李聰機0801-1班 20080524
【摘要】：內燃機是生產的主要動力之一，然而，它又是一種複雜的往復式機械，狀態監測和故障診斷十分困難，而且又十分重要，掌握有效的故障診斷方法和處理技巧，縮短維修時間，利於提高機械裝置的完好率和使用率。本文從監測訊號 (引數 )、訊號特徵提取方法、資訊融合識別方法等方面對內燃機目前的狀態監測與故障診斷進行了綜述。
分析了故障診斷的基本工作方法，可供參考。
【關鍵詞】：內燃機診斷技術發展主要技術診斷方法
1.內容提要
眾所周知，內燃機是一種往復式動力機械，由於結構複雜，運動部件多，是內燃機故障診斷十分困難。隨著現代科學技術的發展以及自動化程度的提高，內燃機故障診斷技術已從最開始的事後維修發展到定時檢測，再到現在的故障診斷技術的事情維修，和其它型別的機械故障診斷一樣，內燃機故障診斷首先必須對故障機理進行研究，並對故障訊號的檢測及處理為基礎技術，以故障訊號處理和特徵提取理論為基本理論，以基於特徵的故障資訊融合識別為基本方法。
2.內燃機故障診斷的發展及主要技術
國外內燃機診斷技術，主要是從發達的工業化國家開始的。20世紀60年代和70年代初汽車診斷受到西方普遍重視，其原因是:
a.診斷內容複雜化。不僅在於出現在汽車上的新裝置大量增加，還表現為這些裝置本身的複雜化，從而使以依賴於人的經驗和感覺來進行的診斷，不可避免地出現失誤，或者即使診斷正確，也需花費過多的時間；
b.缺乏熟練的維修人員。隨著汽車保有量的急劇增加，使熟練維修人員相對短缺，而新手常對汽車故障部位判斷不准，造成修理質量下降；
c.各國新法規的頒布，使得對汽車的安全、汙染等檢查專案越來越嚴格，從而對診斷檢測故障提出了更精確、更可靠的要求。
故障診斷系統有兩種：一種是車內診斷。診斷系統裝在車上，對車內進行診斷的車內儀錶盤自診斷系統；另一種是車外診斷。診斷功能裝置需要從車外進行測定的車外儀器診斷系統。
在這一時期，首先出現的是一些專用的檢測儀器，如發動機正時提前測試儀、斷電器觸點閉合角測定儀等。這些儀器和裝置主要對發動機進行測試與檢驗，難以直接給出故障原因, 它們僅僅是故障診斷的輔助工具，而真正的故障判斷仍憑藉機理分析和經驗由人來完成。進入 20 世紀 80 年代以來，車內診斷佔主導地位的局面開始被打破。
車外診斷系統又有了重大發展，如1986 年通用汽車公司推出的cam s系統和福特汽車公司的修理廠診斷系統sbds 等。cam s是乙個具有較高水平的診斷系統，它可以從隨車系統上接收資料，用自身存貯的故障診斷程式進行自動診斷。cam s還具有提供維修說明、技術資料目錄檢索、汽車各項引數及技術條件等諮詢功能。
近幾年來，汽車診斷技術一方面發展功能齊全的車內診斷裝置，另一方面，車外診斷系統，特別是診斷專家系統受到廣泛重視，有關診斷理論與系統有了很大的發展。但是，在已開發的診斷系統的成功背後，也出現了困難，這主要來自於傳統診斷理論的限制以及對不同車輛深層次診斷知識缺乏研究和有效的獲取。
另外，在各國紛紛對各診斷裝置換代的同時，許多學者還對各種車輛狀態引數檢測方法與各種測試技術在故障診斷中的應用進行了廣泛深入的研究，如穆爾的動能測量內燃機效能的診斷學，里茲尼建立了內燃機的動力模型，迪瓊利用振動訊號進行發動機監控，紹伯用於測量氣門機構磨損的實時放射性標記技術，比安齊對發動機壓力訊號的波形分析，列恩對柴油機故障訊號的**，埃爾對內燃機氣缸內徑磨損的表徵和模擬，張對柴油機油汙染監測的試驗，比塞利用化學發光對內燃機的診斷研究，拉里斯特伍德利用機油壓力**發動機失效，迪公尺特魯對柴油機燃油點火延時測量的研究等。
