基于先进传感技术的发动机故障诊断与维修研究

摘要：发动机作为汽车的心脏，其性能稳定与否直接关系到汽车的安全和可靠性。随着科技的不断进步，先进传感技术在汽车工业中得到广泛应用，为发动机故障诊断与维修领域带来了新的可能性。据此，基于先进传感技术深入研究了发动机故障诊断与维修方法，以提高汽车维护效率、减少故障停车时间，并最终实现对汽车性能的优化。研究结论可为提高汽车性能和维护效率，推动汽车工业的创新和发展，以及构建更加智能、可靠的汽车系统做贡献。

关键词：先进传感技术；发动机；故障诊断；维修研究

中图分类号：U467 收稿日期：2023-09-25

DOI：10.19999/j.cnki.1004-0226.2024.04.025

1 先进传感技术在汽车工业中的应用

先进传感技术在汽车工业中的应用涵盖了多个方面。先进传感技术用于监测发动机的温度、压力、转速等参数，以确保最佳性能和燃油效率，传感器可以检测废气中的污染物，帮助确保车辆符合排放标准。先进传感技术与雷达、摄像头等结合，实现自适应巡航控制，根据前方交通状况进行速度调整，使用传感器监测车辆周围，提供驾驶员在盲点区域的即时警告。利用雷达、摄像头等传感器，实时监测车辆前方和周围的交通状况以避免碰撞，传感器监测车辆在车道内的位置，提供警告或主动干预，以保持车辆在正确的车道行驶激光雷达和摄像头用于实时地图构建和环境感知，为自动驾驶车辆提供对周围环境的准确认知。惯性测量单元用于测量车辆的加速度、角速度等，提供精确的导航和定位信息。轻量化监测利用传感器监测车辆结构，帮助设计更轻量化的汽车结构，提高燃油效率，智能能源管理通过传感技术优化发动机和电动车辆的能源利用，降低能耗和排放［1］。

2 先进传感技术

2.1 传感技术的特点

传感技术是一种通过感知物理量或化学量，并将其转换成可测量信号的技术，其主要作用是实现对环境、设备或系统状态的监测，为实时数据采集、控制和决策提供支持。传感技术在各个领域中都有重要的应用，如工业生产、医疗保健、环境监测、交通运输等，通过感知和反馈信息，实现对复杂系统的智能化管理。

先进传感技术具有高度的测量精度，能够提供准确的数据反馈，传感技术能够实时感知环境或系统的变化，满足对实时信息的需求。先进传感技术具备较强的抗干扰能力，能在复杂环境下稳定运行，传感技术可以针对不同的应用需求进行定制，具有较强的多功能性［2］。

2.2 先进传感技术的发展趋势

先进传感技术是相对于传统传感技术而言的一种创新型技术，其主要特征包括更高的灵敏度、更广泛的应用范围、更复杂的数据处理能力以及更强大的互联性，这种技术不仅强调对物理量的高度准确测量，还注重对数据的智能分析和实时应用。随着材料科学的发展，新材料的引入对传感技术的性能提升起到了关键作用，纳米材料的应用使得传感器具有更高的敏感性和更小的尺寸，同时，柔性材料的采用使得传感器能够更好地适应复杂的环境形态，进一步扩展了传感技术的应用领域。

未来的先进传感技术将更加智能化和互联，通过嵌入式技术的不断发展，传感器将更加集成和智能，能够实现实时的自适应调整，物联网应用的普及将使得传感技术不仅仅是数据的收集者，还能通过网络进行数据传输、共享和协同工作，实现对整个系统的智能监控和控制。先进传感技术与大数据和人工智能的整合是未来的发展趋势之一，通过将传感器产生的海量数据与先进的数据分析技术相结合，可以实现对大量信息的深度挖掘和智能分析。

人工智能算法的运用使得系统能够学习、适应和优化，为传感技术的智能化水平提供了新的可能性，这种整合不仅能够提高传感技术的实时性和准确性，还能够为系统提供更高级别的自主决策能力。

