基于自適應閾值診斷的發動機失火故障實時檢測功能開發

王沛, 徐超, 王芳, 沈崇崇, 范立云

(1.北汽福田汽車股份有限公司, 北京 102206; 2.哈爾濱工程大學 動力與能源工程學院, 黑龍江 哈爾濱 150001; 3.山西柴油機工業有限責任公司高效供油系統研究所, 山西 大同 037036)

失火故障是發動機工作過程所出現的一種常見故障形式,具體表現為工作循環中出現的一缸或多缸未燃燒或部分燃燒的情形[1-2]。對于配置有發動機的車輛動力系統(包括純燃油動力與混合動力),失火故障的發生將導致車輛排放性能的惡化,嚴重時還會損壞后處理系統[3-4],因此失火檢測診斷是車載診斷(on-board diagnostics,OBD)系統的重點工作內容之一。

《輕型汽車污染物排放限值及測量方法(中國第六階段)》(以下簡稱國六法規)J.4.3.2.2要求,無論發生了何種方式的失火事件,包括隨機氣缸失火(隨機失火)、單個氣缸的連續失火(單缸連續失火)、成對氣缸的連續失火(成對連續失火)等失火模式,若失火率超出了規定的失火率,OBD系統應能監測到故障。失火檢測方面所采用的方法較多,所基于的傳感器信號包括曲軸轉角信號[5-6]、寬域氧傳信號[7]、缸壓信號[8]及爆震信號[9]等。其中對曲軸轉角信號進行變換處理,進而得到特征信息進行失火分析是目前主流的診斷檢測方法,這些分析方法包括神經網絡[10-11]、扭振識別[12]及小波分析[13]等。

基于曲軸位置傳感器信號的曲軸角加速度分析[14]因其計算邏輯簡潔、特征信號明顯及較高的診斷實時性廣泛應用于當前車用級別應用層軟件的失火診斷策略。但該策略由于算法特性無法對當前工作氣缸發生的失火事件進行實時結果輸出,同時在高速小負荷工況診斷效果不佳,并且其失火事件的判定依賴大量閾值圖譜(map)標定,工作量大且受車輛散差影響適應性不足。

綜上所述,針對當前失火診斷策略的局限性,需要提出一種優化診斷算法,在不增加計算量與硬件資源的基礎上,提高診斷檢測效果與輸出結果實時性,并配合自適應閾值計算功能,大量減少相關標定工作并降低車輛散差影響。

1 失火診斷功能基礎

1.1 失火類型及表現

失火發生時的明顯特征表現為失火缸相位區間轉速下降,而在其后的非失火缸相位區間轉速上升,同時不同失火模式對應的轉速波動也會不同。圖1為發動機轉速1 900 r/min、負荷20%工況(后續記作1 900@20%)隨機失火、單缸及成對連續失火模式下發動機轉速變化表現。所有試驗數據的測量與分析基于一款搭載某型1.5 T GDI四缸發動機的運動型多用途車輛(sport utility vehicle,SUV)并以“階梯”形式表達——即處于同一氣缸工作區間的數據一致,氣缸工作區間定義為壓縮上止點前90 ℃A(℃A表示曲軸轉角)與后90 ℃A共計180 ℃A的區域。發動機轉速通過曲軸位置傳感器測量的信號齒時間在電子控制單元(electronic control unit,ECU)中計算得到。

圖1 不同失火模式發動機轉速變化Fig.1 Engine speed changes in different misfire modes

氣缸點火順序為0、1、2、3,對應物理缸序號為1、3、4、2。由于ECU軟件中以氣缸點火順序表示物理氣缸序號,因此失火數據分析與對應算法設計均使用氣缸點火順序表示。表1為圖1工況下不同失火模式相應的失火特征及轉速波動表現,其中成對氣缸定義為燃燒沖程處于曲軸同一個半圈,非成對氣缸表示不同曲軸半圈燃燒沖程的氣缸。

