CN108470148A - 发动机转速检测方法、检测系统、互联网平台及其应用 - Google Patents

Abstract

一种发动机转速检测方法，包括步骤：采集发动机噪声信号并经A/D转换后获取数字信号；根据预设条件对数字信号进行质量检测，并获取质量合格的数字信号；将质量合格的数字信号处理成发动机气缸燃爆脉冲信号；将燃爆脉冲信号转换成发动机转速。由于先对采集的发动机噪声信号进行质量检测，待质量合格后，再将质量合格的数字信号处理成发动机气缸燃爆脉冲信号，最后，将燃爆脉冲信号转换成发动机转速；本发明通过对发动机噪声信号进行质量检测，以避免时域情况下的噪声信号的不确定性，以实现时间域内利用发动机噪声检测发动机转速的目的。

Description

发动机转速检测方法、检测系统、互联网平台及其应用

技术领域

本发明涉及无损检测技术领域，具体涉及一种发动机转速检测方法、检测系统、互联网平台及其应用。

背景技术

二手设备交易、金融服务、设备租赁与设备使用的智能化管理，急需解决简单、无损、低成本、便于第三方使用、支持互联网应用并支持众多设备同时检测的系统。

目前，尚未见到在时域利用发动机噪声检测发动机转速的先例，其原因在于：1.发动机噪声是全部震动混合而成的空气振动波，在时间域做噪声分类处理难度极高；2.旧发动机气缸燃爆力差异很大，甚至个别气缸不工作，存在燃爆震动力的不均衡、燃爆时间漂移的不确定性；3.检测地点、环境具有随机性，及环境背景噪音的不确定性。

