基于波形分析的汽车电子故障诊断方法

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3.0 牛悦 2024-11-19 4 4 1.3MB 55 页 15积分

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摘要

随着汽车电子信息技术的迅速发展，汽车上装用的电子设备越来越多，这

就对汽车故障的诊断提出了新的挑战。如何快速、准确地诊断出汽车电子控制系

统的故障，是现代许多汽车维修人员面临的一个难题。

传统的汽车故障诊断有四种方式，即万用表诊断、故障码诊断、数据流分

析和波形分析。目前，我国汽修行业对解码器的使用已非常普遍，大多数维修人

员都掌握了利用解码器对汽车进行故障诊断。但是解码器诊断方法并不能有效的

覆盖全部的汽车故障，在未编码的某些故障情况下，并不能及时有效的诊断出汽

车所存在的故障。

波形分析法就是利用汽车示波器获得汽车电子控制系统中的传感器、执行

器等电子设备的波形信号，然后把这些实测信号与这些电子设备的正常波形信号

进行对比，分析找出其中的差异，最后根据相关知识找出故障发生部位的方法。

利用检测设备中的示波器功能不仅可以快速捕捉汽车电路信号，还可以用较慢的

速度来显示这些波形信号，以便进一步分析研究。此外，汽车示波器还具有存储

功能，可以显示已发生过的信号波形，这就为我们分析判断故障提供了极大方便。

为了进一步提高故障诊断的正确性，本文提出一种基于波形分析的汽车电

子故障分析诊断系统，运用计算机运算能力强，存储量大的优点，解决汽车故障

诊断存在的问题。本文的创新点在于对汽车电子系统常见的信号进行分类，在

MATLAB 环境中建立电子信号正常波形数据库，作为故障诊断时的依据，然后

根据不同类型的电子信号建立相应的特征提取的方法，提取故障信号的特征，然

后在 MATLAB GUI 设计的人机界面环境下，运用自学习神经网络进行诊断决策，

取得可靠的诊断结果。

本文在研究汽车电子系统常见信号波形的基础上，探索了信号波形的构成

方法，建立了波形系统库，研究了波形特征提取方法，以及利用自学习神经网络

进行故障诊断的方法，并以发动机供油系统故障诊断实例验证了该方法的可行

性。该方法对汽车故障诊断技术的改进和创新具有实际应用意义。

关键词：汽车电子故障诊断波形分析特征提取 MATLAB

ABSTRACT

Recently with the surprising development of information technology, there tends to

be more electronic apparatus installed in automobiles which presents a new challenge

for vehicle fault diagnosis. Then how to locate the existence and type of the traditional

boring flaws that occurs in automobile chassis proves to be of great significance.

There are usually four methods to deal with kinds of faults exist in the electronic

systems as multimeter method, fault code method, data stream method and waveform

analysis method. Up to now it’s prevailing to use the decoder for detecting the available

faults, the major technologies of which are mastered by numerous engineers both

domestic and abroad. But these methods above could not give validate consideration to

all available automobile faults, and in some situations where no code information could

be provided, the diagnosis could not be implemented efficiently.

In order to make up for those disadvantages mentioned above, this dissertation

presents a new automobile fault diagnosis method based on the waveform analysis in

hopes that with some of the computers’ outstanding features like good operating,

enormous restoring, a possible reasonable resolution could be provided for the vehicle

faults diagnosis. This paper’s innovative characters are that it applies MATLAB to

construct the orthodox electric signals library after giving a classificaiton to the most

popular signals. Afterwards, different feature extracting methods are presented

respectively for their corresponding source signal. And these features are expressed in

ways of concrrete numerical values, all of which are analysed by the trained neural

netword with congruity. All this procedure is performed in the environment of GUI

meets the standards as estimated.

The method presentd by this dissertation could automatically conduct the diagnosis

which not only saves great time but also could guarantee the prescribing accuracy, and it

could locates precisely the existing faults which are meaningful to the automobile

diagnosis technologies theoretically and practically.

