申立中，姜 波，王貴勇

（昆明理工大學(xué) 云南省內(nèi)燃機(jī)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，云南 昆明 650500）

0 引言

隨著發(fā)動(dòng)機(jī)電子控制技術(shù)的不斷進(jìn)步，針對(duì)汽車(chē)電器安全系統(tǒng)提出了更高的功能安全要求，能夠有效降低隨機(jī)硬件失效及系統(tǒng)性失效的風(fēng)險(xiǎn)［1］.在《重型柴油車(chē)污染物排放限值及測(cè)量方法》（國(guó)六階段）排放法規(guī)中對(duì)車(chē)輛發(fā)動(dòng)機(jī)數(shù)據(jù)的采集功能對(duì)車(chē)載終端應(yīng)能采集發(fā)動(dòng)機(jī)排放相關(guān)數(shù)據(jù)同樣做出規(guī)定［2］.在發(fā)動(dòng)機(jī)控制過(guò)程中，通過(guò)發(fā)動(dòng)機(jī)曲軸信號(hào)建立發(fā)動(dòng)機(jī)噴油控制的角度基準(zhǔn)，以及利用凸輪軸信號(hào)識(shí)別發(fā)動(dòng)機(jī)缸號(hào).將曲軸模擬信號(hào)轉(zhuǎn)換為易讀取的方波信號(hào)，發(fā)動(dòng)機(jī)處某一工況時(shí)，曲軸信號(hào)會(huì)有強(qiáng)烈波動(dòng)，僅通過(guò)帶通濾波器對(duì)曲軸信號(hào)處理無(wú)法有效消除信號(hào)失真；另外，發(fā)動(dòng)機(jī)工作的惡劣環(huán)境及振動(dòng)噪聲等干擾信號(hào)，也會(huì)對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)曲軸信號(hào)造成影響.因此利用軟件算法對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)曲軸信號(hào)進(jìn)行處理和發(fā)動(dòng)機(jī)相位識(shí)別顯得尤為重要.

曲軸信號(hào)調(diào)理電路能夠?yàn)榘l(fā)動(dòng)機(jī)提供精確的判缸角度基準(zhǔn)點(diǎn)［3］.針對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)曲軸信號(hào)進(jìn)行分析［4-6］，通過(guò)歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和故障診斷算法，使用少量工況數(shù)據(jù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方案對(duì)故障進(jìn)行修正，能夠提高發(fā)動(dòng)機(jī)在故障狀態(tài)下的診斷準(zhǔn)故障率，但運(yùn)行時(shí)存在大量計(jì)算，復(fù)雜程度較高，影響對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)系統(tǒng)邏輯判斷的失效性.針對(duì)跟蹤緩慢和穩(wěn)態(tài)偏差問(wèn)題，通過(guò)一種強(qiáng)跟蹤無(wú)跡卡爾曼濾波（Unscented Kalman Filter，UKF）目標(biāo)跟蹤算法［7］，來(lái)保證目標(biāo)的跟蹤精度.另外，為了消除噪聲帶來(lái)的誤差，通過(guò)一種高斯噪聲驅(qū)動(dòng)的算法模型［8］，利用非高斯性的優(yōu)點(diǎn)來(lái)滿足計(jì)算要求.文獻(xiàn)［9］針對(duì)未知輸入的非線性系統(tǒng)，使用一種基于無(wú)跡卡爾曼濾波UKF的無(wú)偏最小方差估計(jì)（Unbiased Minimum-variance，UMV）方法，在抵抗非高斯噪聲和異常值具有突出的優(yōu)勢(shì).文獻(xiàn)［10］通過(guò)一種新的雙層無(wú)跡卡爾曼濾波方法對(duì)狀態(tài)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行預(yù)測(cè)，驗(yàn)證了此算法對(duì)運(yùn)動(dòng)節(jié)點(diǎn)定位誤差的修正性能.在曲軸傳感器故障處理中，使用一種基于卡爾曼濾波殘差檢驗(yàn)［11］的方法，保證了診斷準(zhǔn)確性.本文采用雙層改進(jìn)無(wú)跡卡爾曼濾波（DLIUKF）修正算法對(duì)曲軸信號(hào)、發(fā)動(dòng)機(jī)噪聲進(jìn)行修正處理，一定程度上降低了對(duì)曲軸信號(hào)的干擾，簡(jiǎn)化了計(jì)算量，提高了發(fā)動(dòng)機(jī)相位識(shí)別的準(zhǔn)確性和可靠性.

