基于自適應(yīng)閾值診斷的發(fā)動機(jī)失火故障實(shí)時檢測功能開發(fā)

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(xué) 動力與能源工程學(xué)院, 黑龍江 哈爾濱 150001; 3.山西柴油機(jī)工業(yè)有限責(zé)任公司高效供油系統(tǒng)研究所, 山西 大同 037036)

失火故障是發(fā)動機(jī)工作過程所出現(xiàn)的一種常見故障形式,具體表現(xiàn)為工作循環(huán)中出現(xiàn)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(fā)動機(jī)的車輛動力系統(tǒng)(包括純?nèi)加蛣恿εc混合動力),失火故障的發(fā)生將導(dǎo)致車輛排放性能的惡化,嚴(yán)重時還會損壞后處理系統(tǒng)[3-4],因此失火檢測診斷是車載診斷(on-board diagnostics,OBD)系統(tǒng)的重點(diǎn)工作內(nèi)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(guī))J.4.3.2.2要求,無論發(fā)生了何種方式的失火事件,包括隨機(jī)氣缸失火(隨機(jī)失火)、單個氣缸的連續(xù)失火(單缸連續(xù)失火)、成對氣缸的連續(xù)失火(成對連續(xù)失火)等失火模式,若失火率超出了規(guī)定的失火率,OBD系統(tǒng)應(yīng)能監(jiān)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(zhuǎn)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(zhuǎn)角信號進(jìn)行變換處理,進(jìn)而得到特征信息進(jìn)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)[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(shí)時性廣泛應(yīng)用于當(dāng)前車用級別應(yīng)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(dāng)前工作氣缸發(fā)生的失火事件進(jìn)行實(shí)時結(jié)果輸出,同時在高速小負(fù)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(biāo)定,工作量大且受車輛散差影響適應(yīng)性不足。

綜上所述,針對當(dāng)前失火診斷策略的局限性,需要提出一種優(yōu)化診斷算法,在不增加計算量與硬件資源的基礎(chǔ)上,提高診斷檢測效果與輸出結(jié)果實(shí)時性,并配合自適應(yīng)閾值計算功能,大量減少相關(guān)標(biāo)定工作并降低車輛散差影響。

1 失火診斷功能基礎(chǔ)

1.1 失火類型及表現(xiàn)

失火發(fā)生時的明顯特征表現(xiàn)為失火缸相位區(qū)間轉(zhuǎn)速下降,而在其后的非失火缸相位區(qū)間轉(zhuǎn)速上升,同時不同失火模式對應(yīng)的轉(zhuǎn)速波動也會不同。圖1為發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速1 900 r/min、負(fù)荷20%工況(后續(xù)記作1 900@20%)隨機(jī)失火、單缸及成對連續(xù)失火模式下發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速變化表現(xiàn)。所有試驗(yàn)數(shù)據(jù)的測量與分析基于一款搭載某型1.5 T GDI四缸發(fā)動機(jī)的運(yùn)動型多用途車輛(sport utility vehicle,SUV)并以“階梯”形式表達(dá)——即處于同一氣缸工作區(qū)間的數(shù)據(jù)一致,氣缸工作區(qū)間定義為壓縮上止點(diǎn)前90 ℃A(℃A表示曲軸轉(zhuǎn)角)與后90 ℃A共計180 ℃A的區(qū)域。發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)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(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速變化Fig.1 Engine speed changes in different misfire modes

氣缸點(diǎn)火順序?yàn)?、1、2、3,對應(yīng)物理缸序號為1、3、4、2。由于ECU軟件中以氣缸點(diǎn)火順序表示物理氣缸序號,因此失火數(shù)據(jù)分析與對應(yīng)算法設(shè)計均使用氣缸點(diǎn)火順序表示。表1為圖1工況下不同失火模式相應(yīng)的失火特征及轉(zhuǎn)速波動表現(xiàn),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(fā)生時會有不同程度的轉(zhuǎn)速波動,但僅依靠轉(zhuǎn)速信號的變化表現(xiàn)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(shí)現(xiàn)精確判別,因此需要將發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速轉(zhuǎn)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(dāng)前的軟件策略廣泛使用曲軸角加速度分析進(jìn)行失火特征信號計算,該方法的計算時間單元為曲軸轉(zhuǎn)過180 ℃A所用絕對時間,表達(dá)為:

