CN117288476A - 一种四冲程柴油机实时故障监测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种四冲程柴油机实时故障监测方法，包括：步骤101，在时间上同步获取柴油机的功率信号、转速信号、键相信号和振动信号；步骤102，将振动信号从时域转换至角度域，得到角度域振动信号；步骤103，以键相信号作为工作循环信号，获得柴油机每个工作循环内的角度域振动信号的包络振动数据；步骤104，对包络振动数据进行差分运算，在角度域下的柴油机每个工作循环内判断柴油机配气相位的特征点位，并得到对应于特征点位的测量相位和测量冲击能量；步骤105，根据功率信号、转速信号、测量相位和测量冲击能量判断柴油机的故障情况；使用本发明能够更加具体地辨识柴油机发生故障的环节，提升故障监测的有效性和故障辨识的准确性。
Description
技术领域
本发明涉及柴油机监测技术领域，具体涉及一种四冲程柴油机实时故障监测方法。
背景技术
柴油机中的部件在运行所带来的长期冲击下，会出现疲劳、磨损或材料性能下降等问题，进而可能导致柴油机配气相位异常，并引起不发火、早发火、迟发火、活塞密封环漏气、进排气阀漏气、活塞拉缸或排气阀气隙过大等故障。由于这些故障会随着柴油机的不断运行而逐渐加重，因此尽早地对其进行发现和识别就显得尤为重要。然而，现有的柴油机故障识别方法往往在判断故障类别时不够准确，为后续的维护检修带来困扰。由于柴油机基于吸气、压缩、燃烧和排气这四个冲程进行循环作业，因此故障也往往仅影响其中的某个冲程的工作，这进一步提升了准确判断故障类型的难度。
发明内容
有鉴于此，本发明提供了一种四冲程柴油机实时故障监测方法，能够更加具体地辨识柴油机发生故障的环节，提升故障监测的有效性和故障辨识的准确性。
为了解决上述技术问题，本发明是这样实现的：
一种四冲程柴油机实时故障监测方法，包括：
步骤101，在时间上同步获取柴油机的功率信号、转速信号、键相信号和振动信号；
步骤102，将所述振动信号从时域转换至角度域，得到角度域振动信号；
步骤103，以所述键相信号作为工作循环信号，获得柴油机每个工作循环内的角度域振动信号的包络振动数据；
步骤104，对所述包络振动数据进行差分运算，在角度域下的柴油机每个工作循环内判断柴油机配气相位的特征点位，并得到对应于所述特征点位的测量相位和测量冲击能量；
步骤105，根据所述功率信号、所述转速信号、所述测量相位和所述测量冲击能量判断柴油机的故障情况。
较佳地，所述步骤104中，所述对所述包络振动数据进行差分运算，为：
对所述包络振动数据进行差分运算得到差分振动数据，根据柴油机的配气相位，在设定的角度范围内得到所述差分振动数据的差分最大值点，作为对应配气相位的所述特征点位；所述特征点位包括：发火点、排气阀打开点、进气阀打开点、排气阀关闭点和进气阀关闭点。
较佳地，所述步骤104中，所述得到对应于所述特征点位的测量相位和测量冲击能量，为：
以所述包络振动数据中5个所述特征点位的角度域横坐标作为所述测量相位；以5个所述特征点位为起点，计算连续一定角度范围内的所述包络振动数据的有效值作为5个对应的所述测量冲击能量。
较佳地，所述步骤105中，所述判断柴油机的故障情况，为：
由正常工作的柴油机得到基值相位和基值冲击能量，根据所述功率信号和所述转速信号，比较柴油机在相同工作状态下的所述基值相位和所述测量相位，以及所述基值冲击能量和所述测量冲击能量，得到柴油机的故障情况；
由正常工作的柴油机得到所述特征点位的相位标准差和对应的冲击能量标准差；采用3σ原则，根据所述基值相位、所述相位标准差、所述基值冲击能量和所述冲击能量标准差，判断所述特征点位分别的所述测量相位和所述测量冲击能量是否落入合理区间，是则柴油机正常运行，否则对应所述特征点位的柴油机工作环节出现故障。
较佳地，所述步骤103中，所述获得柴油机每个工作循环内的角度域振动信号的包络振动数据，为：
将所述键相信号从时域转换至角度域，得到角度域键相信号；根据所述角度域键相信号得到柴油机的每个工作循环和横坐标角度值间的对应关系；根据所述对应关系，以柴油机的每个工作循环为一个单元，将所述角度域振动信号的包络切分为多个单元，得到柴油机每个工作循环内的角度域振动信号的包络振动数据。
