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    基于頻域特征和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的柴油機(jī)失火故障診斷

    2022-09-22 08:52:04張鵬濤姜國(guó)朋
    機(jī)電工程技術(shù) 2022年8期
    關(guān)鍵詞:單缸頻域柴油機(jī)

    張 衡,張鵬濤,姜國(guó)朋

    (濰柴動(dòng)力股份有限公司,山東 濰坊 261061)

    0 引言

    發(fā)動(dòng)機(jī)是汽車的核心動(dòng)力系統(tǒng),發(fā)動(dòng)機(jī)性能的好壞直接決定了汽車的工作狀態(tài)。柴油機(jī)工作過(guò)程非常復(fù)雜,燃燒多變,失火故障很容易發(fā)生[1-2]。柴油機(jī)的失火會(huì)導(dǎo)致燃燒效率降低、振動(dòng)加劇、輸出扭矩下降,甚至?xí)斐汕S的變形或疲勞破壞[3-5]。

    失火故障診斷過(guò)程中,特征提取和模式識(shí)別是兩個(gè)重要環(huán)節(jié)[6-8]。賈繼德等[9]提出了一種基于小波和深度置信網(wǎng)絡(luò)的柴油機(jī)失火故障診斷方法,提高了失火故障診斷準(zhǔn)確率。劉鑫等[10]針對(duì)傳統(tǒng)的診斷方法不僅參數(shù)獲取困難且原始信號(hào)易受噪聲污染導(dǎo)致準(zhǔn)確性較差的問(wèn)題,提出了一種基于灰度圖像紋理分析的二維故障特征提取模型,可以有效地降低噪聲污染,簡(jiǎn)化計(jì)算過(guò)程。

    趙亮等[11]為了提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在發(fā)動(dòng)機(jī)失火故障診斷中的準(zhǔn)確率,提出了GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。不僅縮短了訓(xùn)練時(shí)間,而且故障診斷準(zhǔn)確率也大大提高。王東升等[12]設(shè)計(jì)了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的柴油機(jī)故障診斷識(shí)別系統(tǒng),將柴油機(jī)振動(dòng)信號(hào)的頻率與能量的特征作為振動(dòng)信號(hào)的特征值,識(shí)別準(zhǔn)確率得到了明顯提高。胡杰等[13]針對(duì)基于曲軸瞬時(shí)角加速度的一般失火故障診斷算法能診斷失火故障,但未能有效區(qū)分故障模式的缺陷問(wèn)題,提出了一種做功時(shí)間和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的失火故障診斷算法,能夠有效識(shí)別不同失火故障模式和定位失火氣缸。

    為了進(jìn)一步提高柴油機(jī)失火故障診斷的精度,本文基于柴油機(jī)轉(zhuǎn)速信號(hào),采用頻域分析法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對(duì)柴油機(jī)的單缸失火、兩缸失火及瞬態(tài)狀態(tài)失火故障進(jìn)行了研究。

    1 基于頻域分析的失火故障特征提取

    對(duì)于四沖程的柴油機(jī)來(lái)說(shuō),作用在單缸曲軸上的力所產(chǎn)生的切向力矩如下:

    式中:Mg為氣體力矩;Mj為往復(fù)慣性力矩;v為諧次,也稱階次(v=0.5,1,1.5,2,2.5,…);ω為曲軸角速度;φv為初相角;Mg0和Mgv分別為零諧次和v諧次下的幅值;mj為往復(fù)慣性質(zhì)量;R為曲軸半徑;λ為曲軸半徑與連桿長(zhǎng)度之比;t為時(shí)間。

    氣體激勵(lì)力在曲軸上產(chǎn)生的切向力的簡(jiǎn)諧次數(shù)v是從0.5階開始計(jì)算的,這是因?yàn)閷?duì)于四沖程發(fā)動(dòng)機(jī)來(lái)說(shuō),每缸的做功周期為發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)兩圈,即氣體激勵(lì)力的基本變化周期為發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)兩圈的時(shí)間,因此其基本頻率為ω2,為表達(dá)方便,將1/2乘到階次中。

