CC BY
257
УДК [621.43:629.3]:681.518.2
В. С. Гассельберг, А. В. Запорожец Астраханский государственный технический университет
ДИАГНОСТИКА ДВИГАТЕЛЕЙ ВНУТРЕННЕГО СГОРАНИЯ АВТОМОБИЛЕЙ ПО ВИБРОАКУСТИЧЕСКИМ ПАРАМЕТРАМ
Современный автомобиль - это сложная машина, изготовленная из различных материалов, с высокой точностью обработки деталей. Первоначальные свойства, качества и параметры машины в процессе эксплуатации изменяются. Качество автомобиля обусловливается его динамичностью, топливной экономичностью, управляемостью, проходимостью, приспосабливае-мостью к техническому обслуживанию и ремонту. В настоящее время количество эксплуатируемых автомобилей в любой стране существенно превышает возможности их обслуживания и ремонта в соответствии с рекомендациями производителей [1]. Выходом из сложившейся ситуации становится, во-первых, увеличение доли необслуживаемого оборудования, а во-вторых, переход на ремонт машин и оборудования по фактическому состоянию. Но это возможно лишь при использовании методов и средств глубокой диагностики и долгосрочного прогноза состояния оборудования в процессе его эксплуатации, которые лишь в последние годы стали развиваться быстрыми темпами.
Информация о состоянии работающего оборудования с вращающимися узлами содержится прежде всего в сигнале вибрации. Вследствие этого анализ вибрации, а также температуры отдельных узлов, тока приводного двигателя и, в некоторых случаях, состава смазки стал основой нового направления технической диагностики, получившего название контроля состояния и диагностики машин. Именно это направление расширило возможности существующих методов неразрушающего контроля, позволило решать практические задачи долгосрочного прогноза состояния вращающегося оборудования и, как следствие, переходить на обслуживание и ремонт вращающегося оборудования по фактическому состоянию. Использование виброакустической диагностики (ВА-диагностики) помогает находить пути повышения качества конструкции самого изделия и технологии его изготовления.
В последнее десятилетие было разработано несколько эффективных методов обнаружения основных дефектов машин и оборудования по вибрации на этапе их зарождения. Однако ВА-диагностика до настоящего времени используется в исключительных случаях. Свзано это с тем, что:
— во-первых, в технической диагностике пока не появились эксперты широкого профиля, которые за 15 минут могут установить причины типовой неисправности в 9 из 10 случаев, лишь в редких случаях обращаясь за консультацией к специалистам узкого профиля. Всю диагностику пока осуществляют эксперты высокой квалификации, затрачивая основное время на анализ типовых ситуаций;
— во-вторых, еще не налажен массовый выпуск средств технической диагностики, и, как следствие, их стоимость достаточно велика.
Основной проблемой технической диагностики являются значительные сложности сбора необходимых статистических данных по влиянию дефектов на различные измеряемые параметры. Отработать алгоритмы диагностики в такой ситуации могут только фирмы, имеющие крупные заказы на подобные исследования [2].
По ряду причин до недавнего времени невозможно было выделить диагностическую информацию из шумового сигнала двигателя приборными средствами. Но рост вычислительной мощности современных персональных компьютеров, разработка алгоритмов обработки сигналов могут позволить выделить из шумовой картины работающего двигателя внутреннего сгорания автомобиля диагностическую информацию.
Исходной предпосылкой поиска неисправностей машин по виброакустическим параметрам является то, что виброакустический сигнал работающей машины содержит большое количество информации о ее состоянии. Для эффективного использования в программе технического диагностирования необходимо, чтобы эта информация была должным образом извлечена из полученных виброакустических сигналов.
Шумовая картина ДВС складывается из шумов отдельных механизмов и агрегатов, из которых он состоит, а также шумов, порождаемых процессами, происходящими в нем (воспламенение топлива, выпуск отработанных газов, впуск воздуха и т. д.)
Основная часть составляющих шума фазирована по времени, т. е. частота повторения пиков максимальной амплитуды будет зависеть от частоты вращения коленчатого вала (КВ).
Часть из составляющих шумовой картины не имеет четко выраженного периодического характера (прохождение воздуха мимо дроссельной заслонки) или имеет случайный характер (удары цепи по успокоителю). Соответственно, при анализе шумовой картины необходимо синхронизировать ее с положением КВ. Имея диаграммы фаз газораспределения, можно определить принадлежность отдельных элементов шумовой картины к механизмам ДВС.
Для более детального анализа ВА-информации она была представлена в виде графика «амплитуда - время - частота», где каждое значение амплитуды показано в виде соответствующего цвета (сонограмма).
