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        基于數(shù)據(jù)融合的發(fā)動(dòng)機(jī)冷起動(dòng)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)

        2018-09-19 12:09:14陳偉京
        時(shí)代農(nóng)機(jī) 2018年7期
        關(guān)鍵詞:結(jié)構(gòu)圖數(shù)據(jù)處理發(fā)動(dòng)機(jī)

        陳偉京

        (中車石家莊車輛有限公司,河北 石家莊 051430)

        大量的實(shí)際使用和試驗(yàn)測(cè)試表明:汽車使用過(guò)程中所產(chǎn)生的有害氣體排放主要集中于低溫起動(dòng)和怠速過(guò)程,其中HC、CO約占80%,NOx占50%。隨著環(huán)保意識(shí)的增強(qiáng),人們采用了多種方法來(lái)提高發(fā)動(dòng)機(jī)的性能,尤其在排放、動(dòng)力和經(jīng)濟(jì)性能上取得了很大的改善,但在改善發(fā)動(dòng)機(jī)冷起動(dòng)性能方面則表現(xiàn)不足。由此可見(jiàn),深入研究發(fā)動(dòng)機(jī)冷起動(dòng),特別是柴油機(jī)低溫冷起動(dòng)特性,對(duì)改善起動(dòng)性能、降低有害氣體排放和燃油消耗都具有重要意義,而研究冷起動(dòng)過(guò)程,首先就要將冷起動(dòng)過(guò)程中的數(shù)據(jù)采集出來(lái)并進(jìn)行整體分析。本文著重研究基于數(shù)據(jù)融合技術(shù)的發(fā)動(dòng)機(jī)冷起動(dòng)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)。

        1 數(shù)據(jù)融合技術(shù)

        憑借其對(duì)數(shù)據(jù)信息處理的巨大優(yōu)勢(shì),在工業(yè)控制、機(jī)器人、航空航天、指揮通訊等諸多領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。數(shù)據(jù)融合就是通過(guò)充分利用來(lái)自測(cè)試系統(tǒng)的不同時(shí)間和空間的各種數(shù)據(jù)資源,在不同數(shù)據(jù)層次上進(jìn)行各種必要的組合、集成、抽取、關(guān)聯(lián)等處理,從而得到最佳的判斷結(jié)果。數(shù)據(jù)融合技術(shù)有助于提高智能測(cè)試系統(tǒng)的整體性能,使其具有專家系統(tǒng)的功能。

        2 發(fā)動(dòng)機(jī)冷起動(dòng)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)

        發(fā)動(dòng)機(jī)冷起動(dòng)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)需要同時(shí)監(jiān)測(cè)諸如壓力、電流、電壓、溫度、轉(zhuǎn)速等各種參量信號(hào),(電流傳感器、轉(zhuǎn)速傳感器、濕度傳感器、電壓傳感器各一個(gè);壓力傳感器三個(gè)分別用來(lái)測(cè)量大氣壓力、進(jìn)氣壓力和機(jī)油壓力;溫度傳感器4個(gè),分別用來(lái)測(cè)量環(huán)境溫度、機(jī)油溫度、冷卻水溫度和電瓶溫度)除完成多路數(shù)據(jù)的自動(dòng)監(jiān)測(cè)、采集、存儲(chǔ)外,還需要進(jìn)行數(shù)據(jù)的傳送、處理、繪圖等功能。圖1為其系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖。

        本系統(tǒng)采用了上、下位機(jī)的結(jié)構(gòu)。其中上位機(jī)為一PC機(jī),是系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理模塊,采用VC++程序進(jìn)行編寫;其功能是接收由下位機(jī)傳輸來(lái)的采集數(shù)據(jù)并對(duì)其進(jìn)行分析處理、數(shù)據(jù)顯示、繪圖等功能。下位機(jī)為一數(shù)據(jù)采集器形式,是系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集模塊,采用C語(yǔ)言編寫,其功能是完成數(shù)據(jù)的采集,原始數(shù)據(jù)的簡(jiǎn)單處理、存儲(chǔ)并可通過(guò)接口與上位機(jī)完成數(shù)據(jù)傳送和聯(lián)機(jī)監(jiān)測(cè)。

        圖1 冷起動(dòng)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

        軟件部分主要用來(lái)管理硬件系統(tǒng)完成對(duì)被測(cè)量的監(jiān)測(cè)和數(shù)據(jù)采集,實(shí)現(xiàn)量程轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)融合、故障診斷、邏輯推理、通信、報(bào)警等功能。上位機(jī)是整個(gè)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的核心??梢酝瓿晌募芾?、試驗(yàn)設(shè)置、查看和數(shù)據(jù)分析等功能。圖2為其結(jié)構(gòu)圖。下位機(jī)軟件系統(tǒng)直接與被測(cè)對(duì)象相關(guān),貫穿著整個(gè)測(cè)試系統(tǒng)。

