Полный текст

Надежность функционирования современного автомобиля, который является сложным техническим объектом, во многом определяется соответствием технических параметров двигателя внутреннего сгорания (ДВС) номинальным значениям [1, 2]. Существуют различные методы диагностики технического состояния двигателя внутреннего сгорания [3], они зачастую требуют разбора данного объекта или сопряжены с применением специальных методов, в том числе и методов вибрационного анализа [4-8], или систем, основанных на интеллектуальных технологиях, таких как нейронные сети и математический аппарат нечеткой логики [9-14]. Модели ДВС, представленные в виде дифференциальных уравнений с учётом термодинамических и кинематических процессов и систем смесеобразования, а также электрического зажигания, оказываются достаточно сложными и требуют большого количества исходных данных, их решение сопряжено с рядом сложных вычислительных процедур [15-21]. Поэтому разработка простых компактных методов предварительной оценки состояния ДВС в режиме реального времени представляет определенный интерес. В этом плане проведение экспресс-диагностики на основе разгонной характеристики ДВС является предпочтительным. Аппроксимация экспериментальной разгонной характеристики линейными моделями позволяет оперативно идентифицировать динамические параметры, такие как постоянная времени и коэффициент чувствительности разгонной характеристики ДВС, на основании которых можно определить обобщенное состояние ДВС автомобиля путем сравнения этих параметров с их нормативными значениями. При проведении процедуры идентификации [22, 23] вышеуказанных параметров ДВС в качестве входного воздействия рассматривается объем бензина, подаваемого в цилиндр ДВС, который, в свою очередь, связан с положением педали газа, расположенной в кабине автомобиля. В качестве выходного сигнала используется массив данных, отображающий разгонную скоростную характеристику двигателя, получаемого от тахометра, установленного на ДВС. Для разгонного режима работы ДВС принята линеаризованная математическая модель [24], которая представлена на рис. 1, где приняты следующие операторы обобщенной модели ДВС: - оператор главной цепи передачи сигнала: (1) - оператор обратной связи и оператор по возмущающему воздействию: . С учетом представленной модели запишем уравнение динамики разгона ДВС в виде следующего дифференциального управления: (2) где (t) - контролируемый выходной сигнал, снимаемый с тахометра. Параметры, входящие в уравнение (2), определяются следующими соотношениями: (3) где - функция, определяющая изменение положения дроссельной заслонки газа относительно покоя. Модель ДВС Решатель С1 С0 БФК БФК U0 БФУИ Блок идентификации ДПЗГ Wf (s) V(t) q(t) Woc(s) f(t) Рис. 1. Структурная блок-схема системы идентификации параметров разгонной характеристики ДВС; ДПЗГ - датчик положения заслонки газа, БФК - блок формирования коэффициентов, БФУИ - блок формирования уравнения идентификации, решатель - устройство решения системы алгебраических уравнений Используя по отношению к дифференциальным уравнениям метод интегральной модуляции [25, 26], получим следующее уравнение: (4) где - ядро оператора интегральной модуляции. Приняв следующие обозначения: (5) получим уравнение в виде: (6) где - параметры разгонной характеристики ДВС, подлежащие идентификации. Вычисл**ение дискретных значений коэффициентов и в случае использования метода прямоугольников можно представить с помощью следующих соотношений: (7) . В этом случае уравнение идентификации можно записать в векторно-матричной форме: или , где - это матрица наблюдения, а - вектор неизвестных параметров объекта. Применив к уравнению метод наименьших квадратов, можно осуществить оценку вектора неизвестных параметров разгонной характеристики ДВС на основе следующего соотношения: Оценка работоспособности рассматриваемой системы идентификации определения параметров динамики ДВС осуществлялась на основе примера, аппроксимирующего разгонную характеристику с помощью линейной модели с использованием пакета моделирования MatLab/Simulink (рис. 2). Эксперимент показал, что данный подход позволяет с достаточной точностью идентифицировать основные параметры разгонной характеристики ДВС. В частности, в проведенном эксперименте ошибка оценки динамических параметров модели относительно исходных составила в пределах 5-7 % (рис. 3). Рис. 2. Схема моделирования системы идентификации параметров разгонной характеристики ДВС в среде MatLab/Simulink Рис. 3. Переходные временные характеристики разгона исходной (Реальный) и идентифицированной (Модель) моделей ДВС Разработанная система идентификации параметров разгонной характеристики может быть использована в качестве предварительной оценки качества работы двигателя, а также в бортовом варианте для текущего анализа работы ДВС. Выводы. Разработанная методика экспресс-диагностики на основе применения метода интегральной модуляции позволяет проводит обобщенную оценку технического состояния ДВС по её разгонной характеристике непосредственно в режиме реального времени, которая может быть интегрирована и использована как способ предварительной идентификации технического состояния перед углубленной диагностикой рассматриваемого объекта.

Об авторах

У. Х Джалолов

Таджикский технический университет им. академика М.С. Осими

Н. И Юнусов

Таджикский технический университет им. академика М.С. Осими

У. А Турсунбадалов

Таджикский технический университет им. академика М.С. Осими

Ш. Ш Зиёев

Таджикский технический университет им. академика М.С. Осими

Дж. Р Хасанов

Таджикский технический университет им. академика М.С. Осими; Южно-Уральский государственный университет (Национальный исследовательский университет)

Список литературы

Статистика

Просмотры

Аннотация - 55

PDF (Russian) - 28

Ссылки

• Ссылки не определены.