高压共轨式电控柴油机故障自诊断系统研究

摘要

为了满足日趋严格的排放法规和进一步提高柴油机的经济性、动力性的要求,电子技术的应用是当今汽车工业发展的必然趋势。电子技术的广泛应用使得发动机电控系统的结构越来越复杂,当发生故障时,判断故障发生因为以及发现故障的部位也相应的变得越来越困难。电控发动机的故障自诊断系统就是在这种背景下孕育而生的,故障自诊断系统的主要作用是通过对发动机运行状态的实时监测,在发生故障的时候,不仅能以闪亮故障灯的形式来告知驾驶员,存储相应的故障码和其他故障信息以方便维修人员进行维修,而且还会自动进入预先设置好的故障运行模式,正因为如此故障自诊断系统的引入大大提高了电控发动机的可靠性和可维修性,所以电控发动机的故障自诊断系统已经成为目前市场服务和新车出厂检查时不可缺少的手段。本文所研究开发的高压共轨式电控柴油机故障自诊断系统正是顺应了整个发动机行业发展的潮流。
　　 本论文来源于“YC6112ZLQA高压共轨式电控柴油机开发”的厂校合作重大攻关项目。本文在充分研究国内外相关领域的文献和资料的基础上,对高压共轨式电控柴油机的故障自诊断系统开展了深入的研究,主要研究内容包括以下三个方面:
　　 1、高压共轨式电控柴油机故障自诊断与失效处理
　　 首先,对现有的一些故障诊断方法进行了研究,分析这些方法的优缺点,再根据车载诊断系统的要求,形成了以部件的信号特性为基础与物理模型相结合的诊断方法,以此来满足车载诊断系统的实时性和准确性的要求。然后根据美国的OBDⅡ标准,结合GD-1的系统结构,确定了GD-1故障自诊断系统所应具备的功能,其中包括故障闪灯功能、存储故障码(满足SAE-J2012标准)和故障记录、传感器故障诊断及其失效处理、执行器故障诊断及其失效处理、失火诊断和冷却系统合理性诊断。接下来,深入分析了GD-1的传感器、执行器和控制器三大子系统的工作原理,根据各子系统的特点分别建立了相应的故障诊断模型和诊断准则。最后,把建立好的诊断模型和准则编制成为GD-1高压共轨式柴油机电控系统的故障自诊断策略,并运用C和汇编语言把GD-1的诊断模型转化成为故障自诊断系统软件。建立的基于高压共轨式电控系统的故障自诊断系统及其软件在国内尚属首次。
　　 2、高压共轨式电控柴油机实时仿真模型的建立
　　 为了避免系统开发阶段进行试验带来的危险和缩短开发周期,对系统进行基于计算机的数值仿真是如今产品开发过程中一个不可缺少的环节。本文以MATLAB/SIMULINK和Stateflow Toolbox为平台,建立了用于实时仿真的高压共轨式电控柴油机的实时仿真模型,模型包括发动机均值模型、发动机冷却系统的物理模型、传感器模型和执行器模型,并与课题组的其它成员完成了GD-1硬件在环HIL仿真系统的开发。利用HIL仿真系统对本文编制的软件进行了各种测试和验证。HIL仿真系统还可用于对极限工况和故障工况的仿真分析,或对国外控制器进行功能分析和策略研究。这些仿真结果为制定和改进故障自诊断策略提供了重要的指导。
　　 3、车载诊断系统的功能扩展
　　 为了进一步扩展车载诊断系统的功能和使GD-1的故障诊断系统朝着智能化诊断的方向发展,本文引入了BP神经网络理论,利用神经网络强大的非线性系统辨识能力,通过合理的网络结构参数匹配,通过对大量试验数据的训练学习,来使得建立的神经网络模型具备解决多传感器信息融合的故障诊断能力,以此提高故障诊断系统的效率。
　　 4、故障试验验证
　　 最后,在搭建好的高压共轨式电控系统模拟测试试验台、油泵试验台以及柴油机试验台上分别进行了试验,试验结果表明,所开发的故障自诊断系统,能对GD-1高压共轨式柴油机电控系统的故障做出准确的判断,并在发生故障后进入相应的失效处理模式,基本实现了项目预期的设计目标。

目录

文摘

英文文摘

第一章 绪论

1.1 选题的背景及意义

1.2 国内外故障诊断技术的研究现状综述

1.2.1 国外故障诊断技术的发展概况

1.2.2 国内故障诊断技术的发展概况

1.3 诊断策略的硬件在环仿真

1.4 本论文的主要研究工作

第二章 GD-1高压共轨式电控柴油机系统概要

2.1 GD-1高压共轨系统的总体结构

2.2 GD-1电控系统的组成

2.2.1 输入部分

2.2.2 控制装置部分(ECU)

