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    基于譜特征提取的汽車發(fā)動機(jī)故障診斷系統(tǒng)

    2015-11-26 09:40:05車波喻林
    物聯(lián)網(wǎng)技術(shù) 2015年11期
    關(guān)鍵詞:汽車發(fā)動機(jī)特征提取故障診斷

    車波++喻林

    摘 要:汽車發(fā)動機(jī)連續(xù)工作在高溫高熱環(huán)境下容易產(chǎn)生故障,對汽車發(fā)動機(jī)故障進(jìn)行有效診斷可實現(xiàn)對發(fā)動機(jī)運行狀態(tài)的識別。傳統(tǒng)方法是采用經(jīng)驗判斷法進(jìn)行故障診斷,診斷的可靠性不好。文中提出了一種基于油液鐵譜特征提取的汽車發(fā)動機(jī)故障診斷系統(tǒng)設(shè)計方法。該方法可進(jìn)行故障狀態(tài)下的油液鐵譜特征提取算法設(shè)計,給出了發(fā)動機(jī)故障診斷系統(tǒng)的ARM主控和接口電路,并完成了系統(tǒng)的軟件開發(fā)。仿真結(jié)果表明,采用該系統(tǒng)進(jìn)行發(fā)動機(jī)故障診斷時,各類故障之間具有較大的特征差異性,故障類別區(qū)分明顯,故障診斷的準(zhǔn)確性較高。

    關(guān)鍵詞:汽車發(fā)動機(jī);特征提??;故障診斷;系統(tǒng)

    中圖分類號:TP216 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A 文章編號:2095-1302(2015)11-00-03

    0 引 言

    汽車發(fā)動機(jī)的零部件復(fù)雜,系統(tǒng)組成及構(gòu)成要素較多,結(jié)構(gòu)精密,汽車發(fā)動機(jī)的各個功能組件需要相互配合和協(xié)調(diào)工作才能保障發(fā)動機(jī)的有效運行和車輛的正常安全行駛。在高溫燃?xì)獾淖饔孟?,汽車發(fā)動機(jī)故障頻發(fā)[1],汽車發(fā)動機(jī)的故障可能導(dǎo)致汽車拋錨,嚴(yán)重時影響汽車行駛安全,因而需要設(shè)計一種有效的汽車發(fā)動機(jī)故障診斷和檢測方法,來實現(xiàn)對汽車運行狀態(tài)的實時監(jiān)測和識別。在傳統(tǒng)方法中,汽車發(fā)動機(jī)故障檢測方法主要采用的是人工經(jīng)驗檢測方法,常常受人為因素的影響,導(dǎo)致故障檢測的精度和可靠性不好。隨著智能故障檢測技術(shù)的發(fā)展,采用信號檢測和故障特征提取方法實現(xiàn)故障原因分析和定位具有一定的智能性和可靠性[2]。本文以此為基礎(chǔ),提出了一種基于油液鐵譜特征提取的汽車發(fā)動機(jī)故障診斷系統(tǒng)設(shè)計方法,來實現(xiàn)故障診斷系統(tǒng)的硬件電路設(shè)計及軟件開發(fā)和仿真。該實驗結(jié)果驗證了本文設(shè)計的汽車發(fā)動機(jī)故障診斷系統(tǒng)的有效性。

    1 汽車發(fā)動機(jī)故障特征提取算法

    汽車發(fā)動機(jī)故障診斷的第一步是進(jìn)行故障特征提取,故障特征的種類很多,比如振動信號特征、油液狀態(tài)特征、圖像特征等,本文提取汽車發(fā)動機(jī)在各種故障狀態(tài)下的油液鐵譜特征進(jìn)行故障診斷,故障特征提取算法描述如下?;诃h(huán)繞波法檢測理論,汽車發(fā)動機(jī)的油液表面波會沿輸油導(dǎo)管的鐵磁性表面形成環(huán)繞波,其信號表達(dá)形式為:

    (1)

    式(1)中,u1表示高梯度磁場下鐵譜儀的液壓度數(shù),u2為發(fā)動機(jī)活塞間隙總振級,ω為功率譜密度函數(shù)偏移向量,φ為活塞表面鐵譜帶寬。此時,汽車發(fā)動機(jī)故障信號出現(xiàn)環(huán)繞波齊次衰減,衰減頻率為:

    (2)

    汽車發(fā)動機(jī)的油液鐵譜吸收系數(shù)為:

    (3)

    (3)式表示汽車發(fā)動機(jī)油液液體中鐵譜分析時的聲速c與絕熱體積壓縮系數(shù)βS有關(guān),此時難以有效提取反映故障信號的鐵譜信號,本文引入模糊約束控制算法,改進(jìn)故障檢測性能。首先定義介質(zhì)的黏性吸收指數(shù),介質(zhì)的黏性所產(chǎn)生的應(yīng)力表現(xiàn)為介質(zhì)內(nèi)“摩擦力”,黏性吸收指數(shù)可以綜合反映汽車發(fā)動機(jī)的油液鐵譜特征,可以作為故障檢測依據(jù)[3-5]。

