基于谱特征提取的汽车发动机故障诊断系统
2015-11-26车波喻林
车波++喻林
摘 要:汽车发动机连续工作在高温高热环境下容易产生故障,对汽车发动机故障进行有效诊断可实现对发动机运行状态的识别。传统方法是采用经验判断法进行故障诊断,诊断的可靠性不好。文中提出了一种基于油液铁谱特征提取的汽车发动机故障诊断系统设计方法。该方法可进行故障状态下的油液铁谱特征提取算法设计,给出了发动机故障诊断系统的ARM主控和接口电路,并完成了系统的软件开发。仿真结果表明,采用该系统进行发动机故障诊断时,各类故障之间具有较大的特征差异性,故障类别区分明显,故障诊断的准确性较高。
关键词:汽车发动机;特征提取;故障诊断;系统
中图分类号:TP216 文献标识码:A 文章编号:2095-1302(2015)11-00-03
0 引 言
汽车发动机的零部件复杂,系统组成及构成要素较多,结构精密,汽车发动机的各个功能组件需要相互配合和协调工作才能保障发动机的有效运行和车辆的正常安全行驶。在高温燃气的作用下,汽车发动机故障频发[1],汽车发动机的故障可能导致汽车抛锚,严重时影响汽车行驶安全,因而需要设计一种有效的汽车发动机故障诊断和检测方法,来实现对汽车运行状态的实时监测和识别。在传统方法中,汽车发动机故障检测方法主要采用的是人工经验检测方法,常常受人为因素的影响,导致故障检测的精度和可靠性不好。随着智能故障检测技术的发展,采用信号检测和故障特征提取方法实现故障原因分析和定位具有一定的智能性和可靠性[2]。本文以此为基础,提出了一种基于油液铁谱特征提取的汽车发动机故障诊断系统设计方法,来实现故障诊断系统的硬件电路设计及软件开发和仿真。该实验结果验证了本文设计的汽车发动机故障诊断系统的有效性。
1 汽车发动机故障特征提取算法
汽车发动机故障诊断的第一步是进行故障特征提取,故障特征的种类很多,比如振动信号特征、油液状态特征、图像特征等,本文提取汽车发动机在各种故障状态下的油液铁谱特征进行故障诊断,故障特征提取算法描述如下。基于环绕波法检测理论,汽车发动机的油液表面波会沿输油导管的铁磁性表面形成环绕波,其信号表达形式为:
(1)
式(1)中,u1表示高梯度磁场下铁谱仪的液压度数,u2为发动机活塞间隙总振级,ω为功率谱密度函数偏移向量,φ为活塞表面铁谱带宽。此时,汽车发动机故障信号出现环绕波齐次衰减,衰减频率为:
(2)
汽车发动机的油液铁谱吸收系数为:
(3)
(3)式表示汽车发动机油液液体中铁谱分析时的声速c与绝热体积压缩系数βS有关,此时难以有效提取反映故障信号的铁谱信号,本文引入模糊约束控制算法,改进故障检测性能。首先定义介质的黏性吸收指数,介质的黏性所产生的应力表现为介质内“摩擦力”,黏性吸收指数可以综合反映汽车发动机的油液铁谱特征,可以作为故障检测依据[3-5]。
汽车发动机的油液推进过程本身是一个非线性系统,本文采用模糊约束控制算法做线性化处理,提高铁谱信号分析精度,构建油液铁谱分析能量模糊规则方程为:
(4)
利用模糊约束能量分析方法建立汽车发动机故障特征的支持向量机分析数学模型,在模糊集控制范围内,取sinθp=θp,cosθp=1,设定模糊伸缩约束控制条件,见式(5):
cαsinγl=cγlsinα,cαsinγt=cγtsinα (5)
通过上述模糊伸缩约束控制条件,补偿油液铁谱分析模型的不确定性,设计限定初始状态非线性模糊规则库系统,克服常规控制模型在到达阶段不具有鲁棒性的不足,得到测量的汽车发动机油液铁谱分析的响应幅值和时间滞后值,从而有效补偿测量误差,实现对故障的准确定位和检测。通过上述算法描述和设计,实现对汽车发动机故障状态特征提取,为进行故障诊断提供数据基础。
2 故障系统的硬件设计与实现
在上述进行了汽车发动机故障特征提取的基础上,进行系统的硬件设计,汽车发动机故障诊断系统主要包括了油液提取的数据采集传感器模块、AD数模转换模块、ARM主控系统部分以及系统供电部分组成。其中,AD采集系统部分负责采集汽车发动机在故障状态下的油液状态信息和振动数据信息,这一部分有传感器调理部分与AD采集模块,采用了电流传感器、加速度传感器进行原始数据采集,ARM主控系统部分用于控制汽车发动机的故障信息的AD转换,进行上位机通信,以及分析处理显示AD传回的数据与结果,实现汽车发动机的状态检测。系统设计之前,进行性能指标分析,汽车发动机的功率为35 kW,工作电压为990 V,油液提取的测量频率范围为1~12 000 Hz。
