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）

車用起動機性能試驗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，完成試驗臺數據采集與控制系統(tǒng)的設計，為實現(xiàn)對試驗臺測量不確定度評定，采用自適應蒙特卡洛法（MCM）對起動機輸出功率的測量不確定度進行了研究。結果表明，試驗臺能成功完成試驗過程，自適應MCM法成功驗證了GUM法，完全適合起動機輸出功率測量不確定度評定。

汽車起動機；試驗臺；虛擬儀器；蒙特卡洛法；測量不確定度

汽車起動機用于發(fā)動發(fā)動機，克服發(fā)動機起動時的阻力，使發(fā)動機達到起動所需最低轉速，是發(fā)動機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。判斷起動機是否合格，需對起動機性能進行綜合測試，性能測試需在專用的試驗臺架上完成。

本文依據汽車行業(yè)標準QC/T 277－1999所述起動機性能試驗方法，研制出起動機性能試驗臺，該試驗臺可進行起動機負載性能試驗、電磁開關性能試驗及可靠性試驗。輸出功率是衡量起動機性能的重要參數之一，通過本試驗臺對某型號起動機進行負載性能試驗，并測得該起動機一組輸出功率值，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輸出功率測量不確定度進行研究，利用MATLAB強大的統(tǒng)計模擬功能，實現(xiàn)對起動機輸出功率測量不確定度的評定。

1 試驗臺總體結構

汽車用起動機試驗臺的主要功能是對車用起動機的負載性能、電磁開關性能、可靠性進行測試。該試驗臺主要由待測起動機、聯(lián)軸器、齒輪軸、磁粉制動器及數據采集與控制系統(tǒng)組成，總體結構如圖1所示。

圖1 起動機試驗臺總體結構

2 試驗臺測控系統(tǒng)硬件設計

根據試驗臺的功能結構及總體分析，可確定測控系統(tǒng)的測量與控制參數，如表1所示。其中起動機電流、電壓通過電流、電壓傳感器直接測量，起動機轉速、轉矩通過轉速轉矩測量模塊、起動機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運行時的負載轉矩。

表1 試驗臺測控系統(tǒng)的測量及控制參數

試驗臺測控系統(tǒng)硬件結構如圖2所示。主要包含電流傳感器、電壓傳感器、EM9636BD數據采集卡、轉速轉矩傳感器、二次儀表、工控機等。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，經功率放大器放大電壓到24 V，從而實現(xiàn)磁粉制動器輸出轉矩的控制；智能儀表采集轉速轉矩傳感器信號，通過RS232串口將轉速信號輸入計算機。

圖2 測控系統(tǒng)硬件結構

3 試驗臺測控系統(tǒng)軟件設計

試驗臺測控系統(tǒng)軟件部分基于LabVIEW平臺開發(fā)實現(xiàn)，軟件部分設計結構如圖3所示。其主要功能包括數據采集、數據實時顯示、參數調節(jié)控制、數據保存等。

圖3 試驗臺軟件功能結構圖

軟件程序主要包括數據采集程序、串口通信程序、數據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，基于條件結構狀態(tài)機實現(xiàn)，預先設置好磁粉制動器阻力轉矩值，然后進入狀態(tài)機進行循環(huán)試驗；數據存儲程序通過調用RGT（Report Generation Toolkit）工具包實現(xiàn)起動機電壓、電流、轉速、轉矩、功率的MS Excel存儲；串口通信程序基于LabVIEW的VISA模塊，通過發(fā)送和接收通訊碼實現(xiàn)采集卡與上位機的通信互聯(lián)。軟件能夠實現(xiàn)起動機性能試驗，用戶界面簡潔美觀，如圖4所示。

圖4 起動機試驗臺軟件用戶界面

4 試驗臺測量不確定度評定

測量不確定度是與測量結果相聯(lián)系的、表征合理賦予被測量分散性的參數。測量不確定度意味著對測量結果可靠性、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法對不確定度進行評定，但GUM法的使用條件包含以下3點內容：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]到起動機性能試驗臺實際情況，其輸出功率測量模型非線性，故采用蒙特卡羅法（MCM）進行起動機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）是一種通過重復采樣實現(xiàn)分布傳遞的數值方法，MCM通過輸入量Xi的PDF進行離散采樣，由測量模型傳播輸入量的分布，計算獲得輸出量Y的PDF的離散采樣值，進而由輸出量的離散分布數值直接獲取輸出量的最佳估計值、標準不確定度和約定包含概率的包含區(qū)間。MCM的實施流程如圖5所示。

