基于压缩小波变换的柴油机失火故障诊断

贾翔宇，贾继德，韩佳佳，任 刚

(1.军事交通学院 研究生管理大队，天津300161； 2．蚌埠汽车士官学校 装备技术系，安徽 蚌埠 233011； 3.军事交通学院 军用车辆系，天津 300161)

● 车辆工程 Vehicle Engineering

基于压缩小波变换的柴油机失火故障诊断

贾翔宇1，2，贾继德3，韩佳佳1，任 刚1

(1.军事交通学院 研究生管理大队，天津300161； 2．蚌埠汽车士官学校 装备技术系，安徽 蚌埠 233011； 3.军事交通学院 军用车辆系，天津 300161)

为有效提取失火故障特征，准确诊断失火故障，提出一种基于压缩小波变换(SWT)的柴油机失火故障诊断方法。将SWT与短时傅里叶变换(STFT)、连续小波变换(CWT)、魏格纳-维尔分布(WVD)、平滑伪魏格纳-维尔分布(SPWVD)、希尔伯特-黄变换(HHT)对柴油机缸盖振动信号进行分析对比，证明它具有精细描述振动信号变化的能力，进一步应用该方法对于柴油机失火故障信号进行时—频分析，提取柴油机失火故障特征频带，最终根据特征频带能量在各缸工作区间的变化，实现柴油机失火故障的准确诊断。

柴油机；失火故障诊断；压缩小波变换；振动信号

柴油机失火故障是指单个或多个汽缸由于燃油不足、汽缸密封不良或者其他原因造成的燃烧不良或者无法燃烧的现象[1]。失火故障容易导致柴油机动力性下降、燃油经济性变差、可靠性降低和污染物排放增加等不良影响[2]，对于柴油机失火故障的监测与诊断具有非常重要的意义。

柴油机缸盖振动信号与缸内燃烧状态关系密切，可以作为缸内燃烧状态监测诊断的分析信号[3-5]，然而该信号是由不同零部件或不同激励源激发的信号叠加耦合而成的，具有强烈的非平稳周期循环特征[6]。若要准确地提取柴油机失火故障特征，需要行之有效的时—频分析方法。

单独从时域或频域可以获得平稳信号的信息特征，然而，无法准确地描述柴油机强烈的非平稳信号变化[7]。近年来，以短时傅里叶变换(short time fourier transform, STFT)、连续小波变换(continuous wavelet transform, CWT)、魏格纳-维尔分布(wigner-ville distribution, WVD)、平滑伪魏格纳-维尔分布(smoothing pseudo wigner-ville distribution, SPWVD)、希尔伯特-黄变换(hilbert-huang transform, HHT)等为代表的时—频分析方法不断涌现，联合时间与频域来描述非平稳信号的变化，一定程度解决了柴油机失火故障特征提取难题，然而，仍然存在分辨率低或干扰项影响等缺陷[8]。

压缩小波变换(synchronized wavelet transform，SWT)是由Daubechie等[9]提出的一种时—频挤压与重排方法，该方法时—频分辨率高、可以精细地刻画信号的时—频特征；同时，通过对信号的时—频重构，可以大幅降低噪声干扰[10]。

为验证SWT对于柴油机振动信号的分析效果，将SWT与STFT、CWT、WVD、SPWVD、HHT对柴油机缸盖振动信号进行时—频分析对比，证明该方法是一种适用于柴油机振动信号的时—频分析方法。

1 SWT基本原理

SWT以小波变换为基础，利用同步压缩方法，根据时间—尺度平面中各元素模的大小，对时间—尺度平面的能量进行重新分配，最后通过特殊的映射将时间—尺度平面转化为时间—频率平面，获得频率曲线更加集中的时—频表达[11]。

对单一信号s(t)=Acosωt进行连续小波变换可得

(1)

如果母小波的主频ξ=ω0，则理论上其小波系数谱应该集中在尺度a=ω0/ω上。实际得到的小波系数谱总是在尺度方向扩散，聚焦效果不理想，从而使时—频图变得模糊。虽然小波系数在尺度方向上存在扩散，但其相位保持不变。因此针对小波系数Ws(a,b)，计算其瞬时频率：

(2)

式中arg(·)为复小波系数的相位。

通过计算瞬时频率，就可以把小波系数(a,b)投影到[Ws(a,b)，b]，这就是压缩小波变换的基本思想。对于离散情况，尺度坐标和频率坐标都是离散值(Δak=ak-ak-1，Δω=ωl-ωl-1)。因此压缩小波变换的表达式为

