左延紅, 左承基, 方繼根

(1.安徽建筑大學機電工程學院, 合肥 230601；2.合肥工業(yè)大學機械工程學院, 合肥 230009)

隨著中國國民經(jīng)濟的發(fā)展,汽車已走進千家萬戶,汽車故障導致交通事故的頻繁發(fā)生,使得人們對汽車的安全性提出了更高的要求。信息技術(shù)的發(fā)展,特別是“物聯(lián)網(wǎng)+”理念的提出掀起了汽車行業(yè)的第四次技術(shù)革命。應(yīng)用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實時采集汽車核心部件的運行參數(shù),實現(xiàn)汽車各核心部件的在線監(jiān)測與故障診斷技術(shù),已成為當前汽車行業(yè)研究的重點課題。作為汽車的“心臟”,發(fā)動機無疑是汽車中最為重要的部件。因此,應(yīng)用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實現(xiàn)汽車發(fā)動機的在線監(jiān)測和故障診斷已成為汽車行業(yè)專家學者們研究的重要課題[1]。物聯(lián)網(wǎng)下的汽車發(fā)動機在線監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng),首先應(yīng)用汽車車載傳感器系統(tǒng)進行信號采集工作,然后通過無線網(wǎng)絡(luò)將采集到的各類信息(如轉(zhuǎn)速、油溫和噪聲等)發(fā)送給數(shù)據(jù)處理中心,數(shù)據(jù)處理中心將處理后的信息數(shù)據(jù)發(fā)送給的專家系統(tǒng),專家系統(tǒng)分析這些信息數(shù)據(jù)后向系統(tǒng)實時反饋發(fā)動機的運行狀態(tài)信息。在當前的計算機技術(shù)下,應(yīng)用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在線采集發(fā)動機各類信息已經(jīng)不是難題[2],但由于汽車在行駛過程中,發(fā)動機的工作條件不穩(wěn)定,部分零件的工作環(huán)境惡劣,加上受信息采集時設(shè)備性能和信息遠程傳送中能量損失等多種因素的影響,系統(tǒng)遠程采集到的發(fā)動機信息數(shù)據(jù)存在著難以預測的檢測誤差,從而直接影響著專家系統(tǒng)工作的可靠性。因此,如何有效消除汽車發(fā)動機各類信息數(shù)據(jù)的遠程測量誤差,已成為當前開發(fā)物聯(lián)網(wǎng)下汽車發(fā)動機遠程監(jiān)測和故障診斷系統(tǒng)的技術(shù)瓶頸。

數(shù)據(jù)融合技術(shù)是近幾年來發(fā)展起來的一門實踐性較強的應(yīng)用技術(shù),應(yīng)用各種算法對系統(tǒng)收集到的信息數(shù)據(jù)進行融合處理,故具有成本低廉、準確性較高的優(yōu)點,而被廣泛應(yīng)用于工業(yè)、軍事、交通和金融等領(lǐng)域[3]。近年來,多位專家學者探索應(yīng)用數(shù)據(jù)融合技術(shù)來提高汽車發(fā)動機檢測系統(tǒng)工作的準確性,并取得一定的研究成果。文獻[4]中應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其改進算法融合處理汽車發(fā)動機轉(zhuǎn)速、油耗的測量數(shù)據(jù)；文獻[5]中應(yīng)用基于最大隸屬度的多傳感器數(shù)據(jù)融合算法融合處理發(fā)動機轉(zhuǎn)速和冷卻水溫的檢測數(shù)據(jù)；文獻[6]中應(yīng)用模糊優(yōu)選模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和灰色關(guān)聯(lián)度模型融合處理發(fā)動機磨損檢測數(shù)據(jù)判斷發(fā)動機磨損狀態(tài)。但這些研究成果應(yīng)用在物聯(lián)網(wǎng)下汽車發(fā)動機檢測數(shù)據(jù)的融合處理中,存在以下不足:文獻[4]尚處于計算機仿真階段缺乏實驗的真實性,文獻[5]未考慮到發(fā)動機檢測信息遠程傳輸過程中會受到信號干擾和能量損失等影響因素；文獻[6]中介紹的融合算法計算過程過于復雜且具有應(yīng)用范圍的局限性。以上文獻中算法無法應(yīng)用于數(shù)據(jù)級的多傳感器檢測數(shù)據(jù)的融合處理之中。為此，應(yīng)用分數(shù)階積分算子融合處理物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)下汽車發(fā)動機的遠程檢測信息數(shù)據(jù),并通過對發(fā)動機油溫的在線遠側(cè)檢測數(shù)據(jù)融合處理實例驗證算法的準確性和實用性,為提高物聯(lián)網(wǎng)下汽車發(fā)動機在線監(jiān)測故故障診斷系統(tǒng)工作的可靠性和決策的科學性提供理論上的支持。

