基于敏感IMF的再制造發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)狀態(tài)研究*

陳成法， 白云川， 張英鋒， 焦宇飛， 李樹(shù)珉

(1. 軍事交通學(xué)院軍用車輛系 天津,300161) (2.天津大學(xué)精密測(cè)試技術(shù)及儀器國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 天津,300072)

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基于敏感IMF的再制造發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)狀態(tài)研究*

陳成法1,2， 白云川1， 張英鋒1， 焦宇飛1， 李樹(shù)珉1

(1. 軍事交通學(xué)院軍用車輛系 天津,300161) (2.天津大學(xué)精密測(cè)試技術(shù)及儀器國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 天津,300072)

為了提高再制造發(fā)動(dòng)機(jī)質(zhì)量，將總體平均經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法分解方法(ensemble empirical mode decomposition，簡(jiǎn)稱EEMD)及敏感IMF選擇算法引入再制造發(fā)動(dòng)機(jī)性能研究中。在對(duì)再制造發(fā)動(dòng)機(jī)非穩(wěn)態(tài)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行EEMD分解的基礎(chǔ)上，首先,將相關(guān)系數(shù)引入到IMF研究中，分析各IMF分量與原始信號(hào)的相關(guān)性，并計(jì)算原始信號(hào)各IMF分量的敏感因子;然后,利用敏感IMF進(jìn)行Hilbert變換，并對(duì)再制造發(fā)動(dòng)機(jī)的振動(dòng)狀態(tài)進(jìn)行分析。研究結(jié)果表明，采用EEMD分解算法及敏感IMF的邊際譜能反映再制造發(fā)動(dòng)機(jī)不同部位的振動(dòng)狀態(tài)，缸壁、缸蓋、曲軸三處對(duì)振動(dòng)的敏感頻率是存在差異的，通過(guò)對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)各主要部位振動(dòng)情況的研究，可以有針對(duì)性地采用再制造工藝，從而為提高發(fā)動(dòng)機(jī)再制造水平提供技術(shù)支持。

敏感IMF；振動(dòng)狀態(tài)；再制造發(fā)動(dòng)機(jī); 邊際譜

引 言

振動(dòng)監(jiān)測(cè)技術(shù)已成為對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)主要運(yùn)動(dòng)部件監(jiān)測(cè)和故障診斷的主要技術(shù)手段之一[1-2]。但是，由于振動(dòng)信號(hào)中包含有各種頻率的振動(dòng)信號(hào)以及噪聲等信息，如何提取出有關(guān)發(fā)動(dòng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)的特征信息是研究的重點(diǎn)。經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法(empirical mode decomposition，簡(jiǎn)稱EMD)通過(guò)把復(fù)雜的信號(hào)數(shù)據(jù)分解為本征模函數(shù)(intrinsic mode function, 簡(jiǎn)稱IMF)之和，能夠?qū)⒎从痴鎸?shí)狀態(tài)的物理信息從振動(dòng)信號(hào)中提取出來(lái)。

再制造工程為實(shí)現(xiàn)循環(huán)經(jīng)濟(jì)戰(zhàn)略需求提供了技術(shù)支撐，大力開(kāi)展再制造工程是實(shí)現(xiàn)循環(huán)經(jīng)濟(jì)、節(jié)能減排和可持續(xù)發(fā)展的主要途徑之一，因此，得到了很多國(guó)家的重視[3-5]。但是，由于發(fā)動(dòng)機(jī)運(yùn)動(dòng)部件眾多、結(jié)構(gòu)復(fù)雜，且再制造工藝復(fù)雜，使部件再制造水平不確定性加大[6-7]，因此，發(fā)動(dòng)機(jī)的再制造質(zhì)量很難保證?，F(xiàn)將總體平均經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法引入到再制造發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)數(shù)據(jù)處理中，并采用敏感IMF分量分析方法，研究再制造發(fā)動(dòng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)，從而為提高發(fā)動(dòng)機(jī)再制造水平提供技術(shù)支持。

