基于遺傳算法的爆震傳感器診斷標定優(yōu)化

王靜，鐘建偉

泛亞汽車技術中心有限公司，上海 201201

0 引言

電控發(fā)動機普遍采用點火時刻閉環(huán)控制系統(tǒng)[1]，合理的點火提前角是優(yōu)化發(fā)動機性能，改善車輛駕駛性及燃油經(jīng)濟性的關鍵[2-3]。增加點火提前角，使燃燒達到爆震邊界，可使發(fā)動機轉矩最大[4]，但點火提前角過大會產(chǎn)生爆震，引發(fā)發(fā)動機敲缸、熄火以及機械部件破壞，不僅損壞發(fā)動機，還存在一定的安全隱患。最大點火提前角和爆震為相互制約的矛盾因素，為了盡可能滿足最大轉矩的需求，避免因增大點火提前角使發(fā)動機產(chǎn)生爆震，需要增加爆震傳感器[5],對爆震進行監(jiān)測和控制，當檢測到爆震后，可通過減小點火提前角，降低燃燒壓力來減弱爆震[6]。當爆震傳感器出現(xiàn)故障，不能檢測到發(fā)動機出現(xiàn)的爆震時，就無法通過調(diào)整點火提前角控制爆震，爆震傳感器的工作和診斷對于監(jiān)測、判斷發(fā)動機爆震至關重要[7]。

1 發(fā)動機爆震傳感器工作和診斷原理

1.1 工作原理

爆震傳感器種類較多，其中磁致伸縮式爆震傳感器應用最早，傳感器由磁芯、磁鐵和感應線圈組成[8];發(fā)生振動時，傳感器磁芯偏移，由于磁通量發(fā)生變化在感應線圈內(nèi)產(chǎn)生感應電動勢。磁致伸縮式爆震傳感器響應速度慢，因此目前應用較多的是高頻響應特性較好的壓電陶瓷式爆震傳感器。壓電式共振型傳感器一般安裝在發(fā)動機缸體上，爆震引發(fā)機體振動時，傳感器的陶瓷受到擠壓后產(chǎn)生電信號，壓電效應將機械振動轉化為電壓信號，由于電信號較弱，傳感器連接線通常采用屏蔽線包裹。當爆震的振動頻率與傳感器的固有頻率相同時將產(chǎn)生共振，傳感器會輸出較高強度的電壓信號至發(fā)動機電子控制單元(electronic control unit,ECU)，ECU及時修正點火時刻，減弱和消除爆震[9]。

1.2 性能診斷原理

爆震傳感器輸出爆震電壓信號到ECU控制、診斷需要通過一系列的轉換過程。傳感器的信號通過差分、低通濾波、放大、高頻A/D模塊采集，去除DC偏移后，通過低通數(shù)字濾波去除高頻信號(20 kHz以上)，再進行快速傅里葉變換，最終得到各個頻域下對應的爆震強度計算結果。爆震傳感器信號處理流程如圖1所示。

圖1 爆震傳感器信號處理流程

爆震傳感器性能故障主要是信號偏低或偏高，其中信號偏低是比較常見的故障，由傳感器安裝預緊力不足、傳感器線路斷開、傳感器內(nèi)部故障等原因造成，本文中主要研究傳感器信號偏低故障的診斷。

選取背景噪聲對應的頻域段信號[10]，判斷爆震信號是否異常，若信號低于正常信號范圍，則認為此信號異常；當異常信號占比超過一定值后，則確認故障存在，否則認為傳感器信號正常。當傳感器判定存在故障后，通過保守模式控制點火提前角，防止發(fā)動機出現(xiàn)爆震。

2 遺傳算法的應用

為提高診斷正確率，降低誤判風險，采用遺傳算法對診斷標定參數(shù)進行優(yōu)化。不同轉速下正常和異常爆震信號分布不同，診斷限值隨轉速變化而變化。在優(yōu)化過程中，可以將不同轉速對應的診斷限值分離，逐一進行優(yōu)化，得到不同轉速對應的診斷標定值。

2.1 目標函數(shù)