1 分數(shù)階積分算子

1.1 分數(shù)階積分算子的定義

分數(shù)階積分屬于分數(shù)階微積分理論的一部分,而分數(shù)階微積分理論是從整數(shù)階微積分拓展而來,學術(shù)界尚未形成一個統(tǒng)一的分數(shù)階微積分的時域定義表達式,在基本理論研究和工程應(yīng)用研究領(lǐng)域,常用的分數(shù)階微積分定義有Grunwald-Letnikov、Riemann-Liouville和Caputo Riesz[7]。3種定義中因Grunwald-Letnikov定義容易改寫成函數(shù)與相應(yīng)權(quán)值的卷積運算形式,具有計算過程相對比較簡單的優(yōu)點而被廣泛應(yīng)用于信息處理領(lǐng)域。故應(yīng)用Grunwald-Letnikov定義下的分數(shù)階微積分理論融合處理汽車發(fā)動機的遠程檢測信息。

分數(shù)階微分的Grunwald-Letnikov定義為:對于任意實數(shù)v,記v的整數(shù)部分為[v],假設(shè)函數(shù)S(t)在區(qū)間[a,t]上有n+1階連續(xù)導數(shù),v>0時,n≥[v],則定義信號S(t)的v階微分為

(1)

(2)

在分數(shù)階微積分的計算中,分數(shù)階微分和分數(shù)階積分互為逆運算。故將式(1)、式(2)的階次從正實數(shù)推廣到負實數(shù),即令w=-v、J=D-,便可得到S(t)的w階積分的最終表達式。

(3)

1.2 分數(shù)階積分算子在信號處理中的應(yīng)用特性

隨著人們對分數(shù)階微積分理論與應(yīng)用技術(shù)的研究的深入,發(fā)現(xiàn)分數(shù)階微積分理論具有適合于研究具有非線性、非因果、非平穩(wěn)等特征的不確定信號的優(yōu)點,并研究出許多非常適合在現(xiàn)代信號分析與處理中應(yīng)用的基于分數(shù)階微積分理論的經(jīng)典算法[8]。作為分數(shù)階微積分理論之一,分數(shù)階積分算子以其特有的信號處理特性被廣泛應(yīng)用于信號處理領(lǐng)域中,且取得了豐碩的研究成果。文獻[9-11]將分數(shù)階積分算子應(yīng)用于圖像去噪技術(shù)中；文獻[12-13]將分數(shù)階積分算子應(yīng)用遠距離檢測目標的識別與檢測技術(shù)中；文獻[14]將分數(shù)階積分算子應(yīng)用于感應(yīng)電機的速度控制技術(shù)中。探討分數(shù)階微分算子在信號處理中的應(yīng)用特性。

假設(shè)在工程實踐中信息采集系統(tǒng)采集到一平方可積的能量信號S(t),且S(t)∈L2(R),則可對信號S(t)進行Fourier變換得

(4)

(5)

(6)

根據(jù)分數(shù)階積分算子與分數(shù)階微分算子互為逆運算的理論,取J=D-,w=-v(-1

(7)

從圖1特性可知，分數(shù)階積分算子在有效削弱信號高頻部分信息強度的同時,實現(xiàn)了信號最高頻部分的非線性保留；在有效增強信號低頻部分的同時,也實現(xiàn)了信號最低頻部分的一定程度上的保留。

圖1 分數(shù)階積分算子的幅頻特性曲線

2 基于分數(shù)階積分算子的發(fā)動機檢測信息融合處理技術(shù)