基于以上分析，本研究對(duì)硬件電路及軟件抗干擾能力不足的問(wèn)題進(jìn)行分析，在發(fā)動(dòng)機(jī)曲軸信號(hào)中引入一種雙層改進(jìn)無(wú)跡卡爾曼濾波（DLIUKF）修正算法，分別利用高、低層無(wú)跡卡爾曼濾波算法對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)曲軸信號(hào)誤差率及擬合程度分別進(jìn)行算法修正及仿真；后通過(guò)臺(tái)架實(shí)驗(yàn)通過(guò)曲軸齒計(jì)數(shù)值追蹤信號(hào)對(duì)雙層改進(jìn)無(wú)跡卡爾曼濾波（DLIUKF）修正算法進(jìn)行有效性驗(yàn)證.

1 曲軸模擬信號(hào)檢測(cè)

發(fā)動(dòng)機(jī)曲軸信號(hào)盤(pán)上共均勻分布有60個(gè)矩形輪齒，正常齒共58齒，通常缺少2個(gè)正常矩形齒（缺齒），將缺齒合并為1齒，缺齒與正常齒寬的比值設(shè)置為1∶3，用于曲軸信號(hào)傳遞和上止點(diǎn)識(shí)別.按發(fā)動(dòng)機(jī)曲軸信號(hào)盤(pán)轉(zhuǎn)過(guò)一圈即360°計(jì)算，其中每個(gè)正常矩形齒為6°曲軸轉(zhuǎn)角，缺齒為18°曲軸轉(zhuǎn)角，對(duì)于曲軸盤(pán)缺齒處，曲軸模擬信號(hào)為零，如圖1所示.

圖1 曲軸模擬信號(hào)Fig.1 Crankshaft analog signal

對(duì)曲軸信號(hào)做中斷處理時(shí)，每個(gè)曲軸方波信號(hào)的下降沿都將進(jìn)入中斷，從而對(duì)曲軸同步信號(hào)、曲軸齒周期等做出判斷，如圖2所示.

圖2 曲軸信號(hào)中斷處理Fig.2 Crankshaft signal interrupt processing

在獲得當(dāng)前曲軸齒周期之后判斷曲軸模擬信號(hào)是否同步.如果曲軸模擬信號(hào)無(wú)同步，將進(jìn)行同步操作.

本實(shí)驗(yàn)中定義在缺齒后的第一齒為正常齒.根據(jù)正常齒的轉(zhuǎn)速和缺齒轉(zhuǎn)速，計(jì)算后得到曲軸平均轉(zhuǎn)速如以下公式所示.

式（1）中：TN1為曲軸缺齒的周期，TN1＝58，TN2為曲軸正常齒的周期，TN2＝（1～57），50為曲軸齒周期的時(shí)鐘頻率，單位為MHz.

2 曲軸方波信號(hào)濾波算法處理

為保證曲軸方波信號(hào)精度的準(zhǔn)確性、穩(wěn)定性，將采集、處理的曲軸方波信號(hào)傳至發(fā)動(dòng)機(jī)電控單元，將對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)最優(yōu)化運(yùn)行起到重要的作用；考慮到噪聲等干擾引起對(duì)曲軸方波信號(hào)的影響等因素，增加了曲軸狀態(tài)的誤差；后通過(guò)引入低層卡爾曼濾波算法對(duì)曲軸干擾信號(hào)進(jìn)行修正及干擾排除，對(duì)于相鄰齒的下降沿脈寬進(jìn)行測(cè)量和估計(jì)值的計(jì)算，后通過(guò)基于雙層改進(jìn)無(wú)跡卡爾曼濾波（DLIUKF）的高層算法不斷更新當(dāng)前狀態(tài)值，通過(guò)對(duì)不同時(shí)刻曲軸齒信號(hào)進(jìn)行估計(jì)，讓發(fā)動(dòng)機(jī)始終處于最優(yōu)控制中.

