車波++喻林

摘 要：汽車發(fā)動機連續(xù)工作在高溫高熱環(huán)境下容易產(chǎn)生故障，對汽車發(fā)動機故障進行有效診斷可實現(xiàn)對發(fā)動機運行狀態(tài)的識別。傳統(tǒng)方法是采用經(jīng)驗判斷法進行故障診斷，診斷的可靠性不好。文中提出了一種基于油液鐵譜特征提取的汽車發(fā)動機故障診斷系統(tǒng)設(shè)計方法。該方法可進行故障狀態(tài)下的油液鐵譜特征提取算法設(shè)計，給出了發(fā)動機故障診斷系統(tǒng)的ARM主控和接口電路，并完成了系統(tǒng)的軟件開發(fā)。仿真結(jié)果表明，采用該系統(tǒng)進行發(fā)動機故障診斷時，各類故障之間具有較大的特征差異性，故障類別區(qū)分明顯，故障診斷的準(zhǔn)確性較高。

關(guān)鍵詞：汽車發(fā)動機；特征提取；故障診斷；系統(tǒng)

中圖分類號：TP216 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：2095-1302（2015）11-00-03

0 引 言

汽車發(fā)動機的零部件復(fù)雜，系統(tǒng)組成及構(gòu)成要素較多，結(jié)構(gòu)精密，汽車發(fā)動機的各個功能組件需要相互配合和協(xié)調(diào)工作才能保障發(fā)動機的有效運行和車輛的正常安全行駛。在高溫燃氣的作用下，汽車發(fā)動機故障頻發(fā)[1]，汽車發(fā)動機的故障可能導(dǎo)致汽車拋錨，嚴(yán)重時影響汽車行駛安全，因而需要設(shè)計一種有效的汽車發(fā)動機故障診斷和檢測方法，來實現(xiàn)對汽車運行狀態(tài)的實時監(jiān)測和識別。在傳統(tǒng)方法中，汽車發(fā)動機故障檢測方法主要采用的是人工經(jīng)驗檢測方法，常常受人為因素的影響，導(dǎo)致故障檢測的精度和可靠性不好。隨著智能故障檢測技術(shù)的發(fā)展，采用信號檢測和故障特征提取方法實現(xiàn)故障原因分析和定位具有一定的智能性和可靠性[2]。本文以此為基礎(chǔ)，提出了一種基于油液鐵譜特征提取的汽車發(fā)動機故障診斷系統(tǒng)設(shè)計方法，來實現(xiàn)故障診斷系統(tǒng)的硬件電路設(shè)計及軟件開發(fā)和仿真。該實驗結(jié)果驗證了本文設(shè)計的汽車發(fā)動機故障診斷系統(tǒng)的有效性。

1 汽車發(fā)動機故障特征提取算法

汽車發(fā)動機故障診斷的第一步是進行故障特征提取，故障特征的種類很多，比如振動信號特征、油液狀態(tài)特征、圖像特征等，本文提取汽車發(fā)動機在各種故障狀態(tài)下的油液鐵譜特征進行故障診斷，故障特征提取算法描述如下?；诃h(huán)繞波法檢測理論，汽車發(fā)動機的油液表面波會沿輸油導(dǎo)管的鐵磁性表面形成環(huán)繞波，其信號表達形式為：

（1）

式（1）中，u1表示高梯度磁場下鐵譜儀的液壓度數(shù)，u2為發(fā)動機活塞間隙總振級，ω為功率譜密度函數(shù)偏移向量，φ為活塞表面鐵譜帶寬。此時，汽車發(fā)動機故障信號出現(xiàn)環(huán)繞波齊次衰減，衰減頻率為：

（2）

汽車發(fā)動機的油液鐵譜吸收系數(shù)為：

（3）

（3）式表示汽車發(fā)動機油液液體中鐵譜分析時的聲速c與絕熱體積壓縮系數(shù)βS有關(guān)，此時難以有效提取反映故障信號的鐵譜信號，本文引入模糊約束控制算法，改進故障檢測性能。首先定義介質(zhì)的黏性吸收指數(shù)，介質(zhì)的黏性所產(chǎn)生的應(yīng)力表現(xiàn)為介質(zhì)內(nèi)“摩擦力”，黏性吸收指數(shù)可以綜合反映汽車發(fā)動機的油液鐵譜特征，可以作為故障檢測依據(jù)[3-5]。

