輕型汽油車國六后處理OBD系統(tǒng)開發(fā)

劉洋，張文彬，華倫，張?jiān)讫?，帥石?/p>

(清華大學(xué)汽車安全與節(jié)能國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100084)

車載診斷系統(tǒng)(On-Board Diagnostics，OBD)是發(fā)動機(jī)管理系統(tǒng)(Engine Management System，EMS)的重要組成部分，其主要功能為監(jiān)測發(fā)動機(jī)控制相關(guān)的電子元器件以及部件系統(tǒng)的各類故障，在發(fā)動機(jī)電子控制單元(Electronic Control Unit，ECU)中記錄相應(yīng)的故障代碼，并通過外部的故障指示燈(Malfunction Indicator Lamp，MIL)對駕駛員進(jìn)行提醒[1-2]。為進(jìn)一步減少排放，根據(jù)《輕型汽車污染物排放限值及測量方法(中國第六階段)》的要求，汽油車采用三效催化轉(zhuǎn)化器(Three-Way Catalytic Converter，TWC)和汽油機(jī)顆粒捕集器(Gasoline Particulate Filter，GPF)集成后處理系統(tǒng)作為標(biāo)準(zhǔn)配置，其復(fù)雜程度對OBD開發(fā)工作提出了更高的要求，需要改進(jìn)傳統(tǒng)的單一閾值、單一工況診斷策略，引入更完善的診斷模型[3-5]。近年來，基于快速原型的開發(fā)模式在汽車控制系統(tǒng)上得到了廣泛應(yīng)用[6-8]，通過將模型下載到實(shí)時硬件上運(yùn)行，考察設(shè)計的ECU功能模塊在嵌入式環(huán)境中的實(shí)際表現(xiàn)，完成邏輯驗(yàn)證、性能評估以及模型優(yōu)化等工作。相比于傳統(tǒng)的嵌入式開發(fā)流程，該方法在提高模型完整性和實(shí)用性的同時，減少了相應(yīng)的開發(fā)周期和成本。

1 OBD系統(tǒng)總體設(shè)計

OBD系統(tǒng)的基本功能是監(jiān)測部件的狀態(tài)并診斷故障的類型。監(jiān)測部件狀態(tài)的基礎(chǔ)是按照一定的頻率采集相應(yīng)的傳感器信號。在后處理系統(tǒng)中， GPF前后的溫度和壓力傳感器獨(dú)立于原有的ECU線束額外安裝，通過采集電壓信號轉(zhuǎn)換得到具體的物理量數(shù)值。GPF前后的溫度傳感器主要用來監(jiān)測GPF工作過程中的溫度變化，防止溫度過高損壞堇青石載體，起到輔助診斷的作用；GPF前后壓力傳感器信號則作為診斷的主要輸入量。對于已經(jīng)安裝在TWC上下游的氧傳感器，信號不便于外部采集，必須設(shè)計相應(yīng)的調(diào)制電路，通過與ECU通信獲取。診斷故障類型主要通過實(shí)時診斷模型實(shí)現(xiàn)，模型以部件相關(guān)的模擬量作為輸入，具體的故障模式作為輸出。在明確故障類型后，還需要設(shè)計故障響應(yīng)和消除的機(jī)制，使其反映在MIL上。

OBD系統(tǒng)的總體設(shè)計見圖1。待測對象為TWC和GPF集成后處理系統(tǒng)，GPF前后溫度傳感器和前后壓力傳感器與實(shí)時控制器的I/O通道進(jìn)行連接，發(fā)動機(jī)的工況信息和TWC前后氧傳感器信號由CAN總線實(shí)現(xiàn)與實(shí)時控制器的通信。實(shí)時控制器內(nèi)部運(yùn)行編譯完成的模型，將模型的輸入與控制器采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配和映射，模型實(shí)時地計算出診斷的結(jié)果并進(jìn)行相應(yīng)的決策。上位機(jī)與實(shí)時控制器進(jìn)行數(shù)據(jù)交互，系統(tǒng)的所有變量和環(huán)節(jié)均通過用戶界面進(jìn)行實(shí)時監(jiān)控，改變模型的標(biāo)定參數(shù)能夠觀測不同的運(yùn)行結(jié)果。

