一种LNG发动机燃气喷射阀故障诊断方法及系统

本发明涉及机械故障诊断，具体涉及一种lng发动机燃气喷射阀故障诊断方法及系统。

背景技术：

1、lng发动机燃气喷射阀的工作质量决定着燃油雾化质量，从而影响着整个燃烧过程。如果燃气喷射阀出现故障，则燃料雾化不良会导致燃烧恶化，造成发动机功率下降、油耗增加、冒黑烟、排放超标、启动困难甚至不能正常运转等问题。因此有必要对燃气喷射阀早期故障现象进行研究和分析。

2、为了提取机械系统的早期故障特征，研究人员提出了很多有效的方法，如小波变换，经验模式分解，模糊理论，形态学滤波和盲反卷积(bd)等。其中，燃气喷射阀故障激发的源信号通过信号通道传递到传感器的过程，可以看作是源信号与信号通道的一个卷积过程。而盲反卷积理论的原理是通过求解使卷积目标最大或最小的反卷积滤波器提取故障脉冲。因此，盲反卷积对于处理燃气喷射阀故障信号有独特的优势。自ralph wiggins提出最小熵解卷积(minimum entropy de-convolution,med)以后，基于反卷积的故障诊断方法引起了很多专家及学者的关注，并很快推动了反卷积方法在故障诊断领域中的应用。然而，med提取的脉冲往往只有一个或几个，易导致其他冲击丢失。为了避免这个问题，mcdonald提出了mckd(maximum correlated kurtosis deconvolution,mckd)算法。mckd通过解卷积运算突出被噪声淹没的连续冲击脉冲，提高原始信号的相关峭度值，适用于提取微弱故障信号的连续瞬态冲击。然而，mckd虽然可以提取周期性脉冲，但其只能提取有限个脉冲，而且位移数极大限制了mckd的滤波效果。因此，mcdonald提出了多点最优调整的最小熵解卷积(multi-point optimal minimum entropy deconvolution adjusted,momeda)。momeda求解逆滤波器的过程为非迭代过程，减少了算法运行时间。但momeda在降噪的同时，也会大幅度降低信号中的脉冲幅值。

3、基于此，marco buzzoni提出了一种新的反褶积方法——最大循环平稳性反褶积(maximum second-order cyclostationarity blind deconvolution,cycbd)。cycbd克服了med恢复单个主导脉冲和mckd只能提取有限数量脉冲的缺陷，它能够很好提取连续的周期性脉冲。相比于momeda，其提取的周期性冲击的同时能够增强冲击，具有良好的降噪性能。但与med、mckd、momeda相似，其通过求解一个有限长的滤波器进行反卷积恢复故障源，滤波器的长度对其结果影响很大。soa(seagull optimization algorithm,soa)算法是由gaurav dhiman于2019年提出的一种新型群体智能优化算法，该算法主要模拟了自然界中海鸥迁徙以及迁徙过程中的攻击行为。与其他优化算法相比，soa算法能够解决大规模约束问题，具有很高的竞争力。而且，由于其算法简单，既可以得到全局最优解，又具有较高的搜索精度和搜索效率，在参数自寻优方面具有很好的应用前景。鉴于此，本专利利用soa算法来自适应寻求cycbd最优滤波器长度。我们利用最佳的cycbd滤波器对喷油器故障信号进行滤波处理，降低噪声干扰，突出淹没在噪声中的连续冲击成分。

4、对故障信号进行滤波处理之后，故障信号的特征提取是故障诊断的关键步骤。近些年来，众多衡量机械动力学系统的非线性时间序列复杂性方法相继被提出，并被应用于故障诊断领域，例如近似熵、样本熵、模糊熵和排列熵等。排列熵(permutation entropy,pe)基于时间序列结构的有序模式来量化动态变化，由于其理论上的简单性和快速的计算能力，pe在时间序列复杂性分析中得到了广泛的应用。但pe算法仅利用时间序列的序数结构，忽视其幅值信息，因此，bilal等在pe的基础上提出了加权排列熵(weightedpermutation entropy,wpe)。然而wpe仅考虑单一尺度上时间序列的复杂性，忽视了其他尺度上的有用信息，因此，yin等将wpe与多尺度熵相结合，提出了多尺度加权排列熵(multiscale weighted permutation entropy,mwpe)，但是多尺度加权排列熵仅考虑时间序列的低频成分，忽略了时间序列的高频部分。基于此，本专利提出了一种基于层次分析的和加权排列熵融合的层次加权排列熵(hierarchical weighted permutation entropy,hwpe)，该方法既能考虑原始序列的高频与低频分量，又能提高抗干扰性和信号带宽变化灵敏度。通过对仿真信号和试验数据的分析，验证了提出方法的有效性和优越性。

5、通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：

6、1、目前常用的微弱故障诊断方法虽然能够有效增强周期脉冲，但是算法本身的预设参数对增强效果有着决定性的影响，预设参数选择不准导致增强效果不理想，微弱故障诊断精度低。

