基于先進傳感技術的發動機故障診斷與維修研究

摘要：發動機作為汽車的心臟，其性能穩定與否直接關系到汽車的安全和可靠性。隨著科技的不斷進步，先進傳感技術在汽車工業中得到廣泛應用，為發動機故障診斷與維修領域帶來了新的可能性。據此，基于先進傳感技術深入研究了發動機故障診斷與維修方法，以提高汽車維護效率、減少故障停車時間，并最終實現對汽車性能的優化。研究結論可為提高汽車性能和維護效率，推動汽車工業的創新和發展，以及構建更加智能、可靠的汽車系統做貢獻。

關鍵詞：先進傳感技術；發動機；故障診斷；維修研究

中圖分類號：U467 收稿日期：2023-09-25

DOI：10.19999/j.cnki.1004-0226.2024.04.025

1 先進傳感技術在汽車工業中的應用

先進傳感技術在汽車工業中的應用涵蓋了多個方面。先進傳感技術用于監測發動機的溫度、壓力、轉速等參數，以確保最佳性能和燃油效率，傳感器可以檢測廢氣中的污染物，幫助確保車輛符合排放標準。先進傳感技術與雷達、攝像頭等結合，實現自適應巡航控制，根據前方交通狀況進行速度調整，使用傳感器監測車輛周圍，提供駕駛員在盲點區域的即時警告。利用雷達、攝像頭等傳感器，實時監測車輛前方和周圍的交通狀況以避免碰撞，傳感器監測車輛在車道內的位置，提供警告或主動干預，以保持車輛在正確的車道行駛激光雷達和攝像頭用于實時地圖構建和環境感知，為自動駕駛車輛提供對周圍環境的準確認知。慣性測量單元用于測量車輛的加速度、角速度等，提供精確的導航和定位信息。輕量化監測利用傳感器監測車輛結構，幫助設計更輕量化的汽車結構，提高燃油效率，智能能源管理通過傳感技術優化發動機和電動車輛的能源利用，降低能耗和排放［1］。

2 先進傳感技術

2.1 傳感技術的特點

傳感技術是一種通過感知物理量或化學量，并將其轉換成可測量信號的技術，其主要作用是實現對環境、設備或系統狀態的監測，為實時數據采集、控制和決策提供支持。傳感技術在各個領域中都有重要的應用，如工業生產、醫療保健、環境監測、交通運輸等，通過感知和反饋信息，實現對復雜系統的智能化管理。

先進傳感技術具有高度的測量精度，能夠提供準確的數據反饋，傳感技術能夠實時感知環境或系統的變化，滿足對實時信息的需求。先進傳感技術具備較強的抗干擾能力，能在復雜環境下穩定運行，傳感技術可以針對不同的應用需求進行定制，具有較強的多功能性［2］。

2.2 先進傳感技術的發展趨勢

先進傳感技術是相對于傳統傳感技術而言的一種創新型技術，其主要特征包括更高的靈敏度、更廣泛的應用范圍、更復雜的數據處理能力以及更強大的互聯性，這種技術不僅強調對物理量的高度準確測量，還注重對數據的智能分析和實時應用。隨著材料科學的發展，新材料的引入對傳感技術的性能提升起到了關鍵作用，納米材料的應用使得傳感器具有更高的敏感性和更小的尺寸，同時，柔性材料的采用使得傳感器能夠更好地適應復雜的環境形態，進一步擴展了傳感技術的應用領域。

未來的先進傳感技術將更加智能化和互聯，通過嵌入式技術的不斷發展，傳感器將更加集成和智能，能夠實現實時的自適應調整，物聯網應用的普及將使得傳感技術不僅僅是數據的收集者，還能通過網絡進行數據傳輸、共享和協同工作，實現對整個系統的智能監控和控制。先進傳感技術與大數據和人工智能的整合是未來的發展趨勢之一，通過將傳感器產生的海量數據與先進的數據分析技術相結合，可以實現對大量信息的深度挖掘和智能分析。

人工智能算法的運用使得系統能夠學習、適應和優化，為傳感技術的智能化水平提供了新的可能性，這種整合不僅能夠提高傳感技術的實時性和準確性，還能夠為系統提供更高級別的自主決策能力。

