基于LabVIEW 的柴油機(jī)故障診斷虛擬儀器開發(fā)

　　故障特征提取的關(guān)鍵是關(guān)聯(lián)維數(shù)的計(jì)算，關(guān)聯(lián)維數(shù)的計(jì)算非常復(fù)雜，其中有大量矩陣向量運(yùn)算，調(diào)用MATLAB進(jìn)行計(jì)算將極大的提高準(zhǔn)確率和運(yùn)行速度。

　　目前用于計(jì)算關(guān)聯(lián)維數(shù)的G—P算法較其他方法簡(jiǎn)單可靠。設(shè)時(shí)間序列為　　

　　則重構(gòu)相空間為.　　

　　畫出標(biāo)度曲線lnC(r)～lnr，取標(biāo)度線中的直線部分，其斜率即為對(duì)應(yīng)時(shí)間序列的關(guān)聯(lián)維數(shù)。至于時(shí)間延遲和嵌入維數(shù)的選擇問題很多文獻(xiàn)中都有詳細(xì)論述。

　　該模塊的前面板如圖8所示。在前面板需要輸入嵌入維數(shù)和延遲時(shí)間2個(gè)參數(shù)，能夠顯示lnr—lnC(r)雙對(duì)數(shù)曲線和計(jì)算得到的關(guān)聯(lián)維數(shù)。

　　2.4 故障診斷模塊

　　故障診斷模塊的功能是將上一模塊傳來的關(guān)聯(lián)維數(shù)與先期測(cè)得的特征庫(kù)數(shù)據(jù)比較、分類、識(shí)別后在前面板顯示診斷結(jié)果，結(jié)構(gòu)如圖9所示。

　　3 系統(tǒng)測(cè)試及實(shí)驗(yàn)結(jié)果

　　試驗(yàn)以4135四缸直噴式柴油機(jī)在工作過程中的聲音信號(hào)為采集對(duì)象，采樣頻率設(shè)為22.1 kHz，設(shè)定轉(zhuǎn)速為800 r/min.所有的數(shù)據(jù)均在柴油機(jī)無負(fù)載的情況下測(cè)得。通過模擬第一缸不供油和調(diào)整第一缸進(jìn)氣門的氣門間隙的方法共設(shè)計(jì)了3種故障，分別為：第一缸不工作，第一缸進(jìn)氣門間隙小(正常為0.25—0.3mm，調(diào)整為l0.1 nlrn)，第一缸進(jìn)氣門間隙大(調(diào)整為0.5 nln1).每種工況都采集了l0組數(shù)據(jù)，每組數(shù)據(jù)都取2 000個(gè)點(diǎn)。

　　計(jì)算得出機(jī)器正常工作時(shí)的1O組數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)積分如圖lO所示，可以發(fā)現(xiàn)柴油機(jī)聲音信號(hào)的無標(biāo)度區(qū)間(圖中標(biāo)注處)非常明顯，并且不同組別數(shù)據(jù)的無標(biāo)度區(qū)間近似相同，反映出在同一工況下l0組數(shù)據(jù)具有同樣的關(guān)聯(lián)維數(shù)。

　　圖11為在不同工況下的l0組數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)維數(shù)的變化趨勢(shì)圖?？梢园l(fā)現(xiàn)柴油機(jī)在同一工況下的1O組數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)維數(shù)很接近，波動(dòng)很小;不同工況下的關(guān)聯(lián)維數(shù)具有明顯的差別，完全可以作為區(qū)別故障的特征量，據(jù)此可以準(zhǔn)確的判斷出故障類型并直觀的在前面板上顯示出來。　　

　　4 結(jié)束語(yǔ)

　　柴油機(jī)故障診斷虛擬儀器系統(tǒng)的硬件平臺(tái)搭建簡(jiǎn)單、維護(hù)方便，軟件平臺(tái)使用Labview 和MATLAB混合編程，具有良好的可視性和交互性，且易于實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)移植及功能的擴(kuò)展。結(jié)合柴油機(jī)故障實(shí)例對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行的測(cè)試表明，采用非線性理論中的分形關(guān)聯(lián)維數(shù)作為故障特征量能有效提高診斷準(zhǔn)確率。系統(tǒng)將分形理論與虛擬儀器技術(shù)有機(jī)結(jié)合，通過分析聲音信號(hào)能夠真正實(shí)現(xiàn)在線、離線診斷以及無損檢測(cè)的的功能。

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