張進(jìn)杰 常 坤 劉峰春 程貴健 魏琨竺 茆志偉*

(1.北京化工大學(xué) 發(fā)動(dòng)機(jī)健康監(jiān)控及網(wǎng)絡(luò)化教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 北京 100029； 2.中國(guó)北方發(fā)動(dòng)機(jī)研究所(天津),天津 300400； 3.大慶石化公司煉油廠, 大慶 163700； 4.西安現(xiàn)代控制技術(shù)研究所, 西安 710065)

引 言

發(fā)動(dòng)機(jī)氣門間隙的主要作用是為氣門組件受熱膨脹預(yù)留空間，防止出現(xiàn)因氣門組件受熱變形而導(dǎo)致的進(jìn)排氣效率降低甚至漏氣現(xiàn)象，進(jìn)而對(duì)機(jī)組性能造成負(fù)面影響。因此，合理設(shè)置氣門間隙對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)保持良好的動(dòng)力性能具有重要意義[1]。目前，針對(duì)柴油機(jī)氣門狀態(tài)的監(jiān)測(cè)大都是通過對(duì)缸蓋振動(dòng)信號(hào)的分析診斷實(shí)現(xiàn)[2-4]，而缸蓋振動(dòng)信號(hào)屬于典型的非平穩(wěn)、非線性振動(dòng)信號(hào)，信噪比低、處理難度大、故障信息難以捕捉，常用的頻譜分析較難揭示該類信號(hào)的局部特征。

研究者們對(duì)非平穩(wěn)、非線性信號(hào)的處理方法進(jìn)行了多方面的研究，逐漸形成了相對(duì)完善的信號(hào)處理算法體系，如小波變換(WT)、局部均值分解(LMD)、希爾伯特-黃變換(HHT)、經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)等，廣泛應(yīng)用于設(shè)備故障診斷領(lǐng)域。結(jié)合上述數(shù)據(jù)處理方法，針對(duì)氣門間隙異常故障，研究人員提出了多種故障診斷方法。牛家驊[5]應(yīng)用集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EEMD)相關(guān)系數(shù)法提取缸蓋振動(dòng)信號(hào)特征向量，結(jié)合支持向量機(jī)實(shí)現(xiàn)了包括氣門間隙異常故障在內(nèi)的多種故障識(shí)別；曹龍漢等[6]利用小波變換提取氣門振動(dòng)信號(hào)中的故障特征，建立了優(yōu)化支持向量機(jī)的柴油機(jī)氣門間隙故障診斷模型；王立勇等[7]通過Hilbert邊際譜和邊際能量譜進(jìn)行故障特征提取，從而實(shí)現(xiàn)了氣門間隙異常故障的診斷。然而HHT和EMD及其擴(kuò)展方法存在端點(diǎn)效應(yīng)、模態(tài)混疊等問題，小波變換方法需要選取基函數(shù)和分解層數(shù)，自適應(yīng)性較差。

近年來，變分模態(tài)分解(VMD)方法成為研究熱點(diǎn)[8]，該方法可根據(jù)模態(tài)分解數(shù)量自適應(yīng)調(diào)整各模態(tài)的最佳中心頻率和有限帶寬，克服了HHT和EMD等方法存在的模態(tài)混疊問題。目前，已有將VMD方法用于氣門間隙異常故障診斷的研究。高清春等[9]將VMD-奇異值分解(SVD)方法和EMD-SVD方法分別應(yīng)用于柴油機(jī)進(jìn)排氣門間隙故障的診斷，結(jié)果表明VMD-SVD方法的診斷效果更好；王雙朋等[10]提出了結(jié)合VMD和排列熵的柴油機(jī)故障特征提取方法，解決了氣門間隙異常故障診斷中存在的受噪聲影響大、診斷準(zhǔn)確率低的問題；蔡艷平等[11]提出一種基于閾值篩選的VMD分解和瑪基諾-希爾時(shí)頻分布(MHD)的時(shí)頻分析方法，并結(jié)合支持向量機(jī)(SVM)實(shí)現(xiàn)了氣門間隙故障的診斷識(shí)別；張海龍等[12]以不同類型的故障特征頻率為基礎(chǔ)，優(yōu)化VMD分解中心頻率的初始值，提高了計(jì)算效率和準(zhǔn)確性；李華等[13]計(jì)算了VMD分解后各模態(tài)的峭度值，以最大峭度值對(duì)應(yīng)的模態(tài)數(shù)量作為最優(yōu)參數(shù)解；張樹等[14]以散布熵為自適應(yīng)函數(shù)，利用細(xì)菌覓食算法(BFA)對(duì)VMD參數(shù)進(jìn)行參數(shù)組合尋優(yōu)求解。但上述VMD及其改進(jìn)方法仍存在不足，傳統(tǒng)VMD方法的參數(shù)K和懲罰因子均是基于經(jīng)驗(yàn)獲取，當(dāng)模態(tài)數(shù)量K值與懲罰因子設(shè)置不當(dāng)時(shí)，會(huì)使分解效果不佳，甚至易引起模態(tài)混疊現(xiàn)象。而針對(duì)VMD方法的改進(jìn)研究，如張海龍等[12]和李華等[13]雖然求得了模態(tài)數(shù)量K的最優(yōu)解，但忽略了懲罰因子對(duì)分解效果的影響；張樹等[14]雖然對(duì)模態(tài)數(shù)量和懲罰因子同時(shí)進(jìn)行了優(yōu)化，但BFA算法的初始參數(shù)仍需人為設(shè)定。

