楊濤

（中國人民解放軍65056部隊(duì)，遼寧鐵嶺 211002）

分析了柴油機(jī)聲信號的分形特征，將標(biāo)度曲線的無標(biāo)度區(qū)域局部斜率作為特征關(guān)聯(lián)維數(shù)，用來判別柴油機(jī)的工作狀態(tài)。利用LabVIEW平臺開發(fā)了在線故障診斷系統(tǒng)，給出了關(guān)聯(lián)維數(shù)的計(jì)算流程，并以東風(fēng)4135四缸直噴式柴油機(jī)作為對象進(jìn)行試驗(yàn)，分析了四種工況下柴油機(jī)聲信號的局部斜率特征，建立了關(guān)聯(lián)維數(shù)特征庫。

柴油機(jī) 故障診斷 聲信號 分形特征 LabVIEW

0 引言

目前，柴油發(fā)電機(jī)組在遠(yuǎn)離大電網(wǎng)的偏僻地區(qū)仍是唯一的供電電源，或者作為重要供電目標(biāo)的備用電源，有著廣泛的應(yīng)用。當(dāng)采用柴油機(jī)組供電時，如果機(jī)組出現(xiàn)故障，系統(tǒng)將面臨停電危險，這對一些供電連續(xù)性要求較高的場合影響巨大。而柴油機(jī)作為柴油發(fā)電機(jī)組的動力源，保持其正常運(yùn)轉(zhuǎn)是維持供電的前提，因此在線對柴油機(jī)的故障進(jìn)行診斷預(yù)判對保持柴油機(jī)正常運(yùn)轉(zhuǎn)有重要意義。

1 柴油機(jī)的故障診斷方法

柴油機(jī)是一種往復(fù)機(jī)械，其內(nèi)部結(jié)構(gòu)復(fù)雜，運(yùn)動學(xué)、動力學(xué)形態(tài)多變，其故障一般伴隨著機(jī)械部件的工作不正常產(chǎn)生。振動分析法是目前應(yīng)用較為廣泛的柴油機(jī)故障診斷方法，它是通過分析柴油機(jī)的振動信號從而判斷柴油機(jī)是否故障。但其需要安裝大量的傳感器，并且長時間工作后這些傳感器受到柴油機(jī)工作震動的影響容易產(chǎn)生偏移，測量結(jié)果得不到保證[1]。

柴油機(jī)工作震動的同時往往發(fā)出強(qiáng)烈的聲音，一些經(jīng)驗(yàn)豐富的現(xiàn)場工作人員往往能夠通過這些聲音的不同來判斷柴油機(jī)的工作狀態(tài)，但是人對聲音的感知判別容易受到外界的干擾，其結(jié)果依賴于個別經(jīng)驗(yàn)，難以得到精準(zhǔn)的結(jié)論。實(shí)際上，聲音確實(shí)能提供柴油機(jī)運(yùn)行狀況的豐富信息，能夠反應(yīng)出柴油機(jī)內(nèi)部機(jī)械部件的工作狀況，而且具有測量方便靈活，可適用于高溫、高濕、有毒等場合，易于實(shí)現(xiàn)無損檢測等優(yōu)點(diǎn)。

2 聲信號的分形特征分析

柴油機(jī)聲音信號非常復(fù)雜，包含大量系統(tǒng)的特征。用傳統(tǒng)的線性信號處理方法已不能滿足信號處理的需要，分形理論的發(fā)展為非線性信號處理提供了更為有效的手段[2]。

2.1 主分量分析法判別分形特征

對時間序列(1,2, ... ,x)進(jìn)行相空間重構(gòu)，得到重構(gòu)矩陣為：

計(jì)算式(1)的協(xié)方差矩陣為：

以為軸，以ln(λ/)為y軸得到的圖就是主分量譜圖。

以隨機(jī)白噪聲信號、標(biāo)準(zhǔn)分形信號（Lorenz信號）、柴油機(jī)聲音信號為例分別做出主分量譜圖，如圖1所示。

由圖可知，白噪聲信號與Lorenz信號、柴油機(jī)聲音信號的主分量分布之間存在顯著的差異：白噪聲的主分量譜是一條與x軸接近平行的直線，這是因?yàn)榘自肼暿请S機(jī)信號，各個主分量所占的比重是相同的；而Lorenz信號由于各個主分量所占比重不同，第一主分量占比重最大，第二次之，依此類推，所以它的主分量譜則是一條斜率為負(fù)的直線。因此通過主分量譜的方法就可以判別出信號是否為分形信號。同樣可以觀察到柴油機(jī)聲音信號的主分量譜也是一條近似斜率為負(fù)的直線，說明柴油機(jī)聲音信號具有分形特性。

