基于压力信号谱分析的DPF故障诊断策略研究*

姚广涛，郭子荣

(军事交通学院军用车辆系，天津 300161)



2015144

基于压力信号谱分析的DPF故障诊断策略研究*

姚广涛，郭子荣

(军事交通学院军用车辆系，天津 300161)

基于表征DPF对排气压力信号影响的传递函数，建立了表征DPF状态的模型。该模型利用DPF前后压力信号的谱能量密度比值来表示传递函数的平方值，而传递函数可用来表征DPF的状态。通过对DPF失效样品的发动机台架试验数据的分析表明，该策略可在DPF的非再生阶段对DPF进行实时故障诊断。最后依据该策略建立了DPF故障诊断算法。

柴油颗粒过滤器；故障诊断策略；谱分析

前言

柴油颗粒过滤器(DPF)技术是一种减少PM排放的有效手段，是目前被广泛认可且最接近商业化的一种PM后处理的技术。然而DPF在使用过程中会因热冲击、机械冲击、再生不完全和灰分累积等原因导致过滤体产生堵塞、烧融和断裂等失效故障，造成安全性和功能性的障碍[1]。对于DPF的故障诊断成为制约其推广使用的重要因素。

现阶段比较常见的DPF故障诊断方法，主要有直接传感器检测法和基于发动机与DPF传感器信号的诊断方法两种。直接传感器检测法利用安装在DPF下游的颗粒物传感器来监测颗粒物的浓度[2]。这种测试方法直接简便，但是现在市场上的颗粒物传感器标准不一，价格昂贵。基于发动机和DPF传感器信号的诊断方法，目前大多数是监测过滤体前后的平均压降，但是DPF中不规则的碳烟分布和颗粒微观结构的不确定性会导致DPF压差与DPF挂烟量的不绝对相关[3]，容易导致误判。

本文中的研究采用基于发动机和DPF传感器信号的诊断方法。为避免DPF中不规则的碳烟分布和颗粒微观结构的不确定性导致的误判，在该方法的基础上，以DPF上下游的压力信号为主要对象，研究动态压力信号之间的相关关系，通过比较待测过滤体和健康过滤体传递函数的不同特征实现过滤体的故障诊断。文献[4]中介绍了动态压力信号特征和DPF中微粒加载对压力信号相关性的影响，这些动态压力信号特征很清晰地展示了发动机着火频率的脉动特征。这一工作在发动机的稳态工况下进行，也就是发动机的转速和负荷保持不变。这些相关性展示了使用动态压力信号做DPF故障监测具有潜在应用价值。

1 DPF的传递函数特征

在频域对DPF前后的压力信号进行分析。这些压力信号和DPF的传递函数特征相关联，如图1所示。关联压力信号的方法一旦确定，DPF传递函数的特征也就确定。

可以通过比较待测过滤体和健康过滤体的传递函数的特征对过滤体进行故障诊断。

DPF传递函数的特征见图2。图中H表示DPF的传递函数，X表示DPF上游的压力信号，Y表示DPF下游的压力信号，Ny表示附加在压力信号中的干扰信号，Ym是实际测得的DPF出口压力信号。

用SXX，SYmYm和SNyNy表示X，Ym和Ny的能量谱密度，它们之间的关系为

SYmYm=|H|2·SXX+SNyNy

(1)

等式两边都除以SXX得

(2)

如果干扰项是可以忽略的，则干扰的能量部分可以近似为0。在这种情况下，DPF前后谱能量密度的比值就和H的绝对值的平方相等，即

(3)

如果对于健康DPF和故障DPF，|H|2大小不同，那么就可以以此为依据建立DPF的故障诊断算法。

2 故障数据采集和预处理

故障数据的采集工作利用人工设置故障的过滤体在发动机台架上进行测试循环完成。人工设置故障过滤体型式[5]如表1所示，发动机台架布置如图3所示，实物图片如图4所示，测试循环流程如表2所示。

30min37min30min37min再生ETC循环ESC循环ETC循环ESC循环再生循环1循环2

表2所示的测试流程在以上提及的7种过滤体上分别运行一次，按1 500Hz的采样频率采集压力数据。然后，按照图5所示流程计算传递函数值平方。

3 压力数据谱能量诊断模型的建立

为比较健康和失效过滤体的|H|2，须确定两种情况的数据区间，也就是频率范围。研究中选择20～80Hz作为频率区间。由于DPF前后压力信号的能量大部分集中在着火频率附近，取决于发动机转速的大小，故对四缸四冲程的发动机而言有如下关系式：

(4)

式中：F为着火频率，Hz；n为发动机转速，r/min。由于发动机转速的变化范围是600～2 400r/min，故会产生20～80Hz的着火频率。

在20～80Hz频率范围中，对多种瞬态测试循环下的多种不同状况的DPF，比较了|H|2。图6为健康过滤体、实际失效过滤体和两种设定失效过滤体的传递函数特征。

从图中可以观察到健康过滤体与失效过滤体明显的差别。随着故障程度的加深，|H|2的峰值呈递增趋势。这种趋势产生的原因依赖于压力信号p1和p2各自的特性。通过比较健康与失效过滤体的传递函数特征幅值平方的差异可以建立DPF故障诊断算法。

4 故障诊断算法

测试循环按表2所示的顺序不间断地运行，但是各测试循环的数据被分开记录。因此计算5min步长的能量比率峰值时，每个测试循环的数据要被分开考虑。ETC测试循环的时间长度为30min，因此可以分为6个5min步长。ESC测试循环的长度为37min，因此可以分为7个5min步长，最后2min不足一个步长舍去。这一过程在整个循环过程中重复使用。由于循环数据分开记录，两个循环之间不足5min的数据被舍弃，因此5min步长的能量比率峰值曲线趋势会呈现不连续的特点。

