柴油机故障诊断试验研究

周玉丰

（四川信息职业技术学院，四川 广元 628017）

柴油机故障诊断试验研究

周玉丰

（四川信息职业技术学院，四川 广元 628017）

为了对柴油机故障类型进行准确诊断，根据研究内容，设计出了合理的试验测试诊断系统，并根据“最近”原则选择测点位置。通过从柴油机缸盖振动信号进行特征提取，对所测取的信号通过小波分解及重构后重新提取时域、频域特征参数，从而可判断故障类型。经过验证，所判断出的故障类型正好为所设定的故障，由此表明该方法的正确性。

故障诊断；试验研究；测试系统；振动信号；小波变换

1 引 言

柴油机是一种常见的往复式动力机械，在国民经济中具有重要的作用，它的运行安全是生产安全的重要组成部分。随着人工智能技术的发展，柴油机故障诊断技术进入了智能化的阶段，检测项目更加丰富，诊断的准确性也大大提高[1-2]。声振诊断法是诊断柴油机工作状态的既普遍又行之有效的方法，现在大多数针对柴油机系统的诊断系统都是以这种方法为基础的，因而得到了广泛的应用[3]，同时也可为柴油机故障诊断专家系统提供必需的技术参数[4]。国外用声振诊断技术来研究柴油机的故障目前已取得突破性进展[5-6]。世界航运先进国家已逐步将此项技术应用到船舶柴油机，利用时频分析、小波分析等信号分析与处理方法来处理柴油机表面振动信号[7]。我国从20世纪80年代初开始对往复式内燃机故障诊断作探索性研究并取得了较好的成果，也开发出了自己的智能诊断仪器。如DCM-I型柴油机智能诊断仪[8]、DEFD系统等，可在不解体的条件下诊断一些常见的柴油机故障[9]。

柴油机是一个非常复杂的动力系统，其结构及机械运动形式的复杂性、产生振动因素的多样性，决定着振声法诊断柴油机故障的困难性。该文在设计出合理的试验测试诊断系统基础上，对所测取的信号通过小波变换后判断故障类型。

2 测试诊断系统

2.1 测试系统的组成

柴油机动态信号测试系统包括信号的检测和转换、信号的调理、信号处理、显示与记录。传感器受被测量的直接作用，按一定规律将被测量转换成电量输出。信号调理环节把来自传感器的信号转换成更适合于进一步传输和处理的信号，多数情况是电信号之间的转换。信号处理环节接受来自信号调理环节的信号，进行各种运算、滤波、分析，将结果输出至显示、记录。信号显示记录环节以观察者易于识别的形式来显示测量结果，或将测量结果存储，供必要时使用。为了保证测量结果的准确性，必须使各环节的输出量与输入量之间保持一一对应和尽量不失真的关系，并且尽可能地减小或消除各种干扰。

试验数据是从X4105BD2型柴油机上测取的，测试系统如图1所示。测量的信号为缸盖的振动加速度信号，从飞轮上测量角位移信号与上止点信号。

图1 试验测试系统简图

2.2 测点位置选择

柴油机结构复杂、零件众多，这些零件都同时工作着，每一个零件都和与其相连的其他零件发生着碰撞，各种振动信号相互叠加、相互调制、相互激发，形成极其复杂的信号。同时，虽然柴油机的各个零件之间相互连接形成一个整体，但是并不是在柴油机的任何位置测量，都可以得到同样清晰可辨的信号的。不合理的测点将导致所测信号中有用信息过少，有可能因此而得出错误的结论，失去使用价值。

实际测试中一般都采用“最近”原则，把最接近故障点的部位作为测点，而且要清除测点表面的污垢、漆皮的影响。在该文的试验中，模拟的是喷有压力过小、喷油提前角提前5°～6°等故障，测点位置选在1缸缸盖上，同时测上止点及角位移信号，如图2所示。测试现场测量系统及仪器如图3所示。

