KR20210073840A - 엔진소음을 이용한 기계적 연소 이상 진단 판단방법 및 연소 이상 진단 시스템 - Google Patents

엔진소음을 이용한 기계적 연소 이상 진단 판단방법 및 연소 이상 진단 시스템 Download PDF

Info

Publication number
KR20210073840A
KR20210073840A KR1020190164551A KR20190164551A KR20210073840A KR 20210073840 A KR20210073840 A KR 20210073840A KR 1020190164551 A KR1020190164551 A KR 1020190164551A KR 20190164551 A KR20190164551 A KR 20190164551A KR 20210073840 A KR20210073840 A KR 20210073840A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
value
noise
combustion
frequency
engine
Prior art date
Application number
KR1020190164551A
Other languages
English (en)
Inventor
진재민
정인수
신성환
Original Assignee
현대자동차주식회사
국민대학교산학협력단
기아 주식회사
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 현대자동차주식회사, 국민대학교산학협력단, 기아 주식회사 filed Critical 현대자동차주식회사
Priority to KR1020190164551A priority Critical patent/KR20210073840A/ko
Priority to US16/839,933 priority patent/US11255752B2/en
Publication of KR20210073840A publication Critical patent/KR20210073840A/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01M15/00—Testing of engines
    • G01M15/04—Testing internal-combustion engines
    • G01M15/12—Testing internal-combustion engines by monitoring vibrations
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F02—COMBUSTION ENGINES; HOT-GAS OR COMBUSTION-PRODUCT ENGINE PLANTS
    • F02D—CONTROLLING COMBUSTION ENGINES
    • F02D41/00—Electrical control of supply of combustible mixture or its constituents
    • F02D41/02—Circuit arrangements for generating control signals
    • F02D41/14—Introducing closed-loop corrections
    • F02D41/1497—With detection of the mechanical response of the engine
    • F02D41/1498—With detection of the mechanical response of the engine measuring engine roughness
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F02—COMBUSTION ENGINES; HOT-GAS OR COMBUSTION-PRODUCT ENGINE PLANTS
    • F02D—CONTROLLING COMBUSTION ENGINES
    • F02D41/00—Electrical control of supply of combustible mixture or its constituents
    • F02D41/22—Safety or indicating devices for abnormal conditions
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F02—COMBUSTION ENGINES; HOT-GAS OR COMBUSTION-PRODUCT ENGINE PLANTS
    • F02D—CONTROLLING COMBUSTION ENGINES
    • F02D41/00—Electrical control of supply of combustible mixture or its constituents
    • F02D41/24—Electrical control of supply of combustible mixture or its constituents characterised by the use of digital means
    • F02D41/26—Electrical control of supply of combustible mixture or its constituents characterised by the use of digital means using computer, e.g. microprocessor
    • F02D41/28—Interface circuits
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01H—MEASUREMENT OF MECHANICAL VIBRATIONS OR ULTRASONIC, SONIC OR INFRASONIC WAVES
    • G01H11/00—Measuring mechanical vibrations or ultrasonic, sonic or infrasonic waves by detecting changes in electric or magnetic properties
    • G01H11/06—Measuring mechanical vibrations or ultrasonic, sonic or infrasonic waves by detecting changes in electric or magnetic properties by electric means
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04R—LOUDSPEAKERS, MICROPHONES, GRAMOPHONE PICK-UPS OR LIKE ACOUSTIC ELECTROMECHANICAL TRANSDUCERS; DEAF-AID SETS; PUBLIC ADDRESS SYSTEMS
    • H04R1/00—Details of transducers, loudspeakers or microphones
    • H04R1/08—Mouthpieces; Microphones; Attachments therefor
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F02—COMBUSTION ENGINES; HOT-GAS OR COMBUSTION-PRODUCT ENGINE PLANTS
    • F02D—CONTROLLING COMBUSTION ENGINES
    • F02D41/00—Electrical control of supply of combustible mixture or its constituents
    • F02D41/24—Electrical control of supply of combustible mixture or its constituents characterised by the use of digital means
    • F02D41/26—Electrical control of supply of combustible mixture or its constituents characterised by the use of digital means using computer, e.g. microprocessor
    • F02D41/28—Interface circuits
    • F02D2041/286—Interface circuits comprising means for signal processing
    • F02D2041/288—Interface circuits comprising means for signal processing for performing a transformation into the frequency domain, e.g. Fourier transformation
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F02—COMBUSTION ENGINES; HOT-GAS OR COMBUSTION-PRODUCT ENGINE PLANTS
    • F02D—CONTROLLING COMBUSTION ENGINES
    • F02D2200/00—Input parameters for engine control
    • F02D2200/02—Input parameters for engine control the parameters being related to the engine
    • F02D2200/025—Engine noise, e.g. determined by using an acoustic sensor
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04R—LOUDSPEAKERS, MICROPHONES, GRAMOPHONE PICK-UPS OR LIKE ACOUSTIC ELECTROMECHANICAL TRANSDUCERS; DEAF-AID SETS; PUBLIC ADDRESS SYSTEMS
    • H04R3/00—Circuits for transducers, loudspeakers or microphones

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Combustion & Propulsion (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Acoustics & Sound (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Microelectronics & Electronic Packaging (AREA)
  • Combined Controls Of Internal Combustion Engines (AREA)

Abstract

본 발명의 연소 이상 진단 시스템(1)에 적용된 엔진소음을 이용한 기계적 연소 이상 진단 판단방법은 엔진(10)의 회전 가진에 의한 신호 성분과 함께 측정된 소음데이터가 진단 컨트롤러(30)에 의한 Kurtosis 분석으로 Energy K 및 Loudness 표준편차 지수(NSTD)가 산출되면서 변조 주파수 변환(Modulation Frequency Transform)으로 복수의 오더 주파수 피크 차수 성분 값이 산출되고, 이들 산출 값에 기준값(Threshold)을 적용해 연소이상의 문제발생 실린더 및 연소정상의 정상 실린더로 구분됨으로써 변조 주파수(Modulation Frequency) 분석으로 첨도(Kurtosis) 분석 한계를 극복하면서 에너지 분포만으로 엔진의 이상상태 판단이 어렵던 엔진의 회전 가진 및 연소 가진 영향의 문제 샘플까지 분류가 가능한 특징을 구현한다.