3.內燃機的故障診斷方法
狀態監測和故障診斷是相輔相成，密不可分的。目前，內燃機狀態監測和故障診斷中的檢測訊號如下。
3.1振動訊號
內燃機轉動時產生振動是不可避免的，這是由其工作特點和工作性質決定的，所以，在內燃機狀態監測和故障診斷中，振動訊號是反映其內在關係極其有效的敏感引數。近幾年，應用振動訊號，提取內燃機故障特徵的研究已經取得了較大進展，研究內容包括：（1）從機身表面或者缸套的振動訊號中，提取不同的活塞-缸套間隙下的頻率特徵，以此判斷活塞-缸套系統的磨損狀態；（2）從缸蓋表面的振動訊號中，提取氣門漏氣故障的頻域特徵，據此判斷氣門的工作情況；（3）從噴油器和高壓油幫浦上的振動訊號中，提取反應噴油過程各種引數的頻域特徵，據此判斷柴油機燃油系統的工作狀態。
儘管，在利用振動訊號進行內燃機狀態監測和故障診斷方面，做了很多的研究工作，取得了顯著的進步，但振動用於實時監測內燃機工況尚沒有全面推廣，僅僅在個別機型上做了一些有益的嘗試。其困難主要有：
（1）內燃機的結構，運動狀態均很複雜，訊號眾多，而共性歸納不夠，，所以適應於某台，某型號的內燃機訊號的分析方法，對另一型號的內燃機未必可行；
（2）內燃機振動源多，傳動路徑複雜，系統故障既有「縱向性」，又有「橫向型」，這一特徵帶來了內燃機這一複雜系統中多個故障並存的現實，多故障的同時診斷導致對故障能否準確診斷這一十分困難的診斷問題。
3.2轉速波動訊號
內燃機曲軸的瞬時轉速訊號能反映機器的工作狀態，通過對瞬時轉速波動訊號的分析可以得到機器執行狀態和相關故障的豐富資訊。正常工況下，各缸的動力效能基本一致，內燃機運轉平穩各缸瞬時轉動速度波動雖有誤差，但總在乙個不大的範圍內，並呈現某種規律性，但當某個汽缸工作不正常時，動力的一致性受到破壞，內燃機運轉平穩性變差，轉速波動訊號會產生嚴重變形，據此可以去判斷汽缸內工作過程的好壞。
目前，研究主要集中於利用轉速波動訊號診斷內燃機失火故障，供油減少故障和活塞環極限磨損故障。
但是，利用轉速診斷內燃機故障還存在一些不足之處：（1）雖然能夠確定工作不正常的缸位，但不能確定造成故障的原因。例如，缸內壓力降低造成曲軸瞬時轉速波動，可能是活塞-缸套-活塞環系統密封性變差所致，也可能為燃油系統故障造成；（2）由於要反映一周內角速度的變化，瞬時轉速測量儀就要求高頻率響應、高精度，裝置費用會很高。
3.3油液引數
油液監測是內燃機故障診斷的最常用方法，這不僅因為內燃機的故障以磨損為主，而且因為油液監測技術自身的特點決定。內燃機油液監測分為磨損磨粒分析和潤滑劑效能衰敗分析兩大類。前者是分析潤滑劑中攜帶的磨損微粒，以此診斷磨損故障和監測磨損狀態，又有光譜分析和鐵譜分析兩種方法，監測引數分別為各金屬元素的濃度和磨粒種類、磨粒直徑、磨粒形狀、粒徑分布等；後者是分析在用潤滑劑的理化效能，以檢測內燃機的潤滑狀態和診斷由潤滑不良引起的內燃機的故障，監測引數有粘度、閃點、酸值和機械雜質。
3.4壓力訊號
壓力訊號中，研究的較多的是氣缸壓力訊號，這是由於氣缸壓力直接反映了內燃機工作狀況的好壞，該訊號可以診斷的故障有氣門漏氣、缸內失火、燃油系統工作不正常等。測量氣缸壓力往往使用乙個較小直徑的測壓通道將某種壓力感測器與氣缸聯通，因此測量中不可避免的存在通道效應，特別是高速內燃機，這一影響不可忽略。此外，由於氣缸內高溫的原因，測量時必須對感測器進行水冷或油冷，不利於**使用。
用於內燃機狀態監測和故障診斷的壓力訊號還有柴油機高壓油管壓力、潤滑油壓力、曲軸箱廢氣壓力和進氣管壓力，它們分別監測柴油機燃油系統、潤滑系統、活塞-缸套-活塞環系統和內燃機進氣系統。