较佳地，所述步骤103中，所述获得柴油机每个工作循环内的角度域振动信号的包络振动数据，为：
对所述角度域振动信号进行取包络运算为：
其中，Yenvelop(i)为经过包络处理但没有进行所述切分的包络振动数据，Y(n)为所述角度域振动信号，k为包络系数；将Yenvelop(i)和所述角度域键相信号绘制在同一张角度域坐标图中，所述角度域键相信号表征为竖直离散线，Yenvelop(i)表征为连续波形曲线，将相邻的三根角度域键相信号数据线所围的连续波形曲线切分为一个所述单元，每个所述单元即表征柴油机每个工作循环内的角度域振动信号的包络振动数据。
较佳地，在通过所述步骤103得到所述包络振动数据后，进一步地，根据所述功率信号和所述转速信号，对每个所述单元分别计算其平均功率和平均转速，根据平均功率和平均转速对所述单元进行分类，将同一类下的各单元包络振动数据进行累加后取平均以去除噪声，将得到的去噪数据作为所述包络振动数据继续执行所述步骤104。
较佳地，所述步骤101中，进一步地，根据所述振动信号对所述功率信号和所述转速信号进行时间对齐处理，以获得采样频率更高的振动信号中的每个采样点所对应功率值和转速值；以进行了所述时间对齐处理的所述功率信号和所述转速信号替换所述功率信号和所述转速信号继续执行步骤102；
所述时间对齐处理，为：以时间为坐标轴，将所述振动信号的每个振动采样点和待处理信号的每个待处理采样点一起列出，将包夹在两个待处理采样点之间的振动采样点所对应的功率值或转速值设置为这两个待处理采样点的功率值或转速值的平均值，由此获得每个振动采样点所对应的功率值或转速值；所述待处理信号为所述功率信号或所述转速信号。
较佳地，所述步骤102中，所述将所述振动信号从时域转换至角度域，为：
angle(i)＝angle(i-1)+2πif(i)Δt
其中，f(i)为每个振动信号采样点所对应的的转速值，angle(i)为第i个振动信号采样点的横坐标角度值，angle(i-1)为第(i-1)个振动信号采样点的横坐标角度值，Δt为所述振动信号的采样时间间隔；然后利用三次样条插值法对angle(i)进行修正，以使所述角度域振动信号的每个取值点的横坐标的差值相等。
有益效果：
1、本发明通过对柴油机的振动信号进行由时域至角度域的转化，并基于键相数据和柴油机工作循环间的联系，对角度域振动信号进行切分，得到柴油机每个工作循环内的角度域振动信号的包络振动数据，根据此包络振动数据判断柴油机配气相位的特征点位，并得到对应于特征点位的测量相位和测量冲击能量以判断柴油机的故障情况；在角度域下的基于柴油机每个工作循环所进行的柴油机故障识别能够更加具体地辨识柴油机发生故障的环节，提升故障监测的有效性和故障辨识的准确性。
2、本发明通过对角度域振动信号进行包络处理，不仅极大地减小了处理器进行数据处理的运算负担，同时也使得后续能够对包络数据进行累加后取平均的去噪运算；通过对包络曲线进行累加取平均的处理，本发明能够得到远优于传统滤波器等去噪手段的数据精度，尤其能够降低柴油机基础振动和邻近气缸振动所带来的误差。
3、本发明通过对包络振动数据进行差分运算，构建了柴油机工作循环中特征点位和包络振动数据间的对应关系，将难以直接监测的按冲程进行的柴油机工作转化为了能够自动化处理识别的数据集，为柴油机的自动化故障识别开拓了新的途径。
4、本发明通过对功率信号和转速信号进行时间对齐处理，使采样频率更高的振动信号中的各个采样点能够得到有效的功率和转速数据，在提升了数据利用效率的同时，基于振动信号角度域变换在宏观的柴油机工作情况与微观的冲程工作循环间建立了联系。
5、本发明通过三次样条插值法，通过插值变换对角度域下并不等间距的振动采样点进行了重采样，进一步提升了方法进行数据处理的效率。
附图说明
图1为本发明基于实施例的同步控制装置示意图；
图2为本发明基于实施例的算法流程示意图；
图3为本发明基于实施例的转速数据时间对齐处理示意图；
图4为本发明基于实施例的振动数据示意图；
图5为本发明基于实施例的等角度差振动数据示意图；
图6为本发明基于实施例的包络振动数据示意图；