如表1所示,雖然失火發生時會有不同程度的轉速波動,但僅依靠轉速信號的變化表現無法完全識別所有失火模式,同時對于失火缸的序號也無法實現精確判別,因此需要將發動機轉速轉化為失火特征信號作為診斷分析對象。

1.2 失火特征信號分析

當前的軟件策略廣泛使用曲軸角加速度分析進行失火特征信號計算,該方法的計算時間單元為曲軸轉過180 ℃A所用絕對時間,表達為:

(1)

式中:ts為計算時間單元,μs;n為發動機轉速,r/min。以ts為計算單元,曲軸角加速度可表達為發動機燃燒失火檢測粗糙度(misfire detection roughness of engine combustion,MD_Rec)形式[15]:

(2)

式中:ω為曲軸角速度,rad/s;MD_Rec(i)為第i時刻發動機燃燒粗糙度,1/s2;ts(i)與ts(i-1)為第i與第i-1時刻的計算單元時間;corr(i)為第i時刻計算單元時間修正值,μs。

當第i時刻對應氣缸發生失火時,該氣缸的ts(i)增加,經過corr(i)的修正后,該氣缸的MD_Rec(i)信號將會明顯增加,由此設定相應的失火檢測閾值(misfire detection threshold,MD_Thr),當MD_Rec(i)>MD_Thr時系統檢測到失火事件。圖2為發動機1 900@20%工況隨機氣缸失火檢測過程。

圖2 隨機氣缸失火檢測過程Fig.2 Random cylinder misfire detection process

如圖2所示,失火標志位信號為布爾量,信號為“高”表示檢測到失火。圖2中,經過失火特征信號計算后,發生失火的氣缸MD_Rec信號將明顯高于非失火氣缸,并由此實現失火檢測與失火缸判別。同時MD_Rec信號隨發動機轉速與負荷變化也表現出一定的規律,圖3為不同轉速、負荷下,隨機失火模式失火特征信號變化規律。

圖3 失火特征信號變化表現(隨機失火模式)Fig.3 Mmisfire characteristic signal in random misfire mode

如圖3所示,隨發動機轉速與負荷變化,失火特征信號表現為:在同等負荷下,MD_Rec信號值隨著轉速上升略微增加;相同轉速下,MD_Rec信號值隨著負荷上升明顯增加。

1.3 策略局限性分析

失火特征信號MD_Rec以計算單元ts為基礎,由式(1)可知,隨著轉速n的增加,ts呈下降趨勢;負荷的降低使得失火發生時轉速下降程度減弱,由此帶來ts(i)-ts(i-1)的減小,兩者的疊加作用使得MD_Rec信號在高轉速、小負荷工況區分度不高。圖4為發動機5 000@10%工況,隨機失火模式特征信號MD_Rec表現。

圖4 失火特征信號表現(5 000@10%工況)Fig.4 Misfire characteristic signal (5 000@10%)

如圖4所示,失火模擬信號為布爾量,表示通過軟件方式模擬真實失火模式的標志位,當該信號為“高”時,表示觸發所處相位的氣缸發生失火事件。在5000@10%工況隨機失火模式下,失火缸MD_Rec信號為16.8 1/s2,非失火缸MD_Rec信號會達到7.6 1/s2,區分度差異不明顯導致診斷閾值設置空間不足。

式(2)中第i時刻計算時間單元修正corr(i)需要使用i時刻前后的多次ts信號進行濾波,這意味著第i時刻發生的失火事件,需要再經過多次燃燒修正后才能進行MD_Rec信號的計算,并由此導致了失火診斷結果輸出的滯后性(圖4所示的失火模擬信號在軟件中也進行了延遲處理并與失火特征信號相位對應)。圖5為發動轉速2 400@80%負荷工況,隨機失火模式轉速與MD_Rec信號對比。

圖5 隨機失火模式轉速與特征信號相位對比Fig.5 Speed versus characteristic signal in random misfire mode

