CN112265549B - 一种燃油泄漏诊断的压力信号处理算法 - Google Patents

一种燃油泄漏诊断的压力信号处理算法 Download PDF

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Abstract

一种燃油泄漏诊断的压力信号处理算法，对滤波后油箱压力信号，识别周期性波动的波峰、波谷，评估油箱压力信号稳定状态，识别压力梯度计算起点；把初始油箱压力信号分类：压力波动上行，有明显的波谷和波峰，波动能量出现收敛特征，分别识别2个波峰和2个波谷求斜率，求斜率平均值；只能识别1个波峰和1个波谷，对仅有的波峰和波谷重新计算起始点，在一定时间段，每隔单位时间与起始点计算斜率，求斜率平均值；在一定时间无法识别波谷和波峰，每隔单位时间与起始点计算斜率，求斜率平均值进行诊断；压力上行不存在波动等特征，此时液位波动引起油箱压力变化能量已经趋于0；在一定时间段，每隔单位时间与起始点计算斜率，求斜率平均值进行诊断。

Description

一种燃油泄漏诊断的压力信号处理算法
技术领域
本发明涉及一种燃油泄漏诊断方法，尤其是涉及一种处理燃油泄漏诊断阶段油箱压力信号算法。
背景技术
《GB18352.6-2016轻型汽车排气污染物排放限值及测量方法(中国六阶段)》修订了对车载诊断系统的监测项目、阈值及监测条件等技术要求。当车辆出现下列情况时，OBD系统应检测出蒸发系统故障：(1)整个蒸发系统中存在一个或多个泄漏点，这些泄漏点的泄漏量大于或等于直径为1mm的小孔产生的泄漏量。(2)油箱的油箱盖没有拧紧或者油箱盖缺失。
之前的燃油泄漏诊断方法，采用压力衰减梯度计算：压力衰减梯度＝(结束点油箱压力-起始点的压力)/保压时间，所以当起始点和结束点压力出现波峰或波谷时都会导致压力衰减梯度计算不准确。因某项目油箱结构，扁且长，因避让车架横梁，导致油箱在45L以上液位使被其凹槽分割成两个空腔，加上纵向布置油箱，车辆在改变运动状态时，油箱内部的油前后晃动，从而会间隔性挤压前后空腔，导致油箱压力出现周期性波动，且波动较大，长时间不能稳定下来，导致进入诊断时计算的油箱压力衰减梯度计算不准，从而存在误报和漏报1mm泄漏故障风险。
发明内容
本发明针对现有技术不足，提出一种燃油泄漏诊断信号处理方法，通过处理DTSEK诊断阶段油箱压力信号算法，实现准确诊断泄漏的目的。
本发明可实现DTESK诊断方案在纵向布置油箱等大中型SUV泄漏的可靠识别，使其满足国六强制法规要求。
本发明采用的技术方案：
一种燃油泄漏诊断的压力信号处理算法：
1)对实时获取的油箱压力信号，通过趋势预测及浮动带宽限值滤波，过滤掉不合理波动；
2)通过对滤波后油箱压力波峰和波谷识别，识别出周期性波动的波峰、波谷信号，评估油箱压力信号稳定状态，识别压力梯度计算起点；
3)再根据上述识别信号特征把初始油箱压力信号分类成：
(1)压力波动上行，有明显的波谷和波峰，且波动能量出现收敛等特征，故分别识别2个波峰和2个波谷，并分别求斜率，再求斜率平均值来进行诊断，如图1；
