朱繼安，劉義

(1.重慶機電職業(yè)技術(shù)大學(xué) 電氣電子學(xué)院， 重慶 400036；2.重慶紅巖內(nèi)燃機有限責(zé)任公司， 重慶 400712)

0 引言

配氣機構(gòu)是柴油機的重要組成部件，其中配氣機構(gòu)的氣門組件工作環(huán)境最為惡劣，受頻繁沖擊負荷作用，產(chǎn)生變形；受高溫高壓燃氣沖刷，產(chǎn)生高的熱應(yīng)力；潤滑條件差，是柴油機的主要故障點之一。柴油機工作時，配氣機構(gòu)的氣門、推桿、挺柱等零件因溫度升高而伸長，為了保證在熱態(tài)下氣門的密封性，必須在氣門與搖臂等傳動件之間留有緩沖配氣機構(gòu)熱膨脹的冷間隙和防止凸輪直接作用于氣門的熱間隙。一般在常溫下，進氣門冷間隙為0.20～0.35 mm，排氣門冷間隙在0.30～0.40 mm。在柴油機使用中，由于零件的磨損與變形，氣門間隙會逐漸增大，造成進、排氣門遲開、早關(guān)，導(dǎo)致進、排氣時間變短，進氣不足，排氣不凈，致使柴油機的動力性與經(jīng)濟性下降，同時使各零件之間撞擊和磨損加劇，噪聲增大。若氣門間隙過小，則會引起氣門密封不嚴而漏氣，導(dǎo)致柴油機功率下降，油耗增加，甚至燒壞氣門組件。因此，對氣門間隙的檢測和故障診斷引起了大量專家學(xué)者理論研究和實踐，如費紅姿[1]等在柴油機上模擬氣門間隙異常、氣門漏氣等故障，采用階比跟蹤方法重采樣柴油機缸蓋振動角度域信號并進行EMD經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解和Hilbert-Huang變換等算法提取反映柴油機氣門故障的特征參數(shù)，實現(xiàn)柴油機氣門間隙故障診斷；江志農(nóng)[2]等利用Teager能量算子提出基于能量算子梯度鄰域的振動自適應(yīng)提取柴油機氣門間隙故障在線診斷方法等，取得了一些成果，但存在模式混淆或干擾造成振動時刻檢測誤差大的問題。本文采集汽缸蓋上的振動信號，避免模式混淆而采用基于變分模態(tài)VMD算法對振動信號進行分解，計算多模態(tài)分量IMF的相對頻譜能量矩得到柴油機氣門間隙故障特征參數(shù)，采用概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對進排氣門間隙等進行故障診斷方法的研究。

1 柴油機振動信號采集與處理

1.1 柴油機振動信號采集

汽缸蓋上的振動信號源非常豐富，但主要成分是進排氣門開、關(guān)產(chǎn)生的振動和燃油燃燒氣壓帶來的振動，振動信號能夠反映柴油機內(nèi)部零部件的工作狀況。通過安裝在柴油機缸蓋上部的壓電加速度傳感器和數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)采樣振動信號，得到原始的振動離散信號X(n)。該振動信號很明顯地表現(xiàn)出進排氣門開/關(guān)和燃油燃燒氣壓帶來的振動[3]。

1.2 原始采樣數(shù)據(jù)的處理

柴油機缸蓋振動信號是一種非線性、非平穩(wěn)信號。針對這類信號處理，學(xué)者們提出了多種方法，如小波變換、EMD分解、EEMD分解、LMD分解等算法，小波變換存在基函數(shù)和噪音閾值先驗選擇問題；經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸釫MD方法可根據(jù)信號本身的時間尺度特征自適應(yīng)地將原始采樣信號分解為一系列本征模式分量IMF的線性和，比小波變換有了進步，但EMD方法存在模式混淆和端點效應(yīng)等問題，為克服模式混淆問題，集成經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸釫EMD算法應(yīng)運而生。該方法從噪聲利用的角度，對信號添加白噪聲來改善傳統(tǒng)EMD方法的模式混淆問題，然而EEMD的應(yīng)用效果依賴于添加的白噪聲大小和總體平均次數(shù)，缺乏可靠通用的噪聲協(xié)助準則。為避免上述各種信號分解算法的不足，本文采用變分模態(tài)VMD信號分解算法。

1.2.1 變分模態(tài)分解VMD算法

變分模態(tài)分解VMD算法是一種完全非遞歸自適應(yīng)信號分解方法，它可有效避免EMD等算法產(chǎn)生的模態(tài)混淆和端點效應(yīng)問題，其整體框架是變分問題[4]。根據(jù)預(yù)設(shè)模態(tài)分量個數(shù)K對信號進行分解，將原始信號f(x)分解為K個中心頻率為ωk模態(tài)函數(shù)uk，輸入信號被分解為K個IMF分量。