2.3 先進傳感技術在發動機監測中的優勢

a.實時監測能力。實時監測能力是先進傳感技術在發動機監測中的優勢之一。通過高靈敏度和高頻率的數據采集，傳感器能夠即時捕捉到發動機運行狀態的微小變化，這能使系統對發動機的實時性能變化做出及時響應，從而有效地預防可能的故障和損壞。

b.多參數測量。先進傳感技術具備在同一時間內對多個參數進行精確測量的能力，傳感器的多功能性可以同時監測發動機的溫度、壓力、振動等多個關鍵參數，為工程師提供了更全面的發動機狀態信息。

c.抗干擾性和穩定性。先進傳感技術在面對噪聲和環境干擾時具有更強的抗干擾性和穩定性。傳感器的設計和算法能夠有效地隔離和抵消來自外部環境的影響，確保監測結果的可靠性，這樣就保證了數據的準確性和一致性。

d.預測性維護的支持。通過對歷史數據的深度分析和對發動機運行狀態的實時監測，先進傳感技術能夠識別潛在問題的跡象，并提前發出警報。這種預測性維護支持使得工程師能夠采取及時的措施，最大程度地減少停機時間，提高發動機的可靠性和效率。

3 基于先進傳感技術的新型故障診斷方法

表1所示為發動機性能數據。該表可以用于記錄不同工況下發動機性能的變化，可依此分析發動機的工作狀態，并進行故障診斷和性能優化［3］。

3.1 數據采集與處理

在發動機關鍵部位布置先進傳感器網絡，以全面監測發動機運行狀態。溫度傳感器部署在發動機冷卻系統、排氣系統等關鍵部位，實時監測溫度變化。壓力傳感器安裝在燃燒室、油路、氣道等位置，實時測量發動機內部壓力。振動傳感器放置在發動機底座、軸承等區域，檢測機械振動情況。流量傳感器用于監測液體或氣體的流動情況，安裝在燃油、冷卻液等管道上。通過傳感器網絡涵蓋了多個關鍵參數，為全面獲取發動機運行信息奠定基礎。利用先進傳感技術，實現對發動機運行時產生的大量數據的實時采集。高頻率數據采集以較高的頻率采集數據，確保對發動機運行狀態的快速響應。多參數同時采集同時獲取溫度、壓力、振動等多個參數，提供更全面的運行狀態信息。

實時數據傳輸利用高效的通信技術，將采集到的數據實時傳輸至數據處理單元。通過實時數據采集，系統能夠及時獲取發動機各部分的運行狀態，為后續故障診斷提供基礎數據。在進行數據分析之前，進行數據預處理是至關重要的步驟。數據清洗可以剔除采集到的異常值或錯誤數據，確保數據的準確性和可信度。去噪處理通過應用信號處理技術，去除因傳感器誤差、干擾或機械振動引起的噪音。

3.2 特征提取與選擇

時頻特征提取是將時域信號轉換為頻域信號，通過提取頻譜信息，捕捉不同頻率下發動機運行的特征。小波變換用于同時獲得時域和頻域信息，能夠更好地捕捉信號的瞬時特性，適用于處理非平穩信號，如發動機運行中的瞬變情況。均值、標準差通過描述數據集的中心位置和離散度，對于監測發動機運行狀態的穩定性具有重要意義。偏度、峰度通過提供關于數據分布形狀的信息，有助于發現數據中的非正常模式或異常情況。

時序特征是基于時間序列數據提取趨勢、周期性等信息，用于檢測發動機性能的長期演變。相關系數分析通過計算特征與目標變量之間的相關性，篩選出與故障診斷有關的重要特征，用方差閾值法剔除方差較小的特征，減少冗余信息保留更具區分性的特征。遞歸特征消除采用逐步減少特征的方式，通過模型性能評估選擇最具有判別性的特征。利用決策樹、隨機森林等模型，評估各特征的重要性，保留對故障診斷有貢獻的特征。

3.3 故障診斷算法

支持向量機通過建立超平面來實現對不同類別的故障模式進行分類，適用于小樣本、高維度數據的分類問題。決策樹利用樹狀結構進行分類，通過一系列的決策節點逐步判斷樣本所屬類別，易于解釋和理解。神經網絡是建立多層神經元之間的連接，通過訓練學習發動機故障模式的復雜關系，對大規模數據進行高效處理。構建多層神經網絡，通過多個隱含層進行非線性映射，適用于處理大規模、高度非線性的數據，卷積神經網絡專注于處理空間關系，通過卷積層、池化層等提取數據的局部特征，對圖像類數據具有較強的適應性。