    如果將作用在第一缸曲拐上的v階激勵(lì)力矩寫作:

    那么作用在第i缸曲拐上的v階激勵(lì)力矩為:

    式中:θi為第i缸與第一缸的發(fā)火間隔角。

    通過(guò)以上分析可得六缸四沖程發(fā)動(dòng)機(jī)的各諧次激勵(lì)力矩矢量如圖1所示。

    圖1 六缸四沖程發(fā)動(dòng)機(jī)的各諧次(≤3)激勵(lì)力矩矢量

    通過(guò)離散傅里葉變換可以進(jìn)行轉(zhuǎn)速信號(hào)頻域分析如下:

    式中:n為隨曲軸轉(zhuǎn)角變化的均布采樣點(diǎn),本文中為飛輪齒盤每個(gè)齒的位置;ω(n)為采樣點(diǎn)n處的瞬時(shí)轉(zhuǎn)速;N為齒數(shù);k為諧次,k=0,1,…,N-1;Ω(k)為離散傅里葉變換結(jié)果;j為復(fù)數(shù)。

    在軸系振動(dòng)信號(hào)分析中,采用諧次(也叫做階次、階比)來(lái)表式振動(dòng)頻率與軸頻(轉(zhuǎn)軸的旋轉(zhuǎn)頻率)的比值,并以諧次作為橫坐標(biāo),將有利于對(duì)比分析不同轉(zhuǎn)速下的轉(zhuǎn)速信號(hào)波動(dòng)規(guī)律。

    2 基于頻域特征的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷方法

    主要利用0.5~2.5諧次的幅值信息和0.5諧次的相位信息再結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法進(jìn)行診斷。整體結(jié)構(gòu)采用3層判斷模式,如表1所示。

    表1 診斷算法總體結(jié)構(gòu)

    由于正常工況以及部分失火工況的相位信息混亂,因此ANN-1部分只采用幅值作為故障特征。具體實(shí)施時(shí),將0.5~2.5諧次幅值分別與3諧次做比值,進(jìn)行數(shù)據(jù)的歸一化,然后再用作輸入數(shù)據(jù)。ANN-2部分通過(guò)0.5諧次的相位信息進(jìn)行單缸失火、連續(xù)兩缸失火和間隔一缸的兩缸失火的故障缸定位,通過(guò)1諧次相位進(jìn)行間隔兩缸的兩缸失火故障缸定位。ANN-3部分將采用與第一部分相同的故障特征對(duì)單缸失火的程度進(jìn)行評(píng)估。

    3 失火故障分析

    通過(guò)將某缸供油系數(shù)調(diào)整為0即可實(shí)現(xiàn)單缸失火故障設(shè)置。為保證方法的適用性,故障設(shè)置涵蓋了較大范圍的轉(zhuǎn)速和負(fù)荷區(qū)間:800~2000 r/min,空載至300 N?m。

    通過(guò)式(5)可計(jì)算柴油機(jī)每個(gè)做功周期內(nèi)轉(zhuǎn)速信號(hào)各諧次的信息。以1000 r/min、150 N?m工況為例,如圖2所示,失火前后主諧次(3諧次)幅值變化很小,非主諧次的幅值明顯上升,而且非主諧次變化主要集中于0.5~2.5諧次。因此將主要針對(duì)0.5~3諧次展開分析。

