刘小龙，亢 琼，贾 媛，姚茂政，姚俊辉，汪小文

（吉利汽车检测中心，浙江 宁波 315336）

车用起动机性能试验台及其测量不确定度的研究

刘小龙，亢 琼，贾 媛，姚茂政，姚俊辉，汪小文

（吉利汽车检测中心，浙江 宁波 315336）

基于LabVIEW虚拟仪器平台，完成试验台数据采集与控制系统的设计，为实现对试验台测量不确定度评定，采用自适应蒙特卡洛法（MCM）对起动机输出功率的测量不确定度进行了研究。结果表明，试验台能成功完成试验过程，自适应MCM法成功验证了GUM法，完全适合起动机输出功率测量不确定度评定。

汽车起动机；试验台；虚拟仪器；蒙特卡洛法；测量不确定度

汽车起动机用于发动发动机，克服发动机起动时的阻力，使发动机达到起动所需最低转速，是发动机上非常重要的零部件，其性能好坏是判断汽车性能好坏的重要指标。判断起动机是否合格，需对起动机性能进行综合测试，性能测试需在专用的试验台架上完成。

本文依据汽车行业标准QC/T 277－1999所述起动机性能试验方法，研制出起动机性能试验台，该试验台可进行起动机负载性能试验、电磁开关性能试验及可靠性试验。输出功率是衡量起动机性能的重要参数之一，通过本试验台对某型号起动机进行负载性能试验，并测得该起动机一组输出功率值，由于真值是不可能通过测量得到，必须借助测量不确定度了解输出功率在什么范围，本文采用蒙特卡洛法对起动机输出功率测量不确定度进行研究，利用MATLAB强大的统计模拟功能，实现对起动机输出功率测量不确定度的评定。

1 试验台总体结构

汽车用起动机试验台的主要功能是对车用起动机的负载性能、电磁开关性能、可靠性进行测试。该试验台主要由待测起动机、联轴器、齿轮轴、磁粉制动器及数据采集与控制系统组成，总体结构如图1所示。

图1 起动机试验台总体结构

2 试验台测控系统硬件设计

根据试验台的功能结构及总体分析，可确定测控系统的测量与控制参数，如表1所示。其中起动机电流、电压通过电流、电压传感器直接测量，起动机转速、转矩通过转速转矩测量模块、起动机齿轮与齿轮轴传动比间接测量得出，磁粉制动器提供起动机运行时的负载转矩。

表1 试验台测控系统的测量及控制参数

试验台测控系统硬件结构如图2所示。主要包含电流传感器、电压传感器、EM9636BD数据采集卡、转速转矩传感器、二次仪表、工控机等。其中电流、电压传感器输出0～5 V模拟电压信号；采集卡采集电压信号并输出0～10 V电压控制信号给功率放大器，经功率放大器放大电压到24 V，从而实现磁粉制动器输出转矩的控制；智能仪表采集转速转矩传感器信号，通过RS232串口将转速信号输入计算机。

图2 测控系统硬件结构

3 试验台测控系统软件设计

试验台测控系统软件部分基于LabVIEW平台开发实现，软件部分设计结构如图3所示。其主要功能包括数据采集、数据实时显示、参数调节控制、数据保存等。

图3 试验台软件功能结构图

软件程序主要包括数据采集程序、串口通信程序、数据存储程序及控制输出程序。其中控制程序采用开环控制模式，基于条件结构状态机实现，预先设置好磁粉制动器阻力转矩值，然后进入状态机进行循环试验；数据存储程序通过调用RGT（Report Generation Toolkit）工具包实现起动机电压、电流、转速、转矩、功率的MS Excel存储；串口通信程序基于LabVIEW的VISA模块，通过发送和接收通讯码实现采集卡与上位机的通信互联。软件能够实现起动机性能试验，用户界面简洁美观，如图4所示。

