一个瞬时转速估计方法使用多个匹配Synchrosqueezing变换

文摘

发动机的瞬时转速测量是至关重要的例行检查和维护的汽车引擎。自从接触测量转速并不总是可用,振动测量被用于非接触转速估计方法。不幸的是,非接触的准确性评估方法通过分析发动机振动频率不满意由于噪声的影响和强大的非平稳振动信号的特征。为了克服这些问题,基于多个匹配synchrosqueezing变换(MSST) (MMSST,改善MSST多个挤压操作),一种新的非接触方法提出了精确估计汽车发动机的瞬时转速。首先,提出了一种MMSST处理振动信号获得集中时频(TF)表示。其次,瞬时频率(IF)检测算法被用来提取基频的TF的结果。最后,计算引擎的转速根据基本频率和转速之间的关系。实际发动机数值模拟和测试的结果证明,该方法可以获得更高的频率分辨率和更精确的如果发动机振动信号的估计和更精确的转速估计结果与MSST方法。此外,验证该方法具有更强的噪声鲁棒性,能提供令人满意的估计结果对发动机振动信号包含非线性调频组件。

1。介绍

发动机是汽车的重要组成部分,和它的质量可以全面反映汽车的动态的性能。发动机的转速是汽车安全检查的关键参数和排放测试。例如,汽车怠速时,发动机转速不稳定表明发动机需要修理,以减少废气排放。因此,重要的是要测量发动机转速稳定和准确。目前,发动机转速的测量方法可分为两种类型(即。接触式和noncontact-type)。接触式测量方法需要安装同步齿或切口编码器圆盘旋转,在汽车的曲轴(1- - - - - -4]。随着曲轴旋转,牙齿或切口编码器圆盘触发传感器产生一系列脉冲,转速是通过计算连续两个脉冲之间的脉冲数目,或在一个固定的时间内5,6]。然而,这些方法是费时和可移植性差,由于编码器不总是平易近人,和非常高的采样频率是必需的。因此,接触式测量方法不适合汽车的例行检查和其他场合,需要获得车辆的发动机转速迅速和准确。

一般来说,一个正常的引擎生成一个常规振动密切相关的转速(7]。noncontact-type测量方法估算转速的问题转化为估计的一个特定光谱的频率分量,这意味着可以实现非接触方法通过分析发动机振动频率;它克服了上述缺点。林和丁8和山等。9)使用离散频谱校正理论(10提高精度的快速傅里叶变换(FFT)分析和得到一个令人满意的转速的估计结果。不过,准确性和计算负担取决于选择窗函数的特点和参与校正点的数量。

最近,时频分析(TF)(组织)方法在瞬时频率吸引了相当多的关注(如果)估计瞬时转速的估计11- - - - - -13),因为他们可以提供一个强大的工具来分析时间序列信号和产生更可靠和健壮的结果(14]。的非平稳信号,因为如果是脊点特遣部队表示,speed-related频率可以被检测的岭估计的TF表示振动信号(15- - - - - -23]。他et al。24利用相位解调和短时傅里叶变换)获得相关的如果是速度。STFT和连续小波变换25,26](CWT)是两个最常采用的组织技术,地图的TF分布的非平稳信号与TF原子的内积。然而,特遣部队的决议是海森堡测不准原理的限制,即。,both time and frequency resolutions cannot become arbitrary small at the same time. The Wigner-Ville distribution [27)(项)是一种有效的方法来解决时间定位和频率分辨率之间的矛盾。然而,项可以产生不可忽视的交叉项分析多组分信号。解决这些问题,组织技术的发展新趋势是描述的非线性特性的非平稳信号,采用后处理程序,如分配方法(28)(RM)和synchrosqueezing变换(29日,30.](SST)。RM技术扩散能量特遣部队抽调到如果轨迹在时域和频域方向来获取一个尖锐的TF的结果;RM的缺点是,TF的结果不能用于信号重建。