爆震傳感器性能診斷標定優(yōu)化是一個有約束的最優(yōu)化問題。正常狀態(tài)下傳感器單次診斷不低于限值的概率

式中：σ1為正常狀態(tài)下爆震傳感器信號的方差，μ1為正常狀態(tài)下爆震傳感器信號的平均值，x為診斷限值。

故障狀態(tài)下傳感器單次診斷低于限值的概率

式中：σ2為故障狀態(tài)下爆震傳感器信號的方差，μ2為故障狀態(tài)下爆震傳感器信號的平均值。

應用遺傳算法優(yōu)化每100萬次診斷中出現(xiàn)誤診斷次數(shù)的目標函數(shù)

J=min{E·106}，

式中：E為診斷誤報故障f1及漏報故障f2概率的加權和，E=c1f1+c2f2，其中c1、c2是對應的加權系數(shù)。

正常的傳感器在連續(xù)n次測試樣本計數(shù)中，超過m次判定為低于限值，則報故障碼，其發(fā)生的概率即為診斷誤報故障f1，計算式為：

故障的傳感器在連續(xù)n次診斷計數(shù)中，少于m次判定為低于限值，則報診斷通過，其發(fā)生的概率即為診斷漏報故障f2，計算式為：

2.2 約束條件

傳感器性能診斷要求正常狀態(tài)下p1>50%，故障狀態(tài)下p2>50%；診斷判定所需測試樣本數(shù)10

2.3 遺傳算法設計

遺傳算法的優(yōu)化模仿生物進化的過程[11]，魯棒性較好，可以求得全局優(yōu)化中的最優(yōu)解，一般用于處理非線性問題[12]。遺傳算法的優(yōu)化流程如圖2所示，包括編碼和種群生成、適應度評估、選擇、交叉和變異，最終求解得到最優(yōu)解[13-15]。

圖2 遺傳算法優(yōu)化過程

3 爆震傳感器性能診斷優(yōu)化

3.1 試驗方法

轉速為1500 r/min下的爆震強度信號如圖3所示。隨機挑選多輛工程車輛，在相同的工況下，分別采集轉速為1000、1500、2000、…、6500 r/min時正常及故障狀態(tài)下的爆震傳感器數(shù)據(jù)，針對各個轉速下的爆震強度判斷限值x、失效計數(shù)m、樣本計數(shù)n進行優(yōu)化。診斷的邏輯如下：每檢測一次增加一個樣本計數(shù)，當爆震強度低于x，則增加一個失效計數(shù)；在n次樣本計數(shù)中，大于等于m次失效計數(shù)，則判定為傳感器故障，否則判定為傳感器正常。

圖3 發(fā)動機轉速為1500 r/min時的爆震強度信號

3.2 優(yōu)化結果

采用遺傳算法，設置種群大小為20、最大迭代次數(shù)為400次、交叉概率為0.6、變異概率為0.1。優(yōu)化后每100萬次診斷的平均誤診斷(誤報或漏報)次數(shù)如圖4所示。由圖4可知，發(fā)動機轉速為1500 r/min工況下，車輛每100萬次診斷中平均誤報或漏報的次數(shù)第一次迭代結果為20.121次，經(jīng)過迭代，第400次迭代時下降到0.069次。優(yōu)化后的爆震強度判定限值為0.407，失效計數(shù)為30，樣本計數(shù)為50(工程經(jīng)驗設定的標定值：強度判定限值為0.500，失效計數(shù)為40，樣本計數(shù)為50)，計算得到每100萬次診斷車平均出現(xiàn)誤報或漏報的次數(shù)為16.047次。

圖4 優(yōu)化后每100萬次診斷的平均誤診斷次數(shù)

將優(yōu)化后的參數(shù)重新應用到發(fā)動機標定，誤診斷的概率從原來的0.053%，下降到0.001 6%，降低約97%，成功解決了爆震傳感器診斷準確性問題。

4 結語

以每100萬次診斷中出現(xiàn)誤診斷的次數(shù)為目標函數(shù)，診斷標定的爆震強度限值、樣本計數(shù)、失效計數(shù)3個關鍵參數(shù)為設計變量，使用遺傳算法找到最優(yōu)的設計方案，成功提升了爆震傳感器的診斷正確率，將誤診斷的概率降低了97%。