基于声信号分形特征的柴油机故障在线诊断系统研究

2018-08-14杨涛

船电技术 2018年7期

杨涛

杨涛

（中国人民解放军65056部队，辽宁铁岭 211002）

分析了柴油机声信号的分形特征，将标度曲线的无标度区域局部斜率作为特征关联维数，用来判别柴油机的工作状态。利用LabVIEW平台开发了在线故障诊断系统，给出了关联维数的计算流程，并以东风4135四缸直喷式柴油机作为对象进行试验，分析了四种工况下柴油机声信号的局部斜率特征，建立了关联维数特征库。

柴油机故障诊断声信号分形特征 LabVIEW

0 引言

目前，柴油发电机组在远离大电网的偏僻地区仍是唯一的供电电源，或者作为重要供电目标的备用电源，有着广泛的应用。当采用柴油机组供电时，如果机组出现故障，系统将面临停电危险，这对一些供电连续性要求较高的场合影响巨大。而柴油机作为柴油发电机组的动力源，保持其正常运转是维持供电的前提，因此在线对柴油机的故障进行诊断预判对保持柴油机正常运转有重要意义。

1 柴油机的故障诊断方法

柴油机是一种往复机械，其内部结构复杂，运动学、动力学形态多变，其故障一般伴随着机械部件的工作不正常产生。振动分析法是目前应用较为广泛的柴油机故障诊断方法，它是通过分析柴油机的振动信号从而判断柴油机是否故障。但其需要安装大量的传感器，并且长时间工作后这些传感器受到柴油机工作震动的影响容易产生偏移，测量结果得不到保证[1]。

柴油机工作震动的同时往往发出强烈的声音，一些经验丰富的现场工作人员往往能够通过这些声音的不同来判断柴油机的工作状态，但是人对声音的感知判别容易受到外界的干扰，其结果依赖于个别经验，难以得到精准的结论。实际上，声音确实能提供柴油机运行状况的丰富信息，能够反应出柴油机内部机械部件的工作状况，而且具有测量方便灵活，可适用于高温、高湿、有毒等场合，易于实现无损检测等优点。

2 声信号的分形特征分析

柴油机声音信号非常复杂，包含大量系统的特征。用传统的线性信号处理方法已不能满足信号处理的需要，分形理论的发展为非线性信号处理提供了更为有效的手段[2]。

2.1 主分量分析法判别分形特征

对时间序列(1,2, ... ,x)进行相空间重构，得到重构矩阵为：

计算式(1)的协方差矩阵为：

以为轴，以ln(λ/)为y轴得到的图就是主分量谱图。

以随机白噪声信号、标准分形信号（Lorenz信号）、柴油机声音信号为例分别做出主分量谱图，如图1所示。

由图可知，白噪声信号与Lorenz信号、柴油机声音信号的主分量分布之间存在显著的差异：白噪声的主分量谱是一条与x轴接近平行的直线，这是因为白噪声是随机信号，各个主分量所占的比重是相同的；而Lorenz信号由于各个主分量所占比重不同，第一主分量占比重最大，第二次之，依此类推，所以它的主分量谱则是一条斜率为负的直线。因此通过主分量谱的方法就可以判别出信号是否为分形信号。同样可以观察到柴油机声音信号的主分量谱也是一条近似斜率为负的直线，说明柴油机声音信号具有分形特性。

图1 不同信号的主分量谱图

2.2 柴油机声信号的分形特征提取

关联维数主要用于定量刻画机械设备的非线性行为，它不仅可以作为状态监测、识别和分类的重要依据。

垫片式转轮静平衡试验工具是通过调整垫片厚度改变转轮重心高度，进而调整工具灵敏度的静平衡试验工具。通过试验来计算转轮的不平衡矩大小，再在上冠外圆钻孔或再灌铅进行配重，反复进行试验和配重，直到转轮的不平衡矩能满足要求，从而制造出合格的转轮。

对测得的时域声音序列(1,2, ... ,x)进行相空间重构，假设重构相空间的个数为、嵌入维数为、时间延迟为、时间序列点数为，得到重构矩阵，表达式同式(1)。

当→0，→∞时，()的饱和值就是关联维数D，可由下式求出

一般情况下，实际采样的信号与理想的分形总有一定的偏差，所以并不能在所有的尺度上都满足分形特征，能够很好满足分形特征的一段，称之为无标度区间。画出标度曲线lnr~lnC(r)，即双对数曲线，取标度线中的线性度最好的一段直线部分作为无标度区间，通过最小二乘法拟合直线，直线的斜率就是所求的关联维数[3][4]，如图2所示。

图2 双对数曲线

2.3 声信号的小波阈值降噪

实验中或现场采集到的信号不可避免的会受到噪声干扰，噪声的存在会直接影响到关联维数的计算结果。一个含噪声信号的基本模型如下：

其中，()为真实信号，()为噪声，为噪声强度，()为含噪声的信号。

3 在线故障诊断系统设计

3.1 系统结构

以LabVIEW软件为平台，利用MATLAB脚本编程，开发了柴油机故障在线诊断系统。系统通过实时采集柴油机工作时的声音，转化为数字信号输入，进行降噪处理，计算信号的关联维数，将关联维数作为柴油机故障诊断的特征，与特征数据库进行匹配诊断柴油机状态。系统主要包括声音信号采集、信号处理、故障特征提取、故障诊断四大部分。基本结构如图4所示。

3.2 硬件设计

系统硬件部分主要包括声音传感器、数据采集卡、工控机，其结构如图5。

数据采集卡使用计算机声卡。计算机声卡可对音频信号实现双声道16位、高保真的数据采集，最高采样率可达44.1 kHz，具有较高的采样频率与精度，而音频范围为20 Hz-20 kHz，满足柴油机声信号的量化精度和采样率。另外，LabVIEW中提供了一系列使用与声卡有关的接口函数，可以访问、采集缓冲区中任意位置的数据，开发灵活方便，满足实时采集的需要。

工控机采用研华品牌，该种工控机能在恶劣的环境中保证系统的稳定运行，并能承受环境的高（低）温、振动、电磁干扰、潮湿、粉尘等不利因素，适合在柴油机房使用。

3.3 软件设计

系统能够实现对柴油机声音信号采集、小波降噪、归一化、计算关联维数、诊断显示的功能。软件界面及G语言代码结构如图6所示，包括声音信号采集、信号预处理、故障特征提取、故障诊断四个部分。

(a)软件界面

(b)G语言代码结构

图6 软件结构图

故障特征提取的关键是关联维数的计算，关联维数的计算非常复杂，其中有大量矩阵向量运算，调用MATLAB进行计算将极大的提高准确率和运行速度。计算流程如图7所示。

4 试验分析

试验以东风4135AD四缸直喷式柴油机在工作过程中的声音信号为采集对象，采样频率设为22.1 kHz，设定了三种转速，分别为800 r/min、1300 r/min、1500 r/min。通过模拟第一缸不供油和调整第一缸进气门的气门间隙的方法共设计了三种故障，分别为：第一缸不工作，第一缸进气门间隙小（正常为0.25～0.3 mm，调整为0.1 mm），第一缸进气门间隙大（调整为0.5 mm）。采集时采用多点测量，并且所有的数据均在柴油机无负载的情况下测得。不同转速、不同测点，每种工况都采集了10组数据，每组数据取2000个点。

十组数据的局部斜率如图8所示，可见柴油机声音信号的无标度区间（图中标注处）非常明显，并且不同组别数据的无标度区间近似相同，它们的局部斜率在无标度区间里也基本重合，反映出在同一测点、同一工况下十组数据具有同样的关联维数。