Description

엔진소음을 이용한 기계적 연소 이상 진단 판단방법 및 연소 이상 진단 시스템{Method For Engine Combustion Diagnosis Based On Mechanical Abnormality Using Engine Noise and Combustion Diagnosis System Thereof}
본 발명은 엔진연소 이상 진단에 관한 것으로, 특히 첨도(Kurtosis) 분석의 한계를 변조(Modulation) 분석으로 해소함으로써 문제 판단에 대한 강건성 향상이 이루어질 수 있는 엔진소음을 이용한 기계적 연소 이상 진단 판단 제어가 구현되는 연소 이상 진단 시스템에 관한 것이다.
일반적으로 차령에서 엔진연소제어는 환경, 사용연료차이, 엔진 노화(Engine Aging)와 같은 외란조건 및 디젤 엔진 및 승용디젤엔진과 같은 고압축비 엔진에서 연소 강건성 제어로 안정적 연소 및 연소음 제어 측면을 충족시킬 수 있어 그 중요성이 매우 큰 엔진 제어 기술의 예이다.
그러므로 상기 엔진연소제어는 엔진의 각 기통(즉, 실린더)에 대한 연소 신호로 현재 고장 발생유무를 판단하고, 고장의 주요 신호가 어떤 기통에서 발생하는 지에 대한 판단함이 매우 중요하다.
일례로 엔진연소이상 판단 방법은 첨도(Kurtosis) 분석을 적용할 수 있다. 이 경우 첨도(Kurtosis)는 집중된 크기의 신호들이 많이 발생하면서 평균값과 크기 차이가 많이 있는 신호들이 존재하는 경우 크게 발생하는 특성을 이용함으로써 문제 발생 여부를 1가지 신호 분석으로 판단 및 분석할 수 있으면서 계산 과정이 간단한 특징을 갖는다.
이를 위해 엔진연소이상 판단 방법은 엔진에 장착된 마이크로 소음을 측정하고, 소음 분석에 의한 에너지 분포를 나타내는 첨도(Kurtosis) 분석을 기준으로 데이터 처리가 이루어지고, 첨도(Kurtosis) 분석을 통하여 선정된 임계값(Threshold) 초과인 경우 엔진의 연소 이상 상태로 판단하여 준다.
미국공개특허 US 2004-0050363(2004,03,18)
하지만, 엔진연소이상 판단 방법에 첨도(Kurtosis) 분석이 이용되는 경우 회전체의 기계적 이상이 발생 시 회전과 비례한 형태의 가진력이 발생함에도 분석 결과가 회전 가진에 의한 영향을 포함할 수 없다는 한계가 있다.
일례로 4기통 4행정 엔진은 2회전에 4번의 연소 가진이 발생함으로 2차(1회전에 2배) 성분에 의한 소음 성분이 가장 크게 나타나지만 첨도(Kurtosis) 분석은 이러한 회전에 의한 가진을 기반으로 분석 판단하는 내용을 포함하지 않고 수행된다.
그 결과 회전 가진에 의한 고주파 영역에서 발생하는 소음 분류를 위해서는 첨도(Kurtosis) 분석이외에 변조(Modulation) 분석에 기반을 둔 별도의 분석 방법이 요구될 수밖에 없다.
이에 상기와 같은 점을 감안한 본 발명은 회전 가진에 의한 고주파 영역에서 발생하는 소음 분류에 변조 주파수(Modulation Frequency) 분석을 병행함으로써 에너지 분포만으로 엔진의 이상상태 판단이 이루어지던 첨도(Kurtosis) 분석의 한계를 극복하고, 특히 첨도(Kurtosis) 분석의 에너지 분포만으로 엔진의 정확한 이상상태 판단을 어렵게 하던 엔진의 회전 가진 및 연소 가진 영향의 문제 샘플이 변조 주파수(Modulation Frequency) 분석으로 분류됨으로써 연소이상 문제 판단의 강건성이 향상되는 엔진소음을 이용한 기계적 연소 이상 진단 판단방법 및 연소 이상 진단 시스템의 제공에 목적이 있다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 기계적 연소 이상 진단 판단방법은 내연기관의 소음을 마이크로폰으로 측정하고, 측정된 소음의 주파수를 Kurtosis으로 에너지 분포가 분석되며, 고주파를 Modulation Frequency Transform으로 주파수 분석하고, 미리 설정된 기준값(Threshold)을 초과하면 기계적 이상이 발생했다고 판단하는 것을 특징으로 한다.
보다 구체적으로 상기 기계적 연소 이상 진단 판단방법은 진단 컨트롤러에 의해 엔진의 운전 중 회전 가진에 의한 신호 성분과 함께 측정된 소음데이터에서 Kurtosis 분석으로 Kurtosis 인자(Index)를 산출하고, 상기 소음데이터에서 변조 주파수 변환(Modulation Frequency Transform)으로 변조 주파수 인자(Modulation Frequency Index)로 산출하며, 상기 Kurtosis 인자와 상기 변조 주파수 인자의 각각에 적용된 기준값으로 연소 이상의 문제발생 실린더가 판정되는 엔진소음 분석 제어가 포함되는 것을 특징으로 한다.
바람직한 실시예로서, 상기 Kurtosis 인자는 상기 소음데이터에 대한 Energy K 및 Loudness 표준편차 지수이고, 상기 변조 주파수 인자는 상기 소음데이터에 대한 오더 주파수 피크에 대한 복수개 차수 성분 값이며, 상기 복수개 차수 성분 값은 상기 오더 주파수 피크의 0.5차 성분 값, 1차 성분 값, 2차 성분 값이다.
바람직한 실시예로서, 상기 엔진소음 분석 제어는, 상기 소음데이터에 대한 소음레벨의 크기 표준화와 특정 주파수대역으로부터 산출된 상기 Kurtosis 인자에 상기 기준값을 적용해 상기 문제발생 실린더가 판정되는 첨도 분석제어, 상기 소음데이터에 대한 복수회차의 다운 샘플링과 변환(Transform)으로부터 상기 변조 주파수 인자를 산출하는 변조 주파수 분석제어, 상기 변조 주파수 인자에 상기 기준값을 적용해 상기 문제발생 실린더가 판정되는 가진 영향 판정제어로 수행된다.
바람직한 실시예로서, 상기 첨도 분석제어는 상기 소음데이터의 소음레벨이 크기 표준화가 이루어지는 단계, BPS 처리로 특정 주파수대역이 선정되는 단계, 상기 Kurtosis 분석으로 Energy K 및 Loudness 표준편차 지수(NSTD)가 상기 Kurtosis 인자로 산출되는 단계, 상기 Energy K 및 상기 Loudness 표준편차 지수에 적용한 상기 기준값으로 연소이상을 확인하여 상기 문제발생 실린더의 판정이 이루어지는 단계로 수행된다.
바람직한 실시예로서, 상기 크기 표준화는 90dB이고, 상기 특정 주파수대역은 0.5 ~ 4kHz이며, 상기 Energy K의 기준값은 3.8이고, 상기 Loudness 표준편차 지수의 기준값은 0.13이다. 상기 연소이상은 상기 Energy K 또는 상기 Loudness 표준편차 지수가 상기 기준값 보다 클 때 확인된다.
