基于转速分析的装甲车辆发动机失缸判别方法

乔新勇，刘春华，谢晓阳，张小明

(装甲兵工程学院 机械工程系，北京100072)

0 引言

多缸发动机工作时由于各缸燃烧不一致，其转速存在波动性，特别是当某缸工作不正常或是失缸时，转速波动呈现不平稳性，从而影响动力输出。发动机单个或多个气缸不工作会导致发动机的动力性和经济性变差。

对于军用车辆而言，发动机失缸故障直接影响到车辆的机动性能和战斗力，因此对军用车辆发动机的失缸故障进行检测诊断具有特殊的军事意义。

目前，对于气缸故障的检测方法主要有［1-4］:直接测量各缸燃烧压力的方法、测量柴油机的输出扭矩法、瞬时转速测量法以及排气成分分析法等。其中测量各缸燃烧压力的方法和测量输出扭矩法在实车测量时存在传感器安装困难甚至无法检测的问题，不适合发动机随车监测;排气成分分析法则需要专门的气体成分分析仪器。相比之下，转速测量方法比较简便，但是以转速量值诊断时精度较低。本文尝试采用转速复杂度分析的方法较好地实现了发动机失缸的检测判别。

1 转速测量方法及试验

本文试验在某型装甲车上进行，该车装备的是12150L 柴油机。针对车辆上转速表的电子结构，研制了一种电子接口与转速表接口相联，通过该接口直接测取车载转速传感器的输出信号，如图1所示。由于该转速传感器是以发动机飞轮作为感应装置，所以测量的转速信号可以认为是一种瞬时信号。

图1 转速测量接口Fig.1 Interface for speed measurement

为了模拟发动机失缸现象，采用了实车模拟试验方法。通过断缸方式模拟了左1 缸(面向发动机自由端时的左排第1 缸)失火故障。此外，采用拧松高压油管与喷油器连接螺母的方法，使燃油产生泄漏，从而模拟由于燃油压力不足而导致的燃烧不良现象。实验时发动机转速为1 000 r/min，采用数据采集器测取发动机正常工作、燃烧不良及失缸故障时的转速信号。试验测量的原始转速信号(近似矩形波)如图2所示，下文中提到的转速信号均指这种原始信号。

图2 转速原始信号(部分采样数据)Fig.2 Original speed signal (part)

2 转速信号频谱分析

多缸柴油机工作不均衡时，由于各缸提供动力不一致，特别是发生失缸故障时，由于缺少一缸或多缸的动力，将导致转速失稳，转速信号发生变化。图3至图5分别为正常状态、工作不良和失缸时转速信号的频谱分析。

图3 发动机正常工作时的转速信号频谱Fig.3 Speed signal spectrum in normal work condition

图4 发动机工作不良时的转速信号频谱Fig.4 Speed signal spectrum when incomplete combustion

图5 发动机失缸时的转速信号频谱Fig.5 Speed signal spectrum in misfire condition

从图中可以看出，当气缸工作不良或失缸时转速信号的基频幅值明显降低，高次谐波幅值衰减很快，而且高频分量明显增多。这说明发动机失缸时由于工作不均匀导致了转速的非平稳状态，由此所测转速信号能够反映失缸现象。

3 转速复杂度分析

由上述分析可知，发动机在气缸存在故障时转速信号频率发生了变化，从另一个角度而言可解释为转速信号序列发生了变异，其变异程度可以由复杂度来衡量。目前，复杂度已成为时间序列分析中一个重要的非线性指标，它表明了序列接近随机性的程度，能反映一个动力学系统的动态特征。目前复杂度分析方法在刻画信号动态变化时已经具有广泛的应用。

3.1 复杂度分析的原理

Kolmogorov 在1965年提出了序列复杂度的概念，用产生给定0、1 序列最少的计算机程序的比特数作为序列的复杂性度量，这种刻画序列复杂性的方法称为算法复杂性［6］(Algorithm complexity)。A.Lempel 和J.Ziv 在1976年发表的论文中对序列的复杂性作了进一步描述，他们定义的复杂性是一个时间序列随其长度的增长出现新模式的速率，表现了序列接近随机性的程度，能反映一个动力学系统的动态特征。以Lempel 和Ziv 提出的复杂度算法［7］为例，设变量C(S)为已知序列(S1，S2，…，Sn)的复杂度记数，Lempel 和Ziv 指出，对于几乎所有属于［0，1］区间的x 对应的二进制分解所表示的序列都会趋向一个定值b(n)=n/lg(n)，以b(n)来对C(S)进行归一化后得到一个相对复杂度c(n)=C(S)/b(n)，称之为Kolmogorov 复杂度(K［，c］)。K［，c］复杂度反映了时间序列的随机程度，如果时间序列是周期性的，那么K［，c］就会随时间序列的增加而趋向于0;如果时间序列是随机的，则K［，c］趋向于1.因此，信号的复杂度与信号的有序性和随机行为有关，是系统状态的特征表示。

