基于小波包分解的汽车发动机轴承故障诊断方法.pdf

2023年11月计算机应用文摘第3 9 卷第2 2 期基于小波包分解的汽车发动机轴承故障诊断方法张建（柳林县高级职业中学，山西吕梁0 3 3 3 0 0)摘要：在汽车发动机轴承的故障诊断中，现有诊断方法产生的结果与实际情况间存在差异，其诊断准确性较差。对此，文章引入小波包分解对汽车发动机轴承的故障诊断方法展开了设计与研究。其中，利用小波包分解对故障信号进行了重构，通过重构信号提取了汽车发动机轴承的故障特征，结合故障特征频率对结果进行了识别，实现了轴承具体故障类型的诊断。通过对比实验发现，相较于现有诊断方法，文章提出的诊断方法产生的诊断结果与实际情况更接近，其诊断准确率更高，能够为轴承及汽车发动机的运行维护提供更加可靠的依据。关键词：小波包分解；汽车发动机；故障诊断中图法分类号：V233Fault diagnosis method of automobile engine bearing based on(Liulin County Senior vocational Middle School,Lvliang,Shanxi 033300,China)Abstract:In the fault diagnosis of automotive engine bearings,there are differences between theresults generated by existing diagnostic methods and the actual situation,resulting in poor diagnosticaccuracy.In this regard,the article introduces wavelet packet decomposition to design and researchfault diagnosis methods for automotive engine bearings.The fault signal was reconstructed usingwavelet packet decomposition,and the fault features of automotive engine bearings were extractedthrough the reconstructed signal.The results were identified based on the frequency of the faultfeatures,achieving the diagnosis of specific bearing fault types.Through comparative experiments,itwas found that compared to existing diagnostic methods,the diagnostic results generated by theproposed diagnostic method in the article are closer to the actual situation,with higher diagnosticaccuracy,and can provide a more reliable basis for the operation and maintenance of bearings andautomotive engines.Key words:wavelet packet decomposition,automotive engine,fault diagnosis1引言轴承是汽车发动机中应用最为广泛的机械零件之一,该零件也被应用于各类旋转机械设备。在汽车发动机中,轴承主要起到承受及传递载荷的作用，对发动机的工作状态具有较大影响。当汽车发动机的轴承出现故障问题时，发动机的振动幅度可能变大，同时出现转子碰磨等问题，甚至可能发生破坏事故1。因此,汽车发动机轴承的状态检测及故障诊断一直是相关领域的研究重点之一。汽车发动机中的振动传感器可检测振动信号，滚动轴承的故障诊断一般利用该信号进行分析。