圖1 OBD系統(tǒng)總體設(shè)計

2 OBD系統(tǒng)硬件設(shè)計

OBD系統(tǒng)的硬件結(jié)構(gòu)(見圖2)分為下位機(jī)和上位機(jī)兩個部分。下位機(jī)以PXI平臺為基礎(chǔ)，根據(jù)后處理OBD的測試要求定制相應(yīng)的模塊搭建而成。所用的PXI平臺集成了最新的PCI Express開關(guān)和英特爾多核處理器，處理速度快且結(jié)構(gòu)緊湊，有利于現(xiàn)場測試。選用PXIe-1078機(jī)箱，容納板卡和控制器，并將其連接至提供定時和同步功能的高性能背板；選用PXIe-8821控制器運(yùn)行PharLab實(shí)時操作系統(tǒng)，為各板卡提供驅(qū)動支持；選用PXIe-4353溫度輸入模塊搭配TB-4353等溫接線盒進(jìn)行GPF前后溫度信號采集；選用PXIe-6341多功能I/O模塊搭配SCB-68A抗噪屏蔽I/O接線盒進(jìn)行GPF前后壓力信號采集；選用CAN OBD-II電纜連接NI PXI-8512與汽車的OBD接口實(shí)時獲取ECU測量參數(shù)。上位機(jī)選用一臺PC，運(yùn)行Windows操作系統(tǒng)并安裝VeriStand軟件環(huán)境，通過TCP/IP協(xié)議與下位機(jī)實(shí)現(xiàn)連接，對實(shí)時端進(jìn)行模型部署和數(shù)據(jù)傳輸。

圖2 OBD系統(tǒng)硬件設(shè)計

3 OBD系統(tǒng)軟件設(shè)計

3.1 診斷條件判斷模型

OBD系統(tǒng)的軟件設(shè)計主要分為算法開發(fā)和交互界面開發(fā)兩部分，其中算法開發(fā)的主要任務(wù)是搭建故障診斷模型，涵蓋了OBD系統(tǒng)的主要功能，是整個開發(fā)流程的核心環(huán)節(jié)。算法開發(fā)選擇Matlab/Simulink作為主環(huán)境，通過Simulink代碼生成工具將搭建完成的模型轉(zhuǎn)化為C代碼并編譯成dll動態(tài)鏈接庫文件，導(dǎo)入VeriStand中進(jìn)行配置[9]。OBD系統(tǒng)的Simulink故障診斷模型(見圖3)包含診斷條件判斷、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷和故障決策3個子模型。

圖3 Simulink故障診斷模型

診斷條件判斷模型是一個在ECU上電后就立刻被激活的前置模型，將實(shí)際的診斷工況與理想的診斷工況進(jìn)行比較，判斷在某個時刻是否激活后置的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷模型。一般情況下，OBD診斷可以在較為穩(wěn)定的工況下取得良好表現(xiàn)。以“GPF診斷條件判斷”模型為例，它的輸入是車速和進(jìn)氣量，輸出為標(biāo)志位CDN_DIAG_GPF，在車速和進(jìn)氣量同時滿足要求時置為1，其他情況均置為0。在模型內(nèi)部，進(jìn)氣量的設(shè)計條件為“大于150 kg/h”，判斷過程容易實(shí)現(xiàn)；而車速的設(shè)計條件為“較為穩(wěn)定”，即判斷在當(dāng)前診斷時刻前的一段時間內(nèi)，車速是否接近勻速。由于Simulink庫中常用的模塊較難實(shí)現(xiàn)該判斷邏輯，通過自定義的Matlab Function模塊編寫算法。首先在處理器中預(yù)留一塊緩存區(qū)域，大小可以容納5 s左右的車速數(shù)據(jù)，對每個模型運(yùn)行周期進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲并滾動覆蓋舊數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)在每次進(jìn)行診斷條件判斷前讀取前5 s內(nèi)的所有車速；查詢所有車速中的最大值和最小值，并作差比較，如果差值不超過5 km/h則判斷此時的車速波動較小，滿足診斷條件。

