柴油机故障诊断试验研究

柴油机故障诊断试验研究 周玉丰 （四川信息职业技术学院，四川 广元 628017） 摘 要：为了对柴油机故障类型进行准确诊断，根据研究内容，出了合理的试验测试诊断系统，并根据“最近”原 则选择测点位置。通过从柴油机缸盖振动信号进行特征提取，对所测取的信号通过小波分解及重构后重新提取时 域、频域特征参数，从而可判断故障类型。经过验证，所判断出的故障类型正好为所设定的故障，由此表明该方法的 正确性。 关键词：故障诊断；试验研究；测试系统；振动信号；小波变换 中图分类号：U469.74；TP277 文献标识码：A 文章编号：1674-5124（2011）01-0005-05 Study on fault diagnosis of diesel engine ZHOU Yu-feng （Sichuan College of Information Technology，Guangyuan 628017，China） Abstract: In order to diagnose the fault types of diesel engines accurately，a reasonable testing diagnosis system was designed according to the research works. Measuring points are selected according to the principle of proximity. The cylinder head vibration signal was measured and its features were extracted，the measured signals were decomposed and reconstructed by the wavelet transform，and then their time and frequency domain parameters were re-extracted，orderly the fault type can be determined. Experimental results prove the proposed method is practicable. Key words: fault diagnosis； experimental study； testing system； vibration signal； wavelet transform 收稿日期：2010-07-29；收到修改稿日期：2010-09-17 作者简介：周玉丰（1973-），男，重庆长寿区人，副教授，硕士， 主要从事汽车技术和液压与气动方面的应用研究和教学工作。 1 引 言 柴油机是一种常见的往复式动力机械，在国民 经济中具有重要的作用，它的运行安全是生产安全 的重要组成部分。随着人工智能技术的发展，柴油机 故障诊断技术进入了智能化的阶段，检测项目更加 丰富，诊断的准确性也大大提高[1-2]。声振诊断法是诊 断柴油机工作状态的既普遍又行之有效的方法，现 在大多数针对柴油机系统的诊断系统都是以这种方 法为基础的，因而得到了广泛的应用[3]，同时也可为 柴油机故障诊断专家系统提供必需的技术参数[4]。国 外用声振诊断技术来研究柴油机的故障目前已取得 突破性进展[5-6]。世界航运先进国家已逐步将此项技 术应用到船舶柴油机，利用时频分析、小波分析等信 号分析与处理方法来处理柴油机表面振动信号[7]。我 国从 20世纪 80年代初开始对往复式内燃机故障诊 断作探索性研究并取得了较好的成果，也开发出了 自己的智能诊断仪器。如 DCM-I型柴油机智能诊 断仪[8]、DEFD系统等，可在不解体的条件下诊断一 些常见的柴油机故障[9]。 柴油机是一个非常复杂的动力系统，其结构及 机械运动形式的复杂性、产生振动因素的多样性，决 定着振声法诊断柴油机故障的困难性。该文在设计 出合理的试验测试诊断系统基础上，对所测取的信 号通过小波变换后判断故障类型。 2 测试诊断系统 2.1 测试系统的组成 柴油机动态信号测试系统包括信号的检测和转 换、信号的调理、信号处理、显示与记录。传感器受被 测量的直接作用，按一定规律将被测量转换成电量 输出。信号调理环节把来自传感器的信号转换成更 适合于进一步传输和处理的信号，多数情况是电信 号之间的转换。信号处理环节接受来自信号调理环 节的信号，进行各种运算、滤波、分析，将结果输出至 显示、记录。