图7为本发明基于实施例的包络振动数据和角度域键相数据整合示意图；
图8为本发明基于实施例的去噪数据示意图。
具体实施方式
下面结合附图并举实施例，对本发明进行详细描述。
本发明提供了一种四冲程柴油机实时故障监测方法，其核心思想为：包括步骤：
步骤101，在时间上同步获取柴油机的功率信号、转速信号、键相信号和振动信号。
步骤102，将振动信号从时域转换至角度域，得到角度域振动信号。
步骤103，以键相信号作为工作循环信号，获得柴油机每个工作循环内的角度域振动信号的包络振动数据。
步骤104，对包络振动数据进行差分运算，在角度域下的柴油机每个工作循环内判断柴油机配气相位的特征点位，并得到对应于特征点位的测量相位和测量冲击能量。
步骤105，根据功率信号、转速信号、测量相位和测量冲击能量判断柴油机的故障情况。
柴油机的工作循环一般被分为吸气、压缩、燃烧和排气四个冲程，由于不同冲程所调用的部件不同，因此由部分部件所导致的柴油机故障也往往仅表现在某个冲程之内，但是为了监测柴油机工作所设置的传感器只能基于时间宏观地对柴油机整体进行监测，不可能直接基于冲程进行数据测量。因此为准确识别柴油机的故障，本发明对柴油机的振动信号进行由时域至角度域的转化，并基于键相数据和柴油机工作循环间的联系，对角度域振动信号进行切分，得到柴油机每个工作循环内的角度域振动信号的包络振动数据，根据此包络振动数据判断柴油机配气相位的特征点位，并得到对应于特征点位的测量相位和测量冲击能量以判断柴油机的故障情况。可见，在角度域下的，基于柴油机每个工作循环所进行的柴油机故障识别能够更加具体地辨识柴油机发生故障的环节，提升了故障监测的有效性和故障辨识的准确性。
下面以一实施例进一步对本发明进行详细说明。
如图1所示，本发明通过同步控制装置，实时同步获得柴油机的功率、转速、键相和振动同步采集信号。振动信号的采集通过压电式加速度传感器实现，采集带宽不小于30kHz。对于受监测的柴油机，在其每个气缸的缸盖上安装一个振动信号采集传感器。转速信号可通过光电式速度传感器或受监测设备自身具有的转速信号盘获得柴油机运行的实时瞬态转速。键相信号也可通过转速信号盘与转速信号合并进行采集；如果柴油机上没有能采集键相信号的转速信号盘，则可以设置键相信号采集装置以得到柴油机键相信号。功率信号的采集应根据柴油机负载具体情况，采用不同方式采集柴油机输出功率，如当负载为发电机时，可采集发电机的电流和电压以获得功率信号。
在获得同步采集的柴油机功率、转速、键相和振动信号后，按如图2所示的算法，根据振动信号、转速信号、功率信号和键相信号获得柴油机工作时实时的配气相位数据。这些信号的采样时长受到处理器内存大小的限制，综合考虑内存空间限制和计算需要，将采样时长设定为10秒。进一步地，获得柴油机工作时实时的配气相位数据的算法包括步骤：
步骤201、针对振动信号，先对得到的每个气缸的振动信号进行采样并生成对应的振动数据，之后对振动数据进行5至12KHz的无相位数字带通滤波以滤除低频信号的影响，排除柴油机基础振动和邻近气缸振动带来的误差。滤波系数根据采样频率预先设计，并以表格形式存储，在进行滤波计算时，程序直接调用表格存储的滤波系数以完成滤波处理。
步骤202、转速数据来自于采集到的转速信号，为了便于进行后续的数据处理，需要对转速数据进行时间对齐处理，如图3所示，其中圆圈点为振动采样点，星号为转速采样点。由于一般情况下转速信号的采样频率远低于振动信号的采样频率，且在同步控制装置的作用下，两个信号的起点时间相同，但后续的采样时间并不一致，所以需进行时间对齐处理为：将振动数据和转速数据分别列出，将包夹在两个转速信号采样点之间的振动信号采样点所对应的转速数据设置为这两个转速采样点采集到的转速瞬时值的平均值，由此获得每一个振动采样点所对应的的转速数据。
本发明通过对功率信号和转速信号进行时间对齐处理，使采样频率更高的振动信号中的各个采样点能够得到有效的功率和转速数据，在提升了数据利用效率的同时，基于振动信号角度域变换在宏观的柴油机工作情况与微观的冲程工作循环间建立了联系。
步骤203、功率数据来自于采集的功率信号。类似于步骤202，也需要对功率数据进行时间对齐处理以获得每个振动采样点所对应的功率数据。
