CN102944427B - 内燃机燃烧质量监测诊断方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种内燃机燃烧质量监测诊断方法，其特征是：对于内燃机缸盖振动信号按工作循环进行分段、等角度重采样，然后采用小波变换提取信号中的非平稳周期循环特征，将多个工作循环角频分布矩阵相加，计算各缸能量与总能量之比并进行排序，实现内燃机燃烧质量的监测诊断。有益效果：本发明通过采集内燃机缸盖振动信号及第1缸上止点信号，提取内燃机燃烧信号的非平稳周期循环特征并进行增强处理，对于增强后的各缸能量与总能量之比进行计算，实现内燃机各缸燃烧质量状态监测与精确诊断的目的。

Description

内燃机燃烧质量监测诊断方法

技术领域

本发明属于内燃机状态监测与诊断，尤其涉及一种内燃机燃烧质量监测诊断方法。

背景技术

内燃机燃烧质量状态变差是一种常见故障，单缸或多缸内燃机质量变差将导致内燃机动力性下降、经济性变差、振动噪声增大、可靠性变坏和排放污染增加等，严重时甚至无法继续运转，所以对于内燃机各缸燃烧质量进行状态监测与故障诊断具有重要的意义。柴油机燃烧状态好坏对于柴油机的动力性、经济性及排放等性能有较大的影响，实时监测柴油机燃烧状态对于保持柴油机良好的技术性能具有重要帮助。

目前监测柴油机燃烧状态的方法有：气缸压力法需要在气缸内嵌入压力传感器，长期的高温高压环境易导致传感器损坏。瞬时转速和瞬时扭矩的测量比较复杂，一般需停机安装测量设备，调试时间较长。排气噪声信号测取相对较简单，但易受环境因素干扰。

很多参考文献都有报道，柴油机缸盖振动信号和缸内燃烧状态关系密切，且振动信号测量方便，因此利用振动信号可以对缸内燃烧状态进行评估和故障诊断。但是，柴油机缸盖表面振动信号是由不同零部件或不同激励源激发的信号叠加耦合而成，呈现出非平稳周期循环特征，柴油机早期燃烧不正常引起缸盖振动信号的变化常常被其它信号干扰，从时域波形、频谱分析上不易识别。

小波变换是非平稳信号分析的主要方法，能从时频空间上揭示柴油机缸盖瞬态冲击信号的表现特征；同时，可以利用配气相位与各缸做功的关系，实现各缸燃烧状态特征提取及监测。然而，由于柴油机早期燃烧不正常特征微弱，再加上柴油机循环波动的影响，每个工作循环的特征是变化的，因而监测效果并不理想。

文献（贾继德等人在《内燃机工程》，2005、26(6):72-75.发表的论文《基于抽区间采样的内燃机状态监测方法研究》）针对内燃机非平稳复杂信号，提出基于抽区间采样的内燃机状态监测方法。然而，该方法只是局限于对每个工作循环特定区间的信号的特征提取，可以缩短数据长度，突出局部时间段信号特征，并不能削弱循环波动的影响，因而不适合于内燃机燃烧的监测与诊断。

发明内容

本发明的目的在于克服上述技术的不足，而提供一种利用缸盖振动信号对内燃机燃烧质量监测诊断方法，实现内燃机各缸燃烧质量状态监测与精确诊断的目的。不仅可以突出状态特征，有效地识别柴油机燃烧不正常故障，而且能够在很大程度上减少其它干扰。

本发明为实现上述目的，采用以下技术方案：一种内燃机燃烧质量监测诊断方法，对于内燃机缸盖振动信号按工作循环进行分段、等角度重采样，然后采用小波变换提取信号中的非平稳周期循环特征，将多个工作循环角频分布矩阵相加，计算各缸能量与总能量之比并进行排序，实现内燃机燃烧质量的监测诊断，具体步骤如下：

（1）在内燃机安装振动传感器及第1缸上止点传感器；

（2）同步采集一定长度的缸盖振动信号、第1缸上止点信号；所述采集信号长度至少包含内燃机的三个工作循环；

（3）依靠第1缸上止点信号对振动信号按工作循环进行分段，获得多个不同长度的数据序列

其中t表示时间，T₁、T₂、T₃、Λ、T_m表示采样数据中内燃机实际的工作循环，m表示工作循环个数；

（4）按每个工作循环720°CA进行插值处理，获得长度相同的等角度数据序列

其中θ表示曲轴转角；

（5）对多个等角度数据序列进行小波变换，获得大小相同的多个矩阵

W_x(θ，f)是一个二维矩阵，其中f表示频率；

（6）将多个大小相同的矩阵相加得 $N(\mathrm{\θ},f)=\underset{n=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{W_x}^{\mathrm{Tn}}(\mathrm{\θ},f)/m,$ 或求其均值 $\stackrel{\‾}{N}(\mathrm{\θ},f)=\underset{n=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{W_x}^{\mathrm{Tn}}(\mathrm{\θ},f)/m;$