2.1 信息數(shù)據(jù)融合處理模型

能被物聯(lián)網(wǎng)下汽車發(fā)動機在線監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)遠程檢測的信號一定為能量信號,信號E(t)可以是發(fā)動機的油溫、轉(zhuǎn)速、噪聲和振動等任意類型的檢測信號。假定信號E(t)的測量值為Ei(i=1,2,…，n),因汽車在運行過程中發(fā)動機的工作環(huán)境惡劣,以及信號E(t)遠程傳送帶來的能量損失,致使系統(tǒng)采集到的信號值Ei與測量真值間存在著難以預測的檢測誤差。信息測量誤差主要來自檢測系統(tǒng)中檢測儀器性能等內(nèi)在影響因素和工作環(huán)境等外在影響因素,但在汽車發(fā)動機信息的遠程采集系統(tǒng)中,系統(tǒng)硬件設(shè)施的性能在短期內(nèi)基本上不發(fā)生變化。而汽車在運行過程中發(fā)動機的工作環(huán)境和信號傳輸距離等外在影響因素則處于時刻動態(tài)變化中,致使外部影響因素帶來的測量誤差因無規(guī)律可循而成為信號遠程檢測技術(shù)面臨的難題。應(yīng)用基于分數(shù)階積分算子的檢測數(shù)據(jù)融合算法解決以上技術(shù)難題,假設(shè)發(fā)動機的工作環(huán)境和信號傳輸距離等外在影響因素為信息測量值的影響因子x,這樣就可用MATLAB軟件找出影響因子xi與Ei之間的關(guān)系式E(x),x∈(a,b),其中a、b分別為影響因子x的最小值與最大值。

根據(jù)分數(shù)階微積分的Grunwald-Letnikov定義,先將發(fā)動機遠程檢測信息測量值E(x)的影響因子x的持續(xù)區(qū)間(a,b)按步長(h)均分,則計算步數(shù)n=(b-a)/h,可得Grunwald-Letnikov定義下函數(shù)E(x)關(guān)于影響因子x的分數(shù)階積分方程為

(8)

(9)

將式(9)代入式(8),可得基于分數(shù)階積分算子的物聯(lián)網(wǎng)下汽車發(fā)動機遠程檢測信息的數(shù)據(jù)融合算法模型:

(10)

(11)

2.2 檢測信息融合處理過程

汽車發(fā)動機在線監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)首先應(yīng)用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實時收集安裝在汽車發(fā)動機上的各類前端監(jiān)測傳感器測得的發(fā)動機各類參數(shù)信息數(shù)據(jù),再采用分布式系統(tǒng)下的積分思想[16]對所采集的信息進行分類,評判同類信息數(shù)據(jù)的檢測質(zhì)量。如果采集的同類信息數(shù)據(jù)間的差異性超過了系統(tǒng)設(shè)置的公差范圍,則說明外在影響因素對檢測信息測量值的影響比較明顯,導致檢測信息的測量值嚴重失真,需要對檢測信息進行有效的融合處理以確保系統(tǒng)工作的可靠性。差異性檢測數(shù)據(jù)間的融合處理過程如圖2所示。

步驟1 應(yīng)用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實時采集汽車發(fā)動機在工作中產(chǎn)生的各類監(jiān)測信息(如轉(zhuǎn)速、油溫、噪聲和振動等影響發(fā)動機運行狀態(tài)的重要信息)并將其分類處理。

步驟2 評判信息采集系統(tǒng)在不同時刻采集到的同一檢測信息數(shù)據(jù)之間的誤差是否在檢測系統(tǒng)設(shè)定的誤差范圍內(nèi),如在誤差范圍內(nèi),可將檢測數(shù)據(jù)直接發(fā)送至系統(tǒng)的數(shù)據(jù)中心,否則進入下一步。

步驟3 根據(jù)檢測信息的數(shù)據(jù)特征,選取對檢測信息測量值具有較強影響力的影響因素作為外在影響因子x；綜合發(fā)動機檢測信息在影響因子數(shù)值xi時的測量值Ei,應(yīng)用MATLAB軟件擬合出測量值Ei與影響因子xi之間的函數(shù)關(guān)系式E(x)。

步驟6 融合后的檢測數(shù)據(jù)傳送給汽車發(fā)動機在線檢測與故障診斷系統(tǒng)的數(shù)據(jù)中心,汽車發(fā)動機在線檢測數(shù)據(jù)分數(shù)階微分融合處理過程結(jié)束。

