强噪声背景下的柴油机失火故障诊断

刘鑫 ， 贾云献， 张英波， 张艳明

(1. 陆军工程大学石家庄校区， 河北 石家庄 050003；2. 31002部队， 北京 100089; 3. 76154部队， 广西 玉林 537800)

强噪声背景下的柴油机失火故障诊断

刘鑫1， 贾云献1， 张英波2， 张艳明3

(1. 陆军工程大学石家庄校区， 河北 石家庄 050003；2. 31002部队， 北京 100089; 3. 76154部队， 广西 玉林 537800)

柴油机失火是常见的故障模式，传统的诊断方法不仅参数获取困难且准确性差。针对此问题，以3缸四冲程柴油机为研究对象，设计了柴油机失火故障的预置试验，采集排气噪声和缸盖振动信号进行故障诊断研究。为提取强噪声背景下的微弱信号，采用二次采样随机共振系统提取柴油机故障特征频率完成柴油机的失火故障诊断。研究结果表明，通过二次采样处理，随机共振系统可以将噪声能量转移到柴油机微弱特征信号上，达到大参数条件下微弱信号特征提取的目的，能有效识别柴油机的早期故障，对其他复杂机械的振动诊断同样具有参考价值。

柴油机； 随机共振； 振动信号； 故障诊断

柴油机失火故障是气缸内无法正常燃烧的现象，通常由进排气或供油系统异常引起，并可能导致其他重大故障，因此，在工程应用中被高度重视。传统的失火故障诊断主要测量气缸压力和发动机瞬时转速等参数，此时，故障诊断系统不仅很复杂，而且需要打开发动机盖安装各种传感器，甚至在缸盖上打孔，并且不能保证诊断精度。柴油机的排气噪声和缸盖振动信号中同样包含很多能反映柴油机失火故障的有用信息[1-2]，可以用于柴油机的故障诊断研究。然而，柴油机作为一个复杂的机械系统，工作背景噪声大且机体表面振动信号成分复杂，为实现准确的故障诊断，需要对原始信号进行必要的处理。

传统的信号降噪方法如小波分解、FIR滤波等，更多的是考虑降低噪声，但是在降低噪声的同时也削弱了要提取的特征信号，从而影响了微弱特征信号的检测效果[3]，特别是特征信号相对于噪声非常微弱时，甚至不能实现特征信号的提取。而随机共振技术可以将噪声能量转移给信号，从而更加突出特征频率，能有效地实现强噪声背景下的微弱信号特征提取。

随机共振技术为微弱信号的检测提供了一种新的途径[4-6]，并获得了广泛的应用。曹衍龙、Q. Huang等通过构造冲击信号的特征系数，实现了强噪声背景下微弱信号的提取与识别[7-8]；谢有浩等通过优化共振系统参数，实现了齿轮微弱故障特征的提取[9]；蒋行国、罗琦等通过对随机共振算法的研究，实现了信号的实时处理和还原[10-11]。但是，随机共振系统只适用于低频小参数的情况，而柴油机的特征频率多为中低频甚至高频，从而限制了随机共振技术的应用。为解决随机共振只适用于小参数的问题，冷永刚等提出了变尺度随机共振的方法，实现了大参数条件下的随机共振[12]，在此基础上，H L Zou 研究了高频信号随机共振中的参数变化[13]；Rongling Lang等将自适应随机共振用于监测微弱的高频GPS信号[14]；周玉飞等应用变尺度随机共振实现了轴承内圈的故障诊断[15]。

为实现柴油机失火故障诊断研究，本研究首先设计了柴油机失火故障的预置试验，获得诊断所需的排气噪声和缸盖振动信号；为实现柴油机中高频信号的故障特征提取，选用二次采样法压缩采样频率，把高频特征信号变换为低频信号，然后由共振系统产生随机共振输出，解决随机共振受小参数信号限制的问题，实现柴油机大参数条件下的共振输出；最后提取柴油机故障特征频率，实现其故障诊断。

1 柴油机预置故障试验设计

柴油机内部结构复杂，能够引起失火故障的因素很多，主要包括点火系统故障、配气机构故障、燃料供给系统故障和气缸密封性差4个原因。为分析柴油机失火状态对排气噪声和缸盖振动信号的影响, 设计柴油机失火预置故障试验。试验对象为F3L912三缸四冲程柴油机，发火顺序为1—2—3,飞轮齿数为129。根据上文中对失火故障原因的分析，分别通过断开高压油管、将进气门间隙调为负值造成进气门漏气、设置排气门间隙过大(0.7 mm)模拟失火故障，所有故障均设置在1缸。试验过程中没有任何除噪措施，振动信号受外界环境及柴油机机体振动的影响。

