CN102967469A - 内燃机非平稳周期循环特征检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种内燃机非平稳周期循环特征检测方法，其特征是：具体步骤如下：在内燃机指定位置安装振动传感器及第1缸上止点传感器，同步获取振动信号及第1缸上止点信号；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等时数据序列；按每个工作循环720°CA进行等角度重采样，获得长度相同的等角度数据序列；对等角度数据序列进行小波变换，得到信号的角频分布；对于角频分布按内燃机工作顺序分段，依次向极坐标的确定位置进行映射增强，从而突出非平稳周期循环特征。本发明的优点是能够削弱噪声干扰，突出信号中的非平稳周期循环特征，提高内燃机状态监测及故障诊断效果。

Description

内燃机非平稳周期循环特征检测方法

技术领域

本发明属于内燃机信号分析检测方法，具体涉及一种可用于内燃机状态监测及故障诊断的内燃机非平稳周期循环特征检测方法。

背景技术

内燃机是常用的动力设备，在石油钻井、船舶、汽车、铁路、农业、工程建筑等方面获得了广泛应用。作为机械系统的“心脏”，其运行状态的好坏，直接影响到整个机械系统的工作状态。内燃机承受复杂的交变载荷作用，既有旋转运动，又有往复运动，因而，内燃机的信号具有非平稳周期循环特征；另外，工作环境复杂，工作条件恶劣，测取的内燃机信号存在大量的噪声干扰，非平稳周期循环特征信息常常被掩盖，影响了内燃机状态监测及故障诊断效果。

早期轻微故障特征信息较微弱，同时现场存在大量的噪声干扰，造成实际故障诊断较为困难。该方向的研究引起了众多学者的兴趣，文献Meltzer G，Nguyen Phong Dien.Fault diagnosis in gears operating undernon-stationary rotational speed using polar wavelet amplitude maps[J].Mechanical Systems and Signal Processing,2004,18:985-992.及《振动工程学报》，2008,21(6):635-638.朱忠奎,伍小燕,李德风等的《周期特征的极坐标同步增强及其在轴承故障检测中的应用》，针对具有周期特征的旋转设备故障，在时频表示的基础上，通过坐标变换方法，实现了信号的瞬态特征增强。然而，该方法对于信号周期性、平稳性要求太高，不适合非平稳周期循环变化的内燃机信号。

中国专利文献CN 101344427B公开了一种信号中周期瞬态特征的检测方法，针对具有明显周期特征的旋转设备机械，在时频分布的基础上，通过坐标变换方法，实现了周期瞬态特征的自动检测。上述专利技术主要针对周期性较强及且噪声较小的生物医学信号及机械设备的检测方法。上述现有技术的不足之处在于对于信号周期性、平稳性要求太高，不适合内燃机这种往复机械信号的检测。业内亟待研发一种能够根据内燃机信号特点，与内燃机信号特点相适应，可以削弱噪声干扰，突出信号中的非平稳周期循环特征的检测方法。

发明内容

本发明的目的在于克服上述技术的不足，而提供一种内燃机非平稳周期循环特征检测方法，适用于工作环境复杂，工作条件恶劣的内燃机信号检测。通过对振动信号分段、等角度重采样、特征提取、映射增强，快速准确地实现了非平稳周期循环特征检测的目的。

本发明为实现上述目的，采用以下技术方案：一种内燃机非平稳周期循环特征检测方法，其特征是：对于内燃机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，并进一步按内燃机工作顺序向极坐标映射增强的检测方法，具体步骤如下：

（1）在内燃机指定位置安装振动传感器及第1缸上止点传感器，同步获取振动信号及第1缸上止点信号；

（2）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 $X^{T_1}\left(t\right),x^{T_2}\left(t\right),x^{T_3}\left(t\right)\·\·\·x^{T_m}\left(t\right),$ 其中t表示时间，T₁、T₂、T₃、…、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；

（3）按每个工作循环720°CA进行等角度重采样，获得长度相同的等角度数据序列 $X^{T_1}\left(\mathrm{\θ}\right),x^{T_2}\left(\mathrm{\θ}\right),x^{T_3}\left(\mathrm{\θ}\right)\·\·\·x^{T_m}\left(\mathrm{\θ}\right),$ 其中θ表示曲轴转角；

