賈翔宇， 賈繼德， 梅檢民， 張帥， 吳春志

(1. 軍事交通學院研究生管理大隊， 天津 300161； 2. 蚌埠汽車士官學校裝備技術(shù)系， 安徽 蚌埠 233011；3. 軍事交通學院軍用車輛系， 天津 300161)

一種基于廣義S變換增強的柴油機失火故障特征提取方法

賈翔宇1,2， 賈繼德3， 梅檢民3， 張帥1， 吳春志1

(1. 軍事交通學院研究生管理大隊， 天津 300161； 2. 蚌埠汽車士官學校裝備技術(shù)系， 安徽 蚌埠 233011；3. 軍事交通學院軍用車輛系， 天津 300161)

為有效提取柴油機缸蓋振動信號失火故障特征，提出一種基于廣義S變換增強的柴油機失火故障特征提取方法。首先根據(jù)柴油機燃燒過程與配氣相位的關系對信號進行等角度重采樣，然后利用廣義S變換對信號進行消噪處理，并按工作循環(huán)將信號的周期性瞬態(tài)特征進行同步增強。通過仿真信號驗證和某柴油機缸蓋振動信號的實例應用，結(jié)果表明，此方法能有效地提取柴油機缸蓋振動信號的失火故障特征，實現(xiàn)失火故障的準確診斷。

柴油機； 失火故障； 特征提取； 廣義S變換

柴油機失火故障是指單個或多個氣缸無法著火燃燒的現(xiàn)象。失火容易導致柴油機動力性下降、燃油經(jīng)濟性變差、可靠性降低和污染物排放增加等。為此，檢測發(fā)動機燃燒狀態(tài)，準確地判斷各缸做功狀況具有重要的現(xiàn)實意義。

柴油機缸蓋振動信號與缸內(nèi)燃燒狀態(tài)關系密切，可以作為缸內(nèi)燃燒狀態(tài)監(jiān)測診斷的分析信號[1-2]，然而該信號具有強烈的非平穩(wěn)周期循環(huán)特征[3]，且信噪比低，只有準確地提取這一特征，才能有效地診斷柴油機失火故障。目前，常用的非平穩(wěn)信號特征提取方法有短時傅里葉變換(STFT)、連續(xù)小波變換(CWT)、魏格納維爾分布(WVD)、希爾伯特黃變換(HHT)等。但每種方法都有其局限性，STFT采用固定窗函數(shù)，無法解決時間和頻率分辨率的矛盾[4]；CWT存在小波基函數(shù)的選擇問題[5]，且CWT的分解尺度與信號頻率無關，只與分析頻率有關，缺乏明顯的物理意義；WVD存在比較嚴重的干擾項[6]；HHT容易產(chǎn)生模式混淆，還存在“邊界效應”等問題[7-8]。

廣義S變換(Generalized S-transform，GST)是標準S變換的改進算法， GST繼承了標準ST的所有優(yōu)點，比如多分辨率、變換的無損性以及時頻分辨率與信號本身的直接相關性等等，并且通過引入調(diào)節(jié)因子，增強了GST的自適應性，克服了標準ST存在的不足，且提取的特征量對噪聲不敏感。這些獨特的優(yōu)勢，使得GST具有更強的非平穩(wěn)信號的處理能力，可以對柴油機非平穩(wěn)信號進行消噪處理與特征增強[9]。

本研究提出了一種基于廣義S變換增強(GST-Enhencement)的柴油機失火故障特征提取方法。首先根據(jù)柴油機燃燒過程與配氣相位的關系對柴油機缸蓋振動信號進行等角度重采樣，采用GST對信號進行消噪處理；然后，進一步按照工作循環(huán)將周期性瞬態(tài)特征向直角坐標系進行映射，消除循環(huán)波動的影響并顯著增強周期循環(huán)特征[10]。

1 基本原理

1.1 等角度重采樣

將信號的時域序列轉(zhuǎn)變?yōu)榈冉嵌鹊慕怯蛐蛄校窍瞧椒€(wěn)信號的循環(huán)波動干擾的一種有效方法。以第1缸壓縮上止點的轉(zhuǎn)速脈沖信號作為參考，對缸蓋振動信號進行等角度重采樣[11]。

假設柴油機曲軸轉(zhuǎn)角與時間滿足二次多項式關系：

(1)

式中：b0,b1,b2為待定系數(shù)，可以通過在式(1)中代入3個連續(xù)的轉(zhuǎn)速脈沖信號抵達的時間(t1,t2,t3)來求解。轉(zhuǎn)速脈沖的角度間隔是固定的(ΔΦ)，即

(2)

(3)

通過對方程(3)求解可得對應轉(zhuǎn)角變化的時間：

(4)

