CN103590878B - 基于声波信号hht边际谱的柴油机排气净化器诊断方法 - Google Patents

Abstract

基于声波信号HHT边际谱的柴油机排气净化器诊断方法，属于柴油机排气后处理系统诊断技术。在柴油机运行过程中，声波信号采集器（4）将净化器出口端采集到的声波信号x(t)送入声波信号处理单元（9），对信号进行HHT边际谱分析，并经处理得到声波HHT边际谱特征信号：所测特征频率和所测特征能量。电控单元（5）根据当前柴油机转速信号和扭矩信号查询声波HHT边际谱特征信号MAP，找到对应工况下的声波HHT边际谱特征信号：标定特征频率和标定特征能量。电控单元（5）通过对和四个参数进行比较，确定排气净化器是否工作正常。该方法能对堵塞状况进行准确识别并给出再生时机，对排气净化器破损尤其微小破损能精确识别。

Description

基于声波信号HHT边际谱的柴油机排气净化器诊断方法

技术领域

本发明属于柴油机排气后处理系统诊断技术，特别涉及一种针对柴油机排气净化器的诊断方法。

背景技术

据相关部门统计，大气中约有22％的超细微粒(PM2.5)来自柴油车排放的尾气。而目前的研究表明，超细微粒能顺利进入人体呼吸系统并长久滞留，对人体健康有重大危害。因此柴油车排放控制目标开始由控制排放微粒质量转为控制废气中危害人体健康的超细微粒物的数量。目前，欧盟已经将柴油车超细微粒数量的限制6×10¹¹个/km列入欧Ⅴ标准中，并已于2011年开始执行。为了减少柴油机微粒排放以满足严格的排放法规，除了对柴油机本身进行优化外，还要使用柴油机废气后处理装置，排气净化器被认为是控制微粒排放的最有效手段，其对颗粒的过滤效果能达到90％以上。

排气净化器工作过程中持续受微粒沉降、排气压力脉动冲击、高腐蚀性发动机排气侵蚀等作用，很容易发生堵塞及内部结构的破损。为了解决堵塞问题，一般通过电加热、喷油燃烧、红外加热、催化再生等方式对沉积的微粒进行燃烧，使其具有可再生能力。然而，再生过程中，排气净化器温度急剧升高，加重了过滤体破损的可能性。一旦排气净化器发生破损，柴油机尾气将直接排入空气中，排气净化器将失去过滤效果。

目前对排气净化器的常规诊断是基于排气背压来进行的。通过排气背压的升高和降低来分别反映堵塞和破损情况。然而，当排气净化器出现微小裂纹，尚不足以引起排气背压降低时，基于排气背压的诊断方法便很难对排气净化器出现微小裂纹问题有及时的发现和处理。找到一种更为可靠的排气净化器诊断方法成为目前对排气净化器故障尤其是对破损故障进行准确诊断的关键。

发明内容

本发明要解决的技术问题是：提供一种更为可靠的排气净化器诊断方法，该方法能对堵塞状况进行准确识别并给出再生时机，能对排气净化器破损尤其是微小破损有精确识别的效果。

本发明的技术方案：

基于声波信号HHT边际谱的柴油机排气净化器诊断方法。根据排气气流通过排气净化器内部蜂窝状结构会产生声音的特点，对排气气流产生的声波信号进行采集并进行HHT边际谱分析，进而判断排气净化器目前的堵塞情况以及是否破损。

基于声波信号HHT边际谱的柴油机排气净化器诊断方法，该方法包括：

步骤一将声波信号采集器布置在柴油机排气净化器的出口位置；声波信号采集器的输出端与声波信号处理单元的输入端进行连接；声波信号处理单元的输出端与电控单元的输入端进行连接，用于传输声波HHT边际谱特征信号。

