周玉豐

（四川信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院，四川 廣元 628017）

柴油機(jī)故障診斷試驗(yàn)研究

周玉豐

（四川信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院，四川 廣元 628017）

為了對(duì)柴油機(jī)故障類型進(jìn)行準(zhǔn)確診斷，根據(jù)研究?jī)?nèi)容，設(shè)計(jì)出了合理的試驗(yàn)測(cè)試診斷系統(tǒng)，并根據(jù)“最近”原則選擇測(cè)點(diǎn)位置。通過從柴油機(jī)缸蓋振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行特征提取，對(duì)所測(cè)取的信號(hào)通過小波分解及重構(gòu)后重新提取時(shí)域、頻域特征參數(shù)，從而可判斷故障類型。經(jīng)過驗(yàn)證，所判斷出的故障類型正好為所設(shè)定的故障，由此表明該方法的正確性。

故障診斷；試驗(yàn)研究；測(cè)試系統(tǒng)；振動(dòng)信號(hào)；小波變換

1 引 言

柴油機(jī)是一種常見的往復(fù)式動(dòng)力機(jī)械，在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中具有重要的作用，它的運(yùn)行安全是生產(chǎn)安全的重要組成部分。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，柴油機(jī)故障診斷技術(shù)進(jìn)入了智能化的階段，檢測(cè)項(xiàng)目更加豐富，診斷的準(zhǔn)確性也大大提高[1-2]。聲振診斷法是診斷柴油機(jī)工作狀態(tài)的既普遍又行之有效的方法，現(xiàn)在大多數(shù)針對(duì)柴油機(jī)系統(tǒng)的診斷系統(tǒng)都是以這種方法為基礎(chǔ)的，因而得到了廣泛的應(yīng)用[3]，同時(shí)也可為柴油機(jī)故障診斷專家系統(tǒng)提供必需的技術(shù)參數(shù)[4]。國(guó)外用聲振診斷技術(shù)來研究柴油機(jī)的故障目前已取得突破性進(jìn)展[5-6]。世界航運(yùn)先進(jìn)國(guó)家已逐步將此項(xiàng)技術(shù)應(yīng)用到船舶柴油機(jī)，利用時(shí)頻分析、小波分析等信號(hào)分析與處理方法來處理柴油機(jī)表面振動(dòng)信號(hào)[7]。我國(guó)從20世紀(jì)80年代初開始對(duì)往復(fù)式內(nèi)燃機(jī)故障診斷作探索性研究并取得了較好的成果，也開發(fā)出了自己的智能診斷儀器。如DCM-I型柴油機(jī)智能診斷儀[8]、DEFD系統(tǒng)等，可在不解體的條件下診斷一些常見的柴油機(jī)故障[9]。

柴油機(jī)是一個(gè)非常復(fù)雜的動(dòng)力系統(tǒng)，其結(jié)構(gòu)及機(jī)械運(yùn)動(dòng)形式的復(fù)雜性、產(chǎn)生振動(dòng)因素的多樣性，決定著振聲法診斷柴油機(jī)故障的困難性。該文在設(shè)計(jì)出合理的試驗(yàn)測(cè)試診斷系統(tǒng)基礎(chǔ)上，對(duì)所測(cè)取的信號(hào)通過小波變換后判斷故障類型。

2 測(cè)試診斷系統(tǒng)

2.1 測(cè)試系統(tǒng)的組成

柴油機(jī)動(dòng)態(tài)信號(hào)測(cè)試系統(tǒng)包括信號(hào)的檢測(cè)和轉(zhuǎn)換、信號(hào)的調(diào)理、信號(hào)處理、顯示與記錄。傳感器受被測(cè)量的直接作用，按一定規(guī)律將被測(cè)量轉(zhuǎn)換成電量輸出。信號(hào)調(diào)理環(huán)節(jié)把來自傳感器的信號(hào)轉(zhuǎn)換成更適合于進(jìn)一步傳輸和處理的信號(hào)，多數(shù)情況是電信號(hào)之間的轉(zhuǎn)換。信號(hào)處理環(huán)節(jié)接受來自信號(hào)調(diào)理環(huán)節(jié)的信號(hào)，進(jìn)行各種運(yùn)算、濾波、分析，將結(jié)果輸出至顯示、記錄。信號(hào)顯示記錄環(huán)節(jié)以觀察者易于識(shí)別的形式來顯示測(cè)量結(jié)果，或?qū)y(cè)量結(jié)果存儲(chǔ)，供必要時(shí)使用。為了保證測(cè)量結(jié)果的準(zhǔn)確性，必須使各環(huán)節(jié)的輸出量與輸入量之間保持一一對(duì)應(yīng)和盡量不失真的關(guān)系，并且盡可能地減小或消除各種干擾。

