基于壓縮小波變換的柴油機失火故障診斷

賈翔宇，賈繼德，韓佳佳，任 剛

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

● 車輛工程 Vehicle Engineering

基于壓縮小波變換的柴油機失火故障診斷

賈翔宇1，2，賈繼德3，韓佳佳1，任 剛1

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

為有效提取失火故障特征，準(zhǔn)確診斷失火故障，提出一種基于壓縮小波變換(SWT)的柴油機失火故障診斷方法。將SWT與短時傅里葉變換(STFT)、連續(xù)小波變換(CWT)、魏格納-維爾分布(WVD)、平滑偽魏格納-維爾分布(SPWVD)、希爾伯特-黃變換(HHT)對柴油機缸蓋振動信號進行分析對比，證明它具有精細描述振動信號變化的能力，進一步應(yīng)用該方法對于柴油機失火故障信號進行時—頻分析，提取柴油機失火故障特征頻帶，最終根據(jù)特征頻帶能量在各缸工作區(qū)間的變化，實現(xiàn)柴油機失火故障的準(zhǔn)確診斷。

柴油機；失火故障診斷；壓縮小波變換；振動信號

柴油機失火故障是指單個或多個汽缸由于燃油不足、汽缸密封不良或者其他原因造成的燃燒不良或者無法燃燒的現(xiàn)象[1]。失火故障容易導(dǎo)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不良影響[2]，對于柴油機失火故障的監(jiān)測與診斷具有非常重要的意義。

柴油機缸蓋振動信號與缸內(nèi)燃燒狀態(tài)關(guān)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[3-5]，然而該信號是由不同零部件或不同激勵源激發(fā)的信號疊加耦合而成的，具有強烈的非平穩(wěn)周期循環(huán)特征[6]。若要準(zhǔn)確地提取柴油機失火故障特征，需要行之有效的時—頻分析方法。

單獨從時域或頻域可以獲得平穩(wěn)信號的信息特征，然而，無法準(zhǔn)確地描述柴油機強烈的非平穩(wěn)信號變化[7]。近年來，以短時傅里葉變換(short time fourier transform, STFT)、連續(xù)小波變換(continuous wavelet transform, CWT)、魏格納-維爾分布(wigner-ville distribution, WVD)、平滑偽魏格納-維爾分布(smoothing pseudo wigner-ville distribution, SPWVD)、希爾伯特-黃變換(hilbert-huang transform, HHT)等為代表的時—頻分析方法不斷涌現(xiàn)，聯(lián)合時間與頻域來描述非平穩(wěn)信號的變化，一定程度解決了柴油機失火故障特征提取難題，然而，仍然存在分辨率低或干擾項影響等缺陷[8]。

壓縮小波變換(synchronized wavelet transform，SWT)是由Daubechie等[9]提出的一種時—頻擠壓與重排方法，該方法時—頻分辨率高、可以精細地刻畫信號的時—頻特征；同時，通過對信號的時—頻重構(gòu)，可以大幅降低噪聲干擾[10]。

為驗證SWT對于柴油機振動信號的分析效果，將SWT與STFT、CWT、WVD、SPWVD、HHT對柴油機缸蓋振動信號進行時—頻分析對比，證明該方法是一種適用于柴油機振動信號的時—頻分析方法。

1 SWT基本原理

SWT以小波變換為基礎(chǔ)，利用同步壓縮方法，根據(jù)時間—尺度平面中各元素模的大小，對時間—尺度平面的能量進行重新分配，最后通過特殊的映射將時間—尺度平面轉(zhuǎn)化為時間—頻率平面，獲得頻率曲線更加集中的時—頻表達[11]。

對單一信號s(t)=Acosωt進行連續(xù)小波變換可得

(1)

如果母小波的主頻ξ=ω0，則理論上其小波系數(shù)譜應(yīng)該集中在尺度a=ω0/ω上。實際得到的小波系數(shù)譜總是在尺度方向擴散，聚焦效果不理想，從而使時—頻圖變得模糊。雖然小波系數(shù)在尺度方向上存在擴散，但其相位保持不變。因此針對小波系數(shù)Ws(a,b)，計算其瞬時頻率：

(2)