3.5溫度訊號
用於內燃機故障診斷與狀態監測的溫度訊號包括冷卻水溫度和排氣溫度。冷卻水溫度反映了冷卻系統工作正常與否；排氣溫度反映的是氣缸內的燃燒情況，如後燃造成排氣溫度過高。
4.內燃機故障診斷與狀態監測特徵提取分析方法
所需的訊號由檢測系統檢測並採集後，接下來就是特徵提取工作了。對於能直接由儀器讀出資料的緩變訊號，如溫度訊號、油液引數等,讀出的資料實際上就是特徵值，因此它們不需要另外再提取特徵了。
4.1幅值域分析法
訊號的幅值域特徵引數主要有極值、峰峰值、均值、均方值、方差、標準差、三階距、四階距、波形因子、脈衝因子、裕度因子等。這些引數由於測量比較直接,可以用於**監測。
4.2頻域分析方法
頻域分析主要是通過某種變換,將訊號從時域變換到頻域,然後再進行特徵提取。處理方法有古典譜估計法和現代譜估計法。古典譜法基於fft演算法,包括週期圖法、相關分析、相干分析、自譜、互譜、傳遞函式等等。
現代譜法包括最大熵譜估計、arma時序分析以及最小方差法等。古典法的優點是可以用fft快速計算，物理意義明確；缺點是譜解析度低，需要資料量大，加窗後會產生洩漏，方差效能不好。現代譜分析法具有較高的解析度，對資料要求較少，但容易產生波形失真，訊雜比低。
4.3小波分析方法
小波分析方法是一種多分辨的時頻分析方法，具有多解析度的時頻區域性化、快速線性多通道帶通濾波等優點，為非平穩訊號的分析提供了乙個有價值的工具。在實際工程應用中，常使用簡單的二進位製小波變換或小波包變換。在內燃機故障診斷與狀態監測領域，小波變換分析的應用分為特徵提取和去噪。
4.4分形理論方法
分形理論是20世紀70年代發展起來的一種非線性數學方法，90年代中期該理論逐漸被學術界應用於內燃機故障診斷與狀態監測領域，具體為，運用該理論中的分形維數，計算不同故障下的缸蓋振動訊號和機身振動訊號的分形維數，以此識別故障。結果表明，運用分形維數能夠識別氣門漏氣故障和活塞磨損故障。
5.內燃機故障診斷與狀態監測的現代資訊融合識別方法
獲取了訊號的特徵值後，接下來的工作是對檢測物件是否存在故障、狀態是否正常作出判斷。當判斷依據只是單一特徵值是，簡單地設定一門限值就可作出識別；內燃機是一種複雜的往復式動力機械，由於結構複雜，運動部件多，使得內燃機的故障診斷與狀態監測十分困難，因此，在該領域，近幾年出現了應用資訊融合技術的熱潮。
資訊融合方法興起於20世紀70年代，該方法是對人腦綜合處理複雜問題的一種功能模擬，通過對來自多感測器的資訊進行多級別、多方面的處理，從而得出新的、更有意義的資訊。由於不同型別、不同監測點的感測器的資訊一般具有很好地互補性，甚至有很好的完備性，因此通過多感測器資訊融合，可以提高監測系統的可靠性和準確性，增加判斷的可信度。
5.1證據理論方法
運用證據理論方法進行資訊融合首先必須確定識別框架(目標全體)，記為θ。由各感測器獲得的特徵引數構成該理論中的證據，然後分別應用每乙個證據，對識別框架的所有2個子集構造相應的基本概率分配值，根據該概率值計算所有子集可信度和似然度。每乙個證據的基本概率值以及相應的識別框架，合稱為乙個證據體，因此每乙個感測器就相當於乙個證據體，而證據理論多感測器資訊融合方法的實質就是在同一識別框架下，利用ds證據合成規則將各個證據體合併成乙個新的證據體，再在新的證據體下進一步確定各目標的可信度和似然度，從而得出資訊融合後的結果。
證據理論識別規則有多種，主要有基於基本概率分配值的決策和基於可信度的決策。
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