基于小波包分解的整循环征兆提取与故障识别.pdf

《基于小波包分解的整循环征兆提取与故障识别.pdf》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在应用文档-天天文库。

1、第6卷第5期解放军理工大学学报(自然科学版)Vol.6No.52005年月JournalofPLAUniversityofscienceandTechnologyOct.2005文章编号:1009-3443(2005)05-0487-04基于小波包分解的整循环征兆提取与故障识别张梅军陈江海(解放军理工大学工程兵工程学院江苏南京210007)摘要:为了检测内燃机气阀漏气的气密性故障利用小波包分解改进算法通过对柴油机完整工作循环内的缸盖振动信号进行小波包分解从小波包分解系数中提取柴油机振动诊断的整循环征兆由

2、整循环特征向量图表明正常状态时柴油机气缸盖振动信号中低频部分能量相对较大高频部分能量相对较小;漏气状况时振动信号中的低频部分能量减小而高频部分能量增加由此实现了故障的识别这说明基于小波包分解的整循环征兆提取与故障识别方法有效可行关键词:小波包分解;整循环征兆;故障识别中图分类号:TK428;E92文献标识码:AWholecyclesymptomabstractandfaultdiagnosisbasedontheWaveletpacketdecompositionZHANGMei-junCHENJian

3、g-hai(EngineeringinstituteofCorpsofEngineersPLAUniv.ofsci.STech.Nanjing210007China)Abstract:Todetectthegasleakingfaultofthedieselenginevalvewiththeamelioratedarithmeticofthewaveletpacketdecompositionthevibrationsignalsofthedieselenginecylinderlidinawhole

4、workingcy-clewasanalyZedandthewholecyclesymptomofvibrationdiagnosisfromthedecompositioncoefficientspickedup.itisshownfromthechartofthewholecycleeigenvectorsthattheenergyofthelowfreGuencypartsisweakerbutthatofthehighfreGuencypartsisstrongeringas-leakingst

5、atethaninnormalstate.ThereforethefaultidentificationisrealiZedandtheeffectivenessandfeasibilityofthismethodisclearlymanifested.KeyWords:waveletpacketdecomposition;wholecyclesymptom;faultdiagnosis气密性不良严重影响内燃机的工作性能使内断这种诊断方法目前广泛采用的是根据柴油机的燃机功率下降严重不良时发动机工作粗暴冒

6、黑工作相位采集特定曲轴转角内的一段振动信号然烟放炮甚至无法起动如果不能对内燃机气密性后进行时域分析或频域分析得到故障诊断征兆但及时做出正确诊断将会出现严重的后果利用缸盖该方法无法获取完整工作循环的状态信息不利于表面振动信号进行气密性故障诊断是一种较为行之在线监测和实时诊断因此更合理的方法是通过采有效的方法12]集发动机在稳定运转工况下完整工作循环内的振动其主要思想是:在内燃机不解体的情况下利用压电式加速度传感器测量缸盖振动信信号从中提取整循环故障征兆号以此信号为基础对内燃机气密封性进行反推诊1实验方法收

7、稿日期:2005-04-05.作者简介:张梅军(1958)女副教授;研究方向:机械设备状态检测与故障诊断工程机械动力学;E-mail:本文选择4135柴油发动机作为实验对象测试dingdf0365@sina.com.仪器有压电式加速度传感器电荷放大器测速仪光488解放军理工大学学报(自然科学版)第6卷电传感器~PII450计算机~CRAS数据采集和分析系统O实验装置如图1所示;选择测点位置如图2所示O3柴油机正常和漏气状况下的时域信号与频谱图4135柴油机每两个气缸共用一个气缸盖实验中在柴油机上模拟排气

8、阀漏气:将排气阀座密封面图1实验装置锉一截面积为1mm>2mm的缺口测取缸盖振动信号并与正常情况下的缸盖振动信号进行对比O图Fig.1Experimentalfacilities3所示为正常状况下的振动信号与频谱图4所示为漏气状况下的振动信号与频谱图中纵坐标为加速度a(m/s2)O其中原始信号是从发动机工作周期中截取的最高燃烧压力附近的一段信号从表1所示可知这段信号对气阀漏气故障最为敏感O采样方式为时间采样采样频率为每通道50k~Z;测量时