基于LabVIEW 的柴油机故障诊断虚拟仪器开发

　　故障特征提取的关键是关联维数的计算，关联维数的计算非常复杂，其中有大量矩阵向量运算，调用MATLAB进行计算将极大的提高准确率和运行速度。

　　目前用于计算关联维数的G—P算法较其他方法简单可靠。设时间序列为　　

　　则重构相空间为.　　

　　画出标度曲线lnC(r)～lnr，取标度线中的直线部分，其斜率即为对应时间序列的关联维数。至于时间延迟和嵌入维数的选择问题很多文献中都有详细论述。

　　该模块的前面板如图8所示。在前面板需要输入嵌入维数和延迟时间2个参数，能够显示lnr—lnC(r)双对数曲线和计算得到的关联维数。

　　2.4 故障诊断模块

　　故障诊断模块的功能是将上一模块传来的关联维数与先期测得的特征库数据比较、分类、识别后在前面板显示诊断结果，结构如图9所示。

　　3 系统测试及实验结果

　　试验以4135四缸直喷式柴油机在工作过程中的声音信号为采集对象，采样频率设为22.1 kHz，设定转速为800 r/min.所有的数据均在柴油机无负载的情况下测得。通过模拟第一缸不供油和调整第一缸进气门的气门间隙的方法共设计了3种故障，分别为：第一缸不工作，第一缸进气门间隙小(正常为0.25—0.3mm，调整为l0.1 nlrn)，第一缸进气门间隙大(调整为0.5 nln1).每种工况都采集了l0组数据，每组数据都取2 000个点。

　　计算得出机器正常工作时的1O组数据的关联积分如图lO所示，可以发现柴油机声音信号的无标度区间(图中标注处)非常明显，并且不同组别数据的无标度区间近似相同，反映出在同一工况下l0组数据具有同样的关联维数。

　　图11为在不同工况下的l0组数据的关联维数的变化趋势图。可以发现柴油机在同一工况下的1O组数据的关联维数很接近，波动很小;不同工况下的关联维数具有明显的差别，完全可以作为区别故障的特征量，据此可以准确的判断出故障类型并直观的在前面板上显示出来。　　

　　4 结束语

　　柴油机故障诊断虚拟仪器系统的硬件平台搭建简单、维护方便，软件平台使用Labview 和MATLAB混合编程，具有良好的可视性和交互性，且易于实现系统移植及功能的扩展。结合柴油机故障实例对系统进行的测试表明，采用非线性理论中的分形关联维数作为故障特征量能有效提高诊断准确率。系统将分形理论与虚拟仪器技术有机结合，通过分析声音信号能够真正实现在线、离线诊断以及无损检测的的功能。

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