步骤204、将振动数据由时间域转换为角度域，得到角度域振动数据。该转换本质就是将振动数据的横坐标由时间轴转换为角度轴。如图4所示，图中振动数据的横坐标为时间，数据点间隔为采样频率的倒数，采样频率30kHz对应的时间间隔Δt为33.33微秒。由公式(I)将振动数据转换为角度域振动数据为：
angle(i)＝angle(i-1)+2πif(i)Δt (I)
其中，f(i)为每个振动信号采样点所对应的的转速数据，angle(i)为第i个振动信号采样点的横坐标角度值。
步骤205、键相数据来自于采集的键相信号。键相数据也需要转换至角度域，但键相信号的采集频率为柴油机主轴每旋转一次才进行一次键相信号采集，相对其他信号而言其采集频率非常低。因此根据同步控制装置得到每个键相采样点与振动采样点间的相互关系，找到每个键相采样点在时间上前后相邻的两个振动采样点，根据前后这两个振动采样点所对应的角度域振动数据，将前后两个振动采样点的角度值取平均即为该键相采样点的角度值，所有键相采样点的角度值构成角度域键相数据。
步骤206、对于振动数据，在公式(I)的计算中，f(i)的值是不断变化的，这会导致振动采样点之间的角度值的差不同，因此还需要利用三次样条插值法进行重采样修正，以将角度域振动数据转换为等角度差振动数据，本实施例中将该等角度差设置为1/720度的倍数。本发明通过三次样条插值法，通过插值变换对角度域下并不等间距的振动采样点进行了重采样，进一步提升了本发明进行数据处理的效率。
步骤207、利用公式(II)对等角度差振动数据求包络运算：
其中，Yenvelop(i)为包络处理后的包络振动数据，Y(n)为等角度差振动数据，中间变量K在本实施例中取值为20。经过包络处理前的等角度差振动数据如图5所示，经过包络处理后得到的包络振动数据如图6所示。
步骤208、将包络振动数据和角度域键相数据进行整合如图7所示，图中的竖直离散线是角度域键相数据，连续波形是包络振动数据，相邻的三根角度域键相数据线所围成的区域就表征着一个四冲程工作循环。根据角度域键相数据，以一个工作循环为单位，将一次采样得到的包络振动数据切分为N个单元，得到N个单元的单循环包络振动数据。
步骤209、由于在一次采样过程中柴油机的工作状况很难保持不变，因此根据在该轮次工作循环中柴油机的转速和功率将单循环包络振动数据进行分类。根据步骤202-203中获得的对应于振动采样点的转速数据和功率数据，获得在该轮次工作循环中的转速均值和功率均值，如果两个单元的单循环包络振动数据其转速均值和功率均值的绝对值相差在10％以内，则将这两个单元的单循环包络振动数据归为同一类。本实施例中，根据柴油机的实际运行情况，预设多个类的转速均值和功率均值设置，以在多次的采样中能够得到一致的分类，便于进一步进行数据处理。
步骤210、由于各种干扰因素存在，不论是振动数据、角度域振动数据，还是等角度差振动数据、包络振动数据，甚至是单循环包络振动数据，其中都包含着各种噪声。为进一步提高获取的配气相位准确率，对同一类下的单循环包络振动数据基于角度域进行累加之后取平均以最大限度地去除噪声，得到去噪数据如图8所示。
本发明通过对角度域振动信号进行包络处理，不仅极大地减小了处理器进行数据处理的运算负担，同时也使得后续能够对包络数据进行累加后取平均的去噪运算；通过对包络曲线进行累加取平均的处理，本发明能够得到远优于传统滤波器等去噪手段的数据精度，尤其能够降低柴油机基础振动和邻近气缸振动所带来的误差。
步骤211、对去噪数据进行差分运算，获得差分去噪数据，并根据柴油机的配气相位和键相数据间的对应关系，在一定的角度范围内搜寻差分去噪数据的差分最大值，以获得对应的配气相位特征点位的横坐标，包括：气缸一次循环的发火点、排气阀打开点、进气阀打开点、排气阀关闭点(落座点)、进气阀关闭点(落座点)，进而将去噪数据和柴油机的配气相位相关联，得到配气相位数据，实现波形数据和物理意义的对应。由于本实施例中采样时长设定为10秒，相较于柴油机的连续运行而言时间很短，相较之下处理器进行数据计算的用时更是极短，因此可以认为获得的配气相位数据是实时的。
