朱繼安，劉義

(1.重慶機電職業(yè)技術大學 電氣電子學院， 重慶 400036；2.重慶紅巖內(nèi)燃機有限責任公司， 重慶 400712)

0 引言

配氣機構是柴油機的重要組成部件，其中配氣機構的氣門組件工作環(huán)境最為惡劣，受頻繁沖擊負荷作用，產(chǎn)生變形；受高溫高壓燃氣沖刷，產(chǎn)生高的熱應力；潤滑條件差，是柴油機的主要故障點之一。柴油機工作時，配氣機構的氣門、推桿、挺柱等零件因溫度升高而伸長，為了保證在熱態(tài)下氣門的密封性，必須在氣門與搖臂等傳動件之間留有緩沖配氣機構熱膨脹的冷間隙和防止凸輪直接作用于氣門的熱間隙。一般在常溫下，進氣門冷間隙為0.20～0.35 mm，排氣門冷間隙在0.30～0.40 mm。在柴油機使用中，由于零件的磨損與變形，氣門間隙會逐漸增大，造成進、排氣門遲開、早關，導致進、排氣時間變短，進氣不足，排氣不凈，致使柴油機的動力性與經(jīng)濟性下降，同時使各零件之間撞擊和磨損加劇，噪聲增大。若氣門間隙過小，則會引起氣門密封不嚴而漏氣，導致柴油機功率下降，油耗增加，甚至燒壞氣門組件。因此，對氣門間隙的檢測和故障診斷引起了大量專家學者理論研究和實踐，如費紅姿[1]等在柴油機上模擬氣門間隙異常、氣門漏氣等故障，采用階比跟蹤方法重采樣柴油機缸蓋振動角度域信號并進行EMD經(jīng)驗模態(tài)分解和Hilbert-Huang變換等算法提取反映柴油機氣門故障的特征參數(shù)，實現(xiàn)柴油機氣門間隙故障診斷；江志農(nóng)[2]等利用Teager能量算子提出基于能量算子梯度鄰域的振動自適應提取柴油機氣門間隙故障在線診斷方法等，取得了一些成果，但存在模式混淆或干擾造成振動時刻檢測誤差大的問題。本文采集汽缸蓋上的振動信號，避免模式混淆而采用基于變分模態(tài)VMD算法對振動信號進行分解，計算多模態(tài)分量IMF的相對頻譜能量矩得到柴油機氣門間隙故障特征參數(shù)，采用概率神經(jīng)網(wǎng)絡技術對進排氣門間隙等進行故障診斷方法的研究。

1 柴油機振動信號采集與處理

1.1 柴油機振動信號采集

汽缸蓋上的振動信號源非常豐富，但主要成分是進排氣門開、關產(chǎn)生的振動和燃油燃燒氣壓帶來的振動，振動信號能夠反映柴油機內(nèi)部零部件的工作狀況。通過安裝在柴油機缸蓋上部的壓電加速度傳感器和數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)采樣振動信號，得到原始的振動離散信號X(n)。該振動信號很明顯地表現(xiàn)出進排氣門開/關和燃油燃燒氣壓帶來的振動[3]。

1.2 原始采樣數(shù)據(jù)的處理

柴油機缸蓋振動信號是一種非線性、非平穩(wěn)信號。針對這類信號處理，學者們提出了多種方法，如小波變換、EMD分解、EEMD分解、LMD分解等算法，小波變換存在基函數(shù)和噪音閾值先驗選擇問題；經(jīng)驗模式分解EMD方法可根據(jù)信號本身的時間尺度特征自適應地將原始采樣信號分解為一系列本征模式分量IMF的線性和，比小波變換有了進步，但EMD方法存在模式混淆和端點效應等問題，為克服模式混淆問題，集成經(jīng)驗模式分解EEMD算法應運而生。該方法從噪聲利用的角度，對信號添加白噪聲來改善傳統(tǒng)EMD方法的模式混淆問題，然而EEMD的應用效果依賴于添加的白噪聲大小和總體平均次數(shù)，缺乏可靠通用的噪聲協(xié)助準則。為避免上述各種信號分解算法的不足，本文采用變分模態(tài)VMD信號分解算法。

1.2.1 變分模態(tài)分解VMD算法

變分模態(tài)分解VMD算法是一種完全非遞歸自適應信號分解方法，它可有效避免EMD等算法產(chǎn)生的模態(tài)混淆和端點效應問題，其整體框架是變分問題[4]。根據(jù)預設模態(tài)分量個數(shù)K對信號進行分解，將原始信號f(x)分解為K個中心頻率為ωk模態(tài)函數(shù)uk，輸入信號被分解為K個IMF分量。

VMD算法重新定義本征模態(tài)分量IMF為一調(diào)幅調(diào)頻分量：

uk(t)=Ak(t)cos (Ф(t))

