喬 斌
(蕪湖職業(yè)技術(shù)學(xué)院信息工程學(xué)院,安徽蕪湖 241006)
在汽車整車中,發(fā)動(dòng)機(jī)總成作為一個(gè)重要的部分,在實(shí)際運(yùn)行過程中它既是一個(gè)激源,同時(shí)又是一個(gè)受迫振動(dòng)體.發(fā)動(dòng)機(jī)的振動(dòng)不僅可以對(duì)其本身的正常工作產(chǎn)生一定的影響,還會(huì)影響汽車整體的性能,比如乘坐的舒適性和行駛的平順性,另外還可以通過發(fā)動(dòng)機(jī)的異常振動(dòng)發(fā)現(xiàn)汽車引擎的故障并及時(shí)排除.因此為了研究和控制發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)帶來的危害,世界各大汽車強(qiáng)國(guó)相繼設(shè)立了專門的發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)監(jiān)控中心,目的就是在研究發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)的基礎(chǔ)上能有所突破,要找到一個(gè)新的方法,以減少發(fā)動(dòng)機(jī)的振動(dòng)或迅速排除故障[1].因此,對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)性能研究確實(shí)對(duì)汽車的發(fā)展具有重要意義.本文在國(guó)內(nèi)外發(fā)展的基礎(chǔ)上,尋求突破和創(chuàng)新,基于虛擬儀器進(jìn)行發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)測(cè)試系統(tǒng)的開發(fā),設(shè)計(jì)一種全新的發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)性能測(cè)試分析系統(tǒng).
在國(guó)內(nèi)和國(guó)外,最初絕大多數(shù)的發(fā)動(dòng)機(jī)噪聲與振動(dòng)控制研究是基于振動(dòng)原理.據(jù)相關(guān)部門統(tǒng)計(jì),目前,僅我國(guó)就有幾百家研究所或機(jī)構(gòu)從事發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)的研究與控制.隨著世界汽車保有量的逐年增加,世界范圍內(nèi)的發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)噪聲控制的學(xué)術(shù)論壇等非常的活躍,我國(guó)在這方面的研究也有高昂的積極性,發(fā)表高水準(zhǔn)的論文上千篇,相關(guān)的雜志等也數(shù)十種,這對(duì)我國(guó)汽車行業(yè)的發(fā)展產(chǎn)生了積極的促進(jìn)作用[2].
在汽車發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)的研究中,其主要任務(wù)之一是如何有效地控制和降低發(fā)動(dòng)機(jī)的振動(dòng),另外對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)異常振動(dòng)發(fā)生之后的原因分析也是其重要的任務(wù),根據(jù)分析的原因?qū)で笸黄?,比如選用新型材料或是對(duì)某些零部件進(jìn)行改進(jìn)設(shè)計(jì)以及加工工藝的提升等.
近年來,隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展,另外得益于虛擬仿真技術(shù)的突飛猛進(jìn),國(guó)外許多汽車制造商開始嘗試將虛擬技術(shù)運(yùn)用到實(shí)際發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)研究方面,并取得了不錯(cuò)的進(jìn)展[3].而我國(guó)近幾年才開始著手這方面的研究,起步較晚,發(fā)展較慢,這是我國(guó)現(xiàn)如今的發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)發(fā)展現(xiàn)狀,盡管如此,仍然取得了可觀的成果.當(dāng)今發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)分析的大環(huán)境下,以前比較傳統(tǒng)的、笨重的測(cè)試儀器已經(jīng)逐漸淡化出人們的視線,取而代之的是更加簡(jiǎn)單、準(zhǔn)確,更易操作的虛擬儀器技術(shù)擔(dān)當(dāng)了振動(dòng)測(cè)試的大梁.不得不說,正是計(jì)算機(jī)的引入,虛擬測(cè)試技術(shù)的應(yīng)用,使得發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)的檢測(cè)更加方便快捷,可以達(dá)到采集實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)并進(jìn)行實(shí)時(shí)分析的要求,減輕了研究人員的任務(wù),這樣可以讓振動(dòng)研究工程師們能有更多的精力去研究如何控制振動(dòng)和降低振動(dòng)[4].
本文也是一次將計(jì)算機(jī)技術(shù)與虛擬測(cè)試技術(shù)一體化用于發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)檢測(cè)、分析的大膽嘗試,通過分析試驗(yàn)數(shù)據(jù),判斷發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)是否異常,從而分析出發(fā)動(dòng)機(jī)的故障所在.通過測(cè)試一臺(tái)發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)信號(hào)的大小,規(guī)律等來識(shí)別發(fā)動(dòng)機(jī)的主要振源,得出發(fā)動(dòng)機(jī)降噪減振的策略.
