基于时序分析和K-L信息距离的柴油机气阀机构故障诊断

　　柴油机是一种常见的动力机械，在国民经济及军事领域具有极其重要的作用。由于其结构复杂，工作条件恶劣，故障发生率较高，而气阀机构故障在柴油机故障中所占的比例高达15.1%，其常见故障现象有两种：气阀漏气和气门间隙异常。柴油机气缸盖直接承受气缸内产生的压力以及气阀机构的冲击，因此缸盖振动信号包含着反映柴油机技术状态的有用信息。通过对缸盖振动信号的分析，可以实现气阀机构的快速检测与诊断。本文通过对缸盖振动信号进行时问序列分析，建立其AR模型，最后用K-L信息距离进行故障状态识别，诊断结果比较好。

　　1 试验数据采集系统及工况设置

　　进气阀由于受进气流的冷却作用，热负荷较轻，故障率较低，而排气阀的热负荷相对较重，故障率较高，而且对其检测相对困难。为了对气阀机构故障进行有效的研究和诊断，本文选择排气阀为研究对象。试验在6135柴油机上进行，图1为测试与数据处理系统的示意图。图中1为振动加速度传感器，测量被测缸的缸盖振动信号。上止点脉冲传感器2安装在凸轮轴旁，测量被测缸上止点信号，上止点信号用来标定振动信号。被测缸排气门状态设置如表1所示，空载运行，1 500 r/min，采样频率为25 kHz。其中新气阀模拟气阀机构的一般漏气，开口4 mm