強噪聲背景下的柴油機失火故障診斷

劉鑫 ， 賈云獻， 張英波， 張艷明

(1. 陸軍工程大學石家莊校區， 河北 石家莊 050003；2. 31002部隊， 北京 100089; 3. 76154部隊， 廣西 玉林 537800)

強噪聲背景下的柴油機失火故障診斷

劉鑫1， 賈云獻1， 張英波2， 張艷明3

(1. 陸軍工程大學石家莊校區， 河北 石家莊 050003；2. 31002部隊， 北京 100089; 3. 76154部隊， 廣西 玉林 537800)

柴油機失火是常見的故障模式，傳統的診斷方法不僅參數獲取困難且準確性差。針對此問題，以3缸四沖程柴油機為研究對象，設計了柴油機失火故障的預置試驗，采集排氣噪聲和缸蓋振動信號進行故障診斷研究。為提取強噪聲背景下的微弱信號，采用二次采樣隨機共振系統提取柴油機故障特征頻率完成柴油機的失火故障診斷。研究結果表明，通過二次采樣處理，隨機共振系統可以將噪聲能量轉移到柴油機微弱特征信號上，達到大參數條件下微弱信號特征提取的目的，能有效識別柴油機的早期故障，對其他復雜機械的振動診斷同樣具有參考價值。

柴油機； 隨機共振； 振動信號； 故障診斷

柴油機失火故障是氣缸內無法正常燃燒的現象，通常由進排氣或供油系統異常引起，并可能導致其他重大故障，因此，在工程應用中被高度重視。傳統的失火故障診斷主要測量氣缸壓力和發動機瞬時轉速等參數，此時，故障診斷系統不僅很復雜，而且需要打開發動機蓋安裝各種傳感器，甚至在缸蓋上打孔，并且不能保證診斷精度。柴油機的排氣噪聲和缸蓋振動信號中同樣包含很多能反映柴油機失火故障的有用信息[1-2]，可以用于柴油機的故障診斷研究。然而，柴油機作為一個復雜的機械系統，工作背景噪聲大且機體表面振動信號成分復雜，為實現準確的故障診斷，需要對原始信號進行必要的處理。

傳統的信號降噪方法如小波分解、FIR濾波等，更多的是考慮降低噪聲，但是在降低噪聲的同時也削弱了要提取的特征信號，從而影響了微弱特征信號的檢測效果[3]，特別是特征信號相對于噪聲非常微弱時，甚至不能實現特征信號的提取。而隨機共振技術可以將噪聲能量轉移給信號，從而更加突出特征頻率，能有效地實現強噪聲背景下的微弱信號特征提取。

隨機共振技術為微弱信號的檢測提供了一種新的途徑[4-6]，并獲得了廣泛的應用。曹衍龍、Q. Huang等通過構造沖擊信號的特征系數，實現了強噪聲背景下微弱信號的提取與識別[7-8]；謝有浩等通過優化共振系統參數，實現了齒輪微弱故障特征的提取[9]；蔣行國、羅琦等通過對隨機共振算法的研究，實現了信號的實時處理和還原[10-11]。但是，隨機共振系統只適用于低頻小參數的情況，而柴油機的特征頻率多為中低頻甚至高頻，從而限制了隨機共振技術的應用。為解決隨機共振只適用于小參數的問題，冷永剛等提出了變尺度隨機共振的方法，實現了大參數條件下的隨機共振[12]，在此基礎上，H L Zou 研究了高頻信號隨機共振中的參數變化[13]；Rongling Lang等將自適應隨機共振用于監測微弱的高頻GPS信號[14]；周玉飛等應用變尺度隨機共振實現了軸承內圈的故障診斷[15]。

為實現柴油機失火故障診斷研究，本研究首先設計了柴油機失火故障的預置試驗，獲得診斷所需的排氣噪聲和缸蓋振動信號；為實現柴油機中高頻信號的故障特征提取，選用二次采樣法壓縮采樣頻率，把高頻特征信號變換為低頻信號，然后由共振系統產生隨機共振輸出，解決隨機共振受小參數信號限制的問題，實現柴油機大參數條件下的共振輸出；最后提取柴油機故障特征頻率，實現其故障診斷。

1 柴油機預置故障試驗設計

柴油機內部結構復雜，能夠引起失火故障的因素很多，主要包括點火系統故障、配氣機構故障、燃料供給系統故障和氣缸密封性差4個原因。為分析柴油機失火狀態對排氣噪聲和缸蓋振動信號的影響, 設計柴油機失火預置故障試驗。試驗對象為F3L912三缸四沖程柴油機，發火順序為1—2—3,飛輪齒數為129。根據上文中對失火故障原因的分析，分別通過斷開高壓油管、將進氣門間隙調為負值造成進氣門漏氣、設置排氣門間隙過大(0.7 mm)模擬失火故障，所有故障均設置在1缸。試驗過程中沒有任何除噪措施，振動信號受外界環境及柴油機機體振動的影響。