1 EMD與EEMD

EMD分解是解決機(jī)械運(yùn)轉(zhuǎn)過(guò)程中非平穩(wěn)振動(dòng)信息的一種有效方法[8]，該方法的本質(zhì)是通過(guò)對(duì)振動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行分解，獲得振動(dòng)信號(hào)基于時(shí)間尺度的本征波動(dòng)模式，并找到本征模函數(shù)( IMF)[9]，通過(guò)對(duì)IMF分量的Hilbert變換，提取到振動(dòng)信息的內(nèi)在特征，故EMD方法及Hilbert變換在機(jī)械設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用[10-11]。

但是，EMD分解方法也存在不足之處，主要有：a.模式混淆問(wèn)題，即同一頻率成分被分解到完全不同的IMF中[12-13]或一個(gè)IMF中含有不同的信號(hào)成分；當(dāng)模式混淆產(chǎn)生時(shí)，經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法不能將表征振動(dòng)特征、具有具體物理意義的本征模態(tài)函數(shù)從振動(dòng)信號(hào)中提取出來(lái)。b.在故障診斷中，除了部分IMF能反映故障特征，其他IMF都是噪聲或干擾成分。因此，利用Hilbert變換處理所有的IMF而得到的Hilbert-Huang譜故障特征不顯著，從而導(dǎo)致診斷精度較低。為了解決以上問(wèn)題，Wu等[13]在EMD分解中引入噪聲，提出了一種總體平均經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法，解決了問(wèn)題a。針對(duì)問(wèn)題b，文獻(xiàn)[14]提出了敏感本征模態(tài)函數(shù)選擇算法，通過(guò)計(jì)算振動(dòng)信號(hào)與其相對(duì)應(yīng)IMF的相似性來(lái)選擇反映故障特征的敏感IMF，然后對(duì)敏感的IMF進(jìn)行Hilbert變換，得到振動(dòng)特征信息的邊際譜。

1.1 EEMD分解

高斯白噪聲具有頻率均勻分布的統(tǒng)計(jì)特征，EEMD利用該特征解決模式混淆問(wèn)題。

將高斯白噪聲加入信號(hào)中進(jìn)行多次EMD分解，并將多次分解的IMF總體平均定義為最終的IMF。EEMD的算法[15-16]歸納如圖1所示。

圖1 EEMD分解過(guò)程Fig.1 Decomposition process of EEMD

1.2 敏感IMF選擇算法

一部分是與對(duì)應(yīng)振動(dòng)狀態(tài)相關(guān)的敏感分量，而其他則是無(wú)關(guān)分量或干擾成分。因此，分析之前，需要將與振動(dòng)模式的敏感IMF選擇出來(lái)，而忽略其他不相關(guān)的IMF以提高Hilbert-Huang譜的特征提取精度。

為了將振動(dòng)信號(hào)中包含的敏感IMF提取出來(lái)，分析振動(dòng)信號(hào)與IMF分量之間的相關(guān)系數(shù)，并定義IMF敏感因子。IMF選擇算法如下。

1) 計(jì)算信號(hào)x(t)與其對(duì)應(yīng)的IMFyn(n=1,2,…,N)之間的相關(guān)系數(shù)。

令I(lǐng)MF分量與振動(dòng)信號(hào)的相關(guān)系數(shù)[17]為

(1)

其中：μi為分量Ci(t)的平均值；μ為振動(dòng)信號(hào)S(t)的平均值；σi為分量Ci(t)的標(biāo)準(zhǔn)差；σ為振動(dòng)信號(hào)S(t)的標(biāo)準(zhǔn)差。

(2)

因此，0≤ρ≤1。

2) 計(jì)算IMF敏感因子。

信號(hào)x(t)的IMF敏感因子，計(jì)算公式如下

(3)

3) 選擇敏感的IMF。

(4)

敏感因子反映了各IMF分量與振動(dòng)信號(hào)的相關(guān)性，強(qiáng)化隱藏在振動(dòng)信號(hào)中的特征信息、消除與振動(dòng)特征無(wú)關(guān)的信息，從而提取出振動(dòng)特征。