步骤二柴油机工作过程中，声波信号采集器采集排气净化器产生的声波信号x(t)，声波信号处理单元对声波信号x(t)进行声波HHT边际谱分析，计算得到其边际谱h(f)；将计算得到的边际谱h(f)进行特征提取得到声波信号HHT边际谱特征信号：所测特征频率和所测特征能量

步骤三排气净化器当前状况判断：

电控单元查询声波HHT边际谱特征信号MAP，找到对应发动机转速和发动机扭矩下的声波HHT边际谱特征信号标定特征频率和标定特征能量通过对所测特征频率标定特征频率所测特征能量和标定特征能量四个参数进行比较，对排气净化器当前状况进行判断；

情况a：排气净化器内部结构破裂，为破损故障；

情况b：且此时排气净化器堵塞情况严重，需再生；

情况c：其它情况，排气净化器无故障，微粒沉积量不大，工作良好。

制订声波HHT边际谱特征信号MAP：在现有的柴油车在线诊断系统上搭建柴油机排气净化器诊断系统：

声波信号采集器布置在柴油机排气净化器的出口位置，声波信号采集器的输出端与声波信号处理单元的输入端进行连接，声波信号处理单元的输出端与电控单元的输入端进行连接，柴油机排气净化器使用新出厂合格的排气净化器。

采集不同转速和扭矩下柴油机排气净化器所产生的无故障声波信号声波信号处理单元对无故障声波信号进行声波HHT边际谱分析，计算得到其无故障边际谱将计算得到的无故障边际谱进行特征提取得到无故障声波信号的HHT边际谱特征信号：标定特征频率和标定特征能量将不同发动机转速和发动机扭矩下的标定特征频率和标定特征能量存入电控单元中，形成声波HHT边际谱特征信号的MAP。

本发明的诊断原理：

柴油机的排气气流通过排气净化器内部蜂窝结构时，会发出一定频率范围的声波信号。当排气净化器内部结构完好，且微粒沉降量微小时，所发出的声波信号的频率及振幅基本维持在一个相对稳定的区间。

当排气净化器内部结构破损产生裂纹时，破损处压力降低，排气气体集中从破损处溢出释放，破损位置材料受排气气流冲击力加大，从而导致声波信号频率攀升，可由所测特征频率的增大来反映。

当排气净化器内部微粒沉降量有明显增大时，会造成排气净化器内部堵塞，穿过排气净化器的排气气流减小，引起的排气净化器内部结构材料振动强度变弱，声波信号振幅变小，可由所测特征能量的减小来反映。

本发明的有益效果：

通过采集排气净化器出口端的声波信号，对其进行HHT边际谱分析，提取声波HHT边际谱特征信号：所测特征能量和所测特征频率通过对所测特征频率标定特征频率所测特征能量和标定特征能量四个参数进行信号比较，从而准确识别堵塞状况并给出再生时机，并能精确识别排气净化器破损尤其是微小破损，提高了排气净化器故障诊断的可靠性。研究结果表明，采用基于声波信号HHT边际谱的柴油机排气净化器诊断方法，可以有效地对柴油机排气净化器的工作状况进行诊断。

附图说明

图1柴油机排气净化器诊断系统示意图。

图2基于声波信号HHT边际谱的柴油机排气净化器诊断方法的实施流程图。图中：1.柴油机，2.排气管，3.排气净化器，4.声波信号采集器，5.电控单元，6.声波HHT边际谱特征信号，7.柴油机转速信号，8.柴油机扭矩信号，9.声波信号处理单元。

具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步的说明。

基于声波信号HHT边际谱的柴油机排气净化器诊断方法，该方法包括：

步骤一将声波信号采集器4布置在柴油机排气净化器3的出口位置，声波信号采集器4的输出端与声波信号处理单元9的输入端进行连接，声波信号处理单元9的输出端与电控单元5的输入端进行连接。