图4 起动机试验台软件用户界面

4 试验台测量不确定度评定

测量不确定度是与测量结果相联系的、表征合理赋予被测量分散性的参数。测量不确定度意味着对测量结果可靠性、有效性的怀疑程度或不肯定程度。测量不确定度的评定方法有很多种，根据JJF1059.1－2012《测量不确定度的评定与表示》所述，可采用GUM法对不确定度进行评定，但GUM法的使用条件包含以下3点内容：①输入量的概率分布为对称分布；②输出量的概率分布近似正态分布或t分布；③测量模型为线性模型或可用线性模型表示。考虑到起动机性能试验台实际情况，其输出功率测量模型非线性，故采用蒙特卡罗法（MCM）进行起动机输出功率测量不确定度评定。

4.1 蒙特卡洛法（MCM）

蒙特卡罗法（MCM）是一种通过重复采样实现分布传递的数值方法，MCM通过输入量Xi的PDF进行离散采样，由测量模型传播输入量的分布，计算获得输出量Y的PDF的离散采样值，进而由输出量的离散分布数值直接获取输出量的最佳估计值、标准不确定度和约定包含概率的包含区间。MCM的实施流程如图5所示。

图5 MCM实施流程

根据测量原理建立测量模型，基于获得的信息，为Xi设定PDF。为保证95%包含概率，试验次数M一般等于106。按照设定分布抽样，得到M个样本值，带入模型，得到M个模型值。将模型值按照递增顺序排列，得到输出量Y的分布函数的离散表示G。通过G得到测量不确定度的报告结果：Y估计值、标准不确定度和包含概率p时的包含区间［ylow，yhigh］。

4.2 基于MATLAB的自适应MCM评定过程

在实施自适应蒙特卡罗法过程中，试验次数不断增加，为获得足够可靠的评定结果，M应足够大，但M值过大，需要计算的时间越长，有时甚至无法实现。为了克服M固定带来的弊病，可采用自适应MCM，自适应MCM步骤如图6所示。

图6 自适应MCM实施流程

经过初次MCM试验和二次MCM试验，计算输出量Y的算术平均值的标准差、算术平均值的标准差的标准差、包含区间左端点模型值的标准差、包含区间右端点模型值的标准差依次为

利用全部2×M个模型值计算Y估计值的标准不确定度u（y）的数值容差δ，若满足2·Sy≤δ，2·Su（y）≤δ，2·Sylow≤δ，2·Syhigh≤δ，则表明所有计算已达稳定，否则h增加1，返回重新循环计算，直到满足稳定条件为止。

4.3 起动机输出功率测量不确定度评定

4.3.1 自适应MCM法

根据QC/T 277—1999《起动机性能试验方法》所述，起动机输出功率计算公式为

式中：M——起动机输出转矩；n——起动机转速。考虑到功率测量的重复性，建立如下数学模型

各输入量设定的概率分布如表2所示。

表2 各输入量概率分布不确定度分量

表2中，转矩转速信号由智能仪表采集。由仪表说明书可知其精度范围为±0.2%，而转速、转矩量程分别为5 000 r/min和50 Nm，所以输入量M～R（-0.1，0.1），输入量n～R（-10，10）。对于起动机输出功率值，取重复测量的10组数据：0.645，0.645，0.669，0.663，0.645，0.669，0.643，0.647，0.657，0.639 kW，利用贝塞尔公式计算可得a～N（0.659，0.0032）。

应用自适应MCM，采用MATLAB软件进行编程，主要用到mean，std，unifrnd，normrnd，sort，prctile等命令，取容差δ=0.05，运行程序得到起动机某一负荷下的输出功率平均值0.659 kW，标准不确定度0.003 kW，包含概率为95%，包含区间［0.653 kW，0.665 kW］，输出量概率密度分布的结果如图7所示。

图7 起动机功率概率密度分布图

4.3.2 自适应MCM法验证GUM法

若采用GUM法，与采用MCM测量模型一致，分析数学模型，得知其不确定度分量包括：①转矩测量模块分辨力引入的不确定度；②转速测量模块分辨力引入的不确定度；③功率测量重复性引入的不确定度。最后利用10组功率数据计算某负载下起动机输出功率平均值为0.669 kW，合成标准不确定度u（P）=0.003 kW，包含概率为95%，包含区间为［0.666，0.672］。