3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷模型

OBD需要診斷的TWC故障主要是由高溫、催化劑中毒等原因?qū)е碌睦匣?。對于新鮮的TWC，當(dāng)發(fā)動機(jī)的工作狀態(tài)偏離理論空燃比時，催化劑中的鈰氧化物將發(fā)生對應(yīng)的儲氧和釋氧反應(yīng)，使TWC后端的排氣始終保持在理論空燃比左右，此時TWC的轉(zhuǎn)化效率最高；隨著TWC逐漸老化，其儲氧能力不斷下降，此時TWC后的排氣不再維持在理論空燃比，而是產(chǎn)生一定程度的波動，TWC轉(zhuǎn)化效率降低；當(dāng)TWC老化達(dá)到臨界狀態(tài)時，催化劑基本喪失儲氧能力，直觀表現(xiàn)為后氧傳感器電壓信號產(chǎn)生劇烈波動。

傳統(tǒng)的TWC老化診斷策略主要采用振幅模型化法和響應(yīng)時間判斷法[10]。振幅模型化法通過大量試驗(yàn)建立TWC老化的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ突騼ρ趿縿討B(tài)模型，將實(shí)際的后氧傳感器信號與模型預(yù)測的信號進(jìn)行對比，結(jié)合閾值判斷TWC是否達(dá)到臨界狀態(tài)。該診斷策略的問題在于動態(tài)模型建模復(fù)雜，標(biāo)定工作量大。響應(yīng)時間判斷法在診斷區(qū)間內(nèi)主動控制發(fā)動機(jī)空燃比，使TWC儲氧量達(dá)到飽和后釋氧。TWC的老化程度越高，后氧傳感器電壓從最小值跳變到設(shè)定值所需的時間越短，通過標(biāo)定臨界TWC確定診斷閾值。該方法的主要缺點(diǎn)在于需要改變發(fā)動機(jī)原有的控制策略，導(dǎo)致診斷過程中的排放惡化。

OBD需要診斷的GPF故障按照影響排放和影響發(fā)動機(jī)性能分為兩類。其中影響排放的故障有人為移除載體、封裝不當(dāng)導(dǎo)致載體破損、再生溫度過高導(dǎo)致孔道燒熔泄漏等；影響發(fā)動機(jī)性能的故障有炭煙沉積過多、潤滑油灰分造成的過濾體堵塞等[11]。排氣流經(jīng)GPF時受到阻力作用，直觀表現(xiàn)為GPF兩端具有壓力差，且隨排氣流量增大而增大。當(dāng)GPF發(fā)生各種故障時，其兩端壓差將產(chǎn)生相應(yīng)變化，以此作為GPF診斷的基本依據(jù)。

傳統(tǒng)的壁流式過濾體故障診斷方法以壓差-排氣流量模型為基礎(chǔ)[12]，模型基于線性回歸擬合建立，考慮溫度對于壓差的影響以及溫度、壓力傳感器本身的測量誤差，在符合診斷條件的排氣流量下標(biāo)定合理的GPF壓差范圍，如果超過這個范圍則認(rèn)為故障發(fā)生。該方法在大排氣流量范圍內(nèi)的故障診斷精度較低，如果限定若干點(diǎn)或者小區(qū)間作為診斷工況，雖然診斷精度提高，但難以滿足OBD法規(guī)的故障診斷頻率要求。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷模塊由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型發(fā)展而來，本質(zhì)是一種非參數(shù)模型。對于OBD診斷問題，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型因其良好的非線性特性，具有建模簡便、標(biāo)定工作量小、不影響原有控制策略、診斷精度高、診斷范圍大等優(yōu)勢[13-15]，能較好地彌補(bǔ)上述傳統(tǒng)診斷方法的不足。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷模型包含GPF診斷和TWC診斷兩個獨(dú)立模塊，建模使用的故障標(biāo)準(zhǔn)樣件均根據(jù)法規(guī)要求制備，并進(jìn)行標(biāo)簽化處理。其中GPF診斷模塊輸入發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速、扭矩、GPF前壓力及GPF后壓力，輸出GPF處于正常、移除、泄漏、過載和堵塞狀態(tài)的概率；TWC診斷模塊輸入診斷時刻前1 s內(nèi)的進(jìn)氣流量、前氧傳感器電壓值和后氧傳感器電壓值，輸出TWC處于新鮮或臨界老化狀態(tài)的概率。由于GPF和TWC的診斷模塊采用了統(tǒng)一的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，開發(fā)流程相似，故重點(diǎn)介紹TWC老化診斷的應(yīng)用，而不再贅述GPF相關(guān)內(nèi)容。

