技术领域
[0001] 本
发明属于发动机领域，尤其是一种定位六缸发动机上止点的方法。 背景技术
[0002] 六缸发动机在
汽车上应用比较广泛，在发动机内的缸体发生故障时，可以计算发动机
曲轴的平均转速以及根据上止点
信号对应发动机各缸的振动响应特性，并通过发动机各工作缸的工作顺序，即1、5、3、6、2、4，及对应的发动机各缸的冲击响应特性诊断识别各缸的工作状态及其故障部位、类型，这就要求上止点
位置必须准确，才能对发动机的故障缸和故障类型进行准确定位和诊断。常用的上止点的信号获取方法是对发动机的
飞轮贴反光片，通过光电
传感器采集上止点信号，
加速度振动传感器采集发动机缸盖上测点的加速度振动信号。上止点信号与加速度振动信号对应，但在实际贴片的操作中，将
光电传感器对准发动机飞轮贴片非常困难，且贴片非常费时，所以很容易造成上止点信号对应各缸的错位，以至于采集的加速度振动信号和对应的发动机缸的工作顺序常常不能对应准确，依此进行发动机各缸的运行状态分析及对故障缸的准确诊断识别很困难。
发明内容
[0003] 本发明的目的在于克服
现有技术的不足，提供一种定位六缸发动机上止点的方法，该方法实现了对发动机上止点的准确定位，提高了发动机故障缸的识别速度，缩短了发动机故障缸的诊断时间，方法简单，易操作，方便了发动机的维修维护。 [0004] 本发明解决其技术问题是通过以下技术方案实现的：
[0005] 一种定位六缸发动机上止点的方法，其方法包括的步骤为：
[0006] ⑴、在六缸发动机的第一缸与第二缸之间设置第一测点、第二缸与第三缸之间设置第二测点、第四缸与第五缸之间设置第三测点、第五缸与第六缸之间设置第四测点，在每个测点上分别安装一加速度振动传感器，该加速度振动传感器通过振动信号采集仪连接计算机；
[0007] ⑵、采集发动机六个工作缸不少于一个工作循环周期的加速度振动信号，得到发动机六个工作缸的振动响应时域信号；
[0008] ⑶、对发动机六个工作缸的振动响应时域信号进行西尔波特变换，得 到发动机六个工作缸的复信号；
[0009] ⑷、用高斯基波相关性滤波方法对发动机六个工作缸的复信号进行提取，得到发动机六个工作缸的燃烧冲击响应特征参数；
[0010] ⑸、按照第一测点、第二测点、第三测点、第四测点的行顺序得出测点与发动机六个工作缸之间的
数字量化矩阵A：
[0011] 矩阵
[0012] ⑹、设定发动机
曲轴转角为0度、120度、240度、360度、480度、600度的燃烧冲击响应特征参数分别为XA、XB、XC、XD、XE、XF；
[0013] ⑺、按照XA、XB、XC、XD、XE、XF的列顺序列出与矩阵A各测点一一对应的燃烧冲击响应特征参数形成矩阵B；
[0014] 按照XB、XC、XD、XE、XF、XA的列顺序列出与矩阵A各测点一一对应的燃烧冲击响应特征参数形成矩阵C；
[0015] 按照XC、XD、XE、XF、XA、XB的列顺序列出与矩阵A各测点一一对应的燃烧冲击响应特征参数形成矩阵D；
[0016] 按照XD、XE、XF、XA、XB、XC的列顺序列出与矩阵A各测点一一对应的燃烧冲击响应特征参数形成矩阵E；
[0017] 按照XE、XF、XA、XB、XC、XD的列顺序列出与矩阵A各测点一一对应的燃烧冲击响应特征参数形成矩阵F；
[0018] 按照XF、XA、XB、XC、XD、XE的列顺序列出与矩阵A各测点一一对应的燃烧冲击响应特征参数形成矩阵G；
[0019] ⑻、将矩阵A与矩阵B各数值一一对应相乘后求和得到S1；
[0020] 将矩阵A与矩阵C各数值一一对应相乘后求和得到S2;
[0021] 将矩阵A与矩阵D各数值一一对应相乘后求和得到S3;
[0022] 将矩阵A与矩阵E各数值一一对应相乘后求和得到S4;
[0023] 将矩阵A与矩阵F各数值一一对应相乘后求和得到S5;
[0024] 将矩阵A与矩阵G各数值一一对应相乘后求和得到S6;
[0025] ⑼、取S1、S2、S3、S4、S5、S6中值最大者，该值最大者中的XA对应的发动机工作缸就是上止点对应的发动机工作缸。