바람직한 실시예로서, 상기 변조 주파수 분석 제어는, 상기 소음데이터에서 복수회의 다운 샘플링이 수행되는 단계, 상기 복수의 다운 샘플링 사이에서 Hilbert변환에 이어 Envelope 변환이 이루어지는 단계, 상기 복수의 다운 샘플링 사이에서 저역필터 처리가 이루어지는 단계, 상기 복수의 다운 샘플링 후 FFT 변환이 이루어지는 단계, 상기 오더 주파수 피크에 대한 복수개 차수 성분 값이 분석되는 단계로 수행된다.
바람직한 실시예로서, 상기 소음데이터에 대해 관심주파수 영역이 2배 수준으로 리샘플링(resampling)하여주는 1차 다운 샘플링, 상기 Envelope 변환된 데이터에 대해 상기 1차 다운 샘플링의 1/2 수준으로 리샘플링(resampling)하여 주는 2차 다운 샘플링, 상기 저역필터 처리된 데이터에 대해 상기 FFT의 기준 주파수 대비 2배 수준으로 리샘플링(resampling)하여 주는 3차 다운 샘플링으로 구분된다.
바람직한 실시예로서, 상기 가진 영향 판정제어는, 상기 오더 주파수 피크로부터 상기 복수개 차수 성분 값이 0.5차 성분 값, 1차 성분 값, 2차 성분 값으로 구분되는 단계, 상기 0.5차 성분 값, 상기 1차 성분 값, 상기 2차 성분 값에 상기 기준값을 0.075로 하여 크기 판단이 이루어지는 단계, 상기 크기 판단의 결과로 상기 문제발생 실린더가 판정되거나 정상 실린더가 판정되는 단계로 수행된다.
바람직한 실시예로서, 상기 크기 판단은 상기 0.5차 성분 값, 상기 1차 성분 값, 상기 2차 성분 값의 각각에 상기 기준값(Threshold)을 적용하여 확인되고, 상기 연소이상은 상기 0.5차 성분 값, 상기 1차 성분 값, 상기 2차 성분 값의 각각이 0.075 보다 클 때 판정된다.
그리고 상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 연소 이상 진단 시스템은 엔진의 회전 가진에 의한 신호 성분과 함께 측정된 소음데이터에 대한 Energy K 및 Loudness 표준편차 지수를 Kurtosis 분석으로 산출하고, 오더 주파수 피크의 0.5차 성분 값, 1차 성분 값, 2차 성분 값을 변조 주파수 변환으로 산출하며, 상기 Energy K, 상기 Loudness 표준편차 지수, 상기 복수의 차수 성분 값에 적용된 기준값으로 연소이상의 문제발생 실린더 및 연소정상의 정상 실린더를 구분해 주는 진단 컨트롤러; 상기 엔진의 운전 중 상기 소음데이터를 측정하는 소음측정센서가 포함되는 것을 특징으로 한다.
바람직한 실시예로서, 상기 Energy K는 상기 기준값을 3.8로 적용해 주고, 상기 Loudness 표준편차 지수는 상기 기준값을 0.13로 적용해 주며, 상기 오더 주파수 피크의 0.5차 성분 값, 상기 오더 주파수 피크의 1차 성분 값, 상기 오더 주파수 피크의 2차 성분 값의 각각은 상기 기준값을 0.075로 동일하게 적용해 준다.
바람직한 실시예로서, 상기 소음측정센서는 상기 엔진의 오일팬 부위로 정착되어 상기 소음데이터를 측정하는 마이크로폰이 사용된다.
이러한 본 발명의 연소 이상 진단 시스템에 적용된 엔진소음을 이용한 기계적 이상 진단 판단은 하기와 같은 작용 및 효과를 구현한다.
첫째, 변조(Modulation) 분석과 첨도(Kurtosis) 분석이 조합됨으로써 에너지 분포만으로 엔진의 이상상태 판단이 이루어지던 첨도(Kurtosis) 분석의 한계를 극복할 수 있다. 둘째, 엔진의 연소 이상 판단 시 에너지 분포만으로 엔진의 이상상태 판단이 어렵던 문제 샘플까지 분류가 가능하다. 셋째, 측정된 소음을 소음의 에너지 분포 및 소음크기의 변화를 나타내는 값과 엔진 회전에 의한 가진력의 수준으로 판단하는 과정을 거침으로써 문제 판단에 에너지 분포와 함께 회전 가진 및 연소 가진의 영향이 포함된 문제 샘플 분류가 가능하다. 넷째, 2회전당 1번 같은 특정 실린더의 소음 문제와 1회전에 1번 같은 회전체 문제 발생 및 1회전당 2번 같은 연소가진 문제 발생에 의한 소음 영향이 모두 포함됨으로써 가진 영향 판단 로직 강화와 함께 연소 이상로 문제 판단에 대한 강건성 향상이 이루어진다. 다섯째, 기계적 이상 발생 여부 판단을 위한 소음측정에 엔진의 엔진오일게이지 구멍에 장착된 진단용 마이크가 이용됨으로써 엔진 시스템 변경 없이 연소 이상 진단 시스템 성능 향상이 가능하다.
도 1은 본 발명에 따른 엔진소음을 이용한 기계적 연소 이상 진단 판단방법의 순서도이고, 도 2는 본 발명에 따른 엔진소음을 이용한 기계적 연소 이상 진단 판단이 구현되는 연소 이상 진단 시스템의 예이며, 도 3은 본 발명에 따른 소음신호의 주파수에 대한 첨도(Kurtosis) 분석 상태이고, 도 4는 본 발명에 따른 첨도 분석 제어를 통한 첨도(Kurtosis) 분석 정규 분포 함수 및 Loudness 표준편차(Standard Deviation))의 NSTD 상태이고, 도 5는 본 발명에 따른 변조 주파수 분석 제어를 통한 변조 주파수(Modulation Frequency)에 의한 크기 계산의 예이며, 도 6은 본 발명에 따른 변조 주파수 분석 결과인 오더 차 성분으로 첨도(Kurtosis)판단기준 미만의 Energy K에서 가진 영향이 고려된 연소 이상의 문제 발생 판단이 이루어지는 예이다.
이하 본 발명의 실시 예를 첨부된 예시도면을 참조로 상세히 설명하며, 이러한 실시 예는 일례로서 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으므로, 여기에서 설명하는 실시 예에 한정되지 않는다.
도 1을 참조하면, 기계적 연소 이상 진단 판단방법은 엔진 운전 시 측정되어 녹음된 소음데이터(S10)에 대한 엔진소음 분석 제어(S20~S40)로 기계적 이상 진단이 이루어짐으로써 엔진 기통 중 연소 이상의 문제 발생으로부터 연소 이상 실린더가 정확히 판별된다.
특히 상기 엔진소음 분석 제어(S20~S40)는 첨도 분석제어(S20)로 소음데이터에 대해 소음레벨을 소정 크기로 표준화(예, 90dB)하고, 변조 주파수 분석제어(S30)로 복수회차의 다운 샘플링(Down sampling)과 변환(Transform)을 거쳐 오더 주파수 피크 분석이 이루어지며, 가진 영향 판정제어(S40)로 오더 주파수 피크 분석의 결과로부터 변조주파수에 대한 설정값(Threshold) 비교를 통해 문제발생 실린더(예, 연소이상) 및 정상 실린더(예, 연소정상)의 판별 정확성이 확보되도록 한다.
