基于小波變換信號處理的故障診斷方法

摘 要：本文著重介紹基于小波變換信號處理的故障診斷方法。所謂基于信號處理的方法，通常是利用信號模型，如相關函數、頻譜、自回歸滑動平均、小波變換等，直接分析可測信號，提取諸如方差、幅值、頻率等特征值，從而檢測出故障。故障診斷時，對采集的信號進行小波變換，在變換后的信號中除去由于輸入變化引起的奇異點，剩下的奇異點即為系統發生的故障點。

關鍵詞：小波變換；信號處理；小波除噪

為保證發動機安全、高效的運行，對其進行狀態檢測與故障診斷非常重要。由于內燃機在一個工作循環內轉速是波動的，其轉速的波動由瞬時轉速來表達，發動機轉速中包含各缸的氣體壓力、外負載、曲軸的轉角等大量可供提取的內部狀態信息，且轉速測取方便。

目前文獻對瞬時轉速的研究多為如何利用瞬時轉速判斷氣缸的壓縮性、扭矩及發動機的工作狀態等，總的來說研究得很少。

本文以發動機斷缸故障為例，探討了發動機轉速信號小波分析法的可行性。

1實驗及怠速信號采集

1.1實驗過程

實驗在Volvo B230F型電控發動機（點火順序為1-3-4-2）上進行，試驗數據見表1.1。試驗在怠速下進行，切斷第4和第2缸的供油采集轉速傳感器的正常和異常信號，記錄發動機轉速、點火提前角、噴油脈寬等參數的變化。

表1.1 實驗數據

從表1.1可以看出，當發動機兩個缸斷油時，噴油脈寬增到4.0 ms，油耗和點火提前角不變，發動機轉速基本不變，但有不穩現象。這是因為：斷缸后，轉速有下降趨勢，為了維持怠速工況穩定，電腦指令噴油脈寬由2.6ms增加到4.0ms，保持總供油量不變，故轉速基本不變。但由于供油量變化與轉速變化不同步，加之各缸混合氣均勻性惡化，故運轉出現不穩現象。

1.2小波除噪

各狀態下的轉速波形具有明顯的干擾現象，這些干擾與各缸工作程度差異、傳感器振動有關，同時干擾對故障特征參數提取有影響，所以去除干擾信號保留狀態信息是診斷中的一個重要環節。

圖1.1 信號的濾波過程

圖1.1是小波變換的一層濾波原理圖，原始轉速信號S通過兩個互補對稱濾波器后，得到高、低頻率的兩路信號。

2利用連續小波變換分析正常和異常怠速信號

2.1轉速信號小波變換

當轉速信號除噪后，由于發動機飛輪系統的穩速作用，轉速傳感器的信號靈敏度低，所以濾波后必須進行處理。

利用Matlab 6.0軟件的一維連續小波變換工具，通過Haar小波計算出了正常和異常信號的小波變換系數。

通過濾波的轉速正常信號和其一維連續小波變換系數線可以看出，在發動機正常工況下，在曲軸每兩轉（720°）由于各缸的工作性能差不多一樣、發動機飛輪系統的穩速作用，轉速信號小波系數線的幅值變化均勻。

從小波系數線能看清楚：在第二段，兩個缸不工作時，發動機曲軸轉速下降，轉速信號幅值下降，轉速信號的一個脈沖的周期變大，信號小波系數幅值慢慢地變小；在第一段，轉速信號小波系數線變化不均勻，曲軸轉角0°～90°CA內幅值小，第1缸開始工作（轉角90°CA左右）時，轉速增大，同時，信號幅值和小波系數幅值也增加。

發動機轉速較高的范圍內信號頻率和幅值大、周期小，小波系數幅值變大；轉速越低信號頻率和幅值越小、小波系數幅值越低。

從小波分析能看出，所變換信號的周期越小，小波系數幅值越大。

2.2故障信息特征參數的提取

故障信息特征量的提取對故障診斷至關重要，特征量過多，將造成診斷決策計算量過大，不易得到正確的結果：特征量太小，判據不足，診斷效果也不好。為此，在小波除噪后的信號基礎上，提出下列特征參數：

2.2.1均方根：

2.2.2峰態因數：

2.2.3勻幅指標：

用公式1.1～1.3計算出轉速信號小波系數線的均方根、峰態因數和勻幅指標值，計算結果如表2.1所示：

表2.1故障信息特征參數計算結果

由計算結果知，在第一段，正常信號小波系數線的均方根為2.31，峰態因數為1.2597，勻幅指標為0.5730。異常信號小波系數均方根為2.23（下降3.5%），峰態因數（下轉第233頁）（上接第231頁）為1.4125（增加12.1%），勻幅指標為0.1133（下降81.2%）：在第二段，正常信號小波系數線的均方根為2.35，峰態因數為1，3404，勻幅指標為0.5074，異常信號小波系數均方根為1.87（下降20.5%），峰態因數為1.4652（增加9.3%），勻幅指標為0.4102（下降30.9%）。

兩個缸斷油時，在第一段，發動機轉速低、轉速信號幅值小（周期較大）、小波變換的系數線的均方根下降；在第二段，由于兩個缸不工作發動機轉速下降、信號幅值變小（周期變長）、小波系數線的均方根明顯地下降。

峰態因數增加表示波形幅值的突然變化程度。當發動機有兩個缸不工作的故障時，在第一段，運轉不穩定程度增加，所以異常信號小波系數線峰態因數增加10.7%。

勻幅指標對幅值的靈敏度較高，可用來刻畫波形的異常。在第一段，正常和異常信號小波系數之間的差異為81.2%，這是因為：曲軸轉角0°～90°CA范圍內轉速低，從90°CA發動機第1缸做功行程開始，轉速和信號幅值逐漸增加（周期變小），小波變換系數線幅值也逐漸增加，這個現象導致轉速信號幅值變化。在第二段，差異為30.9%，它的原因是，兩個缸不工作時，轉速不增加，信號幅值慢慢地下降或沒有幅值的突然變化，小波系數線幅值變化不均勻。

3 總結

3.1發生缸斷時在循環周期的斷缸部分，瞬時轉速降低，信號幅值變小，周期變長，小波系數線的均方根明顯地下降。

3.2利用小波系數可以分析轉速信號、判斷發動機缸斷的故障。

3.3由轉速信號小波分析知，通過轉速信號小波分析結果能對比發動機各缸的性能。

參考文獻：

[1]飛思科技產品研發中心編著，MATLAB 6， 5輔助小波分析與應用，北京電子工業出版社，2013.

[2]馬瑞恒，王新晴，王耀華，閏嘉聽。小波除噪、神經網絡與發動機故障診斷，內燃機工程，2012 No.6.

（作者單位：日照職業技術學院）