（7）对于矩阵N(θ，f)或根据每个缸做功时的曲轴转角进行分段，并分别沿频率方向及角度方向进行相加，得到每个缸的工作能量E₁、E₂、E₃…E_k，从而得到总能量E＝E₁+E₂+E₃+L+E_k，进一步得到各缸能量占总能量的百分比P＝[E₁/E，E₂/E，E₃/E，L,E_k/E]×100%；根据计算结果，按百分比大小进行排列，即可得出各缸燃烧质量好坏，k表示内燃机缸数。

所述振动传感器为压电式加速度传感器，安装于缸盖上；第1缸上止点传感器为光电式、磁电式、霍尔式或油压式，安装方式为固定安装或夹持式安装。

有益效果：现有技术中抽区间采样及小波变换可以提取信号特征，但并不能削弱循环波动的影响；本发明通过采集内燃机缸盖振动信号及第1缸上止点信号，提取内燃机燃烧信号的非平稳周期循环特征并进行增强处理，对于增强后的各缸能量与总能量之比进行计算，实现内燃机各缸燃烧质量状态监测与精确诊断的目的。利用配气相位与各缸做功的关系，进行各缸燃烧状态特征提取；通过对于燃烧状态特征增强处理，实现各缸燃烧状态监测与故障诊断。本发明的优点是信号测取方法可靠简单，能够对内燃机燃烧质量进行在线或离线监测与诊断。可以消除循环波动的影响并显著增强特征，提高诊断准确性。

附图说明

图1是柴油机正常燃烧振动信号与第1缸上止点信号图；

图2是柴油机正常燃烧不同工作循环等时间振动信号图；

图3是柴油机正常燃烧不同工作循环等角度振动信号图；

图4是柴油机正常燃烧第1个工作循环振动信号的角频分布图；

图5是柴油机正常燃烧第2个工作循环振动信号的角频分布图；

图6是柴油机正常燃烧第3个工作循环振动信号的角频分布图；

图7是柴油机正常燃烧振动信号循环特征增强后的角频分布图；

图8是柴油机第1缸燃烧不正常振动信号循环特征增强的时频分布图；

图9是柴油机第2缸燃烧不正常振动信号循环特征增强的时频分布图；

图10是柴油机第3缸燃烧不正常振动信号循环特征增强的时频分布图；

图11是柴油机第4缸燃烧不正常振动信号循环特征增强的时频分布图。

具体实施方式

下面结合较佳实施例详细说明本发明的具体实施方式，详见附图。

以HJ493四缸柴油机燃烧质量的状态监测与故障诊断为例，该柴油机的工作顺序为1－3－4－2。第1缸工作相位是0-180°CA，第3缸工作相位是180-360°CA，第4缸工作相位是360-540°CA，第2缸工作相位是540-720°CA。

燃烧不正常故障是通过某缸部分断油来实现的。

（1）在柴油机缸盖上安装有一个601A01型ICP振动传感器获取振动信号，在柴油机第1缸高压油管上夹持有QSY8104外卡式高压油管压力传感器，通过高压油管的油压脉动信号获取第1缸上止点。

（2）选取采样频率为12.8kHz，采得数据样本长度12288数据点，在HJ493柴油机转速700r/min时测得的柴油机正常燃烧时及各缸分别出现故障时缸盖表面振动信号，保证采集信号长度至少包含内燃机的三个工作循环。振动信号及高压油管压力信号经转换及调理装置送入计算机分析并存贮，采得的正常燃烧时振动及油压脉冲信号，参见图1。

（3）以第1缸上止点信号作为参考，按工作循环对于柴油机正常燃烧时采得的振动数据样本长度12288数据点进行分段处理，得到五个工作循环的等时数据序列

参见图2。

（4）按柴油机每个工作循环720°CA进行插值处理，获得长度相同的等角数据序列

参见图3。

（5）取前3个工作循环的等角度数据序列分别进行Morlet小波变换，得到3个二维矩阵:

