基于壓力信號譜分析的DPF故障診斷策略研究*

姚廣濤，郭子榮

(軍事交通學院軍用車輛系，天津 300161)

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2015144

基于壓力信號譜分析的DPF故障診斷策略研究*

姚廣濤，郭子榮

(軍事交通學院軍用車輛系，天津 300161)

基于表征DPF對排氣壓力信號影響的傳遞函數，建立了表征DPF狀態的模型。該模型利用DPF前后壓力信號的譜能量密度比值來表示傳遞函數的平方值，而傳遞函數可用來表征DPF的狀態。通過對DPF失效樣品的發動機臺架試驗數據的分析表明，該策略可在DPF的非再生階段對DPF進行實時故障診斷。最后依據該策略建立了DPF故障診斷算法。

柴油顆粒過濾器；故障診斷策略；譜分析

前言

柴油顆粒過濾器(DPF)技術是一種減少PM排放的有效手段，是目前被廣泛認可且最接近商業化的一種PM后處理的技術。然而DPF在使用過程中會因熱沖擊、機械沖擊、再生不完全和灰分累積等原因導致過濾體產生堵塞、燒融和斷裂等失效故障，造成安全性和功能性的障礙[1]。對于DPF的故障診斷成為制約其推廣使用的重要因素。

現階段比較常見的DPF故障診斷方法，主要有直接傳感器檢測法和基于發動機與DPF傳感器信號的診斷方法兩種。直接傳感器檢測法利用安裝在DPF下游的顆粒物傳感器來監測顆粒物的濃度[2]。這種測試方法直接簡便，但是現在市場上的顆粒物傳感器標準不一，價格昂貴。基于發動機和DPF傳感器信號的診斷方法，目前大多數是監測過濾體前后的平均壓降，但是DPF中不規則的碳煙分布和顆粒微觀結構的不確定性會導致DPF壓差與DPF掛煙量的不絕對相關[3]，容易導致誤判。

本文中的研究采用基于發動機和DPF傳感器信號的診斷方法。為避免DPF中不規則的碳煙分布和顆粒微觀結構的不確定性導致的誤判，在該方法的基礎上，以DPF上下游的壓力信號為主要對象，研究動態壓力信號之間的相關關系，通過比較待測過濾體和健康過濾體傳遞函數的不同特征實現過濾體的故障診斷。文獻[4]中介紹了動態壓力信號特征和DPF中微粒加載對壓力信號相關性的影響，這些動態壓力信號特征很清晰地展示了發動機著火頻率的脈動特征。這一工作在發動機的穩態工況下進行，也就是發動機的轉速和負荷保持不變。這些相關性展示了使用動態壓力信號做DPF故障監測具有潛在應用價值。

1 DPF的傳遞函數特征

在頻域對DPF前后的壓力信號進行分析。這些壓力信號和DPF的傳遞函數特征相關聯，如圖1所示。關聯壓力信號的方法一旦確定，DPF傳遞函數的特征也就確定。

可以通過比較待測過濾體和健康過濾體的傳遞函數的特征對過濾體進行故障診斷。

DPF傳遞函數的特征見圖2。圖中H表示DPF的傳遞函數，X表示DPF上游的壓力信號，Y表示DPF下游的壓力信號，Ny表示附加在壓力信號中的干擾信號，Ym是實際測得的DPF出口壓力信號。

用SXX，SYmYm和SNyNy表示X，Ym和Ny的能量譜密度，它們之間的關系為

SYmYm=|H|2·SXX+SNyNy

(1)

等式兩邊都除以SXX得

(2)

如果干擾項是可以忽略的，則干擾的能量部分可以近似為0。在這種情況下，DPF前后譜能量密度的比值就和H的絕對值的平方相等，即

(3)

如果對于健康DPF和故障DPF，|H|2大小不同，那么就可以以此為依據建立DPF的故障診斷算法。

2 故障數據采集和預處理

故障數據的采集工作利用人工設置故障的過濾體在發動機臺架上進行測試循環完成。人工設置故障過濾體型式[5]如表1所示，發動機臺架布置如圖3所示，實物圖片如圖4所示，測試循環流程如表2所示。

30min37min30min37min再生ETC循環ESC循環ETC循環ESC循環再生循環1循環2

表2所示的測試流程在以上提及的7種過濾體上分別運行一次，按1 500Hz的采樣頻率采集壓力數據。然后，按照圖5所示流程計算傳遞函數值平方。

3 壓力數據譜能量診斷模型的建立

為比較健康和失效過濾體的|H|2，須確定兩種情況的數據區間，也就是頻率范圍。研究中選擇20～80Hz作為頻率區間。由于DPF前后壓力信號的能量大部分集中在著火頻率附近，取決于發動機轉速的大小，故對四缸四沖程的發動機而言有如下關系式：

(4)