    圖2 正常與單缸失火工況前6諧次轉(zhuǎn)速幅值對(duì)比

    通過(guò)對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析,可獲得失火引起轉(zhuǎn)速幅值與相位變化的部分規(guī)律。為了更好地表示幅值和相位的特征,采用極坐標(biāo)圖,圖3所示為空載工況下發(fā)動(dòng)機(jī)正常和單缸失火狀態(tài)下的頻域分析結(jié)果(0.5~3諧次)。結(jié)果表明,在幅值方面,相比于正常情況下的工況,失火故障為單缸時(shí),前5個(gè)諧次幅值均增大。在相位方面,正常工況和故障工況的主諧次相位一致,均落于180°±30°的范圍內(nèi),這滿足圖3(f)中6個(gè)缸激勵(lì)力相位一致的規(guī)律;其他諧次雖然相位間隔一致性變差,但仍然有一定程度的相似,例如各諧次下的相位數(shù)量符合理論結(jié)果,且相位變化仍按照點(diǎn)火次序進(jìn)行;在某些諧次下工況數(shù)據(jù)點(diǎn)沒(méi)有集中在圖的中心處,例如圖中的2諧次,出現(xiàn)了整體的偏移,可見這不是失火故障引起的,可能是由于慣性力等發(fā)動(dòng)機(jī)內(nèi)在的影響因素引起的。這里提及的這些規(guī)律均可作為故障診斷的故障特征。

    圖3 空載工況下發(fā)動(dòng)機(jī)正常和單缸失火狀態(tài)下的頻域分析結(jié)果

    為方便分析,這里根據(jù)兩缸失火特征的相似度將兩缸失火故障模式分為3類,即按照點(diǎn)火次序來(lái)說(shuō):連續(xù)兩缸失火,間隔一缸的兩缸失火和間隔兩缸的兩缸失火,如圖4所示的1#5#缸、4#5#缸和1#6#缸失火分別為這3種模式中的一種。

    圖4 兩缸失火模式

    兩缸失火實(shí)驗(yàn)共設(shè)置了800~2200 r/min、空載至150 N?m的多個(gè)發(fā)動(dòng)機(jī)運(yùn)行工況。每個(gè)工況進(jìn)行不少于100個(gè)做功周期的采樣。如圖5所示,當(dāng)發(fā)生兩缸失火時(shí),高于主諧次的各諧次幅值并未變的很大。

    圖5 正常與兩缸失火工況前6諧次轉(zhuǎn)速幅值對(duì)比

    空載工況下發(fā)動(dòng)機(jī)正常和兩缸失火狀態(tài)下的頻域分析結(jié)果如圖6所示,結(jié)果包含所有兩缸失火類型。當(dāng)連續(xù)兩缸失火時(shí),見圖中的藍(lán)色標(biāo)識(shí),0.5、1、2和2.5諧次的平衡狀態(tài)將被打破,但會(huì)對(duì)1.5和3諧次影響很小;當(dāng)間隔一缸的兩缸發(fā)生失火時(shí),參考圖中紅色標(biāo)識(shí),0.5、1、1.5、2和2.5諧次的平衡狀態(tài)將會(huì)被打破,3諧次受影響很小。但這里的幅值變化幅度在不同的諧次下表現(xiàn)出與連續(xù)兩缸失火工況不同的規(guī)律,例如0.5諧次下,由于連續(xù)兩缸失火時(shí)激勵(lì)力矢量合成幅值更大(連續(xù)兩缸為60°夾角,間隔一缸的兩缸為120°夾角),因此,連續(xù)兩缸失火的0.5諧次轉(zhuǎn)速波動(dòng)幅值更大;而在1諧次下,連續(xù)兩缸失火和間隔一缸的兩缸失火的失火相位夾角分別為120°和240°,這引起的幅值變化是相同的;當(dāng)間隔兩缸的兩缸發(fā)生失火時(shí),參考圖中洋紅色標(biāo)識(shí),1和2諧次平衡狀態(tài)被打破,而0.5、1.5、2.5和3諧次受影響很小。同樣由于失火缸激勵(lì)力的相位關(guān)系,此種失火工況引起的1、2諧次的幅值變化明顯大于前兩種失火狀態(tài),也大于單缸失火工況。