图2 测点布置简图

图3 试验测试现场照片

2.3 测试对象及测量参数选择

测试对象参数如下：柴油机型号X4105BD2、额定转速1500 r/min、标定功率35.3kW、质量400kg、发电机型号TMW－200M－4。

所用仪器包括JWY-30C直流稳压电源、便携式数据采集箱、601A11加速度传感器、482A22电荷放大器、SJ4A高精度电涡流传感器、笔记本电脑。

测试方法为接触法测量，即将加速度传感器吸附在柴油机缸盖及缸壁上进行测量。

在信号采集过程中，采样间隔Δt和数据长度N的合理选择至关重要，影响到采集的信号能否真实反映动态信号的全貌。Δt过大，会引起低频率混叠，而且会漏掉一些感兴趣的高频分量；Δt过小，当采样的数据长度一定时就会影响总的采样时间。Δt的选取还需考虑A/D转换装置的采样速度。由于柴油机飞轮齿数为96齿，当柴油机以额定转速n=1500 r/min工作时，其脉冲频率为：

为保证脉冲波形的真实性，每个脉冲至少需采集5个点，同时兼顾到数采箱的最高采样频率100 kHz且6个通道同时采集，因此在试验时取采样频率fs=12.5 kHz。考虑到采样长度应尽量包含较多的信息，在此取采样长度为N＝8192。

3 小波变换

小波是一种特殊的长度有限、均值为0的波形。由于小波具有良好的时域和频域局部化性质，因而广泛应用在工程分析领域。在机械状态监测与诊断中，小波分析的主要应用是对机械动态信号进行处理。

利用小波变换进行信号分析的实质是利用其多分辨分解的特性从含有大量背景噪音信号中提取有用信号，实现去噪及特征提取，重新构建分析信号[10-11]。下面来看一下利用小波变换以后的特征参数进行分析。

课堂创作的第二步，提供南京风景图片7幅，指导学生创作对联。提供的图片都是学生熟悉的南京风景。有了上面的预热，学生个个摩拳擦掌，跃跃欲试，很快有了成果：

3.1 小波变换后的时域分析

3.1.1 建立标准模式

图4 小波消噪后的各工况时域波形

图4是通过db8小波3层分解、1层高频重构后，所得不同工况下的时域波形。比较经过小波消噪后所得的振动时域波形与没有消噪时的波形，可以看出，当信号经过小波分解与重构后，其原来所带有的大量噪音信号基本上被去除干净，而所重构出来的信号则主要是包含故障信息的信号，这里便可看出小波变换所起的滤波器的作用。

表1是重构出的各种工况下的时域特征参数。从表1可知，小波变换后所得各特征参数与原始信号的特征参数有所不同，这点正体现了小波变换的作用。但此次重构从整体来看，各工况特征参数的变化趋势（变大或变小）与原信号基本一致。通过分析可知，信号经过小波变换后更能接近原故障信号。

表1 各典型故障消噪后时域特征参数1）

3.1.2 检测待检信号

现重新选取两待检信号，经db8小波3层分解后，利用其1阶高频重新构造出时域信号，所构造出的时域信号波形如图5所示。

图5 待检信号小波变换后的时域波形

表2 待检信号小波变换后的时域特征参数

表3 小波变换后待检信号与标准模式之间的距离

从时域信号中则可得到其时域特征参数如表2所示。

3.1.3 故障判断

重新求取小波变换后两待检信号与标准模式之间的距离，如表3所示。

图6 小波变换后的各工况频域波形

从表3可以看出，两待检信号仍然可判断为第一缸供油压力过小和供油提前角提前5°～6°。小波变换后所得到的结果要好于原始信号在时域中的距离，这从另一方面也更好地说明了小波变换后所得到的信号更接近原始故障信号。