发明内容

本申请提供一种发动机转速检测方法、检测系统、互联网平台及其应用。

根据第一方面，一种实施例中提供一种发动机转速检测方法，包括步骤：

采集发动机噪声信号并经A/D转换后获取数字信号；

根据预设条件对数字信号进行质量检测，并获取质量合格的数字信号；

将质量合格的数字信号处理成发动机气缸燃爆脉冲信号；

将燃爆脉冲信号转换成发动机转速。

一种实施例中，预设条件包括：数字信号的平均功率不小于第一预设门限值，连续为零的个数不大于第二预设门限值，信号饱和计数不大于第三预设门限值。

一种实施例中，将质量合格的数字信号处理成发动机气缸燃爆脉冲信号，包括步骤：

对数字信号标准化处理；

对标准化处理后的数字信号进行滤波处理；

对滤波后的数字信号进行积分处理；

对积分后的数字信号进行差分处理；

对差分处理后的数字信号进行脉冲信号筛选；

对筛选的脉冲信号按预设值进行提取，获取脉冲数组。

一种实施例中，发动机气缸燃爆时推动曲轴旋转过程中，有如下数学模型成立：

Y_i＝k*X_i+B；其中：Y_i为气缸燃爆点对应的第i个采样时序，X_i为气缸燃爆点的自然序号；k为相邻两个燃爆点之间时间间隔的平均数；

将燃爆脉冲信号转换成发动机转速，包括步骤：

预估发动机气缸燃爆周期K_p；

根据K_p优化发动机气缸燃爆点的自然序号X_i；

根据优化的X_i应用最小二乘法拟合直线Y_i＝k*X_i+B求出斜率k；

根据k计算发动机噪声的基频，F_k＝F_o/k，其中，F_o为初始采样频率；

根据公式计算发动机转速：Z_s＝F_k*60*2*β/Qgs，其中：Zs为发动机转速,β为发动机冲程系数,Qgs发动机气缸数。

一种实施例中，预估发动机气缸燃爆周期K_p，包括步骤：

计算数字信号中相邻脉冲的时间间隔ΔY_i；

将ΔY_i个时间间隔做排列，顺序选取M个样本为一组；

求出组差值最小的一组，并计算出组差值为最小一组的平均值： K_p＝∑ΔY(i)/M。

一种实施例中，优化发动机气缸燃爆点的自然序号X_i，包括步骤：

确定模型Y_i＝k*X_i+B中的循环变量k和B：k＝[0.9*K_p，1.2*K_p]，B＝[-K_p/2, K_p/2]；

根据确定的循环变量k和B，计算X_i＝round[(Y-B_i)/k]；

根据X_i计算模型误差：e＝∑|Y_i-k*X_i-B|；

求取循环变量k和B中模型误差e之和为最小值所对应的X_i。

根据第二方面，一种实施例中提供一种发动机转速检测系统，包括噪声采集装置和云端服务器，噪声采集装置吸附式安装于发动机壳体或发动机周边的安装支架上，噪声采集装置与云端服务器通信连接；

噪声采集装置执行以下操作：

采集发动机噪声信号并经A/D转换后获取数字信号；

根据预设条件对所述数字信号进行质量检测，并获取质量合格的数字信号；

将所述质量合格的数字信号处理成发动机气缸燃爆脉冲信号，并将发动机气缸燃爆脉冲信号发送至所述云端服务器；

云端服务器将燃爆脉冲信号转换成发动机转速，并将发动机转速反馈至其所关联的移动终端。

一种实施例中，还包括移动终端，移动终端分别与噪声采集装置和云端服务器信号连接；

噪声采集装置采集发动机噪声信号并经A/D转换后获取数字信号，根据预设条件对数字信号进行质量检测，获取质量合格的数字信号，并将质量合格的数字信号发送至移动终端；

移动终端将质量合格的数字信号处理成发动机气缸燃爆脉冲信号，并将发动机气缸燃爆脉冲信号发送至云端服务器；

云端服务器将燃爆脉冲信号转换成发动机转速，并将发动机转速反馈至移动终端。

根据第三方面，一种实施例中，提供一种设备管理的互联网平台，包括上述的发动机转速检测系统和设备管理系统；

发动机转速检测系统在时域内根据设备发动机噪声信号计算发动机转速，并将发动机转速发送至设备管理系统；

设备管理系统根据发动机转速对设备进行综合管理，综合管理包括但不限于：二手设备交易、设备金融服务、设备租赁、设备定价、设备使用强度、油耗量。

根据第四方面，一种实施例中，提供一种发动机转速检测系统在设备管理的应用，发动机转速检测系统包括噪声采集装置，噪声采集装置吸附式安装于设备的发动机壳体或发动机周边的安装支架上，以采集发动机噪声信号；包括步骤：

获取发动机噪声信号经A/D转换后的数字信号；

根据预设条件对数字信号进行质量检测，并获取质量合格的数字信号；

将质量合格的数字信号处理成发动机气缸燃爆脉冲信号；

将燃爆脉冲信号转换成发动机转速；

根据发动机转速对设备进行综合管理，综合管理包括但不限于：二手设备交易、设备金融服务、设备租赁、设备定价、设备使用强度、油耗量。

依据上述实施例的发动机转速检测方法，由于先对采集的发动机噪声信号进行质量检测，待质量合格后，再将质量合格的数字信号处理成发动机气缸燃爆脉冲信号，最后，将燃爆脉冲信号转换成发动机转速；本发明通过对发动机噪声信号进行质量检测，以避免时域情况下的噪声信号的不确定性，以实现时间域内利用发动机噪声检测发动机转速的目的。

附图说明

图1为发动机转速检测方法流程图；

图2为采样信号质量检测流程图；

图3为信号处理波形图；

图4为燃爆脉冲数学模型实例图；

图5为发动机转速应用示意图。

具体实施方式

下面通过具体实施方式结合附图对本发明作进一步详细说明。

在本发明实施例中，通过对发动机噪声信号采集、A/D转换、数字信号处理成发动机气缸燃爆脉冲信号、转换成发动机转速，以在时域情况下根据发动机噪声信号计算出发动机转速，以突破在时间域利用发动机噪声检测发动机转速存在的技术难点。