集成學習結合多個獨立模型的決策，形成一個更具魯棒性和準確性的整體模型，投票方法將多個模型的輸出進行投票，最終輸出得票最多的類別，可降低單一模型的錯誤率。增量學習是利用新獲取的數據不斷更新模型，使系統能夠適應發動機運行狀態的變化，保持診斷模型的實時性。自適應學習根據實時監測到的數據動態調整模型參數，使系統能夠主動適應不斷變化的工況，提高長期監測和診斷效果。

4 先進傳感技術在發動機維修中的應用

表2所示為發動機故障率統計。該表有助于發現發動機不同部分的故障分布情況，為維修和改進提供指導［4］。

4.1 實時監測應用

a.故障早期預警。通過先進傳感器網絡實時采集發動機運行數據，系統能夠實現故障早期預警。傳感器實時監測發動機的各項參數，并基于歷史數據和實時采集的數據，分析參數的變化趨勢，判斷是否存在故障。當監測到異常情況或趨勢與歷史數據不符時，系統可自動發出告警通知。

b.運行狀態實時反饋。通過實時監測發動機的工作狀態，系統提供及時的運行狀態反饋。將實時采集到的各項參數以圖形化或數值化方式顯示給維修人員，使其能夠直觀地了解發動機的當前運行狀態。利用先進傳感技術，維修人員可以通過遠程方式監控發動機運行情況，通過提供歷史運行趨勢圖表，使維修人員能夠追蹤發動機性能的演變，及時發現潛在問題。

c.異常模式識別。利用先進傳感技術采集的數據，通過故障診斷算法實時識別發動機的異常模式，利用機器學習或深度學習算法，對實時數據進行分析，識別與正常運行模式不符的特征，從而判斷是否存在異常。當系統檢測到異常模式時，自動生成實時診斷報告，詳細描述發動機可能存在的問題，輔助維修人員快速定位故障，同時為維修人員提供維修建議和決策支持。

4.2 預防性維護

a.壽命預測。通過先進傳感技術和數據分析，系統可以實現對發動機關鍵部件壽命的預測。傳感器實時監測發動機各部件的工作狀態，收集大量歷史數據，系統通過分析這些數據來評估各部件的健康狀況。利用機器學習或統計學方法建立壽命預測模型，通過關聯工作狀態和歷史壽命數據，預測各部件的剩余壽命。一旦系統檢測到某個部件的剩余壽命達到預定的閾值，即時發出提醒，通知維修人員計劃相關維護工作。

b.優化維護計劃。通過傳感器數據分析，系統可以為發動機制定更加個性化和精準的維護計劃。根據實時監測到的數據調整發動機的運行環境，以減緩部件的磨損速度，延長使用壽命。基于發動機當前狀況和工作負荷，系統制定個性化的維護策略，確保維護工作在最佳時機進行，通過數據分析系統可以提前識別出可能故障的零部件，并在壽命末期之前進行預防性更換，降低發生突發故障的風險。

c.資源優化。實時監測和數據分析可以優化零部件更替策略，通過分析傳感器數據，系統可以判斷零部件的實際磨損情況，避免不必要的更替，減少維修成本。基于實時數據，系統可以進行成本效益分析，優化零部件更替計劃，確保在維護成本和系統性能之間取得平衡。通過實時監測，系統可以發現零部件磨損的實際情況，采取措施延長零部件的使用壽命，減少更替頻率。

5 結語

本文通過綜合應用先進傳感技術，為發動機的實時監測、故障診斷和預防性維護提供了一種全面、智能的解決方案，為提高發動機性能、降低維護成本提供了新的思路和方法。然而，隨著技術的不斷發展，仍然存在一些挑戰和待解決的問題，需要進一步深入研究和改進。

參考文獻：

[1]王培培.礦用卡車發動機故障診斷及維修決策研究[D].西安：西安建筑科技大學，2023.

[2]卜喬生，李敏.汽車發動機故障診斷技巧與維修經驗[J].內燃機與配件，2022（3）：121-123.

[3]孫長勇，王學軍，徐長釗，等.淺談現代發動機故障診斷與分析的過程研究[J].汽車實用技術，2020（13）：216-218.

[4]黃德偉.汽車發動機故障診斷與維修關鍵技術分析[J].南方農機，2019，50（12）：185.

作者簡介：

張文瀚，男，1996年生，汽車維修助理講師，研究方向為汽車發動機。