(1)

式中:ts為計算時間單元,μs;n為發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速,r/min。以ts為計算單元,曲軸角加速度可表達(dá)為發(fā)動機(jī)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(fā)動機(jī)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(dāng)?shù)趇時刻對應(yīng)氣缸發(fā)生失火時,該氣缸的ts(i)增加,經(jīng)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(shè)定相應(yīng)的失火檢測閾值(misfire detection threshold,MD_Thr),當(dāng)MD_Rec(i)>MD_Thr時系統(tǒng)檢測到失火事件。圖2為發(fā)動機(jī)1 900@20%工況隨機(jī)氣缸失火檢測過程。

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

如圖2所示,失火標(biāo)志位信號為布爾量,信號為“高”表示檢測到失火。圖2中,經(jīng)過失火特征信號計算后,發(fā)生失火的氣缸MD_Rec信號將明顯高于非失火氣缸,并由此實(shí)現(xiàn)失火檢測與失火缸判別。同時MD_Rec信號隨發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速與負(fù)荷變化也表現(xiàn)出一定的規(guī)律,圖3為不同轉(zhuǎn)速、負(fù)荷下,隨機(jī)失火模式失火特征信號變化規(guī)律。

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

如圖3所示,隨發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速與負(fù)荷變化,失火特征信號表現(xiàn)為:在同等負(fù)荷下,MD_Rec信號值隨著轉(zhuǎn)速上升略微增加;相同轉(zhuǎn)速下,MD_Rec信號值隨著負(fù)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(chǔ),由式(1)可知,隨著轉(zhuǎn)速n的增加,ts呈下降趨勢;負(fù)荷的降低使得失火發(fā)生時轉(zhuǎn)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(zhuǎn)速、小負(fù)荷工況區(qū)分度不高。圖4為發(fā)動機(jī)5 000@10%工況,隨機(jī)失火模式特征信號MD_Rec表現(xiàn)。

圖4 失火特征信號表現(xiàn)(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(shí)失火模式的標(biāo)志位,當(dāng)該信號為“高”時,表示觸發(fā)所處相位的氣缸發(fā)生失火事件。在5000@10%工況隨機(jī)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(dá)到7.6 1/s2,區(qū)分度差異不明顯導(dǎo)致診斷閾值設(shè)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(jìn)行濾波,這意味著第i時刻發(fā)生的失火事件,需要再經(jīng)過多次燃燒修正后才能進(jìn)行MD_Rec信號的計算,并由此導(dǎo)致了失火診斷結(jié)果輸出的滯后性(圖4所示的失火模擬信號在軟件中也進(jìn)行了延遲處理并與失火特征信號相位對應(yīng))。圖5為發(fā)動轉(zhuǎn)速2 400@80%負(fù)荷工況,隨機(jī)失火模式轉(zhuǎn)速與MD_Rec信號對比。

圖5 隨機(jī)失火模式轉(zhuǎn)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(zhuǎn)速為2 403 r/min,11.62 s時發(fā)生真實(shí)失火,轉(zhuǎn)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(fā)生在第i時刻的失火事件,需要在i+9時刻才能進(jìn)行診斷,由此對失火診斷結(jié)果輸出的實(shí)時性帶來負(fù)面影響。

另外,圖2所示的失火檢測閾值MD_Thr需要在不同轉(zhuǎn)速與負(fù)荷工況下進(jìn)行分別設(shè)置;由表1可知隨機(jī)失火轉(zhuǎn)速波動明顯高于連續(xù)失火,因此還需要分別設(shè)置診斷閾值;車輛怠速與行車狀態(tài)corr(i)的修正不同,因此閾值的設(shè)置需針對這2種狀態(tài)進(jìn)行區(qū)分;同時,閾值的設(shè)置主要針對標(biāo)定車輛進(jìn)行,實(shí)際使用時調(diào)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(xiàn)覆蓋性不足的問題。

