小波算法在發(fā)動機失火檢測中的應用研究

劉 樂 李菁元 付鐵強 邵忠瑛

（中國汽車技術研究中心天津300300）

小波算法在發(fā)動機失火檢測中的應用研究

劉 樂 李菁元 付鐵強 邵忠瑛

（中國汽車技術研究中心天津300300）

失火診斷是目前汽車上廣泛應用的OBD（在線診斷）系統中一個重要的診斷項目。失火診斷的方法有多種，用曲軸的瞬時轉速對發(fā)動機的失火故障進行檢測是應用最為廣泛的方法，但該方法在發(fā)動機的高速區(qū)診斷效果差。為此，采用小波算法對該失火檢測方法在高速區(qū)進行改進，并在一臺小型高速四沖程發(fā)動機上進行驗證。結果表明，通過小波算法的改進，該失火檢測方法在發(fā)動機的高速區(qū)能取得很好的診斷效果。

電控汽油機故障診斷失火小波算法

引言

目前，OBD（在線診斷）系統是電控發(fā)動機必須裝備的系統之一[1-3]，它不僅可以提高車輛的安全性，而且還可以對車輛的排放進行實時檢測。失火診斷是OBD系統診斷項目中一項重要的內容。

發(fā)動機失火檢測的方法有很多種，如：瞬時角加速度信號檢測失火[4]、寬帶氧傳感器信號檢測失火[5]、缸內壓力信號檢測失火[6]、火花塞電極間的離子電流信號檢測失火[7]等。在這些失火檢測方法中，瞬時角加速度信號檢測失火方法得到了廣泛應用，原因在于該方法應用簡單、算法簡捷、成本低和實時性好。但該方法也有一些不足之處，當發(fā)動機運行在高速區(qū)時，發(fā)動機慣性元件的動量矩增加，使由發(fā)動機失火造成的轉速下降值減小，減弱了失火在檢測信號中的特征，造成高速區(qū)失火檢測困難[8-10]。

為此，本文利用小波分析的降噪、分解算法對角加速度信號進行適當處理，提取出原信號中的失火特征，實現對原檢測算法的改進。

1 角加速度信號用于失火檢測的一般算法

當用角加速度信號作為發(fā)動機失火檢測的信號時，需要計算發(fā)動機的瞬時轉速，通常的做法是在發(fā)動機的飛輪端安裝一齒盤。在本實驗中，由于使用的是小型四沖程高速汽油發(fā)動機，發(fā)動機的轉速信號由發(fā)動機的磁電機輸出，一轉一個脈沖信號。在單片機中，經過一定的電路，可將該正弦波脈沖整形為方波，之后，單片機很容易計算相鄰兩個方波之間的時間間隔Ti，從而很容易計算出發(fā)動機的瞬時角加速度，算法的理論推導公式如下：

由式（1）和（2）可得：

最后得到：式中：ω為曲軸角速度；Ti，Ti+1為連續(xù)兩轉所對應的時間。

由上述理論推導公式可知，每轉的角加速度可以由相鄰兩轉經歷的時間通過式（5）計算得出。當發(fā)動機發(fā)生失火時，通常Ti+1>Ti，如果按式（5）計算的結果為負值，為了便于計算，在實際應用中以下公式來進行失火診斷[6-7]：

為了對上述的理論推導進行實踐驗證，試驗中通過自行設計的發(fā)動機控制系統控制發(fā)動機的點火信號使發(fā)動機在指定的循環(huán)失火，在控制系統中計算每一轉所用的時間，實時地傳給上位機，實現對轉速信號的實時采集。采集的節(jié)氣門開度為10%時各種轉速下失火時的轉速信號曲線和依據上述理論計算所得到的用于判斷失火的角加速度信號曲線如圖1至圖4所示。

圖12 500 r/min失火時的轉速和角加速度曲線圖

圖2 失火時的轉速和角加速度曲線圖

圖35 500 r/min失火時的轉速和角加速度曲線圖

圖4 瞬態(tài)工況失火時的轉速和角加速度曲線圖

2 高速區(qū)時小波算法對失火檢測算法的改進

小波分析中的多分辨分析可以對信號進行多個尺度上的分析，從而可以從信號中提取出不同尺度的特征。Daubechies小波是小波變換中較為常用的一種小波，它不僅是緊支集正交小波，而且還是連續(xù)的，在信號壓縮、信號降噪和奇異性檢測方面都有廣泛的應用，本文屬于奇異性檢測，因此選擇Daubechies小波做為小波變換的基小波。小波的消失矩特性在實際應用中起著重要作用，消失矩增加，小波的光滑性增大，可以增加信號壓縮的倍數，也可以使信號降噪的效果變好，但應用于奇異性檢驗時，消失矩的增加一方面會削弱信號中奇異點的醒目程度，另一方面會增加小波緊支集的長度，增加計算量，減小計算的實時性，因此，本文選擇Daubechies小波族中具有最小緊支集和消失矩的db2小波做為基小波。

本文所應用的小波分解算法為Mallat算法，一般公式為：

■式中：aj-1，k、aj，n為連續(xù)兩層的近似部分；dj-1，k為下一層的細節(jié)部分為分析濾波器系數。

針對上述小波分析的特點，本文對5 500 r/min時的角加速度信號進行多層分解，得到的小波分解結果如圖5和圖6所示。

從圖5和圖6可以看出，信號小波分解的近似部分無法檢測出失火的存在，但從信號分解的細節(jié)部分（特別是分解的第一層細節(jié)d）1可以檢測出失火。為了使失火的特征更明顯地表現出來，對d1的負值取零，然后對d1進行平方、降噪處理后的診斷曲線如圖7所示。

圖5 角加速度信號小波分解的各層近似曲線圖

圖6 角加速度信號小波分解的各層細節(jié)曲線圖

圖7 角加速度信號小波分解的第一層細節(jié)及處理結果

式中：DW是指對其中的信號用小波函數進行降噪處理；d11為經過上述處理得到的失火診斷信號。

為了對小波分解算法用于發(fā)動機失火特征信號提取的效果進行檢驗，本文設計了數字濾波器對角加速度進行濾波，之后，再對濾波后的信號進行負值取零、平方和降噪處理，將該方法和小波算法的結果進行對比，結果如圖8所示。由于用小波分解所提取的特征信號是分解后的第一層細節(jié)部分，也就是信號中的高頻部分，對其進行頻譜分析可知，該部分信號的頻率在15 Hz以上，因此，本文設計的數字濾波器為高通濾波器，其通帶截止頻率為15 Hz，阻帶截止頻率為12 Hz。

從圖7和圖8的對比中可以看出，用數字信號濾波方法處理后的信號能一定程度上提取出角加速度信號中的失火特征，但由于數字濾波器本身存在光滑作用，使其處理后的信號不能很好地保留原信號中的突變部分，削弱了信號中的失火特征。而小波算法具有更好的時頻局部化特性，因此能更好地檢測出信號的突變部分，更適用于發(fā)動機失火故障診斷。

圖8 角加速度信號數字信號濾波及其平方降噪曲線圖

3 結論

針對角加速度信號用于失火檢測時存在高速區(qū)檢測困難的問題，利用小波分析中的降噪、分解算法對原檢測信號進行特定處理，可從中提取出發(fā)動機高速失火時的特征，從而進行失火檢測。從試驗結果可以看出，即使轉速高達5 500 r/min，改進的失火檢測算法也能準確地檢測到失火的存在。

1Dongsun Kim,Taeyeon Lee,Yongmin Kim,et al.A study on reducing the computing burden of misfire detection using a donditional monitoring method[C].SAE Paper 2004-01-0722

2Dariusz Piernikarski,Jacek Hunicz.Investigation of misfire nature using optical combustion sensor in a SI automotive engine[C].SAE Paper 2000-01-0549

3F.Millo,F.Mallamo,R.Digiovanni.Improving misfire miagnostic through coupled engine/vehicle numerical simulation [C].SAE Paper 2004-01-0613

4Nicolò Cavina,Enrico Corti,Giorgio Minelli.Misfire detection based on engine speed time-frequency analysis[C]. SAE Paper 2002-01-0480

5Youngkyo Chung,Choongsik Bae,Sangmin Choi.Application of a wide range oxygen sensor for the mMisfire detection[C].SAE Paper 1999-01-1485

6梁宏偉，黃海燕，陳杰，等.發(fā)動機管理系統中OBD-Ⅱ技術研究[J].車用發(fā)動機，2002（3）：26-28

7汪映，周龍保，吳筱敏，等.離子電流法檢測發(fā)動機失火和爆震的研究[J].西安交通大學學報，2002，36（9）：895-898

8Edward A.VanDyne,Charles L.Burckmyer,Alexandre M. Wahl.Misfire detection from ionization feedback utilizing the Smart Fire Plasma ignition technology[C].SAE Paper 2001-01-1377

9Ruben Villarino,Johann F.B?hme.Misfire detection in automotive engines using structure-borne sound[C].SAE Paper 2004-01-0520|

10 Steven Richardson,Michael H.McMillian,Steven D.Woodruff. Misfire,knock and NOxmapping of a laser spark ignited single cylinder lean burn natural gas engine[C].SAE Paper 2004-01-1853

Study on Engine Misfire Detection Based on Wavelet

Liu Le,Li Jingyuan,Fu Tieqiang,Shao Zhongying
China Automotive Technology&Research Center(Tianjin,300300,China)

Misfire detection is an important part of on-board diagnostics(OBD)system which is widely used at present.There are several methods to detect misfire,and the method of misfire detection based on engine speed is the most popular one,even though it cannot detect misfire very well when engine speed is high.An improvement to the method of misfire detection based on engine speed using wavelet algorithm is presented in this paper,and it is validated on a high speed four cycle engine.The test results show that the improved method can detect misfire accurately even when the engine speed is very high.

Electronically-controlled gasoline engine,fault diagnosis,misfire,wavelet algorithm

U467.2

A

2095-8234（2016）05-0048-04

2016-08-15）

劉樂（1983-），男，博士，主要研究方向為汽車排放控制與測試技術。

付鐵強（1974-），男，高級工程師，主要研究方向為汽車排放控制技術。