基于敏感IMF的再制造發動機振動狀態研究*

陳成法， 白云川， 張英鋒， 焦宇飛， 李樹珉

(1. 軍事交通學院軍用車輛系 天津,300161) (2.天津大學精密測試技術及儀器國家重點實驗室 天津,300072)

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基于敏感IMF的再制造發動機振動狀態研究*

陳成法1,2， 白云川1， 張英鋒1， 焦宇飛1， 李樹珉1

(1. 軍事交通學院軍用車輛系 天津,300161) (2.天津大學精密測試技術及儀器國家重點實驗室 天津,300072)

為了提高再制造發動機質量，將總體平均經驗模態分解方法分解方法(ensemble empirical mode decomposition，簡稱EEMD)及敏感IMF選擇算法引入再制造發動機性能研究中。在對再制造發動機非穩態振動信號進行EEMD分解的基礎上，首先,將相關系數引入到IMF研究中，分析各IMF分量與原始信號的相關性，并計算原始信號各IMF分量的敏感因子;然后,利用敏感IMF進行Hilbert變換，并對再制造發動機的振動狀態進行分析。研究結果表明，采用EEMD分解算法及敏感IMF的邊際譜能反映再制造發動機不同部位的振動狀態，缸壁、缸蓋、曲軸三處對振動的敏感頻率是存在差異的，通過對發動機各主要部位振動情況的研究，可以有針對性地采用再制造工藝，從而為提高發動機再制造水平提供技術支持。

敏感IMF；振動狀態；再制造發動機; 邊際譜

引 言

振動監測技術已成為對發動機主要運動部件監測和故障診斷的主要技術手段之一[1-2]。但是，由于振動信號中包含有各種頻率的振動信號以及噪聲等信息，如何提取出有關發動機運行狀態的特征信息是研究的重點。經驗模態分解方法(empirical mode decomposition，簡稱EMD)通過把復雜的信號數據分解為本征模函數(intrinsic mode function, 簡稱IMF)之和，能夠將反映真實狀態的物理信息從振動信號中提取出來。

再制造工程為實現循環經濟戰略需求提供了技術支撐，大力開展再制造工程是實現循環經濟、節能減排和可持續發展的主要途徑之一，因此，得到了很多國家的重視[3-5]。但是，由于發動機運動部件眾多、結構復雜，且再制造工藝復雜，使部件再制造水平不確定性加大[6-7]，因此，發動機的再制造質量很難保證?，F將總體平均經驗模態分解方法引入到再制造發動機振動數據處理中，并采用敏感IMF分量分析方法，研究再制造發動機運行狀態，從而為提高發動機再制造水平提供技術支持。

1 EMD與EEMD

EMD分解是解決機械運轉過程中非平穩振動信息的一種有效方法[8]，該方法的本質是通過對振動數據進行分解，獲得振動信號基于時間尺度的本征波動模式，并找到本征模函數( IMF)[9]，通過對IMF分量的Hilbert變換，提取到振動信息的內在特征，故EMD方法及Hilbert變換在機械設備狀態監測領域得到了廣泛的應用[10-11]。

但是，EMD分解方法也存在不足之處，主要有：a.模式混淆問題，即同一頻率成分被分解到完全不同的IMF中[12-13]或一個IMF中含有不同的信號成分；當模式混淆產生時，經驗模態分解方法不能將表征振動特征、具有具體物理意義的本征模態函數從振動信號中提取出來。b.在故障診斷中，除了部分IMF能反映故障特征，其他IMF都是噪聲或干擾成分。因此，利用Hilbert變換處理所有的IMF而得到的Hilbert-Huang譜故障特征不顯著，從而導致診斷精度較低。為了解決以上問題，Wu等[13]在EMD分解中引入噪聲，提出了一種總體平均經驗模態分解方法，解決了問題a。針對問題b，文獻[14]提出了敏感本征模態函數選擇算法，通過計算振動信號與其相對應IMF的相似性來選擇反映故障特征的敏感IMF，然后對敏感的IMF進行Hilbert變換，得到振動特征信息的邊際譜。

1.1 EEMD分解

高斯白噪聲具有頻率均勻分布的統計特征，EEMD利用該特征解決模式混淆問題。

將高斯白噪聲加入信號中進行多次EMD分解，并將多次分解的IMF總體平均定義為最終的IMF。EEMD的算法[15-16]歸納如圖1所示。

圖1 EEMD分解過程Fig.1 Decomposition process of EEMD

1.2 敏感IMF選擇算法

一部分是與對應振動狀態相關的敏感分量，而其他則是無關分量或干擾成分。因此，分析之前，需要將與振動模式的敏感IMF選擇出來，而忽略其他不相關的IMF以提高Hilbert-Huang譜的特征提取精度。

