【技术实现步骤摘要】
一种基于多测点信息融合的柴油机振动冲击来源识别方法
本专利技术属于柴油发动机故障监测诊断
，涉及一种基于多测点信息融合的柴油机振动冲击来源识别方法。
技术介绍
柴油机作为工业领域应用广泛的动力设备，内部零件相互配合，振动源众多，气缸内工质的爆炸燃烧、运动部件的碰撞振动、耦合部件的形变断裂等均通过连接处传递至机体表面。缸盖振动信号包含不同振动源的有效振动成分及干扰噪声；振源传递路径各异，同一振源经不同路径传递到多个缸盖表面产生振动响应，某缸测点的信号可能受到其他缸的干扰与混叠，因此故障诊断中需要对振动冲击进行有效的分离识别。近年来，关于柴油机振动信号冲击的识别分离有较多的研究成果。VulliS等使用STFT短时傅立叶变换对振动信号时频分析，可以实现燃烧激励与其他激励源如活塞拍击的分离识别；BuzzoniM等采用CWT连续小波变换的方法识别活塞拍击行为的特征频带；张云强等基于VMD变分模态分解算法，实现对柴油机滑动轴承磨损故障进行特征分离提取与诊断；LiuX等结合仿真模拟和遗传算法，提出一种改进的BLMS算法分离识别燃活塞拍击冲击。对冲击来源识别方法，有如下文献...
【技术保护点】
1.一种基于多测点信息融合的柴油机振动冲击来源识别方法，采用无量纲指数矩阵表征同一时刻不同测点振动冲击能量，判断冲击传递规律识别冲击源，对于四冲程柴油机，其特征在于包括以下步骤：1)计柴油机气缸数量为N，完成柴油机所有气缸的缸盖振动信号整周期采集，采集曲轴旋转4周的振动信号，记为
【技术特征摘要】
2018.05.22 CN 20181049448481.一种基于多测点信息融合的柴油机振动冲击来源识别方法，采用无量纲指数矩阵表征同一时刻不同测点振动冲击能量，判断冲击传递规律识别冲击源，对于四冲程柴油机，其特征在于包括以下步骤：1)计柴油机气缸数量为N，完成柴油机所有气缸的缸盖振动信号整周期采集，采集曲轴旋转4周的振动信号，记为n取值范围1～N；θ代表曲轴转角，对θ取值范围是[0，1440°]；2)计算振动信号的振动冲击能量计算公式为：其中：Δθ：曲轴转角θ的采样间隔；3)将均分72段，每段的角度范围均为10°，获得每10°内振动冲击能量最大值，构成矩阵，记为e4(n,i)：4)针对振动冲击能量最大值矩阵e4(n,i)，进行归一化处理，定义建立振动冲击能量无量纲指数矩阵V4(n,i)，指数表征整机各时刻各位置的振动能量：其中：min(e4(1～N,i))：1～N个测点第i段信号冲击能量最大值e4(n,i)中的最小值，max(e4(1～N,i))：1～N个测点第i段信号冲击能量最大值e4(n,i)中的最大值；5)构建所有气缸两两之间距离的矩阵L(j,k)，代表第j个气缸中心线与缸盖下端面交点到第k个气缸中心线与缸盖下端面交点的直线距离，j的取值范围是[1，N]，k的取值范围是[1，N]；6)对矩阵L(j,k)的每一列数据提取其中不同的距离值，第k列的距离值总数为M(k)；对矩阵L(j,k)的第k列数据进行从小到大递增排序，建立M(k)个行向量，其中第1个行向量中的元素是矩阵L(j,k)的第k列中最小值对应的j值，第M(k)个行向量中的元素是矩阵L(j,k)的的第k列中最大值对应的j值，当矩阵L(j,k)的第k列数据中存在相同数据时，相同数据对应的j值记录于M(k)个行向量中的某个行向量中；7)针对由矩阵L(j,k)的每一列数据建立的M(k)个行向量和其每一行元素中记录的j值，带入冲击能量无量纲指数矩阵V4(n,i)，对矩阵V4(n,i)的每一列，提取第j行的具体数据V4(j,i)，将这些具体数据带入M(k)个行向量中，替换原来的j值，上述过程将72次建立新的M(k)个行向量；对进行每次建立的M(k)个行向量，进行冲击递减规律计算，识别振动冲击来源。2.根据权利要求1所述的基于多测点信息融合的柴油机振动冲击来源识别方法，对于四冲程柴油机，其特征在于所述步骤7)中冲击递减规律计算方法，具体如下：1)对第i次建立新的M(k)个行向量，i＝1,2,3…72，计算第一个行向量中的元素是否是M(k)个行向量中元素的最大值；2)对第i次建立新的M(k)个行向量，i＝1,2,3…72，分别计算第t行向量中的所有元素与第t-1行向量中的所有元素的大小关系，t取值范围2～M(k)；若第t行向量中的不少于2/3的元素小于第t-1行向量中的所有元素，则A(t-1)＝1，否则A(t-1)＝0；3)对第i次建立新的M(k)个行向量，若第一个行向量中的元素是M(k)个行向量中元素的最大值，且则说明在曲轴转角θ∈[360+10°×(i-1),360+...
【专利技术属性】
技术研发人员：张进杰，江志农，张晓帆，茆志伟，
申请(专利权)人：北京化工大学，
类型：发明
国别省市：北京,11
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