2 閾值自適應(yīng)功能策略開發(fā)

當(dāng)前的失火診斷策略算法(以下簡稱原策略),在高速小負(fù)荷工況檢測效果、診斷結(jié)果輸出及閾值標(biāo)定等方面表現(xiàn)出一定的局限性,因此提出一種新的實(shí)時診斷算法,依然以時間單元ts為計算基礎(chǔ),并從失火特征信號計算及閾值自適應(yīng)調(diào)整2方面對原策略進(jìn)行改進(jìn)。

2.1 失火特征信號算法

2.1.1 失火敏感區(qū)域分析

目標(biāo)車輛曲軸信號齒盤為60-2齒,180 ℃A對應(yīng)30個信號齒,文獻(xiàn)[16] 通過對比曲軸轉(zhuǎn)過30 ℃A的時間進(jìn)行失火特征分析,參考這一思想,可以將180 ℃A工作區(qū)間劃分為若干個信號齒區(qū)域,當(dāng)失火發(fā)生時,信號齒區(qū)域?qū)?yīng)的時間將產(chǎn)生差別,而其中時間最長的信號齒區(qū)域?qū)⒍x為失火最敏感區(qū)域。圖6為駐車怠速工況下,以5組信號齒區(qū)域(6個信號齒為一組)劃分工作區(qū)間隨機(jī)失火模式表現(xiàn)。

圖6 信號齒區(qū)域隨機(jī)失火特征表現(xiàn)(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(qū)域,每個區(qū)域?yàn)?6 ℃A,分別對應(yīng)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(fā)生一次隨機(jī)失火,轉(zhuǎn)速由720 r/min下降至656 r/min,此時各信號齒區(qū)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(fā)生失火的i-1時刻(第3.6 s),各信號齒區(qū)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(qū)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(qū)分度。以每時刻所在工作循環(huán)內(nèi)相對離散差(relative discrete deviation,RDD)最大信號齒區(qū)域時間,作為當(dāng)前時刻失火敏感區(qū)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(yùn)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(qū)域分組數(shù)量。在新算法策略中,對于發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速超過2 000 r/min的工況,此時工作區(qū)間絕對時間縮短,劃分為3組信號齒區(qū)域,其他低轉(zhuǎn)速工況為5組信號齒區(qū)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(jìn)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(huán)多個ts_Group進(jìn)行加權(quán)運(yùn)算,以此提高失火特征信號輸出的實(shí)時性。對于第i時刻的失火特征信號MD_Rec(i),相應(yīng)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(fù)向貢獻(xiàn)加權(quán)值,μs。根據(jù)式(5)～(12)計算得到的MD_Rec信號可以實(shí)現(xiàn)當(dāng)前時刻內(nèi)失火特征的分析,圖7為發(fā)動機(jī)2 400@80%工況隨機(jī)失火模式新算法MD_Rec信號實(shí)時性對比。

如圖7所示,第7.14 s發(fā)生隨機(jī)失火,原策略需要經(jīng)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(fā)生時刻即可完成特征信號計算,并且數(shù)值達(dá)到426 1/s2,而原策略為150 1/s2;在非失火狀態(tài),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(shí)時性的同時,對于信號區(qū)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(xù)失火模式,轉(zhuǎn)速波動較低,這意味著失火特征信號幅值和區(qū)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(yīng)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(shù);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(fā)動機(jī)1 900@20%、3 000@20%工況單缸與成對連續(xù)失火模式失火特征信號與分缸濾波值對比。

圖8 連續(xù)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(xù)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(xù)失火模式狀態(tài),1 900 r/min與3 000 r/min轉(zhuǎn)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(dá)到95%與99%,明顯提高了連續(xù)失火模式的診斷效果。