Key Words: automobile electronics, fault diagnosis, waveform analysis,

feature extracting, MATLAB

中文摘要

ABSTRACT

第一章绪论 ...............................................................................................................1

§1.1 课题背景及意义 ...............................................................................................1

§1.2 常见诊断方法 ...................................................................................................2

§1.2.1 人工直接经验法 .....................................................................................2

§1.2.2 仪表设备诊断法 .....................................................................................3

§1.2.3 汽车自诊断方法 .....................................................................................3

§1.2.4 专家系统故障诊断方法 .........................................................................4

§1.2.5 基于数值特征识别的汽车故障诊断方法 .............................................4

§1.3 本课题研究内容 ...............................................................................................6

§1.4 本章小结 ...........................................................................................................7

第二章系统波形库的建立 ...........................................................................................8

§2.1 汽车电子系统常见信号波形 ...........................................................................8

§2.2 波形在 MATLAB 和SIMULINK 中的实现 ...................................................9

§2.2.1 规则信号的实现 ...................................................................................10

§2.2.2 不规则信号的实现 ...............................................................................11

§2.3 同一传感器在不同工况下的波形 .................................................................14

§2.4 本章小结 .........................................................................................................18

第三章特征提取方法 .................................................................................................20

§3.1 故障类别在波形特征上的反映 .....................................................................20

§3.2 时域内的特征提取 .........................................................................................21

§3.3 频域内的特征提取 .........................................................................................21

§3.3.1 傅里叶变换 ...........................................................................................22

§3.3.2 时频分析 ...............................................................................................22

§3.3.3 频域分析实例 .......................................................................................22

§3.4 实例应用中的波形特征提取 .........................................................................24

§3.5 本章小结 .........................................................................................................25

第四章神经网络系统 .................................................................................................26

§4.1 神经网络在故障诊断中的应用 .....................................................................26

§4.2 本系统中神经网络的实现 .............................................................................27

§4.2.1 BP 神经网络的实现 ..............................................................................27

§4.2.2 ELM 神经网络的实现 .......................................................................... 30

§4.2.3 RBF 神经网络的实现 ........................................................................... 33

§4.3 训练结果及分析 .............................................................................................34

§4.4 本章小结 .........................................................................................................35

第五章发动机供油系统故障诊断实例分析 .............................................................36

§5.1 诊断策略综述 .................................................................................................36

§5.2 故障分析及信号特征提取 .............................................................................36

§5.3 诊断系统神经网格的应用 .............................................................................39

§5.4 人机界面的应用 ..............................................................................................40

§5.4.1 MATLAB GUI 人机界面设计 .............................................................. 40

§5.4.2 关键控件选择与布局 ...........................................................................41

§5.4.3 控件回调函数编写及界面调试 ...........................................................43

§5.5 试验结果及分析 .............................................................................................45

§5.6 本章小结 .........................................................................................................47

第六章总结与展望 .....................................................................................................48

§6.1 课题结论 .........................................................................................................48

§6.2 研究展望 .........................................................................................................49

参考文献 .........................................................................................................................50

在读期间公开发表的论文和承担科研项目及取得成果 .............................................52

致谢 .............................................................................................................................53

