摩托車(chē)發(fā)動(dòng)機(jī)異響在線檢測(cè)系統(tǒng)開(kāi)發(fā)

楊 誠(chéng)，黃金旺，楊振冬，付玉樂(lè)

（1.重慶大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院，重慶 400044；2.重慶建設(shè)摩托技術(shù)中心，重慶 400054）

目前，摩托車(chē)行業(yè)針對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)異響問(wèn)題所采用的方法是人工聽(tīng)診，即由具有一定先驗(yàn)知識(shí)和診斷經(jīng)驗(yàn)豐富的專(zhuān)業(yè)人員通過(guò)手摸、耳聽(tīng)等感官來(lái)判斷，這樣勢(shì)必會(huì)加入一些主觀因素，標(biāo)準(zhǔn)難以統(tǒng)一，判斷準(zhǔn)確率不會(huì)很高，同時(shí)也會(huì)對(duì)人耳的健康造成傷害。雖然國(guó)內(nèi)在摩托車(chē)發(fā)動(dòng)機(jī)異響故障診斷方面做了大量的研究工作[1-3]，但對(duì)于異響故障診斷在線檢測(cè)系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)研究較少，且大都基于模糊診斷方法[4-5]，沒(méi)有出現(xiàn)相當(dāng)成熟的產(chǎn)品。因此，開(kāi)發(fā)一套摩托車(chē)發(fā)動(dòng)機(jī)異響故障在線檢測(cè)系統(tǒng)（以下簡(jiǎn)稱(chēng)在線檢測(cè)系統(tǒng)）對(duì)于提高摩托車(chē)產(chǎn)品質(zhì)量具有重要的意義。

LabVIEW是一種基于圖形化語(yǔ)言的開(kāi)發(fā)、調(diào)試、運(yùn)行的集成化虛擬儀器開(kāi)發(fā)平臺(tái)。它針對(duì)測(cè)試系統(tǒng)軟件開(kāi)發(fā)的需要將數(shù)據(jù)的采集、處理、存儲(chǔ)、輸出等一些常用的功能模塊化，通過(guò)對(duì)程序模塊的調(diào)用，提高了模塊的復(fù)用度和軟件的開(kāi)發(fā)效率[6]。采用該平臺(tái)使在線檢測(cè)系統(tǒng)軟件部分的開(kāi)發(fā)直觀簡(jiǎn)單，性能可靠。

1 在線檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)

1.1 系統(tǒng)功能需求

由于摩托車(chē)發(fā)動(dòng)機(jī)異響故障信號(hào)很微弱，生產(chǎn)線周?chē)肼暩蓴_多，且一線檢測(cè)人員工作量已經(jīng)很大，因此對(duì)在線檢測(cè)系統(tǒng)提出了如下功能需求。

（1）數(shù)據(jù)采集前端精度高，能很好地檢測(cè)到微弱的異響信號(hào)。

（2）對(duì)常見(jiàn)的異響判斷準(zhǔn)確率高。

（3）系統(tǒng)分析界面友好，有外觸發(fā)啟動(dòng)儀器功能，方便檢測(cè)人員操作。

該系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)如圖1所示。

1.2 傳聲器測(cè)點(diǎn)布置

本文遵循測(cè)點(diǎn)選取的兩個(gè)原則，借用聲學(xué)互動(dòng)濾波技術(shù)[7]和聲強(qiáng)法來(lái)選擇測(cè)點(diǎn)。首先，對(duì)照發(fā)動(dòng)機(jī)工作頻率和發(fā)動(dòng)機(jī)內(nèi)部零部件激振頻率，回放各關(guān)注頻段，確定人工聽(tīng)診中最關(guān)注的異響對(duì)應(yīng)的大概頻段；其次，通過(guò)聲強(qiáng)法對(duì)確定的異響頻段進(jìn)行近場(chǎng)定位，同時(shí)考慮發(fā)動(dòng)機(jī)在測(cè)試臺(tái)架上的位置，選擇最佳測(cè)點(diǎn)[8]。