2.2 自適應(yīng)閾值策略

2.2.1 基礎(chǔ)閾值計算

原策略中失火診斷閾值需要根據(jù)不同轉(zhuǎn)速與負(fù)荷工況單獨(dú)設(shè)定,基于圖3所示的MD_Rec信號轉(zhuǎn)速負(fù)荷變化規(guī)律,可以在某種程度上實(shí)現(xiàn)對該工況下MD_Rec信號的預(yù)測,以此構(gòu)成自適應(yīng)閾值計算的基礎(chǔ)。基礎(chǔ)閾值的算法分為失火特征信號最大值與基礎(chǔ)閾值修正2項(xiàng)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(fā)動機(jī)最高轉(zhuǎn)速,r/min;temp_ts_max_a為Eng_Spdmax轉(zhuǎn)速下的時間單元,μs;Eng_Spdoff為發(fā)動機(jī)在最高轉(zhuǎn)速、最大負(fù)荷發(fā)生隨機(jī)失火轉(zhuǎn)速降低值,r/min,降低后的轉(zhuǎn)速為temp_Eng_Spd;temp_ts_max_b為temp_Eng_Spd轉(zhuǎn)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(jù)具體試驗(yàn)進(jìn)行標(biāo)定。

基礎(chǔ)閾值的修正包括轉(zhuǎn)速修正與負(fù)荷修正2部分,對于第i時刻轉(zhuǎn)速為Eng_Spd(i)、負(fù)荷為Eng_Ld(i)的工況,失火診斷基礎(chǔ)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(chǔ)閾值轉(zhuǎn)速、負(fù)荷分配比例,數(shù)值范圍(0,1];MD_Thr_fn與MD_Thr_fl分別為基礎(chǔ)閾值轉(zhuǎn)速、負(fù)荷影響系數(shù),可根據(jù)具體試驗(yàn)標(biāo)定;MD_Thrbas(i)為第i時刻對應(yīng)工況下MD_Rec信號基礎(chǔ)閾值,1/s2;Thr_fbas為基礎(chǔ)閾值修正系數(shù),可根據(jù)具體試驗(yàn)標(biāo)定。表2為不同工況下隨機(jī)失火模式新策略下失火特征信號與基礎(chǔ)閾值對比。

表2 失火特征信號與基礎(chǔ)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(yīng)基礎(chǔ)閾值比例在60%～80%,同時基礎(chǔ)閾值輸出不再需要對各工況進(jìn)行大量map標(biāo)定,僅需完成Eng_Spdmax、Eng_Spdoff、MD_Thr_fn、MD_Thr_fl以及Thr_fbas等5項(xiàng)參數(shù)標(biāo)定后即可得到合理的閾值計算結(jié)果。

2.2.2 動態(tài)閾值算法

由圖4可知,高速小負(fù)荷工況失火特征信號區(qū)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(jù)失火特征信號的實(shí)際表現(xiàn)對閾值進(jìn)行實(shí)時修正,在不出現(xiàn)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(chǔ)閾值為MD_Thrbas(i),其閾值動態(tài)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(bǔ)償、修正及實(shí)際值,1/s2。同時,閾值修正計算還需要在當(dāng)前時刻MD_Rec信號小于1.2·MD_Thrbas時才會激活,圖9為發(fā)動機(jī)5 000@10%工況隨機(jī)失火模式動態(tài)閾值修正表現(xiàn)。

圖9 隨機(jī)失火模式動態(tài)閾值動態(tài)修正表現(xiàn)Fig.9 Dynamic threshold correction in random misfire mode

如圖9(a)所示,第1次隨機(jī)失火分別發(fā)生在第6.46 s,MD_Rec信號為48.6 1/s2,MD_Thrbas為43.5 1/s2,在經(jīng)過閾值修正后,實(shí)際閾值MD_Thract為31.4 1/s2,為對應(yīng)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(jī)失火發(fā)生在第6.94 s,MD_Rec信號為56.3 1/s2,大于此時刻基礎(chǔ)閾值1.2倍,不需要對實(shí)際閾值進(jìn)行修正。

