摩托车发动机异响在线检测系统开发

摘 要：针对某款摩托车发动机机械异响故障诊断依靠人工听诊的现状，基于LabVIEW平台开发一套摩托车发动机异响故障在线检测系统。详细介绍了在线检测系统的软硬件设计及主要功能，采用声强法确定了传声器的测点位置，利用火花塞导线的感应电压进行发动机的转速测量，并阐述了基于声学互动滤波分析的异响特征频率识别方法，以及异响识别在LabVIEW软件中的实现。生产线上的应用表明，该在线检测系统性能稳定，对常见机械异响的识别准确率达90%以上，达到防止异响发动机流入后续生产流程的目标。

关键词：摩托车发动机；异响；在线检测系统；LabVIEW

中图分类号：TP277文献标文献标识码：A文献标DOI：10.3969/j.issn.2095-1469.2013.05.09

目前，摩托车行业针对发动机异响问题所采用的方法是人工听诊，即由具有一定先验知识和诊断经验丰富的专业人员通过手摸、耳听等感官来判断，这样势必会加入一些主观因素，标准难以统一，判断准确率不会很高，同时也会对人耳的健康造成伤害。虽然国内在摩托车发动机异响故障诊断方面做了大量的研究工作[1-3]，但对于异响故障诊断在线检测系统的开发研究较少，且大都基于模糊诊断方法[4-5]，没有出现相当成熟的产品。因此，开发一套摩托车发动机异响故障在线检测系统（以下简称在线检测系统）对于提高摩托车产品质量具有重要的意义。

LabVIEW是一种基于图形化语言的开发、调试、运行的集成化虚拟仪器开发平台。它针对测试系统软件开发的需要将数据的采集、处理、存储、输出等一些常用的功能模块化，通过对程序模块的调用，提高了模块的复用度和软件的开发效率[6]。采用该平台使在线检测系统软件部分的开发直观简单，性能可靠。

1 在线检测系统设计

1.1 系统功能需求

由于摩托车发动机异响故障信号很微弱，生产线周围噪声干扰多，且一线检测人员工作量已经很大，因此对在线检测系统提出了如下功能需求。

（1）数据采集前端精度高，能很好地检测到微弱的异响信号。

（2）对常见的异响判断准确率高。

（3）系统分析界面友好，有外触发启动仪器功能，方便检测人员操作。

该系统的总体结构如图1所示。

1.2 传声器测点布置

本文遵循测点选取的两个原则，借用声学互动滤波技术[7]和声强法来选择测点。首先，对照发动机工作频率和发动机内部零部件激振频率，回放各关注频段，确定人工听诊中最关注的异响对应的大概频段；其次，通过声强法对确定的异响频段进行近场定位，同时考虑发动机在测试台架上的位置，选择最佳测点[8]。

声强试验时，将发动机上表面用网格划分，如图2所示。声强测试完毕，对检测人员通过声学互动滤波确定的右盖异响频段5～6 kHz进行定位，计算后发现在网格上下边缘处声强级较高，尤其是下边缘强度很大，如图3所示。同时考虑发动机内部结构，此处正是发动机主副离合器和机油泵齿轮（高故障率部件）的所在位置，如发动机顶面网格划分图2中A处，该点对应主要异响故障齿轮噪声的直接辐射路径，能够直接测取信息丰富的声信号，故选定此处为传声器测点。

1.3 发动机转速的测量

发动机转速对于异响信号影响较大，转速增加，发动机机体振动增大，同时其辐射噪声也会增加，这样容易检测到异响声，但转速过大容易引起发动机其它噪声，掩盖了异响信号[9]。因此，软件部分须增加监测转速功能，以确定采集声信号时发动机转速处于怠速区间内。在线检测系统采用一根线圈缠绕于发动机火花塞导线远端上，此处感应电压虽小，但还是超出了数据采集前端的量程，为此线圈前端还串联几个电阻，降到量程以内，以保护采集前端，如图4所示。利用导线产生的感应电压，程序中设置上升沿触发，阈值为0.5 V，来监测发动机转速。测试证明，此方法能准确测取发动机转速。

1.4 系统的硬件部分

考虑到摩托车发动机异响信号很微弱，在线检测系统采用较高的硬件配置，主要如下：（1）数据采集前端为美国国家仪器有限公司NI-USB9234测量套件，作为基于USB的4通道C系列动态信号采集模块，能针对集成电路压电式（IEPE）与非IEPE传感器，进行高精度声音与振动测量。主要参数为：4通道，24位分辨率，102 dB动态范围，抗混叠滤波器，每通道最高51.2 kS/s采样速率， ±5 V输入范围。（2）传声器为北京声望MPA201型自由场传声器，直径1.27 cm（1/2英寸），灵敏度为45.7 mV/Pa，带TEDS功能。

