基于頻域特征和神經(jīng)網(wǎng)絡的柴油機失火故障診斷

張 衡，張鵬濤，姜國朋

（濰柴動力股份有限公司，山東 濰坊 261061）

0 引言

發(fā)動機是汽車的核心動力系統(tǒng)，發(fā)動機性能的好壞直接決定了汽車的工作狀態(tài)。柴油機工作過程非常復雜，燃燒多變，失火故障很容易發(fā)生[1-2]。柴油機的失火會導致燃燒效率降低、振動加劇、輸出扭矩下降，甚至會造成曲軸的變形或疲勞破壞[3-5]。

失火故障診斷過程中，特征提取和模式識別是兩個重要環(huán)節(jié)[6-8]。賈繼德等[9]提出了一種基于小波和深度置信網(wǎng)絡的柴油機失火故障診斷方法，提高了失火故障診斷準確率。劉鑫等[10]針對傳統(tǒng)的診斷方法不僅參數(shù)獲取困難且原始信號易受噪聲污染導致準確性較差的問題，提出了一種基于灰度圖像紋理分析的二維故障特征提取模型，可以有效地降低噪聲污染，簡化計算過程。

趙亮等[11]為了提高神經(jīng)網(wǎng)絡在發(fā)動機失火故障診斷中的準確率，提出了GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法。不僅縮短了訓練時間，而且故障診斷準確率也大大提高。王東升等[12]設計了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的柴油機故障診斷識別系統(tǒng)，將柴油機振動信號的頻率與能量的特征作為振動信號的特征值，識別準確率得到了明顯提高。胡杰等[13]針對基于曲軸瞬時角加速度的一般失火故障診斷算法能診斷失火故障，但未能有效區(qū)分故障模式的缺陷問題，提出了一種做功時間和BP神經(jīng)網(wǎng)絡的失火故障診斷算法，能夠有效識別不同失火故障模式和定位失火氣缸。

為了進一步提高柴油機失火故障診斷的精度，本文基于柴油機轉(zhuǎn)速信號，采用頻域分析法和神經(jīng)網(wǎng)絡方法對柴油機的單缸失火、兩缸失火及瞬態(tài)狀態(tài)失火故障進行了研究。

1 基于頻域分析的失火故障特征提取

對于四沖程的柴油機來說，作用在單缸曲軸上的力所產(chǎn)生的切向力矩如下：

式中：Mg為氣體力矩；Mj為往復慣性力矩；v為諧次，也稱階次(v=0.5,1,1.5,2,2.5,…)；ω為曲軸角速度；φv為初相角；Mg0和Mgv分別為零諧次和v諧次下的幅值；mj為往復慣性質(zhì)量；R為曲軸半徑；λ為曲軸半徑與連桿長度之比；t為時間。

氣體激勵力在曲軸上產(chǎn)生的切向力的簡諧次數(shù)v是從0.5階開始計算的，這是因為對于四沖程發(fā)動機來說，每缸的做功周期為發(fā)動機轉(zhuǎn)兩圈，即氣體激勵力的基本變化周期為發(fā)動機轉(zhuǎn)兩圈的時間，因此其基本頻率為ω2，為表達方便，將1/2乘到階次中。

如果將作用在第一缸曲拐上的v階激勵力矩寫作：

那么作用在第i缸曲拐上的v階激勵力矩為：

式中：θi為第i缸與第一缸的發(fā)火間隔角。

通過以上分析可得六缸四沖程發(fā)動機的各諧次激勵力矩矢量如圖1所示。

圖1 六缸四沖程發(fā)動機的各諧次（≤3）激勵力矩矢量

通過離散傅里葉變換可以進行轉(zhuǎn)速信號頻域分析如下：

式中：n為隨曲軸轉(zhuǎn)角變化的均布采樣點，本文中為飛輪齒盤每個齒的位置；ω（n）為采樣點n處的瞬時轉(zhuǎn)速；N為齒數(shù)；k為諧次，k=0,1,…,N-1；Ω（k）為離散傅里葉變換結(jié)果；j為復數(shù)。

在軸系振動信號分析中，采用諧次（也叫做階次、階比）來表式振動頻率與軸頻（轉(zhuǎn)軸的旋轉(zhuǎn)頻率）的比值，并以諧次作為橫坐標，將有利于對比分析不同轉(zhuǎn)速下的轉(zhuǎn)速信號波動規(guī)律。

