姚廣濤，郭子榮

(軍事交通學(xué)院軍用車輛系，天津 300161)

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2015144

基于壓力信號(hào)譜分析的DPF故障診斷策略研究*

姚廣濤，郭子榮

(軍事交通學(xué)院軍用車輛系，天津 300161)

基于表征DPF對(duì)排氣壓力信號(hào)影響的傳遞函數(shù)，建立了表征DPF狀態(tài)的模型。該模型利用DPF前后壓力信號(hào)的譜能量密度比值來(lái)表示傳遞函數(shù)的平方值，而傳遞函數(shù)可用來(lái)表征DPF的狀態(tài)。通過對(duì)DPF失效樣品的發(fā)動(dòng)機(jī)臺(tái)架試驗(yàn)數(shù)據(jù)的分析表明，該策略可在DPF的非再生階段對(duì)DPF進(jìn)行實(shí)時(shí)故障診斷。最后依據(jù)該策略建立了DPF故障診斷算法。

柴油顆粒過濾器；故障診斷策略；譜分析

前言

柴油顆粒過濾器(DPF)技術(shù)是一種減少PM排放的有效手段，是目前被廣泛認(rèn)可且最接近商業(yè)化的一種PM后處理的技術(shù)。然而DPF在使用過程中會(huì)因熱沖擊、機(jī)械沖擊、再生不完全和灰分累積等原因?qū)е逻^濾體產(chǎn)生堵塞、燒融和斷裂等失效故障，造成安全性和功能性的障礙[1]。對(duì)于DPF的故障診斷成為制約其推廣使用的重要因素。

現(xiàn)階段比較常見的DPF故障診斷方法，主要有直接傳感器檢測(cè)法和基于發(fā)動(dòng)機(jī)與DPF傳感器信號(hào)的診斷方法兩種。直接傳感器檢測(cè)法利用安裝在DPF下游的顆粒物傳感器來(lái)監(jiān)測(cè)顆粒物的濃度[2]。這種測(cè)試方法直接簡(jiǎn)便，但是現(xiàn)在市場(chǎng)上的顆粒物傳感器標(biāo)準(zhǔn)不一，價(jià)格昂貴。基于發(fā)動(dòng)機(jī)和DPF傳感器信號(hào)的診斷方法，目前大多數(shù)是監(jiān)測(cè)過濾體前后的平均壓降，但是DPF中不規(guī)則的碳煙分布和顆粒微觀結(jié)構(gòu)的不確定性會(huì)導(dǎo)致DPF壓差與DPF掛煙量的不絕對(duì)相關(guān)[3]，容易導(dǎo)致誤判。

本文中的研究采用基于發(fā)動(dòng)機(jī)和DPF傳感器信號(hào)的診斷方法。為避免DPF中不規(guī)則的碳煙分布和顆粒微觀結(jié)構(gòu)的不確定性導(dǎo)致的誤判，在該方法的基礎(chǔ)上，以DPF上下游的壓力信號(hào)為主要對(duì)象，研究動(dòng)態(tài)壓力信號(hào)之間的相關(guān)關(guān)系，通過比較待測(cè)過濾體和健康過濾體傳遞函數(shù)的不同特征實(shí)現(xiàn)過濾體的故障診斷。文獻(xiàn)[4]中介紹了動(dòng)態(tài)壓力信號(hào)特征和DPF中微粒加載對(duì)壓力信號(hào)相關(guān)性的影響，這些動(dòng)態(tài)壓力信號(hào)特征很清晰地展示了發(fā)動(dòng)機(jī)著火頻率的脈動(dòng)特征。這一工作在發(fā)動(dòng)機(jī)的穩(wěn)態(tài)工況下進(jìn)行，也就是發(fā)動(dòng)機(jī)的轉(zhuǎn)速和負(fù)荷保持不變。這些相關(guān)性展示了使用動(dòng)態(tài)壓力信號(hào)做DPF故障監(jiān)測(cè)具有潛在應(yīng)用價(jià)值。

