EMD方法在内燃机故障诊断中的应用.pdf

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1、第1期内燃机No．12012年2月InternalCombustionEnginesFeb．2012摘要：针对内燃机瞬时转速信号的非平稳性特点，将EMD方法用于瞬时转速信号的时频分析，将其自适应分解为几个基本模式分量和剩余值序列；对各个基本模式分量进行Hilbert变换得到Hilbert谱，从而得到瞬时频率和振幅随时间的变化规律，并进一步得到了EMD边界谱。实验测量6-135型柴油机正常和故障状态下瞬时转速信号，对其进行EMD分析表明：瞬时转速EMD边界谱可以指示有无故障发生，而瞬时频率和分解剩余值序列可以指示故障缸位置，二者结合可以较好地实现内燃机的故障诊断，为基于瞬时转速的内燃

2、机故障诊断提供了一条新的思路。关键词：EMD；内燃机；瞬时转速；故障诊断中图分类号：TK407文献标识码：B文章编号：1000—6494(2012)01—0055—04ApplicationofEMDinInternalCombustionEngineTrouble-shootingZHENGJun—lin(OfficeofNavalRepresentatives，ChinaShipDesignandDevelopmentCenter，Wuhan400064，China)Abstract：Internal—combustionengineinstantaneousspeedisno

3、nstationarysignal，SOtheempiricalmodedecomposition(EMD)methodisusedintime—frequencyanalysisofinstantaneousspeedsignalinthispaper，andthesignalisdecomposedintoseveralintrinsicmodefunctionsandresidualtrendterms．Hilberttransformismadeforeachofintrinsicmodefunctiontoobtaininstantaneousfrequencyandam

4、plitude(Hilbertspectrum)，andboundary—spectrumisobtainfromHilbertspectrum．Theinstantaneousspeedaremeasuredof6-135typedieselinnormalstatusandfaultstatus，andtheEMDanalysisoutcomeshowsthattheboundary—spectrummayindicatefaultSexist，andtheinstantaneousfrequencyandresidualtrendtermsmayindicatewhichcy

5、linderhavefault．SotheEMDmethodcanachievethefaultdiagnosisverywell，andofferanewmethodforinternal—combustionenginefaultdiagnosisbasedoninstantaneousspeed．Keywords：Empiricalmodedecomposition，Internal-combustionengine，Instantaneousspeed，Faultdiagnosis1瞬时频率与EMD方法率成分，而且要了解该频率发生的时间。这样，“瞬时频率”成为了一个被广泛应

6、用的概念。从物多年来，内燃机故障检测与诊断一直是个亟待理学的角度，信号可分为单分量和多分量信号两大解决0一0的0l难lll0题0ll0，■为0ll。此◆I0有譬一l关l0一研究工作者进行了大量而深类。单分量信号在任意时刻都只有一个频率，该频入的工作。瞬时转速是柴油机工作的“脉搏”，可率就称为信号的瞬时频率，可以用Hilbert变换求以反映机器的工作平稳性、各缸负荷均匀性，表征出其各时刻的瞬时频率和瞬时振幅。多分量信号则机器扭矩甚至缸内压力，蕴含着大量运转信息，而是多个单分量信号的叠加，可能在某些时刻具有多且测量方便，费用低廉，易于实现在线诊断，是当个频率成分。自然界中大多数信号都是

7、多分量信前的研究热点之一。但由于瞬时转速是一种非平稳号，此时直接使用Hilbert变换求得的瞬时频率是信号，且干扰因素很多，故障特征提取非常困难，没有物理意义的，必须将各分量信号分离出来各自严重影响了诊断效果。针对这一点，我们提出采用求取瞬时频率才有实际意义。在现有的时频分析方EMD(经验模式分解)方法进行转速信号的细化法中，维格纳分布的时频聚集性最好，但由于其变时频分析，以期能够从中提取良好的故障特征。换方式为双线性，总是受到交叉项的干扰，产生大在非平稳信号分析中，