基礎(chǔ)閾值修正算法主要對應(yīng)于隨機(jī)失火模式的診斷,而對于連續(xù)失火模式,由于使用失火特征分缸濾波信號進(jìn)行表征,因此相關(guān)的失火檢測將依據(jù)filt_MD_Rec信號進(jìn)行。對于第i時刻基礎(chǔ)閾值為MD_Thrbas(i),對應(yīng)的連續(xù)失火閾值計算及動態(tài)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(chǔ)閾值與實(shí)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(yīng)filt_MD_Rec最小值,1/s2。圖10為發(fā)動機(jī)1 900@20%工況單缸連續(xù)失火模式動態(tài)閾值修正效果。

圖10 單缸連續(xù)失火模式動態(tài)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(fā)生前診斷閾值filt_MD_Thract為70.3 1/s2,隨著連續(xù)失火不斷發(fā)生,filt_MD_Rec正向幅值增加至80.4 1/s2,隨著信號負(fù)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(xù)失火的診斷效果。

2.3 診斷策略功能架構(gòu)

閾值自適應(yīng)失火診斷功能通過軟件應(yīng)用層實(shí)現(xiàn),同時掛載至ECU同步時序任務(wù)序列,并由圖1所示的氣缸點(diǎn)火順序信號上升沿進(jìn)行觸發(fā)。圖11為自適應(yīng)閾值失火診斷策略整體架構(gòu)。

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

如圖11所示,信號輸入模塊將相關(guān)數(shù)據(jù)信息(包括點(diǎn)火順序觸發(fā)信號、曲軸位置傳感器信號齒時間、發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速及負(fù)荷信號等)分別發(fā)送至失火特征信號計算與自適應(yīng)閾值計算2項(xiàng)子功能組,在完成相關(guān)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(jié)果判定。邏輯過程的具體實(shí)現(xiàn)通過參照前述的算法計算流程建模完成,并在每經(jīng)過一次氣缸工作區(qū)間后對各項(xiàng)信號進(jìn)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(qū)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(jié)構(gòu)及其數(shù)據(jù)流向。

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

如圖12所示,該功能主要實(shí)現(xiàn)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(yīng)數(shù)據(jù)流過程為:失火敏感區(qū)域選擇模塊根據(jù)信號齒時間表現(xiàn)計算失火敏感齒時間區(qū)域,并將其替代時間單元,輸出ts_Group信號;基礎(chǔ)信號計算模塊根據(jù)輸入的時間單元信號計算MD_Rec信號,該信號主要作為隨機(jī)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(jìn)行計算處理得到filt_MD_Rec信號,該信號主要作為連續(xù)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(xù)向下游模塊傳遞。

2.3.2 自適應(yīng)閾值計算功能

自適應(yīng)閾值計算功能組包括失火基礎(chǔ)閾值計算、隨機(jī)失火閾值以及連續(xù)失火閾值動態(tài)修正3個模塊。圖13為自適應(yīng)閾值計算功能邏輯結(jié)構(gòu)及其數(shù)據(jù)流向。

圖13 自適應(yīng)閾值計算子功能架構(gòu)Fig.13 Adaptive threshold computing subfunction architecture

如圖13所示,該子功能主要根據(jù)發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速、負(fù)荷狀態(tài)以及當(dāng)前失火特征信號完成對應(yīng)工況診斷閾值的自適應(yīng)計算,對應(yīng)數(shù)據(jù)流過程為:失火基礎(chǔ)閾值計算模塊根據(jù)邊界輸入條件以及當(dāng)前發(fā)動機(jī)工況狀態(tài)計算失火診斷基礎(chǔ)閾值,輸出MD_Thrbas信號;隨機(jī)失火閾值修正模塊以MD_Thrbas信號為基礎(chǔ),根據(jù)時間單元偏差進(jìn)行補(bǔ)償修正,輸出MD_Thract信號;連續(xù)失火閾值修正模塊以filt_MD_Rec信號為基礎(chǔ),根據(jù)失火特征信號分缸濾波值進(jìn)行補(bǔ)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(xù)向下游模塊傳遞。