(1)

式中：Ф(t)為非遞減函數(shù)，Ak(t)≥0。

(2)

式中：{uk}={u1，u2,…,uK}為分解得到的K個模態(tài)分量；{ωk}={ω1,ω2,…,ωK}為各模態(tài)分類的頻率中心；δ(t)為脈沖函數(shù)；?t(·)表示函數(shù)對t求偏導。

L({uk}，{ωk}，λ)=

(3)

(4)

(5)

(6)

式中：n為迭代次數(shù)；g∈[1,K];Γ為更新因子；ε為一正數(shù)，代表精度。

(7)

利用Parseval/Plancheral傅里葉等距變換，解式(4)、(5)、(6)得：

(8)

(9)

(10)

1.2.2 VMD分解多模態(tài)分量IMF的能量矩分析

VMD具有較好的信號分解能力，能將信號不同頻帶成分進行有效地分離并且隨著柴油機故障的發(fā)展，振動信號不同分量的能量會發(fā)生變化，其頻率成分也會隨之變化。在此，通過計算各IMF分量的相對頻譜能量矩，提取柴油機缸蓋振動信號特征值，進一步對柴油機氣門故障進行診斷[5]。

頻譜能量矩定義如下：

令缸蓋振動信號x(t)=u0(t),則缸蓋振動信號及其IMF分量的頻譜能量矩Mk為

(11)

式中：ω為頻率變量，Uk(ω)為uk(t)對應的頻域函數(shù)，k=0,1,2，…,K。

進一步定義相對頻譜能量矩mk為：

(12)

式中：X(ω)為x(t)的頻譜函數(shù)，Mmax為式(11)中Mk的最大值。

1.2.3 振動信號的特征提取

相對頻譜能量矩特征不僅能反映信號自身及其IMF分量的頻率信息，而且反映了它們的能量特征，刻畫了信號能量和頻率的綜合特征，全面描述了柴油機缸蓋振動信號特征[5]。

基于VMD的柴油機氣門間隙故障診斷特征參數(shù)提取步驟：

1) 采樣不同氣門間隙下的缸蓋振動信號，得到原始振動信號數(shù)據(jù)樣本；

2) 對采集的振動信號進行VMD分解，得到不同間隙下的多模態(tài)分量IMF；

3) 計算每個氣門間隙IFM的相對頻譜能量矩，得到相應柴油機氣門間隙故障診斷特征參數(shù)。

2 柴油機實驗實測信號分析和故障診斷樣本的獲取

本實驗在4135四缸四沖程柴油機上進行，發(fā)動機轉(zhuǎn)速為1 500 r/min,輸出功率為5 kW。測試平臺如圖1所示。

圖1 柴油機故障診斷實驗測試平臺

由于柴油機做周期性旋轉(zhuǎn)，檢測凸輪軸旋轉(zhuǎn)的判缸信號和曲軸轉(zhuǎn)速信號相結(jié)合作為采樣缸蓋振動信號的同步信號，使采樣的缸蓋振動信號為整周期內(nèi)振動信號，缸蓋振動信號采樣頻率為50 kHz。實驗工況如表1所示。

表1 實驗間隙工況

在氣門間隙偏小、氣門間隙偏大、氣門間隙大和正常間隙運行4種狀態(tài)下進行。

實驗按下列步驟進行：

1) 同步等時間間隔采樣缸蓋振動信號；

2) 完成零均值化、剔除異常值、去除趨勢項[6]；

3) 階比跟蹤等角度樣條插值重采樣得到原始的缸蓋振動采樣角域信號；

4) 接著對得到的角域信號完成VMD分解(K=4、α=2 000)[7]，如圖2所示；

圖2 VMD分解IMF分量時域圖

5) 對原始振動信號及其4個IMF分量進行能量矩計算；

6) 得到每種運行狀態(tài)下缸蓋振動信號的特征數(shù)據(jù)mk。

每種運行狀態(tài)完成振動信號5周期采樣樣本，得到的樣本相對頻譜能量矩見圖3，其中樣本號1～5為A工況運行的缸蓋振動信號5個樣本的特征數(shù)據(jù)，6～10為B工況的，11～15為C工況的，16～20為D工況的。如圖3所示，只有m3和m4的相對頻譜能量矩可以作為特征參數(shù)用于建立概率神經(jīng)網(wǎng)絡柴油機氣門間隙故障診斷的訓練樣本，如表2所示。