그 결과 상기 기계적 연소 이상 진단 판단방법은 엔진소음을 이용한 기계적 연소 이상 진단 판단방법으로 특징되고, 상기 엔진진동신호를 이용한 기계적 연소 이상 진단 판단방법은 하기와 같은 장점을 구현할 수 있다.
첫째, 연소이상 문제 발생에 의한 소음에 영향을 주는 연소 가진을 포함하여 회전시에 발생하는 가진에 대한 문제 발생 판단 로직이 강화된다. 둘째 엔진 운전시 가진 형향을 포함해 녹음된 소음 데이터를 기반으로 현재 고장 발생 유무를 판단하고 고장의 주요 신호가 어떤 기통에서 발생하는 지에 대한 판단이 가능하다. 셋째, 변조 주파수 분석으로 오더 주파수 피크 값의 오더 차수 성분(예, 0.5차 성분,1차 성분, 2차 성분)의 특정 값(예, 0.075) 이상으로 문제발생 실린더(예, 연소이상)가 판정됨으로써 가진 영향이 고려되지 않은 첨도분석의 Energy K의 판단 기준 값(예, 3.8) 미만인 경우에서 가진 영향이 고려된 연소 이상 판정이 이루어질 수 있다.
도 2를 참조하면, 연소 이상 진단 시스템(1)은 엔진(10), 소음측정센서(20) 및 진단 컨트롤러(30)를 포함한다.
구체적으로 상기 엔진(10)은 통상적인 가솔린 또는 디젤 엔진이고, 상기 소음측정센서(20)는 마이크로폰(Microphone)으로 엔진(10)에 구비된 오일 팬(10-1)의 소정 부위로 장착된다. 이 경우 오일 팬 부위는 엔진 오일레벨게이지가 장착되는 부위일 수 있으나 엔진 운전에 따른 소음 측정과 엔진의 회전에 따른 가진 영향이 용이하게 검출될 수 있는 부위 일 수 있다.
구체적으로 상기 진단 컨트롤러(30)는 소음측정센서(20)의 소음데이터를 입력 신호로 활용함으로써 가진 영향 소음 신호 표준화 기반 첨도 분석, 오더 주파수 피크 기반 변조 주파수 분석, 변조주파수 설정값(Threshold) 비교 기반 가진 영향 판정 등을 로직 프로세싱하여 준다. 특히 상기 진단 컨트롤러(30)는 첨도 분석제어(S20)와 변조 주파수 분석제어(S30) 및 가진 영향 판정제어(S40)에 대한 프로그램 또는 알고리즘이 메모리에 탑재되고, 프로그램 또는 알고리즘의 로직 프로세싱을 구현하는 중앙처리기(Central Processing Unit)로 작동된다.
이를 위해 상기 진단 컨트롤러(30)는 첨도 분석 모듈(31)과 변조 주파수 분석 모듈(33)을 포함한다. 상기 첨도 분석 모듈(31)은 소음데이터의 레벨 표준화(예, 90dB)와 특정 소음 대역 선정(예, 0.5 ~ 4kHz 대역 소음) 및 Kurtosis 소음 분석을 통한 Energy K(평균값)로 소음데이터의 에너지 분포를 파악한다. 상기 변조 주파수 분석 모듈(33)은 변조 주파수 분석과 가진 영향 판정을 소음데이터의 90dB 및 0.5 ~ 4kHz 대역에 대한 3번의 다운 샘플링과 Hilbert/Envelope/FFT(Fast Fourier Transform) 변환으로 수행한다.
이하 상기 엔진소음을 이용한 기계적 연소 이상 진단 판단방법이 도 2 내지 도 6을 참조로 상세히 설명된다. 이 경우 제어 주체는 진단 컨트롤러(30)이고, 제어대상은 엔진(10) 및 인젝터 연료분사 패턴이다.
먼저, 진단 컨트롤러(30)는 S10의 엔진 운전에 따른 엔진소음 측정 및 녹음 데이터 획득한다.
도 2를 참조하면, 진단 컨트롤러(30)는 엔진(10)에 장착된 소음측정센서(20)로 운전 상태인 엔진(10)에서 발생되는 소음을 측정하여 소음 데이터로 검출 및 녹음하여 메모리에 저장한다. 이 경우 소음 데이터는 엔진 오일레벨게이지 위치에 설치된 마이크로폰(Microphone)을 소음측정센서(20)로 하여 엔진(10)을 특정 엔진 회전수로 운전하면서 측정 및 녹음된 실험용 데이터가 사용될 수 있다.
이어, 진단 컨트롤러(30)는 첨도 분석제어(S20)를 S21의 녹음된 소음데이터 표준화 처리 단계, S22의 BPF(Band Pass Filter) 처리 단계, S23의 첨도분석인자 산출 단계, S24의 연소이상 판정 단계로 수행한다.
일례로 상기 소음데이터 표준화 처리(S21)는 측정하여 녹음한 소음데이터에서 소음 레벨을 90dB의 크기로 표준화하고, 상기 BPF 처리(S22)는 90dB 표준화 소음에서 0.5 ~ 4kHz 대역의 주파수를 선정한다. 이를 통해 상기 첨도 분석제어(S20)는 소음데이터에 대해 소음레벨을 90dB 크기로 표준화하면서 주파수를 0.5 ~ 4kHz 대역으로 좁혀진다.
일례로 상기 첨도분석인자 산출(S23)은 Modified Kurtosis 식으로부터 산출되는 Energy K, Loudness 표준편차(Loudness Standard Deviation) 식으로부터 산출되는 NSTD로 구분된다. 이 경우 상기 Energy K는 90dB/0.5~4kHz 대역의 평균 Kurtosis 값이고, NSTD는 Energy K 값으로 표현되는 Loudness 표준편차 지수 값이다.
도 3을 참조하면, 진단 컨트롤러(30)는 첨도 분석 모듈(31)에서 첨도(Kurtosis) 산출식을 적용하여 Energy K 및 NSTD를 산출한다. 이러한 이유는 첨도(Kurtosis)는 Feature Vector이므로 Time Donation 상에서 주기적인 큰 신호 검출뿐 만 아니라 광대역 잡음(Noise) 성분에 민감하게 반응하고, 집중된 크기의 신호들이 많이 발생하면서 평균값(μ)과 크기 차이가 많이 있는 신호들이 존재하는 경우 크게 발생하는 특성을 나타내기 때문이다.
첨도(Kurtosis)산출식
Figure pat00001
Figure pat00002
Figure pat00003
여기서 평균/함수식은 첨도(Kurtosis)의 일반적인 공식을 나타내며, “T”는 계산주기이고, “μ”는 정규 분포 평균값이며, “E”는 Energy K 이다.
이 경우 상기 첨도(Kurtosis) 에너지 평균식으로부터 Energy K의 값은 계산주기(T)를 약 100msec로 하면서 50%의 반복 계산 구간(Overlap)(t)을 적용해 산출한다. 상기 첨도(Kurtosis) 정규분포 함수식으로부터 Kurtosis는 Kurtosis = 3을 Normal Distribution로 기준하여 그보다 작은 Kurtosis < 3을 Negative Kurtosis로 하는 반면 그보다 큰 Kurtosis > 3을 Positive Kurtosis로 한다.
이로부터 첨도(Kurtosis)는 Kurtosis 가 3을 나타내는 정규분포함수에서 Kurtosis 가 3보다 작거나 또는 Kurtosis 가 3 보다 커 신호 간 크기 차이가 큰 경우를 이상 발생(즉, 연소 이상)으로 판단된다.
