一种基于广义S变换增强的柴油机失火故障特征提取方法

贾翔宇， 贾继德， 梅检民， 张帅， 吴春志

(1. 军事交通学院研究生管理大队， 天津 300161； 2. 蚌埠汽车士官学校装备技术系， 安徽 蚌埠 233011；3. 军事交通学院军用车辆系， 天津 300161)

一种基于广义S变换增强的柴油机失火故障特征提取方法

贾翔宇1,2， 贾继德3， 梅检民3， 张帅1， 吴春志1

(1. 军事交通学院研究生管理大队， 天津 300161； 2. 蚌埠汽车士官学校装备技术系， 安徽 蚌埠 233011；3. 军事交通学院军用车辆系， 天津 300161)

为有效提取柴油机缸盖振动信号失火故障特征，提出一种基于广义S变换增强的柴油机失火故障特征提取方法。首先根据柴油机燃烧过程与配气相位的关系对信号进行等角度重采样，然后利用广义S变换对信号进行消噪处理，并按工作循环将信号的周期性瞬态特征进行同步增强。通过仿真信号验证和某柴油机缸盖振动信号的实例应用，结果表明，此方法能有效地提取柴油机缸盖振动信号的失火故障特征，实现失火故障的准确诊断。

柴油机； 失火故障； 特征提取； 广义S变换

柴油机失火故障是指单个或多个气缸无法着火燃烧的现象。失火容易导致柴油机动力性下降、燃油经济性变差、可靠性降低和污染物排放增加等。为此，检测发动机燃烧状态，准确地判断各缸做功状况具有重要的现实意义。

柴油机缸盖振动信号与缸内燃烧状态关系密切，可以作为缸内燃烧状态监测诊断的分析信号[1-2]，然而该信号具有强烈的非平稳周期循环特征[3]，且信噪比低，只有准确地提取这一特征，才能有效地诊断柴油机失火故障。目前，常用的非平稳信号特征提取方法有短时傅里叶变换(STFT)、连续小波变换(CWT)、魏格纳维尔分布(WVD)、希尔伯特黄变换(HHT)等。但每种方法都有其局限性，STFT采用固定窗函数，无法解决时间和频率分辨率的矛盾[4]；CWT存在小波基函数的选择问题[5]，且CWT的分解尺度与信号频率无关，只与分析频率有关，缺乏明显的物理意义；WVD存在比较严重的干扰项[6]；HHT容易产生模式混淆，还存在“边界效应”等问题[7-8]。

广义S变换(Generalized S-transform，GST)是标准S变换的改进算法， GST继承了标准ST的所有优点，比如多分辨率、变换的无损性以及时频分辨率与信号本身的直接相关性等等，并且通过引入调节因子，增强了GST的自适应性，克服了标准ST存在的不足，且提取的特征量对噪声不敏感。这些独特的优势，使得GST具有更强的非平稳信号的处理能力，可以对柴油机非平稳信号进行消噪处理与特征增强[9]。

本研究提出了一种基于广义S变换增强(GST-Enhencement)的柴油机失火故障特征提取方法。首先根据柴油机燃烧过程与配气相位的关系对柴油机缸盖振动信号进行等角度重采样，采用GST对信号进行消噪处理；然后，进一步按照工作循环将周期性瞬态特征向直角坐标系进行映射，消除循环波动的影响并显著增强周期循环特征[10]。

1 基本原理

1.1 等角度重采样

将信号的时域序列转变为等角度的角域序列，是消除非平稳信号的循环波动干扰的一种有效方法。以第1缸压缩上止点的转速脉冲信号作为参考，对缸盖振动信号进行等角度重采样[11]。

假设柴油机曲轴转角与时间满足二次多项式关系：

(1)

式中：b0,b1,b2为待定系数，可以通过在式(1)中代入3个连续的转速脉冲信号抵达的时间(t1,t2,t3)来求解。转速脉冲的角度间隔是固定的(ΔΦ)，即

(2)

(3)

通过对方程(3)求解可得对应转角变化的时间：

(4)