1 DPF的傳遞函數(shù)特征

在頻域?qū)PF前后的壓力信號(hào)進(jìn)行分析。這些壓力信號(hào)和DPF的傳遞函數(shù)特征相關(guān)聯(lián)，如圖1所示。關(guān)聯(lián)壓力信號(hào)的方法一旦確定，DPF傳遞函數(shù)的特征也就確定。

可以通過比較待測(cè)過濾體和健康過濾體的傳遞函數(shù)的特征對(duì)過濾體進(jìn)行故障診斷。

DPF傳遞函數(shù)的特征見圖2。圖中H表示DPF的傳遞函數(shù)，X表示DPF上游的壓力信號(hào)，Y表示DPF下游的壓力信號(hào)，Ny表示附加在壓力信號(hào)中的干擾信號(hào)，Ym是實(shí)際測(cè)得的DPF出口壓力信號(hào)。

用SXX，SYmYm和SNyNy表示X，Ym和Ny的能量譜密度，它們之間的關(guān)系為

SYmYm=|H|2·SXX+SNyNy

(1)

等式兩邊都除以SXX得

(2)

如果干擾項(xiàng)是可以忽略的，則干擾的能量部分可以近似為0。在這種情況下，DPF前后譜能量密度的比值就和H的絕對(duì)值的平方相等，即

(3)

如果對(duì)于健康DPF和故障DPF，|H|2大小不同，那么就可以以此為依據(jù)建立DPF的故障診斷算法。

2 故障數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理

故障數(shù)據(jù)的采集工作利用人工設(shè)置故障的過濾體在發(fā)動(dòng)機(jī)臺(tái)架上進(jìn)行測(cè)試循環(huán)完成。人工設(shè)置故障過濾體型式[5]如表1所示，發(fā)動(dòng)機(jī)臺(tái)架布置如圖3所示，實(shí)物圖片如圖4所示，測(cè)試循環(huán)流程如表2所示。

30min37min30min37min再生ETC循環(huán)ESC循環(huán)ETC循環(huán)ESC循環(huán)再生循環(huán)1循環(huán)2

表2所示的測(cè)試流程在以上提及的7種過濾體上分別運(yùn)行一次，按1 500Hz的采樣頻率采集壓力數(shù)據(jù)。然后，按照?qǐng)D5所示流程計(jì)算傳遞函數(shù)值平方。

3 壓力數(shù)據(jù)譜能量診斷模型的建立

為比較健康和失效過濾體的|H|2，須確定兩種情況的數(shù)據(jù)區(qū)間，也就是頻率范圍。研究中選擇20～80Hz作為頻率區(qū)間。由于DPF前后壓力信號(hào)的能量大部分集中在著火頻率附近，取決于發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速的大小，故對(duì)四缸四沖程的發(fā)動(dòng)機(jī)而言有如下關(guān)系式：

(4)

式中：F為著火頻率，Hz；n為發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速，r/min。由于發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速的變化范圍是600～2 400r/min，故會(huì)產(chǎn)生20～80Hz的著火頻率。

在20～80Hz頻率范圍中，對(duì)多種瞬態(tài)測(cè)試循環(huán)下的多種不同狀況的DPF，比較了|H|2。圖6為健康過濾體、實(shí)際失效過濾體和兩種設(shè)定失效過濾體的傳遞函數(shù)特征。

從圖中可以觀察到健康過濾體與失效過濾體明顯的差別。隨著故障程度的加深，|H|2的峰值呈遞增趨勢(shì)。這種趨勢(shì)產(chǎn)生的原因依賴于壓力信號(hào)p1和p2各自的特性。通過比較健康與失效過濾體的傳遞函數(shù)特征幅值平方的差異可以建立DPF故障診斷算法。

