基于遗传算法的爆震传感器诊断标定优化

王静，钟建伟

泛亚汽车技术中心有限公司，上海 201201

0 引言

电控发动机普遍采用点火时刻闭环控制系统[1]，合理的点火提前角是优化发动机性能，改善车辆驾驶性及燃油经济性的关键[2-3]。增加点火提前角，使燃烧达到爆震边界，可使发动机转矩最大[4]，但点火提前角过大会产生爆震，引发发动机敲缸、熄火以及机械部件破坏，不仅损坏发动机，还存在一定的安全隐患。最大点火提前角和爆震为相互制约的矛盾因素，为了尽可能满足最大转矩的需求，避免因增大点火提前角使发动机产生爆震，需要增加爆震传感器[5],对爆震进行监测和控制，当检测到爆震后，可通过减小点火提前角，降低燃烧压力来减弱爆震[6]。当爆震传感器出现故障，不能检测到发动机出现的爆震时，就无法通过调整点火提前角控制爆震，爆震传感器的工作和诊断对于监测、判断发动机爆震至关重要[7]。

1 发动机爆震传感器工作和诊断原理

1.1 工作原理

爆震传感器种类较多，其中磁致伸缩式爆震传感器应用最早，传感器由磁芯、磁铁和感应线圈组成[8];发生振动时，传感器磁芯偏移，由于磁通量发生变化在感应线圈内产生感应电动势。磁致伸缩式爆震传感器响应速度慢，因此目前应用较多的是高频响应特性较好的压电陶瓷式爆震传感器。压电式共振型传感器一般安装在发动机缸体上，爆震引发机体振动时，传感器的陶瓷受到挤压后产生电信号，压电效应将机械振动转化为电压信号，由于电信号较弱，传感器连接线通常采用屏蔽线包裹。当爆震的振动频率与传感器的固有频率相同时将产生共振，传感器会输出较高强度的电压信号至发动机电子控制单元(electronic control unit,ECU)，ECU及时修正点火时刻，减弱和消除爆震[9]。

1.2 性能诊断原理

爆震传感器输出爆震电压信号到ECU控制、诊断需要通过一系列的转换过程。传感器的信号通过差分、低通滤波、放大、高频A/D模块采集，去除DC偏移后，通过低通数字滤波去除高频信号(20 kHz以上)，再进行快速傅里叶变换，最终得到各个频域下对应的爆震强度计算结果。爆震传感器信号处理流程如图1所示。

图1 爆震传感器信号处理流程

爆震传感器性能故障主要是信号偏低或偏高，其中信号偏低是比较常见的故障，由传感器安装预紧力不足、传感器线路断开、传感器内部故障等原因造成，本文中主要研究传感器信号偏低故障的诊断。

选取背景噪声对应的频域段信号[10]，判断爆震信号是否异常，若信号低于正常信号范围，则认为此信号异常；当异常信号占比超过一定值后，则确认故障存在，否则认为传感器信号正常。当传感器判定存在故障后，通过保守模式控制点火提前角，防止发动机出现爆震。

2 遗传算法的应用

为提高诊断正确率，降低误判风险，采用遗传算法对诊断标定参数进行优化。不同转速下正常和异常爆震信号分布不同，诊断限值随转速变化而变化。在优化过程中，可以将不同转速对应的诊断限值分离，逐一进行优化，得到不同转速对应的诊断标定值。

2.1 目标函数

爆震传感器性能诊断标定优化是一个有约束的最优化问题。正常状态下传感器单次诊断不低于限值的概率

式中：σ1为正常状态下爆震传感器信号的方差，μ1为正常状态下爆震传感器信号的平均值，x为诊断限值。

故障状态下传感器单次诊断低于限值的概率

式中：σ2为故障状态下爆震传感器信号的方差，μ2为故障状态下爆震传感器信号的平均值。

应用遗传算法优化每100万次诊断中出现误诊断次数的目标函数

J=min{E·106}，

式中：E为诊断误报故障f1及漏报故障f2概率的加权和，E=c1f1+c2f2，其中c1、c2是对应的加权系数。

正常的传感器在连续n次测试样本计数中，超过m次判定为低于限值，则报故障码，其发生的概率即为诊断误报故障f1，计算式为：

故障的传感器在连续n次诊断计数中，少于m次判定为低于限值，则报诊断通过，其发生的概率即为诊断漏报故障f2，计算式为：

2.2 约束条件

传感器性能诊断要求正常状态下p1>50%，故障状态下p2>50%；诊断判定所需测试样本数10

2.3 遗传算法设计

遗传算法的优化模仿生物进化的过程[11]，鲁棒性较好，可以求得全局优化中的最优解，一般用于处理非线性问题[12]。遗传算法的优化流程如图2所示，包括编码和种群生成、适应度评估、选择、交叉和变异，最终求解得到最优解[13-15]。

图2 遗传算法优化过程

3 爆震传感器性能诊断优化

3.1 试验方法

转速为1500 r/min下的爆震强度信号如图3所示。随机挑选多辆工程车辆，在相同的工况下，分别采集转速为1000、1500、2000、…、6500 r/min时正常及故障状态下的爆震传感器数据，针对各个转速下的爆震强度判断限值x、失效计数m、样本计数n进行优化。诊断的逻辑如下：每检测一次增加一个样本计数，当爆震强度低于x，则增加一个失效计数；在n次样本计数中，大于等于m次失效计数，则判定为传感器故障，否则判定为传感器正常。

图3 发动机转速为1500 r/min时的爆震强度信号

3.2 优化结果

采用遗传算法，设置种群大小为20、最大迭代次数为400次、交叉概率为0.6、变异概率为0.1。优化后每100万次诊断的平均误诊断(误报或漏报)次数如图4所示。由图4可知，发动机转速为1500 r/min工况下，车辆每100万次诊断中平均误报或漏报的次数第一次迭代结果为20.121次，经过迭代，第400次迭代时下降到0.069次。优化后的爆震强度判定限值为0.407，失效计数为30，样本计数为50(工程经验设定的标定值：强度判定限值为0.500，失效计数为40，样本计数为50)，计算得到每100万次诊断车平均出现误报或漏报的次数为16.047次。

图4 优化后每100万次诊断的平均误诊断次数

将优化后的参数重新应用到发动机标定，误诊断的概率从原来的0.053%，下降到0.001 6%，降低约97%，成功解决了爆震传感器诊断准确性问题。

4 结语

以每100万次诊断中出现误诊断的次数为目标函数，诊断标定的爆震强度限值、样本计数、失效计数3个关键参数为设计变量，使用遗传算法找到最优的设计方案，成功提升了爆震传感器的诊断正确率，将误诊断的概率降低了97%。