CN102004037A - 转速信号轮齿偏差自学习方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种转速信号轮齿偏差自学习方法，通过对运转粗糙度信号进行标准化、低通滤波等处理，得到由齿偏差造成的运转粗糙度信号噪音，从而反推齿偏差的大小，在信号处理过程中，通过一些关键阀值，排除偶然失火和单缸连续失火的情况，基本消除了转速波动、燃烧不均匀的影响，保证齿偏差自学习值是在正常燃烧的情况得到的，实现了燃烧情况下对齿偏差进行稳定可靠的自学习，可解决自动档的车难以完成传统的只能在断油情况下进行齿偏差自学习的问题，还可避免某些车型在断油情况下受到双离合器变速箱或双质量飞轮的干扰而得到错误的齿偏差。

Description

转速信号轮齿偏差自学习方法

技术领域

本发明涉及汽车电喷在线诊断技术，特别是涉及一种转速信号轮齿偏差自学习方法。

背景技术

失火诊断功能是汽车电喷在线诊断(OBD)系统中重要组成部分，各EMS(发动机管理系统)匹配公司的失火检测方法，都是基于转速传感器能感知失火时引起的曲轴旋转波动这一原理。失火检测在BOSCH系统中是通过对转速传感器原始信号的处理而得到的发动机各缸的运转粗糙度信号luts来检测失火，其计算公式为：

$\mathrm{luts}\left(i\right)=\frac{[\mathrm{tsk}(i+1)-\mathrm{tsk}\left(i\right)]}{{\mathrm{tsk}}^3\left(i\right)}$ ..........(公式1)

luts(i)为第i次做功循环对应的发动机各缸的失火信号，tsk(i)为第i次做功循环对应的分段时间，指的是转速传感器的转速信号轮转过发动机某一缸的分段窗口所经历的时间，发动机某一缸的分段窗口是靠查转速信号轮转过的齿数确定的。以四缸发动机为例，发动机完成一个工作循环转速信号轮转过720度，每缸的做功循环对应分段窗口的角度为180度，对于60-2齿的转速信号轮来说，确定180度就是通过查转速信号轮转过30个齿的方法，因此转速信号轮齿的加工误差将会直接影响分段窗口对应角度的准确性，这个加工误差就是转速信号轮齿偏差(简称“齿偏差”)，由于齿偏差的存在，会导致转过30个齿所对应的角度不一定等于180度，偏大或偏小的话都会影响分段时间的计算，并最终影响到运转粗糙度信号luts。由此可知，齿偏差是发动机各缸的运转粗糙度信号luts噪音的基本来源，通过对运转粗糙度信号luts的计算公式推导可以得出齿偏差引起的运转粗糙度信号luts噪音水平：

$\mathrm{lutsn}=\frac{n^2\×z\×\mathrm{sd}}{720\×3600}$ ..........(公式2)

其中lutsn为由齿偏差引起的运转粗糙度信号噪音，n为发动机转速，z表示发动机缸数，sd表示转速信号轮齿偏差。

从公式2可以看出齿偏差对于运转粗糙度信号噪音lutsn的贡献随转速增加越发明显，实验表明，如果齿偏差得不到及时修正，高转速时甚至无法区分噪音信号和真实的运转粗糙度信号，为了避免失火的误判，需要在检测阀值基础上增加补偿值，但如果增加补偿后的检测阀值太高则可能发生真实失火却检测不到。因此，通过自学习得到转速信号轮齿偏差并对转速信号轮齿偏差进行修正是提高运转粗糙度信号luts信噪比，进而提高失火检测质量所必须的。

传统的转速信号轮齿偏差自学习通常是在断油条件下通过比较对应缸的分段时间来实现的。之所以要在断油条件下进行，主要是为了排除燃烧因素的影响，确保分段时间只受齿偏差的作用，这样才能利用分段时间得到比较准确的齿偏差值。

传统的转速信号轮齿偏差自学习，存在以下问题：

第一，对于类似AT(自动变速箱)的车型来说，由于断油条件在正常驾驶条件下不容易出现，齿偏差自学习的机会就很少，齿偏差自学习难于完成，转速信号轮齿偏差不能得到及时的修正，也就不能及时获得良好的失火检测质量；