如圖5所示,在11.61 s轉速為2 403 r/min,11.62 s時發生真實失火,轉速下降至2 296 r/min,而這一時刻的MD_Rec信號在11.73 s才得以通過計算得到反映,間隔為8次燃燒,也就是說發生在第i時刻的失火事件,需要在i+9時刻才能進行診斷,由此對失火診斷結果輸出的實時性帶來負面影響。

另外,圖2所示的失火檢測閾值MD_Thr需要在不同轉速與負荷工況下進行分別設置;由表1可知隨機失火轉速波動明顯高于連續失火,因此還需要分別設置診斷閾值;車輛怠速與行車狀態corr(i)的修正不同,因此閾值的設置需針對這2種狀態進行區分;同時,閾值的設置主要針對標定車輛進行,實際使用時調用ECU只讀存儲器(read-only memory,ROM)查詢,而對于不同車輛間的散差影響,固定閾值會出現覆蓋性不足的問題。

2 閾值自適應功能策略開發

當前的失火診斷策略算法(以下簡稱原策略),在高速小負荷工況檢測效果、診斷結果輸出及閾值標定等方面表現出一定的局限性,因此提出一種新的實時診斷算法,依然以時間單元ts為計算基礎,并從失火特征信號計算及閾值自適應調整2方面對原策略進行改進。

2.1 失火特征信號算法

2.1.1 失火敏感區域分析

目標車輛曲軸信號齒盤為60-2齒,180 ℃A對應30個信號齒,文獻[16] 通過對比曲軸轉過30 ℃A的時間進行失火特征分析,參考這一思想,可以將180 ℃A工作區間劃分為若干個信號齒區域,當失火發生時,信號齒區域對應的時間將產生差別,而其中時間最長的信號齒區域將定義為失火最敏感區域。圖6為駐車怠速工況下,以5組信號齒區域(6個信號齒為一組)劃分工作區間隨機失火模式表現。

圖6 信號齒區域隨機失火特征表現(駐車怠速)Fig.6 Random misfire characteristics in signal tooth area (parking idle)

如圖6所示,Group_0～Group_4為5組信號齒區域,每個區域為36 ℃A,分別對應曲軸信號齒盤0～4,5～9,…,25～29號信號齒。圖5顯示第i時刻(第3.64 s)發生一次隨機失火,轉速由720 r/min下降至656 r/min,此時各信號齒區域時間差異明顯:其中Group_3時間tGroup_3(i)為最大值9 513 μs,Group_1時間tGroup_1(i)為最小值8 563 μs;對于未發生失火的i-1時刻(第3.6 s),各信號齒區域時間接近;時間單元ts在這兩時刻分別為45 351 μs與40 365 μs。

如果以Group_3與Group_2分別作為第i與i-1時刻敏感齒區域,等價時間單元分別為5·tGroup_3(i)=47 565 μs與5·tGroup_2(i-1)=41 570 μs,對比ts分別增加5%與3%,雖然增加了非失火時刻的時間單元,但失火時刻增加程度更高,更有利于提升失火特征信號的區分度。以每時刻所在工作循環內相對離散差(relative discrete deviation,RDD)最大信號齒區域時間,作為當前時刻失火敏感區域信號組。對于第i時刻第j個信號齒組,其相對離散差RDDj(i)為:

(3)

式中:max(tGroup_j(i～i-3))、min(tGroup_j(i～i-3))與avg(tGroup_j(i～i-3))表示Group_j在第i-3～i4次燃燒中的最大值、最小值以及平均值,μs;abs()表示求絕對值運算。

在完成各信號齒組RDD計算后,選擇最大值所在的信號齒組j的時間tGroup_j(i)作為時間單元替代值,對于第i時刻,替代時間單元ts_Group(i)為:

ts_Group(i)=ts_Group_j(i)=Group_Num·tGroup_j(i)

(4)

式中Group_Num為信號齒區域分組數量。在新算法策略中,對于發動機轉速超過2 000 r/min的工況,此時工作區間絕對時間縮短,劃分為3組信號齒區域,其他低轉速工況為5組信號齒區域。