如果每转取固定的数据点，即实现等角度变化。1.2 广义S变换

如果确定性过程为x(t)∈L2(R)，则其广义S变换可以表达为

(5)

式中：ω(τ,f)为高斯窗函数，

(6)

式中：k,p为调节因子，k>0，p>0。

由式(5)和式(6)可知，由于调节因子的存在，广义S变换的自适应性得到显著增强，有效地克服了标准S变换存在的不足。随着k值增大，窗函数的宽度会向外延拓；随着p值的增大，窗函数的宽度会向内收缩。相较之下，p的调节对窗函数宽度影响更大。因此，为了达到最佳的时频分辨率，实际应用中往往是通过调节参数p来实现自适应地调节的。

广义S 变换的频域表达式可以用Fourier变换的卷积定理得到：

(7)

式中：X(α+f)为确定性过程x(t)的傅里叶变换。基于式(7)，令f=n/(NT)，τ=jT，其离散广义S变换可表达为

(8)

式中：T为确定性过程x(t)的时间采样间隔；N为其采样总点数；n=0,1,2,…N-1和j=0,1,2,…N-1分别代表时间和频率。

2 仿真信号验证

2.1 仿真信号的构造

柴油机的缸盖振动信号实际上是一种非平稳信号，但是仍可以通过等角度采样方法处理得到近似平稳的周期信号。为了说明问题，本研究采用与缸

盖振动信号相似的文献[12]仿真信号。

x(k)=exp(-at)(sin2πf1kT+

sin2πf2kT)+n(t)。

式中：k为自然数；T为采样时间间隔，取值5×10-5；fm为调制频率，取值100 Hz；t取值为mod(kT,1/fm)；a为指数频率，取值800 Hz；f1,f2为载波频率，分别取值为3 kHz，7 kHz；n(t)为噪声。

仿真信号的时域波形见图1。图1a为原始仿真信号，信号中包含多个干净的瞬态冲击成分；图1b为加噪仿真信号，信号中瞬态冲击成分被噪声污染，增加了特征提取的难度。

图1 仿真信号时域波形

2.2 多种时频分析方法信号特征表示比较

分别应用STFT，CWT，WVD，HHT，GST以及GST-Enhencement等方法对原始仿真信号和加噪仿真信号进行时频分析，结果见图2。

3 柴油机失火故障特征提取实例

3.1 试验条件

试验在HJ493型4缸柴油机上进行，柴油机做功顺序为1—3—4—2，做功间隔角为180°。在柴油机各缸缸盖顶部安装有603C01 ICP振动传感器，在发动机曲轴前端凸缘位置安装有霍尔式转速传感器。信号采集是在柴油机700 r/min的稳定转速下进行的，分别测得各缸完全断油时缸盖表面振动信号。采样频率为12 800 Hz，采样时间2 s，获得数据点的总长度为25 600。

3.2 故障特征提取方法应用

以柴油机正常燃烧状态下的特征提取为例，对基于广义S变换增强的柴油机失火故障特征提取方法进行进一步说明。图3示出柴油机正常燃烧时振动信号的时域波形。

图2 仿真信号时频分析

图3 时域波形

时域波形中包含着与柴油机燃烧过程密切相关的瞬态冲击成分，然而这些冲击成分出现的时刻以及幅值不断变化，呈现非平稳周期循环特征。

按照信号处理流程，将正常燃烧缸盖振动信号进行处理：首先，对信号进行等角度重采样(见图4)；然后，利用广义S变换对信号进行消噪处理，得到二维时频分布；将周期性的瞬态特征向同一工作循环相应的角度范围进行映射，最大限度地削弱循环波动的影响，达到故障特征增强的目的(见图5)。

图4 等角度重采样

图5 正常信号时频分布

3.3 柴油机燃烧状态监测

按上述方法提取了柴油机各缸的失火故障特征，见图6。通过图6可以看出，0°～180°对应的能量较低，说明第1缸燃烧不良；图6b中，540°～720°对应能量较低，说明第2缸燃烧不良；以此类推，图6c和图6d中，180°～360°和360°～540°的能量较低，说明第3缸和第4缸燃烧不良。由此可见，通过广义S变换增强的柴油机失火故障特征提取方法，能较好地提取故障特征，有利于失火故障的准确诊断。