7、2、现有故障特征提取方法仅考虑低尺度上时间序列的复杂性，忽视了其他尺度上的有用信息，容易忽略有效故障信息，故障诊断精度难以提高。

8、解决以上问题及缺陷的难度为：

9、1、针对不同的微弱故障信号，如何自适应地利用微弱故障诊断方法来实现微弱故障诊断与识别是亟待解决的问题。

10、2、现有的多尺度分析方法仅能考虑低频分量，无法考虑高频分量，因此需要开发一种新方法同时考虑低频分量与高频分量。

11、解决以上问题及缺陷的意义为：

12、利用本专利提出的算法自适应地增强微弱冲击，降低噪声干扰，突出淹没在噪声中的连续冲击成分，从高频和低频的角度分析增强的故障信号，提取lng发动机燃气喷射阀有效故障特征，提高故障诊断识别精度，提出适用于强噪声干扰的现场工业环境下的lng发动机燃气喷射阀故障诊断方法。

技术实现思路

1、因此，本发明要解决的技术问题在于克服现有技术中常用的微弱故障诊断方法虽然能够有效增强周期脉冲，但是算法本身的预设参数对增强效果有着决定性的影响，预设参数选择不准导致增强效果不理想，微弱故障诊断精度低；现有故障特征提取方法仅考虑低尺度上时间序列的复杂性，忽视了其他尺度上的有用信息，容易忽略有效故障信息，故障诊断精度难以提高，从而提供一种适用于强噪声干扰的现场工业环境下的lng发动机燃气喷射阀故障诊断，能降低噪声干扰，增强周期冲击成分，提高lng发动机燃气喷射阀故障诊断精度的lng发动机燃气喷射阀故障诊断方法及系统。

2、为了解决上述问题，本发明提供了一种lng发动机燃气喷射阀故障诊断方法，包括：

3、s1、获取供气管的压力波动信号，并将采集的压力波动信号分为训练信号和测试信号；

4、s2、使用soa-cycbd算法对压力波动信号进行滤波处理，获得冲击成分增强的压力信号；

5、s3、对滤波后压力信号进行处理，获取故障特征；

6、s4、对故障特征向量训练后，进行故障诊断和模式识别，并输出诊断结果。

7、可选的，所述步骤s3中对滤波后压力信号进行处理，具体包括以下步骤：

8、对滤波后的压力信号进行层次分析；

9、计算各层次的加权排列熵，组成故障特征子集。

10、可选的，步骤s4中的以所处理后的压力信号作为故障特征向量进行训练，进行故障诊断和模式识别，并输出诊断结果，其具体为：

11、以所有作为训练样本的训练压力信号的层次加权排列熵为特征向量输入最小二乘支持向量机多分类器进行训练；

12、采用训练后的最小二乘支持向量机多分类器对测试信号样本的层次加权排列熵进行故障诊断和模式识别，并输出诊断结果。

13、可选的，所述步骤s2中的soa-cycbd是利用海鸥优化算法以谐波显著性指标hsi为目标函数寻求cycbd参数滤波器长度l和故障周期t的最优值，hsi的计算如下式：

14、

15、式中，ω为频率，f(ω)表示包络谱中频率ω处的幅值，q为计算所用最大阶谐波，通常取q＝5,n(ω)为频率ω周围的噪声量，可以通过滑动平均滤波器进行计算且谐波幅值需要预先去除；q是常量，取值范围为[1,q]。p(ω)＝f(ω)/n(ω)为幅值比，用于表示特定频率成分的显著程度。

16、可选的，所述对滤波后的压力信号进行层次分析，具体为，对信号长度为n的压力信号进行层次分析：

17、基于向量定义时间序列u(i)每一层分解的节点分量如下：

18、

19、qγn为平均算子，γn＝0或1，q0和q1如下：

20、

21、

22、其中,n＝2n，n是正整数。算子q0和算子q1的长度为2n-1；k为分解层数，uk,e为时间序列u的k层分解的节点分量，e为正整数，构造一个n维向量[γ1,γ2,...,γn]∈{0,1}，则整数e可表示为：

23、

24、式中，正整数e对应的向量是[γ1,γ2,...,γn]。

25、可选的，计算各层次的加权排列熵，熵值计算结果如下：

26、

27、hwpe＝e(uk,e,m,d)＝[e1,e2,...,ee]t                  (7)

28、其中，m为嵌入维数，d为时间延迟，t为矩阵转置，e1,e2,...,ee为加权排列熵值。

29、本发明还提供了一种lng发动机燃气喷射阀故障诊断系统，包括：

30、信号采集系统，用于获取供气管的压力波动信号，并将采集的压力波动信号分为训练信号和测试信号；

31、滤波系统，用于使用soa-cycbd算法对压力波动信号进行滤波处理，获得冲击成分增强的压力信号；

32、信号处理系统，用于对滤波后压力信号进行处理，获取故障特征；

33、故障分析系统，对故障特征向量训练后，进行故障诊断和模式识别，并输出诊断结果。

34、本发明还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述的lng发动机燃气喷射阀故障诊断方法。

35、本发明具有以下优点：

36、第一、有效地利用soa-cycbd自适应的对lng发动机燃气喷射阀压力信号进行滤波处理，增强周期冲击成分，降低噪声干扰；

37、第二、通过层次加权排列熵全面准确的反映供气管压力信号故障信息，适用于强噪声环境下完成lng发动机燃气喷射阀故障诊断，提高燃气喷射阀故障诊断率，降低误诊率和漏诊率。