聲強(qiáng)試驗(yàn)時(shí)，將發(fā)動(dòng)機(jī)上表面用網(wǎng)格劃分，如圖2所示。聲強(qiáng)測(cè)試完畢，對(duì)檢測(cè)人員通過(guò)聲學(xué)互動(dòng)濾波確定的右蓋異響頻段5～6 kHz進(jìn)行定位，計(jì)算后發(fā)現(xiàn)在網(wǎng)格上下邊緣處聲強(qiáng)級(jí)較高，尤其是下邊緣強(qiáng)度很大，如圖3所示。同時(shí)考慮發(fā)動(dòng)機(jī)內(nèi)部結(jié)構(gòu)，此處正是發(fā)動(dòng)機(jī)主副離合器和機(jī)油泵齒輪（高故障率部件）的所在位置，如發(fā)動(dòng)機(jī)頂面網(wǎng)格劃分圖2中A處，該點(diǎn)對(duì)應(yīng)主要異響故障齒輪噪聲的直接輻射路徑，能夠直接測(cè)取信息豐富的聲信號(hào)，故選定此處為傳聲器測(cè)點(diǎn)。

1.3 發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速的測(cè)量

發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速對(duì)于異響信號(hào)影響較大，轉(zhuǎn)速增加，發(fā)動(dòng)機(jī)機(jī)體振動(dòng)增大，同時(shí)其輻射噪聲也會(huì)增加，這樣容易檢測(cè)到異響聲，但轉(zhuǎn)速過(guò)大容易引起發(fā)動(dòng)機(jī)其它噪聲，掩蓋了異響信號(hào)[9]。因此，軟件部分須增加監(jiān)測(cè)轉(zhuǎn)速功能，以確定采集聲信號(hào)時(shí)發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速處于怠速區(qū)間內(nèi)。在線檢測(cè)系統(tǒng)采用一根線圈纏繞于發(fā)動(dòng)機(jī)火花塞導(dǎo)線遠(yuǎn)端上，此處感應(yīng)電壓雖小，但還是超出了數(shù)據(jù)采集前端的量程，為此線圈前端還串聯(lián)幾個(gè)電阻，降到量程以?xún)?nèi)，以保護(hù)采集前端，如圖4所示。利用導(dǎo)線產(chǎn)生的感應(yīng)電壓，程序中設(shè)置上升沿觸發(fā)，閾值為0.5 V，來(lái)監(jiān)測(cè)發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速。測(cè)試證明，此方法能準(zhǔn)確測(cè)取發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速。

1.4 系統(tǒng)的硬件部分

考慮到摩托車(chē)發(fā)動(dòng)機(jī)異響信號(hào)很微弱，在線檢測(cè)系統(tǒng)采用較高的硬件配置，主要如下：（1）數(shù)據(jù)采集前端為美國(guó)國(guó)家儀器有限公司NI-USB9234測(cè)量套件，作為基于USB的4通道C系列動(dòng)態(tài)信號(hào)采集模塊，能針對(duì)集成電路壓電式（IEPE）與非IEPE傳感器，進(jìn)行高精度聲音與振動(dòng)測(cè)量。主要參數(shù)為：4通道，24位分辨率，102 dB動(dòng)態(tài)范圍，抗混疊濾波器，每通道最高51.2 kS/s采樣速率, ±5 V輸入范圍。（2）傳聲器為北京聲望MPA201型自由場(chǎng)傳聲器，直徑1.27 cm（1/2英寸），靈敏度為45.7 mV/Pa，帶TEDS功能。

1.5 系統(tǒng)的軟件部分

在線檢測(cè)系統(tǒng)可分為轉(zhuǎn)速監(jiān)控、聲信號(hào)采集、聲信號(hào)處理3部分組成。在線檢測(cè)系統(tǒng)程序流程如圖5所示，主要圍繞以下幾個(gè)功能展開(kāi)。