为采集柴油机排气噪声信号，将声传感器设置在离排气口约2 cm处，该测点位置距离气门较近,有用信号到达快, 衰减少。传感器为MPA201型，频响范围为20 Hz～20 kHz。加速度传感器设置在气缸盖表面用于测量缸盖振动信号(见图1)。发动机转速为1 200 r/min，采样频率为65 536 Hz。

图1 测点位置及数据采集系统

2 变尺度随机共振模型

2.1 随机共振模型

随机共振形成的要素包括双稳或多稳态的非线性系统、输入信号和噪声。通常随机共振系统用非线性的朗之万(Langevin)方程描述：

(1)

定义Langevin方程的势函数为

(2)

双稳随机共振系统模型见图2。被检测的信号和噪声通过共振系统后，若发生随机共振，部分噪声能量可以转移到信号上，从而增强信号的能量，可以有效地提高被检测信号的信噪比，实现信号的有效辨识。

图2 随机共振系统

在不考虑噪声时，系统的动力学方程为

(3)

图3 双稳随机共振系统势函数

对方程(1)通过福克-普朗克方程求解：

(4)

双稳系统在“准稳态”的概率分布函数为

。

(5)

由此可以得到从势阱中出发的克莱默斯(Kramers)逃逸速率:

(6)

求得的粒子在两个势阱之间来回跃迁的平均逃逸速率或平均跃迁频率为

(7)

双稳随机共振系统模型的求解采用四阶龙格-库塔算法，其表达式如下：

(8)

2.2 变尺度随机共振模型

理论上，随机共振模型可以利用噪声增强微弱小参数周期信号，从而实现强噪声背景下的弱信号提取。然而，由随机共振的分布函数可知其能量主要集中在低频区域。当驱动信号频率f很大时，信号频率将会落在噪声能量集中的低频区域以外，此时信号不会产生随机共振，而是被噪声淹没；或者当信号噪声D很大时，虽然可以增大频率分布的区域，但是降低了单位谱峰值，也不利于随机共振的形成。这就是随机共振所要求的小参数条件。实际应用中，由于柴油机系统并不能满足模型的小参数条件，信号频率的增大导致系统的响应越来越滞后于信号的输入，最终系统不能产生随机共振现象，从而不能有效识别噪声中的微弱信号。同时柴油机振动信号具有强烈的非平稳、非线性，再加之其特征频率复杂，所以很难实现准确的故障特征提取。

为实现大参数条件下信号的随机共振，本研究选用基于二次采样的变尺度随机共振技术，也就是先对信号按一定比例进行线性压缩，把高频特征信号变换为低频，然后经双稳系统产生随机共振输出后按原来压缩比还原信号，实现大参数条件下强噪声背景的微弱信号提取。

变尺度随机共振的关键是确定合适的压缩比，其过程见图4，运算过程如下:

1) 确定压缩尺度比R；

2) 根据压缩尺度比计算二次采样中的压缩采样频率fs0=f0/R；

3) 采用四阶龙格-库塔算法计算系统输出，然后按压缩尺度比恢复实测数据。

图4 变尺度随机共振流程

由于共振系统的输出能量集中在低频区域，所以要想得到最佳的随机共振状态，需要将信号的频率“移”到低频区域。在随机共振中，不同的噪声强度D有利于不同频率信号的增强。对于二次采样频率fs0，噪声强度对其也有选择性。不同的D都可以选择到一个相应的最小二次采样频率fs0min。在实际工程测量中, 噪声和信号混合在一起，其噪声强度和信号的幅值与频率并不知道，对于二次采样频率fs0, 由于它取决于噪声强度D, 因此可以先粗略地估计出实测数据的噪声强度, 再对fs0的范围进行估计。

3 柴油机故障诊断研究

根据柴油机预置故障试验的信号采集结果，首先对排气噪声和缸盖振动的原始信号进行分析，图5示出柴油机故障信号的时域波形和频谱图。柴油机在此工况下的故障特征频率为48.06Hz，频谱分析的目的就是提取出特征频率及其倍频，以此判断柴油机故障的出现。虽然从图中可以看出柴油机的故障特征频率，但受强噪声影响，其幅值与干扰信号相差不多，同时并不能有效识别其倍频频率。所以，直接从时域波形及频谱图不足以判定柴油机发生故障。

