汽车发动机机械故障非接触式检测技术分析

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　　摘 要：主要针对传统检测技术的误差率高、主观性强、效率低问题，提出非接触检测技术。研究过程中，以非接触式检测技术为切入点，分析汽车发动机机械故障，并以四冲程汽车发动机为例，研究发动机机械故障检测中非接触式技术操作流程及结果分析。
　　关键词：汽车发动机;机械故障;非接触;检测技术
　　随着我国人民可支配收入不断提高，汽车保有量也随之增加，而汽车行驶中发动机作为其动力源，长期使用后不可避免的会有一定机械故障出现。汽车发动机零件数量多，结构较为复杂，若是使用传统人工检测方式或一般设备诊断，则无法确保全面精准的检测机械故障。在此背景下，应当采取非接触式检测技术，利用电信号中声场信号特征检测机械故障，以提高发动机机械故障检测效率。
　　1 非接觸式检测技术概述
　　汽车发动机故障检测中，非接触式检测技术属于拥有较高智能化与自动化水平的技术，与传统检测方式相比更加精准便捷[1]。非接触式检测技术是基于人工检测技术进行量化改进，利用设备捕捉发动机所发出的声信号，以判断发动机故障的技术形式。目前，随着信息技术与电子技术发展，智能化与自动化技术融入到多个领域之中，汽车行业同样如此，人工检测技术无法满足现有产业发展要求，汽车生产维修与自动技术相结合已经成为未来发展主要趋势。所以，提出非接触检测技术，此技术利用声学与光学原理，可在不与发动机接触前提下对其进行动静态检测。
　　2 汽车发动机机械故障分析
　　汽车发动机结构与内燃机相似，包含5个系统与2个大结构。发动机故障类型也较多，如发动机异响，供油系统、冷却系统、充电系统、润滑系统故障等[2]。随着现代汽车制造水准逐渐提高，部分系统可在线监测其工作状态，但对发动机机械故障诊断时，仍有一定问题需要解决。发动机机械故障通常为异常响动，主要有以下几方面：（1）连杆轴承，由于连杆轴径与连杆轴承之间产生较大配合间隙，或螺栓松动致使轴径与轴承碰撞，以至于发生异常响动，汽缸体有显著振动;（2）孔座与活塞销之间有较大配合间隙，致使活塞不断敲击孔座，导致发生声响;（3）由于曲径与曲轴轴承之间有较大配合间隙，或螺栓松动致使轴径与轴承碰撞，以至于发生异常响动，汽缸轴承座部位有显著振动;（4）汽缸漏气，发动机做功中，将会有高压气体途经汽缸壁与活塞环一同进入到曲轴箱中，进而冲击油底壳，发出声响。发动机机械故障通常是由于磨损造成的，部分故障无法有效分辨，如气门、附件异常等。
　　本次以四冲程汽车发动机为例，分析异响声信号手机及处理信息数据实际操作，一汽奔腾B50排量为1.6 L，可人工设定常见发动机异响类型，并制定相应声信号与电信号，表1为检测结果。
　　通过异响分布情况可知，奔腾B50汽车发动机异响集中在气门与前驱部位，在总比重中占据6成左右，不同故障点异响的频率及音色上存在差异，所以利用设备传感器能够对发动机异响来源进行分析，与噪音异响信号频率及强度相结合，可确定故障点部位，诊断发动机故障。
　　在检测过程中，环境方面选择一汽轿车厂总装车间生产线，此环境十分嘈杂，存在各种噪声干扰与混响声，对于诊断结果可能存在一定影响。所以，可采取进厂检测法避免杂音与混响声对检测结果的干扰[3]。此非接触检测技术传感器是加速度传感器，传感器布置过程中应控制与其他发动机之间的距离，不仅要保证高信噪比精确度，还要避免对发动机工作造成干扰，以实现动态检测机械故障的功能。
　　3 非接触式检测分析
　　3.1 操作流程
　　为提高非接触式故障检测技术准确性，声信号传感系统选用具有良好抗干扰能力与适应性的LMS系统，建立声信号分析平台。实际操作中，汽车发动机异响收集如下：（1）车间中清除非相关设备，尽量减少混响声与噪音对此检测结果的影响，但不能影响总装车间的工作。布置安装实验系统设备，连接传感器与配套分析系统，验证硬件参数可靠性，以保证其能够在检测中发挥作用;（2）设置发动机异响声信号参数，在软件中设置技术参数，校对传感器信号，调试设备灵敏度，设置声信号采样时间及采样频率间隔，依据维修经验，声信号频率为20 250 Hz，时间间隔设置为1.5 s;（3）需要检测的发动机，将其放在设备检测平台中，此过程尽量保持冷启动，之后专业机修室设置发动机可能发生的故障问题，模拟人工检测流程，并在总装车间中收集声信号，定时做好声信号数据反馈，依据数据整合分析发动机故障情况。
　　3.2 结果分析
　　（1）正常发动机。图为正常发动机测试结果，所收集的声信号利用小波进行过滤，下图中ac、bd进行两两分析，滤波后声信号细节系数中一三四尺度均为0，而二和五尺度则有保留数据。表明发动机信号收集中存在杂音，第一三四持续中十分显著。声信号向极坐标转换后，信号均有雪花状，且经过滤波前后对比，区分显著，证明镜像图中能够有效分离有用信号。
　　（2）气门异常。气门异常发动机通常发出哒哒的清脆声响，由凸轮轴一侧发生，尤其是发动机怠速运转时声音更加显著，中速以上则明显减弱。主要是由于导孔与挺杆存在较大圆度偏差，且挺柱球发生变形，进而造成挺柱运转不灵活。经过非接触式检测后，在小波滤波前后其气门挺柱异常情况相较于正常发动机存在明显差异，通过收集声信号，时域图中可通过视觉掌握周期特点，小波后并未影响信号周期性，前三个尺度存在显著声信号周期性。
　　（3）油底壳异常。发动机在出现油底壳异常响动后，其并无显著特点，因此在与正常发动机相比较中无法及时获得检测结果。但是，利用非接触式检测技术，在细节系数图中，能够明显观察到三四五尺度信号发生显著变化，此处声信号存在显著周期性特点。由此可知，检测发动机油底壳声信号异常的滤波后，能够明显将自身周期性特点提高。因此，小波滤波可提升油底壳声信号，每个尺度中均有相应数据，表明相较于正常发动机，油底壳异常响声较多。
　　（4）前部异常。发动机前部异常中时域信号稳定，无显著特点，在小波变换中，信号存在明显波动，但并不属于完全定值。而在细节系数三尺度内，声信号存在周期性脉冲的特点。
　　总之，在汽车发动机机械故障检测中，采取非接触式检测技术，通过智能化与自动化方式，在不接触物体的同时检测其中是否存在故障，不仅能够有效提高诊断全面性与精确性，还不会对物体造成较大影响，具有适应性强的特点，因而可在汽车发动机机械故障检测中推广此技术，以推动汽车行业实现进一步发展。
　　参考文献：
　　[1] 林一楠，黄晓鹏.基于汽车发动机中常见的故障案例维修与分析方法探析[J].汽车实用技术，2019（12）：187-188.
　　[2] 李伟峰，王磊.船舶机械设备的常见故障及状态监测与诊断技术研究[J].自动化与仪器仪表，2018（6）：32-34.
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