（4）对上述等角度数据序列进行小波变换，得到信号的角频分布P_x ^T1(θ，f)、P_x ^T2(θ，f)、P_x ^T3(θ，f)、…、P_x ^Tm(θ，f)，其中f表示频率，角频分布P_x(θ，f)是一个二维矩阵；

（5）将角频分布按内燃机工作顺序，依次按直角坐标系与极坐标关系x＝ρcosφ，y＝ρsinφ，向极坐标系映射得P_x ^δ1(φ，f)、P_x ^δ2(φ，f)、P_x ^δ3(φ，f)…P_x ^δk(φ，f),其中φ表示极角(θ/2)，ρ表示极径，δ₁、δ₂、δ₃、…、δ_k对应内燃机工作顺序，k表示最大缸位数。

所述在内燃机上安装的振动传感器为压电式加速度传感器，第1缸上止点传感器可以为光电式、磁电式、霍尔式、油压式，安装方式可以为固定安装或夹持式安装。

有益效果：适用于内燃机在线与离线状态监测与诊断，克服了现有技术对于信号周期性、平稳性要求太高，不适合内燃机非平稳周期循环特征检测的不足。本发明根据内燃机信号特点，提出了一种与内燃机信号特点相适应的检测方法-内燃机非平稳循环特征检测方法。通过仿真信号及实际信号分析，结果表明，该方法可以削弱噪声干扰，突出信号中的非平稳周期循环特征。本发明为了检测非平稳周期循环特征，首先对内燃机振动信号按工作循环进行分段并等角度重采样，然后采用小波变换进行特征提取，将角频分布中的信号特征按内燃机工作顺序向极坐标的确定位置进行映射增强，从而突出非平稳周期循环特征的检测方法。

附图说明

图1a是仿真信号时域波形；

图1b是含有噪声的仿真信号时域波形；

图2是含有噪声的仿真信号时频分布图；

图3a-图3d是含有噪声的仿真信号极坐标检测结果；

图4a-图4e是内燃机各缸燃烧状态非平稳周期循环特征检测结果；

图5a-图5d是内燃机曲轴轴承不同磨损状态非平稳周期循环特征检测结果。

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，

实例一：

选取两个谐波频率调制一个指数衰减的脉冲来仿真内燃机振动冲击信号，仿真信号的表达式为：x(k)＝exp(-at)(sin2πf₁kT+sin2πf₂kT)+n(t)

式中k-为自然数，T-采样时间间隔，取值为5×10^-5，f_m—调制频率，取值为100Hz，t-取值为mod(kT，1/f_m)，a-指数频率，取值为800Hz，f₁,f₂-载波频率，分别取值为3kHz、7kHz，n(t)-噪声。

如图1a所示为仿真信号的时域波形，图1b所示为增加噪声后仿真信号的时域波形。没有加噪声前可以看出信号中包含多个瞬态冲击成分，然而，信号中瞬态成分并不是严格按一定周期变化，而是按周期0.0105s、0.0095s变替变化，用来表示信号的非平稳周期循环变化过程。加噪声后瞬态冲击被噪声污染，给信号的时域分析带来影响。

如图2所示为信号经连续小波变换处理后的图形，信号中的噪声得到衰减，可以清晰地看出，在3kHz频率处有明显的瞬态能量出现，但7kHz频率处仅出现了零散的较小的瞬态能量。这与仿真信号的本质是不相符的。这说明，利用小波变换对多分量复杂信号处理，可以显著地检测强信号成分特征，对于微弱信号成分特征的检测有一定的不足。

为了实现非平稳周期循环特征增强检测，采用专利CN 101344427B公开方法及本发明所述方法将信号的时频特征从直角坐标向极坐标映射，也就是将时频分布中的信号特征按一定周期向极坐标某一确定位置进行映射，从而使信号特征得到显著增强。周期的选择采取了四种处理方法：分别按周期T=0.0105s、周期T=0.0095s、前两周期的平均T=0.01s、按周期T=0.01s对原信号等角度重采样。前两种方法为专利CN 101344427B公开方法，最后一种方法为本发明所述方法。结果如图3所示。从检测效果来看，前三种方法由于采用等时周期映射，导致信号能量向极坐标空间多处散射，检测效果较差。本发明所述方法，通过等角度重采样，消除了非平稳周期变化，采用等角度周期映射方法，实现了信号的时频特征向极坐标某一确定位置的映射增强，较好地检测出了信号中3kHz、7kHz特征成分。