圖3 樣本相對頻譜能量矩

3 概率神經(jīng)網(wǎng)絡

概率神經(jīng)網(wǎng)絡PNN是以Parazen窗口函數(shù)為激活函數(shù)的一種前向傳播網(wǎng)絡，不需要反向傳播優(yōu)化參數(shù)，PNN結(jié)合貝葉斯決策來判斷測試樣本的類別。PNN吸收徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡和經(jīng)典概率密度估計原理的優(yōu)點，其網(wǎng)絡結(jié)構與神經(jīng)網(wǎng)絡RBF的相似特別適合用于模式分類場合，故障診斷就是模式分類的一種特例。PNN網(wǎng)絡結(jié)構由輸入層、隱含層、求和層和輸出層等四層組成，輸入層神經(jīng)元數(shù)量為樣本向量維數(shù)，隱含層的神經(jīng)元數(shù)量為訓練樣本數(shù)，求和層神經(jīng)元數(shù)量為分類類型數(shù)量，輸出層只有一個神經(jīng)元。

3.1 概率神經(jīng)網(wǎng)絡PNN的訓練過程

PNN的訓練過程就是確定訓練樣本和優(yōu)化平滑因子σ的過程。

3.1.1 確定訓練樣本

設某類別Ci有m個訓練樣本,再進行以下操作：

① 將監(jiān)測對象運行于類別Ci狀態(tài)并采集h個樣本的原始數(shù)據(jù)，h>m；

② 對采集的h個樣本數(shù)據(jù)采用VMD分解得到相應的IMF分量；

③ 計算IMF分量相對頻譜能量矩作為故障診斷的特征參數(shù)并制成采樣樣本；

④ 采用K聚類算法將h個采樣樣本聚類為m個訓練樣本。

3.1.2 優(yōu)化平滑因子σ

采用粒子群尋優(yōu)算法優(yōu)化平滑因子σ。將已知類別樣本作為優(yōu)化樣本，改變σ值，驗證優(yōu)化樣本的分類正確性，追求最高的分類正確率，得到優(yōu)化的平滑因子σ。

4 柴油機氣門間隙故障診斷用概率神經(jīng)網(wǎng)絡的構成

如表2所示，將氣門間隙小、氣門間隙偏大、氣門間隙大、氣門間隙正常等4個運行工況下VMD分解的IMF3分量和IMF4分量的相對頻譜能量矩m3和m4作為柴油機氣門間隙特征參數(shù)，也作為概率神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入層的2個輸入神經(jīng)元；8個訓練樣本作為隱含層的8神經(jīng)元，表2中行數(shù)據(jù)作為隱含層的聚類中心Xi向量；求和層采用4個神經(jīng)元，進行歸類平均概率的計算；輸出層為一個神經(jīng)元，得出故障判別結(jié)果。即本柴油機燃油噴射系統(tǒng)故障診斷概率神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構為2-8-4-1。

表2 柴油機氣門間隙故障診斷訓練樣本

5 柴油機氣門間隙故障診斷用概率神經(jīng)網(wǎng)絡的檢驗

柴油機按轉(zhuǎn)速1 500 r/min和5 kW負載分別運行在氣門間隙小、氣門間隙偏大、氣門間隙大、氣門間隙正常等4種工況下，采用優(yōu)化平滑因子和未優(yōu)化平滑因子兩種概率神經(jīng)網(wǎng)絡進行工況判斷，每種網(wǎng)絡每種工況連續(xù)4 h，故障診斷100次，記錄運行工況誤判的次數(shù)。檢驗記錄如表3所示。

表3 故障診斷檢驗表

由表3可知，平滑因子優(yōu)化后，工況診斷正確率有明顯提高。

6 結(jié)論

1) 柴油機氣門間隙故障造成柴油機動力性和經(jīng)濟性下降，是柴油機常見主要故障之一，需要及時對該類故障進行診斷和維護維修。

2) 實驗數(shù)據(jù)表明采用變分模態(tài)VMD對柴油機缸蓋振動信號進行分解并計算多模態(tài)分量IMF相對頻譜能量矩可有效提取柴油機氣門間隙故障特征參數(shù)，采用粒子算法對概率神經(jīng)網(wǎng)絡平滑因子尋優(yōu)能明顯提高基于概率神經(jīng)網(wǎng)絡的柴油機氣門間隙故障診斷正確率。

3) 對柴油機缸蓋振動信號采用的變分模態(tài)VMD分解算法是一種完全非遞歸信號分解算法，它可有效避免EMD等算法產(chǎn)生的模態(tài)混淆和端點效應問題，得到清晰中心頻率和IMF分量，是比較先進的信號分解算法。

4) 本文提出的基于缸蓋振動信號相對頻譜能量矩和優(yōu)化概率神經(jīng)網(wǎng)絡的柴油機氣門間隙故障診斷方法能夠有效提高故障診斷正確率，是柴油機故障診斷領域的有益嘗試。本方法僅在4135四缸四沖程柴油機進行了實驗驗證，在其他型號規(guī)格柴油機的適用泛化性上還需要進一步的實驗驗證。