步骤二柴油机工作过程中，声波信号采集器4采集排气净化器3产生的声波信号x(t)，声波信号处理单元9对声波信号x(t)进行声波HHT边际谱分析，计算得到边际谱h(f)；将计算得到的边际谱h(f)进行特征提取得到声波信号HHT边际谱特征信号6：所测特征频率和所测特征能量

步骤三排气净化器当前状况判断：

电控单元5查询声波HHT边际谱特征信号MAP，找到对应发动机转速和发动机扭矩下的声波HHT边际谱特征信号标定特征频率和标定特征能量通过对所测特征频率标定特征频率所测特征能量和标定特征能量四个参数进行比较，对排气净化器当前状况进行判断：

情况a：排气净化器内部结构破裂，为破损故障；

情况b：且排气净化器堵塞情况严重，需再生；

情况c：其它情况，排气净化器无故障，微粒沉积量不大，工作良好。

制订声波HHT边际谱特征信号MAP：按图1所示搭建柴油机排气净化器诊断系统：

声波信号采集器4布置在柴油机排气净化器3的排气出口中心位置，声波信号采集器4的输出端与声波信号处理单元9的输入端进行连接，声波信号处理单元9的输出端与电控单元5的输入端进行连接；柴油机排气净化器3使用新出厂合格的排气净化器；电控单元5为柴油车发动机使用的电控单元；

采集不同转速和扭矩下柴油机排气净化器3所产生的声波信号x(t)，声波信号处理单元9对声波信号x(t)进行声波HHT边际谱分析，计算得到其边际谱h(f)；将计算得到的边际谱进行特征提取得到声波信号HHT边际谱特征信号：标定特征频率和标定特征能量将不同发动机转速和发动机扭矩下的标定特征频率和标定特征能量存入电控单元中，形成声波HHT边际谱特征信号的MAP。

声波信号HHT边际谱的柴油机排气净化器诊断系统如图1所示。包括柴油机1、排气管2、排气净化器3、声波信号采集器4、电控单元5、声波HHT边际谱特征信号6、柴油机转速信号7、柴油机扭矩信号8、声波信号处理单元9。除声波信号采集器4和声波信号处理单元9之外，一般具有在线诊断功能的柴油车都具备上述诊断系统。

所述步骤二和步骤三中，所测特征能量和标定特征能量的定义方法相同，均用特征能量表示，计算方法如下：

$\stackrel{\‾}{e}=\underset{i=f_1}{\overset{f_n}{\mathrm{\Σ}}}h{\left(f_i\right)}^2/n$

式中，h(f_i)为声波信号x(t)经希尔伯特-黄变换(HHT)后得到的瞬时频率f_i的边际谱幅值，f₁～f_n是瞬时频率；n为f₁到f_n的数据个数，n为3000～5000。

所述步骤二和步骤三中，所测特征频率和标定特征频率的定义方法相同，均用特征频率表示，计算方法如下：

在HHT边际谱的频率-幅值平面将瞬时频率f₁到f_n所对应的n个点(f，h(f))，根据幅值h(f)进行由大到小排序并形成新的点集A：

$A=\left\{({\hat{f}}_1,h\left({\hat{f}}_1\right)),({\hat{f}}_2,h\left({\hat{f}}_2\right)),...,({\hat{f}}_n,h\left({\hat{f}}_n\right))\right\}$

式中，为边际谱最大幅值对应的瞬时频率；为边际谱最小幅值对应的瞬时频率。

特征频率为：

$\stackrel{\‾}{f}\left(N\right)=\frac{\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{f}}_{1}h{\left({\hat{f}}_i\right)}^2}{\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}h{\left({\hat{f}}_i\right)}^2}$

式中，N为计算点数，当n取3000～5000时，N为100～300。

n和N的数值范围取其端值和中间的任意值均可。

声波信号采集器4可选用目前市面上频率响应为10-20KHz的拾音器，拾音器要求：体积小，材料可选用耐高温的陶瓷材料。

声波信号处理单元9可向小型嵌入式工控机主板厂家按下述要求定制：

1)声波信号输入端接收声波信号采集器输送的声波信号；

2)可装载matlab软件运行HHT边际谱求解程序；

3)程序能完成对声波信号HHT边际谱数据进行大小排序、基本的加减乘除和平方运算等功能；

4)能将计算结果输出至柴油车的电控单元中。

Claims (4)