信号显示记录环节以观察者易于识别的 形式来显示测量结果，或将测量结果存储，供必要时 第 37卷第 1期 2011年 1月 中国测试 CHINA MEASUREMENT & TEST Vol.37 No.1 January，2011 中国测试 2011年 1月 加速度传感器 加速度信号 电荷放大器 加速度传感器 加速度信号 电荷放大器 加速度传感器 加速度信号 电荷放大器 … … 电涡流传感器 角位移信号 前置放大器 电涡流传感器 上止点信号 前置放大器 信 号 预 处 理 计 算 机 A/D 转 换 图1 试验测试系统简图 使用。为了保证测量结果的准确性，必须使各环节的 输出量与输入量之间保持一一对应和尽量不失真的 关系，并且尽可能地减小或消除各种干扰。 试验数据是从 X4105BD2型柴油机上测取的，测 试系统如图 1所示。测量的信号为缸盖的振动加速度 信号，从飞轮上测量角位移信号与上止点信号。 2.2 测点位置选择 柴油机结构复杂、零件众多，这些零件都同时工 作着，每一个零件都和与其相连的其他零件发生着 碰撞，各种振动信号相互叠加、相互调制、相互激发， 形成极其复杂的信号。同时，虽然柴油机的各个零件 之间相互连接形成一个整体，但是并不是在柴油机 的任何位置测量，都可以得到同样清晰可辨的信号 的。不合理的测点将导致所测信号中有用信息过少， 有可能因此而得出错误的结论，失去使用价值。 实际测试中一般都采用“最近”原则，把最接近 故障点的部位作为测点，而且要清除测点表面的污 垢、漆皮的影响。在该文的试验中，模拟的是喷有压力 过小、喷油提前角提前 5°~6°等故障，测点位置选在 1缸缸盖上，同时测上止点及角位移信号，如图 2所 示。测试现场测量系统及仪器如图 3所示。 2.3 测试对象及测量参数选择 测试对象参数如下：柴油机型号 X4105BD2、 额定转速 1500 r/min、标定功率 35.3kW、质量 400kg、 发电机型号 TMW－200M－4。 所用仪器包括 JWY-30C直流稳压电源、便携式 数据采集箱、601A11加速度传感器、482A22电荷放 大器、SJ4A高精度电涡流传感器、笔记本电脑。 测试方法为接触法测量，即将加速度传感器吸 附在柴油机缸盖及缸壁上进行测量。 在信号采集过程中，采样间隔 Δt和数据长度 N 的合理选择至关重要，影响到采集的信号能否真实反 映动态信号的全貌。Δt过大，会引起低频率混叠，而 且会漏掉一些感兴趣的高频分量；Δt过小，当采样 的数据长度一定时就会影响总的采样时间。Δt的选取 还需考虑 A/D转换装置的采样速度。由于柴油机飞 轮齿数为 96齿，当柴油机以额定转速 n=1 500 r/min 工作时，其脉冲频率为： f= nz60 = 1 500×96 60 =2 400Hz 为保证脉冲波形的真实性，每个脉冲至少需采集 5个点，同时兼顾到数采箱的最高采样频率 100 kHz 且 6 个通道同时采集，因此在试验时取采样频率 fs=12.5 kHz。考虑到采样长度应尽量包含较多的信 息，在此取采样长度为 N＝8 192。 3 小波变换 小波是一种特殊的长度有限、均值为 0的波形。 由于小波具有良好的时域和频域局部化性质，因 而广泛应用在工程分析领域。在机械状态监测与 诊断中，小波分析的主要应用是对机械动态信号进 行处理。 缸体 加速度传感器测缸体振动信号 飞轮 缸盖 加速度传感器测缸盖振动信号 电涡流传感器 测上止点信号 电涡流传感器 测角位移信号 图2 测点布置简图 （a）试验系统及仪器 （b）测取缸盖信号 （c）测取缸壁信号 （d）测取角位移信号 图3 试验测试现场照片 6 第 37卷第 1期 待检信号 波形指标 S 峰值指标 C 脉冲指标 I 裕度指标 L 峭度指标 Kν 1 1.485 9 5.471 3 8.129 7 10.241 0 10.194 9 2 1.332 6 3.807 2 5.073 3 6.153 1 4.761 1 表 2 待检信号小波变换后的时域特征参数 利用小波变换进行信号分析的实质是利用其 多分辨分解的特性从含有大量背景噪音信号中提 取有用信号，实现去噪及特征提取，重新构建分析 信号[10-11]。下面来看一下利用小波变换以后的特征参 数进行分析。 3.1 小波变换后的时域分析 3.1.1 建立标准模式 图 4是通过 db8小波 3层分解、1 层高频重构 后，所得不同工况下的时域波形。比较经过小波消噪 后所得的振动时域波形与没有消噪时的波形，可以 看出，当信号经过小波分解与重构后，其原来所带有 的大量噪音信号基本上被去除干净，而所重构出来 的信号则主要是包含故障信息的信号，这里便可看 出小波变换所起的滤波器的作用。 表 1是重构出的各种工况下的时域特征参数。 