刘 乐 李菁元 付铁强 邵忠瑛

（中国汽车技术研究中心天津300300）

小波算法在发动机失火检测中的应用研究

刘 乐 李菁元 付铁强 邵忠瑛

（中国汽车技术研究中心天津300300）

失火诊断是目前汽车上广泛应用的OBD（在线诊断）系统中一个重要的诊断项目。失火诊断的方法有多种，用曲轴的瞬时转速对发动机的失火故障进行检测是应用最为广泛的方法，但该方法在发动机的高速区诊断效果差。为此，采用小波算法对该失火检测方法在高速区进行改进，并在一台小型高速四冲程发动机上进行验证。结果表明，通过小波算法的改进，该失火检测方法在发动机的高速区能取得很好的诊断效果。

电控汽油机故障诊断失火小波算法

引言

目前，OBD（在线诊断）系统是电控发动机必须装备的系统之一[1-3]，它不仅可以提高车辆的安全性，而且还可以对车辆的排放进行实时检测。失火诊断是OBD系统诊断项目中一项重要的内容。

发动机失火检测的方法有很多种，如：瞬时角加速度信号检测失火[4]、宽带氧传感器信号检测失火[5]、缸内压力信号检测失火[6]、火花塞电极间的离子电流信号检测失火[7]等。在这些失火检测方法中，瞬时角加速度信号检测失火方法得到了广泛应用，原因在于该方法应用简单、算法简捷、成本低和实时性好。但该方法也有一些不足之处，当发动机运行在高速区时，发动机惯性元件的动量矩增加，使由发动机失火造成的转速下降值减小，减弱了失火在检测信号中的特征，造成高速区失火检测困难[8-10]。

为此，本文利用小波分析的降噪、分解算法对角加速度信号进行适当处理，提取出原信号中的失火特征，实现对原检测算法的改进。

1 角加速度信号用于失火检测的一般算法

当用角加速度信号作为发动机失火检测的信号时，需要计算发动机的瞬时转速，通常的做法是在发动机的飞轮端安装一齿盘。在本实验中，由于使用的是小型四冲程高速汽油发动机，发动机的转速信号由发动机的磁电机输出，一转一个脉冲信号。在单片机中，经过一定的电路，可将该正弦波脉冲整形为方波，之后，单片机很容易计算相邻两个方波之间的时间间隔Ti，从而很容易计算出发动机的瞬时角加速度，算法的理论推导公式如下：

由式（1）和（2）可得：

最后得到：式中：ω为曲轴角速度；Ti，Ti+1为连续两转所对应的时间。

由上述理论推导公式可知，每转的角加速度可以由相邻两转经历的时间通过式（5）计算得出。当发动机发生失火时，通常Ti+1>Ti，如果按式（5）计算的结果为负值，为了便于计算，在实际应用中以下公式来进行失火诊断[6-7]：

为了对上述的理论推导进行实践验证，试验中通过自行设计的发动机控制系统控制发动机的点火信号使发动机在指定的循环失火，在控制系统中计算每一转所用的时间，实时地传给上位机，实现对转速信号的实时采集。采集的节气门开度为10%时各种转速下失火时的转速信号曲线和依据上述理论计算所得到的用于判断失火的角加速度信号曲线如图1至图4所示。

图12 500 r/min失火时的转速和角加速度曲线图

图2 失火时的转速和角加速度曲线图

图35 500 r/min失火时的转速和角加速度曲线图

图4 瞬态工况失火时的转速和角加速度曲线图

2 高速区时小波算法对失火检测算法的改进

小波分析中的多分辨分析可以对信号进行多个尺度上的分析，从而可以从信号中提取出不同尺度的特征。Daubechies小波是小波变换中较为常用的一种小波，它不仅是紧支集正交小波，而且还是连续的，在信号压缩、信号降噪和奇异性检测方面都有广泛的应用，本文属于奇异性检测，因此选择Daubechies小波做为小波变换的基小波。小波的消失矩特性在实际应用中起着重要作用，消失矩增加，小波的光滑性增大，可以增加信号压缩的倍数，也可以使信号降噪的效果变好，但应用于奇异性检验时，消失矩的增加一方面会削弱信号中奇异点的醒目程度，另一方面会增加小波紧支集的长度，增加计算量，减小计算的实时性，因此，本文选择Daubechies小波族中具有最小紧支集和消失矩的db2小波做为基小波。

本文所应用的小波分解算法为Mallat算法，一般公式为：

■式中：aj-1，k、aj，n为连续两层的近似部分；dj-1，k为下一层的细节部分为分析滤波器系数。

针对上述小波分析的特点，本文对5 500 r/min时的角加速度信号进行多层分解，得到的小波分解结果如图5和图6所示。

从图5和图6可以看出，信号小波分解的近似部分无法检测出失火的存在，但从信号分解的细节部分（特别是分解的第一层细节d）1可以检测出失火。为了使失火的特征更明显地表现出来，对d1的负值取零，然后对d1进行平方、降噪处理后的诊断曲线如图7所示。