（1）轉(zhuǎn)速監(jiān)控。本文鑒于各種轉(zhuǎn)速下異響信號(hào)的表現(xiàn)程度，以及人工判別異響的常用轉(zhuǎn)速，確定轉(zhuǎn)速1 500～17 00 r/min為采集聲信號(hào)的怠速區(qū)間。當(dāng)發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速達(dá)到此區(qū)間時(shí)，開(kāi)始測(cè)取發(fā)動(dòng)機(jī)聲信號(hào)，否則，程序一直處在監(jiān)測(cè)轉(zhuǎn)速狀態(tài)中。

（2）聲信號(hào)采集。傳聲器位置在A處，距離發(fā)動(dòng)機(jī)表面垂直距離2 cm ，采樣率為25.6 kHz，采樣時(shí)間為5 s。測(cè)完聲信號(hào)后再次檢測(cè)轉(zhuǎn)速是否在怠速區(qū)間，是則進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，否則回到第1步。

（3）聲信號(hào)處理。此部分包含聲信號(hào)的存儲(chǔ)、文件記錄和異響識(shí)別。每一種發(fā)動(dòng)機(jī)異響類(lèi)型都采集了至少20臺(tái)樣本，通過(guò)比較確定了各異響類(lèi)型的特征和相應(yīng)的閾值，在線檢測(cè)的發(fā)動(dòng)機(jī)與預(yù)先設(shè)定的閾值進(jìn)行比較，從而判斷為何種異響類(lèi)型。

2 摩托車(chē)發(fā)動(dòng)機(jī)異響識(shí)別

2.1 異響特征頻率識(shí)別

在對(duì)該款摩托車(chē)發(fā)動(dòng)機(jī)出廠質(zhì)量的長(zhǎng)期監(jiān)督和三包記錄來(lái)看，不合格發(fā)動(dòng)機(jī)中大部分是因?yàn)榇嬖诎l(fā)動(dòng)機(jī)機(jī)械異響問(wèn)題，并且異響部位比較集中，主要的異響部位在左、右曲軸箱蓋、箱體。常見(jiàn)的機(jī)械異響有右蓋異響、箱體異響、尖叫和左蓋異響，其中又以右蓋異響和箱體異響最為常見(jiàn)，約占發(fā)動(dòng)機(jī)異響總數(shù)的70%。

本文采集了由多名經(jīng)驗(yàn)豐富的檢測(cè)人員通過(guò)人工聽(tīng)診選出的大量的發(fā)動(dòng)機(jī)聲信號(hào)，應(yīng)用聲學(xué)互動(dòng)濾波技術(shù)進(jìn)行異響頻率識(shí)別。圖6和圖7為怠速區(qū)間下典型的正常發(fā)動(dòng)機(jī)和箱體異響發(fā)動(dòng)機(jī)功率譜圖，針對(duì)箱體異響發(fā)動(dòng)機(jī)功率譜圖中出現(xiàn)的700～1000 Hz，6 600～7 000 Hz等峰值分別進(jìn)行聲學(xué)互動(dòng)濾波，經(jīng)過(guò)反復(fù)調(diào)整濾波器參數(shù)，最終確定700～1 000 Hz為箱體異響發(fā)動(dòng)機(jī)故障頻率。采用同樣的方法，確定右蓋異響發(fā)動(dòng)機(jī)的故障頻率為5～6 kHz，尖叫異響發(fā)動(dòng)機(jī)的故障頻率為2.5～3 kHz。

2.2 異響識(shí)別在LabVIEW軟件中的實(shí)現(xiàn)

根據(jù)該款摩托車(chē)發(fā)動(dòng)機(jī)異響分類(lèi)情況，以下只介紹比較常見(jiàn)的箱體異響發(fā)動(dòng)機(jī)的識(shí)別方法。

箱體異響發(fā)動(dòng)機(jī)主要表現(xiàn)為間隔的“咚咚咚”聲，時(shí)域信號(hào)中有明顯被調(diào)制的信息，對(duì)異響信號(hào)的故障突出頻段做出包絡(luò)譜，如圖8所示。