从表 1可知，小波变换后所得各特征参数与原始信号 的特征参数有所不同，这点正体现了小波变换的作 用。但此次重构从整体来看，各工况特征参数的变化 趋势（变大或变小）与原信号基本一致。通过分析可 知，信号经过小波变换后更能接近原故障信号。 3.1.2 检测待检信号 现重新选取两待检信号，经 db8小波 3层分解 后，利用其 1阶高频重新构造出时域信号，所构造出 的时域信号波形如图 5所示。 图4 小波消噪后的各工况时域波形 状态 波形指标 S 峰值指标 C 脉冲指标 I 裕度指标 L 峭度指标 Kν a 1.529 9 6.141 7 9.396 0 11.904 3 13.100 7 b 1.550 2 6.058 7 9.392 0 12.116 0 12.965 5 c 1.477 9 5.460 0 8.069 2 10.132 6 9.907 3 d 1.529 5 6.115 5 9.353 7 11.850 6 13.058 4 e 1.481 9 5.073 3 7.518 2 9.562 1 8.800 1 f 1.328 1 3.987 9 5.296 4 6.402 6 4.781 7 注：1）表中 a.正常状态，b.第一缸喷油压力过大， c.第一缸喷油压力过小，d.第一缸进气门漏气， e. 第一缸气门间隙过大，f. 供油提前角提前 5°~6°。 表 1 各典型故障消噪后时域特征参数 1） 周玉丰：柴油机故障诊断试验研究 （d）第一缸进气门漏气 t/s 幅 值 /m V 时域波形 （e）第一缸气门间隙过大 t/s 幅 值 /m V 时域波形 t/s 幅 值 /m V 时域波形 （c）第一缸喷油压力过小 t/s 幅 值 /m V 时域波形 （b）第一缸喷油压力过大 t/s 幅 值 /m V 时域波形 （a）正常状态 t/s 幅 值 /m V 时域波形 （f）供油提前角提前5°~6° 图5 待检信号小波变换后的时域波形 t/s 幅 值 /m V 时域波形 （a）待检信号1 t/s 幅 值 /m V 时域波形 （b）待检信号2 7 中国测试 2011年 1月 图6 小波变换后的各工况频域波形 2000 4000 6000 8000 10000 12000 频率/Hz 幅值谱 0 1000 2000 3000 4000 幅 值 /m V （e）第一缸气门间隙过大 0 1000 2000 3000 幅 值 /m V 幅值谱 2000 4000 6000 8000 10000 12000 频率/Hz 2 000 4000 6000 8000 10000 12000 频率/Hz 0 1 000 2000 3000 4000 幅 值 /m V 幅值谱 （a）正常状态 （c）第一缸喷油压力过小 2000 4000 6000 8000 10000 12000 频率/Hz 幅值谱 0 1000 2000 3000 幅 值 /m V 2 000 4 000 6000 8000 10000 12000 频率/Hz 幅值谱 0 1000 2000 3000 幅 值 /m V 2 000 4 000 6000 8000 10000 12000 频率/Hz 幅值谱 0 1000 2000 3000 4000 幅 值 /m V （f）供油提前角提前5°~6° 从时域信号中则可得到其时域特征参数如表 2 所示。 3.1.3 故障判断 重新求取小波变换后两待检信号与标准模式之 间的距离，如表 3所示。 从表 3可以看出，两待检信号仍然可判断为第 一缸供油压力过小和供油提前角提前 5°~6°。小波变 换后所得到的结果要好于原始信号在时域中的距 离，这从另一方面也更好地说明了小波变换后所得 到的信号更接近原始故障信号。 3.2 小波变换后的频域分析 3.2.1 建立标准模式 图 6是我们通过 db8小波 3 层分解、1 层高频 重构后，所得不同工况下的频域波形。表 4是重构出 的各种工况下的频域特征参数。 3.2.2 检测待检信号 现重取两待检信号，同样在上面的故障模式中， 信号重构后的频域波形如图 7 所示（各截取其中 一段）。 从时域信号中则可得到其频域特征指标如表 5 所示。 3.2.3 故障判断 重新求取小波变换后两待检信号与标准模式之 间的距离，见表 6。 图7 两待检信号小波变换后的频域波形 （a）待检信号1 0 1000 2000 3000 4000 幅值谱 2000 4000 6000 8000 10000 12000 频率/Hz 幅 值 /m V （b）待检信号2 0 1000 2000 3000 4000 幅值谱 2000 4000 6000 8000 10000 12000 频率/Hz 幅 值 /m V 注：1）表中 a.