VMD算法重新定義本征模態(tài)分量IMF為一調(diào)幅調(diào)頻分量：

uk(t)=Ak(t)cos (Ф(t))

(1)

式中：Ф(t)為非遞減函數(shù)，Ak(t)≥0。

(2)

式中：{uk}={u1，u2,…,uK}為分解得到的K個模態(tài)分量；{ωk}={ω1,ω2,…,ωK}為各模態(tài)分類的頻率中心；δ(t)為脈沖函數(shù)；?t(·)表示函數(shù)對t求偏導(dǎo)。

L({uk}，{ωk}，λ)=

(3)

(4)

(5)

(6)

式中：n為迭代次數(shù)；g∈[1,K];Γ為更新因子；ε為一正數(shù)，代表精度。

(7)

利用Parseval/Plancheral傅里葉等距變換，解式(4)、(5)、(6)得：

(8)

(9)

(10)

1.2.2 VMD分解多模態(tài)分量IMF的能量矩分析

VMD具有較好的信號分解能力，能將信號不同頻帶成分進行有效地分離并且隨著柴油機故障的發(fā)展，振動信號不同分量的能量會發(fā)生變化，其頻率成分也會隨之變化。在此，通過計算各IMF分量的相對頻譜能量矩，提取柴油機缸蓋振動信號特征值，進一步對柴油機氣門故障進行診斷[5]。

頻譜能量矩定義如下：

令缸蓋振動信號x(t)=u0(t),則缸蓋振動信號及其IMF分量的頻譜能量矩Mk為

(11)

式中：ω為頻率變量，Uk(ω)為uk(t)對應(yīng)的頻域函數(shù)，k=0,1,2，…,K。

進一步定義相對頻譜能量矩mk為：

(12)

式中：X(ω)為x(t)的頻譜函數(shù)，Mmax為式(11)中Mk的最大值。

1.2.3 振動信號的特征提取

相對頻譜能量矩特征不僅能反映信號自身及其IMF分量的頻率信息，而且反映了它們的能量特征，刻畫了信號能量和頻率的綜合特征，全面描述了柴油機缸蓋振動信號特征[5]。

基于VMD的柴油機氣門間隙故障診斷特征參數(shù)提取步驟：

1) 采樣不同氣門間隙下的缸蓋振動信號，得到原始振動信號數(shù)據(jù)樣本；

2) 對采集的振動信號進行VMD分解，得到不同間隙下的多模態(tài)分量IMF；

3) 計算每個氣門間隙IFM的相對頻譜能量矩，得到相應(yīng)柴油機氣門間隙故障診斷特征參數(shù)。

2 柴油機實驗實測信號分析和故障診斷樣本的獲取

本實驗在4135四缸四沖程柴油機上進行，發(fā)動機轉(zhuǎn)速為1 500 r/min,輸出功率為5 kW。測試平臺如圖1所示。

圖1 柴油機故障診斷實驗測試平臺

由于柴油機做周期性旋轉(zhuǎn)，檢測凸輪軸旋轉(zhuǎn)的判缸信號和曲軸轉(zhuǎn)速信號相結(jié)合作為采樣缸蓋振動信號的同步信號，使采樣的缸蓋振動信號為整周期內(nèi)振動信號，缸蓋振動信號采樣頻率為50 kHz。實驗工況如表1所示。

表1 實驗間隙工況

在氣門間隙偏小、氣門間隙偏大、氣門間隙大和正常間隙運行4種狀態(tài)下進行。

實驗按下列步驟進行：

1) 同步等時間間隔采樣缸蓋振動信號；

2) 完成零均值化、剔除異常值、去除趨勢項[6]；

3) 階比跟蹤等角度樣條插值重采樣得到原始的缸蓋振動采樣角域信號；

4) 接著對得到的角域信號完成VMD分解(K=4、α=2 000)[7]，如圖2所示；

圖2 VMD分解IMF分量時域圖

5) 對原始振動信號及其4個IMF分量進行能量矩計算；

6) 得到每種運行狀態(tài)下缸蓋振動信號的特征數(shù)據(jù)mk。

每種運行狀態(tài)完成振動信號5周期采樣樣本，得到的樣本相對頻譜能量矩見圖3，其中樣本號1～5為A工況運行的缸蓋振動信號5個樣本的特征數(shù)據(jù)，6～10為B工況的，11～15為C工況的，16～20為D工況的。如圖3所示，只有m3和m4的相對頻譜能量矩可以作為特征參數(shù)用于建立概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)柴油機氣門間隙故障診斷的訓(xùn)練樣本，如表2所示。

