汽油车前氧传感器响应性能主动诊断策略研究

漆正刚，曾广智，Gary Spring，许匀峰，王 聪，詹 迅

(重庆长安伟世通发动机控制系统有限公司产品研发部，重庆 401120)



2015204

汽油车前氧传感器响应性能主动诊断策略研究

漆正刚，曾广智，Gary Spring，许匀峰，王 聪，詹 迅

(重庆长安伟世通发动机控制系统有限公司产品研发部，重庆 401120)

本文提出一种基于频率和振幅的汽油车前氧传感器电压信号响应性能主动诊断策略。通过在特定工况下主动快速调整闭环燃油调节因子的波动幅度，以快速改变排气系统废气成分，并在合理的采样区间内计算氧传感器电压跳变频率与跳变振幅，测试氧传感器电压信号响应性能。以氧电压跳变频率对主动燃油调节过程进行监控，以氧电压跳变振幅作为故障诊断指标。实车试验验证的结果表明，所提出的诊断方法能有效诊断氧传感器从浓到稀迟滞、从稀到浓迟滞和双向迟滞等典型响应故障，具有良好的实用性。

氧传感器；主动诊断；电压跳变；频率；振幅

前言

车载诊断(on board diagnosis, OBD)系统是汽油车发动机电喷系统的重要组成部分，OBD识别并指示造成排放超标的故障原因、损坏类型和故障可能存在的位置，以故障代码的形式将故障信息存储于电控单元存储器内，为售后维修提供极大便利[1-2]。氧传感器信号直接用于闭环燃油控制，其信号精确度对于控制污染物排放影响至关重要，是OBD系统重要诊断项目之一，也是国家法规强制要求进行排放认证的三大项目之一[3-4]。

信号响应迟滞是加热型排气氧传感器(heated exhaust gas oxygen sensor, HEGO)最常见的故障，主要滞后形式有氧电压(实际指氧传感器电压，下同)从浓到稀方向迟滞、从稀到浓方向迟滞和从浓到稀及从稀到浓双向迟滞。HEGO信号响应迟滞，会直接导致氧电压跳变周期变长，因此国内学术界对于氧传感器电压响应速度的诊断主要从电压浓稀转换的时间角度出发。文献[2]、文献[5]和文献[6]中提出以氧传感器转换速率、转换频率和转换速率比等指标对氧传感器电压信号的响应速度进行诊断，其本质都是通过统计计算浓稀平均转换时间，再与时间阈值比较从而得出诊断结论。除此之外，国内学术界关于氧传感器信号响应诊断的公开文献并不多见。本文中基于发动机控制系统平台，提出一种以氧电压跳变频率和振幅为指标的前氧传感器响应主动诊断策略，经试验验证具有良好的诊断效果。

1 氧电压响应主动诊断逻辑构建

与基于时间角度对氧电压信号进行自然搜集、判断的被动过程[2,5-6]相比，主动诊断在满足特定工况条件下通过主动快速调整闭环燃油调节因子的方式，使排气系统废气成分快速变化，系统通过计算频率和振幅的方式测试前氧电压信号对于废气成分快速变化的反应速度，结合排放循环工况下的污染物排放值，判断氧传感器信号响应迟滞是否有使污染物排放结果超标风险。主动诊断基本流程见图1。

主动诊断基本流程是：(1)诊断进入条件的判断，进入条件主要有发动机转速、负荷、车速和各参量变化率等工况条件，发动机水温、进气温度和前后氧传感器温度等温度条件，进入闭环燃油持续时间和发动机运行时间等时间条件，以及闭环燃油调节因子合理性范围等；(2)闭环燃油主动燃油调节，快速高频改变系统废气浓稀状态；(3)在采样区间内搜集前氧电压信号，为后续计算做准备；(4)计算采样区间信号的跳变频率与跳变振幅；(5)判断跳变频率是否在设定区间，监测主动燃油调节功能是否出错；(6)如果计算出的跳变频率处于合理区间内，则判断故障完成诊断，本次驾驶循环不再进入主动诊断功能，否则重新进入。