式中arg(·)為復(fù)小波系數(shù)的相位。

通過計算瞬時頻率，就可以把小波系數(shù)(a,b)投影到[Ws(a,b)，b]，這就是壓縮小波變換的基本思想。對于離散情況，尺度坐標(biāo)和頻率坐標(biāo)都是離散值(Δak=ak-ak-1，Δω=ωl-ωl-1)。因此壓縮小波變換的表達式為

(3)

2 故障設(shè)置及信號采集

試驗在WD615型柴油發(fā)動機上進行，該發(fā)動機的主要技術(shù)參數(shù)見表1。

表1 WD615柴油機主要技術(shù)參數(shù)

失火故障的模擬是通過各缸逐一控制噴油量來實現(xiàn)的。鑒于振動信號會隨著傳播距離的增大而衰減，倘若用單一傳感器進行測取，雖然節(jié)約了成本，但勢必會造成較遠缸位的振動信號失真。經(jīng)過大量的試驗數(shù)據(jù)分析后，振動信號的獲取采用兩個振動傳感器同時進行，分別安裝于第1缸缸蓋頂部及第6缸缸蓋頂部。其中，第1缸缸蓋頂部振動傳感器用以探測第1、第2和第3缸振動信號；第6缸缸蓋頂部振動傳感器用以探測第4、第5和第6缸振動信號。在柴油機曲軸前端凸緣與硅油風(fēng)扇之間安裝一個霍爾式轉(zhuǎn)速傳感器，用以同步采集發(fā)動機轉(zhuǎn)速信號，為后續(xù)信號分析提供參考。在第6缸缸內(nèi)安裝有壓力傳感器，用以監(jiān)測第1缸壓縮上止點的位置。

試驗采用美國國家儀器公司(national instruments，NI)PXI數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)。該系統(tǒng)配備PXIe-6363型32路模擬輸入通道和PXIe-4499型16路同步采樣模擬輸入通道，能夠滿足多通道信號采集的基本要求。試驗用到的其他器材還有Kistler-5018型電荷放大器、WS1-ZS-6型霍爾式轉(zhuǎn)速傳感器、603C01型ICP振動傳感器。

調(diào)整柴油機轉(zhuǎn)速穩(wěn)定在800 r/min左右，分別測得第1缸至第6缸正常和失火時缸蓋表面振動信號。試驗采樣頻率為65 536 Hz，采樣時間為2 s，采得數(shù)據(jù)總長度為131 072數(shù)據(jù)點。

3 振動信號分析對比

采集柴油機正常工作時缸蓋振動信號，并基于第1缸缸蓋振動傳感器測點測得的數(shù)據(jù)進行分析，其時域波形如圖1所示，頻譜圖如圖2所示。從圖1可以得到柴油機6個缸燃燒引起的缸蓋沖擊波形，其中，第6缸引起的振動沖擊較大。

圖1 振動信號波形

圖2 振動信號頻譜

圖2顯示缸蓋振動信號在1 kHz、2 kHz、4.2 kHz和9 kHz有明顯的能量峰值，主要能量集中在2.5～6 kHz。進一步應(yīng)用STFT、CWT、WVD、SPWVD、HHT、SWT等方法對柴油機缸蓋振動信號進行時—頻分析，得到正常信號10 k以下的時—頻分布圖(如圖3所示)。

從圖中可以看出：STFT可以反映振動信號時—頻特征的全貌，但是由于時—頻分辨率較低，不能達到對非平穩(wěn)振動信號精確描述目的；CWT一定程度地克服了STFT時—頻分辨率單一的缺陷，但由尺度映射得到的頻率存在一定的誤差，很難顯著提高時—頻分辨率；WVD具有較高的時—頻分辨率，但產(chǎn)生了大量的交叉干擾項，嚴(yán)重影響信號辨識；SPWVD通過對WVD的時間及頻率方向加窗平滑處理抑制了交叉項干擾，但也造成了部分時—頻信息特征丟失，降低了時—頻分辨率；HHT具有很好的自適應(yīng)性和較高的時—頻分辨率，但出現(xiàn)了模態(tài)混疊現(xiàn)象，降低了時—頻可讀性；SWT在CWT的基礎(chǔ)上，重新分配各尺度的發(fā)散能量，并將發(fā)散能量聚集在信號自身的頻率范圍，大幅削減了噪聲干擾，極大提高了時—頻分辨率，具有良好的時—頻可讀性。

