一种多缸柴油机燃烧故障的循环极坐标图诊断方法

摘要

本发明公开了一种多缸柴油机燃烧故障的循环极坐标图诊断方法，通过提取柴油机运行中曲轴转速信号的循环波动特征，实现柴油机各个气缸组燃烧故障状态的识别。该方法使用转速信号中的特定谐波分量作为标尺，对柴油机转速波动曲线中各气缸组的主要做功范围进行划分；计算柴油机单个运转周期中各气缸组主要做功范围内的转速波动均值作为各气缸组的做功评价指标，按照柴油机的发火顺序，将连续运行中各气缸组做功评价指标的循环波动差值以极坐标的排列形式构成循环极坐标图；根据循环极坐标图的畸变程度和畸变位置对柴油机燃烧故障的程度和位置进行识别，该诊断方法结果可靠，实时性好，是一种适用于多缸柴油机的可视化诊断方法。

说明书

技术领域

本发明属于柴油机故障诊断领域，具体涉及一种多缸柴油机燃烧故障的循环极坐标图诊断方法。

背景技术

柴油机自诞生以来，在人类生产生活中一直扮演着举足轻重的角色，一旦产生故障，会造成一系列的安全问题、经济问题和环境问题。简便而及时地发现柴油机的异常工作状态，防患于未然，是现代工业绿色生产、健康运行的客观需求。

在针对柴油机燃烧故障的诊断方法中，基于瞬时转速信号的诊断方法与基于振动信号、气缸压力信号和声发射信号的诊断方法相比较而言，具有简洁、准确、低成本等诸多优点。作为柴油机重要性能指标之一的瞬时转速信号，其波动特性和趋势反映了柴油机各气缸组的做功状态和整体运行的均匀一致性。在正常状态下，柴油机的各气缸组燃烧做功时会对曲轴产生基本一致的波动影响，虽不可能完全相同，但差异处在一个很小范围内，一旦其中某一个气缸组产生故障，就会对这种运行的一致性造成破坏而引起整体失衡，通过分析各气缸组做功时瞬时转速信号的循环波动特征及其变化趋势，就可以实现柴油机燃烧故障的识别与定位。

现有的基于瞬时转速信号的燃烧故障诊断技术大多需要充足的故障样本作为诊断基础，才可以利用制定阈值或者模式识别等方式来进行故障判别，这样的诊断方式往往面临程序繁琐、准确性差、只适用于单一机型、故障样本难以获取等技术难题，不利于工程上的技术实现。发明一种简单、可靠、通用性强的在线可视化诊断方法，对于该技术的实际应用与柴油机的视情维修具有很好的促进作用。

发明内容

本发明的目的在于克服上述不足，提供一种多缸柴油机燃烧故障的循环极坐标图诊断方法，该方法使用谐波标尺准确构造了柴油机各气缸组的做功评价指标，通过循环极坐标图的形式表示各气缸组做功评价指标在柴油机运行中的循环波动差值特征，根据循环极坐标图的形状畸变特征实现柴油机燃烧故障的识别与定位。

为了达到上述目的，本发明包括以下步骤：

步骤一，通过安装在柴油机曲轴飞轮端处的两个霍尔传感器与高速数据采集仪器采集曲轴的原始转速方波信号S_o和标记止点信号S_TDC；

步骤二，使用谐波标尺对柴油机转速波动曲线中各气缸组的主要做功范围进行划分；

步骤三，在划分的区域内构造各气缸组的做功评价指标，按照柴油机的发火顺序，将连续运行中各气缸组做功评价指标的循环波动差值以极坐标的排列形式构成循环极坐标图，根据循环极坐标图的畸变程度和畸变位置对柴油机燃烧故障的程度和位置进行识别。

所述步骤二中，使用谐波标尺准确构造了柴油机各气缸组的做功评价指标，通过将原始转速方波信号S_o转化为瞬时转速信号S_I，对瞬时转速信号S_I分别采用低通滤波和傅立叶带通滤波处理，获取转速波动信号S_o以及用于精确划分转速波动信号S_o中体现各气缸组主要做功范围的谐波标尺信号。