第二，对于某些车型，如配备双离合器变速箱或双质量飞轮的车辆，在断油条件下虽然排除了燃烧因素的影响，但是双离合器或双质量飞轮会干扰信号轮的转动，最终造成断油齿偏差自学习得到错误的自学习值。

已有的在燃烧状态下进行的转速信号轮齿偏差自学习，也都是通过直接比较对应缸分段时间来实现的，由于没有排除失火及燃烧因素的影响，导致齿偏差自学习的可靠性下降，并且在发生多重失火时会得到错误的自学习值，同时也存在上述第二种问题。

发明内容

本发明要解决的技术问题是，能在供油情况下实现齿偏差的自学习，齿偏差的自学习可靠。

为解决上述技术问题，本发明提供了一种转速信号轮齿偏差自学习方法，包括以下步骤：

一.设置标准转速、滤波阀值、不均匀度低阀值、不均匀度高阀值、齿偏差阀值，不均匀度低阀值小于不均匀度高阀值；设置寄存器中的齿偏差为零；

二.检测发动机的转速、负荷及发动机各缸的运转粗糙度信号；

三.将发动机各缸的运转粗糙度信号进行标准化，

$\mathrm{lutsd}=\frac{\mathrm{luts}\×{\mathrm{NNORM}}^2}{n^2}$

式中，lutsd是标准化后的运转粗糙度信号，luts为运转粗糙度信号，NNORM为标准转速，n为当前发动机转速；

四.对进行标准化之后的发动机各缸的运转粗糙度信号进行低通滤波，得到低通滤波后的发动机各缸的运转粗糙度信号；

五.计算滤波进程变量，当滤波进程变量小于滤波阀值时，进行步骤六，否则进行步骤二；

六.计算燃烧不均匀程度，当燃烧不均匀程度小于不均匀度高阀值时，进行步骤七，否则进行步骤二；

七.计算运转粗糙度信号平均值，

当燃烧不均匀程度小于不均匀度低阀值时，运转粗糙度信号平均值为低通滤波后的发动机各缸的运转粗糙度信号的绝对值的平均值；

当燃烧不均匀程度大于等于不均匀度低阀值且小于等于不均匀度高阀值时，运转粗糙度信号平均值为低通滤波后的绝对值较小的发动机的两个缸的运转粗糙度信号的绝对值的平均值；

八.计算齿偏差，

$\mathrm{sd}=\frac{{\mathrm{NNORM}}^2\×z}{720\×3600\×\mathrm{flutsdm}}$

式中，sd为齿偏差，NNORM为标准转速，z为发动机缸数，flutsdm为运转粗糙度信号平均值；

九.如果寄存器中的齿偏差为零，则使寄存器中的齿偏差为当前计算得到的齿偏差；

如果寄存器中的齿偏差不为零，则将当前计算得到的齿偏差同寄存器中的齿偏差比较，如果两者的差值的绝对值大于齿偏差阀值，则使寄存器中的齿偏差为零，否则寄存器中的齿偏差不变；

十.进行步骤二。

所述燃烧不均匀程度为发动机各对称两缸的标准化后的当前运转粗糙度信号的差值的绝对值中的最大值。

滤波进程变量代表过滤后的运转粗糙度信号与标准化后的运转粗糙度信号之间的差距，其计算的方法为：

flnon(0)_j＝ALFON，

flpon(0)_j＝-ALFON，

flnon(i+1)_j＝

(1-FSFON)×flnon(i)_j+FSFON×[flutsd(i+1)_j-lutsd(i+1)_j]，

flpon(i+1)_j＝

(1-FSFON)×flpon(i)_j+FSFON×[flutsd(i+1)_j-lutsd(i+1)_j]，

滤波进程变量取flnon(i+1)_j和flpon(i+1)_j的绝对值最大值；

ALFON为常量，FSFON为过滤系数，flutsd(i+1)_j为标准化后的第j缸的当前一次点火周期过滤后的运转粗糙度信号，lutsd(i+1)_j为过滤后的第j缸的当前一次点火周期标准化后的运转粗糙度信号。

在步骤一中，还设置低转速阀值、高转速阀值、低负荷阀值、高负荷阀值，

步骤二之后，进行当前工况判断，如果发动机的当前转速在区间[低转速阀值，高转速阀值]内，并且发动机当前负荷在区间[低负荷阀值，高负荷阀值]内，则进行步骤三，否则进行步骤二；