為了將振動信號中包含的敏感IMF提取出來，分析振動信號與IMF分量之間的相關系數，并定義IMF敏感因子。IMF選擇算法如下。

1) 計算信號x(t)與其對應的IMFyn(n=1,2,…,N)之間的相關系數。

令IMF分量與振動信號的相關系數[17]為

(1)

其中：μi為分量Ci(t)的平均值；μ為振動信號S(t)的平均值；σi為分量Ci(t)的標準差；σ為振動信號S(t)的標準差。

(2)

因此，0≤ρ≤1。

2) 計算IMF敏感因子。

信號x(t)的IMF敏感因子，計算公式如下

(3)

3) 選擇敏感的IMF。

(4)

敏感因子反映了各IMF分量與振動信號的相關性，強化隱藏在振動信號中的特征信息、消除與振動特征無關的信息，從而提取出振動特征。

2 試驗分析

對EQ6100型發動機進行再制造分析，主要對曲軸、氣缸、活塞、氣門等部件進行再制造，故發動機的性能與這些部件的再制造水平有著重要聯系。為研究主要部件的再制造性能，在發動機性能測試中，重點監測曲軸外側、氣缸壁、氣缸蓋等振動情況，分別采集800，1 000，1 300，1 600和1 800 r/min發動機轉速下的振動信號，傳感器采樣頻率為12.8 kHz。

圖2所示為800 r/min時再制造發動機氣缸蓋處振動數據及EMD分解結果。振動數據經EMD分解后，獲得11個IMF分量及殘差rn(t)。由圖2可以看出，各IMF分量包含了不同的振動頻率，使振動特征在時頻特性中體現出來。由IMF分量得到的邊際譜如圖3所示。為了使振動沖擊成分更為直觀，將圖3局部放大，如圖4所示。從圖4中可以看出，除了圖3中存在的振動幅值較大的沖擊成分外，還存在一個幅值較小的沖擊成分，其頻率分別為f1=72Hz，f2=40Hz。但是，由發動機點火引起的其他諧振頻率沒有顯示出來，只是存在一些幅值較小的振動噪聲，這是由于EMD分量提取過程中，反映部件振動狀況的振動信息沒有在各IMF分量中表現出來。

圖2 振動信號EMD分解結果Fig.2 EMD decomposition results of vibration signal

為了研究再制造發動機工作過程中的振動狀態，采集主要振動部位的振動信號，利用EEMD進行分解，并采用敏感IMF算法進行敏感IMF分量提取。由EEMD分解及敏感IMF得到的缸壁處邊際譜(800r/min)如圖5所示，并得到局部振動頻率如圖6所示。從圖6中可以看出，主要存在4個沖擊成分，其頻率分別為，f1=40 Hz，f2=72 Hz，f3=216 Hz，f4=296 Hz。

圖7所示為缸壁處低頻邊際譜，低頻沖擊成分集中于10，20，40，60 Hz左右，其中10，20，60 Hz的振動是由發動機進排氣門開啟與關閉引起的，此時發動機的壓燃頻率在40 Hz左右。從圖中可以看出，其振幅較小，這也說明在怠速狀態，缸壁處的低頻振動主要是由進排氣門的振動及二次諧振。

圖8～圖11是轉速800 r/min時，缸蓋及曲軸外側的邊際譜和低頻區域邊際譜。從圖8和圖9中可以看出，缸蓋及曲軸處的振動情況基本類似，主要有兩個較為明顯的沖擊成分。但低頻振動卻不同，圖9和圖11分別為缸蓋和曲軸處低頻邊際譜。從圖9可以看出，振幅最大的頻率集中于80 Hz左右，是發動機點火激振頻率的二倍頻，這正好和進排氣門的振動頻率相同，而發動機的點火激振頻率(40 Hz左右)的振幅較小，這說明怠速狀態時，缸蓋處的振動以氣門振動為主。從圖11可以看出，曲軸處低頻振動沖擊較多，主要集中于10，20，35 Hz以及70 Hz左右，其中35 Hz的沖擊是由發動機點火激振引起的，其他沖擊成分是由點火激振、連桿振動等引起的。