由于汽车发动机的结构比较复杂，振动的传播路径较长，且振动信号的频谱较为复杂，研究人员难以直接观察系统的内部规文献标识码：Awavelet packet decompositionZHANG Jian律2 3 。问题检测和定位是故障诊断中的重要环节之一,前者可判定是否存在故障,后者可对故障位置进行定位。通常情况下，故障诊断包含故障信息获取、故障特征提取和设备状况辨识等三个步骤,其中故障特征提取是诊断工作的难点。本文将结合小波包分解对汽车发动机轴承故障诊断方法进行研究。2基于小波包分解的故障信号重构在汽车发动机的运行过程中，本文主要利用传感器对轴承运行信号进行采集，对采集到的信号进行小波包分解,并对故障信号进行重构。假设存在一个具有有限能量和二维可积性的空间4,其中有一个基子波或母小波存在于此空间（t），对其进行傅里叶变换，在满足傅里叶变换条件的情况下存在的函数关84系为：式中,C表示傅里叶变换条件，亚（）表示傅里叶变换。将这一基础小波通过扩展和平移获得一系列的小波,该序列可以用公式(2)进行描述：a,(t)=9l一TVaa式中，表示尺度参数，主要用于改变小波变换当中的频率；表示位置参数，主要用于改变小波变换中的时域。按照上述操作，在初步完成信号的小波变换后，本文利用小波包分解对信号进行有效的时频分解5。随着比例尺的增加,频率分辨能力逐渐下降，从而导致高频部分的分辨能力下降。小波包分析可对传统小波分析中无法进一步细分的高频部分进行分解,并在此基础上依据待分析信号的特性选取与其频谱相匹配的频率区间,从而为滚动轴承故障的特征提取提供更为精细的处理手段。本文采用二进正交方式对小波包进行分解，其公式为：x,(t)=Z ho(h)xl-1(2t-h)k式中,ho（k)表示带通滤波器,k表示变换系数。小波包分解的频带宽度与分解的层数、采样频率间存在的等式关系为：Af=f./(2x2i)式中，Af表示频带的宽度,f，表示采样的频率，j表示分解的层数。为了更有效地提取某一频段或几个频段中的故障信号，在对信号进行小波包重构时，需要先将不需要的频段设定为0。在经过离散处理后,本文得到一个长度为N的序列,在经过j层的分解后,取完整的二叉树方式在0,门范围内分割为若干相等宽度的波段。为凸显信号中的故障特征并消除噪音，本文在完成小波包分解后对其进行有选择地重构，即提取与故障有关的若干频带并对其进行重构,从而对故障信号的频率特征进行有效地辨识。3汽车发动机轴承的故障特征提取当轴承出现故障问题时，汽车发动机会产生一定的频率冲击,从而使轴承发生振动；同时,在循环过程中将产生一种脉冲,这种脉冲具有一定的周期。基于这一特点，本文对汽车发动机轴承的故障特征进行提取,其中将原始振动信号的能量分解为2 m个正交频段,并采用m级小波包对其进行处理。本文提出了一计算机应用文摘种基于小波变换的自适应滤波算法,并给出了一种基(o)I2C亚=da8JR2023年第2 2 期于小波变换的自适应滤波算法。当滚动轴承出现故(1)障时，其各频率段的能量分布可能会发生较大的改变，即小波包对其进行分解后，,其频率段的投射与正常时的投射存在较大差异。由此，本文用每个频率段投射序列的能量或相应的数值来表示振动信号的本征矢量；将小波包方法应用于滚动轴承振动信号，得到由低至高的各分量组成的具有不同分量的系数序(2)列；对各个频带上的信号能量进行求解，假设分解系数序列为d;,则其对应的能量为：Ed,=2 Id:/2k=1式中,d表示分解系数序列中第k个离散点对应的系数值，n表示分解系数序列被离散的点数量，Ea,表示d;的能量。结合得到的能量结果，本文对每种状态下的振动信号进行分解，并求得各个频带上序列系数的能量模;在得到一组与信号相对应的序列后,将其能量结果汇总并将该能量序列作为汽车发动机轴承的故障特征矢量。4古故障频率识别与故障诊断(3)汽车发动机轴承的故障通常发生在不同部位，因此轴承故障信号存在不同的特征频率。基于这一特点，本文根据频谱中的不同频率成分对汽车发动机的轴承故障进行诊断。轴承常见的故障包括内圈、外圈(4)及滚动体等故障。针对不同的故障问题,对相应频率进行计算。其中,内圈通过频率f；的计算公式为：f;=z(f.-f.)式中，z表示轴承当中滚动体的数量，f。表示调制频率。外圈通过频率f。的计算公式为：f。=z f。