針對(duì)柴油機(jī)氣門間隙異常故障診斷的研究現(xiàn)狀及現(xiàn)有VMD數(shù)據(jù)處理方法的不足，本文結(jié)合柴油機(jī)缸蓋振動(dòng)信號(hào)噪聲大、沖擊多的特點(diǎn)，基于皮爾遜相關(guān)系數(shù)最小原則和功率譜熵最大原則分別對(duì)VMD方法中的模態(tài)數(shù)量和二次懲罰因子進(jìn)行優(yōu)化，并結(jié)合核密度估計(jì)(KDE)提出氣門間隙異常故障識(shí)別方法，最后結(jié)合故障模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)驗(yàn)證了本文方法的有效性。

1 改進(jìn)的變分模態(tài)分解方法

1.1 基本原理

VMD方法是一種完全非遞歸、自適應(yīng)和準(zhǔn)正交的信號(hào)分解方法，其本質(zhì)是迭代地解決變分問題。根據(jù)預(yù)設(shè)的模態(tài)數(shù)量，VMD可以自適應(yīng)地匹配每種模態(tài)的最佳中心頻率和有限帶寬，最終確定各個(gè)固有模態(tài)分量(IMF)uk(t)(k=1,2,…,K)。原輸入信號(hào)x(t)為各分量的和，分解步驟如下。

1)每個(gè)模態(tài)的分解信號(hào)uk(t)由希爾伯特變換計(jì)算，從而得到單邊譜

(1)

式中，δ(t)為單位脈沖函數(shù)。

2)通過指數(shù)項(xiàng)e-jωkt來調(diào)整各模態(tài)分量對(duì)應(yīng)的中心頻率

(2)

式中，ωk(k=1,2,…,K)為各模態(tài)的中心頻率。

3)通過高斯平滑指數(shù)估計(jì)各分量的帶寬，根據(jù)約束條件建立最優(yōu)變分模態(tài)

(3)

式中，?t為uk(t)對(duì)t的偏導(dǎo)，*為卷積運(yùn)算符號(hào)。

4)引入二次懲罰因子α和拉格朗日乘子λ(t)將原約束問題轉(zhuǎn)換為非約束問題，其中，α可以保證信號(hào)的重構(gòu)精度且不受高斯噪聲的影響，λ(t)保證了約束條件的嚴(yán)格性。

λ(t),x(t)-∑Kk=1uk(t)

(4)

5)采用乘子交替方向算法(ADMM)交替迭代更新{uk(t)}、{ωk}和λ(t)，找到增廣拉格朗日表達(dá)式的鞍點(diǎn)。由此可以自適應(yīng)地將信號(hào)分解為不同的模態(tài)信號(hào)。

1.2 優(yōu)化策略

在VMD方法中，模態(tài)數(shù)量K和二次懲罰因子α均是基于經(jīng)驗(yàn)設(shè)定的，若要得到最佳的信號(hào)分解效果，需改變K值使相鄰頻段信號(hào)的差異最大化。因此，本文提出采用相鄰頻段分解信號(hào)的平均皮爾遜相關(guān)系數(shù)最小原則對(duì)K進(jìn)行迭代確定，皮爾遜相關(guān)系數(shù)計(jì)算公式為

(5)

根據(jù)模態(tài)數(shù)量，本文所提出的相鄰頻段分解信號(hào)的平均皮爾遜相關(guān)系數(shù)計(jì)算如下。

(6)