2.1.2 失火特征信號計算

失火特征信號以式(4)得到的替代時間單元進行計算,同時不再使用式(2)中的計算單元修正值corr,而是使用每時刻所在工作循環多個ts_Group進行加權運算,以此提高失火特征信號輸出的實時性。對于第i時刻的失火特征信號MD_Rec(i),相應的計算過程為:

dts_a=ts_Group(i)-ts_Group(i-1)

(5)

dts_b=ts_Group(i)-ts_Group(i-2)

(6)

dts_c=ts_Group(i)-ts_Group(i-3)

(7)

dts_d=ts_Group(i-1)-ts_Group(i-2)

(8)

dts_e=ts_Group(i-1)-ts_Group(i-3)

(9)

dts_f=ts_Group(i-2)-ts_Group(i-3)

(10)

temp_ts_a=1.0dts_a+0.6dts_b+0.4dts_c

(11)

temp_ts_b=0.5dts_d+0.3dts_e+0.2dts_f

(12)

(13)

式中:dts_a～dts_f為時間單元變化量,μs;temp_ts_a與temp_ts_b分別為時間單元變化量正向與負向貢獻加權值,μs。根據式(5)～(12)計算得到的MD_Rec信號可以實現當前時刻內失火特征的分析,圖7為發動機2 400@80%工況隨機失火模式新算法MD_Rec信號實時性對比。

如圖7所示,第7.14 s發生隨機失火,原策略需要經過8次燃燒,在第7.25 s時計算失火特征信號;新策略在失火發生時刻即可完成特征信號計算,并且數值達到426 1/s2,而原策略為150 1/s2;在非失火狀態,MD_Rec值差異并不明顯,由此可見新策略在提高失火特征信號計算實時性的同時,對于信號區分度也有了明顯改善。

2.1.3 特征信號分缸濾波

由表1可知,對于成對連續失火模式,轉速波動較低,這意味著失火特征信號幅值和區分度也會下降。為解決這一問題,對失火特征信號采用分缸低通濾波算法,在第i時刻工作氣缸序號為cyc(j),失火特征信號為MD_Rec(i),相應的分缸濾波計算過程為:

dMD_Rec(i)=MD_Rec(i)-MD_Rec(i-3)

(14)

filt_in_MD_Rec(i)=max(MD_Rec(i),dMD_Rec(i-3))

(15)

dtemp_filt=filt_in_MD_Rec(i)-temp_filtcyc(j)

(16)

temp_filtcyc(j)=temp_filtcyc(j)+filt_c·dtemp_filt

(17)

filt_MD_Rec(i)=temp_filtcyc(j)

(18)

式中:dMD_Rec為間隔2次燃燒間MD_Rec信號變化值,1/s2;filt_in_MD_Rec(i)為低通濾波輸入值,取dMD_Rec與MD_Rec最大值,1/s2;dtemp_filt為濾波計算增量,1/s2;temp_filtcyc(j)為工作氣缸序號cyc(j)的低通濾波值,1/s2;filt_c為低通濾波系數;filt_MD_Rec(i)為第i時刻失火特征信號低通濾波輸出值,1/s2。圖8為發動機1 900@20%、3 000@20%工況單缸與成對連續失火模式失火特征信號與分缸濾波值對比。

圖8 連續失火模式特征信號分缸濾波對比Fig.8 Separate cylinder filtering comparison of characteristic signals in continuous misfire mode

如圖8(a)、(b)所示,1號缸處于單缸連續失火模式,在1 900 r/min下MD_Rec信號為86.1 1/s2,濾波后filt_MD_Rec信號為107.6 1/s2,提升比例為25%;對于3 000 r/min,MD_Rec信號濾波前后正向幅值分別為94.3與122.6 1/s2,提升比例為30%。圖8(c)、(d)為0、2號缸處于成對連續失火模式狀態,1 900 r/min與3 000 r/min轉速下MD_Rec信號分別為62.7與64.1 1/s2,濾波后filt_MD_Rec信號分別增加至122.5與127.3 1/s2,提升比例達到95%與99%,明顯提高了連續失火模式的診斷效果。