由圖可以清晰地看出故障特征包絡(luò)譜的峰值頻率為13.0 Hz及其倍頻26.1 Hz等。而理論計(jì)算平衡軸驅(qū)動(dòng)齒輪的軸頻公式為

式中，i為其與曲軸間的傳動(dòng)比；n為曲軸轉(zhuǎn)速（1500 r/min）。計(jì)算得其軸頻為13.3 Hz，與包絡(luò)譜中的峰值基本吻合，表明平衡軸驅(qū)動(dòng)齒輪發(fā)生故障引起了脈沖激勵(lì)，是引起故障的主要零部件。

統(tǒng)計(jì)大量的箱體異響發(fā)動(dòng)機(jī)樣本數(shù)據(jù)，在LabVIEW軟件中，通過(guò)檢測(cè)包絡(luò)譜中10～15 Hz頻率范圍內(nèi)是否有峰值達(dá)60 dB且左右5 Hz內(nèi)落差達(dá)10 dB來(lái)判斷該發(fā)動(dòng)機(jī)是否為箱體異響發(fā)動(dòng)機(jī)。試用證明，這種判斷方法能很好地識(shí)別箱體異響發(fā)動(dòng)機(jī)。

發(fā)動(dòng)機(jī)異響識(shí)別原理及流程如圖9所示，順序按照識(shí)別的難易程度進(jìn)行。

3 檢測(cè)結(jié)果

利用此在線檢測(cè)系統(tǒng)對(duì)該款摩托車(chē)發(fā)動(dòng)機(jī)進(jìn)行在線檢測(cè)，檢測(cè)人員首先在基本設(shè)置中選擇電壓和麥克風(fēng)的連接通道，然后切換到分析面板，啟動(dòng)發(fā)動(dòng)機(jī)，將發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速調(diào)到怠速區(qū)間，把麥克風(fēng)放于圖2中A處上方2 cm處，運(yùn)行程序，點(diǎn)擊開(kāi)始進(jìn)行測(cè)量。當(dāng)數(shù)據(jù)是否有效顯示綠色時(shí)，完成一次測(cè)量，異響判斷類(lèi)型中的判斷才有效。生產(chǎn)線上的試用證明，該在線檢測(cè)系統(tǒng)能夠快速地完成對(duì)摩托車(chē)發(fā)動(dòng)機(jī)的測(cè)量，且性能可靠，對(duì)常見(jiàn)的右蓋、箱體和尖叫異響發(fā)動(dòng)機(jī)判斷準(zhǔn)確率較高，準(zhǔn)確率達(dá)90%以上。在線檢測(cè)系統(tǒng)客戶(hù)端界面如圖10所示。

4 結(jié)論

基于LabVIEW平臺(tái)開(kāi)發(fā)了一套摩托車(chē)發(fā)動(dòng)機(jī)異響故障在線檢測(cè)系統(tǒng)，實(shí)時(shí)判定發(fā)動(dòng)機(jī)是否存在異響故障。生產(chǎn)線上的應(yīng)用表明，該在線檢測(cè)系統(tǒng)達(dá)到了防止異響發(fā)動(dòng)機(jī)流入后續(xù)生產(chǎn)流程的目標(biāo)，減輕了檢測(cè)人員的工作壓力，為檢測(cè)人員的異響判斷提供一條客觀的判定標(biāo)準(zhǔn)，提高了發(fā)動(dòng)機(jī)異響故障診斷的工作效率，具有一定的工程應(yīng)用價(jià)值。由于生產(chǎn)線現(xiàn)場(chǎng)干擾大，難免會(huì)造成判斷準(zhǔn)確率的下降，對(duì)于現(xiàn)場(chǎng)背景噪聲的消噪技術(shù)還有待研究。

References)