TWC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷模型開發(fā)的重點(diǎn)是模型的離線訓(xùn)練，此過程確定了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的重要參數(shù)。以1 s為單位對WLTC循環(huán)采集到的新鮮TWC及臨界TWC原始數(shù)據(jù)(100 Hz采樣頻率)加時間窗分段處理，每一段作為一個樣本，每個樣本中包含三類特征輸入，共300個。加窗的起點(diǎn)在整個WLTC循環(huán)內(nèi)任意選取，加窗范圍覆蓋整個循環(huán)，保證樣本的隨機(jī)性，最終得到共4 000個樣本的數(shù)據(jù)集，包含兩種TWC老化狀態(tài)各2 000組。按神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的常用比例劃分訓(xùn)練集為3 000個，測試集為1 000個，同樣保證兩種TWC老化狀態(tài)的樣本數(shù)量均等。由于本例特征值維度較高，傳統(tǒng)的反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Back Propagation Neural Network，BPNN)在應(yīng)用時有一定局限性，故選擇深度置信網(wǎng)絡(luò)(Deep Belief Network，DBN)作為TWC診斷模型的基本框架[16-17]。經(jīng)過大量試驗(yàn)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練參數(shù)設(shè)置見表1。訓(xùn)練過程中網(wǎng)絡(luò)各節(jié)點(diǎn)的權(quán)值和偏置按誤差最小的原則不斷被調(diào)整和優(yōu)化。

表1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練參數(shù)設(shè)置

最終，得到TWC診斷訓(xùn)練集準(zhǔn)確率為94.77%(2 843/3 000)，測試集準(zhǔn)確率為94.30%(943/1 000)，證明網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練參數(shù)設(shè)置合理，不存在過擬合現(xiàn)象，泛化性能良好。離線訓(xùn)練完畢后，在Simulink中使用Matlab Function編寫DBN的基礎(chǔ)框架并調(diào)用訓(xùn)練中確定的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和參數(shù)。

3.3 故障決策模型

故障決策模型的作用是在故障診斷模型輸出每種故障可能發(fā)生的概率后，確認(rèn)駕駛循環(huán)內(nèi)后處理部件存在的故障及類型，并激活MIL。由于故障并非總在循環(huán)內(nèi)持續(xù)發(fā)生，所以決策模型還應(yīng)當(dāng)體現(xiàn)故障發(fā)生和消除狀態(tài)之間的互相轉(zhuǎn)化。根據(jù)描述的功能特點(diǎn)，使用Simulink中的Stateflow模塊進(jìn)行決策模型的編寫。Stateflow是一種基于狀態(tài)機(jī)原理的圖形化編程工具，對較為復(fù)雜的邏輯有良好的實(shí)現(xiàn)效果[18]。故障決策模型見圖4，其中每一個矩形塊都代表一種狀態(tài)，塊之間的連線則代表狀態(tài)的互相轉(zhuǎn)化。設(shè)計一個故障計數(shù)器CTR_OBD，初始值為0。當(dāng)故障的輸出概率超過設(shè)定的閾值P_OBD_LIMIT后，計數(shù)器進(jìn)行累加，達(dá)到設(shè)定的上限CTR_OBD_LIMIT_MAX后確認(rèn)故障發(fā)生，標(biāo)志位ERR_OBD置為1；當(dāng)故障概率小于設(shè)定的閾值時，計數(shù)器進(jìn)行遞減，達(dá)到下限CTR_OBD_LIMIT_MIN后，標(biāo)志位ERR_OBD置為0。計數(shù)器的累加或遞減始終根據(jù)故障與閾值的實(shí)時比對情況進(jìn)行動態(tài)切換，在整個故障決策的過程中，如果出現(xiàn)診斷條件不滿足的情況，則退出模型，保存計數(shù)器當(dāng)前值作為下次模型激活后的初始值。實(shí)際上，無論故障是否發(fā)生，只要計數(shù)器達(dá)到了設(shè)定的上限或者下限，就