[0026] 而且，所述的六缸发动机为六缸
柴油发动机或者六缸
汽油发动机。 [0027] 本发明的优点和有益效果为：
[0028] 本定位六缸发动机上止点的方法实现了对发动机上止点的准确定位，提高了发动机故障缸的识别速度，缩短了发动机故障缸的诊断时间， 方法简单，易操作，方便了发动机的维修维护。
[0030] 图1为第一测点实测信号四个连续工作循环内的
波形图。
具体实施方式
[0031] 下面通过具体
实施例对本发明作进一步详述，以下实施例只是描述性的，不是限定性的，不能以此限定本发明的保护范围。
[0032] 一种定位六缸发动机上止点的方法，其方法包括的步骤为：
[0033] ⑴、在六缸发动机的第一缸与第二缸之间设置第一测点、第二缸与第三缸之间设置第二测点、第四缸与第五缸之间设置第三测点、第五缸与第六缸之间设置第四测点，在每个测点上分别安装一加速度振动传感器，该加速度振动传感器通过振动信号采集仪连接计算机；
[0034] ⑵、采集发动机六个工作缸不少于一个工作循环周期的加速度振动信号，得到发动机六个工作缸的振动响应时域信号；
[0035] ⑶、对发动机六个工作缸的振动响应时域信号进行西尔波特变换，得到发动机六个工作缸的复信号；
[0036] ⑷、用高斯基波相关性滤波方法对发动机六个工作缸的复信号进行提取，得到发动机六个工作缸的燃烧冲击响应特征参数；
[0037] ⑸、按照第一测点、第二测点、第三测点、第四测点的行顺序得出测点与发动机六个工作缸之间的数字量化表1
[0038] 表1
[0039]
[0040] 将表1的数字化排列写成矩阵形式，得到矩阵A：
[0041] 矩阵
[0042] ⑹、设定发动机曲轴转角为0度、120度、240度、360度、480度、600度的燃烧冲击响应特征参数分别为XA、XB、XC、XD、XE、XF；
[0043] ⑺、按照XA、XB、XC、XD、XE、XF的列顺序列出与矩阵A各测点一一对应的燃烧冲击响应特征参数形成矩阵B；
[0044] 按照XB、XC、XD、XE、XF、XA的列顺序列出与矩阵A各测点一一对应的燃烧冲击响应特征参数形成矩阵C；
[0045] 按照XC、XD、XE、XF、XA、XB的列顺序列出与矩阵A各测点一一对应的燃烧冲击响应特征参数形成矩阵D；
[0046] 按照XD、XE、XF、XA、XB、XC的列顺序列出与矩阵A各测点一一对应的燃烧冲击响应特征参数形成矩阵E；
[0047] 按照XE、XF、XA、XB、XC、XD的列顺序列出与矩阵A各测点一一对应的燃烧冲击响应特征参数形成矩阵F；
[0048] 按照XF、XA、XB、XC、XD、XE的列顺序列出与矩阵A各测点一一对应的燃烧冲击响应特征参数形成矩阵G；
[0049] ⑻、将矩阵A与矩阵B各数值一一对应相乘后求和得到S1；
[0050] 将矩阵A与矩阵C各数值一一对应相乘后求和得到S2;
[0051] 将矩阵A与矩阵D各数值一一对应相乘后求和得到S3;
[0052] 将矩阵A与矩阵E各数值一一对应相乘后求和得到S4;
[0053] 将矩阵A与矩阵F各数值一一对应相乘后求和得到S5;
[0054] 将矩阵A与矩阵G各数值一一对应相乘后求和得到S6;
[0055] ⑼、取S1、S2、S3、S4、S5、S6中值最大者，该值最大者中的XA对应的发动机工作缸就是上止点对应的发动机工作缸。也就是该值最大者中的XA与矩阵A中相对应工作缸相乘时对应的发动机工作缸为上止点对应的发动机工作缸。本实施例中的六缸发动机为六缸柴油发动机，所述的六缸发动机也可以为六缸
汽油发动机。
[0056] 以选取四个工作循环振动响应时域信号为例，其时域波形如附图1所示。为了准确的确定上止点所对应的发动机缸号，对其振动响应时域信号变换为复信号，再对其复信号进行相关性滤波及提取燃烧冲击响应的特征参数。通过计算提取得出以XA、XB、XC、XD、XE、XF的列顺序列出与矩阵A各测点一一对应的燃烧冲击响应特征参数如下： [0057]
