基于Teager算子的柴油机活塞-气缸磨损故障特征增强方法

周 斌， 靳世久， 梅检民, 沈 虹

(1. 天津大学 精仪学院，天津 300072； 2.军事交通学院 军用车辆系，天津 300161)

基于Teager算子的柴油机活塞-气缸磨损故障特征增强方法

周 斌1,2， 靳世久1， 梅检民2, 沈 虹2

(1. 天津大学 精仪学院，天津 300072； 2.军事交通学院 军用车辆系，天津 300161)

柴油机活塞与气缸磨损情况是判断柴油机技术状态的主要指标，也是柴油机大修送修的主要条件，其监测诊断一直是柴油机维修的重点。由于柴油机结构复杂，工作状态激烈，活塞-气缸磨损故障很难有效监测诊断，尤其是活塞-气缸早期磨损故障，更是监测诊断一直是研究的重点和难点。根据活塞-气缸磨损后在工作中产生冲击的特点，利用Teager算子提取瞬态冲击信号的优势，对柴油机怠速时缸体上部左侧振动信号进行Teager算子增强，通过提取出的Teager算子能量最大值，判断是否存在活塞-气缸磨损故障以及故障的严重程度。通过两种不同型号柴油机、不同故障缸的机体振动实测信号分析表明，该方法简便有效。

故障诊断；Teager算子；特征增强；柴油机

柴油机活塞-气缸磨损将使活塞与气缸的配合间隙变大，当其配合间隙超过极限尺寸时，柴油机缸体上部两侧将发出清脆有节奏的“当当”的金属敲击声，俗称活塞敲缸响。该异响故障属恶性异响，必须及早发现，是柴油机故障诊断中的重点[1]。由于柴油机工作状态激烈,当活塞-气缸磨损较轻微时，异响很难用人工经验方法发现，因此大多采用分析机体振动信号进行诊断[2-6]，并在实验室试验中获得验证。但因柴油机机体振动信号具有非平稳瞬态冲击特征，噪声信号干扰使其信噪比较低，且柴油机工作时既有离心力引起的振动，又有惯性力和气体力引起的振动，同时转速和负荷不能恒定，故其机身的振动信号是由一系列频率、幅值差别较大的瞬态响应组成的复杂典型时变非平稳信号，因此能实际应用于活塞-气缸早期磨损故障的监测诊断方法还不多见。

Teager能量算子是由Kaiser提出的一种非线性差分算子[7]，通过信号的瞬时值及其微分的非线性组合估计信号源产生动态信号所需的总能量，可以计算信号的瞬时幅值和瞬时频率，并能有效地提取信号中的“瞬时能量”，对于高频信号成分的检测效果更佳[8]，适合检测信号中的冲击成分。该方法的时间分辨率高，对信号的瞬时变化具有良好的自适应能力，且其计算简单，算法效率高，已广泛应用于语音识别[9]、轴承故障[10-11]、齿轮故障[12]的检测诊断中，并取得了较好的效果。但在柴油机故障诊断中却发现仅有极少量应用到如诊断失火故障等方面[13]。

由于活塞-气缸磨损后在工作中具有产生瞬态冲击的特点，本文尝试利用Teager算子提取瞬态冲击信号的优势，对柴油机怠速时缸体上部左侧振动信号进行Teager算子增强，通过提取出的Teager算子能量最大值，判断是否存在活塞-气缸磨损故障以及故障的严重程度。通过两种不同型号柴油机、不同故障缸的机体振动实测信号分析表明，该方法可以实现柴油机机体振动信号的瞬态冲击特征增强与提取，并对柴油机活塞-气缸早期磨损故障也能实现监测诊断。

1 基于Teager算子的特征增强方法[7,11]

对于任意信号x(t)，Teager能量算子ψ定义为

(1)

x(t)=Acos(ωt+φ)

(2)

式中:x(t)为质量块相对于平衡位置的位移;A为振动幅值;ω为固有(圆)频率;φ为初始相位。将式(2)中的x(t)代入式(1)得

ψ[x(t)]=ψ[Acos(ωt+φ)]=A2ω2

(3)

对比式(2)和(3)，可见Teager能量算子的输出和简谐振动的瞬时总能量只差一个常数m/2，因此它能跟踪产生简谐振动所需的总能量。

对于某离散时间信号x(n),应用差分代替微分，则Teager能量算子可以描述为

ψ[x(n)]=[x(n)]2-x(n+1)x(n-1)

(4)

