汽车电控系统故障自诊断技术

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1、万方数据2000年(第22卷)第4期汽车工程AmonmtiⅥEI培I雠五Dga000(VoL22)No．4汽车电控系统故障自诊断技术秦贵和葛安林(吉林工业大学)I摘要l车文综述汽车电子控制系统故障自诊断技术。着重论述了基于摸型的和基于知识的故障诊斯技术在汽车故障自诊断中应用的优势、难点和研究发展抬势。叙词：汽车电控系统故障诊断FaultSelf—diagnosisTechniquesforAutomotiveElectronicControlSystemQiⅡG吐量捌垂{耋#ii目誊÷氢罩^l目i；薹li喜囊孝舞ij三Ⅱ：盈}釜已j垂毫妻

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4、自!Ei2宣霉嚏毒i辩ll塞l善拳轴喜i矗～箍镕翟：?；÷!i?藿拿考繁ii由无级变频调速电机驱动，最高转速为1440r／min。传感器为Ⅸ)S删5

5、3型ABs配备的变磁阻激励式传感器。测试了不同尺寸、结构的齿圈与传感器匹配的情于齿圈齿数除以齿圈叫叫嘶—一203划一o3273转动周期；图2侍感器灵敏度(U／∞)的(2)对于同一种对数与气晾d的关幕．齿圈，在气隙一定的情况下，传感器的灵敏度【u佃)为常数，其中u是信号电压的幅值、∞为齿圈转速

6、；(3)对于同一种齿圈，传感器的灵敏度近似与气隙d的平方成反比(见图2)。3轮速传感器信号处理电路由于传感器信号的频率只与车轮的转速有关，通常ABs的电控单元(唧)采用专门的信号处理电路将传感器信号转换为同频率的方波，再通过测量方波的频率或周期来计算车轮转速。为了准确测量轮速，轮速信号处理电路应具有下述功能：(1)将正弦波转换为同频率的方波，方波的占空比应适中；(2)在车轮转速较低时(通常要求车轮转速对应的车速不高于4km／h)，仍然能够输出与传感器输出信号同频率的方波信号；(3)在气隙因为振动在一定范围内变动时，仍然能够正确进行波形变换

7、；(4)电磁兼容性好，能够抑制噪声干扰。根据对轮速信号处理电路的要求，设计了轮速信号处理电路。其特点是包括两级迟滞比较器和低通滤波部分睇J。电路的第一级包括低通滤波和小回差迟滞比较器(见图3)。其作用是在尽可能地保留有用的轮速信号的前提下滤去噪声。这一级迟滞比较器的回差较小(约O．1v)，故而只要轮速传感器的原始信号正弦波的幅值大于O．1v就可被保留下来转换为方波，而幅值小于O．1v的噪声被滤去，只有当轮速传感器信号电压接近O时的幅值太于O．1VUtU4U“U“’U。互囹．匠。叵匠图3轮速信号处理电路组成及波形们UIU4U“U“’Un万方

8、数据万方数据2船-汽车工程2000年(第22卷)第4期性、工作环境复杂多变、随着使用条件和时闻性能变化明显等特点，单纯使用基于模型的方法是很难取得好效果的。根据汽车工作特点，应用结构局部模型和分时模型与其它诊断方法相结台，利用其优点，抑制其缺点，是在汽车控制系统故障自诊断中应用的有效方法¨，“，“J。图2是一个用于汽车动力传动系统故障诊断的局部模型组HJ。故障干扰故障类型故障程度故障原因图1基于模型的故障诊断方法基本结构节气门开度燃油空气流量(测量值)发动机转速(铡量值)空气流量(估计值)氧传感器输出{估计值)发动机转速(估计值)车速f估

9、计值)图2动力传动系统模型组2．2信号处理及模式识别方法利用信号处理分析一些测量参数的特征，判别是否有故障发生及故障属性，是在汽车故障诊断中应用较早的技术之一，如振动分析、发动机转速信号的相关谱分析等II“。基于模式识别的方法在汽车故障诊断中也有应用Il⋯。文献[151给出了一个利用神经网络模式识别方法诊断汽车动力传动系统的故障。这些方法一般是利用系统的状态参数定义系统模式，由测量的信号构成的模式值在模式空间中的分布情况诊断故障。这两类方法在汽车电控系统中在线应用时，为保证实时性往往需要快速算法。2．3基于知识的诊断方法基于知识的故障诊断

10、方法是在人工智能基础上发展起来的I”J。它的最大优点是可以综合利用其他各种方法。图3是基于知识的故障诊断过程的基本结构惮J。它的知识库包括两类知识。(1)解析知识——过程模型、状态参数估计算法、系统常规状态、数值形式的历史数据和故障统计数据。(2)启发式(产生式)知识——系统故障树、语言形式的系统历史知识和故障统计知识。运行过程：首先由观测到的征兆进行故障检测过程，当判定可能有故障发生时，利用系统的历史知识、统计知识及推理机制进行故障是否发生的决策；确定故障发生时，进一步推断故障类型、程度、起因。汽车的故障诊断知识有数值形式的也有语言形式

11、的，所以，可以同时使用数值变量和语言变量，能利用非精确数据和不完备数据的模糊逻辑推理机制，这在汽车控制系统故障自诊断中有其特殊的优势【17】。知识咨询知识库解析知识：：雨磊稠茸幽型：雨而雨丽系