[0058] 形成的矩阵B为
[0059] 将矩阵A与矩阵B各数值一一对应相乘后求和得到S1
[0060] 即S1=1.0×19+0.5×20+0×48+0×138+0×59+0×62+1.0×20+1.0×15+0.5×20+1.0×51+0.5×57+0×28+0×50+0×23+0.5×13+1.0×16+1.0×21+1.0×21+0×60+0×72+0×25+0.5×60+1.0×42+0.5×20=300
[0061] 同理将矩阵A与矩阵C各数值一一对应相乘后求和得到S2=543.5
[0062] 将矩阵A与矩阵D各数值一一对应相乘后求和得到S3=274.5
[0063] 将矩阵A与矩阵E各数值一一对应相乘后求和得到S4=666.5
[0064] 将矩阵A与矩阵F各数值一一对应相乘后求和得到S5=275.5
[0065] 将矩阵A与矩阵G各数值一一对应相乘后求和得到S6=578.5
[0066] 以上计算得到的S1、S2、S3、S4、S5、S6中值最大者为S4=666.5，根据组合中的对应关系得到匹配结果为：XD对应矩阵A中的C1缸，XE对应矩阵A中的C5缸，XF对应矩阵A中的C3缸，XA对应矩阵A中的C6缸，XB对应矩阵A中的C2缸，XC对应矩阵A中的C4缸。由此可知，上止点对应于C6缸，即6#缸；这与用贴反光片方法得到的实际的上止点的对应的缸号一致。说明本发明能准确、有效地确定上止点对应的缸号。由此，对发动机各缸的工作状态的检测，对故障缸的定位、故障类型的诊断识别提供极为重要的
基础。 [0067] 本发明中西尔波特变换计算方法以及高斯基波相关性滤波方法为现有技术中的方法。以下简述基于高斯基波相关性滤波的燃烧冲击响应参数提取方法： [0068] （1）振动响应时域信号的西尔波特变换，西尔波特英文为Hilbert考虑任意振动响应的实信号x(t)，都可以表示为：
[0069]
[0070] 对测得的振动响应实信号x(t)转换成其对应的复信号，须对振动响应实信号x(t)进行Hilbert变换：
[0071]
[0072] 则原实信号x(t)对应的复信号为Z(t)：
[0073]
[0074] 式(3)中，A(t)为幅值函数； 为
相位函数。其表达式为：
[0075]
[0076] 因为实际测量的振动信号是由一些成分组成的，x(t)可以表示为： [0077] x(t)=x1(t)+x2(t)+…xi(t)+…i＝1,2,…(4)
[0078] 式(4)中，xi(t)可以是幅值及相位的慢变信号或单
频率(增强/衰减)振荡信号。而Hilbert变换是线性变换，所以有如下表达式：
[0079]
[0080] (5)
[0081] （2）用高斯基波相关性滤波提取燃烧冲击响应特征参数
[0082] 设单位
能量的高斯（Gauss）基波函数为：
[0083]
[0084] 式(6)中，fc为基波中心频率，单位为Hz；α为时间尺度，单位为秒s。对应式(6)的模为1的离散基波序列为：
[0085]
[0086] 式(7)中，fs为
采样频率，单位为Hz。取式(7)的有限项的表达式为： [0087]
[0088] 在式(6)~式(8)中，基波的两个基本参数fc和α都是有范围的约束变量： [0089] fc∈[0,fs/2]；α∈[α1，α2](9)
[0090] 可通过反正切变换将上面的自变量fc和α的范围变为(-∞,+∞)上的自变量u、v，有
[0091]
[0092] 则关于(fc,α)的表达式可以用在定义域为(-∞,+∞)的(u，v)的变量表示： [0093] Ak(fc,α)=Ak(fc(u),α(v))=Bk(u,v) (11)
[0094] 由于自变量的定义域的变化，则对u、v可利用无约束优化方法进行优化。 [0095] 若以Bk(u，v)为基波列向量，[xk]为待匹配的复信号段列向量，长度皆为2N+1，则该信号段对基波的投影P为：
[0096]
[0097] 基波表达式为（τ=α）：
[0098] 。