图7展示了健康和故障过滤体的5点平均能量比率峰值曲线。图上还显示了数据拟合的对数趋势线。

从图中可以看出，对于健康过滤体来讲，其5点平均能量比率趋势很好地符合对数曲线。由于健康过滤体的数据符合平滑的衰减曲线，可以推断出这种衰减效应是碳烟累积造成的，并且这一规律不受循环测试工况的影响。如果这一假设成立，可以开发出一种独立于瞬态测试循环的方法来监测DPF的状态。

表3为每个被测过滤体拟合对数曲线的公式。

表3 各测试过滤体能量比率5点峰值曲线拟合对数公式

从图7可以观察到：随着过滤体故障程度的加深，能量比率曲线的5点平均峰值总是在健康过滤体的上方；也就是说故障过滤体拟合对数曲线的截距会大于健康过滤体；并且随着故障程度的加深，能量比率的5点均值在拟合对数曲线周围波动也越来越大。

从图7还可以看出，健康过滤体的5点平均能量比率峰值要小于故障过滤体的5点平均能量比率峰值。可以找到稳定的5点平均峰值的门限值来确定DPF的状态，如图8所示。

但是这一策略不能用于两次再生之间的整个时段。从图7可以看出随着碳烟的加载，5点平均的幅值会缩减，并且针对故障的过滤体这种现象也存在。因此对于加载了碳烟的故障过滤体来讲，如果仅仅考虑一个固定的门限值的话，很可能被误判做健康的过滤体。图9对这一情形做出了解释。

为避免以上误判的出现，可以采用在特定时间执行故障诊断策略的方法，但是这样会导致产生另外一个问题。如果过滤体在实施诊断时处在健康状态但是不久便失效了，这一故障在下次诊断之前不会被监测出来。为了克服这一缺点，并且为了对DPF进行实时监测(再生时除外)，采用了一种可变门限值的方法。

从图7中可以看出，对于一般过滤体，5点平均峰值曲线总是平滑衰减的，并且不依赖于瞬态测试循环工况。如果这一假设可以被更多的瞬态测试数据验证的话，就可以确定谱能量比率曲线5点平均峰值和碳烟加载量的关系。这一衰减的趋势可以作为DPF实时监测的可变门限值。

以下详细描述了一种使用可变门限值的DPF故障诊断算法。可变的衰减门限值大小取决于发动机类型和DPF的尺寸。这一可变的门限值曲线以可查表的形式保存在电控单元中。设定可控再生结束时可以被检测到。再生之后开始计时，直到下次再生开始。在可控的再生过程结束时，触发计时器。DPF前后的压力信号以至少400Hz的采样频率采集5min。根据香农定理，这一采样频率保证了可以在频域分析200Hz范围的信号。计时器计数C被记录下来。采集的数据经过处理后得到5点平均峰值。在时间C处的门限值可以通过查找电控单元的存储单元找到。通过采样数据计算出的5点平均峰值和查找到的门限值作比较，如果计算值大于门限值，即点亮故障指示灯，发出DPF故障报警指示。如果计算值低于门限值，认为过滤体工作正常。检测结束后，如果下一次再生还没有开始，则重新开始检测。流程图如图10所示。

5 结论

(1) 从DPF对排气压力信号产生影响的传递函数出发，建立了通过对压力信号谱分析识别DPF状态的故障诊断策略,弥补了当前基于平均压差的DPF故障诊断算法由于微粒微观结构的不确定性和碳烟的不规则分布导致的不足。

(2) 以人工设置失效故障的DPF样品为对象设计了台架试验，采集不同失效状态DPF前后的压力数据。

(3) 分析采集的压力数据，证明建立的故障诊断策略以在DPF的非再生阶段实时地对DPF进行故障诊断，并最终依据此策略建立了DPF的故障诊断算法。

[1] 卜建国.基于OBD技术的轻型柴油车DPF系统诊断策略的研究[J].汽车工程,2011,33(3):203-206.

[2] Cheng S. Apparatus for Sensing Particulates in Gas Flow Stream: US 007334401 B2[P]. United States, February 2008.

[3] Rauchfuss M, Cooper S, Zayan N. Diesel Particulate Filter Monitoring Using Acoustic Sensing: US 006964694 B2[P]. United States, November 2005.

[4] Cunningham P, Shah C, Meckl P. Correlating Dynamic Pressure Signal Features to Diesel Particulate Filter Load[R]. Technical Report 2007-01-0333, Society of Automotive Engineers, Warrendale, PA,2007.

[5] Surve Pranati R. Diesel Particulate Filter Diagnostics Using Correlation and Spectral Analysis[D]. Purdue e-Pubs:Purdue University,2008.

A Research on DPF Fault Diagnosis Strategy Basedon Pressure Signal Spectrum Analysis

Yao Guangtao & Guo Zirong

DepartmentofAutomotiveEngineering,MilitaryTransportationUniversity,Tianjin300161

Based on transfer function, characterizing the effects of DPF on exhaust pressure signals, a model representing the state of DPF is built, in which transfer function represents the state of DPF and the square of its modulus is expressed by the ratio of spectral energy density of post DPF pressure signal to that of pre DPF pressure signal. The results of analysis on the engine bench test data of failed DPF demonstrated that the strategy proposed can perform real-time fault diagnosis on DPF at any time except its regeneration period. Finally a DPF fault diagnosis algorithm is established based on the strategy.

DPF; fault diagnosis strategy; spectral analysis

*国家863计划项目(2013AA065303)资助。

原稿收到日期为2013年12月6日，修改稿收到日期为2014年2月16日。