失火事件診斷模塊依據(jù)上游模塊傳遞的失火特征信號及閾值修正信號進(jìn)行失火事件的判斷,判定依據(jù)為MD_Rec≥MD_Thract或filt_MD_Rec≥filt_MD_Thract,并根據(jù)診斷結(jié)果輸出對應(yīng)的失火標(biāo)志位,當(dāng)該信號為“高”時,表示其所處相位的氣缸發(fā)生失火,由此完成了完成了失火診斷結(jié)果的最終輸出。

3 診斷功能試驗(yàn)驗(yàn)證

診斷功能驗(yàn)證基于第1.1節(jié)所述車輛進(jìn)行,試驗(yàn)方式采用轉(zhuǎn)轂實(shí)車駕駛,并使用軟件斷油方式模擬發(fā)動機(jī)隨機(jī)失火、單缸連續(xù)失火、成對連續(xù)失火以及非成對連續(xù)失火4種失火模式,分別從閾值自適應(yīng)性、診斷實(shí)時性以及適應(yīng)性3方面進(jìn)行驗(yàn)證。表3為試驗(yàn)驗(yàn)證項(xiàng)目及其對應(yīng)工況,其中車速值對應(yīng)變速箱3擋。

表3 驗(yàn)證項(xiàng)目及對應(yīng)工況Table 3 Verification items and corresponding operation points

3.1 閾值自適應(yīng)驗(yàn)證

閾值自適應(yīng)過程要求在標(biāo)定完成第2.2節(jié)所述的5項(xiàng)參數(shù)條件下,診斷閾值能夠跟隨發(fā)動機(jī)工況變化實(shí)時調(diào)整,并根據(jù)失火特征信號的具體表現(xiàn)進(jìn)行實(shí)時修正。驗(yàn)證試驗(yàn)主要針對高、低速小負(fù)荷不同失火模式,圖14為發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速1 400 r/min與5 500 r/min、10%負(fù)荷不同失火模式診斷閾值自適應(yīng)表現(xiàn)。

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

如圖14(a)、(b)所示,相同負(fù)荷下隨機(jī)失火特征信號MD_Rec隨轉(zhuǎn)速變化不大,診斷閾值MD_Thract信號由39.1增加至44.8 1/s2;當(dāng)失火發(fā)生時,MD_Thract信號分別修正為29.6與35.1 1/s2,對應(yīng)MD_Rec信號比例為80.6%和88.4%;5 500 r/min非失火狀態(tài)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(yīng)算法在不增加誤診斷失火概率的條件下提升了高轉(zhuǎn)速小負(fù)荷工況隨機(jī)失火診斷效果。

如圖14(c)、(d)所示,相同負(fù)荷下單缸連續(xù)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(zhuǎn)速,修正前診斷閾值filt_MD_Thract為29.6 1/s2,經(jīng)過2次修正計算后降低至21.2 1/s2,能夠?qū)崿F(xiàn)對單缸連續(xù)失火的正確診斷;對于5 500 r/min轉(zhuǎn)速,filt_MD_Thract信號由修正前27.3降低為14.2 1/s2,為對應(yīng)filt_MD_Rec信號的43.8%,明顯提高了高轉(zhuǎn)速單缸連續(xù)失火的診斷效果。

3.2 診斷實(shí)時性驗(yàn)證

診斷實(shí)時性要求實(shí)現(xiàn)對當(dāng)前時刻發(fā)生的所有失火模式事件完成診斷,包括國六法規(guī)未做診斷要求的非對稱失火模式。驗(yàn)證試驗(yàn)主要針對中速中負(fù)荷不同失火模式,圖15為發(fā)動機(jī)2 400@40%工況不同失火模式診斷閾值自適應(yīng)表現(xiàn)。