相比之下,由于海温抽调TF系数频率方向,它保留了重建信号从TF结果的能力。已经证明,对海温结果相当于理想TF表示当解决一个纯粹的谐波信号31日]。然而,当处理时变信号,例如,线性调频信号(32]或非线性调频信号,SST不能产生一个集中TF的结果。当汽车在加速阶段,如果发动机振动信号的变化迅速,具有较强的非线性(33]。因此,SST不适合振动信号的分析引擎。王等人。34)提出了一种匹配SST (MSST)方法分析时变信号。它构造一个匹配如果依法估计调频信号和重新分配TF系数频率方向。线性调频信号和非平稳的信号,可以局部近似为线性调频信号,MSST可以获得一个集中TF的结果。然而,如果不满足上述限制,即。,nonlinear frequency-modulated signals, the TF result obtained through MSST will still suffer from the diffused TF energy problem. Multisynchrosqueezing chirplet transform [15](MSSCT)提出了克服这一问题。它显示了其有效性在生成高度energy-concentrated TF的结果。然而,一个参数,以及匹配的啁啾率分析信号需要提前确定,这将影响MSSCT方法的性能。参数估计(35精度高是非常困难的,特别是对于解决非线性调频发动机振动信号。

摘要多个匹配synchrosqueezing变换(MMSST)提出了获得更集中TF的结果,提高估计精度非线性强调频组件。通过引入多个挤压操作在MSST MMSST迭代的如果MSST获得更准确的估计量估计值接近信号是真的如果重新分配并生成结果集中TF的TF系数频率方向。为了实现非接触式转速测量的发动机,一个精确的非接触发动机转速估计方法,包括MMSST提议,如果检测算法(31日本文提出了。如果检测算法是用来提取的基本频率与转速有关。与接触测量方法相比,该方法不需要特殊设备,如编码器和只有一个加速度传感器的硬件需要的是一个用于获取机体振动信号易于安装,一般和信号采集装置。此外,由于提出了比MSST MMSST可以提供一个更清晰的TF结果,不需要预先确定一个复杂的参数如MSSCT处理非线性调频信号强,该方法可以准确、快速估算转速时发动机工作在稳定状态或条件下大的波动速度。两个优点使该方法适用于例行检查的汽车和其他场合,需要获得车辆的发动机转速迅速和准确。

2。方法

2.1。估计原理

当发动机运行时,其功率传输和转换通过曲柄和连杆机制。激励载荷作用于内燃机的曲轴主要来源于驱动转矩由于天然气缸内产生力量。单缸,气体压力产生的驱动转矩可以表示为(8,36] 在哪里代表平均转矩产生的气体压力,表示谐波秩序,和代表的初始相位和振幅谐波转矩波形的顺序,分别是曲轴角速度。因为每个汽缸火灾每两引擎革命在四冲程发动机,驱动转矩变化的速率是曲轴的转动角速度的一半,有 ,半是基本谐波秩序。

为四冲程发动机缸,发动机动力学的知识,当谐波秩序 ,每个气缸的驱动力矩在同一个方向,和这些订单被称为发动机的主要谐波的订单。在发动机振动信号的频谱,这些主要谐波的振幅订单及其倍频组件是突出,第一主要谐波秩序 拥有最大的振幅。因此,发动机转速可以根据第一主谐波订单当气瓶的数量。认为第一个主要的频率谐波组件 ,发动机转速是

汽车发动机与中风的号码和油缸数量 ,旋转速度之间的数学关系和基频总转矩(37]

从方程(3),发动机转速估计方法的关键是准确地估计的基本频率振动信号。该方法在本文中利用小说TF分析方法来获取一个特遣部队的结果具有更高的频率分辨率,并使用如果检测算法的基本频率 。

2.2。多个匹配Synchrosqueezing变换

2.2.1。匹配Synchrosqueezing变换(MSST)

的STFT 关于一个实值甚至功能窗口 表示如下: 在这表示移动窗口随着时间轴,分析信号,信号的谱图分析。

海森堡测不准原理限制,如果周围的TF的结果是模糊的位置,这意味着TF分辨率随着时间和频率方向不能同时成为任意小。提出了对海温方法作为STFT的后处理方法;它挤压这些扩散系数特遣部队到正确的位置并给出其公式如下: 在哪里 表示synchrosqueezing运营商 二维如果估计量定义如下: 在哪里代表了导数 。