式中：F為著火頻率，Hz；n為發動機轉速，r/min。由于發動機轉速的變化范圍是600～2 400r/min，故會產生20～80Hz的著火頻率。

在20～80Hz頻率范圍中，對多種瞬態測試循環下的多種不同狀況的DPF，比較了|H|2。圖6為健康過濾體、實際失效過濾體和兩種設定失效過濾體的傳遞函數特征。

從圖中可以觀察到健康過濾體與失效過濾體明顯的差別。隨著故障程度的加深，|H|2的峰值呈遞增趨勢。這種趨勢產生的原因依賴于壓力信號p1和p2各自的特性。通過比較健康與失效過濾體的傳遞函數特征幅值平方的差異可以建立DPF故障診斷算法。

4 故障診斷算法

測試循環按表2所示的順序不間斷地運行，但是各測試循環的數據被分開記錄。因此計算5min步長的能量比率峰值時，每個測試循環的數據要被分開考慮。ETC測試循環的時間長度為30min，因此可以分為6個5min步長。ESC測試循環的長度為37min，因此可以分為7個5min步長，最后2min不足一個步長舍去。這一過程在整個循環過程中重復使用。由于循環數據分開記錄，兩個循環之間不足5min的數據被舍棄，因此5min步長的能量比率峰值曲線趨勢會呈現不連續的特點。

圖7展示了健康和故障過濾體的5點平均能量比率峰值曲線。圖上還顯示了數據擬合的對數趨勢線。

從圖中可以看出，對于健康過濾體來講，其5點平均能量比率趨勢很好地符合對數曲線。由于健康過濾體的數據符合平滑的衰減曲線，可以推斷出這種衰減效應是碳煙累積造成的，并且這一規律不受循環測試工況的影響。如果這一假設成立，可以開發出一種獨立于瞬態測試循環的方法來監測DPF的狀態。

表3為每個被測過濾體擬合對數曲線的公式。

表3 各測試過濾體能量比率5點峰值曲線擬合對數公式

從圖7可以觀察到：隨著過濾體故障程度的加深，能量比率曲線的5點平均峰值總是在健康過濾體的上方；也就是說故障過濾體擬合對數曲線的截距會大于健康過濾體；并且隨著故障程度的加深，能量比率的5點均值在擬合對數曲線周圍波動也越來越大。

從圖7還可以看出，健康過濾體的5點平均能量比率峰值要小于故障過濾體的5點平均能量比率峰值。可以找到穩定的5點平均峰值的門限值來確定DPF的狀態，如圖8所示。

但是這一策略不能用于兩次再生之間的整個時段。從圖7可以看出隨著碳煙的加載，5點平均的幅值會縮減，并且針對故障的過濾體這種現象也存在。因此對于加載了碳煙的故障過濾體來講，如果僅僅考慮一個固定的門限值的話，很可能被誤判做健康的過濾體。圖9對這一情形做出了解釋。

為避免以上誤判的出現，可以采用在特定時間執行故障診斷策略的方法，但是這樣會導致產生另外一個問題。如果過濾體在實施診斷時處在健康狀態但是不久便失效了，這一故障在下次診斷之前不會被監測出來。為了克服這一缺點，并且為了對DPF進行實時監測(再生時除外)，采用了一種可變門限值的方法。

從圖7中可以看出，對于一般過濾體，5點平均峰值曲線總是平滑衰減的，并且不依賴于瞬態測試循環工況。如果這一假設可以被更多的瞬態測試數據驗證的話，就可以確定譜能量比率曲線5點平均峰值和碳煙加載量的關系。這一衰減的趨勢可以作為DPF實時監測的可變門限值。

以下詳細描述了一種使用可變門限值的DPF故障診斷算法。可變的衰減門限值大小取決于發動機類型和DPF的尺寸。這一可變的門限值曲線以可查表的形式保存在電控單元中。設定可控再生結束時可以被檢測到。再生之后開始計時，直到下次再生開始。在可控的再生過程結束時，觸發計時器。DPF前后的壓力信號以至少400Hz的采樣頻率采集5min。根據香農定理，這一采樣頻率保證了可以在頻域分析200Hz范圍的信號。計時器計數C被記錄下來。采集的數據經過處理后得到5點平均峰值。在時間C處的門限值可以通過查找電控單元的存儲單元找到。通過采樣數據計算出的5點平均峰值和查找到的門限值作比較，如果計算值大于門限值，即點亮故障指示燈，發出DPF故障報警指示。如果計算值低于門限值，認為過濾體工作正常。檢測結束后，如果下一次再生還沒有開始，則重新開始檢測。流程圖如圖10所示。

5 結論

(1) 從DPF對排氣壓力信號產生影響的傳遞函數出發，建立了通過對壓力信號譜分析識別DPF狀態的故障診斷策略,彌補了當前基于平均壓差的DPF故障診斷算法由于微粒微觀結構的不確定性和碳煙的不規則分布導致的不足。

(2) 以人工設置失效故障的DPF樣品為對象設計了臺架試驗，采集不同失效狀態DPF前后的壓力數據。

(3) 分析采集的壓力數據，證明建立的故障診斷策略以在DPF的非再生階段實時地對DPF進行故障診斷，并最終依據此策略建立了DPF的故障診斷算法。

[1] 卜建國.基于OBD技術的輕型柴油車DPF系統診斷策略的研究[J].汽車工程,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

*國家863計劃項目(2013AA065303)資助。

原稿收到日期為2013年12月6日，修改稿收到日期為2014年2月16日。