2.3 先进传感技术在发动机监测中的优势

a.实时监测能力。实时监测能力是先进传感技术在发动机监测中的优势之一。通过高灵敏度和高频率的数据采集，传感器能够即时捕捉到发动机运行状态的微小变化，这能使系统对发动机的实时性能变化做出及时响应，从而有效地预防可能的故障和损坏。

b.多参数测量。先进传感技术具备在同一时间内对多个参数进行精确测量的能力，传感器的多功能性可以同时监测发动机的温度、压力、振动等多个关键参数，为工程师提供了更全面的发动机状态信息。

c.抗干扰性和稳定性。先进传感技术在面对噪声和环境干扰时具有更强的抗干扰性和稳定性。传感器的设计和算法能够有效地隔离和抵消来自外部环境的影响，确保监测结果的可靠性，这样就保证了数据的准确性和一致性。

d.预测性维护的支持。通过对历史数据的深度分析和对发动机运行状态的实时监测，先进传感技术能够识别潜在问题的迹象，并提前发出警报。这种预测性维护支持使得工程师能够采取及时的措施，最大程度地减少停机时间，提高发动机的可靠性和效率。

3 基于先进传感技术的新型故障诊断方法

表1所示为发动机性能数据。该表可以用于记录不同工况下发动机性能的变化，可依此分析发动机的工作状态，并进行故障诊断和性能优化［3］。

3.1 数据采集与处理

在发动机关键部位布置先进传感器网络，以全面监测发动机运行状态。温度传感器部署在发动机冷却系统、排气系统等关键部位，实时监测温度变化。压力传感器安装在燃烧室、油路、气道等位置，实时测量发动机内部压力。振动传感器放置在发动机底座、轴承等区域，检测机械振动情况。流量传感器用于监测液体或气体的流动情况，安装在燃油、冷却液等管道上。通过传感器网络涵盖了多个关键参数，为全面获取发动机运行信息奠定基础。利用先进传感技术，实现对发动机运行时产生的大量数据的实时采集。高频率数据采集以较高的频率采集数据，确保对发动机运行状态的快速响应。多参数同时采集同时获取温度、压力、振动等多个参数，提供更全面的运行状态信息。

实时数据传输利用高效的通信技术，将采集到的数据实时传输至数据处理单元。通过实时数据采集，系统能够及时获取发动机各部分的运行状态，为后续故障诊断提供基础数据。在进行数据分析之前，进行数据预处理是至关重要的步骤。数据清洗可以剔除采集到的异常值或错误数据，确保数据的准确性和可信度。去噪处理通过应用信号处理技术，去除因传感器误差、干扰或机械振动引起的噪音。

3.2 特征提取与选择

时频特征提取是将时域信号转换为频域信号，通过提取频谱信息，捕捉不同频率下发动机运行的特征。小波变换用于同时获得时域和频域信息，能够更好地捕捉信号的瞬时特性，适用于处理非平稳信号，如发动机运行中的瞬变情况。均值、标准差通过描述数据集的中心位置和离散度，对于监测发动机运行状态的稳定性具有重要意义。偏度、峰度通过提供关于数据分布形状的信息，有助于发现数据中的非正常模式或异常情况。

时序特征是基于时间序列数据提取趋势、周期性等信息，用于检测发动机性能的长期演变。相关系数分析通过计算特征与目标变量之间的相关性，筛选出与故障诊断有关的重要特征，用方差阈值法剔除方差较小的特征，减少冗余信息保留更具区分性的特征。递归特征消除采用逐步减少特征的方式，通过模型性能评估选择最具有判别性的特征。利用决策树、随机森林等模型，评估各特征的重要性，保留对故障诊断有贡献的特征。

3.3 故障诊断算法

支持向量机通过建立超平面来实现对不同类别的故障模式进行分类，适用于小样本、高维度数据的分类问题。决策树利用树状结构进行分类，通过一系列的决策节点逐步判断样本所属类别，易于解释和理解。神经网络是建立多层神经元之间的连接，通过训练学习发动机故障模式的复杂关系，对大规模数据进行高效处理。构建多层神经网络，通过多个隐含层进行非线性映射，适用于处理大规模、高度非线性的数据，卷积神经网络专注于处理空间关系，通过卷积层、池化层等提取数据的局部特征，对图像类数据具有较强的适应性。