本发明通过步骤201-211，根据同步采集的柴油机功率、转速、键相和振动信号获得了柴油机工作时实时的配气相位数据。根据该配气相位数据本发明进一步进行故障判断，包括步骤：
步骤301、每进行一轮次采样，即可获得在该轮次采样期间柴油机的配气相位，包括5个特征点位为：发火点、排气阀打开点、进气阀打开点、排气阀关闭点和进气阀关闭点。以这5个特征点位为起点，计算连续一定角度范围内的去噪数据的有效值，该有效值称为冲击能量；本实施例中，在燃烧段的角度范围为50度，其他阀门开关冲击的角度范围为20度。由此得到每轮次采样中各类去噪数据所各自对应的5个特征点位的相位和5个对应的冲击能量。
本发明通过对包络振动数据进行差分运算，构建了柴油机工作循环中特征点位和包络振动数据间的对应关系，将难以直接监测的按冲程进行的柴油机工作转化为了能够自动化处理识别的数据集，为柴油机的自动化故障识别开拓了新的途径。
步骤302、在确认柴油机正常工作的情形下，按类对得到的5个相位和对应的冲击能量进行统计分析以得到比较基值包括：相位基值和冲击能量基值，具体为：对于某个类，对5个相位和5个冲击能量分别求均值，得到5个特征点位的相位基值和5个对应的冲击能量基值；对于同一个类，再对5个相位和5个冲击能量分别求标准差，得到5个特征点位的相位标准差和5个对应的冲击能量标准差。根据多次采样发现5个特征点位的相位分布和冲击能量分布均服从正态分布。
步骤303、对柴油机实际运行中的采集到的数据(采集间隔根据工况确定，每次采集10秒数据)依类分别存储，并在每天运行结束时(或固定运行时间)，对每次采样中各类的5个相位和5个冲击能量取平均值作为该次采样的测量值；对一天当中各次采样的测量值再取平均以得到该天的平均测量值；通过3σ原则比较该天的平均测量值和比较基值以判断柴油机故障情况。
以5个特征点位中的发火点的相位判断为例，将一天中各次采样得到的同一类下的发火点的平均相位值计算结果填入如表1所示的数据库，设该天该类的发火点相位平均值为AA，对应该类的相位基值为A0，该类下的发火点的相位标准差σ为a0。根据3σ原则，系统自动判断相位平均值AA是否大于A0+3a0或小于A0-3a0，如果相位平均值AA落在相位基值A0加减3倍相位标准差a0这一范围之外，则判断柴油机在发火这一作业环节上出现了问题，发火点的相位非正常地提前或延后了，相应的部件很可能已经故障。其他4个特征点位：排气阀打开点、进气阀打开点、排气阀关闭点和进气阀关闭点的相位与冲击能量的故障判断方法类似。
表1某类发火点相位计算过程
本发明通过步骤301-303，根据配气相位数据实现了对柴油机常见故障的识别，通过对5个特征点位的相位判断以及5个冲击能量的判断能够识别柴油机的工作流程是否正常运转、柴油的燃烧是否充分、是否在某个冲程存在不应有的剧烈振动等等。当故障出现时，本发明能够准确且具体地获知是柴油机工作中的哪个环节表现出了什么样的异常，进而准确地判断故障的类型和原因。
综上，以上仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (9)
1.一种四冲程柴油机实时故障监测方法，其特征在于，包括：
步骤101，在时间上同步获取柴油机的功率信号、转速信号、键相信号和振动信号；
步骤102，将所述振动信号从时域转换至角度域，得到角度域振动信号；
步骤103，以所述键相信号作为工作循环信号，获得柴油机每个工作循环内的角度域振动信号的包络振动数据；
步骤104，对所述包络振动数据进行差分运算，在角度域下的柴油机每个工作循环内判断柴油机配气相位的特征点位，并得到对应于所述特征点位的测量相位和测量冲击能量；
步骤105，根据所述功率信号、所述转速信号、所述测量相位和所述测量冲击能量判断柴油机的故障情况。
2.如权利要求1所述的四冲程柴油机实时故障监测方法，其特征在于，所述步骤104中，所述对所述包络振动数据进行差分运算，为：
对所述包络振动数据进行差分运算得到差分振动数据，根据柴油机的配气相位，在设定的角度范围内得到所述差分振动数据的差分最大值点，作为对应配气相位的所述特征点位；所述特征点位包括：发火点、排气阀打开点、进气阀打开点、排气阀关闭点和进气阀关闭点。
