劉小龍，亢?瓊，賈?媛，姚茂政，姚俊輝，汪小文

（吉利汽車檢測中心，浙江 寧波 315336）

車用起動機(jī)性能試驗(yàn)臺及其測量不確定度的研究

劉小龍，亢?瓊，賈?媛，姚茂政，姚俊輝，汪小文

（吉利汽車檢測中心，浙江 寧波 315336）

基于LabVIEW虛擬儀器平臺，完成試驗(yàn)臺數(shù)據(jù)采集與控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)，為實(shí)現(xiàn)對試驗(yàn)臺測量不確定度評定，采用自適應(yīng)蒙特卡洛法（MCM）對起動機(jī)輸出功率的測量不確定度進(jìn)行了研究。結(jié)果表明，試驗(yàn)臺能成功完成試驗(yàn)過程，自適應(yīng)MCM法成功驗(yàn)證了GUM法，完全適合起動機(jī)輸出功率測量不確定度評定。

汽車起動機(jī)；試驗(yàn)臺；虛擬儀器；蒙特卡洛法；測量不確定度

汽車起動機(jī)用于發(fā)動發(fā)動機(jī)，克服發(fā)動機(jī)起動時(shí)的阻力，使發(fā)動機(jī)達(dá)到起動所需最低轉(zhuǎn)速，是發(fā)動機(jī)上非常重要的零部件，其性能好壞是判斷汽車性能好壞的重要指標(biāo)。判斷起動機(jī)是否合格，需對起動機(jī)性能進(jìn)行綜合測試，性能測試需在專用的試驗(yàn)臺架上完成。

本文依據(jù)汽車行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)QC/T 277－1999所述起動機(jī)性能試驗(yàn)方法，研制出起動機(jī)性能試驗(yàn)臺，該試驗(yàn)臺可進(jìn)行起動機(jī)負(fù)載性能試驗(yàn)、電磁開關(guān)性能試驗(yàn)及可靠性試驗(yàn)。輸出功率是衡量起動機(jī)性能的重要參數(shù)之一，通過本試驗(yàn)臺對某型號起動機(jī)進(jìn)行負(fù)載性能試驗(yàn)，并測得該起動機(jī)一組輸出功率值，由于真值是不可能通過測量得到，必須借助測量不確定度了解輸出功率在什么范圍，本文采用蒙特卡洛法對起動機(jī)輸出功率測量不確定度進(jìn)行研究，利用MATLAB強(qiáng)大的統(tǒng)計(jì)模擬功能，實(shí)現(xiàn)對起動機(jī)輸出功率測量不確定度的評定。

1 試驗(yàn)臺總體結(jié)構(gòu)

汽車用起動機(jī)試驗(yàn)臺的主要功能是對車用起動機(jī)的負(fù)載性能、電磁開關(guān)性能、可靠性進(jìn)行測試。該試驗(yàn)臺主要由待測起動機(jī)、聯(lián)軸器、齒輪軸、磁粉制動器及數(shù)據(jù)采集與控制系統(tǒng)組成，總體結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 起動機(jī)試驗(yàn)臺總體結(jié)構(gòu)

2 試驗(yàn)臺測控系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)

根據(jù)試驗(yàn)臺的功能結(jié)構(gòu)及總體分析，可確定測控系統(tǒng)的測量與控制參數(shù)，如表1所示。其中起動機(jī)電流、電壓通過電流、電壓傳感器直接測量，起動機(jī)轉(zhuǎn)速、轉(zhuǎn)矩通過轉(zhuǎn)速轉(zhuǎn)矩測量模塊、起動機(jī)齒輪與齒輪軸傳動比間接測量得出，磁粉制動器提供起動機(jī)運(yùn)行時(shí)的負(fù)載轉(zhuǎn)矩。

表1 試驗(yàn)臺測控系統(tǒng)的測量及控制參數(shù)

試驗(yàn)臺測控系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)如圖2所示。主要包含電流傳感器、電壓傳感器、EM9636BD數(shù)據(jù)采集卡、轉(zhuǎn)速轉(zhuǎn)矩傳感器、二次儀表、工控機(jī)等。其中電流、電壓傳感器輸出0～5 V模擬電壓信號；采集卡采集電壓信號并輸出0～10 V電壓控制信號給功率放大器，經(jīng)功率放大器放大電壓到24 V，從而實(shí)現(xiàn)磁粉制動器輸出轉(zhuǎn)矩的控制；智能儀表采集轉(zhuǎn)速轉(zhuǎn)矩傳感器信號，通過RS232串口將轉(zhuǎn)速信號輸入計(jì)算機(jī)。