圖5 MCM實施流程

根據測量原理建立測量模型，基于獲得的信息，為Xi設定PDF。為保證95%包含概率，試驗次數M一般等于106。按照設定分布抽樣，得到M個樣本值，帶入模型，得到M個模型值。將模型值按照遞增順序排列，得到輸出量Y的分布函數的離散表示G。通過G得到測量不確定度的報告結果：Y估計值、標準不確定度和包含概率p時的包含區(qū)間［ylow，yhigh］。

4.2 基于MATLAB的自適應MCM評定過程

在實施自適應蒙特卡羅法過程中，試驗次數不斷增加，為獲得足夠可靠的評定結果，M應足夠大，但M值過大，需要計算的時間越長，有時甚至無法實現(xiàn)。為了克服M固定帶來的弊病，可采用自適應MCM，自適應MCM步驟如圖6所示。

圖6 自適應MCM實施流程

經過初次MCM試驗和二次MCM試驗，計算輸出量Y的算術平均值的標準差、算術平均值的標準差的標準差、包含區(qū)間左端點模型值的標準差、包含區(qū)間右端點模型值的標準差依次為

利用全部2×M個模型值計算Y估計值的標準不確定度u（y）的數值容差δ，若滿足2·Sy≤δ，2·Su（y）≤δ，2·Sylow≤δ，2·Syhigh≤δ，則表明所有計算已達穩(wěn)定，否則h增加1，返回重新循環(huán)計算，直到滿足穩(wěn)定條件為止。

4.3 起動機輸出功率測量不確定度評定

4.3.1 自適應MCM法

根據QC/T 277—1999《起動機性能試驗方法》所述，起動機輸出功率計算公式為

式中：M——起動機輸出轉矩；n——起動機轉速?？紤]到功率測量的重復性，建立如下數學模型

各輸入量設定的概率分布如表2所示。

表2 各輸入量概率分布不確定度分量

表2中，轉矩轉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%，而轉速、轉矩量程分別為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）。對于起動機輸出功率值，取重復測量的10組數據：0.645，0.645，0.669，0.663，0.645，0.669，0.643，0.647，0.657，0.639 kW，利用貝塞爾公式計算可得a～N（0.659，0.0032）。

應用自適應MCM，采用MATLAB軟件進行編程，主要用到mean，std，unifrnd，normrnd，sort，prctile等命令，取容差δ=0.05，運行程序得到起動機某一負荷下的輸出功率平均值0.659 kW，標準不確定度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果如圖7所示。

圖7 起動機功率概率密度分布圖

4.3.2 自適應MCM法驗證GUM法

若采用GUM法，與采用MCM測量模型一致，分析數學模型，得知其不確定度分量包括：①轉矩測量模塊分辨力引入的不確定度；②轉速測量模塊分辨力引入的不確定度；③功率測量重復性引入的不確定度。最后利用10組功率數據計算某負載下起動機輸出功率平均值為0.669 kW，合成標準不確定度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證，自適應MCM法完全是用于起動機輸出功率測量不確定度評定。

5 結論

1）本文依據汽車行業(yè)標準研制車用起動機性能試驗臺，基于LabVIEW平臺實現(xiàn)試驗臺測控系統(tǒng)的硬件及軟件設計，完成了試驗過程中的試驗數據采集、存儲及參數輸出控制。

2）依托該起動機試驗臺對某型號起動機進行負載性能試驗，并測試起動機輸出功率，針對測試數據，應用自適應蒙特卡羅法（MCM）結合MATLAB，成功實現(xiàn)起動機輸出功率測量不確定度評定，并結合GUM法進行了有效驗證。

3）試驗臺實際運行結果表明：測試系統(tǒng)界面友好，能夠完成試驗過程，自適應MCM法能夠廣泛應用于起動機性能試驗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，起動機特性試驗方法［S］．

［4］ QC/T 731－2005，起動機特性試驗方法［S］．

［5］ 陳國順，于涵偉，王格芳.測試工程及LabVIEW應用［M］.北京：清華大學出版社，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.基于MATLAB的MCM對GUM不確定度框架驗證［J］.質量技術監(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證方法研究［J］.宇航計測技術，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度測量不確定度評定［J］.理化檢驗-物理分冊，2015，51（6）：434-437.

（編輯 心 翔）

美國DOE與日本NEDO合作促進氫和燃料電池技術

美國能源部（DOE)的燃料電池技術辦公室(FCTO）與日本新能源和工業(yè)技術開發(fā)組織（NEDO）將合作開展氫燃料電池安全性研究與開發(fā)的數據共享，以加快氫技術進步、能源安全、彈性和經濟增長的相互目標

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

美國和日本將努力應用這些數據來指導未來的研究，并能夠安全部署燃料電池和氫基礎設施技術。此外，美國能源部燃料電池技術辦公室和NEDO計劃在未來幾個月里舉辦氫聯(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相關工作。