4 故障診斷算法

測(cè)試循環(huán)按表2所示的順序不間斷地運(yùn)行，但是各測(cè)試循環(huán)的數(shù)據(jù)被分開記錄。因此計(jì)算5min步長(zhǎng)的能量比率峰值時(shí)，每個(gè)測(cè)試循環(huán)的數(shù)據(jù)要被分開考慮。ETC測(cè)試循環(huán)的時(shí)間長(zhǎng)度為30min，因此可以分為6個(gè)5min步長(zhǎng)。ESC測(cè)試循環(huán)的長(zhǎng)度為37min，因此可以分為7個(gè)5min步長(zhǎng)，最后2min不足一個(gè)步長(zhǎng)舍去。這一過程在整個(gè)循環(huán)過程中重復(fù)使用。由于循環(huán)數(shù)據(jù)分開記錄，兩個(gè)循環(huán)之間不足5min的數(shù)據(jù)被舍棄，因此5min步長(zhǎng)的能量比率峰值曲線趨勢(shì)會(huì)呈現(xiàn)不連續(xù)的特點(diǎn)。

圖7展示了健康和故障過濾體的5點(diǎn)平均能量比率峰值曲線。圖上還顯示了數(shù)據(jù)擬合的對(duì)數(shù)趨勢(shì)線。

從圖中可以看出，對(duì)于健康過濾體來(lái)講，其5點(diǎn)平均能量比率趨勢(shì)很好地符合對(duì)數(shù)曲線。由于健康過濾體的數(shù)據(jù)符合平滑的衰減曲線，可以推斷出這種衰減效應(yīng)是碳煙累積造成的，并且這一規(guī)律不受循環(huán)測(cè)試工況的影響。如果這一假設(shè)成立，可以開發(fā)出一種獨(dú)立于瞬態(tài)測(cè)試循環(huán)的方法來(lái)監(jiān)測(cè)DPF的狀態(tài)。

表3為每個(gè)被測(cè)過濾體擬合對(duì)數(shù)曲線的公式。

表3 各測(cè)試過濾體能量比率5點(diǎn)峰值曲線擬合對(duì)數(shù)公式

從圖7可以觀察到：隨著過濾體故障程度的加深，能量比率曲線的5點(diǎn)平均峰值總是在健康過濾體的上方；也就是說(shuō)故障過濾體擬合對(duì)數(shù)曲線的截距會(huì)大于健康過濾體；并且隨著故障程度的加深，能量比率的5點(diǎn)均值在擬合對(duì)數(shù)曲線周圍波動(dòng)也越來(lái)越大。

從圖7還可以看出，健康過濾體的5點(diǎn)平均能量比率峰值要小于故障過濾體的5點(diǎn)平均能量比率峰值。可以找到穩(wěn)定的5點(diǎn)平均峰值的門限值來(lái)確定DPF的狀態(tài)，如圖8所示。

但是這一策略不能用于兩次再生之間的整個(gè)時(shí)段。從圖7可以看出隨著碳煙的加載，5點(diǎn)平均的幅值會(huì)縮減，并且針對(duì)故障的過濾體這種現(xiàn)象也存在。因此對(duì)于加載了碳煙的故障過濾體來(lái)講，如果僅僅考慮一個(gè)固定的門限值的話，很可能被誤判做健康的過濾體。圖9對(duì)這一情形做出了解釋。

為避免以上誤判的出現(xiàn)，可以采用在特定時(shí)間執(zhí)行故障診斷策略的方法，但是這樣會(huì)導(dǎo)致產(chǎn)生另外一個(gè)問題。如果過濾體在實(shí)施診斷時(shí)處在健康狀態(tài)但是不久便失效了，這一故障在下次診斷之前不會(huì)被監(jiān)測(cè)出來(lái)。為了克服這一缺點(diǎn)，并且為了對(duì)DPF進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)(再生時(shí)除外)，采用了一種可變門限值的方法。

從圖7中可以看出，對(duì)于一般過濾體，5點(diǎn)平均峰值曲線總是平滑衰減的，并且不依賴于瞬態(tài)測(cè)試循環(huán)工況。如果這一假設(shè)可以被更多的瞬態(tài)測(cè)試數(shù)據(jù)驗(yàn)證的話，就可以確定譜能量比率曲線5點(diǎn)平均峰值和碳煙加載量的關(guān)系。這一衰減的趨勢(shì)可以作為DPF實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的可變門限值。