3 分數(shù)階微分算子在發(fā)動機油溫遠程檢測數(shù)據(jù)融合中的應(yīng)用

3.1 實驗環(huán)境

汽車發(fā)動機在線監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)的正常工作需要實時采集發(fā)動機在運行中產(chǎn)生的油溫、轉(zhuǎn)速、噪聲和振動等多類型信息數(shù)據(jù),因每類信息數(shù)據(jù)的融合處理方法與過程基本相同,受篇幅所限，只研究發(fā)動機運行中重要檢測信息——油溫的分數(shù)階積分算法融合處理過程與效果。機油在發(fā)動機的運行過程中起到潤滑減磨、輔助冷卻降溫、密封防漏、防銹防蝕、減震緩沖等作用。被譽為汽車的“血液”。汽車發(fā)動機在正常運行過程中,機油的正常工作時的溫度比較穩(wěn)定,一般70～90 ℃,如果速度快,溫度可以達到100～110 ℃,如果機油溫度長時間超過120 ℃,就會失去其潤滑、清潔、散熱的作用,嚴重時會直接導致發(fā)動機燒瓦抱軸。汽車發(fā)動機在線監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)如能獲取準確的油溫信息,根據(jù)發(fā)動機的工況判斷發(fā)動機的運行狀態(tài),對于確保汽車使用過程中的安全性具有重要意義。

為了檢驗分數(shù)階積分算子對發(fā)動機遠程檢測信息數(shù)的的融合效果,選用安徽建筑大學建筑機械故障診斷與預警技術(shù)省級重點實驗室的實驗設(shè)備搭建實驗平臺,為了確保發(fā)動機正常運行時油溫的穩(wěn)定性,實驗將發(fā)動機放置于有空調(diào)的實驗室中,應(yīng)用S-30鎧裝熱電偶感知測量發(fā)動機在轉(zhuǎn)速為2 500 r/min時運行30 min后的機油溫度,并通過WiFi無線網(wǎng)絡(luò)傳送給信息采集系統(tǒng)。信息采集系統(tǒng)在較短時間內(nèi)完成在室內(nèi)、距離50、100、150、200、250、300、350、400 m的不同位置對發(fā)動機機油溫度的實時采集工作,室內(nèi)測量時油溫值為測量真值85.04 ℃,室外遠程檢測時的測量數(shù)據(jù)如表1所示。

3.2 數(shù)據(jù)分析

從表1所示的測量值可以計算出室外遠程測量的油溫平均值為83.446 ℃,與測量真值間的誤差高達1.594 ℃,而且隨著檢測距離的增長,檢測值與測量真值間的誤差呈增大趨勢,檢測距離在400 m時,測量誤差竟高達3.48%,顯然超出了檢測系統(tǒng)允許的誤差范圍。從實驗環(huán)境可以看出,發(fā)動機油溫數(shù)據(jù)的采集過程中,設(shè)備和檢測儀器沒有發(fā)生變化,因此以上檢測誤差的差異性應(yīng)該來自于測量時間和地點的變動,但發(fā)動機處于有空調(diào)的實驗室內(nèi),而且在測量過程中工況并未發(fā)生變化,故以上測量誤差的差異性主要來自于檢測地點的變化。信號采集系統(tǒng)位于不同的地點,測量時與信號源間的距離不同帶來信號傳輸?shù)哪芰繐p失存在差異,不同地點工作環(huán)境(如噪聲、溫度和濕度等)的不同也會帶來檢測數(shù)據(jù)間的差異性。

參照表1中所示檢測數(shù)據(jù),繪制圖3所示的檢測數(shù)據(jù)分布。從圖3可以看出,發(fā)動機的油溫測量值隨著檢測距離的增大呈下降趨勢,但在多種因素的作用下,曲線并未呈現(xiàn)信號無線傳輸過程中能量衰減與距離的平方成正比的基本法則,而是一條檢測數(shù)據(jù)離散分布的無規(guī)律曲線,檢測數(shù)據(jù)間的方差(σ2)高達1.155,表明檢測數(shù)據(jù)間波動過大,無法為汽車發(fā)動機在線監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)提供可靠的油溫檢測數(shù)據(jù),直接影響著系統(tǒng)工作的可靠性。