(a)STFT

(b)CWT

(c)WVD

(d)SPWVD

(e)HHS

(f)SWT圖3 振動信號時—頻分析方法對比

4 基于壓縮小波的柴油機失火故障診斷實例

由于SWT具有良好的時—頻描述能力，以下采用SWT對柴油機失火故障時缸蓋振動信號進行時—頻分析，結(jié)果如圖4所示。

當(dāng)柴油機出現(xiàn)失火故障時，缸蓋振動信號能量主要集中在2.5～6 kHz范圍，相比柴油機正常工作時的振動信號，能量略向高處飄移，將該頻段作為柴油機失火故障的特征頻帶。如圖4(a)所示，第1缸出現(xiàn)失火故障時，曲軸轉(zhuǎn)角0～120°CA范圍的特征頻帶能量較小；同樣，如圖4(b)—(f)所示，第2—6缸分別出現(xiàn)失火故障時，所對應(yīng)的特征頻帶能量較小，曲軸轉(zhuǎn)角分別為480～600°CA(第2缸)、240～360°CA(第3缸)、600～720°CA(第4缸)、120～240°CA(第5缸)、360～480°CA(第6缸)。

(a)第1缸失火

(b)第2缸失火

(c)第3缸失火

(d)第4缸失火

(e)第5缸失火

(f)第6缸失火圖4 柴油機失火故障時振動信號時—頻特征分布

為準(zhǔn)確分析柴油機失火故障時各缸能量下降情況，計算各缸工作區(qū)間特征頻帶能量占整個工作循環(huán)特征頻帶能量的百分比，結(jié)果見表2。表2說明，發(fā)生失火故障的缸位燃燒質(zhì)量較差，相較于正常燃燒缸產(chǎn)生的能量較低，如設(shè)定合適的閾值即能實現(xiàn)柴油機失火故障缸位的判別。

表2 各缸特征頻帶能量占整個工作循環(huán)特征頻帶能量百分比 %

5 結(jié) 論

(1)通過缸蓋振動信號的多種時—頻方法對比分析，壓縮小波變換具有較高的時—頻分辨率和較好的消噪效果，且得到的時—頻分布沒有交叉干擾項和模態(tài)混疊等缺陷，非常適用于柴油機非平穩(wěn)缸蓋振動信號的時—頻特征提?。?/p>

(2)根據(jù)壓縮小波變換獲得柴油機失火故障時缸蓋振動信號的時—頻分布，提取2.5～6 kHz為柴油機失火故障特征頻帶，通過監(jiān)測特征頻帶能量在各缸工作區(qū)間的分布，即可精確定位失火缸位，實現(xiàn)柴油機失火故障的檢測與診斷。

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(編輯：張峰)

Misfire Fault Diagnosis of Diesel Engine Based on SWT

JIA Xiangyu1，2, JIA Jide3, HAN Jiajia1, REN Gang1

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

In order to extract the characteristics of misfire fault effectively and diagnose the misfire fault accurately, the paper firstly puts forward a misfire fault diagnosis method of diesel engine based on SWT (synchronized wavelet transform). By analyzing and comparing vibration signals of cylinder head of diesel engine with STFT (short time Fourier transform), CWT (continuous wavelet transform), WVD (Wigner-Ville distribution), SPWVD (smoothing pseudo Wigner-Ville distribution), and HHT (Hilbert-Huang transform), it proves that SWT has a fine description for vibration signal. Then, it analyzes the time-frequency of misfire signal with this method and extracts the characteristic frequency band of misfire fault of diesel engine. Finally, it realizes the accurate diagnosis of misfire fault of diesel engine according to the change of characteristic band energy in the working range of each cylinder.

diesel engine; misfire fault diagnosis; SWT (synchronized wavelet transform); vibration signal

2017-02-19；

2017-03-17． 作者簡介： 賈翔宇(1987—)，男，碩士研究生； 賈繼德(1962—)，男，教授，碩士研究生導(dǎo)師．

10．16807/j.cnki.12-1372/e.2017.07.008

TK421.24

A

1674-2192(2017)07- 0031- 05