適用于往復機械狀態檢測的正交振動信號法*

李志勇, 趙紅東, 沈 虹, 趙慧敏, 王青峰

(1.河北工業大學 電子信息工程學院,天津 300401； 2.陸軍軍事交通學院 基礎部,天津 300161；3.陸軍軍事交通學院 投送裝備保障系,天津 300161； 4.陸軍軍事交通學院 教研保障中心,天津 300161)

0 引 言

內燃機(包括柴油機、汽油機)是一種最為常見的往復循環機械,在工程機械、航空、航海、汽車等生產和生活領域中得到了廣泛的應用[1,2]。尤其是汽車產業的飛速發展更是加大了其應用量,汽車發動機系統故障占汽車故障總數的30%以上。而供油系統故障既是發動機故障的一種重要表現形式,又是停機故障中發生率最高的一種[3]。針對發動機供油系統的狀態檢測與故障識別研究是往復循環機械的一類重要問題,具有很重要的現實意義。

以柴油發動機濰柴WD615為研究對象開展實驗研究,用高壓油路不同嚴重程度的漏油現象表征供油系統故障。目前高壓油路供油故障識別方法有2種：一是通過在高壓油管某處安裝液體壓力檢測傳感器通過檢測油壓來進行供油狀況識別[4]；二是通過在發動機上某處安裝振動加速度傳感器采集該處振動信號來實現故障識別,這種方法既有用于供油故障識別也有用于機械故障識別[5,6]。這兩種供油系統故障識別方法都存在一定的問題：第一種方法雖操作簡單,但發動機在實際工作時油壓傳感器都是事先安裝固定好的,其位置是確定的,這與偶然突發的漏油位置往往并不吻合,從而容易導致錯誤的判斷結果；對于第二種方法,通常是實驗初始階段在發動機上安裝一個或多個振動加速度傳感器,通過實驗數據比對最終選定某一位置某一方向上的振動信號作為有效信號使用[7],然而發動機本身是一個剛體,屬于往復循環機械,當發動機工作時氣缸內氣體燃燒形成的沖擊力同時作用在缸蓋頂部和側部[8],隨之產生相應的振動信號,這一對互相垂直方向上的正交振動信號與單一方向上的振動信號相比更能體現發動機的工作特征。廣義回歸神經網絡(GRNN)是一種前饋型有導師學習神經網絡模型,是RBF的一種,局部逼近能力好、學習速度快、泛化能力良好、具有高度的容錯性和魯棒性。是一種4層神經網絡：輸入層神經元的值直接送給模式層神經元；模式層激活函數為徑向基函數(通常采用高斯函數),運算結果傳遞給求和層神經元；求和層有2種神經元,分別計算模式層神經元加權與非加權響應的和,并將這兩種求和結果送給輸出層神經元；輸出層神經元進行除法運算得到線性輸出。

本文不同于現有高壓油路供油故障識別方法，其在發動機缸蓋頂部和側部互相垂直方向上分別安裝振動加速度傳感器,分高壓油路正常供油、漏油和斷油三種工況來采集發動機工作時的振動信號,提取每組振動信號的時域特征參數,作為GRNN的輸入特征值,對不同工況下發動機工作狀態進行分類識別,即實現了發動機供油系統故障的識別與診斷。

1 發動機工作時氣缸蓋受力及振動分析

柴油機燃燒工作時,氣缸缸蓋受到多個力共同作用,如；缸內氣體燃燒沖擊力、氣門對氣門座的撞擊力、曲軸機構的往復慣性力、活塞換向撞擊力等,都將會在缸蓋表面產生振動。如果在缸蓋上安裝振動加速度傳感器,可通過采集的振動信號來分析發動機的工作狀況。

與高壓油路供油狀況相關的信息主要體現在缸內氣體燃燒沖擊力形成的振動信號上,氣缸內混合氣體是各向同性的可壓縮流體,燃燒過程中形成的氣體壓力會同時作用在缸蓋頂部和側部。柴油機燃燒過程中氣缸內氣體壓力波動方程[9]

(1)

方程左邊是氣體的自由波動情況,p為氣缸內氣體壓力,γ為絕熱指數,C為理想氣體中小擾動波傳播的速度,a為無量綱常數,方程右邊是激勵源。這個氣體壓力波動方程是三維波動方程,同樣可以看出燃燒過程中形成的氣體壓力會同時作用在缸蓋頂部和側部。因此,要想客觀全面地反映氣缸內燃燒狀況以及與之密切相關的高壓油路供油狀況,就應該同時考慮由安裝在缸蓋頂部和側部的振動傳感器捕獲的這一對正交振動信號。

2 基于神經網絡的故障識別流程

2.1 GRNN的選用

故障分類識別方法有神經網絡、支持向量機等[10],鑒于本文提出的將正交振動信號應用于發動機故障檢測,分別選用概率神經網絡(PNN)和廣義回歸神經網絡(GRNN)結合大量實驗數據進行分析,結果發現,GRNN在該方法中能獲得更好的故障識別效果。

GRNN[11]是基于非線性回歸分析,依靠樣本數據的概率密度函數(通常用Parzen估計來估算概率密度函數)建立輸入變量和目標變量之間的函數關系。當測量數據x=x0給定時,y的條件均值

(2)

對應的GRNN輸出估計值

(3)

式中m為訓練樣本數量。

2.2 基于GRNN的故障識別流程

基于GRNN的供油故障識別流程如圖1所示。這里,振動信號預處理是為了截取合適長度的信號數據,時域特征值S1～S15是兩路振動信號都要提取的,時域特征值S16,S17是針對正交振動信號提取的。

