基于EMD的Hilbert變換的柴油機氣缸套磨損故障診斷

江國和，趙開琦，王志剛，楊智遠，曾向明

(上海海事大學 商船學院，上海 201306)

0 引言

船用柴油機是一種結構復雜的往復機械，缸蓋表面振動是內部各種激勵力共同作用的結果，振動信號呈現非平穩、非線性特征，必須使用先進的信號處理方法，才能更準確地對柴油機進行狀態監測和故障診斷.［1]傳統的氣缸磨損試驗法是人為加工活塞環產生不同的缸壁間隙，無法準確地反映氣缸的真實磨損狀況，且試驗大多集中在小型柴油機的診斷，所得結論不適用于大型船用低速柴油機.常用于柴油機缸蓋振動信號分析的方法有快速傅里葉變換(Fast Fourier Transform，FFT)法、短時傅里葉變換(Short Time Fourier Transform，STFT)法以及小波變換法等.在分析線性、平穩信號時，FFT具有良好的性能，但對于非線性、非平穩信號，由于FFT是在整個時間軸上的積分平均，信號的時間信息容易丟失.小波變換的實質是一種窗口大小固定、形狀可變的FFT，其分析的準確性受小波基函數的影響較大，不能從根本上擺脫FFT的局限.［1-2]基于經驗模態分解(Empirical Mode Decomposition，EMD)的 Hilbert變換是適合于分析非線性、非平穩信號的方法.［1-5]它的基本思想是通過EMD將信號分解成一系列的本征模函數(Intrinsic Mode Function，IMF)，得到的IMF是近似單頻率成分的信號;對每個IMF進行Hilbert變換，最終得到 Hilbert邊際譜.［6-7]由于優良的頻率分辨率和時間分辨率，該方法已被用于氣象學以及鋼軌振動、地震波等分析中.［8-9]本文利用柴油機正常運轉磨損試驗，把基于EMD的Hilbert變換引入到柴油機氣缸磨損狀態監測中，并對影響氣缸蓋振動特性的因素進行分析.

1 基于EMD的Hilbert變換

通過EMD方法，一個信號x(t)可以被分解為

式中:ci(t)是一個IMF;rn(t)是信號x(t)的殘余量.式(1)中的每一個ci(t)可由式(2)得到其Hilbert變換:

由以上定義，可以得到一個解析信號

式中:

通過式(5)，可以得到瞬時頻率

對每一個IMF進行Hilbert變換后，原始的信號就可以表示為

這里忽略殘余函數rn(t)，Re代表取實數.式(7)稱為Hilbert幅值譜，簡稱Hilbert譜，記為

由此得到邊際譜

邊際譜對時間積分能得到每個頻率成分所對應的振幅或能量的總和，因此可以通過邊際譜提供的每個單一頻率的總振幅或總能量清楚地觀察到缸內異常工作情況.

2 試驗裝置及方法

2.1 試驗裝置

試驗裝置包括:6S35ME-B9型船用低速柴油機、水力測功器及測控系統、6個IMI的608A11加速度傳感器，以及數據采集系統.測試系統和測點布置見圖1，其中1 ～6為6個缸，a，b，c，d，e，f為各缸對應的傳感器測點.

圖1 測試系統和測點布置

2.2 試驗方法

(1)在正常活塞環與氣缸套間隙(0.183 0 mm)狀態時，按表1所示的工況改變柴油機的轉矩T和轉速n，并測量氣缸蓋表面的垂向振動加速度信號，運用Hilbert方法對其進行分析.

表1 相同間隙的4種測量工況參數

(2)為研究柴油機活塞環與氣缸套間隙對缸蓋表面垂向振動加速度的影響，采用柴油機正常運轉磨損試驗法.試驗中將缸壁間隙s作為單一變量，假定其他條件均相同.具體實施方法:利用3種性能不同的氣缸潤滑油，使柴油機在額定工況(n=142 r/min，T=213.26 N·m)下運轉 100 h，每運轉25 h停機一次，測量活塞環與氣缸套間隙，從而產生4個不同的氣缸磨損間隙.此法比人為加工活塞環產生間隙的方法更能真實、準確地反映氣缸內的磨損狀況，有利于更加準確地對柴油機磨損故障進行監測和診斷.具體實施方案:在第2和3缸中添加標準潤滑油A，在第1和2缸中添加性能較差的潤滑油B，在第5和6缸中添加性能更差的潤滑油C;在柴油機運轉時，連續測取缸蓋振動信號;運轉結束后，吊缸測量活塞環與氣缸套的間隙.通過測量各缸的缸壁間隙發現，第5和6缸的缸壁間隙變化量最大，第1和2缸的缸壁間隙變化量次之，第3和4缸的缸壁間隙變化量最小.為了便于突出缸壁間隙對缸蓋振動信號的影響，選取第6缸的試驗數據進行進一步研究.第6缸的缸壁間隙見表2.