도 4를 참조하면, 진단 컨트롤러(30)는 첨도 분석 모듈(31)에서 Loudness 표준편차식을 적용한다. 이러한 이유는 소리의 변화가 큰 경우 Loudness STD(NSTD)의 값이 커지므로 이상발생(즉, 연소 이상)을 판단할 수 있기 때문이다.
Loudness 표준 편차식
Figure pat00004
Figure pat00005
여기서 “N"은 Total Loudness이고, ”Z'"는 Critical Band Rate이며, “N'"는 Specific Loudness이다.
이로부터 Loudness의 계산은 계산시간을 5초로 하고, Loudness 계산 주기를 300msec로 하여 2000RPM(Revolution Per Minute)에서 1회전에 걸리는 시간이 30msec(1/(2000/60) 이므로 10회전을 기준으로 하며, Loudness 계산 오버랩(Overlap)을 50%(150msec)로 하고, 150msec는 5회전 구간을 반복 계산하며, 300msec duration 동안 Loudness 계산 방법을 DIN, ISO523-1 방법으로 하여 총 24bark로 구분하여 수행한다.
일례로 상기 연소이상 판정(S24)은 산출된 Energy K(EK) 또는 NSTD를 Kurtosis 인자(Index)로 하여 하기 이상소음 판별식으로 비교 판단한다.
이상소음 판별식 : K(EK) > A 또는 NSTD > B
여기서 “A"는 Energy K 설정값(Threshold)으로서 약 3.8로 설정되고, "B""는 Loudness 표준편차 기준값(Threshold)으로서 약 0.13으로 설정된다.
그 결과 진단 컨트롤러(30)는 K(EK)가 Energy K 기준값(A)보다 크거나 또는 NSTD 가 Loudness 표준편차 기준값(B)보다 큰 경우 S40의 가진영향 판정 제어로 전환하여 S45의 문제발생 실린더(예, 연소이상)로 판정하고, 엔진소음을 이용한 기계적 연소 이상 진단 판단의 절차 종료와 함께 연소 이상 실린더 정보를 문자 표시한 후 메모리에 저장한다.
반면 진단 컨트롤러(30)는 K(EK)가 Energy K 기준값(A)보다 작거나 또는 NSTD가 Loudness 표준편차 기준값(B)보단 작은 경우 보다 가진 영향을 고려하여 보다 정확한 판정이 이루어지도록 S30의 변조 주파수 분석 제어로 진입한다.
계속해서 진단 컨트롤러(30)는 변조 주파수 분석 제어(S30)를 S31의 다운 샘플링(Down sampling)의 수행 단계, S32의 Hilbert 변환 단계, S33의 Envelope 변환 단계, S34의 다운 샘플링(Down sampling)의 반복 수행 단계, S35의 저역필터(Low Pass Filter) 처리 단계, S36의 다운 샘플링(Down sampling)의 재 수행 단계, S37의 FFT(Fast Fourier Transform) 변환 단계, S38의 오더 주파수 피크(Order Frequency Peak) 분석 단계로 수행한다. 여기서 상기 다운 샘플링은 소음 신호에 대한 1초 동안의 데이터 수집량인 샘플링 속도(Sampling Rate)를 낮춰주는 처리이다.
이로부터 진단 컨트롤러(30)는 상기 오더 주파수 피크 값의 오더 차수 성분(예, 0.5차 성분,1차 성분, 2차 성분) 중 어느 하나의 차수라도 특정 값(예, 0.075)을 넘으면 첨도분석제어(S20)에서 정상 연소로 확인되는 Energy K의 판단 기준 값(예, 3,8) 보다 작은 경우더라도 문제발생 실린더(예, 연소이상)로 판정함으로써 가진 영향이 고려된 연소 이상 판정이 이루어질 수 있다.
도 5를 참조하면, 진단 컨트롤러(30)는 변조 주파수 분석 모듈(33)로 우전중인 엔진(10)에서 측정된 소음 데이터의 주파수에 대한 크기 계산을 수행한다.
이를 위해 진폭변조신호(Amplitude Modulation Signal)는 변조 주파수와 변조 인덱스(Modulation Index )를 이용하여 변조 주파수 크기로 계산된다.
신호 : x(t) = Ac(t)x(1 + m cos(ωmt) x cos(ωmt)
변조 주파수 식 : fm(HZ) = ωm/2π
변조 인덱스 식 : m = Am/Ac
여기서 “t"는 시간(초)이고, “Am“은 고주파 가진의 진폭이고, ”Ac“는 저주파 가진의 진폭이며, “m"은 고주파 가진 진폭에 대한 저주파 가진 진폭의 비율을 나타내는 변조 인덱스이고, “ωm”은 변조파의 각주파수이며, “fm(HZ)”은 고주파 성분을 전달시키는 저주파 성분을 나타내는 변조 주파수이다.
일례로 상기 다운 샘플링 수행(S31)은 소음신호의 관심주파수 영역에 대한 데이터 수집량인 샘플링 속도(Sampling Rate)를 낮추는 1차 다운 샘플링 처리로서, 샘플링이 이루어지는 관심주파수 영역을 2배 수준(예, 관심주파수가 5kHz 인 경우 10kHz 수준)으로 리샘플링(resampling)하여 데이터 량을 줄여 준다, 상기 다운 샘플링 반복 수행(S34)은 Hilbert/Envelope 변환된 신호에 대해 샘플링 속도(Sampling Rate)를 낮추는 2차 다운 샘플링 처리로서, 1차 다운 샘플링 처리의 ½수준으로 리샘플링(resampling)하여 계산량을 줄여 준다. 특히 저역필터(Low Pass Filter) 주파수(예, 100Jz)를 고려하여 수행된다, 상기 다운 샘플링 재 수행(S36)은 저역필터(Low Pass Filter) 처리된 신호에 대해 샘플링 속도(Sampling Rate)를 낮추는 3차 다운 샘플링 처리로서, FFT 기준 대비 주파수 영역을 2배 수준(예, FFT 기준이 333Hz 수준인 경우 약 667Hz 이상 수준)으로 리샘플링(resampling)하여 계산량을 줄여 준다.
일례로 상기 Hilbert 변환(S32)은 90도 상변화로 cos(ωmt)를 sin(ωmt)로 변환하고, 변환된 진폭(Amplitude)을 그려 포락선(Envelope Formation)을 추출한다. 이 경우 상기 Hilbert 변환(S32)은 Hilbert 변환 시간(Time) 신호를 극(Polar) 좌표로 변환하기 위해 하기의 Hilbert 변환식을 이용한다.
Hilbert 변환식 :
Figure pat00006
일례로 상기 Envelope 변환(S33)은 파형의 끝을 서로 연결하여 파형을 둘러싸듯이 그려진 선을 추출한다. 즉, 상기 Envelope 변환(S33)은 Hilbert 변환 값의 크기를 페이즈(phase)로 나타낸다.
Hilbert 변환 값 ::
Figure pat00007
phase :
Figure pat00008