式中，I為信號(hào)分解后的各個(gè)IMF分量。

如果IMF分量中噪聲占主要成分，則該分量信號(hào)的密集程度大，從而功率譜熵值較大[15]。為了得到合適的二次懲罰因子，本文通過計(jì)算高頻噪聲部分的功率譜熵，將最大功率譜熵對(duì)應(yīng)的二次懲罰因子作為最優(yōu)分解參數(shù)。

1.3 參數(shù)優(yōu)化方法驗(yàn)證

為了驗(yàn)證1.2節(jié)所提策略的有效性，構(gòu)造了一個(gè)仿真信號(hào)來模擬柴油機(jī)缸蓋振動(dòng)信號(hào)。低頻振動(dòng)信號(hào)由兩個(gè)正弦信號(hào)疊加而成，中高頻沖擊分量由兩個(gè)不同的時(shí)域振蕩衰減信號(hào)組成，具體結(jié)構(gòu)如下。

y1=sin (2πω1t),0≤t≤2

y2=sin (2πω2t),0≤t≤2

y=y1+y2+y3+y4+N

(7)

式中，各頻率成分分別為ω1=80 Hz,ω2=160 Hz,ω3=400 Hz，ω4=600 Hz，幅值A(chǔ)1=8,A2=12，時(shí)間τ1=0.5 s，τ2=1.5 s，阻尼比ζ1=0.015,ζ2=0.01，N為噪聲。采樣頻率為2 000 Hz。仿真信號(hào)如圖1所示。

圖1 仿真信號(hào)Fig.1 Simulation signal

設(shè)初始模態(tài)數(shù)量K=5，二次懲罰因子α∈[1,2 000]，計(jì)算仿真信號(hào)高頻分量的功率譜熵值，使用與最大功率譜熵值對(duì)應(yīng)的α=11(圖2)作為最終的VMD分解參數(shù)。

圖2 二次懲罰因子與功率譜熵的關(guān)系曲線Fig.2 The relationship between the quadratic penaltyfactor and the power spectrum entropy

根據(jù)所選的α值，設(shè)置K值迭代區(qū)間K∈[2,10]來求解最優(yōu)K值。皮爾遜相關(guān)系數(shù)越小，則相鄰頻段信號(hào)的差異越大。如圖3所示，可以看出最佳的模態(tài)數(shù)量K=6。從圖4(a)、(b)可以看出，在本文提出的VMD參數(shù)優(yōu)化方法下，各頻段特征信號(hào)的分解效果均較好。

圖3 模態(tài)數(shù)量K與皮爾遜相關(guān)系數(shù)的關(guān)系曲線Fig.3 The relationship between the number of modes and the Pearson correlation coefficient

圖4 仿真信號(hào)VMD分解后的IMF分量Fig.4 IMF components after VMD decomposition of the simulation signal

為了驗(yàn)證所提方法的適用性，將得到的優(yōu)化參數(shù)(α=11，K=6)與經(jīng)驗(yàn)參數(shù)(α=2 000，K=6)[16-17]的VMD分解結(jié)果進(jìn)行比較，采用余弦距離Dise(X,Y)來度量分解前后各信號(hào)分量的相似性，計(jì)算公式見式(8)。余弦距離越小，則相似度越高，分解效果越好。由表1可知，采用優(yōu)化參數(shù)的分解效果更好。

表1 分解前后沖擊信號(hào)分量的相似度Table 1 Similarity of impact signal components beforeand after decomposition

(8)

IMF_y3，IMF_y4分別為使用VMD分解后對(duì)應(yīng)y3、y4頻帶的分解信號(hào)。

2 基于改進(jìn)VMD的氣門間隙異常故障診斷方法

發(fā)動(dòng)機(jī)氣門間隙與氣門啟閉引起的沖擊能量直接相關(guān)，當(dāng)氣門間隙過大時(shí)，在氣門開啟和關(guān)閉過程中產(chǎn)生的沖擊振動(dòng)能量會(huì)增加。因此，振動(dòng)能量可以作為氣門間隙故障的識(shí)別特征。

2.1 VMD參數(shù)選擇

實(shí)際缸蓋振動(dòng)信號(hào)由氣門啟閉沖擊、發(fā)火沖擊和噪聲等多種沖擊組成。對(duì)于實(shí)際的柴油機(jī)缸蓋振動(dòng)信號(hào)VMD分解參數(shù)的尋優(yōu)設(shè)定問題，處理步驟如下。