由此可见，MCM对GUM不确定度框架通过了验证，自适应MCM法完全是用于起动机输出功率测量不确定度评定。

5 结论

1）本文依据汽车行业标准研制车用起动机性能试验台，基于LabVIEW平台实现试验台测控系统的硬件及软件设计，完成了试验过程中的试验数据采集、存储及参数输出控制。

2）依托该起动机试验台对某型号起动机进行负载性能试验，并测试起动机输出功率，针对测试数据，应用自适应蒙特卡罗法（MCM）结合MATLAB，成功实现起动机输出功率测量不确定度评定，并结合GUM法进行了有效验证。

3）试验台实际运行结果表明：测试系统界面友好，能够完成试验过程，自适应MCM法能够广泛应用于起动机性能试验过程中的测量不确定度评定。

［1］ JJF1059.1—2012，测量不确定度评定与表示［S］.

［2］ JJF1059.2—2012，用蒙特卡洛法评定测量不确定度［S］.

［3］ QC/T 277－1999，起动机特性试验方法［S］．

［4］ QC/T 731－2005，起动机特性试验方法［S］．

［5］ 陈国顺，于涵伟，王格芳.测试工程及LabVIEW应用［M］.北京：清华大学出版社，2013．

［6］ 申炎华，王汝杰，雷振山.LabVIEW入门与提高范例教程［M］.北京：中国铁道出版社，2007.

［7］ 杨图强.基于MATLAB的MCM对GUM不确定度框架验证［J］.质量技术监督研究，2014，36（6）：32-35.

［8］ 曹芸，陈怀艳，韩洁.采用MCM对GUM法测量不确定度评定的验证方法研究［J］.宇航计测技术，2012，32（2）：75-78.

［9］ 姬中华，邱跃龙，程秀芹.基于蒙特卡洛法的铝合金抗拉强度测量不确定度评定［J］.理化检验-物理分册，2015，51（6）：434-437.

（编辑 心 翔）

美国DOE与日本NEDO合作促进氢和燃料电池技术

美国能源部（DOE)的燃料电池技术办公室(FCTO）与日本新能源和工业技术开发组织（NEDO）将合作开展氢燃料电池安全性研究与开发的数据共享，以加快氢技术进步、能源安全、弹性和经济增长的相互目标

DOE和NEDO将合作收集和分享氢燃料电池的早期研发和安全性数据，包括氢燃料站数据和基础氢气安全性研究。

美国和日本将努力应用这些数据来指导未来的研究，并能够安全部署燃料电池和氢基础设施技术。此外，美国能源部燃料电池技术办公室和NEDO计划在未来几个月里举办氢联合研讨会。

（信息来源：2017.10.11 Green Car Congress）戴朝典编译

Development of Automotive Starter Test Bench Based on LabVIEW and Research on Measurement Uncertainty of Starter Power

LIU Xiao-long，KANG Qiong，JIA Yuan，YAO Mao-zheng，YAO Jun-hui，WANG Xiao-wen
（GEELY Test Centre，Ningbo 315336，China）

In order to test the performance of automotive starter in a lab， a test bench for automotive starter performance is developed. The design and construction of measurement and control （Mamp;C） system for the test bench is based on LabVIEW. To evaluate the measurement uncertainty of the test bench， the Monte Carlo method is used based on Matlab. Test results show that the test bench can complete the starter performance test process and the General Uncertainty Method（GUM）is successfully validated by the Monte Carlo method， which could be applied to evaluation on measurement uncertainty of output power of automotive starter.

automobile starter；test bench；virtual instrument；Monte Carlo method；measurement uncertainty

U467.52

A

1003-8639（2017）11-0047-04

2017-01-03

刘小龙（1988-），男，工程师，主要从事基于CAT的汽车零部件性能测试技术相关工作。