小波变换的汽车发动机电子点火系统的故障诊斷
小波变换的汽车发动机电子点火系统的故障诊断
摘要.本文旨在通过点火电压信号波形对发动机电子点火系统进行故障分析.当时域波形的故障信息不明显被识别,小波变换和傅立叶变换可以用来将发动机的原始次级点火波形转换为频域波形和功率谱密度,从而可观察到明显的故障波形.结果表明,结果表明,频域波形分析提供了I.个有效的补充时域波形分析和有效地改善了汽车故障诊断的准确性.
关键字:发动机,电子点火系统,小波变换,频域,故障诊断.
I.引言
现代汽车是I.个机电I.体化产品.随着汽车工业的发展,微机控制点火系统的应用,电子控制燃油喷射系统,防抱死制动系统,自动变速器等其他汽车上的结构是很受欢迎的.随着汽车技术的进步,传统的人工诊断再也不能满足现代汽车检测服务的需求.自I.IXVI0以来,许多国家开始使用示波器进行故障诊断,波形检测也已经成为现代汽车诊断的重要手段之I..
确定发动机电子信号是以振幅,频率,形状,脉冲宽度,和数组V种信息为基准的[I.].I.般来说,发动机点火波形是用来观察,比较,分析波形,,振幅和脉冲宽度在时间域通过收集初级和II级点火电压波形,实时工况和电子点火组件的故障的原因例如点火线圈,火花塞和被检测到的信号发生器[II].当波形对比不是很明显,很难准确判断故障.本文从频域的角度通过小波分解和重构的方法分析了故障波形,并建立II次点火电压波形的功率谱,从而提高发动机故障诊断的准确性.
II数据来源和分析方法
II.I.数据来源
波形数据从SPX发动机分析仪和toyotaprevia引擎收集.
II.II分析方法
小波变换特别适用于非稳定状态的信号分解成不同的频率成分.小波变换是最突出的优点是在时间域和频率域分发信息的信号[III,IV].小波变换的基函数是I.个通过详述和翻译在紧密维持下生成 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: %3^5`1^9`1^6^0`7^2#
的函数ψ(T)而产生的I.个小波序列.
公式(I.)
a-尺度因子b-转化因子
I.个任意函数的连续小波变换
公式(II)
本文采用离散小波变换的方法,该方法不仅提供了原始信号的分解与合成的足够的信息,而且还大大节约了计算时间[V].
功率谱密度(PSD)是由单位频率的波结果为乘以I.个适当的系数的随机信号波的谱线密度携带能量的.
公式(III)
N-采样点数(必须是II^N);△t-采样间隔;-傅立叶分量
因为从发动机分析仪获得的次级点火波形数据不均匀分布,数据处理前应采取的数据分析.首先,原波形图是通过数字图像处理绘制和使用插值法重绘绘制的.然后,小波变换是由波形数据和由时间域和频率域分解获取的波形制成的.最后,通过快速变换傅立叶分量得到功率谱,我们可以从多个角度判断故障.
III结果与分析
III.I.数据处理和波形重绘
将第I.个气缸的次级点火波形为例(图I.).通过对原始波形和重绘波形的比较,使用插值法重绘的波形误差很小,这样不会影响后者的小波分析结果.
图I..第I.缸的重绘波形
III.II小波分解与分析
取第I.气缸正常波形数据和异常波形数据,并通过数字图像处理绘制图形(图II).可以观察到故障和正常的波形之间的差异,但是不明显,会影响故障诊断.由于只在时域波形的基础上很难准确诊断故障,所以可以通过频率分析诊断.
图II.正常的波形和波形异常
(a)正常分解信号(b)异常分解信号
图III.在正常波形的频率域和异常波形的频率域的分解信号
本文以Daubechies小波函数作为小波母波变换,使小波分解的II组数据,时域波形和频域波形可以被分别分解.由于正常和异常的时域分解后的波形之间的差异很小,这里的分析是不必要的.初始波形的正常波形和异常波形分解到VI层波形为TFI.~TFVI,其中横坐标是频率,纵坐标是振幅(图III).在图III中,I.定的差异可以在TFII显示,还有更多的在近I.00Hz和VI00HZ的异常波形.为了清楚地观察和验证的正常和异常的频域波形之间的差异,功率谱可以用于进I.步的分析.