    圖6 空載工況下轉(zhuǎn)速不同諧次幅值和相位

    從不同諧次的轉(zhuǎn)速波動(dòng)幅值來(lái)說(shuō),不同模式的兩缸失火在0.5~2.5諧次下的幅值變化規(guī)律明顯的不同,因此,可以通過(guò)各諧次的幅值變化規(guī)律判斷兩缸失火故障。從相位信息看,首先仍然存在一些波動(dòng)很大的相位分布,例如正常工況的前5個(gè)諧次、間隔兩缸失火的0.5、2.5諧次等,這主要是因?yàn)檫@些諧次下曲軸受力為平衡狀態(tài)。對(duì)于幅值明顯增大的諧次,相位信息則較為清晰,例如連續(xù)兩缸失火的0.5諧次。其次,在輕載工況,一些諧次下的某一故障的分布要更加分散,這可能是由于氣體激勵(lì)力相對(duì)較小的緣故。此外,隨著轉(zhuǎn)速的升高,1、1.5、2和2.5諧次下,各個(gè)故障在圖中整體位置發(fā)生類似于一缸失火的移動(dòng),看起來(lái)像是某種干擾力的影響在逐漸加強(qiáng),分析認(rèn)為是慣性力的影響。要區(qū)分這些故障模式,需要整合這些特征,即擬合其中未知的潛在規(guī)律。將采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這種基于數(shù)據(jù)與統(tǒng)計(jì)規(guī)律的方法來(lái)進(jìn)行處理。

    結(jié)果表明,在幅值方面,當(dāng)兩缸失火時(shí),0.5~2.5諧次的平衡狀態(tài)將會(huì)發(fā)生變化,仍以0.5和1諧次幅值變化更大,規(guī)律性也更明顯;在相位方面,0.5諧次可用于連續(xù)兩缸的兩缸失火和間隔一缸的兩缸失火。

    單缸一定程度失火一般為氣缸內(nèi)已經(jīng)形成燃燒,但缸內(nèi)壓力未達(dá)到預(yù)定值的現(xiàn)象。實(shí)驗(yàn)工況包括:1200 r/min、1500 r/min和1800 r/min,負(fù)荷為空載、100 N?m和200 N?m的工況,失火缸分別選擇1#缸和5#缸,供油系數(shù)設(shè)定為0、0.1、0.2、0.3、0.4、0.5、0.6、0.7、0.8、0.9、1,其中1為正常工況供油系數(shù)。其余工況供油系數(shù)設(shè)置為0.5,單缸失火,失火缸考慮了每個(gè)氣缸。由圖7的缸壓數(shù)據(jù)可見,供油系數(shù)為0.1~0.3時(shí),通過(guò)缸壓曲線變化不大,因此不再列出結(jié)果。每個(gè)工況進(jìn)行不少于100個(gè)做功周期的采樣。不同噴油參數(shù)下的轉(zhuǎn)速曲線如圖8所示。

    圖7 不同噴油參數(shù)下的缸壓曲線

    圖8 不同噴油參數(shù)下的轉(zhuǎn)速曲線

    4 結(jié)束語(yǔ)

    本文基于柴油機(jī)轉(zhuǎn)速信號(hào)和缸壓振動(dòng)信號(hào),通過(guò)對(duì)轉(zhuǎn)速信號(hào)進(jìn)行頻域分析,獲得了低諧次激勵(lì)力矩的矢量對(duì)轉(zhuǎn)速信號(hào)的影響規(guī)律,提出用極坐標(biāo)圖展示不同失火模式下的故障特征,實(shí)現(xiàn)了失火故障診斷。對(duì)于單缸完全失火、兩缸完全失火和單缸一定程度失火3種故障類型,設(shè)計(jì)了基于全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的3層次診斷網(wǎng)絡(luò)。通過(guò)驗(yàn)證結(jié)果表明,故障診斷模型能夠完全實(shí)現(xiàn)故障數(shù)據(jù)的識(shí)別,本文的工作可以為柴油機(jī)失火故障診斷設(shè)計(jì)提供一定的參考。

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