汽車發(fā)動(dòng)機(jī)在運(yùn)行時(shí),不斷遭受著各種有規(guī)律性的振動(dòng)力的作用,還有各種無規(guī)律可循的大小不一的沖擊力也對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)進(jìn)行作用,但是由于這種無規(guī)律的沖擊力在很短的時(shí)間內(nèi)作用在發(fā)動(dòng)機(jī)氣缸上,活塞上產(chǎn)生的振動(dòng)很容易被發(fā)動(dòng)機(jī)的阻尼減弱,沒有對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)產(chǎn)生強(qiáng)烈的振動(dòng).
因此,最終導(dǎo)致發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)的主要原因是活塞在上下運(yùn)動(dòng)過程中所受的周期性的力,比如,發(fā)動(dòng)機(jī)氣缸里面的混合氣周期性的變化,活塞曲柄連桿機(jī)構(gòu)周期性的運(yùn)動(dòng)等等,這些周期性的慣性力導(dǎo)致發(fā)動(dòng)機(jī)在運(yùn)行時(shí)產(chǎn)生振動(dòng)和噪聲,另外還有一些部件容易受到離心力作用,主要針對(duì)旋轉(zhuǎn)部件也產(chǎn)生一定的振動(dòng)作用.
燃?xì)鈮毫Πl(fā)生在發(fā)動(dòng)機(jī)的內(nèi)部,發(fā)動(dòng)機(jī)氣缸里面的可燃混合氣經(jīng)歷壓縮、燃燒、做功的階段,在燃燒膨脹做功階段中氣體會(huì)發(fā)生劇烈的變化致使活塞產(chǎn)生振動(dòng),如果不正常燃燒更容易產(chǎn)生燃燒波峰而爆燃,出現(xiàn)發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)異常.通過測(cè)試分析,可以得出發(fā)動(dòng)機(jī)燃燒的故障.
2.2.1 活塞連桿的往復(fù)慣性力
內(nèi)燃機(jī)在工作時(shí),各個(gè)氣缸中,活塞和連桿經(jīng)過四個(gè)沖程的往復(fù)運(yùn)動(dòng),對(duì)其進(jìn)行受力分析,得活塞連桿所受的力:
由公式(1)可得,前級(jí)慣性力正好等同于曲軸的運(yùn)動(dòng)頻率,而后級(jí)為曲軸運(yùn)動(dòng)頻率的兩倍,同時(shí)該慣性力與mrec成正比.
另外,發(fā)現(xiàn)前級(jí)力在偶數(shù)缸的工作中,所受的力會(huì)相互抵消掉,相比較而言,后級(jí)在原來的基礎(chǔ)上又一次的加倍其大小.
最終得出,引起發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)的最直接原因是后級(jí)慣性力的疊加造成的.
2.2.2 曲柄連桿機(jī)構(gòu)的離心慣性力
由于結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)原因,曲柄連桿機(jī)構(gòu)的偏心設(shè)計(jì),讓其在運(yùn)動(dòng)過程中無法避免的產(chǎn)生離心力,所受的力為:
通過公式(2)可以得知,其慣性力的大小與mt成正比,所以在發(fā)動(dòng)機(jī)設(shè)計(jì)中通常采用平衡桿的措施來減弱該慣性力產(chǎn)生的振動(dòng)效果.
發(fā)動(dòng)機(jī)內(nèi)部各零部件都會(huì)受到重力的影響,在重力的作用下,發(fā)動(dòng)機(jī)運(yùn)動(dòng)部件會(huì)收到相應(yīng)的重力分力,重力的徑向分力或者是切向分力均能使發(fā)動(dòng)機(jī)運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí)產(chǎn)生振動(dòng)[5].
圖1 系統(tǒng)硬件組成方案圖
硬件組成部分中,振動(dòng)信號(hào)選用PXI-4498動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)信號(hào)采集卡;而發(fā)動(dòng)機(jī)的轉(zhuǎn)速信號(hào)采用PXI-6289多功能數(shù)據(jù)采集卡,而噪聲部分直接通過串口連接信號(hào)采集儀器.
系統(tǒng)的軟件部分采用硬件相關(guān)聯(lián)的LabVIEW軟件進(jìn)行編程開發(fā),根據(jù)硬件組成部分的總體設(shè)計(jì).
