基于振動(dòng)基頻的一種發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速測(cè)量新方法

丁 柏 （荊州市南湖機(jī)械總廠，湖北 荊州434007）

宋 翔 （東南大學(xué)儀器科學(xué)與工程學(xué)院，江蘇 南京210096）

發(fā)動(dòng)機(jī)的轉(zhuǎn)速是對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)運(yùn)行狀況的一個(gè)綜合體現(xiàn)，其測(cè)量技術(shù)是發(fā)動(dòng)機(jī)測(cè)量技術(shù)的基礎(chǔ)，如何準(zhǔn)確獲取發(fā)動(dòng)機(jī)的瞬時(shí)轉(zhuǎn)速對(duì)汽車試驗(yàn)、檢測(cè)和維修行業(yè)有著重大的現(xiàn)實(shí)意義。傳統(tǒng)的發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速檢測(cè)方法［1］如機(jī)械式、光電式［2］、電磁式、霍爾式、頻閃法［3］等，這些方法都已經(jīng)十分成熟，也具備相當(dāng)?shù)臏y(cè)量精度，但在實(shí)際使用時(shí)一般都需要在發(fā)動(dòng)機(jī)內(nèi)部器件上安裝傳感器，費(fèi)時(shí)費(fèi)力，不符合快速實(shí)時(shí)的檢測(cè)要求。研究表明，發(fā)動(dòng)機(jī)的振動(dòng)信號(hào)的基頻與發(fā)動(dòng)機(jī)的轉(zhuǎn)速之間存在一定的函數(shù)關(guān)系［4］，而利用現(xiàn)代的數(shù)據(jù)采集技術(shù)，發(fā)動(dòng)機(jī)的振動(dòng)信號(hào)可以方便快速的提取，這為開(kāi)發(fā)一種基于發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)信號(hào)的發(fā)動(dòng)機(jī)瞬時(shí)轉(zhuǎn)速測(cè)量技術(shù)奠定了基礎(chǔ)。

1 基頻提取的難點(diǎn)

振動(dòng)信號(hào)是一種非平穩(wěn)的時(shí)變信號(hào)［5］，其頻譜特性及各種物理特征均隨著時(shí)間的變化而變化，同時(shí)由于噪聲、共振的影響，其基頻難以準(zhǔn)確提取。而傳統(tǒng)的針對(duì)平穩(wěn)信號(hào)的分析處理方法都是整體的變換，無(wú)法反應(yīng)信號(hào)隨時(shí)間變化的頻譜特征，無(wú)法有效的提取所需要的振動(dòng)基頻信號(hào)。

雖然振動(dòng)信號(hào)具有時(shí)變特性，但是通過(guò)對(duì)其產(chǎn)生機(jī)理和信號(hào)特征的研究分析，可以認(rèn)為在一個(gè)相當(dāng)短的時(shí)間范圍內(nèi)，其特性以及表征其本質(zhì)特征的參數(shù)基本保持不變即相對(duì)穩(wěn)定，因此可以將其看作一個(gè)準(zhǔn)穩(wěn)態(tài)的過(guò)程，即振動(dòng)信號(hào)具有短時(shí)平穩(wěn)的特性。基于這樣的考慮，對(duì)于振動(dòng)信號(hào)的分析和處理必須建立在 “短時(shí)”的基礎(chǔ)上，進(jìn)行 “短時(shí)分析”，即通過(guò)加窗分段截取，將振動(dòng)信號(hào)分成一段一段較短的時(shí)間范圍內(nèi)信號(hào)來(lái)提取出其基頻，每個(gè)截取的短時(shí)振動(dòng)信號(hào)段稱為一個(gè)分析幀。這樣，對(duì)于整體的振動(dòng)信號(hào)而言，分析出的是由每一幀的基頻所組成的基頻序列，可以近似的反應(yīng)出在車輛運(yùn)行過(guò)程中發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)狀態(tài)不斷變化的過(guò)程。同時(shí)，由于作用在曲軸上的扭矩呈周期性變化，即振動(dòng)信號(hào)的激勵(lì)源具有周期性，根據(jù)其信號(hào)形成機(jī)理，可以認(rèn)為振動(dòng)信號(hào)具有準(zhǔn)周期性，這種準(zhǔn)周期性也就決定了只能采取短時(shí)平均的方法估計(jì)其基頻。