滚动体自转频率f，的计算公式为：f.Pa1-(Ba)fh=2BaL式中,Pa表示轴承节圆的直径,Ba表示轴承滚动体的直径，表示接触角。通过上述计算公式可以看出，轴承的故障频率均为f，的线性函数。对于内圈和外圈而言,f；和f。都是z的线性函数。当振动频率等于轴承的固有频率时，将出现谐振现象,此时极微小的周期振荡将会引起巨大的振动,并给轴承带来极大的损害。其中,固有频率是一种不依赖于其他参数的固有特性。根据这一特点,本文将通过获取到的故障频率对汽车发动机轴承的故障类型进行判断。(5)(6)(7)coS(8)2023年第2 2 期5对比实验为更好地验证基于小波包分解的汽车发动机轴承故障诊断方法的可行性，本文将基于相关能量波动评估的诊断方法、基于振动图像和卷积神经网络的诊断方法作为对照条件，应用三种诊断方法对同一型号汽车发动机轴承进行故障诊断。为了便于论述，本文将上述对照条件中的两个诊断方法分别设置为对照A组和对照B组,将本文设计的基于小波包分解的诊断方法设置为实验组；将ER-18K型号轴承作为研究对象,这种类型的轴承可用于汽车引擎,其旋转速度一般为18 0 0 r/min;在实验期间,将加速度传感器的灵敏度设定为10 3 mV/g,其中g代表重力加速度,采样频率为10.2 5kHz。在汽车发动机轴承的正常状态和故障状态下，采集轴承轴向振动信号共10 0 0 组，分别为2 0 0 组正常工况下轴承的振动信号和8 0 0 组异常故障工况下轴承的振动信号，其中包含混合、滚动体、内圈和外圈等故障。针对上述获取到的振动信号样本，本文按照3：2的比例将其划分为实验训练组和实验测试组,并将实验测试组振动信号作为依据,利用三种诊断方法对汽车发动机轴承进行故障诊断。分别记录每个诊断方法中诊断结果的正确判定个数及对应的准确率。其中,准确率为：S=e/E*100%式中,8 表示诊断结果的准确率，e表示正确判定数量，E表示判定总数。通过上述实验得到的实验结果记录如表1所列。表1三种诊断方法诊断准确性对比实验组对照A组类型T(个)8(%)1393839IV38V39在表1中,T为正确判定个数,类型I为正常组，计算机应用文摘类型为混合故障组,类型为内圈故障组,类型IV为外圈故障组,类型V为滚动体故障组。由表1可知,在汽车发动机轴承的故障诊断中,实验组的诊断准确率高于9 5.0 0%,而对照A组和对照B组的诊断准确率仅能控制在6 5.0 0%8 5.0 0%之间，即实验组的准确性更高,其给出的诊断结果可为汽车发动机轴承的运行维护提供更为可靠的依据，从而提升汽车发动机的整体安全性。6结束语本文将小波包分解应用于汽车发动机轴承的故障诊断,从而提出了一种基于小波包分解的汽车发动机轴承故障诊断方法，并通过对比该方法与基于相关能量波动评估的诊断方法、基于振动图像和卷积神经网络的诊断方法等产生的诊断结果,成功验证了该方法的有效性。其中，小波包分解的应用在成功提取故障特征的同时，避免了特征信号高频部分有效特征的丢失,这就是新的诊断方法准确性更高的主要原因。参考文献：1王发令,吴佳敏,陈冠雄.基于小波包奇异谱熵和IWOA-ELM的列车轴承故障诊断J.机电工程技术，2 0 2 3,52(5):295-299.2李智皓,鲁殿君，吕荣水，等.基于振动图像和卷积神经网络的滚动轴承故障诊断方法研究J.工程机械，2 0 2 3,54(9)(5):60-66+9.3张秋昕,周进军，陈锋，等.基于DS-PCA模型的包装设备滚动轴承故障诊断方法研究J.包装工程，2 0 2 3,44（9）：224-231.4徐卫晓,井陆阳,孙显斌,等.基于MDFF和 DCNN-SVM混对照B组合网络的滚动轴承故障诊断研究J.制造技术与机床，T(个)8(%)T(个)8(%)97.503195.003297.503095.003397.5031852023(5):13-20.77.502980.002875.002982.502877.502672.5070.0072.5070.0065.005秦波,罗权毅,冯卫卫,等.基于相关能量波动评估的学习样本筛选与深度置信神经网络的滚动轴承故障诊断研究J.机械强度,2 0 2 3,45(2)：2 6 2-2 7 0.作者简介：张建（19 8 9 一），本科，助理讲师，研究方向：热能与动力工程。