為采集柴油機排氣噪聲信號，將聲傳感器設置在離排氣口約2 cm處，該測點位置距離氣門較近,有用信號到達快, 衰減少。傳感器為MPA201型，頻響范圍為20 Hz～20 kHz。加速度傳感器設置在氣缸蓋表面用于測量缸蓋振動信號(見圖1)。發動機轉速為1 200 r/min，采樣頻率為65 536 Hz。

圖1 測點位置及數據采集系統

2 變尺度隨機共振模型

2.1 隨機共振模型

隨機共振形成的要素包括雙穩或多穩態的非線性系統、輸入信號和噪聲。通常隨機共振系統用非線性的朗之萬(Langevin)方程描述：

(1)

定義Langevin方程的勢函數為

(2)

雙穩隨機共振系統模型見圖2。被檢測的信號和噪聲通過共振系統后，若發生隨機共振，部分噪聲能量可以轉移到信號上，從而增強信號的能量，可以有效地提高被檢測信號的信噪比，實現信號的有效辨識。

圖2 隨機共振系統

在不考慮噪聲時，系統的動力學方程為

(3)

圖3 雙穩隨機共振系統勢函數

對方程(1)通過福克-普朗克方程求解：

(4)

雙穩系統在“準穩態”的概率分布函數為

。

(5)

由此可以得到從勢阱中出發的克萊默斯(Kramers)逃逸速率:

(6)

求得的粒子在兩個勢阱之間來回躍遷的平均逃逸速率或平均躍遷頻率為

(7)

雙穩隨機共振系統模型的求解采用四階龍格-庫塔算法，其表達式如下：

(8)

2.2 變尺度隨機共振模型

理論上，隨機共振模型可以利用噪聲增強微弱小參數周期信號，從而實現強噪聲背景下的弱信號提取。然而，由隨機共振的分布函數可知其能量主要集中在低頻區域。當驅動信號頻率f很大時，信號頻率將會落在噪聲能量集中的低頻區域以外，此時信號不會產生隨機共振，而是被噪聲淹沒；或者當信號噪聲D很大時，雖然可以增大頻率分布的區域，但是降低了單位譜峰值，也不利于隨機共振的形成。這就是隨機共振所要求的小參數條件。實際應用中，由于柴油機系統并不能滿足模型的小參數條件，信號頻率的增大導致系統的響應越來越滯后于信號的輸入，最終系統不能產生隨機共振現象，從而不能有效識別噪聲中的微弱信號。同時柴油機振動信號具有強烈的非平穩、非線性，再加之其特征頻率復雜，所以很難實現準確的故障特征提取。

為實現大參數條件下信號的隨機共振，本研究選用基于二次采樣的變尺度隨機共振技術，也就是先對信號按一定比例進行線性壓縮，把高頻特征信號變換為低頻，然后經雙穩系統產生隨機共振輸出后按原來壓縮比還原信號，實現大參數條件下強噪聲背景的微弱信號提取。

變尺度隨機共振的關鍵是確定合適的壓縮比，其過程見圖4，運算過程如下:

1) 確定壓縮尺度比R；

2) 根據壓縮尺度比計算二次采樣中的壓縮采樣頻率fs0=f0/R；

3) 采用四階龍格-庫塔算法計算系統輸出，然后按壓縮尺度比恢復實測數據。

圖4 變尺度隨機共振流程

由于共振系統的輸出能量集中在低頻區域，所以要想得到最佳的隨機共振狀態，需要將信號的頻率“移”到低頻區域。在隨機共振中，不同的噪聲強度D有利于不同頻率信號的增強。對于二次采樣頻率fs0，噪聲強度對其也有選擇性。不同的D都可以選擇到一個相應的最小二次采樣頻率fs0min。在實際工程測量中, 噪聲和信號混合在一起，其噪聲強度和信號的幅值與頻率并不知道，對于二次采樣頻率fs0, 由于它取決于噪聲強度D, 因此可以先粗略地估計出實測數據的噪聲強度, 再對fs0的范圍進行估計。

3 柴油機故障診斷研究

根據柴油機預置故障試驗的信號采集結果，首先對排氣噪聲和缸蓋振動的原始信號進行分析，圖5示出柴油機故障信號的時域波形和頻譜圖。柴油機在此工況下的故障特征頻率為48.06Hz，頻譜分析的目的就是提取出特征頻率及其倍頻，以此判斷柴油機故障的出現。雖然從圖中可以看出柴油機的故障特征頻率，但受強噪聲影響，其幅值與干擾信號相差不多，同時并不能有效識別其倍頻頻率。所以，直接從時域波形及頻譜圖不足以判定柴油機發生故障。