图5 角加速度信号小波分解的各层近似曲线图

图6 角加速度信号小波分解的各层细节曲线图

图7 角加速度信号小波分解的第一层细节及处理结果

式中：DW是指对其中的信号用小波函数进行降噪处理；d11为经过上述处理得到的失火诊断信号。

为了对小波分解算法用于发动机失火特征信号提取的效果进行检验，本文设计了数字滤波器对角加速度进行滤波，之后，再对滤波后的信号进行负值取零、平方和降噪处理，将该方法和小波算法的结果进行对比，结果如图8所示。由于用小波分解所提取的特征信号是分解后的第一层细节部分，也就是信号中的高频部分，对其进行频谱分析可知，该部分信号的频率在15 Hz以上，因此，本文设计的数字滤波器为高通滤波器，其通带截止频率为15 Hz，阻带截止频率为12 Hz。

从图7和图8的对比中可以看出，用数字信号滤波方法处理后的信号能一定程度上提取出角加速度信号中的失火特征，但由于数字滤波器本身存在光滑作用，使其处理后的信号不能很好地保留原信号中的突变部分，削弱了信号中的失火特征。而小波算法具有更好的时频局部化特性，因此能更好地检测出信号的突变部分，更适用于发动机失火故障诊断。

图8 角加速度信号数字信号滤波及其平方降噪曲线图

3 结论

针对角加速度信号用于失火检测时存在高速区检测困难的问题，利用小波分析中的降噪、分解算法对原检测信号进行特定处理，可从中提取出发动机高速失火时的特征，从而进行失火检测。从试验结果可以看出，即使转速高达5 500 r/min，改进的失火检测算法也能准确地检测到失火的存在。

1Dongsun Kim,Taeyeon Lee,Yongmin Kim,et al.A study on reducing the computing burden of misfire detection using a donditional monitoring method[C].SAE Paper 2004-01-0722

2Dariusz Piernikarski,Jacek Hunicz.Investigation of misfire nature using optical combustion sensor in a SI automotive engine[C].SAE Paper 2000-01-0549

3F.Millo,F.Mallamo,R.Digiovanni.Improving misfire miagnostic through coupled engine/vehicle numerical simulation [C].SAE Paper 2004-01-0613

4Nicolò Cavina,Enrico Corti,Giorgio Minelli.Misfire detection based on engine speed time-frequency analysis[C]. SAE Paper 2002-01-0480

5Youngkyo Chung,Choongsik Bae,Sangmin Choi.Application of a wide range oxygen sensor for the mMisfire detection[C].SAE Paper 1999-01-1485

6梁宏伟，黄海燕，陈杰，等.发动机管理系统中OBD-Ⅱ技术研究[J].车用发动机，2002（3）：26-28

7汪映，周龙保，吴筱敏，等.离子电流法检测发动机失火和爆震的研究[J].西安交通大学学报，2002，36（9）：895-898

8Edward A.VanDyne,Charles L.Burckmyer,Alexandre M. Wahl.Misfire detection from ionization feedback utilizing the Smart Fire Plasma ignition technology[C].SAE Paper 2001-01-1377

9Ruben Villarino,Johann F.Böhme.Misfire detection in automotive engines using structure-borne sound[C].SAE Paper 2004-01-0520|

10 Steven Richardson,Michael H.McMillian,Steven D.Woodruff. Misfire,knock and NOxmapping of a laser spark ignited single cylinder lean burn natural gas engine[C].SAE Paper 2004-01-1853

Study on Engine Misfire Detection Based on Wavelet

Liu Le,Li Jingyuan,Fu Tieqiang,Shao Zhongying
China Automotive Technology&Research Center(Tianjin,300300,China)

Misfire detection is an important part of on-board diagnostics(OBD)system which is widely used at present.There are several methods to detect misfire,and the method of misfire detection based on engine speed is the most popular one,even though it cannot detect misfire very well when engine speed is high.An improvement to the method of misfire detection based on engine speed using wavelet algorithm is presented in this paper,and it is validated on a high speed four cycle engine.The test results show that the improved method can detect misfire accurately even when the engine speed is very high.

Electronically-controlled gasoline engine,fault diagnosis,misfire,wavelet algorithm

U467.2

A

2095-8234（2016）05-0048-04

2016-08-15）

刘乐（1983-），男，博士，主要研究方向为汽车排放控制与测试技术。

付铁强（1974-），男，高级工程师，主要研究方向为汽车排放控制技术。