(2)压力波动上行，有明显的波谷和波峰，且波动能量出现收敛等特征，但只能分别识别1个波峰和1个波谷，说明油箱液位波动引起的压力波动能量已经变小，故重新计算起始点(通过仅有的波峰和波谷计算)，再在一定时间段，每隔单位时间与起始点计算斜率，再求斜率平均值进行诊断；见图2；
(3)压力波动上行，无法识别波谷和波峰等特征，故在一定时间内无法识别波谷和波峰，在一定时间段，每隔单位时间与起始点计算斜率，再求斜率平均值进行诊断；见图3；
(4)压力上行，不存在波动等特征，说明此时液位波动引起油箱压力变化能量已经趋于0；在一定时间段，每隔单位时间与起始点计算斜率，再求斜率平均值进行诊断。
所述的燃油泄漏诊断的压力信号处理算法，步骤2)中，通过对滤波后油箱压力波峰和波谷识别，获得周期性波动的信号，通过波峰对波峰梯度计算和波谷对波谷梯度计算求平均值，实现对扁长结构的油箱系统进行诊断；
所述的燃油泄漏诊断的压力信号处理算法，通过一定时间段内多次计算梯度平均值，以有效规避单次信号的随机误差。
所述的燃油泄漏诊断的压力信号处理算法，其特征是：对油箱压力信号趋势预测及浮动带宽限值滤波：通过分段线性化原理和趋势预测出下一个时刻的测量压力，再结合两点绝对差值的平均值作为动态带宽计算油箱压力信号的上限值和下限值，进行对真实值的动态修正。
发明有益效果：
1、本发明燃油泄漏诊断的压力信号处理算法，采用趋势预测及浮动带宽限值滤波，可以滤掉不合理波动，为了后续计算做准备；提高了诊断方法的准确性。
2、本发明燃油泄漏诊断的压力信号处理算法，通过对滤波后油箱压力波峰和波谷识别，能够处理周期性波动的信号，通过波峰对波峰梯度计算和波谷对波谷梯度计算求平均值，可以实现对这种结构的油箱系统进行诊断。
3、本发明燃油泄漏诊断的压力信号处理算法，通过一定时间段内多次计算梯度平均值，可以有效规避单次信号的随机误差。
4、本发明燃油泄漏诊断的压力信号处理算法，通过对压力梯度计算起始点进行识别判断，以及信号稳定状态进行判断，可以有效的规避刹车，溜车，车体晃动，诊断末尾汽车启动行驶等因素对信号的影响，增强算法的抗干扰性。
附图说明
图1为压力波动上行，能识别2个波峰和2个波谷示意图；
图2为压力波动上行，只能识别1个波峰和1个波谷示意图；
图3为压力波动上行，无法识别波谷和波峰示意图；
图4为压力上行，不存在波动示意图；
图5为油箱压力信号趋势预测及浮动带宽限值滤波示意图；
图6为上升过程中反向下降凹槽识别填补示意图；
图7为填补后的本次连续12次上升状态和计算流程图；
图8为计算压力信号比极小值大的次数允许阈值流程图；
图9为极大值记录起点时刻逻辑判断流程图；
图10更新极大值流程图；
图11更新极大值对应的时刻流程图；
图12识别波峰和波谷记录时刻流程图；
图13记录波谷值及对应的时刻流程图；
图14稳定上升条件判断流程图；
图15识别起始点压力的标识位流程图；
图16更新梯度计算起始点压力及对应的时刻流程图；
图17小波条件判断流程图；
图18计算小波压力梯度值流程图；
图19确认输出小波压力梯度值流程图；
图20判断中波进入条件流程图；
图21计算中波新的压力起始点流程图；
图22计算中波压力梯度值流程图；
图23确认中波输出梯度值流程图；
图24判断大波进入条件流程图；
图25波形变化率分析流程图；
图26判断大波进入斜率计算条件流程图；
