发动机缸压辨识及失火故障判断

发布时间：2020-08-26 11:27

【摘要】：本文以目前国内国际较关注的发动机缸内压力检测和失火故障诊断为研究对象,经分析知发动机内部压力是指示发动机内部状态最直接的观测量,发动机失火故障会对曲轴转速有较大的影响,而无论缸内压力还是失火故障,均与曲轴转速相关,进而验证总结了一种基于转速拓展卡尔曼滤波器和调频傅里叶级数的发动机内部压力检测的方法,以及基于转速拓展卡尔曼滤波器和转速模型时频变换及缸压模型残差序列逻辑处理的发动机失火故障诊断的方法。针对发动机内部压力检测,本文旨在解决现存在的侵入式压力传感器由于发动机较为恶劣的运行环境导致的寿命较短、可靠性较低,以及成本较高等问题。利用发动机做功能量转化定理结合牛顿能量定律建立起发动机运转模型,进而建立与节气门开度和负载相关的转速迭代模型,利用扩展卡尔曼滤波器对已建立的转速模型进行优化,得到最优输出值,提高模型的精度,完成线性化处理。利用奥拓循环搭建做功循环的标准模型,利用工程热力学知识对缸内压力峰值进行求取,而后利用压力峰值和转速最优估计分别进行24阶傅里叶级数的频率、幅值的调制,最终完成对发动机汽缸压力辨识。最后采用汽研所提供的大众EA211发动机进行实车验证,以验证提出的模型和算法的有效性、可靠性和精确性。针对发动机失火故障诊断,本文将失火故障按照“稳态工况”和“动态工况”进行分析。针对“稳态工况”,节气门开度与发动机转速对应的汽缸做功频率关系的预测,采用L-M算法优化的BP神经网络进行,缸内压力采用傅里叶级数进行处理,以得到辨识的缸压。将曲轴转速实时映射的汽缸压力模型与所辨识的缸内压力模型进行比较,进而得出失火诊断结果;并对辨识的压力模型进行相位和频率补偿,提高诊断精度及诊断方法泛化性。在出现失火故障后再次进行相位和频率补偿,使辨识的模型具有强跟踪性。针对“动态工况”,失火故障可按照失火缸数进行失火类别的分类,对失火类型分类的特征量(报警阈值)可对扩展卡尔曼滤波器的最优观测值与实测转速值的残差变化率在频率特性上进行分析得出,利用此报警阈值设计失火诊断策略。发动机失火属于破坏性试验,所以本方法针对不同失火类型,以及方法对非失火工况和失火工况诊断的有效性,精确性和可行性可由利用业内广泛认可的AMESim软件进行仿真验证
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：U472

【参考文献】

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本文编号：2805111