基于质心广义力监测的发动机故障诊断新方法

《机械工程学科发展战略报告(2011—2020)》将重大产品和重大设施运行的可靠性、安全性和可维护性关键技术列为重要的研究方向[1]，而发动机作为工程机械的心脏，其性能的好坏直接关系到工程机械整个系统运行的动力性、经济性、可靠性和安全性。随着发动机自动化程度的不断提高、工作性能的不断完善，其结构也变得越来越复杂，工作条件也十分恶劣，发生故障的可能性大大增加，诊断难度也越来越高。为确保发动机安全运行，提高其可靠性和安全运转率，必须不断提高对发动机的运行状态监测和故障预测与诊断能力，在故障发生的早期就把它排除，防止其继续发展造成更大的损失。因此，如何在不拆检的情况下，迅速准确地判断出故障的类型和位置，是目前发动机故障诊断研究的重点和难点。

实现发动机运行状态监测、故障预测与诊断的前提是选取合理的监测和分析对象，以便在发动机运行动态信号中准确提取出故障征兆，因此监测对象必须对故障具有较高的敏感性、稳定性、唯一性和便易性：当故障产生时，监测对象的特征能够随之发生改变；环境和工况的改变不会影响其特征的变化；对应不同的故障，监测对象具有不同的特征；监测对象还应便于获取，能够在发动机的运转条件下直接测试。对于发动机状态监测来说，监测对象的测试和特征变化还应具有实时性的特点。发动机绝大部分故障的直接表现是在发动机质心广义力的变化方面。发动机质心广义力对故障的敏感度高，受外部环境与测试条件的影响较小，因此将发动机质心广义力作为状态监测与故障诊断的监测对象，对于完善发动机故障诊断方法具有重要的理论指导意义和实用价值。

虽然众多学者对发动机机械方面的故障诊断进行了研究，其发展依然较缓慢，至今仍没有一套通用的诊断系统可应用于实际。目前，这方面的故障诊断技术手段以性能参数分析技术、油液分析技术、噪声分析技术以及振动诊断技术为主[2-5]，其中以振动诊断技术的研究为热点。性能参数分析技术只能对有限的功能状态进行监测，在故障早期预警与故障精确诊断方面存在缺陷；油液分析技术对传感器等硬件的依赖度较高，分析结果有一定的滞后性，精确判断故障部位的能力不足；噪声分析技术作为一种非接触式诊断技术，对机械设备特定部位的特定故障模式能够实现实时监测和准确诊断，但适用范围有限，均无法应用于发动机的实时在线监测。

振动分析法[6-10]通过测取发动机工作过程中缸盖或缸体的振动信号，并对其进行分析处理提取故障特征，得出振动信号特征参数，根据特征参数变化规律判断发动机的故障。

1996年，英国曼彻斯特大学GU等[11]在实验的基础上，得出柴油机喷油器的振动主要由针阀开启、落座时的撞击和高压燃油流动引起，他们通过在喷油器顶部或座上吸附振动传感器，采集振动信号，利用时频分析、包络分析，对上述参数进行估计，实现了燃油系统的故障诊断。SAMIMY等[12]利用时频分析方法研究了内燃机爆燃敲缸故障的诊断，采用?Choi-Williams?分布以减少交叉干扰项，使得不同工况下的时频分布区别更加明显，故障特征显著。1999年，刘世元等[13]利用发动机缸盖和喷油器、气门摇臂座、螺栓等部件的振动信号，着重分析了缸盖振动信号的时间特性和循环波动性，并提出了消除波动性的一些措施。2002年至2003年，中国科学技术大学的研究人员应用发动机振动信号对发动机故障诊断进行了较为深入的研究[14-16]，他们对发动机常见异响故障(活塞敲缸响、活塞销响、气门响、气门挺杆响、曲轴轴承响及连杆轴承响等)的产生机理进行了分析，主要采用时域法和频域法对发动机表面振动信号进行分析，并给出了发动机常见故障信号的特征提取和识别方法。2006年，文献[17]采用倒频谱法基于缸盖表面振动加速度信号对缸内压力进行了重构，即根据已知的振动加速度信号和缸内压力信号获得系统的传递函数,基于传递函数实现缸内压力的重构。赵纪元等采用实验的方法，从缸盖系统所受的激励和响应两方面进行分析，指出缸盖系统最主要的激励力是气门落座冲击和气体压力，利用缸盖响应高频部分能量的变化来检查排气门漏气故障，取得了较为满意的结果。2009年，MERKISZ等[18]指出，在活塞运动方向上的燃烧时段,机体的振动加速度信号对燃烧激励最为敏感,发生失火故障时,燃烧时段振动加速度信号幅值明显减小,利用活塞运动方向上的机体振动加速度信号的幅值变化可实现失火故障检测。2012年，BARELLI等[19]直接测试缸盖表面的振动加速度信号，利用离散小波变换和巴什瓦定理分析加速度信号的能量分布诊断缸内燃烧故障。2013年，杜灿谊等[20-21]基于缸盖振动加速度信号的振幅波动，监测发动机失火故障，以缸盖振动时域信号冲击，监测配气机构气门间隙过大和凸轮轴承松脱等故障。2014年，SHARMA等[22]提取缸体振动加速度信号，计算信号的样本标准差、样本方差、峭度等统计特性，通过多种决策树算法筛选信号特征，区分发动机正常与失火故障。

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