2.1 基于DLIUKF的低層算法

基于雙層改進(jìn)無(wú)跡卡爾曼濾波（DLIUKF）的低層算法，其基礎(chǔ)是無(wú)跡卡爾曼濾波算法的一種采樣策略逼近非線性分布的方法.采用卡爾曼線性濾波框架，以最小均方誤差為主.對(duì)于隨機(jī)變量的噪聲來(lái)說(shuō)，首先對(duì)高斯分布進(jìn)行計(jì)算，將X設(shè)為被估計(jì)量，Z設(shè)為X的觀測(cè)量（輸出值），X^設(shè)為線性最小方差估計(jì)，對(duì)于估計(jì)量和觀測(cè)量來(lái)說(shuō)，如式（2）所示：

化簡(jiǎn)后得出線性最小方差估計(jì)如式（3）所示：

式（3）中：μx為平均值即數(shù)學(xué)期望，CXZ為兩個(gè)隨機(jī)變量X、Z之間的協(xié)方差.

一般來(lái)說(shuō)，可將發(fā)動(dòng)機(jī)工作的惡劣環(huán)境等同為非線性系統(tǒng)，為了將非線性系統(tǒng)線性化，通常由拓展卡爾曼濾波（EKF）和無(wú)跡卡爾曼濾波（UKF）完成.以上兩種算法均能夠用來(lái)解決非線性函數(shù)問(wèn)題，擴(kuò)展卡爾曼濾波（EKF）是非線性系統(tǒng)最廣泛使用的估計(jì)算法［12］，但拓展卡爾曼濾波存在計(jì)算量較大與線性誤差等問(wèn)題，而無(wú)跡卡爾曼濾波（UKF）算法基于卡爾曼濾波和無(wú)損變換，能夠提高估算精度和穩(wěn)定性，因此無(wú)跡卡爾曼濾波（UKF）對(duì)曲軸信號(hào)修正和估計(jì).可得出非線性系統(tǒng)狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程和觀測(cè)方程分別為：

式（4）中：θf(wàn)是對(duì)一維變量所測(cè)曲軸波形測(cè)量周期，Sf為一維的過(guò)程噪聲，Wf+1是f+1時(shí)刻的觀測(cè)變量，H（θf(wàn)+1）為量測(cè)函數(shù).由于存在噪聲項(xiàng)，需對(duì)曲軸信號(hào)狀態(tài)量進(jìn)行拓維處理［13］，針對(duì)式（4）所定義的框架，設(shè)狀態(tài)變量為，其中為一維狀態(tài)向量，表示f時(shí)刻曲軸位置，為輸入向量，表示曲軸的速度向量，為發(fā)動(dòng)機(jī)量測(cè)噪聲向量；初始狀態(tài)條件如式（5）所示：

對(duì)于之前的初始變量進(jìn)行拓維，如式（6）所示：

之后進(jìn)行西格瑪采樣：

通過(guò)對(duì)稱采樣策略，對(duì)k∈｛1，2，…，N｝，N為所采樣的西格瑪點(diǎn)，得到點(diǎn)集｝.式（7）中，為前n維組成的列向量，為n+1維組成的列向量，為均值加權(quán)時(shí)的均值.

以上低層濾波算法的預(yù)測(cè)方程基于（Unscented Transform，UT）無(wú)跡變換需對(duì)過(guò)程噪聲進(jìn)行單獨(dú)處理，由于西格瑪粒子隨著擴(kuò)維將不斷增長(zhǎng)，因此需要考慮過(guò)程噪聲Sf，為了能在非線性系統(tǒng)下使用，同時(shí)采用確定性采樣，能夠提高計(jì)算精度［14］.因此UT變換的特征為：

1）降低計(jì)算的復(fù)雜程度，降低算法難度.

2）提高算法濾波精度.

根據(jù)發(fā)動(dòng)機(jī)的曲軸信號(hào)，可以對(duì)曲軸齒數(shù)進(jìn)行判斷，如圖3所示.

圖3 曲軸方波信號(hào)示意圖Fig.3 Crankshaft square wave signal schematic

分別對(duì)相鄰兩個(gè)曲軸齒下降沿的脈寬進(jìn)行測(cè)量，每測(cè)量一次都需要與前次脈寬測(cè)量最優(yōu)估計(jì)值進(jìn)行比較，來(lái)判斷曲軸信號(hào)是否有效，有效則根據(jù)以上狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程和觀測(cè)方程進(jìn)行計(jì)算.