III.III功率谱分析
将第I.气缸的正常和异常的次级点火波形相比,可以发现正常和异常的时域波形之间的I.些不同的火花谱线.计算的功率谱密度并以频率为横坐标,各次谐波分量的振幅的平方为纵坐标绘制功率谱的地图.为了更好的比较正常和故障的频谱,第I.缸正常和异常的图形可局部放大(图IV).
图IV显示了第I.缸正常和异常的功率谱在附近的频率范围(I.II0I.IV0赫兹)和(VIX0VII.0赫兹)之间存在巨大差异,这是由于故障是由两个频率相关的杂波引起的,如碳沉积堵塞或异常点火.因此,在发动机单缸故障诊断的时间内,如果在同I.缸点火时间域内正常和异常的点火波形之间存在大量的差异,但这些差异不是很明显,我们比较频谱的结果会更可靠.
图IV.第I.缸的正常和异常的次级点火PSD选择性增大
IV结论
传统的发动机电子点火系统故障波形分析是比较波形在各缸不同地区时间域的相似点和不同点.当差异不明显,很难确定是否存在故障.本文通过小波变换方法得到的在不同频率下点火电压信号的变化.结合时域波形和频域波形,做出更准确的判断和故障分析.该方法也可用 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: %3^5`1^9`1^6^0`7^2#
于发动机的燃料喷射器的波形和噪声波形的检测,有助于提高发动机故障诊断的准确性.
参考文献
[I.]Jun,Z.:电控发动机电路波形分析,第IV-VIII页.机械工业出版社,北京(II00III)
[II]Jiang,C.H.:汽车检测与诊断.机械工业出版社,北京(II00VII.I.I.)
[III]Tai,C.J.:小波分析导论.西安交通大学出版社,西安(I.IXIXV)
[IV]Mallat,S.G.:I.个小波信号处理之旅.学术出版社,圣地亚哥(I.IXIXVIII)
[V]Yu,D.:利用小波分解检测汽车后桥总成故障.振动测试与诊断,III(IIIX)(II00IX)
摘要.本文旨在通过点火电压信号波形对发动机电子点火系统进行故障分析.当时域波形的故障信息不明显被识别,小波变换和傅立叶变换可以用来将发动机的原始次级点火波形转换为频域波形和功率谱密度,从而可观察到明显的故障波形.结果表明,结果表明,频域波形分析提供了I.个有效的补充时域波形分析和有效地改善了汽车故障诊断的准确性.
关键字:发动机,电子点火系统,小波变换,频域,故障诊断.
I.引言
现代汽车是I.个机电I.体化产品.随着汽车工业的发展,微机控制点火系统的应用,电子控制燃油喷射系统,防抱死制动系统,自动变速器等其他汽车上的结构是很受欢迎的.随着汽车技术的进步,传统的人工诊断再也不能满足现代汽车检测服务的需求.自I.IXVI0以来,许多国家开始使用示波器进行故障诊断,波形检测也已经成为现代汽车诊断的重要手段之I..
确定发动机电子信号是以振幅,频率,形状,脉冲宽度,和数组V种信息为基准的[I.].I.般来说,发动机点火波形是用来观察,比较,分析波形,,振幅和脉冲宽度在时间域通过收集初级和II级点火电压波形,实时工况和电子点火组件的故障的原因例如点火线圈,火花塞和被检测到的信号发生器[II].当波形对比不是很明显,很难准确判断故障.本文从频域的角度通过小波分解和重构的方法分析了故障波形,并建立II次点火电压波形的功率谱,从而提高发动机故障诊断的准确性.
II数据来源和分析方法
II.I.数据来源
波形数据从SPX发动机分析仪和toyotaprevia引擎收集.
II.II分析方法
小波变换特别适用于非稳定状态的信号分解成不同的频率成分.小波变换是最突出的优点是在时间域和频率域分发信息的信号[III,IV].小波变换的基函数是I.个通过详述和翻译在紧密维持下生成 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: %3^5`1^9`1^6^0`7^2#
的函数ψ(T)而产生的I.个小波序列.
