CN112611569B - 一种汽车启停工况车内抖动问题智能诊断方法及诊断系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种汽车启停工况车内抖动问题智能诊断方法及诊断系统，该方法包括如下步骤：1)对车辆启停过程中方向方向盘与座椅的加速度时域数据进行带通滤波后进行有效数据段截取；2)对所述有效数据片段进行加速度4次方振动剂量值计算，并进行车内抖动程度判断；3)车内抖动异常时，对异常加速度时域数据片段进行频谱分析找出车内抖动主要的问题频率4)利用车内抖动问题匹配模型得出车内抖动异常原因与解决建议。本发明利用加速度4次方的振动剂量进行车内抖动程度判定，判定结果准确快速，同时能够得出车内抖动异常原因与解决建议，较好的解决汽车启停工况车内抖动诊断问题。

Description

一种汽车启停工况车内抖动问题智能诊断方法及诊断系统

技术领域

本发明属于汽车测试技术领域，尤其是涉及一种汽车启停工况车内抖动问题智能诊断方法及诊断系统。

背景技术

普通的混合动力汽车成本较低，成为当前最实际的节能汽车推广解决方案。然而与传统车辆相比，混合动力汽车发动机启停的次数更加的频繁同时启动机输出的扭矩更大。发动机的频繁启停会造成车内抖动明显，从而降低车内乘客乘坐的舒适性，因此发动机的启停工况导致的车内抖动问题亟需在前期研发阶段进行优化改进。

虽然目前大多主机厂新车前期开发时对发动机启停工况导致的车内抖动问题非常关注，但目前没有成熟的解决方案和智能诊断工具，无法高效快捷的解决发动机启停工况导致的车内抖动问题。

为了高效快捷的辅助研发人员排查发动机启停工况导致车辆抖动原因和推动车辆抖动问题的解决，本发明提供了一种汽车启停工况车内抖动问题智能诊断方法及诊断系统。

发明内容

有鉴于此，本发明旨在提出一种汽车启停工况车内抖动问题智能诊断方法及诊断系统，以解决现有技术中的没有成熟的解决方案和智能诊断工具，无法高效快捷的解决发动机启停工况导致的车内抖动的问题。

为了实现上述目的，根据本发明的一个方面，提供了一种汽车启停工况车内抖动问题智能诊断方法，包括以下步骤：

1)获取车辆启停工况中的方向盘与座椅的加速度时域数据；

2)对所述加速度时域数据进行指定频率的带通滤波得到滤波后的加速度时域数据；

3)对所述滤波后加速度时域数据进行截取，获得发动机启动或停止时的加速度时域数据片段；

4)对所述发动机启动或停止时的加速度时域数据片段进行振动剂量值(VDV值)计算，并依据预设振动剂量阈值对所述振动剂量值进行判定，所述振动剂量值判定结果正常时输出诊断结果正常信息，所述振动剂量值判定结果异常时提取所述振动剂量值对应的加速度时域数据片段作为异常加速度时域数据片段；

5)对所述异常加速度时域数据片段进行快速傅里叶算法运算，获取所述异常加速度时域数据片段在车辆坐标系下XYZ三个方向自功率谱，并计算各方向自功率谱均方根值，选取均方根值最大的方向作为抖动主方向，对所述抖动主方向自功率谱进行分析，得出主要问题频率；

6)将所述抖动主方向与所述主要问题频率导入车内抖动问题匹配模型得出车内抖动异常原因与解决建议。

进一步地，所述汽车启停工况车内抖动问题智能诊断方法中，对所述加速度时域数据进行指定频率的带通滤波时的滤波频率范围为1Hz-32Hz。

进一步地，所述汽车启停工况车内抖动问题智能诊断方法中，截取所述发动机启动或停止时的加速度时域数据片段的标准为，截取发动机启动前2秒至发动机转速稳定时刻时间范围内的数据作为发动机启动时的加速度时域数据片段，截取发动机熄火前2秒至发动机转速为0后3秒时间范围内的数据作为发动机停止时的加速度时域数据片段。