低转速阀值＜标准转速＜高转速阀值。

在步骤一中，还设置一对称失火检测时间，

在步骤二之后，首先检测当前时间之前的对称失火检测时间内是否存在对称失火，如果存在则进行步骤二，如果不存在则进行当前工况判断。

在步骤一中，还设置低负荷区间的低阀值、低负荷区间的高阀值、高负荷区间的低阀值、高负荷区间的高阀值、对称失火阀值，低负荷阀值≤低负荷区间的低阀值＜低负荷区间的高阀值＜高负荷区间的低阀值＜高负荷区间的高阀值≤高负荷阀值；

检测当前时间之前的对称失火检测时间内是否存在对称失火的方法是：

如果在当前时间之前的对称失火检测时间内，首次检测到的在低负荷区间[低负荷区间的低阀值，低负荷区间的高阀值]内的相邻两缸的运转粗糙度信号的差值的绝对值，同首次检测到的在高负荷区间[高负荷区间的低阀值，高负荷区间的高阀值]内的该相邻两缸的运转粗糙度信号的差值的绝对值之间的差值的绝对值大于对称失火检测阀值，则当前时间之前的对称失火检测时间内存在对称失火，否则当前时间之前的对称失火检测时间内不存在对称失火。

本发明的转速信号轮齿偏差自学习方法，基于齿偏差对运转粗糙度信号噪音水平的贡献具有对称性以及其大小与发动机转速的关系具有确定性的原理，通过对运转粗糙度信号进行标准化、低通滤波等处理，得到由齿偏差造成的运转粗糙度信号噪音，从而反推齿偏差的大小，在信号处理过程中，通过一些关键阀值，排除偶然失火和单缸连续失火的情况，基本消除了转速波动、燃烧不均匀的影响，保证齿偏差自学习值是在正常燃烧的情况得到的，实现了燃烧情况下对齿偏差进行稳定可靠的自学习，可解决自动档的车难以完成传统的只能在断油情况下进行齿偏差自学习的问题，还可避免某些车型在断油情况下受到双离合器变速箱或双质量飞轮的干扰，而得到错误的齿偏差的情况；还在自学习之前对称多重失火进行判断，存在对称多重失火则抑制自学习的进行，避免将齿偏差学错。

附图说明

下面结合附图及具体实施方式对本发明作进一步详细说明。

图1是本发明的转速信号轮齿偏差自学习方法一实施方式流程图。

具体实施方式

本发明的转速信号轮齿偏差自学习方法一实施方式如图1所示，包括以下步骤：

一.设置低转速阀值NUFON，高转速阀值NOFON，低负荷阀值MIUFON，高负荷阀值MIOFON，低负荷区间的低阀值MIUMF1，低负荷区间的高阀值MIUMF2，高负荷区间的低阀值MIOMF1，高负荷区间的高阀值MIOMF2，标准转速NNORM，对称失火阀值LRMF，对称失火检测时间T，滤波阀值SLFONUN，不均匀度低阀值FLUSDMI，不均匀度高阀值FLUSDMX，齿偏差阀值FSONMX，MIUFON≤MIUMF1＜MIUMF2＜MIOMF1＜MIOMF2≤MIOFON；NUFON＜NNORM＜NOFON；FLUSDMI＜FLUSDMX；设置寄存器中的齿偏差为零；

二.检测发动机的转速、负荷及发动机各缸的运转粗糙度信号luts；

三.检测当前时间之前的对称失火检测时间T内是否存在对称失火，如果存在则进行步骤二，否则进行步骤四；

检测当前时间之前的对称失火检测时间T内是否存在对称失火的方法是：如果在当前时间之前的对称失火检测时间T内，首次检测到的在低负荷区间[MIUMF1，MIUMF2]内的相邻两缸(以四缸发动机1-3-4-2的点火顺序为例，1和3、3和4、4和2为相邻两缸)的运转粗糙度信号的差值的绝对值lutssampo，同首次检测到的在高负荷区间[MIOMF1，MIOMF2]内的该相邻两缸的运转粗糙度信号的差值的绝对值lutssampu之间的差值的绝对值lutsmx大于对称失火阀值LRMF，则当前时间之前的对称失火检测时间T内存在对称失火，否则当前时间之前的对称失火检测时间T内不存在对称失火；