圖4 Stateflow故障決策模型

判斷該次循環(huán)已經(jīng)完成診斷，標(biāo)志位END_DIAG置1，在本次駕駛循環(huán)ECU下電前都不再改變，相當(dāng)于法規(guī)中定義的在用監(jiān)測頻率(In-Use Performance Ratio，IUPR)分子計數(shù)器增加了1。

3.4 基于VeriStand的交互界面設(shè)計

VeriStand是一款基于LabVIEW內(nèi)核的實(shí)時應(yīng)用程序配置軟件，相比于傳統(tǒng)的上位機(jī)軟件，VeriStand具有操作簡單、規(guī)范性強(qiáng)、自動化程度高等優(yōu)勢。在VeriStand中設(shè)計交互界面有兩個主要步驟：配置系統(tǒng)定義文件和布置控件。系統(tǒng)定義文件包含了運(yùn)行模型所需的軟硬件信息，根據(jù)需求進(jìn)行離線修改，使用時與模型一同被下載到實(shí)時控制器中，相當(dāng)于一個初始化函數(shù)。其中，控制器頻率決定了模型的最高運(yùn)行頻率和模擬量的采集頻率，考慮與真實(shí)ECU的可比性，設(shè)置為100 Hz；系統(tǒng)自動識別I/O硬件后，設(shè)置采集方式為單點(diǎn)采集，輸入配置為差分輸入，對采集到的電壓進(jìn)行轉(zhuǎn)換計算，得到溫度和壓力的具體數(shù)值；使用NI ECU Measurement and Calibration Toolkit中的CCP master工具，以自定義設(shè)備的形式添加，導(dǎo)入.a2l數(shù)據(jù)庫文件，通過CCP協(xié)議建立與ECU的通信。從數(shù)據(jù)庫中導(dǎo)出車速、轉(zhuǎn)速、扭矩、空燃比、進(jìn)氣溫度、水溫等發(fā)動機(jī)工況參數(shù)，設(shè)置讀取速率為10 ms；將模型的各輸入通道與上述物理通道進(jìn)行映射(mapping)，完成系統(tǒng)定義文件的配置工作。

交互界面設(shè)計在VeriStand工作界面中進(jìn)行，常用的控件有模型控制、圖表、數(shù)值顯示、參數(shù)標(biāo)定、布爾等。從系統(tǒng)文件中導(dǎo)入需要的參數(shù)以激活控件，當(dāng)模型下載完畢后，啟動界面進(jìn)行實(shí)時監(jiān)控。模型控制控件的作用是在線運(yùn)行或停止模型，用以手動刷新模型內(nèi)部的各個初值；對于較為重要的參數(shù)，如車速、轉(zhuǎn)速、故障標(biāo)志位等，導(dǎo)入圖表控件以進(jìn)行隨時間變化的趨勢觀測；對于次級重要的參數(shù)，如油門踏板開度、水溫、故障發(fā)生概率等，導(dǎo)入數(shù)值顯示控件進(jìn)行階段性監(jiān)控；對于模型中定義的標(biāo)定參數(shù)，如故障概率閾值、計數(shù)器最大值等，導(dǎo)入?yún)?shù)標(biāo)定控件進(jìn)行實(shí)時修改。在布爾控件中導(dǎo)入ERR_OBD變量，通過指示燈亮滅直觀地表現(xiàn)故障的發(fā)生與持續(xù)時間?；赩eriStand的OBD系統(tǒng)交互界面見圖5。

