一種新的內(nèi)燃機(jī)振動信號時頻分析方法

范 宇，蔡艷平，陳 萬，鄭 勇

(火箭軍工程大學(xué)305室，陜西 西安，710025)

內(nèi)燃機(jī)振動信號是典型的多分量、非平穩(wěn)信號，從該類信號中提取特征信息并進(jìn)行有效分析處理是內(nèi)燃機(jī)故障診斷的關(guān)鍵。時頻分析方法作為分析非平穩(wěn)信號的有力工具，不僅能較好地反映信號的局部化特征，而且還能表征信號頻率隨時間變化的規(guī)律，被廣泛應(yīng)用于信號處理及故障診斷領(lǐng)域。但是，現(xiàn)有的時頻分析方法在實際應(yīng)用中存在諸多不足之處，如短時傅立葉變換(short time Fourier transform，STFT)，由于其采用固定時間窗，在整個信號上只有單一分辨率，無法滿足信號頻率高低變化的不同要求；小波變換(wavelet transform，WT)雖然采用可變時間窗，具有多尺度特性，但是其變換結(jié)果依賴于小波基函數(shù)的選擇，而在實際應(yīng)用中很難找到合適的小波基，同時根據(jù)Heisenberg不確定性原理，其時間分辨率和頻率分辨率不能同時達(dá)到最優(yōu)；Cohen類時頻分析大多基于魏格納-維爾分布(Wigner-Ville distribution，WVD)，是分析非平穩(wěn)信號的重要方法，具有較好的時頻分辨率及邊緣特性，但是利用其對多分量信號進(jìn)行分析時，會出現(xiàn)嚴(yán)重的交叉干擾項[1]。為了解決這一問題，研究者嘗試了眾多改進(jìn)方法，但是這些方法沒有從根本上消除交叉干擾項的影響，如希爾伯特-黃變換(Hilbert-Huang transform，HHT)雖能通過經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(empirical mode decomposition，EMD)方法[2]對信號進(jìn)行自適應(yīng)分解得到一組本征模態(tài)函數(shù)(intrinsic mode function，IMF)，然后對每一個IMF分量作Hilbert變換，最終生成信號的時頻表征，然而隨著對該方法的深入研究，發(fā)現(xiàn)其缺乏完備的理論基礎(chǔ)，存在端點效應(yīng)和模態(tài)混疊效應(yīng)等問題。近年來，一些新的提高時頻分辨率的方法不斷被提出，這些方法主要可歸為兩類：一類是在傳統(tǒng)時頻譜基礎(chǔ)上進(jìn)行能量重排，如同步壓縮變換(synchrosqueezing transform，SST)；另一類是基于信號分解的方法，如變分模態(tài)分解(variational mode decomposition，VMD)及經(jīng)驗小波變換(empirical wavelet transform，EWT)等[3]。

為了有效地表征內(nèi)燃機(jī)振動信號的時頻特征，消除多分量成分及噪聲對信號特征提取的影響，本文提出基于EWT-SST的振動信號時頻分析方法并借助仿真信號及車載BF4L1011F型柴油機(jī)實測信號驗證其有效性，以期為時頻分析方法的優(yōu)化提供參考。

1 原理

1.1 經(jīng)驗小波變換

EWT是Gilles[4]提出的一種新型自適應(yīng)信號分解技術(shù)，該算法結(jié)合EMD的自適應(yīng)性和小波分析的理論框架，通過檢測信號頻譜的局部最大值點，對信號的Fourier譜進(jìn)行分割，在分割區(qū)間構(gòu)造具有緊支撐的小波函數(shù)，形成合適的小波濾波器組以提取信號不同頻率部分對應(yīng)的本征模態(tài)函數(shù)，即調(diào)幅-調(diào)頻信號(AM-FM)。

