基于频域特征和神经网络的柴油机失火故障诊断

张 衡，张鹏涛，姜国朋

（潍柴动力股份有限公司，山东 潍坊 261061）

0 引言

发动机是汽车的核心动力系统，发动机性能的好坏直接决定了汽车的工作状态。柴油机工作过程非常复杂，燃烧多变，失火故障很容易发生[1-2]。柴油机的失火会导致燃烧效率降低、振动加剧、输出扭矩下降，甚至会造成曲轴的变形或疲劳破坏[3-5]。

失火故障诊断过程中，特征提取和模式识别是两个重要环节[6-8]。贾继德等[9]提出了一种基于小波和深度置信网络的柴油机失火故障诊断方法，提高了失火故障诊断准确率。刘鑫等[10]针对传统的诊断方法不仅参数获取困难且原始信号易受噪声污染导致准确性较差的问题，提出了一种基于灰度图像纹理分析的二维故障特征提取模型，可以有效地降低噪声污染，简化计算过程。

赵亮等[11]为了提高神经网络在发动机失火故障诊断中的准确率，提出了GA-BP神经网络算法。不仅缩短了训练时间，而且故障诊断准确率也大大提高。王东升等[12]设计了基于BP神经网络的柴油机故障诊断识别系统，将柴油机振动信号的频率与能量的特征作为振动信号的特征值，识别准确率得到了明显提高。胡杰等[13]针对基于曲轴瞬时角加速度的一般失火故障诊断算法能诊断失火故障，但未能有效区分故障模式的缺陷问题，提出了一种做功时间和BP神经网络的失火故障诊断算法，能够有效识别不同失火故障模式和定位失火气缸。

为了进一步提高柴油机失火故障诊断的精度，本文基于柴油机转速信号，采用频域分析法和神经网络方法对柴油机的单缸失火、两缸失火及瞬态状态失火故障进行了研究。

1 基于频域分析的失火故障特征提取

对于四冲程的柴油机来说，作用在单缸曲轴上的力所产生的切向力矩如下：

式中：Mg为气体力矩；Mj为往复惯性力矩；v为谐次，也称阶次(v=0.5,1,1.5,2,2.5,…)；ω为曲轴角速度；φv为初相角；Mg0和Mgv分别为零谐次和v谐次下的幅值；mj为往复惯性质量；R为曲轴半径；λ为曲轴半径与连杆长度之比；t为时间。

气体激励力在曲轴上产生的切向力的简谐次数v是从0.5阶开始计算的，这是因为对于四冲程发动机来说，每缸的做功周期为发动机转两圈，即气体激励力的基本变化周期为发动机转两圈的时间，因此其基本频率为ω2，为表达方便，将1/2乘到阶次中。

如果将作用在第一缸曲拐上的v阶激励力矩写作：

那么作用在第i缸曲拐上的v阶激励力矩为：

式中：θi为第i缸与第一缸的发火间隔角。

通过以上分析可得六缸四冲程发动机的各谐次激励力矩矢量如图1所示。

图1 六缸四冲程发动机的各谐次（≤3）激励力矩矢量

通过离散傅里叶变换可以进行转速信号频域分析如下：

式中：n为随曲轴转角变化的均布采样点，本文中为飞轮齿盘每个齿的位置；ω（n）为采样点n处的瞬时转速；N为齿数；k为谐次，k=0,1,…,N-1；Ω（k）为离散傅里叶变换结果；j为复数。

在轴系振动信号分析中，采用谐次（也叫做阶次、阶比）来表式振动频率与轴频（转轴的旋转频率）的比值，并以谐次作为横坐标，将有利于对比分析不同转速下的转速信号波动规律。

2 基于频域特征的神经网络诊断方法

主要利用0.5～2.5谐次的幅值信息和0.5谐次的相位信息再结合神经网络方法进行诊断。整体结构采用3层判断模式，如表1所示。

表1 诊断算法总体结构

由于正常工况以及部分失火工况的相位信息混乱，因此ANN-1部分只采用幅值作为故障特征。具体实施时，将0.5～2.5谐次幅值分别与3谐次做比值，进行数据的归一化，然后再用作输入数据。ANN-2部分通过0.5谐次的相位信息进行单缸失火、连续两缸失火和间隔一缸的两缸失火的故障缸定位，通过1谐次相位进行间隔两缸的两缸失火故障缸定位。ANN-3部分将采用与第一部分相同的故障特征对单缸失火的程度进行评估。

3 失火故障分析

通过将某缸供油系数调整为0即可实现单缸失火故障设置。为保证方法的适用性，故障设置涵盖了较大范围的转速和负荷区间：800～2000 r/min，空载至300 N⋅m。

通过式（5）可计算柴油机每个做功周期内转速信号各谐次的信息。以1000 r/min、150 N⋅m工况为例，如图2所示，失火前后主谐次（3谐次）幅值变化很小，非主谐次的幅值明显上升，而且非主谐次变化主要集中于0.5～2.5谐次。因此将主要针对0.5～3谐次展开分析。