表1 實驗數(shù)據(jù)

圖3 檢測數(shù)據(jù)分布曲線

3.3 數(shù)據(jù)融合處理過程

3.3.1 檢測值影響因子的選擇

從實驗環(huán)境的設(shè)置可知,表1所示數(shù)據(jù)是同一檢測設(shè)備在不同位置對發(fā)動機油溫遠程檢測的結(jié)果,檢測數(shù)據(jù)間的差異性主要來自檢測位置的不同。從圖3可以看出,盡管檢測數(shù)據(jù)呈現(xiàn)離散分布狀態(tài),但測量值與檢測距離間的關(guān)系近似于一條二次函數(shù)曲線,故可以推導出:在發(fā)動機油溫的在線遠程測量中,發(fā)動機與數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的間距依然是影響測量值的主要因素。故案例采用發(fā)動機與信息采集系統(tǒng)間的距離作為發(fā)動機油溫檢測值的影響因子,探索應(yīng)用檢測距離作為外在影響因子x,分數(shù)階積分算子對發(fā)動機遠程檢測數(shù)據(jù)的融合處理效果。

3.3.2 檢測值與影響因子間關(guān)系式的擬合

參照已知點參數(shù)值{xi,yi}(1≤i≤n)擬合函數(shù)y(x)關(guān)系式的方法有很多,其中最小二乘法具有數(shù)據(jù)處理過程中不需數(shù)據(jù)先驗信息的優(yōu)點,可以通過尋求誤差平方和最小化的方法擬合數(shù)據(jù)xi與yi(1≤i≤n)間的最佳函數(shù)式y(tǒng)(x),并可應(yīng)用得到的函數(shù)式y(tǒng)(x)計算一些未知的數(shù)據(jù),因在函數(shù)式的擬合中具有理想的擬合精度,最小二乘法而被廣泛地應(yīng)用于工程實踐中。故本案例采用最小二乘法擬合數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)在不同位置對發(fā)動機油溫的測量值Ei及其與影響因子xi(測量距離)之間的函數(shù)式E(x)。根據(jù)理想狀態(tài)下信號無線傳輸過程中能量損失與傳輸距離成正比的基本法則,可知E(x)應(yīng)為二元二次函數(shù),令函數(shù)式的各項系數(shù)為a0、a1、a3，E(x)表達式為

E(x)=a0x2+a1x+a2

(12)

參照表1中所示實驗數(shù)據(jù),應(yīng)用MATLAB軟件中Polyfit函數(shù)可擬合出式(12)中各項系數(shù),可得相應(yīng)的多項式方程為

E(x)=-1.809 5x2-8.333 3x+85.433 9

(13)

3.3.3 基于分數(shù)階積分的檢測數(shù)據(jù)融合模型

物聯(lián)網(wǎng)下汽車發(fā)動機遠程檢測信息的數(shù)據(jù)融合算法模型如式(10)所示,從式(10)的組成可以看出,具體數(shù)學計算模型公式的獲取,關(guān)鍵在于積分階次(w)和步長(h)參數(shù)值的選擇。

(1)階次w的選擇。從圖1所示的分數(shù)階積分算子幅頻特性可以看出:在低頻部分(0<ω<1),分數(shù)階積分算子具有增強信息強度的作用,而且增強效果隨著階次w的增大而愈加明顯；在高頻部分(ω>1),盡管分數(shù)階積分算子具有削弱信息強度的不足,但削弱程度也是隨著階次w的增大而有所減輕。為了節(jié)約篇幅,案例將分數(shù)階次w取[0,1]的中間值0.5,探討分數(shù)階積分算子對檢測數(shù)據(jù)的融合處理效果。

(2)步長(h)的取值。根據(jù)分數(shù)階微積分的 Grunwald-Letnikov定義,可知步長(h)取值越小,則隨著步數(shù)(n)的增多分數(shù)階微積分的計算結(jié)果越精確,但步數(shù)(n)增多的同時也帶來了計算工作量急劇增加的不足。案例綜合考慮計算的精度和速度兩方面因素,根據(jù)數(shù)據(jù)影響因子x(信號的遠程傳輸距離)的取值范圍為[0.05,0.4],按照式(10)中h→0的要求將步長h=0.01,這樣需要計算的步數(shù)n=35,可以同時滿足計算精度和速度兩方面的要求。