1.2 同步壓縮變換

Daubechies等[5]提出的同步壓縮變換是一種時頻域能量重排算法，不同于傳統(tǒng)譜重排算法，SST在提高時頻分辨率的同時，支持信號的重構(gòu)。該算法利用小波變換后，信號時頻域中相位不受尺度變換影響的特性，求取各尺度下對應(yīng)的頻率，然后將同一頻率下的尺度相加，即對小波系數(shù)往尺度方向進(jìn)行壓縮，最后將時間-尺度平面轉(zhuǎn)化為時間-頻率平面，獲得頻率曲線更為清晰的時頻表征，從而提高了時頻分辨率。

1.3 EWT-SST時頻分析

(1)

小波系數(shù)處理為

(2)

圖1 EWT-SST時頻分析流程圖

2 分析驗證

2.1 仿真分析

采用仿真信號對本研究所提方法進(jìn)行有效性驗證。結(jié)合內(nèi)燃機(jī)振動信號的特點，為了更好模擬內(nèi)燃機(jī)運(yùn)行中因機(jī)構(gòu)眾多所造成的往復(fù)沖擊，設(shè)仿真信號f(t)由三個分量組成，分別為兩個正弦信號(相應(yīng)頻率為2 Hz和10 Hz)及一個頻率為25 Hz的間歇振蕩信號x(t)(見圖2)，表達(dá)式為

(3)

同時對仿真信號加入信噪比為2的高斯白噪聲，原信號和加噪信號如圖3所示。分析過程中，信號采樣頻率為200 Hz，采樣點為4000。對加噪信號進(jìn)行EWT分解，頻譜分割結(jié)果如圖4所示。由圖4可見，信號的頻譜被分割成三部分，在分割區(qū)間上構(gòu)造濾波器組，將信號分解為3個IMF并進(jìn)行小波閾值降噪處理，再對降噪后的IMF分別進(jìn)行SST分析，將表征結(jié)果疊加后如圖5所示。從圖5中可見，采用EWT-SST時頻分析方法對仿真信號進(jìn)行處理，能夠有效提取信號的時頻特征，仿真信號3個分量的頻率(2、10、25 Hz)被清晰地刻畫出來，各頻率分量的時域特征明顯，噪聲被有效地抑制，并且具有較高的時頻分辨率。

圖2 三個分量信號

圖3 原信號和加噪信號

圖4 頻譜分割結(jié)果

圖5 仿真信號的EWT-SST分析結(jié)果

2.2 實例分析

試驗數(shù)據(jù)采集自車載BF4L10011F型柴油機(jī)，試驗中采用AVL油壓傳感器采集柴油機(jī)噴油管壓力，PCB振動傳感器采集柴油機(jī)氣門機(jī)構(gòu)附近的振動情況，傳感器位置如圖6所示。PCB振動傳感器采樣頻率為25 kHz，柴油機(jī)空載運(yùn)行，轉(zhuǎn)速為1500 r/min。

圖6 傳感器位置

根據(jù)柴油機(jī)工作原理，柴油機(jī)的一個工作循環(huán)是由進(jìn)氣、壓縮、做功和排氣四個過程組成[6]。BF4L10011F型柴油機(jī)為四沖程柴油機(jī)，一個工作循環(huán)曲軸轉(zhuǎn)角旋轉(zhuǎn)720°，進(jìn)、排氣門在工作過程中的開閉情況如表1所示。

表1 柴油機(jī)工作循環(huán)

