基于敏感IMF的再制造发动机振动状态研究*

陈成法， 白云川， 张英锋， 焦宇飞， 李树珉

(1. 军事交通学院军用车辆系 天津,300161) (2.天津大学精密测试技术及仪器国家重点实验室 天津,300072)



基于敏感IMF的再制造发动机振动状态研究*

陈成法1,2， 白云川1， 张英锋1， 焦宇飞1， 李树珉1

(1. 军事交通学院军用车辆系 天津,300161) (2.天津大学精密测试技术及仪器国家重点实验室 天津,300072)

为了提高再制造发动机质量，将总体平均经验模态分解方法分解方法(ensemble empirical mode decomposition，简称EEMD)及敏感IMF选择算法引入再制造发动机性能研究中。在对再制造发动机非稳态振动信号进行EEMD分解的基础上，首先,将相关系数引入到IMF研究中，分析各IMF分量与原始信号的相关性，并计算原始信号各IMF分量的敏感因子;然后,利用敏感IMF进行Hilbert变换，并对再制造发动机的振动状态进行分析。研究结果表明，采用EEMD分解算法及敏感IMF的边际谱能反映再制造发动机不同部位的振动状态，缸壁、缸盖、曲轴三处对振动的敏感频率是存在差异的，通过对发动机各主要部位振动情况的研究，可以有针对性地采用再制造工艺，从而为提高发动机再制造水平提供技术支持。

敏感IMF；振动状态；再制造发动机; 边际谱

引 言

振动监测技术已成为对发动机主要运动部件监测和故障诊断的主要技术手段之一[1-2]。但是，由于振动信号中包含有各种频率的振动信号以及噪声等信息，如何提取出有关发动机运行状态的特征信息是研究的重点。经验模态分解方法(empirical mode decomposition，简称EMD)通过把复杂的信号数据分解为本征模函数(intrinsic mode function, 简称IMF)之和，能够将反映真实状态的物理信息从振动信号中提取出来。

再制造工程为实现循环经济战略需求提供了技术支撑，大力开展再制造工程是实现循环经济、节能减排和可持续发展的主要途径之一，因此，得到了很多国家的重视[3-5]。但是，由于发动机运动部件众多、结构复杂，且再制造工艺复杂，使部件再制造水平不确定性加大[6-7]，因此，发动机的再制造质量很难保证。现将总体平均经验模态分解方法引入到再制造发动机振动数据处理中，并采用敏感IMF分量分析方法，研究再制造发动机运行状态，从而为提高发动机再制造水平提供技术支持。

1 EMD与EEMD

EMD分解是解决机械运转过程中非平稳振动信息的一种有效方法[8]，该方法的本质是通过对振动数据进行分解，获得振动信号基于时间尺度的本征波动模式，并找到本征模函数( IMF)[9]，通过对IMF分量的Hilbert变换，提取到振动信息的内在特征，故EMD方法及Hilbert变换在机械设备状态监测领域得到了广泛的应用[10-11]。

但是，EMD分解方法也存在不足之处，主要有：a.模式混淆问题，即同一频率成分被分解到完全不同的IMF中[12-13]或一个IMF中含有不同的信号成分；当模式混淆产生时，经验模态分解方法不能将表征振动特征、具有具体物理意义的本征模态函数从振动信号中提取出来。b.在故障诊断中，除了部分IMF能反映故障特征，其他IMF都是噪声或干扰成分。因此，利用Hilbert变换处理所有的IMF而得到的Hilbert-Huang谱故障特征不显著，从而导致诊断精度较低。为了解决以上问题，Wu等[13]在EMD分解中引入噪声，提出了一种总体平均经验模态分解方法，解决了问题a。针对问题b，文献[14]提出了敏感本征模态函数选择算法，通过计算振动信号与其相对应IMF的相似性来选择反映故障特征的敏感IMF，然后对敏感的IMF进行Hilbert变换，得到振动特征信息的边际谱。

1.1 EEMD分解

高斯白噪声具有频率均匀分布的统计特征，EEMD利用该特征解决模式混淆问题。

将高斯白噪声加入信号中进行多次EMD分解，并将多次分解的IMF总体平均定义为最终的IMF。EEMD的算法[15-16]归纳如图1所示。

图1 EEMD分解过程Fig.1 Decomposition process of EEMD

1.2 敏感IMF选择算法

一部分是与对应振动状态相关的敏感分量，而其他则是无关分量或干扰成分。因此，分析之前，需要将与振动模式的敏感IMF选择出来，而忽略其他不相关的IMF以提高Hilbert-Huang谱的特征提取精度。

为了将振动信号中包含的敏感IMF提取出来，分析振动信号与IMF分量之间的相关系数，并定义IMF敏感因子。IMF选择算法如下。

1) 计算信号x(t)与其对应的IMFyn(n=1,2,…,N)之间的相关系数。

令IMF分量与振动信号的相关系数[17]为

(1)

其中：μi为分量Ci(t)的平均值；μ为振动信号S(t)的平均值；σi为分量Ci(t)的标准差；σ为振动信号S(t)的标准差。

(2)

因此，0≤ρ≤1。

2) 计算IMF敏感因子。

信号x(t)的IMF敏感因子，计算公式如下

(3)

3) 选择敏感的IMF。

(4)

敏感因子反映了各IMF分量与振动信号的相关性，强化隐藏在振动信号中的特征信息、消除与振动特征无关的信息，从而提取出振动特征。

2 试验分析

对EQ6100型发动机进行再制造分析，主要对曲轴、气缸、活塞、气门等部件进行再制造，故发动机的性能与这些部件的再制造水平有着重要联系。为研究主要部件的再制造性能，在发动机性能测试中，重点监测曲轴外侧、气缸壁、气缸盖等振动情况，分别采集800，1 000，1 300，1 600和1 800 r/min发动机转速下的振动信号，传感器采样频率为12.8 kHz。