进一步地，所述汽车启停工况车内抖动问题智能诊断方法中，对所述发动机启动或停止时的加速度时域数据片段进行振动剂量值计算时，分别计算方向盘与座椅在车辆坐标系下XYZ三个方向的振动剂量值，并对所述方向盘在车辆坐标系下XYZ三个方向的振动剂量值进行矢量和计算得到方向盘总体振动剂量值，对所述座椅在车辆坐标系下XYZ三个方向的振动剂量值进行矢量和计算得到座椅总体振动剂量值。

进一步地，所述汽车启停工况车内抖动问题智能诊断方法中，所述预设振动剂量阈值包括方向盘振动剂量预设阈值与座椅振动剂量预设阈值，其中方向盘预设振动剂量阈值为0.2，座椅预设振动剂量阈值为0.1，所述方向盘总体振动剂量值与所述座椅总体振动剂量值均小于等于对应预设振动剂量阈值时判定结果为正常，所述方向盘总体振动剂量值大于所述方向盘振动剂量预设阈值和/或所述座椅总体振动剂量值大于所述座椅预设阈值时判定结果为异常。

进一步地，所述汽车启停工况车内抖动问题智能诊断方法中，对所述异常加速度时域数据片段进行快速傅里叶算法运算时，分别计算别计算方向盘与座椅在车辆坐标系下XYZ三个方向的自功率谱，计算所述方向盘在车辆坐标系下XYZ三个方向的自功率谱的均方根值，选取均方根值最大的方向作为方向盘抖动主方向，计算所述座椅在车辆坐标系下XYZ三个方向的自功率谱的均方根值，选取均方根值最大的方向作为座椅抖动主方向，对所述方向盘抖动主方向自功率谱进行分析，得出方向盘主要问题频率，对所述座椅抖动主方向自功率谱进行分析，得出座椅主要问题频率。

进一步地，所述汽车启停工况车内抖动问题智能诊断方法中，所述车内抖动问题匹配模型是基于历史发动机启停工况车内抖动问题原因分析与解决方案训练得到的神经网络模型，所述模型自动根据输入数据试验车辆的动力总成刚体模态的基础上得出车内抖动异常原因与解决建议。

根据本发明的另一方面，提供了一种汽车启停工况车内抖动问题智能诊断系统，系统应用上述一种汽车启停工况车内抖动问题智能诊断方法，包括传感器单元，所述传感器单元包括加速度传感器与发动机转速测试仪；

数据采集单元，所述传感器采集单元用于控制所述传感器单元进行数据采集；

数据处理单元，所述数据采集单元用于对所述数据采集单元采集的数据进行数据处理，所述数据处理包括指定频率范围的带通滤波和指定时间范围的数据截取；

车内抖动程度判断单元，所述车内抖动程度判断单元通过计算车辆振动剂量值进行车内抖动程度判断；

车内抖动异常分析单元，所述车内抖动异常分析单元用于分析车内抖动异常原因与提出解决建议

诊断结果输出单元，所述诊断结果输出单元用于显示汽车启停工况车内抖动问题诊断结果。

本发明的技术方案提出一种基于的振动剂量(VDV)评价方法，该评价方法与其它基本的评价方法相比，4次方振动剂量评价方法对冲击的峰值更加敏感，能够迅速准确的对汽车启停工况车内抖动程度进行评价。在此基础上，为了能够快速智能诊断车内抖动主要的问题频率，本方案利用快速傅里叶算法求解异常加速度时域数据片段三个方向自功率谱，找出抖动主方向，再针对抖动主方向自功率谱进行频谱分析，从而得出发动机启停瞬间车内抖动主要的问题频率，最终通过基于神经网络的诊断模型得出该发动机启停工况车内抖动问题产生的原因及下一步优化建议。本发明提供的智能诊断系统使用方法简单不仅仅可以应用于汽车研发阶段，而且可推广至生产基地、售后服务等领域，推广运用范围广，便于非专业工程师使用。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例公开的一种汽车启停工况车内抖动问题智能诊断系统的架构示意图；