2 主动燃油调节功能

在不进行前氧传感器信号响应测试时，正常的闭环燃油调节因子根据氧传感器电压信号的实时状态靠自适应算法作自调整，将混合气浓度始终控制在理论空燃比上下的小区间内，以兼顾HC，CO和NOx对空燃比浓稀程度具有不同敏感特性的两类排放物的转化率[7-8]。

自适应算法的基本原理如下：

(1)

式中：β为闭环燃油调节因子；ρrev为燃油调节因子反向跳变幅度；S为氧传感器浓(+1)稀(-1)状态，由氧传感器信号反馈状态实时更新；Rmult为调节系数；Tsec为系统延迟时间，包括氧传感器对废气浓度的响应延迟、系统通过计算过程识别到氧传感器电压浓稀转换过程延迟和喷油器燃油喷射浓度变化到排气系统废气浓度(λ)产生实际变化之间的延迟等三大延迟部分，如图2所示；βbias为燃油调节因子偏差，调整偏差值可以将β整体偏离当量比。以上各参数均是通过一系列与工况相关的查表求值，再经过一系列修正得出。

满足诊断条件后，闭环燃油进入新的自调节模式。自适应算法采用新的系统延迟时间以及新的燃油调节因子偏差，并且引入主动燃油因子，叠加到基本闭环燃油调节因子上，即

(2)

βnew(t)=β(t)+βmod(t)

(3)

式中：Tsec1和βbias1分别为新的系统延迟时间和燃油调节因子偏差；βnew为新的闭环燃油调节因子；βmod为主动燃油因子。

这样设计的目的是为实现主动燃油独立于正常闭环燃油的匹配标定，以最低程度减小对排放控制的影响。βmod叠加到正常闭环燃油因子后，在加快调节因子振荡频率的同时大幅度增加调节因子振荡幅度，迫使废气浓度产生跳跃式变化。响应特性良好的氧传感器能够在电压值Uus上迅速反映出废气浓度的跳跃变化，在燃油调节因子发生反向跳变之前就达到理想的电压高低幅度。产生迟滞的氧传感器由于对废气浓度反应速度减慢，在燃油调节因子发生反向跳变之前仍然未达到理想的电压高低幅度，此时反向跳变的闭环燃油调节因子将废气浓度调整到相反方向，致使电压振幅始终无法达到理想幅度。

主动燃油因子βmod计算流程如图3所示，可以实现方波和正弦波等多种波形调节。如果需要方波，只须将查表函数fn_lam_shape所有值标定为1。频率fdes决定主动燃油调节速率的快慢，Amult决定主动燃油调节因子波动幅度，这两个参数是氧传感器响应测试的关键标定量。Lcyc计数器控制主动燃油因子调节的循环次数。

3 信号采样与识别

3.1 采样区间的控制

主动燃油调节开始后，虽然气缸内混合气燃烧状况立即发生变化，但由于系统存在时间延迟，氧传感器对新的闭环燃油模式完全稳定适应也需要一个过程，故应确保在氧传感器测量点处搜集的电压信号变化是主动闭环燃油调节的真实反映。

系统为此设定专门的计数器和标定限值，它们以当前的发动机转速传感器信号为基准进行循环计数。当计数值达到标定限值后，系统开始搜集前氧传感器电压值，即采样开始，并从0开始累加采样时间。与此同时，主动燃油调节循环次数计数器Lcyc也从0开始计数(图3)，当其计数达到限值后采样结束，并指令退出主动燃油调节，重新返回正常的闭环燃油模式。