1)將采集到的柴油機(jī)缸蓋信號(hào)按照周期長(zhǎng)度(720°曲軸轉(zhuǎn)角)截取。

2) 由于柴油機(jī)缸蓋振動(dòng)信號(hào)的沖擊成分頻段主要集中在中低頻，噪聲成分集中在中高頻，因此先設(shè)置K=3，對(duì)二次懲罰因子進(jìn)行VMD分解迭代，計(jì)算高頻IMF分量的功率譜熵值，選取最大功率譜熵值所對(duì)應(yīng)的二次懲罰因子。

3) 根據(jù)選取的二次懲罰因子，基于相鄰頻段分解信號(hào)的平均皮爾遜相關(guān)系數(shù)對(duì)模態(tài)數(shù)量K值進(jìn)行迭代確定，選取平均皮爾遜相關(guān)系數(shù)最小的K值。

2.2 特征選擇及排序

故障診斷的準(zhǔn)確性與所提取故障特征的有效性密切相關(guān)。核密度估計(jì)法是一種用于特征選擇的有效方法，其原理為采用平滑的峰值函數(shù)來擬合觀察到的數(shù)據(jù)點(diǎn)，進(jìn)而模擬真實(shí)的概率分布曲線，計(jì)算公式為

(9)

式中，參數(shù)h為帶寬，K(x)為核函數(shù)，本文選擇如下的高斯核函數(shù)

(10)

用平均積分平方誤差的大小來衡量h的優(yōu)劣，其中E為求估計(jì)與實(shí)際分布函數(shù)誤差的期望值。

(11)

由于正常與故障特征的重疊程度直接影響著故障識(shí)別精度，重疊程度越小，則特征的故障敏感性越強(qiáng)，因此采用核密度估計(jì)方法根據(jù)正常和故障模式下的特征數(shù)據(jù)計(jì)算重疊面積占比，并根據(jù)重疊面積占比進(jìn)行升序排序，選取前70%的特征作為故障敏感特征。

2.3 方法流程

對(duì)柴油機(jī)缸蓋振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行整周期截取，再利用飛輪齒盤脈沖信號(hào)對(duì)缸蓋振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行角域編號(hào)。通過改進(jìn)的VMD分解振動(dòng)信號(hào)，對(duì)比分析正常和故障情況下的敏感頻帶，對(duì)分解后的模態(tài)分量進(jìn)行篩選，提取氣門開啟和關(guān)閉下的角域信號(hào)，并針對(duì)其提取特征值形成特征集。基于正常與故障情況下特征數(shù)據(jù)概率密度分布的重合區(qū)域面積占比進(jìn)行特征的排序與選擇。最后使用Softmax單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)正常和故障數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。方法流程如圖5所示。

圖5 氣門間隙故障識(shí)別方法流程圖Fig.5 Flow chart for the valve clearance fault identification method

3 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

3.1 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)

為了驗(yàn)證所提方法的有效性，在一臺(tái)TBD234V12柴油機(jī)上進(jìn)行驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)。以柴油機(jī)缸蓋上表面作為振動(dòng)測(cè)點(diǎn)，通過鍵相傳感器測(cè)量轉(zhuǎn)速及確定各周期的起始位置，如圖6所示。

圖6 實(shí)驗(yàn)臺(tái)布局Fig.6 Layout of the test bench

傳感器信號(hào)由數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)采集，其中數(shù)據(jù)采集卡具有16位模數(shù)轉(zhuǎn)換器分辨率，每個(gè)通道的最大采樣率為102.4 kHz，最多有32個(gè)模擬輸入。信號(hào)由一臺(tái)16 GB隨機(jī)存取存儲(chǔ)器存儲(chǔ)，并由3.10 Hz Intel i7處理器進(jìn)行處理。

氣門故障仿真實(shí)驗(yàn)在1 500、1 800、2 100 r/min這3種工況下進(jìn)行，負(fù)載保持在1 000 N·m不變。振動(dòng)加速度傳感器通過螺絲連接安裝在氣缸蓋上，其采樣頻率為51 200 Hz，安裝位置如圖7所示。

圖7 缸體振動(dòng)傳感器安裝示意圖Fig.7 Diagram of the cylinder vibration sensor installation

3.2 氣門間隙故障實(shí)驗(yàn)

