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作为动力之源,柴油机的工作状态关系到整个机械系统能否正常安全运行。主机在线监测诊断能够帮助使用人员及时发现故障并进行排除,它在保证柴油机稳定运行方面起到了重要作用。瞬时转速诊断方法凭借信号信噪比高、安装方便、价格便宜等优点,在柴油机故障诊断中得到了广泛应用,且在缸数较少,转速不高的柴油机上取得了不错的诊断效果。中高速V型机的曲轴结构复杂,气体激励力相互之间可能存在干扰,加上变化多端的负载,导致它的瞬时转速不再表现出原有的规律,现有的诊断方法可能无法从中提取到直观可靠的敏感特征值。针对上述存在的困难,本文在前人研究的基础上,首先建立了某V12柴油机的曲轴动力学模型,然后结合数值仿真计算和试验分析,对单缸失火故障和功率不足故障进行了研究,最后引进数据模态分解方法对瞬时转速进行了进一步的探索研究,为瞬时转速诊断方法提供了新的角度与思路。主要的研究工作如下:(1)对经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)和变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)两种数据模态分解方法的理论进行介绍,通过计算白噪声的平均功率谱,对比了两种方法的滤波特性。(2)采取过零点法和解调法两种不同方法提取瞬时转速信号,对比两种方法的提取精度;分析误差,对比齿平均处理和提高采样率对瞬时转速测量精度的影响;针对传统滤波器存在的延迟等问题,利用数据模态分解方法对瞬时转速信号进行降噪滤波。(3)从理论上分析不均匀发火间隔角柴油机的谐次相位变化规律;依托建立的V12柴油机动力学模型,进行单缸失火故障研究,结合试验结果,研究瞬时转速在单缸失火故障下的变化规律;在此基础上,进一步对单缸功率不足故障和供油提前角异常故障进行仿真计算,研究瞬时转速变化规律与故障之间的关系;通过计算不同发火间隔角下的瞬时转速,并进行对比分析,研究发火间隔角对瞬时转速的影响规律。(4)使用集总经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)和VMD分别对瞬时转速进行分解,比较两种数据模态分解方法,对各个本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)分量可能具有的物理意义进行解释;对比正常与故障工况下的分解结果,研究失火故障下各个IMF分量的变化规律,结合希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang Transform,HHT)时频图和快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)分析,对柴油机的单缸失火故障进行诊断和识别;在此基础上,利用EEMD对仿真单缸功率不足故障进行诊断研究。