在失火狀態下，采用包絡分析方法對振動信號進行處理(見圖6)。從波形圖中雖然可以看到周期性的信號，但是并不能確定故障的發生。從頻譜圖中可以看到，對于排氣噪聲信號，故障特征頻率比較明顯，但是仍然有嚴重的低頻噪聲干擾，使得2倍頻和3倍頻難以辨認。缸蓋振動信號可以比較明顯地識別故障特征頻率，但其2倍頻和3倍頻同樣較難辨認。綜合以上分析，在故障早期脈沖信號較弱的情況下，強噪聲背景下將難以有效識別故障特征。

圖5 柴油機排氣噪聲和缸蓋振動信號及其故障頻率

圖6 采用包絡分析的排氣噪聲和缸蓋振動信號

為實現柴油機故障的準確診斷，采用變尺度隨機共振方法對振動信號進行處理；為適應大參數條件，采用二次采樣法。本文中取μ=1 ，采樣頻率為65 536Hz，采樣點數N=60 000，設定壓縮尺度比5 000，則壓縮采樣頻率為13.1。經驗證此時滿足隨機共振條件，壓縮信號經隨機共振后按壓縮尺度還原(見圖7)，可以實現故障頻率的識別。通過對比可以明顯看出，對于不滿足小參數條件的信號，信號無法實現共振而呈現單調性，同時無法提取特征頻率，此時不會出現隨機共振現象；而通過二次采樣處理，將大參數轉化為小參數后求解雙穩系統的輸出，最后按壓縮比還原實測數據，此時，振動信號能實現隨機共振，并且特征頻率及其倍頻十分明顯，實現了大參數條件下的信號處理。此對比試驗同時證明了二次采樣法在大參數條件下的有效性。同樣地，對柴油機的缸蓋振動信號進行故障特征提取(見圖8)，也可以有效識別柴油機的故障頻率。

為進一步驗證方法的有效性，分別對柴油機斷開高壓油管、排氣門間隙過大(0.7mm)和進氣門漏氣3種情況下的排氣噪聲信號進行分析。由圖9可知，通過變尺度處理，柴油機的排氣噪聲信號可以發生隨機共振，其故障頻率及其2倍頻、3倍頻清晰可見，表明該方法能有效地抑制噪聲，突出特征頻率，實現柴油機強噪聲背景下的故障診斷。

圖7 隨機共振與二次采樣隨機共振的排氣噪聲信號處理結果

圖8 缸蓋振動信號的變尺度隨機共振處理結果

圖9 柴油機排氣噪聲二次采樣隨機共振分析

通過以上試驗分析，可以驗證基于變尺度隨機共振的方法能有效提取柴油機的故障特征，并且對噪聲干擾的抑制效果十分明顯，對強噪聲背景下早期故障或者微弱故障信號的處理效果十分明顯，特別適合柴油機系統的故障診斷研究。

4 結束語

本研究以柴油機失火故障診斷為目標，設計了柴油機的預置故障試驗，重點針對柴油機早期故障信號微弱易被噪聲淹沒且不滿足隨機共振小參數條件的特點，通過二次采樣法，實現基于變尺度隨機共振的柴油機大參數振動信號處理，最終實現柴油機的故障診斷。該研究對強噪聲背景下的機械故障診斷具有一定的參考價值。

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[編輯: 李建新]

Misfire Fault Diagnosis of Diesel Engine in Strong Noise Background

LIU Xin1， JIA Yunxian1， ZHANG Yingbo2， ZHANG Yanming3

(1. Army Engineering University，Shijiazhuang, Shijiazhuang 050003, China; 2. 31002 Unit, PLA， Beijing 100089, China; 3. 76154 Unit, PLA, Yulin 537800, China)

Misfire is a common fault mode of diesel engine, but the traditional fault diagnosis methods are difficult to acquire parameters and diagnose poorly. With respect to these problems, the misfire fault preset experiment of diesel engine was conducted to collect the exhaust noise and cylinder head vibration signal for fault diagnosis on a 3-cylinder 4-stroke diesel engine. In order to extract the weak signal in strong noise background, the double sampling stochastic resonance method was used to extract the fault feature frequency of diesel engine to diagnose the misfire fault. The study results show that noise energy can transfer to the weak signal feature of diesel engine by double sampling stochastic resonance system so as to realize the extracting of weak signal feature under large parameter. Accordingly, the early fault of diesel engine is detected effectively and the method is also useful for complex machinery vibration diagnosis.

diesel engine； stochastic resonance； vibration signal； fault diagnosis

2017-02-17;

2017-08-18

國家自然科學基金項目(71401173)

劉鑫(1989—)，男，博士，主要研究方向為可靠性、裝備故障診斷及壽命預測；lmh19901228@126.com。

10.3969/j.issn.1001-2222.2017.04.004

TK418

B

1001-2222(2017)04-0016-06