基于盲分離技術的柴油機活塞-缸套撞擊信號提取方法

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(海軍工程大學 船舶與動力學院，武漢 430033)

柴油機在工作過程中，由于活塞側推力的方向在上、下止點位置發生了突然改變，導致活塞和缸套之間產生撞擊。尤其是在作功沖程上止點后，由于缸內壓力驟然增加，撞擊信號尤為突出。但是柴油機工作時振源很多且相互混疊[1-3]，因此通過直接測量柴油機機體的振動信號不可能直接得到活塞-缸套撞擊信號。所測得的信號中包含了缸內壓力變化、進排氣門開啟與落座、噴油器噴油等一系列振源引起的振動，所以如何將活塞-缸套撞擊信號提取出來引起了研究人員的極大關注。

柴油機各振動信號在一個頻率較寬的范圍內混疊，是一個時變系統，因此傳統的頻域分析技術不太適合處理這種情況。因此，考慮用一種新的方法來分離活塞-缸套撞擊信號，即盲源分離方法。盲源分離(blind source separation，BSS)是指在不知源信號和傳輸通道參數的情況下，根據輸入源信號的統計特性，僅由觀測信號恢復出源信號各個獨立成分的過程。目前，盲分離技術主要用于通信、圖像處理、生物醫學等領域，但是關于將這一技術用到機械振動分析方面的文章卻不是很多[4-5]。

1 卷積盲分離模型

在實際柴油機振動中，信號在介質中的傳輸不可能瞬時到達，都需要一定的時間，因而接受端(即傳感器)接收的混合信號所包含的源信號肯定是時延的，也就是說源信號的相位發生了變化。可見，采用瞬時混合模型描述實際信號混合問題并不合適，因此，需要引入更符合實際情況的卷積混合模型以便有效的解決所面臨的問題。

圖1 MIMO系統和均衡

如圖1所示，若輸入信號向量為：

s(k)=[s1(k),… ,sj(k),… ,sn(k)]T

信道的輸出信號向量(即經傳感器檢測并采樣的基帶接受信號)為：

r(k)=[r1(k),… ,ri(k),… ,rm(k)]T

第i個傳感器測量到的信號為：

(1)

式中：ni(k)——與源信號統計獨立的加性高斯噪聲；

L——混合濾波器階數；

Hij(z)——信道的傳遞函數，

(2)

式中：z-p——時延算子，即z-psj(k)=sj(k-p)。

多通道盲解卷(MBD)就是針對上述MIMO系統[6]而提出的，它的任務就是從觀測信號r(k)中恢復出經重新排列、尺度縮放和時延后的源信號y(k)各分量，即

y(k) =[W(z)H(z)]s(k)=[G(z)]s(k)

=PΛ[D(z)]s(k)

(3)

式中：W(z)——分離(或解卷)矩陣；

G(z)——全局傳輸矩陣；

P∈Rn×n——置換(或交換)矩陣；

Λ∈Rn×n——非奇異的對角尺度矩陣；

D——時延對角矩陣，D=diag{z-p1,…z-pn}[7]。

由式(3)可知，多通道盲解卷的目的是設計一個多通道均衡器，通過對每個權系數wij(k)的調整使得全局傳輸矩陣G為一個每行、每列僅有一格非零元素(或絕對占優)的矩陣，這樣便實現了對源信號的盲解卷。

2 算法與仿真研究

2.1 多通道盲反卷積算法

現有的許多卷積盲分離算法，都要求源信號滿足獨立同分布，即各源信號在空間上相互獨立，在時間上還互不相關。但大部分實際信號，在時間上卻是相關的。文獻[7]從信號的時間相關特性出發，提出了一種基于自然梯度(natural gradient,NG)[8-9]的卷積盲分離的算法，可以很好地保留信號在時間上的相關信息，提高了訓練效率和改善算法收斂性能。