開發(fā)測(cè)試系統(tǒng)的軟件部分如圖2所示:
圖2 系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)程序圖
發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)測(cè)試系統(tǒng)程序圖中主要由三大部分組成,第一部分為信號(hào)采集通道的選擇,其中采集轉(zhuǎn)速信號(hào)只有一個(gè)傳感器即一個(gè)通道,而振動(dòng)信號(hào)則需要三個(gè)傳感器即三個(gè)通道,分別采集發(fā)動(dòng)機(jī)缸蓋三個(gè)方向的振動(dòng)信號(hào);第二部分為信號(hào)的儲(chǔ)存部分,用于采集信號(hào)的存儲(chǔ)便于以后處理分析;第三部分為信號(hào)的處理和分析,也是系統(tǒng)中最重要的部分,主要針對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行全方位的分析,振動(dòng)信號(hào)分析如圖3所示:
圖3 振動(dòng)信號(hào)分析的圖
自相關(guān)計(jì)算是指振動(dòng)信號(hào)在某兩個(gè)瞬時(shí)值之間的相關(guān)關(guān)聯(lián)的關(guān)系,是對(duì)隨機(jī)振動(dòng)信號(hào)的一種時(shí)域分析,自相關(guān)函數(shù)為:
通過自相關(guān)波形圖,可以清楚直觀的分析出隨機(jī)無規(guī)則信號(hào)里面的周期函數(shù),從而判斷隨機(jī)嘈雜的信號(hào)中固定的振動(dòng)成分.
小波分析是將高頻率、復(fù)雜的振動(dòng)信號(hào)分層次化細(xì)分,逐步分析出振動(dòng)信號(hào)里面有用的振動(dòng)頻率,大大提高了頻譜分析的準(zhǔn)確率.連續(xù)小波變換為:
通過小波分析,可以將原多頻率、多層次的振動(dòng)信號(hào)分解成若干個(gè)頻率不同的波段信號(hào),便于分析和處理.
連接好硬件部分后對(duì)某發(fā)動(dòng)機(jī)進(jìn)行怠速下缸蓋處的振動(dòng)信號(hào)采集.試驗(yàn)開始時(shí),當(dāng)發(fā)動(dòng)機(jī)啟動(dòng)的瞬間,可以看到明顯而雜亂的振動(dòng)波形,經(jīng)頻譜、自相關(guān)和功率譜密度分析以后可發(fā)現(xiàn),有過大或過小的分析波形,振動(dòng)波形不再平穩(wěn),可以斷定發(fā)動(dòng)機(jī)啟動(dòng)瞬間振動(dòng)異常,其主要原因是在啟動(dòng)的時(shí)候,發(fā)動(dòng)機(jī)由靜止?fàn)顟B(tài)逐漸進(jìn)入運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí),零部件的固有頻率和發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)頻率相等時(shí)產(chǎn)生共振所引起的發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)過大.當(dāng)發(fā)動(dòng)機(jī)逐漸進(jìn)入怠速狀態(tài)時(shí),發(fā)動(dòng)機(jī)運(yùn)轉(zhuǎn)比較平穩(wěn),很容易顯示發(fā)動(dòng)機(jī)噪聲和振動(dòng)異常的問題,因此,試驗(yàn)選擇發(fā)動(dòng)機(jī)怠速下進(jìn)行.如圖4所示的是發(fā)動(dòng)機(jī)穩(wěn)定怠速缸蓋處三個(gè)方向的原始振動(dòng)信號(hào)和經(jīng)過自相關(guān)、頻譜和功率譜分析以后得到的波形圖.圖5為發(fā)動(dòng)機(jī)采集到的噪聲信號(hào).
圖4 發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)原始波形和分析后波形
圖5 發(fā)動(dòng)機(jī)噪聲信號(hào)
從上述波形圖可看出,這臺(tái)發(fā)動(dòng)機(jī)在怠速狀態(tài)下振動(dòng)原始信號(hào)的波形中,白色振動(dòng)信號(hào)明顯比紅色信號(hào)的幅值和頻率大,可知發(fā)動(dòng)機(jī)缸蓋處上下振動(dòng)的幅值要比前后和左右振動(dòng)幅值要大,即上下豎直方向的振動(dòng)比軸向和橫向振動(dòng)要強(qiáng)烈.但是從總體振動(dòng)圖可以看出,信號(hào)的波形大體為正弦波,而且振動(dòng)波形上下幅度變化不大,沒有比較突起的波峰或者波谷,即沒有信號(hào)的異常變化,由此可以表明發(fā)動(dòng)機(jī)缸的振動(dòng)正常,沒有明顯的振動(dòng)異常.經(jīng)信號(hào)的時(shí)域和頻域的頻譜、自相關(guān)和功率譜密度的分析以后,頻譜分析能更好地觀察信號(hào)的頻域特性,從圖知發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)的頻率穩(wěn)定,幅度平穩(wěn).從自相關(guān)分析圖可看出振動(dòng)信號(hào)的隨機(jī)程度規(guī)范,以正規(guī)的正弦曲線振動(dòng).總之,分析結(jié)果圖曲線平穩(wěn),沒有過大或過小的幅值變化.