    汽車發(fā)動機(jī)的油液推進(jìn)過程本身是一個非線性系統(tǒng),本文采用模糊約束控制算法做線性化處理,提高鐵譜信號分析精度,構(gòu)建油液鐵譜分析能量模糊規(guī)則方程為:

    (4)

    利用模糊約束能量分析方法建立汽車發(fā)動機(jī)故障特征的支持向量機(jī)分析數(shù)學(xué)模型,在模糊集控制范圍內(nèi),取sinθp=θp,cosθp=1,設(shè)定模糊伸縮約束控制條件,見式(5):

    cαsinγl=cγlsinα,cαsinγt=cγtsinα (5)

    通過上述模糊伸縮約束控制條件,補償油液鐵譜分析模型的不確定性,設(shè)計限定初始狀態(tài)非線性模糊規(guī)則庫系統(tǒng),克服常規(guī)控制模型在到達(dá)階段不具有魯棒性的不足,得到測量的汽車發(fā)動機(jī)油液鐵譜分析的響應(yīng)幅值和時間滯后值,從而有效補償測量誤差,實現(xiàn)對故障的準(zhǔn)確定位和檢測。通過上述算法描述和設(shè)計,實現(xiàn)對汽車發(fā)動機(jī)故障狀態(tài)特征提取,為進(jìn)行故障診斷提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

    2 故障系統(tǒng)的硬件設(shè)計與實現(xiàn)

    在上述進(jìn)行了汽車發(fā)動機(jī)故障特征提取的基礎(chǔ)上,進(jìn)行系統(tǒng)的硬件設(shè)計,汽車發(fā)動機(jī)故障診斷系統(tǒng)主要包括了油液提取的數(shù)據(jù)采集傳感器模塊、AD數(shù)模轉(zhuǎn)換模塊、ARM主控系統(tǒng)部分以及系統(tǒng)供電部分組成。其中,AD采集系統(tǒng)部分負(fù)責(zé)采集汽車發(fā)動機(jī)在故障狀態(tài)下的油液狀態(tài)信息和振動數(shù)據(jù)信息,這一部分有傳感器調(diào)理部分與AD采集模塊,采用了電流傳感器、加速度傳感器進(jìn)行原始數(shù)據(jù)采集,ARM主控系統(tǒng)部分用于控制汽車發(fā)動機(jī)的故障信息的AD轉(zhuǎn)換,進(jìn)行上位機(jī)通信,以及分析處理顯示AD傳回的數(shù)據(jù)與結(jié)果,實現(xiàn)汽車發(fā)動機(jī)的狀態(tài)檢測。系統(tǒng)設(shè)計之前,進(jìn)行性能指標(biāo)分析,汽車發(fā)動機(jī)的功率為35 kW,工作電壓為990 V,油液提取的測量頻率范圍為1~12 000 Hz。

    根據(jù)上述設(shè)計指標(biāo),進(jìn)行發(fā)動機(jī)的ARM主控系統(tǒng)設(shè)計,采用以S3C2440A ARM9處理器的輸入電源,濾除高頻噪聲得到發(fā)動機(jī)故障診斷系統(tǒng)時鐘電路,時鐘電路采用有源晶振ADSP-BF537設(shè)計,為了發(fā)動機(jī)故障診斷系統(tǒng)中電路穩(wěn)定可靠工作,需要設(shè)計復(fù)位電路進(jìn)行低電壓復(fù)位,當(dāng)電源VCC上電時,DSP開始工作,復(fù)位電路將產(chǎn)生復(fù)位信號進(jìn)行發(fā)動機(jī)的油液鐵譜檢測,汽車發(fā)動機(jī)油液鐵譜制譜儀主要采用譜收發(fā)器、油液隔離器,控制模擬信號預(yù)處理機(jī)進(jìn)行A/D轉(zhuǎn)換,設(shè)計汽車發(fā)動機(jī)故障信號數(shù)據(jù)采集系統(tǒng),油液鐵譜數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)是通過傳感器和特征提取方法采集汽車發(fā)動機(jī)的油液鐵譜信號,選用ADM706SAR DSP芯片設(shè)計電源供電系統(tǒng),在1.6 s內(nèi)看門狗輸入端進(jìn)行分壓,在上電復(fù)位電路中,管腳VINA和VINB的絕對電壓滿足式(6):

