張 衡，張鵬濤，姜國(guó)朋

（濰柴動(dòng)力股份有限公司，山東 濰坊 261061）

0 引言

發(fā)動(dòng)機(jī)是汽車的核心動(dòng)力系統(tǒng)，發(fā)動(dòng)機(jī)性能的好壞直接決定了汽車的工作狀態(tài)。柴油機(jī)工作過(guò)程非常復(fù)雜，燃燒多變，失火故障很容易發(fā)生[1-2]。柴油機(jī)的失火會(huì)導(dǎo)致燃燒效率降低、振動(dòng)加劇、輸出扭矩下降，甚至?xí)斐汕S的變形或疲勞破壞[3-5]。

失火故障診斷過(guò)程中，特征提取和模式識(shí)別是兩個(gè)重要環(huán)節(jié)[6-8]。賈繼德等[9]提出了一種基于小波和深度置信網(wǎng)絡(luò)的柴油機(jī)失火故障診斷方法，提高了失火故障診斷準(zhǔn)確率。劉鑫等[10]針對(duì)傳統(tǒng)的診斷方法不僅參數(shù)獲取困難且原始信號(hào)易受噪聲污染導(dǎo)致準(zhǔn)確性較差的問(wèn)題，提出了一種基于灰度圖像紋理分析的二維故障特征提取模型，可以有效地降低噪聲污染，簡(jiǎn)化計(jì)算過(guò)程。

趙亮等[11]為了提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在發(fā)動(dòng)機(jī)失火故障診斷中的準(zhǔn)確率，提出了GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。不僅縮短了訓(xùn)練時(shí)間，而且故障診斷準(zhǔn)確率也大大提高。王東升等[12]設(shè)計(jì)了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的柴油機(jī)故障診斷識(shí)別系統(tǒng)，將柴油機(jī)振動(dòng)信號(hào)的頻率與能量的特征作為振動(dòng)信號(hào)的特征值，識(shí)別準(zhǔn)確率得到了明顯提高。胡杰等[13]針對(duì)基于曲軸瞬時(shí)角加速度的一般失火故障診斷算法能診斷失火故障，但未能有效區(qū)分故障模式的缺陷問(wèn)題，提出了一種做功時(shí)間和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的失火故障診斷算法，能夠有效識(shí)別不同失火故障模式和定位失火氣缸。

為了進(jìn)一步提高柴油機(jī)失火故障診斷的精度，本文基于柴油機(jī)轉(zhuǎn)速信號(hào)，采用頻域分析法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對(duì)柴油機(jī)的單缸失火、兩缸失火及瞬態(tài)狀態(tài)失火故障進(jìn)行了研究。

1 基于頻域分析的失火故障特征提取

對(duì)于四沖程的柴油機(jī)來(lái)說(shuō)，作用在單缸曲軸上的力所產(chǎn)生的切向力矩如下：

式中：Mg為氣體力矩；Mj為往復(fù)慣性力矩；v為諧次，也稱階次(v=0.5,1,1.5,2,2.5,…)；ω為曲軸角速度；φv為初相角；Mg0和Mgv分別為零諧次和v諧次下的幅值；mj為往復(fù)慣性質(zhì)量；R為曲軸半徑；λ為曲軸半徑與連桿長(zhǎng)度之比；t為時(shí)間。

氣體激勵(lì)力在曲軸上產(chǎn)生的切向力的簡(jiǎn)諧次數(shù)v是從0.5階開始計(jì)算的，這是因?yàn)閷?duì)于四沖程發(fā)動(dòng)機(jī)來(lái)說(shuō)，每缸的做功周期為發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)兩圈，即氣體激勵(lì)力的基本變化周期為發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)兩圈的時(shí)間，因此其基本頻率為ω2，為表達(dá)方便，將1/2乘到階次中。

如果將作用在第一缸曲拐上的v階激勵(lì)力矩寫作：

那么作用在第i缸曲拐上的v階激勵(lì)力矩為：

式中：θi為第i缸與第一缸的發(fā)火間隔角。

通過(guò)以上分析可得六缸四沖程發(fā)動(dòng)機(jī)的各諧次激勵(lì)力矩矢量如圖1所示。

圖1 六缸四沖程發(fā)動(dòng)機(jī)的各諧次（≤3）激勵(lì)力矩矢量

通過(guò)離散傅里葉變換可以進(jìn)行轉(zhuǎn)速信號(hào)頻域分析如下：

式中：n為隨曲軸轉(zhuǎn)角變化的均布采樣點(diǎn)，本文中為飛輪齒盤每個(gè)齒的位置；ω（n）為采樣點(diǎn)n處的瞬時(shí)轉(zhuǎn)速；N為齒數(shù)；k為諧次，k=0,1,…,N-1；Ω（k）為離散傅里葉變換結(jié)果；j為復(fù)數(shù)。

在軸系振動(dòng)信號(hào)分析中，采用諧次（也叫做階次、階比）來(lái)表式振動(dòng)頻率與軸頻（轉(zhuǎn)軸的旋轉(zhuǎn)頻率）的比值，并以諧次作為橫坐標(biāo)，將有利于對(duì)比分析不同轉(zhuǎn)速下的轉(zhuǎn)速信號(hào)波動(dòng)規(guī)律。

