金研
摘 要 發(fā)動機是汽車中的一個重要結(jié)構(gòu),在日常駕駛汽車的過程中,發(fā)動機產(chǎn)生故障較為常見,可以通過一些基本的診斷方法來確定故障位置及原因。發(fā)動機連桿是產(chǎn)生故障的一個主要位置,當(dāng)其出現(xiàn)問題時常伴有異響等狀況的產(chǎn)生,所以可以通過對特殊現(xiàn)象的分析以及利用專業(yè)的診斷設(shè)備來進行故障的診斷與分析。借助物理診斷技術(shù)及相關(guān)儀器設(shè)備,可以對連桿故障加以定性分析,同時明確故障發(fā)生的具體位點,極大程度上節(jié)省了時間,以提高發(fā)動機維修過程的高效性。
關(guān)鍵詞 汽車;發(fā)動機連桿;故障;診斷
前言
由于汽車發(fā)動機連桿的作用特點與特殊位置,導(dǎo)致一旦這一組件產(chǎn)生故障時,容易發(fā)出一定的聲響。所以汽車維修人員首先需要根據(jù)汽車的發(fā)動機聲響來排除其他故障產(chǎn)生的可能,進而在利用振動信號的檢測來確定是否為發(fā)動機連桿出現(xiàn)問題。目前較常使用的診斷方法主要包括異響診斷、振動信號分析等,具體討論還可從連桿的不同位置上進一步研究。
1汽車發(fā)動機連桿異響診斷方法
1.1 發(fā)動機異響診斷儀
以聲波頻率的變化為基本原理設(shè)計出的發(fā)動機異響診斷儀在目前的使用中具有較好效果,可以對發(fā)動機產(chǎn)生的異響進行捕捉、處理與分析,從而得到直觀的故障產(chǎn)生位置與可能原因。發(fā)動機異響診斷儀與傳統(tǒng)的異響診斷方式相比,具有更加簡便與快速的優(yōu)點,它可以利用系統(tǒng)中的計算程序?qū)Ξ愴懙念l譜進行自動分析,這樣就可以極大程度上減少人力分析所需要的時間,同時還能提高結(jié)果的準確率,避免人為因素造成的計算失誤。但是從成本方面進行分析,發(fā)動機異響診斷儀十分精密,所以需要的成本費用較高,這也是制約此診斷方式更好發(fā)展的一大原因。相關(guān)研究部門應(yīng)加大對發(fā)動機異響診斷儀改進的力度,使其在優(yōu)化結(jié)構(gòu)與加強診斷結(jié)果有效性的同時,還能進一步降低使用成本,這樣會更好的擴大其在實際中的使用。
1.2 連桿異響的頻譜檢測
連桿是發(fā)動機中起到聯(lián)動作用的重要結(jié)構(gòu),當(dāng)其出現(xiàn)故障時最直接的表現(xiàn)就是產(chǎn)生異響,這就表示連桿不能保持順暢的轉(zhuǎn)動狀態(tài)[1]。對連桿異響進行檢測的方法較多,現(xiàn)階段頻譜檢測就是準確性與穩(wěn)定性較好的一種。頻譜檢測的主要原理就是利用頻譜周期性特點,對頻譜進行繪制并函數(shù)分析,從而得到一個周期型函數(shù)。函數(shù)的獲得需要以傅立葉級數(shù)為方法與理論基礎(chǔ),這樣對于故障類型的最終確定起到推動性作用。連桿異響的頻譜檢測具有敏感性強、準確度高的優(yōu)點,在實際汽車維修與檢測過程中發(fā)揮著重要作用。但是在使用頻譜檢測的過程中需要注意對算法的選擇與檢驗,從而提高檢測結(jié)果的有效性。
1.3 連桿異響的振聲診斷
在發(fā)現(xiàn)汽車存在發(fā)動機異響后,使用振聲診斷也是一項有效的措施,可以及時斷定故障的具體類型及產(chǎn)生位置。振聲診斷是近些年來發(fā)展起來并得到良好應(yīng)用效果的診斷方法,與其他方法相比其能夠從總體方面進行綜合分析,從而使診斷結(jié)果的準確性得到顯著提升。在采用振聲診斷的過程中,首先需要對異響產(chǎn)生的振聲信號進行采集。異響產(chǎn)生的信號主要包括振動信號以及噪聲信號,噪聲信號是對整個診斷過程產(chǎn)生干擾的不利因素,所以要對這一信號進行處理,進而排出噪聲干擾,得到單一的振動信號。得到振聲信號后進一步分析后得到故障產(chǎn)生結(jié)果,這一診斷方式目前還在進一步的優(yōu)化與成熟,具有良好的應(yīng)用效果與發(fā)展前景。
2振動信號的處理
2.1 頻域信號處理
頻域信號是振動信號中的一個重要組成內(nèi)容,對其加以詳細的分析可以獲得故障診斷的有效結(jié)果。在處理過程中首先要進行的就是時域與頻域的轉(zhuǎn)換,這種轉(zhuǎn)換簡單來說就是將時域函數(shù)轉(zhuǎn)換為頻域函數(shù),其主要依據(jù)的原理就是傅立葉變換。這一過程還是一個可逆過程,即也可將頻域函數(shù)轉(zhuǎn)換為時域函數(shù),這是其他條件與要求下可以發(fā)生的過程[2]。在轉(zhuǎn)換后得到的功率譜密度有兩個內(nèi)容,及自譜密度與互譜密度。自譜密度可以分析振動信號在噪聲信號干擾中某一點的具體數(shù)值,從而提高故障診斷的精密度。同時互譜密度還可以表明系統(tǒng)中各種頻率之間的關(guān)系,從而在整體分析中具有較好效果。
