汽車發動機故障診斷系統的虛擬樣機硬件研發

文/廣東 廖中文 楊旭志 吳志平

汽車發動機故障診斷系統的虛擬樣機硬件研發

文/廣東 廖中文 楊旭志 吳志平

發動機是汽車的心臟，影響到汽車行駛的動力性和經濟性，伴隨著資源的匱乏和道路的擁擠，人們對發動機提出了越來越高的要求。電控發動機已逐漸發展成為集電子技術、計算機技術、信息技術于一體的智能控制系統，這也給汽車維修人員提出了更高的技術要求，傳統的發動機故障診斷方法已經很難滿足現代發動機故障診斷的要求。由于神經網絡具有容錯、聯想、推測、記憶、自適應、自學習和處理復雜多模式的獨特功能，利用虛擬儀器技術和神經網絡技術相結合的方法，可方便快捷地對發動機不同工況進行實時數據采集，并對采集的數據作有效的分析，直接給出診斷結果，這樣可使汽車發動機故障診斷在一定程度上實現自動化和智能化。

一、神經網絡進行故障模式識別的特點

基于神經網絡的故障診斷，網絡的輸入神經元對應著故障征兆，輸出神經元對應著故障原因。在整個診斷過程中，首先利用一組故障樣本對網絡進行訓練，以確定網絡的結構(中間層的傳遞函數和數目)和參數(連接權值和閉值)。網絡訓練完畢后，故障的模式分類就是根據給定的一組征兆，實現征兆集到故障集之間的非線性映射的過程。

利用神經網絡進行故障模式識別具有以下特點:①可用于系統模型未知或系統模型較為復雜以及非線性系統的故障模式識別；②兼有故障信號的模式變換和特征提取功能；③對系統含有不確定因素、噪聲及輸入模式不完備的情況不敏感；④可用于復雜多模式的故障診斷；⑤可用于離線診斷，也能適應實時監測的要求。

典型的基于神經網絡模式識別的故障診斷系統結構如圖1所示。基于神經網絡的診斷過程分為兩步，首先，基于一定數量的訓練樣本集(通常稱為“征兆—故障”數據集)對神經網絡進行訓練，得到期望的診斷網絡；其次，根據當前診斷輸入對系統進行診斷，診斷的過程即為利用神經網絡進行計算的過程。在學習和診斷之前，通常需要對診斷原始數據和訓練樣本數據進行適當的處理，包括預處理和特征選取、提取等，目的是為診斷網絡提供合適的診斷輸入和訓練樣本。

二、研究方案的提出

由于電控發動機在運行過程中，可以從相關傳感器和執行器的信號和工作情況得知發動機的運行工況，因為這些傳感器和執行器的信號相關關系包含了很多的信息，足以反映發動機的運行工況。

當發動機發生故障時，發動機電控單元就不能按照原先設定的程序正常工作，致使發動機的故障原因和發動機轉速、節氣門位置、冷卻液溫度、進氣溫度、進氣壓力存在不確定的對應關系，而這些不確定的對應關系又反映于不同的故障類別與上述參數的特征規律中。根據這種特點，可以用神經網絡的方法來從中抽取出各自的特征規律，得出數學模型，從而識別出對應于這種特征規律的故障。所以，基于這種情況，本文探討一種基于虛擬樣機技術和神經網絡技術故障診斷程序，從數據采集到得出結論，操作過程簡便快捷。

在以上詳細分析了電控發動機常見故障之后，選擇以下能反映其規律的特征參數作為神經網絡的輸入向量：發動機轉速、節氣門開度、冷卻液溫度、進氣溫度、進氣壓力和噴油脈寬。理論上，選擇的相關參數越多，對分析越有幫助，因為越多的特征向量，越容易判別出具備這些特征的故障類型。所以，選取了上述信號作為特征向量，因為它們能反映發動機運行和工作情況。本文方案流程如圖2所示。

整個過程是分兩個階段完成的。第一階段使用圖形編程軟件LabVIEW8.5按要求設計出用以采集神經網絡的訓練樣本數據的采集樣機。第二階段將采集到的樣本數據進行神經網絡訓練至性能合格可用，就可在LabVIEW中調用這個神經網絡模型，進行實時測量分析，當有預先設定的故障出現時，由實時采集到的數據，經過神經網絡軟件分析，可立即給出診斷結果。

三、虛擬樣機硬件開發

為了采集神經網絡訓練數據樣本，按設計制作了基于虛擬樣機技術的采集樣機，用來采集試驗數據。跟元征X-431、金奔騰電腦診斷儀比較，采集的數據誤差很小，達到了實驗要求。整個系統包括硬件和軟件兩部分，如圖3所示。硬件主要包括傳感器、執行器、數據采集卡(NI公司M系列USB-6251卡)、筆記本個人電腦、連接線等。