实施例一：

本例提供一种在时间域利用发动机噪声检测发动机转速的检测方法，其流程图如图1所示，具体包括以下步骤。

S1：采集发动机噪声信号并经A/D转换后获取数字信号。

需要说明的是，为了方便及扩展发动机转速的其他应用，在采集发动机噪声信号之前需要先向服务后台申请一个测速编号，发动机转速检测所涉及的一系列操作过程均与该测速编号相关联，以便通过该测速编号能方便查找或获取发动机转速检测的各个操作过程，及发动机转速后续二次服务设备的各项操作。

待获取测速编号后，开始采集发动机噪声信号，并以Pn个采样周期的噪声信号为一组，该该组噪声信号A/D转换成数字信号，并获取该数字信号。

S2：根据预设条件对数字信号进行质量检测，并获取质量合格的数字信号。

为了避免时域下环境背景噪声信号的不确定性及随机性，本步骤根据预设条件对数字信号进行质量检测，当该数字信号符合设定的预设条件时，视为信号质量合格，否则，重新采集数据，采样的数字信号质量检测流程图如图2所示。

本例的预设条件为：数字信号的平均功率不小于第一预设门限值，数字信号连续为零的个数不大于第二预设门限值，数字信号饱和计数不大于第三预设门限值，其中，第一预设门限值、第二预设门限值和第三预设门限值可根据检测环境的实际情况进行调节。

S3：将质量合格的数字信号处理成发动机气缸燃爆脉冲数字信号。

本步骤是对该数字信号进行标准化处理，该处理过程可以是在云端进行，也可以是在采集装置端进行，优选的，为了减少云端数据量，本步骤的处理过程在采集装置端进行。

具体的，数字信号处理过程如下：

1.数字信号的标准化处理，具体的，将采集的原始数字信号X0(i)进行标准化处理，最终输出标准信号为X1(j)，j＝1-Pn-1；

标准化处理的过程是将原始数字信号进行去直流分量，其去直流过程如下：

μ＝∑X0(j)/Pn；

X1(j)＝X0(j)-μ；

平均功率标准化：

Pw＝∑|X1(j)|/Pn；

X1(j)＝Cc/Pw*X1(j)；

其中：Cc为设定的常数

上述的标准化指标是：

∑X1(j)＝0；

Cc＝∑|X1(j)|/Pn；

2.数字滤波处理，将标准化的数字信号进行滤波处理，最终输出信号为:X2(j)；

X2(j)＝∑X1(j)/(2Mo+1)；

j＝(j-Mo)-(j+Mo)；

其中：∑指求和区间在j€[j-Mo,j+Mo]之间，Mo为根据实验结果设定的正整数常数。

3.积分处理,对滤波后的数字信号进行积分处理，最终输出信号为:X3(j)；

若：在j€[n,n+m]区间上X2(j)正负极性一致，且连续则：X3(j)＝∑X2(j)， j取值区间为[n,n+m]；积分区间为[n,j]。

4.差分处理，对积分后的数字信号进行差分处理，最终输出信号为:X4(j)；

X4(j)＝X3(j)-X3(j-1)。

5.筛选脉冲信号，对差分处理后的数字信号进行脉冲信号筛选，最终输出信号为:X5(j)；其根据预设值Mc进行筛选，具体筛选运行程序如下：

If X4(j)>Mc then

X5(j)＝X4(j)

Else

X5(i)＝0

End if。

6.提取脉冲数组，对筛选的脉冲信号按预设值进行提取，获取脉冲信号数组，本例的预设值为0，即将大于0的脉冲信号进行提取，以获取正脉冲信号，其提取程序如下：

当X5(j)>0值时：Yi＝X5(j)；Mi＝J；

其中：X5(j)>0的个数为Nn，i＝0-Nn-1。

上述信号处理过程中的信号波形图如图3所示。

S4：将燃爆脉冲信号转换成发动机转速。

发动机气缸燃爆时推动曲轴旋转过程中，有如下数学模型成立：

Y_i＝k*X_i+B；其中：以采样周期作为时间单位，开始采样点对应的时间为0个采样时间单位，Y_i为气缸燃爆点对应的第i个采样时序，X_i为气缸燃爆点的自然序号；k为相邻两个燃爆点之间时间间隔的平均数；该数学模型中有四个变量，其中，有三个是未知数在理论上存在无数多个解，其中包含有实际意义的唯一解。