2.2 自適應閾值策略

2.2.1 基礎閾值計算

原策略中失火診斷閾值需要根據不同轉速與負荷工況單獨設定,基于圖3所示的MD_Rec信號轉速負荷變化規律,可以在某種程度上實現對該工況下MD_Rec信號的預測,以此構成自適應閾值計算的基礎。基礎閾值的算法分為失火特征信號最大值與基礎閾值修正2項計算過程。失火特征信號最大值計算為:

(19)

temp_Eng_Spd=Eng_Spdmax-Eng_Spdoff

(20)

(21)

(22)

式中:Eng_Spdmax為發動機最高轉速,r/min;temp_ts_max_a為Eng_Spdmax轉速下的時間單元,μs;Eng_Spdoff為發動機在最高轉速、最大負荷發生隨機失火轉速降低值,r/min,降低后的轉速為temp_Eng_Spd;temp_ts_max_b為temp_Eng_Spd轉速下的時間單元,μs;MD_Rec_max為失火特征信號最大值,1/s2。其中Eng_Spdmax與Eng_Spdoff可根據具體試驗進行標定。

基礎閾值的修正包括轉速修正與負荷修正2部分,對于第i時刻轉速為Eng_Spd(i)、負荷為Eng_Ld(i)的工況,失火診斷基礎閾值的計算過程為:

(23)

(24)

temp_Thr=temp_Thrn·temp_Thrl

(25)

MD_Thrbas(i)=Thr_fbas·MD_Rec_max·temp_Thr

(26)

式中:temp_Thrn與temp_Thrl分別為基礎閾值轉速、負荷分配比例,數值范圍(0,1];MD_Thr_fn與MD_Thr_fl分別為基礎閾值轉速、負荷影響系數,可根據具體試驗標定;MD_Thrbas(i)為第i時刻對應工況下MD_Rec信號基礎閾值,1/s2;Thr_fbas為基礎閾值修正系數,可根據具體試驗標定。表2為不同工況下隨機失火模式新策略下失火特征信號與基礎閾值對比。

表2 失火特征信號與基礎閾值對比Table 2 Comparison of misfire characteristic signal with basic threshold

如表2所示,不同工況下失火特征信號與對應基礎閾值比例在60%～80%,同時基礎閾值輸出不再需要對各工況進行大量map標定,僅需完成Eng_Spdmax、Eng_Spdoff、MD_Thr_fn、MD_Thr_fl以及Thr_fbas等5項參數標定后即可得到合理的閾值計算結果。

2.2.2 動態閾值算法

由圖4可知,高速小負荷工況失火特征信號區分度下降,采用固定閾值將會影響檢測效果,因此需要在診斷過程中根據失火特征信號的實際表現對閾值進行實時修正,在不出現誤診斷失火的前提下盡可能覆蓋更多的失火特征信號。對于第i時刻基礎閾值為MD_Thrbas(i),其閾值動態修正的計算過程為:

(27)

MD_Thrmodify(i)=MD_Thrbas(i)-MD_Throff(i)

(28)

(29)

式中:MD_Throff、MD_Thrmodify及MD_Thract分別為診斷閾值補償、修正及實際值,1/s2。同時,閾值修正計算還需要在當前時刻MD_Rec信號小于1.2·MD_Thrbas時才會激活,圖9為發動機5 000@10%工況隨機失火模式動態閾值修正表現。

圖9 隨機失火模式動態閾值動態修正表現Fig.9 Dynamic threshold correction in random misfire mode

如圖9(a)所示,第1次隨機失火分別發生在第6.46 s,MD_Rec信號為48.6 1/s2,MD_Thrbas為43.5 1/s2,在經過閾值修正后,實際閾值MD_Thract為31.4 1/s2,為對應時刻MD_Rec信號65%,提高了該時刻失火事件的檢測效果;圖9(b)顯示第2次隨機失火發生在第6.94 s,MD_Rec信號為56.3 1/s2,大于此時刻基礎閾值1.2倍,不需要對實際閾值進行修正。