如果每轉(zhuǎn)取固定的數(shù)據(jù)點，即實現(xiàn)等角度變化。1.2 廣義S變換

如果確定性過程為x(t)∈L2(R)，則其廣義S變換可以表達為

(5)

式中：ω(τ,f)為高斯窗函數(shù)，

(6)

式中：k,p為調(diào)節(jié)因子，k>0，p>0。

由式(5)和式(6)可知，由于調(diào)節(jié)因子的存在，廣義S變換的自適應性得到顯著增強，有效地克服了標準S變換存在的不足。隨著k值增大，窗函數(shù)的寬度會向外延拓；隨著p值的增大，窗函數(shù)的寬度會向內(nèi)收縮。相較之下，p的調(diào)節(jié)對窗函數(shù)寬度影響更大。因此，為了達到最佳的時頻分辨率，實際應用中往往是通過調(diào)節(jié)參數(shù)p來實現(xiàn)自適應地調(diào)節(jié)的。

廣義S 變換的頻域表達式可以用Fourier變換的卷積定理得到：

(7)

式中：X(α+f)為確定性過程x(t)的傅里葉變換?；谑?7)，令f=n/(NT)，τ=jT，其離散廣義S變換可表達為

(8)

式中：T為確定性過程x(t)的時間采樣間隔；N為其采樣總點數(shù)；n=0,1,2,…N-1和j=0,1,2,…N-1分別代表時間和頻率。

2 仿真信號驗證

2.1 仿真信號的構(gòu)造

柴油機的缸蓋振動信號實際上是一種非平穩(wěn)信號，但是仍可以通過等角度采樣方法處理得到近似平穩(wěn)的周期信號。為了說明問題，本研究采用與缸

蓋振動信號相似的文獻[12]仿真信號。

x(k)=exp(-at)(sin2πf1kT+

sin2πf2kT)+n(t)。

式中：k為自然數(shù)；T為采樣時間間隔，取值5×10-5；fm為調(diào)制頻率，取值100 Hz；t取值為mod(kT,1/fm)；a為指數(shù)頻率，取值800 Hz；f1,f2為載波頻率，分別取值為3 kHz，7 kHz；n(t)為噪聲。

仿真信號的時域波形見圖1。圖1a為原始仿真信號，信號中包含多個干凈的瞬態(tài)沖擊成分；圖1b為加噪仿真信號，信號中瞬態(tài)沖擊成分被噪聲污染，增加了特征提取的難度。

圖1 仿真信號時域波形

2.2 多種時頻分析方法信號特征表示比較

分別應用STFT，CWT，WVD，HHT，GST以及GST-Enhencement等方法對原始仿真信號和加噪仿真信號進行時頻分析，結(jié)果見圖2。

3 柴油機失火故障特征提取實例

3.1 試驗條件

試驗在HJ493型4缸柴油機上進行，柴油機做功順序為1—3—4—2，做功間隔角為180°。在柴油機各缸缸蓋頂部安裝有603C01 ICP振動傳感器，在發(fā)動機曲軸前端凸緣位置安裝有霍爾式轉(zhuǎn)速傳感器。信號采集是在柴油機700 r/min的穩(wěn)定轉(zhuǎn)速下進行的，分別測得各缸完全斷油時缸蓋表面振動信號。采樣頻率為12 800 Hz，采樣時間2 s，獲得數(shù)據(jù)點的總長度為25 600。

3.2 故障特征提取方法應用

以柴油機正常燃燒狀態(tài)下的特征提取為例，對基于廣義S變換增強的柴油機失火故障特征提取方法進行進一步說明。圖3示出柴油機正常燃燒時振動信號的時域波形。

圖2 仿真信號時頻分析

圖3 時域波形

時域波形中包含著與柴油機燃燒過程密切相關的瞬態(tài)沖擊成分，然而這些沖擊成分出現(xiàn)的時刻以及幅值不斷變化，呈現(xiàn)非平穩(wěn)周期循環(huán)特征。

按照信號處理流程，將正常燃燒缸蓋振動信號進行處理：首先，對信號進行等角度重采樣(見圖4)；然后，利用廣義S變換對信號進行消噪處理，得到二維時頻分布；將周期性的瞬態(tài)特征向同一工作循環(huán)相應的角度范圍進行映射，最大限度地削弱循環(huán)波動的影響，達到故障特征增強的目的(見圖5)。

圖4 等角度重采樣

圖5 正常信號時頻分布

3.3 柴油機燃燒狀態(tài)監(jiān)測

按上述方法提取了柴油機各缸的失火故障特征，見圖6。通過圖6可以看出，0°～180°對應的能量較低，說明第1缸燃燒不良；圖6b中，540°～720°對應能量較低，說明第2缸燃燒不良；以此類推，圖6c和圖6d中，180°～360°和360°～540°的能量較低，說明第3缸和第4缸燃燒不良。由此可見，通過廣義S變換增強的柴油機失火故障特征提取方法，能較好地提取故障特征，有利于失火故障的準確診斷。