圖2 測控系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)

3 試驗(yàn)臺測控系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)

試驗(yàn)臺測控系統(tǒng)軟件部分基于LabVIEW平臺開發(fā)實(shí)現(xiàn)，軟件部分設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)如圖3所示。其主要功能包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)顯示、參數(shù)調(diào)節(jié)控制、數(shù)據(jù)保存等。

圖3 試驗(yàn)臺軟件功能結(jié)構(gòu)圖

軟件程序主要包括數(shù)據(jù)采集程序、串口通信程序、數(shù)據(jù)存儲程序及控制輸出程序。其中控制程序采用開環(huán)控制模式，基于條件結(jié)構(gòu)狀態(tài)機(jī)實(shí)現(xiàn)，預(yù)先設(shè)置好磁粉制動器阻力轉(zhuǎn)矩值，然后進(jìn)入狀態(tài)機(jī)進(jìn)行循環(huán)試驗(yàn)；數(shù)據(jù)存儲程序通過調(diào)用RGT（Report Generation Toolkit）工具包實(shí)現(xiàn)起動機(jī)電壓、電流、轉(zhuǎn)速、轉(zhuǎn)矩、功率的MS Excel存儲；串口通信程序基于LabVIEW的VISA模塊，通過發(fā)送和接收通訊碼實(shí)現(xiàn)采集卡與上位機(jī)的通信互聯(lián)。軟件能夠?qū)崿F(xiàn)起動機(jī)性能試驗(yàn)，用戶界面簡潔美觀，如圖4所示。

圖4 起動機(jī)試驗(yàn)臺軟件用戶界面

4 試驗(yàn)臺測量不確定度評定

測量不確定度是與測量結(jié)果相聯(lián)系的、表征合理賦予被測量分散性的參數(shù)。測量不確定度意味著對測量結(jié)果可靠性、有效性的懷疑程度或不肯定程度。測量不確定度的評定方法有很多種，根據(jù)JJF1059.1－2012《測量不確定度的評定與表示》所述，可采用GUM法對不確定度進(jìn)行評定，但GUM法的使用條件包含以下3點(diǎn)內(nèi)容：①輸入量的概率分布為對稱分布；②輸出量的概率分布近似正態(tài)分布或t分布；③測量模型為線性模型或可用線性模型表示?？紤]到起動機(jī)性能試驗(yàn)臺實(shí)際情況，其輸出功率測量模型非線性，故采用蒙特卡羅法（MCM）進(jìn)行起動機(jī)輸出功率測量不確定度評定。

4.1 蒙特卡洛法（MCM）

蒙特卡羅法（MCM）是一種通過重復(fù)采樣實(shí)現(xiàn)分布傳遞的數(shù)值方法，MCM通過輸入量Xi的PDF進(jìn)行離散采樣，由測量模型傳播輸入量的分布，計(jì)算獲得輸出量Y的PDF的離散采樣值，進(jìn)而由輸出量的離散分布數(shù)值直接獲取輸出量的最佳估計(jì)值、標(biāo)準(zhǔn)不確定度和約定包含概率的包含區(qū)間。MCM的實(shí)施流程如圖5所示。

圖5 MCM實(shí)施流程

根據(jù)測量原理建立測量模型，基于獲得的信息，為Xi設(shè)定PDF。為保證95%包含概率，試驗(yàn)次數(shù)M一般等于106。按照設(shè)定分布抽樣，得到M個(gè)樣本值，帶入模型，得到M個(gè)模型值。將模型值按照遞增順序排列，得到輸出量Y的分布函數(shù)的離散表示G。通過G得到測量不確定度的報(bào)告結(jié)果：Y估計(jì)值、標(biāo)準(zhǔn)不確定度和包含概率p時(shí)的包含區(qū)間［ylow，yhigh］。

4.2 基于MATLAB的自適應(yīng)MCM評定過程

在實(shí)施自適應(yīng)蒙特卡羅法過程中，試驗(yàn)次數(shù)不斷增加，為獲得足夠可靠的評定結(jié)果，M應(yīng)足夠大，但M值過大，需要計(jì)算的時(shí)間越長，有時(shí)甚至無法實(shí)現(xiàn)。為了克服M固定帶來的弊病，可采用自適應(yīng)MCM，自適應(yīng)MCM步驟如圖6所示。