圖5 OBD系統(tǒng)VeriStand交互界面

4 OBD系統(tǒng)試驗(yàn)驗(yàn)證

4.1 臺架試驗(yàn)驗(yàn)證

臺架試驗(yàn)的主要目的是通過更換不同故障模式的后處理樣件，考察所開發(fā)的OBD系統(tǒng)在穩(wěn)態(tài)工況點(diǎn)下的診斷效果，對系統(tǒng)基本的診斷功能進(jìn)行驗(yàn)證。試驗(yàn)用發(fā)動機(jī)為2.0T缸內(nèi)直噴(Gasoline Direct Injection，GDI)發(fā)動機(jī)，使用CJ250電力測功機(jī)進(jìn)行轉(zhuǎn)速和扭矩的精確控制。試驗(yàn)裝置見圖6。

圖6 GDI發(fā)動機(jī)臺架

在GPF診斷模型建模階段，通過臺架的采集端與主控PC對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練所需的GPF前后壓力進(jìn)行采集。在各穩(wěn)態(tài)工況點(diǎn)下，觀察到的壓力波動很小；在驗(yàn)證階段，模型的輸入來自于OBD系統(tǒng)采集卡的實(shí)時電壓信號，將其轉(zhuǎn)換為壓力值后，觀察到波動較大，最大可達(dá)±1 kPa。為有效控制因采集設(shè)備不同而導(dǎo)致的模型輸入誤差，對系統(tǒng)采集的電壓信號進(jìn)行實(shí)時預(yù)處理，經(jīng)過一階低通濾波后，求取每2 s的平均壓力值作為最終的GPF前后壓力輸入量。經(jīng)過修正，穩(wěn)態(tài)工況下的GPF前后壓力曲線保持平穩(wěn)，且數(shù)值與臺架端偏差小于0.1 kPa，認(rèn)為此時模型的表現(xiàn)具有評估價值。

在臺架試驗(yàn)過程中，為進(jìn)一步驗(yàn)證故障診斷模型在實(shí)際噪聲環(huán)境中的診斷性能，需要盡量選用不同于離線訓(xùn)練時的工況點(diǎn)。圖7示出GPF移除故障的診斷結(jié)果。試驗(yàn)中，原有的GPF載體被完全移除，用一根排氣直管替代。交互界面中的顯示控件GPF1～GPF5分別顯示GPF正常、GPF移除、GPF泄漏、GPF過載和GPF堵塞5種狀態(tài)的概率?？梢?，在隨機(jī)選取的轉(zhuǎn)速為3 500 r/min，扭矩為252.4 N·m的工況點(diǎn)下，GPF移除狀態(tài)的概率達(dá)到了100%，其他狀態(tài)均為0。更換不同故障模式的GPF樣件，在滿足診斷條件的情況下，模擬故障指示燈被正確點(diǎn)亮，且故障發(fā)生概率的最大值始終大于90%，證明各故障不容易混淆，OBD診斷結(jié)果準(zhǔn)確且穩(wěn)定。

圖7 GPF移除診斷結(jié)果

4.2 整車轉(zhuǎn)鼓試驗(yàn)驗(yàn)證

與臺架試驗(yàn)相比，整車轉(zhuǎn)鼓試驗(yàn)的轉(zhuǎn)速和扭矩?zé)o法精確控制，工況大多趨于瞬態(tài)。進(jìn)行試驗(yàn)的主要目的在于驗(yàn)證OBD系統(tǒng)診斷條件判斷模型和故障決策模型的邏輯正確性，進(jìn)一步確保系統(tǒng)功能完整。