集成学习结合多个独立模型的决策，形成一个更具鲁棒性和准确性的整体模型，投票方法将多个模型的输出进行投票，最终输出得票最多的类别，可降低单一模型的错误率。增量学习是利用新获取的数据不断更新模型，使系统能够适应发动机运行状态的变化，保持诊断模型的实时性。自适应学习根据实时监测到的数据动态调整模型参数，使系统能够主动适应不断变化的工况，提高长期监测和诊断效果。

4 先进传感技术在发动机维修中的应用

表2所示为发动机故障率统计。该表有助于发现发动机不同部分的故障分布情况，为维修和改进提供指导［4］。

4.1 实时监测应用

a.故障早期预警。通过先进传感器网络实时采集发动机运行数据，系统能够实现故障早期预警。传感器实时监测发动机的各项参数，并基于历史数据和实时采集的数据，分析参数的变化趋势，判断是否存在故障。当监测到异常情况或趋势与历史数据不符时，系统可自动发出告警通知。

b.运行状态实时反馈。通过实时监测发动机的工作状态，系统提供及时的运行状态反馈。将实时采集到的各项参数以图形化或数值化方式显示给维修人员，使其能够直观地了解发动机的当前运行状态。利用先进传感技术，维修人员可以通过远程方式监控发动机运行情况，通过提供历史运行趋势图表，使维修人员能够追踪发动机性能的演变，及时发现潜在问题。

c.异常模式识别。利用先进传感技术采集的数据，通过故障诊断算法实时识别发动机的异常模式，利用机器学习或深度学习算法，对实时数据进行分析，识别与正常运行模式不符的特征，从而判断是否存在异常。当系统检测到异常模式时，自动生成实时诊断报告，详细描述发动机可能存在的问题，辅助维修人员快速定位故障，同时为维修人员提供维修建议和决策支持。

4.2 预防性维护

a.寿命预测。通过先进传感技术和数据分析，系统可以实现对发动机关键部件寿命的预测。传感器实时监测发动机各部件的工作状态，收集大量历史数据，系统通过分析这些数据来评估各部件的健康状况。利用机器学习或统计学方法建立寿命预测模型，通过关联工作状态和历史寿命数据，预测各部件的剩余寿命。一旦系统检测到某个部件的剩余寿命达到预定的阈值，即时发出提醒，通知维修人员计划相关维护工作。

b.优化维护计划。通过传感器数据分析，系统可以为发动机制定更加个性化和精准的维护计划。根据实时监测到的数据调整发动机的运行环境，以减缓部件的磨损速度，延长使用寿命。基于发动机当前状况和工作负荷，系统制定个性化的维护策略，确保维护工作在最佳时机进行，通过数据分析系统可以提前识别出可能故障的零部件，并在寿命末期之前进行预防性更换，降低发生突发故障的风险。

c.资源优化。实时监测和数据分析可以优化零部件更替策略，通过分析传感器数据，系统可以判断零部件的实际磨损情况，避免不必要的更替，减少维修成本。基于实时数据，系统可以进行成本效益分析，优化零部件更替计划，确保在维护成本和系统性能之间取得平衡。通过实时监测，系统可以发现零部件磨损的实际情况，采取措施延长零部件的使用寿命，减少更替频率。

5 结语

本文通过综合应用先进传感技术，为发动机的实时监测、故障诊断和预防性维护提供了一种全面、智能的解决方案，为提高发动机性能、降低维护成本提供了新的思路和方法。然而，随着技术的不断发展，仍然存在一些挑战和待解决的问题，需要进一步深入研究和改进。

参考文献：

[1]王培培.矿用卡车发动机故障诊断及维修决策研究[D].西安：西安建筑科技大学，2023.

[2]卜乔生，李敏.汽车发动机故障诊断技巧与维修经验[J].内燃机与配件，2022（3）：121-123.

[3]孙长勇，王学军，徐长钊，等.浅谈现代发动机故障诊断与分析的过程研究[J].汽车实用技术，2020（13）：216-218.

[4]黄德伟.汽车发动机故障诊断与维修关键技术分析[J].南方农机，2019，50（12）：185.

作者简介：

张文瀚，男，1996年生，汽车维修助理讲师，研究方向为汽车发动机。