四.进行当前工况判断，如果发动机的当前转速在区间[NUFON，NOFON]内，并且发动机当前负荷在区间[MIUFON，MIOFON]内，则进行步骤五，否则进行步骤二；

五.将发动机各缸的运转粗糙度信号luts进行标准化，

$\mathrm{lutsd}=\frac{\mathrm{luts}\×{\mathrm{NNORM}}^2}{n^2}$ ...........(公式3)

式中，lutsd就是标准化后的运转粗糙度信号，luts为运转粗糙度信号，NNORM为标准转速，n为当前发动机转速；

六.对进行标准化之后的发动机各缸的运转粗糙度信号进行低通滤波，得到低通滤波后的发动机各缸的运转粗糙度信号；

七.计算滤波进程变量flmxon，当滤波进程变量flmxon小于滤波阀值SLFONUN时，进行步骤八，否则进行步骤二；

滤波进程变量代表过滤后的运转粗糙度信号与标准化后的运转粗糙度信号之间的差距，其计算的方法为：

flnon(0)_j＝ALFON，

flpon(0)_j＝-ALFON，

flnon(i+1)_j＝

(1-FSFON)×flnon(i)_j+FSFON×[flutsd(i+1)_j-lutsd(i+1)_j]，

flpon(i+1)_j＝

(1-FSFON)×flpon(i)_j+FSFON×[flutsd(i+1)_j-lutsd(i+1)_j]，

滤波进程变量取flnon(i+1)_j和flpon(i+1)_j的绝对值最大值；

ALFON为常量，FSFON为过滤系数，通常取ALFON大于等于20，FSFON大于零小于等于0.5，flutsd(i+1)_j为标准化后的第j缸的当前一次点火周期过滤后的运转粗糙度信号，lutsd(i+1)_j为过滤后的第j缸的当前一次点火周期标准化后的运转粗糙度信号。

八.计算燃烧不均匀程度，燃烧不均匀程度为发动机各对称两缸(以四缸发动机1-3-4-2的点火顺序为例，1和4、3和2分别为对称两缸)的标准化后的当前运转粗糙度信号差值的绝对值中的最大值，当燃烧不均匀程度小于不均匀度高阀值FLUSDMX时，进行步骤九，否则进行步骤二；

九.计算运转粗糙度信号平均值flutsdm，

当燃烧不均匀程度小于不均匀度低阀值FLUSDMI时，运转粗糙度信号平均值为低通滤波后的发动机各缸的运转粗糙度信号的绝对值的平均值；

当燃烧不均匀程度大于等于不均匀度低阀值FLUSDMI且小于等于不均匀度高阀值FLUSDMX时，运转粗糙度信号平均值为低通滤波后的绝对值较小的发动机的两个缸的运转粗糙度信号的绝对值的平均值；

十.计算齿偏差，

$\mathrm{sd}=\frac{{\mathrm{NNORM}}^2\×z}{720\×3600\×\mathrm{flutsdm}}$ ..........(公式4)

式中，sd为齿偏差，NNORM为标准转速，z表示发动机缸数，flutsdm为运转粗糙度信号平均值；

十一.如果寄存器中的齿偏差为零，则使寄存器中的齿偏差为当前计算得到的齿偏差；

如果寄存器中的齿偏差不为零，则将当前计算得到的齿偏差同寄存器中的齿偏差比较，如果两者的差值的绝对值大于齿偏差阀值FSONMX，则使寄存器中的齿偏差为零，否则寄存器中的齿偏差不变；

十二.进行步骤二。

本发明的转速信号轮齿偏差自学习方法，将不同发动机转速的运转粗糙度信号转化到同一个标准转速下，不仅可以消除发动机转速波动对运转粗糙度信号产生影响，而且可以方便后续的计算，在最终反算齿偏差时直接将转速n赋值为标准转速即可；将标准化之后的各缸的运转粗糙度信号进行低通滤波，以消除同一缸燃烧不均匀或不稳定，或某一缸的偶然失火在各缸的运转粗糙度信号中形成的噪音，消除燃烧因素对计算齿偏差的影响。

