基于振動分析的內燃機故障診斷分析

1、解決方案示范文本 | Excellent Model Text 資料編碼：CYKJ-FW-295編號：_基于振動分析的內燃機故障診斷分析審核：_時間：_單位：_基于振動分析的內燃機故障診斷分析用戶指南：該解決方案資料適用于為完成某項目而進行的活動或努力工作過程的方案制定，通過完善工作思路，在正常運行中起到指導作用，包括確定問題目標和影響范圍、分析問題并提出解決方案和建議、成本計劃和可行性分析、實施和跟進。可通過修改使用，也可以直接沿用本模板進行快速編輯。鑒于內燃機在結構和工作原理上比較的復雜，而且激勵源和零部件也非常的多，因此，當內燃機出現(xiàn)了故障的時候，一般癥狀都比較復雜，故障信號也比較難檢測

2、，在進行診斷的時候便非常的困難。本文主要是從振動的角度對內燃機的故障進行了分析，首先，分析了內燃機的振動結構和振動特性，然后從振動分析的角度，探討了如何對內燃機發(fā)生的故障進行診斷的問題。內燃機在工業(yè)、農業(yè)等所需的機械設備中，屬于比較重要的機械之一，尤其是在船舶、石油鉆井、鐵路、汽車以及農業(yè)等方面得到了廣泛的應用。從某種意義上來說，內燃機運行狀態(tài)的優(yōu)劣，直接的關系著整個機組的運行狀態(tài)。所以，提高對內燃機運行狀態(tài)的檢測水平和故障診斷率，對于系統(tǒng)的安全、穩(wěn)定運行來說，意義重大。下面就從振動分析的角度，對內燃機的結構和振動特性以及故障的診斷問題等進行分析。內燃機的振動結構和振動特性由于內燃機在運行的時

3、候，在各種力的激勵下，很容易產生振動的現(xiàn)象，再經過不同的傳遞路徑傳遞到內燃機的表面。因此，當內燃機的零件產生變化的時候，內燃機的表面振動現(xiàn)象也會呈現(xiàn)出不同的振動特性。在此基礎上，專家們研究出了在從內燃機的振動特性進行內燃機故障的診斷。內燃機屬于熱能動力機械范疇，在人們長期的實踐和創(chuàng)新中，內燃機的主運動系統(tǒng)已經形成了由連桿、活塞和曲軸組成的結構可靠、生命力強的曲柄連桿結構為主的系統(tǒng)。再加上其他的輔助系統(tǒng)，便組成了內燃機的結構。按照氣缸的排列形式，內燃機主要有V型內燃機和直列式內燃機兩種。通常情況下，內燃機的結構一般由八大系統(tǒng)、四大結構組成。八大系統(tǒng)指的是啟動系統(tǒng)、控制系統(tǒng)、燃氣系統(tǒng)、點火系統(tǒng)、冷

4、卻系統(tǒng)、報警系統(tǒng)潤滑系統(tǒng)和增壓系統(tǒng)。四大結構指的是曲柄連桿機構、調速機構、配氣機構和鏈條鏈輪的傳動機構等。在內燃機里，由曲柄、連桿、活塞所組成的主動力結構，是內燃機的主要結構，在這個結構中，其作用力的來源主要有兩方面，一方面是汽缸里氣體的壓力，另一方面是曲柄連桿的主要動力系統(tǒng)結構在運動過程中產生的慣性力。慣性力主要包括離心的慣性力、往復的慣性力和連桿的慣性力等三個方面。從動力學來看，內燃機的激振源非常的多，主要有燃燒激振源、活塞敲擊激振、氣門落座沖擊、進排氣閥在開啟和節(jié)流時的沖擊等。研究表明，內燃機的表面振動的時候，其特征首先表現(xiàn)在具有時域性和頻域性的特征，其次，具有循環(huán)的周期性和循環(huán)間具有波

5、動性，再次，在振動的時候還表現(xiàn)出非平穩(wěn)時變的特征?；谡駝臃治觯M行內燃機故障的診斷從振動特性的角度來看，在進行內燃機故障診斷的時候，具體的信號分析的方法主要有時域分析法、頻域分析法以及人工神經網絡法等。首先，時域分析法指的是通過對檢測到的時間歷程上的信號，在進行運算的基礎上，其運算的結果仍在時域的范疇。一般來說，時域分析法主要包括時域的統(tǒng)計分析法、相關分析法以及包絡分析法等。在對信號進行時域統(tǒng)計的時候，可以得到振動信號在時域上的統(tǒng)計參數(shù)，該參數(shù)獲得的方法主要有方差標準差法、均值法、最小值和最大值法、偏斜度法以及峰-峰值法等。通過這種方法，我們可以總結出內燃機在整個循環(huán)中的正常信號，當點火過早

6、和失火的時候發(fā)出的故障信號以及進氣閥發(fā)生泄漏時的故障信號等。通過對各時域參數(shù)進行調查發(fā)現(xiàn)，正常時候的均方值較故障的時候大，正常時候的最大值較失火故障或點火過早的故障時較大，但是會比進氣閥泄漏時候的最大值偏小，正常時候的最小值會比失火故障或點火過早的故障時偏小，但是會比進氣閥泄漏的時候的最小值偏大。其次，頻域分析法指的是將時間定義為橫坐標，當橫坐標上的時域信號經過傅立葉轉換成可以分解的頻率信號的時候，我們可以從中得到關于原時域的信號頻率的幅值以及相位信息等的一種分析法。對內燃機來說，通過對內燃機振動信號中的每個頻率成分分析的基礎上，總結出內燃機的零件在正常運行時候的頻率特征，然后再通過頻率成分上

7、的變化，來診斷內燃機是否出現(xiàn)了故障。當氣門出現(xiàn)漏氣故障的時候，燃爆段缸蓋的表面振動信號的時域參數(shù)呈現(xiàn)出不穩(wěn)定的變化，而且沒有明顯規(guī)律，但是，高頻帶功率譜和總功率譜在比值上呈穩(wěn)定增大狀態(tài)。一般來說，頻率分析的方法主要有功率譜的分析法、幅度譜的分析法等。再次，人工神經的網絡方法。由于內燃機是一個比較復雜的系統(tǒng)，因此，從振動信號分析出的振動特征有可能會包含著多種故障，也有可能一個故障表現(xiàn)在多個的故障特征中。因此，在對內燃機進行故障診斷的時候，很難建立起比較準確的模型。針對這一問題，人們研制出了人工神經網絡的方法。這種方法具有自組織、自學習和聯(lián)想記憶等功能，可以很好的處理振動信號中反應出的不確定的信息，為內燃機故障的診斷提供一條準確而便捷的方法。人工神經網絡法中運用較為廣泛的是BP神經網絡診斷法，其具體算法和特征見參考文獻。綜述所述，由于內燃機在故