為了更為直觀地分析再制造發動機各部位的振動情況，對其他轉速下的邊際譜進行對比分析。圖11～14所示為轉速1600 r/min時，缸壁、缸蓋和曲軸處的邊際譜。從圖12中可以看出，缸壁處有3個幅值較大的沖擊成分，其沖擊頻率分別為f1=24Hz，f2=88Hz，f3=136Hz，其他幅值較小的沖擊成分頻率分布范圍很廣，從低頻到6 000Hz的高頻，這說明缸壁對任何頻率的沖擊都較為敏感。缸蓋處有兩個幅值較大的沖擊成分，如圖13所示，其頻率分別為f1=40Hz，f2=88Hz，其他沖擊頻率主要集中于300～2 000Hz，且在高頻1 000Hz處幅值較大，這說明缸蓋對2 000Hz以下的沖擊成分較為敏感。圖14所示為曲軸處的振動沖擊情況，從圖中可以看出，在低頻處存在三個較大的沖擊成分，其頻率分別為f1=24Hz，f2=88Hz，f3=216Hz。從圖14中還可以看出，曲軸主要對2 000～5 000Hz的高頻成分敏感，并在f4=3 192Hz左右出現峰值。

從上面的分析可以看出，在同一轉速下，缸壁、缸蓋、曲軸處的振動狀態是不同的，在1 000，1 300，1 800r/min等轉速下，也存在相同的情況，也就是說只要轉速高于800r/min，振動對于這三處的影響是不同的。根據缸壁、缸蓋、曲軸對敏感振動頻率的差異，可以確定部件的振動特點，從而有針對性地采用再制造工藝，為提高再制造水平奠定基礎。

3 結束語

筆者利用EEMD方法分析再制造發動機的振動數據，建立了基于敏感IMF分量的再制造發動機振動信息處理方法。分析了EEMD分解方法的優點，研究結果表明采用敏感IMF分析方法能更好地提取振動特征。

對EQ6100型發動機缸蓋、缸壁、曲軸等主要部件振動數據的研究表明，當轉速大于800r/min時，缸壁處低頻沖擊成分較多且幅值較大，高頻沖擊成分分布范圍較廣；缸蓋處在低頻處有幾個振幅較大的沖擊成分，且對300～2 000Hz的低中頻率沖擊成分較為敏感；而曲軸處的沖擊成分除集中于低頻外，在2 000～5 000Hz的高頻區域振動也較為明顯。

[1] Bo Lin, Qin Shuren, Liu Xiaofeng. Theory and application of wavelet analysis instrument library[J]. Chinese Journal of Mechanical Engineering：English Edition, 2007, 19(3): 464-467.

[2] Smith C, Akujuobi C M, Hamory P, et al. An approach to vibration analysis using wavelets in an application of aircraft health monitoring[J]. Mechanical Systems and Signal Processing, 2007, 21(3): 1255-1272.

[3] Jr Guide V D R, Souza G C, van der Laan E. Performance of static priority rules for shared facilities in a remanufacturing shop with disassembly and reassembly[J]. European Journal of Operational Research, 2005, 164(2): 341-353.

[4] 徐濱士. 再制造工程的現狀與前沿[J]. 材料熱處理學報，2010，31(1)：10-14.

Xu Binshi. State of the art and future development in remanufacturing engineering[J].Transactdns of Materials and Heat Treatment,2010,31(1):10-14.(in Chinese)

[5] 陸宇衡，黃德. 發動機再制造技術及產業發展[J]. 裝備制造技術，2010，192(12)：99-102.

Lu Yuheng , Huang De. Engine remanufacturing technology and industrial development[J]. Equipment Manufacturing Technology, 2010,192(12):99-102.(in Chinese)

[6] Liu Mingzhou, Liu Conghu, Xing Lingling, et al. Study on a tolerance grading allocation method under uncertainty and quality oriented for remanufactured parts[J]. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 2013,87(5): 1-8.

[7] 姜大海，王虎，安相璧，等. 車用再制造發動機驗收檢驗臺架磨合規范試驗研究[J]. 裝甲兵工程學院學報，2011，25(1)：83-87.

Jiang Dahai,Wang Hu,An Xiangbi, et al. Research on runing-in standard of vehicle remanufacturing engine in check-accept test[J].Journal of Academy of Armored Force Engineering,2011,25(1):83-87.