汽車發(fā)動機的油液推進過程本身是一個非線性系統(tǒng)，本文采用模糊約束控制算法做線性化處理，提高鐵譜信號分析精度，構(gòu)建油液鐵譜分析能量模糊規(guī)則方程為：

（4）

利用模糊約束能量分析方法建立汽車發(fā)動機故障特征的支持向量機分析數(shù)學(xué)模型，在模糊集控制范圍內(nèi)，取sinθp=θp，cosθp=1，設(shè)定模糊伸縮約束控制條件，見式（5）：

cαsinγl=cγlsinα，cαsinγt=cγtsinα （5）

通過上述模糊伸縮約束控制條件，補償油液鐵譜分析模型的不確定性，設(shè)計限定初始狀態(tài)非線性模糊規(guī)則庫系統(tǒng)，克服常規(guī)控制模型在到達階段不具有魯棒性的不足，得到測量的汽車發(fā)動機油液鐵譜分析的響應(yīng)幅值和時間滯后值，從而有效補償測量誤差，實現(xiàn)對故障的準(zhǔn)確定位和檢測。通過上述算法描述和設(shè)計，實現(xiàn)對汽車發(fā)動機故障狀態(tài)特征提取，為進行故障診斷提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

2 故障系統(tǒng)的硬件設(shè)計與實現(xiàn)

在上述進行了汽車發(fā)動機故障特征提取的基礎(chǔ)上，進行系統(tǒng)的硬件設(shè)計，汽車發(fā)動機故障診斷系統(tǒng)主要包括了油液提取的數(shù)據(jù)采集傳感器模塊、AD數(shù)模轉(zhuǎn)換模塊、ARM主控系統(tǒng)部分以及系統(tǒng)供電部分組成。其中，AD采集系統(tǒng)部分負責(zé)采集汽車發(fā)動機在故障狀態(tài)下的油液狀態(tài)信息和振動數(shù)據(jù)信息，這一部分有傳感器調(diào)理部分與AD采集模塊，采用了電流傳感器、加速度傳感器進行原始數(shù)據(jù)采集，ARM主控系統(tǒng)部分用于控制汽車發(fā)動機的故障信息的AD轉(zhuǎn)換，進行上位機通信，以及分析處理顯示AD傳回的數(shù)據(jù)與結(jié)果，實現(xiàn)汽車發(fā)動機的狀態(tài)檢測。系統(tǒng)設(shè)計之前，進行性能指標(biāo)分析，汽車發(fā)動機的功率為35 kW，工作電壓為990 V，油液提取的測量頻率范圍為1～12 000 Hz。

根據(jù)上述設(shè)計指標(biāo)，進行發(fā)動機的ARM主控系統(tǒng)設(shè)計，采用以S3C2440A ARM9處理器的輸入電源，濾除高頻噪聲得到發(fā)動機故障診斷系統(tǒng)時鐘電路，時鐘電路采用有源晶振ADSP-BF537設(shè)計，為了發(fā)動機故障診斷系統(tǒng)中電路穩(wěn)定可靠工作，需要設(shè)計復(fù)位電路進行低電壓復(fù)位，當(dāng)電源VCC上電時，DSP開始工作，復(fù)位電路將產(chǎn)生復(fù)位信號進行發(fā)動機的油液鐵譜檢測，汽車發(fā)動機油液鐵譜制譜儀主要采用譜收發(fā)器、油液隔離器，控制模擬信號預(yù)處理機進行A/D轉(zhuǎn)換，設(shè)計汽車發(fā)動機故障信號數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，油液鐵譜數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)是通過傳感器和特征提取方法采集汽車發(fā)動機的油液鐵譜信號，選用ADM706SAR DSP芯片設(shè)計電源供電系統(tǒng)，在1.6 s內(nèi)看門狗輸入端進行分壓，在上電復(fù)位電路中，管腳VINA和VINB的絕對電壓滿足式（6）：

AVSS-0.3 V

AVSS-0.3 V

連接SENCE到VREF，進行發(fā)動機油液鐵譜16位數(shù)據(jù)的半雙工輸入輸出，適應(yīng)多樣化的故障診斷需求，得到本文設(shè)計的基于油液提取特征提取的發(fā)動機故障診斷系統(tǒng)的ARM主控系統(tǒng)設(shè)計電路如圖1所示。