[1]鄭海波，李志遠(yuǎn)，陳心昭，等. 基于時(shí)頻分布的發(fā)動(dòng)機(jī)異響特征分析及故障診斷研究[J]. 內(nèi)燃機(jī)學(xué)報(bào)，2002，20(3)：267-272.Zheng Haibo，Li Zhiyuan，Chen Xinzhao，et al. Engine Knock Signature Analysis and Fault Diagnosis Based on Time-Frequency Distribution[J]. Journal of Internal Combustion Engine，2002，20(3)：267-272. (in Chinese)

[2]臧玉萍，張德江，王維正. 基于小波變換技術(shù)的發(fā)動(dòng)機(jī)異響故障診斷[J]. 機(jī)械工程學(xué)報(bào)，2009，45(6)：239-245.Zang Yuping，Zhang Dejiang，Wang Weizheng. Fault Diagnosis of Engine Abnormal Sound Based on Wavelet Transform Technique[J]. Chinese Journal of Mechanical Engineering，2009，45(6)：239-245. (in Chinese)

[3]褚志剛，楊洋，蔣忠翰. 摩托車(chē)怠速異響噪聲源的識(shí)別及控制[J]. 噪聲與振動(dòng)控制，2011，30(4)：89-92.Chu Zhigang，Yang Yang，Jiang Zhonghan. Abnormal Noise Source Identification and Control of Motorcycle Under Idle Condition[J]. Noise and Vibration Control，2011，30(4)：89-92. (in Chinese)

[4]畢小平，張更云，韓樹(shù). 一種診斷車(chē)輛發(fā)動(dòng)機(jī)技術(shù)狀況的模糊模型[J]. 內(nèi)燃機(jī)學(xué)報(bào)，2000，18(4)：423-426.Bi Xiaoping，Zhang Gengyun，Han Shu. A Fuzzy Model for Diagnosing Technical Conditions of Vehicle Engines[J].Journal of Internal Combustion Engine，2000，18(4)：423-426. (in Chinese)

[5]高群欽，陳安宇. 發(fā)動(dòng)機(jī)異響故障的模糊專(zhuān)家診斷方法研究[J]. 小型內(nèi)燃機(jī)與摩托車(chē)，2010，39(1)：28-30.Gao Qunqin，Chen Anyu. Study on Fuzzy Diagnosis Methods for Engine's Abnormal Noise Fault[J]. Small Internal Combustion Engine and Motorcycle，2010，39(1)：28-30. (in Chinese)

[6]袁泉，楊建國(guó). 基于LabVIEW虛擬儀器的挖泥船液壓設(shè)備監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的研制開(kāi)發(fā)[J]. 武漢理工大學(xué)學(xué)報(bào)(交通科學(xué)與工程版)，2006，30(1)：37-40.Yuan Quan，Yang Jianguo. Development of Dredger Hydraulic Monitoring System Based on Labview Virtual Instrument Platform[J]. Journal of Wuhan University of Technology(Transportation Science &Engineering)，2006，30(1)：37-40. (in Chinese)

[7]褚志剛. 中型載貨汽車(chē)怠速異響噪聲源識(shí)別[J]. 振動(dòng)與沖擊，2009，28(3)：171-173.Chu Zhigang. The Abnormal Sound Noise Source Identify of Medium Kruk[J]. Journal of Vibration and Shock，2009，28(3)：171-173. (in Chinese)

[8]夏魯寧. 小波濾波在摩托車(chē)發(fā)動(dòng)機(jī)異響診斷中的應(yīng)用[D]. 重慶：重慶大學(xué)，2012.Xia Luning. Application of Wavelet Filtering in Abnormal Sound Diagnosis of Motorcycle Engines[D].Chongqing：Chongqing University，2012. (in Chinese)

[9]劉永志，王建中. 摩托車(chē)發(fā)動(dòng)機(jī)常見(jiàn)異響的判斷及預(yù)防[J].摩托車(chē)，2005(5)：33-36.Liu Yongzhi，Wang Jianzhong.Judgment and Prevention of Common Abnormal Noise of Motorcycle Engine[J].Motorcycle，2005(5)：33-36. (in Chinese)