基礎閾值修正算法主要對應于隨機失火模式的診斷,而對于連續失火模式,由于使用失火特征分缸濾波信號進行表征,因此相關的失火檢測將依據filt_MD_Rec信號進行。對于第i時刻基礎閾值為MD_Thrbas(i),對應的連續失火閾值計算及動態修正為:

filt_MD_Thrbas(i)=0.8·MD_Thrbas(i)

(30)

filt_MD_Throff(i)=min(filt_MD_Rec(i～i-3))

(31)

filt_MD_Thract(i)=filt_MD_Thrbas(i)+filt_MD_Throff(i)

(32)

式中:filt_MD_Thrbas(i)與filt_MD_Thract(i)分別為第i時刻filt_MD_Rec信號基礎閾值與實際閾值,1/s2;min(filt_MD_Rec(i～i-3))為第i、i-1、i-2及i-3時刻對應filt_MD_Rec最小值,1/s2。圖10為發動機1 900@20%工況單缸連續失火模式動態閾值修正效果。

圖10 單缸連續失火模式動態閾值修正效果Fig.10 Dynamic threshold correction effect in single cylinder continuous misfire mode

如圖10所示,失火發生前診斷閾值filt_MD_Thract為70.3 1/s2,隨著連續失火不斷發生,filt_MD_Rec正向幅值增加至80.4 1/s2,隨著信號負向幅值不斷增加診斷閾值逐漸降低至41.2 1/s2,由此提高了連續失火的診斷效果。

2.3 診斷策略功能架構

閾值自適應失火診斷功能通過軟件應用層實現,同時掛載至ECU同步時序任務序列,并由圖1所示的氣缸點火順序信號上升沿進行觸發。圖11為自適應閾值失火診斷策略整體架構。

圖11 自適應閾值失火診斷策略整體架構Fig.11 Adaptive threshold misfire diagnosis strategy architecture

如圖11所示,信號輸入模塊將相關數據信息(包括點火順序觸發信號、曲軸位置傳感器信號齒時間、發動機轉速及負荷信號等)分別發送至失火特征信號計算與自適應閾值計算2項子功能組,在完成相關信號的計算傳遞后,最終在失火事件診斷模塊完成最終的失火結果判定。邏輯過程的具體實現通過參照前述的算法計算流程建模完成,并在每經過一次氣缸工作區間后對各項信號進行更新。

2.3.1 失火特征信號計算功能

失火特征信號計算功能組包括失火敏感區域選擇、失火特征信號計算及特征信號分缸濾波3個子功能模塊。圖12為失火特征信號計算功能邏輯結構及其數據流向。

圖12 失火特征信號計算功能架構Fig.12 Misfire characteristic signal calculation function architecture

如圖12所示,該功能主要實現了由信號齒組時間tGroup_j向失火特征信號MD_Rec、filt_MD_Rec的計算傳遞,對應數據流過程為:失火敏感區域選擇模塊根據信號齒時間表現計算失火敏感齒時間區域,并將其替代時間單元,輸出ts_Group信號;基礎信號計算模塊根據輸入的時間單元信號計算MD_Rec信號,該信號主要作為隨機失火診斷特征信號;特征信號分缸濾波模塊通過對MD_Rec信號進行計算處理得到filt_MD_Rec信號,該信號主要作為連續失火診斷特征信號;同時MD_Rec與filt_MD_Rec信號將作為輸出量繼續向下游模塊傳遞。