所述步骤二中，使用谐波标尺对柴油机转速波动曲线中各气缸组的主要做功范围进行划分的过程包括以下步骤：

第一步，根据原始转速方波信号S_o中各个波形周期之间的微小时间间隔Δt_i求取瞬时转速信号S_I，每个时间间隔内的平均转速的计算方法为：

${\mathrm{\Delta \omega }}_i=\frac{60}{N_t\times {\mathrm{\Delta t}}_i}$

其中，N_t为曲轴飞轮上的轮齿数；

第二步，采用低通滤波处理技术，去除瞬时转速信号S_I中的高频干扰项，得到有效的转速波动信号S_f，其截止频率f_p的设置方式如下：

f_p＝νf_c

其中，f_c为柴油机的转频，信号S_f中的最高简谐次数ν≥24；

第三步，采用傅立叶带通滤波技术提取转速波动信号S_f中的特定谐波分量S_h，将其作为一种精确划分转速波动信号S_f中柴油机各气缸组主要做功范围的标尺，该谐波标尺分量S_h的频率f_h计算方式如下：

$f_h=\frac{f_c{N}_c}{2}$

其中，N_c表示柴油机气缸组的数目，在柴油机为均匀发火形式时，单个气缸构成一个气缸组；而当柴油机为非均匀发火形式时，发火间隔较近的两个气缸合并为一个气缸组；

第四步，以标记止点信号S_TDC为参照，使用谐波标尺分量S_h对转速波动信号S_f进行划分，得到对应于每个气缸组主要做功范围T_c(i)内的转速波动值集合：

V_i＝[Δω_i(1),Δω_i(2),Δω_i(3),…,Δω_i(n_h)]^T，i＝1,2,…N_c

$n_h=\frac{N_t}{N_c}$

其中，n_h表示每个气缸组主要做功范围T_c内的数据点总量。

所述步骤三中，在划分的区域内构造各气缸组的做功评价指标，包括计算柴油机单个运转周期中各气缸组主要做功范围内的转速波动均值作为各气缸组的做功评价指标。

所述步骤三中，根据循环极坐标图在实时运行状态中的畸变程度和畸变位置对柴油机燃烧故障的程度和位置进行识别，步骤如下：

第一步，求取第i个气缸组主要做功范围T_c(i)内的转速波动值集合的均值作为该气缸组的做功评价指标C_i：

$C_i=\left(\underset{n=1}{\overset{n_h}{\Sigma }}{\mathrm{\Delta \omega }}_i\right(n\left)\right)/n_h,i=1,2,...N_c$

第二步，构造单个柴油机运行周期内的做功评价指标趋势集合D_d：

D_d(i)＝D_p(i)-min(D_p),i＝1,2,…N_c

其中，

$D_p={\left(\begin{array}{cccc}{C}_1& C_2& ...& C_{N_c}\end{array}\right)}^T$

第三步，计算柴油机运行状态中做功评价指标趋势集合D_d的循环波动差值集合D_c：

D_c(i)＝D_d^j(i)-D_d^k(i),i＝1,2,…N_c

其中，j、k分别表示两个不同的柴油机运转周期，它们之间为连续或间断；

第四步，以柴油机的发火时序为顺序，将循环波动差值集合D_c按照极坐标图的形式进行排列，从而得到循环极坐标图，根据运行过程中循环极坐标图的形状畸变特征来识别故障，形状的畸变起点用于故障气缸组的定位，其畸变程度用于判别燃烧故障的严重程度。