图27计算压力梯度值流程图；
图28确认输出梯度值流程图；
图29梯度计算值有效性判断流程图。
具体实施方式
下面通过具体实施方式，对本发明技术方案做进一步的详细描述。
实施例1
参见图1-图4，本发明燃油泄漏诊断的压力信号处理算法，过程如下：
1)对实时获取的油箱压力信号，通过趋势预测及浮动带宽限值滤波，过滤掉不合理波动；
2)通过对滤波后油箱压力波峰和波谷识别，识别出周期性波动的波峰、波谷信号，评估油箱压力信号稳定状态，识别压力梯度计算起点；
3)再根据上述识别信号特征把初始油箱压力信号分类成：
(1)压力波动上行，有明显的波谷和波峰，且波动能量出现收敛等特征，故分别识别2个波峰和2个波谷，并分别求斜率，再求斜率平均值来进行诊断；如图1；
(2)压力波动上行，有明显的波谷和波峰，且波动能力出现收敛等特征，但只能分别识别1个波峰和1个波谷，说明油箱液位波动引起的压力波动能量已经变小，通过仅有的波峰和波谷重新计算起始点，再在一定时间段，每隔单位时间与起始点计算斜率，再求斜率平均值进行诊断；如图2；
(3)压力波动上行，无法识别波谷和波峰等特征，故在一定时间内无法识别波谷和波峰，在一定时间段，每隔单位时间与起始点计算斜率，再求斜率平均值进行诊断；如图3；
(4)压力上行，不存在波动等特征，说明此时液位波动引起油箱压力变化能量已经趋于0；在一定时间段，每隔单位时间与起始点计算斜率，再求斜率平均值进行诊断，如图4。
步骤2)中，通过对滤波后油箱压力波峰和波谷识别，获得周期性波动的信号，通过波峰对波峰梯度计算和波谷对波谷梯度计算求平均值，实现对扁长结构的油箱系统进行诊断。
实施例2
本实施例的燃油泄漏诊断的压力信号处理算法，与实施例1不同的是，通过一定时间段内多次计算梯度平均值，以有效规避单次信号的随机误差。
实施例3
本实施例的燃油泄漏诊断的压力信号处理算法，与实施例1或实施例2不同的是，对油箱压力信号趋势预测及浮动带宽限值滤波：通过分段线性化原理和趋势预测出下一个时刻的测量压力，再结合两点绝对差值的平均值作为动态带宽计算油箱压力信号的上限值和下限值，进行对真实值的动态修正。
实施例4
本发明燃油泄漏诊断的压力信号处理算法，具体实现过程如下：
1、对油箱压力信号趋势预测及浮动带宽限值滤波：通过分段线性化原理和趋势预测出下一个时刻的测量压力，再结合两点绝对差值的平均值作为动态带宽计算油箱压力信号的上限值和下限值，进行对真实值的动态修正，如图5所示；
2、通过滤波后的油箱压力进行识别和记录极大值。
2.1对滤波后的油箱压力信号上升状态记录：当本次信号比上次大，则上升状态记录为1，否则为0，并且对连续12次上升状态进行记录。
2.2上升过程中反向下降凹槽识别填补策略：当本次连续12次上升状态和与上次连续12次状态和相等，且本次连续12次上升状态和在5-11范围内，本次下降状态等于0，则说明前面12次中有凹坑需要填补，如图6。填补方法把本次上升状态累加到填补变量；否则当本次下降状态等于1时，则填补变量减去本次下降状态。
2.3记录压力信号比极小值大的次数：当记录的极小值小于滤波后的压力信号时，则压力信号比极小值大的次数累加1，否则清零。
2.4极大值记录起点时刻识别.