为了在某一缸发生燃烧异常的情况下可以及时地停止对标准化之后的各缸的运转粗糙度信号的滤波，使齿偏差自学习值不发生较大偏离，本发明还计算滤波进程变量，当滤波进程变量大于一滤波阀值时，表示异常燃烧发生，则对标准化之后的各缸的运转粗糙度信号的滤波过程进行冻结，而滤波进程变量仍继续计算，滤波进程变量小于一滤波阀值时，表示异常燃烧消除，再进行低通滤波，得到各缸稳定燃烧情况下的运转粗糙度信号，直接用于后面齿偏差的计算；

为了消除各缸之间的燃烧差异对齿偏差的计算的影响，本发明还计算燃烧不均匀程度，根据燃烧不均匀程度确定是否计算齿偏差，以及采用什么方式来计算齿偏差，从而尽量减小由于各缸间燃烧不均匀的影响。对于对称的两缸来说，如果是断油情况下，不考虑燃烧因素的影响，这两缸的运转粗糙度信号应该是相等的，完全是由齿偏差引起的，但由于各缸间燃烧不均匀的影响，使两缸的运转粗糙度信号存在一定差别，这个差值就代表了燃烧不均匀的程度，当燃烧不均匀程度小于不均匀度低阀值FLUSDMI时，表明不均匀程度较小，将低通滤波后的发动机各缸的运转粗糙度信号的绝对值的平均值作为运转粗糙度信号平均值；当燃烧不均匀程度大于不均匀度低阀值FLUSDMI、小于不均匀度高阀值FLUSDMX时，此时如果采用全部缸的信号计算齿偏差的话，会产生较大的误差，所以此时只采用绝对值较小的低通滤波后的两个缸的运转粗糙度信号进行计算，将低通滤波后的绝对值较小的发动机的两个缸的运转粗糙度信号的绝对值的平均值作为运转粗糙度信号平均值；当燃烧不均匀程度大于不均匀度高阀值FLUSDMX时，说明各缸燃烧差异较大(例如发生单缸连续性失火的情况)，计算得到的齿偏差的误差已不可接受，所以不必进行齿偏差的计算。

为了避免由于偶然因素导致计算得到的齿偏差偏离正确值，本发明在计算得到齿偏差之后，对计算得到齿偏差的合理性进行持续的检查，具体措施是，如果寄存器中的齿偏差为零，则使寄存器中的齿偏差为当前计算得到的齿偏差；如果寄存器中的齿偏差不为零，则将当前计算得到的齿偏差同寄存器中的齿偏差比较，如果两者的差值的绝对值大于齿偏差阀值FSONMX，则表明当前计算得到的齿偏差可能存在偏差，需要将整个齿偏差自学习过程重置，使寄存器中的齿偏差清零，如果两者的差值的绝对值小于等于齿偏差阀值FSONMX，则寄存器中的齿偏差不变。

由于已通过计算滤波进程变量，在某一缸发生燃烧异常的情况下及时地停止对标准化之后的各缸的运转粗糙度信号的滤波，使齿偏差自学习值不会发生较大偏离，避免了在某一缸燃烧异常的时候错误地将寄存器中的齿偏差清零。

为了尽可能的减少燃烧因素的影响，本发明还对运行工况也提供了限制条件，将运行工矿确定为发动机燃烧较为稳定的转速区间[NUFON，NOFON]，以及负荷区间[MIUFON，MIOFON]，这样可减少燃烧因素对齿偏差计算结果的影响；

为了防止因对称失火导致齿偏差计算错误，本发明还首先判断当前时间之前的一段时间内是否发生对称失火，只有在不发生对称失火时才进行转速信号轮齿偏差自学习；

对称失火对于四缸机来说，指的就是不相邻的两缸连续性失火，以1-3-4-2的点火顺序为例，1、4缸同时失火或者3、2缸同时失火就称为对称失火，对称失火对运转粗糙度信号的影响是对称性的，而齿偏差对运转粗糙度信号中的噪音水平的贡献也是具有对称性的，发生对称失火的两缸的运转粗糙度信号同受到齿偏差影响的两缸的运转粗糙度信号表现很类似。通过研究对称失火和齿偏差对运转粗糙度信号的影响，发现齿偏差对运转粗糙度信号的影响只与发动机转速有关，与发动机负荷没有直接关系，而对称失火对运转粗糙度信号的影响则与负荷有直接关系，发生对称失火时，负荷越高则运转粗糙度信号的绝对值越大，因此可通过检查不同负荷下的运转粗糙度信号的变化来判断当前是否发生了对称失火，所以如果在当前时间之前的一对称失火检测时间T内检测到的任意相邻两缸的运转粗糙度信号luts在低负荷区间[MIUMF1，MIUMF2]内的差值的绝对值lutssampo，同该相邻两缸的运转粗糙度信号在高负荷区间[MIOMF1，MIOMF2]内的差值的绝对值lutssampu之间的差值的绝对值lutsmx大于对称失火阀值LRMF，则可以判断当前时间之前的一对称失火检测时间T内存在对称失火，否则可以判断当前时间之前的一对称失火检测时间T内不存在对称失火，从而来检测是否发生了对称失火。