在理想状态下，k＝50，B＝30时，Y_i与X_i的对应关系如图4所示，根据上述数学模型特点，将燃爆脉冲信号转换成发动机转速的实际算法如下：

1.预估发动机气缸燃爆周期K_p；

计算数字信号中相邻脉冲的时间间隔ΔY_i，ΔY_i＝Yi(0,i)-Yi(0,i-1),i＝1～P_n；

将ΔY_i个时间间隔做排列，顺序选取M个样本为一组；

求出组差值最小的一组E_min＝|组内最大值-组内最小值|，并计算出组差值为最小一组的平均值：K_p＝∑ΔY(i)/M,i＝[本组样本序号]。

2.根据K_p优化发动机气缸燃爆点的自然序号X_i；

确定模型Y_i＝k*X_i+B中的循环变量k和B：k＝[0.9*K_p，1.2*K_p]，B＝[-K_p/2, K_p/2]；

根据确定的循环变量k和B，计算X_i＝round[(Y-B_i)/k]；

根据X_i计算模型误差：e＝∑|Y_i-k*X_i-B|；

求取循环变量k和B中模型误差e之和为最小值所对应的X_i，该X_i为最优燃爆自然排序。

3.根据优化的X_i应用最小二乘法拟合直线Y_i＝k*X_i+B求出斜率k；

4.根据k计算发动机噪声的基频，F_k＝F_o/k，其中，F_o为初始采样频率；

5.根据公式计算发动机转速：Z_s＝F_k*60*2*β/Qgs，其中：Zs为发动机转速, β为发动机冲程系数,Qgs发动机气缸数。

上述步骤提出了在时间域内通过发动机噪声信号计算发动机转速的方法，也即，在时间域内通过发动机噪声信号检测发动机转速，能够实现发动机转速的无损检测，通过将这种检测方法移植到互联网平台上时，能同时为百万台设备的发动机转速进行检测。

实施例二：

基于实施例一，本例提供一种发动机转速检测系统，包括噪声采集装置和云端服务器，本例的噪声采集装置吸附式安装于发动机壳体或发动机周边的安装支架上，根据具体应用的场景不同，噪声采集装置可以临时安装，以实现对设备的发动机进行临时性检没，也可以固定安装在设备上，随时采集设备的发动机工作情况。

本例的噪声采集装置包括吸附式噪声传感器、A/D转换器和嵌入式处理器，嵌入式处理器与云端服务器通信连接，该通信可以是Wifi通信、4G通信等。

吸附式噪声传感器用于采集发动机噪声信号，并将采集的噪声信号发送至 A/D转换器，该A/D转换器将该噪声信号转换为数字信号，嵌入式处理器根据预设条件对数字信号进行质量检测，并获取质量合格的数字信号，及将质量合格的数字信号处理成发动机气缸燃爆脉冲信号，并将发动机气缸燃爆脉冲信号发送至云端服务器；云端服务器将燃爆脉冲信号转换成发动机转速，并将发动机转速反馈至其所关联的移动终端。具体实现过程可参考实施例一。

实施例三：

基于实施例二，本例提供另外一种发动机转速检测系统，与实施例二不同的是，本例还包括移动终端，移动终端分别与噪声采集装置和云端服务器信号连接，其中，移动终端执行数字信号处理过程，具体的，噪声采集装置采集发动机噪声信号并经A/D转换后获取数字信号，及根据预设条件对数字信号进行质量检测，获取质量合格的数字信号并将质量合格的数字信号发送至移动终端；移动终端将质量合格的数字信号处理成发动机气缸燃爆脉冲信号，并将发动机气缸燃爆脉冲信号发送至云端服务器；云端服务器将燃爆脉冲信号转换成发动机转速，并将发动机转速反馈至移动终端。