2.2 基于DLIUKF的高層算法

基于以上對(duì)低層卡爾曼濾波算法的分析，基于雙層改進(jìn)無(wú)跡卡爾曼濾波（DLIUKF）的高層算法在預(yù)測(cè)方程的基礎(chǔ)上確定每個(gè)Δt內(nèi)測(cè)量曲軸齒的位置，隨后建立一個(gè)關(guān)于曲軸齒位置和轉(zhuǎn)速的高層算法模型，將曲軸齒位置和轉(zhuǎn)速的線性狀態(tài)空間描述為：，其中Xf是發(fā)動(dòng)機(jī)曲軸齒f時(shí)刻的系統(tǒng)狀態(tài).對(duì)每個(gè)時(shí)刻進(jìn)行測(cè)量，可以測(cè)量干擾信號(hào)（觀測(cè)噪聲）.假設(shè)標(biāo)準(zhǔn)差是σS，且符合正態(tài)分布，本式中將測(cè)量誤差等噪聲假設(shè)為高斯白噪聲，為速度，為曲軸齒位置對(duì)時(shí)間的導(dǎo)數(shù)，之后創(chuàng)建系統(tǒng)觀測(cè)方程模型為：

式（8）中：θf(wàn)+1是曲軸齒轉(zhuǎn)過(guò)的角度，且為真實(shí)值，設(shè)觀測(cè)模型A＝［1 0］，Vf+1為觀測(cè)噪聲，設(shè)為干擾信號(hào).假設(shè)測(cè)量起始處的曲軸齒號(hào)、速度是準(zhǔn)確的，可以得到一個(gè)協(xié)方差矩陣：

如果無(wú)法知道確切曲軸齒位置、速度，將協(xié)方差矩陣初始化為一個(gè)對(duì)角線元素為P的矩陣，P取較大值：

之后對(duì)0+Δt（下一時(shí)刻）的狀態(tài)方程進(jìn)行估計(jì)：

通過(guò)比較式（12）和式（10）可以看出，由于預(yù)測(cè)誤差等因素，可得出式（12）的值大于式（10）的值，此時(shí)只能觀測(cè)到曲軸齒位置，不能觀測(cè)到速度x·.

此時(shí)能夠計(jì)算出測(cè)量余量：

最后計(jì)算出卡爾曼增益為：

式（14）中：σZ為標(biāo)準(zhǔn)差，在得出卡爾曼增益后，更新X（1｜1）和F（1｜1）：

式（15）為更新階段狀態(tài)估計(jì)，后通過(guò)式（14）能估計(jì)更新階段的曲軸齒信號(hào)，通過(guò)當(dāng)前狀態(tài)的觀測(cè)值和預(yù)測(cè)值，得出更新階段的協(xié)方差矩陣：

通過(guò)式（16）能對(duì)協(xié)方差矩陣和曲軸齒信號(hào)進(jìn)行下一次更新?tīng)顟B(tài)的估計(jì)，同時(shí)預(yù)測(cè)不斷更新優(yōu)化的當(dāng)前曲軸齒信號(hào)，預(yù)測(cè)完畢后隨即預(yù)測(cè)下一個(gè)時(shí)刻的狀態(tài)，最后通過(guò)最優(yōu)值去修正噴油補(bǔ)償值，直到完成噴油時(shí)刻修正的目的.

3 仿真實(shí)驗(yàn)與分析

為驗(yàn)證雙層改進(jìn)無(wú)跡卡爾曼濾波（DLIUKF）修正算法對(duì)曲軸干擾信號(hào)修正性能和延遲時(shí)間性能，基于軟件MATLAB進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，模型建立步驟為：獲得西格瑪點(diǎn)及預(yù)測(cè)、計(jì)算均方差與協(xié)方差、對(duì)預(yù)測(cè)值進(jìn)行UT變換后得到新的西格瑪點(diǎn)集；高層模型建立步驟為：計(jì)算卡爾曼增益、狀態(tài)量及方差更新、曲軸平均轉(zhuǎn)速進(jìn)行最優(yōu)化估計(jì)，后將所建算法模型嵌入控制程序中進(jìn)行仿真驗(yàn)證.

根據(jù)以上步驟，如圖4所示對(duì)曲軸方波信號(hào)波動(dòng)程度進(jìn)行仿真，仿真時(shí)間為2.2 s，規(guī)定波動(dòng)程度小于或等于0.5%時(shí)滿足預(yù)期效果.在0.2 s時(shí)加入針對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)曲軸方波信號(hào)的雙層改進(jìn)無(wú)跡卡爾曼濾波（DLIUKF）修正算法，在0.4～1.6 s內(nèi)，雙層改進(jìn)無(wú)跡卡爾曼濾波（DLIUKF）修正算法波動(dòng)程度為±0.7%，原始信號(hào)波動(dòng)程度為±2.4%.在1.6～2.0 s時(shí)雙層改進(jìn)無(wú)跡卡爾曼濾波（DLIUKF）修正算法效果預(yù)估計(jì)值的效果相接近，波動(dòng)程度為±0.4%，在2.0 s后波動(dòng)程度趨于穩(wěn)定，符合預(yù)期.特別的，較小波動(dòng)程度在不同轉(zhuǎn)速下能夠有效消除曲軸方波信號(hào)中的曲軸干擾信號(hào)，提升對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)判缸精度和相位識(shí)別，如圖5所示.