本发明中的所述各个阀值的可以分别通过以下方法确定：

一.低转速阀值NUFON、高转速阀值NOFON的确定方法是：在转毂上调节发动机的转速，找出运转粗糙度信号较为稳定的发动机的转速范围，以该转速范围的低值作为低转速阀值NUFON，以该转速范围的高值作为高转速阀值NUFON。

二.低负荷阀值MIUFON，高负荷阀值MIOFON的确定方法是：使发动机转速在区间[NUFON，NOFON]内，找出使燃烧比较稳定(运转粗糙度信号波动小就说明燃烧比较稳定)的最小负荷作为低负荷阀值MIUFON，找出使燃烧比较稳定(运转粗糙度信号波动小就说明燃烧比较稳定)的最大负荷作为高负荷阀值MIOFON，由于通常中高负荷燃烧比较稳定，所以高负荷阀值MIOFON无特殊情况可取发动机的最高负荷。

三.标准转速NNORM的确定方法是：首先要保证标准转速要包含在区间[NUFON，NOFON]之内，同时还应是该发动机的常用转速，一般设在2000～3000rpm之间。

四.低负荷区间的低阀值MIUMF1、低负荷区间的高阀值MIUMF2、高负荷区间的低阀值MIOMF1、高负荷区间的高阀值MIOMF2、称失火阀值LRMF的确定方法是：

高负荷区间的高阀值MIOMF2和低负荷区间的低阀值MIUMF1，无特殊情况可取齿偏差自学习运行的负荷范围，即MIOMF2＝MOFON，MIUMF1＝MUFON；

高负荷区间的低阀值MIOMF1应当高于低负荷区间的高阀值MIUMF2达一定量，只有这样在发生对称失火时相邻两缸的运转粗糙度信号在低负荷区间内的差值的绝对值，同该相邻两缸的运转粗糙度信号在高负荷区间内的差值的绝对值之间的差值的绝对值才能足够大，高负荷区间的低阀值MIOMF1、低负荷区间的高阀值MIUMF2的确定方法是：

首先，确定检测对称失火的转速在区间[NMF1，NMF2]内，要保证其包含在齿偏差自学习运行的转速范围内，即NUFON≤NMF1＜NMF2≤NOFON；并且检测对称失火的转速一定要是常用转速，是高低负荷都能达到的转速区域；

再次，确定齿偏差的最大影响，在转速为NMF2、负荷为高负荷区间的高阀值MIOMF2的工况，测量相邻两缸的运转粗糙度信号，找出相邻两缸的运转粗糙度信号之间的最大差值dlutsmax，再把发动机运转到转速为NMF1，负荷为低负荷区间的低阀值MIUMF1的工况，测量相邻两缸的运转粗糙度信号，找出相邻两缸的运转粗糙度信号之间的最小差值dlutsmin，那么dlutsmax-dlutsmin就代表了齿偏差对运转粗糙度信号的最大影响，即正常燃烧状态下的最大可能lutsmx值；

可先根据负荷范围大小的合理性先确定高负荷区域的下限值MIOMF1和低负荷区的上限值MIUMF2其中一个值，比如先确定了低负荷区的上限值MIUMF2，在该负荷点造对称失火，记录下相邻两缸运转粗糙度信号的差值绝对值dlutsmin_cal，再预设一个较为合理的高负荷区域的下限值MIOMF1，造对称失火，同样记录下相邻两缸运转粗糙度信号的差值绝对值dlutsmax_cal，用dlutsmax_cal-dlutsmin_cal的差值与dlutsmax-dlutsmin的差值比较，如果前者小于后者的2倍，说明高负荷区域的下限值MIOMF1偏小，需要提高负荷值，然后用相同的方法重新测量，直到前者大于后者的2倍以上为止；