柴油機(jī)運(yùn)行過程中，引起缸蓋表面振動的信號主要為在工作過程中氣閥與氣閥座發(fā)生的撞擊、排氣閥開啟時的氣流沖擊以及因燃燒產(chǎn)生的激振，對于多缸柴油機(jī)，鄰缸的振動激勵也會產(chǎn)生較大影響[7]。氣門間隙對柴油機(jī)工作性能有較大的影響，當(dāng)氣門間隙正常時，氣體燃燒充分，進(jìn)、排氣門動作正常；當(dāng)氣門間隙過小時，導(dǎo)致進(jìn)氣門早開遲閉，引起汽缸漏氣，氣體燃燒不完全，降低柴油機(jī)功率；當(dāng)氣門間隙過大時，導(dǎo)致進(jìn)氣門晚開早閉，加速氣門機(jī)構(gòu)間的磨損，使進(jìn)氣和排氣不足，同樣造成氣體燃燒不完全。試驗通過改變柴油機(jī)氣門間隙，模擬柴油機(jī)的運(yùn)行工況，其中柴油機(jī)進(jìn)氣門間隙統(tǒng)一設(shè)置為0.30 mm。對排氣門間隙進(jìn)行不同程度地調(diào)整，排氣門間隙為0.30 mm，表示排氣門間隙正常的工況；將排氣門間隙減小到0.06 mm，表示排氣門間隙過小的工況；將排氣門間隙增大到0.50 mm，表示排氣門間隙過大的工況；在排氣門間隙為0.30 mm的排氣閥上開口，開口尺寸為4 mm×1 mm，表示排氣門嚴(yán)重漏氣，具體設(shè)置如表2所示。試驗過程中分別采集柴油機(jī)在4種不同工況下的振動信號。

對柴油機(jī)四種工況下的振動信號分別進(jìn)行EWT-SST分析的結(jié)果如圖7所示，直接對相應(yīng)振動信號進(jìn)行WT分析的結(jié)果如圖8所示。由圖7可以看出，不同工況下內(nèi)燃機(jī)振動信號的主要特征頻率出現(xiàn)在進(jìn)、排氣門開、閉及點火的時間段內(nèi)，分別源于氣閥產(chǎn)生的沖擊和氣體燃燒產(chǎn)生的激振，故以此分析結(jié)果能夠明顯分辨出不同工況下振動信號特征頻率的成分，抑制了噪聲的影響，具有較高的時頻分辨率，并且不同工況下圖像表征差異明顯，可分辨度高，有利于下一步圖像特征提取和模式識別工作的進(jìn)行。反觀圖8，直接對內(nèi)燃機(jī)振動信號進(jìn)行小波分析，雖然也能對信號的特征進(jìn)行一定的表征，但是表征效果較差，時頻分辨率不高，從圖中很難具體看出信號的特征頻率成分。

表2 四種氣門間隙設(shè)置 (單位：mm)

(a)正常工況

(b)氣門間隙過小

(c)氣門間隙過大

(d)氣閥漏氣

(a)正常工況

(b)氣門間隙過小

(c)氣門間隙過大

(d)氣閥漏氣

內(nèi)燃機(jī)缸蓋振動信號是一種典型的非平穩(wěn)周期信號，并且在信號采集中混有大量噪聲,傳統(tǒng)的時頻分析方法對信號特征分析效果不佳，會造成虛假的頻率和時間分量，且由于噪聲的影響，很難有效提取信號的真實特征，時頻分辨率也不理想。借助EWT-SST時頻分析方法，不僅解決了多分量信號表征的難題，而且通過小波閾值降噪，有效抑制了噪聲對分析的影響，此外，采用壓縮小波變換，利用時頻譜能量重排，提高了信號時頻分辨率，增加了圖像的可辨識度。

3 結(jié)論

(1)基于EWT-SST的內(nèi)燃機(jī)振動信號時頻分析方法，首先利用EWT對多分量信號進(jìn)行分解，能夠有效提取IMF分量；然后對分解出的IMF進(jìn)行小波閾值降噪處理；最后對降噪后的IMF進(jìn)行SST時頻分析，可獲得表征效果較為理想的時頻圖像。

(2)將基于EWT-SST的振動信號時頻分析方法應(yīng)用到內(nèi)燃機(jī)4種工況下的缸蓋振動信號分析中，結(jié)果表明，該方法能夠有效地對內(nèi)燃機(jī)信號的特征進(jìn)行提取，且時頻分辨率高，噪聲抑制效果明顯，優(yōu)于傳統(tǒng)時頻方法。