式中，n为离散时间信号的序号。

对于离散时间信号，Teager能量算子只需要三个样本数据就可以计算任意时刻n处的信号源能量，故Teager能量算子对于信号的瞬时变化具有良好的时间分辨率，能够检测信号中的瞬态成分。同时，Teager能力算子输出为振动瞬时幅值和瞬时频率的平方之积，相对于传统能量定义，增加了和频率平方的乘积，由于瞬态冲击的振动频率较高，因此Teager能量算子输出能有效增强瞬态冲击成分，从而明显抑制噪声。

2 活塞-气缸磨损故障特征增强试验

2.1 试验数据的获取

本文以东风EQ2102汽车装用的EQ6BT型柴油机(做功顺序为1-5-3-6-2-4)活塞-气缸磨损故障特征提取为例说明论文所述方法的工程应用。为了真正找到其故障特征，分析时选择了EQ6BT型柴油机的正常工作、活塞-气缸磨损故障和故障现象特别接近的活塞销-销座孔磨损故障(故障缸均为第三缸)等三种技术状态下(见表1)的缸体振动信号。为了比较不同工况、不同测点位置对信号特征提取的影响，试验中设置了4种不同转速(见表2)和5个测试点，将5个振动传感器分别放置在第三缸缸体上部左侧和右侧(从柴油机前端向后看，下同)、第三与第四道曲轴主轴承中间位置的左侧和右侧、油底壳底部正对第三缸处(见表3)。同步由夹持在一缸高压油管上的外卡式压力传感器测取柴油机第1缸上止点信号作为键相信号。为了得到分析对象更多的信息，取采样频率为25.6 kHz，采样点数为8 192，使其在规定的采样点内至少采集到柴油机较低转速时一组完整工作循环的信号。

表1 EQ6BT型柴油机技术状态

表2 EQ6BT型柴油机工作状况

表3 振动传感器测点部位

2.2 试验数据的分析与处理

图1所示为柴油机转速为1 300 r/min时机体上部左侧所采集到的振动信号的时域波形、频域波形和经Teager能量算子增强的波形图。

从图1中可以看到，时域波形中瞬态冲击特性明显，其频率集中在2 kHz～4 kHz，但很难从中提取故障特征。Teager能量算子增强后，噪声得到有效抑制，瞬态冲击特性更加明显。

为了找到柴油机活塞-气缸磨损故障特征提取的最佳测试部位和转速，分别将EQ6BT型柴油机活塞-气缸磨损故障、活塞销-座孔磨损故障在不同转速、不同测取部位所采集到的缸体振动信号分别进行Teager特征增强，并提取出各信号的Teager能量极值，如表4和图2所示。

图1 Teager特征增强效果

从表4和图2中可以清楚地看到，活塞销-销座孔磨损故障Teager能量极值变化无明显规律。但活塞-气缸磨损故障在柴油机转速为800 r/min(怠速)时，随着故障严重程度的增加(间隙增大)，位置2(三缸缸体上部左侧)处所采集到的缸体振动信号经Teager特征增强后所得到的能量极值成倍增大，由正常状态时的1.045 497分别增加到17.450 77(轻微活塞-气缸磨损故障)、118.053(严重活塞-气缸磨损故障)，并与活塞销-销座孔磨损故障(仅为0.598 519、1.449 596)有明显的区别。这也与柴油机的结构和工作特点是完全吻合的。活塞与气缸配合间隙正常时，活塞运动比较平稳，运行过程中所产生的侧向力很小，活塞对缸壁产生的冲击力也就很小；当活塞与气缸的配合间隙增大到一定程度时，尤其是在柴油机中速以下运转时，活塞的横向位移和横向加速度最大，其最大值位于活塞压缩行程上止点附近，此时活塞即将换向，其受提前点火做功气体的剧烈冲击而对缸壁产生较大的冲击力，如将振动传感器安装在此，就能够感受到最大的冲击力[14]。

表4 EQ6BT型柴油机Teager能量极值

图3所示分别为柴油机转速为800 r/min、位置2处所采集到的缸体振动信号中一个工作循环的时域波形(已结合键相信号将横坐标转换成曲轴转角)、频域波形和经Teager特征增强后的能量谱。从图3中可以更加清楚地看到，故障缸第三缸(曲轴转角240°附近)Teager能量谱特征明显，并随故障的严重程度而显著变化。因此其可以作为活塞-气缸磨损故障诊断的特征值。

(a) 800 r/min

(b) 1 300 r/min

(c) 1 800 r/min

(d) 2 300 r/min

(a) 正常(配合间隙0.08 mm)

(b) 轻微(配合间隙0.20 mm)

(c) 严重(配合间隙0.40 mm)