另外通過圖5噪聲分析信號(hào)也可看出發(fā)動(dòng)機(jī)在怠速下,聲音信號(hào)平緩沒有過大或過低的信號(hào)發(fā)生,人耳聽覺也沒有刺激的聲音發(fā)出.結(jié)合振動(dòng)分析圖,亦可判斷發(fā)動(dòng)機(jī)在怠速下沒有振動(dòng)異常和異響的現(xiàn)象.由此可知,當(dāng)信號(hào)出現(xiàn)幅值過大或異常時(shí),可推斷出此振動(dòng)測(cè)試點(diǎn)處是主要振源或故障發(fā)生點(diǎn),并將對(duì)此深一步的分析.
發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)異常通常也是故障的直接顯示,為此,在發(fā)動(dòng)機(jī)怠速下正常信號(hào)的基礎(chǔ)上設(shè)置一個(gè)發(fā)動(dòng)機(jī)故障進(jìn)行振動(dòng)的分析,通過比較可以直觀地發(fā)現(xiàn)發(fā)動(dòng)機(jī)故障振動(dòng)信號(hào)的不同,從而得知異常振動(dòng)信號(hào)的故障原因所在.通過小波分析比較正常振動(dòng)信號(hào)和拔掉一個(gè)火花塞的情況下振動(dòng)信號(hào),得出故障信號(hào)的特點(diǎn)和波形.如圖6、7所示,小波分解下在0-12 Hz和13-25 Hz波段時(shí),正常小波信號(hào)和故障小波信號(hào):
圖6 怠速工況下0-12 Hz小波信號(hào)
圖7 怠速工況下13-25 Hz小波信號(hào)
由圖6可知,怠速工況下0-12 Hz小波信號(hào)中,發(fā)動(dòng)機(jī)怠速時(shí)故障振動(dòng)信號(hào)的值是正常振動(dòng)信號(hào)值的1.20倍;由圖7可知,在13-25 Hz小波信號(hào)段中,發(fā)動(dòng)機(jī)怠速時(shí)故障振動(dòng)信號(hào)的值是正常振動(dòng)信號(hào)值的2.1倍.由此可以發(fā)現(xiàn),發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)信號(hào)蘊(yùn)含著發(fā)動(dòng)機(jī)故障的信息,發(fā)動(dòng)機(jī)異常振動(dòng)的故障信號(hào)可以從中分析出發(fā)動(dòng)機(jī)的故障源,在發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷中起到積極的作用.
綜上所述,本文是在基于虛擬儀器的基礎(chǔ)上,對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)的振動(dòng)測(cè)試系統(tǒng)進(jìn)行了研究和設(shè)計(jì).通過測(cè)試系統(tǒng)的硬件組成和軟件開發(fā),并結(jié)合一系列的信號(hào)時(shí)域分析和頻域分析,得到發(fā)動(dòng)機(jī)在怠速狀態(tài)下的正常振動(dòng)信號(hào)和發(fā)動(dòng)機(jī)正常聲音級(jí)數(shù).在正常振動(dòng)的基礎(chǔ)上通過小波分析發(fā)動(dòng)機(jī)故障信號(hào),得出發(fā)動(dòng)機(jī)異常振動(dòng)小波信號(hào),通過比較從而分析故障原因,在發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷技術(shù)中起到尋找振源排除故障的關(guān)鍵作用.
[1]范紅波,張英堂,孫燁.小波包和 SVM在發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷中的應(yīng)用[J].車用發(fā)動(dòng)機(jī),2006(4).
[2]王江萍,鮑澤富.小波變換在柴油發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷中的應(yīng)用[J].石油機(jī)械,2006(9).
[3]陳剛,廖明夫.基于小波分析的滾動(dòng)軸承故障診斷研究[J].科學(xué)技術(shù)與工程,2007(12).
[4]李業(yè)德,張景元,李業(yè)剛,等.基于多傳感器的發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷模糊專家系統(tǒng)[J].故障診斷,2006(28).
[5]向科峰.基于 LabVIEW 的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].機(jī)械管理開發(fā),2011(14).