振動(dòng)信號(hào)基頻的提取具有眾多難點(diǎn)，其主要表現(xiàn)為：①振動(dòng)信號(hào)的變化十分復(fù)雜，并非標(biāo)準(zhǔn)的周期信號(hào)，即使在理想狀況下，也僅是準(zhǔn)周期信號(hào)，并且在實(shí)際應(yīng)用中，車輛行駛過(guò)程中背景噪聲嚴(yán)重影響著基頻檢測(cè)的性能；②振動(dòng)信號(hào)波形的峰受共振影響很大，車輛自身的共振有時(shí)會(huì)嚴(yán)重影響諧波結(jié)構(gòu)，要從信號(hào)中去除這種影響并非易事；③基頻的變化范圍很大，從車輛怠速時(shí)的幾十赫茲一直到到高速時(shí)的幾百赫茲，這給基頻的檢測(cè)帶來(lái)了一定的困難。另外，振動(dòng)信號(hào)中往往包含有三四十次的諧波分量，而基頻分量往往不是最強(qiáng)的分量，豐富的諧波成分使振動(dòng)信號(hào)的波形變得很復(fù)雜，給基頻的檢測(cè)帶來(lái)困難，經(jīng)常發(fā)生估計(jì)基頻是實(shí)際基頻二三次倍頻或者半頻的情況。

從理論上來(lái)看，可以采用短時(shí)傅里葉變換、短時(shí)自相關(guān)分析以及小波分析等相關(guān)時(shí)頻分析方法［6］來(lái)提取振動(dòng)信號(hào)的基頻，可是由于振動(dòng)信號(hào)的復(fù)雜性以及車輛行進(jìn)過(guò)程中噪聲和共振的影響，采取這些傳統(tǒng)信號(hào)處理方法時(shí)，總有著這樣或那樣的缺陷，例如短時(shí)傅里葉變換會(huì)出現(xiàn)嚴(yán)重的倍頻或半頻誤差，短時(shí)自相關(guān)分析方法在抗噪性能上有所欠缺，而小波分析方法則準(zhǔn)確性不足。因此，克服這些基頻提取中的難點(diǎn)，提出一種準(zhǔn)確性和魯棒性都較好的基頻提取算法成為研究的關(guān)鍵。

2 基頻提取算法

基于對(duì)振動(dòng)信號(hào)基頻提取難點(diǎn)的分析，筆者結(jié)合了短時(shí)傅里葉變換、小波分析［7］和短時(shí)自相關(guān)分析［8］這些常用的時(shí)頻分析方法各自的優(yōu)點(diǎn)，提出了一種基頻提取算法，如圖1所示。其基本思想是：對(duì)每一幀振動(dòng)信號(hào)做多級(jí)小波變換，利用小波變換帶通性和去噪性，濾除共振峰和噪聲的影響；然后對(duì)較高幾個(gè)層次上的逼近信號(hào)進(jìn)行加權(quán)求和，進(jìn)行信號(hào)重構(gòu)，得到含豐富基頻信息、周期性十分明顯的合成信號(hào)，將該合成信號(hào)作為待處理信號(hào)，計(jì)算其自相關(guān)函數(shù)，由于自相關(guān)函數(shù)與原信號(hào)有著相同的周期性，對(duì)應(yīng)有相同的基頻值，并且周期特性更為明顯。對(duì)自相關(guān)函數(shù)進(jìn)行傅里葉變換，由于基頻處蘊(yùn)含有最大能量，傅里葉譜圖上除直流分量外最大幅值的頻率處即為基頻。

圖1 基頻提取算法流程

3 試 驗(yàn)

3.1 信號(hào)采集

利用普通桑塔納轎車作為試驗(yàn)對(duì)象，采用NI公司的PXI－6025數(shù)據(jù)采集卡進(jìn)行振動(dòng)信號(hào)和真實(shí)轉(zhuǎn)速信號(hào)的同步采集。振動(dòng)信號(hào)利用江蘇聯(lián)能公司的CA－YD－188型IC壓電式加速度傳感器采集，真實(shí)轉(zhuǎn)速信號(hào)利用小野測(cè)器的SE－152型轉(zhuǎn)速計(jì)采集，采樣率為2000Hz。

采集程序利用LabVIEW軟件編寫(xiě)，首先對(duì)表現(xiàn)發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)最敏感的位置——發(fā)動(dòng)機(jī)機(jī)蓋進(jìn)行測(cè)量，并同步采集真實(shí)轉(zhuǎn)速信號(hào)，如圖2所示；采集的振動(dòng)信號(hào)共200s，如圖3所示；圖4為對(duì)應(yīng)的實(shí)際轉(zhuǎn)速信號(hào)。為了進(jìn)一步驗(yàn)證算法，對(duì)車蓋側(cè)部、車頭側(cè)部、車門、車頂4個(gè)位置的振動(dòng)信號(hào)也進(jìn)行了測(cè)量，圖5為測(cè)量車頂處振動(dòng)信號(hào)。

圖2 發(fā)動(dòng)機(jī)機(jī)蓋振動(dòng)信號(hào)采集

圖3 發(fā)動(dòng)機(jī)機(jī)蓋處200s振動(dòng)信號(hào)