現(xiàn)將分數(shù)階次w=0.5和步長h=10代入式(10),可得案例中檢測數(shù)據(jù)的融合算法模型為

0.5E(x-0.01)+

(14)

3.4 檢測數(shù)據(jù)融合結(jié)果及其分析處理

圖4 0.5階積分算子融合后檢測數(shù)據(jù)分布曲線

(1)削弱信號強度的特性。根據(jù)表2中所示數(shù)據(jù),可知經(jīng)0.5階分數(shù)積分算子融合處理后,發(fā)動機遠程檢測數(shù)據(jù)融合結(jié)果的平均值為55.118,與融合處理前檢測數(shù)據(jù)的平均值為83.446相比,信號的強度下降了近34%。根據(jù)圖1所示的分數(shù)階積分算子幅頻特性曲線,可知當分數(shù)階次w和采樣頻率ω一定時,信號的增強(削弱)系數(shù)k為定值。故在本案例中,當參數(shù)w=0.5,h=0.01和n=35時,信號的削弱系數(shù)k=0.66,為了保證信號遠程傳輸?shù)目煽啃院蜋z測的準確性,可在信號傳送前需對信號進行放大處理,放大系數(shù)Q=1.515。

表2 各檢測點測量數(shù)據(jù)的0.5階積分融合值

(2)有效融合去其他因素對測量值影響的特性。從圖4可以看出，經(jīng)分數(shù)階積分算子融合處理后,檢測數(shù)據(jù)間的波動比較小。圖4所示數(shù)據(jù)分布曲線近視為一條直線,說明此時分數(shù)階積分算子具有有效融合去信號在遠程傳送過程中其他外在因素(如工作環(huán)境的溫度、濕度和噪聲干擾)對檢測數(shù)值影響的特性。

(3)遠程獲取高精度發(fā)動機運行信息測量值的功能。發(fā)動機遠程檢測數(shù)據(jù)經(jīng)分數(shù)階積分融合處理后,具有削弱檢測信號強度的不足和有效融合去其他因素對測量值影響的優(yōu)點。這樣就可以先將表4所示的融合結(jié)果放大1.515倍，以修正經(jīng)0.5階積分算子削弱信號強度的不足,再根據(jù)信號無線傳輸過程中能量衰減與距離的平方成正比的基本法則,應(yīng)用最小二乘法擬合出經(jīng)分數(shù)階積分算子融合處理后,油溫檢測數(shù)據(jù)與檢測距離之間的二次函數(shù)關(guān)系式為

E′(x)=0.207x2-8.489x+85.345

(15)

應(yīng)用式(15)可以計算出發(fā)動機近距離測量時(即x=0)的油溫值應(yīng)該為85.345 ℃,與實驗中的測量真值間誤差只有0.36%,大幅小于平均值法的1.9%和最小二乘法的3.1%?？梢?分數(shù)階積分算子具有遠程獲取高精度發(fā)動機運行信息測量值的功。

4 結(jié)論

汽車發(fā)動機在線監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)實現(xiàn)的技術(shù)難題在于:如何有效消除檢測信息遠程采集過程中各類影響因素對檢測信號干擾帶來的測量誤差。通過對分數(shù)階積分算子應(yīng)用特性的研究,建立了基于分數(shù)階積分算子的物聯(lián)網(wǎng)下發(fā)動機遠程檢測數(shù)據(jù)融合處理模型,并通過0.5階積分算子在發(fā)動機油溫的遠程檢測系統(tǒng)中的應(yīng)用,得出以下結(jié)論。

(1)分數(shù)階積分算子具有削弱檢測信號強度的不足和有效融合去其他因素對測量值影響的優(yōu)點。

(2)在汽車發(fā)動機在線檢測與故障診斷系統(tǒng)設(shè)計中,可以通過補償分數(shù)階積分算子在檢測信號處理中削弱檢測信號強度的不足。

(3)應(yīng)用分數(shù)階積分算子遠程獲取高精度的發(fā)動機檢測信息數(shù)據(jù),對于提高汽車發(fā)動機在線監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)的工作準確性和決策科學性具有重要的應(yīng)用價值。