圖1 基于GRNN的供油故障識別流程

3 信號預處理與特征參數提取

3.1 實驗數據采集與振動信號預處理

實驗用濰柴WD615為六缸直列、水冷直噴式柴油機,發火順序1-5-3-6-2-4,額定轉速2 600 r/min,噴油壓力22.5 MPa。飛輪殼上安裝霍爾傳感器采集轉速、確定上止點；第6缸高壓油管上安裝油壓傳感器采集供油壓力和供油時刻；第6缸缸蓋頂部和側部分別安裝振動加速度傳感器采集缸蓋頂部和側部振動加速度。實驗中,發動機運行在空載狀態,設定轉速800 r/min,在第6缸高壓油管正常供油、漏油和斷油三種工況下,由上位機控制數據采集卡采集各傳感器信號。正常供油工況下分別采集70組數據,漏油工況下分別采集60組數據,斷油工況下分別采集50組數據。

濰柴WD615為六缸柴油機,一個完整燃燒周期所對應曲軸轉角范圍為-360°CA～360°CA,于是第6缸燃燒做功所對應的曲軸轉角范圍為-360°CA～360°CA的1/6,即以第6缸上止點為參考點的曲軸轉角-60°CA～60°CA,在此期間第6缸燃燒做功,第6缸缸蓋表面振動信號最為強烈,只要截取這一段曲軸轉角范圍所對應的數據就能夠較為準確地反映第6缸燃燒狀況以及與之密切相關的高壓油路供油狀況。為了確保數據的完整性，可將曲軸轉角由-60°CA～60°CA擴展到-90°CA～90°CA。

3.2 特征參數提取

對振動信號提取特征參數,主要是時域、頻域和時頻域特征參數,頻域和時頻域特征參數在提取過程中往往需要采用多種變換、分解等方法,計算較為復雜,本文采用相對計算簡單、快速的時域特征參數。

對于按照上述各傳感器數據截取方法,以第6缸上止點為參考點截取的曲軸轉角-90°CA～90°CA范圍的缸蓋頂部和側部振動信號,分別提取時域特征,包括：峰值、絕對峰值、峰—峰值、均值、絕對均值、均方根值、方差、標準偏差、方根幅值、峭度指標、偏度指標、峰值指標、波形指標、脈沖指標、裕度指標,這15個時域特征值分別用S1～S15表示。另外,考慮到缸蓋頂部和側部振動信號是一對正交振動信號,特別引入2個正交特征參數,即各工況缸蓋頂部振動信號與相應的缸蓋側部振動信號的互相關系數峰值、峰峰值,這2個時域特征值分別用S16和S17表示。

4 實驗與結果分析

在第6缸高壓油管正常供油、漏油和斷油三種工況下,按照上述數據截取方法,分別以每種工況時第6缸上止點為參考點截取曲軸轉角-90°CA～90°CA范圍的缸蓋頂部和側部振動信號,提取時域特征,作為GRNN的輸入信號。

現將各工況分類識別結果進行對比分析如下。用缸蓋頂部振動信號識別供油狀態時,將振動信號的S1～S15,共15個時域特征值作為故障特征向量作為GRNN的輸入,識別結果如圖2(a)所示。用缸蓋側部振動信號識別供油狀態時,將振動信號的S1～S15,共15個時域特征值作為故障特征向量作為GRNN的輸入,識別結果如圖2(b)所示。同時用缸蓋頂部和側部振動信號這一對正交振動信號識別供油狀態時,將缸蓋頂部振動信號的S1～S15,缸蓋側部振動信號的S1～S15,共30個時域特征值作為故障特征向量作為GRNN的輸入,識別結果如圖2(c)所示。同時用缸蓋頂部和側部振動信號這一對正交振動信號識別供油狀態時,將缸蓋頂部振動信號的S1～S15,缸蓋側部振動信號的S1～S15,缸蓋頂部和側部正交振動信號的正交特征參數S16和S17,共32個時域特征值作為故障特征向量作為GRNN的輸入,識別結果如圖2(d)所示。

圖2 實驗結果

比較圖2(a)、圖2(b)對應的兩種情況的供油狀態識別結果不難發現,用缸蓋側部振動信號識別供油狀態效果很差,相對而言,用缸蓋頂部振動信號識別供油狀態效果會有很大提高,這就是許多學者在進行發動機工作狀態識別時直接選用缸蓋頂部振動信號而放棄缸蓋側部振動信號的原因之一。但如果同時考慮這一對正交振動信號,就會得到圖2(c)所示的結果,同時考慮對高壓油管正常供油、漏油和斷油三種工況的識別結果時,缸蓋頂部、側部這一對正交振動信號的使用比單獨用單一方向上的振動信號獲得了更好的供油狀態識別效果。在此基礎之上,如果進一步挖掘正交振動信號的相關性,引入正交特征參數S16,S17識別供油狀態的話,可以得到如圖2(d)所示的效果,三種工況下的狀態識別率都遠遠超過了90 %。

5 結 論

1)雖然在單獨研究缸蓋側部振動信號對柴油機工作狀態識別效果時該信號沒有明顯的實際效用甚至可以將其作用忽略,但如果將其與缸蓋頂部振動信號同時考慮的話,只用為數不多的時域特征值,就能得到明顯提高了的故障識別率；2)大量實驗數據表明,要想客觀全面地反映氣缸內燃燒狀況以及與之密切相關的高壓油路供油狀況等問題,就應該同時考慮由安裝在缸蓋頂部和側部的振動傳感器捕獲的這一對正交振動信號。

這種柴油機工作狀態識別方法是基于柴油機這一往復循環機械的運作特性提出來的,自然可以將其推廣應用到其他往復循環機械的工作狀態識別中。