일례로 상기 저역필터 처리(S35)는 신호의 높은 주파수 성분 차단하면서 낮은 주파수 성분을 통과시켜준다. 이 경우 상기 저역필터 처리(S35)는 리샘플링(resampling)을 오더(Order) 값을 기준으로 함으로써 33.3Hz가 2000RPM의 1차 오더(order)일 때 10차 오더(order)로 333Hz 수준을 관심 영역으로 하여 LPF(Low pass frequency)를 약 400Hz 수준으로 적용한다.
일례로 상기 FFT 변환(S37)은 이산시간신호 주파수영역해석, 주파수영역에서의 합성곱계산, 상관함수의 계산, 수치해석 등의 고속계산을 위해서 사용한다. 이 경우 상기 FFT 변환(S37)은 FFT 기준 333Hz 수준 이므로 리샘플링(resampling)을 667Hz 이상 수준으로 수행한다. 특히 상기 FFT 변환에는 윈도우로 비주기적인 신호를 주기적인 신호로 바꿔주는 Hanning Window에서 Hanning Window Overlap 66%를 적용해 윈도우 효과의 누락 부분 방지를 위한 데이터 중첩이 적용된다.
일례로 상기 오더 주파수 피크 분석(S38)은 총 10회 오더의 각각에 대한 오더 주파수 피크 값을 0.5차 성분 값 ,1차 성분 값, 2차 성분 값으로 구분하여 준다.
최종적으로 진단 컨트롤러(30)는 가진 영향 판정 제어(S40)를 S41의 1회 오더 주파수 피크 판단 단계, S42의 2회 오더 주파수 피크 판단 단계, S43의 3회 오더 주파수 피크 판단 단계, S44의 양호로 정상 실린더(예, 연소정상) 판정 단계, S45의 불량으로 문제발생 실린더(예, 연소이상) 판정 단계로 수행한다. 이 경우 상기 오더 주파수 피크의 0.5차 성분 값, 1차 성분 값, 2차 성분 값은 변조 주파수 인자(Modulation Frequency Index)로 적용됨으로써 연소이상 판정식으로 적용된다.
일례로 상기 1회 오더 주파수 피크 판단(S41)은 오더 주파수 피크의 0.5차 성분 값에 적용되고, 오더 주파수 피크 기준값(Threshold)과 비교하여 기준값보다 큰 값 여부를 판단한다. 상기 2회 오더 주파수 피크 판단(S42)은 오더 주파수 피크의 1차 성분 값에 적용되고, 오더 주파수 피크 기준값(Threshold)과 비교하여 기준값보다 큰 값 여부를 판단한다. 상기 3회 오더 주파수 피크 판단(S43)은 오더 주파수 피크의 2차 성분 값에 적용되고, 오더 주파수 피크 기준값(Threshold)과 비교하여 기준값보다 큰 값 여부를 판단한다.
이를 위한 연소이상 판정식은 오더 주파수 피크의 0.5차 성분 값, 1차 성분 값, 2차 성분 값을 변조 주파수 인자(Modulation Frequency Index)로 하여 하기와 같이 적용한다.
연소이상 판정식
MF(0.5차 성분 값) > D
MF(1차 성분 값) > E
MF(2차 성분 값) > F
여기서 “D,E,F"의 각각은 오더 주파수 피크 기준값(Threshold)으로 약 0.075로 설정된다.
그 결과 상기 오더 주파수 피크 판단 식에서 MF(0.5차 성분 값) > D, MF(1차 성분 값) > E, MF(2차 성분 값) > F가 모두 성립되는 경우 S44의 양호로 판정되는 반면 MF(0.5차 성분 값) > D 또는 MF(1차 성분 값) > E 또는 MF(2차 성분 값) > F이 성립되지 않는 경우 S45의 불량으로 판정된다.
한편, 도 6은 변조주파수 분석값(K)의 오더 주파수 피크 값으로부터 첨도(Kurtosis)판단기준의 Energy K의 값은 3.8 보다 작더라도 0.5차 성분 값, 1차 성분 값, 2차 성분 값 중 어느 하나라로 0.075를 넘어 문제발생 실린더(예, 연소이상)로 판정됨으로써 가진 영향이 고려된 연소 이상 판정이 이루어지는 상태를 예시한다.
도 6의 116번 샘플을 참조하면, 상기 116번 샘플은 Energy K 값은 판단 기준값(Threshold)인 3.8미만 수준이지만 변조주파수 기반 분석 결과의 변조주파수 분석값(K)으로부터 오더 주파수 피크의 0.5차 성분 값, 1차 성분 값, 2차 성분 값 중 어느 하나라도 0.075를 초과하지 않아 가진 영향에서도 정상 실린더(예, 연소정상)로 정확히 판정된 경우이다.
도 6의 9,33,63번 샘플을 참조하면, 9,33,63번 샘플은 모두 Energy K 값은 판단 기준값(Threshold)인 3.8미만 수준이지만 9번 샘플은 변조주파수 기반 분석 결과의 변조주파수 분석값(K)으로부터 오더 주파수 피크의 0.5차 성분 값, 1차 성분 값이 0.075를 초과한 경우이고, 33번 샘플은 변조주파수 기반 분석 결과로부터 오더 주파수 피크의 0.5차 성분 값이 0.075를 초과한 경우이며, 63번 샘플은 변조주파수 기반 분석 결과로부터 오더 주파수 피크의 0.5차 성분 값, 1차 성분 값, 2차 성분 값이 모두 0.075를 초과함으로써 문제발생 실린더(예, 연소이상)로 정확히 판정된 경우이다.
도 6의 59번 샘플을 참조하면, 59번 샘플은 Energy K 값은 판단 기준값(Threshold)인 3.8미만 수준이지만 변조주파수 기반 분석 결과의 변조주파수 분석값(K)으로부터 오더 주파수 피크의 0.5차 성분 값, 1차 성분 값 , 2차 성분 값 중 0.5차 성분 값이 0.075를 초과함으로써 문제발생 실린더(예, 연소이상)로 정확히 판정된 경우이다.
전술된 바와 같이, 본 실시예에 따른 연소 이상 진단 시스템(1)에 적용된 엔진소음을 이용한 기계적 연소 이상 진단 판단방법은 진단 컨트롤러(30)에 의해 엔진(10)의 회전 가진에 의한 신호 성분과 함께 측정된 소음데이터가 Kurtosis 분석되어 Energy K 및 Loudness 표준편차 지수(NSTD)를 Kurtosis 인자(Index)로 산출되고, 상기 소음데이터가 변조 주파수 변환(Modulation Frequency Transform)되어 오더 주파수 피크에 대한 복수의 차수 성분 값을 변조 주파수 인자(Modulation Frequency Index)로 산출하며, 상기 Kurtosis 인자와 상기 변조 주파수 인자에 기준값(Threshold)을 적용해 연소이상의 문제발생 실린더 및 연소정상의 정상 실린더로 구분됨으로써 변조 주파수(Modulation Frequency) 분석으로 첨도(Kurtosis) 분석 한계를 극복하면서 에너지 분포만으로 엔진의 이상상태 판단이 어렵던 엔진의 회전 가진 및 연소 가진 영향의 문제 샘플까지 분류가 가능하다.
1 : 연소 이상 진단 시스템
10 : 엔진 10-1 : 오일 팬
20 : 소음측정센서
30 : 진단 컨트롤러 31 : 첨도 분석 모듈
33 : 변조 주파수 분석 모듈