2 試驗(yàn)分析

對(duì)EQ6100型發(fā)動(dòng)機(jī)進(jìn)行再制造分析，主要對(duì)曲軸、氣缸、活塞、氣門等部件進(jìn)行再制造，故發(fā)動(dòng)機(jī)的性能與這些部件的再制造水平有著重要聯(lián)系。為研究主要部件的再制造性能，在發(fā)動(dòng)機(jī)性能測(cè)試中，重點(diǎn)監(jiān)測(cè)曲軸外側(cè)、氣缸壁、氣缸蓋等振動(dòng)情況，分別采集800，1 000，1 300，1 600和1 800 r/min發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速下的振動(dòng)信號(hào)，傳感器采樣頻率為12.8 kHz。

圖2所示為800 r/min時(shí)再制造發(fā)動(dòng)機(jī)氣缸蓋處振動(dòng)數(shù)據(jù)及EMD分解結(jié)果。振動(dòng)數(shù)據(jù)經(jīng)EMD分解后，獲得11個(gè)IMF分量及殘差rn(t)。由圖2可以看出，各IMF分量包含了不同的振動(dòng)頻率，使振動(dòng)特征在時(shí)頻特性中體現(xiàn)出來(lái)。由IMF分量得到的邊際譜如圖3所示。為了使振動(dòng)沖擊成分更為直觀，將圖3局部放大，如圖4所示。從圖4中可以看出，除了圖3中存在的振動(dòng)幅值較大的沖擊成分外，還存在一個(gè)幅值較小的沖擊成分，其頻率分別為f1=72Hz，f2=40Hz。但是，由發(fā)動(dòng)機(jī)點(diǎn)火引起的其他諧振頻率沒(méi)有顯示出來(lái)，只是存在一些幅值較小的振動(dòng)噪聲，這是由于EMD分量提取過(guò)程中，反映部件振動(dòng)狀況的振動(dòng)信息沒(méi)有在各IMF分量中表現(xiàn)出來(lái)。

圖2 振動(dòng)信號(hào)EMD分解結(jié)果Fig.2 EMD decomposition results of vibration signal

為了研究再制造發(fā)動(dòng)機(jī)工作過(guò)程中的振動(dòng)狀態(tài)，采集主要振動(dòng)部位的振動(dòng)信號(hào)，利用EEMD進(jìn)行分解，并采用敏感IMF算法進(jìn)行敏感IMF分量提取。由EEMD分解及敏感IMF得到的缸壁處邊際譜(800r/min)如圖5所示，并得到局部振動(dòng)頻率如圖6所示。從圖6中可以看出，主要存在4個(gè)沖擊成分，其頻率分別為，f1=40 Hz，f2=72 Hz，f3=216 Hz，f4=296 Hz。

圖7所示為缸壁處低頻邊際譜，低頻沖擊成分集中于10，20，40，60 Hz左右，其中10，20，60 Hz的振動(dòng)是由發(fā)動(dòng)機(jī)進(jìn)排氣門開(kāi)啟與關(guān)閉引起的，此時(shí)發(fā)動(dòng)機(jī)的壓燃頻率在40 Hz左右。從圖中可以看出，其振幅較小，這也說(shuō)明在怠速狀態(tài)，缸壁處的低頻振動(dòng)主要是由進(jìn)排氣門的振動(dòng)及二次諧振。

圖8～圖11是轉(zhuǎn)速800 r/min時(shí)，缸蓋及曲軸外側(cè)的邊際譜和低頻區(qū)域邊際譜。從圖8和圖9中可以看出，缸蓋及曲軸處的振動(dòng)情況基本類似，主要有兩個(gè)較為明顯的沖擊成分。但低頻振動(dòng)卻不同，圖9和圖11分別為缸蓋和曲軸處低頻邊際譜。從圖9可以看出，振幅最大的頻率集中于80 Hz左右，是發(fā)動(dòng)機(jī)點(diǎn)火激振頻率的二倍頻，這正好和進(jìn)排氣門的振動(dòng)頻率相同，而發(fā)動(dòng)機(jī)的點(diǎn)火激振頻率(40 Hz左右)的振幅較小，這說(shuō)明怠速狀態(tài)時(shí)，缸蓋處的振動(dòng)以氣門振動(dòng)為主。從圖11可以看出，曲軸處低頻振動(dòng)沖擊較多，主要集中于10，20，35 Hz以及70 Hz左右，其中35 Hz的沖擊是由發(fā)動(dòng)機(jī)點(diǎn)火激振引起的，其他沖擊成分是由點(diǎn)火激振、連桿振動(dòng)等引起的。

