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        基于發(fā)動(dòng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)參數(shù)的故障提取方法研究

        2018-08-18 11:06:32盧欣欣
        科學(xué)與財(cái)富 2018年22期
        關(guān)鍵詞:發(fā)動(dòng)機(jī)

        盧欣欣

        摘 要:汽車發(fā)動(dòng)機(jī)是機(jī)、電、液一體化的復(fù)雜系統(tǒng),具有非線性、多變量、多參數(shù)和時(shí)變等特點(diǎn),其故障約占汽車全部故障的40%以上。因此,為避免嚴(yán)重事故的發(fā)生,運(yùn)用故障診斷技術(shù)及時(shí)了解發(fā)動(dòng)機(jī)的工作性能,判斷各部件是否處于或即將處于某種故障狀態(tài),對(duì)汽車發(fā)動(dòng)機(jī)展開(kāi)故障診斷技術(shù)理論和診斷系統(tǒng)的研究有著非常重要而又現(xiàn)實(shí)的意義本文以汽車最關(guān)鍵部件--發(fā)動(dòng)機(jī)為研究對(duì)象,在分析發(fā)動(dòng)機(jī)、自動(dòng)變速器的工作原理和傳統(tǒng)故障檢測(cè)方式弊端的基礎(chǔ)上,提出了基于發(fā)動(dòng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)參數(shù)故障特征提取的方法。

        關(guān)鍵詞:發(fā)動(dòng)機(jī);振動(dòng)信號(hào);運(yùn)行參數(shù);故障診斷方法

        1引言

        基于振動(dòng)信號(hào)的特征提取為車輛包括發(fā)動(dòng)機(jī)、變速器等機(jī)械零部件結(jié)構(gòu)的故障診斷提供了充分有效的診斷信息,與此同時(shí),隨著汽車電氣化水平的迅速提高,大量電子元器件在車輛上的廣泛應(yīng)用,也推動(dòng)了車載自診斷系統(tǒng)和故障診斷儀的快速發(fā)展,這些技術(shù)設(shè)備的投入和使用,為車輛電控單元的故障診斷提供了有力工具。

        基于振動(dòng)信號(hào)的故障診斷理論和方法,能夠較好滿足針對(duì)于車輛的機(jī)械結(jié)構(gòu)的故障診斷,而車載自診斷系統(tǒng)和專業(yè)故障診斷儀的應(yīng)用,也逐漸提高車輛包括發(fā)動(dòng)機(jī)在內(nèi)等帶有電控單元部件故障診斷的水平,但與此同時(shí)我們也應(yīng)該注意這樣一些問(wèn)題,即(1)對(duì)車輛電控部分的故障診斷主要依賴于專門的故障診斷儀和專業(yè)診斷人員的知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)水平等。(2)基于振動(dòng)信號(hào)的故障診斷理論方法和利用專業(yè)故障診斷設(shè)備進(jìn)行診斷都是得到廣泛應(yīng)用較成熟的方法,但這兩種診斷方法和手段之間缺乏一定的聯(lián)系。

        本文的研究旨在根據(jù)車輛發(fā)動(dòng)機(jī)、自動(dòng)變速器等工作原理和故障發(fā)生特點(diǎn),探索一種新的基于發(fā)動(dòng)機(jī)或自動(dòng)變速器單元運(yùn)行狀態(tài)參數(shù)的故障診斷特征提取方法,并結(jié)合基于振動(dòng)信號(hào)的故障診斷方法,建立一種較為完善的車輛綜合故障診斷特征提取機(jī)制。通過(guò)對(duì)人工智能理論的研究,建立有效的故障診斷理論模型和信息融合方法,在理論研究的基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)相應(yīng)的故障診斷平臺(tái),為最終實(shí)現(xiàn)車輛智能綜合故障診斷奠定基礎(chǔ)。

        2電控發(fā)動(dòng)機(jī)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)介

        對(duì)車輛帶有電控單元的部件如發(fā)動(dòng)機(jī)或自動(dòng)變速器的故障診斷方法進(jìn)行改進(jìn),首先應(yīng)該充分了解電控發(fā)動(dòng)機(jī)和自動(dòng)變速器的工作原理、常見(jiàn)故障以及傳統(tǒng)的排除故障方法,發(fā)現(xiàn)存在的問(wèn)題,尋求最優(yōu)解決方案。

        電控汽油噴射系統(tǒng)雖然種類很多,結(jié)構(gòu)差異也比較大,但是它們的基本組成以及控制原理基本是相同的。電控汽油噴射系統(tǒng)主要由空氣供給系統(tǒng)、燃油供給系統(tǒng)以及電子控制系統(tǒng)三個(gè)部分組成。它的結(jié)構(gòu)如圖1所示。