3.2 采样信号的频率和振幅识别

系统以30ms的采样周期从氧传感器电路读取电压值。定义氧电压从高电压跳过切换点(一般为0.45V)达到低电压为从浓到稀跳变，从低电压跳过切换点达到高电压为从稀到浓跳变，一次从浓到稀跳变加一次从稀到浓跳变构成一个完整的氧电压跳变周期。在采样区间内，须识别到氧电压跳变次数，在采样结束后，根据式(4)计算出氧电压跳变频率，以监测主动燃油调节功能是否正确实现了以设定频率fdes进行燃油的浓稀调整。

(4)

式中：fact为氧电压跳变频率；Scnt为氧电压跳变次数；Tsample为采样时间。

根据氧电压跳变的定义，只须实时比较前后两次电压采样值和切换点的大小，即可判断氧电压是否发生了跳变。然而，采样过程中不可避免会有信号噪声的干扰，特别是目前通常采用电子模拟装置模拟电压信号迟滞的过程中，由于模拟装置处理电路产生的噪声和氧传感器本身噪声的叠加，造成电压信号在切换点附近的小区域内反复振荡切换，使氧电压跳变计数器Scnt无法准确计数，如图4所示。

为过滤噪声信号对计数器的干扰，在切换点附近设计一个回差区域，当首次识别到电压跳变并累加计数器后，系统暂时锁定计数器，当判断到氧电压信号跳变到回差区域外时，计数器锁定解除，否则保持锁定状态。氧电压跳变计数器计数流程如图5所示。图中：Uus为当前电压采样值；Uus_lst为上一采样值；lock_flg为锁定标志位；Uswtpoint为电压跳变切换点；Uhyst为回差区域控制值。

在采样区间内采集到的氧电压信号，通过实时统计学分析计算浓峰值电压和稀峰值电压的平均值，在采样结束后根据浓峰值电压和稀峰值电压即可计算出采样区间内的电压信号振幅。在主动燃油调节过程中，搜集到的氧电压信号经常会呈现在某个循环中峰值电压相较其余循环峰值电压过低现象，因此在计算峰值电压平均值时需要识别过低的峰值电压并从计算中移除，消除对于峰值平均值计算的不良影响。经过识别后对于统计计算有效的电压信号，一律通过rolling average算法进行过滤处理[9]：

rolav(St,St-Δt,C)=(St-St-Δt)×C+St-Δt

(5)

式中：rolav(…)为当前计算循环返回值；St为当前需要处理的有效值；St-Δt为上次计算循环返回值；C为过滤常数。

识别过低的峰值电压，通过以下循环流程判断，同时进行每一个主动燃油调节循环的峰值浓/稀电压过滤处理，以便采样结束时计算氧电压跳变振幅。

(1) 采样过程开始时，将平均浓电压Uvegorh_bar、平均稀电压Uvegoln_bar、峰值浓电压Uvegopkrich和峰值稀电压Uvegopklean全部初始化为浓稀电压切换点Uswtpoint。

(2) 由当前电压采样值与平均浓电压Uvegorh_bar比较，如果Uus>Uvegorh_bar-0.1，则允许平均浓电压与峰值浓电压过滤更新，否则舍弃；由当前电压采样值与平均稀电压Uvegoln_bar比较，如果Uus

(3) 通过前后两个氧电压采样值与跳变切换点Uswtpoint比较判断是处于由浓到稀跳变或者由稀到浓跳变过程，是处于持续浓过程或者持续稀过程。

(4) 当识别到氧电压由稀到浓跳变，并且处于持续浓过程(氧电压大于0.45V)时，通过对采样值取大方式，持续更新记录持续浓过程的最大氧电压值Uvego_pk_rh，并在接下来一次识别到氧电压由浓到稀的跳变时按式(6)和式(7)过滤处理为峰值浓电压Uvegopkrich：

Uvegopkricht=rolav(Uvego_pk_rh,Uvegopkricht-Δt,C1)

(6)

(7)

在整个持续浓过程中，对所有电压采样信号值按式(8)和式(9)持续更新计算平均浓电压Uvegorh_bar：

Uvegorh_bart=rolav(Uus,Uvegorh_bart-Δt,C2)

