张进杰 常 坤 刘峰春 程贵健 魏琨竺 茆志伟*

(1.北京化工大学 发动机健康监控及网络化教育部重点实验室, 北京 100029； 2.中国北方发动机研究所(天津),天津 300400； 3.大庆石化公司炼油厂, 大庆 163700； 4.西安现代控制技术研究所, 西安 710065)

引 言

发动机气门间隙的主要作用是为气门组件受热膨胀预留空间，防止出现因气门组件受热变形而导致的进排气效率降低甚至漏气现象，进而对机组性能造成负面影响。因此，合理设置气门间隙对发动机保持良好的动力性能具有重要意义[1]。目前，针对柴油机气门状态的监测大都是通过对缸盖振动信号的分析诊断实现[2-4]，而缸盖振动信号属于典型的非平稳、非线性振动信号，信噪比低、处理难度大、故障信息难以捕捉，常用的频谱分析较难揭示该类信号的局部特征。

研究者们对非平稳、非线性信号的处理方法进行了多方面的研究，逐渐形成了相对完善的信号处理算法体系，如小波变换(WT)、局部均值分解(LMD)、希尔伯特-黄变换(HHT)、经验模态分解(EMD)等，广泛应用于设备故障诊断领域。结合上述数据处理方法，针对气门间隙异常故障，研究人员提出了多种故障诊断方法。牛家骅[5]应用集合经验模态分解(EEMD)相关系数法提取缸盖振动信号特征向量，结合支持向量机实现了包括气门间隙异常故障在内的多种故障识别；曹龙汉等[6]利用小波变换提取气门振动信号中的故障特征，建立了优化支持向量机的柴油机气门间隙故障诊断模型；王立勇等[7]通过Hilbert边际谱和边际能量谱进行故障特征提取，从而实现了气门间隙异常故障的诊断。……