适用于往复机械状态检测的正交振动信号法*

李志勇, 赵红东, 沈 虹, 赵慧敏, 王青峰

(1.河北工业大学 电子信息工程学院,天津 300401； 2.陆军军事交通学院 基础部,天津 300161；3.陆军军事交通学院 投送装备保障系,天津 300161； 4.陆军军事交通学院 教研保障中心,天津 300161)

0 引 言

内燃机(包括柴油机、汽油机)是一种最为常见的往复循环机械,在工程机械、航空、航海、汽车等生产和生活领域中得到了广泛的应用[1,2]。尤其是汽车产业的飞速发展更是加大了其应用量,汽车发动机系统故障占汽车故障总数的30%以上。而供油系统故障既是发动机故障的一种重要表现形式,又是停机故障中发生率最高的一种[3]。针对发动机供油系统的状态检测与故障识别研究是往复循环机械的一类重要问题,具有很重要的现实意义。

以柴油发动机潍柴WD615为研究对象开展实验研究,用高压油路不同严重程度的漏油现象表征供油系统故障。目前高压油路供油故障识别方法有2种：一是通过在高压油管某处安装液体压力检测传感器通过检测油压来进行供油状况识别[4]；二是通过在发动机上某处安装振动加速度传感器采集该处振动信号来实现故障识别,这种方法既有用于供油故障识别也有用于机械故障识别[5,6]。这两种供油系统故障识别方法都存在一定的问题：第一种方法虽操作简单,但发动机在实际工作时油压传感器都是事先安装固定好的,其位置是确定的,这与偶然突发的漏油位置往往并不吻合,从而容易导致错误的判断结果；对于第二种方法,通常是实验初始阶段在发动机上安装一个或多个振动加速度传感器,通过实验数据比对最终选定某一位置某一方向上的振动信号作为有效信号使用[7],然而发动机本身是一个刚体,属于往复循环机械,当发动机工作时气缸内气体燃烧形成的冲击力同时作用在缸盖顶部和侧部[8],随之产生相应的振动信号,这一对互相垂直方向上的正交振动信号与单一方向上的振动信号相比更能体现发动机的工作特征。广义回归神经网络(GRNN)是一种前馈型有导师学习神经网络模型,是RBF的一种,局部逼近能力好、学习速度快、泛化能力良好、具有高度的容错性和鲁棒性。是一种4层神经网络：输入层神经元的值直接送给模式层神经元；模式层激活函数为径向基函数(通常采用高斯函数),运算结果传递给求和层神经元；求和层有2种神经元,分别计算模式层神经元加权与非加权响应的和,并将这两种求和结果送给输出层神经元；输出层神经元进行除法运算得到线性输出。

本文不同于现有高压油路供油故障识别方法，其在发动机缸盖顶部和侧部互相垂直方向上分别安装振动加速度传感器,分高压油路正常供油、漏油和断油三种工况来采集发动机工作时的振动信号,提取每组振动信号的时域特征参数,作为GRNN的输入特征值,对不同工况下发动机工作状态进行分类识别,即实现了发动机供油系统故障的识别与诊断。

1 发动机工作时气缸盖受力及振动分析

柴油机燃烧工作时,气缸缸盖受到多个力共同作用,如；缸内气体燃烧冲击力、气门对气门座的撞击力、曲轴机构的往复惯性力、活塞换向撞击力等,都将会在缸盖表面产生振动。如果在缸盖上安装振动加速度传感器,可通过采集的振动信号来分析发动机的工作状况。

与高压油路供油状况相关的信息主要体现在缸内气体燃烧冲击力形成的振动信号上,气缸内混合气体是各向同性的可压缩流体,燃烧过程中形成的气体压力会同时作用在缸盖顶部和侧部。柴油机燃烧过程中气缸内气体压力波动方程[9]

(1)

方程左边是气体的自由波动情况,p为气缸内气体压力,γ为绝热指数,C为理想气体中小扰动波传播的速度,a为无量纲常数,方程右边是激励源。这个气体压力波动方程是三维波动方程,同样可以看出燃烧过程中形成的气体压力会同时作用在缸盖顶部和侧部。因此,要想客观全面地反映气缸内燃烧状况以及与之密切相关的高压油路供油状况,就应该同时考虑由安装在缸盖顶部和侧部的振动传感器捕获的这一对正交振动信号。

2 基于神经网络的故障识别流程

2.1 GRNN的选用

故障分类识别方法有神经网络、支持向量机等[10],鉴于本文提出的将正交振动信号应用于发动机故障检测,分别选用概率神经网络(PNN)和广义回归神经网络(GRNN)结合大量实验数据进行分析,结果发现,GRNN在该方法中能获得更好的故障识别效果。

GRNN[11]是基于非线性回归分析,依靠样本数据的概率密度函数(通常用Parzen估计来估算概率密度函数)建立输入变量和目标变量之间的函数关系。当测量数据x=x0给定时,y的条件均值

(2)

对应的GRNN输出估计值

(3)

式中m为训练样本数量。

2.2 基于GRNN的故障识别流程

基于GRNN的供油故障识别流程如图1所示。这里,振动信号预处理是为了截取合适长度的信号数据,时域特征值S1～S15是两路振动信号都要提取的,时域特征值S16,S17是针对正交振动信号提取的。