4 Teager算子增强方法的普适性

为了进一步验证本文所述方法在工程实际应用中的普适性，选取了一辆陕汽SX2190汽车，在该车装用的WD615型六缸柴油机(做功顺序为1-5-3-6-2-4)上，设置活塞-气缸磨损故障后进行故障特征提取验证。

为了更贴近工程实际，并检验各参数对特征提取的影响，验证时对数据采集时的个别参数进行了调整：柴油机转速调整为1 000、1 400、1 800、2 300 r/min；采样频率调整为20 kHz；故障缸调整为第二缸；活塞与气缸的配合间隙调整为0.08、0.22、0.30、0.40 mm，对应于正常、活塞敲缸响(轻微)、活塞敲缸响(中等)、活塞敲缸响(严重)等四种技术状态。其他参数保持不变。

对WD615型柴油机缸体振动情况进行了检测，对其在不同转速、不同技术状态、不同测取部位所采集到的试验数据分别进行Teager特征增强，提取其Teager能量极值，在柴油机转速为1 000 r/min时，位置2(三缸缸体上部左侧)处Teager能量极值如表5和图4所示。

表5 WD615型柴油机Teager能量极值(1 000 r/min)

图4 WD615型柴油机Teager能量极值

分别作出WD615型柴油机转速为1 000 r/min、位置2处所采集到的缸体振动信号中一个工作循环(做功顺序为1-5-3-6-2-4)的时域波形(结合键相信号将横坐标转换成曲轴转角)、频域波形和经Teager特征增强后的能量谱，如图5所示。

虽然改变了采样频率和柴油机转速，即使检测点位于第三缸处，不在故障缸所对应的位置，但仍然可以从图5中清楚地看到，故障缸第二缸(曲轴转角480°附近)Teager能量谱特征明显，并随故障的严重程度而显著变化，振幅较大的频率范围仍然是2 kHz～4 kHz。因此其可以作为活塞-气缸磨损故障诊断的特征值。

(a) 正常(配合间隙0.08 mm)

(b) 轻微(配合间隙0.22 mm)

(c) 中度(配合间隙0.30 mm)

(d) 严重(配合间隙0.40 mm)

同时，从表4和图5中也可以发现，一般情况下，柴油机转速越高，所提取得到的最大能量值越大。因此，在实际应用时，一定要按要求控制好检测时柴油机的转速，提取得到的特征值也要与相对应的特征标准相比较，进而判断故障的严重程度。

5 结 论

(1) 基于Teager算子的柴油机活塞-气缸磨损故障特征增强方法通过Teager能量算子增强柴油机怠速时缸体上部左侧振动信号的瞬态冲击特征，可以作为柴油机活塞-气缸磨损故障监测诊断的特征值。

(2) 应用该方法对实车上装用的两种不同型号柴油机的活塞-气缸磨损故障监测诊断结果表明，该方法可以消除缸体振动信号中的非周期分量和随机干扰，显著增强故障特征，对轻微故障以及故障缸均能作出准确判断，为柴油机活塞-气缸配合间隙监测诊断提供了有效手段。但转速的影响较大，需在应用时注意。

(3) 该方法对活塞销-销座孔磨损故障特征增强不显著，无法进行直接诊断，需进行进一步的优化处理。

[1] 周斌,封会娟,杨万成,等.军用车辆维修工程[M].北京：兵器工业出版社,2016.

[2] 沈虹,赵红东,梅检民,等.基于高阶累积量图像特征的柴油机故障诊断研究[J].振动与冲击,2015,34(11):133-138.

SHEN Hong, ZHAO Hongdong, MEI Jianmin, et al. Diesel engine fault diagnosis based on high-order cumulant image features[J]. Journal of Vibration and Shock, 2015,34(11):133-138.

[3] 江国和,赵开琦,王志刚,等.基于EMD的Hilbert变换的柴油机气缸套磨损故障诊断[J].上海海事大学学报,2014,35(3):80-84.

JIANG Guohe, ZHAO Kaiqi, WANG Zhigang, et al. Fault diagnosis of diesel engine cylinder liner wear using Hilbert transform based on EMD[J]. Journal of Shanghai Maritime University, 2014,35(3):80-84.

[4] 王凤利,段树林,于洪亮,等.基于EEMD和形态学分形维数的柴油机故障诊断[J].内燃机学报,2012,30(6):557-562.

WANG Fengli, DUAN Shulin, YU Hongliang, et al. Fault diagnosis of diesel engine based on EEMD and morphology fractal dimension[J]. Transactions of Csice, 2012,30(6):557-562.