(8)

(9)

平均浓电压在下一次判断到氧电压由稀到浓跳变后处于持续浓过程时由步骤(2)舍弃过低的浓峰值电压循环。图6示意了氧电压在浓电压侧的处理过程，其中序号d的循环由于峰值电压过低被系统识别并舍弃。

(5) 与步骤(4)类似，当识别到氧电压由浓到稀跳变，并且处于持续稀过程(氧电压小于0.45V)时，通过对采样值取小方式，持续更新记录持续稀过程的最小氧电压值Uvego_pk_ln，并在接下来一次识别到氧电压由稀到浓的跳变时按式(10)过滤处理为峰值稀电压Uvegopkrlean：

Uvegopkleant=rolav(Uvego_pk_ln,Uvegopkleant-Δt,C1)

(10)

在整个持续稀过程中，对所有电压采样信号值按式(11)持续更新计算平均稀电压Uvegoln_bar：

Uvegoln_bart=rolav(Uus,Uvegoln_bart-Δt,C2)

(11)

平均稀电压在下一次判断到氧电压由浓到稀跳变后处于持续稀过程时由步骤(2)舍弃过高的稀峰值电压循环。

采样结束时，系统根据式(4)计算氧电压跳变频率fact，根据式(12)计算氧电压跳变振幅Uvego_amp：

Uvego_amp=Uvegopkrich-Uvegopklean

(12)

3.3 主动燃油自纠错

主动燃油调节频率由fdes控制，采样结束后计算的氧电压跳变频率fact可以反映燃油系统是否受控在合理区间。如果满足：

abs(fact-fdes)≤ferr_band

(13)

其中频率误差范围ferr_band=fdes/Lmax

(14)

则表明主动燃油调节过程合理，将计算的电压振幅Uvego_amp与标定限值比较，从而判断是否产生氧电压响应故障，如果小于标定限值则报告故障，如果大于标定限值表明当前氧传感器老化程度不会有使污染物排放超标风险，测试通过，结束诊断。

如果跳变频率超出合理范围，表明主动燃油调节过程出错，系统需要重新诊断。然而，当计算出的跳变频率低于进行主动诊断的频率下限ffreq_min时，即

fact

(15)

表明氧电压缺乏跳变，无法满足响应测试要求，本次驾驶循环放弃主动诊断，但当前严重的氧传感器故障会由其他相关诊断策略识别。

4 主动诊断试验研究

4.1 试验硬件

以装备LSF4型号的阶跃信号加热型氧传感器的某微型商用车型为试验研究对象，使用氧传感器老化模拟装置Aged HEGO Simulator-model 606对前氧传感器信号进行劣化模拟处理，使用LA4空燃比采集器测量HEGO处实际废气浓度，使用HORIBA排放分析设备采集分析排放污染物，使用标定软件ATI Vision进行数据采集。

在整车与PCM之间通过一个自制的转接盒连接，断开转接盒上前氧传感器信号PIN脚，将整车反馈的前氧信号输入到老化模拟装置内进行劣化处理，再将劣化后的前氧信号输出给PCM以供闭环燃油控制。试验装置的连接实物图如图7所示。

4.2 功能试验验证

在发动机完全热机后，以中小节气门开度挂5挡70km/h的车速行车，维持发动机转速在2 500r/min，此时进气质量流量、发动机负荷和前氧传感器温度等所有进入条件均趋于稳定，系统自动进入闭环主动燃油调节。在相同的工况下，分别针对新鲜态氧传感器无信号迟滞状态(No delay)、模拟从浓到稀迟滞状态(R-L delay)、从稀到浓迟滞状态(L-R delay)和双向迟滞状态(R-L and L-R delay)进行试验(有信号迟滞的状态一律使用相同老化程度的设置方式)，使用ATI Vision软件采集的试验结果如图8～图11所示。