2.4.1填补后的本次连续12次上升状态和计算：本次连续12次上升状态和加上填补变量的值限制在11及以下，并和本次连续12次上升状态和取最大值，如图7。
2.4.2计算压力信号比极小值大的次数允许阈值：根据本次连续12次下降状态和计算阈值系数，本次连续12次下降状态和越大则阈值系数越大；12减去填补后的本次连续12次上升状态和的差值乘以上述阈值系数，再加上基础允许阈值，如图8。
2.4.3判断极大值记录起点时刻：压力信号比极小值大的次数大于等于其允许阈值，填补后的本次连续12次上升状态和大于等于9，本次上升状态等于1，这三者之间取与，如图9。
2.5更新极大值：极大值记录起点时刻到来时，且本次滤波后油箱压力不存在下降状态时，把本次滤波后油箱压力作为新的极大值起点，重新寻找极大值；算法是当压力开始下降的时刻时，上次极大值的值与本次滤波后油箱压力取最大值，如图10。
2.6更新极大值对应的时刻：极大值记录起点时刻置1后，当上次极大值大于等于油箱压力，则保存极大值对应的时刻，否则更新极大值对应的时刻，如图11。
3、同理上述第2条识别和记录极小值。
4、识别与记录波峰和波谷
4.1识别波峰和波谷记录时刻：极大值记录起点时刻置1后，极小值记录起点时刻置1时为波峰记录时刻；极小值记录起点时刻置1后，极大值记录起点时刻置1时为波谷记录时刻，如图12。
4.2记录波峰值及对应的时刻：当波峰记录时刻置1时，把极大值更新至波峰，把极大值对应的时刻更新至波峰对应的时刻，诊断时间需要大于0.18s，极大值对应的时刻也要大于0.18s。
4.3记录波谷值及对应的时刻：当波谷记录时刻置1时，则当诊断时间小于一定阈值，则第一个波峰记录后，在把极小值更新至波谷，以及极小值对应的时刻更新至波谷对应的时刻，否则直接把极小值更新至波谷，以及极小值对应的时刻更新至波谷对应的时刻，如图13。
5、识别梯度计算起始点压力及对应的时刻。
5.1稳定上升条件判断：连续上升计数，以及两点绝对差值允许阈值内的状态计数，如图14；
5.2识别起始点压力的标识位：本次连续12次上升状态和大于等于阈值计数的动态阈值计算，本次连续12次上升状态和大于等于阈值计数大于其阈值、基本稳态判断是否满足条件、压力信号比极小值大的次数是否大于其阈值、诊断时间是否满足条件、相邻两点油箱压力绝对差值小于等于允许阈值计数大于其阈值等取与；压力信号比极大值小的次数是否大于阈值、压力信号比极小值大的次数是否大于阈值、诊断时间是否满足条件、相邻两点油箱压力绝对差值小于等于允许阈值计数大于其阈值等取与。这两项再取或，如图15.
5.3更新梯度计算起始点压力及对应的时刻：当起始压力标志位处于上升沿时，则当压力信号比极大值小的次数是否大于阈值与是否存在极大值条件取或后的值是1，则把当前油箱压力更新至起始点压力，把当前油箱压力对应的时刻更新至起始点对应的时刻，否则把极大值更新至起始点压力，把当前油箱压力对应的时刻更新至起始点对应的时刻，如图16。
6、计算小波梯度
6.1小波条件判断：当在小波识别在诊断时间阈值内，没有识别到完整的波谷波峰，小波进入条件置1，否则赋0，当在小波识别在诊断时间阈值外，没有识别到完整的波谷波峰，小波进入条件置1，否则，需要判断波峰和压力信号的差值，当差值满足要求，小波进入条件置1，否则赋0，如图17。
6.2小波梯度计算
6.2.1进入小波计算时间记录：记录进入小波计算的累计时间。
6.2.2进入小波计算稳定状态时间记录：记录进入小波计算的稳定状态累计时间。
6.2.3计算小波压力梯度值：当诊断时间至起点时刻的时间间隔大于阈值和油箱压力信号稳态评估满足要求和起点标识位满足要求和压力信号值大于波峰值，则分段计算压力梯度值，并求平均值，记录压力梯度计算次数。如图18所示；