圖4 曲軸信號(hào)波動(dòng)程度變化Fig.4 Crankshaft signal fluctuation degree change

圖5 轉(zhuǎn)速擬合曲線Fig.5 Rotational speed fitting curve

基于雙層改進(jìn)無(wú)跡卡爾曼濾波（DLIUKF）修正算法的曲軸方波信號(hào)和曲軸原始方波信號(hào)在非線性、高斯噪聲低的情況下，雙層改進(jìn)無(wú)跡卡爾曼濾波（DLIUKF）修正算法的曲軸方波信號(hào)對(duì)曲軸方波信號(hào)的故障率處理能力優(yōu)于曲軸原始方波信號(hào)，對(duì)估計(jì)值的擬合程度也比較好，一定程度上提高了其判斷邏輯能力；如圖6所示，在采樣時(shí)間為0.4 s時(shí)，曲軸原始方波信號(hào)的故障率為雙層改進(jìn)無(wú)跡卡爾曼濾波（DLIUKF）修正算法的1.2倍；在采樣時(shí)間分別為0.8 s、1.2 s時(shí)，曲軸原始方波信號(hào)的故障率分別為雙層改進(jìn)無(wú)跡卡爾曼濾波（DLIUKF）修正算法的17.8%與20.3%；而在1.4 s、1.8 s時(shí)，曲軸原始方波信號(hào)和雙層改進(jìn)無(wú)跡卡爾曼濾波（DLIUKF）修正算法的故障率差距達(dá)到了3.1倍和2.2倍；這說(shuō)明雙層改進(jìn)無(wú)跡卡爾曼濾波（DLIUKF）修正算法能夠有效降低曲軸方波信號(hào)中的故障率，同時(shí)提高曲軸方波信號(hào)的抗干擾能力.

圖6 曲軸信號(hào)故障率Fig.6 Crankshaft signal failure rate

為驗(yàn)證在采樣時(shí)間內(nèi)雙層改進(jìn)無(wú)跡卡爾曼濾波（DLIUKF）修正算法在復(fù)雜計(jì)算下的邏輯功能匹配精度，分別對(duì)雙層改進(jìn)無(wú)跡卡爾曼濾波（DLIUKF）修正算法、拓展卡爾曼濾波（EKF）進(jìn)行邏輯判斷時(shí)間測(cè)試.

從圖7可以看出，由于不同采樣時(shí)間曲軸齒所處的位置不同，在發(fā)動(dòng)機(jī)工作過(guò)程中算法邏輯判斷的延遲時(shí)間也不盡相同，在采樣時(shí)間內(nèi)拓展卡爾曼濾波（EKF）由于其龐大的計(jì)算量和復(fù)雜程度，在100 s時(shí)拓展卡爾曼濾波（EKF）延遲時(shí)間較雙層改進(jìn)無(wú)跡卡爾曼濾波（DLIUKF）修正算法相比慢1.31 s，這說(shuō)明雙層改進(jìn)無(wú)跡卡爾曼濾波（DLIUKF）修正算法能夠有效降低因邏輯判斷時(shí)間過(guò)長(zhǎng)對(duì)修正精度造成的影響.

圖7 不同采樣時(shí)間內(nèi)算法延遲比較Fig.7 Comparison of algorithm latency at different sampling times

4 臺(tái)架試驗(yàn)

在實(shí)際工況中，只通過(guò)硬件電路來(lái)達(dá)到曲軸信號(hào)抗干擾的目的是困難的，不但會(huì)造成曲軸計(jì)數(shù)值不準(zhǔn)確，也會(huì)導(dǎo)致發(fā)動(dòng)機(jī)啟動(dòng)異常.為驗(yàn)證雙層改進(jìn)無(wú)跡卡爾曼濾波（DLIUKF）修正算法的可行性，使用實(shí)驗(yàn)室自主制作ECU、發(fā)動(dòng)機(jī)為某型四缸高壓共軌柴油機(jī)，如圖8所示.