用于检测对称失火的称失火阀值LRMF可设为dlutsmax_cal-dlutsmin_cal的差值的0.8倍，保证对称多重失火能够及时报出，同时可以和齿偏差对运转粗糙度信号的影响区分开。

五.不均匀度低阀值FLUSDMI、不均匀度高阀值FLUSDMX的确定方法是：

根据经验，齿偏差的误差允许范围为0.05kw，所以当燃烧不均匀程度引起的误差小于0.05kw时可以用全部缸的标准化后的运转粗糙度信号flutsd共同计算，由此可确定不均匀度低阀值FLUSDMI，根据公式(2)，并将转速设为标准转速NNORM：

FLUSDMI＝NNORM²×z×0.05/720/3600

对于不均匀度高阀值FLUSDMX的确定，需考虑燃烧异常的情况，将发动机运行到负荷为高负荷阀值MIOFON，转速为标准转速NNORM的工况点上，造单缸连续失火，待标准化后的运转粗糙度信号flutsd稳定之后，计算出失火缸及其对称缸的标准化后的运转粗糙度信号flutsd的差值，再乘以0.5的安全系数，即可作为不均匀度高阀值FLUSDMX，这样在发生单缸连续失火的时候可以及时停止齿偏差自学习。

六.齿偏差阀值FSONMX的确定方法是：

首先在允许工况范围内进行自学习，尽量在工况范围的边界运行，例如使发动机运转在低负荷阀值MIUFON和高负荷阀值MIOFON上，并记录下所有工况对应的齿偏差自学习值fsontemp，然后计算齿偏差自学习值fsontemp的最大波动范围，这代表了最大可能的齿偏差自学习值的波动范围，在此范围内的波动都是合理的，因此齿偏差阀值FSONMX需大于此值，再留一定的安全距离的话，可取最大波动范围的1.5倍，然后再与前面所说的齿偏差的误差允许范围0.05kw进行比较，取两者的最大值作为齿偏差阀值FSONMX的值，这样就可以保证正常的齿偏差自学习不会被判为不合理，而一旦发生了燃烧异常等情况，得到错误的自学习值之后可以进行初始化，将错误值清除。

本发明的转速信号轮齿偏差自学习方法，基于齿偏差对运转粗糙度信号噪音水平的贡献具有对称性以及其大小与发动机转速的关系具有确定性的原理，通过对运转粗糙度信号进行标准化、低通滤波等处理，得到由齿偏差造成的运转粗糙度信号噪音，从而反推齿偏差的大小，在信号处理过程中，通过一些关键阀值，排除偶然失火和单缸连续失火的情况，基本消除了转速波动、燃烧不均匀的影响，保证齿偏差自学习值是在正常燃烧的情况得到的，实现了燃烧情况下对齿偏差进行稳定可靠的自学习，可解决自动档的车难以完成传统的只能在断油情况下进行齿偏差自学习的问题，还可避免某些车型在断油情况下受到双离合器变速箱或双质量飞轮的干扰，而得到错误的齿偏差的情况；还在自学习之前对称多重失火进行判断，存在对称多重失火则抑制自学习的进行，避免将齿偏差学错。

Claims (6)