2.2 仿真試驗

為了驗證該算法的可行性，先對其進行計算機仿真試驗。用MatLab產生頻率分別為600、160 Hz兩正弦信號(源信號)，采樣頻率為5 000 Hz，采樣長度為4 s。信號波形見圖2。

a) 源信號1

b) 源信號2圖2 源信號波形

將圖2所示的源信號通過如下混合濾波器：

h11=[1.00 1.00 -0.75 0.60 0.25 -0.40]

h12=[-0.20 0.40 0.70 0.50 -0.30 1.00]

h21=[0.50 -0.30 0.20 0.70 0.65 -0.40]

h22=[0.20 1.00 0 -0.80 1.00 0.35]

進行卷積混合，得到混合信號的波形見圖3。

a) 混合信號1

b) 混合信號2圖3 混合信號的波形

設解混濾波器的階數Q=8，μ=0.002I，初始W(0)隨機生成。利用卷積盲分離算法對混合信號進行分離，波形見圖4。

a) 分離信號1

b) 分離信號2圖4 分離信號的波形

從圖4可以看出源信號得到了較好的恢復。分離信號1抵消了混合信號1中160 Hz的頻率成分，使得輸出的信號為600 Hz的成分；同樣，分離信號2中也很好的抵消了600 Hz成分，實現了信號的盲分離。

3 信號提取

在實驗室進行活塞-缸套撞擊信號提取的試驗。試驗在4135柴油機上進行的，利用B&K3560C振動測量儀測取柴油機缸體振動信號以及上止點信號。在用上述盲反卷積算法進行分離前，必須對測得的振動信號做一些處理。設被測缸作功沖程上止點的曲柄轉角為0°CA，在信號的分析過程中，只分析曲軸轉角-25～45°CA之間的振動信號。這個范圍內被測柴油機缸體的振動主要是由燃燒、噴油器噴油和活塞的撞擊引起的，而且可以近似地將系統看成一個時不變系統[10]。第一缸為研究對象，分別將4個傳感器布置在該缸缸體周圍上止點附近，方向垂直于缸體，則相鄰缸的影響很小，因而此時4個振動傳感器測得的振動信號主要是該缸缸內壓力、噴油器噴射和氣缸-活塞撞擊引起的。 圖5是柴油機轉速為1 500 r/min時，測得的中可發現有規律的沖擊信號。

圖5 柴油機缸體振動信

為了能順利地分離出活塞-缸套撞擊信號，需要對所測信號做相應的截取。截取的位置是任選一個作功沖程，以這一沖程的上止點前曲軸轉角25°CA為起點，上止點后45°CA為終點。截取后的信號見圖6。

圖6 截取后的柴油機振動信

這4個振動信號是由燃燒壓力信號、噴油器噴油產生的振動信號、活塞-缸套撞擊信號和相鄰缸的振動以及噪聲混疊而成的。其中活塞-缸套撞擊信號是一種超高斯信號，且在這個轉角范圍內所有的信號中具有最強的非高斯性。雖然燃燒壓力也有超高斯成分，但盲卷積算法對于一種f(·)函數只提取出一個信號，并且當混合信號中如果有兩個以上的信號的峰度值比較接近，提取到的信號是峰度最大的那個信號。因此，令f(x)=x+tanh(x)[8]，這時該算法首先提取出來的就是高斯性最強信號，即活塞-缸套撞擊信號。分離結果見圖7。

圖7 柴油機活塞撞擊信

該信號產生于作功沖程上止點后7°CA左右的位置，這也正是活塞-缸套撞擊信號較強的位置，在此角度方圍內也無其它振源。因此認為，用上述盲法卷積分離方法提取出的信號正是所要研究的活塞-缸套撞擊信號。

4 結束語

計算機仿真驗證了該方法的可行性，試驗也證明了將盲分離技術引入到往復式機械的狀態檢測和故障診斷是成功的，值得深入研究。

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