3.如权利要求2所述的四冲程柴油机实时故障监测方法，其特征在于，所述步骤104中，所述得到对应于所述特征点位的测量相位和测量冲击能量，为：
以所述包络振动数据中5个所述特征点位的角度域横坐标作为所述测量相位；以5个所述特征点位为起点，计算连续一定角度范围内的所述包络振动数据的有效值作为5个对应的所述测量冲击能量。
4.如权利要求1所述的四冲程柴油机实时故障监测方法，其特征在于，所述步骤105中，所述判断柴油机的故障情况，为：
由正常工作的柴油机得到基值相位和基值冲击能量，根据所述功率信号和所述转速信号，比较柴油机在相同工作状态下的所述基值相位和所述测量相位，以及所述基值冲击能量和所述测量冲击能量，得到柴油机的故障情况；
由正常工作的柴油机得到所述特征点位的相位标准差和对应的冲击能量标准差；采用3σ原则，根据所述基值相位、所述相位标准差、所述基值冲击能量和所述冲击能量标准差，判断所述特征点位分别的所述测量相位和所述测量冲击能量是否落入合理区间，是则柴油机正常运行，否则对应所述特征点位的柴油机工作环节出现故障。
5.如权利要求1所述的四冲程柴油机实时故障监测方法，其特征在于，所述步骤103中，所述获得柴油机每个工作循环内的角度域振动信号的包络振动数据，为：
将所述键相信号从时域转换至角度域，得到角度域键相信号；根据所述角度域键相信号得到柴油机的每个工作循环和横坐标角度值间的对应关系；根据所述对应关系，以柴油机的每个工作循环为一个单元，将所述角度域振动信号的包络切分为多个单元，得到柴油机每个工作循环内的角度域振动信号的包络振动数据。
6.如权利要求5所述的四冲程柴油机实时故障监测方法，其特征在于，所述步骤103中，所述获得柴油机每个工作循环内的角度域振动信号的包络振动数据，为：
对所述角度域振动信号进行取包络运算为：
其中，Yenvelop(i)为经过包络处理但没有进行所述切分的包络振动数据，Y(n)为所述角度域振动信号，k为包络系数；将Yenvelop(i)和所述角度域键相信号绘制在同一张角度域坐标图中，所述角度域键相信号表征为竖直离散线，Yenvelop(i)表征为连续波形曲线，将相邻的三根角度域键相信号数据线所围的连续波形曲线切分为一个所述单元，每个所述单元即表征柴油机每个工作循环内的角度域振动信号的包络振动数据。
7.如权利要求5或6所述的四冲程柴油机实时故障监测方法，其特征在于，在通过所述步骤103得到所述包络振动数据后，进一步地，根据所述功率信号和所述转速信号，对每个所述单元分别计算其平均功率和平均转速，根据平均功率和平均转速对所述单元进行分类，将同一类下的各单元包络振动数据进行累加后取平均以去除噪声，将得到的去噪数据作为所述包络振动数据继续执行所述步骤104。
8.如权利要求1-6中任一项所述的四冲程柴油机实时故障监测方法，其特征在于，所述步骤101中，进一步地，根据所述振动信号对所述功率信号和所述转速信号进行时间对齐处理，以获得采样频率更高的振动信号中的每个采样点所对应功率值和转速值；以进行了所述时间对齐处理的所述功率信号和所述转速信号替换所述功率信号和所述转速信号继续执行步骤102；
所述时间对齐处理，为：以时间为坐标轴，将所述振动信号的每个振动采样点和待处理信号的每个待处理采样点一起列出，将包夹在两个待处理采样点之间的振动采样点所对应的功率值或转速值设置为这两个待处理采样点的功率值或转速值的平均值，由此获得每个振动采样点所对应的功率值或转速值；所述待处理信号为所述功率信号或所述转速信号。
9.如权利要求1所述的四冲程柴油机实时故障监测方法，其特征在于，所述步骤102中，所述将所述振动信号从时域转换至角度域，为：
angle(i)＝angle(i-1)+2πif(i)Δt (II)
其中，f(i)为每个振动信号采样点所对应的的转速值，angle(i)为第i个振动信号采样点的横坐标角度值，angle(i-1)为第(i-1)个振动信号采样点的横坐标角度值，Δt为所述振动信号的采样时间间隔；然后利用三次样条插值法对angle(i)进行修正，以使所述角度域振动信号的每个取值点的横坐标的差值相等。
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