6.2.4确认输出小波梯度值：当压力梯度计算次数大于阈值和油箱压力信号稳态评估满足要求和诊断时间大于阈值，则输出梯度标识位及压力梯度值，见图19。
7、计算中波梯度
7.1判断中波进入条件：当在中波识别在诊断时间阈值内，只识别到完整的一组波谷波峰，中波进入条件置1，否则赋0，当在中波识别在诊断时间阈值外，只识别到完整的一组波谷波峰，中波进入条件置1，否则，需要判断波峰和压力信号的差值，当差值满足要求，中波进入条件置1，否则赋0，如图20。
7.2中波梯度计算
7.2.1同6.2.1。
7.2.2同6.2.2。
7.2.3计算中波新的压力起始点：当新的压力起始点对应的时刻为0，则计算新的起始点压力及对应的时刻，如图21。
7.2.4计算中波压力梯度值：当诊断时间至新起点时刻的时间间隔大于阈值和油箱压力信号稳态评估满足要求和压力信号值大于波峰值，则分段计算压力梯度值，并求平均值，记录压力梯度计算次数，如图22。
7.2.5确认中波输出梯度值：当压力梯度计算次数大于阈值和油箱压力信号稳态评估满足要求和诊断时间大于阈值，则输出梯度标识位及压力梯度值，如图23。
8、计算大波梯度
8.1判断大波进入条件：当识别到两组完整的波峰和波谷以及诊断时间小于对应的阈值，则大波进入条件置1，否则赋0，如图24。
8.2大波梯度计算
8.2.1波形变化率分析：计算峰谷幅值差变化率、计算峰峰幅值差相对于谷谷幅值差的变化率、计算峰峰周期相对于谷谷周期变化率，判断幅值变化率是否满足要求，如图25。
8.2.2判断大波进入斜率计算条件：当幅值变化率满足要求和周期变化率小于阈值和前波峰值大于后波峰值和前波谷值大于后波谷值，则大波进入斜率计算条件置1，否则清零，如图26。
8.2.3计算压力梯度值：计算峰峰值斜率，计算谷谷值斜率，计算两者斜率加权平均值，如图27。
8.2.4确认输出梯度值：当诊断时间大于阈值，则输出压力梯度值，并输出压力梯度标识位，如图28。
9、梯度计算值有效性判断：当诊断时间大于相应阈值，如果计算压力梯度标识位等于零，则梯度计算值有效性标识位为0，否则置1，如图29。

Claims (10)

1.一种燃油泄漏诊断的压力信号处理算法，其特征是：
1)对实时获取的油箱压力信号，通过趋势预测及浮动带宽限值滤波，过滤掉不合理波动；
2)通过对滤波后油箱压力波峰和波谷识别，识别出周期性波动的波峰、波谷信号，评估油箱压力信号稳定状态，识别压力梯度计算起点；
3)根据识别出的周期性波动的油箱压力波峰、波谷信号,把初始油箱压力信号分类成：
(1)压力波动上行，有明显的波谷和波峰，且波动能量出现收敛特征，故分别识别2个波峰和2个波谷，并分别求斜率，再求斜率平均值来进行诊断；
(2)压力波动上行，有明显的波谷和波峰，且波动能量出现收敛特征，但只能分别识别1个波峰和1个波谷，说明油箱液位波动引起的压力波动能量已经变小，通过仅有的波峰和波谷重新计算起始点，再在一定时间段，每隔单位时间与起始点计算斜率，再求斜率平均值进行诊断；
(3)压力波动上行，无法识别波谷和波峰特征，故在一定时间内无法识别波谷和波峰，在一定时间段，每隔单位时间与起始点计算斜率，再求斜率平均值进行诊断；
(4)压力上行，不存在波动特征，说明此时液位波动引起油箱压力波动能量已经趋于0；在一定时间段，每隔单位时间与起始点计算斜率，再求斜率平均值进行诊断。
2.根据权利要求1所述的燃油泄漏诊断的压力信号处理算法，其特征是：步骤2)中，通过对滤波后油箱压力波峰和波谷识别，获得周期性波动的信号，通过波峰对波峰梯度计算和波谷对波谷梯度计算求平均值，实现对扁长结构的油箱系统进行诊断。
3.根据权利要求1或2所述的燃油泄漏诊断的压力信号处理算法，其特征是：通过一定时间段内多次计算梯度平均值，以有效规避单次信号的随机误差。