图2 正常与单缸失火工况前6谐次转速幅值对比

通过对实验结果进行分析，可获得失火引起转速幅值与相位变化的部分规律。为了更好地表示幅值和相位的特征，采用极坐标图，图3所示为空载工况下发动机正常和单缸失火状态下的频域分析结果（0.5～3谐次）。结果表明，在幅值方面，相比于正常情况下的工况，失火故障为单缸时，前5个谐次幅值均增大。在相位方面，正常工况和故障工况的主谐次相位一致，均落于180°±30°的范围内，这满足图3（f）中6个缸激励力相位一致的规律；其他谐次虽然相位间隔一致性变差，但仍然有一定程度的相似，例如各谐次下的相位数量符合理论结果，且相位变化仍按照点火次序进行；在某些谐次下工况数据点没有集中在图的中心处，例如图中的2谐次，出现了整体的偏移，可见这不是失火故障引起的，可能是由于惯性力等发动机内在的影响因素引起的。这里提及的这些规律均可作为故障诊断的故障特征。

图3 空载工况下发动机正常和单缸失火状态下的频域分析结果

为方便分析，这里根据两缸失火特征的相似度将两缸失火故障模式分为3类，即按照点火次序来说：连续两缸失火，间隔一缸的两缸失火和间隔两缸的两缸失火，如图4所示的1#5#缸、4#5#缸和1#6#缸失火分别为这3种模式中的一种。

图4 两缸失火模式

两缸失火实验共设置了800～2200 r/min、空载至150 N⋅m的多个发动机运行工况。每个工况进行不少于100个做功周期的采样。如图5所示，当发生两缸失火时，高于主谐次的各谐次幅值并未变的很大。

图5 正常与两缸失火工况前6谐次转速幅值对比

空载工况下发动机正常和两缸失火状态下的频域分析结果如图6所示，结果包含所有两缸失火类型。当连续两缸失火时，见图中的蓝色标识，0.5、1、2和2.5谐次的平衡状态将被打破，但会对1.5和3谐次影响很小；当间隔一缸的两缸发生失火时，参考图中红色标识，0.5、1、1.5、2和2.5谐次的平衡状态将会被打破，3谐次受影响很小。但这里的幅值变化幅度在不同的谐次下表现出与连续两缸失火工况不同的规律，例如0.5谐次下，由于连续两缸失火时激励力矢量合成幅值更大（连续两缸为60°夹角，间隔一缸的两缸为120°夹角），因此，连续两缸失火的0.5谐次转速波动幅值更大；而在1谐次下，连续两缸失火和间隔一缸的两缸失火的失火相位夹角分别为120°和240°，这引起的幅值变化是相同的；当间隔两缸的两缸发生失火时，参考图中洋红色标识，1和2谐次平衡状态被打破，而0.5、1.5、2.5和3谐次受影响很小。同样由于失火缸激励力的相位关系，此种失火工况引起的1、2谐次的幅值变化明显大于前两种失火状态，也大于单缸失火工况。

图6 空载工况下转速不同谐次幅值和相位

从不同谐次的转速波动幅值来说，不同模式的两缸失火在0.5～2.5谐次下的幅值变化规律明显的不同，因此，可以通过各谐次的幅值变化规律判断两缸失火故障。从相位信息看，首先仍然存在一些波动很大的相位分布，例如正常工况的前5个谐次、间隔两缸失火的0.5、2.5谐次等，这主要是因为这些谐次下曲轴受力为平衡状态。对于幅值明显增大的谐次，相位信息则较为清晰，例如连续两缸失火的0.5谐次。其次，在轻载工况，一些谐次下的某一故障的分布要更加分散，这可能是由于气体激励力相对较小的缘故。此外，随着转速的升高，1、1.5、2和2.5谐次下，各个故障在图中整体位置发生类似于一缸失火的移动，看起来像是某种干扰力的影响在逐渐加强，分析认为是惯性力的影响。要区分这些故障模式，需要整合这些特征，即拟合其中未知的潜在规律。将采用神经网络这种基于数据与统计规律的方法来进行处理。

结果表明，在幅值方面，当两缸失火时，0.5～2.5谐次的平衡状态将会发生变化，仍以0.5和1谐次幅值变化更大，规律性也更明显；在相位方面，0.5谐次可用于连续两缸的两缸失火和间隔一缸的两缸失火。

单缸一定程度失火一般为气缸内已经形成燃烧，但缸内压力未达到预定值的现象。实验工况包括：1200 r/min、1500 r/min和1800 r/min，负荷为空载、100 N⋅m和200 N⋅m的工况，失火缸分别选择1#缸和5#缸，供油系数设定为0、0.1、0.2、0.3、0.4、0.5、0.6、0.7、0.8、0.9、1，其中1为正常工况供油系数。其余工况供油系数设置为0.5，单缸失火，失火缸考虑了每个气缸。由图7的缸压数据可见，供油系数为0.1～0.3时，通过缸压曲线变化不大，因此不再列出结果。每个工况进行不少于100个做功周期的采样。不同喷油参数下的转速曲线如图8所示。

图7 不同喷油参数下的缸压曲线

图8 不同喷油参数下的转速曲线

4 结束语

本文基于柴油机转速信号和缸压振动信号，通过对转速信号进行频域分析，获得了低谐次激励力矩的矢量对转速信号的影响规律，提出用极坐标图展示不同失火模式下的故障特征，实现了失火故障诊断。对于单缸完全失火、两缸完全失火和单缸一定程度失火3种故障类型，设计了基于全连接神经网络的3层次诊断网络。通过验证结果表明，故障诊断模型能够完全实现故障数据的识别，本文的工作可以为柴油机失火故障诊断设计提供一定的参考。