圖1 不同信號的主分量譜圖

2.2 柴油機(jī)聲信號的分形特征提取

關(guān)聯(lián)維數(shù)主要用于定量刻畫機(jī)械設(shè)備的非線性行為，它不僅可以作為狀態(tài)監(jiān)測、識別和分類的重要依據(jù)。

墊片式轉(zhuǎn)輪靜平衡試驗(yàn)工具是通過調(diào)整墊片厚度改變轉(zhuǎn)輪重心高度，進(jìn)而調(diào)整工具靈敏度的靜平衡試驗(yàn)工具。通過試驗(yàn)來計(jì)算轉(zhuǎn)輪的不平衡矩大小，再在上冠外圓鉆孔或再灌鉛進(jìn)行配重，反復(fù)進(jìn)行試驗(yàn)和配重，直到轉(zhuǎn)輪的不平衡矩能滿足要求，從而制造出合格的轉(zhuǎn)輪。

對測得的時域聲音序列(1,2, ... ,x)進(jìn)行相空間重構(gòu)，假設(shè)重構(gòu)相空間的個數(shù)為、嵌入維數(shù)為、時間延遲為、時間序列點(diǎn)數(shù)為，得到重構(gòu)矩陣，表達(dá)式同式(1)。

當(dāng)→0，→∞時，()的飽和值就是關(guān)聯(lián)維數(shù)D，可由下式求出

一般情況下，實(shí)際采樣的信號與理想的分形總有一定的偏差，所以并不能在所有的尺度上都滿足分形特征，能夠很好滿足分形特征的一段，稱之為無標(biāo)度區(qū)間。畫出標(biāo)度曲線lnr~lnC(r)，即雙對數(shù)曲線，取標(biāo)度線中的線性度最好的一段直線部分作為無標(biāo)度區(qū)間，通過最小二乘法擬合直線，直線的斜率就是所求的關(guān)聯(lián)維數(shù)[3][4]，如圖2所示。

圖2 雙對數(shù)曲線

2.3 聲信號的小波閾值降噪

實(shí)驗(yàn)中或現(xiàn)場采集到的信號不可避免的會受到噪聲干擾，噪聲的存在會直接影響到關(guān)聯(lián)維數(shù)的計(jì)算結(jié)果。一個含噪聲信號的基本模型如下：

其中，()為真實(shí)信號，()為噪聲，為噪聲強(qiáng)度，()為含噪聲的信號。

3 在線故障診斷系統(tǒng)設(shè)計(jì)

3.1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

以LabVIEW軟件為平臺，利用MATLAB腳本編程，開發(fā)了柴油機(jī)故障在線診斷系統(tǒng)。系統(tǒng)通過實(shí)時采集柴油機(jī)工作時的聲音，轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號輸入，進(jìn)行降噪處理，計(jì)算信號的關(guān)聯(lián)維數(shù)，將關(guān)聯(lián)維數(shù)作為柴油機(jī)故障診斷的特征，與特征數(shù)據(jù)庫進(jìn)行匹配診斷柴油機(jī)狀態(tài)。系統(tǒng)主要包括聲音信號采集、信號處理、故障特征提取、故障診斷四大部分?；窘Y(jié)構(gòu)如圖4所示。

3.2 硬件設(shè)計(jì)

系統(tǒng)硬件部分主要包括聲音傳感器、數(shù)據(jù)采集卡、工控機(jī)，其結(jié)構(gòu)如圖5。

數(shù)據(jù)采集卡使用計(jì)算機(jī)聲卡。計(jì)算機(jī)聲卡可對音頻信號實(shí)現(xiàn)雙聲道16位、高保真的數(shù)據(jù)采集，最高采樣率可達(dá)44.1 kHz，具有較高的采樣頻率與精度，而音頻范圍為20 Hz-20 kHz，滿足柴油機(jī)聲信號的量化精度和采樣率。另外，LabVIEW中提供了一系列使用與聲卡有關(guān)的接口函數(shù)，可以訪問、采集緩沖區(qū)中任意位置的數(shù)據(jù)，開發(fā)靈活方便，滿足實(shí)時采集的需要。