2.3.2 自適應閾值計算功能

自適應閾值計算功能組包括失火基礎閾值計算、隨機失火閾值以及連續失火閾值動態修正3個模塊。圖13為自適應閾值計算功能邏輯結構及其數據流向。

圖13 自適應閾值計算子功能架構Fig.13 Adaptive threshold computing subfunction architecture

如圖13所示,該子功能主要根據發動機轉速、負荷狀態以及當前失火特征信號完成對應工況診斷閾值的自適應計算,對應數據流過程為:失火基礎閾值計算模塊根據邊界輸入條件以及當前發動機工況狀態計算失火診斷基礎閾值,輸出MD_Thrbas信號;隨機失火閾值修正模塊以MD_Thrbas信號為基礎,根據時間單元偏差進行補償修正,輸出MD_Thract信號;連續失火閾值修正模塊以filt_MD_Rec信號為基礎,根據失火特征信號分缸濾波值進行補償修正,輸出filt_MD_Thract信號;同時MD_Thract與filt_MD_Thract信號將作為輸出量繼續向下游模塊傳遞。

失火事件診斷模塊依據上游模塊傳遞的失火特征信號及閾值修正信號進行失火事件的判斷,判定依據為MD_Rec≥MD_Thract或filt_MD_Rec≥filt_MD_Thract,并根據診斷結果輸出對應的失火標志位,當該信號為“高”時,表示其所處相位的氣缸發生失火,由此完成了完成了失火診斷結果的最終輸出。

3 診斷功能試驗驗證

診斷功能驗證基于第1.1節所述車輛進行,試驗方式采用轉轂實車駕駛,并使用軟件斷油方式模擬發動機隨機失火、單缸連續失火、成對連續失火以及非成對連續失火4種失火模式,分別從閾值自適應性、診斷實時性以及適應性3方面進行驗證。表3為試驗驗證項目及其對應工況,其中車速值對應變速箱3擋。

表3 驗證項目及對應工況Table 3 Verification items and corresponding operation points

3.1 閾值自適應驗證

閾值自適應過程要求在標定完成第2.2節所述的5項參數條件下,診斷閾值能夠跟隨發動機工況變化實時調整,并根據失火特征信號的具體表現進行實時修正。驗證試驗主要針對高、低速小負荷不同失火模式,圖14為發動機轉速1 400 r/min與5 500 r/min、10%負荷不同失火模式診斷閾值自適應表現。

圖14 不同失火模式閾值自適應表現Fig.14 Adaptive performance of threshold values in different misfire modes

如圖14(a)、(b)所示,相同負荷下隨機失火特征信號MD_Rec隨轉速變化不大,診斷閾值MD_Thract信號由39.1增加至44.8 1/s2;當失火發生時,MD_Thract信號分別修正為29.6與35.1 1/s2,對應MD_Rec信號比例為80.6%和88.4%;5 500 r/min非失火狀態特征信號值為18.1 1/s2,小于50%診斷閾值,這說明閾值自適應算法在不增加誤診斷失火概率的條件下提升了高轉速小負荷工況隨機失火診斷效果。

如圖14(c)、(d)所示,相同負荷下單缸連續失火特征信號filt_MD_Rec由27.5增加至32.4 1/s2,對于1 400 r/min轉速,修正前診斷閾值filt_MD_Thract為29.6 1/s2,經過2次修正計算后降低至21.2 1/s2,能夠實現對單缸連續失火的正確診斷;對于5 500 r/min轉速,filt_MD_Thract信號由修正前27.3降低為14.2 1/s2,為對應filt_MD_Rec信號的43.8%,明顯提高了高轉速單缸連續失火的診斷效果。

3.2 診斷實時性驗證

診斷實時性要求實現對當前時刻發生的所有失火模式事件完成診斷,包括國六法規未做診斷要求的非對稱失火模式。驗證試驗主要針對中速中負荷不同失火模式,圖15為發動機2 400@40%工況不同失火模式診斷閾值自適應表現。

圖15 不同失火模式閾值自適應表現(2 400@40%工況)Fig.15 Adaptive performance of threshold values in different misfire modes (2 400@40%)