2.2 時域信號處理
時域信號處理也是振動信號分析中的一項重要內(nèi)容,得到的相關(guān)函數(shù)可以用來診斷汽車發(fā)動機連桿故障。用這種處理方法進行函數(shù)分析時,首先要確定時域特性的基本量,每個基本量所代表的含義不同,從而根據(jù)基本量來得到診斷依據(jù)。概率譜密度函數(shù)也是時域信號處理中能夠一個重要輔助函數(shù),可以判斷時域信號的有效性。同時時域信號分析中也可以獲得自相關(guān)函數(shù)以及互相關(guān)函數(shù),這兩種函數(shù)的意義與頻域信號中的相同,都是用于故障分析的重要依據(jù)。
3汽車發(fā)動機連桿故障診斷與分析
3.1 功率譜
在對汽車進行檢修的過程中,如果其發(fā)動機連桿所產(chǎn)生故障,不僅會在外界中聽見異響,同時進一步分析還可以發(fā)現(xiàn)其功率譜會發(fā)生較大變化。功率譜的特點也是作為故障診斷中十分重要且關(guān)鍵的依據(jù),特征頻率的功率各不相同,所以一旦特征頻率發(fā)生變化,就會引發(fā)功率譜的密度發(fā)生相應(yīng)改變。在汽車發(fā)動機連桿正常的條件下,其產(chǎn)生的頻率較為穩(wěn)定,就是發(fā)動機正常工作的聲音頻率。一旦發(fā)生故障則會在不同位置上產(chǎn)生其他聲音頻率,這時得到的功率譜密度就會產(chǎn)生變化,進而可以判斷故障產(chǎn)生的具體位置。
3.2 故障系數(shù)
在得到頻率譜圖后,要對譜圖進行相關(guān)的函數(shù)分析,得到有效的頻率函數(shù)關(guān)系。在函數(shù)中的各種參數(shù)以及系數(shù)都代表著不同含義,其中也包括故障系數(shù)。對故障系數(shù)進行分析時,可以通過產(chǎn)生的閾值來加以判斷,即當(dāng)故障系數(shù)一旦超過某一固定值以后,則代表汽車發(fā)動機連桿已經(jīng)產(chǎn)生故障。分析過程中對故障系數(shù)進行利用可以更加直觀與簡單的判斷出是否發(fā)生故障,這樣對于提高檢測效率來說具有積極的影響意義。
3.3 連桿承軸故障
通過對頻率譜圖的分析與判斷,可以進一步確定發(fā)動機連桿故障產(chǎn)生的具體位置,其中連桿承軸就是常出現(xiàn)問題的部分。簡單的進行表述,其判斷方法就是觀察譜圖中各峰之間的間隙大小,通過對特定值帶入到函數(shù)中進一步確定連桿承軸是否產(chǎn)生損壞。連桿承軸是汽車發(fā)動機連桿中的一個關(guān)鍵組成部分,它起到重要的承重作用,所以一旦發(fā)生故障對于發(fā)動機整體的穩(wěn)定性將會產(chǎn)生極大的不利影響。在進行汽車檢修時要注意對發(fā)動機連桿承軸進行檢測,及時對產(chǎn)生的故障進行發(fā)現(xiàn),這樣才能加強汽車行駛過程中的安全性,避免危險事故的發(fā)生。
3.4 連桿螺栓故障
連桿螺栓也是組成汽車發(fā)動機連桿的關(guān)鍵部分,可以起到固定連桿的基本作用,所以當(dāng)這一部分發(fā)生故障時,最直接的影響就是導(dǎo)致發(fā)動機連桿發(fā)生松動,從而造成聯(lián)動作用降低,制約發(fā)動機的正常工作。同樣,在判斷連桿螺栓故障時也需要利用頻譜分析與相關(guān)函數(shù)的計算,這種故障產(chǎn)生時的頻譜特點也較為明顯,可以從圖譜各峰之間的關(guān)系中看出。是否超過相應(yīng)函數(shù)的閾值也是進一步判斷連桿螺栓故障以及檢驗過程的重要依據(jù),從而提高診斷結(jié)果的準確性。
4結(jié)語
我國汽車產(chǎn)業(yè)的發(fā)展離不開生產(chǎn)技術(shù)的創(chuàng)新,但是與此同時車的維護與修理技術(shù)也需要得到優(yōu)化與完善,使汽車的售后工作得到較好保證。汽車發(fā)動機連桿是故障較易產(chǎn)生的關(guān)鍵位置,所以在對汽車進行整體的檢測時,要對這一位置加強重視。進一步改善目前使用的汽車發(fā)動機連桿故障診斷方法,是一項重要的發(fā)展內(nèi)容,對于汽車安全性與穩(wěn)定性的增強意義重大。
參考文獻
[1] 張玲玲,任金成.發(fā)動機連桿軸承異響故障分析研究[J].振動.測試與診斷,2014,(02):379-384.
[2]? 程利軍,張英堂,李志寧,等.基于階比跟蹤及共振解調(diào)的連桿軸承故障診斷研究[J].內(nèi)燃機工程,2012,33(5):67-73.