表2 第6缸在額定工況下產生的缸壁間隙

3 振動特性分析和數據處理

本試驗中柴油機氣缸蓋振動的激勵源主要有:由缸內氣體爆發壓力、排氣閥落座沖擊、排氣閥開啟氣流沖擊、高壓油管注油沖擊、活塞對氣缸套的撞擊以及相鄰氣缸的影響等.［10]本試驗對象為低速二沖程氣口-氣閥式柴油機，其氣閥機構為液壓式氣閥傳動機構，其排氣閥只做單純的垂向運動且不受側推力.液壓油的阻尼作用使氣閥對閥座的撞擊力減小，故排氣閥關閉瞬間閥體對閥座的沖擊相對較小，時域信號表現較弱.缸內的氣體燃燒壓力對氣缸蓋也有較強的沖擊，且缸內氣體壓力的降低有一個過程，表現為振動信號持續時間較長.由于柴油機長期運轉中的磨損，缸壁間隙會不斷增大，使得活塞對氣缸套的撞擊力增大.撞擊能量通過剛性缸套向缸蓋傳遞，對缸蓋的振動產生影響，但與其他激勵源相比該能量較小，信號的能量較小.圖2為額定工況下氣缸表面的振動信號，工況參數:T=213.26 N·m，n=142 r/min，P=3 472 kW，其中P為功率.圖2(a)為原始信號時域信號，可以看出其振動呈現周期性且不穩定特征;圖2(b)為經過db10小波去噪后的時域信號，可以看到大部分干擾噪聲被去除.因此，可利用小波法對試驗測得的振動信號進行去噪預處理，以便準確地提取信號特征.

圖2 柴油機缸蓋振動時域信號

3.1 轉矩和轉速對缸蓋振動特性的影響

隨著柴油機轉矩和轉速的改變，缸蓋的振動特性會發生改變.［10-12]因為在表1所示的工況1～3下得到的振動信號變化趨勢大致相同，所以只選取工況1和4進行對比分析.圖3和4顯示正常活塞環與氣缸套間隙時，工況1和4下缸蓋振動信號的傅里葉頻譜、功率譜密度以及邊際譜的分析結果.圖3(a)，3(b)，4(a)和4(b)顯示特征頻帶的頻率范圍以及在這些特征頻帶內的振動能量(即振動強度).結果表明:柴油機在較小的轉矩和轉速工況下，振動信號的特征頻帶主要集中在0.7～1.1 kHz范圍內，信號頻率比較集中;當達到額定轉速工況(工況4)時，出現高于2 kHz的高頻成分，且頻率成分較為復雜，但其高頻部分的功率譜密度較小;圖3(c)和4(c)表明隨著柴油機轉矩和轉速的同時下降，氣缸內的燃燒過程減緩，使得氣體力對缸蓋振動的激勵作用減小，信號的能量相應降低，能量較高的頻帶仍以小于0.5 kHz為主，在36.32 Hz處達到最大邊際譜加速度值2.490 m/s2，出現的高頻成分能量較小.因此，缸蓋振動特性與柴油機的轉速和轉矩有一定的對應關系.

圖3 工況1振動信號分析

圖4 工況4振動信號分析

3.2 缸壁間隙對缸蓋振動特性的影響

柴油機運轉中由于摩擦的存在，要消耗柴油機的部分有效功，使機械效率下降，造成能量損失.［13-14]在柴油機做相對運動的各部件的表面之間，摩擦是無法避免的，尤其是活塞環與氣缸套之間的摩擦損失最為嚴重.由于摩擦，缸壁間隙隨運轉時間不斷增大，導致活塞對氣缸套的撞擊增強.因此，以缸壁間隙作為單一變量進行研究.圖5～8顯示在額定轉速和轉矩下不同缸壁間隙時缸蓋振動信號的傅里葉頻譜、功率譜密度以及邊際譜的分析結果.