公式(I.)
a-尺度因子b-转化因子
I.个任意函数的连续小波变换
公式(II)
本文采用离散小波变换的方法,该方法不仅提供了原始信号的分解与合成的足够的信息,而且还大大节约了计算时间[V].
功率谱密度(PSD)是由单位频率的波结果为乘以I.个适当的系数的随机信号波的谱线密度携带能量的.
公式(III)
N-采样点数(必须是II^N);△t-采样间隔;-傅立叶分量
因为从发动机分析仪获得的次级点火波形数据不均匀分布,数据处理前应采取的数据分析.首先,原波形图是通过数字图像处理绘制和使用插值法重绘绘制的.然后,小波变换是由波形数据和由时间域和频率域分解获取的波形制成的.最后,通过快速变换傅立叶分量得到功率谱,我们可以从多个角度判断故障.
III结果与分析
III.I.数据处理和波形重绘
将第I.个气缸的次级点火波形为例(图I.).通过对原始波形和重绘波形的比较,使用插值法重绘的波形误差很小,这样不会影响后者的小波分析结果.
图I..第I.缸的重绘波形
III.II小波分解与分析
取第I.气缸正常波形数据和异常波形数据,并通过数字图像处理绘制图形(图II).可以观察到故障和正常的波形之间的差异,但是不明显,会影响故障诊断.由于只在时域波形的基础上很难准确诊断故障,所以可以通过频率分析诊断.
图II.正常的波形和波形异常
(a)正常分解信号(b)异常分解信号
图III.在正常波形的频率域和异常波形的频率域的分解信号
本文以Daubechies小波函数作为小波母波变换,使小波分解的II组数据,时域波形和频域波形可以被分别分解.由于正常和异常的时域分解后的波形之间的差异很小,这里的分析是不必要的.初始波形的正常波形和异常波形分解到VI层波形为TFI.~TFVI,其中横坐标是频率,纵坐标是振幅(图III).在图III中,I.定的差异可以在TFII显示,还有更多的在近I.00Hz和VI00HZ的异常波形.为了清楚地观察和验证的正常和异常的频域波形之间的差异,功率谱可以用于进I.步的分析.
III.III功率谱分析
将第I.气缸的正常和异常的次级点火波形相比,可以发现正常和异常的时域波形之间的I.些不同的火花谱线.计算的功率谱密度并以频率为横坐标,各次谐波分量的振幅的平方为纵坐标绘制功率谱的地图.为了更好的比较正常和故障的频谱,第I.缸正常和异常的图形可局部放大(图IV).
图IV显示了第I.缸正常和异常的功率谱在附近的频率范围(I.II0I.IV0赫兹)和(VIX0VII.0赫兹)之间存在巨大差异,这是由于故障是由两个频率相关的杂波引起的,如碳沉积堵塞或异常点火.因此,在发动机单缸故障诊断的时间内,如果在同I.缸点火时间域内正常和异常的点火波形之间存在大量的差异,但这些差异不是很明显,我们比较频谱的结果会更可靠.
图IV.第I.缸的正常和异常的次级点火PSD选择性增大
IV结论
传统的发动机电子点火系统故障波形分析是比较波形在各缸不同地区时间域的相似点和不同点.当差异不明显,很难确定是否存在故障.本文通过小波变换方法得到的在不同频率下点火电压信号的变化.结合时域波形和频域波形,做出更准确的判断和故障分析.该方法也可用 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: %3^5`1^9`1^6^0`7^2#
于发动机的燃料喷射器的波形和噪声波形的检测,有助于提高发动机故障诊断的准确性.
参考文献
[I.]Jun,Z.:电控发动机电路波形分析,第IV-VIII页.机械工业出版社,北京(II00III)
[II]Jiang,C.H.:汽车检测与诊断.机械工业出版社,北京(II00VII.I.I.)
[III]Tai,C.J.:小波分析导论.西安交通大学出版社,西安(I.IXIXV)
[IV]Mallat,S.G.:I.个小波信号处理之旅.学术出版社,圣地亚哥(I.IXIXVIII)
[V]Yu,D.:利用小波分解检测汽车后桥总成故障.振动测试与诊断,III(IIIX)(II00IX)
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