實(shí)驗(yàn)分為正常氣門間隙實(shí)驗(yàn)和異常氣門間隙下的實(shí)驗(yàn)兩組。在異常氣門間隙實(shí)驗(yàn)中共設(shè)置了6種氣門間隙值，正常及異常氣門間隙下的參數(shù)設(shè)置如表2、3所示。

表2 正常氣門間隙參數(shù)設(shè)置Table 2 Normal valve clearance parameter settings

3.3 數(shù)據(jù)后處理

3.3.1VMD參數(shù)選取

采用本文所提方法處理柴油機(jī)缸蓋振動(dòng)信號(hào)，信號(hào)長(zhǎng)度為1個(gè)柴油機(jī)工作周期。如圖8所示，設(shè)置迭代區(qū)間為α∈[1,1 000]，得到最佳二次懲罰因子α=20。

表3 異常氣門間隙參數(shù)設(shè)置Table 3 Abnormal valve clearance parameter settings

圖8 二次懲罰因子與功率譜熵的關(guān)系曲線Fig.8 The relationship between the quadratic penalty factor and the power spectrum entropy

根據(jù)得到的二次懲罰因子(α=20)進(jìn)行模態(tài)數(shù)量K的分解迭代。觀察多組數(shù)據(jù)，將頻譜大致分為10個(gè)以內(nèi)的顯著區(qū)域，因此設(shè)置迭代區(qū)間為K∈[2,10]，得到最佳模態(tài)數(shù)量K=5，如圖9所示。

圖9 模態(tài)數(shù)量K與皮爾遜相關(guān)系數(shù)的關(guān)系曲線Fig.9 The relationship between the number of modes and the Pearson correlation coefficient

3.3.2VMD信號(hào)分解

以B5缸的振動(dòng)信號(hào)為例(排氣門間隙增大0.3 mm)，其發(fā)火角域在150°附近，排氣門關(guān)閉和開啟角度分別在540°和280°附近。如圖10、11所示，故障狀態(tài)下排氣門的開啟沖擊和關(guān)閉沖擊都有一定程度的振動(dòng)峰值增大現(xiàn)象，頻域上對(duì)應(yīng)以5 kHz和10 kHz為中心的頻帶振幅有明顯的增大趨勢(shì)，對(duì)應(yīng)的頻帶幅值分別增大約36%和89%。

圖10 正常信號(hào)的時(shí)域圖和頻譜圖Fig.10 Time domain and frequency spectrum of the normal signal

圖11 故障信號(hào)的時(shí)域圖和頻譜圖Fig.11 Time domain and freauency spectrumfor the fault signal

通過優(yōu)化的VMD方法對(duì)故障信號(hào)進(jìn)行自適應(yīng)分解，得到各頻段的分解信號(hào)及其頻譜。如圖12、13所示，B5缸振動(dòng)信號(hào)中5 kHz附近的頻帶信號(hào)對(duì)應(yīng)進(jìn)氣門關(guān)閉沖擊(IMF2)，10 kHz附近的頻帶信號(hào)對(duì)應(yīng)排氣門關(guān)閉沖擊(IMF3)。改進(jìn)的VMD方法很好地將5 kHz(IMF2)左右和10 kHz(IMF3)左右的故障頻段信號(hào)自適應(yīng)地分解出來。

圖12 故障信號(hào)的IMF2分量Fig.12 IMF2 component of the fault signal

圖13 故障信號(hào)的IMF3分量Fig.13 IMF3 component of the fault signal

3.3.3特征提取和優(yōu)化選擇

在柴油機(jī)振動(dòng)監(jiān)測(cè)信號(hào)中，大多有用的振動(dòng)信息往往表現(xiàn)為沖擊信號(hào)成分。根據(jù)表現(xiàn)特點(diǎn)，在出現(xiàn)故障時(shí)，振動(dòng)信號(hào)中特定角域上會(huì)出現(xiàn)新的沖擊成分。針對(duì)氣門間隙異常故障信號(hào)的特點(diǎn)，自適應(yīng)提取VMD分解后5 kHz頻段和10 kHz頻段信號(hào)的特征值，由于原始信號(hào)中包含最多的故障信息，因此提取原始信號(hào)的特征值為峰值(peak)、峰值因子(peak factor)、有效值(RMS)、方差(Var)、均方差(MSE)、峭度(Kurtosis)、重心頻率(FC)和均方頻率(MSF)。

