基于聲信號分形特征的柴油機故障在線診斷系統研究

楊濤

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基于聲信號分形特征的柴油機故障在線診斷系統研究

楊濤

（中國人民解放軍65056部隊，遼寧鐵嶺 211002）

分析了柴油機聲信號的分形特征，將標度曲線的無標度區域局部斜率作為特征關聯維數，用來判別柴油機的工作狀態。利用LabVIEW平臺開發了在線故障診斷系統，給出了關聯維數的計算流程，并以東風4135四缸直噴式柴油機作為對象進行試驗，分析了四種工況下柴油機聲信號的局部斜率特征，建立了關聯維數特征庫。

柴油機 故障診斷 聲信號 分形特征 LabVIEW

0 引言

目前，柴油發電機組在遠離大電網的偏僻地區仍是唯一的供電電源，或者作為重要供電目標的備用電源，有著廣泛的應用。當采用柴油機組供電時，如果機組出現故障，系統將面臨停電危險，這對一些供電連續性要求較高的場合影響巨大。而柴油機作為柴油發電機組的動力源，保持其正常運轉是維持供電的前提，因此在線對柴油機的故障進行診斷預判對保持柴油機正常運轉有重要意義。

1 柴油機的故障診斷方法

柴油機是一種往復機械，其內部結構復雜，運動學、動力學形態多變，其故障一般伴隨著機械部件的工作不正常產生。振動分析法是目前應用較為廣泛的柴油機故障診斷方法，它是通過分析柴油機的振動信號從而判斷柴油機是否故障。但其需要安裝大量的傳感器，并且長時間工作后這些傳感器受到柴油機工作震動的影響容易產生偏移，測量結果得不到保證[1]。

柴油機工作震動的同時往往發出強烈的聲音，一些經驗豐富的現場工作人員往往能夠通過這些聲音的不同來判斷柴油機的工作狀態，但是人對聲音的感知判別容易受到外界的干擾，其結果依賴于個別經驗，難以得到精準的結論。實際上，聲音確實能提供柴油機運行狀況的豐富信息，能夠反應出柴油機內部機械部件的工作狀況，而且具有測量方便靈活，可適用于高溫、高濕、有毒等場合，易于實現無損檢測等優點。

2 聲信號的分形特征分析

柴油機聲音信號非常復雜，包含大量系統的特征。用傳統的線性信號處理方法已不能滿足信號處理的需要，分形理論的發展為非線性信號處理提供了更為有效的手段[2]。

2.1 主分量分析法判別分形特征

對時間序列(1,2, ... ,x)進行相空間重構，得到重構矩陣為：

計算式(1)的協方差矩陣為：

以為軸，以ln(λ/)為y軸得到的圖就是主分量譜圖。

以隨機白噪聲信號、標準分形信號（Lorenz信號）、柴油機聲音信號為例分別做出主分量譜圖，如圖1所示。

由圖可知，白噪聲信號與Lorenz信號、柴油機聲音信號的主分量分布之間存在顯著的差異：白噪聲的主分量譜是一條與x軸接近平行的直線，這是因為白噪聲是隨機信號，各個主分量所占的比重是相同的；而Lorenz信號由于各個主分量所占比重不同，第一主分量占比重最大，第二次之，依此類推，所以它的主分量譜則是一條斜率為負的直線。因此通過主分量譜的方法就可以判別出信號是否為分形信號。同樣可以觀察到柴油機聲音信號的主分量譜也是一條近似斜率為負的直線，說明柴油機聲音信號具有分形特性。

圖1 不同信號的主分量譜圖

2.2 柴油機聲信號的分形特征提取

關聯維數主要用于定量刻畫機械設備的非線性行為，它不僅可以作為狀態監測、識別和分類的重要依據。

墊片式轉輪靜平衡試驗工具是通過調整墊片厚度改變轉輪重心高度，進而調整工具靈敏度的靜平衡試驗工具。通過試驗來計算轉輪的不平衡矩大小，再在上冠外圓鉆孔或再灌鉛進行配重，反復進行試驗和配重，直到轉輪的不平衡矩能滿足要求，從而制造出合格的轉輪。

對測得的時域聲音序列(1,2, ... ,x)進行相空間重構，假設重構相空間的個數為、嵌入維數為、時間延遲為、時間序列點數為，得到重構矩陣，表達式同式(1)。

當→0，→∞時，()的飽和值就是關聯維數D，可由下式求出

一般情況下，實際采樣的信號與理想的分形總有一定的偏差，所以并不能在所有的尺度上都滿足分形特征，能夠很好滿足分形特征的一段，稱之為無標度區間。畫出標度曲線lnr~lnC(r)，即雙對數曲線，取標度線中的線性度最好的一段直線部分作為無標度區間，通過最小二乘法擬合直線，直線的斜率就是所求的關聯維數[3][4]，如圖2所示。