為了更為直觀地分析再制造發(fā)動(dòng)機(jī)各部位的振動(dòng)情況，對(duì)其他轉(zhuǎn)速下的邊際譜進(jìn)行對(duì)比分析。圖11～14所示為轉(zhuǎn)速1600 r/min時(shí)，缸壁、缸蓋和曲軸處的邊際譜。從圖12中可以看出，缸壁處有3個(gè)幅值較大的沖擊成分，其沖擊頻率分別為f1=24Hz，f2=88Hz，f3=136Hz，其他幅值較小的沖擊成分頻率分布范圍很廣，從低頻到6 000Hz的高頻，這說(shuō)明缸壁對(duì)任何頻率的沖擊都較為敏感。缸蓋處有兩個(gè)幅值較大的沖擊成分，如圖13所示，其頻率分別為f1=40Hz，f2=88Hz，其他沖擊頻率主要集中于300～2 000Hz，且在高頻1 000Hz處幅值較大，這說(shuō)明缸蓋對(duì)2 000Hz以下的沖擊成分較為敏感。圖14所示為曲軸處的振動(dòng)沖擊情況，從圖中可以看出，在低頻處存在三個(gè)較大的沖擊成分，其頻率分別為f1=24Hz，f2=88Hz，f3=216Hz。從圖14中還可以看出，曲軸主要對(duì)2 000～5 000Hz的高頻成分敏感，并在f4=3 192Hz左右出現(xiàn)峰值。

從上面的分析可以看出，在同一轉(zhuǎn)速下，缸壁、缸蓋、曲軸處的振動(dòng)狀態(tài)是不同的，在1 000，1 300，1 800r/min等轉(zhuǎn)速下，也存在相同的情況，也就是說(shuō)只要轉(zhuǎn)速高于800r/min，振動(dòng)對(duì)于這三處的影響是不同的。根據(jù)缸壁、缸蓋、曲軸對(duì)敏感振動(dòng)頻率的差異，可以確定部件的振動(dòng)特點(diǎn)，從而有針對(duì)性地采用再制造工藝，為提高再制造水平奠定基礎(chǔ)。

3 結(jié)束語(yǔ)

筆者利用EEMD方法分析再制造發(fā)動(dòng)機(jī)的振動(dòng)數(shù)據(jù)，建立了基于敏感IMF分量的再制造發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)信息處理方法。分析了EEMD分解方法的優(yōu)點(diǎn)，研究結(jié)果表明采用敏感IMF分析方法能更好地提取振動(dòng)特征。

對(duì)EQ6100型發(fā)動(dòng)機(jī)缸蓋、缸壁、曲軸等主要部件振動(dòng)數(shù)據(jù)的研究表明，當(dāng)轉(zhuǎn)速大于800r/min時(shí)，缸壁處低頻沖擊成分較多且幅值較大，高頻沖擊成分分布范圍較廣；缸蓋處在低頻處有幾個(gè)振幅較大的沖擊成分，且對(duì)300～2 000Hz的低中頻率沖擊成分較為敏感；而曲軸處的沖擊成分除集中于低頻外，在2 000～5 000Hz的高頻區(qū)域振動(dòng)也較為明顯。

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*國(guó)家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃(“八六三”計(jì)劃)特大功率動(dòng)力總成資助項(xiàng)目(2012AA112101)

2015-03-19；

2015-08-31

10.16450/j.cnki.issn.1004-6801.2017.02.020

TK426

陳成法，男，1978年7月生，博士、副教授。主要研究方向?yàn)槠囋囼?yàn)與檢測(cè)，儀器科學(xué)與技術(shù)等。曾發(fā)表《基于EEMD及敏感IMF的再制造發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)模式研究》(《振動(dòng)與沖擊》2014年第33卷第2期)等論文。 E-mail：76868126@qq.com