2 基于頻域特征的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷方法

主要利用0.5～2.5諧次的幅值信息和0.5諧次的相位信息再結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法進(jìn)行診斷。整體結(jié)構(gòu)采用3層判斷模式，如表1所示。

表1 診斷算法總體結(jié)構(gòu)

由于正常工況以及部分失火工況的相位信息混亂，因此ANN-1部分只采用幅值作為故障特征。具體實(shí)施時(shí)，將0.5～2.5諧次幅值分別與3諧次做比值，進(jìn)行數(shù)據(jù)的歸一化，然后再用作輸入數(shù)據(jù)。ANN-2部分通過(guò)0.5諧次的相位信息進(jìn)行單缸失火、連續(xù)兩缸失火和間隔一缸的兩缸失火的故障缸定位，通過(guò)1諧次相位進(jìn)行間隔兩缸的兩缸失火故障缸定位。ANN-3部分將采用與第一部分相同的故障特征對(duì)單缸失火的程度進(jìn)行評(píng)估。

3 失火故障分析

通過(guò)將某缸供油系數(shù)調(diào)整為0即可實(shí)現(xiàn)單缸失火故障設(shè)置。為保證方法的適用性，故障設(shè)置涵蓋了較大范圍的轉(zhuǎn)速和負(fù)荷區(qū)間：800～2000 r/min，空載至300 N?m。

通過(guò)式（5）可計(jì)算柴油機(jī)每個(gè)做功周期內(nèi)轉(zhuǎn)速信號(hào)各諧次的信息。以1000 r/min、150 N?m工況為例，如圖2所示，失火前后主諧次（3諧次）幅值變化很小，非主諧次的幅值明顯上升，而且非主諧次變化主要集中于0.5～2.5諧次。因此將主要針對(duì)0.5～3諧次展開分析。

圖2 正常與單缸失火工況前6諧次轉(zhuǎn)速幅值對(duì)比

通過(guò)對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析，可獲得失火引起轉(zhuǎn)速幅值與相位變化的部分規(guī)律。為了更好地表示幅值和相位的特征，采用極坐標(biāo)圖，圖3所示為空載工況下發(fā)動(dòng)機(jī)正常和單缸失火狀態(tài)下的頻域分析結(jié)果（0.5～3諧次）。結(jié)果表明，在幅值方面，相比于正常情況下的工況，失火故障為單缸時(shí)，前5個(gè)諧次幅值均增大。在相位方面，正常工況和故障工況的主諧次相位一致，均落于180°±30°的范圍內(nèi)，這滿足圖3（f）中6個(gè)缸激勵(lì)力相位一致的規(guī)律；其他諧次雖然相位間隔一致性變差，但仍然有一定程度的相似，例如各諧次下的相位數(shù)量符合理論結(jié)果，且相位變化仍按照點(diǎn)火次序進(jìn)行；在某些諧次下工況數(shù)據(jù)點(diǎn)沒(méi)有集中在圖的中心處，例如圖中的2諧次，出現(xiàn)了整體的偏移，可見這不是失火故障引起的，可能是由于慣性力等發(fā)動(dòng)機(jī)內(nèi)在的影響因素引起的。這里提及的這些規(guī)律均可作為故障診斷的故障特征。

圖3 空載工況下發(fā)動(dòng)機(jī)正常和單缸失火狀態(tài)下的頻域分析結(jié)果

為方便分析，這里根據(jù)兩缸失火特征的相似度將兩缸失火故障模式分為3類，即按照點(diǎn)火次序來(lái)說(shuō)：連續(xù)兩缸失火，間隔一缸的兩缸失火和間隔兩缸的兩缸失火，如圖4所示的1#5#缸、4#5#缸和1#6#缸失火分別為這3種模式中的一種。

圖4 兩缸失火模式

兩缸失火實(shí)驗(yàn)共設(shè)置了800～2200 r/min、空載至150 N?m的多個(gè)發(fā)動(dòng)機(jī)運(yùn)行工況。每個(gè)工況進(jìn)行不少于100個(gè)做功周期的采樣。如圖5所示，當(dāng)發(fā)生兩缸失火時(shí)，高于主諧次的各諧次幅值并未變的很大。