圖2 雙對數曲線

2.3 聲信號的小波閾值降噪

實驗中或現場采集到的信號不可避免的會受到噪聲干擾，噪聲的存在會直接影響到關聯維數的計算結果。一個含噪聲信號的基本模型如下：

其中，()為真實信號，()為噪聲，為噪聲強度，()為含噪聲的信號。

3 在線故障診斷系統設計

3.1 系統結構

以LabVIEW軟件為平臺，利用MATLAB腳本編程，開發了柴油機故障在線診斷系統。系統通過實時采集柴油機工作時的聲音，轉化為數字信號輸入，進行降噪處理，計算信號的關聯維數，將關聯維數作為柴油機故障診斷的特征，與特征數據庫進行匹配診斷柴油機狀態。系統主要包括聲音信號采集、信號處理、故障特征提取、故障診斷四大部分。基本結構如圖4所示。

3.2 硬件設計

系統硬件部分主要包括聲音傳感器、數據采集卡、工控機，其結構如圖5。

數據采集卡使用計算機聲卡。計算機聲卡可對音頻信號實現雙聲道16位、高保真的數據采集，最高采樣率可達44.1 kHz，具有較高的采樣頻率與精度，而音頻范圍為20 Hz-20 kHz，滿足柴油機聲信號的量化精度和采樣率。另外，LabVIEW中提供了一系列使用與聲卡有關的接口函數，可以訪問、采集緩沖區中任意位置的數據，開發靈活方便，滿足實時采集的需要。

工控機采用研華品牌，該種工控機能在惡劣的環境中保證系統的穩定運行，并能承受環境的高（低）溫、振動、電磁干擾、潮濕、粉塵等不利因素，適合在柴油機房使用。

3.3 軟件設計

系統能夠實現對柴油機聲音信號采集、小波降噪、歸一化、計算關聯維數、診斷顯示的功能。軟件界面及G語言代碼結構如圖6所示，包括聲音信號采集、信號預處理、故障特征提取、故障診斷四個部分。

(a)軟件界面

(b)G語言代碼結構

圖6 軟件結構圖

故障特征提取的關鍵是關聯維數的計算，關聯維數的計算非常復雜，其中有大量矩陣向量運算，調用MATLAB進行計算將極大的提高準確率和運行速度。計算流程如圖7所示。

4 試驗分析

試驗以東風4135AD四缸直噴式柴油機在工作過程中的聲音信號為采集對象，采樣頻率設為22.1 kHz，設定了三種轉速，分別為800 r/min、1300 r/min、1500 r/min。通過模擬第一缸不供油和調整第一缸進氣門的氣門間隙的方法共設計了三種故障，分別為：第一缸不工作，第一缸進氣門間隙小（正常為0.25～0.3 mm，調整為0.1 mm），第一缸進氣門間隙大（調整為0.5 mm）。采集時采用多點測量，并且所有的數據均在柴油機無負載的情況下測得。不同轉速、不同測點，每種工況都采集了10組數據，每組數據取2000個點。

十組數據的局部斜率如圖8所示，可見柴油機聲音信號的無標度區間（圖中標注處）非常明顯，并且不同組別數據的無標度區間近似相同，它們的局部斜率在無標度區間里也基本重合，反映出在同一測點、同一工況下十組數據具有同樣的關聯維數。

同一轉速下，不同工況的關聯維數變化范圍明顯不同，并且區間沒有重疊，可以根據不同工況下關聯維數變化區間來建立故障特征庫。

5 結束語

本文分析了柴油機聲信號的分形特征，將標度曲線的無標度區域局部斜率作為特征關聯維數，用來判別柴油機的工作狀態。利用LabVIEW平臺開發了在線故障診斷系統，并以東風4135AD四缸直噴式柴油機作為對象進行試驗，分析了四種工況下柴油機聲信號的局部斜率特征，建立了關聯維數特征庫。

[1] 潘亮亮，趙書濤，李寶樹. 基于聲波信號分析的電氣設備故障診斷新方法[J]. 電力自動化設備, 2009, 29(8):87-90.

[2] 趙健,雷蕾,蒲小勤. 分形理論及其在信號處理中的應用[M].北京:清華大學出版社, 2008.

[3] 王竹平，李小昱，王為等. 基于關聯維數的內燃機故障診斷系統的研究[J]. 華中農業大學學報, 2007, 26(4):581-584.

[4] 呂威,王和勇,姚正安等. 改進嵌入維數和時間延遲計算的GP預測算法[J].計算機科學,2009, 36(5) :187-190.

[5] 劉景夏，胡冰新，單華寧等. 一種基于小波包變換的關聯維數計算方法[J]. 解放軍理工大學學報(自然科學版), 2006, 7(3):229-231.

Study of Diesel Engine Fault on-line Diagnosis System Based on Fractal Characteristics of Acoustic Signal

Yang Tao

(PLA 65056 Unit , Tieling 211002, Liaoning, China)

TK428

A

1003-4862（2018）07-0042-05

2018-03-15

楊濤（1987-）,男，碩士。研究方向：柴油機。