анализ сигналов вибрации двигателя внутреннего сгорания

АНАЛИЗ СИГНАЛОВ ВИБРАЦИИ ДВИГАТЕЛЯ
ВНУТРЕННЕГО СГОРАНИЯ
Ле Ван Туан
Томский политехнический университет, г. Томск
Научный руководитель: Казьмин В.П., к.т.н., доцент
В настоящее время наблюдается значительный рост числа автомобилей. В этой
связи остро встаёт ряд проблем, связанных с загрязнением окружающей среды,
выбросами двигателей внутреннего сгорания (ДВС), безопасности эксплуатации,
экономии топлива и т.д. Со временем в процессе эксплуатации из-за износа и
возникновения различных неисправностей параметры работы ДВС начинают
превышать эксплуатационные пределы.
ДВС является самой важной частью современного автомобиля. Двигатель –
энергетическая машина, преобразующая тепловую энергию, выделяющуюся в
результате сгорания топлива в механическую работу, рис. 1 [1]. Двигатель внутреннего
сгорания состоит из механизмов и систем, выполняющих определенные функции [1-2].
Типичными
неисправностями
ДВС
являются следующие: увеличенные зазоры
клапанов, износ сальников клапанов или
направляющих
клапанов,
износ
или
повреждение привода распределительного
вала, уменьшение компрессии в результате
износа цилиндропоршневой группы и т.д. [3].
На текущий момент времени разработано
много способов диагностики неисправностей
ДВС, например: по составу выхлопных газов,
по шумам, издаваемым ДВС в процессе работы
и т.д. [4]. Разработаны и используются
специализированные компьютеризированные
диагностические комплексы (мотортестеры)
[4]. Для диагностики неисправностей ДВС
используются различные методы, в том числе
частотного анализа сигналов вибрации.
Применение этого метода имеет свои
Рис. 1 Устройство карбюраторного
ограничения из-за ряда особенностей работы
двигателя
ДВС - сигналы вибрации сильно зашумлены. В
1-шестерни
привода
распределительного
этой
связи
разработка
новых
и
вал;3совершенствование известных методов для вала; 2-распределительный
толкатель;
4-пружина;
5-выпускная
анализа таких сигналов является актуальной
труба; 6-впускная труба; 7-карбюратор;
задачей.
В данной работе приведен пример 8-выпускной клапан; 9-провод; 10-свеча;
использования
частотно-временного 11-впускной клапан; 12-головка
13-цилиндр;
14-водяная
корреляционного подхода при исследовании цилиндра;
рубашка; 15-поршень; 16-поршневой
сигналов вибрации ДВС [5].
17-шатун;
18-маховик;
19Частотно-временная
корреляционная палец;
функция позволяет установить взаимосвязь коленчатый вал; 20-поддон картера.
сигналов не только во временном домене, а также и в частотном. Автокорреляционная
функция, используя преобразование Фурье, находится по следующему выражению:
K ( )  F 1  F ( xi ) F * ( xi )  ,
где F – прямое дискретное преобразование Фурье сигнала xi , F * – комплексносопряженное значение результатов прямого дискретного преобразования, F
обратное дискретное преобразование Фурье.
1
–
*
Согласно [6] перед вычислением произведения F ( xi ) F ( xi ) предварительно
формируют m его копий M k , k  0, ... , m  1 , при этом весь спектр кроме k -ой части
обнуляется. В результате обратного преобразования Фурье каждой из этих копий
получают частотно-временную автокорреляционную [6].
Для исследования возможности использования данного подхода применительно к
анализу работы ДВС были исследованы сигналы вибрации двигателя K20- Honda.
Основная задача, поставленная при исследовании сигналов, заключалась в
обнаружении периодических сигналов. Такие сигналы в процессе работы ДВС могут
создавать цилиндры, система сглаживания, коленчатый вал, и другие. Возможность
выделения таких сигналов открывает возможность анализа особенностей работы ДВС и
возможных причин неисправности. Наиболее простым параметром, характеризующим
работу ДВС является частота вращения коленчатого вала.
Сигналы вибрации исследуемого двигателя были получены с использованием
вибропреобразователя ДН-3, с частотой дискретизации 44100 Гц. C помощью штатного
тахометра автомобиля была выставлена частота вращения коленчатого вала 3000
(об/мин). Результаты исследования сигналов полученных при указанной частоте
вращения приведены на рисунках 2 и 3. На рисунке 2 приведена автокорреляционная
функция, рассчитанная классическим способом. Основным недостатком, которой
является отсутствие информации о частотных свойствах анализируемых сигналов.
Анализ полученной функции затруднителен. На рисунке 3 приведен график частотновременной корреляционной функции. Анализ полученных частотно-временных
корреляционных функций позволил определить частоту вращения коленчатого вала
равную 2985 об/мин. Полученный результат близок к показаниям тахометра.
Незначительная погрешность в определении частоты вращения может быть
обусловлена погрешностью определения частоты вращения по показаниям штатного
тахометра.
Таким образом, предложенный поход можно применять для определения
периодических составляющих сигналов вибрации ДВС.
Рис. 2. Автокорреляционная функция анализируемого сигнала
Рис. 3. Частотно-временная автокорреляционная функция анализируемого сигнала
Рис. 4. 3-D график частотно-временной корреляционной функции
Вывод
В работе рассмотрена структура ДВС, различные методы диагностики состояния
ДВС и способ применения частотно-временного корреляционного анализа при
исследовании сигналов вибрации ДВС. Проведен эксперимент для проверки
возможности использования этого подхода на двигателе K20- Honda на примере
определения частоты вращения коленчатого вала.
Cписок литературы
1.
М.В. Мухина, В.В.Г лебов, И.А. Григорьева Устройство автомобиля. Ч1.
Общее устройство автомобиля. - Н.Новгород: НГПУ, 2007. 43с.
2.
В.К. Вахламов, М.Г. Шатров, А.А. Юрчевский Автомобили: теория и
конструкция автомобиля и двигателя. – М: Издательский центр «Академия», 2003. –
816 с.
3.
Автошкола [Электронный ресурс]. Основные неисправности двигателей
внутреннего сгорания. URL: http://www.autoshcool.ru/2334-osnovnye-neispravnostidvigateley-vnutrennego-sgoraniya.html (дата обращения: 10.03.2014).
4.
Серия: слесарь по ремонту автомобилей. Двигатель внутреннего
сгорания, Часть 2. «Ремонт двигателя внутреннего сгорания. Диагностика ». URL:
www.rtsh.ru/doc/gas_engin.pdf (дата обращения: 20.02.2014).
5.
В.С. Аврамчук, В.П. Казьмин Анализ сигналов вибрации двигателя
внутреннего сгорания// Известия Томского политехнического университета. – 2013. –
Т. 323. – № 5. – C. 69–73.
6.
Аврамчук В.С. Определение наличия гармонических составляющих и их
частот в дискретных сигналах на основе автокорреляционной функции // Известия
Томского политехнического университета. – 2012. – Т. 321. – № 5. – C. 113–116.