1.5 系统的软件部分

在线检测系统可分为转速监控、声信号采集、声信号处理3部分组成。在线检测系统程序流程如图5所示，主要围绕以下几个功能展开。

（1）转速监控。本文鉴于各种转速下异响信号的表现程度，以及人工判别异响的常用转速，确定转速1 500～17 00 r/min为采集声信号的怠速区间。当发动机转速达到此区间时，开始测取发动机声信号，否则，程序一直处在监测转速状态中。

（2）声信号采集。传声器位置在A处，距离发动机表面垂直距离2 cm，采样率为25.6 kHz，采样时间为5 s。测完声信号后再次检测转速是否在怠速区间，是则进行数据处理，否则回到第1步。

（3）声信号处理。此部分包含声信号的存储、文件记录和异响识别。每一种发动机异响类型都采集了至少20台样本，通过比较确定了各异响类型的特征和相应的阈值，在线检测的发动机与预先设定的阈值进行比较，从而判断为何种异响类型。

2 摩托车发动机异响识别

2.1 异响特征频率识别

在对该款摩托车发动机出厂质量的长期监督和三包记录来看，不合格发动机中大部分是因为存在发动机机械异响问题，并且异响部位比较集中，主要的异响部位在左、右曲轴箱盖、箱体。常见的机械异响有右盖异响、箱体异响、尖叫和左盖异响，其中又以右盖异响和箱体异响最为常见，约占发动机异响总数的70%。

本文采集了由多名经验丰富的检测人员通过人工听诊选出的大量的发动机声信号，应用声学互动滤波技术进行异响频率识别。图6和图7为怠速区间下典型的正常发动机和箱体异响发动机功率

谱图，针对箱体异响发动机功率谱图中出现的700～1000 Hz，6 600～7 000 Hz等峰值分别进行声学互动滤波，经过反复调整滤波器参数，最终确定700～1 000 Hz为箱体异响发动机故障频率。采用同样的方法，确定右盖异响发动机的故障频率为5～6 kHz，尖叫异响发动机的故障频率为2.5～3 kHz。

2.2 异响识别在LabVIEW软件中的实现

根据该款摩托车发动机异响分类情况，以下只介绍比较常见的箱体异响发动机的识别方法。

箱体异响发动机主要表现为间隔的“咚咚咚”声，时域信号中有明显被调制的信息，对异响信号的故障突出频段做出包络谱，如图8所示。

由图可以清晰地看出故障特征包络谱的峰值频率为13.0 Hz及其倍频26.1 Hz等。而理论计算平衡轴驱动齿轮的轴频公式为

f=i（n/60）。

式中，i为其与曲轴间的传动比；n为曲轴转速（1500 r/min）。计算得其轴频为13.3 Hz，与包络谱中的峰值基本吻合，表明平衡轴驱动齿轮发生故障引起了脉冲激励，是引起故障的主要零部件。

统计大量的箱体异响发动机样本数据，在LabVIEW软件中，通过检测包络谱中10～15 Hz频率范围内是否有峰值达60 dB且左右5 Hz内落差达10 dB来判断该发动机是否为箱体异响发动机。试用证明，这种判断方法能很好地识别箱体异响发动机。

发动机异响识别原理及流程如图9所示，顺序按照识别的难易程度进行。

3 检测结果

利用此在线检测系统对该款摩托车发动机进行在线检测，检测人员首先在基本设置中选择电压和麦克风的连接通道，然后切换到分析面板，启动发动机，将发动机转速调到怠速区间，把麦克风放于图2中A处上方2 cm处，运行程序，点击开始进行测量。当数据是否有效显示绿色时，完成一次测量，异响判断类型中的判断才有效。生产线上的试用证明，该在线检测系统能够快速地完成对摩托车发动机的测量，且性能可靠，对常见的右盖、箱体和尖叫异响发动机判断准确率较高，准确率达90%以上。在线检测系统客户端界面如图10所示。

4 结论

基于LabVIEW平台开发了一套摩托车发动机异响故障在线检测系统，实时判定发动机是否存在异响故障。生产线上的应用表明，该在线检测系统达到了防止异响发动机流入后续生产流程的目标，减轻了检测人员的工作压力，为检测人员的异响判断提供一条客观的判定标准，提高了发动机异响故障诊断的工作效率，具有一定的工程应用价值。由于生产线现场干扰大，难免会造成判断准确率的下降，对于现场背景噪声的消噪技术还有待研究。

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