圖5 正常與兩缸失火工況前6諧次轉(zhuǎn)速幅值對(duì)比

空載工況下發(fā)動(dòng)機(jī)正常和兩缸失火狀態(tài)下的頻域分析結(jié)果如圖6所示，結(jié)果包含所有兩缸失火類型。當(dāng)連續(xù)兩缸失火時(shí)，見圖中的藍(lán)色標(biāo)識(shí)，0.5、1、2和2.5諧次的平衡狀態(tài)將被打破，但會(huì)對(duì)1.5和3諧次影響很小；當(dāng)間隔一缸的兩缸發(fā)生失火時(shí)，參考圖中紅色標(biāo)識(shí)，0.5、1、1.5、2和2.5諧次的平衡狀態(tài)將會(huì)被打破，3諧次受影響很小。但這里的幅值變化幅度在不同的諧次下表現(xiàn)出與連續(xù)兩缸失火工況不同的規(guī)律，例如0.5諧次下，由于連續(xù)兩缸失火時(shí)激勵(lì)力矢量合成幅值更大（連續(xù)兩缸為60°夾角，間隔一缸的兩缸為120°夾角），因此，連續(xù)兩缸失火的0.5諧次轉(zhuǎn)速波動(dòng)幅值更大；而在1諧次下，連續(xù)兩缸失火和間隔一缸的兩缸失火的失火相位夾角分別為120°和240°，這引起的幅值變化是相同的；當(dāng)間隔兩缸的兩缸發(fā)生失火時(shí)，參考圖中洋紅色標(biāo)識(shí)，1和2諧次平衡狀態(tài)被打破，而0.5、1.5、2.5和3諧次受影響很小。同樣由于失火缸激勵(lì)力的相位關(guān)系，此種失火工況引起的1、2諧次的幅值變化明顯大于前兩種失火狀態(tài)，也大于單缸失火工況。

圖6 空載工況下轉(zhuǎn)速不同諧次幅值和相位

從不同諧次的轉(zhuǎn)速波動(dòng)幅值來(lái)說(shuō)，不同模式的兩缸失火在0.5～2.5諧次下的幅值變化規(guī)律明顯的不同，因此，可以通過(guò)各諧次的幅值變化規(guī)律判斷兩缸失火故障。從相位信息看，首先仍然存在一些波動(dòng)很大的相位分布，例如正常工況的前5個(gè)諧次、間隔兩缸失火的0.5、2.5諧次等，這主要是因?yàn)檫@些諧次下曲軸受力為平衡狀態(tài)。對(duì)于幅值明顯增大的諧次，相位信息則較為清晰，例如連續(xù)兩缸失火的0.5諧次。其次，在輕載工況，一些諧次下的某一故障的分布要更加分散，這可能是由于氣體激勵(lì)力相對(duì)較小的緣故。此外，隨著轉(zhuǎn)速的升高，1、1.5、2和2.5諧次下，各個(gè)故障在圖中整體位置發(fā)生類似于一缸失火的移動(dòng)，看起來(lái)像是某種干擾力的影響在逐漸加強(qiáng)，分析認(rèn)為是慣性力的影響。要區(qū)分這些故障模式，需要整合這些特征，即擬合其中未知的潛在規(guī)律。將采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這種基于數(shù)據(jù)與統(tǒng)計(jì)規(guī)律的方法來(lái)進(jìn)行處理。

結(jié)果表明，在幅值方面，當(dāng)兩缸失火時(shí)，0.5～2.5諧次的平衡狀態(tài)將會(huì)發(fā)生變化，仍以0.5和1諧次幅值變化更大，規(guī)律性也更明顯；在相位方面，0.5諧次可用于連續(xù)兩缸的兩缸失火和間隔一缸的兩缸失火。

單缸一定程度失火一般為氣缸內(nèi)已經(jīng)形成燃燒，但缸內(nèi)壓力未達(dá)到預(yù)定值的現(xiàn)象。實(shí)驗(yàn)工況包括：1200 r/min、1500 r/min和1800 r/min，負(fù)荷為空載、100 N?m和200 N?m的工況，失火缸分別選擇1#缸和5#缸，供油系數(shù)設(shè)定為0、0.1、0.2、0.3、0.4、0.5、0.6、0.7、0.8、0.9、1，其中1為正常工況供油系數(shù)。其余工況供油系數(shù)設(shè)置為0.5，單缸失火，失火缸考慮了每個(gè)氣缸。由圖7的缸壓數(shù)據(jù)可見，供油系數(shù)為0.1～0.3時(shí)，通過(guò)缸壓曲線變化不大，因此不再列出結(jié)果。每個(gè)工況進(jìn)行不少于100個(gè)做功周期的采樣。不同噴油參數(shù)下的轉(zhuǎn)速曲線如圖8所示。

圖7 不同噴油參數(shù)下的缸壓曲線

圖8 不同噴油參數(shù)下的轉(zhuǎn)速曲線

4 結(jié)束語(yǔ)

本文基于柴油機(jī)轉(zhuǎn)速信號(hào)和缸壓振動(dòng)信號(hào)，通過(guò)對(duì)轉(zhuǎn)速信號(hào)進(jìn)行頻域分析，獲得了低諧次激勵(lì)力矩的矢量對(duì)轉(zhuǎn)速信號(hào)的影響規(guī)律，提出用極坐標(biāo)圖展示不同失火模式下的故障特征，實(shí)現(xiàn)了失火故障診斷。對(duì)于單缸完全失火、兩缸完全失火和單缸一定程度失火3種故障類型，設(shè)計(jì)了基于全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的3層次診斷網(wǎng)絡(luò)。通過(guò)驗(yàn)證結(jié)果表明，故障診斷模型能夠完全實(shí)現(xiàn)故障數(shù)據(jù)的識(shí)別，本文的工作可以為柴油機(jī)失火故障診斷設(shè)計(jì)提供一定的參考。