图2所示为800 r/min时再制造发动机气缸盖处振动数据及EMD分解结果。振动数据经EMD分解后，获得11个IMF分量及残差rn(t)。由图2可以看出，各IMF分量包含了不同的振动频率，使振动特征在时频特性中体现出来。由IMF分量得到的边际谱如图3所示。为了使振动冲击成分更为直观，将图3局部放大，如图4所示。从图4中可以看出，除了图3中存在的振动幅值较大的冲击成分外，还存在一个幅值较小的冲击成分，其频率分别为f1=72Hz，f2=40Hz。但是，由发动机点火引起的其他谐振频率没有显示出来，只是存在一些幅值较小的振动噪声，这是由于EMD分量提取过程中，反映部件振动状况的振动信息没有在各IMF分量中表现出来。

图2 振动信号EMD分解结果Fig.2 EMD decomposition results of vibration signal

为了研究再制造发动机工作过程中的振动状态，采集主要振动部位的振动信号，利用EEMD进行分解，并采用敏感IMF算法进行敏感IMF分量提取。由EEMD分解及敏感IMF得到的缸壁处边际谱(800r/min)如图5所示，并得到局部振动频率如图6所示。从图6中可以看出，主要存在4个冲击成分，其频率分别为，f1=40 Hz，f2=72 Hz，f3=216 Hz，f4=296 Hz。

图7所示为缸壁处低频边际谱，低频冲击成分集中于10，20，40，60 Hz左右，其中10，20，60 Hz的振动是由发动机进排气门开启与关闭引起的，此时发动机的压燃频率在40 Hz左右。从图中可以看出，其振幅较小，这也说明在怠速状态，缸壁处的低频振动主要是由进排气门的振动及二次谐振。

图8～图11是转速800 r/min时，缸盖及曲轴外侧的边际谱和低频区域边际谱。从图8和图9中可以看出，缸盖及曲轴处的振动情况基本类似，主要有两个较为明显的冲击成分。但低频振动却不同，图9和图11分别为缸盖和曲轴处低频边际谱。从图9可以看出，振幅最大的频率集中于80 Hz左右，是发动机点火激振频率的二倍频，这正好和进排气门的振动频率相同，而发动机的点火激振频率(40 Hz左右)的振幅较小，这说明怠速状态时，缸盖处的振动以气门振动为主。从图11可以看出，曲轴处低频振动冲击较多，主要集中于10，20，35 Hz以及70 Hz左右，其中35 Hz的冲击是由发动机点火激振引起的，其他冲击成分是由点火激振、连杆振动等引起的。

为了更为直观地分析再制造发动机各部位的振动情况，对其他转速下的边际谱进行对比分析。图11～14所示为转速1600 r/min时，缸壁、缸盖和曲轴处的边际谱。从图12中可以看出，缸壁处有3个幅值较大的冲击成分，其冲击频率分别为f1=24Hz，f2=88Hz，f3=136Hz，其他幅值较小的冲击成分频率分布范围很广，从低频到6 000Hz的高频，这说明缸壁对任何频率的冲击都较为敏感。缸盖处有两个幅值较大的冲击成分，如图13所示，其频率分别为f1=40Hz，f2=88Hz，其他冲击频率主要集中于300～2 000Hz，且在高频1 000Hz处幅值较大，这说明缸盖对2 000Hz以下的冲击成分较为敏感。图14所示为曲轴处的振动冲击情况，从图中可以看出，在低频处存在三个较大的冲击成分，其频率分别为f1=24Hz，f2=88Hz，f3=216Hz。从图14中还可以看出，曲轴主要对2 000～5 000Hz的高频成分敏感，并在f4=3 192Hz左右出现峰值。

从上面的分析可以看出，在同一转速下，缸壁、缸盖、曲轴处的振动状态是不同的，在1 000，1 300，1 800r/min等转速下，也存在相同的情况，也就是说只要转速高于800r/min，振动对于这三处的影响是不同的。根据缸壁、缸盖、曲轴对敏感振动频率的差异，可以确定部件的振动特点，从而有针对性地采用再制造工艺，为提高再制造水平奠定基础。

3 结束语

笔者利用EEMD方法分析再制造发动机的振动数据，建立了基于敏感IMF分量的再制造发动机振动信息处理方法。分析了EEMD分解方法的优点，研究结果表明采用敏感IMF分析方法能更好地提取振动特征。

对EQ6100型发动机缸盖、缸壁、曲轴等主要部件振动数据的研究表明，当转速大于800r/min时，缸壁处低频冲击成分较多且幅值较大，高频冲击成分分布范围较广；缸盖处在低频处有几个振幅较大的冲击成分，且对300～2 000Hz的低中频率冲击成分较为敏感；而曲轴处的冲击成分除集中于低频外，在2 000～5 000Hz的高频区域振动也较为明显。

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*国家高技术研究发展计划(“八六三”计划)特大功率动力总成资助项目(2012AA112101)

2015-03-19；

2015-08-31

10.16450/j.cnki.issn.1004-6801.2017.02.020

TK426

陈成法，男，1978年7月生，博士、副教授。主要研究方向为汽车试验与检测，仪器科学与技术等。曾发表《基于EEMD及敏感IMF的再制造发动机振动模式研究》(《振动与冲击》2014年第33卷第2期)等论文。 E-mail：76868126@qq.com