[8] 王祝平, 王為, 李小昱, 等. 基于 EMD 與神經網絡的內燃機氣門間隙故障診斷[J]. 農業機械學報, 2008, 38(12): 133-136.

Wang Zhuping， Wang Wei， Li Xiaoyu, et al. Fault diagnosis of engine valeve based on EMD and artifical neural network[J]. Agricultural Machinery,2008,38(12):133-136.(in Chinese)

[9] 程軍圣，于德介，楊宇. 基于支持矢量回歸機的Hilbert-Huang變換端點效應問題的處理方法[J]. 機械工程學報，2006,42(4)：23-31.

Cheng Junsheng,Yu Dejie,Yang Yu. Hilbert-Huang end effects transformation approach base on support vector regression[J].Chinese Jorunal of Mechanical Engineering,2006,42(4):23-31.(in Chinese)

[10] 張德祥，汪萍，吳小培，等. 基于EMD和非線性峭度的齒輪故障診斷[J]. 振動、測試與診斷，2012，32(1)：56-61.

Zhang Dexiang, Wang Ping, Wu Xiaopei, et al. Fault diagnosis of gear based on EEMD and nonliear kurtosis[J]. Journal of Vibration,Measuremeng & Diagnosis,2012,32(1):56-61.(in Chinese)

[11] 蔡艷平，李艾華，石林鎖，等. 基于EMD-WVD振動譜時頻圖像SVM識別的內燃機故障診斷[J]. 內燃機工程，2012，33(2)：72-78.

Cai Yanping , Li Aihua, Shi Linsuo, et al. IC engine fault diagnosis method based on EMD-WVD vibration spectrum time-frequency image recoginitong by SVM[J].Chinese Internal Combustion Engine Engineering,2012,33(2):72-78.(in Chinese)

[12] 劉濤，黃其柏. 基于EEMD和HT的軸流泵壓力脈動特征信息提取[J]. 機電工程，2012，29(3)：278-281.

Liu Tao, Huang Qibai. Characteristic information extraction of pressure pulsation signal in axis-flow pump based on EEMD and HT[J].Journal of Mechnical & Electrical Engineering,2012,29(3):278-281.(in Chinese)

[13] Wu Zhaohua, Huang N E. Ensemble emp irical mode

decomposition: a noise-assisted data analysis method[J]. Advances in Adaptive Data Analysis, 2009, 1(1): 1-41.

[14] 雷亞國. 基于改進Hilbert-Huang變換的機械故障診斷[J]．機械工程學報，2011，47(5)：71-77.

Lei Yaguo. Machinery fault diagnosis based on improved Hibert-Huang[J]． Transaction Joural of Mechanical Engineering,2011,47(5):71-77.(in Chinese)

[15] 鄭旭，郝志勇. 基于MEEMD的內燃機機體活塞敲擊激勵與燃燒爆發激勵分離研究[J].振動與沖擊，2012，31(6)：109-113.

Zheng Xu,Hao Zhiyong. Separation of piston-slap and combustion shock excitations via MEEMD method[J].Journal of Vibration and Shock,2012,31(6):109-113 .(in Chinese)

[16] 李輝，鄭海起. 基于EEMD和THT的齒輪故障診斷方法[J]. 振動、測試與診斷，2011，31(4)：496-500.

Li Hui, Zheng Haiqi. Faul diagnosis based on EEMD and THT[J]. Journal of Vibration, Measuremeng & Diagnosis,2011,31(4):496-500.(in Chinese)

[17] 蔡艷平，李艾華，王濤,等. 基于EMD-Wigner-Ville的內燃機振動時頻分析[J]. 振動工程學報，2010，23(4)：430-437.

Cai Yanping, Li Aihua,Wang Tao, et al. Internal combustion enginge vibration frequency analysis Basd on EMD-Wifner-Ville[J].Journal of Vibration Engineering,2010,23(4):430-437.(in Chinese)

*國家高技術研究發展計劃(“八六三”計劃)特大功率動力總成資助項目(2012AA112101)

2015-03-19；

2015-08-31

10.16450/j.cnki.issn.1004-6801.2017.02.020

TK426

陳成法，男，1978年7月生，博士、副教授。主要研究方向為汽車試驗與檢測，儀器科學與技術等。曾發表《基于EEMD及敏感IMF的再制造發動機振動模式研究》(《振動與沖擊》2014年第33卷第2期)等論文。 E-mail：76868126@qq.com