3.2 小波变换后的频域分析

3.2.1 建立标准模式

图6是我们通过db8小波3层分解、1层高频重构后，所得不同工况下的频域波形。表4是重构出的各种工况下的频域特征参数。

表4 小波变换后各工况下的频域特征参数1）

3.2.2 检测待检信号

现重取两待检信号，同样在上面的故障模式中，信号重构后的频域波形如图7所示（各截取其中一段）。

图7 两待检信号小波变换后的频域波形

从时域信号中则可得到其频域特征指标如表5所示。

3.2.3 故障判断

重新求取小波变换后两待检信号与标准模式之间的距离，见表6。

表5 两待检信号重构后的频域特征指标

表6 频域下待检信号与标准模式小波变换后的距离

从表6所得距离很容易看出待检信号1属于喷油压力过小，而待检信号2则属于喷油提前角提前5°～6°。

从分析可知，小波变换更容易判别故障类型，这主要是由于当信号经过小波变换后，其噪声得到很大的滤除，所得信号更接近故障原始信号，从而提高了判断的准确性。

4 结束语

小波变换是现代信号特征提取的一种有效手段，小波分析实际上就是一种滤波器，它可以实现对信号的多分辨率分解与重构，从而可以提取出所需要的故障特征信息，进而对所得到的各种信号先经过小波变换，重构出各工况下的时域、频域信号，再拟合出各工况下信号经小波变换后的特征指标拟合曲线，形成标准模式。通过拟合曲线间距离能够很容易地判断出两待检信号的故障类别，而且判别效果比较明显。但是由于在试验中主要针对单一故障进行设置及判断，因而对复合故障的判断还需要进一步研究。同时需要将该方法与神经网络、专家系统等现代诊断方法结合起来研究，以适应柴油机故障诊断智能化、不解体化、高精度化的发展要求。

[1]仰德标，明廷锋.柴油机故障诊断研究综述[J].武汉造船，2000，131（2）：26-29.

[2]廖 明，张文明，石博强.柴油机故障诊断的现状与展望[J].冶金设备，1998，112（6）：15-18.

[3]刘守道，张来斌，王朝晖.柴油机故障诊断的现代方法及展望[J].石油矿场机械，2000，29（1）：32-35.

[4]王江萍，屈梁生，沈玉娣.柴油机故障诊断技术的现状与展望[J].机械科学与技术，1997，16（5）：878-882.

[5]Grossmann J，Morlet decomposition of hardy functions into square integrable wavelets of constant shape[J].SIAM J.Math.Anal.，1984，15（15）：723-736.

[6]Mallat S A.Wavelet tour of signal processing[M].San Diego：Academic Press，1998：43-47.

[7]杨叔子，郑晓军.人工智能与诊断专家系统[M].西安：西安交通大学出版社，1990.

[8]喻方平，金华标，常 勇，等.船舶柴油机状态监测及故障诊断仪设计[J].武汉理工大学学报：交通科学与工程版，2002，26（3）：312-314.

[9]杨建国，周轶尘.用表面振动信号诊断135型柴油机活塞－气缸套的磨损状态[J].小型内燃机，1995，24（1）：11-14.

[10]刘松林，李才良.小波分析和曲线拟合法在柴油机声信号处理中的应用[J].内燃机工程，2002，23（5）：19-22.

[11]葛哲学，王晓飞.Matlab 6.5辅助小波分析与应用[M].北京：电子工业出版社，2003.

Study on fault diagnosis of diesel engine

ZHOU Yu-feng
（Sichuan College of Information Technology，Guangyuan 628017，China）

In order to diagnose the fault types of diesel engines accurately，a reasonable testing diagnosis system was designed according to the research works.Measuring points are selected according to the principle of proximity.The cylinder head vibration signal was measured and its features were extracted，the measured signals were decomposed and reconstructed by the wavelet transform，and then their time and frequency domain parameters were re-extracted，orderly the fault type can be determined.Experimental results prove the proposed method is practicable.

fault diagnosis； experimental study； testing system； vibration signal； wavelet transform

U469.74；TP277

A

1674-5124（2011）01-0005-05

2010-07-29；

2010-09-17

周玉丰（1973-），男，重庆长寿区人，副教授，硕士，主要从事汽车技术和液压与气动方面的应用研究和教学工作。