根据上述设计指标,进行发动机的ARM主控系统设计,采用以S3C2440A ARM9处理器的输入电源,滤除高频噪声得到发动机故障诊断系统时钟电路,时钟电路采用有源晶振ADSP-BF537设计,为了发动机故障诊断系统中电路稳定可靠工作,需要设计复位电路进行低电压复位,当电源VCC上电时,DSP开始工作,复位电路将产生复位信号进行发动机的油液铁谱检测,汽车发动机油液铁谱制谱仪主要采用谱收发器、油液隔离器,控制模拟信号预处理机进行A/D转换,设计汽车发动机故障信号数据采集系统,油液铁谱数据采集系统是通过传感器和特征提取方法采集汽车发动机的油液铁谱信号,选用ADM706SAR DSP芯片设计电源供电系统,在1.6 s内看门狗输入端进行分压,在上电复位电路中,管脚VINA和VINB的绝对电压满足式(6):
AVSS-0.3 V AVSS-0.3 V 连接SENCE到VREF,进行发动机油液铁谱16位数据的半双工输入输出,适应多样化的故障诊断需求,得到本文设计的基于油液提取特征提取的发动机故障诊断系统的ARM主控系统设计电路如图1所示。
图1中,LCD控制器由控制寄存器/显存、LCDDMA、LPC3600组成,采用三星S3C2440进行油液铁谱特征的时序逻辑控制,在上述控制电路设计的基础上,进行接口电路设计。
汽车发动机故障检测系统需要与计算机通过RS 232进行Linux终端控制。S3C2440A有通用异步接收功能,将UART输出的油液铁谱特征信号与TTL电平串联转换成RS-232电平,设置奇偶校验位、停止位和波特率实现对汽车发动机故障的接口电路设计,硬件电路结构如图2所示。
3 仿真实验与结果分析
在上述进行了汽车发动机故障特征提取算法设计和电路设计的基础上,为测试系统的性能,进行仿真实验。Visual DSP++ 4.5软件开发环境下进行了程序编写和故障诊断系统的调试,测试对象为某型汽车发动机的工况,采用油液分析技术和铁谱检测技术,结合汽车发动机的热力性能参数和振动监测参数,对该型汽车发动机进行联合工况监测,在实际工况测试中,该型汽车发动机的运行工况为2 800 r/min,扭矩为125.0 N·m,油液铁谱信号采集频率为25 kHz,汽车发动机故障工况参数设置见表1所列,表1中详细描述了各类故障状态下的油液运行参数。
表1 故障工况参数
故障状态 进油门间隙/(cm) 排气门间隙/ (cm) 容变黏度
气门漏气 0.22 0.19 1.236
拉缸故障 0.36 0.18 1.258
缸套磨损 0.35 0.26 2.365
正常 0.20 0.28 1.237
在上述实验环境设定和参数设置的基础上,结合本文设计的系统进行数据加载和故障诊断仿真,系统采用50 MHz的输入参考时钟频率,所以分辨率可达0.011 6 Hz,可以模拟故障信号的精度可达0.087 b,采用本文设计的油液铁谱采集系统得到采集的谱分析信号,并以此为基础分析汽车发动机的3类故障特征,得到原始的故障数据采集结果如图3所示。
图3 故障数据采集结果
根据上述数据采集结果,提取发动机的油液铁谱特征,采用DSP在线烧写E?2PROM,实现故障诊断,得到各类故障诊断结果如图4所示。从图4可见,采用本文系统进行汽车发动机故障诊断,各类故障之间具有较大的特征差异性,故障类别区分明显,故障诊断准确性较高,展示了较好的应用价值。
图4 故障诊断分析结果
4 结 语
设计一种有效的汽车发动机故障诊断和检测方法,实现对汽车运行状态的实时监测和识别,本文提出一种基于油液铁谱特征提取的汽车发动机故障诊断系统设计方法,首先进行了汽车发动机故障状态下的油液铁谱特征提取,然后进行系统的硬件电路设计,最后进行系统的软件设计和仿真,实验结果表明,采用本文设计系统具有较好的发动机故障诊断效果,应用价值较高。
参考文献
[1]邓异,梁燕,周勇.水声换能器基阵信号采集系统优化设计[J].物联网技术,2015,5(4):36-37,41.
[2]张毅,周丙寅.井下直线电机泵故障检测仪硬件系统设计[J].计算机与数字工程,2012,40(11): 162-166.
[3]周勇,甘新年,胡光波,等.鱼雷制导控制系统多通道控制加权算法设计[J].现代电子技术,2014,37(19):14-17.
[4]张晓戎,王程成,胡光波,等.混沌差分优化数据聚类及在故障诊断中的应用[J].压缩机技术,2013(6): 16-21.
[5]朱洪.基于D-S证据和POS神经网络的电路故障诊断[J].计算机测量与控制,2013,21(4): 868-870.