圖1中，LCD控制器由控制寄存器/顯存、LCDDMA、LPC3600組成，采用三星S3C2440進行油液鐵譜特征的時序邏輯控制，在上述控制電路設(shè)計的基礎(chǔ)上，進行接口電路設(shè)計。

汽車發(fā)動機故障檢測系統(tǒng)需要與計算機通過RS 232進行Linux終端控制。S3C2440A有通用異步接收功能，將UART輸出的油液鐵譜特征信號與TTL電平串聯(lián)轉(zhuǎn)換成RS-232電平，設(shè)置奇偶校驗位、停止位和波特率實現(xiàn)對汽車發(fā)動機故障的接口電路設(shè)計，硬件電路結(jié)構(gòu)如圖2所示。

3 仿真實驗與結(jié)果分析

在上述進行了汽車發(fā)動機故障特征提取算法設(shè)計和電路設(shè)計的基礎(chǔ)上，為測試系統(tǒng)的性能，進行仿真實驗。Visual DSP++ 4.5軟件開發(fā)環(huán)境下進行了程序編寫和故障診斷系統(tǒng)的調(diào)試，測試對象為某型汽車發(fā)動機的工況，采用油液分析技術(shù)和鐵譜檢測技術(shù)，結(jié)合汽車發(fā)動機的熱力性能參數(shù)和振動監(jiān)測參數(shù)，對該型汽車發(fā)動機進行聯(lián)合工況監(jiān)測，在實際工況測試中，該型汽車發(fā)動機的運行工況為2 800 r/min，扭矩為125.0 N·m，油液鐵譜信號采集頻率為25 kHz，汽車發(fā)動機故障工況參數(shù)設(shè)置見表1所列，表1中詳細描述了各類故障狀態(tài)下的油液運行參數(shù)。

表1 故障工況參數(shù)

故障狀態(tài) 進油門間隙/（cm） 排氣門間隙/ （cm） 容變黏度

氣門漏氣 0.22 0.19 1.236

拉缸故障 0.36 0.18 1.258

缸套磨損 0.35 0.26 2.365

正常 0.20 0.28 1.237

在上述實驗環(huán)境設(shè)定和參數(shù)設(shè)置的基礎(chǔ)上，結(jié)合本文設(shè)計的系統(tǒng)進行數(shù)據(jù)加載和故障診斷仿真，系統(tǒng)采用50 MHz的輸入?yún)⒖紩r鐘頻率，所以分辨率可達0.011 6 Hz，可以模擬故障信號的精度可達0.087 b，采用本文設(shè)計的油液鐵譜采集系統(tǒng)得到采集的譜分析信號，并以此為基礎(chǔ)分析汽車發(fā)動機的3類故障特征，得到原始的故障數(shù)據(jù)采集結(jié)果如圖3所示。

圖3 故障數(shù)據(jù)采集結(jié)果

根據(jù)上述數(shù)據(jù)采集結(jié)果，提取發(fā)動機的油液鐵譜特征，采用DSP在線燒寫E?2PROM，實現(xiàn)故障診斷，得到各類故障診斷結(jié)果如圖4所示。從圖4可見，采用本文系統(tǒng)進行汽車發(fā)動機故障診斷，各類故障之間具有較大的特征差異性，故障類別區(qū)分明顯，故障診斷準(zhǔn)確性較高，展示了較好的應(yīng)用價值。

圖4 故障診斷分析結(jié)果

4 結(jié) 語

設(shè)計一種有效的汽車發(fā)動機故障診斷和檢測方法，實現(xiàn)對汽車運行狀態(tài)的實時監(jiān)測和識別，本文提出一種基于油液鐵譜特征提取的汽車發(fā)動機故障診斷系統(tǒng)設(shè)計方法，首先進行了汽車發(fā)動機故障狀態(tài)下的油液鐵譜特征提取，然后進行系統(tǒng)的硬件電路設(shè)計，最后進行系統(tǒng)的軟件設(shè)計和仿真，實驗結(jié)果表明，采用本文設(shè)計系統(tǒng)具有較好的發(fā)動機故障診斷效果，應(yīng)用價值較高。

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