第4期（总第231期） 2017年8月
车用发动机 VEHICLEENGINE
No 4(Serial No 231)
Aug2017
强噪声背景下的柴油机失火故障诊断
刘鑫，贾云献，张英波”，张艳明
(1.陆军工程大学石家庄校区，河北石家庄050003；
2.31002部队，北京100089；3.76154部队，广西玉林537800）
摘要：柴油机失火是常见的故障模式，传统的诊断方法不仅参数获取图难且准确性差。针对此问题，以3缸四冲程柴油机为研究对象，设计了柴油机失火故障的预置试验，采集排气栗声和缸盖振动信号进行故障诊断研究为提取强噪声背景下的微弱信号，采用二次采样随机共振系统提取柴油机故障特征频率完成柴油机的失火故障诊断。研究结果表明，通过二次采样处理，随机共振系统可以将噪声能量转移到票油机微弱特征信号上，达到大参数条件下微弱信号特征提取的目的，能有效识别柴油机的早期故障，对其他复杂机械的振动诊断同样具有参考价值。
关键词：柴油机：随机共振：振动信号：故障诊断 DOI: 10 3969/j issn 1001-2222 2017 04 004
中图分类号：TK418
文献标志码：B文章编号：1001-2222（2017)04-0016-06
柴油机失火故障是气缸内无法正常燃烧的现象，通常由进排气或供油系统异常引起，并可能导致其他重大故障，因此，在工程应用中被高度重视。传统的失火故障诊断主要测量气缸压力和发动机瞬时转速等参数，此时，故障诊断系统不仅很复杂，而且需要打开发动机盖安装各种传感器，甚至在缸盖上打孔，并且不能保证诊断精度。柴油机的排气噪声和缸盖振动信号中同样包含很多能反映柴油机失火故障的有用信息1-2」，可以用于柴油机的故障诊断研究。然而，柴油机作为一个复杂的机械系统，工作背景噪声大且机体表面振动信号成分复杂，为实现准确的故障诊断，需要对原始信号进行必要的处理
传统的信号降噪方法如小波分解、FR滤波等，更多的是考虑降低噪声，但是在降低噪声的同时也削弱了要提取的特征信号，从而影响了微弱特征信号的检测效果，特别是特征信号相对于噪声非常微弱时，甚至不能实现特征信号的提取。而随机共振技术可以将噪声能量转移给信号，从而更加突出特征频率，能有效地实现强噪声背景下的微弱信号特征提取。
随机共振技术为微弱信号的检测提供了一种新的途径-」，并获得了广泛的应用。曹衍龙 Q.Huang等通过构造冲击信号的特征系数，实现了强噪声背景下微弱信号的提取与识别[7-8}；谢有浩等
收稿日期：2017-02-17，修回日期：2017-08-18 基金项目：国家自然科学基金项目（71401173）
通过优化共振系统参数，实现广齿轮微弱故障特征的提取9：蒋行国、罗琦等通过对随机共振算法的研究，实现了信号的实时处理和还原0-1。但是，随机共振系统只适用于低频小参数的情况，而柴油机的特征频率多为中低频甚至高频，从而限制了随机共振技术的应用。为解决随机共振只适用于小参数的问题，冷永刚等提出了变尺度随机共振的方法，实现了大参数条件下的随机共振2}，在此基础上， HLZou研究了高频信号随机共振中的参数变化[13]；RonglingLang等将自适应随机共振用于监测微弱的高频GPS信号L14」；周玉飞等应用变尺度随机共振实现了轴承内圈的故障诊断5]。
为实现柴油机失火故障诊断研究，本研究首先
设计了柴油机失火故障的预置试验，获得诊断所需的排气噪声和缸盖振动信号；为实现柴油机中高频信号的故障特征提取，选用二次采样法压缩采样频率，把高频特征信号变换为低频信号，然后由共振系统产生随机共振输出，解决随机共振受小参数信号限制的问题，实现柴油机大参数条件下的共振输出；最后提取柴油机故障特征频率，实现其故障诊断。
1柴油机预置故障试验设计
柴油机内部结构复杂，能够引起失火故障的因素很多，主要包括点火系统故障、配气机构故障、燃
作者简介：刘鑫（1989一），男，博士，主要研究方向为可靠性、装备故障诊断及寿命预测；lmh19901228126com