图2为本发明实施例公开的一种汽车启停工况车内抖动问题智能诊断方法的数据采集与数据处理流程示意图；

图3为本发明实施例公开的一种汽车启停工况车内抖动问题智能诊断方法的发动机启动工况车内抖动问题智能诊断方法流程示意图；

图4为本发明实施例公开的一种汽车启停工况车内抖动问题智能诊断方法的发动机停止工况车内抖动问题智能诊断方法流程示意图。

具体实施方式

为了使得本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例的附图，对本发明实施例的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于所描述的本发明的实施例，本领域普通技术人员在无需创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

除非另外定义，本发明使用的技术术语或者科学术语应当为本发明所属领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本发明中使用的“发动机启动”、“发动机熄火”以及类似的词语并不表示任何顺序、数量或者重要性，而只是用来区分不同的组成部分。“包括”或者“包含”等类似的词语意指出现该词前面的元件或者物件涵盖出现在该词后面列举的元件或者物件及其等同，而不排除其他元件或者物件。“连接”或者“相连”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接，而是可以包括电性的连接，不管是直接的还是间接的。“上”、“下”、“左”、“右”等仅用于表示相对位置关系，当被描述对象的绝对位置改变后，则该相对位置关系也可能相应地改变。

为了保持本发明实施例的以下说明清楚且简明，本发明省略了已知功能和已知部分的详细说明。

本发明第一实施例提供了一种发动机启停工况车内抖动问题智能诊断设备及基于该设备的智能诊断设备的数据采集与处理测试诊断方法。

参考图1与图2，图1是本发明一种汽车启停工况车内抖动问题智能诊断系统一个具体实施例的架构示意图，图2是本发明一种汽车启停工况车内抖动问题智能诊断方法在具体实施例系统上实施时的数据采集与数据处理测试诊断方法。

使用该智能诊断设备进行诊断测试时，首先将两个三向加速度传感器分别布置在待测车辆方向盘12点方向安装点和座椅导轨右后安装点，并进行固定使得加速度传感器与安装点接触可靠。再将发动机转速测试仪的转速采集插头插在发动机凸轮轴控制线束正极并进行固定。将三向加速度传感器和发动机转速测试仪分别连接在智能诊断系统数据采集单元。

打开智能诊断系统操作界面并设置相关参数，检测传感器连接是否有故障，若有故障检查是否传感器连接有问题或相关参数设置存在问题。初步检测无故障后，启动待测车辆发动机，启动智能诊断系统自检检测，在发动机运行状态下再次检测系统是否存在，若有故障检查传感器状态与相关参数设置并进行调整直至系统运行状态正常，智能诊断系统自检无故障后，将待测发动机熄火，即可进行正式试验。

在智能诊断系统操作界面选择开始测试功能，智能诊断系统数据采集单元立即控制相关传感器进行数据采集，采集内容包括加速度传感器获取的加速度时域数据和发动机转速测试仪获取的转速数据，选择开始测试功能5秒后发动机启动，发动机转速达到正常怠速转速后将发动机熄火，在发动机转速为零5秒之后控制智能诊断系统数据采集单元停止数据采集，并将数据采集采集的数据上传至智能诊断系统数据处理单元。

智能诊断系统数据处理单元先将测试的加速度时域数据进行1Hz-32Hz带通滤波分析，截取发动机启动前2秒至发动机转速到达正常转速时段内的数据作为发动机启动工况对应的加速度时域数据片段，截取发动机熄火前2秒至发动机转速为0后3秒的时间段内的数据作为发动机停止工况对应的加速度时域数据片段。

