基于壓縮小波變換的柴油機失火故障診斷

1 SWT基本原理

SWT以小波變換為基礎，利用同步壓縮方法，根據時間—尺度平面中各元素模的大小，對時間—尺度平面的能量進行重新分配，最后通過特殊的映射將時間—尺度平面轉化為時間—頻率平面，獲得頻率曲線更加集中的時—頻表達[11]。

對單一信號s(t)=Acosωt進行連續小波變換可得

(1)

如果母小波的主頻ξ=ω0，則理論上其小波系數譜應該集中在尺度a=ω0/ω上。實際得到的小波系數譜總是在尺度方向擴散，聚焦效果不理想，從而使時—頻圖變得模糊。雖然小波系數在尺度方向上存在擴散，但其相位保持不變。因此針對小波系數Ws(a,b)，計算其瞬時頻率：

(2)

式中arg(·)為復小波系數的相位。

通過計算瞬時頻率，就可以把小波系數(a,b)投影到[Ws(a,b)，b]，這就是壓縮小波變換的基本思想。對于離散情況，尺度坐標和頻率坐標都是離散值(Δak=ak-ak-1，Δω=ωl-ωl-1)。因此壓縮小波變換的表達式為

(3)

2 故障設置及信號采集

試驗在WD615型柴油發動機上進行，該發動機的主要技術參數見表1。

表1 WD615柴油機主要技術參數

失火故障的模擬是通過各缸逐一控制噴油量來實現的。鑒于振動信號會隨著傳播距離的增大而衰減，倘若用單一傳感器進行測取，雖然節約了成本，但勢必會造成較遠缸位的振動信號失真。經過大量的試驗數據分析后，振動信號的獲取采用兩個振動傳感器同時進行，分別安裝于第1缸缸蓋頂部及第6缸缸蓋頂部。其中，第1缸缸蓋頂部振動傳感器用以探測第1、第2和第3缸振動信號；第6缸缸蓋頂部振動傳感器用以探測第4、第5和第6缸振動信號。在柴油機曲軸前端凸緣與硅油風扇之間安裝一個霍爾式轉速傳感器，用以同步采集發動機轉速信號，為后續信號分析提供參考。在第6缸缸內安裝有壓力傳感器，用以監測第1缸壓縮上止點的位置。

試驗采用美國國家儀器公司(national instruments，NI)PXI數據采集系統。該系統配備PXIe-6363型32路模擬輸入通道和PXIe-4499型16路同步采樣模擬輸入通道，能夠滿足多通道信號采集的基本要求。試驗用到的其他器材還有Kistler-5018型電荷放大器、WS1-ZS-6型霍爾式轉速傳感器、603C01型ICP振動傳感器。

調整柴油機轉速穩定在800 r/min左右，分別測得第1缸至第6缸正常和失火時缸蓋表面振動信號。試驗采樣頻率為65 536 Hz，采樣時間為2 s，采得數據總長度為131 072數據點。

3 振動信號分析對比

采集柴油機正常工作時缸蓋振動信號，并基于第1缸缸蓋振動傳感器測點測得的數據進行分析，其時域波形如圖1所示，頻譜圖如圖2所示。從圖1可以得到柴油機6個缸燃燒引起的缸蓋沖擊波形，其中，第6缸引起的振動沖擊較大。

圖1 振動信號波形

圖2 振動信號頻譜

圖2顯示缸蓋振動信號在1 kHz、2 kHz、4.2 kHz和9 kHz有明顯的能量峰值，主要能量集中在2.5～6 kHz。進一步應用STFT、CWT、WVD、SPWVD、HHT、SWT等方法對柴油機缸蓋振動信號進行時—頻分析，得到正常信號10 k以下的時—頻分布圖(如圖3所示)。

從圖中可以看出：STFT可以反映振動信號時—頻特征的全貌，但是由于時—頻分辨率較低，不能達到對非平穩振動信號精確描述目的；CWT一定程度地克服了STFT時—頻分辨率單一的缺陷，但由尺度映射得到的頻率存在一定的誤差，很難顯著提高時—頻分辨率；WVD具有較高的時—頻分辨率，但產生了大量的交叉干擾項，嚴重影響信號辨識；SPWVD通過對WVD的時間及頻率方向加窗平滑處理抑制了交叉項干擾，但也造成了部分時—頻信息特征丟失，降低了時—頻分辨率；HHT具有很好的自適應性和較高的時—頻分辨率，但出現了模態混疊現象，降低了時—頻可讀性；SWT在CWT的基礎上，重新分配各尺度的發散能量，并將發散能量聚集在信號自身的頻率范圍，大幅削減了噪聲干擾，極大提高了時—頻分辨率，具有良好的時—頻可讀性。

(a)STFT

(b)CWT

(c)WVD

(d)SPWVD

(e)HHS

(f)SWT圖3 振動信號時—頻分析方法對比

4 基于壓縮小波的柴油機失火故障診斷實例

由于SWT具有良好的時—頻描述能力，以下采用SWT對柴油機失火故障時缸蓋振動信號進行時—頻分析，結果如圖4所示。

當柴油機出現失火故障時，缸蓋振動信號能量主要集中在2.5～6 kHz范圍，相比柴油機正常工作時的振動信號，能量略向高處飄移，將該頻段作為柴油機失火故障的特征頻帶。如圖4(a)所示，第1缸出現失火故障時，曲軸轉角0～120°CA范圍的特征頻帶能量較小；同樣，如圖4(b)—(f)所示，第2—6缸分別出現失火故障時，所對應的特征頻帶能量較小，曲軸轉角分別為480～600°CA(第2缸)、240～360°CA(第3缸)、600～720°CA(第4缸)、120～240°CA(第5缸)、360～480°CA(第6缸)。