    AVSS-0.3 V

    AVSS-0.3 V

    連接SENCE到VREF,進(jìn)行發(fā)動機(jī)油液鐵譜16位數(shù)據(jù)的半雙工輸入輸出,適應(yīng)多樣化的故障診斷需求,得到本文設(shè)計的基于油液提取特征提取的發(fā)動機(jī)故障診斷系統(tǒng)的ARM主控系統(tǒng)設(shè)計電路如圖1所示。

    圖1中,LCD控制器由控制寄存器/顯存、LCDDMA、LPC3600組成,采用三星S3C2440進(jìn)行油液鐵譜特征的時序邏輯控制,在上述控制電路設(shè)計的基礎(chǔ)上,進(jìn)行接口電路設(shè)計。

    汽車發(fā)動機(jī)故障檢測系統(tǒng)需要與計算機(jī)通過RS 232進(jìn)行Linux終端控制。S3C2440A有通用異步接收功能,將UART輸出的油液鐵譜特征信號與TTL電平串聯(lián)轉(zhuǎn)換成RS-232電平,設(shè)置奇偶校驗位、停止位和波特率實現(xiàn)對汽車發(fā)動機(jī)故障的接口電路設(shè)計,硬件電路結(jié)構(gòu)如圖2所示。

    3 仿真實驗與結(jié)果分析

    在上述進(jìn)行了汽車發(fā)動機(jī)故障特征提取算法設(shè)計和電路設(shè)計的基礎(chǔ)上,為測試系統(tǒng)的性能,進(jìn)行仿真實驗。Visual DSP++ 4.5軟件開發(fā)環(huán)境下進(jìn)行了程序編寫和故障診斷系統(tǒng)的調(diào)試,測試對象為某型汽車發(fā)動機(jī)的工況,采用油液分析技術(shù)和鐵譜檢測技術(shù),結(jié)合汽車發(fā)動機(jī)的熱力性能參數(shù)和振動監(jiān)測參數(shù),對該型汽車發(fā)動機(jī)進(jìn)行聯(lián)合工況監(jiān)測,在實際工況測試中,該型汽車發(fā)動機(jī)的運行工況為2 800 r/min,扭矩為125.0 N·m,油液鐵譜信號采集頻率為25 kHz,汽車發(fā)動機(jī)故障工況參數(shù)設(shè)置見表1所列,表1中詳細(xì)描述了各類故障狀態(tài)下的油液運行參數(shù)。

    表1 故障工況參數(shù)

    故障狀態(tài) 進(jìn)油門間隙/(cm) 排氣門間隙/ (cm) 容變黏度

    氣門漏氣 0.22 0.19 1.236

    拉缸故障 0.36 0.18 1.258

    缸套磨損 0.35 0.26 2.365

    正常 0.20 0.28 1.237

    在上述實驗環(huán)境設(shè)定和參數(shù)設(shè)置的基礎(chǔ)上,結(jié)合本文設(shè)計的系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)加載和故障診斷仿真,系統(tǒng)采用50 MHz的輸入?yún)⒖紩r鐘頻率,所以分辨率可達(dá)0.011 6 Hz,可以模擬故障信號的精度可達(dá)0.087 b,采用本文設(shè)計的油液鐵譜采集系統(tǒng)得到采集的譜分析信號,并以此為基礎(chǔ)分析汽車發(fā)動機(jī)的3類故障特征,得到原始的故障數(shù)據(jù)采集結(jié)果如圖3所示。

    圖3 故障數(shù)據(jù)采集結(jié)果

    根據(jù)上述數(shù)據(jù)采集結(jié)果,提取發(fā)動機(jī)的油液鐵譜特征,采用DSP在線燒寫E?2PROM,實現(xiàn)故障診斷,得到各類故障診斷結(jié)果如圖4所示。從圖4可見,采用本文系統(tǒng)進(jìn)行汽車發(fā)動機(jī)故障診斷,各類故障之間具有較大的特征差異性,故障類別區(qū)分明顯,故障診斷準(zhǔn)確性較高,展示了較好的應(yīng)用價值。

    圖4 故障診斷分析結(jié)果

    4 結(jié) 語

    設(shè)計一種有效的汽車發(fā)動機(jī)故障診斷和檢測方法,實現(xiàn)對汽車運行狀態(tài)的實時監(jiān)測和識別,本文提出一種基于油液鐵譜特征提取的汽車發(fā)動機(jī)故障診斷系統(tǒng)設(shè)計方法,首先進(jìn)行了汽車發(fā)動機(jī)故障狀態(tài)下的油液鐵譜特征提取,然后進(jìn)行系統(tǒng)的硬件電路設(shè)計,最后進(jìn)行系統(tǒng)的軟件設(shè)計和仿真,實驗結(jié)果表明,采用本文設(shè)計系統(tǒng)具有較好的發(fā)動機(jī)故障診斷效果,應(yīng)用價值較高。

    參考文獻(xiàn)

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