試驗(yàn)數(shù)據(jù)是從X4105BD2型柴油機(jī)上測(cè)取的，測(cè)試系統(tǒng)如圖1所示。測(cè)量的信號(hào)為缸蓋的振動(dòng)加速度信號(hào)，從飛輪上測(cè)量角位移信號(hào)與上止點(diǎn)信號(hào)。

圖1 試驗(yàn)測(cè)試系統(tǒng)簡(jiǎn)圖

2.2 測(cè)點(diǎn)位置選擇

柴油機(jī)結(jié)構(gòu)復(fù)雜、零件眾多，這些零件都同時(shí)工作著，每一個(gè)零件都和與其相連的其他零件發(fā)生著碰撞，各種振動(dòng)信號(hào)相互疊加、相互調(diào)制、相互激發(fā)，形成極其復(fù)雜的信號(hào)。同時(shí)，雖然柴油機(jī)的各個(gè)零件之間相互連接形成一個(gè)整體，但是并不是在柴油機(jī)的任何位置測(cè)量，都可以得到同樣清晰可辨的信號(hào)的。不合理的測(cè)點(diǎn)將導(dǎo)致所測(cè)信號(hào)中有用信息過少，有可能因此而得出錯(cuò)誤的結(jié)論，失去使用價(jià)值。

實(shí)際測(cè)試中一般都采用“最近”原則，把最接近故障點(diǎn)的部位作為測(cè)點(diǎn)，而且要清除測(cè)點(diǎn)表面的污垢、漆皮的影響。在該文的試驗(yàn)中，模擬的是噴有壓力過小、噴油提前角提前5°～6°等故障，測(cè)點(diǎn)位置選在1缸缸蓋上，同時(shí)測(cè)上止點(diǎn)及角位移信號(hào)，如圖2所示。測(cè)試現(xiàn)場(chǎng)測(cè)量系統(tǒng)及儀器如圖3所示。

圖2 測(cè)點(diǎn)布置簡(jiǎn)圖

圖3 試驗(yàn)測(cè)試現(xiàn)場(chǎng)照片

2.3 測(cè)試對(duì)象及測(cè)量參數(shù)選擇

測(cè)試對(duì)象參數(shù)如下：柴油機(jī)型號(hào)X4105BD2、額定轉(zhuǎn)速1500 r/min、標(biāo)定功率35.3kW、質(zhì)量400kg、發(fā)電機(jī)型號(hào)TMW－200M－4。

所用儀器包括JWY-30C直流穩(wěn)壓電源、便攜式數(shù)據(jù)采集箱、601A11加速度傳感器、482A22電荷放大器、SJ4A高精度電渦流傳感器、筆記本電腦。

測(cè)試方法為接觸法測(cè)量，即將加速度傳感器吸附在柴油機(jī)缸蓋及缸壁上進(jìn)行測(cè)量。

在信號(hào)采集過程中，采樣間隔Δt和數(shù)據(jù)長(zhǎng)度N的合理選擇至關(guān)重要，影響到采集的信號(hào)能否真實(shí)反映動(dòng)態(tài)信號(hào)的全貌。Δt過大，會(huì)引起低頻率混疊，而且會(huì)漏掉一些感興趣的高頻分量；Δt過小，當(dāng)采樣的數(shù)據(jù)長(zhǎng)度一定時(shí)就會(huì)影響總的采樣時(shí)間。Δt的選取還需考慮A/D轉(zhuǎn)換裝置的采樣速度。由于柴油機(jī)飛輪齒數(shù)為96齒，當(dāng)柴油機(jī)以額定轉(zhuǎn)速n=1500 r/min工作時(shí)，其脈沖頻率為：

為保證脈沖波形的真實(shí)性，每個(gè)脈沖至少需采集5個(gè)點(diǎn)，同時(shí)兼顧到數(shù)采箱的最高采樣頻率100 kHz且6個(gè)通道同時(shí)采集，因此在試驗(yàn)時(shí)取采樣頻率fs=12.5 kHz?？紤]到采樣長(zhǎng)度應(yīng)盡量包含較多的信息，在此取采樣長(zhǎng)度為N＝8192。

3 小波變換

小波是一種特殊的長(zhǎng)度有限、均值為0的波形。由于小波具有良好的時(shí)域和頻域局部化性質(zhì)，因而廣泛應(yīng)用在工程分析領(lǐng)域。在機(jī)械狀態(tài)監(jiān)測(cè)與診斷中，小波分析的主要應(yīng)用是對(duì)機(jī)械動(dòng)態(tài)信號(hào)進(jìn)行處理。

