李亞東 ,梁　奇

（杭州電子科技大學機械工程學院,杭州 310018）

基于小波分析氣門落座數(shù)據(jù)處理方法的研究

李亞東 ,梁奇

（杭州電子科技大學機械工程學院,杭州 310018）

本文主要提供了一種快速傅里葉變換（FFT）分析同小波包分析相聯(lián)合的數(shù)據(jù)處理方法。通過對處理后的加速度積分后所獲得的氣門速度數(shù)據(jù)信號，分析計算可得其干擾信號在數(shù)字濾波的基礎上減少了11.84%，氣門落座速度的精度也相對提升了15%，絕對誤差為6.59%。跟傳統(tǒng)的數(shù)字濾波器濾波的方式對比，此種方法有效提升了氣門落座動態(tài)數(shù)據(jù)的精度。

數(shù)字濾波器；快速傅里葉變換；小波包分析；氣門落座

0 　引言

本文主要針對使用常見的數(shù)字濾波器濾波方法在處理氣門落座動態(tài)數(shù)據(jù)時的缺陷，提出將快速傅里葉變換（FFT）分析與小波包分析相結合的數(shù)據(jù)處理方法，實現(xiàn)信號和誤差的濾波，有效地提高了數(shù)據(jù)的精度。

1　數(shù)字濾波器濾波分析氣門落座動態(tài)數(shù)據(jù)

氣門的動態(tài)數(shù)據(jù)在時域和頻域內(nèi)的區(qū)分不是很明顯，在時域內(nèi)，干擾信號總是存在；在頻域中，其信號不僅包含有與凸輪轉速同步的周期信號以外，還隱藏了氣門開啟和落座時的沖擊信號。而沖擊信號不是嚴格的周期信號，其在頻域和干擾噪聲有部分的重疊[1]。

本文采用高通濾波器，設置其低頻、高頻阻帶值為8Hz、10KHz，對氣門加速度信號做濾波處理。由結果分析可知，經(jīng)過數(shù)字濾波處理后其最大值由原始信號的10049m/s2變?yōu)榱?782m/s2，產(chǎn)生了2.65%的濾波誤差，其落座端的動態(tài)數(shù)據(jù)態(tài)勢也與原始信號在時間上有一定程度上的偏差。由此可見，濾波器在去除干擾信號的同時，真實信號也被削弱了，尤其是氣門落座段部分的高頻信號被削弱了。

2　小波分析氣門動態(tài)數(shù)據(jù)處理的拓展研究

小波變換具備多頻率分析信號的特征，是一種信號的時間-頻率分析方法，并且在時域、頻域內(nèi)均具有表征信號局部特征的功能。根據(jù)這個特點，將氣門落座的單個周期的動態(tài)數(shù)據(jù)分為工作段（A’-B）、落座段（B-C）、非工作段（A-A’和C-C’），如圖1所示。

圖1　氣門加速度曲線分段圖

2.1 FFT分析與小波包分析相結合去除干擾

小波包分析是由小波分析拓展而來，能夠對信號做更細致的分析和重構，可以同時對低頻信號和高頻信號做出分解，并在全局頻段內(nèi)對信號做細化，所以，用該方法可以去除夾雜在氣門加速度動態(tài)數(shù)據(jù)中的干擾[2]。對預處理后的氣門加速度數(shù)據(jù)各工作段進行FFT分析。整個頻域段均包含著落座段部分的真實信號，而干擾信號則主要存在于加速度曲線各段FFT變換后圖形的突變處和曲線的粗糙部分。結合上述分析可獲得干擾信號頻率范圍分別是：0-3階、145-148階、380-394階和438-442階。為了進一步去除干擾，必須對原始加速度數(shù)據(jù)信號進行442階以上的細分，即需要對其做9層小波包分解，其512階頻率信號則被分成了512個頻率段。再通過小波包對上述干擾頻率范圍進行重構從而消除干擾。

2.2 對比分析

經(jīng)過上述分解與重構，將常用數(shù)字濾波器去除干擾與小波包去除干擾所得的結果進行對比，效果如圖2所示。

圖2　常用數(shù)字濾波處理和小波處理后加速度曲線對比

對圖2中數(shù)字濾波去除干擾和小波包去除干擾的的氣門加速度曲線進行積分獲得氣門速度曲線，其對比圖如圖3所示。

圖3　處理后加速度曲線積分所得速度曲線對比

根據(jù)圖3的顯示分析可知，小波包處理和數(shù)字濾波處理后的速度信號，其最大值前者為2.936m/s，后者為2.555m/s，原始數(shù)據(jù)所得為3.142m/s。采用FFT分析與小波包分析相結合的方式處理氣門落座數(shù)據(jù)，通過對其積分后獲得的氣門速度信號，計算可得其干擾信號在數(shù)字濾波的基礎上減少了11.84%，氣門落座速度的精度也相對提升了15%，絕對誤差為6.59%。

3　結論

采用FFT分析與小波包分析相結合的方法去除干擾后，氣門的加速度曲線和積分后得到的氣門速度曲線的最大值不變，其真實性未受到影響，改善了數(shù)字濾波容易丟失真實信號的缺陷，有效的提高了配氣機構動態(tài)數(shù)據(jù)的精度。

[1]謝勇.發(fā)動機四氣門配氣機構系統(tǒng)分析研宄[D].上海交通大學碩士學位論文,2009.

[2] 何慶飛.基于奇異值分解和小波包分析的液壓泵振動信號特征提取方法[J].數(shù)據(jù)采集與處理,2012(02):241-247.

10.16640/j.cnki.37-1222/t.2016.21.208