在失火状态下，采用包络分析方法对振动信号进行处理(见图6)。从波形图中虽然可以看到周期性的信号，但是并不能确定故障的发生。从频谱图中可以看到，对于排气噪声信号，故障特征频率比较明显，但是仍然有严重的低频噪声干扰，使得2倍频和3倍频难以辨认。缸盖振动信号可以比较明显地识别故障特征频率，但其2倍频和3倍频同样较难辨认。综合以上分析，在故障早期脉冲信号较弱的情况下，强噪声背景下将难以有效识别故障特征。

图5 柴油机排气噪声和缸盖振动信号及其故障频率

图6 采用包络分析的排气噪声和缸盖振动信号

为实现柴油机故障的准确诊断，采用变尺度随机共振方法对振动信号进行处理；为适应大参数条件，采用二次采样法。本文中取μ=1 ，采样频率为65 536Hz，采样点数N=60 000，设定压缩尺度比5 000，则压缩采样频率为13.1。经验证此时满足随机共振条件，压缩信号经随机共振后按压缩尺度还原(见图7)，可以实现故障频率的识别。通过对比可以明显看出，对于不满足小参数条件的信号，信号无法实现共振而呈现单调性，同时无法提取特征频率，此时不会出现随机共振现象；而通过二次采样处理，将大参数转化为小参数后求解双稳系统的输出，最后按压缩比还原实测数据，此时，振动信号能实现随机共振，并且特征频率及其倍频十分明显，实现了大参数条件下的信号处理。此对比试验同时证明了二次采样法在大参数条件下的有效性。同样地，对柴油机的缸盖振动信号进行故障特征提取(见图8)，也可以有效识别柴油机的故障频率。

为进一步验证方法的有效性，分别对柴油机断开高压油管、排气门间隙过大(0.7mm)和进气门漏气3种情况下的排气噪声信号进行分析。由图9可知，通过变尺度处理，柴油机的排气噪声信号可以发生随机共振，其故障频率及其2倍频、3倍频清晰可见，表明该方法能有效地抑制噪声，突出特征频率，实现柴油机强噪声背景下的故障诊断。

图7 随机共振与二次采样随机共振的排气噪声信号处理结果

图8 缸盖振动信号的变尺度随机共振处理结果

图9 柴油机排气噪声二次采样随机共振分析

通过以上试验分析，可以验证基于变尺度随机共振的方法能有效提取柴油机的故障特征，并且对噪声干扰的抑制效果十分明显，对强噪声背景下早期故障或者微弱故障信号的处理效果十分明显，特别适合柴油机系统的故障诊断研究。

4 结束语

本研究以柴油机失火故障诊断为目标，设计了柴油机的预置故障试验，重点针对柴油机早期故障信号微弱易被噪声淹没且不满足随机共振小参数条件的特点，通过二次采样法，实现基于变尺度随机共振的柴油机大参数振动信号处理，最终实现柴油机的故障诊断。该研究对强噪声背景下的机械故障诊断具有一定的参考价值。

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[编辑: 李建新]

Misfire Fault Diagnosis of Diesel Engine in Strong Noise Background

LIU Xin1， JIA Yunxian1， ZHANG Yingbo2， ZHANG Yanming3

(1. Army Engineering University，Shijiazhuang, Shijiazhuang 050003, China; 2. 31002 Unit, PLA， Beijing 100089, China; 3. 76154 Unit, PLA, Yulin 537800, China)

Misfire is a common fault mode of diesel engine, but the traditional fault diagnosis methods are difficult to acquire parameters and diagnose poorly. With respect to these problems, the misfire fault preset experiment of diesel engine was conducted to collect the exhaust noise and cylinder head vibration signal for fault diagnosis on a 3-cylinder 4-stroke diesel engine. In order to extract the weak signal in strong noise background, the double sampling stochastic resonance method was used to extract the fault feature frequency of diesel engine to diagnose the misfire fault. The study results show that noise energy can transfer to the weak signal feature of diesel engine by double sampling stochastic resonance system so as to realize the extracting of weak signal feature under large parameter. Accordingly, the early fault of diesel engine is detected effectively and the method is also useful for complex machinery vibration diagnosis.

diesel engine； stochastic resonance； vibration signal； fault diagnosis

2017-02-17;

2017-08-18

国家自然科学基金项目(71401173)

刘鑫(1989—)，男，博士，主要研究方向为可靠性、装备故障诊断及寿命预测；lmh19901228@126.com。

10.3969/j.issn.1001-2222.2017.04.004

TK418

B

1001-2222(2017)04-0016-06