Для построения сонограммы использовался алгоритм оконного преобразования Фурье (ОПФ) [3]. По полученной сонограмме видно, что при ширине окна ОПФ 1 024 отсчетов только в области менее 1 000 об/мин различимы вертикальные полосы, которые принадлежат шуму воспламеняющейся смеси в камере сгорания и сопутствующих процессов, что соответствует 180 градусам угла поворота КВ. Соответственно, расстояние между ними слишком мало, чтобы можно было разглядеть шумы, принадлежащие другим механизмам. Известно, что для четырехцилиндрового четырехтактного ДВС между двумя ударами в ВМТ должны произойти два удара при открытии клапанов и два - при закрытии. Для этого необходимо разрешение не менее 10 градусов поворота КВ.
Для улучшения разрешающей способности был апробирован ряд приемов.
1. Перекрывающиеся окна.
В результате растягивается временная ось, но повысить разрешающую способность по времени не удалось. Причина в том, что значение амплитуд в промежуточном окне - всего лишь аппроксимированные значения двух соседних.
2. Изменение параметров воспроизведения звукового файла.
Снижение скорости воспроизведения в несколько раз также не принесло положительного эффекта, поскольку при преобразовании добавились лишние семплы, которые являются аппроксимированными значениями соседних, при этом частота уменьшается во столько же раз. Результат визуально - как у уменьшенного размера окна ОПФ.
3. Добавление нулевых значений.
На основании принципа неопределенности Г ейзенберга при уменьшении окна ОПФ ухудшается частотное разрешение, т. е. не хватает отсчетов для работы в частотной области. Был выбран блок длиной 512 отсчетов и добавлено еще 512 нулевых. Тогда временное разрешение составит как при окне 512 отсчетов, а частотное - как при 1 024. При проведении эксперимента действительно удалось растянуть частотный диапазон, но особого выигрыша по частоте получено не было. В этом случае мы получили лишние значения по частоте, которые являлись аппроксимированными значениями соседних.
Были апробированы разные сочетания методов повышения разрешающей способности, но визуально лучше всех оказался метод добавления нулевых значений.
После проведения экспериментов был сделан вывод, что необходимо повысить разрешение при построении сонограммы во временной области, при имеющемся в частотной. Следует учесть, что преобразования Фурье не имеют достаточной разрешающей способности для исследования нестационарных процессов. Ограничения наложены принципом неопределенности Гейзенберга и самим механизмом ОПФ. Так, на частоте вращения коленчатого вала 600 м-1 ^об = 16 Гц. Количество отсчетов в секунду составляет 44 100. Количество отсчетов на оборот - 2 756,25. Количество отсчетов, приходящихся на каждые 10 градусов поворота КВ, - 76,56 отсчета. При этом минимальная частота, которая теоретически может быть определена, - 576 Гц. Однако следует учитывать, что затухание звуковой волны не происходит мгновенно. Скорость затухания зависит от демпфирующих способностей материала и конструкции в целом, прежде всего плотности, упругих свойств и других особенностей. Таким образом, нижняя частота, которая может быть хорошо локализована во времени, будет в несколько раз выше. По спектрограмме видно, что верхняя гра-
ница колебаний составляет около 10 000 Гц. ОПФ предполагает выбор одной ширины окна для всего диапазона частот, несмотря на то, что высшие частоты лучше локализованы по времени. При разработке методики анализа ВА-сигнала следует учесть, что обойти принцип неопределенности невозможно никакими средствами, а вот альтернатива ОПФ - Вейвлет-преобразование. Иначе его называют кратномасштабным анализом. В нем исходный сигнал раскладывается на составляющие частоты при ширине окна оптимальной для каждой конкретной частоты.
С помощью ОПФ была получена также сонограмма шума коробки перемены передач (КПП) автомобиля ВАЗ-2106. На ней четко различимы три области, соответствующие разгону автомобиля на 1, 2, 3 передаче. Четко различимы также несколько наклонных линий на каждой передаче, которые принадлежат зубчатым передачам КПП и подшипникам.
Отсюда можно сделать вывод, что для исследования квазистационарных сигналов оконного преобразования Фурье достаточно.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Биргер И. А. Техническая диагностика. - М.: Машиностроение, 1978. - 239 с.
2. Павлов Б. В. Акустическая диагностика механизмов. - М.: Машиностроение, 1971. - 223 с.
3. Макс Ж. Методы и техника обработки сигналов при физических измерениях: Пер. с фран. - М.: Мир, 1983. - Т. 1. - 312 с.
Получено 22.12.2006
THE DIAGNOSTIC OF INTERNAL COMBUSTION ENGINES OF AUTOMOBILES BY VIBRATION ACOUSTIC PARAMETERS
V. S. Gasselberg, A. V. Zaporozhets
The method of getting the diagnostic information from a vibration acoustic signal of an internal combustion engine in operation, the signal being presented as a diagram: amplitude - frequency - time, has been considered. To obtain the diagram the window Fourier transform was used. The results of the application of the methods of increase of the received diagrams definition are shown. The possibility of the application of the Wavelet transform method for vibration acoustic signal treatment is considered.