3.2 K［，c］复杂度算法

1)设变量C(S)为已知序列(S1，S2，…，Sn)的复杂度记数，令S、Q 分别代表两个字符串，主字符串为S，SQ 表示把S、Q 两个字符串拼接的总字符串，SQπ 表示把SQ 中最后一个字符删去所得到的字符串(π 表示删去最后一个字符的操作)。令Θ(SQπ)表示SQπ 的所有不同子串的集合。

2)初始化C(S)=1，S=s1，Q=s2，此时SQπ=s1.假设S=s1s2，…，sr，Q=sr+1.若Q∈Θ(SQπ)，则sr+1是s1s2…，sr字符串的一子串，那么S 不变，只将Q 更新为Q=sr+1sr+2，再判断Q 是否属于Θ(SQπ).(此时，因为S 不变，Q 更新了，所以SQπ也要更新)，如此反复进行直到出现Q∉Θ(SQπ)为止。设此时Q=sr+1，sr+2，…，sr+i，不是s1，s2，…，srsr+1，…，sr+i-1的子串。因此将C(S)加1，然后将上述Q 组合到S 中，使S 更新为S=s1s2…srsr+1…sr+i，而取Q=sr+i+1.重复以上步骤，直到Q 取到最后一位为止，此时得到的C(S)即为信号序列的复杂度记数。

3)令b(n)=n/lg(n)，以b(n)来对C(S)进行归一化，得到Kolmogorov 复杂度K［，c］=C(S)/b(n).

3.3 复杂度分析中的序列重构方法

由于复杂度算法的本质是提取原始信号中的一种成分，所以通常采用序列重构方法对原始信号作进一步处理。

步骤一 假设一信号时间序列{x(i)}，i=1，2，…，n+1，定义y(k)为相邻两时刻信号差的绝对值。

步骤二 对{y(k)}进行量化编码。假设量化级数为N，令在(0，a)区间上把{y(k)}分成N 层，则有

2)如果y(k)=0，s(k)=0.

这样就得到一个含有N 个符号的重构数字序列{s(k)}，k=1，2，…，n.此后再对{s(k)}作复杂度计算。

3.4 转速复杂度分析结果

图6 发动机各缸爆发顺序Fig.6 Work order of each cylinder

信号的复杂度分析实质上是把测定时间序列的复杂度作为衡量该时间序列所含信息量的指标。由于该型发动机是V 型12 缸柴油机，爆发间隔角为60°，各缸爆发顺序如图6所示。为了反映各缸工作段的转速变化，本文将发动机一个工作循环内的转速信号划分为12 段，分别对应于各缸工作信号，进行复杂度计算。分析结果如表1所示。

表1 转速信号复杂度K［，c］分析结果Tab.1 K［，c］complexity analysis of speed signal

本文在复杂度计算时，对转速信号进行了“0-1”粗粒化预处理。粗粒化通常做法是先对这个时间序列求均值，然后把大于等于平均值的项记为1，小于平均值的项记为0，如此得到了一个0、1 序列，再利用前面提到的复杂度的定义与算法计算此序列的复杂度。此预处理方法可以有效去除信号中的噪声干扰。

从总体上分析，正常状态下的转速信号复杂度变化比较平缓，而失缸状态下波动较大，气缸工作不良时与正常状态对比变化不显著，如图7所示。从数值上分析，当气缸存在故障时转速复杂度的总体均值和偏差较正常状态增大。气缸工作不良时与正常状态对比变化之所以不显著，主要原因在于该型发动机是大功率12 缸机，气缸数多且气缸工作间隔角小，当某一缸工作不良时对整机动力输出影响不太大。综上所述，采用转速复杂度分析方式判别发动机失缸现象是有效的。

4 结论

信号复杂度分析是一种非线性动力学分析方法，适合于对非平稳信号进行处理。通过对发动机转速信号进行复杂度分析，提取复杂度特征，能够反映转速信号的频率变化，是对发动机工作不均匀性现象的刻画和描述。通过该方法可以对发动机失缸现象进行判别。

图7 发动机转速信号复杂度变化Fig.7 Complexity change of speed signal

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