利用小波變換進(jìn)行信號(hào)分析的實(shí)質(zhì)是利用其多分辨分解的特性從含有大量背景噪音信號(hào)中提取有用信號(hào)，實(shí)現(xiàn)去噪及特征提取，重新構(gòu)建分析信號(hào)[10-11]。下面來看一下利用小波變換以后的特征參數(shù)進(jìn)行分析。

課堂創(chuàng)作的第二步，提供南京風(fēng)景圖片7幅，指導(dǎo)學(xué)生創(chuàng)作對(duì)聯(lián)。提供的圖片都是學(xué)生熟悉的南京風(fēng)景。有了上面的預(yù)熱，學(xué)生個(gè)個(gè)摩拳擦掌，躍躍欲試，很快有了成果：

3.1 小波變換后的時(shí)域分析

3.1.1 建立標(biāo)準(zhǔn)模式

圖4 小波消噪后的各工況時(shí)域波形

圖4是通過db8小波3層分解、1層高頻重構(gòu)后，所得不同工況下的時(shí)域波形。比較經(jīng)過小波消噪后所得的振動(dòng)時(shí)域波形與沒有消噪時(shí)的波形，可以看出，當(dāng)信號(hào)經(jīng)過小波分解與重構(gòu)后，其原來所帶有的大量噪音信號(hào)基本上被去除干凈，而所重構(gòu)出來的信號(hào)則主要是包含故障信息的信號(hào)，這里便可看出小波變換所起的濾波器的作用。

表1是重構(gòu)出的各種工況下的時(shí)域特征參數(shù)。從表1可知，小波變換后所得各特征參數(shù)與原始信號(hào)的特征參數(shù)有所不同，這點(diǎn)正體現(xiàn)了小波變換的作用。但此次重構(gòu)從整體來看，各工況特征參數(shù)的變化趨勢(shì)（變大或變小）與原信號(hào)基本一致。通過分析可知，信號(hào)經(jīng)過小波變換后更能接近原故障信號(hào)。

表1 各典型故障消噪后時(shí)域特征參數(shù)1）

3.1.2 檢測(cè)待檢信號(hào)

現(xiàn)重新選取兩待檢信號(hào)，經(jīng)db8小波3層分解后，利用其1階高頻重新構(gòu)造出時(shí)域信號(hào)，所構(gòu)造出的時(shí)域信號(hào)波形如圖5所示。

圖5 待檢信號(hào)小波變換后的時(shí)域波形

表2 待檢信號(hào)小波變換后的時(shí)域特征參數(shù)

表3 小波變換后待檢信號(hào)與標(biāo)準(zhǔn)模式之間的距離

從時(shí)域信號(hào)中則可得到其時(shí)域特征參數(shù)如表2所示。

3.1.3 故障判斷

重新求取小波變換后兩待檢信號(hào)與標(biāo)準(zhǔn)模式之間的距離，如表3所示。

圖6 小波變換后的各工況頻域波形

從表3可以看出，兩待檢信號(hào)仍然可判斷為第一缸供油壓力過小和供油提前角提前5°～6°。小波變換后所得到的結(jié)果要好于原始信號(hào)在時(shí)域中的距離，這從另一方面也更好地說明了小波變換后所得到的信號(hào)更接近原始故障信號(hào)。

3.2 小波變換后的頻域分析

3.2.1 建立標(biāo)準(zhǔn)模式

圖6是我們通過db8小波3層分解、1層高頻重構(gòu)后，所得不同工況下的頻域波形。表4是重構(gòu)出的各種工況下的頻域特征參數(shù)。

表4 小波變換后各工況下的頻域特征參數(shù)1）

3.2.2 檢測(cè)待檢信號(hào)

現(xiàn)重取兩待檢信號(hào)，同樣在上面的故障模式中，信號(hào)重構(gòu)后的頻域波形如圖7所示（各截取其中一段）。

圖7 兩待檢信號(hào)小波變換后的頻域波形

從時(shí)域信號(hào)中則可得到其頻域特征指標(biāo)如表5所示。

3.2.3 故障判斷

重新求取小波變換后兩待檢信號(hào)與標(biāo)準(zhǔn)模式之間的距離，見表6。

表5 兩待檢信號(hào)重構(gòu)后的頻域特征指標(biāo)