(a)第1缸失火

(b)第2缸失火

(c)第3缸失火

(d)第4缸失火

(e)第5缸失火

(f)第6缸失火圖4 柴油機失火故障時振動信號時—頻特征分布

為準確分析柴油機失火故障時各缸能量下降情況，計算各缸工作區間特征頻帶能量占整個工作循環特征頻帶能量的百分比，結果見表2。表2說明，發生失火故障的缸位燃燒質量較差，相較于正常燃燒缸產生的能量較低，如設定合適的閾值即能實現柴油機失火故障缸位的判別。

表2 各缸特征頻帶能量占整個工作循環特征頻帶能量百分比 %

5 結論

(1)通過缸蓋振動信號的多種時—頻方法對比分析，壓縮小波變換具有較高的時—頻分辨率和較好的消噪效果，且得到的時—頻分布沒有交叉干擾項和模態混疊等缺陷，非常適用于柴油機非平穩缸蓋振動信號的時—頻特征提取；

(2)根據壓縮小波變換獲得柴油機失火故障時缸蓋振動信號的時—頻分布，提取2.5～6 kHz為柴油機失火故障特征頻帶，通過監測特征頻帶能量在各缸工作區間的分布，即可精確定位失火缸位，實現柴油機失火故障的檢測與診斷。

[1] 王子健.基于概率神經網絡的發動機失火故障診斷[D].長春：吉林大學,2016.

[2] 宮喚春,徐勝云,薛冰,等.基于粗糙集的汽油機失火故障神經網絡診斷[J].汽車工程師,2016(4):46-50.

[3] 杜憲峰,梁興雨,李志勇.柴油機激勵載荷與結構振動信號特征關系研究[J].小型內燃機與摩托車,2015,44(1):25-30.

[4] SHARMA A, SUGUMARAN V, DEVASENAPATI S B. Misfire detection in an IC engine using vibration signal and decision tree algorithms[J]. Measurement, 2014, 50(2):370-380.

[5] 常麗,杜憲峰.柴油機機體結構振動信號特征參數計算分析[J].內燃機工程,2015,36(3):113-116.

[6] 賈繼德,葛同民,楊萬成,等.基于非平穩周期循環特征增強的柴油機失火故障診斷研究[J].內燃機工程,2013,34(1):67-70.

[7] 牟偉杰,石林鎖,蔡艷平,等.基于EMD-WVD與LNMF的內燃機故障診斷[J].振動與沖擊,2016,35(23):191-196.

[8] 吳春志,賈繼德,姜斯平.發動機振動信號時頻分析方法比較[J].軍事交通學院學報,2016,18(4):35-40.

[9] DAUBECHIES I, LU J F, WU H T. Synchrosqueezed wavelet transforms: an empirical mode decomposition-like tool[J]. Applied and Computational Harmonic Analysis, 2011, 30(2): 243-261.

[10] SYLVAIN M, VALERIE P. On the mode synthesis in the synchrosqueezing method[C].IEEE，2012:1865-1869.

[11] YU M, WANG B, WANG W B, et al. An inter-harmonic detection method based on synchrosqueezing wavelet transform[J]. Proceedings of the CSEE, 2016, 36(11): 2944-2951.

(編輯：張峰)

Misfire Fault Diagnosis of Diesel Engine Based on SWT

JIA Xiangyu1，2, JIA Jide3, HAN Jiajia1, REN Gang1

(1.Postgraduate Training Brigade, Military Transportation University, Tianjin 300161, China;2．Equipment Technology Department, Bengbu Automobile NCO Academy, Bengbu 233011， China;3.Military Vehicle Department, Military Transportation University, Tianjin 300161, China)

In order to extract the characteristics of misfire fault effectively and diagnose the misfire fault accurately, the paper firstly puts forward a misfire fault diagnosis method of diesel engine based on SWT (synchronized wavelet transform). By analyzing and comparing vibration signals of cylinder head of diesel engine with STFT (short time Fourier transform), CWT (continuous wavelet transform), WVD (Wigner-Ville distribution), SPWVD (smoothing pseudo Wigner-Ville distribution), and HHT (Hilbert-Huang transform), it proves that SWT has a fine description for vibration signal. Then, it analyzes the time-frequency of misfire signal with this method and extracts the characteristic frequency band of misfire fault of diesel engine. Finally, it realizes the accurate diagnosis of misfire fault of diesel engine according to the change of characteristic band energy in the working range of each cylinder.

diesel engine; misfire fault diagnosis; SWT (synchronized wavelet transform); vibration signal

2017-02-19；

2017-03-17．作者簡介：賈翔宇(1987—)，男，碩士研究生；賈繼德(1962—)，男，教授，碩士研究生導師．

10．16807/j.cnki.12-1372/e.2017.07.008

TK421.24