4.根据权利要求3所述的燃油泄漏诊断的压力信号处理算法，其特征是：对油箱压力信号趋势预测及浮动带宽限值滤波：通过分段线性化原理和趋势预测出下一个时刻的测量压力，再结合两点绝对差值的平均值作为动态带宽计算油箱压力信号的上限值和下限值，进行对真实值的动态修正。
5.根据权利要求4所述的燃油泄漏诊断的压力信号处理算法，其特征是：通过滤波后的油箱压力进行识别和记录极大值；
1)对滤波后的油箱压力信号上升状态记录：当本次信号比上次大，则上升状态记录为1，否则为0，并且对连续12次上升状态进行记录；
2)上升过程中反向下降凹槽识别填补策略：当本次连续12次上升状态和与上次连续12次状态和相等，且本次连续12次上升状态和在5-11范围内，本次下降状态等于0，则说明前面12次中有凹坑需要填补；填补方法把本次上升状态累加到填补变量；否则当本次下降状态等于1时，则填补变量减去本次下降状态；
3)记录压力信号比极小值大的次数：当记录的极小值小于滤波后的压力信号时，则压力信号比极小值大的次数累加1，否则清零；
4)极大值记录起点时刻识别；
5)更新极大值；
6)更新极大值对应的时刻：极大值记录起点时刻置1后，当上次极大值大于等于油箱压力，则保存极大值对应的时刻，否则更新极大值对应的时刻；
采用同样的方法识别和记录极小值。
6.根据权利要求5所述的燃油泄漏诊断的压力信号处理算法，其特征是：
其中，4)极大值记录起点时刻识别过程如下：
(1)填补后的本次连续12次上升状态和计算：本次连续12次上升状态和加上填补变量的值限制在11及以下，并和本次连续12次上升状态和取最大值；
(2)计算压力信号比极小值大的次数允许阈值：根据本次连续12次下降状态和计算阈值系数，本次连续12次下降状态和越大则阈值系数越大；12减去填补后的本次连续12次上升状态和的差值乘以上述阈值系数，再加上基础允许阈值；
(3)判断极大值记录起点时刻：压力信号比极小值大的次数大于等于其允许阈值，填补后的本次连续12次上升状态和大于等于9，本次上升状态等于1，这三者之间取与。
7.根据权利要求5或6所述的燃油泄漏诊断的压力信号处理算法，其特征是：
其中，5)更新极大值：极大值记录起点时刻到来时，且本次滤波后油箱压力不存在下降状态时，把本次滤波后油箱压力作为新的极大值起点，重新寻找极大值；算法是当压力开始下降的时刻时，上次极大值的值与本次滤波后油箱压力取最大值。
8.根据权利要求7所述的燃油泄漏诊断的压力信号处理算法，其特征是：
识别与记录波峰和波谷的过程如下：
(1)识别波峰和波谷记录时刻；
(2)记录波峰值及对应的时刻；
(3)记录波谷值及对应的时刻。
9.根据权利要求8所述的燃油泄漏诊断的压力信号处理算法，其特征是：
识别梯度计算起始点压力及对应的时刻：
(1)稳定上升条件判断：连续上升计数，以及两点绝对差值允许阈值内的状态计数；
(2)识别起始点压力的标识位；
(3)更新梯度计算起始点压力及对应的时刻。
10.根据权利要求9所述的燃油泄漏诊断的压力信号处理算法，其特征是：通过下述过程，计算小波压力梯度值，当压力梯度计算次数大于阈值和油箱压力信号稳态评估满足要求和诊断时间大于阈值，则输出梯度标识位及压力梯度值；
计算中波压力梯度值，当压力梯度计算次数大于阈值和油箱压力信号稳态评估满足要求和诊断时间大于阈值，则输出梯度标识位及压力梯度值；
计算大波压力梯度值，当诊断时间大于阈值，则输出压力梯度值，并输出压力梯度标识位；进行梯度计算值有效性判断：当诊断时间大于相应阈值，如果计算压力梯度标识位等于零，则梯度计算值有效性标识位为0，否则置1。
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