表6 頻域下待檢信號(hào)與標(biāo)準(zhǔn)模式小波變換后的距離

從表6所得距離很容易看出待檢信號(hào)1屬于噴油壓力過小，而待檢信號(hào)2則屬于噴油提前角提前5°～6°。

從分析可知，小波變換更容易判別故障類型，這主要是由于當(dāng)信號(hào)經(jīng)過小波變換后，其噪聲得到很大的濾除，所得信號(hào)更接近故障原始信號(hào)，從而提高了判斷的準(zhǔn)確性。

4 結(jié)束語

小波變換是現(xiàn)代信號(hào)特征提取的一種有效手段，小波分析實(shí)際上就是一種濾波器，它可以實(shí)現(xiàn)對(duì)信號(hào)的多分辨率分解與重構(gòu)，從而可以提取出所需要的故障特征信息，進(jìn)而對(duì)所得到的各種信號(hào)先經(jīng)過小波變換，重構(gòu)出各工況下的時(shí)域、頻域信號(hào)，再擬合出各工況下信號(hào)經(jīng)小波變換后的特征指標(biāo)擬合曲線，形成標(biāo)準(zhǔn)模式。通過擬合曲線間距離能夠很容易地判斷出兩待檢信號(hào)的故障類別，而且判別效果比較明顯。但是由于在試驗(yàn)中主要針對(duì)單一故障進(jìn)行設(shè)置及判斷，因而對(duì)復(fù)合故障的判斷還需要進(jìn)一步研究。同時(shí)需要將該方法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、專家系統(tǒng)等現(xiàn)代診斷方法結(jié)合起來研究，以適應(yīng)柴油機(jī)故障診斷智能化、不解體化、高精度化的發(fā)展要求。

[1]仰德標(biāo)，明廷鋒.柴油機(jī)故障診斷研究綜述[J].武漢造船，2000，131（2）：26-29.

[2]廖 明，張文明，石博強(qiáng).柴油機(jī)故障診斷的現(xiàn)狀與展望[J].冶金設(shè)備，1998，112（6）：15-18.

[3]劉守道，張來斌，王朝暉.柴油機(jī)故障診斷的現(xiàn)代方法及展望[J].石油礦場(chǎng)機(jī)械，2000，29（1）：32-35.

[4]王江萍，屈梁生，沈玉娣.柴油機(jī)故障診斷技術(shù)的現(xiàn)狀與展望[J].機(jī)械科學(xué)與技術(shù)，1997，16（5）：878-882.

[5]Grossmann J，Morlet decomposition of hardy functions into square integrable wavelets of constant shape[J].SIAM J.Math.Anal.，1984，15（15）：723-736.

[6]Mallat S A.Wavelet tour of signal processing[M].San Diego：Academic Press，1998：43-47.

[7]楊叔子，鄭曉軍.人工智能與診斷專家系統(tǒng)[M].西安：西安交通大學(xué)出版社，1990.

[8]喻方平，金華標(biāo)，常 勇，等.船舶柴油機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)及故障診斷儀設(shè)計(jì)[J].武漢理工大學(xué)學(xué)報(bào)：交通科學(xué)與工程版，2002，26（3）：312-314.

[9]楊建國(guó)，周軼塵.用表面振動(dòng)信號(hào)診斷135型柴油機(jī)活塞－氣缸套的磨損狀態(tài)[J].小型內(nèi)燃機(jī)，1995，24（1）：11-14.

[10]劉松林，李才良.小波分析和曲線擬合法在柴油機(jī)聲信號(hào)處理中的應(yīng)用[J].內(nèi)燃機(jī)工程，2002，23（5）：19-22.

[11]葛哲學(xué)，王曉飛.Matlab 6.5輔助小波分析與應(yīng)用[M].北京：電子工業(yè)出版社，2003.

Study on fault diagnosis of diesel engine

ZHOU Yu-feng
（Sichuan College of Information Technology，Guangyuan 628017，China）

In order to diagnose the fault types of diesel engines accurately，a reasonable testing diagnosis system was designed according to the research works.Measuring points are selected according to the principle of proximity.The cylinder head vibration signal was measured and its features were extracted，the measured signals were decomposed and reconstructed by the wavelet transform，and then their time and frequency domain parameters were re-extracted，orderly the fault type can be determined.Experimental results prove the proposed method is practicable.

fault diagnosis； experimental study； testing system； vibration signal； wavelet transform

U469.74；TP277

A

1674-5124（2011）01-0005-05

2010-07-29；

2010-09-17

周玉豐（1973-），男，重慶長(zhǎng)壽區(qū)人，副教授，碩士，主要從事汽車技術(shù)和液壓與氣動(dòng)方面的應(yīng)用研究和教學(xué)工作。