从试验结果可以看出，主动闭环燃油调节开始后，闭环燃油调节因子便以更快频率和更大幅度跳变，实测空燃比随主动燃油的波动而大幅度波动，整个过程持续时间大约为5～6s。没有信号迟滞的电压跳变振幅大约为0.8V，而经过不同方式进行信号老化处理的氧电压跳变振幅均在0.4V左右，只是从浓到稀迟滞与从稀到浓迟滞的振幅要略大于双向迟滞的跳变振幅。试验结果说明主动诊断策略能够明显区分正常响应的氧传感器与故障氧传感器，以振幅为指标评价氧传感器信号响应性能具有合理性。

4.3 排放试验验证

由于主动燃油调节功能引起燃油系统的较大程度波动，必然导致排放结果恶化，但是主动燃油模式下的闭环燃油也给最大程度减小对排放的影响提供了充足的标定空间。经过排放试验验证，采用标定合适的氧传感器主动诊断方式进行HEGO主动诊断时产生的污染物排放值可以控制在国五I型排放标准的3%以内。

表1为4个ECE工况加1个EUDC工况组合排放循环的污染物排放结果，表2为国五标准要求的基准质量小于1 305kg的第二类车OBD极限值[4]。采用相同老化程度设置的3种方式，R-L迟滞与L-R迟滞几乎同时使排放污染物接近国五OBD限值，只是R-L迟滞使NOx接近限值，而L-R迟滞使非甲烷碳氢化合物(NMHC)和CO接近限值；双向迟滞则使3种污染物几乎都接近限值。基于3种老化方式计算的振幅值差异较小，且排放污染物袋采结果差异也在合理的误差范围内，说明氧传感器主动诊断策略具有良好的适应性。

表1 不同劣化方式下污染物排放值

表2 国五法规标准OBD极限值

5 结论

(1) 提出主动闭环燃油调节概念，并在现有闭环燃油控制系统基础上进行了主动闭环燃油控制方法设计。

(2) 考虑闭环燃油系统延迟时间，确定合理的氧传感器信号采样区间。为屏蔽电子老化模拟装置处理电路噪声信号对氧传感器跳变正常计数的影响，设计了防噪声计数算法。采用rolling average算法对氧电压信号进行过滤处理，设计氧电压跳变振幅计算方法。

(3) 通过实车道路试验和国五I型排放试验，对氧传感器响应主动诊断策略进行试验验证。试验结果表明控制策略具有良好的适应性和实用性。

[1] 李建秋,赵六奇,等.汽车电子学教程(第2版)[M].北京:清华大学出版社,2011.

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A Study on the Active Diagnosis Strategy for the Response Performance ofUpstream HEGO Sensor in a Gasoline Vehicle

Qi Zhenggang, Zeng Guangzhi, Gary Spring, Xu Yunfeng, Wang Cong & Zhan Xun

DepartmentofProductionDevelopment,Chang’anVisteonEngineControlSystemCo.,Ltd.,Chongqing401120

An active diagnosis strategy for the response performance of upstream HEGO sensor voltage signals in a gasoline vehicle based on its frequency and amplitude is proposed in this paper. By actively and quickly modulating the fluctuation of closed-loop fuel regulating factor in particular working conditions, the constituents of exhaust gas is changed quickly. Then the jumping frequency and amplitude of HEGO sensor voltage is calculated in proper sampling intervals, and the response performance of HEGO sensor voltage signals is tested. The jumping frequency of HEGO sensor voltage is used to monitor active fuel regulating process, while its amplitude is used as fault diagnosis indicator. The results of real vehicle tests show that the diagnosis strategy proposed is very practical and effective in identifying typical HEGO sensor response faults, such as rich-to-lean delay, lean-to-rich delay and bidirectional delay.

HEGO sensor; active diagnosis; voltage jump; frequency; amplitude

原稿收到日期为2015年7月2日，修改稿收到日期为2015年8月10日。