圖8 實(shí)驗(yàn)臺(tái)架及測(cè)試ECUFig.8 Experimental rig and test ECU

在輸入信號(hào)中，曲軸、凸輪軸信號(hào)對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)能否正常工作至關(guān)重要，兩者均用于判斷曲軸、凸輪軸的瞬態(tài)位置和氣缸相位識(shí)別.將電平信號(hào)接入后，發(fā)動(dòng)機(jī)每個(gè)曲軸方波信號(hào)的下降沿進(jìn)入中斷，在獲取當(dāng)前齒周期后判斷曲軸方波信號(hào)特征與軟件內(nèi)獲得的曲軸方波信號(hào)是否一致.

由圖9不難看出所測(cè)得發(fā)動(dòng)機(jī)曲軸方波信號(hào)中存在干擾信號(hào)，極易造成發(fā)動(dòng)機(jī)曲軸方波信號(hào)出現(xiàn)異常多齒或缺齒的情況，為了更清晰反映算法對(duì)曲軸方波信號(hào)的影響，對(duì)相同曲軸齒的曲軸方波信號(hào)作為算法處理前后對(duì)照.對(duì)比后發(fā)現(xiàn)，使用雙層改進(jìn)無(wú)跡卡爾曼濾波（DLIUKF）修正算法能夠抑制干擾信號(hào)產(chǎn)生，同時(shí)克服因干擾信號(hào)造成的多齒和缺齒情況產(chǎn)生，使發(fā)動(dòng)機(jī)處于穩(wěn)定運(yùn)行狀態(tài).隨后將發(fā)動(dòng)機(jī)預(yù)估轉(zhuǎn)速擬合在1 100 r／min，完成對(duì)曲軸齒數(shù)進(jìn)行曲軸齒數(shù)計(jì)數(shù)值信號(hào)追蹤.

圖9 發(fā)動(dòng)機(jī)曲軸方波信號(hào)算法處理前（上）和處理后（下）Fig.9 Before（up）and after（down）algorithm processing of engine crankshaft square wave signal

從圖10能夠看出，在預(yù)估轉(zhuǎn)速擬合在1100 r／min時(shí)，由于發(fā)動(dòng)機(jī)曲軸干擾信號(hào)的影響導(dǎo)致曲軸齒數(shù)出現(xiàn)計(jì)數(shù)值偏差，分別在15～20齒和40～45齒處出現(xiàn)曲軸缺齒、多齒信號(hào).之后使用雙層改進(jìn)無(wú)跡卡爾曼濾波（DLIUKF）修正算法對(duì)曲軸齒計(jì)數(shù)值進(jìn)行信號(hào)追蹤測(cè)量，通過(guò)曲軸齒計(jì)數(shù)值追蹤信號(hào)再次對(duì)15～20齒和40～45齒處測(cè)量，能夠發(fā)現(xiàn)雙層改進(jìn)無(wú)跡卡爾曼濾波（DLIUKF）修正算法對(duì)曲軸信號(hào)突出的修正性能.

圖10 曲軸齒原始信號(hào)（左）和修正信號(hào)（右）計(jì)數(shù)值Fig.10 Counting value of original signal（left）and correction signal（right）of crankshaft teeth

5 結(jié)論

針對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)曲軸信號(hào)干擾的分析、算法修正及仿真，本文提出了一種基于雙層改進(jìn)無(wú)跡卡爾曼濾波（DLIUKF）修正算法，在建立非線性離散系統(tǒng)的狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程及觀測(cè)方程的基礎(chǔ)上，通過(guò)對(duì)曲軸運(yùn)動(dòng)狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè)，完成對(duì)噴油時(shí)刻的修正和補(bǔ)償來(lái)提高發(fā)動(dòng)機(jī)相位識(shí)別精度，提高了對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)曲軸信號(hào)的估算精度和穩(wěn)定性，使發(fā)動(dòng)機(jī)處于最優(yōu)控制中.對(duì)臺(tái)架實(shí)驗(yàn)分析表明，在預(yù)估轉(zhuǎn)速擬合在1 100 r／min時(shí)，通過(guò)雙層改進(jìn)無(wú)跡卡爾曼濾波（DLIUKF）修正算法能夠有效抑制發(fā)動(dòng)機(jī)曲軸干擾信號(hào)產(chǎn)生，使發(fā)動(dòng)機(jī)處于穩(wěn)定運(yùn)行狀態(tài).