实施例四：

基于实施例二或实施例三，本例提供一种设备管理的互联网平台，其示意图如图5所示，包括发动机转速检测系统和设备管理系统，其中，发动机转速检测系统可以是实施例二中的检测系统也可以是实施例一中的检测系统，以实施例二中的检测系统为例进行说明本例的设备管理的互联网平台的具体应用。

发动机转速检测系统包括噪声采集装置和云端服务器，噪声采集装置、云端服务器和设备管理系统基于互联网相互通信连接，噪声采集装置吸附式安装于待检测设备的发动机壳体上，采集发动机噪声并作相应处理后生成发动机气缸燃爆脉冲信号，及将发动机气缸燃爆脉冲信号发送至云端服务器，云端服务器将燃爆脉冲信号转换成发动机转速，并将发动机转速反馈至设备管理系统，设备管理系统根据发动机转速进行综合管理服务，该综合管理服务针对临时性检测，通过包括对待检测设备质量与性能的真实性的评价，如，服务于二手设备交易、设备金融服务、设备租赁、设备定价等与设备质量相关的服务内容；该综合管理服务针对待检测设备的长期综合管理，常服务于对设备使用强度、油耗量、维修与保养等方面的应用；设备管理系统根据用户选择的相应功能服务，通过发动机转速计算后将相应的功能服务结构反馈至用户。

实施例五：

基于实施例二、实施例三，本例提供一种发动机转速检测系统在设备管理的应用，发动机转速检测系统包括噪声采集装置，噪声采集装置吸附式安装于设备的发动机壳体或发动机周边的安装支架上，以采集发动机噪声信号；后台服务器的处理方式是：

获取发动机噪声信号经A/D转换后的数字信号；

根据预设条件对数字信号进行质量检测，并获取质量合格的数字信号；

将质量合格的数字信号处理成发动机气缸燃爆脉冲信号；

将燃爆脉冲信号转换成发动机转速；

根据发动机转速对设备进行综合管理服务，综合管理服务包括但不限于：二手设备交易、设备金融服务、设备租赁、设备定价、设备使用强度、油耗量。

以上应用了具体个例对本发明进行阐述，只是用于帮助理解本发明，并不用以限制本发明。对于本发明所属技术领域的技术人员，依据本发明的思想，还可以做出若干简单推演、变形或替换。

Claims (10)

1.一种发动机转速检测方法，其特征在于，包括步骤：

采集发动机噪声信号并经A/D转换后获取数字信号；

根据预设条件对所述数字信号进行质量检测，并获取质量合格的数字信号；

将所述质量合格的数字信号处理成发动机气缸燃爆脉冲信号；

将所述燃爆脉冲信号转换成发动机转速。

2.如权利要求1所述的发动机转速检测方法，其特征在于，所述预设条件包括：数字信号的平均功率不小于第一预设门限值，连续为零的个数不大于第二预设门限值，信号饱和计数不大于第三预设门限值。