以下詳細(xì)描述了一種使用可變門限值的DPF故障診斷算法。可變的衰減門限值大小取決于發(fā)動(dòng)機(jī)類型和DPF的尺寸。這一可變的門限值曲線以可查表的形式保存在電控單元中。設(shè)定可控再生結(jié)束時(shí)可以被檢測(cè)到。再生之后開始計(jì)時(shí)，直到下次再生開始。在可控的再生過程結(jié)束時(shí)，觸發(fā)計(jì)時(shí)器。DPF前后的壓力信號(hào)以至少400Hz的采樣頻率采集5min。根據(jù)香農(nóng)定理，這一采樣頻率保證了可以在頻域分析200Hz范圍的信號(hào)。計(jì)時(shí)器計(jì)數(shù)C被記錄下來(lái)。采集的數(shù)據(jù)經(jīng)過處理后得到5點(diǎn)平均峰值。在時(shí)間C處的門限值可以通過查找電控單元的存儲(chǔ)單元找到。通過采樣數(shù)據(jù)計(jì)算出的5點(diǎn)平均峰值和查找到的門限值作比較，如果計(jì)算值大于門限值，即點(diǎn)亮故障指示燈，發(fā)出DPF故障報(bào)警指示。如果計(jì)算值低于門限值，認(rèn)為過濾體工作正常。檢測(cè)結(jié)束后，如果下一次再生還沒有開始，則重新開始檢測(cè)。流程圖如圖10所示。

5 結(jié)論

(1) 從DPF對(duì)排氣壓力信號(hào)產(chǎn)生影響的傳遞函數(shù)出發(fā)，建立了通過對(duì)壓力信號(hào)譜分析識(shí)別DPF狀態(tài)的故障診斷策略,彌補(bǔ)了當(dāng)前基于平均壓差的DPF故障診斷算法由于微粒微觀結(jié)構(gòu)的不確定性和碳煙的不規(guī)則分布導(dǎo)致的不足。

(2) 以人工設(shè)置失效故障的DPF樣品為對(duì)象設(shè)計(jì)了臺(tái)架試驗(yàn)，采集不同失效狀態(tài)DPF前后的壓力數(shù)據(jù)。

(3) 分析采集的壓力數(shù)據(jù)，證明建立的故障診斷策略以在DPF的非再生階段實(shí)時(shí)地對(duì)DPF進(jìn)行故障診斷，并最終依據(jù)此策略建立了DPF的故障診斷算法。

[1] 卜建國(guó).基于OBD技術(shù)的輕型柴油車DPF系統(tǒng)診斷策略的研究[J].汽車工程,2011,33(3):203-206.

[2] Cheng S. Apparatus for Sensing Particulates in Gas Flow Stream: US 007334401 B2[P]. United States, February 2008.

[3] Rauchfuss M, Cooper S, Zayan N. Diesel Particulate Filter Monitoring Using Acoustic Sensing: US 006964694 B2[P]. United States, November 2005.

[4] Cunningham P, Shah C, Meckl P. Correlating Dynamic Pressure Signal Features to Diesel Particulate Filter Load[R]. Technical Report 2007-01-0333, Society of Automotive Engineers, Warrendale, PA,2007.

[5] Surve Pranati R. Diesel Particulate Filter Diagnostics Using Correlation and Spectral Analysis[D]. Purdue e-Pubs:Purdue University,2008.

A Research on DPF Fault Diagnosis Strategy Basedon Pressure Signal Spectrum Analysis

Yao Guangtao & Guo Zirong

DepartmentofAutomotiveEngineering,MilitaryTransportationUniversity,Tianjin300161

Based on transfer function, characterizing the effects of DPF on exhaust pressure signals, a model representing the state of DPF is built, in which transfer function represents the state of DPF and the square of its modulus is expressed by the ratio of spectral energy density of post DPF pressure signal to that of pre DPF pressure signal. The results of analysis on the engine bench test data of failed DPF demonstrated that the strategy proposed can perform real-time fault diagnosis on DPF at any time except its regeneration period. Finally a DPF fault diagnosis algorithm is established based on the strategy.

DPF; fault diagnosis strategy; spectral analysis

*國(guó)家863計(jì)劃項(xiàng)目(2013AA065303)資助。

原稿收到日期為2013年12月6日，修改稿收到日期為2014年2月16日。