(3)

2 故障设置及信号采集

试验在WD615型柴油发动机上进行，该发动机的主要技术参数见表1。

表1 WD615柴油机主要技术参数

失火故障的模拟是通过各缸逐一控制喷油量来实现的。鉴于振动信号会随着传播距离的增大而衰减，倘若用单一传感器进行测取，虽然节约了成本，但势必会造成较远缸位的振动信号失真。经过大量的试验数据分析后，振动信号的获取采用两个振动传感器同时进行，分别安装于第1缸缸盖顶部及第6缸缸盖顶部。其中，第1缸缸盖顶部振动传感器用以探测第1、第2和第3缸振动信号；第6缸缸盖顶部振动传感器用以探测第4、第5和第6缸振动信号。在柴油机曲轴前端凸缘与硅油风扇之间安装一个霍尔式转速传感器，用以同步采集发动机转速信号，为后续信号分析提供参考。在第6缸缸内安装有压力传感器，用以监测第1缸压缩上止点的位置。

试验采用美国国家仪器公司(national instruments，NI)PXI数据采集系统。该系统配备PXIe-6363型32路模拟输入通道和PXIe-4499型16路同步采样模拟输入通道，能够满足多通道信号采集的基本要求。试验用到的其他器材还有Kistler-5018型电荷放大器、WS1-ZS-6型霍尔式转速传感器、603C01型ICP振动传感器。

调整柴油机转速稳定在800 r/min左右，分别测得第1缸至第6缸正常和失火时缸盖表面振动信号。试验采样频率为65 536 Hz，采样时间为2 s，采得数据总长度为131 072数据点。

3 振动信号分析对比

采集柴油机正常工作时缸盖振动信号，并基于第1缸缸盖振动传感器测点测得的数据进行分析，其时域波形如图1所示，频谱图如图2所示。从图1可以得到柴油机6个缸燃烧引起的缸盖冲击波形，其中，第6缸引起的振动冲击较大。

图1 振动信号波形

图2 振动信号频谱

图2显示缸盖振动信号在1 kHz、2 kHz、4.2 kHz和9 kHz有明显的能量峰值，主要能量集中在2.5～6 kHz。进一步应用STFT、CWT、WVD、SPWVD、HHT、SWT等方法对柴油机缸盖振动信号进行时—频分析，得到正常信号10 k以下的时—频分布图(如图3所示)。

从图中可以看出：STFT可以反映振动信号时—频特征的全貌，但是由于时—频分辨率较低，不能达到对非平稳振动信号精确描述目的；CWT一定程度地克服了STFT时—频分辨率单一的缺陷，但由尺度映射得到的频率存在一定的误差，很难显著提高时—频分辨率；WVD具有较高的时—频分辨率，但产生了大量的交叉干扰项，严重影响信号辨识；SPWVD通过对WVD的时间及频率方向加窗平滑处理抑制了交叉项干扰，但也造成了部分时—频信息特征丢失，降低了时—频分辨率；HHT具有很好的自适应性和较高的时—频分辨率，但出现了模态混叠现象，降低了时—频可读性；SWT在CWT的基础上，重新分配各尺度的发散能量，并将发散能量聚集在信号自身的频率范围，大幅削减了噪声干扰，极大提高了时—频分辨率，具有良好的时—频可读性。

(a)STFT

(b)CWT

(c)WVD

(d)SPWVD

(e)HHS

(f)SWT图3 振动信号时—频分析方法对比

4 基于压缩小波的柴油机失火故障诊断实例

由于SWT具有良好的时—频描述能力，以下采用SWT对柴油机失火故障时缸盖振动信号进行时—频分析，结果如图4所示。

当柴油机出现失火故障时，缸盖振动信号能量主要集中在2.5～6 kHz范围，相比柴油机正常工作时的振动信号，能量略向高处飘移，将该频段作为柴油机失火故障的特征频带。如图4(a)所示，第1缸出现失火故障时，曲轴转角0～120°CA范围的特征频带能量较小；同样，如图4(b)—(f)所示，第2—6缸分别出现失火故障时，所对应的特征频带能量较小，曲轴转角分别为480～600°CA(第2缸)、240～360°CA(第3缸)、600～720°CA(第4缸)、120～240°CA(第5缸)、360～480°CA(第6缸)。