第一章绪论

§ 1.1 课题背景及意义

随着汽车制造出来以及使用中，基于各种各样的原因故障会不可避免地发生，

使得汽车的动力性、操纵稳定性、经济性、安全性等发生变化。汽车故障有突发

性，有逐渐形成的。当汽车发生故障时，能够用经验和科学知识准确地快速地诊

断出故障原因，找出损坏的零部件和故障部位，并尽快排除故障，对汽车的使用

和维修非常有利。故障诊断在实际的工业生产中创造了巨大的社会效益和经济效

益，对汽车电控系统进行故障诊断，找出故障部位及故障原因并排除故障，保证

汽车能够良好运行，不仅为企业或车主解决了难题，也是创造更多财富的保证。

随着汽车电子信息技术的迅速发展，汽车上装用的传感器、执行器等电子设

备越来越多,这就对今天的汽车故障诊断提出了新的挑战。如何快速、准确地诊断

出汽车电子控制系统的故障，是现代许多汽车维修人员面临的一个难题。

众所周知，对现代汽车的故障诊断大致有 4种方式，即万用表诊断、故障码

诊断、数据流分析和波形分析诊断法。目前，解码器的使用在我国汽修行业已非

常普遍，大多数维修人员都掌握了利用解码器对汽车进行故障诊断[1, 2, 32]。但是，

诊断汽车故障只有解码器是不够的。有维修经验的人都知道，绝大部分的解码器

只能解决当仪表盘上的“故障灯”亮时系统监测到的故障，但“故障灯”不亮而汽车仍

有故障的情况，如传感器和执行器经过长时间的使用会磨损、腐蚀、变形和老化，

它们的性能也随之变差，此时电子控制单元往往就无法判定它们有故障。另外，

即使“故障灯”亮时虽用解码器读出了故障码，也很难判断一个复杂系统的故障部

位，如丰田汽车 14 号故障码为点火系统故障，而点火系统由很多零部件组成，因

此很难准确确定故障的部位。此时利用检测设备中的示波器功能对所怀疑部件进

行波形测试，便可使维修人员快速了解被检测部件的工作性能，从而快速找到故

障零部件。

另外，仪器诊断成本高，对操作人员的素质要求高，对机械故障和隐形故障

无用，对某些故障（如线路故障）的诊断效率低下。汽车示波器与万用表相比更

为精确且描述细致，但是汽车示波器输入通道少，且不具有存储功能；解码器则

往往受车型和软件的限制，无法全面的查出汽车故障原因，而且在使用时也不太

直观[1]。

波形分析法就是利用汽车示波器获得汽车电子控制系统中的传感器、执行器

等电子设备的波形信号(即电压随时间变化的电信号)，然后把这些实测信号与这些

电子设备的正常波形信号进行对比，分析找出其中的差异，最后操作者根据自己

基于波形分析的汽车电子故障诊断方法

的经验知识找出故障发生部位的方法。利用检测设备中的示波器功能不仅可以快

速捕捉汽车电路信号，还可以用较慢的速度来显示这些波形信号，以便我们一面

观察，一面分析。此外，示波器还具有保存波形的功能，可以显示保存过的波形，

这就为我们分析判断故障提供了极大方便。

汽车电控系统产生各种各样的电压或电流信号，使用波形来分析这些信号，

电子信号类型通常有直流,交流,脉冲,随机等波形,主要参数有幅值,频率,波形形状,

脉冲宽度,相位等[3, 20, 23],采用合理尺度进行判断，就能够判定这个电子信号的波形

是否正常，通过波形分析可进一步检查出电路中传感器，执行器以及电路和控制

电脑等各部分的故障，当所感知的物理量发生正常或非正常变化时，都能通过波

形的变动反应出来，而且能抓住瞬时故障,通过与正常波形的比较，就能判断出故

障的部位。电控系统的波形显示和波形分析，是电测量和诊断故障最有效的手段，

波形分析能及时地抓住电器元件瞬间发生的微小变化，能够形象、连续、准确地

显示电子信号的全貌，进而诊断出难以发现的隐藏的故障。

§ 1.2 常见诊断方法

目前,对汽车故障诊断问题已采用很多方法进行研究,其诊断原理可分为:人工

直观经验法、仪表设备诊断法、汽车自诊断法、专家系统故障诊断法、基于数值

特征识别的汽车故障诊断方法及近几年发展的集成化的故障诊断系统等。传统的

人工直观经验法和仪表设备诊断法在 2000 年前共占 36%的比例,随着自诊断技术

及专家系统等技术的发展,该方法有下降的趋势;近两年来,由于集成多种功能的综

合测试仪和综合测试系统的出现,该方法又呈现了一定的上升趋势。而汽车自诊断

方法、专家系统故障诊断法及基于数值特征识别的汽车故障诊断方法等一直在汽

车故障诊断领域的研究中占有较高比例[3, 4, 29, 33],成为汽车故障诊断领域最基本的

故障诊断方法。同时,随着网络技术、通信技术及电子技术的飞速发展,基于网络和

人工智能的集成化故障诊断系统将成为未来汽车故障诊断领域的重要发展方向。

§ 1.2.1 人工直接经验法

人工直观经验法是指在熟悉被检汽车构造和工作原理的前提下,根据维修人员

自身的经验,通过原地检视或道路试验,凭感觉、观察及一些简单的测试工具,采用将

某个部位症状放大或暂时消隐的方法,对汽车的故障和现象进行判断。其中常用的

方法包括观察法、试验法、模拟法、听觉法、触觉法、嗅觉法、替换法、度量法、

分段排查法、局部拆卸法、结构分析法及排序分析法等[4, 7, 26]。

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摘要随着汽车电子信息技术的迅速发展，汽车上装用的电子设备越来越多，这就对汽车故障的诊断提出了新的挑战。如何快速、准确地诊断出汽车电子控制系统的故障，是现代许多汽车维修人员面临的一个难题。传统的汽车故障诊断有四种方式，即万用表诊断、故障码诊断、数据流分析和波形分析。目前，我国汽修行业对解码器的使用已非常普遍，大多数维修人员都掌握了利用解码器对汽车进行故障诊断。但是解码器诊断方法并不能有效的覆盖全部的汽车故障，在未编码的某些故障情况下，并不能及时有效的诊断出汽车所存在的故障。波形分析法就是利用汽车示波器获得汽车电子控制系统中的传感器、执行器等电子设备的波形信号，然后把这些实测信号与这些电子设备的正...

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