如圖15(a)所示,第14.1 s發生一次隨機失火,失火發生時轉速由2 387 r/min下降為2 348 r/min,MD_Rec信號由-1.9 1/s2升高至235.5 1/s2,對應診斷閾值為165.2 1/s2,對應時刻的失火標志位為“高”,滿足診斷結果實時輸出要求。

圖15(b)、(c)、(d)為3種連續失火模式,失火發生時轉速分別下降19 r/min、10 r/min以及20&40 r/min(非對稱連續失火2次失火轉速下降程度不同),filt_MD_Rec-filt_MD_Thract信號分別為188.6～62.9 1/s2、256.8～17.3 1/s2及42.2&174.4～16.2 1/s2,信號與閾值比例良好,對于所有的連續失火模式均能實現診斷結果實時輸出,與原策略相比診斷實時性提高89%。

3.3 診斷適應性驗證

診斷適應性要求在全工況范圍對不同失火模式具有良好的診斷效果。驗證試驗主要針對駐車怠速—隨機失火、1 400@60%—單缸連續失火、3 700@20%—成對連續失火、5 500@80%—非成對連續失火。圖16為發動機不同工況與失火模式診斷適應性表現。

圖16 不同工況與失火模式診斷適應性表現Fig.16 Diagnostic adaptability in different operation points and misfire modes

根據圖16所示不同工況與失火模式的診斷情況,對應的相關信號表現如表4所示。

表4 不同工況失火模式信號表現Table 4 Signal performance of misfire mode in different operation points

由表4可見,對于不同工況下的多種失火模式,失火特征信號區分度明顯,同時診斷閾值可根據車輛當前不同行駛、工況狀態以及失火特征信號表現實現自適應調整,在減少標定工作的同時有利于降低車輛散差影響。表5為原策略與新策略在不同診斷功能評價維度方面的效果對比。

表5 原策略與新策略診斷效果對比Table 5 Diagnostic effect comparison between the original strategy and the new strategy

4 結論

1)原策略所采用的曲軸角加速度算法在高速小負荷工況失火特征信號區分度方面存在局限,當在該工況發生失火時,失火特征信號不足以完全區分失火缸與未失火缸。新策略基于曲軸位置傳感器信號齒分組方式將氣缸工作區間劃分為多個時間區域,并通過相對散差算法進行失火敏感區域實時選擇,替代原策略時間單元信號,從而提高了失火發生時工作氣缸時間單元的正向幅值,并對失火特征信號的區分度提升提供計算基礎。

2)原策略需要對失火特征信號進行動態修正計算,由此造成失火真實發生與結果輸出時刻存在8個燃燒周期延遲。新策略以失火敏感區域替代后的時間單元為基礎,對當前工作循環各個氣缸間的時間單元變化值進行加權運算,不再需要原策略的動態修正過程,從而實現了失火特征信號的實時輸出。實車驗證試驗結果表明,多種工況下失火特征信號診斷實時性提升89%,同時基于分缸濾波算法使得不同工況連續失火模式的失火缸特征信號正向幅值增加25%以上,明顯提高了連續失火模式的診斷效果。

3)原策略在失火診斷閾值標定方面,需要根據車輛行駛狀態以及不同工況設置多項map,且標定后的閾值無法變化調整,對于車輛量產后的散差問題無法做到自適應調整。新策略基于發動機轉速、負荷邊界定義失火診斷基礎閾值,對于隨機失火模式進行工作氣缸時間單元變化修正,對于連續失火模式進行工作循環各氣缸分缸濾波后的失火特征信號最小值修正。改進后的閾值自適應算法僅需通過五項參數標定即可完成全工況范圍內失火診斷閾值的自適應計算,配合當前時刻失火特征信號可以實現診斷閾值的實時調整。實車驗證試驗結果表明,對于不同工況的多種失火模式,新策略均具有良好的診斷適應性,且不需要根據車輛行駛與工況狀態單獨設置診斷閾值,減少標定工作的同時降低了車輛散差影響。