        2電控發(fā)動(dòng)機(jī)常見(jiàn)故障及排除方法

        電控發(fā)動(dòng)機(jī)電控系統(tǒng)的工作狀況對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)的運(yùn)轉(zhuǎn)性能有很大影響,無(wú)論是該系統(tǒng)的電腦、控制線路還是其他任何一個(gè)傳感器、執(zhí)行器出現(xiàn)故障,都會(huì)在一定程度上影響發(fā)動(dòng)機(jī)的起動(dòng)性、運(yùn)轉(zhuǎn)穩(wěn)定性、動(dòng)力性、經(jīng)濟(jì)性、排放性等諸多性能。因此,當(dāng)電控發(fā)動(dòng)機(jī)出現(xiàn)故障或性能下降時(shí),首先應(yīng)檢查該發(fā)動(dòng)機(jī)的電控系統(tǒng)有無(wú)故障。

        電控發(fā)動(dòng)機(jī)常見(jiàn)的故障包括無(wú)法啟動(dòng)、怠速不穩(wěn)等,以下以怠速不穩(wěn)為例簡(jiǎn)要介紹其故障產(chǎn)生原因和診斷、排除方法。

        (1)故障現(xiàn)象:發(fā)動(dòng)機(jī)起動(dòng)正常,但不論冷車或熱車,怠速均不穩(wěn)定,怠速轉(zhuǎn)速過(guò)低,易熄火。

        (2)故障原因:①進(jìn)氣系統(tǒng)中有漏氣;②油路壓力太低;③空氣濾清器堵塞;④噴油器霧化不良、漏油或堵塞;⑤怠速調(diào)整不當(dāng);⑥怠速控制閥或旁通空氣閥工作不良;⑦火花塞工作不良;⑧空氣流量計(jì)有故障;⑨氣缸壓縮壓力過(guò)低。

        (3)故障診斷與排除

        一定的故障情況下,發(fā)動(dòng)機(jī)的車速、節(jié)氣門開(kāi)度等運(yùn)行狀態(tài)參數(shù)與故障原因之間存在一定的映射關(guān)系,通過(guò)對(duì)這些運(yùn)行狀態(tài)參數(shù)的測(cè)定和分析,可以推斷發(fā)動(dòng)機(jī)各部件所處的工作狀態(tài)。因此,這里也可以把發(fā)動(dòng)機(jī)的轉(zhuǎn)速、節(jié)氣門開(kāi)度等運(yùn)行狀態(tài)參數(shù)作為故障診斷特征。與前面介紹的從振動(dòng)信號(hào)中進(jìn)行故障診斷特征向量提取相似,可以利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法抽取出這些參數(shù)(故障診斷特征向量)和發(fā)動(dòng)機(jī)故障原因之間的非線性關(guān)系或特征規(guī)律,建立診斷數(shù)學(xué)模型,以便在診斷中能就此模型正確識(shí)別出對(duì)應(yīng)于特征規(guī)律的故障。

        車輛本身結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性和各工作單元之間的藕合關(guān)系,決定著對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)單元的智能監(jiān)測(cè)和故障診斷不單純是對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)本體運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè),發(fā)動(dòng)機(jī)本身運(yùn)行狀態(tài)參數(shù)的變化,將直接或間接影響到其它結(jié)構(gòu)單元如自動(dòng)變速器的工作狀態(tài),反之也是如此。這一點(diǎn)從自動(dòng)變速器的組成及工作原理方面可以得到證明。

        5結(jié)束語(yǔ)

        本文首先歸納總結(jié)常用的基于發(fā)動(dòng)機(jī)機(jī)械結(jié)構(gòu)體振動(dòng)信號(hào)的故障特征信息提取方法,在此基礎(chǔ)上,為解決利用振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行發(fā)動(dòng)機(jī)機(jī)械部件故障診斷和利用專用診斷儀對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)電控單元進(jìn)行故障診斷這兩種方法中存在的信息來(lái)源單一問(wèn)題,提出一種新的故障診斷特征提取方法,即將發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速、油溫、節(jié)氣門開(kāi)度等運(yùn)行狀態(tài)傳感器信號(hào)作為診斷信息來(lái)源,提取其中的故障信息特征。本文的研究具有一定實(shí)踐意義,為車輛故障診斷提供了參考。

        參考文獻(xiàn):

        [1]李增芳.基于主成分分析和集成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷模型研究[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào),2016,(04): 131-134.

        [2]李增芳.基于人工智能和虛擬儀器技術(shù)的發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷專家系統(tǒng)研究[D].杭州:浙江大學(xué),2014.

        [3]黃強(qiáng).神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在柴油機(jī)故障診斷與控制中應(yīng)用的研究[D].武漢:華中科技大學(xué),2013.

        [4]黃松波.設(shè)備故障診斷原理技術(shù)及應(yīng)用[M].北京:科學(xué)出版社,2008.

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