与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

1、本发明所使用的循环极坐标图诊断方法使用简便，无需繁琐的信号处理过程，诊断的结果直观易懂，便于实际工程应用；

2、本发明中所涉及的诊断方法无需建立典型的故障样本数据库作为参照，具备在柴油机运行条件下自主监测异常燃烧状态及其变化趋势的功能；

3、本发明采用瞬时转速信号中的谐波分量作为标尺，实现了各气缸组主要做功范围的精确划分及做功评价指标的准确计算；

4、反映柴油机各气缸组整体运行状态的循环极坐标图，既可以用于表示燃烧故障严重程度，也可以体现故障的位置所在，相比于其他诊断技术而言，由于不需要进行频谱分析和故障模式识别的训练，所需处理的数据量大大减少，在实时诊断中十分具有优势。

附图说明

图1为本发明柴油机曲轴飞轮端采集的初始转速方波信号和标记上止点信号；

图2为本发明计算所得的柴油机瞬时转速信号的频谱图；

图3为本发明受高频电磁干扰的瞬时转速信号和经过低通滤波处理后所得的转速波动曲线图；

图4为本发明用于划分转速波动曲线中柴油机各气缸组主要做功范围的谐波标尺图；

图5为本发明在三种典型状态下应用循环极坐标图法得到的柴油机燃烧故障诊断结果图，其中，a代表正常状态，b代表轻微故障状态，c代表严重故障状态；

图6为本发明的流程图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步说明。

本发明提出的基于曲轴瞬时转速波动信号循环极坐标图的多缸柴油机故障诊断方法，是一种快速的时域可视化诊断方法。它采用谐波标尺对各气缸组的主要做功范围进行划分从而实现了做功评价指标的准确计算；利用做功评价指标的循环波动差值构造循环极坐标图，在柴油机燃烧故障状态下，循环极坐标图的几何形状将产生畸变，畸变本质上反映的是气缸组燃烧故障引起的整体一致性的失衡，畸变程度和位置可以反映故障等级和故障位置。本文以非均匀发火十六缸四冲程柴油机的燃烧故障诊断过程为例。

图1中所示为本发明使用所需要的两路信号，一路是标记止点信号S_TDC，另一路是初始转速方波信号S_o，两种信号使用同样的两个霍尔传感器与数据采集仪器相结合进行采集。标记止点信号并不一定是柴油机某一缸的真实上止点，可以通过盘车获得标记止点与真实上止点之间的相位差，从而满足各气缸的定位需要。初始的转速方波信号的形成是由于在曲轴飞轮端上存在若干轮齿，每个轮齿经过传感器时都会造成一次矩形波的形成，转动一圈就有与齿数相同周期数的方波信号。采集信号时，需要在柴油机转速相对稳定的时候进行。

图1中根据初始转速方波信号中各个周期之间的微小时间间隔Δt_i可准确求取瞬时转速信号S_I，本文使用的柴油机曲轴飞轮上的轮齿数N_t为280，因此在一个运转周期(曲轴转动两圈)内，所产生的时间间隔为560个。每个时间间隔内的平均转速的计算方法为：

${\mathrm{\Delta \omega }}_i=\frac{60}{N_t\times {\mathrm{\Delta t}}_i}$

图2所示的是柴油机瞬时转速信号S_I的频谱图(该例中柴油机转速为835r/min，转频为13.92Hz)，可见有效频率成分在200Hz以后十分微弱，可忽略不计。

图3所示的是在柴油机一个运转周期内的瞬时转速信号，由于受到高频电磁干扰的影响，信号中的转速波动特征并不明显。采用低通滤波处理技术，去除瞬时转速信号S_I中的高频干扰项，得到有效的转速波动信号S_f，其截止频率f_p的设置方式如下：

f_p＝νf_c

其中，f_c为柴油机的转频，信号S_f中的最高简谐次数ν≥24，转速波动信号中的有效谐波成分得以保留。本例中截止频率设置为24×13.92＝334.08(Hz)，可见，滤波后的转速波动曲线能够清楚地反映柴油机各气缸组做功时对转速波动的整体影响效果。