圖6 4種不同的柴油機燃燒狀態(tài)

4 結(jié)束語

基于廣義S變換增強的柴油機失火故障特征提取方法，可以有效地降低仿真信號的噪聲，且具有較高的時頻分辨率，更加形象直觀地呈現(xiàn)了信號特征。

應用該方法對某4缸柴油機失火故障特征進行提取，結(jié)果表明基于廣義S變換增強的柴油機失火故障特征提取方法能顯著增強柴油機失火故障特征，有助于準確診斷柴油機失火故障。

[1] Chang J S,Kim M,Min K D.Detection of misfires and knocks in spark ignition engines by wavelet transform of engine block vibration signals[J]．Measurement Science and Technology,2002,13(7):1108-1114.

[2] Liu Jianmin,Shi Yupeng,Qiao Xinyong,et al.Diesel misfire fault diagnosis and misfire cylinder ascertainment based on vibration signal explosion peak identification[C]//International Conference on Measuring Technology and Mechatronics Automation．Shanghai:IEEE,2011:1083-1086.

[3] 賈繼德,陳榮剛,陳劍.基于抽區(qū)間采樣的內(nèi)燃機狀態(tài)監(jiān)測方法研究[J]．內(nèi)燃機工程,2005,26(6):72-75.

[4] 孔翠蓮,周新志.基于伸縮窗口STFT的信號調(diào)制的識別研究[J]．四川大學學報,2012,49(4):811-816.

[5] 杜燦誼,楊志堅,丁康，等.小波分析在發(fā)動機失火監(jiān)測中的應用[J]．振動、測試與診斷,2011,31(3):318-322.

[6] ZOU Hongxing，DAI Qionghai.Non existence of time frequency Distribution Containing Gathering without cross-terms[J]．Science in China,ser.E,2001,31(4):348-354.

[7] 林麗,周霆,余輪.EMD算法中邊界效應處理技術(shù)[J]．計算機工程,2009,35(23):256-258.

[8] 樊新海,安鋼,張傳清,等.基于排氣噪聲EMD的柴油機失火故障診斷[J]．內(nèi)燃機工程,2010,31(1):78-81.

[9] 朱明.新穎的自適應時頻分布方法及在故障診斷中應用研究[D]．南昌：南昌航空大學,2015.

[10] Jia Jide,Zhang Lingling,Zeng Ruili,et al.Gear fault diagnosis based on polar diagram angle frequency distribution[J]．Transactions of the CSAE,2012,28(22):58-62.

[11] Jia Jide,Kong Fanrang,Wang Jianping,et al.Order Analysis of Internal Combustion Engine Signal Based on Instantaneous Frequency Estimation[J]．Chinese Internal Combustion Engine Engineering,2005,26(3):15-21.

[12] YUHTAY S.A complex filter for vibration signal demodulation in bearing defect diagnosis[J]．Journal of Sound and Vibration,2004,276(1/2)：105-119.

[編輯： 袁曉燕]

A Feature Extraction Method for Misfire Fault of Diesel Engine Based on Generalized S-Transform and Signal Enhancement

JIA Xiangyu1,2, JIA Jide3, MEI Jianmin3, ZHANG Shuai1, WU Chunzhi1

(1. Postgraduate Training Brigade, Military Transportation University, Tianjin 300161, China; 2. Department of Equipment Technology, Bengbu Automobile NCO Academy, Bengbu 233011, China; 3. Military Vehicle Department, College of Military Transportation, Tianjin 300161, China)

In order to extract the characteristic signal of the diesel engine misfire fault effectively, a misfire fault feature extraction method of diesel engine based on generalized S-transform and signal enhancement was proposed. Firstly, the signal was resampled according to the relationship between combustion process and valve timing of diesel engine. Then the signal was denoised by generalized S-transform and the periodic transient characteristics of the signal were synchronously enhanced according to the working cycle. According to the simulation signal verification and a diesel engine cylinder head vibration signal example application, the method could effectively extract the characteristic signal of the diesel engine misfire fault and realize the purpose of fault diagnosis.

diesel engine; misfire fault; feature extraction; generalized S-transform

2016-12-07；

2017-04-02

賈翔宇(1987—)，男，講師，碩士，主要研究方向為汽車故障智能檢測與診斷；kittyyoyo_jxy@126.com。

10.3969/j.issn.1001-2222.2017.02.012

TK421.24

B

1001-2222(2017)02-0067-05