圖6 自適應(yīng)MCM實(shí)施流程

經(jīng)過初次MCM試驗(yàn)和二次MCM試驗(yàn)，計(jì)算輸出量Y的算術(shù)平均值的標(biāo)準(zhǔn)差、算術(shù)平均值的標(biāo)準(zhǔn)差的標(biāo)準(zhǔn)差、包含區(qū)間左端點(diǎn)模型值的標(biāo)準(zhǔn)差、包含區(qū)間右端點(diǎn)模型值的標(biāo)準(zhǔn)差依次為

利用全部2×M個(gè)模型值計(jì)算Y估計(jì)值的標(biāo)準(zhǔn)不確定度u（y）的數(shù)值容差δ，若滿足2·Sy≤δ，2·Su（y）≤δ，2·Sylow≤δ，2·Syhigh≤δ，則表明所有計(jì)算已達(dá)穩(wěn)定，否則h增加1，返回重新循環(huán)計(jì)算，直到滿足穩(wěn)定條件為止。

4.3 起動機(jī)輸出功率測量不確定度評定

4.3.1 自適應(yīng)MCM法

根據(jù)QC/T 277—1999《起動機(jī)性能試驗(yàn)方法》所述，起動機(jī)輸出功率計(jì)算公式為

式中：M——起動機(jī)輸出轉(zhuǎn)矩；n——起動機(jī)轉(zhuǎn)速?？紤]到功率測量的重復(fù)性，建立如下數(shù)學(xué)模型

各輸入量設(shè)定的概率分布如表2所示。

表2 各輸入量概率分布不確定度分量

表2中，轉(zhuǎn)矩轉(zhuǎn)速信號由智能儀表采集。由儀表說明書可知其精度范圍為±0.2%，而轉(zhuǎn)速、轉(zhuǎn)矩量程分別為5 000 r/min和50 Nm，所以輸入量M～R（-0.1，0.1），輸入量n～R（-10，10）。對于起動機(jī)輸出功率值，取重復(fù)測量的10組數(shù)據(jù)：0.645，0.645，0.669，0.663，0.645，0.669，0.643，0.647，0.657，0.639 kW，利用貝塞爾公式計(jì)算可得a～N（0.659，0.0032）。

應(yīng)用自適應(yīng)MCM，采用MATLAB軟件進(jìn)行編程，主要用到mean，std，unifrnd，normrnd，sort，prctile等命令，取容差δ=0.05，運(yùn)行程序得到起動機(jī)某一負(fù)荷下的輸出功率平均值0.659 kW，標(biāo)準(zhǔn)不確定度0.003 kW，包含概率為95%，包含區(qū)間［0.653 kW，0.665 kW］，輸出量概率密度分布的結(jié)果如圖7所示。

圖7 起動機(jī)功率概率密度分布圖

4.3.2 自適應(yīng)MCM法驗(yàn)證GUM法

若采用GUM法，與采用MCM測量模型一致，分析數(shù)學(xué)模型，得知其不確定度分量包括：①轉(zhuǎn)矩測量模塊分辨力引入的不確定度；②轉(zhuǎn)速測量模塊分辨力引入的不確定度；③功率測量重復(fù)性引入的不確定度。最后利用10組功率數(shù)據(jù)計(jì)算某負(fù)載下起動機(jī)輸出功率平均值為0.669 kW，合成標(biāo)準(zhǔn)不確定度u（P）=0.003 kW，包含概率為95%，包含區(qū)間為［0.666，0.672］。

由此可見，MCM對GUM不確定度框架通過了驗(yàn)證，自適應(yīng)MCM法完全是用于起動機(jī)輸出功率測量不確定度評定。

5 結(jié)論

1）本文依據(jù)汽車行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)研制車用起動機(jī)性能試驗(yàn)臺，基于LabVIEW平臺實(shí)現(xiàn)試驗(yàn)臺測控系統(tǒng)的硬件及軟件設(shè)計(jì)，完成了試驗(yàn)過程中的試驗(yàn)數(shù)據(jù)采集、存儲及參數(shù)輸出控制。