实例一仿真分析结果说明，采用专利CN 101344427B公开的周期瞬态特征检测方法对于信号的周期性要求非常高，不适合具有非平稳周期循环特征的内燃机信号检测；而本发明所述方法针对内燃机信号中的非平稳周期循环特征具有较好的检测效果。

实施例二：

HJ493四缸柴油机燃烧质量的状态监测与故障诊断。

燃烧不正常故障是通过某缸部分断油来实现的。

在柴油机第2缸至第3缸之间的缸盖上安装有一个601A01型ICP振动传感器，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冲信号进行转速的测量及第1缸上止点信号的确定。在HJ493柴油机转速700r/min时测得的各缸分别部分断油时缸盖表面振动信号。采样频率为12.8kHz，采得数据样本长度12288数据点。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。

参见图4a-图4e，表示内燃机各缸燃烧状态非平稳周期循环特征检测结果。图4a表示内燃机各缸燃烧状态检测正常，图4b表示内燃机第1缸燃烧状态检测不正常，图4c表示内燃机第2缸燃烧状态检测不正常，图4d表示内燃机第3缸燃烧状态检测不正常，图4e表示内燃机第4缸燃烧状态检测不正常。由此可以得到下述的结论，本发明方法可以提取内燃机燃烧非平稳周期循环特征，增强各缸燃烧状态变化检测效果。

参见图5a-图5d，表示内燃机曲轴轴承不同磨损状态非平稳周期循环特征检测结果。图5a表示内燃机曲轴轴承正常磨损，图5b表示内燃机曲轴轴承轻微磨损，图5c表示内燃机曲轴轴承中等微磨损，图5d表示内燃机曲轴轴承严重磨损。从图中可以看出，当曲轴轴承正常时，主要能量集中300Hz以下的低频，其能量在整个工作循环沿曲轴转角分布均匀。当曲轴轴承处于轻微磨损状态时，300Hz以下的低频能量仍然占较大的比重，但是，能量开始向300Hz以上扩散，特别是300Hz-600Hz、600Hz-900Hz频段能量增加较明显，在整个工作循环能量沿曲轴转角呈现非均匀性分布。当曲轴轴承处于中等磨损状态时，能量继续向稍高频率处扩散，在整个工作循环能量沿曲轴转角呈现更强的非均匀分布。然而，当曲轴轴承处于严重磨损状态时，能量开始向300Hz以下聚集，在整个工作循环能量沿曲轴转角趋于均匀分布。

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)

1.一种内燃机非平稳周期循环特征检测方法，其特征是：对于内燃机振动信号按工作循环分段、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，并进一步按内燃机工作顺序向极坐标映射增强的检测方法，具体步骤如下：

（1）在内燃机指定位置安装振动传感器及第1缸上止点传感器，同步获取振动信号及第1缸上止点信号；

（2）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 $X^{T_1}\left(t\right),x^{T_2}\left(t\right),x^{T_3}\left(t\right)\·\·\·x^{T_m}\left(t\right),$ 其中t表示时间，T₁、T₂、T₃、…、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；

（3）按每个工作循环720°CA进行等角度重采样，获得长度相同的等角度数据序列 $X^{T_1}\left(\mathrm{\θ}\right),x^{T_2}\left(\mathrm{\θ}\right),x^{T_3}\left(\mathrm{\θ}\right)\·\·\·x^{T_m}\left(\mathrm{\θ}\right),$ 其中θ表示曲轴转角；

（4）对上述等角度数据序列进行小波变换，得到信号的角频分布P_x ^T1(θ，f)、P_x ^T2(θ，f)、P_x ^T3(θ，f)、…、P_x ^Tm(θ，f)，其中f表示频率，角频分布P_x(θ，f)是一个二维矩阵；

（5）将角频分布按内燃机工作顺序，依次按直角坐标系与极坐标关系x＝ρcosφ，y＝ρsinφ，向极坐标系映射得P_x ^δ1(φ，f)、P_x ^δ2(φ，f)、P_x ^δ3(φ，f)…P_x ^δk(φ，f),其中φ表示极角(θ/2)，ρ表示极径，δ₁、δ₂、δ₃、…、δ_k对应内燃机工作顺序，k表示最大缸位数。

2.根据权利要求1所述的内燃机非平稳周期循环特征检测方法，其特征是：所述在内燃机上安装的振动传感器为压电式加速度传感器，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。

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