(a)第1缸失火

(b)第2缸失火

(c)第3缸失火

(d)第4缸失火

(e)第5缸失火

(f)第6缸失火图4 柴油机失火故障时振动信号时—频特征分布

为准确分析柴油机失火故障时各缸能量下降情况，计算各缸工作区间特征频带能量占整个工作循环特征频带能量的百分比，结果见表2。表2说明，发生失火故障的缸位燃烧质量较差，相较于正常燃烧缸产生的能量较低，如设定合适的阈值即能实现柴油机失火故障缸位的判别。

表2 各缸特征频带能量占整个工作循环特征频带能量百分比 %

5 结 论

(1)通过缸盖振动信号的多种时—频方法对比分析，压缩小波变换具有较高的时—频分辨率和较好的消噪效果，且得到的时—频分布没有交叉干扰项和模态混叠等缺陷，非常适用于柴油机非平稳缸盖振动信号的时—频特征提取；

(2)根据压缩小波变换获得柴油机失火故障时缸盖振动信号的时—频分布，提取2.5～6 kHz为柴油机失火故障特征频带，通过监测特征频带能量在各缸工作区间的分布，即可精确定位失火缸位，实现柴油机失火故障的检测与诊断。

[1] 王子健.基于概率神经网络的发动机失火故障诊断[D].长春：吉林大学,2016.

[2] 宫唤春,徐胜云,薛冰,等.基于粗糙集的汽油机失火故障神经网络诊断[J].汽车工程师,2016(4):46-50.

[3] 杜宪峰,梁兴雨,李志勇.柴油机激励载荷与结构振动信号特征关系研究[J].小型内燃机与摩托车,2015,44(1):25-30.

[4] SHARMA A, SUGUMARAN V, DEVASENAPATI S B. Misfire detection in an IC engine using vibration signal and decision tree algorithms[J]. Measurement, 2014, 50(2):370-380.

[5] 常丽,杜宪峰.柴油机机体结构振动信号特征参数计算分析[J].内燃机工程,2015,36(3):113-116.

[6] 贾继德,葛同民,杨万成,等.基于非平稳周期循环特征增强的柴油机失火故障诊断研究[J].内燃机工程,2013,34(1):67-70.

[7] 牟伟杰,石林锁,蔡艳平,等.基于EMD-WVD与LNMF的内燃机故障诊断[J].振动与冲击,2016,35(23):191-196.

[8] 吴春志,贾继德,姜斯平.发动机振动信号时频分析方法比较[J].军事交通学院学报,2016,18(4):35-40.

[9] DAUBECHIES I, LU J F, WU H T. Synchrosqueezed wavelet transforms: an empirical mode decomposition-like tool[J]. Applied and Computational Harmonic Analysis, 2011, 30(2): 243-261.

[10] SYLVAIN M, VALERIE P. On the mode synthesis in the synchrosqueezing method[C].IEEE，2012:1865-1869.

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(编辑：张峰)

Misfire Fault Diagnosis of Diesel Engine Based on SWT

JIA Xiangyu1，2, JIA Jide3, HAN Jiajia1, REN Gang1

(1.Postgraduate Training Brigade, Military Transportation University, Tianjin 300161, China;2．Equipment Technology Department, Bengbu Automobile NCO Academy, Bengbu 233011， China;3.Military Vehicle Department, Military Transportation University, Tianjin 300161, China)

In order to extract the characteristics of misfire fault effectively and diagnose the misfire fault accurately, the paper firstly puts forward a misfire fault diagnosis method of diesel engine based on SWT (synchronized wavelet transform). By analyzing and comparing vibration signals of cylinder head of diesel engine with STFT (short time Fourier transform), CWT (continuous wavelet transform), WVD (Wigner-Ville distribution), SPWVD (smoothing pseudo Wigner-Ville distribution), and HHT (Hilbert-Huang transform), it proves that SWT has a fine description for vibration signal. Then, it analyzes the time-frequency of misfire signal with this method and extracts the characteristic frequency band of misfire fault of diesel engine. Finally, it realizes the accurate diagnosis of misfire fault of diesel engine according to the change of characteristic band energy in the working range of each cylinder.

diesel engine; misfire fault diagnosis; SWT (synchronized wavelet transform); vibration signal

2017-02-19；

2017-03-17． 作者简介： 贾翔宇(1987—)，男，硕士研究生； 贾继德(1962—)，男，教授，硕士研究生导师．

10．16807/j.cnki.12-1372/e.2017.07.008

TK421.24

A

1674-2192(2017)07- 0031- 05