[5] 张玲玲,梅检民,贾继德,等．柴油机加速振动信号的阶比双谱特征提取[J].振动与冲击,2013,32(1):154-158.

ZHANG Lingling, MEI Jianmin, JIA Jide. et al. Feature extraction for accelerating vibration signal of a diesel engine based on order bi-spectrum estimation[J]. Journal of Vibration and Shock,2013,32(1):154-158.

[6] 周斌,沈玉娣,肖云魁.小波神经网络在柴油机异响故障诊断中的应用[J].振动、测试与诊断,2006,26(3):208-211.

ZHOU Bin, SHEN Yudi, XIAO Yunkui. Abnormal sound fault diagnosis of diesel engine based on wavelet neural network[J]. Journal of Vibration Measurement & Diagnosis, 2006,26(3):208-211.

[7] KAISERS F. On a simple algorithm calculate the energy of a signal[C]∥Proceedings of IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP’90). Albuquerque. IEEE Computer Society,1990.

[8] BAHOUM M,ROUAT J.Wavelet beech enhancement based on the Teager energy[J]. IEEE Signal Processing Letters,2001,8(1): 10-12.

[9] 张卫,张雪英,孙颖.EMD结合Teager能量用于语音情感识别[J].科学技术与工程,2013,13(24):7240-7243.

ZHANG Wei, ZHANG Xueying, SUN Ying. EMD combined Teager energy for emotional speech recognition[J]. Science Technology and Engineering, 2013,13(24):7240-7243.

[10] 杨青乐,梅检民,肖静,等.Teager能量算子增强倒阶次谱提取轴承微弱故障特征[J].振动与冲击,2015,34(6):1-5.

YANG Qingle, MEI Jianmin, XIAO Jing, et al. Weak fault feature extraction for bearings based on an order cepstrum enhanced with Teager energy operator[J]. Journal of Vibration and Shock,2015,34(6):1-5.

[11] 王天金,冯志鹏，郝如江,等.基于Teager能量算子的滚动轴承故障诊断研究[J].振动与冲击,2012,31(2):1-5.

WANG Tianjin, FENG Zhipeng, HAO Rujiang, et al. Fault diagnosis of rolling element bearings based on Teager energy operator[J]. Journal of Vibration and Shock, 2012,31(2):1-5.

[12] 梅检民,赵慧敏,陈祥龙,等.Teager算子和极坐标级联增强时频特征算法及轴承微弱故障特征提取[J].振动工程学报,2014,27(1):152-158.

MEI Jianmin, ZHAO Huimin, CHEN Xianglong, et al. Cascading enhancement of time-frequency feature based on Teager energy operator and polar diagram and its application of extracting bearing’s weak fault[J]. Journal of Vibration Engineering, 2014,27(1):152-158.

[13] 贾继德.基于交叉小波变换与Teager算子的柴油机燃烧特征增强方法[J].汽车工程,2014,36(2):164-167.

JIA Jide. Combustion feature enhancement in diesel engine based on cross-wavelet transform and Teager energy operator[J]. Automotive Engineering, 2014,36(2):164-167.

[14] 肖云魁.汽车故障诊断学[M].北京：北京理工大学出版社,2001.

Feature enhancement of diesel engine’ piston-cylinder wear-out faults based on teager energy operator

ZHOU Bin1,2, JIN Shijiu1, MEI Jianmin2, SHEN Hong2

(1. College of Precision Instrument and Opto-Electronic Engineering, Tianjin University, Tianjin 300072, China；2. Department of Automobile Engineering, College of Military Transportation, Tianjin 300161, China)

The wear status of piston-cylinder is the main index to diagnose the technical status of a Diesel engine, and the main condition for a Diesel engine’s overhaul and repair. Monitoring and diagnosing piston-cylinder faults, especially, early wear fault are a key of a Diesel engine’s repair. As a Diesel engine’s structure is complicate and its working condition is rude, so diagnosing piston-cylinder faults is difficult. Here, according to the impulse feature of piston-cylinder’s wear faults, Teager operator with an advantage to extract instantaneous impulse signals was adopted to enhance features of vibration signals sampled from the left-top position of its cylinder when a Diesel engine idling. The maximum value of Teager operator energy extracted was used to diagnose if there existed piston-cylinder faults and their serious level. The Analysis results of actual vibration signals for two different types of Diesel engine and different faulty cylinders showed that the proposed method is simple and effective.

fault diagnosis; Teager energy operator; feature enhancement; Diesel engine

2016-08-30 修改稿收到日期：2016-10-29

周斌 男，硕士，副教授，1970年11月生

TK428

A

10.13465/j.cnki.jvs.2017.15.013