图4中所示的为谐波标尺信号，采用傅立叶带通滤波技术提取转速波动信号S_f中的特定谐波分量S_h，将其作为一种精确划分转速波动信号S_f中柴油机各气缸组主要做功范围的标尺，该谐波标尺分量S_h的频率f_h计算方式如下：

$f_h=\frac{f_c{N}_c}{2}$

其中，N_c表示柴油机气缸组的数目，在柴油机为均匀发火形式时，单个气缸构成一个气缸组；而当柴油机为非均匀发火形式时，发火间隔较近的两个气缸合并为一个气缸组。本文针对非均匀发火的16缸四冲程柴油柴油机，因而气缸组N_c数目为8，采用瞬时转速波动信号的4次谐波作为信号标尺，即f_h＝13.92×8/2＝55.68Hz。

图4中所示的虚线正弦波形表示谐波标尺，双箭头之间的区域代表某个气缸组的主要做功范围T_c(i)，本例中在T_c(i)时间段内的可计算的转速波动曲线的样本点共有70个，可表达为：

V_i＝[Δω_i(1),Δω_i(2),Δω_i(3),…,Δω_i(n_h)]^T，i＝1,2,…8

其中：

$n_h=\frac{N_t}{N_c}=70$

图4中，求取第i个气缸组主要做功范围T_c(i)内的转速波动值集合的均值作为该气缸组的做功评价指标C_i：

$C_i=\frac{\underset{n=1}{\overset{70}{\Sigma }}{\mathrm{\Delta \omega }}_i\left(n\right)}{70},i=1,2,...,8$

构造单个柴油机运行周期内的做功评价指标趋势集合D_d：

D_d(i)＝D_p(i)-min(D_p),i＝1,2,…8

其中，

D_p＝[C₁>2 …>8]^T

图5中所示的循环极坐标图的构造方法为：计算柴油机运行状态中做功评价指标趋势集合D_d的循环波动差值集合D_c：

D_c(i)＝D_d^j(i)-D_d^k(i),i＝1,2,…8

其中，j、k分别表示两个不同的柴油机运转周期，它们之间可以连续也可以间断。

以柴油机各气缸组的发火时序为顺序，以极坐标图的形式排列循环波动差值集合D_c，从而得到循环极坐标图，用以表征柴油机各气缸组燃烧状态的整体变化趋势。

图5中所示的是在柴油机三种不同状态下使用循环极坐标图的分析诊断结果，图的刻度范围为-0.5～3。如图5的a所示，在正常状态下，循环极坐标图的各点值基本保持在0附近，表示柴油机各缸工作时的整体动力性能未发生明显变化，曲轴运转平稳性较好；图5的b所示为柴油机轻微故障(本文以A5单缸喷油故障为例)，可见循环极坐标图的形状产生畸变，不再均匀分布在0刻度附近，在故障气缸组B7A5之后，循环极坐标图中的数据点距离0刻度的距离最小，之后按照发火顺序(顺时针排列)呈螺旋上升趋势，至故障气缸组B7A5缸之前，距离0刻度的距离最大。本文以循环极坐标图上最大值与最小值之间的数据点作为畸变点。因此，在确定了循环极坐标图的最大值(B3A7处)与最小值(B5A1)的位置后，两者中间的畸变位置即代表着故障气缸组B7A5的位置，极半径的最大值可用于表征故障的严重程度。图5的c中所示为严重故障(A5缸停油故障)状态下的诊断结果，可见循环极坐标图的形状按照发火顺序趋势同样是螺旋上升，畸变点为B7A5，图5的c中循环极坐标图畸变点之后的数据值均大于图5的b中的对应值，极坐标图中不规则部分的面积继续增大，形状畸变更严重，反映了故障程度的增加。

综上所述，本发明提出的燃烧故障循环极坐标图诊断方法既可以反映柴油机的故障等级，也可以用于故障气缸组的定位，可作为一种在线的可视化故障诊断工具。经过多工况条件下的故障实测数据验证，该方法有效可靠，且便于工程实现。