圖3 樣本相對頻譜能量矩

3 概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PNN是以Parazen窗口函數(shù)為激活函數(shù)的一種前向傳播網(wǎng)絡(luò)，不需要反向傳播優(yōu)化參數(shù)，PNN結(jié)合貝葉斯決策來判斷測試樣本的類別。PNN吸收徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和經(jīng)典概率密度估計原理的優(yōu)點，其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RBF的相似特別適合用于模式分類場合，故障診斷就是模式分類的一種特例。PNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)由輸入層、隱含層、求和層和輸出層等四層組成，輸入層神經(jīng)元數(shù)量為樣本向量維數(shù)，隱含層的神經(jīng)元數(shù)量為訓(xùn)練樣本數(shù)，求和層神經(jīng)元數(shù)量為分類類型數(shù)量，輸出層只有一個神經(jīng)元。

3.1 概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PNN的訓(xùn)練過程

PNN的訓(xùn)練過程就是確定訓(xùn)練樣本和優(yōu)化平滑因子σ的過程。

3.1.1 確定訓(xùn)練樣本

設(shè)某類別Ci有m個訓(xùn)練樣本,再進行以下操作：

① 將監(jiān)測對象運行于類別Ci狀態(tài)并采集h個樣本的原始數(shù)據(jù)，h>m；

② 對采集的h個樣本數(shù)據(jù)采用VMD分解得到相應(yīng)的IMF分量；

③ 計算IMF分量相對頻譜能量矩作為故障診斷的特征參數(shù)并制成采樣樣本；

④ 采用K聚類算法將h個采樣樣本聚類為m個訓(xùn)練樣本。

3.1.2 優(yōu)化平滑因子σ

采用粒子群尋優(yōu)算法優(yōu)化平滑因子σ。將已知類別樣本作為優(yōu)化樣本，改變σ值，驗證優(yōu)化樣本的分類正確性，追求最高的分類正確率，得到優(yōu)化的平滑因子σ。

4 柴油機氣門間隙故障診斷用概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)成

如表2所示，將氣門間隙小、氣門間隙偏大、氣門間隙大、氣門間隙正常等4個運行工況下VMD分解的IMF3分量和IMF4分量的相對頻譜能量矩m3和m4作為柴油機氣門間隙特征參數(shù)，也作為概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層的2個輸入神經(jīng)元；8個訓(xùn)練樣本作為隱含層的8神經(jīng)元，表2中行數(shù)據(jù)作為隱含層的聚類中心Xi向量；求和層采用4個神經(jīng)元，進行歸類平均概率的計算；輸出層為一個神經(jīng)元，得出故障判別結(jié)果。即本柴油機燃油噴射系統(tǒng)故障診斷概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為2-8-4-1。

表2 柴油機氣門間隙故障診斷訓(xùn)練樣本

5 柴油機氣門間隙故障診斷用概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的檢驗

柴油機按轉(zhuǎn)速1 500 r/min和5 kW負載分別運行在氣門間隙小、氣門間隙偏大、氣門間隙大、氣門間隙正常等4種工況下，采用優(yōu)化平滑因子和未優(yōu)化平滑因子兩種概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行工況判斷，每種網(wǎng)絡(luò)每種工況連續(xù)4 h，故障診斷100次，記錄運行工況誤判的次數(shù)。檢驗記錄如表3所示。

表3 故障診斷檢驗表

由表3可知，平滑因子優(yōu)化后，工況診斷正確率有明顯提高。

6 結(jié)論

1) 柴油機氣門間隙故障造成柴油機動力性和經(jīng)濟性下降，是柴油機常見主要故障之一，需要及時對該類故障進行診斷和維護維修。

2) 實驗數(shù)據(jù)表明采用變分模態(tài)VMD對柴油機缸蓋振動信號進行分解并計算多模態(tài)分量IMF相對頻譜能量矩可有效提取柴油機氣門間隙故障特征參數(shù)，采用粒子算法對概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)平滑因子尋優(yōu)能明顯提高基于概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的柴油機氣門間隙故障診斷正確率。

3) 對柴油機缸蓋振動信號采用的變分模態(tài)VMD分解算法是一種完全非遞歸信號分解算法，它可有效避免EMD等算法產(chǎn)生的模態(tài)混淆和端點效應(yīng)問題，得到清晰中心頻率和IMF分量，是比較先進的信號分解算法。

4) 本文提出的基于缸蓋振動信號相對頻譜能量矩和優(yōu)化概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的柴油機氣門間隙故障診斷方法能夠有效提高故障診斷正確率，是柴油機故障診斷領(lǐng)域的有益嘗試。本方法僅在4135四缸四沖程柴油機進行了實驗驗證，在其他型號規(guī)格柴油機的適用泛化性上還需要進一步的實驗驗證。