柴油機振動信號時域同步平均方法研究

柴油機振動信號時域同步平均方法研究

在操作過程中，發(fā)動機的工作周期被認為是一定的循環(huán)，因此振動信號也具有一定的循環(huán)周期。但柴油機缸內燃燒過程是一個復雜的物理化學過程,沒有2個工作循環(huán)是完全相同的,表現(xiàn)在柴油機的激振力上也并不完全相同;因此,其振動信號表現(xiàn)相差較大,即具有循環(huán)波動性,表現(xiàn)在作用時間、頻率成分和振動強度方面,分別稱為時間波動特性、頻率波動特性和強度波動特性。在對柴油機振動信號進行分析處理和特征提取時,要充分考慮柴油機循環(huán)波動性的影響。減小循環(huán)波動性影響的有效方法就是循環(huán)平均。筆者采用同步平均方法對柴油機振動信號進行處理,以減小循環(huán)波動性影響,并提高信噪比。1隨機誤差理論分析同步平均是處理循環(huán)平穩(wěn)信號的重要方法,可有效地減小循環(huán)波動性影響以及隨機噪聲的干擾。根據(jù)柴油機振動信號的物理性質,用如下隨機模型來描述振動信號:x(t)=p(t)+xT(t)+n(t)?(1)x(t)=p(t)+xΤ(t)+n(t)?(1)式中:x(t)為監(jiān)測的隨機振動信號,E{x(t)}=p(t);p(t)為確定的振動信號(柴油機整體振動特征);xT(t)為內部沖擊力激起的振動;n(t)為背景噪聲。假定柴油機振動信號具有固定周期T,p(t)也就是信號的一階循環(huán)平穩(wěn)性。設信號x(t)中的周期分量xT(t)某相位處幅值上疊加的隨機噪聲n(t)的標準差為σ,當對該相位處N個幅值相加平均時,由隨機誤差理論可知:在N→∞時的算術平均值即為真值,為該相位處xT(t)的真正幅值,而隨機誤差為零,即隨機噪聲幅值在相加平均中相互抵消,從而消除了噪聲干擾。通常N為有限值,因此求出的平均值相對真值仍有偏差,用標準差S表示,而S與σ的關系為S=σN√?(2)S=σΝ?(2)即相加平均后幅值的離散度比相加平均前隨機噪聲引起的幅值離散度減小N??√Ν,即信噪比提高N??√Ν。2多個循環(huán)的數(shù)據(jù)長度一致性時域平均是信號增強的重要方法之一,但該方法要求分段信號長度一致,起始點在時域上對齊。由于柴油機工作過程不穩(wěn)定和燃燒過程的隨機性變化,不同工作循環(huán)的轉速不一定相同,因此在相同的信號采樣頻率下截取的一個工作循環(huán)內的數(shù)據(jù)長度不一致;因此需要通過適當方法消除這種轉速影響。多抽樣率分析是解決這一問題的較好方法,其基本原理如下。一個標準工作循環(huán)信號數(shù)據(jù)長度為L,如另一循環(huán)的信號長度M≠L,可先進行L倍的插值,再進行M倍的抽取,使得多個循環(huán)的數(shù)據(jù)長度一致。插值最簡單的辦法是在相鄰的2個點之間補L-1個零。設插值后的信號為v(n),則v(n)={x(m/L),0,m=0,±L,±2L,?；其他。(3)v(n)={x(m/L),m=0,±L,±2L,?；0,其他。(3)記x(n)、v(n)的DTFT分別為X(ejωx)、V(ejωv),則V(ejωv)=∑m=?∞∞v(m)e?jmωv=∑m=?∞∞x(m/L)e?jmωv?(4)V(ejωv)=∑m=-∞∞v(m)e-jmωv=∑m=-∞∞x(m/L)e-jmωv?(4)由于ωv=ωxLωv=ωxL,所以V(ejωv)=X(ejLωv)=X(ejωx)?(5)V(ejωv)=X(ejLωv)=X(ejωx)?(5)這說明V(ejωv)在(-π/L～π/L)內等于X(ejωx),等于將X(ejωx)作了周期壓縮,即在頻域上產生多余的映像,所以在插值后要用低通濾波器去掉多余的映像。通常使用如下低通濾波器即可:H(ejω)={L,0?|ω|≤π/L;其他。(6)Η(ejω)={L,|ω|≤π/L;0?其他。(6)抽取最簡單的方法是將每M個點中抽取一個。然而,依據(jù)采樣定理,當新的采樣率低于原信號的頻寬的2倍時,將會發(fā)生混疊,因此抽取之前必須先對信號作低通濾波,壓縮其頻帶,然后再抽取。低通濾波器應滿足H(ejω)={1,0?|ω|≤π/M;其他。(7)Η(ejω)={1,|ω|≤π/Μ;0?其他。(7)由此通過插值和抽樣,可使多個循環(huán)的數(shù)據(jù)長度一致。為得到更好的效果,可增加平均的次數(shù)。3發(fā)動機振動信號的同步平均方法3.1不同工作循環(huán)曲線對比圖1是在某型柴油機上測量的一個工作循環(huán)內的汽缸蓋振動信號及其自功率譜。圖2是對5個工作循環(huán)的柴油機汽缸蓋振動信號按采樣序列點進行時域同步平均的結果。在多抽樣率分析時采用了3次樣條插值方法。由圖1,2的頻譜對比可看出:高頻的隨機噪聲干擾得到抑制,從而提高了信噪比。3.2彈簧性振動信號的同步平均對于大多數(shù)振動信號來說,都是以采樣時間為時間信息,但實際上該信息對于柴油機的特征提取意義并不大。對于柴油機這種往復機械,一般都以曲軸轉角劃分柴油機的周期運行過程,柴油機的內部激振力也是與曲軸轉角θ相對應,這就決定了振動信號的特征與曲軸轉角是一一對應的。因此,采用曲軸轉角作為時間信息更能建立柴油機振動信號和對應部件之間的關系,對柴油機振動信號分析處理更有實際意義。由此,式(1)可轉化為x(θ)=p(θ)+xT(θ)+n(θ)。(8)x(θ)=p(θ)+xΤ(θ)+n(θ)。(8)經過信息域的轉化和角度信號的離散化,即可進行柴油機振動信號的同步平均,由此可得到經過平均的一個周期信號,同時去除信號中的確定成分p(θ),就可得到反映柴油機激振力的振動信號xT(θ)。柴油機的振動信號與角度信息一一對應,這樣便能提供更多的信息,有利于進行狀態(tài)識別。圖3是對5個工作循環(huán)的柴油機氣缸蓋振動信號按曲軸轉角進行角域同步平均的結果,在多抽樣率分析時采用了3次樣條插值方法。將圖3和圖1,2的頻譜進行對比可以看出:角域平均后的振動信號中高頻的隨機噪聲干擾得到抑制,而中、低頻成分幅值增強,由此提高了信噪比。3.3信號總功率和信噪比為比較上述2種平均方法的優(yōu)劣,通過計算低頻段的功率比來分析信噪比。設PL為信號頻譜中頻率低于2kHz的信號功率;PT為信號總功率,則定義功率比為式中:信號功率P按式(10)計算。式中:G(fn)為自功率譜密度函數(shù);Δf為頻率分辨率;fn為離散頻率,fn=nΔf;N為自功率譜的長度。經計算,上述2種信號平均方法的信噪比如表1所示。由表1可以看出:采用按曲軸轉角的角域同步平均法的信噪比要高于按采樣序列的時域同步平均法。所以,在柴油機振動信號分析時宜采