电喷发动机节气门故障实时诊断方法研究

何文锋

(咸阳职业技术学院汽车学院，陕西 咸阳 712000)

作者简介：〖HTSS〗何文锋（1985—），男，讲师，硕士，主要从事汽车检测与维修技术专业教学，hewenfeng1515@163.com.

摘要：针对传统的电喷发动机节气门故障诊断方法存在故障误判的问题，提出了基于统计模量分析的电喷发动机节气门故障实时诊断方法。对电喷发动机节气门故障信号进行预处理，使用小波变换对故障信号最大值处的模极大值进行滤除，完成对故障定位信号的特征提取；对单个电喷发动机节气门故障信号变量的统计模量进行计算，提取出电喷发动机节气门故障信号批次轨迹分布特征，运用故障信号批次轨迹分布特征来判断控制限，将统计量值与控制限进行比较，完成对电喷发动机节气门故障的诊断。实验结果表明，所提方法与传统方法相比，可以精确地诊断出电喷发动机节气门故障，且诊断效率较高。

关键词：工频周期分量；模极大值；非线性特征；高斯分布

中图分类号：TP391.41   文献标识码：A   文章编号：2095-509X(2019)07-0091-05

我国的汽车普及率以及智能化程度越来越高，带动着汽车产业的高速发展，如今汽车行业正朝高科技方向迈进［1-2］。汽车生产中电控技术的大量使用，诸如发动机控制、悬架及驱动控制等系统的应用，使汽车的质量与性能不断得到提高，但同时也加大了汽车故障诊断及维修的难度。很多汽车维修人员并没有足够的专业技能［3］，不能准确诊断出汽车的所有问题，甚至会出现诊断错误，浪费了时间［4］。对汽车故障的诊断，有关学者提出了一些不同的方法。文献［5］提出了基于余弦相似度的电喷发动机节气门故障诊断方法，通过采用余弦相似度确定电喷发动机节气门参数间的相关性获取邻接矩阵，运用网络拓扑结构计算对应的电喷发动机节气门故障度量指标，缩短了故障诊断时间，但是该方法过程较为复杂，会出现误判现象；文献［6］提出了基于小波变换与奇异值分解的电喷发动机节气门故障诊断方法，通过汽车发动机故障模拟装置获取电喷发动机节气门故障信号，对信号进行小波转换获取故障特征矩阵，对矩阵进行奇异值分解，将奇异值分解结果作为电喷发动机节气门故障诊断的依据，降低了故障误判率，但是由于该方法信号采集不及时，导致其诊断效率较低；文献［7］提出了基于相对变换的电喷发动机节气门故障诊断方法，引入欧氏距离相对变换理论，将电喷发动机节气门初始空间数据转换到相对空间中，然后在相对空间内进行独立主元分析，降低相对空间的数据维数，根据降维后的数据建立故障诊断模型，对电喷发动机节气门故障进行实时诊断，但该方法诊断效率较低。本文引入统计模量分析法，对电喷发动机节气门故障进行实时诊断，可以有效地减少诊断时间和故障误判，提高故障诊断的效率。