3.如权利要求1所述的发动机转速检测方法，其特征在于，将质量合格的数字信号处理成发动机气缸燃爆脉冲信号，包括步骤：

对所述数字信号标准化处理；

对所述标准化处理后的数字信号进行滤波处理；

对滤波后的数字信号进行积分处理；

对积分后的数字信号进行差分处理；

对差分处理后的数字信号进行脉冲信号筛选；

对筛选的脉冲信号按预设值进行提取，获取脉冲信号数组。

4.如权利要求1所述的发动机转速检测方法，其特征在于，发动机气缸燃爆时推动曲轴旋转过程中，有如下数学模型成立：

Y_i＝k*X_i+B；其中：Y_i为气缸燃爆点对应的第i个采样时序，X_i为气缸燃爆点的自然序号；k为相邻两个燃爆点之间时间间隔的平均数；

将所述燃爆脉冲信号转换成发动机转速，包括步骤：

预估发动机气缸燃爆周期K_p；

根据K_p优化发动机气缸燃爆点的自然序号X_i；

根据优化的X_i应用最小二乘法拟合直线Y_i＝k*X_i+B求出斜率k；

根据k计算发动机噪声的基频，F_k＝F_o/k，其中，F_o为初始采样频率；

根据公式计算发动机转速：Z_s＝F_k*60*2*β/Qgs，其中：Zs为发动机转速,β为发动机冲程系数,Qgs发动机气缸数。

5.如权利要求4所述的发动机转速检测方法，其特征在于，预估发动机气缸燃爆周期K_p，包括步骤：

计算数字信号中相邻脉冲的时间间隔ΔY_i；

将ΔY_i个时间间隔做排列，顺序选取M个样本为一组；

求出组差值最小的一组，并计算出组差值为最小一组的平均值：K_p＝∑ΔY(i)/M。

6.如权利要求4所述的发动机转速检测方法，其特征在于，所述优化发动机气缸燃爆点的自然序号X_i，包括步骤：

确定模型Y_i＝k*X_i+B中的循环变量k和B：k＝[0.9*K_p，1.2*K_p]，B＝[-K_p/2,K_p/2]；

根据确定的循环变量k和B，计算X_i＝round[(Y-B_i)/k]；

根据X_i计算模型误差：e＝∑|Y_i-k*X_i-B|；

求取循环变量k和B中模型误差e之和为最小值所对应的X_i。

7.一种发动机转速检测系统，其特征在于，包括噪声采集装置和云端服务器，所述噪声采集装置吸附式安装于发动机壳体或发动机周边的安装支架上，所述噪声采集装置与云端服务器通信连接；

所述噪声采集装置执行以下操作：

采集发动机噪声信号并经A/D转换后获取数字信号；

根据预设条件对所述数字信号进行质量检测，并获取质量合格的数字信号；

将所述质量合格的数字信号处理成发动机气缸燃爆脉冲信号，并将所述发动机气缸燃爆脉冲信号发送至所述云端服务器；

所述云端服务器将燃爆脉冲信号转换成发动机转速，并将所述发动机转速反馈至其所关联的移动终端。

8.如权利要求7所述的发动机转速检测系统，其特征在于，还包括移动终端，所述移动终端分别与所述噪声采集装置和云端服务器信号连接；

所述噪声采集装置采集发动机噪声信号并经A/D转换后获取数字信号，及根据预设条件对所述数字信号进行质量检测，获取质量合格的数字信号并将所述质量合格的数字信号发送至所述移动终端；

所述移动终端将所述质量合格的数字信号处理成发动机气缸燃爆脉冲信号，并将所述发动机气缸燃爆脉冲信号发送至所述云端服务器；

所述云端服务器将燃爆脉冲信号转换成发动机转速，并将所述发动机转速反馈至所述移动终端。

9.一种设备管理的互联网平台，其特征在于，包括如权利要求7-8任一项所述的发动机转速检测系统和设备管理系统；

所述发动机转速检测系统在时域内根据设备发动机噪声信号计算发动机转速，并将所述发动机转速发送至所述设备管理系统；

所述设备管理系统根据所述发动机转速对设备进行综合管理服务，所述综合管理服务包括但不限于：二手设备交易、设备金融服务、设备租赁、设备定价、设备使用强度、油耗量。

10.一种发动机转速检测系统在设备管理的应用，其特征在于，所述发动机转速检测系统包括噪声采集装置，所述噪声采集装置吸附式安装于所述设备的发动机壳体或发动机周边的安装支架上，以采集发动机噪声信号；包括步骤：

获取发动机噪声信号经A/D转换后的数字信号；

根据预设条件对所述数字信号进行质量检测，并获取质量合格的数字信号；

将所述质量合格的数字信号处理成发动机气缸燃爆脉冲信号；

将所述燃爆脉冲信号转换成发动机转速；

根据所述发动机转速对设备进行综合管理服务，所述综合管理服务包括但不限于：二手设备交易、设备金融服务、设备租赁、设备定价、设备使用强度、油耗量。