正常状态，b.第一缸喷油压力过大，c.第 一缸喷油压力过小，d.第一缸进气门漏气，e.第一 缸气门间隙过大，f.供油提前角提前 5°~6°。 状态 重心频率 FC 均方频率 MSF 均方根频 率 RMSF 频率方差 VF 频率标准差 RVF a 0.982 1 3.908 1 1.976 9 2.943 6 1.715 7 b 0.991 2 3.943 6 1.985 8 2.961 1 1.720 8 c 0.751 3 2.989 1 1.728 9 2.424 6 1.557 1 d 0.982 6 3.909 9 1.997 7 2.944 4 1.715 9 e 0.906 4 3.606 6 1.897 5 2.785 0 1.668 8 f 0.995 5 3.976 4 1.994 1 2.977 4 1.725 5 表 4 小波变换后各工况下的频域特征参数 1） 待检 信号 距 离 与 a 与 b 与 c 与 d 与 e 与 f 1 0.276 9 0.129 5 0.019 2 0.162 3 0.129 6 0.474 4 2 1.882 0 1.580 1 1.660 8 1.767 6 0.659 5 0.028 7 表 3 小波变换后待检信号与标准模式之间的距离 （b）第一缸喷油压力过大 （d）第一缸进气门漏气 8 第 37卷第 1期 待检 信号 距 离 与 a 与 b 与 c 与 d 与 e 与 f 1 23.236 4 25.043 7 0.001 4 22.328 5 10.576 8 26.910 7 2 0.416 9 0.213 2 29.859 5 0.548 7 4.901 6 0.077 6 表 6 频域下待检信号与标准模式小波变换后的距离 待检 信号 重心频率 FC 均方频率 MSF 均方根频 率 RMSF 频率方差 VF 频率标准差 RVF 1 0.768 3 3.056 4 1.748 3 2.288 1 1.512 6 2 1.013 7 4.032 5 2.008 1 3.004 9 1.733 5 表 5 两待检信号重构后的频域特征指标 从表 6所得距离很容易看出待检信号 1属于喷 油压力过小，而待检信号 2则属于喷油提前角提前 5°~6°。 从分析可知，小波变换更容易判别故障类型，这 主要是由于当信号经过小波变换后，其噪声得到很 大的滤除，所得信号更接近故障原始信号，从而提高 了判断的准确性。 4 结束语 小波变换是现代信号特征提取的一种有效手 段，小波分析实际上就是一种滤波器，它可以实现对 信号的多分辨率分解与重构，从而可以提取出所需 要的故障特征信息，进而对所得到的各种信号先经 过小波变换，重构出各工况下的时域、频域信号，再 拟合出各工况下信号经小波变换后的特征指标拟合 曲线，形成标准模式。通过拟合曲线间距离能够很容 易地判断出两待检信号的故障类别，而且判别效果 比较明显。但是由于在试验中主要针对单一故障进 行设置及判断，因而对复合故障的判断还需要进一 步研究。同时需要将该方法与神经网络、专家系统等 现代诊断方法结合起来研究，以适应柴油机故障诊 断智能化、不解体化、高精度化的发展要求。 参考文献 [1] 仰德标，明廷锋.柴油机故障诊断研究综述[J].武汉造船， 2000，131（2）：26-29. 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Matlab 6.5 辅助小波分析与应用[M]. 北京：电子工业出版社，2003. 周玉丰：柴油机故障诊断试验研究 !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! 2010年11月1日，北京康斯特仪表科技股份有 限公司（以下简称康斯特仪表）签约实创股份所属 永丰产业基地I-22地块科技企业加速器（三区）项目 A5号楼，该项目的成功签约为永丰产业基地I-22地 块项目招商再添新彩。该项目建筑面积达到6 224平 方米，投资总额为7 500万元。 康斯特仪表是一家高新技术企业，主营业务为 仪器仪表，其产品的可靠性和质量已经达到国际先 进企业的水平。其生产技术在国内遥遥领先，并在 国际上处于先进水平，有多项专利和相关国际认证。 产品已批量出口发达国家，进入国际高端市场，与跨 国公司展开全球竞争。该公司是海淀区重点税源单 位，目前为新三板企业，正在进行创业板上市准备工 作，上市后主营业务收入将接近2亿元。 总投资7 500万，康斯特公司将入驻永丰基地 9