2.2.3 输出部分

2.3 传感器

2.3.1 油轨压力传感器

2.3.2 凸轮轴转角传感器

2.3.3 曲轴转角传感器

2.3.4 温度传感器

2.3.5 增压压力传感器(BPS)

2.3.6 加速踏板传感器

2.3.7 电流传感器

2.4 输入开关

2.4.1 KEY开关

2.4.2 起动机开关

2.4.3 怠速控制开关

2.4.4 刹车开关

2.4.5 全加速开关

2.5 通信接口

2.6 执行器

2.6.1 电控喷油器

2.6.2 电控高压油泵电磁阀

2.7 本章小结

第三章 故障诊断技术和故障诊断管理系统

3.1 故障诊断方法概述

3.1.1 基于模型的方法

3.1.2 信号处理及模式识别法

3.1.3 基于知识的方法

3.1.4 基于神经网络的方法

3.2 GD-1电控系统的故障诊断方法

3.3 故障诊断管理系统

3.2.1 诊断执行指令

3.2.2 故障代码(DTC)

3.2.3 故障代码类型

3.2.4 故障码的清除

3.2.5 诊断结果记录

3.2.6 故障失效操作

3.4 故障诊断系统硬件设计

3.3.1 数据传输接口(Data Link Connector)

3.3.2 故障警报灯的驱动电路及故障码的输出

3.4 本章小结

第四章 故障诊断策略及故障诊断模式

4.1 ECU及其相关硬件的诊断

4.1.1 微机指令执行诊断

4.1.2 RAM区诊断

4.1.3 ROM区诊断

4.1.4 A/D转换诊断

4.2 控制器输入诊断

4.2.1 冷却水温传感器的故障诊断

4.2.2 共轨油压传感器的故障诊断

4.2.3 油门开度传感器的故障诊断

4.2.4 凸轮轴转角传感器故障诊断

4.2.5 曲轴转角传感器故障诊断

4.2.6 增压压力传感器故障诊断

4.2.7 进气温度传感器故障诊断

4.2.8 燃油温度传感器故障诊断

4.2.9 蓄电池电压故障诊断

4.3 控制器输出故障诊断

4.4 失火(Misfire)诊断

4.4.1 失火诊断原理及算法

4.4.2 失火诊断策略

4.4.3 故障后处理

4.5 节温器的故障诊断

4.5.1 发动机冷却系统模型的建立

4.5.2 节温器故障诊断的使能条件

4.5.3 节温器故障诊断策略

4.5.4 节温器失效处理

4.6 故障诊断模式

4.6.1 CONTINUE(连续)诊断模式

4.6.2 KOEO诊断模式

4.6.3 ER诊断模式

4.7 本章小结

第五章 模型验证

5.1 柴油机仿真模型概述

5.1.1 输入输出模型

5.1.2 物理模型

5.1.3 各类模型的比较

5.2 高压共轨式电控柴油机MVEM动态仿真模型建立

5.2.1 压气机模型

5.2.2 涡轮模型

5.2.3 涡轮增压器动力学模型

5.2.4 中冷器模型

5.2.5 充气效率模型

5.2.6 进气质量流量模型

5.2.7 指示热效率模型

5.2.8 平均指示压力模型

5.2.9 摩擦损失模型

5.2.10发动机动力学模型

5.3 柴油机模型的仿真与校验

5.3.1 模型的静态校验

5.3.2 模型的动态校验

5.4 诊断策略软件的模型验证

5.4.1 电控系统模型的建立

5.4.2 故障诊断策略的验证

5.5 硬件在环仿真(HIL)

5.6 本章小结

第六章 GD-1电控系统故障自诊断系统的功能扩展

6.1 人工神经网络模型基础

6.2 神经网络故障诊断系统

6.4 本章小结

第七章 GD-1电控系统故障自诊断系统试验研究

7.1 GD-1高压共轨电控柴油机故障诊断实验平台的搭建

7.2 实时监测与故障标定系统介绍

7.3 实验结果

7.3.1 凸轮轴转角信号传感器丢失的故障试验

7.3.2 曲轴转角信号传感器丢失的故障试验

7.3.3 油门传感器故障

7.3.4 失火故障试验

7.3.5 单PCV(高压油泵电磁阀)故障试验

7.3.6 共轨油压传感器故障试验

7.3.7 节温器故障试验

7.4 本章小结

第八章 结论与展望

8.1 全文总结

8.2 工作展望

参考文献

致谢

攻读博士学位期间发表的论文

上海交通大学学位论文答辩决议书