1.一种转速信号轮齿偏差自学习方法，其特征在于，包括以下步骤：

一.设置标准转速、滤波阀值、不均匀度低阀值、不均匀度高阀值、齿偏差阀值，不均匀度低阀值小于不均匀度高阀值；设置寄存器中的齿偏差为零；

二.检测发动机的转速、负荷及发动机各缸的运转粗糙度信号；

三.将发动机各缸的运转粗糙度信号进行标准化，

$\mathrm{lutsd}=\frac{\mathrm{luts}\×{\mathrm{NNORM}}^2}{n^2}$

式中，lutsd是标准化后的运转粗糙度信号，luts为运转粗糙度信号，NNORM为标准转速，n为当前发动机转速；

四.对进行标准化之后的发动机各缸的运转粗糙度信号进行低通滤波，得到低通滤波后的发动机各缸的运转粗糙度信号；

五.计算滤波进程变量，当滤波进程变量小于滤波阀值时，进行步骤六，否则进行步骤二；

六.计算燃烧不均匀程度，当燃烧不均匀程度小于不均匀度高阀值时，进行步骤七，否则进行步骤二；

七.计算运转粗糙度信号平均值，

当燃烧不均匀程度小于不均匀度低阀值时，运转粗糙度信号平均值为低通滤波后的发动机各缸的运转粗糙度信号的绝对值的平均值；

当燃烧不均匀程度大于等于不均匀度低阀值且小于等于不均匀度高阀值时，运转粗糙度信号平均值为低通滤波后的绝对值较小的发动机的两个缸的运转粗糙度信号的绝对值的平均值；

八.计算齿偏差，

$\mathrm{sd}=\frac{{\mathrm{NNORM}}^2\×z}{720\×3600\×\mathrm{flutsdm}}$

式中，sd为齿偏差，NNORM为标准转速，z为发动机缸数，flutsdm为运转粗糙度信号平均值；

九.如果寄存器中的齿偏差为零，则使寄存器中的齿偏差为当前计算得到的齿偏差；

如果寄存器中的齿偏差不为零，则将当前计算得到的齿偏差同寄存器中的齿偏差比较，如果两者的差值的绝对值大于齿偏差阀值，则使寄存器中的齿偏差为零，否则寄存器中的齿偏差不变；

十.进行步骤二。

2.根据权利要求1所述的转速信号轮齿偏差自学习方法，其特征在于，所述燃烧不均匀程度为发动机各对称两缸的标准化后的当前运转粗糙度信号的差值的绝对值中的最大值。

3.根据权利要求1所述的转速信号轮齿偏差自学习方法，其特征在于，滤波进程变量代表过滤后的运转粗糙度信号与标准化后的运转粗糙度信号之间的差距，其计算的方法为：

flnon(0)_j＝ALFON，

flpon(0)_j＝-ALFON，

flnon(i+1)_j＝

(1-FSFON)×flnon(i)_j+FSFON×[flutsd(i+1)_j-lutsd(i+1)_j]，

flpon(i+1)_j＝

(1-FSFON)×flpon(i)_j+FSFON×[flutsd(i+1)_j-lutsd(i+1)_j]，

滤波进程变量取flnon(i+1)_j和flpon(i+1)_j的绝对值最大值；

ALFON为常量，FSFON为过滤系数，flutsd(i+1)_j为标准化后的第j缸的当前一次点火周期过滤后的运转粗糙度信号，lutsd(i+1)_j为过滤后的第j缸的当前一次点火周期标准化后的运转粗糙度信号。

4.根据权利要求1所述的转速信号轮齿偏差自学习方法，其特征在于，

在步骤一中，还设置低转速阀值、高转速阀值、低负荷阀值、高负荷阀值，

步骤二之后，进行当前工况判断，如果发动机的当前转速在区间[低转速阀值，高转速阀值]内，并且发动机当前负荷在区间[低负荷阀值，高负荷阀值]内，则进行步骤三，否则进行步骤二；

低转速阀值＜标准转速＜高转速阀值。

5.根据权利要求4所述的转速信号轮齿偏差自学习方法，其特征在于，

在步骤一中，还设置一对称失火检测时间，

在步骤二之后，首先检测当前时间之前的对称失火检测时间内是否存在对称失火，如果存在则进行步骤二，如果不存在则进行当前工况判断。

6.根据权利要求5所述的转速信号轮齿偏差自学习方法，其特征在于，

在步骤一中，还设置低负荷区间的低阀值、低负荷区间的高阀值、高负荷区间的低阀值、高负荷区间的高阀值、对称失火阀值，低负荷阀值≤低负荷区间的低阀值＜低负荷区间的高阀值＜高负荷区间的低阀值＜高负荷区间的高阀值≤高负荷阀值；

检测当前时间之前的对称失火检测时间内是否存在对称失火的方法是：

如果在当前时间之前的对称失火检测时间内，首次检测到的在低负荷区间[低负荷区间的低阀值，低负荷区间的高阀值]内的相邻两缸的运转粗糙度信号的差值的绝对值，同首次检测到的在高负荷区间[高负荷区间的低阀值，高负荷区间的高阀值]内的该相邻两缸的运转粗糙度信号的差值的绝对值之间的差值的绝对值大于对称失火检测阀值，则当前时间之前的对称失火检测时间内存在对称失火，否则当前时间之前的对称失火检测时间内不存在对称失火。

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