柴油发动机喷油嘴异常识别方法技术

本发明专利技术涉及信号数据处理技术领域，具体涉及一种柴油发动机喷油嘴异常识别方法。该方法在获取正常及待测喷油嘴的音频信号后对两种音频信号进行数据处理，分别提取到正常及待测喷油嘴的音频信号的语谱图，基于两种语谱图分别构建得到喷油嘴正常及待测音频信号所对应的正常特征图及待测特征图，通过将两种特征图进行数据对比处理，确定正常与待测音频信号之间的偏差，以所得偏差确定待测喷油嘴是否异常。由于本发明专利技术该方法通过所构建的正常及待测特征图对正常及待测音频信号进行了细致且准确的表征，所以在将两种特征图对比得到偏差程度后，便可准确表征正常与待测音频信号的不同，通过对待测音频信号是否异常的准确确定来准确判断待测喷油嘴状态。准确判断待测喷油嘴状态。准确判断待测喷油嘴状态。

【技术实现步骤摘要】
柴油发动机喷油嘴异常识别方法


[0001]本专利技术涉及信号数据处理
，具体涉及一种柴油发动机喷油嘴异常识别方法。

技术介绍

[0002]柴油发动机工作时，喷油嘴的作用是控制燃油的喷射，燃油经过喷油嘴前端轴针与喷孔之间的环形间隙高速喷出，形成雾状，帮助柴油充分燃烧。
[0003]柴油发动机喷油嘴异常会直接影响柴油发动机工作状态，所以对柴油发动机喷油嘴异常的识别十分重要，现阶段许多喷油嘴异常识别是通过采集发动机运行时的某一参考量进行状态检测，例如发动机转速，运行温度和压力等能够在一定程度上反映发动机喷油嘴状态的参考量，但是根据这些参考量进行喷油嘴状态评估是非常依赖已知状态参考量标准值和计算过程中的相关预测指数的，所以这些参考量并不能较为直接准确地反应喷嘴异常，且这些参考量从采集到得到喷油嘴检测异常值通常需要较长的时间，在等待过程中喷油嘴可能已经处于亚健康状态而导致柴油发动机运行异常。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供了一种柴油发动机喷油嘴异常识别方法，用以解决现有技术并不能及时准确地判断柴油机喷油嘴异常的问题，所采用的技术方案具体如下：本专利技术的一种柴油发动机喷油嘴异常识别方法，包括以下步骤：获取正常喷油嘴的音频信号以及待测喷油嘴的音频信号，对正常喷油嘴的音频信号以及待测喷油嘴的音频信号进行数据处理，提取正常喷油嘴的音频信号的语谱图以及待测喷油嘴的音频信号的语谱图；根据正常喷油嘴的音频信号的语谱图以及待测喷油嘴的音频信号的语谱图，分别构建正常喷油嘴的音频信号所对应的各个时刻的正常特征图以及待测喷油嘴的音频信号所对应的各个时刻的待测特征图；将相同时刻下的正常特征图与待测特征图进行对比，确定相同时刻下正常喷油嘴信号与待测喷油嘴信号的偏差程度；将所有时刻下正常喷油嘴信号与待测喷油嘴信号的偏差程度输入训练好的神经网络，确定待测喷油嘴是否异常。
[0005]本专利技术的有益效果为：本专利技术在获取正常喷油嘴的音频信号以及待测喷油嘴的音频信号后对两种音频信号进行数据处理，分别提取到正常喷油嘴的音频信号的语谱图以及待测喷油嘴的音频信号的语谱图，然后基于两种语谱图分别构建得到喷油嘴正常音频信号以及异常音频信号所对应的正常特征图以及待测特征图，通过将两种特征图进行数据处理对比，准确确定了正常与待测音频信号之间的偏差程度，以偏差程度的大小完成待测喷油嘴异常判断。本专利技术该方法通过所构建的正常及待测特征图对正常及待测音频信号进行了细致且准确的表征，
所以在以两种特征图对比得到偏差程度后，便可准确表征正常与待测音频信号的不同，实现对待测音频信号是否异常的准确判断，从而准确判断待测喷油嘴状态。
[0006]进一步的，所述构建正常喷油嘴的音频信号所对应的各个时刻的正常特征图以及待测喷油嘴的音频信号所对应的各个时刻的待测特征图的方法为：将音频信号的语谱图中第t时刻的所有采样点按照信号频率由大到小的顺序排序，并以最大频率的采样点作为第t时刻的特征图的根点，得到特征图的第一行，然后在构建下一行的节点时，以上一行中各个节点为基础构建上一行中每个节点的生长节点，上一行中每个节点的生长节点是信号频率小于上一行中的该节点的信号频率的所有采样点，且信号频率小于上一行中的该节点的所有采样点按照信号频率从大到小的顺序排列；重复上述获取生长节点的过程，直至无法再获取新的生长节点，且所得每一行的节点中的最后一个节点都由最小频率的采样点构建所得，此时便得到了音频信号所对应的第t时刻的特征图；按照第t时刻的特征图的构建方法分别构建得到正常喷油嘴的音频信号所对应的各个时刻的正常特征图以及待测喷油嘴的音频信号所对应的各个时刻的待测特征图。
[0007]进一步的，所述将相同时刻下的正常特征图与待测特征图进行对比，确定相同时刻下正常喷油嘴信号与待测喷油嘴信号的偏差程度的方法为：选取某个时刻下，正常特征图与待测特征图中信号幅值相同的两个节点，并计算信号幅值相同的两个节点之间的信号频率差异大小，以正常特征图与待测特征图中所有信号幅值相同的节点之间的信号频率差异大小以及对应的信号幅值，确定该时刻下正常喷油嘴信号与待测喷油嘴信号的偏差程度。
