发动机故障诊断中特征融合技术的应用研究

李又栋

摘 要：一旦汽车发动机发生一些故障，就很难短时间内解决。不是因为时间不够用，而是汽车发动机出现的故障十分复杂，不容易解决。我们通常采用单类的特征数据对其进行诊断，但是，实践表明该方法并不能准确找出发动机发生故障的原因。因此，我们在发动机故障诊断中采用特征融合技术，从而找出发动机发生故障的原因，并提出解决的措施。

关键词：发动机故障 诊断 特征融合技术 应用研究

中图分类号：V263.6 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2014）02（c）-0080-02

1 发动机故障诊断技术的现状

由于发动机本身的结构异常复杂，并且其中的一类故障可以诱发相关故障的发生。这是一种在发动机问题上的蝴蝶效应，而它一旦出现，就会加大诊断的难度。这样的情况，给我们解决发动机的问题带来不便。另外，发动机的内部结构不是单一的，而是由许多的机构组合而成。这就意味着发动机是一个综合性的机电设备，因此，我们应该认识到发动机内部结构的复杂。由于其工况十分特殊，长期运行在高温、高速的状态，这样的工作环境也是造成故障的原因之一。传统的处理发动机故障的方法对解决发动机的故障问题也很有效，这种方式通过分析声音、振动以及其它的方面，得出具体的理化参数来分析发动机的故障，然后主观对发动机的故障问题进行判断，从而解决发动机的故障问题。这种方法需要一些有实践经验的人，主观判断就显得非常重要。但是这种方法毕竟是一种不科学的方法，因此，我们在诊断发动机的故障中，就采用特征融合的方式。

2 发动机故障诊断中特征融合技术的应用

故障特征采集和故障认定是诊断发动机故障的两个步骤。其中，最为重要的就是故障特征的采集。如果我们不了解故障的特征，就无法对故障做出准确的判断。在故障特征采集的过程中，我们一定要十分的认真与仔细，并运用正确的方法，从而获取准确的参数。这样，我们才能够确保故障采集的有效性。另外，在故障认定的过程中，我们应该把采集到的故障特征都综合起来，这样才能够准确的对发动机故障进行认定。

2.1 特征融合技术中的故障参数提取

以上我们提到过两个步骤，那么，我们怎样采集这些特征呢？由于发动机特殊的工况，使得它经常工作在高温之下；其中，声波在发动机工作中一定会出现，振动现象也难以避免，因此我们要采集声波参数和振动参数；还有其他参数的提取，在这里就不罗列了。在发动机正常运行下，各种工况参数就会保持稳定状态。一旦这些参数出现变化，就意味着发动机出现了故障。那么，我们就可以根据这些参数的变化情况来判断故障原因，并采取有效的解决措施。经过多年的经验表明，发动机故障发生的位置基本是固定的。其中，排气系统、燃油系统等近几年来出现故障的频率很高，因此，我们就要采取措施对这些系统进行定期的维护及检查。其中，发动机的零件的变形及损伤，都是造成发动机故障的诱因。而他们直接破坏的就是冷却系统、润滑系统等。因此，我们应该在发动机运行的过程中努力维护零件的完好，防止损伤给其它系统带来直接破坏，从而造成发动机出现严重的故障。如果发动机在运行中，振动信号发生改变，那么我们就要立即停止发动机的工作。因为一旦振动信号发生了改变，那么就意味着转子轴承出现了磨损的故障，从而使得发动机出现严重的故障。共振是最容易采集的参数，并且它还可以反映其它各个工况的情况，我们一定要认真的采集共振参数，从而对发动机的运行状况做出判断和评估。

2.2 特征融合技术的作用

通过上文我们知道共振中包含的信息是最多的，而单独运行的机器包含的信息是很少的。特征融合的优势就是不局限于一种单一的故障特征，而是把所有的故障特征有机的综合起来，就此分析发动机发生故障的原因。这种方式是很有效的方式，但是还需要技术人员的准确判断，才能够完成故障的识别。但是，我们不能把两种转子的参数特征结合起来，因为这样做非但不能够正确识别故障，而且会做出错误的故障识别。因此，我们就应该先筛选特征，运用科学的方式去识别哪些是有用或无用的信息，从而使得我们采集的信息变得更加真实和高效。针对那些真实和高效的信息，我们一定要以综合性的角度把它们整合起来。这样，我们就可以从整体中了解到发动机的整体状况。另外，我们也要具体问题具体分析，这样才能够针对局部的问题采取有效的措施。

2.3 特征融合的技术的应用方案

由于各种不同的原因，利用多功能的转折故障模拟装置，会因其周围的环境而出现不同的情况。为了获取相应的故障样本，我们就需要运用特征融合的方案，来帮助我们找到发动机故障的原因。我们可以通过特征融合技术对获取来的样本进行比对和判断，然后对这些特征进行不同方式的融合。振动频谱及纹理特征，都是属于单类特征。我们可以采用这些单类特征，为获取故障的判断而服务。因此，我们采用有效的特征融合方式，并对单类特征进行分析。下面我们就结合实际制定了一个特征融合的技术的应用方案，方案表一。

结合图表所示，我们看到的信息是十分丰富的，这对于我们研究发动机的故障问题有着极大的帮助。除此之外，组合特征所包含的的设备工作的信息尤为丰富。但是，这些丰富的信息仍然有着很大的缺点，那就是较大的冗余性以及较高的维数。可以降低计算量的是图表中的组合特征以及 B&B+组合，这也是特征融合技术的一个优点所在。另外，虽然两者的维度数有所降低，但是对于它们包含的其他的信息变化幅度是很低的。组合特征+GDA包含了大量的无效特征，因此，对找到故障的原因是没有多大帮助的。虽然，组合特征+GDA没有像组合特征那样的冗余性以及高维数，由于各种因素的影响，它也没有发挥出它的作用。

3 结语

随着发动机应用的广泛，出现故障的频繁，特征融合技术在诊断发动机故障方面发挥了重要的作用，从而使得特征融合技术在机械制造及其它方面得到广泛应用。另外，在使用的过程中要按照科学的方式和方法，准确的判断哪些信息对于我们来说是特别有价值和有用的，这样才能够使得特征融合技术发挥它应有的作用。我想特征融合技术不仅仅会被广泛应用在发动机方面，还可以被广泛应用到航天、人像识别等其它方面。

参考文献

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