Claims (20)

  1. 내연기관의 소음을 마이크로폰으로 측정하고, 측정된 소음의 주파수를 Kurtosis로 에너지 분포가 분석되며, 고주파를 Modulation Frequency Transform으로 주파수 분석하고, 미리 설정된 기준값(Threshold)을 초과하면 기계적 이상이 발생했다고 판단하는
    것을 특징으로 하는 기계적 연소 이상 진단 판단방법.
  2. 청구항 1에 있어서, 상기 마이크로폰의 소음 주파수에는 회전 가진에 의한 신호 성분이 포함되고, 상기 Kurtosis는 상기 기준값(Threshold)이 적용되는 Energy K 및 Loudness 표준편차 지수를 Kurtosis Index로 산출하며, 상기 Modulation Frequency Transform은 상기 기준값(Threshold)이 적용되는 오더 주파수 피크에 대한 복수개 차수 성분 값을 Modulation Frequency Index로 산출하는 것인 것을 특징으로 하는 기계적 연소 이상 진단 판단방법.
  3. 청구항 2에 있어서, 상기 복수개 차수 성분 값은 상기 오더 주파수 피크의 0.5차 성분 값, 1차 성분 값, 2차 성분 값인 것을 특징으로 하는 기계적 연소 이상 진단 판단방법.
  4. 청구항 1에 있어서, 상기 기계적 이상의 발생 판단을 위한 진단 컨트롤러의 엔진소음 분석 제어는, 상기 소음데이터에 대한 소음레벨의 크기 표준화와 특정 주파수대역으로부터 산출된 상기 Kurtosis Index에 상기 기준값(Threshold)을 적용해 상기 문제발생 실린더가 판정되는 첨도 분석제어, 상기 소음데이터에 대한 복수회차의 다운 샘플링(Down sampling)과 변환(Transform)으로부터 상기 변조 주파수 인자를 산출하는 변조 주파수 분석제어, 상기 변조 주파수 인자에 상기 기준값(Threshold)을 적용해 상기 문제발생 실린더가 판정되는 가진 영향 판정제어
    로 수행되는 것을 특징으로 하는 기계적 연소 이상 진단 판단방법.
  5. 청구항 4에 있어서, 상기 첨도 분석제어는 상기 소음데이터의 소음레벨이 크기 표준화가 이루어지는 단계, BPS(Band Pass Filter) 처리로 특정 주파수대역이 선정되는 단계, 상기 Kurtosis 분석으로 Energy K 및 Loudness 표준편차 지수가 상기 Kurtosis Index로 산출되는 단계, 상기 Energy K 및 상기 Loudness 표준편차 지수에 적용한 상기 기준값(Threshold)으로 연소이상을 확인하여 상기 문제발생 실린더의 판정이 이루어지는 단계
    로 수행되는 것을 특징으로 하는 기계적 연소 이상 진단 판단방법.
  6. 청구항 5에 있어서, 상기 크기 표준화는 90dB이고, 상기 특정 주파수대역은 0.5 ~ 4kHz인 것을 특징으로 하는 기계적 연소 이상 진단 판단방법.
  7. 청구항 5에 있어서, 상기 연소이상은 상기 Energy K 또는 상기 Loudness 표준편차 지수가 상기 기준값(Threshold) 보다 클 때 확인되는 것을 특징으로 하는 기계적 연소 이상 진단 판단방법.
  8. 청구항 7에 있어서, 상기 Energy K의 기준값(Threshold)은 3.8이고, 상기 Loudness 표준편차 지수의 기준값(Threshold)은 0.13인 것을 특징으로 하는 기계적 연소 이상 진단 판단방법.
  9. 청구항 4에 있어서, 상기 변조 주파수 분석 제어는, 상기 소음데이터에서 복수회의 다운 샘플링(Down sampling)이 수행되는 단계, 상기 복수의 다운 샘플링 사이에서 Hilbert변환에 이어 Envelope 변환이 이루어지는 단계, 상기 복수의 다운 샘플링 사이에서 저역필터(Low Pass Filter) 처리가 이루어지는 단계, 상기 복수의 다운 샘플링 후 FFT(Fast Fourier Transform) 변환이 이루어지는 단계, 상기 오더 주파수 피크에 대한 복수개 차수 성분 값이 분석되는 단계
    로 수행되는 것을 특징으로 하는 기계적 연소 이상 진단 판단방법.
  10. 청구항 9에 있어서, 상기 소음데이터에 대해 수행되는 1차 다운 샘플링, 상기 Envelope 변환된 데이터에 대해 수행되는 2차 다운 샘플링, 상기 저역필터 처리된 데이터에 대해 수행되는 3차 다운 샘플링으로 구분되는 것을 특징으로 하는 기계적 연소 이상 진단 판단방법.
  11. 청구항 10에 있어서, 상기 1차 다운 샘플링은 관심주파수 영역이 2배 수준으로 리샘플링(resampling)하여 주는 것을 특징으로 하는 기계적 연소 이상 진단 판단방법.
  12. 청구항 10에 있어서, 상기 2차 다운 샘플링은 상기 1차 다운 샘플링의 1/2 수준으로 리샘플링(resampling)하여 주는 것을 특징으로 하는 기계적 연소 이상 진단 판단방법.
  13. 청구항 10에 있어서, 상기 3차 다운 샘플링은 상기 FFT의 기준 주파수 대비 2배 수준으로 리샘플링(resampling)하여 주는 것을 특징으로 하는 기계적 연소 이상 진단 판단방법.
  14. 청구항 4에 있어서, 상기 가진 영향 판정제어는, 상기 오더 주파수 피크로부터 상기 복수개 차수 성분 값이 0.5차 성분 값, 1차 성분 값, 2차 성분 값으로 구분되는 단계, 상기 0.5차 성분 값, 상기 1차 성분 값, 상기 2차 성분 값에 상기 기준값(Threshold)을 적용해 크기 판단이 이루어지는 단계, 상기 크기 판단의 결과로 상기 연소이상의 상기 문제발생 실린더가 판정되거나 정상 실린더가 판정되는 단계
    로 수행되는 것을 특징으로 하는 기계적 연소 이상 진단 판단방법.
  15. 청구항 14에 있어서, 상기 크기 판단은 상기 0.5차 성분 값, 상기 1차 성분 값, 상기 2차 성분 값의 각각에 상기 기준값(Threshold)을 적용하여 확인되고, 상기 연소이상은 상기 0.5차 성분 값, 상기 1차 성분 값, 상기 2차 성분 값의 각각이 0.075 보다 클 때 판정되는 것을 특징으로 하는 기계적 연소 이상 진단 판단방법.
  16. 청구항 15에 있어서, 상기 0.5차 성분 값, 상기 1차 성분 값, 상기 2차 성분 값의 각각은 상기 기준값(Threshold)을 동일한 값으로 적용하는 것을 특징으로 하는 기계적 연소 이상 진단 판단방법.
  17. 청구항 16에 있어서, 상기 기준값(Threshold)은 0.075인 것을 특징으로 하는 기계적 연소 이상 진단 판단방법.
  18. 엔진의 회전 가진에 의한 신호 성분과 함께 측정된 소음데이터에 대한 Energy K 및 Loudness 표준편차 지수를 Kurtosis 분석으로 산출하고, 오더 주파수 피크의 0.5차 성분 값, 1차 성분 값, 2차 성분 값을 변조 주파수 변환(Modulation Frequency Transform)으로 산출하며, 상기 Energy K, 상기 Loudness 표준편차 지수, 상기 복수의 차수 성분 값에 적용된 기준값(Threshold)으로 연소이상의 문제발생 실린더 및 연소정상의 정상 실린더를 구분해 주는 진단 컨트롤러;
    상기 엔진의 운전 중 상기 소음데이터를 측정하는 소음측정센서
    가 포함되는 것을 특징으로 하는 연소 이상 진단 시스템.
  19. 청구항 18에 있어서, 상기 Energy K는 상기 기준값(Threshold)을 3.8로 적용해 주고, 상기 Loudness 표준편차 지수는 상기 기준값(Threshold)을 0.13로 적용해 주며, 상기 오더 주파수 피크의 0.5차 성분 값, 상기 오더 주파수 피크의 1차 성분 값, 상기 오더 주파수 피크의 2차 성분 값의 각각은 상기 기준값(Threshold)을 0.075로 동일하게 적용해 주는 것을 특징으로 하는 연소 이상 진단 시스템.
  20. 청구항 18에 있어서, 상기 소음측정센서는 상기 엔진의 오일팬 부위로 정착되어 상기 소음데이터를 측정하는 마이크로폰인 것을 특징으로 하는 연소 이상 진단 시스템.
KR1020190164551A 2019-12-11 2019-12-11 엔진소음을 이용한 기계적 연소 이상 진단 판단방법 및 연소 이상 진단 시스템 KR20210073840A (ko)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020190164551A KR20210073840A (ko) 2019-12-11 2019-12-11 엔진소음을 이용한 기계적 연소 이상 진단 판단방법 및 연소 이상 진단 시스템
US16/839,933 US11255752B2 (en) 2019-12-11 2020-04-03 Mechanical combustion abnormality diagnosis determination method and combustion abnormality diagnosis system using engine noise