        圖2 數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)軟件結(jié)構(gòu)圖

        3 數(shù)據(jù)處理

        系統(tǒng)所處理的數(shù)據(jù)包括溫度、轉(zhuǎn)速、電流、電壓、壓力和濕度等,將其按照法則進(jìn)行歸類分析后,認(rèn)為其基本可分為三類:①具有良好曲線特征并可“直接”測(cè)量的信號(hào);②具有良好曲線特征但不可采用“直接”測(cè)量的信號(hào);③不具有良好曲線特性但可采用“直接”測(cè)量的信號(hào)。由于電流電壓等信號(hào)可以在整流濾波后直接進(jìn)行處理,下面以溫度和轉(zhuǎn)速為例著重對(duì)前兩類數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。

        3.1 溫度信號(hào)的數(shù)據(jù)處理

        溫度數(shù)據(jù)的采集會(huì)不可避免地存在很多隨機(jī)干擾和疏失誤差,這些對(duì)數(shù)據(jù)精度的影響較大,在數(shù)據(jù)處理之前,應(yīng)予剔除。由于在實(shí)際測(cè)量中,儀器的老化、環(huán)境的變化、被測(cè)對(duì)象自身的變化等情形不可避免地會(huì)導(dǎo)致測(cè)量結(jié)果的不等精度。本系統(tǒng)中采用了自適應(yīng)加權(quán)融合法來(lái)處理溫度信號(hào),因?yàn)榇朔椒ú恍枰獢?shù)據(jù)具有等精度性,而是引入標(biāo)志測(cè)量精度的特征數(shù)字“權(quán)”數(shù)W來(lái)計(jì)算均方差最小的融合值。自適應(yīng)加權(quán)數(shù)據(jù)融合模型如圖3所示。不同的測(cè)量數(shù)據(jù)都有其相應(yīng)的權(quán)數(shù),在總均方差最小這一最優(yōu)條件下,根據(jù)各測(cè)量數(shù)據(jù)以自適應(yīng)的方式尋找其他對(duì)應(yīng)權(quán)數(shù),使融合后的X達(dá)到最優(yōu)。

        圖3 自適應(yīng)加權(quán)數(shù)據(jù)融合模型

        加權(quán)因子W引入后,測(cè)量數(shù)據(jù)的融合值為:

        其中σ2是各加權(quán)因子Wi的多元二次函數(shù)。根據(jù)多元函數(shù)求極值理論,可以求出當(dāng)加權(quán)因子為時(shí)為最小。

        3.2 轉(zhuǎn)速信號(hào)的數(shù)據(jù)處理

        根據(jù)轉(zhuǎn)速具有明顯曲線特征的性質(zhì)和數(shù)據(jù)融合理論的優(yōu)勢(shì),建立起了基于估計(jì)理論模式的數(shù)據(jù)融合理論,如圖4所示。

        圖4 速度信號(hào)融合假設(shè)模型

        采用曲線擬合的最小二乘法對(duì)采集轉(zhuǎn)速信號(hào)進(jìn)行擬合,將得到的測(cè)量估計(jì)當(dāng)作采樣結(jié)果,運(yùn)用圖3建立的對(duì)數(shù)據(jù)等精度不做要求的數(shù)據(jù)融合模型進(jìn)行處理。

        4 試驗(yàn)應(yīng)用分析

        將開(kāi)發(fā)的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)應(yīng)用于一臺(tái)安裝普通預(yù)熱塞的4缸發(fā)動(dòng)機(jī),按照?qǐng)D5所示的冷起動(dòng)試驗(yàn)過(guò)程進(jìn)行冷起動(dòng)試驗(yàn),發(fā)動(dòng)機(jī)臺(tái)架試驗(yàn)結(jié)果如圖6所示;圖7為開(kāi)發(fā)的發(fā)動(dòng)機(jī)冷起動(dòng)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)采集的結(jié)果。從圖6和圖7的比較可以看出,發(fā)動(dòng)機(jī)在啟動(dòng)過(guò)程中數(shù)據(jù)變化規(guī)律基本與實(shí)際起動(dòng)過(guò)程吻合。

        圖5 冷起動(dòng)試驗(yàn)過(guò)程流程圖

        圖6 發(fā)動(dòng)機(jī)冷起動(dòng)曲線圖

        圖7 發(fā)動(dòng)機(jī)冷啟動(dòng)采集數(shù)據(jù)

        5 結(jié)語(yǔ)

        (1)本文將數(shù)據(jù)融合技術(shù)應(yīng)用于發(fā)動(dòng)機(jī)冷起動(dòng)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng),構(gòu)建了自適應(yīng)加權(quán)數(shù)據(jù)融合模型;

        (2)通過(guò)冷起動(dòng)試驗(yàn),證明數(shù)據(jù)融合處理后的數(shù)據(jù)與采集到的數(shù)據(jù)變化規(guī)律基本吻合,說(shuō)明開(kāi)發(fā)的冷啟動(dòng)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)是成功的,可為發(fā)動(dòng)機(jī)的冷起動(dòng)測(cè)試和優(yōu)化提供借鑒。

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