圖4 對(duì)應(yīng)的真實(shí)轉(zhuǎn)速信號(hào) （共200s）

圖5 車頂處振動(dòng)信號(hào)采集

3.2 算法驗(yàn)證

表1 分階段理論轉(zhuǎn)速與實(shí)際轉(zhuǎn)速對(duì)比

圖6 理論轉(zhuǎn)速與實(shí)際轉(zhuǎn)速比較

信號(hào)的采集完成之后，應(yīng)用所提出的算法，在LabVIEW框架下調(diào)用MATLAB編寫(xiě)算法程序完成基頻提取工作。分別選取30s，80s，125s，145s處代表其怠速、加速、高速與減速階段進(jìn)行分析。對(duì)于真實(shí)轉(zhuǎn)速，筆者對(duì)每幀內(nèi)轉(zhuǎn)速值取均方根值來(lái)代替發(fā)動(dòng)機(jī)真實(shí)轉(zhuǎn)速，對(duì)于理論轉(zhuǎn)速，桑塔納轎車的發(fā)動(dòng)機(jī)沖程τ＝4，發(fā)動(dòng)機(jī)缸數(shù)i＝4，可計(jì)算出理論轉(zhuǎn)速為發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)基頻的30倍。計(jì)算比較結(jié)果如表1所示?？梢?jiàn)誤差率均控制在1%之內(nèi)，準(zhǔn)確性很好。

為了得到更直觀的比較，將計(jì)算出的理論轉(zhuǎn)速曲線圖與實(shí)際轉(zhuǎn)速圖放在同一張圖內(nèi)進(jìn)行比較，如圖6所示。可見(jiàn)實(shí)際和理論轉(zhuǎn)速曲線有很好的吻合，具有很高的準(zhǔn)確性。

在發(fā)動(dòng)機(jī)剛開(kāi)始工作階段，有較大的噪聲影響，信噪比非常低，采用短時(shí)自相關(guān)分析的方法提取基頻時(shí)噪聲淹沒(méi)了振動(dòng)信號(hào)，產(chǎn)生了嚴(yán)重的誤差 （圖7），而且由于共振峰的影響，采取短時(shí)傅里葉變換的方法提取基頻時(shí)有嚴(yán)重的半頻誤差（圖8）。而筆者所提出的算法利用小波變換濾除其噪聲和共振的影響，利用自相關(guān)分析凸現(xiàn)其周期性，很好的改善了這個(gè)問(wèn)題，在魯棒性上有了很大的提高。

圖7 短時(shí)自相關(guān)法理論與實(shí)際轉(zhuǎn)速比較

圖8 短時(shí)傅里葉變換法理論與實(shí)際轉(zhuǎn)速比較

3.3 車身其他位置的進(jìn)一步驗(yàn)證

僅僅是發(fā)動(dòng)機(jī)的頂部，并不能滿足實(shí)際的需要，實(shí)際應(yīng)用中理想的快速測(cè)量應(yīng)當(dāng)是將傳感器安置在車身任何位置都可以準(zhǔn)確的檢測(cè)出發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速，因此筆者對(duì)所采集得來(lái)的車體其他位置振動(dòng)信號(hào)也進(jìn)行了分析處理和基頻提取，并計(jì)算出理論轉(zhuǎn)速與實(shí)際轉(zhuǎn)速相比較。圖9～圖12分別對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)側(cè)面、車身側(cè)面、車門和車頂這4個(gè)在實(shí)際應(yīng)用中便于測(cè)量的位置提取振動(dòng)信號(hào)基頻，從而計(jì)算出理論轉(zhuǎn)速并與實(shí)際轉(zhuǎn)速進(jìn)行比較?？梢?jiàn)，在發(fā)動(dòng)機(jī)側(cè)面、車身側(cè)面、車門和車頂這4個(gè)位置，應(yīng)用筆者所提出的算法提取振動(dòng)信號(hào)基頻后所計(jì)算得出的理論轉(zhuǎn)速與實(shí)際轉(zhuǎn)速也吻合的較好，具有相當(dāng)?shù)臏?zhǔn)確性和魯棒性，可以很好的應(yīng)用于實(shí)際測(cè)量當(dāng)中。

圖9 發(fā)動(dòng)機(jī)側(cè)面實(shí)際轉(zhuǎn)速和理論轉(zhuǎn)速比較

圖10 車身側(cè)面實(shí)際轉(zhuǎn)速和理論轉(zhuǎn)速比較圖

圖11 車門處實(shí)際轉(zhuǎn)速和理論轉(zhuǎn)速比較圖

圖12 車頂處實(shí)際轉(zhuǎn)速和理論轉(zhuǎn)速比較圖

4 結(jié) 語(yǔ)

介紹了一種基于振動(dòng)信號(hào)基頻的發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速測(cè)量方法，這種方法的核心和難點(diǎn)是準(zhǔn)確的提取出振動(dòng)信號(hào)的基頻，結(jié)合小波變換、自相關(guān)分析和傅里葉變換，采用短時(shí)分析的方法，提出了一種提取振動(dòng)信號(hào)基頻的改進(jìn)算法，并進(jìn)一步通過(guò)大量試驗(yàn)的驗(yàn)證，證明了該算法在準(zhǔn)確性和魯棒性上均能滿足測(cè)量要求。

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