2）依托該起動機(jī)試驗(yàn)臺對某型號起動機(jī)進(jìn)行負(fù)載性能試驗(yàn)，并測試起動機(jī)輸出功率，針對測試數(shù)據(jù)，應(yīng)用自適應(yīng)蒙特卡羅法（MCM）結(jié)合MATLAB，成功實(shí)現(xiàn)起動機(jī)輸出功率測量不確定度評定，并結(jié)合GUM法進(jìn)行了有效驗(yàn)證。

3）試驗(yàn)臺實(shí)際運(yùn)行結(jié)果表明：測試系統(tǒng)界面友好，能夠完成試驗(yàn)過程，自適應(yīng)MCM法能夠廣泛應(yīng)用于起動機(jī)性能試驗(yàn)過程中的測量不確定度評定。

［1］ JJF1059.1—2012，測量不確定度評定與表示［S］.

［2］ JJF1059.2—2012，用蒙特卡洛法評定測量不確定度［S］.

［3］ QC/T 277－1999，起動機(jī)特性試驗(yàn)方法［S］．

［4］ QC/T 731－2005，起動機(jī)特性試驗(yàn)方法［S］．

［5］ 陳國順，于涵偉，王格芳.測試工程及LabVIEW應(yīng)用［M］.北京：清華大學(xué)出版社，2013．

［6］ 申炎華，王汝杰，雷振山.LabVIEW入門與提高范例教程［M］.北京：中國鐵道出版社，2007.

［7］ 楊圖強(qiáng).基于MATLAB的MCM對GUM不確定度框架驗(yàn)證［J］.質(zhì)量技術(shù)監(jiān)督研究，2014，36（6）：32-35.

［8］ 曹蕓，陳懷艷，韓潔.采用MCM對GUM法測量不確定度評定的驗(yàn)證方法研究［J］.宇航計(jì)測技術(shù)，2012，32（2）：75-78.

［9］ 姬中華，邱躍龍，程秀芹.基于蒙特卡洛法的鋁合金抗拉強(qiáng)度測量不確定度評定［J］.理化檢驗(yàn)-物理分冊，2015，51（6）：434-437.

（編輯 心 翔）

美國DOE與日本NEDO合作促進(jìn)氫和燃料電池技術(shù)

美國能源部（DOE)的燃料電池技術(shù)辦公室(FCTO）與日本新能源和工業(yè)技術(shù)開發(fā)組織（NEDO）將合作開展氫燃料電池安全性研究與開發(fā)的數(shù)據(jù)共享，以加快氫技術(shù)進(jìn)步、能源安全、彈性和經(jīng)濟(jì)增長的相互目標(biāo)

DOE和NEDO將合作收集和分享氫燃料電池的早期研發(fā)和安全性數(shù)據(jù)，包括氫燃料站數(shù)據(jù)和基礎(chǔ)氫氣安全性研究。

美國和日本將努力應(yīng)用這些數(shù)據(jù)來指導(dǎo)未來的研究，并能夠安全部署燃料電池和氫基礎(chǔ)設(shè)施技術(shù)。此外，美國能源部燃料電池技術(shù)辦公室和NEDO計(jì)劃在未來幾個(gè)月里舉辦氫聯(lián)合研討會。

（信息來源：2017.10.11 Green Car Congress）戴朝典編譯

Development of Automotive Starter Test Bench Based on LabVIEW and Research on Measurement Uncertainty of Starter Power

LIU Xiao-long，KANG Qiong，JIA Yuan，YAO Mao-zheng，YAO Jun-hui，WANG Xiao-wen
（GEELY Test Centre，Ningbo 315336，China）

In order to test the performance of automotive starter in a lab， a test bench for automotive starter performance is developed. The design and construction of measurement and control （Mamp;C） system for the test bench is based on LabVIEW. To evaluate the measurement uncertainty of the test bench， the Monte Carlo method is used based on Matlab. Test results show that the test bench can complete the starter performance test process and the General Uncertainty Method（GUM）is successfully validated by the Monte Carlo method， which could be applied to evaluation on measurement uncertainty of output power of automotive starter.

automobile starter；test bench；virtual instrument；Monte Carlo method；measurement uncertainty

U467.52

A

1003-8639（2017）11-0047-04

2017-01-03

劉小龍（1988-），男，工程師，主要從事基于CAT的汽車零部件性能測試技術(shù)相關(guān)工作。