利用B5缸的正常和故障兩組數(shù)據(jù)，研究各特征與故障間的關(guān)聯(lián)程度。采用本文所提方法對(duì)正常與故障特征的概率分布重疊面積的占比大小進(jìn)行升序排序，選取前70%特征作為故障識(shí)別特征集。正常與故障特征的概率分布重疊面積占比和排序如圖14所示。

圖14 特征排序Fig.14 Feature ordering

根據(jù)圖14中的特征排序，選擇不同的特征數(shù)量，利用本文所提故障識(shí)別方法進(jìn)行驗(yàn)證，當(dāng)選取前22個(gè)特征后，識(shí)別精度趨于穩(wěn)定，如圖15所示。

圖15 識(shí)別精度曲線Fig.15 Identification accuracy curve

3.4 故障識(shí)別

本文實(shí)驗(yàn)共設(shè)置了3種不同的轉(zhuǎn)速工況(1 500、1 800和2 100 r/min)，對(duì)于每種工況下的正?；蚋鞴收锨闆r，均有480個(gè)訓(xùn)練樣本和480個(gè)測(cè)試樣本。

對(duì)于實(shí)際的柴油機(jī)運(yùn)行狀態(tài)，應(yīng)首先識(shí)別柴油機(jī)的正?；虍惓顟B(tài)，再判斷故障類型。將測(cè)試集中2 880組特征數(shù)據(jù)輸入Softmax分類器進(jìn)行分類處理，其中1 440組為正常特征數(shù)據(jù)，其余1 440組為異常特征數(shù)據(jù)。分類結(jié)果如表4所示，可以看出與傳統(tǒng)VMD方法相比，改進(jìn)的VMD方法具有更高的識(shí)別率。

表4 狀態(tài)識(shí)別結(jié)果Table 4 State recognition results

在系統(tǒng)判定氣門狀態(tài)異常的前提下，有必要進(jìn)一步確定氣門故障類型。對(duì)于2 880組異常氣門數(shù)據(jù)，6種故障狀態(tài)數(shù)據(jù)各為480組，其中每種故障數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集(336組)和測(cè)試集(144組)，進(jìn)行訓(xùn)練和故障分類測(cè)試，識(shí)別結(jié)果如表5所示。

表5 故障類型識(shí)別結(jié)果Table 5 Fault type identification results

根據(jù)表5的測(cè)試結(jié)果可知，基于改進(jìn)的VMD方法對(duì)6種故障的平均識(shí)別率為86.9%，而基于傳統(tǒng)VMD方法的平均識(shí)別率僅為78.5%。在故障1中，改進(jìn)的VMD方法的識(shí)別率低于傳統(tǒng)VMD方法，原因在于改進(jìn)的VMD是將模態(tài)數(shù)量和二次懲罰因子基于整體數(shù)據(jù)進(jìn)行全局適應(yīng)性優(yōu)化，這樣雖犧牲了故障1的識(shí)別精度，但保證了所有故障類型的識(shí)別精度都處于較高水平。另外，氣門間隙較大的情況(故障2和故障4)更容易被識(shí)別，且進(jìn)氣門和排氣門間隙同時(shí)異常時(shí)(故障5和故障6)更容易被識(shí)別，其識(shí)別率達(dá)到90%以上。

4 結(jié)論

針對(duì)典型的柴油機(jī)氣門間隙異常故障，研究了基于改進(jìn)變分模態(tài)分解和核密度估計(jì)的柴油機(jī)氣門間隙異常故障識(shí)別方法。首先基于相鄰頻段分解信號(hào)的平均皮爾遜相關(guān)系數(shù)最小原則和噪聲成分功率譜熵最大原則，提出了一種新的VMD參數(shù)優(yōu)化策略；其次提出了一種基于核密度估計(jì)的故障敏感特征排序及選擇方法，可減小數(shù)據(jù)量并提高計(jì)算效率。本文所提的氣門間隙異常故障識(shí)別方法不僅可以識(shí)別不同轉(zhuǎn)速工況下的氣門間隙是否異常，還可以準(zhǔn)確地識(shí)別出氣門間隙異常的類型。

采用柴油機(jī)不同工況下氣門間隙異常數(shù)據(jù)對(duì)所提方法進(jìn)行驗(yàn)證，結(jié)果表明該故障識(shí)別方法能夠有效地識(shí)別出氣門間隙的特定故障類型，其平均識(shí)別率達(dá)到86%以上。下一步可將此氣門間隙檢測(cè)方法應(yīng)用在不同的發(fā)動(dòng)機(jī)上進(jìn)行研究，并最終將其構(gòu)建為實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)。