参见图4、图5、图6。

（6）上述3个二维矩阵大小相等，相加并求均值

得到内燃机正常燃烧时频特征增强分布图，参见图7。

（7）对于上述矩阵

根据每个缸做功时的曲轴转角进行分段，并分别沿频率方向及角度方向进行相加，

得到第1缸的工作能量E₁(0-180°CA)＝37143.73(m²/s⁴)；

第2缸的工作能量E₂(540-720°CA)＝25142.18(m²/s⁴)；

第3缸的工作能量E₃(180-360°CA)＝31252.54(m²/s⁴)；

第4缸的工作能量E₄(360-540°CA)＝25912.90(m²/s⁴)；

从而得到总能量E(0-720°CA)＝119451.34(m²/s⁴)，进一步得到第1缸、第2缸、第3缸、第4缸工作能量占总能量的百分比为31.10%、21.05%、26.16%、21.69%。根据计算结果，按百分比大小进行排列，第1缸燃烧效果最好，第3缸燃烧效果最差，最大绝对误差为10.05%；

（8）按以上的方法步骤，同样可得到第1缸燃烧故障、第2缸燃烧故障、第3缸燃烧故障、第4缸燃烧故障时频特征增强分布图，参见图8、图9、图10、图11。各缸能量占工作循环总能量的百分比如表1所示。

当1缸出现燃烧故障时，1缸燃烧能量占总能量的8.4%，2缸燃烧能量占总能量的50.4%。最大绝对误差为42%；

当2缸出现燃烧故障时，2缸燃烧能量占总能量的6.72%，1缸燃烧能量占总能量的40.69%。最大绝对误差为33.97%；

当3缸出现燃烧故障时，3缸燃烧能量占总能量的4.59%，1缸燃烧能量占总能量的52.83%。最大绝对误差为48.24%；

当4缸出现燃烧故障时，4缸燃烧能量占总能量的6.89%，1缸燃烧能量占总能量的33.94%。最大绝对误差为27.05%；

如定义阈值，当检测到内燃机各缸燃烧能量占总能量的最大绝对误差超过15％，判定内燃机有燃烧不良故障，其中某缸燃烧能量占总能量比值最小值为故障缸，从而可以定量评价各缸燃烧质量好坏。

表1柴油机燃烧质量计算评估结果

由于柴油机早期燃烧不正常特征微弱，再加上柴油机循环波动的影响，监测效果并不理想。本发明在内燃机一定转速下运行时，采集缸盖振动信号、第1缸上止点信号，利用Morlet连续小波变换对振动信号进行分析处理，然后根据发动机工作过程与配气相位的关系对于每一工作循环数据进行等角度采样，最后将多个工作循环中的瞬态特征成分，向一个工作循环(0-720°CA)对应角度范围进行映射并求均值，显著地增强各缸燃烧状态特征。通过计算各缸工作相位内的能量与整个工作循环能量之比，实现内燃机各缸燃烧质量状态监测与精确诊断的目的。

以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明的结构作任何形式上的限制。凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与修饰，均仍属于本发明的技术方案的范围内。

Claims (2)

1.一种内燃机燃烧质量监测诊断方法，其特征是：对于内燃机缸盖振动信号按工作循环进行分段、等角度重采样，然后采用小波变换提取信号中的非平稳周期循环特征，将多个工作循环角频分布矩阵相加，计算各缸能量与总能量之比并进行排序，实现内燃机燃烧质量的监测诊断，具体步骤如下：

（1）在内燃机上安装振动传感器及第1缸上止点信号传感器；

（2）同步采集一定长度的缸盖振动信号、第1缸上止点信号，所述采集信号长度至少包含内燃机的三个工作循环；

（3）依靠第1缸上止点信号对振动信号按工作循环进行分段，获得多个不同长度的数据序列                                               、

、…，其中t表示时间，表示采样数据中内燃机实际的工作循环，

表示工作循环个数；

（4）按每个工作循环720oCA进行插值处理，获得长度相同的等角度数据序列、

、

…，其中

表示曲轴转角；

（5）对多个等角度数据序列进行小波变换，获得大小相同的多个矩阵

，

是一个二维矩阵，其中f表示频率；

（6）将多个大小相同的矩阵相加得

，或求均值

；

（7）对于矩阵

或

，根据每个缸做功时的曲轴转角进行分段，并分别沿频率方向及角度方向进行相加，得到每个缸的工作能量

、

、…

，从而得到总能量

，进一步得到各缸能量占总能量的百分比

×100%；根据计算结果，按百分比大小进行排列，即可得出各缸燃烧质量好坏，

表示内燃机缸数。

2.根据权利要求1所述的内燃机燃烧质量监测诊断方法，其特征是：所述振动传感器为压电式加速度传感器，安装于缸盖上；第1缸上止点传感器采用光电式或磁电式或霍尔式或油压式，安装方式为固定安装或夹持式安装。

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