1.基于声波信号HHT边际谱的柴油机排气净化器诊断方法，该方法包括：

步骤一将声波信号采集器(4)布置在柴油机排气净化器(3)的出口位置，声波信号采集器(4)的输出端与声波信号处理单元(9)的输入端进行连接，声波信号处理单元(9)的输出端与电控单元(5)的输入端进行连接；

步骤二柴油机工作过程中，声波信号采集器(4)采集排气净化器(3)产生的声波信号x(t)，声波信号处理单元(9)对声波信号x(t)进行声波HHT边际谱分析，计算得到边际谱h(f)；将计算得到的边际谱h(f)进行特征提取得到声波信号HHT边际谱特征信号(6)：所测特征频率和所测特征能量

步骤三排气净化器当前状况判断：

电控单元(5)查询声波HHT边际谱特征信号MAP，找到对应发动机转速和发动机扭矩下的声波HHT边际谱特征信号标定特征频率和标定特征能量通过对所测特征频率标定特征频率所测特征能量和标定特征能量四个参数进行比较，对排气净化器当前状况进行判断；

情况a：排气净化器内部结构破裂，为破损故障；

情况b：且排气净化器堵塞情况严重，需再生；

情况c：其它情况，排气净化器无故障，微粒沉积量不大，工作良好。

2.根据权利要求1所述的基于声波信号HHT边际谱的柴油机排气净化器诊断方法，其特征在于：步骤三中所述的声波HHT边际谱特征信号MAP的制订：

搭建柴油机排气净化器诊断系统：

声波信号采集器(4)布置在柴油机排气净化器(3)的排气出口中心位置，声波信号采集器(4)的输出端与声波信号处理单元(9)的输入端进行连接，声波信号处理单元(9)的输出端与电控单元(5)的输入端进行连接；柴油机排气净化器(3)使用新出厂合格的排气净化器；电控单元(5)为目前柴油车发动机使用的电控单元；

采集不同转速和扭矩下柴油机排气净化器(3)所产生的无故障声波信号 声波信号处理单元(9)对无故障声波信号进行声波HHT边际谱分析，计算得到其无故障边际谱将计算得到的无故障边际谱进行特征提取得到无故障声波信号的HHT边际谱特征信号：标定特征频率和标定特征能量将不同发动机转速和发动机扭矩下的标定特征频率和标定特征能量存入电控单元中，形成声波HHT边际谱特征信号的MAP。

3.根据权利要求1所述的基于声波信号HHT边际谱的柴油机排气净化器诊断方法，其特征在于：

所述步骤二和步骤三中，所测特征能量和标定特征能量的定义，其定义方法相同，均用特征能量表示，计算方法如下：

式中，h(f_i)为声波信号x(t)经希尔伯特-黄变换后得到的瞬时频率f_i的边际谱幅值，f₁～f_n是瞬时频率，n为f₁到f_n的数据个数，n为3000～5000。

4.根据权利要求1所述的基于声波信号HHT边际谱的柴油机排气净化器诊断方法，其特征在于：

所述步骤二和步骤三中，所测特征频率和标定特征频率的定义，其定义方法相同，均用特征频率表示，计算方法如下：

在HHT边际谱的频率-幅值平面将瞬时频率f₁到f_n所对应的n个点(f，h(f))，根据幅值h(f)进行由大到小排序并形成新的点集A：

式中， 为边际谱最大幅值对应的瞬时频率；  为边际谱最小幅值对应的瞬时频率；

特征频率为：

式中，N为计算点数，当n取3000～5000时，N为100～300。