2 基于頻域特征的神經(jīng)網(wǎng)絡診斷方法

主要利用0.5～2.5諧次的幅值信息和0.5諧次的相位信息再結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡方法進行診斷。整體結(jié)構采用3層判斷模式，如表1所示。

表1 診斷算法總體結(jié)構

由于正常工況以及部分失火工況的相位信息混亂，因此ANN-1部分只采用幅值作為故障特征。具體實施時，將0.5～2.5諧次幅值分別與3諧次做比值，進行數(shù)據(jù)的歸一化，然后再用作輸入數(shù)據(jù)。ANN-2部分通過0.5諧次的相位信息進行單缸失火、連續(xù)兩缸失火和間隔一缸的兩缸失火的故障缸定位，通過1諧次相位進行間隔兩缸的兩缸失火故障缸定位。ANN-3部分將采用與第一部分相同的故障特征對單缸失火的程度進行評估。

3 失火故障分析

通過將某缸供油系數(shù)調(diào)整為0即可實現(xiàn)單缸失火故障設置。為保證方法的適用性，故障設置涵蓋了較大范圍的轉(zhuǎn)速和負荷區(qū)間：800～2000 r/min，空載至300 N?m。

通過式（5）可計算柴油機每個做功周期內(nèi)轉(zhuǎn)速信號各諧次的信息。以1000 r/min、150 N?m工況為例，如圖2所示，失火前后主諧次（3諧次）幅值變化很小，非主諧次的幅值明顯上升，而且非主諧次變化主要集中于0.5～2.5諧次。因此將主要針對0.5～3諧次展開分析。

圖2 正常與單缸失火工況前6諧次轉(zhuǎn)速幅值對比

通過對實驗結(jié)果進行分析，可獲得失火引起轉(zhuǎn)速幅值與相位變化的部分規(guī)律。為了更好地表示幅值和相位的特征，采用極坐標圖，圖3所示為空載工況下發(fā)動機正常和單缸失火狀態(tài)下的頻域分析結(jié)果（0.5～3諧次）。結(jié)果表明，在幅值方面，相比于正常情況下的工況，失火故障為單缸時，前5個諧次幅值均增大。在相位方面，正常工況和故障工況的主諧次相位一致，均落于180°±30°的范圍內(nèi)，這滿足圖3（f）中6個缸激勵力相位一致的規(guī)律；其他諧次雖然相位間隔一致性變差，但仍然有一定程度的相似，例如各諧次下的相位數(shù)量符合理論結(jié)果，且相位變化仍按照點火次序進行；在某些諧次下工況數(shù)據(jù)點沒有集中在圖的中心處，例如圖中的2諧次，出現(xiàn)了整體的偏移，可見這不是失火故障引起的，可能是由于慣性力等發(fā)動機內(nèi)在的影響因素引起的。這里提及的這些規(guī)律均可作為故障診斷的故障特征。

圖3 空載工況下發(fā)動機正常和單缸失火狀態(tài)下的頻域分析結(jié)果

為方便分析，這里根據(jù)兩缸失火特征的相似度將兩缸失火故障模式分為3類，即按照點火次序來說：連續(xù)兩缸失火，間隔一缸的兩缸失火和間隔兩缸的兩缸失火，如圖4所示的1#5#缸、4#5#缸和1#6#缸失火分別為這3種模式中的一種。

圖4 兩缸失火模式

兩缸失火實驗共設置了800～2200 r/min、空載至150 N?m的多個發(fā)動機運行工況。每個工況進行不少于100個做功周期的采樣。如圖5所示，當發(fā)生兩缸失火時，高于主諧次的各諧次幅值并未變的很大。