图6 4种不同的柴油机燃烧状态

4 结束语

基于广义S变换增强的柴油机失火故障特征提取方法，可以有效地降低仿真信号的噪声，且具有较高的时频分辨率，更加形象直观地呈现了信号特征。

应用该方法对某4缸柴油机失火故障特征进行提取，结果表明基于广义S变换增强的柴油机失火故障特征提取方法能显著增强柴油机失火故障特征，有助于准确诊断柴油机失火故障。

[1] Chang J S,Kim M,Min K D.Detection of misfires and knocks in spark ignition engines by wavelet transform of engine block vibration signals[J]．Measurement Science and Technology,2002,13(7):1108-1114.

[2] Liu Jianmin,Shi Yupeng,Qiao Xinyong,et al.Diesel misfire fault diagnosis and misfire cylinder ascertainment based on vibration signal explosion peak identification[C]//International Conference on Measuring Technology and Mechatronics Automation．Shanghai:IEEE,2011:1083-1086.

[3] 贾继德,陈荣刚,陈剑.基于抽区间采样的内燃机状态监测方法研究[J]．内燃机工程,2005,26(6):72-75.

[4] 孔翠莲,周新志.基于伸缩窗口STFT的信号调制的识别研究[J]．四川大学学报,2012,49(4):811-816.

[5] 杜灿谊,杨志坚,丁康，等.小波分析在发动机失火监测中的应用[J]．振动、测试与诊断,2011,31(3):318-322.

[6] ZOU Hongxing，DAI Qionghai.Non existence of time frequency Distribution Containing Gathering without cross-terms[J]．Science in China,ser.E,2001,31(4):348-354.

[7] 林丽,周霆,余轮.EMD算法中边界效应处理技术[J]．计算机工程,2009,35(23):256-258.

[8] 樊新海,安钢,张传清,等.基于排气噪声EMD的柴油机失火故障诊断[J]．内燃机工程,2010,31(1):78-81.

[9] 朱明.新颖的自适应时频分布方法及在故障诊断中应用研究[D]．南昌：南昌航空大学,2015.

[10] Jia Jide,Zhang Lingling,Zeng Ruili,et al.Gear fault diagnosis based on polar diagram angle frequency distribution[J]．Transactions of the CSAE,2012,28(22):58-62.

[11] Jia Jide,Kong Fanrang,Wang Jianping,et al.Order Analysis of Internal Combustion Engine Signal Based on Instantaneous Frequency Estimation[J]．Chinese Internal Combustion Engine Engineering,2005,26(3):15-21.

[12] YUHTAY S.A complex filter for vibration signal demodulation in bearing defect diagnosis[J]．Journal of Sound and Vibration,2004,276(1/2)：105-119.

[编辑： 袁晓燕]

A Feature Extraction Method for Misfire Fault of Diesel Engine Based on Generalized S-Transform and Signal Enhancement

JIA Xiangyu1,2, JIA Jide3, MEI Jianmin3, ZHANG Shuai1, WU Chunzhi1

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

In order to extract the characteristic signal of the diesel engine misfire fault effectively, a misfire fault feature extraction method of diesel engine based on generalized S-transform and signal enhancement was proposed. Firstly, the signal was resampled according to the relationship between combustion process and valve timing of diesel engine. Then the signal was denoised by generalized S-transform and the periodic transient characteristics of the signal were synchronously enhanced according to the working cycle. According to the simulation signal verification and a diesel engine cylinder head vibration signal example application, the method could effectively extract the characteristic signal of the diesel engine misfire fault and realize the purpose of fault diagnosis.

diesel engine; misfire fault; feature extraction; generalized S-transform

2016-12-07；

2017-04-02

贾翔宇(1987—)，男，讲师，硕士，主要研究方向为汽车故障智能检测与诊断；kittyyoyo_jxy@126.com。

10.3969/j.issn.1001-2222.2017.02.012

TK421.24

B

1001-2222(2017)02-0067-05