圖5 s=0.183 0 mm時振動信號分析

圖6 s=0.195 0 mm時振動信號分析

圖7 s=0.224 5 mm時振動信號分析

圖8 s=0.260 9 mm時振動信號分析

傅里葉頻譜和功率譜密度圖表明:當間隙小于0.224 5 mm時，振動信號特征頻帶主要集中在1 kHz附近;當間隙超過 0.26 mm時，如當間隙為0.260 9 mm時，特征頻帶主要以小于0.5 kHz的低頻為主，且特征頻帶能量增大;邊際譜圖表明隨著缸壁間隙的增大，特征頻帶的能量逐漸增大，且50～200 Hz頻帶的能量最大.

通過與變工況狀態下的分析結果對比，可以發現當柴油機缸壁間隙達到或超過允許間隙0.26 mm時，缸蓋的振動信號表現出明顯的特征:信號頻率主要集中在0～500 Hz的范圍內，且在11.56 Hz處達到最大邊際譜加速度值3.986 m/s2，其大于在正常間隙(0.183 0 mm)時額定工況下邊際譜的最大加速度值2.490 m/s2，可將其作為一個故障特征.

通過對比可知，傅里葉頻譜及功率譜密度譜線尖峰較多，無法準確地提取信號特征，不便于診斷，而邊際譜可以較清楚地表明缸壁間隙的變化，能更準確地提取信號特征，并可運用到氣缸磨損故障的診斷中.

4 結論

針對傳統氣缸磨損振動監測試驗無法準確地反映柴油機在實際工作中氣缸內的磨損特征的不足，提出采用柴油機正常運轉磨損試驗得到柴油機氣缸實際磨損狀況.通過對不同間隙狀況下柴油機缸蓋振動信號的分析，得到缸壁間隙超過允許值0.26 mm時的缸蓋振動特征(即在11.56 Hz處達到最大邊際譜加速度值3.986 m/s2)，說明基于EMD的Hilbert方法可以有效地處理大型低速柴油機缸蓋振動信號，并可運用到氣缸磨損故障的診斷中.此外，通過對比可知，傅里葉頻譜及功率譜密度譜線尖峰較多，不便于診斷，而邊際譜譜線峰值明顯，可以更清楚地表明缸壁間隙的變化，便于特征提取.因此，通過Hilbert變換的邊際譜能夠更加準確地提取缸蓋振動信號的特征，提高對柴油機氣缸磨損故障診斷的準確性.

［1]劉建敏，李曉磊，喬新勇，等.基于EMD和STFT柴油機缸蓋振動信號時頻分析［J].振動與噪聲控制，2013，33(2):133-137.

［2]陳仁祥，湯寶平，呂中亮.基于相關系數的EEMD轉子振動信號降噪方法［J].振動、測試與診斷，2012，32(4):542-546.

［3]WEI Hongliang，LIAN Songliang.Vibration characterization analysis of rail induced by surface pits using Hilbert-Huang transform［C]//CISP 2010 Proc.2010:2476-2479.

［4]胡異丁，任偉新，楊棟，等.基于希爾伯特變換的非平穩調幅信號解調［J].振動與沖擊，2013，32(10):181-183.

［5]褚福磊，彭志科，馮志鵬，等.機械故障診斷中的現代信號處理方法［M].北京:科學出版社，2009:109-120.

［6]SINHA J，ELBHBAH K.A future possibility of vibration based condition monitoring of rotating machines［J].Mech Systems ＆ Signal Processing，2013(34):231-240.

［7]操禮林，李愛群，鄧揚，等.一種基于經驗模式分解的結構損傷預警方法［J].振動、測試與診斷，2012，32(3):392-396.

［8]沈志熙，黃席樾，馬笑瀟.基于EMD和支持向量機的柴油機故障診斷［J].振動、測試與診斷，2010，30(1):19-22.

［9]JENA D P，PANIGRAHI S N，KUMAR R.Gear fault identification and localization using analytic wavelet transform of vibration signal［J].Measurement，2013(46):1115-1124.

［10]季少波.柴油機缸蓋振動加速度信號影響因素分析［J].振動與沖擊，2011，30(2):258-262.

［11]周明華，陳寶鳳，楊勝飛.船用二沖程柴油機熱工分析中的Δp與ΔH的應用［J].上海海事大學學報，2006，27(2):21-24.

［12]林新通，詹玉龍，周薛毅，等.支持向量機在柴油機廢氣渦輪增壓器故障診斷中的應用［J].上海海事大學學報，2012，33(2):18-21.

［13]徐建飛.噴射系統參數對電噴柴油機性能的影響［J].上海海事大學學報，2011，32(4):38-42.

［14]郭軍武，陳寶忠，王士局.模糊故障診斷在船舶柴油機換氣系統中的應用［J].上海海事大學學報，2009，30(1):16-19.