試驗(yàn)采用搭載臺架同型號發(fā)動機(jī)的某SUV整車，為有效控制測試環(huán)境不同導(dǎo)致的系統(tǒng)輸入誤差，對整車的后處理系統(tǒng)管路布置進(jìn)行改造，使各部件、傳感器的安裝位置與臺架端保持一致。整車轉(zhuǎn)鼓試驗(yàn)裝置見圖8。根據(jù)法規(guī)規(guī)定，各種OBD診斷均要求能在WLTC循環(huán)下至少進(jìn)行一次，運(yùn)行WLTC駕駛循環(huán)。以TWC老化診斷為例，將原車的新鮮TWC替換為臨界TWC，完整的診斷過程見圖9。對比車速曲線和診斷條件判斷標(biāo)志位CDN_DIAG_TWC的變化曲線，可見TWC的老化診斷條件“車速大于60 km/h且穩(wěn)定”在WLTC循環(huán)的中速、高速和超高速段被正確識別，診斷頻率較高；由故障診斷完成標(biāo)志位TWC_END_DIAG的變化可見，由于計數(shù)器在診斷過程中曾經(jīng)達(dá)到過極值，TWC_END_DIAG被置1并一直持續(xù)到ECU下電，說明在本次駕駛循環(huán)內(nèi)診斷已經(jīng)完成；由故障發(fā)生標(biāo)志位ERR_TWC_OBD的變化可見，在診斷條件滿足時，TWC的臨界老化故障在大多數(shù)時間內(nèi)可以被正確診斷，偶爾會在駕駛循環(huán)尚未結(jié)束時出現(xiàn)故障消除的狀態(tài)，這是診斷模型本身的誤差造成的。由于法規(guī)定義的故障確認(rèn)計數(shù)器在單次循環(huán)中一旦有故障發(fā)生就會累加，連續(xù)3個循環(huán)都累加MIL即被激活，所以這種故障偶然消除的情況不會影響最終的診斷決策，對駕駛員產(chǎn)生誤導(dǎo)。整車轉(zhuǎn)鼓試驗(yàn)表明，所開發(fā)的OBD系統(tǒng)可以在WLTC循環(huán)下滿足設(shè)定的診斷條件，正確地診斷出后處理部件的故障并順利激活MIL，滿足法規(guī)的要求。

圖8 整車轉(zhuǎn)鼓試驗(yàn)臺

圖9 WLTC循環(huán)臨界TWC診斷過程

5 結(jié)束語

基于快速原型開發(fā)了汽油車TWC與GPF集成后處理OBD系統(tǒng)。系統(tǒng)的硬件以PXI平臺為基礎(chǔ)，根據(jù)測量要求選配各種I/O和通信板卡搭建而成；系統(tǒng)軟件的算法部分在Matlab/Simulink環(huán)境中開發(fā)，包含了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的診斷模型和基于狀態(tài)機(jī)的故障決策模型，下載到實(shí)時控制器運(yùn)行；系統(tǒng)軟件的交互界面基于VeriStand進(jìn)行設(shè)計，在PC端實(shí)現(xiàn)與實(shí)時控制器的數(shù)據(jù)傳輸、狀態(tài)監(jiān)測和參數(shù)修改。

通過臺架試驗(yàn)對后處理OBD系統(tǒng)的基本診斷功能進(jìn)行了驗(yàn)證，試驗(yàn)表明所開發(fā)的系統(tǒng)在穩(wěn)態(tài)工況下具有良好的故障診斷性能；通過整車轉(zhuǎn)鼓試驗(yàn)對后處理OBD系統(tǒng)的診斷條件判斷模型和故障決策模型進(jìn)行了邏輯驗(yàn)證，試驗(yàn)表明所開發(fā)的系統(tǒng)可以在WLTC循環(huán)中識別設(shè)定的診斷工況，做出正確的故障決策，滿足輕型汽油車國六法規(guī)的OBD技術(shù)要求。

后處理OBD系統(tǒng)結(jié)構(gòu)緊湊，建模方便，效果直觀，提高了ECU OBD模塊的開發(fā)效率，降低了測試成本。基于快速原型的開發(fā)思路在未來更復(fù)雜的發(fā)動機(jī)系統(tǒng)中具有良好的應(yīng)用前景。