[0008]进一步的，所述相同时刻下正常喷油嘴信号与待测喷油嘴信号的偏差程度为：其中，表示第t时刻下正常喷油嘴信号与待测喷油嘴信号的偏差程度，F以及L分别表示第t时刻下正常特征图与待测特征图中节点的信号幅值以及信号频率，L的取值范围是[,]，以及分别表示第t时刻下正常特征图与待测特征图中节点的信号频率最大值以及信号频率最小值，以及分别表示第t时刻下正常特征图与待测特征图中节点的信号幅值最大值以及信号幅值最小值，以及分别表示第t时刻下待测特征图与正常特征图中信号幅值为F的节点的信号频率。
[0009]进一步的，所述将所有时刻下正常喷油嘴信号与待测喷油嘴信号的偏差程度输入训练好的神经网络，确定待测喷油嘴是否异常的方法为：计算柴油发动机第一个运行周期内各个时刻下的偏差程度，构建第一个运行周期的偏差程度序列；根据待测喷油嘴音频信号的采样时长以及柴油发动机的运行周期，确定待测音频信号中所包含的运行周期的个数k，然后根据第一个运行周期的偏差程度序列构建方法，得
到k个运行周期的偏差程度序列，依次记为，至；将各个偏差程度序列中的每个偏差程度作为对应时刻下待测特征图的标签，然后将所有偏差程度序列输入训练好的神经网络，确定待测喷油嘴是否异常。
附图说明
[0010]图1是本专利技术该种柴油发动机喷油嘴异常识别方法的流程图；图2是本专利技术的语谱图；图3是本专利技术的特征图。
具体实施方式
[0011]本专利技术的构思为：本专利技术分别获取待测喷油嘴音频信号与正常喷油嘴音频信号，并分别对两种信号提取语谱图，然后根据所得两种语谱图分别构建得到待测喷油嘴音频信号对应的特征图以及正常喷油嘴音频信号对应的特征图，通过比对两种特征图中相应节点之间的偏差程度的大小，来完成对待测喷油嘴音频信号与正常喷油嘴音频信号的偏差程度的表征，以所得偏差程度完成待测喷油嘴是否异常的判断。
[0012]下面结合附图及实施例，对本专利技术的一种柴油发动机喷油嘴异常识别方法进行详细说明。
[0013]方法实施例：本专利技术的一种柴油发动机喷油嘴异常识别方法实施例，其整体流程如图1所示，具体过程如下：步骤一，获取正常喷油嘴的音频信号以及待测喷油嘴的音频信号，提取正常喷油嘴的音频信号的语谱图以及待测喷油嘴的音频信号的语谱图。
[0014]在喷油嘴外壳上固定声音传感器，对柴油发动机运行过程中的待测喷油嘴的声音进行采集得到待测喷油嘴的音频信号，同时选取正常喷油嘴，然后对柴油发动机运行过程中的正常喷油嘴的声音进行采集得到正常喷油嘴的音频信号。
[0015]考虑到柴油发动机的运行环境中通常充满着干扰噪声，例如部件之间的振动声等，这些噪声充满了时变性和非稳定性，柴油发动机的运行场景也并非固定不变，无论采集的是正常状态喷油嘴的音频信号还是异常的喷油嘴音频信号其中都会夹带干扰噪声，因此本实施例在利用音频数据检测喷油嘴状态的过程中，也即在获取待测喷本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种柴油发动机喷油嘴异常识别方法，其特征在于，包括以下步骤：获取正常喷油嘴的音频信号以及待测喷油嘴的音频信号，对正常喷油嘴的音频信号以及待测喷油嘴的音频信号进行数据处理，提取正常喷油嘴的音频信号的语谱图以及待测喷油嘴的音频信号的语谱图；根据正常喷油嘴的音频信号的语谱图以及待测喷油嘴的音频信号的语谱图，分别构建正常喷油嘴的音频信号所对应的各个时刻的正常特征图以及待测喷油嘴的音频信号所对应的各个时刻的待测特征图；将相同时刻下的正常特征图与待测特征图进行对比，确定相同时刻下正常喷油嘴信号与待测喷油嘴信号的偏差程度；将所有时刻下正常喷油嘴信号与待测喷油嘴信号的偏差程度输入训练好的神经网络，确定待测喷油嘴是否异常；所述构建正常喷油嘴的音频信号所对应的各个时刻的正常特征图以及待测喷油嘴的音频信号所对应的各个时刻的待测特征图的方法为：将音频信号的语谱图中第t时刻的所有采样点按照信号频率由大到小的顺序排序，并以最大频率的采样点作为第t时刻的特征图的根点，得到特征图的第一行，然后在构建下一行的节点时，以上一行中各个节点为基础构建上一行中每个节点的生长节点，上一行中每个节点的生长节点是信号频率小于上一行中的该节点的信号频率的所有采样点，且信号频率小于上一行中的该节点的所有采样点按照信号频率从大到小的顺序排列；重复上述获取生长节点的过程，直至无法再获取新的生长节点，且所得每一行的节点中的最后一个节点都由最小频率的采样点构建所得，此时便得到了音频信号所对应的第t时刻的特征图；按照第t时刻的特征图的构建方法分别构建得到正常喷油嘴的音频信号所对应的各个时刻的正常特征图以及待测喷油嘴的音频信号所对应的各个时刻的待测特征图。2.根据权利要求1所述的柴油发动机喷油嘴异常识别方法，其特征在于，所述将相同时刻下的正...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈健敏，郭心亮，盛晓峰，
申请(专利权)人：南通普盛动力有限公司，
类型：发明
国别省市：