圖5 正常與兩缸失火工況前6諧次轉(zhuǎn)速幅值對比

空載工況下發(fā)動機正常和兩缸失火狀態(tài)下的頻域分析結(jié)果如圖6所示，結(jié)果包含所有兩缸失火類型。當連續(xù)兩缸失火時，見圖中的藍色標識，0.5、1、2和2.5諧次的平衡狀態(tài)將被打破，但會對1.5和3諧次影響很小；當間隔一缸的兩缸發(fā)生失火時，參考圖中紅色標識，0.5、1、1.5、2和2.5諧次的平衡狀態(tài)將會被打破，3諧次受影響很小。但這里的幅值變化幅度在不同的諧次下表現(xiàn)出與連續(xù)兩缸失火工況不同的規(guī)律，例如0.5諧次下，由于連續(xù)兩缸失火時激勵力矢量合成幅值更大（連續(xù)兩缸為60°夾角，間隔一缸的兩缸為120°夾角），因此，連續(xù)兩缸失火的0.5諧次轉(zhuǎn)速波動幅值更大；而在1諧次下，連續(xù)兩缸失火和間隔一缸的兩缸失火的失火相位夾角分別為120°和240°，這引起的幅值變化是相同的；當間隔兩缸的兩缸發(fā)生失火時，參考圖中洋紅色標識，1和2諧次平衡狀態(tài)被打破，而0.5、1.5、2.5和3諧次受影響很小。同樣由于失火缸激勵力的相位關系，此種失火工況引起的1、2諧次的幅值變化明顯大于前兩種失火狀態(tài)，也大于單缸失火工況。

圖6 空載工況下轉(zhuǎn)速不同諧次幅值和相位

從不同諧次的轉(zhuǎn)速波動幅值來說，不同模式的兩缸失火在0.5～2.5諧次下的幅值變化規(guī)律明顯的不同，因此，可以通過各諧次的幅值變化規(guī)律判斷兩缸失火故障。從相位信息看，首先仍然存在一些波動很大的相位分布，例如正常工況的前5個諧次、間隔兩缸失火的0.5、2.5諧次等，這主要是因為這些諧次下曲軸受力為平衡狀態(tài)。對于幅值明顯增大的諧次，相位信息則較為清晰，例如連續(xù)兩缸失火的0.5諧次。其次，在輕載工況，一些諧次下的某一故障的分布要更加分散，這可能是由于氣體激勵力相對較小的緣故。此外，隨著轉(zhuǎn)速的升高，1、1.5、2和2.5諧次下，各個故障在圖中整體位置發(fā)生類似于一缸失火的移動，看起來像是某種干擾力的影響在逐漸加強，分析認為是慣性力的影響。要區(qū)分這些故障模式，需要整合這些特征，即擬合其中未知的潛在規(guī)律。將采用神經(jīng)網(wǎng)絡這種基于數(shù)據(jù)與統(tǒng)計規(guī)律的方法來進行處理。

結(jié)果表明，在幅值方面，當兩缸失火時，0.5～2.5諧次的平衡狀態(tài)將會發(fā)生變化，仍以0.5和1諧次幅值變化更大，規(guī)律性也更明顯；在相位方面，0.5諧次可用于連續(xù)兩缸的兩缸失火和間隔一缸的兩缸失火。

單缸一定程度失火一般為氣缸內(nèi)已經(jīng)形成燃燒，但缸內(nèi)壓力未達到預定值的現(xiàn)象。實驗工況包括：1200 r/min、1500 r/min和1800 r/min，負荷為空載、100 N?m和200 N?m的工況，失火缸分別選擇1#缸和5#缸，供油系數(shù)設定為0、0.1、0.2、0.3、0.4、0.5、0.6、0.7、0.8、0.9、1，其中1為正常工況供油系數(shù)。其余工況供油系數(shù)設置為0.5，單缸失火，失火缸考慮了每個氣缸。由圖7的缸壓數(shù)據(jù)可見，供油系數(shù)為0.1～0.3時，通過缸壓曲線變化不大，因此不再列出結(jié)果。每個工況進行不少于100個做功周期的采樣。不同噴油參數(shù)下的轉(zhuǎn)速曲線如圖8所示。

圖7 不同噴油參數(shù)下的缸壓曲線

圖8 不同噴油參數(shù)下的轉(zhuǎn)速曲線

4 結(jié)束語

本文基于柴油機轉(zhuǎn)速信號和缸壓振動信號，通過對轉(zhuǎn)速信號進行頻域分析，獲得了低諧次激勵力矩的矢量對轉(zhuǎn)速信號的影響規(guī)律，提出用極坐標圖展示不同失火模式下的故障特征，實現(xiàn)了失火故障診斷。對于單缸完全失火、兩缸完全失火和單缸一定程度失火3種故障類型，設計了基于全連接神經(jīng)網(wǎng)絡的3層次診斷網(wǎng)絡。通過驗證結(jié)果表明，故障診斷模型能夠完全實現(xiàn)故障數(shù)據(jù)的識別，本文的工作可以為柴油機失火故障診斷設計提供一定的參考。