基于盲分离技术的柴油机活塞-缸套撞击信号提取方法

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(海军工程大学 船舶与动力学院，武汉 430033)

柴油机在工作过程中，由于活塞侧推力的方向在上、下止点位置发生了突然改变，导致活塞和缸套之间产生撞击。尤其是在作功冲程上止点后，由于缸内压力骤然增加，撞击信号尤为突出。但是柴油机工作时振源很多且相互混叠[1-3]，因此通过直接测量柴油机机体的振动信号不可能直接得到活塞-缸套撞击信号。所测得的信号中包含了缸内压力变化、进排气门开启与落座、喷油器喷油等一系列振源引起的振动，所以如何将活塞-缸套撞击信号提取出来引起了研究人员的极大关注。

柴油机各振动信号在一个频率较宽的范围内混叠，是一个时变系统，因此传统的频域分析技术不太适合处理这种情况。因此，考虑用一种新的方法来分离活塞-缸套撞击信号，即盲源分离方法。盲源分离(blind source separation，BSS)是指在不知源信号和传输通道参数的情况下，根据输入源信号的统计特性，仅由观测信号恢复出源信号各个独立成分的过程。目前，盲分离技术主要用于通信、图像处理、生物医学等领域，但是关于将这一技术用到机械振动分析方面的文章却不是很多[4-5]。

1 卷积盲分离模型

在实际柴油机振动中，信号在介质中的传输不可能瞬时到达，都需要一定的时间，因而接受端(即传感器)接收的混合信号所包含的源信号肯定是时延的，也就是说源信号的相位发生了变化。可见，采用瞬时混合模型描述实际信号混合问题并不合适，因此，需要引入更符合实际情况的卷积混合模型以便有效的解决所面临的问题。

图1 MIMO系统和均衡

如图1所示，若输入信号向量为：

s(k)=[s1(k),… ,sj(k),… ,sn(k)]T

信道的输出信号向量(即经传感器检测并采样的基带接受信号)为：

r(k)=[r1(k),… ,ri(k),… ,rm(k)]T

第i个传感器测量到的信号为：

(1)

式中：ni(k)——与源信号统计独立的加性高斯噪声；

L——混合滤波器阶数；

Hij(z)——信道的传递函数，

(2)

式中：z-p——时延算子，即z-psj(k)=sj(k-p)。

多通道盲解卷(MBD)就是针对上述MIMO系统[6]而提出的，它的任务就是从观测信号r(k)中恢复出经重新排列、尺度缩放和时延后的源信号y(k)各分量，即

y(k) =[W(z)H(z)]s(k)=[G(z)]s(k)

=PΛ[D(z)]s(k)

(3)

式中：W(z)——分离(或解卷)矩阵；

G(z)——全局传输矩阵；

P∈Rn×n——置换(或交换)矩阵；

Λ∈Rn×n——非奇异的对角尺度矩阵；

D——时延对角矩阵，D=diag{z-p1,…z-pn}[7]。

由式(3)可知，多通道盲解卷的目的是设计一个多通道均衡器，通过对每个权系数wij(k)的调整使得全局传输矩阵G为一个每行、每列仅有一格非零元素(或绝对占优)的矩阵，这样便实现了对源信号的盲解卷。

2 算法与仿真研究

2.1 多通道盲反卷积算法

现有的许多卷积盲分离算法，都要求源信号满足独立同分布，即各源信号在空间上相互独立，在时间上还互不相关。但大部分实际信号，在时间上却是相关的。文献[7]从信号的时间相关特性出发，提出了一种基于自然梯度(natural gradient,NG)[8-9]的卷积盲分离的算法，可以很好地保留信号在时间上的相关信息，提高了训练效率和改善算法收敛性能。

2.2 仿真试验

为了验证该算法的可行性，先对其进行计算机仿真试验。用MatLab产生频率分别为600、160 Hz两正弦信号(源信号)，采样频率为5 000 Hz，采样长度为4 s。信号波形见图2。

a) 源信号1

b) 源信号2图2 源信号波形

将图2所示的源信号通过如下混合滤波器：

h11=[1.00 1.00 -0.75 0.60 0.25 -0.40]

h12=[-0.20 0.40 0.70 0.50 -0.30 1.00]

h21=[0.50 -0.30 0.20 0.70 0.65 -0.40]

h22=[0.20 1.00 0 -0.80 1.00 0.35]

进行卷积混合，得到混合信号的波形见图3。

a) 混合信号1

b) 混合信号2图3 混合信号的波形

设解混滤波器的阶数Q=8，μ=0.002I，初始W(0)随机生成。利用卷积盲分离算法对混合信号进行分离，波形见图4。

a) 分离信号1

b) 分离信号2图4 分离信号的波形

从图4可以看出源信号得到了较好的恢复。分离信号1抵消了混合信号1中160 Hz的频率成分，使得输出的信号为600 Hz的成分；同样，分离信号2中也很好的抵消了600 Hz成分，实现了信号的盲分离。

3 信号提取

在实验室进行活塞-缸套撞击信号提取的试验。试验在4135柴油机上进行的，利用B&K3560C振动测量仪测取柴油机缸体振动信号以及上止点信号。在用上述盲反卷积算法进行分离前，必须对测得的振动信号做一些处理。设被测缸作功冲程上止点的曲柄转角为0°CA，在信号的分析过程中，只分析曲轴转角-25～45°CA之间的振动信号。这个范围内被测柴油机缸体的振动主要是由燃烧、喷油器喷油和活塞的撞击引起的，而且可以近似地将系统看成一个时不变系统[10]。第一缸为研究对象，分别将4个传感器布置在该缸缸体周围上止点附近，方向垂直于缸体，则相邻缸的影响很小，因而此时4个振动传感器测得的振动信号主要是该缸缸内压力、喷油器喷射和气缸-活塞撞击引起的。 图5是柴油机转速为1 500 r/min时，测得的中可发现有规律的冲击信号。

图5 柴油机缸体振动信

为了能顺利地分离出活塞-缸套撞击信号，需要对所测信号做相应的截取。截取的位置是任选一个作功冲程，以这一冲程的上止点前曲轴转角25°CA为起点，上止点后45°CA为终点。截取后的信号见图6。

图6 截取后的柴油机振动信

这4个振动信号是由燃烧压力信号、喷油器喷油产生的振动信号、活塞-缸套撞击信号和相邻缸的振动以及噪声混叠而成的。其中活塞-缸套撞击信号是一种超高斯信号，且在这个转角范围内所有的信号中具有最强的非高斯性。虽然燃烧压力也有超高斯成分，但盲卷积算法对于一种f(·)函数只提取出一个信号，并且当混合信号中如果有两个以上的信号的峰度值比较接近，提取到的信号是峰度最大的那个信号。因此，令f(x)=x+tanh(x)[8]，这时该算法首先提取出来的就是高斯性最强信号，即活塞-缸套撞击信号。分离结果见图7。

图7 柴油机活塞撞击信

该信号产生于作功冲程上止点后7°CA左右的位置，这也正是活塞-缸套撞击信号较强的位置，在此角度方围内也无其它振源。因此认为，用上述盲法卷积分离方法提取出的信号正是所要研究的活塞-缸套撞击信号。

4 结束语

计算机仿真验证了该方法的可行性，试验也证明了将盲分离技术引入到往复式机械的状态检测和故障诊断是成功的，值得深入研究。

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