1．實驗發動機平臺

本文研究實驗平臺型號為本田飛度i-DSI 1.3L發動機(如圖4所示)，其相關參數如下：

類型：水冷、四沖程、SOHC單頂置凸輪軸、8氣門、i-DSI智能雙火花塞點火，直列四缸

缸徑與沖程：73×80

排量：1340mL

壓縮比：10.8∶1

最大功率：83kW，5700r/min

最大轉矩：119N·m，2800r/min

2．傳感器信號測量分析

電子技術的發展，使汽車電子化程度不斷提高，通常的機械系統已經難以解決某些與汽車功能要求有關的問題，而被電子控制系統代替。傳感器的作用就是根據規定的被測量的大小，定量提供有用的電輸出信號的部件，即傳感器是把光、時間、溫度、壓力及氣體等的物理、化學量轉換成按一定規律的電信號的變換器。傳感器作為汽車電控系統的關鍵部件，直接影響汽車的技術性能的發揮。

本文在發動機實驗平臺本田飛度i-DSI發動機上采集的信號有點火控制模塊(ICM)、節氣門開度信號、進氣壓力信號、冷卻液溫度信號和噴油脈寬信號，進氣溫度為當時室內溫度。

(1)冷卻液溫度(ECT)傳感器

發動機冷卻液溫度傳感器內部設有一負溫度系數熱敏電阻。當發動機冷卻液溫度升高時，熱敏電阻阻值下降。熱敏電阻阻值隨溫度的這種變化，將引起ECT電壓值的變化，所以，不同的電壓值對應不同的溫度。其關系如表1所示。水溫由X-431電腦診斷儀讀取，電壓信號由萬用表讀取，擬合曲線如圖5。由回歸結果，關系式可取：

表 1 ECT溫度與輸出電壓的關系

編程時，操作界面的冷卻液溫度是由這關系式計算得出的，不同的電壓值對應不同的冷卻液溫度。在采集時，可以直接把傳感器輸出的電壓信號送入數據采集卡模擬輸入端，不需要調理信號。把ECT傳感器的輸出電壓信號直接通過數據采集卡讀入電腦，系統會根據公式顯示相應的冷卻液溫度。

(2)進氣歧管壓力(MAP)傳感器

進氣壓力傳感器的工作原理為真空封裝的彈性膜片和一個鐵心。當受到壓迫時，膜片和鐵心將在高精度的線圈里產生位移，進而生成一個0～5V線性電壓輸出變化信號。輸出不同的電壓值對應不同的進氣歧管壓力。其關系表2所示。進氣壓力由X-431電腦診斷儀讀取，電壓信號由萬用表讀取，擬合曲線如圖6。關系式可取：

表2 MAP壓力與輸出電壓的關系

(3)節氣門位置(TPS)傳感器

節氣門位置傳感器由一個電位計構成，與節氣門軸相連接。隨著節氣門開度的變化，節氣門位置傳感器輸出的電壓信號也將變化。輸出不同的電壓值對應不同的節氣門開度。其關系表3所示。節氣門位置由X-431電腦診斷儀讀取，電壓信號由萬用表讀取，擬合曲線如圖7。關系式可取：

表3 TPS開度與輸出電壓的關系

(4)點火控制模塊

發動機轉速是根據曲軸位置傳感器(CKP)信號來確定的，但CKP傳感器是電磁感應式的，產生的信號在LabVIEW采集中相當不穩，造成發動機轉速跳動幅度很大，因此這里采用點火控制模塊的脈沖信號來測量發動機轉速。發動機曲軸每轉兩圈，各缸火花塞點火一次，即ECU向ICM發出4個脈沖信號，根據這個關系，有發動機轉速N等于兩倍的ICM脈沖信號個數n，所以，只要能測出n，就能推算出發動機轉速。ICM脈沖信號是一個方波脈沖信號，最高電壓為5V，最低電壓為0。圖8為ICM脈沖信號示意圖。

3.數據采集(DAQ)卡

本文用到的數據采集卡是NI公司USB總線的M系列6251(如圖9所示)，因為NI公司的硬件與它的圖形編程軟LabVIEW有很好的兼容性，而且都有配套軟件，用戶無須擔心硬件的驅動問題，只需在應用前做些簡單的設置即可。以下是NI USB-6251DAQ卡的一些參數：

16路模擬輸入(16位)，每通道1.25 M/s采樣率(總計1 MS/s)；

2路模擬輸出(16位, 2.8 MS/s)，24路數字I/O(每8共享一個時鐘)，32位計數器；

使用對傳感器與高電壓測量進行SCC信號調理的Mass終端版；

使用用于 OEM 的僅含板卡的套件；

與LabVIEW、LabWindows/CVI和Visual Studio.NET的Measurement Studio兼容；

NI-DAQmx驅動軟件和NI LabVIEW SignalExpress交互式數據記錄軟件。

四、結論

通過虛擬樣機硬件及相應的軟件配合使用，輔以神經網絡的實時運算功能，測得的結果表明，這種方法是有效可行的，但對于系統模型的優化、算法的完善等還需進一步深入探討。