参考图3，图3是本发明一种汽车启停工况车内抖动问题智能诊断方法在具体实施例系统上实施时的汽车启动过程车内抖动问题诊断方法。

智能诊断系统车内抖动程度判断单元从数据处理单元获取发动机启动工况对应的加速度时域数据片段，将截取的加速度时域数片段据进行振动剂量(VDV)值算法运算，分别得出方向盘和座椅导轨两个测点在车辆坐标系中XYZ三个方向的VDV值数据，再分别对方向盘和座椅导轨三个方向VDV值进行矢量和(RSS)计算，从而得出方向盘和座椅导轨VDV值。利用预设VDV阈值对上述得出的方向盘和座椅导轨VDV值进行判断，若判定方向盘和座椅导轨VDV值均小于等于预设阈值，就得出该测试车辆满足设计要求，且启停工况车内抖动不会引起用户抱怨；若判定方向盘和座椅导轨均大于阈值或有一项大于阈值，则判定该车辆不满足设计要求，提取加速度时域数据片段作为异常加速度时域数据片段导入智能诊断系统车内抖动异常分析单元。智能诊断系统车内抖动程度判断单元预设阈值设置为方向盘VDV阈值为0.2，座椅VDV阈值为0.1。

智能诊断系统车内抖动异常分析单元将获取的异常加速度时域数据片段进行快速傅里叶算法(FFT算法)运算，分别得出方向盘和座椅导轨车辆坐标系中XYZ三个方向自功率谱，计算方向盘在车辆坐标系下XYZ三个方向的自功率谱的均方根值，选取均方根值最大的方向作为方向盘抖动主方向，计算所述座椅在车辆坐标系下XYZ三个方向的自功率谱的均方根值，均方根值最大的方向作为座椅抖动主方向，对所述方向盘抖动主方向自功率谱进行分析，得出方向盘主要问题频率，对所述座椅抖动主方向自功率谱进行分析，得出座椅主要问题频率。

将上述抖动主方向与所述主要问题频率导入基于历史发动机启停工况车内抖动问题原因分析与解决方案训练得到的神经网络模型，神经网络模型在输入数据与试验车辆的动力总成刚体模态的基础上得出车内抖动异常原因与解决建议。

参考图4，图4是本发明一种汽车启停工况车内抖动问题智能诊断方法在具体实施例系统上实施时的汽车停止过程车内抖动问题诊断方法，该方法流程与汽车启动过程车内抖动问题诊断方法一致，在此不再进行赘述。

本实施例中所涉及到的相关的算法如下：

振动剂量(Vibration Dose Value，VDV)在ISO 2631中的标准化定义为：

其中，a(t)即未经过加权处理的振动加速度时域信号(单位为m/s²)，VDV单位为m/s^1.75。

均方根值(Root-Mean-Square，RMS)

矢量和(RSS)

Claims (7)

1.一种汽车启停工况车内抖动问题智能诊断方法，其特征在于，包括如下步骤：1)获取车辆启停工况中的方向盘与座椅的加速度时域数据；2)对所述加速度时域数据进行指定频率的带通滤波得到滤波后的加速度时域数据；3)对所述滤波后加速度时域数据进行截取，获得发动机启动或停止时的加速度时域数据片段；4)对所述发动机启动或停止时的加速度时域数据片段进行振动剂量值计算，并依据预设振动剂量阈值对所述振动剂量值进行判定，所述振动剂量值判定结果正常时输出诊断结果正常信息，所述振动剂量值判定结果异常时提取所述振动剂量值对应的加速度时域数据片段作为异常加速度时域数据片段；5)对所述异常加速度时域数据片段进行快速傅里叶算法运算，获取所述异常加速度时域数据片段在车辆坐标系下XYZ三个方向自功率谱，并计算各方向自功率谱均方根值，选取均方根值最大的方向作为抖动主方向，对所述抖动主方向自功率谱进行分析，得出主要问题频率；6)将所述抖动主方向与所述主要问题频率导入车内抖动问题匹配模型得出车内抖动异常原因与解决建议；

车内抖动问题匹配模型是基于历史发动机启停工况车内抖动问题原因分析与解决方案训练得到的神经网络模型，所述模型自动根据输入数据得到车内抖动异常原因与解决建议。

2.根据权利要求1所述的汽车启停工况车内抖动问题智能诊断方法，其特征在于，对所述加速度时域数据进行指定频率的带通滤波时的滤波频率范围为1Hz-32Hz。

3.根据权利要求1所述的汽车启停工况车内抖动问题智能诊断方法，其特征在于，截取所述发动机启动或停止时的加速度时域数据片段的标准为，截取发动机启动前2秒至发动机转速稳定时刻时间范围内的数据作为发动机启动时的加速度时域数据片段，截取发动机熄火前2秒至发动机转速为0后3秒时间范围内的数据作为发动机停止时的加速度时域数据片段。

4.根据权利要求1所述的汽车启停工况车内抖动问题智能诊断方法，其特征在于，对所述发动机启动或停止时的加速度时域数据片段进行振动剂量值计算时，分别计算方向盘与座椅在车辆坐标系下XYZ三个方向的振动剂量值，并对所述方向盘在车辆坐标系下XYZ三个方向的振动剂量值进行矢量和计算得到方向盘总体振动剂量值，对所述座椅在车辆坐标系下XYZ三个方向的振动剂量值进行矢量和计算得到座椅总体振动剂量值。

5.根据权利要求4所述的汽车启停工况车内抖动问题智能诊断方法，其特征在于，所述预设振动剂量阈值包括方向盘振动剂量预设阈值与座椅振动剂量预设阈值，其中方向盘预设振动剂量阈值为0.2，座椅预设振动剂量阈值为0.1，所述方向盘总体振动剂量值与所述座椅总体振动剂量值均小于等于对应预设振动剂量阈值时判定结果为正常，所述方向盘总体振动剂量值大于所述方向盘振动剂量预设阈值和/或所述座椅总体振动剂量值大于所述座椅预设阈值时判定结果为异常。

6.根据权利要求5所述的汽车启停工况车内抖动问题智能诊断方法，其特征在于，对所述异常加速度时域数据片段进行快速傅里叶算法运算时，分别计算别计算方向盘与座椅在车辆坐标系下XYZ三个方向的自功率谱，计算所述方向盘在车辆坐标系下XYZ三个方向的自功率谱的均方根值，选取均方根值最大的方向作为方向盘抖动主方向，计算所述座椅在车辆坐标系下XYZ三个方向的自功率谱的均方根值，选取均方根值最大的方向作为座椅抖动主方向，对所述方向盘抖动主方向自功率谱进行分析，得出方向盘主要问题频率，对所述座椅抖动主方向自功率谱进行分析，得出座椅主要问题频率。

7.一种汽车启停工况车内抖动问题智能诊断系统，其特征在于，包括：

传感器单元，所述传感器单元包括加速度传感器与发动机转速测试仪；

数据采集单元，所述传感器采集单元用于控制所述传感器单元进行数据采集；

数据处理单元，所述数据采集单元用于对所述数据采集单元采集的数据进行数据处理，所述数据处理包括指定频率范围的带通滤波和指定时间范围的数据截取；

车内抖动程度判断单元，所述车内抖动程度判断单元对所述发动机启动或停止时的加速度时域数据片段进行振动剂量值计算，并依据预设振动剂量阈值对所述振动剂量值进行判定，所述振动剂量值判定结果正常时输出诊断结果正常信息，所述振动剂量值判定结果异常时提取所述振动剂量值对应的加速度时域数据片段作为异常加速度时域数据片段；

车内抖动异常分析单元，所述车内抖动异常分析单元用于对所述异常加速度时域数据片段进行快速傅里叶算法运算，获取所述异常加速度时域数据片段在车辆坐标系下XYZ三个方向自功率谱，并计算各方向自功率谱均方根值，选取均方根值最大的方向作为抖动主方向，对所述抖动主方向自功率谱进行分析，得出主要问题频率；将所述抖动主方向与所述主要问题频率导入车内抖动问题匹配模型得出车内抖动异常原因与解决建议；其中，车内抖动问题匹配模型是基于历史发动机启停工况车内抖动问题原因分析与解决方案训练得到的神经网络模型，所述模型自动根据输入数据得到车内抖动异常原因与解决建议；

诊断结果输出单元，所述诊断结果输出单元用于显示汽车启停工况车内抖动问题诊断结果。

Images