图1 基于GRNN的供油故障识别流程

3 信号预处理与特征参数提取

3.1 实验数据采集与振动信号预处理

实验用潍柴WD615为六缸直列、水冷直喷式柴油机,发火顺序1-5-3-6-2-4,额定转速2 600 r/min,喷油压力22.5 MPa。飞轮壳上安装霍尔传感器采集转速、确定上止点；第6缸高压油管上安装油压传感器采集供油压力和供油时刻；第6缸缸盖顶部和侧部分别安装振动加速度传感器采集缸盖顶部和侧部振动加速度。实验中,发动机运行在空载状态,设定转速800 r/min,在第6缸高压油管正常供油、漏油和断油三种工况下,由上位机控制数据采集卡采集各传感器信号。正常供油工况下分别采集70组数据,漏油工况下分别采集60组数据,断油工况下分别采集50组数据。

潍柴WD615为六缸柴油机,一个完整燃烧周期所对应曲轴转角范围为-360°CA～360°CA,于是第6缸燃烧做功所对应的曲轴转角范围为-360°CA～360°CA的1/6,即以第6缸上止点为参考点的曲轴转角-60°CA～60°CA,在此期间第6缸燃烧做功,第6缸缸盖表面振动信号最为强烈,只要截取这一段曲轴转角范围所对应的数据就能够较为准确地反映第6缸燃烧状况以及与之密切相关的高压油路供油状况。为了确保数据的完整性，可将曲轴转角由-60°CA～60°CA扩展到-90°CA～90°CA。

3.2 特征参数提取

对振动信号提取特征参数,主要是时域、频域和时频域特征参数,频域和时频域特征参数在提取过程中往往需要采用多种变换、分解等方法,计算较为复杂,本文采用相对计算简单、快速的时域特征参数。

对于按照上述各传感器数据截取方法,以第6缸上止点为参考点截取的曲轴转角-90°CA～90°CA范围的缸盖顶部和侧部振动信号,分别提取时域特征,包括：峰值、绝对峰值、峰—峰值、均值、绝对均值、均方根值、方差、标准偏差、方根幅值、峭度指标、偏度指标、峰值指标、波形指标、脉冲指标、裕度指标,这15个时域特征值分别用S1～S15表示。另外,考虑到缸盖顶部和侧部振动信号是一对正交振动信号,特别引入2个正交特征参数,即各工况缸盖顶部振动信号与相应的缸盖侧部振动信号的互相关系数峰值、峰峰值,这2个时域特征值分别用S16和S17表示。

4 实验与结果分析

在第6缸高压油管正常供油、漏油和断油三种工况下,按照上述数据截取方法,分别以每种工况时第6缸上止点为参考点截取曲轴转角-90°CA～90°CA范围的缸盖顶部和侧部振动信号,提取时域特征,作为GRNN的输入信号。

现将各工况分类识别结果进行对比分析如下。用缸盖顶部振动信号识别供油状态时,将振动信号的S1～S15,共15个时域特征值作为故障特征向量作为GRNN的输入,识别结果如图2(a)所示。用缸盖侧部振动信号识别供油状态时,将振动信号的S1～S15,共15个时域特征值作为故障特征向量作为GRNN的输入,识别结果如图2(b)所示。同时用缸盖顶部和侧部振动信号这一对正交振动信号识别供油状态时,将缸盖顶部振动信号的S1～S15,缸盖侧部振动信号的S1～S15,共30个时域特征值作为故障特征向量作为GRNN的输入,识别结果如图2(c)所示。同时用缸盖顶部和侧部振动信号这一对正交振动信号识别供油状态时,将缸盖顶部振动信号的S1～S15,缸盖侧部振动信号的S1～S15,缸盖顶部和侧部正交振动信号的正交特征参数S16和S17,共32个时域特征值作为故障特征向量作为GRNN的输入,识别结果如图2(d)所示。

图2 实验结果

比较图2(a)、图2(b)对应的两种情况的供油状态识别结果不难发现,用缸盖侧部振动信号识别供油状态效果很差,相对而言,用缸盖顶部振动信号识别供油状态效果会有很大提高,这就是许多学者在进行发动机工作状态识别时直接选用缸盖顶部振动信号而放弃缸盖侧部振动信号的原因之一。但如果同时考虑这一对正交振动信号,就会得到图2(c)所示的结果,同时考虑对高压油管正常供油、漏油和断油三种工况的识别结果时,缸盖顶部、侧部这一对正交振动信号的使用比单独用单一方向上的振动信号获得了更好的供油状态识别效果。在此基础之上,如果进一步挖掘正交振动信号的相关性,引入正交特征参数S16,S17识别供油状态的话,可以得到如图2(d)所示的效果,三种工况下的状态识别率都远远超过了90 %。

5 结 论

1)虽然在单独研究缸盖侧部振动信号对柴油机工作状态识别效果时该信号没有明显的实际效用甚至可以将其作用忽略,但如果将其与缸盖顶部振动信号同时考虑的话,只用为数不多的时域特征值,就能得到明显提高了的故障识别率；2)大量实验数据表明,要想客观全面地反映气缸内燃烧状况以及与之密切相关的高压油路供油状况等问题,就应该同时考虑由安装在缸盖顶部和侧部的振动传感器捕获的这一对正交振动信号。

这种柴油机工作状态识别方法是基于柴油机这一往复循环机械的运作特性提出来的,自然可以将其推广应用到其他往复循环机械的工作状态识别中。