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020190164551A KR20210073840A (ko) 2019-12-11 2019-12-11 엔진소음을 이용한 기계적 연소 이상 진단 판단방법 및 연소 이상 진단 시스템

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR20210073840A true KR20210073840A (ko) 2021-06-21

Family

ID=76320715

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020190164551A KR20210073840A (ko) 2019-12-11 2019-12-11 엔진소음을 이용한 기계적 연소 이상 진단 판단방법 및 연소 이상 진단 시스템

Country Status (2)

Country Link
US (1) US11255752B2 (ko)
KR (1) KR20210073840A (ko)

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114441177B (zh) * 2022-01-30 2023-07-07 重庆长安汽车股份有限公司 基于信号调制定量评价发动机噪声的方法、系统及设备
TWI801217B (zh) * 2022-04-25 2023-05-01 華碩電腦股份有限公司 訊號異常檢測系統及其方法
CN114878173B (zh) * 2022-05-20 2023-08-18 北京理工大学 一种基于转速峰值分析的各缸燃烧均匀性判断方法
CN115683644B (zh) * 2022-10-13 2024-01-05 中国航发四川燃气涡轮研究院 航空发动机双源拍振特征识别方法

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20040050363A1 (en) 2002-09-17 2004-03-18 Hitachi, Ltd. Control apparatus and control method for multi-cylinder engine

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8326582B2 (en) * 2008-12-18 2012-12-04 International Electronic Machines Corporation Acoustic-based rotating component analysis
US8843348B2 (en) * 2011-06-14 2014-09-23 Hamilton Sundstrand Corporation Engine noise monitoring as engine health management tool
US20160370255A1 (en) * 2015-06-16 2016-12-22 GM Global Technology Operations LLC System and method for detecting engine events with an acoustic sensor
US10345195B2 (en) * 2016-03-07 2019-07-09 Ge Global Sourcing Llc Method and systems for diagnosing an engine
GB2557880A (en) * 2016-06-17 2018-07-04 Gm Global Tech Operations Inc A method of identifying a faulted component in a automotive system
JP6630653B2 (ja) * 2016-10-06 2020-01-15 株式会社神戸製鋼所 回転機異常検出装置および該方法ならびに回転機
DE102018210470A1 (de) * 2018-06-27 2020-01-02 Robert Bosch Gmbh Verfahren zur Schadensfrüherkennung, sowie Programm und Steuergerät zum Ausführen des Verfahrens

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20040050363A1 (en) 2002-09-17 2004-03-18 Hitachi, Ltd. Control apparatus and control method for multi-cylinder engine

Also Published As

Publication number Publication date
US11255752B2 (en) 2022-02-22
US20210181062A1 (en) 2021-06-17

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR20210073840A (ko) 엔진소음을 이용한 기계적 연소 이상 진단 판단방법 및 연소 이상 진단 시스템
US7013223B1 (en) Method and apparatus for analyzing performance of a hydraulic pump
US20160187227A1 (en) Methods of analysing apparatus
CN101124523A (zh) 用于过程控制系统的诊断设备
JP6849446B2 (ja) 振動監視システム
CN103797232A (zh) 用于诊断与发动机相关联的辅助设备的系统和方法
US7765073B2 (en) Automated crack detection system and method for vehicle closure
US5353644A (en) Method and system for evaluating a signal from a vibrationally-sensitive pressure sensor in a motor vehicle
JP6906985B2 (ja) 振動診断システム、振動診断方法及びパラメータ設定方法
KR102386954B1 (ko) 내연기관의 가변 밸브 리프트 제어를 점검하는 방법
KR20110074092A (ko) 선박엔진의 모니터링 시스템 및 그 방법
KR20210073839A (ko) 엔진진동신호를 이용한 기계적 연소 이상 진단 판단방법 및 연소 이상 진단 시스템
Grajales et al. Combustion pressure estimation method of a spark ignited combustion engine based on vibration signal processing
FR2956481A1 (fr) Procede de detection de resonance d&#39;un arbre de rotor d&#39;un turbomoteur
Abadi et al. Single and multiple misfire detection in internal combustion engines using vold-kalman filter order-tracking
CN110261050B (zh) 一种基于阀杆扭矩变化蝶阀密封性能监测装置和监测方法
Nacib et al. A comparative study of various methods of gear faults diagnosis
Alahmer et al. Monitoring of a spark ignition engine malfunctions using acoustic signal technique
EP3104152B1 (en) Method and controller for determining an undesired condition in an electrical drive system
Lebold et al. Detecting injector deactivation failure modes in diesel engines using time and order domain approaches
KR20220135005A (ko) 구조물의 내부 결함 판독 장치 및 그 방법
JP4680780B2 (ja) エンジン評価方法及びエンジン評価装置
Feng et al. Wheel bearing fault isolation and prognosis using acoustic based approach
US6959688B2 (en) Method for monitoring engine order forcing frequency
CN114109634B (zh) 动态诊断内燃机的新鲜空气系或排气系中的传感器的方法

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination