李 楠
(上海工商外國語職業(yè)學(xué)院,上海 201399)
用于農(nóng)田秸稈收割的機(jī)械設(shè)備需要提供不間斷的發(fā)電裝置,需要連續(xù)動(dòng)力源保障。傳統(tǒng)的發(fā)動(dòng)機(jī)存在消耗成本高、作業(yè)效率低等不足,故結(jié)合電子汽車的發(fā)展思路,運(yùn)用電控發(fā)動(dòng)機(jī)于農(nóng)田秸稈收割作業(yè),以實(shí)現(xiàn)其穩(wěn)定收割的運(yùn)行動(dòng)力系統(tǒng)目標(biāo)。為此,針對(duì)實(shí)現(xiàn)該發(fā)電用途的電動(dòng)機(jī)的電控系統(tǒng)展開深入性討論,設(shè)計(jì)了智能故障檢測(cè)系統(tǒng),以對(duì)常見故障進(jìn)行智能識(shí)別與監(jiān)測(cè)。
用于發(fā)電的電控發(fā)動(dòng)機(jī)較傳統(tǒng)發(fā)動(dòng)機(jī)不同之處在于增設(shè)了集多種傳感控制裝置于一體的ECU控制理念。結(jié)合圖1的電控發(fā)動(dòng)機(jī)外形裝置與圖2的智能電控系統(tǒng)構(gòu)架,其工作原理可描述為:ECU為中心控制環(huán)節(jié),發(fā)動(dòng)機(jī)整機(jī)在信號(hào)處理電路、模擬信號(hào)采集濾波電路、數(shù)字信號(hào)濾波電路的互相配合下將信號(hào)傳遞至驅(qū)動(dòng)電路模塊開始各電動(dòng)機(jī)部件的順序動(dòng)作,由電源電路模塊提供電能信息;此時(shí),通訊接口模塊實(shí)現(xiàn)作業(yè)正常與非正常信息的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)對(duì)比與故障診斷功能,各電路模塊外連接溫度傳感器、壓力傳感器及節(jié)氣門裝置等。
圖1 用于發(fā)電的電控發(fā)動(dòng)機(jī)外形圖Fig.1 Contour diagram of the electronic controlled engine for power generation
圖2 發(fā)動(dòng)機(jī)的智能電控系統(tǒng)構(gòu)架框圖Fig.2 Frame diagram of the intelligent electric control system for the engine
表1為電控發(fā)動(dòng)機(jī)的主要?jiǎng)討B(tài)參數(shù)。由表1可知:電控發(fā)動(dòng)機(jī)各監(jiān)測(cè)點(diǎn)的參數(shù)信息通過相應(yīng)的執(zhí)行部件外部反映,內(nèi)部則通過傳感器和關(guān)鍵電路信號(hào)進(jìn)行識(shí)別傳輸;若外部故障出現(xiàn),內(nèi)部信息以錯(cuò)誤故障代碼形式反饋至ECU系統(tǒng),從而采取相應(yīng)的故障處理動(dòng)作。
表1 用于發(fā)電的電控發(fā)動(dòng)機(jī)主要?jiǎng)討B(tài)參數(shù)表Table 1 Main dynamic parameters of the electronic controlled engine for power generation
針對(duì)該電控發(fā)動(dòng)機(jī)的智能故障診斷系統(tǒng)運(yùn)行原理與實(shí)現(xiàn)目標(biāo),融入相匹配的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法的理論模型,即
(1)
式中P—輸入向量矩陣;
T—選定模型和樣本下的分類向量;
SPREAD—徑向基函數(shù)的擴(kuò)展速度;
TC—實(shí)現(xiàn)目標(biāo)分類數(shù)據(jù)索引;
ind2vec函數(shù)—實(shí)現(xiàn)目標(biāo)分類數(shù)據(jù)型與向量型的轉(zhuǎn)換功能;
newgrnn函數(shù)—實(shí)現(xiàn)概率化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)建功能。
該智能故障診斷系統(tǒng)須具備傳感器信號(hào)的迅速采集與準(zhǔn)確分類功能。設(shè)定(xi,xj)為變化中的電控系統(tǒng)信號(hào)樣本值,Cj為聚類中心轉(zhuǎn)換,故智能診斷系統(tǒng)識(shí)別的高效化與監(jiān)控的實(shí)時(shí)多變性遵循如下控制算法,即
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)核心控制算法下的電控發(fā)動(dòng)機(jī)故障內(nèi)部信號(hào)的核心診斷識(shí)別監(jiān)測(cè)流程如圖3所示。工作時(shí),經(jīng)多功能性傳感器組合的信號(hào)識(shí)別,到達(dá)信號(hào)預(yù)處理電路,與MCU模塊互通信息后,輸送到CAN收發(fā)裝置,在CAN總線的控制下,適配器合適轉(zhuǎn)換最終到達(dá)上位機(jī)智能診斷系統(tǒng)。
圖3 用于發(fā)電的電控發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷流程簡圖Fig.3 Schematic diagram of fault diagnosis for electronically controlled engine for power generation
針對(duì)該故障診斷系統(tǒng)進(jìn)行硬件設(shè)置,需明確電控發(fā)動(dòng)機(jī)常見的故障現(xiàn)象及可能發(fā)生故障的部位與組件,如表2所示。其中,與ECU系統(tǒng)密切相關(guān)的故障現(xiàn)象主要為發(fā)動(dòng)機(jī)的轉(zhuǎn)速瞬間過高及發(fā)動(dòng)機(jī)無初始動(dòng)作等。因此,針對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)的啟動(dòng)系統(tǒng)、進(jìn)氣系統(tǒng)、燃油系統(tǒng)等均應(yīng)合理選擇電路電子型號(hào),著重對(duì)ECU控制系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集進(jìn)行配置,如圖4所示。CVI數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)作為該電控模塊的核心,與電源、發(fā)動(dòng)機(jī)散熱、通信、信號(hào)測(cè)量、異常報(bào)警等進(jìn)行信號(hào)數(shù)據(jù)的共享,同步進(jìn)行信號(hào)切換、信號(hào)模擬并與電動(dòng)機(jī)負(fù)載的有效管理數(shù)據(jù)連通,實(shí)現(xiàn)全流程的數(shù)據(jù)準(zhǔn)確采集,為該故障診斷系統(tǒng)迅速做出相應(yīng)的故障識(shí)別判斷提供數(shù)據(jù)流信息。
表2 電控發(fā)動(dòng)機(jī)故障現(xiàn)象及可能故障部位Table 2 Failure phenomenon and the possible fault position on the electronically controlled engine
圖4 電控發(fā)動(dòng)機(jī)ECU故障數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)配置Fig.4 Configuration of ECU fault data acquisition system for the electronically controlled engine
在MatLab軟件中進(jìn)行發(fā)動(dòng)機(jī)模型的多層次變換,得出發(fā)動(dòng)機(jī)電控故障系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)簡圖,如圖5所示。
圖5 發(fā)動(dòng)機(jī)電控故障系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)簡圖Fig.5 Schematic diagram of the software design of the engine electronic control fault system
為實(shí)現(xiàn)故障智能識(shí)別與實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè),需保證各信號(hào)與數(shù)據(jù)采集傳輸環(huán)節(jié)不失真與最優(yōu)化接收,將Simulink文件轉(zhuǎn)化為C代碼后存儲(chǔ)為DLL型文件達(dá)到LabVIEW顯示界面,此時(shí)的發(fā)動(dòng)機(jī)運(yùn)作控制模型與數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)和用戶顯示界面三者之間進(jìn)行有效數(shù)據(jù)共享,完成故障的全系統(tǒng)監(jiān)測(cè)功能。
故障系統(tǒng)內(nèi)部的代碼分配對(duì)于整體發(fā)動(dòng)機(jī)的故障判定與診斷尤為必要,故障的傳輸流程如圖6所示。代碼描述依據(jù)前述理論模型進(jìn)行合理配置,關(guān)鍵步驟在于內(nèi)部數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換與處理,在代碼意義的指定下生成相應(yīng)的代碼描述語言,通過各端子、接線口、電路通道傳遞至故障診斷中心控制裝置,從上位機(jī)將代碼轉(zhuǎn)譯后送至動(dòng)作顯示的硬件描述故障界面及配備的報(bào)警裝置,快速通知至故障維修人員,實(shí)現(xiàn)故障智能監(jiān)測(cè)識(shí)別目標(biāo)任務(wù)。
圖6 發(fā)動(dòng)機(jī)故障系統(tǒng)的代碼智能化傳輸流程Fig.6 Intelligent transmission process of the code for engine fault system
以故障數(shù)據(jù)信息流理念為導(dǎo)向,電控發(fā)動(dòng)機(jī)正常怠速條件下各監(jiān)測(cè)值為參考標(biāo)準(zhǔn),選取故障種類為進(jìn)氣壓力傳感器、進(jìn)氣溫度傳感器、凸輪軸位置傳感器及氧傳感器故障為分類大項(xiàng),進(jìn)行該電控發(fā)動(dòng)機(jī)的故障智能識(shí)別監(jiān)測(cè)試驗(yàn)。
經(jīng)試驗(yàn)分析,對(duì)關(guān)鍵監(jiān)測(cè)項(xiàng)目進(jìn)行數(shù)據(jù)處理后,得出如表3所示的發(fā)動(dòng)機(jī)怠速控制系統(tǒng)發(fā)生故障時(shí)的監(jiān)測(cè)參數(shù)值。由表3可知,發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速由正常無故障的怠速狀態(tài)下680r/min左右上升至1 160r/min左右,進(jìn)氣溫度傳感器溫度升高10℃左右,點(diǎn)火測(cè)量角角度發(fā)生變化,噴油嘴噴油時(shí)間比無故障時(shí)延長了1倍時(shí)間,進(jìn)氣壓力傳感器電壓升高1.5V,發(fā)動(dòng)機(jī)負(fù)荷同步增加10%,此監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)變化與實(shí)際應(yīng)用發(fā)生故障變化值基本一致。這表明,該故障系統(tǒng)設(shè)計(jì)運(yùn)具有可行性。
表3 發(fā)動(dòng)機(jī)怠速控制故障時(shí)的監(jiān)測(cè)項(xiàng)目數(shù)據(jù)Table 3 Monitoring project data in idling control state when the engine is in the fault state
經(jīng)故障識(shí)別與監(jiān)測(cè)試驗(yàn),進(jìn)行深度綜合評(píng)定,發(fā)動(dòng)機(jī)的系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)控可形成標(biāo)準(zhǔn)智能化監(jiān)測(cè)流程,如圖7所示。
圖7 用于發(fā)電的電控發(fā)動(dòng)機(jī)故障系統(tǒng)智能化監(jiān)測(cè)流程Fig.7 Intelligent monitoring process of electronically controlled engine fault system for power generation
識(shí)別與監(jiān)測(cè)模型的評(píng)定可行性地融合了BLM機(jī)理與BF優(yōu)劣分析,從而依據(jù)單一模型與復(fù)合模型判定思路分別展開,最終達(dá)到運(yùn)行狀態(tài)信號(hào)傳輸與智能監(jiān)測(cè),完成診斷電控發(fā)動(dòng)機(jī)故障系統(tǒng)設(shè)計(jì)。
選定系統(tǒng)故障識(shí)別準(zhǔn)確率、故障識(shí)別時(shí)間、整體故障診斷系統(tǒng)的運(yùn)行穩(wěn)定性為對(duì)比評(píng)價(jià)指標(biāo),得出如表4所示的監(jiān)測(cè)試驗(yàn)對(duì)比數(shù)據(jù)。由表4可知:故障識(shí)別準(zhǔn)確率由設(shè)計(jì)優(yōu)化前的85.7%提升至90.4%,且發(fā)動(dòng)機(jī)發(fā)生故障時(shí)的最快識(shí)別時(shí)間綜合縮短了1.8s,運(yùn)行穩(wěn)定性保持在90%以上,效果良好。
表4 電控發(fā)動(dòng)機(jī)故障智能識(shí)別監(jiān)測(cè)試驗(yàn)對(duì)比評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)Table 4 Comparison and evaluation data of the electronically controlled engine fault intelligent identification and monitoring test
1) 針對(duì)電控發(fā)動(dòng)機(jī)工作原理與結(jié)構(gòu)組成,結(jié)合當(dāng)前智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法,從硬件配置與軟件控制角度進(jìn)行合理選型與優(yōu)化控制組件,設(shè)計(jì)了一種用于發(fā)電的農(nóng)田秸稈收割機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷系統(tǒng)。
2) 針對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)理論模型,進(jìn)行電控發(fā)動(dòng)機(jī)智能故障識(shí)別與監(jiān)測(cè)試驗(yàn),模擬常見類型故障,并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,結(jié)果表明:整機(jī)故障識(shí)別準(zhǔn)確率由設(shè)計(jì)優(yōu)化前的85.7%提升至90.4%,診斷系統(tǒng)的運(yùn)行穩(wěn)定性保持在90%以上,試驗(yàn)效果良好。