圖15 不同失火模式閾值自適應(yīng)表現(xiàn)(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(fā)生一次隨機(jī)失火,失火發(fā)生時轉(zhuǎn)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(yīng)診斷閾值為165.2 1/s2,對應(yīng)時刻的失火標(biāo)志位為“高”,滿足診斷結(jié)果實(shí)時輸出要求。

圖15(b)、(c)、(d)為3種連續(xù)失火模式,失火發(fā)生時轉(zhuǎn)速分別下降19 r/min、10 r/min以及20&40 r/min(非對稱連續(xù)失火2次失火轉(zhuǎn)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(xù)失火模式均能實(shí)現(xiàn)診斷結(jié)果實(shí)時輸出,與原策略相比診斷實(shí)時性提高89%。

3.3 診斷適應(yīng)性驗(yàn)證

診斷適應(yīng)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(yàn)證試驗(yàn)主要針對駐車怠速—隨機(jī)失火、1 400@60%—單缸連續(xù)失火、3 700@20%—成對連續(xù)失火、5 500@80%—非成對連續(xù)失火。圖16為發(fā)動機(jī)不同工況與失火模式診斷適應(yīng)性表現(xiàn)。

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

根據(jù)圖16所示不同工況與失火模式的診斷情況,對應(yīng)的相關(guān)信號表現(xiàn)如表4所示。

表4 不同工況失火模式信號表現(xiàn)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(qū)分度明顯,同時診斷閾值可根據(jù)車輛當(dāng)前不同行駛、工況狀態(tài)以及失火特征信號表現(xiàn)實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)調(diào)整,在減少標(biāo)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(jié)論

1)原策略所采用的曲軸角加速度算法在高速小負(fù)荷工況失火特征信號區(qū)分度方面存在局限,當(dāng)在該工況發(fā)生失火時,失火特征信號不足以完全區(qū)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(qū)間劃分為多個時間區(qū)域,并通過相對散差算法進(jìn)行失火敏感區(qū)域?qū)崟r選擇,替代原策略時間單元信號,從而提高了失火發(fā)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(qū)分度提升提供計算基礎(chǔ)。

2)原策略需要對失火特征信號進(jìn)行動態(tài)修正計算,由此造成失火真實(shí)發(fā)生與結(jié)果輸出時刻存在8個燃燒周期延遲。新策略以失火敏感區(qū)域替代后的時間單元為基礎(chǔ),對當(dāng)前工作循環(huán)各個氣缸間的時間單元變化值進(jìn)行加權(quán)運(yùn)算,不再需要原策略的動態(tài)修正過程,從而實(shí)現(xiàn)了失火特征信號的實(shí)時輸出。實(shí)車驗(yàn)證試驗(yàn)結(jié)果表明,多種工況下失火特征信號診斷實(shí)時性提升89%,同時基于分缸濾波算法使得不同工況連續(xù)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(xù)失火模式的診斷效果。

3)原策略在失火診斷閾值標(biāo)定方面,需要根據(jù)車輛行駛狀態(tài)以及不同工況設(shè)置多項(xiàng)map,且標(biāo)定后的閾值無法變化調(diào)整,對于車輛量產(chǎn)后的散差問題無法做到自適應(yīng)調(diào)整。新策略基于發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速、負(fù)荷邊界定義失火診斷基礎(chǔ)閾值,對于隨機(jī)失火模式進(jìn)行工作氣缸時間單元變化修正,對于連續(xù)失火模式進(jìn)行工作循環(huán)各氣缸分缸濾波后的失火特征信號最小值修正。改進(jìn)后的閾值自適應(yīng)算法僅需通過五項(xiàng)參數(shù)標(biāo)定即可完成全工況范圍內(nèi)失火診斷閾值的自適應(yīng)計算,配合當(dāng)前時刻失火特征信號可以實(shí)現(xiàn)診斷閾值的實(shí)時調(diào)整。實(shí)車驗(yàn)證試驗(yàn)結(jié)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(yīng)性,且不需要根據(jù)車輛行駛與工況狀態(tài)單獨(dú)設(shè)置診斷閾值,減少標(biāo)定工作的同時降低了車輛散差影響。