工控機(jī)采用研華品牌，該種工控機(jī)能在惡劣的環(huán)境中保證系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行，并能承受環(huán)境的高（低）溫、振動、電磁干擾、潮濕、粉塵等不利因素，適合在柴油機(jī)房使用。

3.3 軟件設(shè)計(jì)

系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)對柴油機(jī)聲音信號采集、小波降噪、歸一化、計(jì)算關(guān)聯(lián)維數(shù)、診斷顯示的功能。軟件界面及G語言代碼結(jié)構(gòu)如圖6所示，包括聲音信號采集、信號預(yù)處理、故障特征提取、故障診斷四個部分。

(a)軟件界面

(b)G語言代碼結(jié)構(gòu)

圖6 軟件結(jié)構(gòu)圖

故障特征提取的關(guān)鍵是關(guān)聯(lián)維數(shù)的計(jì)算，關(guān)聯(lián)維數(shù)的計(jì)算非常復(fù)雜，其中有大量矩陣向量運(yùn)算，調(diào)用MATLAB進(jìn)行計(jì)算將極大的提高準(zhǔn)確率和運(yùn)行速度。計(jì)算流程如圖7所示。

4 試驗(yàn)分析

試驗(yàn)以東風(fēng)4135AD四缸直噴式柴油機(jī)在工作過程中的聲音信號為采集對象，采樣頻率設(shè)為22.1 kHz，設(shè)定了三種轉(zhuǎn)速，分別為800 r/min、1300 r/min、1500 r/min。通過模擬第一缸不供油和調(diào)整第一缸進(jìn)氣門的氣門間隙的方法共設(shè)計(jì)了三種故障，分別為：第一缸不工作，第一缸進(jìn)氣門間隙?。ㄕ?.25～0.3 mm，調(diào)整為0.1 mm），第一缸進(jìn)氣門間隙大（調(diào)整為0.5 mm）。采集時采用多點(diǎn)測量，并且所有的數(shù)據(jù)均在柴油機(jī)無負(fù)載的情況下測得。不同轉(zhuǎn)速、不同測點(diǎn)，每種工況都采集了10組數(shù)據(jù)，每組數(shù)據(jù)取2000個點(diǎn)。

十組數(shù)據(jù)的局部斜率如圖8所示，可見柴油機(jī)聲音信號的無標(biāo)度區(qū)間（圖中標(biāo)注處）非常明顯，并且不同組別數(shù)據(jù)的無標(biāo)度區(qū)間近似相同，它們的局部斜率在無標(biāo)度區(qū)間里也基本重合，反映出在同一測點(diǎn)、同一工況下十組數(shù)據(jù)具有同樣的關(guān)聯(lián)維數(shù)。

同一轉(zhuǎn)速下，不同工況的關(guān)聯(lián)維數(shù)變化范圍明顯不同，并且區(qū)間沒有重疊，可以根據(jù)不同工況下關(guān)聯(lián)維數(shù)變化區(qū)間來建立故障特征庫。

5 結(jié)束語

本文分析了柴油機(jī)聲信號的分形特征，將標(biāo)度曲線的無標(biāo)度區(qū)域局部斜率作為特征關(guān)聯(lián)維數(shù)，用來判別柴油機(jī)的工作狀態(tài)。利用LabVIEW平臺開發(fā)了在線故障診斷系統(tǒng)，并以東風(fēng)4135AD四缸直噴式柴油機(jī)作為對象進(jìn)行試驗(yàn)，分析了四種工況下柴油機(jī)聲信號的局部斜率特征，建立了關(guān)聯(lián)維數(shù)特征庫。

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Study of Diesel Engine Fault on-line Diagnosis System Based on Fractal Characteristics of Acoustic Signal

Yang Tao

(PLA 65056 Unit , Tieling 211002, Liaoning, China)

TK428

A

1003-4862（2018）07-0042-05

2018-03-15

楊濤（1987-）,男，碩士。研究方向：柴油機(jī)。