的无偏估计量的SST在方程(6)推导出假设分析信号只能纯谐波形式。换句话说,来生成一个集中总生育率,对海温需要建立在假设应该弱时变分析信号。解决强调频信号时,之间的误差估计如果和真正的将变得很大,最终导致一种模糊的SST表示。为了克服这个问题,MSST构造一个匹配(MIF)估计,如果能准确描述与二阶时变如果,例如,线性调频信号。

MSST方法,群延迟(GD)估计量 和啁啾率估计 介绍了;他们定义如下: 在哪里代表了导数ω。结合如果估计方程(6),一个更精确的估计量称为MIF在MSST估计量的定义,我们可以制定

因为MIF估计包含原文的信息如果估计量(5),在(GD估计量7)和chirp-rate估计量(8),而如果在风场估计量,可以完全减少如果估计误差分析强大的调频信号。MSST使用MIF估计值代替如果在风场估计量,定义如下: 这意味着MSST抽调TF系数形式 飞机到另一个 飞机。由于系数只分配在频域中,重建仍然是可以实现的通过总结synchrosqueezing在频域系数如下:

MIF在MSST估计构造基于线性调频信号的如果结构,解决了缺陷的如果在海温处理时变信号估计量,并提高了TF的解决结果。对线性调频信号或信号,可以当地近似为线性调频信号,MSST可以比风场集中TF的结果。然而,对于非线性调频信号,不符合上述要求,即。,signals that have strongly time-varying IF, with high order, MSST will still obtain a blurry TF result like SST. The engine vibration signal in real world usually owns a strongly time-varying IF and cannot be locally approximated as chirp signal while the automobile is speeding up or slowing down. Therefore, a novel TFA method with good performance in processing strongly time-varying signal is needed to analyze engine vibration signal for rotational speed estimation.

2.2.2。多个匹配Synchrosqueezing变换(MMSST)

MMSST可以被视为一种MSST和多个挤压技术的结合。虽然MSST不能获得理想结果特遣部队强大的调频信号时变如果与高阶,它可以获得一个无偏MIF估计线性调频信号。基于的结果(10),多个挤压操作应用于MSST迭代生成一个新的TF表示与高频率分辨率,也就是说, 在哪里 是MSST结果 在(9), 表示迭代的数量,考虑的情况等于2。然后,我们可以得到

可以看出MMSST ( )构造一个小说如果估计量 。如果我们进一步替代 成 ,如果估计量的MMSST迭代可以计算,例如, 如果估计MMSST ( )。当迭代 ,如果估计是 ,在哪里 如果是估计量 在(9),MMSST可以写成的表达

根据上面的计算,提出了MMSST通过执行多个挤压操作很容易实现。MMSST总结在算法的整个过程1。

多个挤压操作完全可以减少MIF估计误差在分析非线性调频信号和提高特遣部队的决议表示。自MMSST重新分配系数只有在频率方向和没有信息丢失,信号重建仍然是可以实现的通过加总synchrosqueezing在频域系数如下:

2.3。瞬时频率(如果)检测算法

一个有效的检测算法中描述(31日],它可以提供一个可靠的评估结果。知道数量的模式,这种算法计算函数的局部最小值 在哪里 估计如果TF飞机轨迹,然后呢和是两个参数调整的正规化水平。方程(16)表明TF的能量系数和检测到的局部平滑轨迹应考虑。如果检测方法的实际实现,本文采用整个TF平面建议分成几个部分。起始点是确定这些个人最大价值的TF段,而不是全球特遣部队的飞机。然后,向前和向后如果轨迹程序执行搜索。最终,最好如果选择轨迹从这些轨迹根据TF能量。考虑到TF表示 ,它是分为段有模式需要被检测出来。在发动机转速估计,只有振动信号基频的需要。基频以来最大的振幅TF平面,为了简单起见,只需要设置参数为1。

2.4。该方法

结合该MMSST如果检测算法,提出MMSST-based汽车发动机的转速估计方法本文由以下步骤组成:(1)数据采集和预处理:收集发动机汽缸的振动信号通过加速传感器,和一个低通滤波器应用于抑制高频干扰(2)TF表示计算:使用提出MMSST获取振动信号的特遣部队表示,和MMSST是详细描述的实现算法1(3)转速估计:利用如果检测算法提取振动信号的基频的TF表示获得的步骤(2)中,然后,发动机的转速是通过方程计算(3)

3所示。数值验证

在本节中,我们专注于提出的组织方法和其他组织之间的比较方法在解决复杂的信号,例如,噪声信号和强时变信号。比较主要集中在TF能量浓度,如果估计的性能。根据速度改变发动机的特点,模拟信号建模为 在哪里表示高斯白噪声。数字信号的信噪比(信噪比)设置为30 dB,采样频率为100赫兹,时间是4 s,和迭代多次挤压MMSST是4。

3.1。比较测试的TF能量浓度

生成的TF表示SST、MSST和MMSST数据所示1(一)- - - - - -1 (f),局部放大的结果是正确的。风场的结果如图1(一)很明显,涂片在TF表示如果轨迹的能量和频率分辨率较低。这是因为中定义的信号(17)是一个正弦调频信号,不能作为一个纯粹的近似局部谐波信号,减少对海温的如果估计精度。结果,TF系数不能重新分配到正确位置,可以看出图1 (c)。与不锈钢相比,MSST可以提高分辨率和获得一个更集中的TF的结果当处理时变信号。然而,MSST不能产生非线性的显著结果集中不同的部分,如上面提到的本地不能近似为线性调频信号。它可以观察到,MSST生成一个特遣部队表示海温在图一样模糊1 (d)。这个缺点限制了MSST方法的应用范围。因此,SST和MSST不适合分析强非线性调频信号。如数据所示1 (e)和1 (f),MMSST方法生成一个特遣部队和高分辨率的结果,和TF的能量集中在正确的轨迹。我们可以得出结论,MMSST可以正确描述强时变特性,导致结果更接近理想的TF表示。

定量评估的能量浓度不同的组织方法,本文Renyi熵(38)是用来评估频谱的浓度。Renyi熵被定义为对TF的结果 订单通常设置为3, 表示TF的结果由不同的组织方法。这些TF的Renyi熵计算结果和表中列出1,较低的Renyi熵值代表一个特遣部队表示更为集中。结果表明,MMSST提供最集中的结果在所有组织的方法。验证的性能MMSST, Renyi熵产生的TF表达不同的组织方法在不同信噪比下进行测试。结果如图所示2。高或低信噪比条件下,MMSST源自最集中的TF表示。

3.2。如果估计的比较测试

如果信号是一个重要的特性。它包括基本信息分析对象,例如,发动机的转速。因此,我们已经测试了如果MMSST估计性能的方法在不同的噪声水平。信号(17)被高斯白噪声污染是用来分析和对海温MSST被选中作为比较的参考方法。基于TF的结果,我们可以得到如果利用分析的信号检测算法,可以评估和结果的平均相对误差15](绝笔)计算 在哪里如果序列的长度,表示 - - - - - -规范,如果代表估计如果最初的真实,分别。以下实验进行20次,平均性能记录为最终结果。

图3显示计算错误的估计,如果这三个组织的方法。的结果,很明显,MMSST方法比风场达到更准确的估计。与MSST相比,MMSST也有类似的性能在高信噪比的条件下,如果估计误差是保持在一个稳定值。但是它可以发现MMSST可以得到一个较小的绝笔。低信噪比条件下,MMSST提供估计如果值更接近原始。这意味着MMSST更健壮的反对声音,可以描述更准确地强时变信号。

3.3。迭代次数分析

自MMSST介绍多个挤压操作MSST提高频率分辨率的特遣部队表示,运行时间必然会增加随着迭代次数的增加。组织效率的方法在实时应用程序至关重要。因此,我们必须采取一个频率分辨率和运行的考虑为MMSST找到合适的迭代次数。

模拟信号(17)合并的高斯白噪声 是用来分析迭代次数的影响在MMSST方法。图4显示的变化Renyi MMSST生成的TF表示熵和运行时间随着迭代次数的增加。它照亮的迭代会导致一个更集中的时频表达式,也增加了运行时间。但在第四次迭代之后,Renyi熵表示稳定,这意味着,当迭代次数大于4,而不是提高TF的频率分辨率结果,MMSST只增加了运行时间。因此,在本文中,如果没有提到的,迭代次数设置为4。

4所示。实验验证

在本节中,评估的准确性MMSST-based方法以发动机转速的估计,一个测试实验是在一个汽车检查站进行,测试汽车是随机选择测试引擎是一个四缸四冲程柴油机。加速度传感器组装形式的磁吸探测器,并附在测试汽车的发动机罩,和采样率设置为512 Hz。

发动机振动信号的TF表达、生成的海温MSST, MMSST数据所示5(一个),5 (c),5 (e)。转速估计的相对误差图提供了方法6。MMSST提供最集中的TF的结果。TF Renyi熵的结果,由不同的方法生成,计算列在表中2评估这些方法的性能。发动机振动信号含有噪声和谐波干扰,频率范围很宽,Renyi熵相对较大,但MMSST给最低Renyi熵在这些组织的方法。

基于TF的结果,我们可以获得的基本频率(与发动机转速)通过使用如果检测算法和计算转速根据速度和频率之间的关系。转速估计的结果通过该方法,SST-based MSST-based,显示在数字5 (b),5 (d),5 (f)。在图5 (b)SST-based方法产生一个较大的估计误差大约50 - 65秒当发动机在加速阶段和地方特色的蓝色区域所示。随着转速的变化很快,那么旋转speed-related基本频率。根据前面的描述,SST未能获得集中TF对时变信号,结果导致大量估计错误。在图5 (d),由于振动信号在本地不能近似为线性调频信号,MSST-based方法可以减少发生在SST-based方法的估计误差,当发动机在加速阶段,但不能消除错误。与此同时,它还会产生一个错误在空转阶段,和当地的功能显示在一个蓝色和一个灰色地带,分别。由于TF MSST所产生的结果是不集中,MSST-based方法导致提取错误的基本频率,与转速有关。如图5 (f),该方法可以提供一个可靠的估计结果,而结果是匹配合适的转速。发动机振动信号,MMSST结果可以给一个完整的特遣部队,它提供了一种精确的方法来确定的基本频率与速度有关。

最后,转速估算结果的相对误差由SST-based MSST-based,并给出了该方法在图2计算相应的绝笔,列在表中2。很明显,SST-based和MSST-based方法显示的结果偏差大,而该方法提供了一个正确的和稳健估计结果,照明,该方法是可行的发动机转速的精确估计。

5。结论

在本文中,一个精确的汽车发动机转速估算方法提出了基于振动信号。该方法由提出MMSST如果检测算法。提出MMSST MSST的改进,克服了缺点,MSST不能提供一个准确的估计量的非线性调频信号很强MSST通过引入多个挤压操作。因此,MMSST可以获得具有更高的频率分辨率TF表示汽车发动机信号。如果检测算法用于提取如果从TF表示。而常用的接触发动机转速测量方法,该方法不需要任何安装编码器磁盘和只需要使用该算法来分析发动机振动信号。

实际发动机数值模拟和实验的结果证明,该方法可以提供精确的估计结果和更集中的TF的结果。数值模拟还表明,拟议中的MMSST可以获得一种更健壮的TF结果即使在高噪音环境相比MSST和SST。此外,结果真正的发动机实验表明,该方法具有最低的绝笔值为0.0051,与之相比,SST-based MSST-based方法的0.0077和0.0071的方法。同时,该方法可以准确估计的速度当发动机工作在稳定状态或条件下大的波动速度,验证该MMSST可以正确地描述强考虑信号的时变特性。该方法不需要复杂的传感器设备,可以方便地得到准确的转速估计的结果;适用于例行检查和维护的汽车引擎。

数据可用性

本研究的数据可以从这篇文章的作者(电子邮件:15256957862 @163.com(刘Youyong))。

的利益冲突

作者声明没有利益冲突。

确认

这部分工作是由中国国家自然科学基金资助下61771190和2019年湖南省自然科学基金资助下jj20001。

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